Целью статьи является разработка метода прогнозирования предпочтительных сроков проведения модернизации информационной системы в целях устранения причин ее функционального морального устаревания. Функциональное моральное устаревание наступает при возникновении невозможности системы удовлетворить изменившимся требованиям пользователей по составу и качеству предоставляемых системой функций информационного сервиса. Для определения предпочтительных сроков проведения модернизации необходимо обладать информацией о тенденциях развития потребностей пользователей, связанных, в свою очередь, с возможностью появления на горизонте планирования управления развитием информационной системы новых идей и технических решений, расширяющих состав требований к перечню и качеству предоставляемых сервисных функций. Одной из проблем, препятствующих прогнозированию динамики функционального морального устаревания информационной системы, является нестохастическая неопределенность информации о параметрах (начале, темпах, предельном уровне) процесса устаревания. Такая информация может быть получена только от специалистов-экспертов в рассматриваемой предметной области в виде приближенных (нечетких) оценок по осям времени и степени устаревания. Научная новизна заключается в применении в рамках предложенного метода новой математической модели прогнозирования дважды нечеткого временного ряда, позволяющей получить две формы прогноза: прямой прогноз - в виде нечеткой прогнозной оценки степени устаревания для заданных будущих значений временных сечений и обратный прогноз - в виде нечеткой временной прогнозной оценки срока наступления устаревания. Статья содержит описание особенностей получения и представления нечетких экспертных оценок изменения во времени степени функционального морального устаревания; описание модели прогнозирования процесса функционального морального устаревания и способа определения интервальной оценки сроков наступления функционального морального устаревания.
Вестник Воронежского государственного университета. Серия: Системный анализ и информационные технологии
2023. — Выпуск 2
Содержание:
Данная статья посвящена разработке численных методов исследования динамических рядов с апериодическими точечными аномальными изменениями значений уровней, возникающих вследствие влияния социально-экономических и/или внешне-и/или внутриполитических факторов на моделируемый объект или систему. При этом предполагается, что имеются достаточные основания считать, что ряды содержат циклическую компоненту (например, в случае, если явно выражены сезонные изменения в поведении моделируемого объекта или системы). Использование классических математических методов, как правило, приводит к получению моделей, не позволяющих описывать и прогнозировать их значения с приемлемой точностью вследствие наличия аномальных изменений уровней ряда. В статье разработаны численные методы моделирования динамических рядов с указанной особенностью, основанные на выявлении и исключении аномальных изменений значений уровней ряда. С этой целью аномальные значения уровней предложено подразделять на структурные, изменяющие полярность (т. е. направленность изменения) циклической компоненты, и параметрические, сохраняющие полярность, но существенно изменяющие абсолютное значение уровня ряда. Для выявления точечных структурных аномалий разработан индикаторный метод, а выявление точечных параметрических аномалий основано на предположении о нормальности закона распределения значений циклической компоненты при точечных исключениях уровней ряда. Для решения задачи осуществлялось выявление циклической и трендовой компонент для аддитивной и мультипликативной моделей ряда на промежутках неаномального изменения значений уровней в интересах прогнозирования будущих значений ряда. Приведён численный пример, подтверждающий высокую эффективность разработанных методов.
Ключевые слова
Информационные технологии широко применяются в управлении технологическими процессами, в частности, процессами связанные с ньютоновской жидкостью. Известно, что жидкость используется в качестве рабочего тела, например, в гидроприводах, растворах, лекарственных препаратов, а также как охлаждающий, разделительный реагент и т. д. Одной из основных физических величин, характеризующих важнейшее как для природы, так и для промышленности свойств жидкости является ее вязкость (или внутреннее трение). К сожалению, в связи с отсутствием в настоящее время общей математической теории жидкого состояния не имеется возможности разрабатывать точные, теоретически обоснованные методы расчета зависимости коэффициента вязкости, как ньютоновских, так и неньютоновских жидкостей от температуры. Это приводит к тому, что при решении задач как теоретического, так и прикладного характера возникают проблемы с экспериментально наблюдаемыми результатами. В статье рассматривается задача математического моделирования зависимости вязкости жидкости от температуры. Предлагается экспоненциально-степенная модель зависимости вязкости от температуры для ньютоновских жидкостей. Несмотря на то, что в научной литературе используются различные полуэмпирические формулы, позволяющие учитывать зависимость вязкости от температуры на основании экспериментальных данных, верификация предложенной экспоненциально-степенной модели показала уместность указанного выбора или, по крайней мере, в отсутствие явных противоречий по сравнению с известными экспериментальными данными. В качестве целевой функции для идентификации предложенной математической модели использовался метод наименьших квадратов (сумма квадратов отклонений экспериментальных значений вязкости от модельных значений). С учетом разработанного обобщенного алгоритма (линейного и нелинейного программирования) проведено численное моделирование на языке программирования Java. Приведенные численные результаты для ньютоновских жидкостей показали, что предложенная математическая модель позволяет рассчитывать изменение коэффициента динамической вязкости в широком интервале температур с определенной заданной наперед необходимой относительной погрешностью.
Ключевые слова
Построение математической модели сложной системы часто сопряжено с оценкой влиятельности на отклик исследуемых входов (аргументов, факторов), выявлением важных связей между используемыми переменными, редукцией модели за счет сокращения числа ее входов. Указанные задачи относятся к проблемам анализа чувствительности по факторам математических моделей, многообразие существующих методов которого может быть разделено на пять больших групп в зависимости от применяемых подходов и интерпретации получаемых результатов. Ранее авторами был предложен альтернативный подход, основанный на применении анализа конечных изменений, использующего модель конечных приращений Лагранжа для оценки вклада конечных изменений переменных функции на конечное изменение ее значения. В статье исследуется представленный подход на примере класса полносвязных нейросетевых моделей. В результате проведения указанного анализа чувствительности получается набор оценок коэффициентов, определяющих чувствительность каждого входа. Для их усреднения предлагается использовать алгоритм точечного и интервального оценивания, использующий среднее взвешенное Тьюки. Приводится сравнение описанного метода анализа чувствительности с известным алгоритмом Гарсона и вычислением коэффициентов Соболя; показана непротиворечивость предлагаемого метода. Исследуется вычислительная устойчивость процедуры нахождения оценок влиятельности входов. В качестве численного примера рассмотрена система, состоящая из двух нейросетевых моделей, объединенных общими входами и имеющая коррелированные выходы. Показано, что в данном случае чувствительность модели может быть по мере и направлению соотнесена с корреляцией выходов и соответствующих входов системы. Численные эксперименты проведены на наборе данных neuraldat библиотеки NeuralNetTools языка обработки данных R.
Ключевые слова
В данной работе рассматривается метод вычисления оценки прогноза сигнала с помощью автоматического реализуемого прогнозатора. Такие задачи возникают как в теории автоматического управления, так и в различных приложениях, где требуется получить прогноз по наблюдаемой реализации. Актуальность проведенного исследования определяется тем, что при нахождении прогноза некоторого сигнала на время упреждения существенное значение может иметь время вычисления прогноза. Если время вычисления прогноза больше времени упреждения, то полученный прогноз не имеет смысла. Поэтому при прогнозировании надо стремиться к тому, чтобы время вычисления прогноза было значительно меньше времени упреждения. В этом случае будет запас времени для принятия решений. Предлагаемый в рассматриваемой статье метод позволяет рационально организовать вычислительную схему прогнозирования и уменьшить время вычисления прогноза. В статье получена явная расчётная формула для вычисления оценки прогноза заданного входного сигнала. Формула сводится к вычислению на каждом временном шаге взвешенных интегралов входного сигнала. В данной статье предложен способ уменьшения количества операций интегрирования на каждом шаге. Это позволяет уменьшить время вычисления прогноза при сохранении точности. Предложенный метод может быть применён как для непрерывных (аналоговых), так и для дискретных сигналов.
Ключевые слова
В статье представлена математическая модель переработки сахарной свеклы. Рассматривается набор партий сырья, которые отличается друг от друга исходным химическим составом и скоростью его изменения в течение хранения. Отличительная особенность исследования состоит в учете эффекта дозревания сырья на начальной стадии хранения. Основная оптимизационная задача исследования состоит в том, чтобы построить такую последовательность переработки имеющихся партий сырья, при которой выход сахара будет максимальным. Точное решение поставленной задачи возможно на основе хорошо известной в дискретной оптимизации задачи о назначениях. Однако невозможность априорного знания об изменении всех характеристик сырья во время хранения требует разработки эвристических алгоритмов, не использующих исчерпывающую информацию о составе сырья. В настоящей статье предложены два новых эвристических алгоритма переработки, которые являются комбинациями уже известных эвристических алгоритмов - «жадного» и «бережливого». Такая комбинация обусловлена эффектом дозаривания сырья и состоит в поочередном применении «жадного» и «бережливого» алгоритмов на разных стадиях хранения - в период дозаривания и в последующее время, когда происходит увядание свеклы, сопровождающееся снижением сахаристости. В ходе проведенного исследования решена задача оценки возможных потерь при реализации эвристических квазиоптимальных алгоритмов переработки сахарной свеклы по отношению к теоретически рассчитанному максимально возможному выходу сахара. Оценка предлагаемых алгоритмов проводилась с учетом данных Сергачского сахарного завода. В результате проведенного исследования было установлено, что квазиоптимальным алгоритмом независимо от продолжительности стадии дозаривания является бережливый/ жадный алгоритм. Именно этот алгоритм рекомендуется использовать на практике при наличии процесса дозаривания.
Ключевые слова
Новейшие технологии передачи информации используют криптографические алгоритмы защиты данных от несанкционированного доступа. В результате воздействия случайных помех передаваемые по каналу связи кодовые слова могут быть искажены. Криптографические алгоритмы чувствительны к таким искажениям. Поэтому разработка алгоритма, обеспечивающего не только защиту информации, но и обнаружение кодовых ошибок, весьма актуальна. Анализ криптографических алгоритмов показал, что влияние помех в информационном канале можно уменьшить, если использовать для шифрования и дешифрования кодовых слов метод расширения спектра псевдослучайной рекуррентной М-последовательностью максимальной длины. В этом случае можно одновременно решить две задачи: создать скрытый канал связи и минимизировать риски, связанные с воздействием случайных помех, создаваемых в информационном канале. В статье рассматривается задача построения алгоритма, основанного на методе расширения спектра М-последовательностью максимальной длины, формируемой над полем вычетов Галуа. Дается краткое описание основных типов алгоритмов и методов статистической оценки качества генерируемых М-последовательностей. Приводятся результаты моделирования информационного канала в программной среде Wolfram Mathematica с использованием нейронной сети. Анализ ранее опубликованных работ и патентной информации показал, что применение плавающего кода для криптозащиты высокоскоростного генератора М-последовательности не исключает ошибки, возникающие при воздействии случайных помех. Поэтому для создания помехозащищенного канала связи предлагается алгоритм, в котором передаваемая кодовая комбинация дополняется проверочным битом, что позволяет обнаружить искажения кодовых слов. Для изменения порядка неприводимых многочленов, формирующих М-последовательности различной длины, и повышения линейной сложности генератора предлагается схема сдвигающего регистра, допускающая изменение последовательности подключения триггеров. Результаты сравнительного анализа тестирующих кодов показали, что использование данного алгоритма позволяет повысить качество генерируемых М-последовательностей. Результаты работы могут быть использованы в системах связи и навигации, системах автоматического управления.
Ключевые слова
Формирование оптимального предложения для покупателей не представляется возможным без учета их потребностей. Целью статьи является отображение различных типов потребителей с помощью параметров цены и качества на основе событийно-дискретной имитационной модели. Предполагается, что эти параметры являются зависимыми друг от друга. Последовательный метод обратных функций, матрицы парных сравнений используются для построения распределений, отображающих различные типы покупателей. Для получения матриц парных сравнений используется шкала Саати. В рамках статьи описаны следующие типы потребителей: «жадные», «особо жадные», элитные и умеренные. К примеру, элитный покупатель, учитывающий качество продукции и престижность, среди схожей продукции выбирает товар с наибольшей ценой. Для каждой из матриц парных сравнений, характеризующих типы потребителей, введено ограничение для обеспечения высокой корреляции цены и качества. Адекватность получаемых результатов проверяется с помощью коэффициента корреляции Пирсона. На примере рынка элитных покупателей показано, как получают вероятности для параметров цены и качества и строят табличное распределение. Для построения таблицы берутся нужные строка или столбец из матриц условных вероятностей конкретных параметров. В том же примере получают обобщенный спрос и задействуют ограничение для матрицы парных сравнений. При анализе результатов для различных типов потребителей получена на практике сильная или заметная взаимосвязь между исследуемыми параметрами. Теоретические наработки данной статьи и практические результаты представляются полезными для рассмотрения других рынков.
Ключевые слова
Статья посвящена актуальной проблеме планирования современных проектов в условиях неопределенности и риска, когда информация о продолжительностях работ может быть представлена нечеткими LR-интервалами. При этом значимым для проектного менеджера является возможность не только определить параметры работ и событий проекта на этапе сетевого анализа, но и оценить риск планирования проекта, связанный с возможным превышением директивных сроков по причине недостатка точной информации при планировании. Для расчета параметров проекта и риска планирования обоснованно выбран подход, основанный на построении a-срезов функций принадлежностей продолжительностей работ и последующем переходе к интервальным вычислениям параметров событий, работ и критического пути. В статье представлены формулы для расчета a-срезов нечетких временных параметров: раннего и позднего времени свершения событий проекта, ранние и поздние сроки начала и окончания работ, длины критического пути. Аппроксимация полученных a-срезов позволяет, в случае необходимости, построить функции принадлежности рассчитанных параметров. В работе введен важный для планирования в условиях неопределенности показатель - оценка риска планирования проекта при нечеткой информации о продолжительностях работ. Данный показатель представляет собой количественную оценку риска как угрозы превышения времени выполнения проекта директивных сроков в силу неопределенности информации при планировании и сетевом анализе. В статье приведены свойства оценки риска планирования, предложен итерационный алгоритм ее расчета, основанный на построении a-срезов нечеткого критического пути и вычислении частных оценок риска планирования. Для практической реализации алгоритма разработан программный продукт, позволяющий сократить время на принятие решений по планированию и оценке целесообразности реализации проекта. В статье приведены и проанализированы результаты расчетов на примере IT-проекта. Анализ результатов позволил сделать выводы о практической возможности применения описанного подхода и наметить дальнейшие пути его совершенствования.
Ключевые слова
The Middle East has a high competitive advantage due to its large oil reserves, low cost and low production cost of the production process. The role of the Middle East in oil production should not be underestimated. In 2020, oil production in the Middle East will account for 34% of global oil production, and could exceed 50% in the future. One of the strongest players is Iraq, which has both oil and gas reserves, which are consumed by both neighboring countries and distant countries. The development of oil and gas production is influenced by both the economic and political situation inside and outside the country. Therefore, trends and prospects for the development of political and economic relations need to be analyzed in order to predict the development of the situation in the fuel and energy complex. The geography and productivity of oil fields in Iraq is different and depends on the specific field. In general, the economic situation in the purchasing countries, which are China, India, the USA and the political situation inside Iraq, influences the value of oil production. Therefore, the problem of long-term forecasting the behavior of oil producers is an interesting scientific and practical problem. The purpose of this article is to build a scenario of socio-economic development of Iraq using cognitive modeling by identifying key parameters and factors affecting them. A cognitive map has been made, which shows the main oil-producing areas of Iraq and the factors that determine the output of oil-producing provinces. As a result, we can state that taking into account certain factors and relationships, the cognitive map is structurally stable because it has an odd number of negative cycles (three). The use of cognitive maps can help build long-term plans for the development of enterprises of the fuel and energy complex of Iraq. Based on the results of the study, recommendations have been developed that can be used by government agencies to improve the efficiency of fuel and energy companies in Iraq located in different parts of the country. It also identified the most vulnerable regions that need to be prioritized for government support.
Ключевые слова
Исследование различных подходов к оптимизации вероятностного вывода в динамических вероятностных моделях охватывает широкий спектр задач связанных с поиском эффективных способов формирования выборок на основе метода Монте-Карло. Применение моделей механики Гамильтона дает возможность осуществлять оценку стохастических распределений за счет решения дифференциальный уравнений Гамильтона. В рамках исследования предлагается для решения задачи вероятностного вывода в динамических вероятностных моделях, например таких как динамические байесовские сети, использовать гибридный подход, основанный на комбинировании инструментов механики Гамильтона, алгоритмов Гиббса и Метрополиса - Гастингса. Данный подход, дополненный инструментами распараллеливания вычислений, позволяет повысить эффективность формирования выборок и точность апостериорного распределения вероятностей. В статье анализируются теоретические и практические вопросы, связанные с применением метода Монте-Карло, алгоритма Метрополиса - Гастингса, схемы Гиббса и моделей динамики Гамильтона для формирования апостериорных распределений статических и динамических байесовских сетей, раскрыты особенности генерации согласованных выборок. Теоретическое обоснование и проведенный на базе разработанного программного обеспечения вычислительный эксперимент демонстрируют эффективность предложенного гибридного алгоритма.
Ключевые слова
В данной работе описан подход к оценке качества изображений в системах со сверхразрешением на основе глубокого обучения с использованием предобученной нейронной сети с дополнительным слоем предварительной обработки, который выполняет перенос признаков в частотную область. Большинство существующих метрик качества, традиционно применяемых в задачах обработки изображений, не позволяют фиксировать изменения детализации, возникающие при использовании сверхразрешающих алгоритмов. Использование таких метрик не позволяет адекватно оценивать результаты алгортмов со сверхразрешением и сравнивать их между собой. Поэтому целью данной работы является разработка алгоритма количественной оценки изменения разрешения изображения, происходящего в результате работы произвольного сверхразрешающего алгоритма. В основе предлагаемого алгоритма оценки качества лежит использование глубоких нейронных сетей с переносом обучения. С учетом физического смысла эффекта сверхразрешения, обработка признаков в нейронной сети должна выполняться для частотной области, поэтому в работе предложен специальный слой предобработки, выполняющий такой переход с использованием преобразования Фурье. Схема обучения состоит из двух этапов. На первом этапе создается модель системы формирования изображений, моделирующая получение изображений с низким разрешением из произвольных изображений высокого разрешения. Показано, что использование нейронной сети для формирования изображений с низким разрешением существенно превосходит по точности традиционные линейные модели. Далее модель формирования применяется для повышения объема обучающей выборки, используемой для обучения алгоритма оценки качества. Полученный алгоритм оценки качества применим как для сравнения результатов работы различных сверхразрешающих алгоритмов между собой, так и для оценки предельной возможности повышения разрешения сверхразрешающего алгоритма.
Ключевые слова
Системы прогнозирования и максимизации выработки электроэнергии солнечной электростанции на основе методов машинного обучения повышают эффективность солнечной электростанции и, таким образом, актуальны в соответствии с приоритетным направлением развития науки, технологий и техники в РФ, с приоритетом государственной энергетической политики «Энергетической стратегии на период до 2035 года» и утвержденными правительственной комиссией по высоким технологиям и инновациям технологическими платформами: «Интеллектуальная электроэнергетическая система России», «Малая распределённая энергетика». Системы выработки электроэнергии солнечной электростанции имеют сложную нелинейную динамику с неопределенностями, обусловленными изменением параметров системы и флуктуациями инсоляции. Таким образом, аппроксимировать эту сложную динамику классическими алгоритмами с заданной точностью нельзя, в то время как алгоритмы машинного обучения обеспечивают требуемую точность. Методы машинного обучения становятся ключевыми элементами современных систем прогнозирования и максимизации выработки электроэнергии солнечной электростанции в связи с растущим спросом на высокопроизводительный анализ данных с целью повышения эффективности и надежности солнечной электростанции. При решении задач прогнозирования и максимизации выработки электроэнергии солнечной электростанции алгоритмы машинного обучения в сравнении с традиционными алгоритмами обеспечивают следующие преимущества: требуемую точность решения указанных задач; безопасное и эффективное управления электрическими сетями, интегрирующими солнечные электростанции. В отличие от других обзорных статей, наше исследование: кратко обобщает наши интеллектуальные самоадаптирующиеся интеллектуальные системы прогнозирования и максимизации выработки электроэнергии солнечной электростанции; обобщает аналитический обзор в таблицах, отражающих сравнительный анализ качества, в том числе точности, систем прогнозирования и максимизации выработки электроэнергии солнечной электростанции на основе алгоритмов машинного обучения; оценивает перспективы будущей цифровой трансформации солнечной энергетики в умную солнечную энергетику на основе интегрированных передовых технологий, в том числе машинного обучения.
Ключевые слова
Увеличение количества обрабатываемой информации все больше приводит к необходимости автоматизации ее анализа и развитию соответствующих программных инструментов. Развитие автоматизированной обработки текста как самостоятельного направления на стыке информатики и лингвистики привело к разделению обработки на несколько этапов от выделения знаков - графематического этапа, до автоматического «понимания» смысла текста - семантического этапа анализа. Одним из этих этапов анализа является морфологический, на котором должны быть определены конкретные слова языка и их характеристики, что является важной частью обработки текста в целом, т. к. именно на морфологическом этапе происходит переход от «набора символов» в понимании информатики к «слову» как единице естественного языка. Качество проведения морфологического анализа сильно влияет на точность результатов обработки текста на последующих этапах. В рамках статьи было проведен сравнительный анализ существующих инструментов морфологического анализа текста для русского языка. Для этой задачи использован морфологически размеченный корпус текстов проекта «Национальный корпус русского языка». Одним из сравниваемых инструментов является JMorfSdk, разрабатываемый авторами, как один из модулей фреймворка для обработки естественного языка TAWT. На основе анализа результатов сравнения были предложены и внедрены способы устранения выявленных недостатков, которые позволяют повысить качество проведения морфологического анализа и расширить набор возможностей разрабатываемых инструментов автоматического анализа текстов на русском языке. Среди реализованных улучшений в рамках статьи представлены: автоматическое расширение словаря библиотеки, изменение внутренней структуры словаря («ёфикация», изменение правил работы с инфинитивами), а так же частичное решение проблемы омонимии на основе известных морфологических характеристик соседних слов и накопленной по корпусу текстов их статистики встречаемости.
Ключевые слова
Рассматривается актуальная проблема исправления опечаток и орфографических ошибок при анализе комментариев в социальных и корпоративных сетях. В качестве предмета исследования выбраны алгоритмы нечеткого сравнения строк, а именно алгоритмы поиска редакционного расстояния Левенштейна, Дамерау - Левенштейна, Джаро - Винклера и Хемминга. Проводится сравнение скорости работы методов и оценка их алгоритмической сложности. Предлагается метод контекстно-независимого выбора варианта из множества решений при нечетком сравнении строк. Сформированы гипотезы, релевантность которых доказана в результате выполнения вычислительного эксперимента. В качестве оценки предлагаемого линейного алгоритма приведена метрика точности. Теоретическая значимость исследования заключается в приведении оценки качества существующих алгоритмов нечеткого сравнения строк и выдвижения гипотез с целью разработки алгоритма исправления опечаток и орфографических ошибок в тексте. Практическая значимость заключается в программной реализации алгоритма исправления опечаток и орфографических ошибок в тексте, а также в проведении вычислительного эксперимента с получением словаря частотности замен символов. Новизна результата заключается в разработке реализации алгоритма решения задачи исправления опечаток и орфографических ошибок, отличающегося высокими показателями качества работы.