РУС
ENG
№ 1(36)'2025
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
ИСКУССТВЕННЫЙ ИНТЕЛЛЕКТ И МАШИННОЕ ОБУЧЕНИЕ
А. В. Ниценко, В. Ю. Шелепов
О РОДИТЕЛЬНОМ ПАДЕЖЕ СУЩЕСТВИТЕЛЬНОГО ПОСЛЕ ГЛАГОЛА В СЛУЧАЕ ЕГО ОМОНИМИИ С ВИНИТЕЛЬНЫМ ПАДЕЖОМ
УДК 004.89:004.93
DOI 10.24412/2413-7383-4-11
Язык: Русский
Аннотация: статье предложен способ автоматического снятия омонимии родительного и винительного падежа существительного, идущего вслед за глаголом.
Результат определяется самим этим глаголом (глагольный критерий). Способ реализован в экспериментальном программном обеспечении для снятия омонимии.
Ключевые слова: обработка естественного языка, родительный и винительный падеж вслед за глаголом, снятие омонимии..
О. И. Федяев, Н. В. Мелещенко
РОЛЕВЫЕ МОДЕЛИ АГЕНТОВ СИСТЕМЫ МОДЕЛИРОВАНИЯ ПРОЦЕССА ОБНОВЛЕНИЯ УЧЕБНЫХ ДИСЦИПЛИН С УЧЁТОМ ТРЕБОВАНИЙ ПРЕДПРИЯТИЙ
УДК 004.853
DOI 10.24412/2413-7383-12-25
Язык: Русский
Аннотация: Формализован процесс извлечения новых компетенций из текстов рекомендаций предприятий к выпускникам университета. Это позволит своевременно обновлять учебные программы дисциплин
выпускающей кафедры университета с учётом требований рынка труда. Поставленная задача решена путём компьютерной обработки текстов рекомендаций на естественном языке методами машинного обучения.
Алгоритм её решения реализует специальный программный агент с BDI-архитектурой во взаимодействии с другими агентами,
имитирующими роли предприятий и преподавателей на основе принципа ограниченной рациональности. Проведены экспериментальные исследования разработанных алгоритмов и программ.
Ключевые слова: кафедра университета, требования предприятий, учебные программы дисциплин, извлечение знаний из текста, машинное обучение, программные агенты.
Раздел
СИСТЕМНЫЙ АНАЛИЗ, УПРАВЛЕНИЕ И ОБРАБОТКА ИНФОРМАЦИИ, СТАТИСТИКА
Голобоков А.М., Коханов А.А., Кац И.Д., Мутина Е.И., Адамова Л.Е.
КОМПЛЕКСНАЯ СИСТЕМА ИИ НА ОСНОВЕ МИВАРНЫХ И НЕЙРОННЫХ СЕТЕЙ ДЛЯ ОБНАРУЖЕНИЯ ДЕФЕКТОВ ПРОДУКЦИИ НА ПРОИЗВОДСТВЕ ХЛЕБОБУЛОЧНЫХ ИЗДЕЛИЙ.
УДК 004.891+ 007.52 + 004.896 + 681.518 + 65.011.56
DOI 10.24412/2413-7383-27-42
Язык: Русский
Аннотация:
Производство хлебобулочных изделий включает множество этапов, начиная с подготовки сырья и заканчивая упаковкой готовой продукции. Одной из ключевых задач в этой области является обеспечение
контроля качества продукции. Проанализированы возможные нарушения в производственной среде хлебобулочных изделий, установлена система факторов, влияющих на них, и построена соответствующая
модель прогнозирования. Обосновано, что в области умных производственных систем производства хлебобулочных изделий возможно и целесообразно создание миварной экспертной системы для повышения
интеллектуализации принятия решений и обработки информации. Разработана миварная база знаний, включающая 54 миварных правила «Если, То», для обнаружения дефектов продукции на производстве
хлебобулочных изделий. Обоснован потенциал новых возможностей для дальнейшего внедрения на различные этапы производства миварного подхода в комплексе с алгоритмами машинного обучения и нейронными
сетями. Это позволит повысить качество производимой продукции и перейти на новый уровень создания автоматизированных систем управления производственными системами в области производства
хлебобулочных изделий.
Ключевые слова:
миварный подход, искусственный интеллект, обнаружение дефектов, КЭСМИ Wi!Mi РАЗУМАТОР, миварные технологии, миварные экспертные системы, машинное обучение, хлебобулочные изделия, машинное зрение.
А. Н. Демидов, В. Д.Черненко, М. К. Вотинцев, А. В. Балдин, С. А. Сорокин
МИВАРНАЯ ЭКСПЕРТНАЯ СИСТЕМА ДЛЯ ИНТЕЛЛЕКТУАЛИЗАЦИИ ПРОИЗВОДСТВА АВТОМОБИЛЬНЫХ КОЛЕСНЫХ ДИСКОВ.
УДК 004.891+ 007.52 + 004.896 + 681.518 + 65.011.56
DOI 10.24412/2413-7383-43-57
Язык: Русский
Аннотация:
Обосновано, что в области умных производственных систем производства колесных автомобильных дисков возможно и целесообразно создание миварной экспертной системы (МЭС).
Выполнен системный анализ предметной области, разработано формализованное описание предметной области, создана миварная база знаний в виде табличного представления 66 правил миварной сети
описания процессов принятия решений и обработки информации при производстве колесных автомобильных дисков. Миварная экспертная система реализована в специальном математическом обеспечении
КЭСМИ Wi!Mi Разуматоре версии 2.1.
Проведено успешное тестирование миварных моделей предметной области умных производственных систем производства колесных автомобильных дисков.
Ключевые слова:
мивар, искусственный интеллект, умные производственные системы, миварные экспертные системы, КЭСМИ Wi!Mi РАЗУМАТОР, миварные технологии, системный анализ, обработка информации, управление,
принятие решений, производство автомобильных колесных дисков.
К. С. Ивашко, С. А. Изосимова, В. Н. Пигуз, К. В. Ковалева
ТЕОРЕТИЧЕСКИЕ АСПЕКТЫ ДИАГНОСТИКИ И САМОРЕГУЛЯЦИИ ПСИХОЭМОЦИОНАЛЬНЫХ СОСТОЯНИЙ ЛИЧНОСТИ.
УДК 004:159. 923.5
DOI 10.24412/2413-7383-58-67
Язык: Русский
Аннотация:
В статье анализируются существующие методы в диагностике психоэмоциональных состояний, рассматриваются различные безмедикаментозные подходы к повышению саморегуляции, такие как психотерапия,
медитация и техники релаксации, а также теоретические основы, особенности и возможности применения данных методов в повседневной жизни. Определены факторы, оказывающие влияние на эффективность
указанных методов, включая индивидуальные личностные характеристики, влияние стресса и социального окружения.
Проведен теоретический анализ научной литературы, систематизированы и обобщены эмпирические данные.
Ключевые слова:
саморегуляции психоэмоциональных состояний личности, исследование теоретических аспектов диагностики, когнитивная переоценка и поведенческая активация.
Р. В. Ковальчик
РАЗРАБОТКА МОДЕЛИ МАШИННОГО ОБУЧЕНИЯ ПРОГНОЗИРОВАНИЯ ВЫСОКОТЕМПЕРАТУРНЫХ МЕТАЛЛУРГИЧЕСКИХ СВОЙСТВ КОКСА.
УДК 004.932.2:004.622
DOI 10.24412/2413-7383-68-78
Язык: Русский
Аннотация:
Представлены результаты разработанных автором моделей прогнозирования высокотемпературных металлургических свойств кокса. Выбрана оптимальная модель машинного обучения, которая позволила
достичь наибольшей точности предсказания целевого показателя, в качестве которого применен индекс реакционной способности кокса CRI. Особенностью моделей является использование марочного
состава угольной шихты в качестве входных значений. Предложенный подход не требует дополнительных лабораторных исследований физико-химических свойств угольной шихты для производства кокса.
Ключевые слова:
машинное обучение, нейронные сети, оптимизаторы, металлургический кокс, прогнозирование.
М. В. Миньковская
РАЗВИТИЕ ЦИФРОВОЙ ПОЛИТИКИ СТРАН ЕАЭС И РОССИИ В СОВРЕМЕННЫХ УСЛОВИЯХ.
УДК 334.021
DOI 10.24412/2413-7383-79-92
Язык: Русский
Аннотация:
Проведен анализ процессов цифровизации в ЕАЭС, сделан акцент на цифоровую трансформацию развития бизнеса и предложены пути трансформации с учетом национальных интересов участников стран Союза.
Выделены основные элементы цифровой политики Союза,указаны факторы, влияющие на темпы цировизации стран. Рассмотрена оценка группы рисков цифровой трансформации ЕАЭС и модели оценки
и прогнозирования, позволяющие эффективно внедрять процесс цифровизации.
Ключевые слова:
цифровая политика, трансформация, модели цифровизации, уровень цифровизации, экономический эффект, региональная электронная торговля, цифровая повестка.
Раздел
МЕТОДЫ И СИСТЕМЫ ЗАЩИТЫ ИНФОРМАЦИИ, ИНФОРМАЦИОННАЯ БЕЗОПАСНОСТЬ
М. В. Бабичева, И. А. Третьяков
АВТОМАТИЗАЦИЯ ПРОЦЕДУРЫ РАСПОЗНАВАНИЯ ФАЛЬШИВЫХ ИЗОБРАЖЕНИЙ ПОСРЕДСТВОМ НЕЙРОННЫХ СЕТЕЙ.
УДК 004.932.2
DOI 10.24412/2413-7383-94-105
Язык: Русский
Аннотация:
Проблема распознавания фальшивых изображений (дипфейков) становится актуальной с развитием нейросетевых технологий. Дипфейки зачастую становятся инструментом совершения преступлений против
личности и государства, поэтому необходимы технические средства для определения искусственного происхождения изображений. В ходе исследования изучены различные подходы к детектированию
фальшивых изображений, включая анализ текстуры изображений, использование нейросетей и алгоритмов обнаружения аномалий. Целью работы является исследование методов создания фальшивых изображений,
выявление их особенностей, а также разработка методики обнаружения таких изображений с применением глубокого обучения и нейронных сетей. Для создания дипфейков использовалась генеративная
нейронная сеть (GAN), а для распознавания – сверточная (CNN). Предложенная модель распознает фальшивые изображения с точностью 89%, что не хуже большинства зарубежных аналогов.
Ключевые слова:
дипфейки, генеративная нейронная сеть, сверточная нейронная сеть, Error Level Analysis.
Я. Имамвердиев, Э. Багиров, И.Дж. Чукву
МЕТОД ГЛУБОКОГО ОБУЧЕНИЯ НА ОСНОВЕ ИЗОБРАЖЕНИЙ ДЛЯ ЭФФЕКТИВНОГО ОБНАРУЖЕНИЯ ВРЕДОНОСНОГО ПО.
УДК 519.71
DOI 10.24412/2413-7383- 106-122
Язык: English
Аннотация:
В статье рассматривается метод обнаружения вредоносного программного обеспечения на основе анализа изображений, представленных в оттенках серого. Для анализа используются 13 современных сверточных
нейронных сетей, включая DenseNet201, MobileNet, и другие, на основе набора данных Malimg. Проведены эксперименты, включающие обучение и настройку гиперпараметров для оптимизации производительности
моделей. Показано, что модели, такие как DenseNet201 и MobileNet, достигают высокой точности, полноты, точности и F1-метрики. Данный подход позволяет улучшить процесс обнаружения вредоносного ПО,
обеспечивая высокую эффективность и устойчивость к традиционным методам обхода систем защиты.
Область применения работы — современные системы кибербезопасности, включая разработку новых методов анализа вредоносного ПО и защиту от кибератак.
Ключевые слова:
Обнаружение вредоносного ПО, анализ вредоносного ПО, перенос обучения, обнаружение на основе изображений, кибербезопасность
В. Р. Романюк
ПРИНЦИПЫ ПОСТРОЕНИЯ СИСТЕМЫ ОПРЕДЕЛЕНИЯ ГЛАЗОДВИГАТЕЛЬНОЙ АКТИВНОСТИ НА ОСНОВЕ ДАННЫХ МОБИЛЬНОГО ПОРТАТИВНОГО ЭЛЕКТРОЭНЦЕФАЛОГРАФА
УДК 004.8
DOI 10.24412/2413-7383-123-133
Язык: Русский
Аннотация:
Движения глаз играют важную роль в когнитивных процессах человека, что делает их объектом интереса в широком спектре научных и прикладных областей. Традиционные методы отслеживания глаз имеют
большую точность, но обладают ограничениями, связанными с использование камер или их аналогов. В этой работе предлагаются принципы построения системы для определения глазодвигательной активности
на основе данных мобильного портативного электро-энцефалографа (ЭЭГ), что позволяет преодолеть эти ограничения. В основе построения системы лежат методы машинного обучения, такие как сети долгой
краткосрочной памяти (LSTM) и сверточные нейронные сети (CNN). Важными аспектами разработки являются предварительная обработка сигналов, фильтрация, нормализация данных и выделение признаков.
Представленные принципы создают основу для разработки систем определения движений глаз, применимых в естественных условиях.
Ключевые слова:
ЭЭГ, глазодвигательная активность, машинное обучение.
Раздел
РОБОТЫ, МЕХАТРОНИКА И РОБОТОТЕХНИЧЕСКИЕ СИСТЕМЫ
В.М. Зуев
ОРТОГОНАЛИЗАЦИЯ ВЕСОВЫХ КОЭФФИЦИЕНТОВ НЕЙРОСЕТИ
УДК 004.93
DOI 10.24412/2413-7383-135-140
Язык: Русский
Аннотация:
В статье рассматривается регуляризация сверточной нейронной сети методом ортогонализации. Предложенный метод может использоваться для уменьшения количества оптимизируемых весовых коэффициентов.
Введен этап предварительной настройки фильтров, позволяющий выбрать оптимальное количество слоев конволюции и позволяющий ускорить обучение за счет оптимальной настройки фильтров в начале обучения.
Приведенный анализ показывает, что предлагаемый нами метод вполне работоспособен.
Ключевые слова:
нейронная сеть, регуляризация, ортогонализация.
А. Л. Охотников, А. В. Зажигалкин
ОБЗОР КЛЮЧЕВЫХ ТЕХНОЛОГИЙ РОБОТОТЕХНИКИ
УДК 001.895; 621.865.8, 629.066
DOI 10.24412/2413-7383-141-155
Язык: Русский
Аннотация:
В статье дано описание применяемых технологий для разработки роботов и робототехники, включая искусственный интеллект. Проведена оценка современного состояния отечественной робототехники.
Перечислены перспективные направления работ по роботизации производственных процессов в ОАО «РЖД». Проведен анализ современных алгоритмов и моделей обработки сенсорных данных и требовании
к сверточным нейронным сетям (CNN) для систем технического зрения. Предложены направления перспективных исследований в области развития робототехнических систем и комплексов в железнодорожной сфере.
Ключевые слова:
робототехнический комплекс, биоморфный робот, искусственный интеллект, система технического зрения, предиктивная аналитика, сверточные нейронные сети.
