bluuebunny/crossref_metadata_2025_split huggingface dataset:
DIAGNOSIS OF EARLY STAGES OF ATTENTION DISORDERS BASED ON HYBRID FUZZY DECISION RULES
Authors: Поляков А.В. , Родионова С.Н. , Стародубцева Л.В. , Коржук Н.Л. 
Published: July 2024

Работа посвящена повышению качества дифференциальной диагностики ранних стадий нарушений когнитивных функций внимания в условиях нечеткого описания исследуемых классов состояний.Для оценки функций внимания используется прибор, разработанный на кафедре биомедицинской инженерии ЮЗГУ, позволяющий определять такие свойства внимания как концентрированность, объём, селективность, переключаемость, распределяемость и устойчивость. В качестве математического аппарата используется методология синтеза гибридных нечетких решающих правил. Базовым элементом которых является функция принадлежности к исследуемым классам состояний (норма, легкие когнитивные нарушения, умеренные когнитивные нарушения, начальная клиническая стадия) с базовой переменной, определяемой по шкалам выбранных свойств внимания.Решение о классификации принимается по максимальной величине анализируемых функций принадлежности.Полученные математические модели позволяют диагностировать ранние стадии нарушений всех исследуемых функций внимания. Экспертное доверие к полученным математическим моделям превышает величину 0,8. Если совместно с показателями внимания использовать дополнительные показатели, характеризующие функциональный резерв, уровни психоэмоционального напряжения и утомления, и энергетический разбаланс меридианных структур организма, уверенность в правильной классификации ранних стадий нарушений функций внимания достигает величины 0,9, что позволяет рекомендовать полученные результаты в практической психологии и медицине.The work is devoted to improving the quality of differential diagnosis of early stages of cognitive impairment in terms of fuzzy description of the studied classes of States.To assess the functions of attention, a device developed at the Department of biomedical engineering of SUSU is used to determine such properties of attention as concentration, volume, selectivity, switchability, distributability and stability. As a mathematical apparatus is used, the hybrid methodology for the synthesis of fuzzy decision rules. The basic element of which is the function of belonging to the studied classes of States (norm, mild cognitive impairment, moderate cognitive impairment, initial clinical stage) with a basic variable determined by the scales of the selected properties of attention.The decision on classification is made by the maximum value of the analyzed membership functions.The obtained mathematical models allow to diagnose the early stages of violations of all the studied functions of attention. Expert confidence in the obtained mathematical models exceeds 0.8. If, together with the level of attention, additional indicators characterizing the functional reserve, levels of psycho-emotional stress and fatigue and energy imbalance of the Meridian structures of the body are used, confidence in the correct classification of the early stages of attention disorders reaches a value of 0.9, which allows us to recommend the results in practical psychology and medicine.
A METHOD AND A TOOL FOR INFORMATION GATHERING IN ONLINE TRAINING PROCESS MANAGEMENT BASED ON AUTOMATED COMPLEX OPEN ENDED ASSIGNMENTS SCORING WITH THE USE OF ERROR BANK
Authors: Латыпова В.А. , Мартынов В.В. 
Published: July 2024

Как в системах дистанционного обучения, так и на платформах массовых открытых онлайн курсов предусмотрена возможность мониторинга процесса обучения с помощью построения различных статистических отчетов. Использование инструментов аналитики позволяет эффективно управлять процессом дистанционного обучения. Аналитика базируется на собранной информации. Если в онлайн-курсе предусмотрено выполнение сложных открытых задач, задач, которые не могут быть проверены тестами, то могут возникнуть проблемы при сборе информации. Среди существующих методов проверки таких задач есть методы, позволяющие осуществлять эффективный сбор информации: ситуационное задание и специальные методы для конкретной предметной области. Данные методы позволяют получать достоверную и полную информацию для задач управления. Однако они не являются универсальными и их применение ограничено типом сложной открытой задачи и предметной областью. Если ситуационное задание использовать нельзя, а специальный метод отсутствует, то возникает необходимость в разработке метода для каждой конкретной задачи. В статье предложен универсальный метод сбора информации на основе автоматизированной проверки решения сложных открытых задач с использованием банка ошибок. Разработано программное средство, реализующее данный метод и внедрено в образовательный процесс в Уфимском государственном авиационном техническом университете с 2013 по 2019 гг. Использование метода и программного средства позволило повысить эффективность сбора информации при управлении процессом дистанционного обучения при решении сложных открытых задач.It is possible to monitor training process using different statistic reports in learning management systems and massive open online course platforms. Online training process can be managed effectively by means of analytics applications. Analytics is based on gathered information. Problems can occur during information gathering if an online course contains complex open ended assignments, assignments which cant be checked using tests. There are methods among the existing methods which allow to gather information effectively: situational assignment and special methods for specific domain. The methods allow to get reliable and complete information for management purposes. But the methods are not universal. Their usage is limited to open ended assignment type and domain. There is a need to develop a method for every specific task if situational assignment cant be used and there is no special method. A universal information gathering method based on automated complex open ended assignments scoring with the use of error bank is suggested in the paper. A tool was developed and implemented in training process in Ufa state aviation technical university from 2013 till 2019. The usage of the method and the tool allowed to increase information gathering effectiveness in online training process management in complex open ended assignments implementation.
MODIFICATION OF NEURAL NETWORK MODEL RKELM WITH ADDITIONAL TRAINING
Authors: Асанов Ю.А. , Белецкая С.Ю. 
Published: July 2024

Целью данной работы является разработка модели искусственной нейронной сети (ИНС), способной работать в динамически меняющихся условиях. Несмотря на большое количество исследований, и разработок в данной области, до сих пор отсутствуют модели, удовлетворяющие ограниченным условиям мобильных систем (прежде всего по производительности). В данной статье предлагается разработанная модификация модели с экстремальным обучением Хуанга (RKELM), отличающаяся от оригинального подхода процессом обучения (обучение на общих признаках, без увеличения матрицы весов и обучающей выборки, с последующим дообучением под конкретные условия). В качестве тестовой выборки данных использовался датасет из открытого репозитория машинного обучения UCI. Были поставлены вычислительные эксперименты, целью которых было выявление наиболее подходящей модели. Выбор производился из RKELM, SVM и ELM, критериями выбора являлись производительность и точность классификации. Наиболее подходящей оказалась модель с экстремальным обучением Хуанга, она и была использована в качестве основы разработанной модификации. Приведены результаты сравнения оригинальной и модифицированной модели. Предложенный подход превзошел конкурентные в скорости и производительности, незначительно уступая при этом лишь в точности классификации данных в изначальных условиях, но оказался значительно точнее в новых условиях, в которых модель не была обучена.
The aim of this work is developing of an artificial neural network model (ANN) capable of working in dynamically changing conditions. Despite a large number of research and development in this sphere, there are still no models that satisfy the limited resources of mobile systems (primarily performance). This article proposes a developed modification of the Huang Extreme Learning Model, which differs from the original approach in the training process training on common conditions, without increasing the weight matrix and the training sample, followed by further training for specific conditions. As a test sample of data, a dataset from the open source machine-learning repository UCI was used. Vast experiments were performed, the purpose of which was to identify the most suitable model, the choice was made from RKELM, SVM and ELM. The selection criteria for the model were performance and classification accuracy. The model with extreme training of Huang turned out to be the most suitable, it was used as the basis of the developed modification. The results of comparing the original and modified models are presented. The proposed approach surpassed the competition in speed and performance, while only slightly inferior in accuracy of data classification in the initial conditions, but turned out to be much more accurate in the new conditions in which the model was not trained.
Modeling and optimization of adaptive multicomponent systems based on algebraic structures
Authors: Кулясов П.С. , Жевнерчук Д.В. 
Published: July 2024

В работе рассматриваются вопросы моделирования и оптимизации многокомпонентных систем. Построена классификация интерфейсов по операциям, осуществляемым над ними, и введены соответствующие обозначения для каждого из них. Предложена трехмерная структура, описывающая и систематизирующая операции над интерфейсами компонентов моделируемой системы ( интеграция , сопряжение и фильтрация ), представляющая собой невзвешенный ориентированный граф, в каждом из трех измерений обладающий свойствами алгебраической решетки. Показано, что интеграция , сопряжение и фильтрация задают отношение частичного порядка на множестве интерфейсов, также приводится их представление в виде алгебраической решетки, являющейся индексирующей структурой. Такая структура позволит строить эффективные информационно-поисковые алгоритмы, ускоряющие решение задач сборки и реконфигурирования многокомпонентных систем. В частности, была предложена модификация алгоритма поиска в глубину, в которой учтены конструктивные особенности решетки, которая обладает меньшей вычислительной сложностью, чем классический, и не обладает его основными недостатками неполнотой и неоптимальностью при поиске с ограничением глубины. Приводится пример использования полученных в работе результатов для моделирования образовательных программ высшего образования как многокомпонентных структур, представленных в виде набора компонентов, взаимодействующих посредством стандартизированных интерфейсов
The paper describes the issues of modeling and optimization of multicomponent systems. The classification of interfaces by types is presented and the corresponding notation is introduced for each of them. A three-dimensional structure is proposed that describes and systematizes operations on the interfaces of the components of the simulated system (integration, conjugation, and filtering), which is an unweighted directed graph that has the properties of an algebraic lattice in each of the three dimensions. For each type of operation, a partial order relation is substantiated on a set of interfaces and an algebraic lattice representation is presented with justification. The proposed structure can be used as an index. With its help, a quick search for the desired interface can be carried out, for optimization of which a depth search algorithm is proposed, which is modified taking into account the design features of the graph. The proposed algorithm has less computational complexity than the classical one, and does not have its main drawbacks - incompleteness and inoptimality when searching with depth restriction. It also shows the application of the proposed approach to the modeling of multicomponent systems based on algebraic structures using the example of a higher education educational program presented as a set of components interacting via standardized interfaces.
The system of decision-making support for oil conditioning using by digital twin of technological plant
Authors: Коноваленко Д.В. 
Published: July 2024

Настоящая статья посвящена использованию цифровых двойников на установках подготовки нефти. Актуальность темы обусловлена необходимостью непрерывного мониторинга качества подготовки нефти. Указанная проблема часто возникает при поступлении на установку смеси нефтей, добываемых из пластов с высоким и низким содержанием сероводорода. Основной идеей является теоретическое прогнозирование качества в промежутках между анализами нефти в лабораторных условиях. Эта задача решается с помощью математического моделирования установки подготовки нефти. В основу математической модели установки подготовки нефти положено кубическое уравнение состояния Пенга-Робинсона. Реализация предлагаемого цифрового двойника выполнена на основе отечественного программного продукта МиРПиА Процесс . В статье рассмотрен случай динамически изменяющегося состава сырой нефти, поступающей на технологическую установку. Математическая модель прогнозирует расходы и составы стабильной нефти и газового конденсата. В результате цифровой двойник дает возможность выбирать технологический режим для поддержания стабильности качества подготовленной нефти: температуру концевой ступени сепарации и расход химического реагента для нейтрализации сероводорода. Материалы, представленные в статье, представляют практическую ценность для специалистов, занимающихся подготовкой нефти на промысле.
This paper is about using of the digital twins for oil conditioning plants. A relevance of this theme is due to continuous monitoring of conditional oil quality. This problem arises when conditioning oil is the mix of low-and high H2S content streams. The main idea of this paper is theoretical calculation of the oil quality in between laboratory analyses. This task is colving using by mathematical modeling of the oil conditioning plant. A foundation of model is the Peng-Robinson cubic equction of state. The proposed digital twin is realized by Russian program MiRPiA Process . In the considered case a composition of source oil changes dynamically. The mathematical model predicts rates and compositions of the conditioned oil and a gas condensate. Therefore digital twin allows to determine parameters of an exploitation mode: last separation temperature and rate of H2S neutralizer. This paper may be interesting for oil conditioning specialists.
Development of a program to estimate the time of posting a message in the online social network VKontakte
Authors: Грибанова Е.Б. , Савицкий А.С. 
Published: July 2024

Актуальность исследования обусловлена высокой популярностью социальных сетей для передачи информации, а также влиянием времени размещения сообщения на число его просмотров и соответственно степень его распространения. В статье представлено описание программы для оценки времени размещения сообщения в группах социальной сети ВКонтакте. Представлены алгоритмы сбора и обработки используемых данных. Приводится описание используемых запросов к API ВКонтакте с помощью стандартных методов. Разработанная программа позволяет учитывать показатели активности участников и их индивидуальные характеристики (число друзей, групп, записей на стене и т. д.), а также число сообщений, публикуемых другими участниками социальной сети. Для получения интегральной характеристики была применена линейная свёртка критериев. Реализация программы выполнена с помощью языка C, для хранения собранных данных и результатов их обработки был использован табличный процессор Microsoft Excel. Рассмотрен пример оценки времени размещения сообщения в выбранной группе социальной сети ВКонтакте. Разработанная программа может быть использована администраторами сообществ социальной сети для оценки времени размещения в группах онлайновой социальной сети и выбора наилучшего момента публикации.
The relevance of the study is due to the high popularity of social networks for the transmission of information, as well as the influence of the time of posting a message on the number of views and, accordingly, the degree of its distribution. The article presents a description of the program for estimating the time of posting messages in groups of the social network Vkontakte. Algorithms of data collection and processing are presented. The description of used requests to VK API by means of standard methods is given. The developed program takes into account the activity indicators of participants and their individual characteristics (the number of friends, groups, posts on the wall, etc.), as well as the number of messages published by other members of the social network. Linear convolution was applied to obtain the integral characteristic . The program is implemented using the C language. Microsoft Excel spreadsheet processor was used to store data about subscribers and results. An example of estimating the time of posting a message in the selected group of the social network Vkontakte is considered. The developed program can be used by administrators of social network communities to estimate the time of posting in groups of the online social network and to choose the best moment of publication
Mathematical model to detect anomalies using Sensitivity Analysis applying to neural network
Authors: Щеглеватых Р.В. , Сысоев А.С. 
Published: July 2024

Переход к цифровизации в различных сферах экономической и социальной деятельности сопровождается возникновением больших массивов данных, обрабатывая которые, необходимо выявлять определенные зависимости, строить модели процессов и систем. Актуальной является задача поиска аномальных значений в больших массивах данных. Существующие алгоритмы выявления аномалий основываются на использовании различных подходов и имеют свои преимущества и недостатки. Однако базовые схемы работы всех методов схожи на начальном этапе происходит разделение данных на типичные для системы или процесса и те, которые не вписываются в общую картину, затем происходят структурная и параметрическая идентификация модели, на заключительном этапе обученная модель используется для разделения данных. Для повышения точности работы алгоритмов возможны их модификации, учитывающие структуру данных или позволяющие комбинировать разнородные математические модели. В статье приводится описание комбинированного подхода к построению системы обнаружения аномальных реализаций на основе алгоритма изолирующего леса и последовательного применения нейросетевого классификатора. Для снижения размерности входного вектора нейросетевой модели синтезирован и описан подход к анализу чувствительности по факторам нейросетевой модели, основанный на применении анализа конечных изменений. Приведен численный пример, показывающий адекватность применимости предлагаемого подхода к анализу данных.
The transition to the digitalization in various spheres of economic and social activity is accompanied by the emergence of large amounts of data, processing which it is necessary to identify certain dependencies and build models of processes or systems. The task to identify anomaly values in dig data sets is relevant. Existing algorithms to detect anomalies are based on different approaches and have their own advantages and disadvantages. However basic schemes of all methods are similar and use at the initial stage the separation of data in a typical for system or process and those that are not, then follow structural and parametric identification of the model, and at the final stage the trained model is used to separate the data. To improve the accuracy of algorithms, they can be modified to take into account the data structure or to combine heterogeneous mathematical models. The paper describes a combined approach to build the system for detecting anomalies based on the Isolation Forest algorithm and sequential application of a neural network classifier. To reduce the dimension of neural network input vector, the approach to Sensitivity Analysis based on applying Analysis of Finite Fluctuations to the neural network model is synthesized and described. It is presented the numerical example that shows the adequacy of the proposed approach to data analysis.
Remote workstation monitoring based on wireless technology
Authors: Синицын Ю.И. 
Published: July 2024

Одной из задач удаленного беспроводного мониторинга рабочих станций является обеспечение безопасности при совместном использовании данных на основе удаленного мониторинга рабочей станции или портативных устройств на основе Wi-Fi, 4G или Bluetooth. Разработанная модель приложения для мобильных устройств связи (МУС) служит для мониторинга и проверки различных операций на рабочих станциях (ноутбуках), подключенных через компьютерную сеть Wi-Fi. Проведено сравнение протоколов беспроводной информационной безопасности. Приложение работает на основе технологии Wi-Fi, которая защищена беспроводным протоколом безопасности WPA2 1. В WPA2 реализован блочный шифр AES для обеспечения более надежного шифрования данных, но он все еще уязвим для нескольких атак из-за передачи незашифрованных кадров управления и контроля и совместного использования группового временного ключа (GTK) между узлами, подключенными к беспроводной сети. Защищенная связь между сервером и МУС создает необходимость в предложении алгоритма безопасности - простого и эффективного для создания надежной платформы под уже существующим протоколом беспроводной информационной безопасности, такого как WPA / WPA2. Приводятся результаты работы системы мониторинга рабочих станций, алгоритма шифрования и дана оценка производительности модуля приложения.
One of the tasks of remote wireless workstation monitoring is to ensure data sharing security by remotely monitoring a workstation or portable devices based on Wi-Fi, 4G or Bluetooth. The developed model of application for mobile communication devices (ICC) serves to monitor and verify various operations on workstations (laptops) connected through a computer network Wi-Fi. Wireless information security protocols are compared. The application is based on Wi-Fi technology, which is protected by wireless security protocol WPA2 1. The WPA2 implements the AES block cipher to provide more reliable data encryption, but it is still vulnerable to several attacks due to the transmission of unencrypted control and control frames and the sharing of a group time key (GTK) between nodes connected to the wireless network. Secure communication between the server and the ICC creates the need to offer a security algorithm - simple and efficient to create a robust platform under an already existing wireless information security protocol, such as WPA/WPA2. The results of the workstation monitoring system, encryption algorithm are presented and the performance of the application module is estimated.