+
ОПРЕДЕЛЕНИЕ ПАРАМЕТРОВ НОРМАЛИЗОВАННОЙ МОДЕЛИ БОУКА - ВЕНА
стр.5-20
В статье рассматривается проблема идентификации параметров феноменологической модели Боука - Вена, описывающей работу широкого круга нелинейных систем с гистерезисом при помощи дифференциальных уравнений. Параметры классической модели Боука - Вена анализируются с точки зрения их влияния на форму петли гистерезиса. Приводится классификация диссипативности модели в зависимости от диапазона значений параметров. Дается аналитическое описание входного сигнала, исходя из задачи использования модели Боука - Вена в качестве гистерезисного преобразователя, встроенного в искусственную нейронную сеть на базе биологического нейрона. Описывается процедура определения параметров нормализованной модели, основанная на идентификации предельного цикла в уравнениях, описывающих петлю гистерезиса. Анализируется соответствие между параметрами исходной и нормализованной моделей Боука - Вена, а также влияние каждого из параметров в отдельности на форму гистерезисной кривой. Получены аналитические зависимости, определяющие параметры нормализованной модели на основе анализа входно-выходных соответствий модели Боука - Вена. Предложен алгоритм вычисления параметров Боука - Вена. Теоретические выкладки иллюстрируются результатами вычислительных экспериментов.
Загружаем данные из библиотечной системы...
Ключевые слова
+
МАТЕМАТИЧЕСКАЯ МОДЕЛЬ И АЛГОРИТМ РЕШЕНИЯ ЗАДАЧИ МАРШРУТИЗАЦИИ ТРАНСПОРТНЫХ СРЕДСТВ С НЕСКОЛЬКИМИ ЦЕНТРАМИ С ЧЕРЕДОВАНИЕМ И ЕДИНЫМ МЕСТОМ СБОРА
стр.21-32
В статье рассматривается постановка задачи маршрутизации транспорта с несколькими центрами с чередованием и единым местом сбора. Для нее выделяются ключевые условия, которые отражают суть задачи и основные ограничения. С учетом этих условий представлена математическая модель задачи на основе специальным образом введенных булевых переменных, отвечающих за мини-маршрут. Также выделяются избыточные ограничения, которые могут следовать из постановки, но уже учтены в других ограничениях задачи. Для предложенной математической модели представлены теоремы об эквивалентных преобразованиях, которые необходимы для вычисления оценок множеств в ходе работы алгоритма. С использованием данных теорем строится точный алгоритм решения задачи на основе метода ветвей и границ. Представлено подробное описание шагов алгоритма. В завершении представлены результаты вычислительного эксперимента и их анализ. На основании полученных результатов можно сделать вывод об оптимальности найденных алгоритмом решений. Другой вывод заключается в необходимости доработки методики подсчета оценок множеств. Основными результатами исследования являются математическая модель и точный алгоритм решения задачи.
Загружаем данные из библиотечной системы...
Ключевые слова
+
СТЕГОАНАЛИЗ ЦИФРОВЫХ ИЗОБРАЖЕНИЙ С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ МЕТОДОВ ПОВЕРХНОСТНОГО И ГЛУБОКОГО МАШИННОГО ОБУЧЕНИЯ: ИЗВЕСТНЫЕ ПОДХОДЫ И НОВЫЕ РЕШЕНИЯ
стр.33-52
Сирота А.А., ДРЮЧЕНКО М.А., Иванков А.Ю.
Рассматривается современное состояние проблемы стегоанализа цифровых изображений, направленной на исследование и разработку эффективных методов выявления стеганографически скрытых (визуально незаметных) сообщений в контейнерах-изображениях. В первой части статьи проводится общая классификация известных подходов и детальный обзор ранее полученных результатов в области стегоанализа на основе использования методологии поверхностного (shallow learning) и глубокого машинного обучения (deep learning). Описываются используемые в современных системах поверхностного машинного обучения системы признаков и реализуемые на их основе классификаторы (композиционные алгоритмы, алгоритмы на основе метода опорных векторов и др.). В качестве альтернативы рассматриваются возможности глубоких нейронных сетей с архитектурами, реализующими, в основном, сверточную обработку с различными модификациями (дополнительные слои обработки, функции активации специального вида и т.п.). Приводятся данные сравнительного анализа эффективности применения альтернативных подходов и архитектур нейронных сетей, применяемых для решения задач стегоанализа. Сравнение проводится для стандартных наборов изображений применительно к использованию при внедрении стегосообщений методов адаптивной пространственной стеганографии WOW, HUGO, S-UNIWARD. Отмечается высокая степень универсальности и эффективности глубокого машинного обучения как перспективного направления развития методологии стегоанализа. Во второй части статьи описывается предложенная авторами архитектура глубокой нейронной сети и результаты ее применения в задачах стегоанализа цветных изображений. Общей идеей реализуемого в этой части работы подхода является использование относительно простых сверточных сетей для последовательного анализа небольших фрагментов (блоков) исходных больших изображений с объединением получаемых результатов классификации как последовательности бинарных признаков по схеме наивного байесовского классификатора. Исследования проведены для базы цветных изображений PPG-LIRMM-COLOR database и алгоритмов WOW и S-UNIWARD, используемых для внедрения стегосообщений при различных объемах полезной нагрузки. Показано, что получаемая точность стегоанализа изображений большого размера сопоставима с результатами, полученными ранее другими авторами, а, в некоторых случаях, и превосходит их.
Загружаем данные из библиотечной системы...
Ключевые слова
+
ПОДГРУППЫ СИММЕТРИЧЕСКИХ ГРУПП ПОДСТАНОВОК РЯДА ФАКТОРИАЛЬНЫХ МНОЖЕСТВ
стр.53-62
Мартынов А.П., Мартынова И.А., Николаев Д.Б., Сплюхин Д.В., Фомченко В.Н.
В основе любых криптографических алгоритмов и протоколов используются простейшие функции - перестановки и подстановки элементов заданного конечного множества. Объединяя и трансформируя данные элементы, организуется структурная ячейка защиты информации - математическое преобразование, обладающее необходимой криптографической стойкостью. Главная проблема в выработке таких преобразованиях заключается в том, что в процессе формирования более мощных алгоритмов разработчики используют все больше данных и вычислительных мощностей, полагаясь при этом на аппаратные возможности информационной системы. Это не только увеличивает потребление ресурсов, но также ограничивает скорость и конфиденциальность приложений. Однако изучая математические аспекты формирования перестановок и систему счисления рядов факториальных множеств необходимо перейти к активному изучению проблемы накопления данных, чтобы предложить новые алгоритмы, которые уменьшают модели аппаратного хранения больших объемов перестановок без потери возможностей. Система счисления ряда факториальных множеств позволяет использовать алгоритм формирования любого элемента факториального множества без хранения перестановок в оперативной памяти. Таким образом, функция хранения массивов данных для криптографических алгоритмов уже не является необходимостью, так как ее функциональные возможности заменяет использование алгоритма формирования перестановок из системы счисления рядов факториальных множеств. В работе рассматриваются аксиомы и способы построения подгрупп симметрических групп подстановок ряда факториальных множеств. Новые понятия ряда факториальных множеств и симметрических групп подстановок ряда факториальных множеств, введенные в 2014 г., позволяют расширить возможности анализа симметрических групп подстановок, позволяют их нумеровать, идентифицировать, структурировать и сделать более наглядными процессы группового и индивидуального преобразования. В работе приведен вариант классификации подгрупп по способам их построения.
Загружаем данные из библиотечной системы...
Ключевые слова
+
ИНФОРМАЦИОННЫЕ ТЕХНОЛОГИИ ФОРМИРОВАНИЯ СЕРВИСОВ НА ЭЛЕКТРОННОЙ ТОРГОВОЙ ПЛОЩАДКЕ
стр.63-73
Матвеев М.Г., Шмелев М.А., Алейникова Н.А.
В данной статье решается задача формирования предложения продавца на электронно-торговой площадке, максимально соответствующего спросу покупателей. Рассматривается электронная торговая площадка с технологией маркетплейс, где продавцы и покупатели сообщают информацию о своих предложениях и спросе соответственно. Лингвистические переменные помогают составить качественное описание задачи. Спрос, предложение и функционально-стоимостные ограничения продавца задаются векторами параметров, заданных именно в форме таких переменных. Выбор вариантов предложения осуществляется на основе агрегирования нечетко заданных желаний и возможностей по каждой лингвистической переменной. В данной статье в качестве критерия для формирования предложения рассматривается компромисс между стремлением к максимальному соответствию обобщенному спросу покупателей и к максимальному соответствию функционально-стоимостным ограничениям продавца. В качестве оператора агрегирования используется дискретный интеграл Шоке с нечеткой мерой. Применение интеграла Шоке позволяет найти вероятность совершения сделки между продавцом и покупателями. Также используется понятие нечеткой меры, которое позволяет учитывать взаимодействие характеристических критериев товара. Вычисление плотностей нечеткой меры осуществляется с помощью экспертных методов. Проведена численная апробация формирования предложения продавца на конкретном примере. Для товара с конкретными значениями характеристических параметров вычисляется вероятность совершения сделки между продавцом и покупателями. Полученные результаты могут использоваться для автоматизации сервисов формирования предложения продавца на электронно-торговых площадках. Таким образом, продавец формирует свое предложение для достижения максимальной вероятности сделки.
Загружаем данные из библиотечной системы...
Ключевые слова
