ivdon3@bk.ru
Оптимизация автоматизированных систем управления комплексами защиты объектов не теряет своей актуальности. В данной статье представлен обзор инструментов для организации отдельных процессов мониторинга: опроса устройств, обработки полученных данных и передачу данных в пользовательский интерфейс. На основе анализа рассмотренной информации планируется сформировать базу решений для системы управления комплексом технических средств. В ходе исследования удалось выявить, что многопоточная архитектура сетевого менеджера в комбинации с адаптивным алгоритмом позволяет осуществить крупномасштабный опрос, алгоритмы кластеризации и настройка платформ обработки большого объема данных повышают производительность, а протокол WebSocket эффективен при передаче данных. Результатом оценки стал набор средств для разработки программно-аппаратного комплекса.
Ключевые слова: датчик, система управления, мониторинг, менеджер SNMP, кластеризация, Hadoop, MapReduce, Spark, Apache Kafka, WebSocket
В работе рассмотрено текущее состояние рынка промышленного Интернета вещей в России и в мире, основные области его применения, а также перспективы и вызовы, с которыми предстоит столкнуться бизнесу и промышленным предприятиям на пути внедрения этой технологии. Особое внимание уделено преимуществам внедрения IIoT, таким как повышение производительности, снижение издержек, улучшение безопасности и прозрачности процессов. Обсуждаются барьеры, характерные для российского рынка, включая вопросы кибербезопасности, совместимости оборудования и значительные начальные затраты. Приведены примеры успешных реализаций технологий IIoT в различных отраслях, таких как нефтегазовая промышленность, логистика и химическое производство. Сделан акцент на необходимости государственной поддержки и адаптации нормативной базы для ускорения внедрения. В статье подчеркивается значимость комплексного подхода к реализации IIoT, включая использование международного опыта и консолидацию усилий для развития цифровой экономики в условиях глобальных и локальных вызовов.
Ключевые слова: промышленный интернет вещей, IIoT, индустрия 4.0, 5G, автоматизация производства, цифровая трансформация
Статья посвящена созданию узкоспециализированной автоматизированной информационной системы автоматизированной обработки заказов на производство абразивного инструмента. Разработка подобных программных продуктов позволит повысить эффективность производства за счет перехода от позаказного производства к партионному.
Ключевые слова: автоматизированная информационная система, система обработки заказов на производство, диаграмма Раммлера-Брейча, ролевая система доступа к данным
Статья является результатом аналитического исследования на тему управления рисками при создании и модернизации бизнес процессов. В статье предлагаются методики по управлению рисками при помощи кадровых ресурсов организации и способы подготовки кадров c учетом тенденций на рынке труда. Отдельно отмечается эффект, от внедрения мероприятий по управлению рисками и способ оценки эффективности внедренного обучения.
Ключевые слова: управление рисками, кадровый ресурс, обучение сотрудников, эксперты, SWOT анализ
В статье рассматриваются вопросы имитационного моделирования процессов перемешивания волокнистых материалов с использованием Марковских процессов. Правильное сочетание и перераспределение компонентов в двухкомпонентной смеси существенно влияет на их физические свойства, а разработанная модель дает возможность оптимизировать этот процесс. Авторами предложен алгоритм моделирования переходов между состояниями смеси, основанный на Марковских процессах.
Ключевые слова: моделирование, имитация, смесь, перемешивание, волокнистые материалы
1.2.2 - Математическое моделирование, численные методы и комплексы программ , 2.3.1 - Системный анализ, управление и обработка информации
В статье рассматриваются перспективы и вызовы интеграции облачных, туманных и граничных вычислений в условиях цифровой трансформации. Проведённый анализ показывает, что сочетание этих технологий позволяет оптимизировать обработку больших объёмов данных, повысить адаптивность систем и обеспечить информационную безопасность. Особое внимание уделено гибридным архитектурам, объединяющим преимущества централизованных и децентрализованных подходов. Рассматриваются практические аспекты, такие как использование симулятора ENIGMA для моделирования масштабируемых инфраструктур и архитектуры EC-CC для интеллектуальных энергосетей и IoT. Отдельно подчёркивается роль специализированных фреймворков в оптимизации маршрутизации и повышении надёжности инфраструктуры. Интеграция технологий способствует развитию ключевых отраслей, включая энергетику, медицину и Интернет вещей, несмотря на вызовы, связанные с обеспечением безопасности данных.
Ключевые слова: облачные вычисления, туманные вычисления, граничные вычисления, гибридные архитектуры, Интернет вещей, цифровая трансформация, большие данные, децентрализованные системы, интеграция вычислений, распределённые вычисления, безопасность данных
В работе произведен анализ существующих в мире эффективных технологий повторной переработки и утилизации отходов. Рассмотрены различные подходы в международной практике переработки отходов производства и потребления. Дана оценка возможностей использования эффективных технологий повторной переработки и утилизации отходов и необходимых затрат для их реализации применительно к условиям промышленного предприятия. Рассмотрены виды и объемов отходов, способных к повторной переработке и утилизируемых безвозвратно для которых рассчитаны параметры углеродного следа по модели управления материалами и сокращения отходов. Осуществлен статистический регрессионный анализ данных производства, переработки, захоронения и сжигания отходов полиэтилена, твердых бытовых отходов и бумаги. Определены принципы построения системы снижения техногенных рисков и управления отходами производства и потребления.
Ключевые слова: переработка отходов; утилизация отходов; углеродный след; методы расчета углеродного следа; система управления техногенными рисками; опасные факторы воздействия; управление отходами производства
2.1.10 - Экологическая безопасность строительства и городского хозяйства , 2.3.1 - Системный анализ, управление и обработка информации
В данной статье будет представлен пакет mlreflect, написанный на языке Python, который представляет собой оптимизированный конвейер данных для автоматизированного анализа данных рефлектометрии с использованием машинного обучения. Этот пакет объединяет несколько методов обучения и обработки данных. Прогнозы, сделанные нейронной сетью, достаточно точны и надежны, для того чтобы служить хорошими отправными параметрами для последующей подгонки данных по методу наименьших средних квадратов (НСК). Для большого набора данных, состоящего из 250 кривых отражательной способности различных тонких пленок на кремниевых подложках, было продемонстрировано, что аналитический конвейер данных с высокой точностью находит минимум пленки, который очень близок к заданному исследователем с использованием физических знаний и тщательно подобранных граничных условий.
Ключевые слова: нейронная сеть, рентгенография, тонкие пленки, конвейер данных, машинное обучение
1.2.2 - Математическое моделирование, численные методы и комплексы программ , 2.3.1 - Системный анализ, управление и обработка информации
Данная работа посвящена применению метода Винограда для выполнения вейвлет-преобразования в задаче сжатия изображений. Применение данного метода позволяет снизить вычислительную сложность, а также повысить скорость вычислений за счет групповой обработки пикселей. В работе определяется минимальное количество бит, при котором обработанные изображения достигали высокого качества в результате выполнения дискретного вейвлет-преобразования в формате вычислений с фиксированной точкой. Результаты эксперимента показали, что для обработки фрагментов из 2 и 3 пикселей без потери точности по методу Винограда достаточно использовать 2 двоичных знака после запятой. Для получения качественного изображения при обработке групп из 4 и 5 пикселей достаточно использовать 4 и 7 двоичных знака после запятой, соответственно. Разработка аппаратных ускорителей предложенного метода сжатия изображений является перспективным направлением дальнейших исследований.
Ключевые слова: вейвлет-преобразование, метод Винограда, обработка изображений, цифровая фильтрация, свертка с шагом
1.2.2 - Математическое моделирование, численные методы и комплексы программ , 2.3.1 - Системный анализ, управление и обработка информации
В статье рассмотрены основные подходы к решению задач компьютерного зрения с использованием нейронных сетей. Описаны типы задач, решаемых при помощи компьютерного зрения. Представлены механизмы функционирования сверточной нейронной сети. Рассмотрена задача выбора модели обнаружения объектов, обобщающую более изученную задачу классификации объектов и оценка эффективности алгоритмов обнаружения объектов. В статье также освещены современные подходы к обучению нейронных сетей, включая использование предобученных моделей и методов переноса знаний. Описаны преимущества и ограничения различных архитектур сверточных нейронных сетей. Рассмотрены методы увеличения данных для повышения качества моделей. Приведены примеры использования алгоритмов компьютерного зрения в распознавании лиц и диагностике. Оценены метрики точности. Проанализированы перспективы интеграции компьютерного зрения в прикладных задачах. Обсуждаются будущие направления исследований в этой области.
Ключевые слова: компьютерное зрение, архитектура, сверточные нейронные сети, цифровое изображение, классификация объектов.
2.3.1 - Системный анализ, управление и обработка информации , 2.3.7 - Компьютерное моделирование и автоматизация проектирования
В данной статье рассматриваются основные концепции и практические аспекты программирования с использованием модели акторов на платформе Akka. Акторная модель представляет собой мощный инструмент для создания параллельных и распределённых систем, обеспечивая высокую производительность, отказоустойчивость и масштабируемость. В статье подробно описываются основные принципы работы акторов, их жизненный цикл, механизмы обмена сообщениями, а также приводятся примеры реализации типичных паттернов, таких как Master/Worker и Proxy. Особое внимание уделяется вопросам кластеризации и удалённого взаимодействия акторов, что делает статью полезной для разработчиков, работающих над распределёнными системами.
Ключевые слова: акторная модель, akka, параллельное программирование, распределённые системы, обмен сообщениями, кластеризация, отказоустойчивость, жизненный цикл актора, паттерны программирования, мастер-воркер, прокси-актор, синхронизация, асинхронность
1.2.2 - Математическое моделирование, численные методы и комплексы программ , 2.3.1 - Системный анализ, управление и обработка информации
Алгоритм динамической трансформации временной шкалы (dynamic time warping algorithm – DTW) предназначен для сравнения двух временных рядов путем измерения расстояния между ними. DTW широко используется в медицине, распознавании речи, анализе финансового рынка и траекторий взгляда. Рассматривая классический вариант DTW, а также его различные модификации, было выявлено, что в задачах анализа расстояния между траекториями взгляда они не способны корректно учитывать продолжительности его фиксаций на визуальных стимулах. Проблема на данный момент не привлекала к себе особого внимания, хотя ее решение позволит улучшить точность и интерпретацию результатов многих экспериментальных исследований, так как оценка времени зрительного фокуса на объектах является важным фактором в визуальном анализе. Отсюда вытекает необходимость адаптировать DTW для такого рода задач. Целью данной работы является адаптация классического DTW для задачи поиска расстояния между двумя временными рядами с периодами низкой изменчивости значений. В ходе демонстрации работы разработанного алгоритма было доказано, что влияние на результат заданного минимального порога продолжительности фиксаций значимо. Предлагаемая адаптация DTW улучшит качество анализа визуальных данных и может быть применена для понимания механизмов восприятия и принятия решений человеком в различных областях деятельности, например, в психологии и маркетинге, а также для разработки эффективных методов тестирования интерфейсов.
Ключевые слова: алгоритм динамической трансформации временной шкалы, айтрекинг, временной ряд, траектория взгляда, длительность фиксации взгляда
Данная статья посвящена сравнительному анализу устойчивости нейронных сетей архитектуры ResNet18 и ResNet50 к состязательным атакам на обучающие множества. Рассмотрен вопрос важности обеспечения безопасности обучающих множеств с учетом роста сфер применения искусственного интеллекта. Описан процесс проведения состязательной атаки на примере задачи распознавания животных. Проанализированы результаты двух экспериментов. Целью первого эксперимента стало выявление зависимости числа эпох, необходимых для успешного совершения состязательной атаки на обучающее множество, от версии нейронной сети архитектуры ResNet на примере ResNet18 и ResNet50. Целью второго эксперимента стало получение ответа на вопрос: на сколько успешны атаки на одну нейронную сеть с помощью модифицированных изображений второй нейронной сетью. Анализ результатов экспериментов показал, что ResNet50 более стоек к состязательным атакам, но дальнейшее совершенствование все же необходимо.
Ключевые слова: искусственный интеллект, компьютерное зрение, ResNet, ResNet18, ResNet50, состязательные атаки, обучающее множество, безопасность обучающего множества, нейронные сети, сравнительный анализ
2.3.1 - Системный анализ, управление и обработка информации , 2.3.6 - Методы и системы защиты информации, информационная безопасность
Данная статья посвящена сравнительному анализу методов извлечения из текстов знаний, используемых для построения онтологий. Обозреваются разнообразные подходы извлечения, такие как лексические, статистические, методы машинного обучения и глубокого обучения, а также онтологически ориентированные методы. В результате исследования сформулированы рекомендации по выбору наиболее эффективных методов в зависимости от специфики задачи и типа обрабатываемых данных.
Ключевые слова: онтология, извлечение знаний, классификация текстов, именованные сущности, машинное обучение, семантический анализ, модель
В данной статье представлен сравнительный анализ моделей машинного обучения, применяемых для классификации водителей на основе данных датчиков микроэлектромеханических систем (МЭМС). Исследование основано на открытом наборе данных “UAH-DriveSet”, содержащем свыше 500 минут записей вождения с разметкой событий агрессивного поведения, таких как резкое торможение, резкий поворот и резкое ускорение. Рассмотрены алгоритмы градиентного бустинга, рекуррентной нейронной сети и сверточной нейронной сети. Особое внимание уделено анализу влияния на эффективность классификации параметров разделения данных методом скользящего окна, таких как размер окон и степень их перекрытия. Проведенное исследование вносит вклад в развитие систем машинного обучения для анализа поведения водителей и создание интеллектуальных решений на основе датчиков МЭМС.
Ключевые слова: анализ поведения водителей, датчики микроэлектромеханических систем, машинное обучение, агрессивное вождение, градиентный бустинг, рекуррентные нейронные сети, сверточные нейронные сети, скользящее окно, классификация водителей
Статья посвящена методике повышения эффективности обработки результатов численного моделирования развития пожара за счет автоматизации выполнения соответствующих операций. Описана функциональная модель разработанной технологии и ее основные этапы. Проведена апробация предлагаемой методики на примере решения задачи формирования в высоком пространственном и временном разрешении массивов исходных данных для последующего исследования прогрева ограждающих конструкций тоннельного сооружения при пожаре. На основе сравнительного анализа показано, что скорость автоматизированной обработки результатов расчета на несколько порядков выше относительно методов, использующих функциональные возможности существующих программных решений, предназначенных для просмотра выходных данных моделирования развития пожара.
Ключевые слова: моделирование пожара, автоматизация, обработка данных, тоннельные сооружения, математическая модель, FDS
В статье рассмотрены актуальные вопросы, связанные с проектированием беспроводной локальной сети класса smart home на базе модулей сплиттеров-репитеров. Отдельное внимание в процессе исследования уделено модулям проводного и беспроводного хабов и коммутаторов. Также представлены результаты сравнительной характеристики сплиттеров-репитеров PLC и FBT. Особый акцент сделан на топологии сети и ее основных компонентах.
Ключевые слова: беспроводная сеть, топология, данные, передача, мощность, трафик, пакет, сбои, адаптер, кабель, соединение
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
Переход от планового технического обслуживания и ремонта оборудования к обслуживанию по его фактическому техническому состоянию требует применения новых методов анализа данных на основе машинного обучения. Современные системы сбора данных такие как роботизированные беспилотные комплексы позволяют формировать большие объемы графических данных в различных спектрах. Увеличение объема данных приводит к задаче автоматизации их обработки и анализа для идентификации дефектов высоковольтного оборудования. В данной статье проведен анализ особенностей применения алгоритмов компьютерного зрения для изображений высоковольтного оборудования электрических станций и подстанций в инфракрасном спектре и представлен метод их анализа, который может быть применен при создании интеллектуальных систем поддержки принятия решений в области технической диагностики оборудования. Предложенный метод использует как детерминированные алгоритмы, так и машинное обучение. Классические алгоритмы компьютерного зрения применены для предварительной обработки данных с целью выделения значимых признаков, а модели на основе машинного обучения без учителя используются для распознавания графических образов оборудования в оптимизированном по информативности пространстве признаков. Сегментация изображения с помощью алгоритма пространственной кластеризации на основе плотности распределения значений с учетом выбросов позволяет обнаруживать и группировать фрагменты изображения со статистически близкими распределениями ориентаций линий. Такие фрагменты характеризуют определенные конструктивные элементы оборудования. В статье описан алгоритм, реализующий предложенный метод на примере решения задачи детектирования дефектов трансформаторов тока, и представлена визуализация его промежуточных шагов.
Ключевые слова: высоковольтное оборудование, техническая диагностика, трансформатор тока, дефект, тепловизионный контроль, машинное обучение, компьютерное зрение, кластеризация, сегментация
2.3.1 - Системный анализ, управление и обработка информации , 2.3.3 - Автоматизация и управление технологическими процессами и производствами
Ежегодный рост нагрузки на центры обработки данных увеличивается в многократных размерах, что обусловлено возрастающим ростом пользователей информационно-телекоммуникационной сети Интернет. Пользователи обращаются к различным ресурсам и источникам, используя для этого поисковые системы и сервисы. Установка оборудования, которое обрабатывает телекоммуникационный трафик быстрее, требует значительных финансовых затрат, а так же может существенно увеличить время простоя центра обработки данных за счет возможных проблем во время проведения регламентных технических работ. Целесообразнее сосредоточить ресурс на улучшении программной, а не аппаратной части оборудования. В статье приводится алгоритм, за счёт которого возможно снизить нагрузку на телекоммуникационное оборудование за счет поиска информации внутри определённой предметной области, а также путём использования особенностей естественного языка и процесса образования в нём слов, предложений и текстов. Анализировать запрос предложено на основании формирования префиксного дерева и кластеризации, а также путём расчета вероятности возникновения нужного слова на основе правила трёх сигм и Закона Ципфа.
Ключевые слова: правило трёх сигм, Закон Ципфа, кластеры, анализ языка, морфемы, префиксное дерево, распределение вероятностей
В статье представлены существующие методы уменьшения размерности данных для обучения машинных моделей естественного языка. Вводятся понятия векторизации текста и слоформенного эмбеддинга. Формируется задача классификации текста. Формируются этапы обучения классификатора. Проектируется классифицирующая нейронная сеть. Проводится серия экспериментов на определение влияния уменьшения размерности словоформенных эмбеддингов на качество классификации текста. Сравниваются результаты оценки работы обученных классификаторов.
Ключевые слова: обработка естественного языка, векторизация, словоформенный эмбеддинг, классификация текста, уменьшение размерности данных, классификатор
В статье рассматривается использование модели массового обслуживания M/M/n для анализа производительности облачных систем хранения данных. Проведено моделирование, позволяющее выявить влияние параметров системы на среднее время ожидания, вероятность блокировки и пропускную способность. Полученные результаты демонстрируют, как оптимизация числа серверов и интенсивности обслуживания позволяет повысить эффективность работы системы и минимизировать задержки. Актуальность исследования обусловлена необходимостью повышения производительности облачных решений в условиях роста объёмов данных и увеличения нагрузки на системы хранения.
Ключевые слова: облачные системы хранения данных, теория массового обслуживания, модель M/M/n, Python, моделирование, анализ производительности
2.3.1 - Системный анализ, управление и обработка информации , 2.3.3 - Автоматизация и управление технологическими процессами и производствами
В данной работе рассматривается проблема обнаружения и классификации надводных объектов в условиях плохой видимости, таких как дождь и туман. Основное внимание уделяется применению современных алгоритмов глубокого обучения, в частности архитектуры YOLO , для повышения точности и скорости обнаружения. Введение в проблему включает обсуждение ограничений, связанных с ухудшением видимости, изменением формы и размера объектов в зависимости от угла обзора, а также нехваткой обучающих данных. В работе также представлено использование дискретного вейвлет-преобразования для улучшения качества изображений и повышения устойчивости систем к неблагоприятным условиям. Экспериментальные результаты показывают, что предложенный алгоритм достигает высоких показателей точности и скорости, что делает его подходящим для применения в системах видеомониторинга беспилотниками.
Ключевые слова: YOLO, вейвлет- преобразование, надводные объекты, дроны, условие плохой видимости, преобразования Фурье, Haar
В работе описывается метод экстремальной фильтрации и подходы автора, позволяющие адаптировать его к работе в режиме реального времени — покадровая обработка и метод с подгрузкой сигнала. Далее, представляются решения, с помощью которых возможно реализовать перечисленное, на реальных устройствах. Первое решение состоит в использовании библиотеки Multiprocessing, для языка Python. Второй подход предполагает создание клиент - серверного приложения и отправку асинхронных POST - запросов, для реализации метода покадровой обработки сигнала. Третий способ, также связан с разработкой клиент - серверного приложения, но с протоколом WebSocket, а не HTTP, как в предыдущем подходе. После, приводятся результаты, а также делаются выводы о пригодности подходов и решений автора к работе на реальных устройствах. Отмечено, что особый интерес представляет решение, основанное на использовании протокола WebSocket. Оно пригодно, как для реализации метода покадровой обработки сигнала, так и для метода с подгрузкой значений. Также, отмечено, что все, предложенные автором подходы работоспособны, что подтверждается величинами времени и совпадением графиков.
Ключевые слова: экстремальная фильтрация, метод покадровой обработки сигнала, метод с подгрузкой значений, Multiprocessing, HTTP, WebSocket, REST, JSON, Python, микроконтроллеры, одноплатные компьютеры
В статье рассмотрены программные комплексы визуализации, применяемые при разработке, создании и проектировании конструкторской документации, промышленных объектов, а также используемые в качестве основного инструментария для решения простых и сложных инженерных задач в учебном процессе. Проведена сравнительная характеристика графических комплексов. Определены перспективность, целесообразность, преимущества и недостатки их применения в образовательной среде.
Ключевые слова: программные комплексы, визуализация, данные, графические системы, детали, модели, схемы, чертежи