Научный архив: статьи

В статье предлагается новый метод распознавания строений на спутниковых снимках. Представленный метод является гибридным, он основан на алгоритме исключения областей и методе жука. Алгоритм исключения областей представляет собой хорошо известный и эффективный способ сегментации изображения на регионы схожих пикселей по различным признакам: цвет, текстура, яркость, форма и т.д. Метод жука - классический метод контурного анализа, выполняющий последовательное вычерчивание границы между объектом и фоном. В рамках работы предлагаемого алгоритма сначала метод исключения областей выделяет потенциальные области, в которых могут находиться строения и устраняет нежелательные элементы на изображении (растительность, водные поверхности и дороги), которые могут быть ложно распознаны как строения. Далее модифицированный метод жука определяет местоположение и контуры строений. На финальном этапе среди обнаруженных объектов выявляются искусственно созданные объекты, у которых имеется объем. Для реализации проверки объектов на искусственное происхождение и объемность разработаны собственные методы. Представленный алгоритм распознавания показывает хорошую точность распознавания и не требует обучающей выборки. В статье описывается программная реализация предлагаемого метода. Демонстрируются результаты вычислительных экспериментов по оцениванию эффективности метода и сравнению с тремя известными алгоритмами распознавания.

Эта работа посвящена проблемам разработки нейроморфных классификаторов пространственно-временных паттернов, а также их применению в нейроинтерфейсах для решения задачи управления робототехническими устройствами. Рассматриваются классификаторы пространственно-временных паттернов на основе нейронных сетей, метода опорных векторов, глубоких нейронных сетей, римановой геометрии. Проводится сравнительное исследование этих классификаторов на точность многоклассового распознавания электроэнцефалографических сигналов, показывающих зависимую от времени биоэлектрическую активность в различных зонах мозга при воображении разных движений. Показано, что такие классификаторы могут обеспечить точность 60-80% при распознавании от двух до четырех классов воображаемых движений. Предложен новый тип классификатора на основе нейроморфной сети, биоподобные нейроны которой построены на модели Ижикевича. Исходный электроэнцефалографический сигнал кодируется в импульсные потоки на основе алгоритма временного кодирования. Предложенная нейроморфная сеть обрабатывает импульсные входные последовательности и формирует на выходах импульсные потоки разной частоты. Обучение сети проводится по размеченной информации, содержащей примеры правильного распознавания нужных классов паттернов воображаемых движений с применением алгоритма Supervised STDP. Распознанный класс паттерна воображаемого движения определяется по максимальной частоте импульсного потока выходной последовательности. Нейроморфный классификатор показал среднюю точность классификации 90% для 4-х классов воображаемых двигательных команд, а максимальная точность составила 95%. Путем моделирования задачи управления роботом в виртуальной среде показано, что такая точность классификации достаточна для эффективного применения классификатора в составе неинвазивного интерфейса «мозг-компьютер» при бесконтактном управлении робототехническими устройствами.

Продлённая аутентификация позволяет избавиться от недостатков, присущих статической аутентификации, например, идентификаторы могут быть потеряны или забыты, пользователь совершает только первоначальный вход в систему, что может быть опасно не только для областей, требующих обеспечения высокого уровня безопасности, но и для обычного офиса. Динамическая проверка пользователя во время всего сеанса работы может повысить безопасность системы, поскольку во время работы пользователь может подвергнуться воздействию со стороны злоумышленника (например, быть атакованным) или намеренно передать ему права. В таком случае оперировать машиной будет не пользователь, который выполнил первоначальный вход. Классификация пользователей во время работы системы позволит ограничить доступ к важным данным, которые могут быть получены злоумышленником. Во время исследования были изучены методы и наборы данных, использующихся для продлённой аутентификации. Затем был сделан выбор наборов данных, которые использовались в дальнейшем исследовании: данные о движении смартфона и смарт-часов (WISDM) и динамике активности мыши (Chao Shen’s, DFL, Balabit). Помочь улучшить результаты работы моделей при классификации может предварительный отбор признаков, например, через оценивание их информативности. Уменьшение размерности признаков позволяет снизить требования к устройствам, которые будут использоваться при их обработке, повысить объём перебора значений параметров классификаторов при одинаковых временных затратах, тем самым потенциально повысить долю правильных ответов при классификации за счёт более полного перебора параметров значений. Для оценивания информативности использовались метод Шеннона, а также алгоритмы, встроенные в программы для анализа данных и машинного обучения (WEKA: Machine Learning Software и RapidMiner). В ходе исследования были выполнены расчёты информативности каждого признака в выбранных для исследования наборах данных, затем с помощью RapidMiner были проведены эксперименты по классификации пользователей с последовательным уменьшением количества используемых при классификации признаков с шагом в 20%. В результате была сформирована таблица с рекомендуемыми наборами признаков для каждого набора данных, а также построены графики зависимостей точности и времени работы различных моделей от количества используемых при классификации признаков.

Актуальность исследования обусловлена ростом популярности активного экстремального вида туризма – горнолыжного, который предлагает все большую доступность горнолыжной инфраструктуры и обеспечен поддержкой государства в развитии данного направления.
Целью работы является выявление принципов и тенденций проектирования современного горнолыжного комплекса.
Методика исследования включает: анализ зарубежного и отечественного опыта проектирования; анализ функциональной типологии горнолыжных комплексов; изучение принципов создания современной архитектуры, интегрированной в природную среду.
Границы исследования: географические границы исследования включают в себя анализ горнолыжных комплексов России, европейских стран, Японии и США, временные границы – ХХ–XI вв.
Научная новизна заключается в изучении особенностей зарубежного и отечественного опыта проектирования горнолыжных комплексов; изучении факторов, влияющих на проектирование в сложном рельефе; определении функционально-планировочной структуры и номенклатуры помещений горнолыжных комплексов.
Практическая значимость исследования: результаты могут быть использованы при проектировании горнолыжного комплекса.
Результаты исследования: изучен исторический аспект появления горнолыжного спорта и его становления как популярного направления туризма. На базе сравнительного анализа сформированы принципы проектирования горнолыжных комплексов. Проведена связь между выделенными принципами и принципами устойчивой архитектуры. Приведена классификация по назначению горнолыжных комплексов. Выделено влияние времени пребывания туристов на функциональное наполнение горнолыжных комплексов. Сформулированы функционально-планировочные аспекты проектирования и влияние на них архитектурно-стилистического решения. Представлена модель функционально-планировочной структуры. Выявлена зависимость способов объемно-пространственного расположения от функционально-планировочной структуры.

Данное исследование охватывает развитие методов математического анализа фондовых рынков с использованием подходов машинного обучения и моделей математического программирования. В рамках исследования описана модель частично-целочисленного линейного программирования для решения задач бинарной классификации с наложением дополнительных условий на число используемых признаков модели и стабильности качества модели во времени. Данная модель реализует комитетный подход к решению задач классификации. Эффективность предложенной модели представлена на примере решения задачи прогнозирования моментов для покупки или продажи акций ПАО «Сбербанк» на основе биржевых данных за период с августа 2007 по май 2023 г. Полученные результаты торговой стратегии позволяют говорить о том, что предложенная модель имеет низкий риск получения убытков на периоде в 1 год, что подтверждается отсутствием периодов с метрикой Accuracy менее 50 %, а также оценкой потенциальных доходов, которая на всех годовых периодах была выше 10 %. Проведенное исследование подчеркивает значимость интеграции математического программирования и машинного обучения для повышения точности и эффективности торговых стратегий на фондовых рынках. Данная работа может представлять интерес для профессиональных трейдеров, исследователей данных, студентов экономических и технических специальностей, а также всех лиц заинтересованных в теме инвестиций и машинного обучения.

В статье исследуются проблемные аспекты терминологии классификации крупы рисовой и зерна риса, затрудняющие проведение таможенного контроля достоверности заявленного кода по ТН ВЭД ЕАЭС должностными лицами таможенных органов, на основании анализа материалов судебной практики. Предлагаются возможные пути решения выявленных проблемных аспектов.

В данной научной статье рассмотрены особенности классификации самоходных машин в соответствии с Товарной номенклатурой внешнеэкономической деятельности Евразийского экономического союза. Для целей решения проблем, возникающих при идентификации таких товаров, разграничены понятия «самоходная машина» и «транспортное средство». На основе анализа полученных данных составлен алгоритм классификации бетоносмесителей и автобетоносмесителей, который может быть положен в основу разработки экспертной системы классификации данных товаров для реализации целей, поставленных в Стратегии развития таможенной службы РФ до 2030 года.

Статья посвящена исследованию вопроса о критериях классификации субъектов гражданского процесса с учетом действующей нормативно-правовой регламентации участников гражданского судебного процесса согласно положениям Гражданского процессуального кодекса РФ. Автор анализирует особенности процессуального положения субъектов гражданского процесса. В целях формирования единой, целостной и нормативно регламентированной системы субъектов гражданских процессуальных отношений сформулированы предложения по совершенствованию действующего законодательства. Предлагается расширить перечень участников гражданского процесса, дополнив его такими субъектами, как секретарь судебного заседания, лицо, которое ведет дело в интересах группы лиц, взыскатель и должник, а также судебный примиритель и медиатор.

В статье рассматриваются подводные беспроводные системы связи. Исследования в области подводной оптической беспроводной системы связи являются актуальными и перспективными, что позволяет развивать науку, промышленность, находить решения оборонных задач и чрезвычайных ситуаций, производить дистанционный мониторинг загрязнения окружающей среды подводного мира, контролировать подводные объекты и подводное оборудование морских нефтепромыслов, производить подводные исследования и многое другое. Цель работы - разработка классификации принципов построения и организации подводной оптиеской беспроводной системы связи с учетом современных достижений и развития технологий в области подводной беспроводной системы связи. Предложенная обобщенная классификация подводной оптической беспроводной системы связи объединила все классификационные признаки в одну конфигурацию, что позволит произвести подбор оптимального варианта оборудования, программного обеспечения, протоколов маршрутизации и реализовать в различных типах устройств и аппаратов в зависимости от их применения, назначения. Показано, что подводная оптическая беспроводная система связи обладает большим потенциалом для усиления традиционной подводной беспроводной акустической системы связи и подводной беспроводной радиочастотной системы связи благодаря высокой скорости передачи информации, низкой задержки, меньшему энергопотреблению и компактным размерам. Приводится обоснование для необходимости разработки обобщенной классификации подводной оптической беспроводной системы связи в зависимости от используемых протоколов маршрутизации, от конфигурации канала связи, от оптических свойств воды, от типа воды, в которой организуется канал передачи, от подвижности подводных аппаратов и зоны покрытия, от используемого вида модуляции, способа подводной связи и от факторов, влияющих на организацию канала связи, и ее преимущества перед известными.

Одной из важнейших особенностей документов из сокровищницы Сёсоин является возможность для ученых не просто изучать события, институции, источники эпохи Нара, но и увидеть японский VIII в. с «человеческим лицом». Среди документов очень много материала, повествующего об обыденной жизни и службе государевых подданных. Это особенно привлекает автора статьи, задавшегося целью разглядеть человека, жившего в древней Японии. Чтобы создать основу для будущих исследований, автор проводит источниковедческое исследование документов Сёсоин в качестве подготовительного этапа их изучения. Задачи статьи - обсудить, где и зачем создавались документы Сёсоин; разобраться, как они попали в сокровищницу и как в ней хранились; привести их классификацию, описать виды документов; выяснить, что случилось с ними после консервации Сёсоин в конце VIII в., как документы были заново открыты в период Эдо, как и почему их изучали в XIX и XX вв.; рассказать об ученых, которые занимались их исследованием, и о современном изучении документов Сёсоин.

Данная статья посвящена вопросам обучения изучающему чтению как виду речевой деятельности. Автор дает характеристику и классификацию чтения, предложенную большинством учёных. Кроме того, были рассмотрены основные характеристики изучающего чтения. Предложены пути преодоления трудностей иноязычного текста.

Приведены результаты исследований по разработке автоматизированной классификации снимков дистанционного зондирования Земли внутрихозяйственного землепользования на основе применения объектно ориентированного подхода, машинного обучения и геоинформационного моделирования. Методология классификации включала три этапа: анализ цифровых изображений с выделением пространственных объектов путем предварительной сегментации, классификация пространственных объектов с использованием алгоритмов машинного обучения (RF и SVM), оценка общей точности полученного результата. Для обработки использовали космические снимки Sentinel-2 с мая по апрель на территорию землепользования ОС «Элитная» и ИП ГК(Ф)Х Ковалев С.М. Новосибирской области с пространственным разрешением 10 м в пикселе. Обработка полученных многозональных снимков проходила с применением программного продукта SAGA GIS версии 8.5.1 и QGIS с открытым исходным кодом, создание моделей классификации осуществляли в пакете статистического языка программирования R. Установлено, что общая точность классификации объектов землепользования, отображенных на космических снимках, для территории ОС «Элитная» алгоритмом SVM составила 87,1 % (коэффициент Каппа 0,74), алгоритмом RF – 90,3 % (коэффициент Каппа 0,87). Для территории землепользования ИП ГК(Ф)Х Ковалев С.М. – алгоритмом SVM – 78,4 % (коэффициент Каппа 0,78), алгоритмом RF – 82,3 % (коэффициент Каппа 0,82). Объектно - ориентированный подход в интеграции с машинным обучением способствует эффективной сегментации и классификации снимков дистанционного зондирования для выделения пространственных объектов, дает возможность автоматизировать процесс картографирования территории землепользования и включать эту информацию в геоинформационное моделирование оценки и классификации земель сельскохозяйственного назначения.