bluuebunny/crossref_metadata_2025_split huggingface dataset:
SUPPORTING DECISION MAKING TO IMPROVE PSYCHOPHYSICAL READINESS FOR PROFESSIONAL ACTIVITY ON BASIS OF INTELLECTUAL TECHNOLOGIES
Authors: Гузаиров M.Б. , Юсупова Н.И. , Сметанина О.Н. , Наумова Т.В. , Сазонова Е.Ю. , Агадуллина А.И. 
Published: July 2024

В статье приведены результаты анализа современного состояния проблемы Data Mining и формализации знаний для поддержки принятия решений. Приводится значимость профессионально важных качеств (ПВК), существенно влияющих на эффективность труда любого специалиста. В связи с чем акцент сделан на модели и методы интеллектуальной поддержки принятия решений при развитии ПВК. На сегодняшний день накопился большой объем знаний по взаимосвязи ПВК, психофизического состояния человека и влияние на него физических упражнений. Источником таких знаний могут быть учебники, монографии, знания эксперта. Отмечено, что учет подготовки обучающихся в группах за счет выявления студентов со схожими характеристиками позволит формировать рекомендации для групп и проводить совместную физическую подготовку. Дается формальная постановка задачи поддержки принятия решений при развитии ПВК для эффективного выполнения профессиональной деятельности, которая заключается в формализации экспертных знаний (тесты по оценке ПВК, упражнения на развитие ПВК) и неявных знаний, полученных с использованием Data Mining результатов тестирования по оценке ПВК. В данной статье авторами не рассматриваются вопросы извлечения знаний, а только вопросы их формализации и использования для принятия решений в системе поддержки принятия решений с использованием технологии экспертных систем
The article presents the analysis results of current state of Data Mining problem and knowledge formalization to support decisionmaking. The importance of professionally important qualities (PIQ), which significantly affect the labor efficiency of any specialist, is given. Authors of this article focus on models and methods of intellectual decision support in the development of PIQ. A large amount of knowledge about relationships of PIQ, psychophysical state of a person and effect of exercise on a person has accumulated to date. The source of such knowledge may be textbooks, monographs, expert knowledge. It is noted that taking into account the preparation of students in groups by identifying students with similar characteristics will make it possible to formulate recommendations for groups and conduct joint physical training. A formal statement of the problem of decisionmaking support in the development of PIQ is given for the effective performance of professional activities, which consists in formalizing expert knowledge (tests for assessing PIQ, exercises for developing PIQ) and implicit knowledge obtained using Data Mining test results for assessing PIQ. In this article authors dont consider questions of knowledge extraction, but they study questions of knowledge formalization and use for making decisions in decision support systems the technology of expert systems.
METHOD OF DIFFERENTIAL DIAGNOSTICS OF THE NOSOLOGICAL FORM OF VIRAL HEPATITIS WITH THE APPLICATION OF NEURAL NETWORK OF CASCADE CORRELATION
Authors: Астафьев А.Н. 
Published: July 2024

Гепатит, являясь опасным заболеванием, требует особого отношения в диагностике и лечении, однако наличие большого количества нозологий создает определенные сложности. Важным аспектом определения нозологической формы гепатита является совмещение входных и выходных данных в начале исследования с целью формирования зависимостей, для решения схожих задач отлично подходят алгоритмы нейронных сетей, которые обучаются на реальных примерах. Применение нейронных сетей в медицине, которые имеют возможность поиска скрытых зависимостей обучаясь опытом врачей, позволяет облегчить труд, служа в роли советника. Однако открытым остается вопрос подбора наиболее эффективной топологии и методики обучения для выбранной задачи. В данной работе обосновывается необходимость задействования алгоритмов нейронных сетей для решения задачи определения нозологической формы гепатита. Проводится анализ и подбор входных факторов, характеризующих клиническое состояние больного, выходных факторов, характеризующих конкретную нозологическую форму гепатита, обосновываются преимущества построения топологии нейронной сети под конкретную задачу. Описывается алгоритм обучения и формирования нейронной сети, его использование, а также приводится сравнение каскадной нейронной сети с другими в разрезе рассматриваемой задачи. В завершении проводится описание созданной системы определения нозологической формы гепатита с применением нейронной сети каскадной корреляции, а также описывается клиническая эффективность рассматриваемого подхода.
An important aspect of determining the nosological form of hepatitis is the combination of input data at the beginning of the study. The use of neural networks in medicine, which have the ability to search for hidden dependencies by learning from the experience of doctors, makes it easier to work in the role of advisor. However, the question of selecting the most effective topology for a specific task remains open. This paper substantiates the need to use neural network algorithms to solve the problem of determining the nosological form of hepatitis. The analysis and selection of input factors characterizing the clinical condition of the patient, and output factors characterizing the specific nosological form of hepatitis, neural network. The algorithm, its use is described, and a cascade neural network is compared with others in the context of the problem under consideration. At the end, a description is made of the established system for determining the nosological form of hepatitis using a cascade correlation neural network, and also describes the clinical efficacy.
DEVELOPMENT OF A CONCEPTUAL MODEL OF OPERATIONAL - ANALYTICAL DATA MARTS
Authors: Раевич А.П. , Добронец Б.С. 
Published: July 2024

Интегрированные с аналитическими системами хранилища ориентированы на многомерное моделирование данных, которое обеспечивает быстроту выполнения аналитических запросов, но обладает существенными недостатками при работе с большими данными. В статье предложен подход к построению концептуальной модели оперативноаналитических витрин данных, позволяющий совмещать концепции оперативных витрин и аналитических витрин данных. Оперативные витрины данных, представляющие собой информационные срезы узконаправленной, тематической информации, призваны решать проблему оперативного доступа к источникам больших данных за счет консолидации и ранжирования информационных ресурсов по уровню востребованности. В отличие оперативных витрин данных, являющихся зависимыми от источников, аналитические витрины данных рассматриваются как независимые источники данных, создаваемые пользователями с целью обеспечения структуризации данных для решаемых задач. В работе приводится сравнение подходов к построению аналитических запросов на основе линейных запросов и ассоциативных связей. Полученные в работе результаты используются в построении BI кластера, на основе которого выполняется быстрое проектирование, аналитика, разработка и внедрение моделей бизнеспроцессов с использованием предподготовленных оперативных и аналитических витрин данных.
The storages integrated with analytical systems are focused on dimensional data modeling, which provides quick execution of analytical queries, but has significant drawbacks when working with big data. The article proposes an approach to constructing a conceptual model of operationalanalytical data marts, which allows combining the concepts of operational data marts and analytical data marts. Operational data marts are information slices of narrowly focused, thematic information, which designed to solve the problem of operational access to big data sources through the consolidation and ranking of information resources in terms of demand. In contrast to operational data marts that are dependent from sources, analytical data marts are considered as independent data sources created by users in order to provide data structuring for the tasks being solved. The paper provides a comparison of approaches to the construction of analytical queries based on linear queries and associative relationships. The results obtained in this work are used in building a BI cluster on the basis of fast design, analytics, development and implementation of business process models which are performed with using prepared operationalanalytical data marts.
VERIFICATION OF THE SIMULATION MODEL OF THE ADAPTIVE RATE FULL ECHO ROUTING ALGORITHM DEVELOPED IN THE ANYLOGIC SIMULATION ENVIRONMENT
Authors: Шилова Ю.А. 
Published: July 2024

Широкое распространение беспроводных сетей с ячеистой топологией и обменом точкаточка актуализирует задачу разработки алгоритмов, повышающих эффективность маршрутизации в таких сетях. Важной особенностью данных сетей является их построение на базе устройств, имеющих ограниченное время работы батареи этих устройств. Поскольку уровень заряда батареи является одним из важных факторов, влияющих на сеть в целом, разработка алгоритмов, способных при построении маршрута учитывать данный фактор, также является актуальной задачей. Ранее автором был разработан новый алгоритм маршрутизации Adaptive Rate Full Echo, в основе которого лежит алгоритм QRouting, использующий один из методов машинного обучения, в частности, обучение с подкреплением. Кроме того, в предыдущих работах автора была представлена имитационная модель в системе имитационного моделирования Anylogic, в которой выполнялось моделирование работы разработанного алгоритма. Верификация и поверка имитационной модели является необходимым условием корректности и достоверности получаемых в ней данных. В данной статье представлены результаты проверки адекватности разработанной имитационной модели алгоритма Adaptive Rate Full Echo путем сравнения результатов моделирования с результатами натурных испытаний.
The mesh topology and pointtopoint exchange wireless networks actualize the task of developing algorithms that increase the efficiency of routing these networks. An important feature of these networks is to use the limited battery life devices. The algorithm development taking into account battery level is an urgent task as this factor is one of the important factors affecting the network as a whole. Preview articles the author developed a new Adaptive Rate Full Echo routing algorithm, which is based on the QRouting algorithm, using the reinforced machine learning methods. In addition the previous author works a simulation model was presented in the Anylogic simulation system, where the developed algorithm simulation results were performed. The simulation model Verification is a necessary condition for the correctness and reliability of the data received in it. This article presents the results of checking the adequacy of the developed simulation model of the Adaptive Rate Full Echo algorithm by comparing the simulation results with the results of field tests.
DEEP NEURAL NETWORKS FOR PREDICTIVE MAINTENANCE
Authors: Сай В.К. 
Published: July 2024

Глубокие нейронные сети в настоящее время становятся одним из самых популярных подходов при решении различных практических задач из самых разнообразных областей, таких как распознавание изображений и речи, обработка естественного языка, компьютерное зрение, медицинская информатика и др. В статье рассматривается возможность применения глубоких нейронных сетей при реализации проактивной стратегии технического обслуживания и ремонта (ТОиР) предсказательного технического обслуживания (Predictive maintenance, PdM). Рассмотрены различные методы построения предсказательных моделей для PdM. В настоящее время для построения предсказательных моделей для PdM наиболее перспективным представляются подходы, основанные на обработке данных с использованием глубоких нейронных сетей. Одна из причин успешного применения глубоких нейронных сетей заключается в том, что сеть автоматически выделяет из данных важные признаки, необходимые для решения задачи. Рассмотрены наиболее часто используемые нейронные сети для PdM: cеть долго-краткосрочной памяти (Long Short-Term Memory, LSTM), cвёрточная нейронная сеть (convolutional neural network, CNN) и автоэнкодер (autoencoder). Дан обзор мощных фрейворков для проектирования и обучения нейронных сетей, которые сделали возможным широкое практическое применение данной технологии.
At present, deep neural networks are becoming one of the most popular approaches in solving various practical problems from a wide variety of fields, such as image and speech recognition, natural language processing, computer vision, medical informatics, etc. The article considers the possibility of using deep neural networks in the implementation of proactive maintenance strategy predictive maintenance (PdM). Various methods of constructing predictive models for PdM are considered. Currently, the data-driven approaches using deep neural networks for constructing predictive models for PdM are most promising methods. One of the reasons for the successful application of deep neural networks is that the networks automatically selects important features from the data needed to solve the problem. The most commonly used neural networks for PdM are considered: Long short-term memory (LSTM), convolutional neural networks (CNN) and autoencoders. An overview of powerful frameworks for the design and training of neural networks is given
ADAPTIVE CONTROL SYSTEM FOR ELIMINATING THE ASYMMETRICITY OF PHASE LOAD IN A THREE-PHASE NETWORK 0.4 KV
Authors: Клименко Ю.А. , Преображенский А.П. , Чопоров О.Н. 
Published: July 2024

Актуальность исследования обусловлена основными требованиями Федерального Закона от 23.11.2009 года 261-ФЗ Об энергосбережении и о повышении энергетической эффективности и о внесении изменений в отдельные законодательные акты РФ. В работе рассматривается возможность создания комплекса контроля и управления качеством электроэнергии (КК и УКЭЭ) в распределительных сетях 10/0,4 кВ, особенно в отдалённых и труднодоступных районах сельских местности. Проблема несоответствия качества поставляемых сетевыми и энергосбытовыми организациями энергоресурсов требованиям ГОСТ, состоит в физической и моральной изношенности энергетического оборудования, несоответствии технических параметров линий электропередач современному уровню потребления энергоресурсов, величине потерь электроэнергии. Данное исследование направлено на реконструкцию электрических сетей и улучшения качества поставляемых энергоресурсов потребителям. Результат достигается применением адаптивных систем на основе контроля и управления параметрами состояния электрической сети (электрическое напряжение, электрический ток, коэффициент мощности, активная и реактивная мощность), интеллектуального распределения электрических мощностей между потребителями. Материалы работы представляют практическую ценность для энергетических сетевых, проектных организаций и предприятий по реализации электрооборудования, а так же для потребителей электроэнергии.
The relevance of the study is due to the basic requirements of the Federal Law of November 23, 2009 No. 261-ФЗ On energy conservation and on improving energy efficiency and on amendments to certain legislative acts of the Russian Federation. The paper considers the possibility of creating a complex of control and management of the quality of electricity in 10 / 0.4 kV distribution networks, especially in remote and inaccessible areas of rural areas. The problem of the mismatch of the quality of energy supplied by network and energy supply organizations with the requirements of GOST is the physical and moral deterioration of energy equipment, the mismatch of the technical parameters of power lines with the current level of energy consumption, and the amount of energy loss. This study aims to reconstruct electrical networks and improve the quality of energy supplied to consumers. The result is achieved by the use of adaptive systems based on monitoring and controlling the state parameters of the electric network (electric voltage, electric current, power factor, active and reactive power), intelligent distribution of electric capacities between consumers.The materials of the work are of practical value for energy network, design organizations and enterprises for the sale of electrical equipment, as well as for consumers of electricity.
SOFTWARE SELF-ADAPTATION METHOD BASED ON MACHINE LEARNING TECHNOLOGY
Authors: Бершадский А.М. , Бождай А.С. , Евсеева Ю.И. , Гудков А.А. 
Published: July 2024

В статье рассмотрены вопросы разработки метода самоадаптации прикладных программных систем на основе технологии машинного обучения. Рассмотрены различия между Model-Based и Model-Free подходами в обучении с подкреплением, обоснован выбор Model-Based подхода для создания метода самоадаптации программного обеспечения. Рассмотрено определение расширенного марковского процесса принятия решений, учитывающего роль ситуации в ходе самоадаптации программы. Предложена математическая модель пространства состояний программной системы, основанная на гиперграфовой формализации модели характеристик. На основе расширенного определения марковского процесса принятия решений, предложенной модели пространства состояний системы и концепции Model-Based подхода к машинному обучению с подкреплением разработан новый метод самоадаптации программного обеспечения, учитывающий влияние действий, производимых системой, на состояние окружающей среды. Приведен практический пример использования метода.
The article discusses development and application issues of software self-adaptation method based on machine learning technology. The differences between the Model-Based and Model-Free approaches in reinforcement learning are considered, the choice of the Model-Based approach for creating a software self-adaptation method is substantiated. The definition of an expanded Markov decision-making process that takes into account the role of the situation in the course of program self-adaptation is considered. A mathematical model of the state space of the software system is proposed, based on the hypergraphic formalization of the model of characteristics. Based on the expanded definition of the Markov decision-making process, the proposed model of the state space of the system, and the concept of the Model-Based approach to machine learning with reinforcement, a new method of software self-adaptation was developed that takes into account the effect of the actions performed by the system on the state of the environment. A practical example of using the method is given.
FORMATION OF AN INDIVIDUAL SCHEDULE FOR STUDYING THE MATERIALS OF THE DISCIPLINE IN AN ELECTRONIC ENVIRONMENT IN A LIMITED TIME OF TRAINING
Authors: Аникьева М.А. 
Published: July 2024

В работе представлена методика персонализации в электронной образовательной среде графика изучения учебных материалов в рамках учебной дисциплины. Для решения поставленной задачи рассмотрены подходы к персонализации обучения, используемые в электронном обучении. Центральным аспектом исследования являлась возможность эффективно использовать выделенное для обучения время, что особенно актуально при обучении в вузе, по общему учебному плану. Были выявлены факторы, обуславливающие необходимость построения индивидуального графика обучения. К ним можно отнести различную начальную подготовленность обучающегося, личностные качества, разные подходы обучающихся к организации своей работы. Была отмечена взаимосвязь названных факторов со скоростью работы обучающегося и разработана функциональная схема процесса адаптивного управления учебной деятельностью обучающегося. Предлагаемая методика предполагает динамически изменять требования к уровню освоения учебного материала, в зависимости от текущих достижений обучающегося. Изучение учебного материала даже на уровне ниже запланированного, даст обучающемуся целостное представление об изучаемой предметной области. Анализ результатов практического применения методики в электронном образовательном курсе на платформе Moodle показывает, что обучающиеся за отведенное время на обучение в целом осваивают всю программу по учебной дисциплине.
The article presents the methodology for personalizing the schedule in the electronic educational environment for studying educational materials in the framework of the academic discipline. To solve this problem, approaches to personalization of training used in e-learning are considered. The central aspect of the study was the ability to effectively use the time allotted for study, which is especially important when studying at the university, according to the general curriculum. Factors that require an individual training schedule have been identified. These include the various initial preparedness of the student, personal qualities, different approaches of students to the organization of their work. The relationship of these factors with the students pace was noted and a functional diagram of the process of adaptive management of student learning activities was developed. The proposed method involves a dynamic change in the requirements for the level of development of educational material, depending on the current achievements of the student. Studying the educational material even at a level lower than planned will give the student a holistic view of the subject area being studied. Analysis of the results of practical application of the method in an electronic educational course on the Moodle platform shows that students in the allotted time for training in General master the entire program of the discipline.
OPTIMIZATION MODEL AND INTELLECTUAL SUPPORT ALGORITHM FOR MANAGEMENT THE RESOURCE MANAGEMENT DISTRIBUTION IN THE ORGANIZATIONAL SYSTEM
Authors: Львович Я.Е. , Чернышов Б.А. , Чопоров О.Н. 
Published: July 2024

В статье рассматривается последовательность действий по формированию оптимизационной модели и алгоритма интеллектуальной поддержки процесса рейтингового управления распределением ресурсного обеспечения в организационной системе. Структура системы рейтингового управления определяется набором признаков, позволяющих установить последовательность частных задач управления, которые образуют единый цикл принятия решений. Оптимизационная модель формирует экстремальные и граничные требования при согласовании интересов управляющего центра системы и администрации входящих в нее объектов при распределении ресурсного обеспечения, которое выделено на каждое направление деятельности, способствующее изменение показателей эффективности для улучшения позиции объекта в рейтинге. Объединение формализованных требований приводит к блочной задаче линейного программирования. Алгоритм интеллектуальной поддержки основан на игровом подходе к решению блочной задачи линейного программирования. С этой целью осуществлен переход к векторно-матричной форме записи прямой и двойственной задач линейного программирования и итерационному поиску седловой точки функции Лангража с предварительным разделением матрицы коэффициентов и вектор ограничений на две части.
The article discusses the sequence of actions for the formation of an optimization model and an algorithm for intellectual support of the process of rating management of the distribution of resource support in the organizational system. The structure of the rating management system is determined by a set of features that make it possible to establish a sequence of particular management tasks that form a single decision-making cycle.The optimization model forms extreme and boundary requirements when coordinating the interests of the systems managing center and the administration of its facilities in the distribution of resource support, which is allocated to each area of activity, contributing to a change in performance indicators to improve the facilitys position in the rating. Combining formalized requirements leads to the block task of linear programming.The intellectual support algorithm is based on a game approach to solving the block problem of linear programming. To this end, a transition was made to the vector-matrix form for writing direct and dual linear programming problems and iteratively searching for the saddle point of the Langrazh function with preliminary separation of the coefficient matrix and the constraint vector into two parts.