В статье освещена модульная структура взаимодействия различных моделей на основе сократического диалога. Цель исследования — изучение возможностей синтеза нейронных сетей и системного анализа с применением сократических методов для управления корпоративными ИТ – проектами. Применение этих методов обеспечивает возможность без дополнительного обучения объединять знания, хранимые в предварительно обученных моделях, для решения сложных задач управления. Методология исследования основана на анализе возможностей мультимодальных моделей, их интеграции через языковое взаимодействие и системного анализа ключевых аспектов управления ИТ – проектами. Полученные результаты включают создание структурированной схемы для выбора подходящих моделей и формирования рекомендаций, что способствует повышению эффективности управления проектами в корпоративной среде. Научная значимость работы заключается в интеграции современных подходов к искусственному интеллекту для реализации системного анализа с применением мультиагентных решений.

Ключевые слова: нейронные сети, системный анализ, сократический метод, корпоративные ИТ – проекты, мультимодальные модели, управление проектами

1.2.2 - Математическое моделирование, численные методы и комплексы программ

Статья посвящена применению эксплуатационной цифровой модели для повышения эффективности технического обслуживания и ремонта объектов капитального строительства. Рассмотрены этапы жизненного цикла объектов с акцентом на эксплуатацию, проведен анализ процессов обслуживания и классификация дефектов. Выявлены ограничения традиционных дефектных актов, которые не содержат количественных и пространственных данных, что снижает их ценность для планирования ремонтов. Предложена цифровая модель для оптимизации управления техническим состоянием зданий, повышения точности оценок, определения объемов работ и улучшения взаимодействия управляющей и подрядной организаций. На примере учебно-лабораторного корпуса САФУ описан процесс создания модели и ее преимущества, включая снижение затрат и повышение качества эксплуатации.

Ключевые слова: техническое обслуживание и ремонт, эксплуатационная цифровая модель, дефект, дефектная ведомость, техническое состояние

1.2.2 - Математическое моделирование, численные методы и комплексы программ , 2.1.7 - Технология и организация строительства

В статье представлены результаты численного эксперимента по сравнению точности нейросетевого распознавания объектов на изображениях с применением различных типов расширения наборов данных. Описывается необходимость в расширении наборов данных с применением адаптивных подходов, с целью минимизации использования преобразований изображений, которые могут снижать точность распознавания объектов. Автор рассматривает такие подходы к расширению наборов данных как рандомная и автоматическая аугментации так как они являются распространенными, а также разработанный метод адаптивного рас-ширения наборов данных при помощи алгоритма глубокого обучения с подкреплением. Приведены алгоритмы работы каждого из подходов их преимущества и недостатки методов. Описывается работа и основные параметры разработанного метода расширения набора данных при помощи алгоритма глубокого обучения с подкреплением (Deep-Q-Network), с точки зрения алгоритма и основного модуля программного комплекса. Уделяется внимание к одному из подходов машинного обучения, а именно обучению с подкреплением. Описывается применение нейронной сети для аппроксимации Q-функции и ее обновления в процессе обучения, в основе которого лежит разрабатываемый метод. Результаты экспериментов показывают преимущество использования расширения наборов данных при помощи алгоритма обучения с подкреплением на примере модели классификации Squeezenet v1.1. Сравнение точности распознавания с использованием методов расширения наборов данных проводилось с применением одинаковых параметров нейросетевого классификатора с применением и без применения предобученных весов. Таким образом повышение точности в сравнении с другими методами варьируется от 2, 91% до 6,635%.

Ключевые слова: расширение наборов данных, рандомная аугментация, автоматическая аугментация, преобразования изображений, глубокое обучение с подкреплением, нейросетевой классификатор, распознавание

1.2.2 - Математическое моделирование, численные методы и комплексы программ

Современные интеллектуальные системы управления (ИСУ) представляют собой сложные программно-аппаратные комплексы, которые используют методы искусственного интеллекта, машинного обучения и обработки больших данных для автоматизации процессов принятия решений. В статье рассматриваются основные средства и технологии, применяемые при разработке ИСУ, такие, как нейронные сети, алгоритмы глубокого обучения, экспертные системы и системы поддержки принятия решений. Особое внимание уделяется роли облачных вычислений, интернета вещей и киберфизических систем в повышении эффективности интеллектуальных систем управления. Проанализированы перспективы развития данной области, а также вызовы, связанные с безопасностью данных и интерпретируемостью моделей. Приводятся примеры успешного внедрения ИСУ в промышленности, медицине и городском управлении.

Ключевые слова: интеллектуальные системы управления, искусственный интеллект, машинное обучение, нейронные сети, большие данные, интернет вещей, киберфизические системы, глубокое обучение, экспертные системы, автоматизация

1.2.1 - Искусственный интеллект и машинное обучение , 1.2.2 - Математическое моделирование, численные методы и комплексы программ

Описана технология применения вариационного принципа в задачах разработки и испытаний сложных технических систем. Путем варьирования функционала, включающего энтропию Шеннона и типовые ограничения на функцию плотности распределения определяющего параметра сложной технической системы, построены функции плотности распределения. Показано, что в зависимости от вида ограничения построенная функция плотности распределения может иметь аналитический вид, выражаться через специальные математические функции или рассчитываться численно. Приведены примеры применения вариационного принципа для поиска функции плотности распределения. Представленная в статье технология применения вариационного принципа может быть использована в модели управления процессом самодиагностики интеллектуальных систем управления, обладающих машинным сознанием.

Ключевые слова: вариационный принцип, функция плотности распределения, энтропия Шеннона, сложная техническая система

1.2.2 - Математическое моделирование, численные методы и комплексы программ

Рассматривается задача о напряженном состоянии породного массива с непрерывной неоднородностью, полученной при создании в нём полости с помощью взрыва. Выбран случай, когда основные механические характеристики зависят только от одной координаты – радиуса, что позволило получить относительно простые способы решения задачи. Расчетная схема задачи позволяет свести её к решению одномерных задач. Для случая центрально-симметричной задачи рассматривается обыкновенное неоднородное дифференциальное уравнение второго порядка с переменными коэффициентами. Используя замену переменных, можно перейти к решению гипергеометрического уравнения. Решения гипергеометрических уравнений даются в виде гипергеометрических рядов, которые заведомо сходятся. С помощью обратных замен находятся напряжения. Определяется напряжённое состояние породного массива при различных степенях его неоднородности. Результаты представлены в виде графиков. Проведено сравнение с аналогичными решениями для однородных массивов. Представленные результаты позволяют сделать вывод, что при решении подобных задач следует учитывать неоднородность породных массивов, полученную в процессе создания в них полостей с помощью взрыва.

Ключевые слова: неоднородность среды, породный массив, сферическая полость, напряжённое состояние

1.2.2 - Математическое моделирование, численные методы и комплексы программ , 2.1.1 - Строительные конструкции, здания и сооружения

В статье рассматривается акторная модель, реализованная в языке программирования Elixir, который является наследником языка Erlang. Акторная модель представляет собой подход к параллельному программированию, где независимые объекты, называемые акторами, взаимодействуют друг с другом посредством асинхронных сообщений. В статье подробно описаны основные концепции Elixir, такие как сопоставление с образцом, неизменяемость данных, типы и коллекции, а также механизмы работы с акторами. Особое внимание уделено практическим аспектам создания и управления акторами, их взаимодействию и поддержанию состояния. Статья будет полезна исследователям и разработчикам, интересующимся параллельным программированием и функциональными языками.

Ключевые слова: акторная модель, elixir, параллельное программирование, сопоставление с образцом, неизменяемость данных, процессы, сообщения, почтовый ящик, состояние, рекурсия, асинхронность, распределённые системы, функциональное программирование, отказоустойчивость

1.2.2 - Математическое моделирование, численные методы и комплексы программ , 2.3.1 - Системный анализ, управление и обработка информации

В данной работе представлена разработка и анализ признаковой модели динамической рукописной подписи для повышения эффективности распознавания. Признаковая модель основана на извлечении как глобальных признаков (длина подписи, средний угол между векторами подписи, размах динамических характеристик, коэффициент пропорциональности, средняя скорость ввода), так и локальных (координаты пера, сила нажатия, азимут, угол наклона). Для формирования эталона подписи, учитывающего вариативность её написания, используется метод потенциалов. Экспериментальная оценка проводилась на базе подписей MCYT_Signature_100, содержащей 2500 подлинных и 2500 поддельных образцов. В работе определены оптимальные значения степени компактности для каждого признака, что позволило учесть вариативность написания подписи и повысить точность распознавания. Полученные результаты подтверждают эффективность предложенной признаковой модели и её перспективность для биометрических систем аутентификации, что представляет практический интерес для специалистов в области информационной безопасности.

Ключевые слова: распознавание лиц, глубокое обучение, нейронные сети, идентификация пользователей, архитектура модели, обучение модели, интеграция модели, облачные сервисы, безопасность, биометрические технологии

1.2.2 - Математическое моделирование, численные методы и комплексы программ , 2.3.6 - Методы и системы защиты информации, информационная безопасность

В статье рассматривается как замена исходных данных преобразованными влияет на качество обучения глубоких нейросетевых моделей. Автор проводит четыре эксперимента с целью оценки влияния замены данных в задачах с малыми наборами данных. Первый эксперимент заключается в обучении модели без внесения изменений в исходный набор данных, второй заключается в замене всех изображений в исходном наборе на преобразованные, третий заключается в сокращении количества исходных изображений и расширения исходного набора данных при помощи преобразований, применяемым к изображениям, а также в четвертом эксперименте осуществляется расширение набора данных с целью уравновесить количество изображений в каждом классе по большему.

Ключевые слова: набор данных, расширение, нейросетевые модели, классификация, преобразование изображений, замена данных

1.2.2 - Математическое моделирование, численные методы и комплексы программ

В статье описывается методология построения регрессионной модели заполняемости платных парковочных зон с учетом неравномерного распределения сессий в течение дня и особенностей поведения двух групп клиентов – регрессионная модель состоит из двух уравнений, учитывающих особенности каждой группы. Кроме того, описан процесс создания модели данных, сбор, обработка и анализ данных, распределения заполняемости в течение дня. Также приведена методология моделирования явления, распределение которого имеет форму колокола и зависит от времени суток. Результаты могут быть использованы коммерческими предприятиями, управляющими парковками, и городским администрациями, исследователями при моделировании аналогичных показателей, которые демонстрируют нормальное распределение, характерное для многих естественных процессов (клиентопоток в отделениях банка, пополнение и/или снятие средств в течение жизни пополняемых депозитов и т. п.).

Ключевые слова: платные парковки, заполняемость, регрессионная модель, клиентское поведение, поведенческая сегментация, устойчивость модели, моделирование, прогнозирование, управление парковкой, распределение показателя

1.2.2 - Математическое моделирование, численные методы и комплексы программ

Разработано программное обеспечение для оценки поверхностных характеристик жидкостей, растворов и суспензий в среде Microsoft Visual Studio. Модуль с дружественным интерфейсом не требует от пользователя специальных навыков и позволяет за время ~ 1 секунды произвести численный расчет энергетических характеристик жидкости: работы адгезии, когезии, энергии смачивания, коэффициента растекания и сцепления жидкого состава с контактной поверхностью. На примере тестовой жидкости - дистиллированная вода и исходной жидкой разделительной смазки серии Пента-100 продемонстрирован пример расчета смачивания жидкими средами стальной поверхности. Использование предлагаемого модуля позволяет произвести экспресс-оценку совместимости жидких составов с защищаемой поверхностью и представляет интерес для производителей лакокрасочных материалов при контроле качества продукции.

Ключевые слова: программа для ЭВМ, язык программирования C#, смачивание, поверхность, адгезия

1.2.2 - Математическое моделирование, численные методы и комплексы программ

Рассматривается обзор по различным подходам, используемым для моделирования контактного взаимодействия между зерном шлифовального круга и поверхностным слоем детали в процессе шлифования. Кроме того, изучается влияние свойств материала, параметров шлифования и морфологии зерна на процесс контакта.

Ключевые слова: шлифование, зерно, зона контакта, моделирование, шлифовальный круг, индентор, микрорезание, глубина резания

1.2.2 - Математическое моделирование, численные методы и комплексы программ , 2.5.5 - Технология и оборудование механической и физико - технической обработки

В данной работе исследованы методы формирования квазиортогональных матриц на основе псевдослучайных последовательностей максимальной длины (m-последовательностей). Проведен анализ существующего метода, основанного на циклическом сдвиге m-последовательности и дополнении получившейся циклической матрицы каймой. Предложен альтернативный метод, основанный на связи псевдослучайных последовательностей максимальной длины, а также квазиортогональных матриц Мерсенна и Адамара, позволяющий генерировать циклические квазиортогональные матрицы симметричной структуры без каймы. Проведен сравнительный анализ корреляционных свойств матриц, полученных обоими методами, и исходных m-последовательностей. Показано, что предлагаемый метод наследует корреляционные свойства m-последовательностей, обеспечивает более эффективное хранение и потенциально лучше подходит для задач обеспечения конфиденциальности.

Ключевые слова: ортогональные матрицы, квазиортогональные матрицы, матрицы Адамара, m-последовательности

1.2.2 - Математическое моделирование, численные методы и комплексы программ , 2.3.1 - Системный анализ, управление и обработка информации

Университеты обладают фантастическим потенциалом для получения важнейших знаний, благодаря наличию огромных объемов данных. Статья посвящена переходу университетов от хранилищ данных к более гибким и масштабируемым озёрам данных для обработки больших данных. Рассматриваются ключевые различия и сходства хранилищ данных и озер данных, где хранилища ориентированы на структурированные данные и традиционную аналитику, а озера данных позволяют работать с сырыми и полуструктурированными данными, поддерживая гибкий ELT-подход (извлечение, преобразование, загрузка). Акцентируется внимание на вызовах, связанных с миграцией данных между этими архитектурами, включая вопросы безопасности, масштабируемости и затрат. Использование облачных решений и технологий, таких как Apache Hadoop и Spark, помогает снижать затраты и эффективно управлять большими данными. Приводятся примеры способов обработки данных с помощью машинного обучения и специализированных инструментов, что способствует лучшему пониманию процесса управления и анализа данных в университетских структурах.

Ключевые слова: хранилище данных, озеро данных, большие данные, облачное хранение, неструктурированные данные, полуструктурированные данные

1.2.2 - Математическое моделирование, численные методы и комплексы программ , 2.3.6 - Методы и системы защиты информации, информационная безопасность

В статье представлен метод количественной оценки зигзагообразности траекторий движения транспортных средств, позволяюший выявить потенциально опасное поведение водителей. Алгоритм анализирует изменения направления движения между сегментами траектории и включает этапы предварительной обработки данных: слияние близко расположенных точек и упрощение траектории с использованием модифицированного алгоритма Рамера–Дугласа–Пекера. Эксперименты на сбалансированном наборе данных (20 траекторий) подтвердили эффективность метода: точность — 0.8, полнота — 1.0, F1-мера — 0.833. Разработанный подход может применяться в системах мониторинга движения, предупреждения аварий и обнаружения опасного вождения. Дальнейшие исследования направлены на повышение точности и адаптацию метода к реальным условиям.

Ключевые слова: траектория, анализ траекторий, зигзагообразность, упрощение траекторий, алгоритм Рамера–Дугласа–Пекера, yolo, обнаружение объектов

1.2.2 - Математическое моделирование, численные методы и комплексы программ , 2.3.1 - Системный анализ, управление и обработка информации

В данной работе предложена новая модель открытой многоканальной системы массового обслуживания с взаимопомощью между каналами и ограниченным временем ожидания заявки в очереди. Представлены общие математические зависимости для вероятностных характеристик такой системы.

Ключевые слова: система массового обслуживания, очередь, обслуживающее устройство, взаимопомощь между каналами

1.2.2 - Математическое моделирование, численные методы и комплексы программ

В настоящее время ключевыми аспектами разработки программного обеспечения являются безопасность и эффективность создаваемых приложений. Особое внимание уделяется безопасности данных и операций с базами данных. В статье освещаются методы и техники разработки безопасных приложений на основе интеграции языка программирования Rust и системы управления базами данных (СУБД) PostgreSQL. Рассматриваются ключевые концепции Rust, такие как строгая типизация, программная идиома (шаблон) RAII, макроопределения, неизменяемость, и как они способствуют созданию надежных и производительных приложений при работе с базой данных. Рассматривается, как интеграция с PostgreSQL позволяет эффективно управлять данными при высоком уровне безопасности, исключая распространенные ошибки и уязвимости. Практический пример демонстрирует преимущества использования Rust в сочетании с PostgreSQL для создания системы управления расписаниями занятий, обеспечивая целостность и безопасность данных.

Ключевые слова: язык программирования Rust, безопасность памяти, RAII, метапрограммирование. СУБД, PostgreSQL

1.2.2 - Математическое моделирование, численные методы и комплексы программ , 2.3.6 - Методы и системы защиты информации, информационная безопасность

В данной статье представлен обзор существующих конструкционных решений внутритрубных роботов, предназначенных для инспекционных работ. Основное внимание уделено анализу различных механизмов движения и типов шасси, используемых в таких роботах, а также выявлению их преимуществ и недостатков применительно к задаче сканирования продольного сварного шва. Рассмотрены такие типы роботов, как гусеничные, колесные, винтовые и те, которые движутся под действием давления внутри трубы. Особое внимание уделяется проблеме обеспечения стабильного и точного перемещения робота вдоль сварного шва, минимизации боковых смещений и выбору оптимальной системы позиционирования. На основании проведенного анализа предлагаются рекомендации по выбору наиболее подходящего типа движения и шасси для выполнения задачи построения 3D-модели сварного шва с использованием лазерного триангуляционного датчика (далее ЛТД).

Ключевые слова: внутритрубные роботы, инспекционные роботы, 3D сканирование, сварные швы, конструкционные решения, типы движения, шасси, гусеничные роботы, колесные роботы, винтовые роботы, продольные сварные швы, лазерный триангуляционный датчик

1.2.2 - Математическое моделирование, численные методы и комплексы программ , 2.3.3 - Автоматизация и управление технологическими процессами и производствами

Отрасль железнодорожного транспорта демонстрирует значительные достижения в различных областях деятельности благодаря внедрению прогнозной аналитики. Системы прогнозной аналитики используют данные из множества источников, таких как сети датчиков, исторические данные, погодные условия и т.д. В статье рассматриваются ключевые направления применения прогнозной аналитики на железнодорожном транспорте, а также преимущества, вызовы и перспективы дальнейшего развития этой технологии в железнодорожной инфраструктуре.

Ключевые слова: прогнозная аналитика на железнодорожном транспорте, прогнозирование пассажиропотока, оптимизация грузоперевозок, оптимизация технического обслуживания, управление запасами и снабжением, управление персоналом, финансовое планирование, анализ больших данных

1.2.2 - Математическое моделирование, численные методы и комплексы программ

Рассматривается Simulink-модель, позволяющая рассчитывать переходные процессы объектов, описываемых с помощью переходной функции при любом виде входного воздействия. Описывается алгоритм работы S-функции, выполняющей расчет с помощью интеграла Дюамеля. Приводятся результаты расчетов. Даются рекомендации по заданию параметров модели. Формулируется вывод о возможности применения модели для расчета динамических режимов.

Ключевые слова: имитационное моделирование, Simulink, переходная характеристика, ступенчатая функция, S-функция, интеграл Дюамеля, модельное время

1.2.2 - Математическое моделирование, численные методы и комплексы программ , 2.3.1 - Системный анализ, управление и обработка информации

В статье представлено моделирование процесса прессования квадратного прутка с использованием конечно-элементного метода в пакете QForm. Описана последовательность этапов моделирования, верифицированная на примере прессования сплава АД31. Проведено совершенствование геометрии прессового инструмента (матрицы) для снижения повреждаемости материала и исключения искривления профиля. Установлено, что скругление углов и калибрующий участок матрицы обеспечивают улучшенные показатели. Подчеркивается важность компьютерного моделирования для оптимизации инструмента и повышения эффективности процесса обработки давлением.

Ключевые слова: прессование, инструмент, матрица, квадратный пруток, конечно-элементный метод

1.2.2 - Математическое моделирование, численные методы и комплексы программ , 2.6.4 - Обработка металлов давлением

Проведено исследование теплоотдачи в пористых теплообменниках с осадком частиц пыли. Исследовано влияние длины теплообменника и наличия осадка на число Нуссельта. Выявлено, что увеличение длины теплообменника с 5 до 30 мм приводит к повышению числа Нуссельта на 39,72-81,35% в зависимости от числа Рейнольдса. Формирование осадка на поверхности теплообменника приводит к снижению числа Нуссельта на 2,8-6,6%.

Ключевые слова: теплообмен, гидродинамика, расчет, число Нуссельта, число Рейнольдса, математическое моделирование, формирование осадка, микроэлектроника, системы охлаждения, радиатор

1.2.2 - Математическое моделирование, численные методы и комплексы программ , 1.3.14 - Теплофизика и теоретическая теплотехника

В статье рассматривается качественное влияние на образование эмульсии. Произведено исследование базовой модели образования эмульсионного слоя. Определено влияние «внутренних» и «внешних» параметров на внутренние характеристики процесса образования эмульсии. Исследование, проведённое в статье, поможет учитывать полученные зависимости при расчетах режимных и конструктивных параметров устройств.

Ключевые слова: эмульсионный слой, вязкость, плотность, эмульсия, вращающийся цилиндр, жидкость, состав эмульсии

1.1.9 - Механика жидкости, газа и плазмы , 1.2.2 - Математическое моделирование, численные методы и комплексы программ

Работа посвящена применению модели машинного обучения с подкреплением для автоматизации планирования дислокации мест рубок в лесном хозяйстве. Предложен метод оптимизации выбора лесосек на основе алгоритма оптимизации проксимальной политики (Proximal Policy Optimization). Разработана информационная система, адаптированная для обработки данных лесоустройства в матричном виде и работы с геоинформационными системами. Проведенные эксперименты демонстрируют способность находить рациональные варианты размещения лесосек с помощью предложенного метода. Полученные результаты являются перспективными для использования интеллектуальных систем в лесной отрасли.

Ключевые слова: обучение с подкреплением, глубокое обучение, дислокация мест рубок, лесное хозяйство, искусственный интеллект, оптимизация планирования, сплошные рубки

1.2.2 - Математическое моделирование, численные методы и комплексы программ , 4.1.6 - Лесоведение, лесоводство, лесные культуры, агролесомелиорация, озеленение, лесная пирология и таксация

В статье предложен алгоритм определения дефектов стеклоткани с помощью методов машинного обучения. Рассмотрены различные типы архитектур нейронных сетей, такие как модели с частотой срабатывания нейронов, сеть Хопфилда, ограниченная машина Больцмана, сверточные нейронные сети. Для разработки алгоритма выбрана сверточная нейронная сеть. В результате тестирования программы нейросеть отработала корректно с высоким показателем процента обучения.

Ключевые слова: стеклоткань, дефекты, машинное обучение, сверточные нейронные сети, тестирование, точность

1.2.2 - Математическое моделирование, численные методы и комплексы программ , 2.6.16 - Технология производства изделий текстильной и легкой промышленности