РУС
ENG
№ 4(39)'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 1
Искусственный интеллект и машинное обучение
А. И. Парамонов, К. А. Павлюченко
КАТЕГОРИЗАЦИЯ ТЕКСТОВЫХ ДОКУМЕНТОВ НА ОСНОВЕ МНОГОАСПЕКТНОГО АНАЛИЗА ЭМОЦИОНАЛЬНОГО КОНТЕКСТА
УДК 004.891.3:004.4
DOI 10.24412/2413-7383-2025-4-39-4-14
Язык: Английский
Аннотация: Рассматривается проблема интеллектуального анализа текстов с целью выявления их эмоционального контекста. Представлены итоги обзора современных подходов к задаче выявления
эмоций в текстах, обозначены ключевые ограничения и проблемы при обработке сложных
лингвистических конструкций. Выдвигается гипотеза: для повышения качества категоризации
цифровых текстов по эмоциональному фону необходимо учитывать семантические и прагматические особенности их представления (саркастические высказывания, эмодзи, контекстуальные
зависимости и другие лингвистические маркеры). Предложен метод многоаспектного анализа
текста для категоризации документов на основе выявления их эмоционального контекста.
Представлена многомодульная архитектура метода, основным компонентом которой является
классификатор, построенный на языковой модели на основе трансформатора. Представлено
описание разработанного программного средства с использованием современных подходов.
Обсуждаются основные результаты вычислительных экспериментов, подтвердившие гипотезу
и продемонстрировавшие эффективность предложенного подхода. Обозначены дальнейшие
шаги для исследований.
Ключевые слова: обработка текста, сентимент-анализ, эмоциональный контекст,
категоризация документов, трансформерные языковые модели, RoBERTa
А.Г. Гурин, А.В. Григорьев
СРАВНИТЕЛЬНЫЙ АНАЛИЗ МЕТОДОВ ПОВЫШЕНИЯ ЭФФЕКТИВНОСТИ ПРОДУКЦИОННЫХ СИСТЕМ ДЛЯ РАБОТЫ С БОЛЬШИМИ ДАННЫМИ. КОМБИНАЦИЯ ДВУХ ПОДХОДОВ
УДК 004.825
DOI 10.24412/2413-7383-2025-4-39-15-26
Язык: Русский
Аннотация: Проведен анализ логического вывода в продукционных системах для задач обработки боль-ших данных. Несмотря на эффективность классических продукционных систем, недостаточно изученной остается комбинация
двух подходов: использование И-ИЛИ-деревьев для нагляд-ного представления логики и применение тензорных представлений для повышения произ-водительности. Исследование демонстрирует взаимодополняемость данных подходов,
что обосновывает возможность создания адаптивного мета-алгоритма, динамически выбираю-щего метод в зависимости от характеристик решаемой задачи.
Для образовательных систем подобный гибридный подход особенно перспективен, так как позволяет сочетать высокую производительность при обработке данных с полной интерпретируемостью принимаемых решений.
Ключевые слова: продукционные системы, И-ИЛИ-дерево, тензорные представления, онтологии, образовательные системы.
Д. И. Дзебоев
ПОИСК ЕДИНИЦ В ТЕНЗОРИАЛЬНОЙ АЛГЕБРЕ
УДК 512.554.1
Язык: Русский
Аннотация:
В работе рассматривается задача аналитического поиска единичных элементов в тензо-риальной алгебре — обобщённой алгебраической системе билинейного умножения векторов, заданной тензором алгебры.
Показано, что действие любого тензориального числа в алгебре может быть представлено в виде линейного оператора, а поиск единицы сводится к решению системы линейных уравнений, при которой свёртка тензора алгебры
с неизвестным вектором образует единичную матрицу. Получены общие формулы для левой и правой единицы в терминах псевдообратных матриц Мура–Пенроуза и показано,
что при существовании хотя бы одной правой и одной левой единицы они совпадают, образуя единственную двустороннюю (коммутативную) единицу, делающую алгебру унитарной.
Ключевые слова:
тензориальная алгебра, тензор алгебры, единица алгебры, правая и левая единица, псевдообратная матрица, линейный оператор, унитарная структура
В. О. Елисеев, В. И. Бондаренко, А. Ю. Максимова
РАЗРАБОТКА ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНОГО АССИСТЕНТА ДЛЯ ОБРАЗОВАТЕЛЬНОЙ ОРГАНИЗАЦИИ
УДК 004.912
DOI 10.24412/2413-7383-2025-4-39-36-48
Язык: Русский
Аннотация:
В статье предложен метод построения интеллектуальных ассистентов для образовательных организаций на основе больших языковых моделей (LLM). Это позволит пользователям получать справочные ответы об организации
в течение минуты вместо часов/суток. Метод был реализован для построения ассистента Донецкого Государственного университета (ДонГУ). Выполнен сбор и предобработка корпоративных данных, обоснован выбор способа их интеграции в LLM. Итоговая система представляет собой классический Retrieval Augmented Generation (RAG) с дообученной LLaMA-3.1-8b (генератор) и Giga-Embeddings-instruct (ретривер). Для оценки качества работы модели-генератора использовались метрики совпадения на уровне токенов и оценка семантической близости ответов ассистента к целевым ответам для ряда заготовленных сценариев.
Исходный код разработанных скриптов и финальная версия ассистента для ДонГУ находятся в открытом доступе, предложенный подход применим к адаптации для других образовательных организаций.
Ключевые слова:
большая языковая модель, обработка естественного языка, вопросно-ответный поиск, генерация, дополненная поиском, LLAMA, тонкая настройка.
О. А. Лямцев, И. И. Максименко
ОБЗОР И ПРОБЛЕМЫ ИСПОЛЬЗОВАНИЯ ГЛУБОКОГО ОБУЧЕНИЯ ДЛЯ ТРЕХМЕРНОЙ ОЦЕНКИ ПОЗЫ ЧЕЛОВЕКА ПО ОДНОМУ ИЗОБРАЖЕНИЮ
УДК 004.932.2
DOI 10.24412/2413-7383-2025-4-39-49-59
Язык: Русский
Аннотация:
В статье рассмотрена задача трехмерной оценки позы человека по монокулярному изображению, приведено математическое описание, выделены основные подходы, проблемы в задаче и их решения, архитектуры нейронный сетей.
Среди архитектур нейронных сетей наиболее популярны графовые сверточные сети, извлекающие локальную информацию из ближайших суставов и трансформеры, моделирующие глобальные зависимости через механизм внутреннего внимания.
Среди ключевых проблем при решении задачи можно выделить: 1) неопределенность глубины; 2) окклюзия; 3) недостаточный объем и разнообразие обучающих данных.
Ключевые слова:
трехмерная оценка позы человека, компьютерное зрение, глубокое обучение, нейронные сети, монокулярное изображение
Е. С. Мороз, Я. С. Пикалёв
АНАЛИЗ Sota-АРХИТЕКТУР ДЛЯ СЕМАНТИЧЕСКОЙ АУГМЕНТАЦИИ
УДК 004.932.2
DOI 10.24412/2413-7383-2025-4-39-60-70
Язык: Русский
Аннотация:
В статье рассмотрены задачи семантической сегментации в контексте прикладного компьютерного зрения и связанного круга задач: обнаружение объектов, сегментация экземпляров и панорамная сегментация.
Проанализированы лёгкие и высокоскоростные архитектуры реального времени, с точки зрения баланса между точностью и задержкой на наборах Cityscapes, CamVid и UAVid.
Основное внимание уделено вопросам подготовки данных: аугментации, аннотированию изображений, предварительной обработке и интерпретируемости моделей.
Ключевые слова:
семантическая сегментация, компьютерное зрение, обнаружение объектов, сегментация экземпляров, панорамная сегментация, аугментация данных, перекрёстная геолокализация
Б. В. Павленко
ПОДХОД К МУЛЬТИМОДАЛЬНОМУ ОБЪЕДИНЕНИЮ ДАННЫХ В ЗАДАЧАХ РЕГРЕССИИ И КЛАССИФИКАЦИИ НА СНИМКАХ С БПЛА
УДК 004.932.2
DOI 10.24412/2413-7383-2025-4-39-71-83
Язык: Русский
Аннотация:
В данной работе предлагается метод мультимодального объединения признаков с использованием изображений с беспилотной воздушной платформы (БПЛА) и закодированных метаданных. Рассматривается применимость
предлагаемого подхода к задачам регрессии значений положения БПЛА и классификации объектов на снимках с минимальным набором известных метаданных. Для регрессии введён механизм интерполяции значений высоты,
позволяющий более точно связать разницу визуальных представлений снимка с его высотой и обеспечить большую устойчивость к изменениям высоты и углов поворота камеры БПЛА. Для регулирования вклада текстовой
модальности использован метод, обеспечивающий случайное игнорирование текстовых признаков и уменьшающий переобучение на текстовую модальность дополнительно с регуляризацией ошибкой выравнивания признаков
и коэффициентом ее влияния на общую ошибку модели. Для классификации применен тот же подход с сравнением нескольких вариантов текстовых шаблонов. Проведены эксперименты на выборках аэрофотосъёмки с вариацией
высоты и углов ориентации камеры, которые показали, что предложенный подход превосходит простую конкатенацию признаков, подтверждены выдвинутые гипотезы об улучшении обобщающей способности модели
с применением рассматриваемых методов.
Ключевые слова:
мультимодальные нейронные сети, регрессия, классификация, объединение признаков, позиционирование, БПЛА
Устенко В.Ю., Близно М.В.
МЕТОДИКА РАСШИРЕНИЯ ДАННЫХ
ДЛЯ СЕГМЕНТАЦИИ КЛЮЧЕВЫХ ОБЪЕКТОВ
НА АЭРОФОТОСНИМКАХ БПЛА
УДК 004.932.2
DOI 10.24412/2413-7383-2025-4-39-84-97
Язык: Русский
Аннотация:
В данной работе авторами предложена методика (StageAug), использующая ограниченное количество ресурсов сервера машинного обучения, повышающая робастность. Эксперименты проводятся на синтетическом наборе данных
SynDrone (дорога, природные объекты, застройка, препятствия, вода, иные объекты), с использованием предварительно обученной нейросетевой архитектуры StripNet, предназначенной для извлечения высокоуровневых признаков.
Ключевой элемент – поэтапный конвейер аугментаций (методов расширения данных): от мягких фотометрических преобразований до Copy-Paste редких объектов, мозаики 2×2/3×3. В результате экспериментов было выявлено,
что предложенная авторами методика стабилизирует ранние эпохи и обеспечивает mIoU=0.6264, FWIoU=0.9565. Результаты исследования подтверждают гипотезу: гармонизация аугментаций и использование насыщенного
StripNet-FPN действительно помогает сгладить синтетико-реальный разрыв и повысить робастность.
Ключевые слова:
семантическая сегментация, StripNet, FPN, SynDrone, БПЛА, аэрофотосъёмка, аугментация, мозаика.
Раздел 2
Математическое моделирование, численные методы и комплексы программ
Д. Л. Остапущенко, А. Э. Воронов, В. В. Черных, М. О. Петренко
ЧИСЛЕННОЕ РЕШЕНИЕ ЗАДАЧИ АЭРОДИНАМИКИ ПРИ МОДЕЛИРОВАНИИ ПОЛЕТА БЕСПИЛОТНЫХ ЛЕТАТЕЛЬНЫХ АППАРАТОВ С ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНЫМИ СИСТЕМАМИ УПРАВЛЕНИЯ
УДК 004.8+533.65.013.622
DOI 10.24412/2413-7383-2025-4-39-99-111
Язык: Русский
Аннотация:
Разработка интеллектуальных систем управления беспилотными летательными аппаратами, особенно тех, которые используют методы обучения с подкреплением, требует физически адекватной модели объекта управления.
Работа посвящена построению математической модели процесса обтекания беспилотного летательного аппарата воздушной средой, основанная на теории потенциала, теории и численных методах решения интегральных уравнений.
Данная модель предназначена для определения фазовой траектории летательного аппарата в режиме реального времени на различных этапах создания интеллектуальных систем управления полетом.
Ключевые слова:
беспилотный летательный аппарат, интеллектуальные системы управления, искусственный интеллект, обучение с подкреплением, аэродинамика, интегральные уравнения, динамика полета
В.С. Солод
АЛГОРИТМ И ПРОГРАММА ОПТИМИЗАЦИИ РЕЖИМА УСКОРЕННОГО ОХЛАЖДЕНИЯ АРМАТУРНЫХ ПРОФИЛЕЙ В ТЕРМОУСТАНОВКЕ КОНСТРУКЦИИ «THERMEX»
УДК 621.771.07:004.42
DOI 10.24412/2413-7383-2025-4-39-112-123
Язык: Русский
Аннотация:
Работа посвящена разработке программных средств оптимизации режима термоупрочнения арматурных профилей с целью получения заданных механических свойств арматуры с минимальным расходом воды на охлаждение при соблюдении
технологических ограничений с учетом химического состава (химсостава) стали. Постановка задачи оптимизации с учетом химического состава (химсостава) стали и ограничений осуществлена впервые.
Целевая функция – условный предел текучести, к ограничениям относятся: допускаемые давления воды на форсунках, отсутствие кипения воды в секции, наличие гидро-транспортирования проката через установку.
Приведена блок-схема алгоритма, описан порядок выполнения программы, приведены примеры оптимизации режимов.
Ключевые слова:
ускоренное охлаждение, арматурный профиль, математическая модель, алгоритм, программа оптимизация, предел текучести.
Раздел 3
Автоматизация и управление технологическими процессами и производствами
Н. В. Водолазская, М.К. Вотинцев, Е. В. Копытова, А.И. Хиценко
ИНФОРМАЦИОННО-УПРАВЛЯЮЩАЯ СИСТЕМА КОНТРОЛЯ ТЕХНОЛОГИЧЕСКОГО ПРОЦЕССА ИЗГОТОВЛЕНИЯ КОМПЛЕКСНЫХ МИНЕРАЛЬНЫХ УДОБРЕНИЙ
УДК 658.011.56
DOI 10.24412/2413-7383-2025-4-39-125-136
Язык: Русский
Аннотация:
Предлагается информационно-управляющая система для контроля процесса производства комплексных минеральных удобрений с созданием специального SCADA-интерфейса. Анализируются требования к нему, включая необходимость
отображения динамических параметров процесса, состояния технологического оборудования и аварийных сигналов. Этот интерфейс обеспечивает отображение текущего состояния оборудования, дозирование компонентов,
гранулирование, сушку продукции в реальном времени, и предоставляет оператору инструменты для управления технологическим процессом.
Ключевые слова:
SCADA, автоматизация производства, комплексные минеральные удобрения, информационно-управляющая система, технологический контроль
Д.М. Логунова, А.М. Володина, Е.В. Курнасов, С.К. Кириллов, Н.Д. Тонконоженко
ПРИМЕНЕНИЕ СВЁРТОЧНЫХ НЕЙРОННЫХ СЕТЕЙ НА ПРОИЗВОДСТВЕ ГИТАР ДЛЯ ВЫЯВЛЕНИЯ ДЕФЕКТОВ ПРОДУКЦИИ И АВТОМАТИЗИРОВАННОГО ПОДБОРА ПАР ЗАГОТОВОК
УДК 004.896:681.518.5+65.011.56
DOI 10.24412/2413-7383-2025-4-39-137-148
Язык: Русский
Аннотация:
В статье представлена информационно-аналитическая система, обеспечивающая автоматизированный контроль качества деревянных заготовок на производстве гитар с помощью технологий машинного зрения и нейронных сетей.
Рассмотрены ключевые компоненты системы, ориентированные на обнаружение брака продукции и автоматизированный подбор пар заготовок с совпадающим рисунком древесины. Приведены результаты работы модуля анализа изображений,
использующего для выявления дефектов продукции нейронные сети с архитектурами YOLO и EfficientNet. Показано, что предложенный способ контроля качества продукции позволит в значительной мере исключить
субъективный человеческий фактор при выявлении дефектов и подборе заготовок гитар. Представлены алгоритмы и фрагменты программной реализации системы, которые могут быть интегрированы с действующими
на производстве SCADA- и MRP-системами.
Ключевые слова:
нейронные сети, информационно-аналитические системы, автоматизация производства, деревообрабатывающая промышленность, машинное зрение, контроль качества продукции.
Раздел 4
Методы и системы защиты информации, информационная безопасность
Я. И. Рушечников, И. А. Третьяков, В. В. Данилов
АДАПТИВНАЯ АВТОМАТИЗИРОВАННАЯ СИСТЕМА ПОДАВЛЕНИЯ ПОБОЧНЫХ ЭЛЕКТРОМАГНИТНЫХ ИЗЛУЧЕНИЙ И НАВОДОК
УДК 681.5:621.37:004.056
DOI 10.24412/2413-7383-2025-4-39-150-161
Язык: Русский
Аннотация:
В настоящей работе описана комплексная методика поиска и последующего подавления обнаруженных сигналов побочных электромагнитных излучений и наводок в рамках единого программно-аппаратного комплекса подавления
с использованием обратной связи. Предложенная методика позволит использовать самые доступные программно-определяемые платформы для сканирования радиообстановки,
что снизит конечную стоимость адаптивной автоматизированной системы подавления таких сигналов.
Ключевые слова:
АСНИ, ПЭМИН, радиомониторинг, модельный сигнал, SDR, подавление сигналов, генератор SI5351, коэффициент совпадения, корреляция
Раздел 5
Роботы, мехатроника. Робототехнические системы
М. Л. Абдулвадудов, К.Л. Вахидова, С.М. Ногамирзаев
ПРИМЕНЕНИЕ МЕТОДОВ ПОВЫШЕНИЯ ЭФФЕКТИВНОСТИ НЕЙРОСЕТЕВОГО АНАЛИЗА ГЕТЕРОГЕННЫХ СИСТЕМ НА КРИСТАЛЛЕ В ЗАДАЧАХ РОБОТОТЕХНИКИ
УДК 004.032.26
DOI 10.24412/2413-7383-2025-4-39-163-172
Язык: Русский
Аннотация:
В статье представлено исследование методов повышения эффективности выполнения нейросетевых алгоритмов на гетерогенных системах на кристалле (СнК) RoboDeus, ориентированные на применение в робототехнических системах.
Приводится анализ архитектуры СнК RoboDeus, включая DSP-ядро Elcore50, и демонстрируется оптимизация работы свёрточных нейронных сетей на примере детектора объектов YOLO V5s. Предложенные подходы к распараллеливанию
вычислений, эффективному использованию памяти и аккумуляторных регистров позволяют достичь значительного прироста производительности при выполнении задач компьютерного зрения в реальном времени.
Результаты экспериментов показывают, что использование многоядерной обработки на базе RoboDeus обеспечивает частоту кадров до 33.3 FPS для задачи детектирования объектов на изображениях разрешения 640×640.
Обсуждаются перспективы интеграции оптимизированных нейросетевых алгоритмов в автономные робототехнические комплексы для навигации, распознавания окружения и взаимодействия с объектами
Ключевые слова:
гетерогенные вычислительные системы, RoboDeus, YOLO V5s, сверточные нейронные сети, DSP-ядро, архитектура набора инструкций (АНК), система на кристалле (СнК)
В. М. Зуев
ПОГРЕШНОСТЬ ПРОГНОЗИРОВАНИЯ ПОЛОЖЕНИЯ СЛЕДУЮЩЕГО КАДРА СЪЁМКИ
УДК 004.93
DOI 10.24412/2413-7383-2025-4-39-173-181
Язык: Русский
Аннотация:
В статье рассматривается погрешность прогнозирования следующего кадра съёмки, основанного на решении динамической и кинематической модели перемещения камеры, при условии, что камера жёстко закреплена на борту аппарата.
Полученные математические зависимости погрешности от различных условий, в отличие от часто использующихся для этой цели нейронных сетей,
дают математические зависимости, из которых легко получить необходимые численные характеристики.
Ключевые слова:
детекция, прогнозирование, погрешность
Раздел 6
Системный анализ, управление и обработка информации, статистика
П.В. Васильев, О.В. Даринцев, Р.А. Мунасыпов
ПРИМЕНЕНИЕ АССОЦИАТИВНОГО РЕГУЛЯТОРА В КОНТУРЕ УПРАВЛЕНИЯ МЕХАТРОННЫМ МОДУЛЕМ
УДК 519.4
DOI 10.24412/2413-7383-2025-4-39-183-193
Язык: Русский
Аннотация:
В статье рассматривается актуальная задача повышения эффективности систем управления мехатронными модулями в контексте концепции "Индустрия 4.0". Проводится сравнительный анализ четырех различных методов применения
ассоциативного регулятора на базе нейронной сети CMAC (Cerebellar Model Articulation Controller) для улучшения качества работы классического ПИД-регулятора. Рассматриваются следующие архитектуры: параллельная работа
ПИД-регулятора и ассоциативного регулятора для компенсации возмущений, динамическая настройка коэффициентов ПИД-регулятора с помощью ассоциативной памяти, гибридный метод, сочетающий оба подхода, а также полная замена
ПИД-регулятора ассоциативным. Анализ проводится на примере модели сервопривода в среде Matlab/Simulink. В работе оценивается эффективность предложенных методов по таким показателям, как быстродействие
и перерегулирование, и демонстрируются преимущества гибридных интеллектуальных систем управления.
Ключевые слова:
ПИД-регулятор, ассоциативная память, настройка регулятора, CMAC
Доу Л.
МЕТОД ОБРАБОТКИ ИНФОРМАЦИИ И ИЗМЕНЕНИЯ ПОРОГОВЫХ ПАРАМЕТРОВ ПРАВИЛ В МИВАРНОЙ ЭКСПЕРТНОЙ СИСТЕМЕ С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ БОЛЬШИХ ЯЗЫКОВЫХ МОДЕЛЕЙ
УДК 004.89 + 004.021 + 007.52
DOI 10.24412/2413-7383-2025-4-39-194-205
Язык: Русский
Аннотация:
Целью работы является автоматизация изменения пороговых параметров правил в миварной экспертной системе с использованием больших языковых моделей. Предложен метод динамического изменения пороговых параметров
миварных правил на основе большой языковой модели DeepSeek, обеспечивающий постоянное изменение миварной базы знаний посредством человеко-машинного взаимодействия. Метод нацелен на сценарий изменения пороговых
параметров, при котором анализируются исторические данные для корректировки этих параметров. Научная новизна заключается в создании комплексного метода человеко-машинного взаимодействия, который систематизирует
процедуры изменения параметров с использованием передовых возможностей больших языковых моделей, что обеспечивает более высокую производительность миварных экспертных систем в реальных динамических условиях.
Ключевые слова:
алгоритм, экспертная система, мивар, миварная экспертная система, большая языковая модель, автоматическое обновление базы знаний, искусственный интеллект, изменение параметров
К. В. Ковалева, Н. М. Кравченко, В. В. Бондарчук, В. Н. Пигуз, С. А. Изосимова, К. С. Ивашко
РЕЗУЛЬТАТЫ ОПЫТНОЙ ЭКСПЛУАТАЦИИ КОМПЬЮТЕРНОЙ ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНОЙ СИСТЕМЫ ДИАГНОСТИКИ И КОРРЕКЦИИ СТРЕССОВЫХ СОСТОЯНИЙ
УДК 004.8: 159.9.072
DOI 10.24412/2413-7383-2025-4-39-206-218
Язык: Русский
Аннотация:
В настоящей статье исследованы результаты экспериментального этапа разработки компьютерной интеллектуальной системы диагностики и коррекции стрессовых состояний, направленного на валидацию программного инструментария.
По результатам онлайн-тестирования, проведенного с использованием авторской программы для диагностирования психоэмоциональных состояний личности, представлен анализ выраженности
тревожно-депрессивной симптоматики у лиц, подверженных стрессу военного времени.
Ключевые слова:
диагностика стрессовых состояний, онлайн-тестирование, web-технологии, валидация программного обеспечения
Е. Г. Курган, К. С. Петрова, А. С. Собчишен
РАЗРАБОТКА ЭЛЕКТРОННОЙ БАЗЫ ДАННЫХ
КАК ИНСТРУМЕНТ ЦИФРОВИЗАЦИИ
ЦЕНТРАЛЬНОЙ НАУЧНО-ТЕХНИЧЕСКОЙ БИБЛИОТЕКИ
УДК 004.932.2
DOI 10.24412/2413-7383-2025-4-39-219-228
Язык: Русский
Аннотация:
В работе представлена разработка электронной базы данных «Путеводитель по депозитарному фонду библиотеки», обладающая свойством масштабируемости и интуитивным интерфейсом, обеспечивающая удобство поиска
литературных источников по тематическому принципу, централизованное хранение метаданных. Обоснована необходимость цифровизации ЦНТБ ФГБНУ «ИНТИ». На основе сравнительного анализа выбрана СУБД PostgreSQL.
Приведено описание реляционной структуры из таблиц и веб-интерфейса для управления данными.
Разработанная система, как инструмент цифровизации, служит основой для интеграции библиотеки в единое информационное пространство Российской федерации
Ключевые слова:
электронная база данных, цифровизация, библиотека, доступность данных
К. А. Никитенко, А. В. Звягинцева
ОЦЕНКА СЕМАНТИЧЕСКОЙ СХОЖЕСТИ ПРЕДЛОЖЕНИЙ С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ ВЕРОЯТНОСТНЫХ МЕР ЭМБЕДДИНГОВ
УДК 004.8+004.912
DOI 10.24412/2413-7383-2025-4-39-229-240
Язык: Русский
Аннотация:
В статье рассматривается задача оценки семантической схожести предложений с использованием вероятностных мер эмбеддингов слов. Предложен метод, основанный на сопоставлении вероятностей независимых и зависимых
событий, соответствующих словам в предложении. Проведен анализ методов построения матрицы внимания и оцифровки слов, обоснован выбор вероятностных эмбеддингов как основы для количественного описания смысловых зависимостей.
Предложена процедура сопоставления вероятностей, вычисленных на основе эмбеддингов и весов внимания, что позволяет формализовать смысловые связи между словами и предложениями.
Ключевые слова:
семантическая схожесть, вероятностная модель,
матрица внимания, эмбеддинг, вероятностный анализ текста
Д.А. Филипишин, С.А. Зори
МЕТОД РЕЗОЛЮЦИИ КАК СРЕДСТВО РАСШИРЕНИЯ МАШИНЫ ВЫВОДА ОНТОЛОГИЙ
УДК 681.3
DOI 10.24412/2413-7383-2025-4-39-241-253
Язык: Русский
Аннотация:
В статье рассматривается применение решателя языка Prolog как средства расширения машины вывода (ризонера) для построения онтологий предметных областей. Предложен новый подход к решению продукционных задач
в рамках редактора онтологий, рассматриваемого как интегрированная среда разработки (IDE). Проанализирована перспектива использования решателя языка Prolog, основанного на языке предикатов математической
логики дизъюнктов Хорна, семанти-ческими связями и аксиоматикой бинарных отношений, свойственных онтологиям. Предложено решение имеющихся недостатков в обеих системах с целью создания новой
онтологической системы, включающей возможности обоих подходов.
Ключевые слова:
онтология, Prolog, IDE, reasoner, решатель, продукции, загадка Эйнштейна, игра Холмс
И. В. Чернядьев, Т. В. Ермоленко
УЛУЧШЕНИЕ ИЗОБРАЖЕНИЙ С ПРИМЕНЕНИЕМ ГЛУБОКОГО ОБУЧЕНИЯ: АНАЛИЗ И ПЕРСПЕКТИВНЫЕ РАЗРАБОТКИ
УДК 004.932.4
DOI 10.24412/2413-7383-2025-4-39-254-265
Язык: Русский
Аннотация:
В статье рассматривается актуальная проблема улучшения качества изображений с использованием методов глубокого обучения, с акцентом на super-resolution, шумоподавление и устранение артефактов.
Анализируются ключевые архитектуры на основе Transformer и сверточных нейронных сетей, их преимущества и недостатки, такие как высокая ресурсоемкость и узкая специализация. Предлагаются улучшения
в виде рандомизированной аугментации данных для синтеза обучающей выборки и замены стандартной свертки на быструю свертку Фурье для захвата глобального контекста.
Целью работы является повышение качества восстановления изображений без высоких вычислительных затрат.
Ключевые слова:
super-resolution, нейронные сети, компьютерное зрение, глубокое обучение, обработка изображений
