XIV ВСЕРОССИЙСКАЯ

НАУЧНАЯ КОНФЕРЕНЦИЯ

«НЕЙРОКОМПЬЮТЕРЫ И ИХ

ПРИМЕНЕНИЕ»

15 марта 2016 года

ТЕЗИСЫ ДОКЛАДОВ

МОСКВА

2016

XIV Всероссийская научная конференция «Нейрокомпьютеры

и их применение». Тезисы докладов. – М: МГППУ, 2016. – 192 с.

Печатается по решению организационного и программного

комитетов XIV Всероссийской научной конференции

«Нейрокомпьютеры и их применение»

Издание материалов конференции осуществлено под редакцией

д.т.н., профессора А.И. Галушкина, д.ф.-м.н., профессора А.В.

Чечкина, д.т.н., профессора Л.С. Куравского, к.т.н., профессора

С.Л. Артеменкова, к.ф.-м.н., доцента Г.А. Юрьева, к.т.н., доцента

П.А. Мармалюка, д.т.н., профессора А.В. Горбатова, д.т.н.,

профессора С.Д. Кулика.

©МГППУ,

2016

Тезисы пленарных докладов

ПРОБЛЕМЫ СОЗДАНИЯ И ИСПОЛЬЗОВАНИЯ

НЕЙРОСЕТЕВЫХ МАТЕМАТИЧЕСКИХ МОДЕЛЕЙ ДЛЯ

ПОЛУЧЕНИЯ НОВЫХ НАУЧНЫХ ЗНАНИЙ В ОБЛАСТИ

ЕСТЕСТВЕННЫХ И СОЦИАЛЬНЫХ НАУК

Ясницкий Леонид Нахимович, Пермский Государственный Национальный

Исследовательский Университет

Приведены и проанализированы примеры извлечения

с помощью нейронных сетей закономерностей, некоторые из

которых не могут быть объяснены в рамках официальной

науки. Отмечается, что в некоторых случаях метод

нейросетевого математического моделирования позволяет

такими закономерностями успешно пользоваться на

практике.

Обращается внимание на проблему отделения ложных

корреляционных зависимостей от закономерностей,

имеющих причинно-следственную основу. Обсуждаются

возможности выявления и устранения ложных

корреляционных зависимостей, а также возможности

надежной оценки погрешности результатов нейросетевого

моделирования.

ОСНОВНЫЕ ПРИНЦИПЫ КВАНТОВЫХ ВЫЧИСЛЕНИЙ

Амосов Григорий Геннадьевич, Математический институт им. В.А. Стеклова РАН,

г. Москва

В докладе будет рассказано о том, что такое квантовая

информация и квантовое измерение и как эти два понятия

привели к возможности составления квантовых алгоритмов,

позволяющих существенно увеличить скорость вычислений

при использовании квантового компьютера.

КВАНТОВЫЙ ВЫЧИСЛИТЕЛЬ

Кулик Сергей Дмитриевич, Национальный исследовательский ядерный

университет МИФИ

В настоящее время современная наука, и в частности,

кибернетика и физика очень активно развиваются. Данная

работа посвящена основам достаточно нового направления

[1-4] на стыке этих наук, а именно квантовому вычислителю

(компьютеру). Уже получены важные результаты в этой

сфере. Далее кратко представлены основные сведения,

связанные с разработкой квантового вычислителя

(подробнее см. [1-3]).

Имеются существенные предпосылки ожидать, что

полученные результаты позволят значительно продвинуться

в области создания сверх мощных вычислительных устройств

и сверх больших специальных баз данных. Уже появилось

целое научное направление (см. [1-7] и др.) на стыке физики

(квантовой механики), кибернетики и математики (теории

вероятностей [5]) — это квантовая теория вероятностей,

квантовая статистика [6], квантовая теория проверки гипотез

[7], квантовые вычисления и квантовая информация [1, 3].

В кибернетике (см. [1]) специалистами принято, что

алгоритм может быть реализован на практике как аппаратно,

так и программно. При рассмотрении квантового

вычислителя (КВ) обычно используют аппаратную

реализацию алгоритмов в виде схемы гейтов наподобие

комбинационных схем.

В основе аппарата квантовой механики лежат

следующие постулаты. С каждой изолированной физической

системой связывается комплексное векторное пространство

со скалярным произведением (т.е. гильбертово

пространство), которое называется пространством состояний

системы. Система полностью описывается вектором

состояний, который представляет собой единичный вектор в

пространстве состояний системы [3, с. 114-115] (Каждое

возможное состояние системы описывается вектором (с

единичной нормой), принадлежащим этому пространству.

Поскольку гильбертово пространство является линейным

многообразием, то для векторов состояний имеет место

принцип суперпозиции).

Первый постулат позволяет понять, в каком состоянии

может находиться одиночный (изолированный) кубит —

квантовый триггер, т.е. элемент, из которого состоит

квантовый регистр для квантового вычислителя.

Второй постулат позволяет понять, как одно состояние

замкнутой квантовой системы связано с другим ее

состоянием. В случае квантового вычислителя важно [3, с.

116], что для одиночного кубита именно любой унитарный

оператор можно в принципе реализовать в некоторой

реальной системе. Замкнутость системы означает, что она

никак не взаимодействует с другими системами.

Для представления преобразований (эволюции

квантовой системы) имеются две формы — операторная (из

теории линейных операторов) и матричная форма (из теории

матриц). Операторная и матричная формы являются

эквивалентными и могут применяться на равных правах, в

том числе одновременно и порой смешиваться.

Отметим, что, второй постулат предоставляет

следующее очень важное правило для вычисления

выходного вектора состояния, т.е. конечного состояния

квантового объекта (в частности кубита), если известен

входной вектор состояния, т.е. начальное состояние

квантового объекта (кубита) и оператор (или гейт),

выполняющий унитарное преобразование над состоянием

этого кубита.

Третий постулат позволяет понять, что такое

измерение состояния замкнутой квантовой системы, в том

числе и кубита. Для более глубокого понимания квантовых

вычислений необходимо иметь хотя бы некоторые основные

важные представления об измерении в квантовой механике.

Четвертый постулат позволяет понять, как следует

поступать в случае составных квантовых систем (т.е. когда

имеется более одного кубита). Этот постулат позволяет

сформулировать следующее правило нахождения

(вычисления) вектора состояния составной системы

(квантового регистра), состоящей из нескольких подсистем

(группы из n кубитов, т.е. квантовых триггеров), если

известен вектор состояния для каждого из кубитов.

В основе понимания квантового вычислителя лежат:

принцип суперпозиции; волновая функция; запутанные

состояния, базисные состояния и суперпозиция состояний;

фаза состояния; интерференция; кубиты (quantum bits) и

квантовый регистр; однокубитовые гейты (gates) — вентили;

двухкубитовые гейты и трехкубитовые гейты; унитарное

преобразование; измерение; отрицательная вероятность

(амплитуда вероятности).

Основное принципиальное достоинство КВ —

быстродействие, обусловленное параллельностью

вычислений за счет суперпозиции базисных состояний.

В схеме классической ЭВМ можно выделить

оперативную память объемом пример 1Гб (содержащую

необходимые данные), программы, блок управления. В

схеме квантового вычислителя (компьютера) можно

выделить память объемом, например, в 1000 кубит,

унитарные преобразования, средства вывода результата

(измерение), блок управления.

Квантовый вычислитель содержит квантовый регистр

— набор из L кубитов. Квантовый регистр — это часть

квантового компьютера, собранная из кубитов в виде

квантовой системы, которая подчиняется законам квантовой

механики (это аналог регистра классической ЭВМ). Кубит —

это некоторый аналог RS триггера в классической ЭВМ. Кубит

— это квантовая система с двумя состояниями, каждое из

которых может рассматриваться как носитель одного бита

информации как в классической ЭВМ, но в отличие от

привычного нам бита кроме этих двух состояний, кубит

может дополнительно еще находится в их суперпозиции т.е.

в кубите «одновременно» могут быть записаны логический 0

и 1 с некоторыми вероятностями (сума которых равна 1).

В НИЯУ МИФИ удалось основные положения квантовой

механики успешно перевести с языка физики на язык

кибернетики и выпустить специальное универсальное

пособие [1], как для студентов физиков, так и для студентов

кибернетиков.

Список литературы

1. Кулик С.Д., Берков А.В., Яковлев В.П. Введение в

теорию квантовых вычислений (методы квантовой механики

в кибернетике): учебное пособие. – М.: МИФИ, 2008.

2. Фейнман Р. Моделирование физики на компьютерах

// Квантовый компьютер и квантовые вычисления. – Ижевск:

Регулярная и хаотическая динамика, 1999. Т.2. C. 96–124.

3. Нильсен М., Чанг И. Квантовые вычисления и

квантовая информация. – М.: Мир, 2006. – 824 с.

4. Манин Ю.И. Вычислимое и невычислимое. – М.:

Советское радио, 1980. – 128с.

5. Колмогоров А.Н. Основные понятия теории

вероятностей. – М.: ФАЗИС, 1998.

6. Хинчин А.Я. Математические основания квантовой

статистики. – М.: ГИТТЛ, 1951.

7. Хелстром К. Квантовая теория проверки гипотез и

оценивания. – М.: Мир, 1979.

Системная интеграция в сфере

интеллекта, междисциплинарные аспекты –

круглый стол

МОДЕЛЬ ИССЛЕДОВАНИЯ ФУНКЦИОНАЛЬНОЙ

БЕЗОПАСНОСТИ АВТОМАТИЗИРОВАННОЙ

ИНФОРМАЦИОННОЙ СИСТЕМЫ

Лепешкин Олег Михайлович, Бурлов Вячеслав Георгиевич, Лепешкин Михаил Олегович,

Санкт-Петербургский государственный политехнический университет

Использование категории цели функционирования

системы при формировании понятия функциональная

безопасность автоматизированной информационной

системы является необходимым при построесии систем

безопасности реального маштаба времени. Внимание

должно акцентироваться на том, для выполнения каких

функций, состоящих из набора задач, предназначена

система, с каким допустимым качеством она должна их

выполнять и каковы относительные важности выполняемых

системой задач.

СИНТЕЗ МОДЕЛИ ПРОЦЕССА УПРАВЛЕНИЯ

ТЕХНИЧЕСКИМИ СИСТЕМАМИ НА ОСНОВЕ ТЕОРИИ

РАДИКАЛОВ

Лепешкин Олег Михайлович, Лепешкин Михаил Олегович, Бурлов Вячеслав Георгиевич,

Санкт-Петербургский государственный политехнический университет

В докладе рассматривается подход синтеза модели

процесса управления техническими системами на основе

теории радикалов. В основу исследования положен закон

сохранения целостности и среда радикалов, которые

позволяют осуществлять формализацию процесса

управления в реальном масштабе времени.

О СИНТЕЗЕ ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНОЙ СИСТЕМЫ

УПРАВЛЕНИЯ, ОСНОВАННОЙ НА ЛОГИКО -

АЛГЕБРАИЧЕСКОЙ СИСТЕМНОЙ КОНЦЕПЦИИ

МАТЕМАТИКИ

Бурлов Вячеслав Георгиевич, Санкт-Петербургский политехнический университет

Петра Великого

Для разработки системы поддержки принятия решения

желательно использовать технику естественного вывода

требуемых утверждений в рамках аксиоматических теории

логико-алгебраических моделей. Известным ограничением

такого подхода, являются затруднения связанные с

передачей семантики предметной области. Предложенный

авторами подход, построенный на основе закона сохранения

целостности [1], позволил снять часть этих ограничений.

Список литературы

1. Бурлов В.Г. Основы моделирования социально-

экономических и политических процессов (Методология.

Методы). - СПб.: Факультет Комплексной Безопасности,

СПБГПУ, 2007. - 265 с.

ТЕРМИНОЛОГИЧЕСКИЙ ПОХОД К СМЫСЛОВОЙ

СТРУКТУРИЗАЦИИ ТЕКСТА

Павловский Игорь Станиславович, Институт проблем управления им. В.А. Трапезникова

РАН, г. Москва

В развитие известных в лингвистике методов

синтаксической структуризации текста, основанных на

использовании грамматических элементов предложений,

представлен терминологический подход. Методологической

основой данного подхода является теория понятия, в

которой особое внимание уделяется определению понятия

как предложения текста, сформулированного на основе

достаточно строгих правил. В свою очередь

сформулированное таким образом предложение-

определение включает два типа терминов: определяемый и

определяющий. В этом случае смысл текста с точки зрения

системного подхода может рассматриваться как

интегрированное множество предложений-определений,

каждое из которых представляется как система терминов.

Методическим вопросам выявления предложений-

определений, установления в них терминов и связей между

терминами, интеграции терминов в форме семантической

сети посвящен настоящий доклад. Результаты реализации

терминологического подхода позволят: дать системное

представление смысла текста благодаря рассмотрению

минимального количества исходных элементов текста,

строить однородные иерархические структуры для

проведения количественного смыслового анализа текста и

оценки его семантической целостности.

О ВИРТУАЛЬНОМ МОЛОДЁЖНОМ НАУЧНОМ

КРУГЛОМ СТОЛЕ НА СТРАНИЦАХ НАУЧНО-

ТЕХНИЧЕСКОГО ЖУРНАЛА «НЕЙРОКОМПЬЮТЕРЫ:

РАЗРАБОТКА, ПРИМЕНЕНИЕ»

Рожнов Алексей Владимирович, Институт проблем управления им. В.А. Трапезникова

РАН, г. Москва

Ретроспектива и реальная конкорданция исследований

в сфере интеллекта. Ч. 1.

Вступительная статья тематического выпуска (январь

2016 года) ежемесячного рецензируемого научно-

технического журнала «Нейрокомпьютеры: разработка,

применение», посвящённого проблематике

интеллектуализации проблемно-ориентированных систем

управления, представляется в оригинальном формате как

виртуальный молодёжный научный круглый стол. Основное

внимание обращается на важность всестороннего изучения

научного наследия отечественных первопроходцев в сфере

исследований интеллекта (Белов Н.А., Ивахненко А.Г.,

Радченко А.Н., Тимофеев А.В. и др. – за исключением

первого, публиковавших свои работы на страницах журнала).

В докладе также подвергаются анализу

энциклопедические определения базовых понятий

«бионика», «нейронные сети», «нейрочип» и др. В тоже

время, в рамках развития плодотворной дискуссии о

терминах и определениях приложений теории

искусственных нейронных сетей, предлагаются к

дальнейшему разбору – «интеллектное управление»,

«предынтеллектуальная инфраструктура» и, в продолжение

этой работы, многие другие.

Предусмотрена вторая и последующие части

заявленного открытого к соучастию с инициативными

докладчиками круглого стола в развитии данной

проблематики [1-15].

Уважаемый читатель, тематика крайне интересная.

Призываем участвовать в дискуссии специалистов-

профессионалов в смежных областях бионических,

робототехнических, интеллектных и нейрокомпьютерных

систем, т.к. только обсуждая вместе проблемы возможно

прийти к общим выводам и наконец, составить точный

терминологический словарь по нейросетевой тематике.

Конечно, дефиниция не догма, и она может и должна

меняться в соответствии с открытиями, которые могут внести

и внесут значительные коррективы в терминологический

словарь. Желаем всем успеха и плодотворной работы!

Список литературы

1. Ростковский В.С., Сухушина И.С. О приоритете России

в области кибернетики // Информационно-измерительные и

управляющие системы. 2007. № 2. С. 84-89.

2. Белов Н.А. Учение о внутренней секреции органов и

тканей и его значение в современной биологии // Новое в

медицине. 1911. № 22. С. 1228-1236.

3. Белов Н.А. Физиология типов. - Орел: Красная книга,

1924.

4. Ивахненко А.Г., Савченко Е.А., Ивахненко Г.А., Гергей

Т., Надирадзе А.Б., Тоценко В.Г. Нейрокомпьютеры в

информационных и экспертных системах //

Нейрокомпьютеры: разработка, применение. 2003. № 2.

5. Радченко А.Н. Моделирование основных

механизмов мозга. - Л.: Наука, 1968.

6. Радченко А.Н. Информатика мозга: память,

мышление, сон // Нейрокомпьютеры: разработка,

применение. 2008. № 3-4.

7. Тимофеев А.В., Шеожев А.М., Шибзухов З.М.

Мультиагентные диофантовые нейронные сети в задачах

распознавания и диагностики // Нейрокомпьютеры:

разработка, применение. 2005. № 10-11.

8. Рожнов А.В., Губин А.Н. Становление

вычислительных систем и комплексов военного назначения

на заре стратегических ракетных войск // Нейрокомпьютеры:

разработка, применение. 2010. № 11. С. 62-68.

9. Рожнов А.В. Некоторые проблемные вопросы

системной интеграции направлений научной деятельности в

задачах нейрокомпьютинга // Нейрокомпьютеры:

разработка, применение. 2014. № 1. С. 3-9

10. Рожнов А.В. Преобразование подобия как основа

реализации когнитивных функций транснейронным

формированием // Всероссийская конференция с

международным участием «Нейрокомпьютеры и их

применение». – М.: ИПУ РАН, 2001. С. 583-586.

11. Васильев С.Н., Жерлов А.К., Федосов Е.А., Федунов

Б.Е. Интеллектное управление динамическими системами. -

М.: Физико-математическая литература, 2000.

12. Васильев С.Н. Формализация знаний и управление

на основе позитивно-образованных языков //

Информационные технологии и вычислительные системы.

2008. № 1. С. 3-19.

13. Рожнов А.В., Кублик Е.И. Системная интеграция

направлений научной деятельности в условиях

формирования предынтеллектуальной инфраструктуры //

Информационно-измерительные и управляющие системы.

2014. № 11. С. 59-64.

14. Рожнов А.В. Предынтеллектуальная

инфраструктура: управление развитием и прикладной

инструментарий решения современных задач системной

интеграции / Тезисы докладов XIII Всероссийской научной

конференции «Нейрокомпьютеры и их применение»

(Москва, 2015). - М.: МГППУ, 2015. С. 24-26.

15. Язык схем радикалов: методы и алгоритмы /

Интеллектуальные информационные системы // под ред.

А.В. Чечкина и А.В. Рожнова. Коллективная монография. Ч 1.

– М.: Радиотехника, 2008.

К ДИСКУССИИ О НОВЫХ ПОНЯТИЯХ В СФЕРЕ

ИНТЕЛЛЕКТА: ЧТО ЕСТЬ «СВЕРХИСКУССТВЕННОЕ»?

Рожнов Алексей Владимирович, Гречанюк Фёдор Александрович,

Институт проблем управления им. В.А. Трапезникова РАН, г. Москва

Предлагается, в рамках виртуального молодёжного

научного круглого стола на страницах научно-технического

журнала «Нейрокомпьютеры: разработка, применение» и в

продолжение дискуссии о современной терминологии в

сфере интеллекта, обсуждение формирующейся системы

взглядов на проблематику «сверхискусственного».

В первой части «Ретроспектива и реальная

конкорданция исследований в сфере интеллекта» были

рассмотрены некоторые определения (дефиниции) из

материалов статей (в усеченной форме), что изданы в

Большой Российской энциклопедии (БРЭ) [1].

Смысловая конкорданция здесь – отчасти

своеобразный и даже нетривиальный прием формирования

современных информационных ресурсов, предназначенных

не только для краткого информирования, но и для

просвещения в заявленном формате начинающих

исследователей при поддержке так называемых тьюторов,

превалирующих ныне в новом дистанционном образовании.

Некоторая ситуативность [1-10], спорадичность возникающих

актуальных проблемных вопросов и оценок применимости

разнородных программно-математических и инженерных

средств – есть очевидные реалии ускоряющегося развития

инфокоммуникационных сетей и сопутствующих им

технологий, которые и приводят к мозаичному мышлению у

многих людей в новых поколениях общества потребления,

одной из очевидных потребностей которых является всё та

же важная для решений информация. В размышлениях о

возможных прогрессивных и, в то же время, негативных

последствиях таких инициатив как Движение «Россия 2045»,

«Нейронет» и им подобных, воспринимаемых также

некоторыми специалистами как паранаучные, представлен

условный контур нынешней нейроэкономики с

устремлением к социофизике, без поспешной «игры в

аватаров» и идей т.н. «служебного людоводства».

Забегая немного вперед к содержанию второй части

материалов виртуального молодёжного научного круглого

стола, представляется важным упомянуть исторически

первые мифологические модели мира в географии, которые,

несмотря на заведомо ложный ненаучный характер, тем не

менее, сыграли им предназначенную роль в становлении

классических концепций и парадигм. Аналогичные образы

приводятся в параллелях с нынешними распространенными

представлениями о функционировании мозга и ближайшем

будущем гибридного интеллекта, что вполне может быть

доступно в восприятии другого, так называемого начала

сверхискусственного.

Список литературы

1. Большая Российская Энциклопедия. В 30 т. / отв. ред.

С.Л. Кравец. М.: Науч. изд-во «Большая Российская

энциклопедия». Авт.: Романенко Е.В., Галушкин А.И. и др.

2. Белов Н.А. Учение о внутренней секреции органов и

тканей и его значение в современной биологии // Новое в

медицине. 1911. № 22. С. 1228–1236.

3. Белов Н.А. Физиология типов. - Орел: Красная книга,

1924.

4. Лебедев А. Нет пророка в своем отечестве, или еще

раз об отцах кибернетики // Техника молодежи. 2000. № 8.

5. Ростковский В.С., Сухушина И.С. О приоритете России

в области кибернетики // Информационно-измерительные и

управляющие системы. 2007. № 2. С. 84–89.

6. Васильев С.Н., Жерлов А.К., Федосов Е.А., Федунов

Б.Е. Интеллектное управление динамическими системами. -

М.: Физико-математическая литература, 2000.

7. Толковый словарь по искусственному интеллекту /

Авторы-составители А.Н. Аверкин, М.Г. Гаазе-Рапопорт, Д.А.

Поспелов. - М.: Радио и связь, 1992.

8. Рожнов А.В. Некоторые проблемные вопросы

системной интеграции направлений научной деятельности в

задачах нейрокомпьютинга // Нейрокомпьютеры:

разработка, применение. 2014. № 1. С. 3–9.

9. Sollaci L. B., Pereira M. G. The introduction, methods,

results, and discussion (IMRAD) structure: a fifty-year survey //

Journal of the medical library association. 2004. Т. 92. № 3. С.

364.

10. Тематический выпуск научно-технического журнала

«Нейрокомпьютеры: разработка, применение». 2016. № 1.

ЭЛЕКТРОАНАЛИТИЧЕСКИЙ ПРИБОР ДЛЯ РАСЧЕТА

МЕТЕО- И БАЛЛИСТИЧЕСКИХ ПОПРАВОК

Губин Алексей Николаевич, МЮИ

Гудов Геннадий Николаевич, РГГУ

Кублик Евгений Ильич, Федеральное государственное образовательное

бюджетное учреждение высшего образования «Финансовый университет при Правительстве Российской

Федерации»

В историческом исследовании становления

отечественных вычислительных систем и комплексов

(период в середине XX века) формируются представления об

эволюции существенных свойств перспективных

интеллектуальных информационных систем.

В данном докладе рассматривается Памятник науки и

техники России, являющийся наглядным экспонатом Музея

истории ВА РВСН имени Петра Великого, а именно образец

электроаналитического прибора для расчёта метео- и

баллистических поправок при стрельбе из 122-мм гаубицы

образца 1938 года, который был разработан и изготовлен

офицерами 237 гаубичной артиллерийской бригады старшим

лейтенантом Горбачёвым Н.И. и лейтенантом Ростиславовым

Р.Б. в 1959 году [1]. Задача автоматизации расчёта полётных

заданий для оперативно-тактических ракет и ракет средней

дальности решалась Военной инженерной артиллерийской

академии имени Ф.Э. Дзержинского, где уже складывалась

профильная научная школа. Полученный при создании

электроаналитического прибора для расчета метео- и

баллистических поправок опыт был учтён, в частности, при

разработке электроаналитического прибора ЭАП-2 для

расчёта исходных данных для пуска оперативно-тактических

ракет 8А61 [2] и, в дальнейшем, приборов РП-1 и РП-2 для

ракеты 8К63 [3].

Рассматриваются принципиальная схема и принцип

действия прибора. Обоснование и создание рассмотренного

электроаналитического прибора для расчёта метео- и

баллистических поправок характеризует начало

принципиально нового направления обработки данных,

связанного с эволюцией специальных [5-9], в т.ч. аналоговых

электронных устройств.

Список литературы

1. Бармас С.М. Экспертное заключение по экспонату

Музея истории ВА РВСН имени Петра Великого

«Электроаналитический прибор для расчета метео- и

баллистических поправок при стрельбе из 122-мм гаубицы

образца 1938 года», 01.11.2006.

2. Авторское свидетельство СССР № 23812 от 11 июля

1960 года.

3. Авторское свидетельство СССР № 24749 от 5 апреля

1962 года.

4. Пойа Д. Математическое открытие. Решение задач:

основные понятия, изучение и преподавание. – М.: Наука,

1976.

5. Червяков Н.И., Рожнов А.В. Модель обработки

информации нейроноподобным образованием на основе

аппарата системы остаточных классов: Сб. докл. VI

Всероссийской конференции «Нейрокомпьютеры и их

применение». – М.: ИПУ РАН, 2000.

6. Рожнов А.В., Энеев О.О. Основы формирования

новых методов интеллектуальной обработки данных ИУС //

Нейрокомпьютеры: разработка и применение. 2003. № 2.

7. Рожнов А.В., Жарков И.Д. Алгоритмизация

интеллектуальной обработки данных в задачах

самообучения слабоформальных систем //

Нейрокомпьютеры: разработка и применение. 2008. № 1-2.

8. Язык схем радикалов: Методы и алгоритмы /

Интеллектуальные информационные системы // под ред.

А.В. Чечкина и А.В. Рожнова. Коллективная монография. – М.:

Радиотехника, 2008.

9. Рожнов А.В. Губин А.Н. Становление вычислительных

систем и комплексов военного назначения на заре

стратегических ракетных войск // Нейрокомпьютеры:

разработка, применение. 2010. № 11. С. 63-69.

ОБОБЩЁННОЕ ПРЕДСТАВЛЕНИЕ

КРИПТОПРИМИТИВА «SPONGE» В ПРИЛОЖЕНИЯХ

«SMART»-ТЕХНОЛОГИЙ

Рожнов Алексей Владимирович, Институт проблем управления им. В.А. Трапезникова

РАН, г. Москва

Известные подходы моделирования основных

механизмов мозга [1, 2] в настоящее время получают новые

импульсы развития, связанные с обеспокоенностью

достигаемых возможностей прорывных «NBIC»-технологий и

соответствующими им неизвестными ранее уязвимостями, а

также общими тенденциями в социальной экологии в

контексте системной интеграции.

В частности, в обозримой перспективе имитозащита

«smart»-технологий будет востребована в приложениях

«интернет вещей» (англ. Internet of Things, IoT) –

относительно новой концепции построения вычислительной

сети физических объектов, оснащённых встроенными

технологиями для взаимодействия друг с другом и с внешней

средой [3, 4]. Организация этих сетей как явление имеет

существенное значение в видоизменении как

экономических, так и общественных процессов в целом,

исключающих необходимость участия человека в

большинстве рутинных действий и операций. В результате

чего возникает ряд интересных новых проблемных вопросов

при проектировании и эксплуатации предынтеллектуальной

инфраструктуры [5-7].

Сформулирован тезис о новом представлении в теории

искусственных нейронных сетей, заключающийся в

следующем аспекте: во вложенной модели обработки

информации нейроноподобным образованием [8] могут

быть применимы, помимо преобразования подобия [9],

оригинальные компоненты, напоминающие конструкцию

криптопримитива «губка» [10]. Кроме того [11], рассмотрено

положение дел в развитии все более автономных функций в

технических системах (в т.ч. более сложных и автономных

систем оружия – АСО), а также гражданских автономных

систем. Более пристального внимания заслуживают также

вопросы устойчивости против ошибок в программировании и

развертывании, а также, возможно, уязвимость АСО

летального действия перед кибератаками.

Исследование выполнено при частичной поддержке

РФФИ в рамках научного проекта № 16-08-00832 a.

Список литературы

1. Радченко А.Н. Моделирование основных

механизмов мозга. - Л.: Наука. 1968.

2. Радченко А.Н. Информатика мозга: память,

мышление, сон // Нейрокомпьютеры: разработка,

применение. 2008. № 3-4.

3. Рывкин С.Е., Красновский Д.С. Логистика индивида

(нанологистика): основные понятия, постановка задачи //

Вестник экономической интеграции. 2011. № 1. С. 116-124.

4. Рывкин С.Е., Платова М.В. Нанологистика: дань моде

или объективная необходимость? // Вестник РГГУ. Серия

«Управление». 2011. №4. С. 226-243.

5. Рожнов А.В. Некоторые проблемные вопросы

системной интеграции направлений научной деятельности в

задачах нейрокомпьютинга // Нейрокомпьютеры:

разработка, применение. 2014. № 1. С. 3-9.

6. Рожнов А.В. Предынтеллектуальная инфраструктура:

управление развитием и прикладной инструментарий

решения современных задач системной интеграции / Тезисы

докладов XIII Всероссийской научной конференции

«Нейрокомпьютеры и их применение» (Москва, 2015). - М.:

МГППУ. 2015. С. 24–26.

7. Тематический выпуск научно-технического журнала

«Нейрокомпьютеры: разработка, применение». 2016. № 1.

8. Червяков Н.И., Рожнов А.В. Модель обработки

информации нейроноподобным образованием на основе

аппарата системы остаточных классов: Сб. докладов VI

Всероссийской конференции с международным участием

«Нейрокомпьютеры их применение». - М.: ИПУ РАН, 2000.

9. Рожнов А.В. Преобразование подобия как основа

реализации когнитивных функций транснейронным

формированием // Всероссийская конференция с

международным участием «Нейрокомпьютеры и их

применение». М.: ИПУ РАН. 2001. С. 583–586.

10. Bertoni G., Daemen J., Peeters M., Van Assche G.

Duplexing the sponge: single-pass authenticated encryption and

other applications // Cryptology ePrint Archive, Report

2011/499. 2011.

11. Аннотированная программа работы для

неофициального совещания экспертов по автономным

системам оружия летального действия // ООН, Сессия 2015

года: CCW/MSP/2015/WP.1. - Женева, 13−17 апреля 2015

года.

ИССЛЕДОВАНИЕ УПРАВЛЯЕМОСТИ ГИБРИДНОЙ

ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНОЙ ИНФОРМАЦИОННО-

УПРАВЛЯЮЩЕЙ СИСТЕМЫ, ИЗМЕНЯЮЩЕЙСЯ В

ПРОЦЕССЕ ЕЁ ЖИЗНЕННОГО ЦИКЛА, ГЕТЕРАРХИИ И

ПОЗИЦИОНИРОВАНИЯ ПРИ СТРУКТУРИРОВАНИИ

СРЕДЫ ФУНКЦИОНИРОВАНИЯ ДЛЯ

ПРОИЗВОЛЬНОГО СОСТАВА КОМПОНЕНТОВ

Кублик Евгений Ильич, Федеральное государственное образовательное

бюджетное учреждение высшего образования «Финансовый университет при Правительстве Российской

Федерации»

Большая востребованность развития классических и

обоснования новых подходов к управлению, дальнейшего

развития возможностей средств и методов обеспечения

принимаемых решений в сложных предметных областях, от

ракетно-космической отрасли и до ещё пока только

формирующихся направлений (в сфере финансовой

математики), приводит к необходимости детального

исследования управляемости гибридных интеллектуальных

информационно-управляющих комплексов. Данные системы

постоянно изменяются в процессе своего жизненного цикла,

функционируют в условиях гетерархии, неполного или даже

произвольного состава компонентов.

Одним из ключевых компонентов являются и будут в

обозримом будущем технологии позиционирования при

структурировании изменяющейся среды функционирования.

Так, синтез и обработка проблемно-ориентированных

структур пространственных данных, к примеру, при

динамическом построении маршрутов движения

беспилотных летательных аппаратов, успешно

осуществляются в настоящее время с использованием ряда

технологий SLAM (Simultaneous Location and Mapping) —

оригинальной концепции, которая связывает два

независимых процесса в непрерывный цикл

последовательных вычислений. При этом результаты одного

процесса участвуют в вычислениях другого процесса. SLAM

подразумевает новые методы, используемые роботами и

беспилотными летательными аппаратами для построения

карты в неизвестном пространстве или для обновления

карты в заранее известном пространстве с одновременным

контролем текущего местоположения, состояния объекта и

пройденного пути.

Основным назначением разработки видится

исследование управляемости гибридной интеллектуальной

информационно-управляющей системы, изменяющейся в

процессе её жизненного цикла. Оригинальной чертой

данного исследования кроме того является своего рода

двойственность, т.е. применимость разработанного

комплекса методов и моделей (кроме известных задач

групповой робототехники), как при построении современных

торговых платформ с групповым управлением, так и ряда

приложений наукоёмких технологий и перспективных систем

в сфере финансовой математики и финансового

мониторинга.

1. Представление логической структуры сложной

системы как прототипа вложенной онтологии внутреннего

языка схем радикалов для описания восприятия в

когнитивных технологиях/подраздел коллективной

монографии «Интеллектуализация сложных систем язык

схем радикалов в проблемных вопросах предпроектных

исследований, оснащения, сопровождения систем и в

экспериментальных задачах внедрения критических

наукоемких технологий» под ред. А.В. Чечкина и А.В.

Рожнова. ч. 2. Рожнов А.В., Кублик Е.И. Информационно-

измерительные и управляющие системы. 2009. № 3. С. 28.

2. Системная интеграция направлений научной

деятельности в условиях формирования

предынтеллектуальной инфраструктуры Рожнов А.В., Антиох

Г.М., Селиверстов Д.Е., Кублик Е.И. Информационно-

измерительные и управляющие системы. 2014. Т. 12. № 11. С.

59-63.

3. Язык схем радикалов. Методы и алгоритмы /

Интеллектуальные информационные системы // под ред.

А.В. Чечкина и А.В. Рожнова. Коллективная монография. – М.:

Радиотехника, 2008.

РЕГЕНЕРАТИВНЫЙ АНАЛИЗ В ЗАДАЧЕ

ФОРМИРОВАНИЯ АДАПТИВНОГО

ИНФОРМАЦИОННО-УПРАВЛЯЮЩЕГО

ПРОСТРАНСТВА

Лобанов Игорь Александрович, Центральный научно-исследовательский институт экономики, информатики и систем управления

Рассмотрена новая задача формирования адаптивного

информационно-управляющего пространства при разработке

алгоритмического и программно-математического

обеспечения управления группами пилотируемых и

беспилотных летательных аппаратов, функционирующими в

условиях неполной ситуационной осведомленности [1-4].

Проведены системный анализ гипотетического

сценария на основе регенеративного метода при

исследовании тенденций развития средств визуализации для

единого информационно-управляющего пространства и его

сравнение с результатами анализа методом частичной

дискретизации пространства [5-6]. Показано приложение

полученных результатов в контексте представлений

концептуальной математической модели информационно-

управляющего поля - среды функционирования

пилотируемых и дистанционно-управляемых (автономных)

летательных аппаратов [7-11].

Исследование выполнено при частичной поддержке

РФФИ в рамках научного проекта № 16-08-00832 a.

Список литературы

1. Абросимов В.К., Гончаренко В.И. Многоагентный

подход к описанию сценариев воздушно-космической атаки

// Вестник МАИ. 2013, № 2. С. 172-181.

2. Белавкин П.А., Федосеев С.А., Рожнов А.В., Лобанов

И.А. Исследование стратегической мобильности ПрОСУ и их

позиционирование в условиях развития информационного

пространства // Известия ЮФУ. Технические науки. 2013.

Тематический выпуск «Перспективные системы и задачи

управления», № 3. С. 211-217.

3. Рожнов А.В., Антиох Г.М., Кублик Е.И. Системная

интеграция направлений научной деятельности в условиях

формирования предынтеллектуальной инфраструктуры //

Информационно-измерительные и управляющие системы.

2014. № 11. С. 59-64.

4. Барышев П.Ф., Рожнов А.В., Губин А.Н., Лобанов И.А.

Обоснование информационно-аналитической системы в

развитии методов и моделей согласования иерархических

решений // Динамика сложных систем — XXI век. 2014. № 3.

С. 43-52.

5. Крэйн М.А., Лемуан О.Д. Введение в регенеративный

метод анализа моделей. - М.: Наука, 1982. С. 104.

6. Рожнов А.В., Лобанов И.А. Модельный составной

объект прав интеллектуальной собственности как фрагмент

единой технологии / Материалы Десятой Всероссийской

научно-практической конференции «Перспективные системы

и задачи управления». Ростов н/Д.: ЮФУ, 2015. Т. 1. С. 279-

286.

7. Будко Н.П., Будко П.А., Винограденко А.М.,

Дорошенко Г.П., Рожнов А.В., Минеев В.В., Мухин А.В. Способ

распределенного контроля и адаптивного управления

многоуровневой системой и устройство для его

осуществления. Патент РФ № 2450335.

8. Лобанов И.А., Рожнов А.В. Оценивание

эффективности проблемно-ориентированной системы

управления на ранних стадиях жизненного цикла комплекса

ЛА с использованием модели Free Disposal Hull / Материалы

V Международной научной конференции

«Фундаментальные проблемы системной безопасности и

устойчивости». - Елец: ЕГУ им. И.А. Бунина, 2014. С. 377-379.

9. Гончаренко В.И., Горченко Л.Д. Оценка области

расположения конечных точек маршрута гиперзвуковых ЛА

// Вестник компьютерных и информационных технологий.

2013, № 2. С. 3-5.

10. Евдокименков В.Н., Красильщиков М.Н.

Концептуальная математическая модель информационно-

управляющего поля как среды функционирования

смешанных групп ЛА // Полет. Общероссийский научно-

технический журнал. 2010. № 7. С. 20-29.

11. Рожнов А.В. Обобщение представлений

криптопримитива «Sponge» в приложениях «smart»-

технологий // Тезисы докладов XIV Всероссийской научной

конференции «Нейрокомпьютеры и их применение». - М.:

МГППУ. 2016.

ФОРМИРОВАНИЕ ВИРТУАЛЬНОЙ СЕМАНТИЧЕСКОЙ

СРЕДЫ ДЛЯ УПРАВЛЕНИЯ СМЕШАННЫМИ

РОБОТОТЕХНИЧЕСКИМИ ГРУППИРОВКАМИ

Лобанов Игорь Александрович, Центральный научно-исследовательский институт экономики, информатики и систем управления

Скорик Николай Андреевич, Московский авиационный институт (национальный

исследовательский университет)

Развитие методов информационного взаимодействия

и формирования общих баз данных и знаний для смешанных

робототехнических группировок приводит к необходимости

формирования и исследования единой виртуальной

семантической среды [1-4].

В докладе раскрывается исследование задач

применения инструментария, которые позволяют

оперативно сформировать многомерное представление

поведения группы объектов на каждом допустимом этапе

принятия решений, количественную оценку развития

критичной ситуации в интересах реализации трёхмерной

визуализации как на стенде виртуальной реальности, так и в

некоторых прикладных решениях с применением

коммерческого БПЛА [5-7].

Сформирован сценарий для экспериментального

исследования подходов, методов, моделей, алгоритмов

планирования действий в виртуальной семантической среде

в сочетании с проблемно-ориентированными моделями

дополненной реальности [8-10].

Исследование выполнено при частичной поддержке

РФФИ в рамках научного проекта № 16-08-00832 a.

Список литературы

1. Абросимов В.К., Гончаренко В.И. Многоагентный

подход к описанию сценариев воздушно-космической атаки

// Вестник МАИ. 2013, № 2. С. 172-181.

2. Белавкин П.А., Федосеев С.А., Рожнов А.В., Лобанов

И.А. Исследование стратегической мобильности ПрОСУ и их

позиционирование в условиях развития информационного

пространства // Известия ЮФУ. Технические науки. 2013.

Тематический выпуск «Перспективные системы и задачи

управления», № 3. С. 211-217.

3. Рожнов А.В., Антиох Г.М., Кублик Е.И. Системная

интеграция направлений научной деятельности в условиях

формирования предынтеллектуальной инфраструктуры //

Информационно-измерительные и управляющие системы.

2014. № 11. С. 59-64.

4. Барышев П.Ф., Рожнов А.В., Губин А.Н., Лобанов И.А.

Обоснование информационно-аналитической системы в

развитии методов и моделей согласования иерархических

решений // Динамика сложных систем — XXI век. 2014. № 3.

С. 43-52.

5. Рожнов А.В., Лобанов И.А. Модельный составной

объект прав интеллектуальной собственности как фрагмент

единой технологии / Материалы Десятой Всероссийской

научно-практической конференции «Перспективные системы

и задачи управления». - Ростов н/Д.: ЮФУ, 2015. Т. 1. С. 279-

286.

6. Будко Н.П., Будко П.А., Винограденко А.М.,

Дорошенко Г.П., Рожнов А.В., Минеев В.В., Мухин А.В. Способ

распределенного контроля и адаптивного управления

многоуровневой системой и устройство для его

осуществления. Патент РФ № 2450335.

7. Лобанов И.А., Рожнов А.В. Оценивание

эффективности проблемно-ориентированной системы

управления на ранних стадиях жизненного цикла комплекса

ЛА с использованием модели Free Disposal Hull / Материалы

V Международной научной конференции

«Фундаментальные проблемы системной безопасности и

устойчивости». - Елец: ЕГУ им. И.А. Бунина, 2014. С. 377-379.

8. Гончаренко В.И., Горченко Л.Д. Оценка области

расположения конечных точек маршрута гиперзвуковых ЛА

// Вестник компьютерных и информационных технологий.

2013. № 2. С. 3-5.

9. Евдокименков В.Н., Красильщиков М.Н.

Концептуальная математическая модель информационно-

управляющего поля как среды функционирования

смешанных групп ЛА // Полет. Общероссийский научно-

технический журнал. 2010. № 7. С. 20-29.

10. Рожнов А.В., Лобанов И.А., Скорик Н.А. О нечёткой

стратегии интеграции компонентов в интересах накопления

опыта эволюционного моделирования ПрОСУ на начальных

этапах жизненного цикла / Труды 15-ой международной

конференции CAD/CAM/PDM-2015 (Москва). - М.: ООО

«Аналитик», 2015. С. 345-348.

Секция 1: Интеллектуальные

информационные системы

ОБ ОБЩЕМ РЕШЕНИИ ПРОДУКЦИОННО-

ЛОГИЧЕСКОГО УРАВНЕНИЯ НА БУЛЕВОЙ РЕШЕТКЕ

Иванов Илья Юрьевич, Воронежский государственный университет

Ранее был введен класс продукционно-логических

уравнений в LP-структуре нулевого порядка. Такая структура

представляет собой булеву решётку с дополнительным

бинарным отношением специального вида. Указанный класс

уравнений позволяет оптимизировать процесс обратного

вывода в системах, допускающих полный набор логических

связок пропозиционального языка нулевого порядка.

Оптимизация направлена на снижение количества запросов

к внешним источникам информации. Она становится

особенно актуальной в современных интеллектуальных

системах продукционного типа, где преимущество

высокопроизводительных вычислительных устройств может

быть сведено на нет необходимостью выполнения большого

числа «медленных» запросов к эксперту, базе данных,

внешней системе и пр.

В предыдущих работах автором был исследован ряд

важных свойств упомянутых выше уравнений. В частности,

показано, что решение произвольного уравнения можно

свести к решению множества уравнений с правой частью

простейшего вида. Также были введены понятия

канонического отношения на булевой решётке и расслоения

канонического отношения, что позволило представить

вторичное отношение на решётке совокупностью

ориентированных графов и свести поиск частных решений

уравнения к обходу вершин этих графов.

В настоящем докладе рассматривается вопрос

нахождения всех частных решений (общего решения)

уравнения с правой частью в виде коатома в фиксированном

слое канонического отношения. Полученные результаты

дают теоретические предпосылки к разработке и

обоснованию практического метода поиска общего решения

произвольного продукционно-логического уравнения в LP-

структуре нулевого порядка.

ДОВЕРИТЕЛЬНЫЕ ОЦЕНКИ ПОКАЗАТЕЛЕЙ

КАЧЕСТВА РЕШЕНИЯ ЗАДАЧИ КЛАССИФИКАЦИИ

НЕЙРОСЕТЬЮ В СЛУЧАЕ МАЛЫХ ВЫБОРОК

Гуськов Сергей Юрьевич, Лёвин Владимир Владимирович,

Московский государственный технический университет имени Н.Э. Баумана

В работе рассматривается задача построения

доверительных интервалов для характеристик качества

бинарного классификатора - ROC, CAP, AUC (Area-Under-

Curve), и AR (Accuracy Rate). Доверительные интервалы для

показателей качества позволяют оценить устойчивость

оценок данного классификатора. На практике для

построения доверительного интервала используются

результаты об асимптотической нормальности статистик при

больших объемах выборок. В работе на основе

представления полиномиального распределения в виде

условного совместного распределения независимых

пуассоновских случайных величин строятся точные

доверительные интервалы для характеристик качества

бинарного классификатора, полученного при помощи

нейросети для случая малых выборок, когда нельзя

использовать асимптотические методы построения

доверительных интервалов.

Данные результаты обобщаются на случай задачи

классификации с произвольным количеством классов.

Полученные в работе оценки могут быть использованы в

автоматизированных процедурах классификации, для

повышения надежности и эффективности этих процедур при

малых объемах выборок.

ПРОБЛЕМЫ ФОРМАЛИЗАЦИИ ТЕХНОЛОГИЧЕСКИХ

ЗНАНИЙ

Воронов Михаил Владимирович, МГППУ

Технологические знания, как один из важнейших

компонентов современной культуры обычно представлены в

вербальной форме. Это обстоятельство актуализирует задачу

формализации описания технологий. В описании технологии

находит отображение, как предметная структура действия,

так и ее операционная сторона. Этим объясняется

присутствие здесь объектов деятельности и предписаний,

раскрывающих особенности этих действий. Однако

последние играют особую роль, поскольку задают ядро

практического действия. Иначе говоря, в описании

технологий главная составляющая — упорядоченная

совокупность технологических взаимодействий, ведущая к

получению требуемого продукта. Это обстоятельство

показывает, что особенности технологических знаний не

позволяют непосредственно использовать ставший

традиционным инструментарий, разработанный для

формализации предметных концептов.

Наиболее плодотворной при структуризации и

формализации технологических знаний представляется

следующая позиция: в предложении один главный член –

тот, который обозначает действия, т.е. сказуемое (а не два –

подлежащие и сказуемое). От него прямо или косвенно

зависят все остальные члены предложения. Это актанты,

которые соответствуют и подлежащему и дополнениям, а

также сирконстанты, соответствующие обстоятельствам. Все

они в равной мере являются участниками действия.

Да, действия всегда отнесены к некоторой предметной

структуре. Однако многие глаголы имеют валентность не

только на предмет, а на целую ситуацию. Отсюда следует

важный вывод: поскольку у глагола есть валентность на

ситуацию, способов выразить ее гораздо больше, чем в

случае с предметной валентностью. В этой связи основу базы

знаний технологий должны составлять специфические

онтологии представления технологических действий. В этих

представлениях с необходимостью найдут отражения все

существенные взаимосвязи и взаимодействия предметов,

участвующих в конкретных ситуативных технологических

актах.

ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНАЯ СИСТЕМА ДЛЯ

ПРОФЕССИОНАЛЬНОГО ОТБОРА НА ОСНОВЕ

НЕЧЕТКОЙ ЛОГИКИ

Варнавский Александр Николаевич, Рязанский государственный радиотехнический

университет

В работе представлена интеллектуальная

информационная система, которая осуществляет

профессиональный отбор сотрудников на должность

«инженер-конструктор». Входными параметрами

автоматизированной системы являются результаты оценки

основных психофизиологических свойств испытуемых.

В основе работы автоматизированной системы

заложена модель на основе нечеткой логики.

НЕЧЕТКО-МНОЖЕСТВЕННЫЙ ПОДХОД К

ОЦЕНИВАНИЮ И КЛАССИФИКАЦИИ ЦЕЛЕВЫХ

РИСКОВ В УСЛОВИЯХ НЕОПРЕДЕЛЕННОСТИ

Потюпкин Александр Александрович, Военная академия РВСН имени Петра Великого

Рассматривается подход к оценке риска невыполнения

ограничений (требований), накладываемых на целевой

показатель, возникающего в процессе принятия

управленческих решений в условиях неопределенности, а

также к классификации данного риска с учетом

предпочтений лица, принимающего решение (ЛПР). В основе

подхода лежат прикладные аспекты математического

аппарата теории нечетких множеств, в частности: для

описания значений целевого показателя используются

нечеткие числа, предпочтения ЛПР по риску описываются

при помощи лингвистических переменных и нечетких

термов, для классификации риска используется нечеткая

база знаний Мамдани с дискретным выходом.

Применение подхода позволяет осуществлять оценку

сравниваемых вариантов решений (альтернатив, стратегий

действий) по риску и, по результатам классификации,

выбирать среди них решения, удовлетворяющие

предпочтениям ЛПР.

СРЕДА ПРОГРАММИРОВАНИЯ И МОДЕЛИРОВАНИЯ

ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНЫХ СИСТЕМ НА БАЗЕ ОБЪЕКТНО-

АТРИБУТНОГО ПОДХОДА

Белоусов Алексей Юрьевич, Московский государственный унивеситет

технологий и управлений им. К.Г. Разумовского. Салибекян Сергей Михайлович,

Московский институт электроники и математики Национального исследовательского университета Высшая

школа экономики

Работа посвящена расширению функционала среды

программирования и моделирования интеллектуальных

систем на основе объектно-атрибутного (ОА) подхода к

организации вычислительного процесса и структур данных.

ОА-подход относится к классу dataflow (управление

вычислениями с помощью потока данных), что облегчает

программирование параллельных вычислений, а также

позволяет создавать семантические сети со встроенными в

них подпрограммами.

Основной акцент работы делается на расширение

функционала специализированного языка

программирования (ОА-язык), компилятор которого входит в

состав среды. Компилятор построен по ОА-принципам, т.е.

представляет собой семантическую сеть, с подпрограммами

обработки данных. ОА-язык относится к классу dataflow

(система с управлением потоком данных) и имеет одну

особенность: он хорошо приспособлен для описания

параллельных вычислительных процессов, однако описание

процессов последовательных весьма громоздко. Поэтому

было решено добавить в ОА-язык возможность

программирования в императивном (последовательном)

стиле. Также функционал ОА-языка пополнился новыми

возможностями управления распределенными

вычислениями: распределение виртуальных вычислительных

устройств между вычислительными устройствами,

динамическое перемещение виртуальных устройств между

вычислительными узлами; также в среду были добавлены

возможности имитационного моделирования

распределенной вычислительной системы. Распределенные

вычисления позволят значительно снизить стоимость

компьютерной системы, т.к. она сможет быть сформирована

из более дешевых компонентов.

МНОГОКРИТЕРИАЛЬНОЕ ОЦЕНИВАНИЕ ЭЛЕМЕНТОВ

ФУНКЦИОНАЛЬНЫХ СИСТЕМ МЕТОДАМИ

ВЕРБАЛЬНОГО АНАЛИЗА РЕШЕНИЙ И АНАЛИЗА

ИЕРАРХИЙ

Андреев Андрей Юрьевич, Российская академия ракетных и артиллерийских

наук

Под функциональной системой (ФС) понимается

система, включающая несколько организационных и

большое число технических систем, иерархически

взаимосвязанных и взаимно дополняющих друг друга в

процессе функционирования. ФС используются для

формализованного описания и решения крупных народно-

хозяйственных и оборонных задач, процессов реализации

инвестиционных программ, развития производственных

отраслей и др. В процессе синтеза ФС на этапе обоснования

её качественного состава возникает задача отбора элементов

ФС для последующего определения оптимального состава

системы. Такая задача решается, как правило, в условиях

отсутствия достоверных численных характеристик, на основе

качественных оценок.

Приведено решение задачи многокритериального

оценивания альтернативных элементов ФС двумя методами:

вербального (качественного) анализа решений и анализа

иерархий (МАИ). Сравнивались 4 альтернативных элемента

ФС одного назначения по 5 критериям, шкала каждого

критерия имела по три возможных вербальных оценки. В

качестве метода вербального анализа решений использован

метод ЗАПРОС (ЗАмкнутые ПРоцедуры у Опорных Ситуаций).

Для возможности сопоставления результатов в МАИ

использовалось «абсолютное» измерение альтернатив на

основе лингвистических стандартов, в качестве которых

выступали вербальные шкалы оценок по критериям.

Полученные обоими методами ранги альтернатив полностью

совпали. Совместное применение рассмотренных методов

позволило повысить достоверность оценки альтернатив, а

также возможности анализа и интерпретации результатов.

КРИТЕРИИ ПРИГОДНОСТИ МАТЕРИАЛОВ ФОРУМА

ДЛЯ ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНОГО АНАЛИЗА

СОДЕРЖАЩИХСЯ В НЕМ ДАННЫХ

Макагонов Павел Петрович, РАНХиГС при Президенте РФ, Селия Берта Рейес Эспиноса,

Микстекский технологический университет, Мексика

Для интеллектуального анализа данных форума в

интернете, посвященного обсуждению проблем узкой

предметной области или локального территориального

образования, важно оценить степень зрелости

(самоорганизованности) этого форума. Обсуждаются

критерии полноты, зрелости, самодостаточности текстовых

материалов форума и системы взаимодействия участников

для извлечения нового знания. Предлагаются критерии

совершенства форума на основе анализа распределения,

которому подчиняются параметры взаимодействия его

участников. Предлагается критерий, формирующийся на

основе гибридной характеристики, связывающей

распределение авторов сообщений со списком

знаменательных слов в этих сообщениях.

ИССЛЕДОВАНИЕ АЛГЕБРАИЧЕСКОЙ МОДЕЛИ

РАСПРЕДЕЛЕННОЙ ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНОЙ СИСТЕМЫ

ПРОДУКЦИОННОГО ТИПА

Махортов Сергей Дмитриевич, Воронежский государственный университет

В последнее десятилетие автором и его учениками

получен ряд важных результатов в области управления

знаниями. Они связаны с широко распространенными в

информатике логическими системами продукционного типа.

Разработана алгебраическая теория LP-структур,

обеспечивающая обоснование и эффективное решение задач

эквивалентных преобразований, верификации,

минимизации баз знаний, а также ускорения логического

вывода, в том числе с использованием параллельных

вычислений. Созданы программные продукты, реализующие

теорию и демонстрирующие ее практическую значимость.

Она оказалась применимой и для описания других систем,

ранее не считавшихся продукционными.

Доклад посвящен следующему шагу в развитии теории

LP-структур как фундаментального алгебраического подхода

для построения расширяемого спектра продукционных и

подобных им систем. Для соответствующих баз знаний он

состоит в переходе от параллельной обработки к

распределенной. В представленном исследовании

формулируется расширенная алгебраическая модель,

выразительные возможности которой охватывают

распределенные продукционно-логические системы. В

результате преимущества теории LP-структур оказываются

доступными при построении и исследовании таких систем.

Вводятся необходимые базовые понятия и

обозначения. Далее дается исходная постановка задачи,

формулируется понятие распределенной LP-структуры и

устанавливаются ее основные свойства. В заключение

подводятся итоги исследования и указываются некоторые

перспективы.

ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНАЯ СИСТЕМА ВЕРИФИКАЦИИ

БАЗЫ ЗНАНИЙ ОБРАБОТКИ РЕЗУЛЬТАТОВ

ПСИХОЛОГИЧЕСКОГО ТЕСТИРОВАНИЯ

Балтрушайтис Владислав Викторович, МГППУ

Задачу верификации базы знаний автор решает путем

сравнения результатов вывода решения интеллектуальным

процесором системы с заранее заданными

характеристиками множества эталонных моделей

респондентов психологического теста. При этом такое

сравнение предлагается осуществлять путем специальной

обработки результатов вывода решения. Для этих целей

можно использовать известный алгоритм Маслова —

Колмогорова, примененный, в частности, в системе РЕФАЛ:

сопоставление — конкретизация. Однако для решения

поставленной задачи верификации данный алгоритм

необходимо модифицировать: ввести в него специальные

контрольные параметры количеств сопоставлений и

конкретизаций, выполняемых в процессе контроля правил —

продукции. Автор вводит следующее положение: правило

выполнено успешно, если значения сопоставлений и

конкретизаций в нем равны.

Такой подход позволит совершенно точно указать

логические выражения в правиле, которые выполнены с

результатом «фальшь». Автор полагает, что контролируемая

база знаний соответствует модели теста, если в результате ее

обработки количество логических выражений с результатом

«фальшь» равно нулю.

Для выполнения этих функций с системе используется

блок обработки, который средствами SQL решает

поставленную задачу выбора из протокола записей

заданного качества. Для управления процессом обработки

задачи больших размерностей (порядка 7000 выводов

решений) автор предлагает широко использовать

параллельные вычисления, что легко можно реализовать с

помощью функционального программирования. При этом

задачу можно эффективно декомпозировать на некоторое

количество частей, для каждой из которых будут заданы свои

данные, а процесс — функция окажется на всех ядрах

микропроцессора одним и тем же: интеллектуальный

процесс INPROC. Следует отметить, что связи между ядрами

при этом будут вообще отсутствовать.

ОСНОВНОЙ ОПЕРАТОР РАДИКАЛЬНОГО

МОДЕЛИРОВАНИЯ ПРОБЛЕМНОЙ ОБЛАСТИ

СЛОЖНЫХ ЦЕЛЕНАПРАВЛЕННЫХ СИСТЕМ И

ПОЛЮСЫ РАДИКАЛЬНОЙ МОДЕЛИ

Пирогов Михаил Викторович, ФГУП НПО им. С.А. Лавочкина

Метод радикального моделирования является основой

интеллектуализации сложных целенаправленных систем,

направленной на разрешение проблем, присущих таким

системам. Метод основывается на концепции среды

радикалов и формализме схем радикалов. Рассматривается

понятие основного оператора радикального моделирования,

предназначенного для решения как штатных, так и

нештатных задач проблемной области целенаправленной

системы, представленной радикальной моделью.

Рассматривается пример практического применения

радикального моделирования в целях прикладного

программирования для сложной целенаправленной

системы. Рассматриваются перспективные задачи

методологии радикального моделирования - задача

разработки начального атласа схем радикалов, характерных

для целенаправленных систем, и задача создания редактора

схем радикалов.

ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНАЯ СИСТЕМА ПРОЕКТИРОВАНИЯ

МОДЕЛЕЙ ПСИХОЛОГИЧЕСКИХ ТЕСТОВ

Балтрушайтис Владислав Викторович, МГППУ

Практическое использование интеллектуальных

систем, основаных на алгоритмах вывода решения,

потребовало реализации задачи верификации баз знаний

таких систем. Автор предлагает использовать для этих целей

интеллектуальный процессор, применяемый в подобной

системе обработки результатов психологического

тестирования.

Показано, что основной проблемой при решении

поставленной задачи является создание контрольного

объекта или множества таких объектов, характеристики

которых будут заданы заранее. Разрабатываемые объекты

должны характеризовать соответствие параметров

эталонным значениям этих объектов. Отсюда следует вывод,

что выходом из данного затруднения может стать

проектирование эталонных объектов по их обобщенным

характеристикам. При этом эти характеристики должны

размещаться в базе знаний модели предметной области,

правила обработки которой находятся в контролируемой

базе знаний.

В разрабатываемой модели психологического теста

должны быть определены: количество и идентификация всех

шкал психологического теста; диапазоны изменения

контролируемых параметров; варианты изменения

параметров для контролируемого объекта; правила

проектирования моделей объекта из модели теста с

определением ведущей тенденции и антитенденций;

варианты зависимостей антитенденций от ведущей.

Повышение качества проектируемых объектов автор

предлагает обеспечить за счет применения правил их

проектирования и использования формальных параметров в

модели теста. Реализация такого подхода позволит получить

на выходе количество объектов, значительно превышающее

число типовых объектов. Так, для тестов, использующих в

качестве профиля личности диаграмму высшей нервной

деятельности, этот коэффициент равен восьми. Для тестов, в

которых применен плоский профиль личности, коэффициент

равен пяти. Например, для тестов первой группы (ДМО или

ИТО) при количестве типовых объектов в модели теста,

равном 16, число проектируемых моделей респондентов

будет равно 144. Каждая модель респондента представляет

собой набор целочисленных характеристик респондента по

всем шкалам, а также фамилий психолога и респондента и

даты проведения тестирования. Модели размещаются в

таблице базы знаний и используются интеллектуальным

процессором для верификации базы знаний.

КОНЦЕПЦИЯ «КОНТИНУУМА ЗАДАЧ» И ЕЕ

РЕАЛИЗАЦИЯ В ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНЫХ СИСТЕМАХ

Прокопчук Юрий Александрович, Днепропетровский областной центр кардиологии и

кардиохирургии

На основе парадигмы предельных обобщений

построена модель интуитивного принятия решений,

интуитивной догадки (адаптивного бессознательного).

Показано, что авто/гетеро-ассоциативность операционально

замыкает ментальную сферу саму на себя, обеспечивая

глобальную когерентность и иллюстрируя тот факт, что при

когнитивном подходе традиционных «задач принятия

решений» может и не быть. Они имманентно «вшиты» в

вычислительную среду, не требуя специальной активации.

Решения возникают как бы сами собой, работают

ментальные рефлексы. Другими словами, на основе

ограниченной первичной информации спонтанно возникает

решение огромного числа задач, которые осознанно не

ставились. Этот феномен назван «континуумом задач».

Далеко не все имплицитно решенные задачи получают фокус

внимания («мозг» знает гораздо больше, чем мы осознаем).

Пользователь может воспользоваться некоторыми

результатами, просматривая список иплицитно решенных

задач. Концепты «континуум задач» и «неконтролированное

обучение» позволяют реализовать Sensemaking platform, в

частности, в рамках госпитальных систем.

РАДИКАЛЬНОЕ МОДЕЛИРОВАНИЕ - ОСНОВА

ЭФФЕКТИВНОСТИ ЦЕЛЕНАПРАВЛЕННОЙ СИСТЕМЫ

Чечкин Александр Витальевич, Военная академия РВСН имени Петра Великого,

Финансовый университет при правительстве РФ

Широкая проблемная область целенаправленной

системы (ЦС) является, своего рода, театром

жизнедеятельности ЦС, экологической нишей. Именно в этой

нише происходят все этапы жизненного цикла (ЖЦ) ЦС. В том

числе проектирование и создание ЦС, комплексное развитие

ЦС и эффективное функционирование ЦС. Для того чтобы

обеспечить при этом главное требование информационно-

системной безопасности (ИСБ) ЦС необходимо и достаточно

создать и на всех этапах ЖЦ использовать данные и знания

этой широкой проблемной области. Принципиальное

отличие модели такой широкой проблемной области - это ее

избыточность. Для решения очередной задачи ЖЦ ЦС, как

правило, не требуются все данные и все знания модели.

Поэтому модель широкой проблемной области ЦС строится

как информационная система в форме среды радикалов с

обязательным оснащением ее интеллектуальной

операционной подсистемой. В результате появляется новый

тип математической модели, так называемая радикальная

модель ЦС. Интеллектуальная операционная подсистема

активирует часть радикалов модели в зависимости от

ситуации в проблемной области и типа штатной задачи ЖЦ

ЦС. Активные радикалы образуют системоквант радикальной

модели, который отвечает за полноту исходной информации,

эффективное решение текущей задачи, за тестирование

появляющихся в процессе решения конфликтов и уход от

них. В случае нештатной задачи ЖЦ ЦС интеллектуальная

операционная подсистема организует поиск решения на

основе методики «проб, ошибок и самообучения». В случае

успешного решения нештатных задач в радикальной модели

ЦС появляются новые радикалы и происходит развитие ЦС.

Способность ЦС решать некоторые нештатные задачи

для ЦС и тем самым развиваться является главным

проявлением интеллектуальности ЦС, которая появилась в

результате использования радикальной модели ЦС.

Вывод. Радикальное моделирование ЦС является

интеллектуальным инструментальным средством

обеспечения в рамках широкой проблемной области:

комплексного развития ЦС, включая создание программно-

технических средств решения штатных задач, модификацию

ЦС, обновление целевых, сенсорных, сертификационных

задач, средств их решения и др.; информационно-системной

безопасности функционирования ЦС.

ПРИКЛАДНЫЕ ВОПРОСЫ ТЕОРИИ УЛЬТРАСИСТЕМ

Потюпкин Александр Юрьевич, Военная академия РВСН имени Петра Великого

Поморцев Павел Михайлович, ФГУП "НПО «Техномаш»

Рассматриваются вопросы прикладного использования

результатов теории ультрасистем. Исследуется механизм

реализации принципов отражения и двойственности систем

и ультрасистем. Приводятся примеры прикладного

использования ультрасистемных предствалений.

РАЗРАБОТКА МЕТОДИКИ МЕТРОЛОГИЧЕСКОЙ

АТТЕСТАЦИИ СПЕЦИАЛИЗИРОВАННОГО

ПРОГРАММНОГО ОБЕСПЕЧЕНИЯ СИТУАЦИОННО-

МОДЕЛИРУЮЩЕГО КОМПЛЕКСА ИСПЫТАНИЙ

ТЕХНИЧЕСКИХ СИСТЕМ

Девлетханов Ниямудин Нажмудинович, Потюпкин Александр Юрьевич,

Военная академия РВСН имени Петра Великого

На современном этапе развития технических средств

измерений, в связи с усложнением стоящих перед

измерителем задач, применение средств вычислительной

техники и специализированного программного обеспечения

является необходимым условием для получения конечных

результатов измерений или испытаний. Специализированное

программное обеспечение может включать в себя как

программы сбора, передачи, обработки и представления

данных результатов измерений, так и программы

имитационного моделирования эксперимента, основанные

на нейросетевых алгоритмах.

Однако использование специализированного

программного обеспечения, без определения его влияния на

конечный результат измерений, может привести к

получению недостоверных результатов. Задача определения

качества программного обеспечения в области

метрологического обеспечения, в первую очередь важна с

точки зрения оценки его точностных характеристик, в

частности, неопределенности или погрешности. На точность

конечных результатов измерений влияют в основном

следующие факторы: алгоритм обработки входных данных;

алгоритм оценивания точности конечного результата;

реализация перечисленных алгоритмов в программном

обеспечении.

Предлагается, разработать методику аттестации

сложного специализированного программного обеспечения

на основе применения интеллектуальных алгоритмов

выбора показателей качества и оценивания точности

конечных результатов.

О РЕАЛИЗАЦИИ ОЦЕНКИ КОЛИЧЕСТВА СЛОЕВ БЕЗ

ЦИКЛОВ В ЗАДАЧЕ НЕЧЕТКОГО LP-ВЫВОДА

Шмарин Артем Николаевич, Воронежский государственный университет

Математическую основу моделирования логических

систем предоставляет общая алгебраическая логика. Однако

в силу универсальности она не решает ряда важных частных

задач, связанных с широко распространенными на практике

логическими системами продукционного типа.

Существуют алгебраические структуры, моделирующие

продукционно-логические системы на основе теории

решеток. Они названы LP-структурами (Lattice Production

Structure). С LP-структурами связан класс реляционных

уравнений – продукционно-логические уравнения на

решетках. Обратный вывод на основе таких уравнений

именуется LP-выводом. Разработанная концепция LP-вывода

предполагает существенное условие о 100% истинности

моделируемых правил. На практике же нередко встречаются

продукционные системы, где правила задаются с

коэффициентами доверия – степенью уверенности, с которой

можно считать их достоверными. К таковым, в частности,

относятся экспертные системы, основанные на нечеткой

логике. Имеющиеся реализации LP-вывода для вычисления

так называемых показателей релевантности выполняют

построение множества прообразов заданного бинарного

отношения на основе анализа слоев на наличие циклов.

Количество слоев экспоненциально растет относительно

числа пар в отношении. Таким образом, исчерпывающий

анализ слоев в реальных приложениях представляет крайне

ресурсоемкую задачу. Однако можно выполнять анализ

лишь некоторого подмножества этих слоев, причем

целесообразно выбирать такое подмножество, которое

оказывало бы наибольшее влияние на приближенный

показатель релевантности.

Ранее автором были исследованы структурные

свойства разбиения бинарного отношения на слои, на

основании которых можно выбирать для анализа такое

подмножество слоев, которое наиболее существенно влияет

на показатель релевантности. В настоящем докладе

рассматриваются вопросы алгоритмической и программной

реализации метода вычисления приближенной оценки

количества слоев без циклов в задаче нечеткого LP-вывода.

На основе полученных результатов можно программно

реализовать быстрый эвристический алгоритм нечеткого LP-

вывода, который, работая с бинарным отношением большой

мощности, устойчиво снижает количество медленных

запросов к базе данных (или пользователю).

РАЗРАБОТКА НОРМАТИВОВ ПОКАЗАТЕЛЕЙ

ПСИХОЛОГИЧЕСКИХ ТЕСТОВ

Байкова Елена Андреевна, МГППУ

Разработка психологических критериев оценки

психологических особенностей школьников предполагает

проведение комплексного исследования, включающего

психологический анализ личностных особенностей

школьников и определение по результатам

психологического обследования изучаемого контингента

батареи валидных психологических методик, а также

математико-статистическую обработку полученных данных с

последующей разработкой решающего правила.

С целью определения информативности показателей

исходной батареи тестов проводилось психологическое

обследование школьников в учебном центре. В процессе

обследования использовалась батарея тестов, включающая

методы изучения основных психологических характеристик

личности, уровня развития познавательных психических

процессов и интеллекта, сенсомоторных качеств и свойств

ВНД, а также уровня мотивации.

Полученные, таким образом, данные позволили

перейти непосредственно к разработке диагностического

алгоритма оценки учебной деятельности школьников на

основе психофизиологических и психологических

показателей.

СИСТЕМА АНАЛИЗА И ОБРАБОТКИ НЕЧЕТКИХ

ПРОСТРАНСТВЕННО-ВРЕМЕННЫХ ОТНОШЕНИЙ НА

ОСНОВЕ ОБЪЕКТНО-АТРИБУТНОГО ПОДХОДА

Петрова Светлана Борисовна, Салибекян Сергей Михайлович,

Тиновицкий Кирилл Дмитриевич, Московский институт электроники и математики

Национального исследовательского университета Высшая школа экономики

Объектом исследования является интеллектуальная

система анализа и обработки пространственно-временных

(ПВ) отношений объектов, описанных на естественном языке

или заданных иными нечеткими способами. Система состоит

из двух частей. Первая представляет собой систему

управления сетевой базой данных (БД). БД содержит

описания объектов и их ПВ-связей. Она может быть

сформирована, например, из описания на естественном

языке. Вторая часть представляет собой систему

имитационного моделирования пространства-времени, цель

работы которой получить вероятность присутствия объекта в

определенной точке пространства времени. Моделирование

осуществляется с помощью численного (сеточного) метода,

когда область моделируемого пространства разбивается с

помощью сетки на множество областей и расчет

производится для каждой из областей. Модель строится на

основе данных, содержащихся в сетевой базе данных.

Теоретической базой для создания второй части системы

стали разработанные Л. Заде теории нечетких множеств и

лингвистической переменной (ЛП). В ходе проведения работ

было предложено понятие лингвистическая функция (ЛФ),

которая в отличие от ЛП учитывает влияние параметров

субъекта на относительную оценку ПВ-отношений,

производимую им. ЛФ также может отражать функцию

достоверности не только на одномерное множество, но и 2-

и 3-мерное.

Областями применения разработанной системы

являются: семантический анализ естественного языка (в

естественном языке достаточно часто встречаются описания

ПВ отношений), робототехника, виртуальная реальность.

АЛГОРИТМ KNN ДЛЯ КЛАССИФИКАЦИИ ТЕКСТОВ И

ЕГО ОПТИМИЗАЦИЯ

Ле Мань Ха, Московский физико-технический институт

В данной работе рассматривается алгоритм KNN для

классификации текстов и разные подходы повышения

быстродействия этого алгоритма.

ПОДХОД К ПОВЫШЕНИЮ АДАПТИВНОСТИ СИСТЕМ,

ФУНКЦИОНИРУЮЩИХ В УСЛОВИЯХ

СИТУАЦИОННОЙ НЕОПРЕДЕЛЕННОСТИ

Молоканов Геннадий Геннадьевич, Военная академия РВСН имени Петра Великого

Рассматриваются вопросы организации

функционирования организационно-технических систем в

части, касающейся анализа и оптимизации потенциала их

адаптации к изменению внешней среды.

Предлагается включение в состав системы некоторого

множества избыточных элементов (технических объектов,

операций в рамках целевого применения, организационных

мероприятий), предназначенных для реорганизации

функционирования системы с целью обеспечения требуемой

эффективности в различных условиях обстановки, при этом

под потенциалом адаптации понимается способность

системы к реорганизации, соответствующей изменению

внешней среды.

Содержательно подход основывается на установлении

взаимосвязи между информационной моделью внешней

среды рассматриваемой системы, представляющей

прогнозируемые условия ее функционирования в виде

множества возможных ситуаций целевого применения, и

информационной моделью операции целевого применения

рассматриваемой системы, описывающей возможные

варианты ее реорганизации путем изменения конструктивно-

технологического облика системы и смены режимов

функционирования на основе текущего потенциала. На

основе моделирования осуществляется оценивание

сбалансированности текущего потенциала адаптации

системы, формируются рекомендации по исключению

излишних вариантов реорганизации системы с целью

минимизации затрат и проводится синтез новых вариантов

реорганизации, позволяющих повысить сбалансированность

потенциала при минимальных затратах на его поддержание.

МЕТОД СИНТЕЗА МОДЕЛИ РЕШЕНИЯ ЧЕЛОВЕКА В

ИНТЕРЕСАХ ИНТЕЛЛЕКТУАЛИЗАЦИИ ПРОЦЕССА

УПРАВЛЕНИЯ

Бурлов Вячеслав Георгиевич, Лепёшкин Олег Михайлович,

Санкт-Петербургский политехнический университет Петра Великого

Администратор безопасности формирует процессы

обеспечения информационной безопасности. Основа

формирования процесса (управления) – это решение

администратора безопасности, как лица принимающего

решение (ЛПР). ЛПР принимает решение на основе модели

[1]. Решение ЛПР должно содержать модель процесса,

который он формирует (управляет). Модель должна быть

адекватна программно-аппаратной среде функционирования

информационной системы. Для обеспечения адекватности

она должна базироваться на базовой закономерности

предметной области [2]. Базовой закономерностью

предметной области является закон сохранения целостности

объекта (ЗСЦО) [2]. ЗСЦО - устойчивая повторяющаяся связь

свойств объекта и свойств действия при фиксированном

предназначении. Проявляется ЗСЦО во взаимной

трансформации свойств объекта и свойств его действия при

фиксированном предназначении.

В рамках работы будут рассмотрены детали подхода

построенного на вышеизложенных, базовых принципах.

Список литературы

1. Анохин П.К. Системные механизмы высшей нервной

деятельности. - М.: Наука, 1979. - 453 с.

2. Бурлов В.Г. Основы моделирования социально-

экономических и политических процессов (Методология.

Методы). – СПб.: Факультет Комплексной Безопасности,

СПБГПУ, 2007. - 265 с.

3. Бурлов В.Г. Математические методы моделирования

в экономике. Часть 1, СПб.: СПбГПУ, Факультет безопасности,

НП «Стратегия будущего», 2007. - 330 с.

КОНФЛИКТ ГИПОТЕЗ О ГЕТЕРОГЕННОМ

НЕЙРОННОМ МОДУЛЕ И ГОМОГЕННОЙ НЕРВНОЙ

СЕТИ

Лавров Василий Васильевич, Институт физиологии им. И.П. Павлова РАН г.

Санкт-Петербург Рудинский Александр Вадимович,

Центр системного консультирования и обучения "Synergia"

При рассмотрении принципов вовлечения нейронов в

цельную мозговую деятельность выделяются

конкурирующие гипотезы. Во-первых, предусматривается,

что каждой поведенческой функции соответствует сеть

однородных нейронов, количество которых в сети возрастает

по мере усложнения функции. Сторонники сетевой гипотезы

избегают вопроса о том, как происходит переключение сетей

при смене поведенческой активности. Во-вторых,

предполагается, что элементарным звеном «большой»

системы мозга служит гетерогенный нейронный модуль, в

состав которого вместе со специфическими входят

неспецифические нейроны. Они контролируют работу

специфических, поддерживая связь с

ретикулярнолимбическими образованиями, формирующими

мотивации и эмоции с учетом потребностей и поведенческой

ситуации. Задача работы – сопоставление данных

относительно макро- и микроактивности кортикальных

отделов, с целью выявления преимуществ одной из гипотез.

Расположив электроды в сенсомоторной и зрительной

коре кошки, регистрировали импульсацию (МКИ) нейронных

групп, ЭЭГ и сверхмедленные потенциалы, а также движение

передних конечностей при предъявлении слуховых и

зрительных стимулов длительностью 3 с, изменявшихся по

физической интенсивности. Наименее интенсивный световой

стимул (30 лк) служил пищевым сигналом. Животные

обучались открывать кормушку и доставать кусочек мяса,

дифференцируя этот сигнал от остальных. Сопоставляя

фоновые параметры регистрируемых показателей с

ответными изменениями, отметили, что и фоновые

параметры всех показателей и вызванные характеризовались

цикличностью. Степень изменения цикличности зависела от

физической интенсивности стимула и от биологической

значимости, когда реакции возрастали по мере приближения

параметров светового стимула к положительному.

Полученные данные показали, что в восприятии сенсорных

стимулов и в выполнении пищедобывательного поведения

участвуют макро- и микроструктуры, распределенные по

всей коре больших полушарий, где представлены элементы

неспецифических систем мозга (Кратин и др., 1982; 1987).

Можно полагать, что вовлечение нервных образований в

цельную деятельность обеспечивалась за счет наличия

гетерогенных модулей, управляемых из центральных

регуляторных отделов мозга, ответственных за оценку

потребностей и формирование мотиваций и эмоций (Лавров,

1996). Полученные данные относительно универсальности

гетерогенных нейронных модулей, вовлекаемых в цельную

мозговую деятельность под центральным контролем,

указывают на преимущество модульной гипотезы над

сетевой.

По всей видимости, сетевая гипотеза является

производной «трансформационной теории», которая

предусматривает, что обучение реализуется созданием или

изменением контактов между нейронами.

ОБНАРУЖЕНИЕ DOS АТАК И ИХ КОМПОНЕНТ НА

ОСНОВЕ СИСТЕМЫ НЕЙРОННЫХ СЕТЕЙ СМАС

Аведьян Эдуард Дзеронович, Ле Тхи Чанг Линь,

Московский физико-технический институт

В работе Дж. Кеннеди [1] в качестве классификатора

DoS атак была успешно использована нейронная сеть СМАС

(НС СМАС). Однако, в [1] отсутствует информация о

признаках атак, о параметрах НС СМАС, обучающей и

тестовой последовательностях. Там же было отмечено, что

НС СМАС будет служить аналитическим компонентом

полномасштабной интегрированной системы обнаружения

атак. Результаты создания такой системы не опубликованы. В

[2] была предпринята попытка подтвердить или

опровергнуть утверждения Дж. Кеннеди [1] о возможности

успешного применения НС СМАС в качестве классификатора

DoS атак. В [2] разработана и описана технология

обнаружению атак на основе НС СМАС и приведены

успешные результаты обучения и тестирования сети по

обнаружению DoS атак на данных базы атак KDD Cup 99.

В докладе приводятся новые результаты по

применению системы нейронных сетей СМАС для

обнаружения как DoS атак, так и их компонент, выполненные

на всех данных базы атак KDD Cup 99. Система обнаружения

состоит из двух уровней. Первый уровень предназначен для

обнаружения DoS атак с помощью обученной НС СМАС так,

как это реализовано в [2], используя при этом уточненный

набор из 5 признаков трафика. Второй уровень предназначен

для выделения из обнаруженных DoS атак их 6 компонент:

Back, Neptune, Land, Pod, Teardrop и Smurf. Выделение

указанных компонент выполняется с помощью 6 обученных

НС СМАС, в каждой из которых используется свой набор двух

признаков трафика. Высокая точность обнаружения как DoS

атак, так и их компонент достигнута в результате

оптимизации параметров нейронных сетей СМАС, входящих

в систему обнаружения. Ошибка обнаружения как DoS атак,

так и их компонент не превышает 1%. Приведенные

результаты обучения и тестирования, выполненные на всех

данных базы атак KDD Cup 99, показали высокую

эффективность системы.

Список литературы

1. Cannady J. Next Generation Intrusion Detection:

Autonomous Reinforcement Learning of Network Attacks //

Proceedings of the 23-rd National Information Systems Security

Conference, October 16-19, 2000, Baltimore, MD, USA, 2000.

2. Аведьян Э.Д., Ле Т.Ч.Л. Нейронная сеть СМАС в

задаче обнаружения атак на информационные ресурсы //

Информатизация и связь, 2015. № 4. С. 93–98.

АВТОМАТИЧЕСКОЕ РАСПОЗНАВАНИЕ ВИДОВ

ЦИФРОВОЙ МОДУЛЯЦИИ РАДИОСИГНАЛОВ С

ПОМОЩЬЮ МНОГОСЛОЙНОЙ НЕЙРОННОЙ СЕТИ ПО

КУМУЛЯНТНЫМ ПРИЗНАКАМ

Дам Ван Ньить, Московский физико-технический институт

В докладе решается задача распознавания видов

цифровой модуляции радиосигналов с помощью

многослойной нейронной сети по кумулянтным признакам.

Приводятся результаты компьютерного моделирования в

среде MATLAB для различных структур многослойной

нейронной сети и различных отношениях сигнал/шум.

Лучший результат распознавания получен при

использовании 28 признаков.

КОГНИТИВНАЯ ИНФОРМАЦИЯ В ПРОСТРАНСТВЕ

НЕЙРОННЫХ ТРАЕКТОРИЙ ПОТОКА ГЕНЕТИЧЕСКИХ

ДАННЫХ

Мышев Алексей Владимирович, Обнинский институт атомной энергетики

национальный исследовательский ядерный университет МИФИ

Предлагается концептуальная модель отражения

когнитивной информации в пространстве нейронных

траекторий, индуцируемых в информационном поле потока

генетических данных. Онтология предметной области

обозначенной модели включает следующие понятия и

определения. Под «хромосомой» будем понимать цепочку

символов из алфавита S={1,2,…,r}. Множество частично–

упорядоченных хромосом образуют популяцию с

фиксированной численностью N, которую можно в

информационном смысле интерпретировать как поток

генетических данных. Такие популяции в рамках модели,

формализм которой образует математическую основу

описания закономерностей и логический базис отражения и

анализа информационных процессов в информационном

поле потока генетических данных, являются в свою очередь

подмножествами некой референтной популяции, которая

предполагается бесконечной и находится в энерго–

информационном равновесии.

Геометрическая и логическая структура

информационного поля потока генетических данных на

популяции определяется посредством внутренней и внешней

информационных систем координат. Эти системы координат

задают формальную информационную модель нейросети и

нейрона. Когнитивная информация на геометрической

структуре такой нейросети задается в виде логически

структурированной цепочки символов на нейронных

траекториях. Тогда базовыми элементами обработки и

анализа когнитивной информации являются центрированные

и не центрированные нейронные траектории, а базовыми

единицами когнитивной информации являются цепочки

символов на нейронных траекториях.

МОДЕЛИРОВАНИЕ БОРТОВОГО КОМПЛЕКСА

УПРАВЛЕНИЯ (БКУ) БЕСПИЛОТНОГО

КОСМИЧЕСКОГО АППАРАТА (БКА) В ФОРМЕ

РАДИКАЛЬНОГО МОДЕЛИРОВАНИЯ

Федоров Евгений Анатольевич, Воронцов Виктор Александрович,

Пирогов Михаил Викторович, ФГУП НПО им. С.А. Лавочкина

БКУ БКА, являющийся сложной целенаправленной

системой (ЦС), предназначен для управления работой

подсистем космического аппарата (КА) с целью выполнения

рабочей программы работы целевой аппаратуры,

рассчитываемой средствами автоматизированного

комплекса планирования и управления (АКПУ) и

передаваемой БКУ средствами наземного комплекса

управления (НКУ). И КА, и НКУ являются частями единой

Космической Системы, которая также является ЦС. Для

решения задач жизненного цикла БКУ (задач его создания и

эксплуатации) используется ЦС – Автоматизированная

Система (АС) решения таких задач, осуществляющая

моделирование проблемной области БКУ с помощью

современных программно-технических средств (ПТС). С

учетом проблем ЦС - АС решения задач жизненного цикла

БКУ и на основе проведенного анализа ПТС и других средств

автоматизации - для моделирования проблемной области

выбран подход, основанный на радикальном

моделировании. Рассматриваются соответствующие

формальные описания, отображающие как статический, так и

динамический аспекты проблемной области БКУ, а также

связи БКУ с АКПУ и структуру АКПУ. Обосновывается вывод

об универсальных схемах радикалов, применимых в

проблемных областях АС различных ЦС.

Секция 2: Теория нейронных сетей

ПОВЫШЕНИЕ УСТОЙЧИВОСТИ НЕЙРОСЕТЕВОГО

РЕШЕНИЯ ОБРАТНОЙ ЗАДАЧИ

МАГНИТОТЕЛЛУРИКИ ПО ОТНОШЕНИЮ К ШУМАМ В

ДАННЫХ ПРИ ГРУППОВОМ ОПРЕДЕЛЕНИИ

ПАРАМЕТРОВ

Исаев Игорь Викторович, Оборнев Иван Евгеньевич,

Доленко Сергей Анатольевич, НИИ Ядерной Физики имени Д.В.Скобельцына МГУ

имени М.В. Ломоносова

Обратная задача (ОЗ) магнитотеллурического

зондирования (МТЗ) представляет собой задачу построения

распределения электропроводности в толще Земли по

измеренным на ее поверхности значениям компонент

электромагнитных полей. Эта задача является нелинейной,

некорректной, многопараметрической обратной задачей

высокой размерности.

Многопараметрические ОЗ могут решаться путём

определения искомых параметров поодиночке (автономное

определение), одновременно или с объединением искомых

параметров в небольшие группы и одновременным

определением всех параметров внутри группы (групповое

определение). В предыдущих работах авторов был

обнаружен эффект понижения погрешности решения ОЗ в

случае сходных зависимостей группируемых параметров от

входных данных.

В настоящей работе произведено исследование

влияния группового определения параметров на

устойчивость нейросетевого решения ОЗ МТЗ к шумам в

данных при уровне шума до 20%. Показано, что при

использовании группового определения устойчивость

нейросетевого решения ОЗ к шумам повышается, причём

эффект сохраняется при разных типах шума (аддитивный,

мультипликативный) и при разной его статистике (белый,

Гауссов). Оптимальный размер окна группировки

увеличивается с увеличением уровня шума. Аналогичные

эффекты наблюдались авторами на модельной задаче, что

позволяет сделать вывод о том, что они являются свойством

персептронов как метода решения многопараметрических

обратных задач.

Данная работа выполнена при поддержке РНФ, проект

№ 14-11-00579.

ИНТЕРПРЕТАЦИЯ И ОГРАНИЧЕНИЯ НЕЙРОННЫХ

СЕТЕЙ

Хакимов Борис Васильевич, Совет Федерации ФС РФ

Михеев Игорь Михайлович, Московский технический университет связи и

информатики (МТУСИ)

Геометрической интерпретацией одной модели

нейрона Маккалока-Питтса является линейная

дискриминантная функция (ЛДФ), разделяющая

пространство входных переменных на две области. Первый

слой нейронов обеспечивает исходную разбивку

пространства входных переменных множеством

пересекающихся ЛДФ. Нейроны второго слоя выполняют

логическую функцию «И» для выходов нескольких нейронов

первого слоя, интерпретацией которых является выпуклый

многоугольник из соответствующих ЛДФ, ограничивающих

отдельную область. Нейроны третьего слоя выполняют

логическую функцию «И» для выходов нейронов второго

слоя, в геометрической интерпретации объединяя

отдельные области в классы. Три слоя нейронов достаточны

для реализации любой бинарной классификации,

интерпретацией которой могут быть все возможные фигуры

и мозаики.

НЕЙРОСЕТЕВЫЕ ПОЛУЭМПИРИЧЕСКИЕ МОДЕЛИ

ДИНАМИЧЕСКИХ СИСТЕМ, ПРЕДСТАВЛЯЕМЫХ В

ФОРМЕ ДИФФЕРЕНЦИАЛЬНО-АЛГЕБРАИЧЕСКИХ

УРАВНЕНИЙ ИНДЕКСА 2

Козлов Дмитрий Сергеевич, Федеральное государственное унитарное

предприятие «Государственный научно-исследовательский институт авиационных систем»

Тюменцев Юрий Владимирович, Московский авиационный институт (национальный

исследовательский университет)

Работа направлена на создание методов

формирования математических моделей типа «серый ящик»

для динамических систем, представляемых в форме

дифференциально-алгебраических уравнений (ДАУ).

Подобные полуэмпирические модели являются

перспективными для использования в алгоритмах

управления траекториями при спуске летательного аппарата

(ЛА) в верхних слоях атмосферы. В этих алгоритмах

наибольшее распространение получили программы

прогнозирования траектории, использующие решение

обратной задачи механики полета. При выполнении спуска

участок траектории разделяется на фазы. Движение по

каждой из фаз определяется специфическим алгебраическим

соотношением типа равенства. При реализации программы

прогнозирования существенно важным является получение

точной модели ЛА. Актуальными являются методы,

позволяющие уточнить модель наблюдаемого объекта на

основании реальных данных. В отличие от традиционных

подходов к реализации программы прогнозирования

полуэмпирические модели не требуют упрощения модели

движения и обладают способностью настройки под

реальные данные.

Предлагается использовать нейросетевые (НС)

полуэмпирические модели с модульной архитектурой.

Полуэмпирические модели имеют специальную архитектуру,

позволяющую реализовать в активационной функции слоя

метод интегрирования систем ДАУ. В модели используется

неявный метод Рунге-Кутты, основанный на квадратурной

формуле Радо типа IIA, 3 порядка. В слои, реализующие

правые части исходной системы ДАУ, встраиваются

отдельные НС-модули, соответствующие тем частям

исходной модели, которые требуют настройки. Приводятся

правила нахождения матриц Якоби для обучения слоев

полуэмпирической модели.

Приводятся результаты вычислительного

эксперимента по уточнению коэффициента подъемной силы

для фазы постоянной ориентации при спуске в атмосфере

гиперзвукового ЛА. Уравнения движения ЛА, дополненные

алгебраическим равенством, можно классифицировать как

системы ДАУ индекса 2. На основании модели движения КА

формируется полуэмпирическая модель в виде нейронной

сети с модульной архитектурой в формате MATLAB Neural

Network Toolbox.

МАТЕМАТИЧЕСКАЯ МОДЕЛЬ

СИНХРОНИЗИРОВАННОЙ АКТИВНОСТИ

НЕЙРОНАЛЬНОЙ КУЛЬТУРЫ НА ОСНОВЕ МОДЕЛИ

НЕЙРОНА С АВТОРЕГУЛИРУЕМОЙ

ДОЛГОВРЕМЕННОЙ ПЛАСТИЧНОСТЬЮ

Волков Дмитрий Алексеевич, Мишулина Ольга Александрвна,

Национальный исследовательский ядерный университет МИФИ

В настоящее время активно изучается активность

нейрональных культур in vitro, способных генерировать

пачки синхронизированной активности нейронов и

направленно реагировать на внешние управляющие сигналы.

Исследования направлены на практическое применение

свойств нейрональной культуры к обучению и запоминанию

внешних воздействий.

Одно из направлений исследований связано с

построением программной модели нейрональной культуры

in vitro, адекватной реальной культуре с точки зрения ее

способности к обучению, развитию и воспроизведению

пачечной активности. Такая модель поможет ответить на

вопросы относительно организации процессов самообучения

и синхронизации активности нейронов в культуре.

Для решения задачи математического моделирования

разработан специализированный нейрон, базирующийся на

leaky integrate and fire модели и дополненный новым

правилом самообучения синаптических коэффициентов.

Модель предоставляет широкие возможности для генерации

пачечной активности, регистрируемой на мультиэлектродной

матрице. Характер пачечной активности, наблюдаемый в

модели, обнаружил сходство с активностью реальной

культуры с точки зрения ряда критериев.

МЕТОДИКИ НЕЙРОСЕТЕВОЙ СЕГМЕНТАЦИИ

МНОГОМЕРНЫХ ВРЕМЕННЫХ РЯДОВ

Доленко Сергей Анатольевич, НИИ ядерной физики имени Д.В.Скобельцына МГУ

имени М.В.Ломоносова Ефиторов Александр Олегович,

Национальный исследовательский ядерный университет МИФИ

В работе рассмотрены три подхода к нейросетевой

сегментации многомерных временных рядов (МВР) – на

основе классификации, кластеризации и с учётом

соотношения порядка между примерами, и разработаны

методики их применения. Эффективность разработанных

методик продемонстрирована на нескольких эталонных

задачах, доступных по сети Интернет.

Показано, что в случае наличия априорной экспертной

разметки МВР наиболее эффективным является подход,

основанный на решении задачи классификации (обучение с

учителем). При этом погружение временного ряда является

необходимым; если количество имеющихся данных

позволяет – следует использовать полное (сплошное)

погружение.

Ориентировочно оценить оптимальное с

математической точки зрения количество кластеров

позволяют математические критерии оценки качества

кластеризации. Для принятия решения о выборе

оптимальной сегментации МВР, соответствующей

различным квазистационарным состояниям исследуемой

системы, следует использовать (в порядке убывания

предпочтения): а) оценку сегментации экспертом, б)

сравнение полученной кластеризации с априорной

классификацией на известном участке МВР и в) оценку

контрастности полученного разбиения на кластеры с точки

зрения средних значений исходных признаков и их

физического смысла. Для количественной оценки в пп. б) и в)

авторами введены специальные индексы.

Данная работа выполнена при поддержке РНФ, проект

№ 15-11-30014.

АССОЦИАТИВНАЯ СПАЙКОВАЯ НЕЙРОННАЯ СЕТЬ

ДЛЯ ОБРАБОТКИ ВИДЕОДАННЫХ

Борисов Вадим Владимирович, Чандер Арсентий Петрович,

Филиал ФГБОУ ВПО «НИУ МЭИ» в г. Смоленске

Рассматриваются актуальные задачи: непрерывного

получения потока видеоданных с датчиков; выделения

изображений движущихся объектов; распознавания и

определения их характеристик; постоянного слежения за

ними с учетом возможных искажений входных сигналов.

Для решения задачи предлагается новая

разновидность ассоциативной спайковой нейронной сети, а

также ориентированные на ее особенности способы:

кодирования входных и выходных данных (с

использованием осцилляций сигналов); формирования

(задания и определения) ассоциаций между изображениями

движущихся объектов; коррекции/восстановления

зашумленных/искаженных изображений; обучения сети.

Работа выполнена в рамках базовой части

государственного задания Минобрнауки России № 2014/123

на выполнение государственных работ в сфере научной

деятельности, проект № 2493.

ТЕОРЕТИКО-ЭКСПЕРИМЕНТАЛЬНОЕ ОПРЕДЕЛЕНИЕ

ТОЧНОСТИ ФУНКЦИОНИРОВАНИЯ ИСКУССТВЕННЫХ

НЕЙРОННЫХ СЕТЕЙ НА ОСНОВЕ МЕМРИСТОРОВ

Данилин Сергей Николаевич, Щаников Сергей Андреевич,

Муромский институт (филиал) федерального государственного бюджетного образовательного учреждения высшего образования «Владимирский государственный университет имени Александра

Григорьевича и Николая Григорьевича Столетовых»

Новым подходом к реализации вычислительных

устройств с нейросетевой архитектурой или работающих в

нейросетевом логическом базисе (искусственных нейронных

сетей - ИНС) является применение компонентов на основе

мемристоров. Исследования показывают, что использование

мемристоров в качестве синаптических связей ИНС позволит

значительно повысить быстродействие и снизить

энергозатраты современных высокопроизводительных

нейроморфных ЭВМ. Одной из актуальных задач в данном

научном направлении является разработка методов и

алгоритмов определения точности функционирования ИНС

на основе мемристоров (ИНСМ).

Отсутствие априорной информации о параметрах

каждого из нейронов до окончания процесса обучения,

имеющего бесконечное множество результатов, практически

исключает определение показателей качества работы

необученной ИНСМ заданной конфигурации с достаточной

для практики точностью аналитическими методами. В работе

приведен анализ возможностей теоретико-

экспериментального определения точности ИНСМ. Данный

подход объединяет возможности теоретического и

экспериментального определения точности работы, анализа

и синтеза функциональных допусков сложных

информационных систем вообще и с нейросетевой

архитектурой в частности.

Работа выполнена при поддержке гранта РФФИ №15-

07-08330.

МЕТОДИКИ ПРИМЕНЕНИЯ АЛГОРИТМА

АДАПТИВНОГО ПОСТРОЕНИЯ ИЕРАРХИЧЕСКИХ

НЕЙРОСЕТЕВЫХ КЛАССИФИКАТОРОВ

Светлов Всеволод Александрович, Доленко Сергей Анатольевич,

НИИ ядерной физики имени Д.В. Скобельцына МГУ имени М.В. Ломоносова

Ранее при участии авторов был разработан и

программно реализован алгоритм адаптивного построения

иерархических нейросетевых классификаторов. В нем

решение задач классификации основано на применении

персептрона с небольшим количеством нейронов в

единственном скрытом слое. После периода начальной

тренировки производится анализ ответов персептрона на

примеры разных классов, и модификация желаемых ответов

для тех классов, для которых сеть устойчиво указывает на

принадлежность к другому классу. Многократное

применение такой процедуры приводит к формированию

небольшого количества групп классов, распознаваемых с

высокой эффективностью. На следующих уровнях иерархии

алгоритм может быть применен рекурсивно для каждой из

полученных групп. В докладе описываются методики

применения описанного алгоритма в рамках двух подходов –

для решения задач классификации и для решения задач

кластеризации. Разработанные методики тестируются на

модельных и эталонных задачах.

При решении задач классификации первоначальное

количество классов равно их полному количеству. Основные

различия методик заключаются в критериях принятия

решения о слиянии классов, а также в том, разрешено ли

попадание одного класса одновременно в две ветви

иерархической структуры.

При решении задач кластеризации основные различия

методик заключаются в способах инициализации классов.

При малом количестве примеров каждому из них ставится в

соответствие свой начальный класс. При большом

количестве примеров обучение вначале происходит на

небольшой случайной выборке, постепенно расширяемой в

процессе обучения.

Данная работа выполнена при поддержке РФФИ,

проект № 15-07-08975.

СТРУКТУРА И СВОЙСТВА АДАПТИВНОЙ K-WTA

НЕЙРОННОЙ СЕТИ НА ОСНОВЕ МОДЕЛИ

ГИСТЕРЕЗИСНОГО МИКРОАНСАМБЛЯ

Простов Юрий Сергеевич, Тюменцев Юрий Владимирович,

Московский авиационный институт (национальный исследовательский университет)

Одна из наиболее актуальных прикладных проблем,

стоящих сегодня перед научно-техническим сообществом,

заключается в совершенствовании интеллектуальных систем

управления и поддержки принятия решений. В частности,

важнейшей задачей в этом направлении является развитие

подходов, обеспечивающих адаптивность таких систем, т.е.

способность автономно перестраиваться под конкретные

условия функционирования в обстановке многочисленных

неопределённостей. На данный момент ни в рамках

нейросетевого подхода, ни других подходов, данная задача

не решена в полной мере.

В контексте рассматриваемой проблемы авторами

ранее была предложена модель гистерезисного

микроансамбля (сильно взаимосвязанное объединение

нейронов), обладающее рядом интересных временных

свойств. В данной работе предлагается развитие

предложенного направления, заключающееся в выработке

усовершенствованной структуры микроансамбля и

нейронной сети в целом, результатом которого является

модель адаптивной k-WTA (Winner-Take-All) нейронной сети.

При этом под адаптивностью понимается влияние на

результат функционирования сети контекста распознавания,

а также модулирующей вставочной сети. Первое заключается

в использовании нисходящих связей (контекста),

обеспечивающих дополнительное возбуждение для части

нейронов, что очевидным образом влияет на процесс

конкуренции. Задача же модулирующей вставочной сети

заключается в изменении характера самого процесса

конкуренции – в первую очередь это касается количества

победителей и скорости отсева проигравших элементов.

Секция 3: Обработка сигналов и

изображений

СИСТЕМА СБОРА И ОБРАБОТКИ И ОТОБРАЖЕНИЯ

ИНФОРМАЦИИ В РЕАЛЬНОМ МАСШТАБЕ ВРЕМЕНИ

Тесленко Евгений Алексеевич, Военная академия РВСН имени Петра Великого

Основные задачи, решаемые рассматриваемой

системой: накопление в реальном масштабе времени

измерительной информации (ИИ) различных видов

(траекторной информации, радиотелеметрической

информации и др.) на ПЭВМ для дальнейшего

послесеансного анализа; обработка ИИ в реальном масштабе

времени с получением обобщённых характеристик

(совместная обработка), предназначенных для различных

категорий пользователей, характеризующих поведение

объектов испытаний, средств измерений и обработки;

оперативный прогноз; контроль состояния работы

измерительных средств, формирование и выдача на них

целеуказаний; выработка рекомендаций для лиц

принимающих решения по оптимизации хода эксперимента

путем управления объектами испытаний, средствами

измерений и обработки; представление обобщённой

информации о ходе эксперимента любым удалённым

пользователям в соответствии с их полномочиями.

РАЗРАБОТКА СИСТЕМЫ МОДЕЛИРОВАНИЯ

ФУНКЦИОНИРОВАНИЯ ОБЪЕКТОВ ИСПЫТАНИЙ НА

ОСНОВЕ ТЕХНОЛОГИЙ ВИЗУАЛИЗАЦИИ

Егорцева Мария Владимировна, Потюпкин Александр Юрьевич,

Военная академия РВСН имени Петра Великого

Рассматривается задача анализа результатов

измерений информации о состоянии сложных технических

объектов в условиях действия возмущающих факторов,

приводящих к пропаданию измерительной информации. В

связи с этим задачами анализа становятся решение

неккоректной и обратной задачи. Решение задачи

предполагает её реализацию путем привлечения

дополнительной информации. В качестве источника

дополнительной информации предлагается использовать

результаты визуального моделирования.

АЛГОРИТМЫ СЕГМЕНТАЦИИ ЦВЕТНЫХ

ИЗОБРАЖЕНИЙ

Мирзаев Номаз Мирзаевич, Центр разработки программных продуктов и

аппаратно-программных комплексов при ТУИТ Салиев Эргаш Алибекович,

Тавбоев Сирожиддин Ахбутаевич, Джизакский политехнический институт

Сегментация изображений является одной из

ключевых задач предварительной обработки изображений. В

настоящее время существует большое количество

алгоритмов сегментации полутоновых изображений. Однако

к проблеме сегментации цветных изображений, содержащих

большое количество информации об объектах сцены,

уделено значительно меньше внимание. Таким образом,

рассмотренные в данном докладе вопросы разработки и

исследования алгоритмов сегментации цветных

изображений являются актуальными.

Целью работы является разработка алгоритмов

сегментации цветных цифровых изображений. Основная

идея предлагаемого подхода заключается в формировании

подмножеств сильносвязанных пикселов, определяющих

однородные области в пространстве характерных признаков

рассматриваемого изображения.

Задание алгоритмов сегментации цветных

изображений состоит из следующих этапов: 1)

формирование пространства характерных признаков; 2)

определение сегментов изображений. Для практического

использования и исследования эффективности

рассмотренных алгоритмов разработаны функциональные

схемы и соответствующие программные модули.

Программная реализация разработанных алгоритмов

осуществлена в среде Delphi. Результаты проведенных

вычислительных экспериментов показали работоспособность

и высокую точность предлагаемых алгоритмов при решении

задачи выделения головы человека на фотографии.

ПРОБЛЕМА ОБРАБОТКИ И АНАЛИЗА «БОЛЬШИХ

ДАННЫХ»

Галаев Сергей Алексеевич, Военная академия РВСН имени Петра Великого

Исследуется проблема обработки и анализа огромных

объемов разнородной информации. В условиях

неопределенности принятия решения применяется метод

регуляризации задачи, то есть привлечения дополнительной

информации об искомом решении. Однако, при наличии

большого количества источников разнородной

дополнительной информации, создается информационная

избыточность, объем информации становится критическим. В

условиях многовариантности исхода велика вероятность

принять неверное решение. Существующие современные

технологии обработки и анализа информации, например, Big

Data, не позволяют ответить на вопрос каким образом

осуществить выбор дополнительных сведений, какова при

этом будет полнота и достоверность привлекаемой

информации.

Решение проблемы видится в разработке способов,

методов, алгоритмов, созданных на основе положений

математической информатики и теории радикалов,

позволяющих осуществлять «умный» выбор источников

информации и построение технологий ее обработки и

анализа. Таким образом, налицо проблема обработки

«больших данных», заключающаяся в интеллектуальном

выборе источников разнородной дополнительной

информации и построении технологии обработки и анализа,

обеспечивающей принятие решения с наилучшим

показателем эффективности.

ПРИМЕНЕНИЕ ИСКУССТВЕННЫХ НЕЙРОННЫХ

СЕТЕЙ ДЛЯ ОЦЕНКИ КАЧЕСТВА ОБРАБОТКИ

СИГНАЛОВ ТЕХНИЧЕСКИМИ СРЕДСТВАМИ НА

ОСНОВЕ МЕМРИСТОРОВ

Данилин Сергей Николаевич, Щаников Сергей Андреевич,

Муромский институт (филиал) федерального государственного бюджетного образовательного учреждения высшего образования «Владимирский

государственный университет имени Александра Григорьевича и Николая Григорьевича Столетовых»

Основные преимущества (высокое быстродействие,

низкие энергозатраты и др.) современных технических

средств (высокопроизводительных вычислительных систем,

микросхем памяти, датчиков и т.д.) на основе мемристоров

(ТСМ) обеспечиваются за счет обработки информации в

аналоговом виде. Информация в ТСМ может быть задана

различными параметрами аналоговых сигналов – частотой,

фазой, разностью фаз, поэтому актуальной задачей в

рассматриваемой области является разработка методов и

алгоритмов оценки погрешностей значений названных

параметров для организации контроля качества её

обработки.

Оценка параметров аналоговых сигналов связана с

реализацией ресурсоемких алгоритмов, основанных на

статистической теории радиотехнических систем, что

накладывает дополнительные ограничения на точность,

быстродействие и стоимость программно-аппаратной

реализации ТСМ. В работе предложен подход к ТК точности

обработки информации в ТСМ, основанный на применении

нейросетевых алгоритмов распознавания сигналов.

Известные преимущества искусственных нейронных сетей

позволяют организовать ТК в режиме «соответствует/не

соответствует ТУ» на основе выборки тестового выходного

сигнала без разделения процесса на подзадачи, связанные с

выделением значения конкретного параметра из набора для

сигналов сложной формы.

Работа выполнена при поддержке гранта РФФИ №15-

07-08330.

РАСПОЗНАВАНИЕ СЛОЖНЫХ ОБЪЕКТОВ

ИЗБИРАТЕЛЬНЫМИ НЕЙРОННЫМИ СЕТЯМИ

Мазуров Михаил Ефимович, Российский Экономический Университет им. Г.В.

Плеханова

Разработаны избирательные нейронные сети,

позволяющие реализовать эффективное распознавание

большого количества сложных объектов на основе

избирательных нейронов и нейронных сетей перцептронного

типа. Задачи распознавания значительного объема данных

практически не реализуемы нейронными сетями на основе

нейрона МакКаллока-Питса. Это связано с техническими

трудностями, значительным объемом вычислений, а также с

неустойчивостью и ненадежностью работы больших

нейронных сетей на основе этих нейронов. В связи с этим

были разработаны избирательные нейроны и нейронные

сети типа перцептрона в значительно большей степени

адекватные реальным биологическим нейронам и

нейронным сетям. Это достигается благодаря

использованию кластеризации входных каналов связи

вместо их весового взвешивания. Создаваемые кластеры

настраиваются на характеристические паттерны входных

объектов. Как установлено в последнее время в

экспериментальных исследованиях, такая специфическая

настройка является фундаментальным свойством

дендритной системы каналов связи, идущих от входов

нейрона к его телу.

На основе избирательных нейронных сетей был

реализован ряд задач распознавания, одна из которых была

распознавание художественных произведений. В качестве

входной информации используется информация,

поступающая с экрана телевизионной трубки. В качестве

объекта распознавания используется художественное

произведение, представляющее известные стихотворные

тексты русских писателей и поэтов, состоящие из 4-х

куплетов, каждый куплет состоит их 4-х строк, каждая строка

состоит из 2-х слов или 2-х отдельных групп, на которые

разбита строка. Каждое слово или группа включает 8-10 букв.

При исследовании разработанной нейронной сети в

вычислительном эксперименте были получены следующие

результаты: 1. Распознавание стихотворения по целому

тексту; 2. Распознавание стихотворения по одному

четверостишию; 3. Распознавание стихотворения по одной

строке; 4. Распознавание стихотворения по одному слову; 5.

Программа выдает сообщение о том, что введенное

стихотворение отсутствует в базе. Разработанная нейронная

сеть обладает некоторыми свойствами поведения живого

человека. Были реализованы и другие сложные задачи

распознавания: 1. Распознавание автомобильных номеров;

2. Распознавание электрокардиограмм; 3. Распознавание

полутоновых изображений; и другие задачи.

ПОИСК СОБЫТИЙ В ВИДЕО

Никитин Илья Константинович, Московский авиационный институт (национальный

исследовательский университет)

В несколько последних десятилетий человечество

создало большое число видео материалов. По данным

компании «ТНС Гэллап Медиа», в 2012, просмотр видео

занимал около 10% от общего времени проведенного в

Интернете и был вторым по популярности видом

деятельности после социальных сетей. Количество

просмотров видео за 2013 год выросло с 106 миллиардов до

118 миллиардов. Число уникальных посетителей видео-

ресурсов в июле 2013 года составило 59,4 миллионов.

Каждый пользователь просмотрел в среднем 156 видео за

месяц. Среднее время, проведенное за просмотром видео в

месяц составило 17 часов. По прогнозам аналитиков эта

цифра может превышать 30 часов в месяц в 2015 году. И это

данные доступные только в открытых источниках. Сложно

сосчитать суммарный объем материала, который по тем или

иным причинам не стал достоянием общественности. К

сожалению, большая часть этого материала так и остается

данными, из которых не представляется возможным

выделить какую либо полезную информацию.

В своем докладе мы рассматриваем простейшие

способы поиска и навигации по видео. Вводится понятие

элементарного события в видео и осуществляется выделение

таких событий из последовательности изображений. На

основе потока кадров строится график характеристик кадров

в зависимости от времени. На таком графике ищутся точки, в

окрестности которых изменение значения функции

характеристик превышает некоторый порог. Порог

вычисляется динамически. Таким образом задача поиска

событий в видео сводится к задаче обнаружения разладок

временных рядов.

Однако предметная область решаемой задачи

накладывает некоторые ограничения. Мы считаем, что

видео-ряд потенциально бесконечен. Потому все

используемые алгоритмы применяются совместно с методом

«скользящего окна».

ВЫДЕЛЕНИЕ РЕПРЕЗЕНТАТИВНЫХ ПРИЗНАКОВ ПРИ

СРАВНЕНИИ ДВУХ ГРАФИКОВ ФУНКЦИИ

Раджабов Собиржон Сатторович, Центр разработки программных продуктов и

аппаратно-программных комплексов при ТУИТ Мирзаева Сайёра Номазовна,

Ташкентский филиал МГУ им. М.В. Ломоносова

В системах диагностики и принятия решений наряду с

такими графическими информациями, как рисунки и

фотографии, достаточно широко используются информации,

заданные в виде графиков (кривых). Подобные информации

дают не только наглядное представление о состоянии

наблюдаемого объекта, но во многих случаях являются

единственно возможным источником информации о

динамических характеристик процессов, протекающих в этих

объектах.

Целью данного доклада заключается в построении

алгоритмов выделения признаков при сравнении двух

экспрементальных графиков. В докладе предложен

статистический подход, основанный на анализе

изображений экспрементальных графиков. На базе этого

подхода предложена модель алгоритмов формирования

репрезентативных признаков, характеризующих каждый из

экспрементальных графиков. Основная идея предлагаемых

алгоритмов состоит в формировании набора статистических

признаков. Эти алгоритмы основаны на предварительной

обработке и выделении сравнительно небольшого числа

характерных линий для различных экспериментальных

графиков. Для проверки работоспособности предложенной

модели проведены экспериментальные исследования,

связанные решением задачи сравнения различных

экспрементальных графиков по их изображениям.

РАЗРАБОТКА СИСТЕМЫ АНАЛИЗА ЗРИТЕЛЬНЫХ

ДВИЖЕНИЙ ЧЕЛОВЕКА ПРИ РАССМАТРИВАНИИ

ИЗОБРАЖЕНИЙ ДЛЯ ВЫЯВЛЕНИЯ ТИПОВЫХ

ОСОБЕННОСТЕЙ ОСМОТРА

Коростелёва Анастасия Николаевна, Мишулина Ольга Александровна,

Национальный исследовательский ядерный университет МИФИ

Сегодня системы, позволяющие анализировать

движения глаз, оказываются ценными для изучения

траекторий осмотра изображений. Такого рода исследования

могут являться возможным ключом к объективной оценке

когнитивных процессов человека. Анализ движения глаз при

рассматривании изображений включает в себя следующие

аспекты: когнитивный, биологический и технический. Этими

научными направлениями занимаются: Б.М. Величковский

(Институт когнитивных исследований РНЦ «Курчатовский

институт»), Л.Н. Подладчикова (НИИ нейрокибернетики им.

А.Б. Когана Южного федерального университета (Россия,

Ростов-на-Дону)).

В настоящее время требуется классифицировать новые

паттерны зрительных движений человека при

рассматривании изображений в интересах изучения

когнитивных функций мозга. Для этого необходима система,

способная разделить любую реализацию айтрека на

заданные типы сегментов зрительных движений.

Для решения этой задачи требовалось выявить

типовые особенности зрительных движений человека на

основе анализа располагаемого набора экспериментальных

данных и описать полученные паттерны в терминах

динамических характеристик и их статистической

вариабельности. Тем самым задать типы сегментов, которые

необходимо будет получить программно. Однако главная

теоретическая задача заключалась в поиске таких

информативных признаков для автоматической сегментации

айтрека, которые способны при сегментации выявить

паттерны зрительных движений.

МЕТОДЫ ОПРЕДЕЛЕНИЯ ЧАСТОТЫ

ДИСКРЕТИЗАЦИИ ВРЕМЕННЫХ РЯДОВ В СИСТЕМАХ

АВТОМАТИЗИРОВАННОГО МОНИТОРИНГА

НЕПРЕРЫВНЫХ ПРОЦЕССОВ

Проскуряков Александр Юрьевич, Белов Алексей Анатольевич,

Муромский институт (филиал) федерального государственного бюджетного образовательного учреждения высшего образования «Владимирский государственный университет имени Александра

Григорьевича и Николая Григорьевича Столетовых»

В работе рассматривается разработка и исследование

методов оценивания периода временного ряда дискретного

представления непрерывных функций – непрерывных

сигналов в телекоммуникационных системах мониторинга.

Исследован метод определения верхней частоты

спектральной функции непрерывного процесса, аппроксими-

рованного многочленом Лагранжа с последующим

преобразованием Фурье. Также исследован и разработан

метод определения верхней частоты спектра табличной

функции отсчетов временного ряда с последующим

вычислением ДПФ на конечном интервале.

По результатам исследований представлены два

метода оценивания максимального периода временного

ряда, отображающего функцию концентраций выбросов M(t)

мг/м3 в дискретном времени.

ВЫДЕЛЕНИЕ ХАРАКТЕРНЫХ ПРИЗНАКОВ ПРИ

РАСПОЗНАВАНИИ РУКОПИСНЫХ ТЕКСТОВ

Мирзаев Номаз Мирзаевич, Центр разработки программных продуктов и

аппаратно-программных комплексов при ТУИТ Салиев Эргаш Алибекович,

Джизакский политехнический институт

Одно из перспективных и быстро развивающихся

направлений информационных технологий связано с

задачами распознавания текстовых документов, в частности,

распознавания рукописных текстов. Методы и алгоритмы

решения этих задач широко используются в различных

системах контроля и управления. Анализ литературных

источников в области распознавания рукописных текстов

показывает, что существующее методы анализа рукописных

текстов при выделении характерных признаков не могут

учитывать специфические особенности различных почерков.

Целью данного доклада является построение нечетких

алгоритмов выделения характерных признаков при

распознавании рукописных символов по изображениям

текстовых документов. При этом используется эвристический

подход, основанный на анализе формы рукописных

символов. На базе этого подхода предложены алгоритмы

выделения признаков рукописных символов на базе теории

нечетких множеств. Задание этих алгоритмов включает

следующие основные этапы: 1) определение контурных

линий на полутоновом изображении рукописных символов

на основе концепции нечетких множеств; 2) определение

характерных признаков на основе анализа контурного

изображения рукописных символов; 3) формирование

подмножеств сильносвязанных признаков изображений

рукописных символов; 4) определение репрезентативных

признаков в каждом подмножестве; 5) выделение

предпочтительных признаков.

Результаты проведённых экспериментальных

исследований при решении задачи оценивания контрольных

(письменных) работ студентов по изображениям

выполненных тестовых заданий показали эффективность

предложенных алгоритмов. Следует отметить, что набор

признаков, полученный на основе предложенных

алгоритмов, позволяет достаточно точно решить задачу

распознавания рукописных символов по изображениям.

Секция 4: Нейронные сети в

технических системах

ОБРАБОТКА ДАННЫХ МЕТОДОМ ТРЕУГОЛЬНЫХ

ПРИБЛИЖЕНИЙ

Симакина Александра Андреевна, Суднева Анастасия Игоревна,

Тархов Дмитрий Альбертович, Санкт-Петербургский государственный

политехнический университет

В работе предлагается новый метод построения RBF-

сети или персептрона с одним скрытым слоем по

зашумлённым данным. Полученную нейронную сеть можно

использовать для последующего дообучения [1]. Метод

основан на приближении выборки суммой функций,

графиками которых являются равнобедренные треугольники

[2]. Для приближения каждой такой функции гауссианом или

парой сигмоид используется заранее полученное

оптимальное приближение стандартной треугольной

функции.

Рассмотрены четыре различных алгоритма построения

треугольника и по результатам вычислительных

экспериментов выбран оптимальный. Так же был

произведен анализ случая, в котором треугольник не являлся

равнобедренным.

Список литературы

1. Тархов Д.А. Нейросетевые модели и алгоритмы. -М.:

Радиотехника, 2014. – 348 с.

2. Тархов Д.А., Симакина А.А., Суднева А.И. Обработка

данных методом треугольных приближений // Сборник

материалов Всероссийской молодежной научно-

практической конференции. - Уфа, 2015. С. 154-157.

ПОВЫШЕНИЕ БЫСТРОДЕЙСТВИЯ НЕЙРО-НЕЧЕТКИХ

АЛГОРИТМОВ ОБНАРУЖЕНИЯ ОТКАЗОВ СИСТЕМ

АВИАЦИОННОГО ГТД В БОРТОВЫХ УСЛОВИЯХ

Жернаков Сергей Владимирович, Гильманшин Артур Тагирович,

Уфимский государственный авиационный технический университет

В работе представлены подходы к повышению

быстродействия бортовых алгоритмов обнаружения и

классификации отказов систем авиационных газотурбинных

двигателей, а также алгоритмов математического

моделирования последних. Данная тема является

перспективной в связи с тем, что конструкция авиационных

двигательных установок непрерывно усложняется,

повышаются значения температур и давлений в рабочем

процессе двигателя, поэтому важно снижать время и

повышать точность обнаружения отказа для своевременного

принятия мер и предотвращения разрушения двигателя.

Для решения поставленной задачи в работе

предлагается как оптимизация структуры алгоритмов,

основанных на базе нечеткой логики и искусственных

нейронных сетей, так и применение современных

быстродействующих цифровых микросхем для построения

аппаратной части вычислителя, таких как программируемые

логические интегральные схемы (ПЛИС) фирмы Xilinx и

цифровые сигнальные процессоры фирмы Texas Instruments.

Также в работе представлен процесс проектирования и

оптимизации нейро-нечетких алгоритмов с использованием

среды MATLAB фирмы Mathworks, начиная от формирования

структурной схемы алгоритмы до создания программного

кода либо конфигурации ПЛИС.

К ОЦЕНКЕ ФУНКЦИОНАЛЬНОГО СОСТОЯНИЯ

ОБЪЕКТОВ РКТ В УСЛОВИЯХ РАЗЛИЧНОГО

КАЧЕСТВА ИЗМЕРИТЕЛЬНОЙ ИНФОРМАЦИИ

Русаков Константин Дмитриевич, Военная академия РВСН имени Петра Великого

В статье обозначена актуальная задача оценки

функционального состояния объекта РКТ, имеющего

интеллектуализированную систему управления. Рассмотрены

возможности нейронных сетей для оценки функционального

состояния в условиях различного качества измерительной

информации.

ПРИМЕНЕНИЕ НЕЙРОННЫХ СЕТЕЙ В СИСТЕМЕ

ОБНАРУЖЕНИЯ АТАК НА ПРИМЕРЕ БАЗЫ ДАННЫХ

ADFA-LD

Нгуен Виет Хунг, ГТУ им. Ле Куй Дона

В связи с повсеместным внедрением информационных

технологий и компьютерных систем актуальными становятся

задачи защиты информации. В современном комплексе

средств защиты компьютерных систем важную роль

начинают играть системы обнаружения атак (intrusion

detection systems – IDS). В настоящее время специалистами

по компьютерной безопасности большое внимание

уделяется применению методов интеллектуального анализа

данных. Для реализация интеллектуальных методов на

этапах их изучения и тестирования требуется база данных

атак. Большинство работ в этой области основаны на уже

устаревшей базе данных атак KDD CUP 99. Во многих

исследованиях уже показано что, база данных KDD CUP 99

больше не представляет соответствующую архитектуру или

современные протоколы атаки. В последнее время, в

Академии Сил Обороны Австралии была построена новая

база данных атак ADFA-LD. Она состоит из тысяч следов

системных вызовов, собранных в современном локальном

сервере Linux при испытывании шести типов современных

кибератак (Hydra–FTP, Hydra-SSH, Добавление нового

суперпользователя, Java-Meterpreter, Linux Meterpreter и

C100 Webshell).

В данной работе представлен нейросетевый алгоритм

для обнаружения всех видов атак. На этапе предварительной

обработки данных, был использован частотный алгоритм для

стандартизации всех векторов входов, и алгоритм главного

компонента для сохранения размерности входных векторов.

Результаты экпериментов показали, что при одиноковой

точности обнаружения, число случаев ложной тревоги при

использовании нейросетевого алгоритма меньше, чем у

других исследованных методов.

СПОСОБ МОДЕЛИРОВАНИЯ СЛОЖНОЙ

ТЕХНИЧЕСКОЙ СИСТЕМЫ

Мисник Антон Евгеньевич, ГУ ВПО «Белорусско-Российский университет», г.

Могилев, Республика Беларусь Борисов Вадим Владимирович,

Филиал ФГБОУ ВПО «НИУ МЭИ» в г.Смоленске

Одним из способов решения проблемы

моделирования сложной технической системы является

декомпозиция такой системы на сравнительно простые

компоненты и их исследование с учётом их взаимодействия.

Предложен способ, при котором моделирование

системы разбивается на следующие этапы: сбор информации

о системе, выделение элементов (подсистем) сложной

системы, визуальное моделирование структуры системы

(формирование логической модели системы), имитационное

моделирование системы на основе систем уравнений

(формирование параметрической модели системы),

моделирование сложной системы на основе нейросетевых

моделей её элементов (формирование композиционной

нейросетевой модели), моделирование сложной системы с

помощью одной нейронной сети (формирование

нейросетевой модели-супервизора).

Для реализации всех этапов способа и построения

логической, параметрической и иерархической

композиционной нейросетевой моделей разработаны

соответствующие специализированные программные

модули. В результате использования предлагаемого способа

создаётся иерархическая композиционная нейросетевая

модель, предназначенная для моделирования, оценки

состояния и прогноза состояния технической системы в

реальном масштабе времени. Промежуточные этапы

моделирования служат для построения композиционной

нейросетевой модели, способной давать оперативный

прогноз о состоянии технической системы в реальном или

псевдореальном масштабе времени.

Секция 5: Обучаемые структуры в

психологии и медицине

КЛАСТЕРНЫЙ АНАЛИЗ ДАННЫХ

ВИДЕООКУЛОГРАФИИ

Мармалюк Павел Алексеевич, Шевченко Александр Андреевич,

МГППУ

Разработан метод кластерного анализа данных

видеоокулографии, основанный на применении метода

ядерной оценки плотности распределения точек фазовой

траекторий движения взгляда по плоскости стимула. В

качестве метрики сходства распределений используется

симметричная метрика, рассчитываемая по величинам

информационной дивергенции Кульбака-Лейблера.

Разработанный метод программно реализован в виде

приложения на языке программирования R с графическим

пользовательским интерфейсом, созданным с

использованием библиотеки Shiny. Раскрываются

возможности программного обеспечения для визуализации

результатов применения метода.

ДИАГНОСТИКА УРОВНЯ ЛЁТНОЙ ПОДГОТОВКИ ПО

ИНТЕГРАЛЬНЫМ ХАРАКТЕРИСТИКАМ ДВИЖЕНИЙ

ГЛАЗ ПИЛОТА ВО ВРЕМЯ РАБОТЫ НА

АВИАЦИОННЫХ ТРЕНАЖЁРАХ

Куравский Лев Семёнович, Беляева Ольга Борисовна,

Мармалюк Павел Алексеевич, МГППУ

Представлено описание новой концепции диагностики

уровня лётной подготовки экипажа вертолёта по результатам

работы на авиационных тренажёрах. Применяемый подход

основан на представлении движения взора пилота с

помощью марковского процесса с непрерывным временем.

Рассматриваются процедуры идентификации

прогнозирующей модели, оценки степени адекватности

модели наблюдениям и способы построения

классификатора, позволяющего количественно оценивать

близость испытуемых пилотов к эталонам, относящимся к

различным диагностируемым группам. Итоговый критерий

для оценки лётной квалификации по серии контрольных

упражнений опирается на интегральные количественные

диагностические показатели, определяемые с помощью

параметров идентифицированных моделей.

АНАЛИЗ ТЕСТОВ НА ОСНОВЕ ИСКУССТВЕННЫХ

НЕЙРОННЫХ СЕТЕЙ

Тарасов Сергей Борисович, МГППУ

Попова Валентина Григорьевна, РАНХиГС

В настоящее время весьма актуальными остаются

критерии отбора содержания тестовых заданий, по которым

возможно объективно оценить степень усвоения материала.

Использование этих критериев позволило бы существенно

улучшить контроль качества подготовки учащихся.

С помощью аппарата нейронных сетей предполагается

решить задачу автоматизации выбора перечня вопросов на

основании результатов ранее проведенных тестов и

определить дальнейшее развитие по пути полной

автоматизации разработки тестовых заданий.

МЕТОДИКА ИССЛЕДОВАНИЯ САМОПРЕЗЕНТАЦИИ И

ВЗАИМОДЕЙСТВИЯ РОССИЙСКИХ ПОДРОСТКОВ В

СОВРЕМЕННЫХ СОЦИАЛЬНЫХ СЕТЯХ

Верховская Екатерина Константиновна, Рубцова Ольга Витальевна,

Панфилова Анастасия Сергеевна, МГППУ

Современные Российские подростки растут в новую

цифровую эпоху, которая характеризуется наличием

развитых средств связи и новых возможностей социального

взаимодействия в так называемых социальных сетях,

обусловливающих специфику подросткового общения. С

каждым годом количество времени, ежедневно

проводимого подростками в социальных сетях,

увеличивается, в то время как возраст регистрации в

социальной сети становится все ниже. Как следствие, у

пользователей компьютерных сетей возникает целый ряд

разнообразных интересов, мотивов, целей, потребностей, а

также форм психологической и социальной активности,

которые в настоящее время недостаточно изучены.

Исследование особенностей социальных сетей как средства

самопрезентации и общения подростков представляет

интерес в социальном и психологическом планах в связи

пониманием роли нового способа социального

взаимодействия в развитии их личностных и социально-

ролевых характеристик. В задачи исследования входит

рассмотрение основных функций социальных сетей в жизни

современных подростков, анализ специфики

взаимодействия подростков в социальных сетях, а также

выявление связи между некоторыми личностными

характеристиками и особенностями самопрезентации и

общения подростков, включая восприятие ими различных

видов и форм самопрезентации других членов социальных

сетей.

Предлагаемая для этого автоматизированная

авторская методика предполагает считывание (с согласия

пользователей) данных со страницы пользователя в

социальной сети с использованием Api интерфейса

социальной сети, запись этих данных в исследовательскую

базу данных и осуществление контент анализа полученной

информации. В частности, сеть «В контакте» предлагает

довольно большой перечень показателей, отображающих

расширенную информацию с так называемой стены

пользователя: текстовые (комментарии о себе, цитаты,

сообщения для и от других пользователей и друзей),

графические (в т.ч. рисунки и фотографии с определённым

содержанием/сюжетом), параметры, относящиеся к аудио и

видеозаписям. В качестве единиц анализа рассматриваются:

количество записей на стене, тип поста (пост, копия, ответ,

предложение и т.п.), количество меток «мне нравится»,

характеристики изображения и текста основной записи,

общий объем и заполнение различных рублик текста,

количество в нём смысловых единиц, число строк (абзацев,

знаков), число слов, имеющих коннотации (в т.ч.

эмоционально-окрашенные) и др.

Обработка данных осуществляется на компьютере

путем группировки считанных данных. Программное

обеспечение обеспечивает классификацию и формирование

типологии самопрезентации личности в социальной сети и

особенностей взаимодействия подростка с другими

пользователями в виртуальном пространстве. Связь

полученной классификации с групповыми характеристиками

подросков, полученными в процессе проведения анкетного

опроса и тестирования подростков-пользователей

социальных сетей осуществляется с использованием методов

статистического анализа. Личностные характеристики

включают: уровень конфликтности, уровень тревожности,

уровень самооценки, акцентуации и др.

ВЫЯВЛЕНИЕ ЛИЧНОСТНЫХ ОСОБЕННОСТЕЙ

ПОДРОСТКОВ НА ОСНОВЕ СТАТИСТИЧЕСКОГО

АНАЛИЗА ИХ ПОВЕДЕНИЯ В ВИРТУАЛЬНОМ

ИГРОВОМ ПРОСТРАНСТВЕ

Дудников Григорий Дмитриевич, Рубцова Ольга Витальевна, Панфилова Анастасия Сергеевна,

Артеменков Сергей Львович МГППУ

Значительная часть повседневной жизни современной

молодежи разворачивается в виртуальном компьютерном, в

частности игровом, пространстве, связанном с различными

формами социальной и психологической активности.

Выражение в этом пространстве разнообразных интересов,

мотивов, целей, потребностей, а также типов группового

взаимодействия мало изучено в Российском науке. В связи с

этим актуальным представляется изучение влияния

личностных особенностей подростков и юношей («Я»-

концепции, наличия или отсутствия ролевого конфликта,

уровня потребности в ролевом переживании) на их

поведение в виртуальном игровом пространстве.

В исследовании проводится анализ поведения

подростков и юношей в виртуальном пространстве

популярной многопользовательской игры «Dota2». Эта игра

характеризуется большим количеством игровых персонажей

с существенно разными характеристиками, что позволяет

игрокам удовлетворить потребности в различных ролевых

переживаниях. На предмет выявления типичных стилей

ведения игровых матчей на разных этапах освоения игры, с

использованием ее API сервиса был проведен

статистический анализ порядка полутора сотен тысяч записей

показателей игровых матчей и выявлены характерные

паттерны игрового поведения и факторы, связанные с

выбором и сменой игровых персонажей и динамикой

изменения игровых показателей. На этой основе

осуществляется разработка модели, позволяющей

определить ряд личностных особенностей подростка по

истории его игровых матчей. С использованием данной

модели планируется реализовать методику и веб-сервис,

позволяющие получить вероятностную оценку наличия у

испытуемого ряда психологических особенностей на основе

истории результатов игровых матчей.

СИСТЕМА ПСИХОЛОГИЧЕСКОГО ТЕСТИРОВАНИЯ

РАБОЧЕЙ ПАМЯТИ ЧЕЛОВЕКА

Войтов Владимир Кузьмич, МГППУ

В МГППУ разработана вторая версия «Системы

психологического тестирования рабочей памяти человека». В

ней поддерживается 10 тестов. Это тесты: Visual MUT, n-Back

Matrices, Symmetry Span (Image и Matrices), Simple Span (Text,

Image, Matrices), Running Span (Images, Matrices), Reading

Spans. Система функционирует в Internet. Вызов системы

осуществляется по адресу: http://it-span.mgppu.ru/u3rem/ .

В тестах предлагаются для запоминания слова,

рисунки, таблицы с метками. При вычислении трудностей

заданий тестов и оценке способностей тестируемых

использовалась технология IRT (Item Response Theory). В

систему встроены средства контроля действий испытуемого.

Полученные данные заносятся в базу данных. Далее

системный администратор переносит требуемые данные в

файлы формата Excel. Ведутся работы по оптимизации

тестов. Каждый тест состоит из набора похожих подтестов. У

администратора Cистемы имеется возможность для каждого

теста настроить различные временные интервалы между

предъявляемыми стимулами и сложности подтестов. Для

некоторых тестов реализована возможность задания

параллельных серий стимулов, то есть испытуемый должен

параллельно выполнять несколько реализаций теста.

Проведено начальное тестирование нескольких групп

студентов. На основании полученных данных

устанавливаются оптимальные параметры для тестов.

СОВРЕМЕННЫЙ АНАЛИЗ ПРИМЕНЕНИЯ

НЕЙРОСЕТЕВОГО МЕТОДА В МЕДИЦИНЕ

Соломаха Анатолий Анатольевич, Горбаченко Владимир Иванович,

Пензенский государственный университет

Принципы нейросетевой технологии хорошо

воспринимаются клиническим мышлением врача.

Необходимо учесть и тенденцию удешевления

вычислительной техники на мировом рынке. Успехи

нейроматематики, нейроуправления, индустрии

производства нейрокомпьютеров значительно способствуют

развитию нейросетевого метода. Поэтому развитие

информационных технологий и вычислительных систем для

практического здравоохранения является одним из

приоритетных направлений Российской науки.

МЕХАНИЗМЫ ЗРИТЕЛЬНОГО ОПОЗНАНИЯ:

ПРОБЛЕМА ЭМПИРИЧЕСКОЙ ВЕРИФИКАЦИИ

Жегалло Александр Владимирович, Институт психологии РАН

Опознание визуального объекта может выполняться

двумя путями. Первый вариант – опознание по набору

признаков, второй – путем сравнения с целостным эталоном.

Оба варианта допускают техническую реализацию на уровне

нейросетевых моделей, в случае опознания по набору

признаков основная сложность состоит в выделении таковых

неформальным содержательным образом. Типичный

пример опознания по набору признаков – определение

растения по ключу в определителе; опознание по эталону в

том же случае будет заключаться в просмотре набора

цветных фотоизображений различных растений на предмет

сходства с опознаваемым. При отсутствии возможности

передачи визуального изображения, вербальное описание

набора признаков оказывается единственным вариантом

передачи собеседнику информации об опознаваемом

объекте.

В случае опознания по целостному эталону

необходимость вербального обозначения неочевидна. Если

рассматривать опознание по целостному эталону как

механизм, реализовавшийся путем оптимизации опознания

по набору признаков, то эталону естественным образом

будет соответствовать вербальное обозначение. Если же

предположить возможность непосредственного

формирования способа опознания по целостному эталону,

либо возможность закрепления данного механизма в

филогенезе, то необходимость наличия вербального

обозначения оказывается под вопросом.

Предлагаемый эмпирический метод проверки наличия

вербального обозначения и перцептивного эталона основан

на анализе эффективности различения изображений и

структуры ошибочных ответов при решении

дискриминационной АВХ-задачи. В случае наличия

вербальных обозначений максимум точности решения

задачи будет соответствовать границе, по разные стороны

которой используются разные обозначения. В случае

наличия перцептивного эталона будет наблюдаться

асимметрия ошибочных ответов Х=А и Х=В. Причина

асимметрии - наличие положительной обратной связи при

сопоставлении с эталоном. В таком случае чаще будет

ошибочно опознаваться объект, более похожий на эталон.

КОНЦЕПЦИЯ ДИАГНОСТИКИ ОПЕРАТОРОВ

СЛОЖНЫХ ТЕХНИЧЕСКИХ СИСТЕМ

Думин Павел Николаевич, МГППУ

Представлена концепция технологии тестирования

операторов сложных технических систем, позволяющая

повысить степень надежности оценок выполнения

контрольных упражнений, а так же автоматизировать часть

этапов диагностики. В основе технологии лежит

вероятностная модель, позволяющая при соответствующих

модификациях оценивать различные типы упражнений с

учетом ключевых характеристик. Выявлены типовые ошибки

и показатели модели, позволяющие оценить степень

выраженности совершенных оператором ошибок.

РЕЗУЛЬТАТЫ ЭКСПЕРИМЕНТАЛЬНОГО

ИССЛЕДОВАНИЯ АЛГОРИТМОВ РАСПОЗНАВАНИЯ

ОБРАЗОВ, ИСПОЛЬЗУЕМЫХ В ВИДЕООКУЛОГРАФИИ

Мармалюк Павел Алексеевич, Петров Павел Сергеевич,

МГППУ

Рассматриваются два популярных алгоритма

распознавания зрачка и инфракрасного блика, используемые

в видеоокулографии для определения направленности

взгляда человека. Алгоритмы основаны на таких методах

обработки изображений как сглаживание исходного

изображения медианным фильтром, поиск замкнутых

контуров в бинаризованном по порогу изображении глаза

методом связных компонент, детекция окружностей

методом Хафа, а также обнаружение центра зрачка по

градиенту яркости. Рассмотренные алгоритмы программно

реализованы и применены к распознаванию 800

изображений, полученных в различных контролируемых

лабораторных условиях. Приводятся результаты

статистического анализа данных, характеризующих

эффективность и скорость работы указанных алгоритмов.

РАСШИРЯЕМАЯ ИНФОРМАЦИОННО-

АНАЛИТИЧЕСКАЯ СИСТЕМА С ОТКРЫТЫМ

ИСХОДНЫМ КОДОМ ДЛЯ АНАЛИЗА ДАННЫХ

ВИДЕООКУЛОГРАФИИ

Мармалюк Павел Алексеевич, МГППУ

Жегалло Александр Владимирович, Институт психологии РАН

Юрьев Григорий Александрович, МГППУ

Представлена бесплатно распространяемая и

расширяемая информационно-аналитическая система с

открытым исходным кодом, предназначенная для анализа

данных видеоокулографии, а также краткий обзор

особенностей её программной реализации. На

концептуальном уровне описаны объекты ядра системы,

разделяемые на три основные группы: классы базовых

сущностей (эксперимент, испытуемый, испытание и т.д.),

классы данных, присваиваемых сущностям, и классы

операторов обработки данных. Рассмотрены основные

методы и функции ядра системы, которые решают задачи

загрузки данных в систему, их анализа (фильтрации,

сглаживания, детекции событий, оценки показателей

событий и прочие) и визуализации. Представлен макет

графического пользовательского интерфейса системы.

ПРЕДСКАЗАНИЕ УСПЕШНОСТИ И ВРЕМЕНИ

РЕШЕНИЯ АНАГРАММ ПО ДАННЫМ

ВИДЕООКУЛОГРАФИИ

Мармалюк Павел Алексеевич, Поляков Борислав Юрьевич,

МГППУ

Представлены результаты анализа данных

видеоокулографии, полученных при выполнении заданий по

решению анаграмм. В ходе анализа строились две

разновидности множественных регрессионных моделей:

линейная, предсказывающая время решения анаграммы и

логистическая, предсказывающая успешность решения и

возникновение инсайта в ходе решения. Построение

моделей частично автоматизировано на языке

программирования R с применением как функции stepAIC из

библиотеки MASS, которая упрощает модель пошаговой

процедурой, опираясь на значение критерия Акайке, так и

разработанной авторами функции, упрощающей модель

пошаговым удалением малоинформативных признаков (по

p-значению). Полученные модели проверены на

контрольных выборках для оценки обобщающей

способности и продемонстрировали возможность

прогнозирования целевых характеристик по показателям

глазодвигательной активности.

ПРИМЕНЕНИЕ МОДИФИЦИРОВАННОГО

МУРАВЬИНОГО АЛГОРИТМА К ЗАДАЧЕ

КЛАСТЕРИЗАЦИИ ПАЧЕК АКТИВНОСТИ

НЕЙРОНАЛЬНЫХ КУЛЬТУР

Эйдлин Александр Андреевич, Мишулина Ольга Александровна,

Национальный исследовательский ядерный университет МИФИ

Биологические эксперименты с нейрональными

культурами in vitro показывают, что даже в отсутствие

внешнего воздействия культура демонстрирует спонтанную

пачечную активность: одновременные импульсы

наблюдаются в разных областях культуры и фиксируются

разными электродами. Актуальной задачей исследований

является выявление повторяющихся пространственно-

временных паттернов спонтанной активности, что требует

решения задачи кластеризации. Существующие разработки

опираются на иерархические алгоритмы, в которых

построение кластеров осуществляется путём поэтапного

группирования векторов данных.

Задача кластеризации может рассматриваться как

трудноразрешимая оптимизационная задача. В связи с этим

целесообразным является применение для её решения

методов роевого интеллекта. В работе рассматривается

подход к решению задачи кластеризации пачек активности,

основанный на существующем алгоритме муравьиных

колоний с ограничениями (Constrained Ant Colony

Optimization). Предлагается ряд модификаций алгоритма,

направленных на повышение качества кластеризации и

улучшение сходимости.

Секция 6: Биометрические системы

ВЫДЕЛЕНИЕ ХАРАКТЕРНЫХ ПРИЗНАКОВ

ИЗОБРАЖЕНИЙ ЛИЦА В ЗАДАЧАХ РАЗПОЗНАВАНИЯ

ЛИЧНОСТИ

Мирзаев Номаз Мирзаевич, Раджабов Собиржон Сатторович, Жумаев Турдали Саминжонович,

Центр разработки программных продуктов и аппаратно-программных комплексов при ТУИТ

Одной из перспективных и быстро развивающихся

биометрических технологий является технология

идентификации личности по изображению лица. Несмотря

на это, вопросы разработки и применения алгоритмов

идентификации личности по изображению лица

исследованы недостаточно. Целью данного доклада является

формирование характерных признаков изображений лица

при распознавании личности. При этом используются

различные статистические характеристики для каждого

фрагмента исходного изображения.

Рассмотрим множество допустимых изображений лиц,

которые состоят из ℓ непересекающихся подмножеств

(классов). Задача заключается в построении алгоритма,

позволяющего выделить такие характеристики исходного

изображения, которые могут обеспечить разделение

рассматриваемого множества на ℓ классов с минимальной

ошибкой. Алгоритм решения задачи выделения характерных

признаков изображений лица состоит из четырёх этапов: 1)

формирование базовых фрагментов исходного изображения;

2) определение различных статистических характеристик для

каждого фрагмента исходного изображения; 3) выделение

подмножеств характерных сильносвязанных признаков; 4)

определение репрезентативных признаков. Для

практического использования рассмотренного алгоритма

разработаны программы распознавания на языке Delphi.

Работоспособность этих программ проверена при решении

задач выделения признаков изображений лица.

ВЫДЕЛЕНИЕ ПРИЗНАКОВ ИЗОБРАЖЕНИЯ ПОДПИСИ

Мирзаев Олимджан Номазович, Раджабов Собиржон Сатторович,

Центр разработки программных продуктов и аппаратно-программных комплексов при ТУИТ

Мирзаева Сайёра Номазовна, Ташкентский филиал МГУ им. М.В. Ломоносова

Рассматриваются вопросы построения алгоритмов

выделения характерных признаков при идентификации

личности по изображениям подписи человека. При этом

используется подход, основанный на анализе формы кривых

начертаний в подписях. На базе этого подхода предложены

алгоритмы выделения характерных признаков подписи лица.

Задание этих алгоритмов включает следующие

основные этапы: формирование градиентных кривых на

основе анализа изображении подписи; выделение

гистограммных признаков на градиентном изображении

подписи; выделение подмножеств сильносвязанных

признаков; определение репрезентативных признаков в

каждом подмножестве сильносвязанных признаков;

определение предпочтительных признаков.

В целях проведения экспериментальных исследований

на основе предложенных алгоритмов выделения признаков

разработан комплекс программ. Проведенные

экспериментальные исследования при решении ряда

модельных задач идентификации личности показали

работоспособность предложенных алгоритмов. Следует

отметить, что рассмотренные алгоритмы отличаются

простотой реализации и быстродействием. Набор признаков,

получаемый при реализации алгоритма, позволяет

достаточно точно решить задачу идентификации личности.

ПРОБЛЕМА ИСПОЛЬЗОВАНИЯ СУЩЕСТВУЮЩИХ

ПОЧЕРКОВЕДЧЕСКИХ МЕТОДИК ДЛЯ ОРГАНИЗАЦИИ

ИДЕНТИФИКАЦИОННОГО ПОИСКА ИСПОЛНИТЕЛЯ

РУКОПИСИ

Никонец Денис Артурович, «ЗАО "Компания Информконтакт консалтинг»

Кулик Сергей Дмитриевич, Национальный исследовательский ядерный

университет МИФИ

Одной из актуальных, но не решенных пока задач в

криминалистике является разработка системы для

идентификационного поиска исполнителя рукописного

текста. В своей работе эксперты-почерковеды используют

хорошо апробированные на практике и прошедшие

специальную сертификацию различные почерковедческие

методики. В настоящее время, методика для

идентификационного поиска исполнителя рукописи пока не

создана. Есть несколько методик для верификации

исполнителя рукописного текста, в частности, разработанная

совместно специалистами МИФИ и ЭКЦ МВД России

методика вероятностно-статистической оценки совпадающих

частных признаков почерка в прописных буквах русского

алфавита.

В представленной работе изучается возможность

использовать существующую методику верификации

исполнителя рукописи для организации

идентификационного поиска исполнителя рукописного

текста, рассматриваются возникающие при этом проблемы и

возможные пути их решения, предлагаются варианты

модернизации существующих и разработки новых

почерковедческих методик.

АЛГОРИТМЫ АУТЕНТИФИКАЦИИ ЧЕЛОВЕКА ПО

КЛАВИАТУРНОМУ ПОЧЕРКУ

Фазылов Шавкат Хайруллаевич, Мирзаев Номаз Мирзаевич,

Мирзаев Олимджан Номазович, Центр разработки программных продуктов и

аппаратно-программных комплексов при ТУИТ

В последние годы более активно развиваются

биометрические технологии и расширяются сферы их

применения. В результате формировались новые

перспективные направления в области информационной

безопасности. Среди биометрических технологий особое

место занимает технология аутентификации человека по

клавиатурному почерку. Преимуществами этой технологии

является простота использования, отсутствие специальных

требований и высокая точность, относительно низкая

стоимость. Целью данного доклада является построение

алгоритмов аутентификации человека по клавиатурному

почерку. При этом используется подход, основанный на

взаимосвязанности признаков. На базе этого подхода

предложены модифицированные алгоритмы, основанные на

методе потенциальных функций.

Задание этих алгоритмов включает следующие

основные этапы: формирование признаков,

характеризующих индивидуальные особенности

клавиатурного почерка для каждого человека; выделение

подмножеств сильносвязанных признаков; формирование

набора репрезентативных признаков; определение модели

зависимости в каждом подмножестве сильносвязанных

признаков; выделение предпочтительных моделей

зависимости; определение функции различия между

почерками; определение функции близости между

почерками; вычисление оценки принадлежности к

определенному классу (человеку). В целях проверки

работоспособности предложенных алгоритмов разработан

комплекс программ аутентификации по клавиатурному

почерку. Проведенные экспериментальные исследования

показали работоспособность предложенных алгоритмов.

ЭФФЕКТИВНЫЙ АЛГОРИТМ АНАЛИЗА ДАННЫХ ДЛЯ

ПОЛНОТЕКСТОВОГО ПОИСКА

Кондаков Алексей Алексеевич, Кулик Сергей Дмитриевич,

Национальный исследовательский ядерный университет МИФИ

Работа посвящена исследованию средств для сбора и

анализа данных из различных источников информации. В

качестве источников информации могут быть использованы

различные текстовые документы, статьи, справочники и т.д. В

настоящее время различные информационные системы (ИС)

для сбора и анализа данных применяются практически во

всех сферах деятельности. Среди ИС специалисты выделяют

отдельный класс — автоматизированные фактографические

информационно-поисковые системы (АФИПС).

Принципиальное отличие АФИПС от автоматизированной

информационно-поисковой системы (АИПС) состоит в том,

что АФИПС в отличие от АИПС позволяют получать ответы на

фактографические запросы. Фактографические системы и, в

частности, АФИПС на конкретный запрос пользователя

выполняет фактографический поиск среди фактографических

данных и выдает конкретный ответ, а не отсылает

пользователя к другим источникам.

В настоящий момент ведется работа над системой для

анализа данных, применяемой для полнотекстового поиска.

Как и другие системы анализа и поиска данных,

разрабатываемая система работает с пользовательским

запросом. Запрос и текстовый массив классифицируются по

ключевым признакам, анализируются системой и в

результате полученных данных формируется

рекомендованный список (часть или части документа,

которые содержат информацию, удовлетворяющую

пользовательскому запросу с заданной точностью).

Механизм анализа данных и выделения рекомендованного

списка разрабатывается на базе нейронной сети.

Таким образом, разрабатываемая система, позволит

выделять из большого объема данных, только ту часть,

которая будет удовлетворять его потребностям. В связи с

этим специальная научная группа НИЯУ МИФИ занимается

разработкой фактографической системы для анализа данных,

основная задача которой, состоит в том, чтобы увеличить

эффективность поисковых алгоритмов и создать

эффективный инструмент для работы с большими объемами

фактографических данных. В результате проведенных

исследований получены важные результаты, начата

разработка системы, намечены планы дальнейших

исследований.

Секция 7: Бионика и робототехника

АНАЛОГОВАЯ РОБОТОТЕХНИКА: ПРОШЛОЕ ИЛИ

БУДУЩЕЕ?

Свертилов Никита Вячеславович, Московский государственный технический

университет имени Н.Э. Баумана

За последние несколько лет наука и техника шагнула

далеко вперед, создавая цифровые устройства для решения

задач в различных сферах робототехники. Однако, во многих

отраслях до сих пор используются, казалось бы, морально и

физически устаревшие аналоговые роботы.

При всех плюсах цифровых систем (малые масса-

габариты, сравнительно высокое быстродействие, малые

погрешности, возможность применения при большом

количестве каналов управления), они проигрывают

аналоговым в, пожалуй, самых важных показателях:

надежности и простоте управления - что особенно важно для

военной промышленности и при возникновении

чрезвычайных ситуаций. В докладе рассматриваются

современные подходы совершенствования аналоговых

робототехнических систем, таких как: частичная замена

аналоговых устройств цифровыми, а также использование

современных средств аналоговой электроники, в том числе

аналоговых нейронных цепей.

ТЕХНОЛОГИЯ ВИРТУАЛЬНОГО АССИСТЕНТА В

ИНФОРМАЦИОННО-ОБРАЗОВАТЕЛЬНОЙ СРЕДЕ

КАФЕДРЫ ТЕХНИЧЕСКОГО ВУЗА

Аристов Антон Олегович, МИСиС

В процессе организации учебного процесса

технического ВУЗа со стороны студентов возникает ряд

учебных и организационных вопросов к преподавателю.

Чаще всего вопросы являются однотипными, и ответ на них

может быть самостоятельно найден студентом при условии

краткого указания по работе с учебными материалами.

В докладе рассматривается технология виртуального

ассистента преподавателя, предназначенного для ответов на

вопросы студентов. Виртуальный ассистент включает в себя

визуальный интерфейс, базу знаний и подсистему обработки

ответов на вопросы. Диалог с виртуальным ассистентом

организуется в текстовом варианте на естественном языке. В

ответ на вопрос виртуальный ассистент даёт типовой ответ,

содержащийся в базе знаний. Ответ может содержать

текстовую, графическую информацию, а также гиперссылки.

В случае отсутствия подходящего ответа в базе знаний,

предполагается обучение виртуального ассистента и

наполнение базы знаний.

Виртуальный ассистент представляет собой не только

инструмент консультирования студентов, встраиваемый в

информационно-образовательную среду кафедры, но и

альтернативный способ навигации по материалам этой

среды, что обеспечивается возможностью включения ссылок

на контент образовательной среды в ответы ассистента.

СТРУКТУРНЫЕ СВОЙСТВА ДВОЙСТВЕННОЙ

СЕТЕВОЙ МОДЕЛИ ЖИВОЙ СИСТЕМЫ

Петров Андрей Евгеньевич, МИСиС

В теории сложных систем процессы и структура

относятся к разным областям. Физики исследуют процессы в

отдельных элементах, а понятие структуры не используют.

Вместе с тем процессы (физические, экономические,

биологические) и структура (способ соединения элементов) –

это две стороны реальной сложной системы. Тензорный

метод двойственных сетей связывает процессы и структуру, в

том числе процессы в экономике и структуру хозяйственных

связей. Этот метод основан на инварианте двойственности

структуры, математически представляющем закон

сохранения потока энергии. Понятие сети с необходимостью

возникает при анализе изменения процессов в сложной

системе при изменении структуры. Процессы протекают как

потоки-отклики на приложенные воздействия. Это широкий

класс систем физики, техники, экономики, биологии.

Замкнутые и разомкнутые пути являются координатами в

пространстве структуры сетей. Базис замкнутых путей

представляет процессы, вызванные внутренними

воздействиями, а базис разомкнутых путей – процессы,

вызванные внешними воздействиями.

Структура двойственной сети строится как

двойственный граф; без учета ориентации ветвей. Структура

двойственной сети задана матрицей преобразования путей,

которая ортогональна к матрице преобразования путей

заданной сети. В двойственных сетях суммы базисных

замкнутых путей (циклов) и разомкнутых путей постоянны и

равны числу ветвей (ребер). В сети двойственными являются

замкнутые и разомкнутые пути, воздействия и отклики,

внешние и внутренние воздействия, сеть и двойственная к

ней сеть. Если, например, соединить две ветви, то два узла

сливаются (уменьшается число узлов). Возникает новый

независимый контур, растет размерность подпространства

замкнутых путей. При этом исчезает разомкнутый путь,

уменьшается размерность базиса разомкнутых путей. Общая

размерность пространства путей в сети не меняется, она

постоянна и равна количеству элементов – ветвей. Для

двойственных сетей существует инвариант – постоянство

суммы их метрических тензоров при изменении структуры.

Или это постоянство суммы рассеиваемых мощностей

двойственных электрических цепей при изменении

структуры. Это проявление закона сохранения потока

энергии, который имеет физико-структурный характер.

При построении сетевой модели потоков продуктов

(межотраслевого баланса) соответствие между продуктами и

сетью обеспечивают двойственные источники в замкнутых

путях; для этого, в дополнение к источникам тока (аналогам

спроса или плана) введены источники ЭДС в ветвях поставок.

Величина источников напряжения определяется итерациями

при переходе к отраслям, которые обмениваются

продуктами. Это позволяет представить процессы в живой

системе экономики комбинацией двойственных величин в

сетевой модели – неживой электрической цепи.

Двойственные отклики замкнутых и разомкнутых путей в

совокупности представляют потоки продуктов в отраслях.

Экономическая, как и любая живая, система отличается от

технических систем тем, что не только рассеивает потоки

энергии, но и накапливает потоки энергии, обеспечивая

расширенное воспроизводство и развитие.

АНАЛИЗ СУЩЕСТВУЮЩИХ РАЗРАБОТОК И

ОСНОВНЫХ ПРОБЛЕМ ПО ВНЕДРЕНИЮ

РОБОТИЗИРОВАННЫХ АВТОМОБИЛЕЙ

Золотова Алёна Владимировна, Российский экономический университет им. Г.В.

Плеханова

По данным всемирной организации здравоохранения,

ежегодное число погибших на автомобильных дорогах мира

достигло 1,24 млн смертей в год. Более 90% ДТП

обусловлены человеческим фактором. Одним из вариантов

решения данной проблемы может быть роботизация

процесса управления автомобилем. Роботизированные

автомобили — это интеллектуальные роботы с программным

обеспечением — комбинация таких технологий, как GPS,

лидар, инерционные датчики движения, радар,

видеокамеры, ультразвуковые датчики и датчики оценки

положения. Центральная компьютерная система, анализируя

поступающие данные, позволяет более точно определять

расстояние до других транспортных средств, реагировать на

сигналы светофоров, бордюры, пешеходов и другие

препятствия, а также контролировать ускорение, руление и

торможение. Существует два направления решения задач

роботизации: комплексная автоматизация управления

автомобилем и автоматизация отдельных режимов

движения транспортного средства.

Первый подход осуществляют американская

транснациональная публичная корпорация Google и молодая

российская компания RoboCV. Несмотря на то, что компания

Google начала работу значительно раньше, невысокие цены

на решения российской компании могут стать ключевым

преимуществом. RoboCV уже тестирует автоматическую

систему, предусматривающую начало движения,

маневрирование, торможение при возникновении

препятствий, построение маршрута. Беспилотник Google в

автономном режиме выполняет основные функции

движения, самостоятельно выбирая необходимую

траекторию и безопасную скорость движения. В 2015 году

было зафиксировано несколько аварий с участием google-

мобилей. Однако причинами ДТП, по словам разработчиков,

были другие участники дорожного движения, а не ошибки

системы.

Со вторым направлением работает большинство

автомобилестроительных компаний. Например, Volkswagen

представил полуавтоматическую систему Temporary Auto

Pilot, которая автоматически контролирует положение

машины на дороге относительно разметки, поддерживает

указанный скоростной режим, снижая скорость перед

поворотами. Система Safe Road Trains for the Environment,

представленная компанией Volvo, предусматривает

возможность управления несколькими автомобилями

посредством автономного копирования движения головной

машины, опираясь на сигналы камер и датчиков. Компания

Cadillac работала над автоматизированным решением

проблемы движения по автомагистрали, результатом чего

стала система Super Cruise. Она позволяет осуществлять

маневрирование, торможение и движение по полосе без

участия водителя. Разработанный компанией Tesla автопилот

отличается от аналога тем, что управление автомобилем в

условиях сложного дорожного движения будет выполняться

человеком. Системы автоматического движения в пробках

активно развивают Ford, BMW, Mersedes-Benz и Audi.

Результатом работы явился Traffic Jam Assist, позволяющий

автомобилю самостоятельно, с оптимальной скоростью

двигаться в плотном потоке, отслеживая движение соседних

машин.

Главными проблемами внедрения

автоматизированных автомобилей являются нерешенные

юридические и практические вопросы, такие как

определение виновности в случае ДТП, безопасность

автомобильных компьютерных систем, программирование

алгоритма действий в ситуациях, когда избежать жертв

невозможно, а также необходимость создания новых

дорожных карт, с учетом количества полос, ширины трассы,

типа дорожного покрытия, расположения дорожных знаков

и светофоров. Из-за того, что автоматизация управления

автомобилем является актуальным и перспективным

направлением, многие пытаются найти их решение.

Например компания Cognitive Technologies, занимающаяся

разработкой беспилотного КАМАЗа, уже провела

социологическое исследование среди граждан РФ для

формирования этических норм, определяющих поведение

автобота в сложных ситуациях, когда ущерб здоровью или

даже жизни участников неизбежен. А власти США планируют

ввести единую схему одобрения беспилотных автомобилей

для всех штатов, что позволит ускорить их появление на

дорогах. Роботизированные автомобили – одно из наиболее

перспективных направлений развития технологий, но

несмотря на то, что компании активно исследуют эту область,

на данный момент многие вопросы остались не решенными.

ИСПОЛЬЗОВАНИЕ ТЕХНОЛОГИИ ДОПОЛНЕННОЙ

РЕАЛЬНОСТИ В САПР РОБОТОТЕХНИЧЕСКИХ

СИСТЕМ

Калитин Денис Владимирович, Калитина Ольга Сергеевна,

МИСиС

Дополненная реальность (англ. augmented reality, AR)

— термин, относящийся ко всем проектам, направленным на

дополнение реальности любыми виртуальными элементами.

Дополненная реальность — составляющая часть смешанной

реальности, в которую также входит «дополненная

виртуальность» (когда реальные объекты интегрируются в

виртуальную среду).

В докладе рассматривается использование технологии

дополненной реальности для взаимодействия человека и

компьютера. Приводятся сведения об интерфейсе человек –

компьютер, о технологии дополненной реальности.

Рассматриваются способы применения технологии в САПР, а

так же основные направления использования дополненной

реальности в других областях.

ПЕРСПЕКТИВЫ ПРИМЕНЕНИЯ

РОБОТОТЕХНИЧЕСКИХ СИСТЕМ В ОЗЕЛЕНЕНИИ

ТЕРРИТОРИИ БОЛЬШОЙ МОСКВЫ

Петрыкина Алёна Анатольевна, МИСиС

В докладе описаны преимущества использования

роботизированной техники в системе озеленения городских

территорий.

Изложены положительные черты использования

роботов компактного размера приспособленных к

передвижению в городских условиях, владеющих функцией

лазерного распознавания габаритов деревьев/кустарников и

последующей обрезкой растений. Разработка

автоматизированного анализа состояния посадок и

составление плана лечения или удаления пораженных

участков деревьев. Рассмотрены преимущества

использования солнечных батарей в озеленительной

технике.

О ПРИМЕНЕНИИ ИСКУССТВЕННЫХ НЕЙРОННЫХ

СЕТЕЙ В ЭКСПЕРТНЫХ СИСТЕМАХ САПР

Волкова Людмила Петровна, МИСиС

Продолжая тему информационного подхода при

реализации динамического сценария в САПР, следует

отметить, что динамический сценарий может быть

реализован за счет построения оптимальной структуры

соединения модулей, выбранной на основе анализа

предыдущих «состояний» или результата проектирования на

предыдущей стадии. Для отдельных, не соединенных

модулей, необходимо определить все n откликов

(результатов расчета), чтобы получить их значения для всех

модулей. Другими словами, отклики не связаны между

собой никакими соотношениями, они независимы.

Геометрически это соответствует тому, что каждая ветвь

(модуль) определяет в абстрактном пространстве ветвей

(модулей САПР) свое измерение, свою ось координат.

Сколько ветвей (модулей), столько и координат, такова

размерность пространства. Каждая ветвь, таким образом,

определяет собой независимый путь, по которому

распространяется ток, а точнее — поток энергии,

характеризуемый рассеиваемой мощностью.

Для синтеза алгоритма динамического сценария при

моделировании процесса проектирования представляется

целесообразным использовать подход, разработанный А.А.

Денисовым в теории информационного поля. В этом случае

алгоритм динамического сценария будет представлять собой

сеть переменной структуры. Для сопоставления

информационных потоков в сетях переменной структуры в

качестве меры могут использоваться, например,

информационные токи. Этот подход позволяет в

дальнейшем при моделировании процесса проектирования

учитывать и отклики от восприятия соответствующих потоков

информации различными экспертами. Как отмечает в своей

теории А.А. Денисов, «материальные объекты различной

природы в принципе получают одинаковый поток

информации об отражаемом материальном свойстве, но их

реакция на этот поток различна в зависимости от величины

Ro, характеризующей природу соответствующего объекта.

При прочих равных условиях различные объекты по-разному

реагируют на один и тот же поток отражения». А.А. Денисов,

ориентировался на применение системного анализа,

который основывается на методах качественного анализа и

методах формализованного представления систем.

В случае использования предлагаемого подхода

экспертная система моделируется с помощью искусственных

нейронных сетей. При этом для обучения такой сети

используются отклики от восприятия соответствующих

потоков информации различными экспертами. Это упрощает

построение модели, приближая результаты моделирования

к экспериментальным исследованиям.

ПОСТРОЕНИЕ КАРТЫ ПРОСТРАНСТВА МОБИЛЬНЫМ

РОБОТОМ В РЕАЛЬНОМ ВРЕМЕНИ

Тумченок Дмитрий Александрович, Сафатинов Евгений Вениаминович,

Институт проблем управления им. В.А. Трапезникова РАН, г. Москва

В двадцать первом веке число автономных мобильных

устройств будет расти с каждым годом. Мобильные роботы

уже задействованы во многих сферах жизни человека:

бытовой, производственной и др. Среди них можно

выделить следующих роботов: уборщиков, курьеров,

экскурсоводов, складских роботов и др. Особенность

эксплуатации автономных мобильных роботов –

необходимость обеспечения их работы в сложных

недетерминированных средах: в помещениях, на открытом

пространстве, среди людей. Для обеспечения ориентации в

таких средах роботы должны быть оснащены развитой

навигационной системой. Для корректных навигации и

позиционирования в пространстве роботов оснащают

различными датчиками: инфракрасными датчиками,

сканаторами, энкодерами и пр.

При управлении движением роботом возникает

множество подзадач (локализация, построение карты,

построение траектории и др.). Одной из подзадач

управления движением мобильного робота является

построение и уточнение карты препятствий. Под картой

препятствий будем понимать набор точек плоскости,

ограничивающих области пространства недоступные для

движения.

Данная работа посвящена описанию некоторого

подхода для построения карты препятствий мобильным

роботом в неизвестной среде в реальном времени.

Приведены различные способы построения карт, выделены

их достоинства и недостатки. Проведен сравнительный

анализ известных методов построения карты с

предложенным методом построения карты препятствий в

виде линейных отрезков. Описано, как использование

различных приемов, помогает уменьшить ошибку

полученных инфракрасными датчиками данных.

УПРАВЛЕНИЕ МОБИЛЬНЫМ РОБОТОМ В СЛОЖНОЙ

НЕСТАЦИОНАРНОЙ СРЕДЕ

Ширванян Артём Мартиросович, Браништов Сергей Александрович,

Институт проблем управления им. В.А. Трапезникова РАН, г. Москва

В настоящее время наземные мобильные роботы

находят все большее применение во всех областях жизни и

привлекают внимание ученых и исследователей. Одной из

задач исследования является способность робота автономно

функционировать в сложных, нестационарных, динамичных

средах. Для этого робот должен уметь избегать

столкновений со статическими и подвижными объектами,

огибать препятствия, находить маршрут движения из одной

точки пространства в другую. При этом, основные проблемы

и сложность обеспечения таких способностей заключаются в

том, как реализовать следующие функции мобильного

робота: 1) картографирование – формирование

представления структуры внешней среды ; 2) планирование

траектории движения, избегая столкновения со

стационарными препятствиями и подвижными объектами; 3)

учет собственных размеров робота и геолокацию –

определение положения в пространстве относительно

других объектов или базовой точки; 4) формирование

последовательности действий для достижения цели,

расстановка приоритетов, выработка решения; 5)

согласование совместной работы и управление отдельными

функциональными компонентами самого робота: модуль

движения, аппарат геолокации и обнаружения препятствий,

модуль планирования маршрута, модуль стратегического

принятия решения, модуль управления манипуляторами и

др.

При наличии большого числа публикаций и

исследований в данной области остается нерешенной

проблема избегания тупиковых ситуаций и зацикливания

робота при его движении в недетерминированной среде без

предварительного исследования пространства, а также в

динамической среде, когда возникают препятствия на пути и

перемещаются объекты. В таких ситуациях сложно

формализовать принятие решение и реализовать функцию

управления при переменных аргументах. При этом, важной

задачей является согласование действий отдельных

компонент самого робота и реализация общего алгоритма

управления ими.

В докладе предлагается подход к управлению

мобильным роботом как структурно-сложной системой (ССС)

на основе дискретно-событийной (ДС) модели автономных

компонент робота на сетях Петри и конечных автоматах.

Основные концепты подхода: раздельное моделирование

автономных компонент (АК) объекта и требований к их

функционированию; анализ реализуемости требований и

синтез управляющего компонента системы. При этом метод

должен гарантировать, что синтезированный алгоритм не

допускает тупиков и ложных циклов и ограничивает

поведение системы строго в соответствии с логическими

ограничениями на поведение (является максимально

разрешающим).

НАПРАВЛЕНИЯ ИНТЕЛЛЕКТУАЛИЗАЦИИ САПР СА И

СУ В АСПЕКТЕ НЕЙРОБИОНИКИ

Волкова Людмила Петровна, Костин Виталий Николаевич,

Панкрушин Петр Юрьевич, МИСиС

При разработке новых конструкций струговых

агрегатов и установок в системе автоматизированного

проектирования рассчитываются параметры

электромеханической системы. Особый интерес

представляет собой выбор оптимальных параметров для

конкретных горно-геологических условий, который связан с

процедурой повторных многократных вычислений для

различных вариантов сочетания силовых и режимных

параметров. При этом критерием выбора служит получение

наибольшей производительности стругового агрегата или

установки.

Большое количество допустимых вариантов расчета,

которое может быть реализовано, затрудняет работу

конструктора при ручном определении последовательности

работы прикладных модулей. Такой режим работы важен

для конструктора в случаях, когда в основном определены

основные конструктивные узлы и выявлены основные

возможные режимы их работы. Поэтому для автоматизации

выбора правильной последовательности работы модулей в

архитектуру САПР на этапе разработки ее только для

струговых установок был включен модуль:

«Интеллектуальный планировщик».

При развитии системы автоматизированного

проектирования до уровня создания САПР струговых

агрегатов и установок (САПР СА и СУ) возникают еще более

сложные задачи в плане интеллектуализации, особенно для

целей создания в перспективе средств для безлюдной

выемки угля. При разработке таких средств особую

сложность представляет собой формирование операционной

среды, в которой осуществляется функционирование САПР,

как совокупности сложных программных решений. Для

повышения эффективности прогнозирования ситуаций при

управлении струговым агрегатом в условиях

непараллельности штреков особенно актуально учитывать

достижения и полученные результаты в области

систематизации фактов нейробиологии, которые

воспроизводятся в моделях интеллектуальных систем.

Применение нейросетевых технологий в

интеллектуальных системах по аналогии с осуществлением

функций головного мозга позволяет наиболее полно

реализовать возможности моделирования некоторых

высших функций, которые используются для принятия

решений. Примером в этой связи может служить известная

разработка: программно-информационное обеспечение –

Брейнпьютер, в котором реализуются возможности

выполнения таких высших функций, как целенаправленный

выбор наиболее значимой информации из внешней среды,

реализация ситуационных стратегий по режимам принятия

решений, управление решениями задач и их ранжировка,

решение задач в условиях неопределенности и другие.

Секция 8: Нейроматематика

НЕЙРОСЕТЕВОЙ ПОДХОД К ВОСТАНОВЛЕНИЮ

НАЧАЛЬНОГО ПРОФИЛЯ УДАРНОЙ ВОЛНЫ

Шемякина Татьяна Алексеевна, Тархов Дмитрий Альбертович,

Санкт-Петербургский политехнический университет Петра Великого

Строится нейросетевое решение задачи

восстановления начального профиля давления в ударной

волне по результатам измерений зависимости давления от

времени на датчике, расположеном в фиксированной точке

трубы [1–3]. В качестве исходных данных использовались

результаты классического эксперимента, в котором изучается

возникновение и распространение ударной волны.

Приближённое решение строится в виде искусственной

нейронной сети методами [3] в виде персептронов с одним

скрытым слоем.

Результаты вычислений показали, что, хотя с

увеличением начального перепада давления скачок

давлений получается более резким, но график давления

остаётся непрерывным. При увеличении числа нейронов

можно получить более точные графики, позволяющие

восстановить тонкие особенности начального профиля

давления. Решение обратной задачи можно уточнить с

помощью гибридного метода, сочетающего решение прямой

задачи стандартными численными методами с решением

обратной задачи с помощью нейронных сетей.

Работа поддержана грантом РФФИ №14-01-00660А.

Список литературы

1. Тархов Д.А., Шемякина Т.А., Беляева А.Р.

Нейросетевая модель восстановления начального профиля

ударной волны // Проблемы информатики в образовании,

управлении, экономике и технике: сб. статей XIV

Международной научно-технической конференции. – Пенза:

Приволжский Дом знаний, 2014. С. 175-178.

2. Беляева А.Р., Тархов Д.А., Шемякина Т.А. Построение

начального профиля ударной волны при помощи

нейросетевого моделирования // Сб. трудов научно-

практической конференции. Научный форум с

международным участием «Неделя науки СПбПУ». – СПб.:

Изд-во ФГАОУ ВО СПбПУ Петра Великого, 2015. С. 22-25.

3. Васильев А.Н., Тархов Д.А., Шемякина Т.А.

Нейросетевой подход к задачам математической физики. –

СПб.: Изд-во «Нестор-История», 2015. – 260 с.

О ПОСТРОЕНИИ ИЕРАРХИЧЕСКОЙ НЕЙРОСЕТЕВОЙ

МОДЕЛИ КОМПЛЕКСНОГО РАЗВИТИЯ

АРКТИЧЕСКОЙ ЗОНЫ РФ

Тархов Дмитрий Альбертович, Диденко Николай Иванович,

Санкт-Петербургский политехнический университет Петра Великого

Обсуждаются методы и алгоритмы построения

концептуальной четырехуровневой иерархической модели

социально-экономического развития Арктической Зоны РФ,

объединяющей модели промышленных предприятий с

моделями муниципальных образований, которые в свою

очередь объединяются с моделями регионов и моделью

экономики Российской Федерации. Проводится

сравнительный анализ линейных авторегрессионных и

нейросетевых моделей, обсуждаются алгоритмы построения

рассматриваемых моделей по имеющимся данным [1-3].

Особенностью предложенных авторами алгоритмов является

распределённый характер их реализации (без

необходимости пересылки данных в один узел) и

возможность подстройки модели по вновь поступающим

данным.

Доклад подготовлен по результатам исследования,

выполненного при финансовой поддержке гранта

Российского Научного Фонда (проект 14-38-00009)

«Программно-целевое управление комплексным развитием

Арктической зоны РФ».

Литература:

1. Тархов Д.А. Нейросетевые модели и алгоритмы. -М.:

Радиотехника, 2014. – 348 с.

2. Vasilyev A.N., Tarkhov D.A. Mathematical Models of

Complex Systems on the Basis of Artificial Neural Networks //

Nonlinear Phenomena in Complex Systems. 2014. Т. 17. № 3. С.

327-335

3. Тархов Д.А. Нейросетевые методы построения

иерархии социодинамических моделей // Экономико-

математические методы исследования современных

проблем экономики и общества. Сборник материалов

Международной научно-практической конференции. УФА.

2015. С. 83-87.

ОЦЕНКА АДЕКВАТНОСТИ МАТЕМАТИЧЕСКОЙ

НЕЙРОСЕТЕВОЙ МОДЕЛИ ОТБОРА ЭКОНОМИЧЕСКИХ

ОБЪЕКТОВ В СЛОЖНЫХ УСЛОВИЯХ

МОДЕЛИРОВАНИЯ ДЛЯ УВЕЛИЧЕНИЯ

ЭФФЕКТИВНОСТИ ФИНАНСОВЫХ РЕШЕНИЙ

Бирюков Александр Николаевич

Стерлитамакский филиал Башкирский государственный университет

Предметом исследования в работе являются вопросы

регуляризации в задачах нейросетевого моделирования

экономических объектов финансового контроля, для которых

характерно сильное зашумление данных (вплоть до их

сознательного искажения). Примером служит задача

налогового контроля на стадии камеральных проверок,

целью которой является ранжирование налогоплательщиков

– юридических лиц по критерию объема ожидаемых

доначислений в ходе выездных проверок, которая может

рассматриваться как задача апостериорного (после подачи

деклараций) финансового контроля.

Актуальность темы исследований в работе в

прикладном аспекте состоит в том, что математическая

«эталонная» модель налогового контроля на стадии

камерных проверок, построенная для примерно однородной

совокупности (кластера) предприятий налогоплательщиков,

позволяет объективно сравнивать экономические показатели

налогоплательщиков между собой и тем самым порождает

основу для диагностики нарушений налогового

законодательства. Другими словами, исследуемая в работе

модель служит эффективным инструментом поддержки

принятия решений по объективному отбору

налогоплательщиков для выездных налоговых проверок. При

этом существенно возрастает уровень автоматизации

процедур камеральных налоговых проверок, а также

эффективность последующих выездных проверок,

увеличивается собираемость налогов.

РЕШЕНИЕ ПАРАМЕТРИЧЕСКИХ

ДИФФЕРЕНЦИАЛЬНО-АЛГЕБРАИЧЕСКИХ ЗАДАЧ С

ПОМОЩЬЮ НЕЙРОННЫХ СЕТЕЙ

Лазовская Татьяна Валерьевна, Тархов Дмитрий Альбертович,

Санкт-Петербургский государственный политехнический университет

Решается краевая задача для сингулярно возмущенной

дифференциально-алгебраической системы с параметром, в

зависимости от значений которого она имеет различное

число решений [1]. Рассматривается несколько нейросетевых

подходов.

В первом значение исходного параметра фиксируется,

искомые функции ищутся как выходы нейронных сетей

заданной архитектуры [2]. Различные решения могут быть

получены путем рестартов.

Второй подход использует дополнительную

параметризацию, возникающую в ходе применения к

решению задачи классического метода стрельбы [1]. В этом

случае для каждого значения исходного параметра имеет

место оценка числа различных решений как числа

минимумов функционала ошибки в зависимости от

дополнительного параметра. Решения, соответствующие

параметрическому аргументу минимизации, согласуются как

с первым подходом, так и с решениями, полученными в

результате применения специальной модификации

классических методов [1].

Список литературы

1. Будкина Е.М., Кузнецов Е.Б. Решение краевых задач

для дифференциально-алгебраических уравнений. –

Материалы XIX Международной конференции ВМСППС’2015.

— М.: Изд-во МАИ, 2015.

2. Лазовская Т.В., Тархов Д.А. Нейросетевые подходы

к решению дифференциально-алгебраических уравнений //

Проблемы информатики в образовании, управлении,

экономике и технике: Сборник статей XV Международной

научно-технической конференции. — Пенза: Приволжский

дом знаний, 2015. С. 67-69.

ОБРАТНАЯ ЗАДАЧА МОДЕЛИРОВАНИЯ

МИГРАЦИОННЫХ ПОТОКОВ

Тархов Дмитрий Альбертович, Шаньшин Иван Константинович,

Шаханов Дмитрий Олегович, Санкт-Петербургский государственный

политехнический университет

Целью работы является сравнительный анализ

методов решения обратной задачи моделирования

миграционных потоков. Рассмотрен классический подход на

основе дискретизации дифференциальных уравнений и

определения его коэффициентов по формулам для

двумерной линейной регрессии и нейросетевой подход.

Проведены численные эксперименты с использованием

нейронной сети, состоящей из 5, 15 и 25 нейронов

соответственно, а также при разном числе входных точек

(2,10,100,1000) для метода линейной регрессии. Показано,

что нейросетевой подход является более эффективным, так

как требует существенно меньшего количества входных

данных и одинаково хорошо работает как для линейной, так

и для нелинейной модели.

Доклад подготовлен по результатам исследования,

выполненного при финансовой поддержке гранта

Российского Научного Фонда (проект 14-38-00009)

«Программно-целевое управление комплексным развитием

Арктической зоны РФ».

Список литературы

1. Вайдлих В. Социодинамика: системный подход к

математическому моделированию в социальных науках: Пер

с англ. - М.: Едиториал УРСС, 2005. - 480с.

2. Васильев А.Н., Тархов Д.А. Нейросетевое

моделирование. Принципы. Алгоритмы. Приложения. – СПб.:

Изд-во Политехн. Ун-та, 2009. - 528 с.

3. Тархов Д.А. Нейросетевые модели и алгоритмы. –

М.: Радиотехника, 2014. – 352 с.

РАСПРЕДЕЛЕННЫЕ АЛГОРИТМЫ ОБУЧЕНИЯ

НЕЙРОННЫХ СЕТЕЙ

Радченко Дарья Сергеевна, Тархов Дмитрий Альбертович,

Санкт-Петербургский государственный политехнический университет

При решении задач, требующих использования

нейронных сетей большой размерности, из-за высокой

ресурсоемкости процессов их обучения, часто возникают

проблемы. В этом случае актуально увеличение

производительности используемых вычислительных

ресурсов с помощью распараллеливания и реализации в

распределенных системах.

Данная работа посвящена обсуждению новых

вариантов известных методов обучения нейронных сетей,

удобных для реализации в распределенных системах.

Разработаны распределенные версии методов рестартов,

многогранника, кластеризации промежуточных результатов

и других глобальных алгоритмов [1]. Для каждого из методов

приведены несколько алгоритмов обучения сетей, удобных в

различных ситуациях, например, в случае, когда отдельные

компьютеры могут временно покидать вычислительный

процесс или когда на каждом узле обучается больше одной

сети [2, 3].

Доклад подготовлен по результатам исследования,

выполненного при финансовой поддержке гранта

Российского Научного Фонда (проект 14-38-00009)

«Программно-целевое управление комплексным развитием

Арктической зоны РФ».

Список литературы

1. Тархов Д.А. Нейросетевые модели и алгоритмы. –

М.: Радиотехника, 2014. – с. 352.

2. Тархов Д.А., Радченко Д.С. Распределенные

алгоритмы оптимизации // Современные информационные

технологии и ИТ-образование. №11. Т. 2. 2015. С. 404-409.

3. Тархов Д.А., Радченко Д.С. Распределенное обучение

нейронных сетей // Проблемы информатики в образовании,

управлении, экономике и технике: Сб. статей XV Междунар.

научно-техн. конф. – Пенза: ПДЗ, 2015. С. 70-73.

ЧИСЛЕННОЕ РЕШЕНИЕ МНОГОМЕРНЫХ

ДИФФЕРЕНЦИАЛЬНЫХ УРАВНЕНИЙ В ЧАСТНЫХ

ПРОИЗВОДНЫХ НА РАДИАЛЬНЫХ БАЗИСНЫХ

НЕЙРОННЫХ СЕТЯХ

Убиенных Геннадий Федорович, Пензенский государственный университет

Многие задачи финансовой математики, квантовой

механики и ряда других областей описываются

многомерными дифференциальными уравнениями в

частных производных. Такого рода задачи имеют важное

прикладное значение. Целью работы является исследование

бессеточных коллокационных методов решения

многомерных дифференциальных уравнений в частных

производных на примере моделирования ценообразования

опционов с использованием функций радиального базиса

(РБФ) и радиальных базисных нейронных сетей.

Одной из наиболее распространенных моделей

ценообразования опционов является модель Блэка-Шоулза,

представляющая собой многомерное дифференциальное

уравнение в частных производных. В работе предлагается

алгоритм решения уравнения Блэка-Шоулза, который может

быть реализован на персональном компьютере стандартной

архитектуры, а может быть использован как алгоритм

обучения радиальной базисной нейронной сети, у которой

на каждом временном шаге меняется вектор весовых

коэффициентов скрытого слоя.

Основной целью эксперимента, проводимого в среде

MATLAB R2014a, являлось исследование точности

результатов моделирования ценообразования европейских

опционов в зависимости от изменения основных влияющих

факторов: количества точек коллокации и их расположения,

вида РБФ, значения параметра формы РБФ. Оценка

погрешности моделирования проводилась по значениям

относительной максимальной и среднеквадратической

погрешностей аппроксимации. В качестве точного решения

использовалось аналитическое решение, полученное по

формуле Блэка-Шоулза. Для определения

среднеквадратической погрешности были выбраны 1000

равномерно распределенных тестовых точек, не

совпадающих с центрами РБФ. Эксперимент проводился при

выборе точек коллокации, расположенных в узлах

равномерной сетки и сетки Чебышёва (сетка с уменьшением

размера шага при движении к границе области –

сгущающаяся сетка) с числом узлов 121 и 289 для разных

видов РБФ («мультиквадрик», «инверсный мультиквадрик»,

«гауссиан») с различными значениями параметра формы.

Количество шагов по времени задавалось равным 200, что

при сроке действия опциона – полгода примерно

соответствует временному шагу – один день. Полученные

результаты говорят о том, что аппроксимация решения

уравнения Блэка-Шоулза функциями радиального базиса

позволяет получить сравнительно точные результаты при

относительно небольших вычислительных затратах.

НЕЙРОСЕТЕВОЙ ПОДХОД ИССЛЕДОВАНИЯ РЕШЕНИЙ

ПАРАМЕТРИЧЕСКИХ ЗАДАЧ

Шемякина Татьяна Алексеевна, Васильев Александр Николаевич, Тархов Дмитрий Альбертович,

Санкт-Петербургский политехнический университет Петра Великого

Проведено тестирования алгоритмов обучения

нейронных сетей [1] на примере модели химических

реакторов [2, 3]. Рассматривается стационарная задача о

тепловом взрыве в плоскопараллельном случае, которая

интересна тем, что известно точное решение, область

существования решения и значения параметра, при которых

решение задачи не существует. Результаты вычислительных

экспериментов можно сформулировать в следующем виде.

Методы построения нейросетевых моделей сложных

систем существенно улучшают нейросетевое решение, если

используется дополнительная информация. Её можно

получить, например, с помощью приближений на основе

традиционных численных методов (даже не очень точных).

Нейронная сеть позволяет построить приближённое

решение параметрической задачи на интервале, на части

которого точного решения задачи не существует. Эффект

отсутствия решения проявляется резким ростом ошибки

удовлетворения уравнению.

В задачах, где неизвестен интервал существования

решения, нейронные сети позволяют уточнить

приближённое решение. Для этого используются

дополнительные данные – измерения или численное

решение при одном значении параметра. При этом эффект

уточнения теряется при приближении к критическому

значению параметра.

Работа поддержана грантами РФФИ №14-01-00660А и

№14-01-00733А.

Список литературы

1. Васильев А.Н., Тархов Д.А., Шемякина Т.А.

Нейросетевой подход к задачам математической физики. –

СПб.: Изд-во «Нестор-История», 2015. – 260 с.

2. Васильев А.Н., Тархов Д.А., Шемякина Т.А. Модель

неизометрического химического реактора на основе

параметрических нейронных сетей // Проблемы

информатики в образовании, управлении, экономике и

технике: сб. статей XV Междунар. научно-техн. конф. – Пенза:

Приволжский Дом знаний, 2015. С. 96 –99.

3. Васильев А.Н., Тархов Д.А., Шемякина Т.А. Модель

неизометрического химического реактора на основе

параметрических нейронных сетей. Гибридный метод //

«Современные информац. технологии и ИТ-образование». –

М.: МГУ, 2015. Т. 2. № 11. С. 271–278.

ОБУЧЕНИЕ МЕТОДОМ ДОВЕРИТЕЛЬНЫХ ОБЛАСТЕЙ

СЕТЕЙ РАДИАЛЬНЫХ БАЗИСНЫХ ФУНКЦИЙ ДЛЯ

РЕШЕНИЯ КРАЕВЫХ ЗАДАЧ МАТЕМАТИЧЕСКОЙ

ФИЗИКИ

Горбаченко Владимир Иванович, Жуков Максим Валерьевич,

Пензенский государственный университет

Перспективными методами решения краевых задач

для дифференциальных уравнений в частных производных

являются бессеточные методы. Большинство бессеточных

методов относится к классу проекционных методов. При их

применении аппроксимация решения представляется в виде

взвешенной суммы базисных функций, веса которых

выбираются таким образом, чтобы приближенное решение

удовлетворяло краевой задаче в выбранных по

определённому правилу узлах. Решение краевых задач на

сетях радиальных базисных функций (РБФ-сетях) сводится к

задаче обучения сетей радиальных базисных функций и

отличается от других проекционных бессеточных методов

тем, при аппроксимации решения настраиваются не только

веса радиальных базисных функций, но и их параметры.

Предлагается новый подход к обучению сетей

радиальных базисных функций, основанный на методе

доверительных областей (МДО). Основная идея подхода

заключается в том, что на каждой итерации минимизации

функционала ошибки производится замена функционала

ошибки в некоторой доверительной области

аппроксимирующей функцией. Вычисляется минимум

аппроксимирующей функции в доверительной области,

который становится новым минимумом функционала

ошибки. В зависимости от того, насколько уменьшение,

предсказанное моделью, подтверждается целевой

функцией, принимается решение о сужении либо

расширении доверительной области. Для построения

аппроксимирующей функции применено разложение

функционала ошибки в ряд Тейлора второго порядка. Это

приводит к необходимости вычисления матрицы Гессе, что

требует больших вычислительных затрат. Вместо точного

значения матрицы Гессе используется ее приближенное

значение, представляющее собой произведение матриц

Якоби. Таким образом, задача сводится к задаче

минимизации квадратичного функционала. Для ее решения

используется метод Стайхауга. Метод представляет собой

модификацию предобусловленного метода сопряженных

направлений, учитывающую ограничения на решение

(решение должно лежать в доверительной области).

Эксперименты по решению ряда модельных задач показали,

что МДО эффективнее известных алгоритмов, как с

вычислительной, так и с временной точек зрения. Эта

эффективность особенно заметна при решении нелинейных

задач.

Работа выполнена при финансовой поддержке РФФИ

(проекты 16-08-00906 А, 14-01-00660 А, 14 01-00733 А).

ОСОБЕННОСТИ ПРИМЕНЕНИЯ РАЗЛИЧНЫХ

БАЗИСНЫХ ФУНКЦИЙ ПРИ ПОСЛЕДОВАТЕЛЬНОМ

СГЛАЖИВАНИИ ДАННЫХ

Тарасенко Федор Дмитриевич, Тархов Дмитрий Альбертович,

Санкт-Петербургский государственный политехнический университет

Исследуются алгоритмы построения зависимости по

экспериментальным данным, построенные на основе

последовательной обработки точек. Проведены численные

эксперименты и сравнительный анализ четырёх алгоритмов

в разных условиях с применением четырех видов базисных

функций. Помимо статических данных, исследовался случай

динамических данных с переменной зашумлённой моделью

[1-3].

Доклад подготовлен по результатам исследования,

выполненного при финансовой поддержке гранта

Российского Научного Фонда (проект 14-38-00009)

«Программно-целевое управление комплексным развитием

Арктической зоны РФ».

Список литературы

1. Хакимов Б.В. Моделирование корреляционных

зависимостей сплайнами на примерах в геологии и экологии.

- М.: МГУ; СПб.: Нева, 2003. - 144 с.

2. Тархов Д.А. Последовательные алгоритмы

сглаживания данных // Нейрокомпьютеры: разработка,

применение. 2015. № 3. С. 11–18.

3. Тарасенко Ф.Д., Тархов Д.А. Сравнительный анализ

применения различных базисных функций в алгоритмах

последовательного сглаживания данных // Проблемы

информатики в образовании, управлении, экономике и

технике. Пенза: 2015. С. 80-83.

Секция 9: Характеризационный

анализ

ПРОЕКТИРОВАНИЕ И РАЗРАБОТКА ПРОГРАММНОГО

ОБЕСПЕЧЕНИЯ ПОДДЕРЖКИ ИНВЕНТАРИЗАЦИИ

ИМУЩЕСТВА И ЕГО ИНТЕГРАЦИЯ В БИЗНЕС-

ПРОЦЕССЫ КОМПАНИИ

Васильчук Алексей Александрович, Зорин Иван Андреевич,

МИСиС

Данный проект является программным обеспечением,

для обработки данных полученных с расшифрованного QR-

кода, с помощью смартфона и перемещения их в базу

данных инвентаризационной описи. Целью работы является

анализ требований и проектирование программного

обеспечения для упрощения проведения процесса

инвентаризации имущества. При разработке проекта

решались следующие задачи: анализ и реинжиниринг

бизнес-процессов инвентаризации, разработка

программного обеспечения для считывания QR-кодов и

разработка базы данных.

Для получения расшифрованного QR-кода

используется приложение разработанное на Android 4.4 или

выше, а также сетевое подключение для передачи данных в

базу. Информация полученная со смартфона записывается в

базу данных MSSQL, интерфейс которой расположен на

локальном сервере в виде сайта. Данная система была

выбрана по причине адекватной совместимости с ASP.net.

Для отображения данных на сайте используется платформа

ASP.net. Данные выводятся в виде таблицы Excel. Данный тип

представления выбран из-за удобства представления

информации.

Разработанное программное обеспечение облегчает и

сокращает проведение процесса инвентаризации имущества.

ИНСТИТУЦИАЛЬНАЯ РЕВОЛЮЦИЯ В СФЕРЕ

КОНВЕРГЕНЦИИ ВЫСОКИХ ТЕХНОЛОГИЙ С

ВСТРОЕННЫМ ИСКУССТВЕННЫМ ИНТЕЛЛЕКТОМ

Овчинников Валерий Валентинович, МИСиС

Происходящие в настоящее время кардинальные

изменения в экономике основаны на институтах,

преобразующих знания, технологии в производство

наукоемкой продукции на основе процессов конвергенции.

Для конвергенции в разных странах организуются и

развиваются центры глобальной экспертизы, институты

инновационной кооперации с помощью технологических

цепочек предприятий, институты интеллектуальной

собственности, инновационные и финансовые супермаркеты,

центры проектного образования.

На эти институты возлагается задачи управления

процессами конвергенции технологий в новой экономике. К

первой группе таких процессов (N) относятся производство и

потребление знаний, нанотехнологий и нанопродукции,

которые сосредоточены в Китае. Ко второй группе (В)

относятся процессы производства и потребления знаний,

биотехнологий и биопродукции, сосредоточенные в центрах

Индии, США, Китая и Японии. К третьей группе относятся

процессы моделирования систем и живых организмов с

помощью суперкомпьютеров. Здесь лидируют США и Китай.

К четвертой группе относятся процессы обучения и

встраивания искусственного интеллекта в машины и

механизмы. Эти процессы сосредоточены в глобальных

индустриальных центрах США, Китая и Европейского Союза.

Особое положение занимает робототехника,

применяемая в составлении финансовой и иной отчетности

по стандартам CCEIC. Здесь лидирует Индия, где

сосредоточены глобальные индустриальные центры,

инновационные и финансовые супермаркеты,

осуществляющие свою деятельность в области подготовки

разных видов финансовой отчетности. Россия пока находится

на 24 месте среди 86 стран в области нанотехнологий и

биотехнологий.

ПРЕДМЕТНОЕ ПРИЛОЖЕНИЕ ТЕОРИИ

КВАЗИКЛЕТОЧНЫХ СЕТЕЙ К МОДЕЛИРОВАНИЮ

ПОТОКОВ ШАХТНОЙ ВЕНТИЛЯЦИИ

Аристова Полина Сергеевна, МИСиС

Рассмотрены вопросы предметного приложения

теории квазиклеточных сетей применительно к

моделированию работы систем шахтной вентиляции. На

микроуровне описывается структура каждой клетки сети, а

также задаются характеризующие ее параметры, такие как

координаты, содержание элементов газовоздушной смеси,

счетчик прохождения воздушных потоков через клетку.

Для макроуровня применяется закон направленной

циркуляции: состояние клетки передается в следующую за

ней ближестоящую к целевой точке клетку сети. Для синтеза

квазиклеточной сети применительно к схеме системы

шахтной вентиляции используется метод Базового графа.

Также в работе использованы другие элементы

квазиклеточных сетей. Роль генератора состояний

выполняют вентиляторы, нагоняющие воздух в систему.

Турникетами является естественное сопротивление

выработки проходящему газовоздушному потоку. В

элементах типа счетчик измеряются такие параметры как

расход воздуха в ветвях и давление в узлах.

ПРОЕКТИРОВАНИЕ И РАЗРАБОТКА МОБИЛЬНОГО

ПРИЛОЖЕНИЯ ДЛЯ СОСТАВЛЕНИЯ TO-DO ЛИСТА С

ГЕОЛОКАЦИЕЙ

Бобров Денис Александрович, МИСиС

В статье рассматривается проблема разработки

мобильного приложения для составления TO-DO листа с

геолокацией. В настоящее время получили широкое

распространение мобильные приложения типа органайзер,

основой задачей которых, является составление распорядка

дня. Однако мобильные приложения обладают очевидным

недостатком: приближаясь к месту указанному в списке дел,

гаджет не оповещает пользователя об этом. Одним из

способов устранить данный недостаток является создание

приложения с геолокацией (определение географического

местоположения пользователя), т.е. при приближении к

месту назначения гаджет сообщает, что есть задача, которую

необходимо выполнить. В рамках данной работы,

разрабатывается мобильное приложение TO-DO лист с

геолокацией.

При разработке данного приложения решались четыре

основные задачи. Создание пользовательского интерфейса, а

именно проектирование формы для создания списка дел,

включающую в себя наименование задачи, примечание к

ней и координаты места выполнения данного дела на карте.

Обработка GPS данных устройства, включающая в себя опрос

устройства на координаты ширины и долготы, а так же

добавление их в базу данных. Взаимодействие полученных

данных с Google Maps API, в котором осуществляется

проверка на совпадение текущих координат устройства с

координатами объявленными в списке дел. На последнем

этапе разработки решается задача оповещения пользователя

о достижении места выполнения задачи. Для этого

используется звуковой сигнал и push-уведомление

устройства.

Разработанное приложение помогает организовать

распорядок дня пользователя, сэкономить его время и

осуществить выполнение всех поставленных задач.

ОБУЧЕНИЕ НЕЙРОННОЙ СЕТИ С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ

СРЕДЫ РАЗРАБОТКИ ЭКСПЕРТНЫХ СИСТЕМ CLIPS

Карпович Елена Евгеньевна, МИСиС

Искусственная нейронная сеть (нейросеть) –

математическая модель (а также её программное или

аппаратное воплощение), построенная по принципу

организации и функционирования биологических нейронных

сетей – сетей нервных клеток живого организма. Нейронные

сети в каком-то смысле являются имитацией механизмов

работы мозга, поэтому с их помощью успешно решаются

разнообразные «нечеткие» задачи - распознавание образов,

речи, рукописного текста, выявление закономерностей,

классификация, прогнозирование. Как правило,

передаточные функции всех нейронов в сети фиксированы, а

веса являются параметрами сети и могут изменяться.

Некоторые входы нейронов помечены как внешние входы

сети, а некоторые выходы - как внешние выходы сети. При

подаче любых чисел на входы сети, получается какой-то

набор чисел на выходах сети. Таким образом, работа

нейросети состоит в преобразовании входного вектора в

выходной вектор, причем это преобразование задается

весами сети. Практически любую задачу можно свести к

задаче, решаемой нейросетью.

Построение нейросети осуществляется в 2 этапа: 1)

выбор типа (архитектуры) сети; 2) подбор весов (обучение)

сети. Для обучения нейросети в кн. А.Б. Барского [1] и в

издании учебного курса Интернет-Университета

информационных технологий [2] предлагается использовать

логическое программирование нейросети с использованием

языка Пролог. Программа на языке Пролог представляет

собой базу знаний, включающую множество фактов и

правил. Факты и правила Пролога – это формулы логики

предикатов в форме предложение Хорна или клаузы [3]. Зная

входы нейросети, с помощью Пролог – программы можно

вычислить выходы этой нейросети.

Задачу обучения нейросети можно выполнить с

помощью среды разработки экспертных систем CLIPS (C

Language Integrated with Production System). Язык CLIPS – язык

программирования с ЛИСП-подобным синтаксисом, который

поддерживает продукционную модель представления

знаний [4]. Так же, как язык Пролог, среда CLIPS позволяет

создать список фактов, которые являются исходными

данными предметной области, и некоторую совокупность

продукционных правил вида «Если <условие> То

<действие>». Результаты создания базы знаний на языке

CLIPS можно использовать для обучения нейросети. Кроме

того, среда CLISP является свободно распространяемым

программным продуктом, который удобно использовать в

учебном процессе в рамках дисциплины «Системы

искусственного интеллекта» для студентов бакалавриата по

направлению «Информатика и вычислительная техника.

Список литературы

1. Барский А.Б. Нейронные сети: распознавание,

управление, принятие решений. - М.: Финансы и статистика,

2004. - 176 с.

2. Логические нейронные сети [Электронный ресурс]:

учебный курс. – URL: http://www.intuit.ru/studies/

professional_skill_improvements/1546/info .

3. Ковальски Р. Логика в решении проблем. - М.: Наука,

1990. - 280 с.

4. Джарратано Дж., Райли Г. Экспертные системы:

принципы разработки и программирование. – М.: ООО «И.Д.

Вильямс», 2007. - 1152 с.

ПРИЕМЫ И ПОДХОДЫ К РАЗРАБОТКЕ

НИЗКОПОЛИГОНАЛЬНЫХ ГЕОМЕТРИЧЕСКИХ

МОДЕЛЕЙ ЭЛЕМЕНТОВ ТЕРРИТОРИИ ГОРОДА

Чагай Ольга Андреевна, МИСиС

Рассматриваются приемы и подходы к разработке

низкополигональных геометрических моделей элементов

территории города. Рассматриваются модели элементов

антуража дорог, а именно модели: зданий, растений,

остановок, фонарных столбов, светофоров и знаков

дорожного движения. Для создания моделей используются

приёмы, предполагающие получение моделей пригодных

для рендера с большой скоростью. Частота обновления

кадров должна быть не меньше 25 кад/сек. Для создания

реалистичности используются карты неровностей, карты

нормалей, каналы цвета и прозрачности.

Трехмерные объекты получены путем выдавливания

по их двумерным границам на плане или спутниковом

снимке города. Также объекты были построены из набора

полигонов, после чего на них были наложены текстурные

изображения, созданные в 2D редакторе. Мелкие детали

зачастую имеют сложную форму и требуют большого

количества полигонов. Поэтому они имитируются с помощью

текстурных карт.

Так как городские ландшафты не являются типовыми,

было решено разработать собственные модели объектов.

Таким образом, моделирование геометрии и ее

текстурирование производится вручную. Преимуществом

моделирования вручную является то, что для каждого типа

строения создается только одна модель и используется для

всех зданий заданного типа. Тем самым позволяя

значительно экономить память и размер 3D-модели на

диске. Использование низкополигонального моделирования

резко снижает количество полигонов в моделируемой сцене,

тем самым являясь идеальным решением при 3D

визуализации в режиме RealTime. 3D-модели городов

применяют для различных целей: визуализации городов для

виртуальных туров, компьютерных игр, симуляторов

вождения и т.п.; создания навигационных систем;

градостроительства – проектирование жилых комплексов,

реставрация памятников культуры, их сочетание с

современными зданиями; разработки интеллектуальных

транспортных систем.

О НЕОБХОДИМОСТИ РАСПАРАЛЛЕЛИВАНИЯ

ИНФОРМАЦИОННЫХ ПОТОКОВ ПРИ УПРАВЛЕНИИ

СТРУГОВЫМ АГРЕГАТОМ

Панкрушин Петр Юрьевич, МИСиС

При разработке инструментария формирования

прогноза в подсистеме управления движением стругового

агрегата в плоскости пласта при выемке угля предполагается

применение нейронных сетей, при обучении которых

должна использоваться маркшейдерская информация о

непараллельности штреков, полученная после выполнения

проходческих работ. Однако, использовать эту информацию

возможно только с постоянной корректировкой по мере

подвигания забоя на основе информации о динамике

возрастания ошибки по ходу истории управления агрегатом.

Предполагалось для формирования соответствующего

сигнала корректировки учитывать направленность

подвигания забоя. Причем была высказана ранее идея об

использовании предложения Н.А. Козырева «вводить в

механику такое физическое понятие, как ход времени». Для

прогнозирования развития ситуаций в этом случае

формируется управляющее воздействие на систему

поддержания прямолинейности линии забоя через оценки

будущих событий.

При построении такой динамически

перестраивающейся архитектуры на основе нейронных сетей

для повышения эффективности прогнозирования путей ее

развития необходимо устранение ошибки в недостаточно

обученной системе. Слежение за количественным и

качественным изменением комбинации работы параллельно

и иерархически организованных структур обеспечивает

необходимую минимизацию числа связей и потоков

информации. Для снижения перегрузки деталями работы

конечных уровней иерархии и объема поступающей к ним

информации, необходимо сочетание быстродействия с

использованием больших объемов памяти при выполнении

сложных задач. Распараллеливание потоков

обрабатываемой информации при этом имеет решающее

значение. Поэтому для реализации такого сложного

программного комплекса целесообразно организовать его

работу в виде параллельных процессов, которые

периодически взаимодействуют друг с другом и

обмениваются некоторыми данными. Для оперативного

взаимодействия процессов операционная система должна

предоставлять особые средства. В этом плане в настоящее

время технология MPI является основным средством

программирования для кластерных систем и параллельных

компьютеров с распределенной памятью.

Дифференцированное поступление по отдельным

каналам с одного выходного нейрона-модуля

информационных и управляющих сигналов на последующие

структуры системы управления агрегатом, исполняющие

разные функции, обеспечивает возможность координации

большого числа функций и повышает эффективность работы

всей системы.

ПОДДЕРЖКА ПРИНЯТИЯ РЕШЕНИЙ ПРИ

УПРАВЛЕНИИ БИЗНЕС ПРОЦЕССАМИ ГРУППЫ

ПРЕДПРИЯТИЙ

Федоров Александр Михайлович, МИСиС

В докладе рассматривается актуальность интеграции

производств с помощью создания группы предприятий (ГП).

Выделены основные способы воздействия на эффективность

ГП. Обозначена необходимость организации процесса

поддержки принятия управленческих решений. В качестве

модели системы поддержки принятия решений предлагается

представление ГП в виде мультиагентной системы.

Рассмотрены возможные способы оценки эффективности

инвестиционных проектов и агрегации различных оценок для

определения наилучшего варианта. Предлагается

использовать сетевую модель для расчета ключевых

показателей производительности при изменении структуры

связей предприятий в группе.

ЧАСТОТНО-ГЕОМЕТРИЧЕСКОЕ МОДЕЛИРОВАНИЕ

ГЕНОМА И ГЕНЕТИЧЕСКАЯ ПСИХОАКУСТИКА

Степанян Иван Викторович, ИМАШ РАН

Разработан авторский метод [1, 2] моделирования

нуклеотидного состава молекулярно-генетических

последовательностей живых организмов и вирусов в

пространствах их физико-химических параметров

размерности 1, 2 и 3. Модель позволяет в наглядной форме

представить высокую организацию, помехоустойчивость и

фрактальность молекулярно-генетических систем. Данный

подход к ДНК-моделированию связан с матричной

математикой, позиционными системами счисления,

гиперкомплексными числовыми системами, тензорным

анализом и специальными функциями. В ряде случаев

моделирование позволило выявить специфические участки в

хромосомах. При частотно-геометрическом моделировании

геномов на плоскости каждой точке отображения был

сопоставлен коэффициент геометрической прогрессии,

обуславливающей построение системы музыкальных

пентаграмных (генетических) ладов, выявленных в

биоматематических работах С.В. Петухова по матричной

генетике [3]. На основе алгоритма Пифагора была

разработана визуальная интерпретация музыкальных строев

в полярной системе координат. Сконструированы и

защищены товарным знаком PentagramonTM новые

музыкальные инструменты на основе генетических строев и

программно-аппаратные средства с биологической обратной

связью. Созданы первые музыкальные композиции в

генетических строях для исследования их психоакустического

воздействия на человека и выявления значимых параметров

звукового сигнала для передачи эстетической информации.

Часть результатов была получена с использованием

вычислительных ресурсов Межведомственного

суперкомпьютерного центра РАН.

Список литературы

1. Stepanyan I.V., Petoukhov S.V. The matrix method of

representation, analysis and classification of long genetic

sequences [Электронный ресурс]. – URL:

http://arxiv.org/pdf/1310.8469.pdf .

2. Степанян И.В. Гиперболические матрионы в

нейрокибернетике, биомеханике и биоинформатике //

Нейрокомпьютеры: разработка, применение. 2015. № 5. C.

57-68.

3. Петухов С.В. Матричная генетика, алгебры

генетического кода, помехоустойчивость. - М.-Ижевск: НИЦ

«Регулярная и хаотическая динамика», 2008.

СИНТЕЗ И АНАЛИЗ СТРУКТУРЫ САЙТА ИНТЕРНЕТ-

МАГАЗИНА

Исинов Дорджи Николаевич, МИСиС

Процесс создания любого сайта или его реконструкции

начинается с разработки структуры. Необходимо

сформулировать сколько и каких разделов и подразделов

целесообразно сделать, сколько страниц должно быть в

каждом из разделов (подразделов). Особое внимание

целесообразно уделить полноте охвата, логике подачи

материала. В докладе представлен пример создания

структуры сайта на примере интернет-магазина.

ПРОЕКТИРОВАНИЕ ПРОГРАММНЫХ СРЕДСТВ

АНАЛИЗА ЗВУКА

Ситушкин Александр Константинович, МИСиС

В докладе рассматриваются этапы разработки

мобильного приложения для анализа звука. В различных

типах помещений установлены допустимые уровни шума в

соответствии с установленными стандартами. Нарушение

данных норм влечет за собой сбой в работе персонала в

помещении, а превышение уровня шума в 70-80 Дб может

причинить вред здоровью человека, спровоцировать

нарушение сна, уровня слуха или вызвать депрессию. Также

существует федеральный закон о «Тишине», в котором

установлены допустимые уровни шума в квартирах в

дневное и ночное время. Всё это является причиной для

измерения и анализа шума. Существует большое количество

специального оборудования для измерения и анализа

шумового воздействия. Но из-за высокой стоимости они не

всегда доступны. Решением этой проблемы является

использование смартфонов. Несмотря на то, что

специальные устройства имеют более расширенный

функционал, с помощью смартфона можно получить

достаточно точные данные, пригодные для дальнейшего

использования. Также мобильные устройства удобны в том

плане, что они оснащены встроенным микрофоном,

динамиками и предоставляют возможности для

подключения других устройств.

Разработка данного приложения осуществлялась в

несколько основных этапов. Получения данных с микрофона

мобильного устройства. Представление полученных данных

в удобной и понятной для пользователя форме.

Традиционно в цифровой звукозаписи аудиодорожка

представляется в виде осциллограммы, отображающей

форму звуковой волны, то есть зависимость амплитуды звука

от времени. Такое представление данных будет достаточно

наглядно для пользователя: осциллограмма позволяет

увидеть основные события в звуке, такие как изменения

громкости, частоты. Далее анализ получаемых данных на

соответствие нормам. И наконец, создание

пользовательского интерфейса, а именно проектирование

формы для представления осциллограммы, а также создание

визуальных оповещений о превышение звуковых норм.

Разработанное приложение позволяет измерять

звуковые волны, анализировать их, а так же предоставляет

отчет о соответствии измеренных данных нормам.

ПРОЕКТИРОВАНИЕ ПРОГРАММНОГО ОБЕСПЕЧЕНИЯ

ДЛЯ МОДЕЛИРОВАНИЯ ДВИЖЕНИЯ ТРАНСПОРТНЫХ

СРЕДСТВ НА АВАРИЙНО ОПАСНОМ УЧАСТКЕ

ДОРОГИ

Марухленко Павел Геннадьевич, МИСиС

В докладе рассматриваются этапы разработки

программного обеспечения для моделирования движения

транспортных потоков на аварийно опасном участке дороги.

Ситуация с безопасностью на дорогах России была и остаётся

серьёзной социально-экономической и правовой

проблемой. Не смотря на то, что общее количество ДТП

сократилось на 1%, число аварий связанных с состоянием

улиц и дорог увеличилось на четверть. К аварийно-опасным

для населённых пунктов относят участок дороги

протяженностью в 200 метров, на котором число однотипных

ДТП составило более 5 за год. Министерством Транспорта

Российской Федерации предусмотрены ряд процедур для

обеспечения безопасности на аварийных участках,

существуют различные методы по выявлению причин ДТП и

меры по повышению безопасности дорожного движения. К

таким методам относится и метод конфликтных ситуаций

применяемый в случае возникновения конфликта между

участником дорожного движения и окружением. При

реализации данного метода и построения математической и

визуальной моделей, с возможностью их дальнейшего

анализа, целесообразно использовать компьютерное

программное обеспечение.

В процессе разработки программного обеспечения

требовалось реализовать ряд характерных задач. Создание

визуальной модели окружения аварийно опасного участка

дороги, модель которой должна соответствовать реальному

окружению на участке, а также иметь низкополигональную

геометрию для экономии ресурсов системы. Построение

системы дорожных знаков и разметки соответствующих

стандартам. Моделирование циклов работы светофоров, на

основе полученных данных от ГИБДД. Проектирование

низкополигональных моделей транспортных средств

следующих типов: легковой автомобиль, фургон, грузовик,

автобус. Загрузка в реальном времени данных о движении

транспортных потоков, с последующей визуализацией с

частотой в 24 кадра за секунду. Возможность наблюдения за

движением на участке из нескольких статичных камер.

Разработанное программное обеспечение

представляет собой основную, визуальную модель участка

дороги с реализованным на ней движением транспортных

потоков, требующую лишь стороннего метода для анализа

конфликтных ситуаций.

ПРОЕКТИРОВАНИЕ ЛИНГВИСТИЧЕСКОГО

ПРОГРАММНОГО ОБЕСПЕЧЕНИЯ ДЛЯ

РАСПОЗНАВАНИЯ И ПЕРЕВОДА РЕЧИ В РЕЖИМЕ

РЕАЛЬНОГО ВРЕМЕНИ

Тарасов Александр Александрович, МИСиС

Данный проект представляет собой лингвистическое

программное обеспечение для распознавания речи и ее

перевода на иностранный язык. Целью его создания является

решение проблемы международной коммуникации, которая

возникает из-за низкого уровня владения вторым языком и

труднодоступности альтернативных методов обеспечения

перевода речи, таких как услуги переводчика, пользование

словарём и так далее.

При разработке приложения решался ряд

нетривиальных проблем: считывание речи, ее анализ,

перевод на иностранный язык, симуляция голоса

говорящего. Для считывания, перевода и синтеза речи

используется встраиваемая система API Google. Причинами

выбора данной системы являются ее бесплатность, простота

в использовании и высокая производительность. Для

реализации анализа речи применяются методы, которые

используются в клонировании голоса. Клонирование голоса -

технология, реализующая изменение голоса человека,

которая производится с помощью программно-аппаратных

средств в режиме реального времени.

Разрабатываемое в данном проекте программное

обеспечение позволяет упростить общение между

представителями различных культур.

ПРОЕКТИРОВАНИЕ ПО ДЛЯ ОПТИМИЗАЦИИ

ПОГРУЗОЧНЫХ РАБОТ В СФЕРЕ ЛОГИСТИКИ

Дутова Ксения Вадимовна, МИСиС

В данной работе рассматривается проблема

нахождения оптимального плана укладки груза в

транспортное средство (ТС). Она выявляется в ситуации, в

которой логисту необходимо разместить груз так, чтобы его

максимально возможное количество занимало минимально

возможное пространство. Нерациональная укладка груза

влечет за собой уменьшение грузооборота и значит

способствует уменьшению прибыли и увеличению затрат на

обслуживание транспортных средств. Более того, до 25%

аварий с участием грузового транспорта происходит по

причине неправильной укладки и укрепления груза в нем.

Вследствие этого возникает необходимость внедрения новых

логистических подходов, способствующих максимально

возможной минимизации производственных рисков и

финансовых потерь. Для этих целей было решено

разработать программный продукт, позволяющий решить

одну из задач транспортной логистики.

Программа должна позволить логисту получить план

оптимальной укладки груза в ТС с учетом требований

соответствующих стандартов (ГОСТ 19848-74, ГОСТ Р 52734-

2007, ГОСТ 21391-84 и т.д.). Программа должна осуществлять

самостоятельную укладку груза посредством применения 3d-

визуализации: логисту необходимо наполнить виртуальный

кузов ТС трехмерными моделями элементов груза, пользуясь

поддержкой специального математического аппарата.

Математический аппарат при этом будет производить учет

типа груза, веса, объема и других параметров, обязательных

для рассмотрения при погрузке, и ставить необходимые

ограничения на расположение в кузове.

Разрабатываемое ПО включает в себя такие

пользовательские функции, как: импорт загрузочных данных

из инвойса; просмотр свойств каждой единицы груза; ручное

формирование укладки; сохранение проекта на ПК; загрузка

проекта с ПК; оформление упаковочного листа. Таким

образом, данный программный продукт предназначен для

облегчения деятельности логиста и обеспечивает более

компактную укладку груза при сокращении временных и

денежных расходов.

МОДЕЛИРОВАНИЕ И ВИЗУАЛИЗАЦИЯ ОЗЕЛЕНЕНИЯ

ТЕРРИТОРИИ ЖИЛОГО СЕКТОРА ГОРОДА МОСКВЫ

Петрыкина Алёна Анатольевна, МИСиС

Доклад посвящён проблеме автоматизации

проектирования участков озеленения города Москвы.

Актуальность темы связана с выполнением закона «О защите

зеленых насаждений» (N 17 - от 5 мая 1999 г., с изменениями

от 21 февраля, 19 декабря 2001 г.), ст. 4 - Компенсационное

озеленение. Данный тип озеленения является обязательным

во всех случаях повреждения или уничтожения зеленых

насаждений. Из этого следует, что застройщик должен

включить в генеральный план микрорайона озеленение его

территории, которое, также необходимо для комфортного

проживания людей на данной территории. Разработка плана

озеленения представляет трудоемкий процесс, который

требует автоматизации. На сегодняшний день самой

известной программой в данном сегменте является

программа компании «Дикомп» - «Мой сад». Данная

программа имеет возможность составить план озеленения с

возможностью просмотра проекта в режиме 3D, с учетом

времени: через 1 год, 5-10 лет и так далее, также в разные

времена года. Но данный продукт не решает многих

проблем связанных с проектированием озеленения. В связи

с этим была поставлена задача разработки нового

программного средства, которое способно решать больше

задач связанных с проектированием озеленения на

территории.

Рассмотрены бизнес-процессы работы ландшафтно-

озеленительного бюро на основе IDEF0 диаграмм. Анализ

моделей бизнес-процессов показывает трудоёмкость

построения генерального плана территории и значительное

число действий, выполняемых «вручную» различным

персоналом. В разрабатываемой программе

осуществляются: расчет пересечения крон и корневых систем

растений, позволяющий на этапе планирования избежать

вредных влияний растений друг на друга в процессе их

произрастания; расчет отступа посадочных материалов от

объектов жилого микрорайона в соответствии с нормами и

законодательством города Москвы (Градостроительный

кодекс РФ); программная визуализация областей дерева,

таких как крона, корневая система и приствольный круг; учет

взаимного влияние растений друг на друга. В программе

будет присутствовать обширная база растений, составленная

специально для озеленения жилой территории города

Москвы с подробным описанием каждого выбранного

растения; будет реализована возможность добавления

других объектов задействованных в обустройстве

территории жилых районов. Также функционал программы

включает автоматизацию проектирования озеленения путем

случайной расстановки насаждений на плане с учетом всех

особенностей территории и выделенных растений, то есть

случайное размещение не всех растений из каталога, а

только выбранных экземпляров. Разрабатываемое

приложение обладает понятным интерфейсом, что

обеспечит возможность спроектировать целостный в

функциональном и художественном отношении участок, не

требуя специальной подготовки в компьютерном

моделировании.

Указанные особенности значительно упростят работу

сотрудникам проектного отдела и помогут им создать

проект, который будет отвечать принятым нормам посадки

растений на территории. А с помощью 3D визуализации

плана появится возможность наблюдать реалистичную

модель будущих насаждений и благоустройства территории.

РАСЧЕТ ПО ЧАСТЯМ ДВОЙСТВЕННЫХ СЕТЕЙ

Петров Андрей Евгеньевич, МИСиС

Совет по конкурентоспособности экономики США

провел опрос высокотехнологичных компаний США, и почти

все ответили, что они бы потеряли свою долю мирового

рынка, если бы не обладали сетями

высокопроизводительных супервычислений. Повышать

производительность вычислений можно путем повышения

быстродействия ЭВМ, а также путем применения

алгоритмов, которые требуют меньше вычислений, создавая

эффект роста скорости вычислений. Разработанный В.А.

Горбатовым характеризационный (семантический) подход на

порядки уменьшает количество перебираемых вариантов

при решении сложных задач. Эвристический анализ

позволяет уменьшить объем вычислений, связанных с

выбором вариантов. В связи с развитием ЭВМ с

параллельной архитектурой представляет интерес

разработка алгоритмов декомпозиции задачи и расчет по

частям на отдельных процессорах, с объединением решений

в целое. Алгоритмы декомпозиции сетей и сетевых моделей

сложных систем с потоками энергии тензорным методом

двойственных сетей позволяют уменьшить объем

вычислений. При декомпозиции возникает проблема части и

целого с необходимостью расчета взаимодействия

подсистем на границах их разделения и взаимодействия.

Решить эту проблему позволяет найденный автором

инвариант двойственности сетей, физическим смыслом

которого является закон сохранения потока энергии.

Тензорный метод двойственных сетей позволил

создать методы расчета изменения процессов в больших

системах при изменении структуры связей. Для применения

данного метода необходимо создать сетевую модель

исследуемой системы, используя аналогии процессов и

структуры. Двойственные сети строятся подобно

двойственному графу. При этом они имеют инвариант

преобразования структуры, при котором остается постоянной

сумма их метрических тензоров. Фундаментальный характер

инварианта двойственности проявляется как закон

сохранения потока энергии. На применении данного

инварианта основаны алгоритмы расчета цепей и сетевых

моделей сложных систем с переменной структурой, включая

сетевые модели сложных технических и экономических

систем.

Нейрокомпьютеры предназначены для организации

распределенных вычислений сложных и трудно

формализуемых систем, с обучением, изменением структуры

и настройкой на особые свойства исследуемой системы.

Двойственные сети предполагают возможность

формализации рассматриваемой предметной области,

достаточную для построения сетевой модели,

представляющей процессы (протекающие в системе потоки),

и структуру связей элементов, которая может меняться. Для

понимания теории и механизмов нейронных сетей

необходимо исследовать свойства структуры сетей, особенно

свойство двойственности. Двойственные сети обеспечивают

методы расчета при изменении структуры связей, включая

разделение на независимые подсети, расчет по частям и

соединение решений частей в решение полной сети, сетевой

модели сложной системы.

ВНЕДРЕНИЕ НЕЙРОСЕТЕВЫХ ТЕХНОЛОГИЙ В

ПРОЦЕСС ИНТЕГРАЦИИ РАЗНОРОДНЫХ ДАННЫХ

Свертилова Наталья Виктровна, Российская академия народного хозяйства и

государственной службы при Президенте РФ

При принятии обоснованных и своевременных

управленческих решений необходима надежная система

организации данных. Создание такой системы связано с

необходимостью объективного анализа ситуации, выявления

тенденций и прогнозирования результатов, основанных на

имеющихся и полученных текущих данных, хранящихся в

различных форматах. Технология интеграции данных

является основным фактором для объединения данных и

создания информационного поля, позволяющего полно и

достоверно описать проблемную ситуацию.

Предлагается схема интеграции данных, основанная на

семантической шине, которая по запросу от управляющего

сервера в свою очередь формирует запросы к разнородным

данным, хранящимся в документах различных форматов.

Ответы на запросы из документов посылаются на

семантическую шину в виде XML-формата. Там данные

анализируются и поступают во временную базу данных,

затем поступают в управляющий сервер и выдаются

непосредственно на экран ситуационного центра. При

практической реализации предложенной схемы интеграции

данных, с целью получения оперативной информации,

необходимо внедрение нейросетевых технологий на этапе

формирования запросов к разнородным данным, а также на

этапе анализа данных, так как проблема здесь может

характеризоваться большим объемом входной информации;

а также тем, что данные могут быть неполны, избыточны,

частично противоречивы.

Для формального описания системы хранения

обработанной информации, предлагается все данные

разбить на три типа: первичные – это первичные

статистические данные; частные - данные, которых

рассчитываются по первичным данным с помощью

простейших операций; обобщенные-данные, которые

рассчитываются по значениям частных и первичных данных и

отражают обобщенные характеристики проблемной

ситуации. Cхему организации хранения данных предлагается

реализовать в виде трёхуровневой иерархической системы,

основанной на структуре В*-дерева. Верхним уровнем

системы является интегральная оценка ситуации (InS),

средний уровень образуют обобщённые данные (Кi, где

0<i≤n), нижний уровень – частные (fj, где 0<j≤m).

Функционально взаимосвязь всех уровней иерархии можно

представить следующим образом: InS = f(K1,…, Kn), где

f(K1,…,Kn) – функция зависимости InS от K1,…,Kn; n>0; Ki =

φi(fki, fki+1 ,…, fki+ri), где φi(fki, fki+1 ,…, fki+ri) - функция

зависимости обобщённого показателя Ki от частных

показателей fki, fki+1 ,…, fki+ri >0, ri – число аргументов в φi.

Практическое построение и использование предложенной

схемы интеграции разнородных данных и системы их

хранения целесообразно основывать на современных

нейросетевых технологиях. Такой подход обеспечит

получение своевременной, объективной, полной

информации о проблемной ситуации с целью принятия

обоснованного и своевременного управленческого решения.

ПРОЕКТИРОВАНИЕ И РАЗРАБОТКА

МАТЕМАТИЧЕСКОГО И ПРОГРАММНОГО

ОБЕСПЕЧЕНИЯ СИСТЕМЫ НАВИГАЦИИ В

ПОМЕЩЕНИЯХ НА ОСНОВЕ BLUETOOTH-УСТРОЙСТВ

Кузьмин Михаил Федорович, МИСиС

В последнее время становится актуальной навигации

внутри помещений. Применение спутникового

позиционирования в закрытых помещениях невозможно без

прямой видимости спутников, в результате чего требуются

альтернативные способы позиционирования. В данном

работе рассматривается проектирование навигационной

системы на основе Bluetooth-маячков (Beacon). Маячки

представляют собой компактные устройства, работающие от

батареек, передающие Bluetooth-сигнал по протоколу

Bluetooth Low Energy.

Навигационная система представляет собой

приложение для Android, при разработке которого решались

такие задачи как: получение данных с маячков и

сопоставление их с базой позиций маячков, трилатерация

позиции приёмника и графическое отображение схемы

помещения и позиции приёмника. Для получения данных с

маячка используется Android AltBeacon API, которая

предоставляет уникальный идентификатор группы маячков,

идентификатор маячка и дистанцию до маячка на основе

силы сигнала. Вычисление позиции приёмника

осуществляется алгоритмом трилатерации, которому

необходимы данные с трёх маячков. Получаемый сигнал с

маячков подвержен помехам, поэтому целесообразно

пропускать эти данные через фильтр низких частот.

Визуализация графического интерфейса и схемы помещения

осуществляется средствами Android. Схема отображается при

помощи библиотек Canvas.

Разработанное в проекте программное обеспечение

может облегчить навигацию в оборудованных Bluetooth-

маячками зданиях.

ПРОЕКТИРОВАНИЕ K-ЗНАЧНЫХ ЦИФРОВЫХ

ОДНОРОДНЫХ НЕЙРОНОВ НА ОСНОВЕ ВЛОЖЕНИЯ

ФУНКЦИИ В ИЗОМОРФНЫЕ ПРОСТРАНСТВА

Калитин Денис Владимирович, Калитина Ольга Сергеевна,

МИСиС

Известные алгоритмы настройки, такие как,

итеративный градиентный алгоритм обратного

распространения ошибки (error back propagation) Д.

Румельхарта, Дж. Хинтона, Р. Уильямса; алгоритм настройки,

основанный на целочисленном решении систем уравнений,

Б.Л. Белявского, С.А. Фролова достаточно трудоёмки.

В докладе предложена стратегия эффективной

настройки k-значного сотового нейрона, исключающая

трудоёмкую процедуру целочисленного решения “k”

взаимосвязанных систем. Стратегия основана на

непротиворечивом вложение заданной функции в k-значный

гиперкуб. При этом, если непротиворечивое вложение не

возможно, то производиться преобразование дискретного

пространства. Устанавливается изоморфизм между

исходным пространством и полученным, и процедура

вложения повторяется. Повторное непротиворечивое

вложение возможно в силу того, что полученное изоморфное

пространство обладает необходимыми условиями для

непротиворечивого вложения k-значной функции.

ПРЕДСТАВЛЕНИЕ МОДЕЛЕЙ ЭЛЕМЕНТОВ

ТЕХНОЛОГИЧЕСКИХ СХЕМ КВАЗИКЛЕТОЧНЫМИ

СЕТЯМИ

Аристов Антон Олегович, МИСиС

В работах автора неоднократно упоминались

дискретные структуры, не имеющие явно заданной

сигнатуры – квазиклеточные сети. Указанные структуры

предназначены для моделирования систем, поведение

которых сводится к рассмотрению распространения потоков

в некотором ограниченном пространстве – потоковых систем

в различных предметных интерпретациях. Квазиклеточные

сети позволяют в рамках единой структуры обеспечить

моделирование с дискретным временем на микро- и

макроуровне. Среди потоковых систем особое внимание

следует уделить технологическим схемам. Технологические

схемы представляют собой потоковые системы,

предполагающие многосортные потоки различного типа. В

последнее время моделирование и визуализация

технологических схем рассматривается применительно к

PLM-системам.

В работе уделяется внимание интерпретации

элементов квазиклеточных сетей применительно к

технологическим схемам для различных отраслей

промышленности. В наиболее общем случае

технологические схемы включают блоки технологических

операций и линии передачи между ними. В такой постановке

технологическая схема фактически представляет собой граф,

вершинам которого соответствуют блоки, осуществляющие

технологические операции, а рёбрам конвейеры, трубы,

провода и другие линии передачи сырья и полуфабрикатов

между технологическими операциями. Исходя из этого,

квазиклеточная сеть синтезируется методом базового графа.

Линия передачи моделируется участком квазиклеточной

сети с микроциркуляцией, по которому передаются потоки

определённого сорта. Поскольку технологическая операция

занимает некоторое время и предполагает преобразование

различных типов потока, то клетки, моделирующие

технологическую операцию являются турникетами (клетками

задержки) и трансформаторами. Отдельно следует

остановится на случае расширения областей

распространения потоковых систем. Предметно подобная

ситуация возникает, например, при ведении горных работ,

при этом расширяются области выработки. Для

моделирования такой ситуации используется метод

генерирующей фишки.

Рассмотренные интерпретации позволяют

представлять в виде квазиклеточных сетей широкий круг

моделей технологических схем в различных областях

промышленности.

Выполнено при поддержке РФФИ. Тема №15-08-06453

А.

РАЗРАБОТКА ИНФОРМАЦИОННЫХ

ИНСТРУМЕНТАРИЕВ ДЛЯ РЕАЛИЗАЦИИ ЗАДАЧ

ФОРМИРОВАНИЯ КОГНИТИВНО-АНАЛИТИЧЕСКИХ

СТРУКТУР

Наливайко Александр Анатольевич, МИСиС

В современном динамично меняющемся мире время

реакции на внешние воздействия и раздражители играет

ключевую роль в жизни любой организации. Своевременное

решение, принятое управленческим органом, основанное не

на призрачных гипотезах, а на аналитических выкладках,

несомненно, приводит к положительному эффекту.

Разумеется, если анализ ситуации был проведен на должном

профессиональном уровне.

Набор информационных инструментариев является

важнейшим составляющим в создании хорошо работающей

когнитивно-аналитической структуры. Это обусловлено

автоматизацией основных процессов организации с целью

уменьшения влияния нежелательного человеческого

фактора как на процесс принятия решения, так и на само

решение.

Разработка подобных информационных

инструментариев необходима только после глубокой

критической оценки необходимого функционала.

ПРОЕКТИРОВАНИЕ ИНФОРМАЦИОННОГО И

ПРОГРАММНОГО ОБЕСПЕЧЕНИЯ ДЛЯ АНАЛИЗА

КАРЬЕРНОГО ОТКОСА

Бас Никита Сергеевич, МИСиС

В рамках данной работы рассматриваются проблемы

анализа конструкции карьерного откоса. Результаты данного

анализа необходимы для проектирования мероприятий по

предотвращению оползней и дальнейших работ в данной

местности. Для получения максимально точных результатов

анализа требуется учет данных множества не связанных

датчиков. Систематизация и обработка этих данных является

главной целью создания представляемого программного

обеспечения. Разрабатываемый программный

инструментарий включает в себя такие элементы как: импорт

данных с датчиков и чертежа разреза земли исследуемого

участка, проведения необходимых исследований и расчетов,

дополнение чертежа вспомогательными построениями и

формирования отчета с подробными графиками и

результатами расчетов. Для представления конструкции

карьерного откоса используется чертеж системы AutoCAD.

Данный выбор сделан по причине систематизированного и

доступного представления данных о модели, что

обеспечивает быструю и эффективную их обработку. Для

работы с данными используется приложение на основе

Windows Presentation Foundation. Чертеж карьерного откоса

представляется интерактивной схемой с возможностью

ручного выбора породы, заполнения ее метаданных,

присвоения ей штриховки и цвета, соответствующей данной

породе. В отдельном модуле реализуются необходимые

расчёты и добавляются вспомогательные построения.

Пользователю предоставляется набор возможных операций

над данными пород с выводом результатов в отчет.

Отчет сохраняется в формате Docx и формируется с

использованием результатов работы над схемой

конструкции карьерного откоса, рассчитанными данными,

комментариями к породе и схеме. Причинами выбора среды

Microsoft Word является ее распространенность,

интуитивность интерфейса, а также доступность

форматирования результирующего документа.

Реализованные в проекте алгоритмы обработки

информации, ее представления и взаимодействия с ней

способствуют более глубокому и качественному анализу

участков исследуемой области. По результатам данного

анализа будут проектироваться необходимые мероприятия

по укреплению конструкции и осуществлению дальнейших

работ в данной местности.

ПРОЕКТИРОВАНИЕ ПРОГРАММНОГО ОБЕСПЕЧЕНИЯ

ПОИСКА ИНФОРМАЦИИ О

ДОСТОПРИМЕЧАТЕЛЬНОСТЯХ ПО ИЗОБРАЖЕНИЮ

Луневич Алена Сергеевна, Зорин Иван Андреевич,

МИСиС

В работе рассматривается проблема автоматизации

поиска информации по сфотографированному на телефон

изображению. Существуют следующие недостатки поиска

информации по достопримечательностям: 1) на мобильном

устройстве не всегда установлен браузер, который может

осуществлять поиск по картинке; 2) на поиск затрачивается

большое количество времени, т.к. поиск необходимо

производить вручную; 3) люди со слабым зрением могут

перепутать памятники культуры и найти неверную

информацию.

Для устранения недостатков, описанных выше, было

принято решение о создании мобильного приложения. В нем

поиск осуществляется автоматически, пользователю нужно

только загрузить фотографию, что занимает гораздо меньше

времени. Для поиска с применением приложения не

требуется браузер мобильного устройства. Приложение

осуществляет обработку фотографии и выдает информацию

внутри приложения, что делает его удобнее аналогов,

которые выполняют поставленную задачу с использованием

браузера телефона. Для организации поиска информации в

приложении используется технология компьютерного

зрения, обеспечивающая возможность получения нужной

информации.

Приложение, выполняющее функции поиска по

изображению и отображения информации, актуально, а

также удобно для пользователя.

ПРОЕКТИРОВАНИЕ ПРОГРАММНОГО ОБЕСПЕЧЕНИЯ

ДЛЯ ПРОХОЖДЕНИЯ МАРШРУТА НА

ВЕЛОТРАНСПОРТЕ

Агеенко Михаил Михайлович, Зорин Иван Андреевич,

МИСиС

В данной работе рассматривается проблема анализа,

расчёта и хранения значений характеристик при построении

и прохождении маршрута на примере велотранспорта.

Существует несколько способов решить данную проблему: 1)

использование карты; 2) использование GPS-навигатора; 3)

использование Яндекс карты или её аналога. Эти средства

навигации имеют ряд недостатков. Использование карты на

бумажном носителе на сегодняшний день не целесообразно.

GPS-навигатор подразумевает наличие отдельного

устройства. Яндекс карты, так же, как и GPS-навигаторы, не

имеют функции сохранения маршрута и его характеристик.

Решением отмеченных проблем является разработка

WEB-сервиса, выполняющего следующие функции: 1)

аутентификация и авторизация пользователей; 2) построение

маршрута; 3) расчёт примерных характеристик

построенного маршрута; 4) сохранение данных о

маршруте после его прохождения, таких как: время,

пройденное пользователем, расстояние и сам маршрут, дата

и время прохождения маршрута; 5) отслеживание

пользователя при прохождении маршрута; 6) оповещение

пользователя при отклонении от маршрута и приостановка

показа текущего времени прохождения маршрута.

Рассмотрим некоторые функции подробнее. При построении

маршрута, в результате пользователь получает траекторию

маршрута и график зависимости высоты от траектории

движения. При расчёте прогнозируемых данных, а именно

времени на прохождение, на графике берутся 2 точки на оси

пути с дискретным шагом и рассчитывается дельта высот этих

точек. В случае, если дельта высоты равна 0 (равнинная

местность), время на прохождение в таком случае является

частным расстояния и средней скорости велосипедиста. В

случае, если дельта высоты не равна 0 (подъём или спуск),

средняя скорость велосипеда уменьшается или

увеличивается соответственно. После расчёта всех частей

траектории, время каждой из них суммируется, и в

результате получаем предполагаемое время на

прохождение. При отклонении от маршрута, секундомер,

рассчитывающий время в пути, приостановится, а

пользователю приходит оповещение о том, что надо

вернуться на маршрут. Также присутствует второй

секундомер, который не остановится при отклонении от

маршрута. Это необходимо в двух случаях: если интернет-

соединение нестабильно и геолокация показывает неверное

местоположение; если пользователь решил сократить путь,

то первый секундомер покажет неверные результаты. В

случае большого различия между секундомерами, результат

поездки будет принят как фальшивый.

Данный сервис позволит: легче решить задачу,

связанную с построением и прохождением маршрута,

предоставить пользователю структурно организованные

данные характеристик маршрута и возможности анализа

полученных результатов.

ПРОЕКТИРОВАНИЕ СИСТЕМЫ АВТОМАТИЗАЦИИ

ОТЧЕТНОСТИ ПЕРСОНАЛА РЕСТОРАННОГО

КОМПЛЕКСА

Тимофеев Андрей Евгеньевич, МИСиС

Целью работы является решение проблемы

портативности рабочего места персонала ресторанов. В

рамках работы был произведен поиск приемлемых решений

обеспечения персонала. Для решения данной проблемы

была спроектирована функциональная AS-IS модель IDEF0

для поиска возможных решений автоматизации. По итогу

анализа модели было принято решение о реализации

данной системы на мобильных устройствах. Ввиду отсутствия

готового решения было принято решение о разработке

собственной системы, реализованной на клиент-серверной

архитектуре.

Разработка будет проводится с использованием

сервера с базой данных, подключённого к служебной сети

ресторана. И клиента, реализованного под популярные на

сегодняшний день в коммерческом секторе мобильные

операционные системы. Ожидается, что система будет

способствовать оптимизации времени, затрачиваемого

персоналом на нужды отчетности.

ПРОЕКТИРОВАНИЕ МАТЕМАТИЧЕСКОГО И

ПРОГРАММНОГО ОБЕСПЕЧЕНИЯ СИСТЕМЫ

МОДЕЛИРОВАНИЯ И ВИЗУАЛИЗАЦИИ ПРОЦЕССА

ЭВАКУАЦИИ ЛЮДЕЙ В ЧРЕЗВЫЧАЙНЫХ СИТУАЦИЯХ

Савицкая Элина Олеговна, МИСиС

В настоящее время решение вопросов обеспечения

безопасности прохождения в условиях ограниченного

пространства большого количества людей представляет

актуальную проблему. В статистике чрезвычайных ситуаций,

наибольшее количество несчастных случаев имеют

техногенный характер. Ежегодные статистические данные

МЧС РФ показывают, что по причине неквалифицированных

действий населения при пожарах гибнет от 13 до 18 тысяч

человек, что является важным аргументом в пользу

необходимости создания системы эффективной эвакуации

людей. В работе рассматривается проектирование и

разработка инструментариев моделирования и

визуализации потоков людей на объектах их массового

пребывания. Расчет геометрии пространства, где может

наблюдаться наибольшее скопление людей, является

неотъемлемой частью средств моделирования в области

обеспечения безопасной эвакуации людей при пожаре.

Движение большинства людей в стандартных ситуациях,

поддается прогнозированию их вероятного поведения в

чрезвычайных ситуациях, на основе которых в системе

эвакуации людей будут построены дальнейшие возможные

пути решения проблемы.

На данный момент разработан 3D-проект конкретного

этажа помещения, составленный при помощи плана БТИ, на

котором, предположительно, будет внедряться данная

система эвакуации. Для более удобного зрительного

наблюдения и анализа, путем визуализации, данный проект

одновременно представлен в 2х видах: 2D-вид (сверху),

позволяющий проанализировать общую ситуацию на

заданном помещении и 3D-вид, на котором детально

предоставляется возможность рассмотреть отдельный

участок этажа, который в наибольшей степени интересует

пользователя системы. Движение людей осуществляется по

заданным траекториям. Маршруты движения представлены

в виде графовой модели. В зависимости от расположения

кабинетов на этаже, каждый сотрудник во время эвакуации

из помещения выбирает наиболее близкий путь от кабинета,

в котором он находится к выходу, что в свою очередь

позволяет устранить людские давки в местах ограниченного

пространства и значительно уменьшить время полной

эвакуации людей. Движение людей осуществляется с разной

скоростью. Это обусловлено различными группами

мобильности сотрудников, работающих на данном

предприятии.

Таким образом, данная система позволит доступным

образом показать и провести анализ движения в

пожароопасном помещении каждого человека с учетом его

физических возможностей, а также на начальном этапе

устранить возможность людских уплотнений, зачастую

препятствующих быстрому покиданию места повышенной

опасности, что может повлечь за собой человеческие

жертвы.

ПРОБЛЕМЫ ПРЕДСТАВЛЕНИЯ И МОДЕЛИРОВАНИЯ

СЛАБОСТРУКТУРИРОВАННОЙ ИНФОРМАЦИИ ПРИ

ПРОЕКТИРОВАНИИ ИНФОРМАЦИОННЫХ СИСТЕМ

ДЛЯ НАУЧНО-ИССЛЕДОВАТЕЛЬСКИХ ОРГАНИЗАЦИЙ

Буланова Дарья Владимировна, МГППУ

Проектирование современных информационных

систем, предназначенных для поддержки информационных

процессов внутри научной организации, связано с решением

задач представления структурно-нестабильной информации,

обработки и хранения большого количества разнородной

информации. Информационные системам, основанным на

классической реляционной модели, присуща ограниченность

при использовании в нетрадиционных и сложных областях.

Такие системы быстро и качественно обрабатывают только

хорошо структурированные данные, те, которые могут быть

описаны в терминах отношений и связей. Разнородные

данные и работа с ними в традиционном варианте

реляционных СУБД не предусмотрены.

При построении систем управления

информационными процессами в научно-исследовательской

организации предлагается использовать

слабоструктурированную модель данных. Такая модель даст

возможность создавать гибкие информационные системы,

которые смогут эффективно работать с данными со сложной

нестабильной структурой.

Секция 10: Нейросетевые и

нейрокомпьютерные технологии -

инструмент для получения новых

научных знаний

МЕТОДИКА НЕЙРОСЕТЕВОГО ПРОГНОЗИРОВАНИЯ

РЕЗУЛЬТАТОВ КУБКА МИРА ПО БИАТЛОНУ 2015-

2016

Анфалова Наталья Александровна, Пермский Государственный Педагогический

Университет

Разработана компьютерная программа,

предназначенная для выявления прогнозирования

результатов кубка мира по биатлону 2015-2016 года. В

основе программы лежит нейронная сеть, обученная на

результатах предыдущих кубков мира за последние три года.

СРАВНЕНИЕ НЕЙРОСЕТЕВЫХ МЕТОДОВ РЕШЕНИЯ

ОБРАТНЫХ ЗАДАЧ СПЕКТРОСКОПИИ

МНОГОКОМПОНЕНТНЫХ ВОДНЫХ РАСТВОРОВ

НЕОРГАНИЧЕСКИХ СОЛЕЙ

Ефиторов Александр Олегович, Доленко Сергей Анатольевич,

НИИ ядерной физики имени Д.В. Скобельцына МГУ имени М.В. Ломоносова Буриков Сергей Алексеевич,

Доленко Татьяна Альдефонсовна, Московский государственный университет имени

М.В. Ломоносова

В работе представлены результаты сравнительного

анализа применения искусственных нейронных сетей на

примере решения обратных задач (ОЗ) по одновременному

определению концентраций неорганических солей,

растворенных в воде, по спектрам комбинационного

рассеяния (КР) растворов. Использовались спектры КР в

диапазоне 200-4000 см-1, представленные в виде 2048

значений интенсивности в разных каналах спектра.

Рассматривались две задачи: в первой раствор мог

содержать от 0 до 5 солей, причём все 10 образующих соли

ионов были различными; во второй задаче раствор мог

содержать от 0 до 10 солей, причём составляющие их ионы

принадлежали одному и тому же множеству из 5 катионов и

5 анионов. Таким образом, в первом случае концентрация

аниона и соответствующего ему катиона были жестко

привязаны друг к другу; во втором случае такая взаимосвязь

отсутствовала, что делало задачу значительно сложнее.

Приведены сравнительные результаты решения задачи

с использованием сетей архитектуры персептрон с разным

количеством скрытых слоев и разным количеством

нейронов. Отобранные по итогам этого этапа нейронные

сети оптимальной архитектуры использовались далее при

решении тех же задач с пониженной размерностью входных

данных, в рамках использования метода агрегации – т.е.

усреднения значений интенсивностей соседних

спектральных каналов. Исследовано влияние различных

масштабов агрегации на решение обеих ОЗ.

В работе показано, что применение метода агрегации

позволяет при понижении входной размерности на порядок

на 15% уменьшить значение средней абсолютной ошибки

нейросетевого решения ОЗ для 5 солей, однако для ОЗ по

определению 10 солей агрегация входных данных вообще не

приводит к улучшению решения.

Исследование выполнено за счёт гранта Российского

научного фонда (проект № 14-11-00579).

ПРОГНОЗИРОВАНИЕ ЦЕН НА ЖИЛУЮ

НЕДВИЖИМОСТЬ

Санникова Лидия Викторовна, Пермский государственный гуманитарно-

педагогический университет, ф-т Информатики и экономики

В данном докладе будет рассказано о создании

нейронной сети для прогнозирования цен на жилую

недвижимость. В ходе работы были получены новые знания

в виде ценовых прогнозов на жилую недвижимость.

НЕЙРОСЕТЕВЫЕ ТЕХНОЛОГИИ - ИНСТРУМЕНТ ДЛЯ

ПОЛУЧЕНИЯ НОВЫХ НАУЧНЫХ ЗНАНИЙ

Ясницкий Леонид Нахимович, Пермский Государственный Национальный

Исследовательский Университет

Приводятся и анализируются примеры извлечения с

помощью нейронных сетей новых полезных научных знаний.

Обсуждаются проблемы их верификации и практического

использования.

ИЗУЧЕНИЕ КАЧЕСТВА ПРОГНОЗИРОВАНИЯ

СОСТОЯНИЯ МАГНИТОСФЕРЫ ЗЕМЛИ В

ЗАВИСИМОСТИ ОТ ГЛУБИНЫ ПОГРУЖЕНИЯ

МНОГОМЕРНОГО ВРЕМЕННОГО РЯДА

Широкий Владимир Романович, Доленко Сергей Анатольевич, Мягкова Ирина Николаевна,

НИИ ядерной физики имени Д.В. Скобельцына МГУ имени М.В. Ломоносова

В работе представлены результаты нейросетевого

прогнозирования временных рядов, несущих информацию о

состоянии магнитосферы Земли: геомагнитных индексов Dst

и Kp и потока релятивистских электронов внешнего

радиационного пояса Земли с энергией > 2 МэВ, с

горизонтом погружения от 8 до 36 часов.

Для построения моделей в качестве исходных данных

брались временные ряды среднечасовых значений самих

прогнозируемых величин, а также параметров солнечного

ветра и межпланетного магнитного поля. Горизонт прогноза

составлял от 1 до 12 часов, глубина погружения от 8 до 48

часов. В случае пропусков в данных использовалась

линейная интерполяция до 12 отсутствующих подряд идущих

значений по двум крайним точкам интервала. Для всех

нейросетевых моделей использовался персептрон с одним

скрытым слоем: обучалось по 10 сетей для каждого

горизонта прогноза и каждого погружения. На основе

выходов 10 сетей строился комитет, как средний ответ этих

сетей, а также обучалась сеть-супервизор, в качестве

входных данных для которой использовались ответы 10

исходных сетей.

Полученные модели применялись к соответствующим

экзаменационным наборам, а также к наборам, содержащим

события (геомагнитные возмущения или резкие изменения

потока электронов), выделяемые алгоритмами,

разработанными авторами ранее. Результаты сравнивались с

результатами тривиальных моделей: в первой в качестве

прогнозируемого значения использовалось текущее

значение, во второй - линейная экстраполяция по последним

двум точкам. Получены зависимости качества

прогнозирования от глубины погружения временного ряда и

от горизонта прогноза.

Работа выполнена при поддержке гранта РФФИ, проект

№ 14-01-00293.

СОЗДАНИЕ И ИССЛЕДОВАНИЕ С ЦЕЛЬЮ

ИЗВЛЕЧЕНИЯ ЗНАНИЙ НЕЙРОСЕТЕВОЙ

ДИНАМИЧЕСКОЙ СИСТЕМЫ МАССОВОЙ ОЦЕНКИ

СТОИМОСТИ ОБЪЕКТОВ ГОРОДСКОЙ

НЕДВИЖИМОСТИ

Ясницкий Виталий Леонидович, ООО «ВМВ». г. Екатеринбург

В ряде развитых зарубежных стран практика

применения искусственных нейронных сетей для массовой

оценки объектов недвижимости существует с 1991 г. [1]. В

России такая практика началась с 2008 года с работ [2, 3] и

активно продолжается по настоящее время [4, 5]. Анализ

литературы, как отечественной, так и зарубежной [1-5 и др.]

показывает, что существующие в настоящее время

нейросетевые модели являются статическими, т.е. не

учитывают меняющуюся со временем экономическую

ситуацию как в отдельных странах, так и в мире. В связи с

этим, они нуждаются в постоянной актуализации. Кроме

того, они не позволяют проводить исследование рынка

недвижимости, не позволяют выполнять прогнозирование

изменения цен на недвижимость, которые происходят под

влиянием меняющихся экономических индексов, цен на

энергоносители, экономической политики государств.

В связи с этим в разработанную ранее нейросетевую

модель [5] помимо строительно-эксплуатационных

параметров, характеризующих объекты недвижимости, был

введен комплекс макроэкономических параметров: ВВП,

РТС, цена на нефть, курс доллара, денежная масса, объем

жилищных кредитов, индекс доступности жилья и др.

Обучающее множество нейронной сети формировалось на

основе статистических данных за последние 10 лет, начиная с

2005 года. Таким образом, в обучающее множество были

включены данные в экономически спокойные периоды (2005

– 2006 гг.), в период экономического роста (2007 г. –

середина 2008 г.), в кризисный и переломный этап

российской и мировой экономики (2008 г. – начало 2010 г.),

период восстановления после кризиса (2010 – 2012 гг.),

замедление роста (2013 – начало 2014 г.), в период сильного

падения на фоне внешне российской политики, ввода

западных санкций, резкого падения цен на нефть и рубля

относительно курсов доллара и Евро, финансовой блокады и

закрытия доступа к международному капиталу (2014 г. –

2015 г.). Всего было собрано и обработано 2000 примеров.

Проектирование, оптимизация, обучение,

тестирование нейронной сети и эксперименты над

нейросетевой математической моделью выполнялись с

помощью нейропакета [6]. Оптимальная структура

нейронной сети представляла собой персептрон, имеющий

семнадцать входных нейронов, один скрытый слой с пятью

нейронами и один выходной нейрон. В качестве

активационных функций нейронов скрытого слоя и

выходного нейрона использовались сигмоидные функции.

После обучения, прогностические свойства сети проверялись

на тестирующих примерах. Изначально среднеквадратичная

ошибка тестирования нейронной сети составила 12 %,

поэтому к исходным данным был применен нейросетевой

фильтр [7], позволивший выявить и исключить предложения,

несоответствующие рынку (выбросы). После процедуры

выявления и удаления выбросов среднеквадратичная

ошибка тестирования снизилась до 9%.

Далее решалась задача исследования

закономерностей рынка жилой недвижимости путем

проведения виртуальных компьютерных экспериментов, в

ходе которых вычисления с помощью нейронной сети

производились при изменении входных параметров при

одно-временном наблюдении за выходными параметрами

математической модели. Во время анализа из модели были

предварительно удалены входные параметры, имеющие

сильные корреляционные связи. В ходе исследования

проводился анализ влияния ключевых ценообразующих

факторов на рыночную стоимость недвижимости. Так, при

анализе влияния жилищного кредитования, выявлен рост

рыночной стоимости. При этом следует заметить, что объем

кредитования различным образом влияет на квартиры

разных ценовых сегментов. Например, скорость роста

стоимости элитной четырехкомнатной квартиры (дорогой

ценовой сегмент) с увеличением объемов жилищного

кредитования постепенно замедляется, тогда как указанный

эффект замедления роста цены не наблюдается для более

дешевых одно- и двухкомнатных квартир. Объяснить эту

разницу в поведении рынка можно тем, что при покупке

квартир дешевого сегмента, ипотечное кредитование

используется чаще, чем при покупке дорогих квартир.

Результат вычислительных экспериментов влияния

стоимости нефти на стоимость квартир показал, что между

ценами на нефть марки Brent и стоимостью квартир

существует статистически доказанная корреляционная связь,

характеризуемая коэффициентом Пирсона 0,26. Данная связь

объясняется тем, что в условиях слаборазвитого фондового

рынка полученные в нефтегазодобывающей отрасли

денежные средства перетекают в виде инвестиций в

строительную отрасль, дополнительно подогревая рынок. В

целом, это согласуется с данными исследования нелинейной

нейросетвом модели. Однако, устойчивая прямая

зависимость между стоимостью квартир и ценой на нефть

существует только, когда эта цена выше 60 – 80 долларов за

баррель. По-видимому, при этих значениях цен на нефть

обеспечивается платежеспособный спрос на квартиры. При

стоимости же нефти ниже 60 долларов кривые становятся

параллельными оси абсцисс, т.е. стоимость квартир

перестает зависеть от цены на нефть. Если учесть, что в

настоящий момент цена на нефть опустилась ниже

указанной пороговой цифры (60 долларов за баррель),

можно ожидать, что дальнейшее падение цен нефти в

краткосрочной перспективе не приведет к существенному

снижению стоимости квартир.

Таким образом, создана динамическая нейросетевая

система массовой оценки жилой недвижимости города,

учитывающая как строительно-эксплуатационные параметры

квартир, так и меняющуюся экономическую ситуацию в

стране и в мире. В отличие от статических нейросетевых

моделей, учитывающих одни только строительно-

эксплуатационные параметры, разработанная динамическая

модель не требует постоянной актуализации, а также

пригодна для прогнозироания поведения рынка

недвижимости с целью извлечения полезных знаний.

Список литературы

1. Tay D.P., Ho D.K. Artificial intelligence and the mass

appraisal of residential apartments // Journal of Property

Valuation and Investment. 1991. Vol. 10. No 2. Pp. 525-540.

2. Ясницкий Л.Н., Бондарь В.В., Бурдин С.Н. и др.

Пермская научная школа искусственного интеллекта и ее

инновационные проекты. 2-е изд. - Москва-Ижевск: НИЦ

«Регулярная и хаотическая динамика», 2008. - 75 с.

3. Борусяк К.К., Мунерман И.В., Чижов С.С.

Нейросетевое моделирование в задаче массовой оценки

нежилой недвижимости г. Москвы // Экономическая наука

современной России. 2009. № 4. С. 86-98.

4. Мунерман И.В. Нейро-нечеткие модели и

инструменты для регионального управления объектами

коммерческой недвижимости: дисс. нандидата экон. Наук:

08.00.13. Москва, 2011. 156 с.

5. Ясницкий В.Л. Нейросетевое моделирование в

задаче массовой оценки жилой недвижимости города Перми

// Фундаментальные исследования. 2015. № 10-3. С. 650-653.

6. Черепанов Ф.М., Ясницкий Л.Н. Нейросимулятор 4.0.

Свидетельство о государственной регистрации программы

для ЭВМ № 2014612546. Заявка Роспатент № 2014610341.

Зарегистрировано в Реестре программ для ЭВМ 28 февраля

2014г.

7. Черепанов Ф.М., Ясницкий Л.Н. Нейросетевой

фильтр для исключения выбросов в статистической

информации // Вестник Пермского университета. Серия:

Математика. Механика. Информатика. 2008. № 4. С. 151-155.

Секция 11: Нейрофилософия

«ДРУЖБА» АМУРА И ТИМУРА КАК РАВНОВЕСНЫЙ

ПРОЦЕСС СОЦИАЛЬНОЙ ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНОЙ

АДАПТАЦИИ ПО Ж. ПИАЖЕ

Цыганков Владимир Дмитриевич, НПК БИОМЕДИС

Ассимиляция (Асс) и аккомодация (Акк), Созидание и

Разрушение, их динамические взаимоотношения по

принципу доминанты А. Ухтомского. Развитие в растущем

организме, созревание в морфологическом субстрате мозга

познающих структур, которые нуждаются в питании.

Эволюция отношений Амура (А) и Тимура (Т). Ранний

игровой период, когда созидание превалирует над

разрушением, т. е. Асс > Акк. «Пищевое насыщение» игрой.

Процесс интеллектуальной адаптации по Ж. Пиаже как

стремление к динамическому равновесию между

ассимиляцией и аккомодацией. Синергизм двух процессов

или «раскачка» до момента, когда кому-то первому надоест?

Роль внешней среды. Довербальная социальная

интеллектуальная адаптация в сложной системе (А + Т).

Отношения А и Т как возможный алгоритм

нейрокомпьютерного управления и модель взаимодействия

в коллективе роботов - дронов или беспилотных летательных

аппаратов (БЛА).

Сколько времени продлится «дружба» хищника и

жертвы? Каков наиболее вероятный прогноз исхода

отношения А и Т? Мнение Д. Рогозина. Как нужно вести себя

работникам заповедника?

РОЛЬ НЕЙРОНАУКИ В ФИЛОСОФИИ

ГУМАНИТАРИСТИКИ

Кузнецов Валерий Григорьевич, Московский государственный университет имени

М.В. Ломоносова

Специфика научной деятельности в области философии

нейронауки и нейрофилософии в настоящее время состоит в

том, что когнитивные и вычислительные нейронауки активно

проникают в пределы гуманитарной проблематики, от

которой они ранее сознательно дистанцировались, разводя

по разные стороны философские вопросы сознания, психики,

языка и мышления и нейронаучные, нейрокопьютерные

исследования в этой области как собственно научные,

основанные на собственно экспериментальной

исследовательской деятельности.

В настоящее время наблюдается тенденция к отказу от

жесткого противопоставления «натуралистических»

программ и «абстрактно-философских» подходов.

Критическая направленность нейрофилософии на

народную психологию, выразившаяся в принятии постулатов

элиминативного материализма, была выражена в

стремлении ЗАМЕНИТЬ (не отбросить всю ментальную

область) понятия народной психологии как непригодные для

объяснения субъективно-психологической деятельности

точными нейронаучными корреляциями. Такая

направленность невольно затрагивала философские

концепции психики и сознания и заставляла уточнять и

пересматривать некоторые традиционные вопросы

метафизики сознания. Сознание, до недавнего времени

относившееся к области философских исследований, стало

одной из основных тем когнитивных нейронаук и наук о

головном мозге, а открытия нейронауки влияют в свою

очередь на философские дискуссии о природе и сущности

сознания.

РЕЛЯЦИОННОЕ МОДЕЛИРОВАНИЕ ПСИХИЧЕСКИХ

ФУНКЦИЙ

Артеменков Сергей Львович, МГППУ

Многочисленные исследования в психологии и других

науках о человеке указывают на то, что обеспечение

многообразных функционально гибких, как константных, так

и динамических психических функций предполагают наличие

такой системы, которая должна иметь весьма сложное

строение, по-видимому, не исчерпывающееся

нейросетевыми моделями. Например, в трансцендентальной

психологии, развитой А.И. Миракяном, рассматривается

структурно-порождающая природа психических процессов и,

в частности, процесс непосредственно-чувственного

восприятия представляется как иерархический и

самоорганизующийся процесс формопорождения,

осуществляющийся на основе образования отношений и

циклических взаимодействий, имеющий многоуровневую

дискретизацию времени. Этот процесс предполагает также

возможности автообразования новых датчиков и модельных

средств взаимодействия с внешней средой.

Проблема изучения строения процесса

формопорождения в восприятии оказывается трудна для

решения не только потому, что он скрыт от

непосредственного наблюдения и его осмысление в

существенной мере возможно только опосредованно через

продукты психического процесса. Можно утверждать, что

механизмы структурно-порождающего процесса,

фактически, никак не связаны со свойствами, участвующих в

нем продуктов, т.е. здесь нельзя использовать так

называемый «продуктный подход», при котором изучение

природных явлений и процессов проводится через

отношение исходного состояния и конечного результата,

продукта исследуемого процесса.

В системном плане структурно-порождающему

процессу формопорождения можно сопоставить

реляционную модель, разработанную для описания

клеточного метаболизма в виде так называемой M-R

системы, которая представляет собой эндогенную

импредикативную сложную систему с минимум тремя

подсистемами, связанными внутренними петлями взаимной

обусловленности на основе действующей причины. Эта

«петлевая иерархия» имеет одновременно как нисходящую,

так и восходящую действующие причинные связи и в ней

организация неотделима от физического субстрата. Важно

также, что эта модель была использована для представления

о сложности работы мозговых процессов. Кроме нейронной

системы, основанной на сером веществе, в мозге важную

роль также играет нейроглия. Кроме того, в качестве

отдельной составляющей можно выделить систему,

обеспечивающую процессы Несинаптического Диффузного

Нейропереноса (НДН) нейротрансмиттеров. Согласно

модели эти три специфические мозговые системы связаны

между собой двунаправленными круговыми действующими

причинными связями (за исключением не выявленного

экспериментально влияния НДН на нейроглию). На

биологическом уровне качественные преобразования здесь

обусловлены переносом и преобразованием материального

субстрата, причем обеспечиваются такие возможности, как

управление составом и скоростью процессов материального

переноса. Работа модели характеризуется такими

свойствами, которые хорошо соотносятся с психическими

функциями: множественность состояний и причинных

отношений, неразложимость и взаимообусловливание

целого и частей, нелокальность, зависимость процессов и

состояний от контекста, финальность и др.