РУС
ENG
№ 3(30)'2023
Цели и сфера
Основатель и издатель
Редакционная коллегия
Условия лицензирования
Конфиденциальность
Отношение к плагиату
Публикационная этика
Политика архивирования
Подписка
Инструкции для авторов
Процесс рецензирования
Авторские права
Договор о передаче прав
Редакционные сборы
Все выпуски
Поиск
Контакты
Раздел 1
Информатика, вычислительная техника и управление
Харламов Александр, Самаев Евгений, Кузнецов Дмитрий, Пантюхин Дмитрий
СЕМАНТИЧЕСКИЙ АНАЛИЗ ТЕКСТА С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ ИСКУССТВЕННЫХ НЕЙРОННЫХ СЕТЕЙ НА ОСНОВЕ НЕЙРОПОДОБНЫХ ЭЛЕМЕНТОВ С ВРЕМЕННЫМ СУММИРОВАНИЕМ СИГНАЛОВ.
УДК528.013
DOI 10.34757/2413-7383.2023.30.3.001
Язык: Английский
Аннотация: Текст как изображение анализируется в зрительном анализаторе человека. При этом изображение сканируется по точкам наибольшей информативности, которые являются перегибами контуров
эквитекстурных областей, на которые грубо разбивается изображение. В случае анализа текста таким образом анализируются отдельные символы алфавита. Далее текст анализируется как повторяющиеся
элементы языка различной сложности. Формируются словари уровнеобразующих элементов различной сложности, вершиной которых является уровень допустимой сочетаемо-сти корневых основ слов (имен)
в предложениях текста, то есть семантический уровень. Уровень семантики, представленный парами корневых основ, представляет собой однородную направленную семантическую сеть.
Переранжирование весов вершин сети, соответствующих корневым корням отдельных имен, как это происходит в гиппокампе, позволяет перейти от частотных характеристик сети к их семантическим весам.
Такие сети можно использовать для анализа текстов, которые их представляют: сравнивать их между собой, классифицировать и использовать для выявления наиболее значимых частей текстов
(генерировать рефераты текстов) и подобное.
Ключевые слова:
семантический анализ текстов; искусственные нейронные сети на основе нейронов с временным суммированием сигналов; языковые уровни; семантический уровень; языковая модель; нейронная сеть;
трансформаторная модель; технология TextAnalyst для семантического анализа текстов; приложения
Анцыферов С.С., Фазилова К.Н., Русанов К.Е.
ПРИНЦИПЫ СТРУКТУРНОГО ПОСТРОЕНИЯ СИСТЕМ «ДОКУМЕНТАЛЬНЫЙ ИНФОРМАЦИОННЫЙ ПОТОК».
УДК 681.518.9, 621.384.3
DOI 10.34757/2413-7383.2023.30.3.002
Язык: Русский
Аннотация: В статье определены принципы построения и функционирования системы документальных информационных потоков. Представлены основные этапы развития научного направления, которые находят свое отражение в документальном информационном потоке. Указано на взаимосвязь принципов построения системы «документальный информационный поток»
с характером этапов развития научного направления и что принципы структурного построения системы «документальный информационный поток» могут быть использованы при создании экспертных систем.
Ключевые слова:
ДОКУМЕНТАЛЬНЫЕ ИНФОРМАЦИОННЫЕ ПОТОКИ, ИНФОРМАЦИОННАЯ БАЗА, ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНЫЕ СИСТЕМЫ УПРАВЛЕНИЯ, ВХОДНЫЕ ДАННЫЕ, БЛОКИ СЕМАНТИЧЕСКИХ ШАБЛОНОВ, ИНФОРМАЦИЯ, КОНТРОЛЬ.
Никитина А.А., Уланов С.И.
ОБНАРУЖЕНИЕ ОБЪЕКТОВ НА МЕСТНОСТИ ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНЫМИ РОБОТАМИ В БЫСТРОМЕНЯЮЩЕЙСЯ ОБСТАНОВКЕ.
УДК 528.013
DOI 10.34757/2413-7383.2023.30.3.003
Язык: Русский
Аннотация: В статье приведено несколько наиболее эффективные подходов для решения задачи обнаружения объектов на местности интеллектуальными роботами в быстроменяющейся обстановке.
Обосновано применение
компьютерного зрения, машинного обучения на основе самообучающейся свёрточной нейронной сети. Исследование данной проблемы показало, что наиболее эффективный результат даст использование
данных подходов в комплексе.
Ключевые слова:
САМООБУЧАЮЩАЯСЯ СВЁРТОЧНАЯ НЕЙРОННАЯ СЕТЬ, GPS-ДАННЫЕ, РЕДУКЦИЯ ДАННЫХ, ПЛИС.
Пикалёв Я.С., Ермоленко Т.В.
О НЕЙРОННЫХ АРХИТЕКТУРАХ ИЗВЛЕЧЕНИЯ ПРИЗНАКОВ ДЛЯ ЗАДАЧИ РАСПОЗНАВАНИЯ ОБЪЕКТОВ НА УСТРОЙСТВАХ С ОГРАНИЧЕННОЙ ВЫЧИСЛИТЕЛЬНОЙ МОЩНОСТЬЮ.
УДК 004.932.72
DOI 10.34757/2413-7383.2023.30.3.004
Язык: Русский
Аннотация: Данная работа посвящена исследованию эффективности различных моделей нейронных сетей в задачах обнаружения объектов и их классификации на устройствах с ограниченной вычислительной мощностью. Авторы используют двухэтапный подход на базе архитектуры Faster R-CNN для обнаружения объекта на изображении и его распознавания. Основным блоком в структуре Faster R-CNN, влияющим на качество и производительность всей системы, является базовая сеть. В работе представлены результаты численных исследований эффективности различных сетевых архитектур по таким критериям как разделяющая способность высокоуровневых признаков, точность классификации, количество занимаемой оперативной памяти, вычислительная сложность. Предложена интегральная оценка эффективности моделей, учитывающая указанные выше критерии.
Наилучшее значение по интегральному критерию показала гибридная сеть EdgeNeXt-S, что свидетельствует о хорошем балансе этой модели между производительностью, робастностью и точностью в системах компьютерного зрения.
Ключевые слова:
КОМПЬЮТЕРНОЕ ЗРЕНИЕ, ОБНАРУЖЕНИЕ ОБЪЕКТОВ, БАЗОВЫЕ СЕТИ, ГЛУБОКОЕ ОБУЧЕНИЕ, КЛАСТЕРИЗАЦИЯ, УСТРОЙСТВА С ОГРАНИЧЕННОЙ ВЫЧИСЛИТЕЛЬНОЙ МОЩНОСТЬЮ.
Потреба Е.Ю., Губенко Н.Е.
АНАЛИЗ МЕТОДОВ И СРЕДСТВ ПРЕДОТВРАЩЕНИЯ УТЕЧЕК КОНФИДЕНЦИАЛЬНЫХ ДАННЫХ.
УДК 004.056.5
DOI 10.34757/2413-7383.2023.30.3.005
Язык: Русский
Аннотация: В статье проведен анализ существующих методов и средств защиты конфиденциальной информации. Произведен поиск наиболее эффективных подходов, обеспечивающих безопасность конфиденциальных данных.
Описаны преимущества и недостатки отобранных подходов. Классифицированы функции системы предотвращения утечек данных.
Ключевые слова:
ИНФОРМАЦИОННАЯ БЕЗОПАСНОСТЬ, КОНФИДЕНЦИАЛЬНОСТЬ, УТЕЧКА ДАННЫХ.
Раздел 2
МАТЕМАТИЧЕСКОЕ МОДЕЛИРОВАНИЕ
Максименко И.И.
ИДЕНТИФИКАЦИЯ АЛГЕБРАИЧЕСКИХ ОБЪЕКТОВ С ЭТАЛОНОМ НА ОСНОВАНИИ БЭРОВСКОЙ МЕТРИЗАЦИИ КЛАССА ОБЪЕКТОВ.
УДК 519.713.4
DOI 10.34757/2413-7383.2023.30.3.006
Язык: Русский
Аннотация: В статье рассматривается задача идентификации объектов класса с эталоном для различных математических структур (конечные автоматы, неструктурированные множества, решетки, замкнутые полукольца)
на основании введения понятия представления и «бэровской» метрики специального вида. Найден критерий существования представлений в терминах свойств предельных объектов класса, который обобщает ранее найденный критерий
для автоматов Мили. Для финитно-определенных классов критерий имеет конструктивный характер. Данный критерий указывает на наличие глубокой связи между процессом идентификации с эталоном и свойствами предельных точек
метрического пространства класса объектов.
Ключевые слова:
ИДЕНТИФИКАЦИЯ, ПРЕДСТАВЛЕНИЕ, МЕТРИКА, ФРАГМЕНТ, КОФГРАГМЕНТ, ПРЕДЕЛЬНЫЕ ОБЪЕКТЫ.
Фам К.Б., Мурашев П.М., Богатиков В.Н.
НЕЧЕТКАЯ МОДЕЛЬ ДИАГНОСТИКИ ТЕХНОЛОГИЧЕСКИХ ПРОЦЕССОВ.
УДК 519.4
DOI 10.34757/2413-7383.2023.30.3.007
Язык: Русский
Аннотация: В этой работе приведена система обеспечения безопасности работы технологических процессов с помощью алгоритма нечеткой модели определения степени безопасности в текущим моменте.
Для представления упорядоченного множества неисправностей было использования алгоритма построения диаграммы Хассе.
Ключевые слова: ДИАГНОСТИКА ТЕХНОЛОГИЧЕСКИХ ПРОЦЕССОВ, ДИАГРАММА ХАССЕ, НЕЧЕТКОЕ РАВЕНСТВО, НЕЧЕТКОЕ ВКЛЮЧЕНИЕ, ПОИСК В ГРАФЕ.
