РУС
ENG
№ 3(34)'2024
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
МАТЕМАТИЧЕСКОЕ МОДЕЛИРОВАНИЕ, ЧИСЛЕННЫЕ МЕТОДЫ И КОМПЛЕКСЫ ПРОГРАММ
В. Н. Беловодский
ОБ ИНТЕРПОЛЯЦИИ И АППРОКСИМАЦИИ ФУНКЦИЙ С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ НЕЙРОННЫХ СЕТЕЙ
УДК 519.6
DOI 10.24412/2413-7383-2024-3-4-19
Язык: Русский
Аннотация: Постоянно расширяющаяся область эффективного использования нейронных сетей влечет необходимость ознакомления с ними уже на ранних стадиях обучения студентов. И представляется
естественным начинать этот процесс при изучении курса методов вычислений с рассмотрения типовых задач теории приближения функций. В данной статье на примере двухслойной нейронной сети изучаются
возможности нейронных сетей по интерполяции и аппроксимации функций одной переменной. Полученные результаты сравниваются с классическими алгебраическими подходами. Расчеты проводятся на основе
специально разработанной программы, в которой минимизация ошибки сети осуществляется с использованием подпрограммы, реализующей методы Левенберга – Марквардта. Для нахождения глобального минимума
ошибки при идентификации параметров сети их начальные значения варьируются и в качестве таковых назначаются различные пробные точки равномерно распределенной в единичном кубе Kn
последовательности Соболя. Отмечены достоинства и недостатки нейронного подхода, сделаны обобщения.
Ключевые слова: интерполяция, аппроксимация, нейронная сеть, минимизация, последовательность Соболя.
В. С. Солод
ФИЗИКО-МАТЕМАТИЧЕСКАЯ МОДЕЛЬ ДЛЯ РАЗРАБОТКИ ЭКСПЕРТНОЙ СИСТЕМЫ СОРТОПРОКАТНОГО ПРОИЗВОДСТВА
УДК 528.013, 621.771.07
DOI 10.24412/2413-7383-2024-3-20-28
Язык: Русский
Аннотация: Основанный на оригинальных математических моделях формоизменения металла, сопротивления деформации, температурных изменений в процессе деформации, нагрева и охлаждения проката,
программный комплекс позволяет использовать разработанные ранее варианты технологии при новых технологических разработках, что значительно сокращает время на проектирование.
Кроме того, на этой модели может базироваться экспертная система оптимизации технологии сортовой прокатки с использованием искусственного интеллекта.
Ключевые слова: модель сортового стана, программный комплекс, технология прокатки, оптимизация, экспертная система.
Раздел
РОБОТЫ, МЕХАТРОНИКА И РОБОТОТЕХНИЧЕСКИЕ СИСТЕМЫ
В. М. Зуев
СРАВНЕНИЕ ОБНАРУЖЕНИЯ ОБЪЕКТОВ СРЕДСТВАМИ ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА В СРАВНЕНИИ С КЛАССИЧЕСКИМИ МЕТОДАМИ.
УДК 528.013
DOI 10.24412/2413-7383-2024-3-30-35
Язык: Английский
Аннотация:
В настоящее время всё чаще используют нейронные сети для обнаружения объектов на видео-изображении. В статье дано сравнение методов обнаружения объектов с использованием искусственного интеллекта
и классических методов. Применение нейросети не всегда является оправданным. Традиционные методы фильтрации часто лучше восстанавливают изображение при малых соотношениях сигнал/шум,
требуют меньше памяти (что важно при реализации на микропроцессорах) обладают большим быстродействием и меньше нагружают процессор.
Ключевые слова:
искусственный интеллект, фильтрация, нейронная сеть.
А. Е. Покинтелица
СОДЕРЖАТЕЛЬНЫЕ ОСНОВЫ МАТЕМАТИЧЕСКОЙ МОДЕЛИ ЦИФРОВОГО ПОЛУТОНОВОГО ИЗОБРАЖЕНИЯ.
УДК 51-74:004.932
DOI 10.24412/2413-7383-2024-3-36-43
Язык: Русский
Аннотация:
В данной работе проанализированы содержательные основы математической модели цифрового полутонового изображения и рассмотрен процесс ее построения. Отмечено, что представление визуальной
информации с помощью множества значений дискретизированной функции яркости, упорядоченного в соответствии с некоторым правилом, делает возможным применение математических методов обработки
изображений. Делается вывод о том, что упорядочивающая функция
устанавливает связь между отдельными элементами цифрового изображения (пикселями) и является ключевым фактором в процессе извлечения полезной информации из обрабатываемого набора данных.
Ключевые слова:
цифровое изображение, математическая модель, обработка изображений, представление визуальной информации, моделирование.
Раздел
СИСТЕМНЫЙ АНАЛИЗ, УПРАВЛЕНИЕ И ОБРАБОТКА ИНФОРМАЦИИ, СТАТИСТИКА
С. А. Большакова
СИСТЕМА АВТОМАТИЧЕСКОЙ АДАПТАЦИИ РУССКОЯЗЫЧНЫХ ТЕКСТОВ И ЕЕ ПРАКТИЧЕСКАЯ ЗНАЧИМОСТЬ.
УДК 004.912
DOI 10.24412/2413-7383-2024-3-45-54
Язык: Русский
Аннотация:
В статье описана система адаптации, использующая способ лексического упрощения русскоязычного текста с помощью специально размеченной базы синонимов и набора правил, которые позволяют автоматически
осуществлять лексическую замену слов и словосочетаний с сохранением семантики текста и восстановлением правильного синтаксиса. Для формирования размеченной базы синонимов использовались словари,
находящие в открытом доступе. Предложенные методы и алгоритмы,
а также база синонимов могут быть использованы для задач адаптации, поисковой оптимизации и автоматического реферирования текстов, а также при автоматическом переводе.
Ключевые слова:
обработка естественного языка, автоматический анализ текста, синонимия, автоматическая адаптация.
Б. В. Павленко, В. И. Бондаренко
ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНО-АЛГОРИТМИЧЕСКИЙ МЕТОД КАЛИБРОВКИ ПРИЦЕЛОВ.
УДК 004.82+004.891
DOI 10.24412/2413-7383-2024-2-59-77
Язык: Русский
Аннотация:
В статье представлен процесс разработки и результаты работы полуавтономной экспериментальной интеллектуально-алгоритмической системы калибровки оптических прицелов по сетке mildot.
Затрагиваются особенности создания собственных датасетов для специфичных сфер. В основе системы распознавания лежит использование быстрых нейросетей, таких как YOLO.
Ключевые слова:
интеллектуальный алгоритм, калибровка, оптический прицел, YOLO.
В. Ю. Устенко
ОПТИМИЗАЦИЯ ПРЕДВАРИТЕЛЬНОЙ ОЦЕНКИ КОМПЕТЕНЦИЙ КАНДИДАТОВ В СФЕРЕ IT-ТЕХНОЛОГИЙ С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ MICROSOFT ML BUILDER.
УДК 528.013
DOI 10.24412/2413-7383-2024-3-64-69
Язык: Русский
Аннотация:
В статье рассматривается возможность применения Microsoft ML Builder для оптимизации процесса предварительной оценки компетенций кандидатов в сфере IT-технологий на основе их академических достижений.
Применение машинного обучения позволяет HR-отделам автоматизировать процесс подбора персонала, повышая его объективность и эффективность.
Ключевые слова:
машинное обучение, подбор персонала, HR, академические достижения, Microsoft ML Builder.
Р. С. Хакимов, О. Л. Нижникова, М. В. Близно
К ВОПРОСУ О РАЗРАБОТКЕ СИСТЕМЫ АННОТИРОВАНИЯ ДАННЫХ ДЛЯ ЗАДАЧ КОМПЬЮТЕРНОГО ЗРЕНИЯ.
УДК 004.93/004.932
DOI 10.24412/2413-7383-2024-3-70-79
Язык: Русский
Аннотация:
В статье приведен аналитический обзор программных решений для аннотирования данных с целью выделения их функциональных возможностей,
определения преимуществ и недостатков, которые следует учитывать при создании собственного аннотатора.
Ключевые слова:
система аннотирования данных, аннотатор, разметка данных.
Р. С. Хакимов, Я. С. Пикалёв
РАЗРАБОТКА МЕТОДИКИ ВЫБОРА ГРАФИЧЕСКОЙ ОБОЛОЧКИ НА ЯЗЫКЕ ПРОГРАММИРОВАНИЯ PYTHON НА ОСНОВЕ МЕТОДА АНАЛИЗА ИЕРАРХИЙ.
УДК 004.4:519.816
DOI 10.24412/2413-7383-2024-3-80-86
Язык: Русский
Аннотация:
В статье рассмотрены ключевые моменты и особенности метода анализа иерархий, основные этапы применения метода: формирование иерархической структуры задачи, попарные сравнения критериев
и альтернатив, проверка согласованности оценок и расчет глобальных приоритетов. В качестве критериев для оценки библиотек выделены функциональность, кроссплатформенность, ресурсоемкость
и дизайн виджетов. Обосновано применение для выбора подходящей библиотеки на Python для создания графического интерфейса пользователя.
Ключевые слова:
метод анализа иерархий, критерии, альтернативы, библиотека.
Раздел
МЕЖДИСЦИПЛИНАРНЫЕ ИССЛЕДОВАНИЯ ИИ. КОГНИТИВНЫЙ АСПЕКТ
К. С. Ивашко, В. Н. Пигуз, С. А. Изосимова
КОГНИТИВНЫЙ АСПЕКТ ИССЛЕДОВАНИЙ СТРЕССА ВОЕННОГО ВРЕМЕНИ
УДК 004
DOI 10.24412/2413-7383-2024-3-86-101
Язык: Русский
Аннотация:
В статье рассматриваются современные модели психологической помощи, адаптированные к условиям военного времени, которые охватывают как индивидуальные, так и групповые методы. Авторы подчеркивают
необходимость комплексного подхода к разработке теоретических основ и компьютерных интеллектуальных технологий для диагностики и саморегуляции психоэмоциональных состояний в условиях
хронического стресса военного времени. Доказано, что новые модели психологической помощи должны учитывать социальные и индивидуальные особенности личности.
Создание инновационных подходов для поддержки психологически пострадавших людей в условиях военного времени является актуальным и своевременным.
Ключевые слова:
технологии; стресс; саморегуляция; состояние; разработка.
