Научный архив: статьи

Исследуется задача оптимального управления линейно нагруженной системой обыкновенных дифференциальных уравнений с линейными граничными условиями. Получены необходимые условия оптимальности первого порядка, которые позволяют использовать эффективные методы первого порядка для численного решения исследуемой задачи. Приведены результаты решения тестовой задачи и их анализ.

Прогнозирование добычи нефти играет важную роль в эффективной разработке месторождения нефти. Это помогает скорректировать действующую систему разработки месторождения. Детальное и точное прогнозирование уровня добычи нефти необходимо для оценки экономической и технологической эффективности разработки месторождения нефти. Прогнозирование уровня добычи можно осуществить различными способами. Одним из таких может быть использование специального программного обеспечения (tNavigator и др.). Использование данного программного обеспечения иногда сопряжено с длительными расчетами, поэтому для оперативного прогнозирования уровня добычи возможно использование других инструментов, таких как машинное обучение.

Использование машинного обучения и искусственного интеллекта в нефтегазовой отрасли приобретает все большую популярность в последние годы, поскольку, используя исторические данные по добыче, возможно прогнозирование уровней добычи нефти/жидкости. Кроме того, для аналогичных целей могут быть использованы аналогичные месторождения со схожими геологическими характеристиками и историей эксплуатации. Помимо использования машинного обучения и искусственного интеллекта, в качестве инструмента прогнозирования возможно применение анализ кривой падения.

Учитывая важность прогнозирования с точки зрения стратегического планирования, предлагается широкий спектр методов для получения точных прогнозов, основанных на характере доступных данных и вычислительной мощности. В данной статье представлен всесторонний анализ инструментов, используемых для долгосрочного прогнозирования добычи нефти, включая алгоритмы машинного обучения и анализ кривой падения добычи (DCA). Представлены результаты применения модели с долговременной и кратковременной памятью и ее практическая применимость на примере ее использования на скважине кандидате.

Цель исследования. Провести систематический анализ данных, имеющихся в современной литературе, о возможности использования искусственного интеллекта (ИИ) для построения математических моделей сложных систем, в том числе человеческого организма.

Материал и методы. В обзор включены данные зарубежных и отечественных статей, найденных в Pubmed по данной теме, опубликованных за последние 10 лет.

Результаты. Алгоритмы машинного обучения помогают определять ключевые переменные и взаимосвязи внутри системы, которые людям трудно или невозможно обнаружить. В статье рассматриваются различные типы математических моделей: объяснительные и прогностические, объясняется важность и назначение выбора и стандартизации составляющих модель переменных и знака перед коэффициентами в моделях.

Заключение. Описательные и прогностические модели — это два распространенных типа моделей машинного обучения. Основное различие между ними заключается в цели их использования. Понимание этих различий важно для врачей-исследователей и аналитиков при выборе наиболее подходящего типа модели для своих исследований или для внедрения в процессы принятия решений.

Изменение голосовых характеристик человека под воздействием алкогольного опьянения отрицательно влияет на эффективность процедуры распознавания личности по голосу. Поэтому определение уровня алкоголя в крови дистанционно позволяет не только выявить факт нахождения субъекта в измененном психофизиологическом состоянии, но и дает возможность скорректировать настройки алгоритма принятия решений для повышения надежности голосовой аутентификации. Целью работы является анализ существующих научных работ и результатов в области оценки уровня алкогольной интоксикации по голосу, анализ наборов данных, позволяющих обучить модели искусственного интеллекта выявлять факт опьянения, а также анализ факторов влияния психофизиологического состояния диктора на параметры его речи. Исследование включает сравнительный анализ научных работ из таких баз как Scopus, Web of Science, ВАК и учитывает такие факторы, как пол, возраст, стадии алкогольного опьянения, качество записи и уровень окружающего шума. По итогу анализа научных публикаций, исследование определяет метод случайного леса как один из наиболее эффективных методов машинного обучения, демонстрируя точность 95.3% по проприетарным наборам речевых данных и 80% для широко используемого алкогольного языкового корпуса.

В работе рассматривается разработка клиент-серверного приложения для автоматизации работы заказов в продаже на примере магазина цветов. Исследуется и реализовывается алгоритм машинного обучения k-ближайшего соседа. Результатом является жизнеспособный продукт по продаже товаров цветочной продукции с использованием современного набора технологий и языков программирования.

Для определения и извлечения сущностей и связей используются методы анализа текста, такие как метод обнаружения именованных сущностей и метод классификации ролей. Для повышения точности и эффективности извлечения применяются такие методы, как метод опорных векторов и метод условных случайных полей. Предложенный подход демонстрирует многообещающие результаты в точной и эффективной разметке образовательных материалов на математические термины.

Рассматривается задача модерации комментариев с фильтрацией негативного контента. Используется фреймворк PySpark для анализа тональности комментариев на основе библиотеки Apache Spark. Алгоритм считывает текст комментария и определяет его эмоциональный окрас. Инструментарий может использоваться на образовательных веб-сервисах, где можно фильтровать негативные комментарии и предотвращать их появление на сайте, что в свою очередь улучшает качество контента и безопасность для пользователей.

В статье исследуется применение нейронных сетей для решения вариационных неравенств. Проведены эксперименты, в рамках которых разработаны архитектуры нейронных сетей разной сложности. Эти архитектуры успешно решают широкий спектр задач, включая системы уравнений и неравенств, а также вариационные неравенства. Более быстрые и точные методы решения вариационных неравенств могут существенно повысить эффективность вычислительных процессов и оптимизацию систем. Результаты экспериментов свидетельствуют о перспективности использования нейронных сетей в этой области и могут послужить основой для дальнейших исследований и разработок.

В данной статье рассматривается способ решения задачи матчинга в сфере обработки естественного языка при помощи ранжирующих моделей. В ходе проведения исследования был подготовлен размеченный набор данных, на основе которого обучена модель машинного обучения для решения задачи ранжирования; реализована персональная метрика оценки качества работы обученной модели. Качественное решение задачи матчинга средствами машинного обучения позволит минимизровать или исключить работу человека в процессе сопоставления объектов, схожих по своему смыслу, но различных по своему текстовому или признаковому описанию.

В данной статье рассматривается применение нейронных сетей LSTM для прогнозирования потребления электроэнергии. Для обучения и тестирования модели использовались данные о потреблении электроэнергии за несколько лет. Для повышения качества прогнозирования были проведены эксперименты с различными параметрами нейронной сети, такими как число нейронов и глубина истории данных. Результаты показали, что нейронная сеть LSTM обеспечивает высокую точность прогнозирования объемов потребления электроэнергии на основе статистических данных. Эти результаты могут быть полезными для энергетических компаний и государственных органов, занимающихся прогнозированием и планированием энергетических потребностей.

В статье рассматривается проектирование и реализация построения рекомендаций в web-приложении онлайн-библиотеки. Исследуются такие методы построения рекомендаций, как контентная и коллаборативная фильтрации, и возможные варианты их реализации. В числе исследованных вариантов - такие методы машинного обучения, как кластеризация и регрессия, представленные тематическим моделированием и прогнозированием предпочтений, и в статье описываются алгоритмы, лежащие в основе каждого из выбранных методов, а также представляются результаты работы полученных моделей. Разработанное решение реализовано в виде сервиса онлайн-библиотеки и помогает пользователям с поиском интересующей их литературы среди книг, размещенных на ресурсе.

Задача извлечения структурированных данных из слабоструктурированного текстового представления информации является трудоёмкой, но актуальной. В статье рассмотрена задача структурирования данных для формирования дескрипторной модели студента с его компетенциями. Разработано решение, которое показывает хорошие результаты при условии, что в наличии есть большое количество данных для обучения. Данное решение можно переработать и распространить на другие области, например, проектную деятельность.