Научный архив: статьи

Рассмотрено применение аппарата искусственных нейронных сетей в задаче обнаружения и разрешения сигналов цели и уводящей помехи. Показано, что данную задачу в контексте машинного обучения можно свести к задаче обработки временных последовательностей. Приведены результаты обучения и сопоставительного анализа ряда соответствующих нейросетевых архитектур.

С развитием цифровизации традиционные методы анкетирования потребителей с целью оценки степени их удовлетворённости качеством услуг уступают место подходу, основанному на автоматической обработке текстовых массивов социальных медиа. Целью работы является определение степени удовлетворённости качеством медицинских услуг пациентов посредством разработки и апробации алгоритма классификации русскоязычных текстовых отзывов, извлечённых из социальных медиаресурсов. Интерес представляет определение тональности отзывов пациентов (положительный/отрицательный) о работе медицинских учреждений и врачей, а также объекты обращения отзыва - качество оказанных медицинских услуг или организация обслуживания пациентов медицинским учреждением. Разработан метод классификации текстовых отзывов о работе медицинских учреждений, размещённых пациентами на двух сайтах отзывов о врачах в России. Проанализировано около 60 тысяч отзывов. Апробированы методы машинного обучения с использованием различных архитектур искусственных нейронных сетей. Разработанный алгоритм классификации имеет высокую эффективность - лучший результат показала архитектура на основе рекуррентной нейронной сети (показатель точности = 0.9271). Применение метода поиска именованных сущностей к текстовым сообщениям позволило повысить эффективность классификации для каждого из классификаторов, базирующихся на использовании нейронных сетей. Для повышения качества классификации требуется семантическое разбиение отзыва по объекту обращения и тональности и последующий учёт полученных фрагментов отдельно друг от друга.

данная статья посвящена оценке достаточности имеющихся данных для факторного анализа с целью создания формулы плановой потребности в рамках годовой заявки с целью снижения трудовых затрат персонала. Для реализации использовался язык программирования C# и средства Microsoft Excel. В наборе данных рассматриваются такие данные, как численность льгото- получателей региона, страдающих сахарным диабетом, среднегодовое изменение такой численности, количество получаемого препарата, половой состав пациентов, страдающих диабетом, их возрастной состав и количество пациентов, разделенных на три группы по количеству льготных категорий: с одной категорией, двумя категориями и тремя и более категориями. В работе используются упрощения, не оказывающие существенного влияния на получаемые значения в силу специфики предметной области. Полученные результаты указывают на перспективность реализации данного метода, планируется создание и обучение нейронной сети для формирования более точных формул расчета плановой потребности. Также сделан вывод о необходимости изучить вопрос автоматизированного создания модели для факторного анализа с целью проверки качества текущей модели. Для позиций, имеющих достаточный объем данных для обучения нейронной сети, эффективно предсказывающей плановую потребность, имеет смысл использовать ее, а не рассматриваемое решение.

Рассматривается ряд аспектов, связанных с минимизацией рисков, снижающих конкурентоспособность компании. Отмечаются некоторые методы и средства, позволяющие оптимизировать циркулирующие в ней динамические контурные потоки.

В настоящей работе произведено сравнение эффективности модели машинного обучения регрессора k-соседей и модели классификатора k-ближайших соседей в задаче предсказания состояния трансформаторного оборудования с использованием данных, которые были сняты системой мониторинга трансформатора.

Предмет исследования: силовые трансформаторы.

Цель исследования: выявление наилучшей модели в задаче классификации состояния трансформаторного оборудования.

Объект исследования: система диагностики трансформаторного оборудования.

Методы исследования: анализ, компьютерное моделирование.

Основные результаты исследования: были получены данные об эффективности моделей с разными параметрами, но все регрессионные модели показали результат хуже, чем модель классификатора.

В статье приведен обзор существующих систем управления БПЛА, методов и способов применения нейронных сетей в задачах управления, навигации и распознавания. Рассмотрены методы и способы совершенствования существующих систем управления позиционирования БПЛА в том числе с помощью нейронных сетей (искусственного интеллекта).

Актуальность исследования обусловлена тем, что технологии искусственного интеллекта стремительно развиваются и обладают огромным потенциалом, который с успехом может быть использован на благо человечества, но в то же время таят в себе в условиях социальной и этико-правовой неопределенности немало новых вызовов и ставят ряд этических вопросов в отношении будущего уклада жизни человеческого общества и путей, по которым пойдет его дальнейшее развитие. В статье подчеркивается, что искусственный интеллект обладает потенциалом для того, чтобы изменить будущее человечества в лучшую сторону, тем не менее, искусственные интеллектуальные системы по своей сути не нейтральны и характеризуются внутренне присущей им предвзятостью, которая обусловлена исходными данными, использовавшимися при их «обучении». Ввиду масштабности социальных последствий технологий искусственного интеллекта многие страны обеспокоены сегодня этическими аспектами его использования. Для того чтобы наметить возможные сценарии и задействовать потенциал искусственного интеллекта для реализации возможностей в сфере развития при сохранении контроля над рисками, важно выработать более всестороннее понимание социальных изменений, вызванных все более расширяющимся применением интеллектуальных систем. Делается вывод о том, что проблемы применения искусственного интеллекта необходимо рассматривать сквозь призму анализа социальной сущности человека, современной социокультурной реальности, гуманистических целей и ценностей современного социума. Любые достижения в сфере искусственного интеллекта имеют смысл только в том случае, если они соотносятся с подлинно человеческими ценностями. Отсутствие на сегодняшний день утвержденных на международном уровне этико-правовых норм и стандартов, касающихся применения разработок и инноваций в сфере искусственного интеллекта свидетельствует о необходимости активной и направленной работы российского исследовательского сообщества в данной сфере.

В статье рассмотрены вопросы разработки модели нейронной сети для колоризации черно-белых изображений. Описаны основные вопросы, возникающие при проектировании модели нейронной сети для решения данной задачи. Обоснован выбор перехода на работу с цветовым пространством LAB из RGB. Описана архитектура GAN. Описана архитектура U-Net. Построены модели генератора и дискриминатора. Описан использованный при разработке нейронной сети инструментарий.

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 представлен разработанный алгоритм генерации музыки, основанный на методах глубокого машинного обучения. Алгоритм использует наборы данных из разных жанров музыки для обучения модели и генерации новых музыкальных композиций. В статье приведены основные этапы разработки алгоритма, включая сбор и предобработку данных, выбор и настройку архитектуры модели, определение функций потерь и активации, выбор оптимизатора. Приводятся результаты экспериментов, демонстрирующие эффективность разработанного алгоритма в генерации музыки. Эта статья представляет интерес для исследователей в области машинного обучения и компьютерной музыки, а также для музыкантов и композиторов, ищущих новые идеи для создания музыки

В настоящем исследовании рассматриваются вопросы разработки и апробации интеллектуальных систем управления (ИСУ), нацеленных на повышение производительности различных технологических процессов. Актуальность данной темы обусловлена стремительным развитием информационных технологий и возрастающей потребностью в оптимизации производственных циклов для достижения максимальной эффективности и конкурентоспособности предприятий. Цель работы заключается в исследовании потенциала применения ИСУ для усовершенствования технологических процессов и разработке практических рекомендаций по их внедрению. Материалы и методы исследования включают в себя анализ существующих подходов к проектированию ИСУ, моделирование различных сценариев их функционирования, а также проведение экспериментов на реальных производственных объектах. В частности, были изучены такие методы, как нейронные сети, нечеткая логика, генетические алгоритмы и машинное обучение. Для апробации разработанных ИСУ были выбраны три предприятия различных отраслей промышленности: металлургический завод, нефтеперерабатывающий комплекс и фармацевтическая компания. Результаты исследования показали, что внедрение ИСУ позволяет значительно повысить производительность технологических процессов. Так, на металлургическом заводе удалось сократить время плавки стали на 12%, а расход энергоресурсов – на 8%. На нефтеперерабатывающем комплексе оптимизация работы установки каталитического крекинга привела к увеличению выхода светлых нефтепродуктов на 5,6%. В фармацевтической компании применение ИСУ для управления процессом синтеза активных веществ позволило на 20% снизить количество бракованной продукции и на 15% сократить время производственного цикла. Полученные результаты демонстрируют высокую эффективность использования интеллектуальных систем управления для оптимизации технологических процессов и открывают широкие перспективы для их дальнейшего применения в различных отраслях промышленности.

Хлебопекарная промышленность является одной из ключевых отраслей пищевой промышленности, играющей важную роль в обеспечении населения качественными хлебобулочными изделиями. Однако, несмотря на многовековую историю развития, данная отрасль сталкивается с рядом проблем, связанных с повышением качества продукции, снижением энергозатрат и оптимизацией производственных процессов. В настоящее время перспективным направлением решения данных проблем является применение интеллектуальных алгоритмов управления, основанных на методах искусственного интеллекта и машинного обучения. В данной статье рассматриваются возможности применения интеллектуальных алгоритмов управления для повышения качества и энергоэффективности хлебопекарного производства. Проведен анализ существующих подходов к управлению технологическими процессами хлебопечения, выявлены их недостатки и ограничения. Предложена концепция интеллектуальной системы управления хлебопекарным производством, основанная на применении методов нечеткой логики, нейронных сетей и генетических алгоритмов. Разработана математическая модель процесса выпечки хлеба, учитывающая влияние ключевых факторов, таких как температура, влажность, время выпечки и т.д. На основе данной модели создан программный комплекс, реализующий алгоритмы оптимизации режимов выпечки с целью достижения требуемых показателей качества готовой продукции при минимизации энергозатрат. Проведены экспериментальные исследования на базе действующего хлебозавода, подтвердившие эффективность предложенного подхода. Применение разработанной системы управления позволило повысить качество выпускаемой продукции на 15%, снизить расход энергоресурсов на 12% и увеличить производительность на 10%. Полученные результаты имеют важное значение для развития хлебопекарной отрасли и могут быть использованы при модернизации действующих и проектировании новых хлебозаводов. Дальнейшие исследования будут направлены на расширение функциональных возможностей разработанной системы, в частности, на реализацию адаптивных алгоритмов управления, учитывающих изменение характеристик сырья и условий внешней среды в реальном времени.