РУС
ENG
№ 3(42)'2026
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
Белкин У. В., Кузьмин М. Ю., Сериков С. А.
СРАВНИТЕЛЬНЫЙ АНАЛИЗ АРХИТЕКТУР AASIST, RawNet2Spoof И RawNetGatSpoofST ДЛЯ ДЕТЕКЦИИ СИНТЕЗИРОВАННОЙ И ДИПФЕЙК-АУДИОЗАПИСИ
УДК 004.056.53:004.932
DOI 10.24412/2413-7383-2026-3-42-4-11
Язык: Русский
Аннотация: Современные методы синтеза и преобразования голоса достигли качества неотличимого от речи, создавая угрозы
подмены биометрических систем и распространения дипфейков. Проведён сравнительный анализ трёх архитектур обнаружения:
AASIST (графовый спектро-темпоральный), RawNet2Spoof (обработка сырого сигнала) и RawNetGatSpoofST, объединяющей сырой сигнал,
графовое внимание и спектро-темпоральное кодирование. Эксперименты на ASVspoof 2019 LA и WaveFake (120 000 фрагментов).
RawNetGatSpoofST достигает EER 0,61% на LA, что на 34% и 48% лучше AASIST (0,93%) и RawNet2Spoof (1,18%).
При кросс-оценке на WaveFake EER 2,14% против 4,87% у AASIST. Инференс на CPU – 12 мс против 23 мс.
Предложенная модель рекомендуется как основной детектор в системах голосовой биометрии и модерации аудиоконтента.
Ключевые слова: детекция дипфейк-аудио; спуфинг; AASIST; RawNet2; графовые нейронные сети; анти-спуфинг; ASVspoof
Гусев С.Ю.
КЛАССИФИКАЦИЯ ЭМЕРДЖЕНТНЫХ СИСТЕМНЫХ АРТЕФАКТОВ В РАСПРЕДЕЛЁННЫХ НЕЙРОННЫХ СЕТЯХ НА МИКРОКОНТРОЛЛЕРАХ
УДК 004.032.2
DOI 10.24412/2413-7383-2026-3-42-12-23
Язык: Русский
Аннотация: В данной статье предложена классификация эмерджентных системных артефактов (ЭСА) в распределённых нейронных
сетях на микроконтроллерах. Введён критерий несводимости, отделяющий ЭСА от инженерных сбоев. Выделены три класса артефактов:
артефакты устойчивости к отказам, артефакты самоорганизации и артефакты адаптации к деградации параметров.
Для каждого класса указан доминирующий физический механизм и обоснована принадлежность к эмерджентным явлениям.
Показано, что предложенная классификация применима к распределённым нейронным сетям и их клеточно-автоматным (КА) реализациям.
Ключевые слова: эмерджентность, отказоустойчивость, паразитные аттракторы, перемежающиеся сбои, рассинхронизация, узлов,
логические часы Лэмпорта, диагностика распределённых систем.
Коршакова И.А.
АВТОМАТИЗАЦИЯ ВЫЯВЛЕНИЯ ДУБЛИКАТОВ РАЦИОНАЛИЗАТОРСКИХ ПРЕДЛОЖЕНИЙ ЗА СЧЕТ АНАЛИЗА ТЕКСТОВОЙ СХОЖЕСТИ
УДК 004.912
DOI 10.24412/2413-7383-2026-3-42-24-35
Язык: Русский
Аннотация:
Рассматривается задача поиска семантически схожих и дублирующих рационализаторских предложений в исполняемом бизнес-процессе
«Управление рационализаторской деятельностью». Для оценки смысловой близости исследовались модели преобразования текста
в числовые представления (embedding-модели). Эффективность моделей оценивалась на основе степени сходства текстов и результатов
экспертной оценки. Для повышения точности поиска дубликатов выполнена оптимизация весов объектов предложений с помощью эволюционного
алгоритма. На основе метрик бенчмарка ruMTEB и экспертной оценки выявлена наиболее эффективная модель.
Ключевые слова:
рационализаторские предложения, семантическая близость текстов, векторное представление текста, поиск дубликатов, эволюционный алгоритм
Сорокин А.И., Пурис А.И., Довгань А.Ю.
ЛОКАЛИЗАЦИЯ И ТРЁХМЕРНАЯ РЕКОНСТРУКЦИЯ ОГРАНИЧЕННОГО ПРОСТРАНСТВА МЕТОДАМИ КОМПЬЮТЕРНОГО ЗРЕНИЯ С RGB-D КАМЕРАМИ
УДК 004.89
DOI 10.24412/2413-7383-2026-3-42-36-47
Язык: Русский
Аннотация:
В статье рассмотрена технология определения координат объектов в ограниченном пространстве с помощью RGB‑D‑камер. Предложен метод DARP
для компенсации перспективных искажений по данным глубины; для сопоставления признаков в реальном времени применён алгоритм ORB.
Разработана система реконструкции 3D‑сцен — она строит облако точек, сегментирует объекты, выполняет семантическую аннотацию
и генерирует полигональные сетки с помощью Total3D Understanding. Эксперименты подтвердили пригодность визуализации для навигации.
Результаты применимы в робототехнике и системах смешанной реальности.
Ключевые слова:
RGB-D камеры, смешанная реальность, реконструкция 3D-сцен, облако точек, сегментация объектов, алгоритм ORB, мобильная робототехника.
Ярушин А.Д., Пикалёв Я. С.
РАЗРАБОТКА МНОГОКАМЕРНОЙ ПОДСИСТЕМЫ ВИДЕОКОНТРОЛЯ СОХРАННОСТИ ЮВЕЛИРНЫХ ИЗДЕЛИЙ
УДК 004.932.2
DOI 10.24412/2413-7383-2026-3-42-48-58
Язык: Русский
Аннотация:
работе предлагается подсистема контроля сохранности ювелирных изделий, объединяющая нейросетевую детекцию, многокамерный трекинг
и логический анализ поведения. Для повышения надёжности применён механизм адаптивного повторного обнаружения в области держателя,
а для согласования данных между камерами – сопоставление по признакам внешнего вида. Эксперименты подтвердили эффективность
подхода: лучшая модель достигла mAP50=0.915 при частоте 18–22 кадра/с, критически важные нарушения детектируются с точностью 80–100%.
Подход демонстрирует превосходство над базовыми решениями и снижение ложных срабатываний.
Ключевые слова:
подсистема безопасности, ювелирный магазин, компьютерное зрение, детекция, трекинг, YOLO, ByteTrack.
Раздел
СИСТЕМНЫЙ АНАЛИЗ, УПРАВЛЕНИЕ И ОБРАБОТКА ИНФОРМАЦИИ, СТАТИСТИКА
Базилевский М.П.
ВНЕДРЕНИЕ БОЛЬШИХ ЯЗЫКОВЫХ МОДЕЛЕЙ В ПРОЦЕСС ПОСТРОЕНИЯ ВПОЛНЕ ИНТЕРПРЕТИРУЕМЫХ РЕГРЕССИОННЫХ ЗАВИСИМОСТЕЙ
УДК 519.862.6
DOI 10.24412/2413-7383-2026-3-42-60-70
Язык: Русский
Аннотация:
Статья посвящена исследованию технологии построения вполне интерпретируемых регрессионных моделей. Выдвинута гипотеза, что на первом
этапе при реализации этой технологии в качестве экспертов в исследуемой предметной области могут привлекаться большие языковые модели.
Для управления ими был разработан специализированный шаблон промпта, особенность которого состоит в предоставлении экспертных оценок
для каждой независимой переменной в количественной форме по четырём критериям: целесообразность включения в модель, контролируемость,
направление влияния и степень нелинейности. Использование четырёх больших языковых моделей (DeepSeek, GigaChat, Алиса AI и Qwen)
при исключении мнения человека-эксперта привело к тому же самому результату, полученному при его участии.
Ключевые слова:
регрессионный анализ, вполне интерпретируемая регрессия, большая языковая модель, промпт, экспертная оценка
Беловодский В. Н., Букин С. Л.
СТАЦИОНАРНЫЕ РЕЖИМЫ ДВИЖЕНИЯ МАТЕРИАЛЬНОЙ ЧАСТИЦЫ НА ГОРИЗОНТАЛЬНОЙ ПЛОСКОСТИ, СОВЕРШАЮЩЕЙ ПОЛИГАРМОНИЧЕСКИЕ КОЛЕБАНИЯ,
ПРИ НАЛИЧИИ ВЯЗКОГО И СУХОГО ТРЕНИЯ
УДК 621; 534.014.4
DOI 10.24412/2413-7383-2026-3-42-71-83
Язык: Русский
Аннотация:
В статье выполнен анализ работ, посвящённых изучению перемещений материальной частицы на вибрирующей поверхности, сформулирована
цель исследования и рассмотрена математическая модель, описывающая движение частицы на горизонтальной плоскости, совершающей
однонаправленные колебания при наличии вязкого сопротивления и сухого трения. Предложен численный алгоритм определения средней
скорости перемещения материальной частицы на такой плоскости, осуществляющей произвольные полигармонические колебания. Выполнено
моделирование процесса транспортирования, проведена серия вычислительных экспериментов, вскрыта роль каждого из типов сопротивления.
Ключевые слова:
вибрационная транспортирующая машина; полигармонические колебания; материальная частица; сухое и вязкое трение.
Бицуев Т.М.
ГИБРИДНАЯ ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНАЯ СИСТЕМА СТРАТИФИКАЦИИ РИСКА ИШЕМИЧЕСКОЙ БОЛЕЗНИ СЕРДЦА
УДК 004.8
DOI 10.24412/2413-7383-2026-3-42-84-95
Язык: Русский
Аннотация:
В статье предложена гибридная интеллектуальная система стратификации риска ишемической болезни сердца (ИБС), которая включает
ансамблевое прогнозирование, обработку естественного языка и технологии объяснимого искусственного интеллекта. Показано, что интеграция
структурированных клинических признаков и неструктурированных текстовых данных повышает точность оценки риска ИБС по сравнению
с традиционными шкалами SCORE2. На тестовых выборках достигнуты высокие значения AUC ROC и F1‑score, а интерпретируемость прогнозов
обеспечивается построением waterfall‑графиков, отражающих вклад ключевых факторов риска. Разработанный программный комплекс
найдет применение в кардиологии для принятия врачебных решений.
Ключевые слова:
гибридная интеллектуальная система, ансамблевое машинное обучение, прогнозирование сердечно‑сосудистых исходов,
обработка естественного языка, искусственный интеллект, SHAP‑анализ, поддержка принятия врачебных решений.
Близно М. В.
УПРАВЛЯЕМАЯ ДИФФУЗИОННАЯ ГЕНЕРАЦИЯ СИНТЕТИЧЕСКИХ АЭРОФОТОСНИМКОВ БПЛА
ДЛЯ СИСТЕМ ПЕРЕКРЕСТНОЙ ГЕОЛОКАЛИЗАЦИИ: АНАЛИТИЧЕСКИЙ ОБЗОР
УДК 004.932:004.89
DOI 10.24412/2413-7383-2026-3-42-96-106
Язык: Русский
Аннотация:
Рассмотрены методы формирования синтетических аэрофотоснимков БПЛА для обучения систем перекрестной геолокализации (CVGL).
Материал систематизирован по пяти направлениям. Симуляционные данные теряют 10–30 % точности из-за расхождения доменов,
а наивная синтетическая аугментация без фильтрации ухудшает результаты. Систематизированы ограничения существующих подходов
и построена карта пробелов исследований: среди проанализированных публикаций отсутствуют работы, объединяющие управляемую
диффузию, многокомпонентную оценку качества и оценку на целевой задаче CVGL.
Ключевые слова:
CVGL; синтетические данные; диффузионные модели; ControlNet; беспилотные летательные аппараты; аэрофотоснимки;
дистанционное зондирование; оценка качества изображений
Вартанян А.А., Курнасов Е.В., Атаманчук А.В., Забиров М.Р.
ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНАЯ СИСТЕМА СОПРОВОЖДЕНИЯ ТЕСТИРОВАНИЯ ПРОГРАММНОГО ОБЕСПЕЧЕНИЯ ДЛЯ ОБОРУДОВАНИЯ ЦИФРОВОЙ МАРКИРОВКИ
УДК 004.415.53+346.544.44
DOI 10.24412/2413-7383-2026-3-42-107-121
Язык: Русский
Аннотация:
В статье представлена интеллектуальная система сопровождения тестирования программного обеспечения оборудования цифровой маркировки.
Взаимодействие с системой осуществляется через веб-приложение. Система автоматически формирует черновики тест-кейсов из технических
заданий с использованием больших языковых моделей (LLM), поддерживает ревью требований, контекстное усиление промптов (RAG)
на основе векторного хранилища, парсинг документов форматов DOCX и PDF, валидацию результатов, интеграцию с Confluence и GitLab.
Экспериментальная оценка на контрольном наборе из 18 документов показала сокращение времени подготовки черновика тест-кейсов,
пригодного к экспертной доработке, примерно на 75 % по сравнению с ручным baseline. Система приводит структуру тест-кейсов
к единому формату; надёжность конвейера обеспечивается механизмом повторных попыток и контролируемой деградацией при недоступности RAG.
Ключевые слова:
автоматизация тестирования, генерация тест-кейсов, сопровождение тестирования, большие языковые модели, RAG, оборудование цифровой
маркировки, веб-приложение, Confluence.
Звягинцева А. В., Бражников А. Р.
К ВОПРОСУ О ФЕНОМЕНОЛОГИЧЕСКИХ ЗАКОНОМЕРНОСТЯХ РАЗВИТИЯ БОЛЬШИХ ЯЗЫКОВЫХ МОДЕЛЕЙ: ВОЗМОЖЕН ЛИ АНАЛОГ ЗАКОНА МУРА?
УДК 004.8:001.18:519.25
DOI 10.24412/2413-7383-2026-3-42-122-134
Язык: Русский
Аннотация:
Систематизированы количественные характеристики современных больших языковых моделей и поставлен вопрос о феноменологической
закономерности, аналогичной закону Мура. Предложено пятимерное пространство параметров, сводимое к двухфакторному уравнению состояния.
На базе десяти моделей 2019–2025 гг. (зарубежных и российских) показано, что динамика качества (MMLU) описывается насыщающейся
логистической кривой, обучающий бюджет растёт экспоненциально, а удельная стоимость вывода – затраты на единицу качества – устойчиво
снижается. Отдельно рассмотрена применимость к моделям самостоятельного развёртывания при квантизации
и разреженных Mixture-of-Experts архитектурах.
Ключевые слова:
большие языковые модели; закон Мура; законы масштабирования; MMLU; MERA; GigaChat; YandexGPT; DeepSeek; Claude;
self-hosted модели; квантизация
Прудников С.И.
РОЛЕВАЯ МОДЕЛЬ ЧЕЛОВЕКА В КОНТЕКСТЕ РАЗВИТИЯ УНИВЕРСАЛЬНОГО ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА
УДК 004.824
DOI 10.24412/2413-7383-2026-3-42-135-148
Язык: Русский
Аннотация:
В статье исследуется трансформация ролевых моделей человека в условиях перехода от узкоспециализированных систем искусственного
интеллекта (ИИ) и машинного обучения (МО) к универсальному искусственному интеллекту (AGI). На основе сравнительного анализа
существую-щей таксономии профессиональных ролей разработана перспективная структурно-функциональная модель, предполагающая
фундаментальный сдвиг парадигмы от инструментального использования ИИ к симбиотическому взаимодействию. Ключевым результатом работы
является многоуровневая модель, в которой человек позиционируется как «пилот-навигатор», ответственный за целеполагание,
контекстуализацию и этический контроль, в то время как AGI выступает в качестве когнитивного усилителя и агента исполнения.
Предложенная модель может служить основой для прогнозирования перспектив цифровизации и инновационного развития отраслей
промышленности с учетом развития технологий ИИ в долгосрочной перспективе.
Ключевые слова:
универсальный искусственный интеллект, ролевые модели, симбиоз, этика, целеполагание, когнитивное усиление, системное моделирование.
Рогачев А. Ф., Габдерахманов В. М.
НЕЙРОСЕТЕВАЯ ОЦЕНКА РОБАСТНОСТИ МУЛЬТИМОДАЛЬНОЙ СИСТЕМЫ ДИАГНОСТИКИ БОЛЕЗНЕЙ РАСТЕНИЙ ПРИ ОТКАЗАХ
И ПРОПУСКАХ ВХОДНЫХ МОДАЛЬНОСТЕЙ
УДК 004.8:632.9
DOI 10.24412/2413-7383-2026-3-42-149-160
Язык: Русский
Аннотация:
Цель статьи - оценить деградацию качества мультимодальной нейросетевой системы диагностики болезней Cucumis sativus при контролируемом
исключении входных модальностей и сформировать воспроизводимый протокол оценки робастности. На контролируемом датасете выполнен
абляционный анализ конфигураций на основе MobileNetV2/MobileNetV3 и ruBERT. Научная новизна заключается в доказательстве того,
что в использованной постановке метаданные оказывают наибольшее влияние на точность, тогда как вклад текста зависит от архитектуры.
Результаты интерпретируются как оценка устойчивости к полному отсутствию канала в условиях синтетически сформированных метаданных
и текстов; они не являются доказательством эксплуатационной надёжности в полевых условиях. Предложен протокол расширенной проверки:
частичные пропуски, шум и смещение датчиков, деградация изображений, внешняя валидация и статистическое сравнение с поправкой
на множественность проверок.
Ключевые слова:
мультимодальная нейронная сеть; робастность; пропуски модальностей; нейросетевые методы; абляционный анализ;
диагностика болезней растений; MobileNetV3; ruBERT.
Сидорика М. Д., Ниценко А.В.
ГИБРИДНАЯ АРХИТЕКТУРА АВТОНОМНОГО ГОЛОСОВОГО АССИСТЕНТА ДЛЯ ЛОКАЛЬНОГО УПРАВЛЕНИЯ ПК
УДК 004.5:004.934
DOI 10.24412/2413-7383-2026-3-42-161-174
Язык: Русский
Аннотация:
Актуальность исследования обусловлена потребностью в локальном голосовом управлении ПК без передачи речевых данных во внешние службы.
Цель работы – разработать и оценить гибридную архитектуру русскоязычного голосового ассистента. Система объединяет автоматическое
распознавание речи на базе Vosk с грамматическим ограничением, модель понимания естественного языка для интерпретации команд, модуль
правил и слой контролируемого исполнения. Эксперимент на 1053 аудиопримерах показал рост совместной точности интента и параметров
с 83,67 до 96,58 %, снижение доли пословных ошибок с 20,05 до 12,56 % и уменьшение средней задержки обработки с 500,92 до 175,96 мс.
Ключевые слова:
голосовое управление ПК; локальная обработка речи; ASR; NLU; командная грамматика; безопасное исполнение
Шапалин В.Г., Николаенко Д.В.
ИССЛЕДОВАНИЕ ДАТАСЕТОВ ДЛЯ РАЗДЕЛЕНИЯ ИСТОЧНИКОВ РЕЧИ И ИЗУЧЕНИЕ ВЛИЯНИЯ КРИТЕРИЕВ КАЧЕСТВА ДАННЫХ НА ОБУЧЕНИЕ
УДК 004.032.26
DOI 10.24412/2413-7383-2026-3-42-175-186
Язык: Русский
Аннотация:
Данная статья исследует датасеты для разделения источников речи, оценивая объективные критерии качества и разнообразия данных,
а также оценивает влияние каждого критерия на эффективность обучения, что может быть полезным для дальнейшей разработки
или модификации данных для работы с речью. Были рассмотрены базовые критерии качества данных, а также характеристики,
которые можно оценить статистически. Для оценки качества разделения, датасеты были обучены на нейросетевых моделях,
и протестированы на общем тестовом наборе данных. Была проведена оценка влияния медианной составляющей и разброса в каждом критерии
на качество разделения, а также с помощью количественной оценки корреляции в виде критерия Пирсона. Итоговый результат показал,
что сильнее всего качеством модели положительно коррелирует средний процент речи и перекрытия двух спикеров.
Ключевые слова:
датасет, разделение источников звука, качество данных, критерий Пирсона, клиппинг, LUFS.
Раздел
АВТОМАТИЗАЦИЯ И УПРАВЛЕНИЕ ТЕХНОЛОГИЧЕСКИМИ ПРОЦЕССАМИ И ПРОИЗВОДСТВАМИ
Карповский А. Ю., Кузнецов Д. Н., Стрельников И. И.
МАТЕМАТИЧЕСКАЯ МОДЕЛЬ ЗАВИСИМОСТИ КВАНТОВОГО ВЫХОДА ФЛУОРЕСЦЕНЦИИ ОТ ПАРАМЕТРОВ МИКРОКЛИМАТА В УСЛОВИЯХ ТЕПЛИЦ
УДК 004.89
DOI 10.24412/2413-7383-2026-3-42-188-198
Язык: Русский
Аннотация:
В статье рассматривается математическое моделирование зависимости фотохимической эффективности фотосистемы II огурца
(Cucumis sativus L.) от параметров микроклимата теплиц. Актуальность — в формализации обратной связи от растения
для автоматизированного управления микроклиматом. Модель использует температуру, влажность и дефицит давления водяного пара (VPD),
включает температурную зависимость гауссового типа и эмпирическую зависимость устьичной проводимости от VPD.
Она позволяет прогнозировать физиологическое состояние растений, анализировать чувствительность к изменениям микроклимата,
выявлять оптимум эффективности и интегрироваться в системы управления теплицами и цифровые двойники агрообъектов.
Ключевые слова:
флуоресценция хлорофилла, математическая модель, влажность, температура, индукция флуоресценции, теплица, микроклимат
Раздел
МАТЕМАТИЧЕСКОЕ И ПРОГРАММНОЕ ОБЕСПЕЧЕНИЕ ВЫЧИСЛИТЕЛЬНЫХ СИСТЕМ,
КОМПЛЕКСОВ И КОМПЬЮТЕРНЫХ СЕТЕЙ
Израилова Э. С.
MЕТОД АВТОМАТИЧЕСКОГО РАЗРЕШЕНИЯ ОМОГРАФИИ НА ОСНОВЕ ЕВКЛИДОВОЙ МЕТРИКИ WEN
УДК 004.827
DOI 10.24412/2413-7383-2026-3-42-200-212
Язык: Русский
Аннотация:
В статье проведен обзор классических методов разрешения лексической многозначности, использующих векторное представление слов
и евклидово расстояние. Представлен новый метод WSD – метод автоматического разрешения омографии на основе евклидовой метрики.
Приведено описание работы метода WEN на примере распознавания омографа «замок» в предложении, показан процесс «оцифровки»
слов и предложений из баз, вычисление расстояний от тестового предложения до баз предложений с различными значениями омографа.
Представлены данные об экспериментальном исследовании метода WEN на базах предложений с омографами для малоресурсного
чеченского языка. Проведено сравнение полученных метрик точности с аналогичными методами для различных языков.
Ключевые слова:
разрешение лексической многозначности (WSD), метод WEN, евклидово расстояние, малоресурсные языки, омографы, эмбеддинг
Раздел
МЕТОДЫ И СИСТЕМЫ ЗАЩИТЫ ИНФОРМАЦИИ,
ИНФОРМАЦИОННАЯ БЕЗОПАСНОСТЬ
Беляков C.Л., Исаев А.В., Покусаев О.Н.
ЛОКАЛЬНЫЕ ПРОСТРАНСТВЕННЫЕ ОБОБЩЕНИЯ В АНАЛИЗЕ ТРАНСПОРТНОЙ ИНФРАСТРУКТУРЫ
УДК 519.688
DOI 10.24412/2413-7383-2026-3-42-214-226
Язык: Русский
Аннотация:
В работе рассматривается двухкомпонентная модель образа пространственной ситуации для оценки ситуации и формирования наилучшего
решения. Её компонентами являются ранее наблюдавшийся прецедент и локальные преобразования элементов прецедента, сохраняющие
контекст. Образ позволяет генерировать экземпляры того же уровня достоверности, что и наблюдавшийся прецедент. Рассматривается
пример анализа и трансформирования образа ситуации. Представлен эксперимент выработки рекомендаций по обновлению инфраструктуры
городских перекрестков.
Ключевые слова:
интеллектуальные ГИС, искусственный геопространственный анализ, пространственные решения, принятие решений
Раздел
ИНФОРМАТИКА И ИНФОРМАЦИОННЫЕ ПРОЦЕССЫ
Сацюк А. В., Володарец Н. В., Огула К. А.
ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНАЯ СИСТЕМА ОБЕСПЕЧЕНИЯ БЕЗОПАСНОСТИ НА КРИТИЧЕСКИ ВАЖНЫХ УЧАСТКАХ ЖЕЛЕЗНОДОРОЖНОГО ТРАНСПОРТА
УДК 004.934:629.783
DOI 10.24412/2413-7383-2026-3-42-228-238
Язык: Русский
Аннотация:
Разработана интеллектуальная система мониторинга безопасности на железнодорожных переездах и платформах. В основе – детектор YOLOv8
и трекер ByteTrack, обеспечивающие точное распознавание и сопровождение объектов в условиях окклюзий и переменной освещённости.
Аппаратная платформа – NVIDIA Jetson Nano. Применены оптимизации: квантизация FP16 и экспорт в TensorRT, что позволило достичь
30 кадров/с при точности до 96 % и энергопотреблении 7,8 Вт. Разработана математическая модель выявления опасных ситуаций.
Решение экономически доступно и пригодно для масштабного внедрения.
Ключевые слова:
железнодорожный транспорт, безопасность, компьютерное зрение, YOLOv8, ByteTrack, детекция объектов, трекинг, оптимизация нейронных сетей.
br>
Раздел
РОБОТЫ, МЕХАТРОНИКА. РОБОТОТЕХНИЧЕСКИЕ СИСТЕМЫ
Кизим А.В., Ломакин И.Н.
БИРЖЕВОЙ ТОРГОВЫЙ РОБОТ – ГИБРИДНАЯ КИБЕРФИЗИЧЕСКАЯ СИСТЕМА НА ИСКУССТВЕННОМ ИНТЕЛЛЕКТЕ, АДАПТИВНАЯ К ИЗМЕНЕНИЯМ РЫНКА
УДК 004.932.2
DOI 10.24412/2413-7383-2026-3-42-240-254
Язык: Русский
Аннотация:
В данной работе предлагается метод машинного обучения «Случайный лес» для получения прогнозных значений цены биржевого актива,
а также Fuzzy-метод, позволяющий на основе величин трех входных параметров Open_Close (длина тела свечи), BidAskRatio
(коэффициент заявок на покупку/продажу в торговом стакане) и Delta (разница между фактической и прогнозной ценой актива),
формировать значение выходного параметра By_0_Sell в диапазоне: +1, 0, -1 для выставления ордера на покупку/продажу фьючерсного
контракта на доллар SiM6 биржевым торговым ботом, установлен-ном на торговом терминале QUIK. Рассматривалась применимость
предлагаемого подхода «Random Forest» (Случайный лес) к задачам повышения точности прогнозирования цены актива на минутном
таймфрейме в сравнении с методами «Linear Regression» (Линейной регрессии) и «Decision Tree» (Дерево решений), а также точность
решения о выставлении Long/Short – заявок для получения профита при сделках полученных «Fuzzy-method» (Нечетким - методом)
и «Logistic regression» (Логи-стической регрессией). Проведены эксперименты показали, что предложенный подход превосходит
качество прогнозирования признаков и получения профита на сделках, подтверждены выдвинутые гипотезы об улучшении точности
прогнозирования модели с применением рассматриваемых методов.
Ключевые слова:
Метод машинного обучения, Fuzzy-метод, «Случайный лес», Логистическая регрессия, Дерево решений
Приходский А. А., Лебедев Д.К., Сериков С. А.
АДАПТИВНОЕ НЕЧЕТКОЕ УПРАВЛЕНИЕ ФОРМАЦИЕЙ ГЕТЕРОГЕННЫХ РОБОТОВ В УСЛОВИЯХ ЧАСТИЧНОЙ НАБЛЮДАЕМОСТИ
УДК 004.056.53:004.932
DOI 10.24412/2413-7383-2026-1-40-241-253
Язык: Русский
Аннотация:
В работе рассматривается задача согласованного управления формацией гетерогенной группы мобильных роботов в условиях
частичной наблюдаемости и стохастических потерь связи. Предложен адаптивный нечёткий алгоритм управления, объединяющий
гибридный наблюдатель состояния с динамической метрикой уверенности и регулятор на основе логики Такаги–Сугено с подстройкой
параметров в реальном времени. Для компенсации неопределённостей динамики платформ и ограничений коммуникационного канала
разработана процедура взвешивания измерений по степени их достоверности, а устойчивость замкнутой мультиагентной системы
доказана методом функций Ляпунова. Результаты численного моделирования подтверждают робастность синтезированного алгоритма:
группа сохраняет заданную геометрическую конфигурацию при потере до 40 % пакетов данных, высоком уровне сенсорного шума
и существенном различии динамических характеристик агентов. Разработанный подход обеспечивает интерпретируемость правил
управления и теоретические гарантии безопасности, что делает его перспективным для внедрения в реальные робототехнические
комплексы поисково-спасательного и мониторингового назначения.
Ключевые слова:
групповая робототехника; мультиагентные системы; нечёткое управление; управление формацией; гетерогенные роботы;
частичная наблюдаемость; наблюдатель состояния; метрики уверенности; адаптивное управление
Раздел
ИСТОРИЯ НАУКИ
Добровольский Ю.Н.
ИНТЕГРАЛЬНЫЕ УРАВНЕНИЯ КАК ОДИН ИЗ ВАЖНЕЙШИХ ОБЪЕКТОВ СОВРЕМЕННОЙ МАТЕМАТИКИ
УДК 004.932.2
DOI 10.24412/2413-7383-2026-3-42-269-282
Язык: Русский
Аннотация:
Рассмотрена история развития интегральных уравнений. Введены линейные интегральные уравнения Фредгольма, Вольтерры.
Доказано достаточное условие, при котором интегральный оператор является сжимающим. Показан пример решения интегрального
уравнения, рассмотрена задача Коши для линейного дифференциального уравнения первого порядка.
Ключевые слова:
интегральные уравнения Фредгольма и Вольтерры, ядро, вырожденность, сжимающий оператор, сходимость.
