bluuebunny/crossref_metadata_2025_split huggingface dataset:
Development of optimization algorithms servicing requests for repair of elements integrated security system
Authors: Россихина Л.В. , Егоров Е.Ю. 
Published: July 2024

В статье представлен алгоритм обслуживания наибольшего числа заявок на ремонт элементов интегрированной системы безопасности (ИСБ) в установленные директивные сроки. Особенность алгоритма заключается в том, что директивным сроком обслуживания является активное время восстановления работоспособности ИСБ, которое определено в ГОСТ Р 53704 2009 Системы безопасности комплексные и интегрированные. Общие технические требования . Также предложен алгоритм построения оптимальной последовательности обслуживания заявок на ремонт. Оптимальная последовательность определяется, исходя из наименьшего суммарного времени задержек в завершении обслуживания заявок в директивные сроки. Проанализирована задача построения расписаний обслуживания заявок с учетом заданных директивных сроков и штрафов за нарушение отдельных директивных сроков. Также были рассмотрены вопросы минимизации числа заявок, обслуживаемых с запаздыванием и обобщение интервалов очередности обслуживания заявок на ремонт элементов ИСБ. В статье представлены два подхода к оптимизации обслуживания заявок на ремонт элементов ИСБ. Первый алгоритм представляет возможность обслуживания наибольшего числа заявок на ремонт за активное время восстановления работоспособности ИСБ. Второй алгоритм представляет возможность получения оптимальной последовательности на обслуживание заявок на ремонт элементов ИСБ, с учетом суммарного времени задержек в завершении обслуживания в директивные сроки.
The article presents an algorithm for servicing the largest number of requests for repair of elements of the integrated security system (ICS) within the specified time frame. The peculiarity of the algorithm is that the Directive service period is the active recovery time of the HMB, which is defined in GOST R 53704-2009 Security systems are complex and integrated. General technical requirements . An algorithm for constructing an optimal sequence of servicing repair requests is also proposed. The optimal sequence is determined based on the lowest total delay time in completing service requests within the policy time frame. The task of building schedules for servicing requests is analyzed subject to specified policy deadlines and penalties for violating certain policy deadlines. The issues of minimizing the number of applications served were also considered with delay and generalization of priority intervals for servicing requests for repair of HMB elements. The article presents two approaches to optimizing service requests for repair of elements of the ISF. The first algorithm provides the ability to service the largest number of repair requests during the active recovery time of the HMB. The second algorithm provides an opportunity to obtain an optimal sequence for servicing requests for repair of HMB elements, taking into account the total delay time at the end of the service within the specified time frame.
Evaluation of storage and functioning characteristics of artificial neural networks on the basis of a neurocomputer device
Authors: Романчук В.А. 
Published: July 2024

Актуальность исследования обусловлена недостаточно развитым математическим аппаратом для описания и анализа функционирования класса нейрокомпьютерных устройств при решении задач, представленных в нейросетевом логическом базисе. В связи с этим, данная статья направлена на решение задачи оценки некоторых временных и количественных характеристик хранения и обработки искусственных нейронных сетей на базе нейрокомпьютерных устройств. Основным подходом к решению задачи является подход, согласно которому искусственная нейронная сеть рассмотрена с использованием теоретико-множественного подхода, что позволило получить аналитические соотношения исходя из количества операций эмуляции нейрона и связей между нейронами в соответствии с топологией нейросети. В статье представлены наиболее популярные и используемые топологии искусственных нейронных сетей (однослойный и многослойный персептрон, сети Хопфилда, сети Хемминга, сети BAM, сети Джордана, сети Элмана, сети АРТ различных модификаций, звезда Гроссберга, сети Кохонена, радиально-базисные нейросети, сети встречного распространения, сверточные сети), для которых приведены временные и количественные аналитические соотношения, позволяющие оценить цикл обучения искусственной нейронной сети, объем необходимой памяти и объем передаваемых данных. Материалы статьи представляют практическую ценность для решения задачи оценки и последующего повышения эффективности функционирования нейрокомпьютерных устройств при решении задач, представленных в нейросетевом логическом базисе, а также для выбора наиболее рациональной модели нейрокомпьютерного устройства.
A solution is proposed for assessing the temporal and quantitative characteristics of the storage and processing of artificial neural networks based on a neurocomputer device. The most popular and used topologies of artificial neural networks are considered (single-layer and multi-layer perceptron, Hopfield networks, Hamming networks, BAM networks, Jordan networks, Elman networks, ART networks of various modifications, Grossberg star, Kohonen networks, radial basis neural networks, backward propagation networks, convolutional networks) for which analytical relationships are given to evaluate the training cycle of an artificial neural network, the amount of necessary memory and the amount of data transmitted. The difference between the proposed results is that to assess the functioning of artificial neural networks, approaches and characteristics inherent in the class of neuroprocessor devices are offered and only when implementing the calculations presented in the neural network logical basis, which allows to increase the efficiency of the task solution based on neurocomputer devices. An artificial neural network was considered using a set-theoretic approach, which allowed us to obtain analytical relationships based on the number of neuron emulation operations and connections between neurons in accordance with the topology of the neural network.
Models of evaluations of the cloud technology and fog computing
Authors: Файзуллин Р.В. , Херинг Ш. , Василенко К.А. 
Published: July 2024

В статье рассматриваются основные подходы к промышленной автоматизации на основе облачных технологий с туманными вычислениями. Актуальность исследования связана с развитием облачных технологий промышленной автоматизации с элементами туманных вычислений, суть которых заключается в возможности управления промышленным процессом из облака. В литературе такой подход называется Internet of Everything . Технологии организации бизнеса, промышленного производства и управления smart-устройствами на уровне быта развиваются быстрыми темпами. Преимущества данных технологий очевидны, но высока стоимость использования при условии, что владельцами сервисов являются внешние провайдеры. Возникает необходимость расчета вычислительной стоимости и стоимости аренды сервисов. В статье представлен подход к расчету вычислительной стоимости применения туманных вычислений на расчетном примере. Моделирование выполняется на основе сервиса CloudSim. В среде моделирования реализован алгоритм FSMRA (Fog Stable Matching Resource Allocation), расчет на основе алгоритма может быть использован в задачах принятия решения по использованию облачных сервисов и туманных вычислений при автоматизации промышленных объектов, базирующихся на использовании большого числа датчиков и оконечных устройств в режиме реального времени. Результаты имитационного моделирования и расчеты вычислительной стоимости показывают, при каких комбинациях различных технологий можно получить максимальный выигрыш от использования облачных технологий и туманных вычислений.
This article explores key approaches to industrial automation based on cloud- computing. The relevance of the study is related to the development of cloud technologies of industrial automation with elements of foggy computing, the essence of which is the ability to manage the industrial process from the cloud. In literature, this approach is called Internet of Everything. Technology for business organization, industrial production and control of smart devices at the level of everyday life is developing rapidly. The benefits of these technologies are obvious, but the cost of use is high, provided that the service owners are external providers. There is a need to calculate the computational cost and cost of renting services. The article presents an approach to calculating the computational cost of using foggy computing on a calculated example. The simulation is based on CloudSim. In the simulation environment, the FSMRA (Fog Stable Matching Resource Allocation) algorithm has been implemented, and algorithm-based calculations can be used in the decision-making tasks for the use of cloud services and foggy computing when automating industrial objects based on use a large number of sensors and end devices in real time. Simulation results and computational cost calculations show where combinations of different technologies can maximize benefits from cloud and foggy computing.
Application of correlation analysis to identify factors from a woman's anamnesis influencing the results of pregnancy obtained by INF
Authors: Синотова С.Л. , Лимановская О.В. , Плаксина А.Н. , Макутина В.А. 
Published: July 2024

В статье рассматривается поиск статистической взаимосвязи между заболеваниями мочеполовой системы, хроническими заболеваниями, проведенными хирургическими вмешательствами, и другими данными анамнеза жизни, наследственного анамнеза женщины и исходом беременности, полученной с помощью вспомогательных репродуктивных технологий (ЭКО). В качестве исхода выбраны, имеющиеся у рассматриваемой группы пациенток 338 женщин, сроки и способы родоразрешения, а также диагнозы их 402 детей на этапе родильного дома. В статье описан универсальный алгоритм приведения текстовых данных в пригодный для проведения анализа вид при помощи морфологического анализатора pymorphy2 и библиотеки Scikit-Learn Python 3.6. Для выявления значимых факторов использовался корреляционный анализ, выполненный с применением точного критерия Фишера, критерия согласия Хи-квадрат и интервальных оценок долей, Z-критерия для разности двух долей. Сила взаимосвязи факторов и исходов оценена критерием Крамера. Результатом анализа является выделение 56 значимых факторов и 34 значимых корреляций, которые будут учтены при разработке математической модели предсказания исхода беременности и оценки здоровья ребенка, зачатого при помощи ВРТ (ЭКО), на этапе планирования.
This article discusses the search for a statistical relationship between diseases of the genitourinary system, chronic diseases, surgical interventions and other data on the anamnesis, a womans heredity and pregnancy outcome obtained using assisted reproductive technologies (IVF). The study is conducted with the aim of developing a mathematical model for predicting pregnancy and assessing the health of a child conceived using ART (IVF) at the stage of planning. The conclusions are based on data on 338 women and the diagnoses of their 402 children at the stage of the maternity hospital. A research was made for the effect of 56 binary signs on the outcome of pregnancy, described by 38 characteristics. To identify significant factors, a correlation analysis was performed using Fishers exact test, Chi-square test, and using interval estimates of the shares, and the Z-criterion for the difference of two shares. As the outcomes, the terms and methods of delivery available to the patient group under consideration, as well as the diagnoses of children at the stage of the maternity hospital were selected. To assess the strength of the relationship, Cramers V is applied. The result of the analysis is the identification of 56 significant factors and 35 significant correlations, which will be taken into account in the future for the development of the regression model
Data mining the user's environment in the problem of remote control detection
Authors: Вульфин А.М. 
Published: July 2024

Целью работы является совершенствование алгоритмов обнаружения удаленного управления пользовательским сеансом. Объект исследования – система обнаружения удаленного управления компьютером пользователя. Предмет исследования – алгоритмы интеллектуального анализа данных, собираемых с помощью инструментов и средств мониторинга в составе клиентской части Web-приложения на стороне браузера, предназначенные для анализа изменения паттернов динамических биометрических признаков в случае удаленного управления. Проанализированы подходы к обнаружению удаленного подключения. Разработана структура системы обнаружения удаленного доступа с современным подходом к сбору и анализу пользовательского окружения в сочетании с методами машинного обучения. Экспериментальная часть работы выполнена на основе анализа базы данных пользовательского окружения, собранных специально для тестирования программной реализации разработанных алгоритмов. Было рассмотрено 16 различных вариантов удаленного подключения с злоумышленника к устройству пользователя. Полученная выборка включала 178 замеров с разным количеством временных интервалов между промежуточными точками траектории движения курсора мыши. Наибольшую эффективность показал алгоритм классификации «случайный лес» с группой признаков, состоящих из временных интервалов между событиями движения курсора мыши. Доля верных предсказаний составила 93 % на тестовых данных.
The aim of the work is to improve the detection algorithms for remote control of a user session. Object of study - a system for detecting remote control of a user's computer. The subject of the study is data mining algorithms collected using tools and monitoring tools as part of the client side of the web application on the browser side, designed to analyze changes in the patterns of dynamic biometric features in the case of remote control. The approaches to detecting a remote connection are analyzed. The structure of the remote access detection system with a modern approach to the collection and analysis of the user environment in combination with machine learning methods has been developed. The experimental part of the work is based on an analysis of the user environment database, collected specifically for testing the software implementation of the developed algorithms. 16 different options for remote connection from an attacker to a user's device were considered. The obtained sample included 178 measurements with a different number of time intervals between intermediate points of the mouse cursor path. The highest efficiency was shown by the random forest classification algorithm with a group of features consisting of time intervals between mouse cursor movement events. The share of correct predictions was 93% on test data.
Mathematical model of the process of averaging the properties of bulk materials at their expiration
Authors: Мелехина К.А. , Ананьев П.П. , Плотникова А.В. , Шестак С.А. 
Published: July 2024

Цель – прогнозирование свойств сыпучего материала, вытекающего из бункерного устройства. Актуальность исследования обусловлена недостатком входных данных для управления процессом усреднения на обогатительных фабриках. В связи с этим, данная статья направлена на выявление передаточной функции бункерного устройства и времени задержки между подачей и истечением материала, которая позволит спрогнозировать свойство сыпучего материала, а значит получить исходные данные для процесса усреднения, которые не всегда имеются. В данной статье представлен анализ существующих режимов истечения сыпучих материалов при истечении из бункерного устройства с одним и несколькими отверстиями, выведены уравнения, описывающие передаточную функцию бункерного устройства, а также временную задержку между подачей слоя и его истечением. На основе этих уравнений была построена математическая модель управления процессом усреднения, которая связывает относительные колебания и частоту смены свойства рудного материала, поступающего в бункер. Составленная математическая модель дает резервы для снижения относительных колебаний на фабрике. Материалы статьи представляют практическую ценность для управления процессом усреднения рудного материала на обогатительных фабриках.
The goal is to predict the properties of bulk material flowing from the hopper device. The relevance of the study is due to the lack of input data for controlling the averaging process at processing plants. In this regard, this article is aimed at identifying the transfer function of the hopper device, and the delay time between the feed and the expiration of the material, which will allow you to predict the property of the bulk material, and therefore get the initial data for the averaging process, which is not always available. This article presents an analysis of the existing flow modes of bulk materials when they flow out of a hopper device with one or more holes, the equations describing the transfer function of the hopper device, as well as the time delay between the layer feed and its expiration, are derived. Based on these equations, a mathematical model for controlling the averaging process was constructed, which relates the relative fluctuations and frequency of change in the properties of the ore material entering the hopper. The compiled mathematical model provides reserves for reducing relative fluctuations in the factory. The materials of the article are of practical value for managing the process of averaging ore material at processing plants.
Synthesis of a fuzzy controller of heating steam temperature during the process of care tires vulcanization under potentially hazardous conditions
Authors: Яхиауи Б. , Митрохин А.А. , Бурковский В.Л. 
Published: July 2024

В данной работе рассматривается технологический процесс вулканизации автомобильных шин с точки зрения потенциально опасного процесса. В настоящее время, технологические процессы становятся все более сложными, из-за их функционирования большую часть времени в условиях неопределенности, неполноты и нечеткости информации, наличия внутренних и внешних возмущений, обусловленных многими факторами, а также наличия значительного числа параметров, которые прямо или косвенно влияют на функционирование технологических процессов. Таким образом, математическое описание технологических процессов методами классического моделирования становится все более неточным. Одним из наиболее распространенных на сегодняшний день методов управления технологическими процессами по-прежнему являются ПИД-регуляторы, благодаря своим удобствам внедрения, низкой стоимости и их удовлетворительных результатов при управлении линейными системами. Для адекватного управления потенциально опасными технологическими процессами необходимо разработать новые модели и алгоритмы, основанные на новых интеллектуальных подходах. Одним из наиболее перспективных подходов к управлению технологическими процессами являются модели, основанные на нечеткой логике и нечетких множествах. В работе представлена общая математическая структура системы управления процессом вулканизации. В статье представлен синтез нечеткого регулятора температуры греющего пара процесса вулканизации автомобильных шин.This paper considers the technological process of vulcanization of automobile tires from the point of view of a potentially dangerous process. Currently, technological processes are becoming more complex, evolving most of the time in conditions of uncertainty, incompleteness and indistinctness of information. One of the most common methods of process control today is still PID controllers, due to their ease of implementation, low cost and their satisfactory results in the control of linear systems. In order to adequately control potentially dangerous technological processes, it is necessary to develop new models and algorithms based on new intelligent approaches. One of the most promising approaches to process control is models based on fuzzy logic and fuzzy sets. The paper presents the General mathematical structure of the vulcanization process control system. This paper presents the synthesis of a fuzzy controller of heating steam temperature of the car tire vulcanization process.
Development of an Information Model for Synthesis of Color Components of Metal-Plastic Dentures
Authors: Гафуров К.А. 
Published: July 2024

Современная медицинская практика характеризуется всеобщим применением технических средств диагностики и лечения заболеваний. Одним из наиболее бурно развивающихся направлений в медицине является стоматология, в частности эстетическая стоматология. Наиболее ключевое место в эстетической стоматологии занимает подбор адекватной цветовой составляющей зубных протезов. Для решения данной задачи была разработана информационная модель синтеза цветовых составляющих металлопластмассовых зубных протезов. Был разработан граф выбора компонентов составляющих массы красителей подбора заданной спектральной составляющей лицевой части протезируемого зуба. В качестве основного метода анализа процесса синтеза порошков был использован регрессионный анализ, являющийся инструментом анализа данных, позволяющим исследовать влияние одной или нескольких независимых переменных на зависимую переменную. Таким образом, была разработана математическая модель регрессионного типа, в которой изменение цветовых составляющих происходит в корреляционной зависимости, поэтому возможно составление интерполяционных уравнений, а на их основе анализ и рассмотрение единой системы для всех подуровней цветовых градаций. Для проверки работы разработанной информационной модели были созданы алгоритм и специализированное программное обеспечение. Проведенные клинические исследования показали полную адекватность разработанной модели.
Modern medical practice is characterized by the universal use of technical means of diagnosis and treatment of diseases. One of the most rapidly developing trends in medicine is dentistry, in particular the aesthetic dentistry. The key problem in the aesthetic dentistry is the selection of an adequate color of dentures. To solve this problem, an information model was developed for synthesis of color components of metal-plastic dentures. A graph was developed to select the components that make up the mass of dyes for the selection of a given spectral component of the front part of prosthetic tooth. Regression analysis was used as the main method of analyzing the process of powder synthesis, which is a data analysis tool that allows investigate the influence of one or more independent variables on a dependent variable. Thus, a regression type mathematical model was developed in which the change of color components takes place in correlation; making it possible to compile interpolation equations and, based on them, to analyze and consider a single system for all sublevels of color gradations. To verify the operation of the developed information model, an algorithm and specialized software were developed. The conducted clinical studies have shown the full adequacy of the developed model.