bluuebunny/crossref_metadata_2025_split huggingface dataset:
Гибридная система обнаружения атак на основе комитета классификаторов
Authors: Vasilyev V.I. , Vulfin A.M. , Gvozdev V.E. , Shamsutdinov R.R. 
Published: July 2024

The issues of detecting network attacks to Industrial Internet of Things (IIoT) systems are analyzed. Existing approaches for detecting such attacks based on the use of artificial intelligence methods are considered. The high interest to integration of machine learning and artificial intelligence methods as a part of hybrid systems is emphasized. Such integration makes it possible to compensate the shortcomings of some algorithms due to the advantages of others. The goal of this research is to improve the efficiency of network attacks detection. The paper proposes the implementation of a multi-level hybrid attack detection system on the basis of combining several classifiers in the committee including the artificial immune system, the multilayer perceptron, and the random forest algorithm. The choice of these classifiers is due to their high classification efficiency and the ability of artificial immune system to detect unknown network attacks. The decision is made on the basis of the conclusion of each expert (classifiers) with the use of voting mechanism. Such approach provides more accurate result in accordance with the Condorcet's jury theorem. To carry out computational experiments for assessing the effectiveness of the proposed system, the NSL-KDD network traffic data set was employed. The results of experiments carried out demonstrate the high efficiency of the proposed hybrid attack detection system based on use of classifiers committee.
В статье проанализированы вопросы обнаружения сетевых атак на системы промышленного Интернета вещей (Industrial Internet of Things, IIoT), рассмотрены существующие подходы к обнаружению таких атак, основанные на применении методов искусственного интеллекта. Подчеркнут высокий интерес к интеграции машинного обучения и методов искусственного интеллекта в составе гибридных систем. Такая интеграция позволяет компенсировать недостатки одних алгоритмов преимуществами других. Целью работы является повышение эффективности обнаружения сетевых атак. В статье предложено применение многоуровневой гибридной системы обнаружения атак на IIoT, основанной на комбинации нескольких классификаторов в составе комитета, включающего искусственную иммунную систему, многослойный персептрон, алгоритм случайного леса. Выбор этих классификаторов обусловлен их высокой эффективностью решения задач классификации, а также способностью искусственной иммунной системы обнаруживать неизвестные сетевые атаки. Решение принимается в результате вывода каждого эксперта (классификатора) на основе голосования. В соответствии с теорией присяжных Кондорсе такой подход обеспечивает более точный результат. Для проведения вычислительных экспериментов по оценке эффективности предлагаемой системы использовался набор данных сетевых соединений NSL-KDD. Результаты экспериментов демонстрируют высокую эффективность предлагаемой гибридной системы обнаружения атак на основе комитета классификаторов.
System analysis and corporate organization management based on the ESG approach
Authors: Стоянова А.Д. , Трофимец В.Я. , Калач А.В. 
Published: July 2024

В статье рассмотрены вопросы стратегического управления предприятиями топливно-энергетического комплекса в соответствии с ESG-подходом. Исследованы существующие варианты мер, используемых российскими и зарубежными компаниями в области ESG-политики. Проведен анализ существующих методов, выявлены нерешенные научные проблемы и перспективы дальнейших исследований. Сделан вывод о том, что привлечение новых инвесторов является одной из основных причин, по которой компании проводят активную ESG-политику. Показано, что успешная ESG-политика способствует снижению риска падения стоимости компании на рынке, что делает ее более привлекательной для инвесторов и акционеров. Выявлены особенности применения ESG-подхода для предприятий ТЭК. Отмечены особенности рейтингов ESG. Показано, что активная политика в сфере ESG приводит не только к росту финансовых показателей, но и переоценке рыночной стоимости компании. Сделан вывод о том, что для интеграции всех направлений ESG в единое платформенное решение на основе ESG-принципов необходимы совместные действия государства, рейтинговых агентств, компаний, специалистов в области устойчивого развития, а также инвесторов. Причем реализация упрощенной версии подобных решений непосредственно на базе компаний приносит низкую эффективность и не позволяет достичь комплексного эффекта.
The issues of strategic management of fuel and energy complex enterprises in accordance with the ESG approach are considered. The existing variants of measures used by Russian and foreign companies in the field of ESG policy are investigated. The analysis of existing methods has been carried out, unresolved scientific problems and prospects for further research have been identified. It is concluded that attracting new investors is one of the main reasons why companies pursue an active ESG policy. It is shown that a successful ESG policy helps to reduce the risk of a company's value falling in the market, which makes it more attractive to investors and shareholders. The features of the application of the ESG approach for fuel and energy companies are revealed. The features of ESG ratings are noted. It is demonstrated that an active policy in the field of ESG leads not only to an increase in financial indicators, but also to the adjustment of the company's market value. It is concluded that in order to integrate all ESG directions into a single platform solution based on ESG principles, joint actions of the state, rating agencies, companies, specialists in the field of sustainable development as well as investors are necessary. Moreover, the implementation of a simplified version of such solutions directly on the basis of companies brings low efficiency and will not allow achieving a comprehensive effect.
Face reconstruction as a technique for enhancing accuracy of human recognition in a video frame
Authors: Причко И.О. , Афанасьев А.Д. 
Published: July 2024

В статье рассмотрен подход, направленный на повышение точности идентификации человека по изображению его лица в системах видеонаблюдения, основанный на методе реконструкции на базе генеративно-состязательных сетей. В ходе расследования правонарушений часто встречаются видеозаписи представляющих интерес для следствия людей с низким разрешением или содержащие визуальные помехи различного происхождения, которые ограничивают применения методов идентификации человека при помощи нейронных сетей глубокого обучения. Это создает проблему как обнаружения по лицу определенного человека в видеоданных, так и поиск выбранного в кадре человека по базе данных. Известно, что реконструкция лица на основе генеративно-состязательных сетей позволяет существенно улучшать изображения лица низкого качества, однако, этот метод требователен к содержимому исходного изображения, т. к. любые окклюзии и помехи многократно усиливаются. В статье приводится подход, заключающийся в предобработке изображений на основе известного свойства видеозаписей – наличия версионности изображений объектов. Предложенный алгоритм позволяет устранить большинство визуальных помех и в дальнейшем восстановить изображение лица с высоким качеством. В ходе проведения экспериментов нами также найден метод реставрации элементов лица, который позволяет повысить узнаваемость неизвестного лица человеком, что может иметь важное значение в ходе опознания свидетелями.
The article considers an approach aimed at enhancing the accuracy of human identification by facial image in video surveillance systems, using the reconstruction method based on generative-adversarial networks. During the investigation of offenses, one often encounters video recordings of people of interest for the investigation with a low resolution or containing visual disturbances of different genesis, which limits the implementation of techniques for identifying the person by means of deep learning neural networks. This causes two problems: one pertaining to face detection of a certain person in the video data and another regarding the search for a selected person in the frame contained in the database. The reconstruction of a face using generative adversarial networks is known to significantly improve low-quality face images, but this method is demanding of the content of the original image as any occlusions and disturbances are multiply amplified. The paper presents an approach composed of image preprocessing on the basis of the known property of video recordings – the presence of object image versioning. The proposed algorithm helps to correct much of the visual noise and subsequently reconstruct the face image with high quality. During the experiments, we have also found a method of facial elements restoration which enables the increase in the recognizability of an unknown face by a person, which can be important during the identification by witnesses.
Implementation of the adaptive beamforming algorithm on FPGA
Authors: Глушанков Е.И. , Кирик Д.И. , Коровин К.О. , Царик И.В. , Бойко И.А. , Казьмин О.Ю. 
Published: July 2024

Статья посвящена реализации на программируемой логической интегральной схеме (ПЛИС) алгоритма диаграммообразования в адаптивных антенных решетках. Актуальность работы обусловлена необходимостью повышения помехоустойчивости приема сигналов в радиотехнических системах. В качестве алгоритма диаграммообразования был выбран градиентный алгоритм по критерию нормализованной наименьшей среднеквадратической ошибки (английский – normalized least mean squares – NLMS), который обладает наименьшей вычислительной сложностью, а использование в нем переменного шага адаптации позволяет обеспечить сходимость алгоритма в условиях априорной неизвестности мощности входного сигнала. В работе приведено математическое описание процедур адаптивной обработки сигналов, а также приведены формулы вычисления оптимальных векторов весовых коэффициентов, обеспечивающих наилучшее приближение входного воздействия к образцовому сигналу. Рассмотрены приближенные методы, обеспечивающие практическую реализацию оптимальной обработки сигналов, на основе итерационных алгоритмов в виде нормированного алгоритма минимума среднеквадратической ошибки. Приведены примеры синтеза диаграммы направленности антенной решетки, обеспечивающей адаптивную обработку сигналов, реализованную на программируемой логической интегральной схеме, при различной сигнально-помеховой обстановке. Для всех случаев реализации было получено приемлемое совпадение теоретических и экспериментальных данных.
The paper regards the field-programmable gate array (FPGA) implementation of a beamforming algorithm in adaptive antenna arrays. The relevance of the research is due to the need to improve the noise robustness of signal reception in radio engineering systems. The gradient algorithm was chosen as a beamforming algorithm by the criterion of the normalized least mean square error criterion (NLMS), which has the lowest computational complexity, and its use of a variable adaptation step helps to ensure the convergence of the algorithm in terms of a priori unknown power of the input signal. This paper gives a mathematical description of the adaptive signal processing procedures and formulas for calculating the optimal weight vector that provide the best approximation of the input signal to the reference signal. Approximate methods that provide a practical realization of the optimal signal processing based on iterative algorithms in the form of the normalized minimum mean square error algorithm are considered. Examples of the antenna array directional diagram synthesis facilitating adaptive signal processing, implemented on FPGA, under different signal-interference conditions are presented. An acceptable agreement between theoretical and experimental data was obtained for all implementation cases.
Application of machine learning for adjective ordering in English sentences
Authors: Терехова А.Д. , Терехов Г.В. , Сычев О.А. 
Published: July 2024

В статье рассматривается способ решения задачи упорядочивания прилагательных в предложении на английском языке путем определения их гиперонимов. Определение гиперонима можно свести к задаче классификации, поэтому в данной работе произведено сравнение наиболее популярных методов классификации в машинном обучении: метод поиска ближайших соседей, логистическая регрессия, классификатор дерева решений, метод опорных векторов и наивный байесовский метод. Модели были обучены на выборке, содержащей прилагательные и их гиперонимы. Для анализируемого прилагательного отбираются схожие уже классифицированные прилагательные из обучающей выборки и на основе этих данных определяется наиболее семантически подходящий гипероним. Информацию о схожести слов предлагается брать из готовых эмбеддингов GloVe. Используя технику gridsearch, были подобраны оптимальные значения гиперпараметров для метода поиска ближайших соседей K-Nearest Neighbors. С помощью метрик точности (precision), полноты (recall) и F1-меры было проанализировано качество классификации данных при использовании каждого из перечисленных выше методов. Так как готовых датасетов, состоящих из классифицированных прилагательных, на данный момент нет, то для измерений вручную было классифицировано 300 прилагательных.
The article presents a methodology for solving the adjective ordering problem in English sentences by determining their hypernyms. The determining of a hypernym can be represented as a classification task; therefore, the most popular machine-learning classification methods were compared, they include the following: nearest neighbors method, logistic regression, decision classifier, support vector machine and naive Bayes method. The models were trained on a sample that contained adjectives and their hypernyms. For each adjective, similar adjectives from the training sample were selected; the most semantically appropriate hypernym was determined based on them. The use of information about word similarity from GloVe embeddings is proposed. The optimal values of hyperparameters for the K-Nearest Neighbors method were selected by means of the gridsearch technique. The quality of data classification was evaluated applying the metrics of precision, recall, and F1-measure for each of the methods. Since there were no ready-made datasets of classified adjectives, 300 adjectives were classified manually to create necessary samples.
Data Mining in education: predicting student performance
Authors: Егорова Е.С. , Попова Н.А. 
Published: July 2024

Способность прогнозировать академические результаты учащихся имеет ценность для любого учебного заведения, стремящегося улучшить успеваемость и мотивацию студентов. Основываясь на сгенерированных прогнозах, учащимся, выявленным как подверженным риску отчисления или неуспеваемости, может быть оказана поддержка более своевременным образом. В статье рассмотрены различные классификационные модели для прогнозирования успеваемости студентов, используя данные, собранные в университетах г. Пензы. Данные включают сведения о зачислении студентов, а также данные о деятельности, полученные из университетской электронной информационно-образовательной среды (ЭИОС). Важным вкладом этого исследования является учет неоднородности учащихся при построении прогностических моделей. Это основано на наблюдении, что учащиеся с различными социально-демографическими особенностями или способами обучения могут проявлять различную мотивацию к обучению. Эксперименты подтвердили гипотезу о том, что модели, обученные с использованием экземпляров в студенческих подгруппах, превосходят модели, построенные с использованием всех экземпляров данных. Кроме того, эксперименты выявили, что учет особенностей как зачисления, так и учебной деятельности помогает более точно идентифицировать уязвимых учащихся. Результаты экспериментов показали, что ни один отдельный метод не обладает превосходной производительностью во всех аспектах. В качестве инструментально средства для создания прогностической модели использовалась отечественная аналитическая платформа Loginom.
The ability to predict student academic performance is valuable to any institution seeking to improve student achievement and motivation. Based on the predictions generated, students identified as being at risk for expulsion or failure can be supported in a more timely manner. This article discusses various classification models for predicting student performance using data collected from universities in Penza. The data include student enrollment data as well as activity data from the university electronic information and education environment (EIE). An important contribution of this study is the consideration for student heterogeneity in the construction of predictive models. This is based on the observation that students with different socio-demographic characteristics or modes of learning may exhibit different motivation to learn. Experiments confirmed the hypothesis that models trained using instances in student subgroups outperform models built using all data instances. In addition, the experiments showed that accounting for both enrollment and learning activity patterns helped to identify vulnerable students more accurately. Experimental results have demonstrated that no single method has superior performance in all aspects. The homegrown analytics platform Loginom was employed as a tool to create a predictive model.
Patch-based training of a convolutional neural network in the problem of cerebral aneurysms recognition
Authors: Кружалов А.С. 
Published: July 2024

На сегодняшний день интеллектуальные системы находят все более широкое применение в области медицины. Особенно актуальной является задача разработки интеллектуальных систем компьютерной автоматизированной диагностики (КАД), которые могут быть использованы как вспомогательный инструмент, позволяющий повысить эффективность работы специалиста в условиях постоянного роста объема медицинских данных, требующих анализа и обработки. Одной из важных составных частей современных систем КАД является модуль распознавания патологических изменений на медицинских изображениях. В работе рассматривается задача обучения свёрточной нейронной сети распознаванию аневризм сосудов головного мозга. Предлагается архитектура полностью свёрточной нейронной сети на базе архитектуры UNet, методика предварительной обработки данных, методика построения «бесшовного» прогноза на основе разделения исходного изображения на набор пересекающихся фрагментов. Проводится исследование влияния размера используемых для обучения фрагментов изображений на эффективность обучения нейронной сети. На основе статистического анализа результатов проведенных вычислительных экспериментов был сделан вывод, что размер фрагмента не является определяющим параметром, так как при его увеличении не наблюдается рост точности распознавания. При этом эксперименты показали, что увеличение размера пакета обучающих примеров при фиксации остальных параметров на прежнем уровне позволяет существенно повысить точность распознавания.
Nowadays, intelligent systems are widely used in the field of medicine. Especially relevant is the problem of developing intelligent computer-aided diagnostics (CAD) systems which can be used as an auxiliary tool to improve specialist’s efficiency in the context of the growing volume of medical data requiring analysis and processing. One of the important components of modern CAD systems is the module for recognizing pathological changes in medical images. The paper considers the problem of training a convolutional neural network to recognize cerebral vascular aneurysms. The architecture of a fully convolutional neural network based on the UNet architecture, a data preprocessing technique, a technique for constructing a seamless prediction based on the separation of the original image into a set of intersecting fragments are proposed. The influence of the size of image fragments used for training on the effectiveness of neural network training was investigated. Drawing on the statistical analysis of the results of the conducted computational experiments, it was concluded that the size of the fragment is not a determining parameter since no increase in recognition accuracy is observed with its increase. At the same time, experiments have shown that increasing the batch size while fixing the remaining parameters at the same level can significantly improve the recognition accuracy.
The estimation of the average scattering characteristics of objects
Authors: Аветисян Т.В. , Львович Я.Е. , Преображенский А.П. 
Published: July 2024

Целью работы является оценка возможности определения размеров идеально проводящего объекта – двумерного уголка с максимальными средними характеристиками рассеяния. На основе решения интегрального уравнения Фредгольма 1-го рода определялись характеристики вторичного рассеяния электромагнитных волн двумерного уголка. Эти характеристики представляли собой многоэкстремальную функцию, зависящую от размеров стороны уголка и длины его контура. Функция исследовалась с использованием метода сеток, а также метода локальной оптимизации – метода золотого сечения. В работе получены следующие новые результаты: определены зависимости размеров сторон уголка от длины контура для различных секторов углов наблюдения, дающие максимальное значение средних характеристик рассеяния, приведены значения коэффициентов полиномов, дающих приемлемую относительную ошибку аппроксимации полученных зависимостей. Представленный в работе алгоритм и полученные результаты могут быть в дальнейшем использованы при создании объектов, содержащих в своем составе уголки с заданными требованиями на средние характеристики рассеяния. Результаты работы могут быть обобщены для случая, когда в состав электродинамического объекта входит несколько уголков. В этом случае необходимо определять суммарное рассеянное поле с учетом разности фаз прихода электромагнитной волны от разных отражателей.
The purpose of this paper is to assess the possibility of determining the size of a perfectly conducting object – a two-dimensional corner structure with a maximum average scattering characteristic. Based on the solution of Fredholm integral equation of the 1st kind, the scattering characteristics of electromagnetic waves of a two-dimensional corner structure were determined. These characteristics were the multiextremal functions depending on the size of the cylinder and the length of its contour. The function was researched by using the method of grids and local optimization method –the method of golden section. The following results were obtained: the dependencies of the corner structure size on the length of the contour for different sectors of observation angles that give the maximum value of the average characteristics of the scattering; the coefficients of polynomials, which give a reasonable approximation of the relative error of the obtained relationships were determined. The algorithm presented in this paper and the results can then be used to create objects that contain in their composition corner structures with the specified requirements for the average characteristics of the scattering. The results of the study can be generalized for the case when several corners are included in the electrodynamic object. In that instance, it is necessary to determine the total scattered field with consideration to the phase difference in the arrival of an electromagnetic wave from different reflectors.