Информационно-управляющие системы

Метод минимизации продолжительности наблюдений и математические модели экстраполяции при малых объемах данных

Иван Андреевич Медведев, Александр Георгиевич Лосев — Fri, 20 Jun 2025 00:00:00 +0000

Введение: экстраполяция значений временных рядов с малым объемом данных – задача актуальная, особенно в областях, где требуется быстрое принятие решений на основе ограниченной информации. Одной из ключевых проблем является нахождение наименьшего отрезка исторических данных, достаточного для построения точного прогноза последующих значений временного ряда. Цель: разработать метод минимизации временных наблюдений, позволяющий осуществлять экстраполяцию будущих значений с заранее заданной точностью, и метод синтезации данных на основе параметров математической модели прогнозирования. Результаты: во-первых, разработан метод определения минимальных отрезков эффективного прогнозирования. Метод предполагает наличие обучающей выборки и основан на анализе динамики изменения значений временных рядов вокруг их максимума, что позволило автоматически определять отрезки данных минимальной длины, необходимые для построения прогнозов с заранее заданной точностью. Во-вторых, разработан метод формирования синтетических данных, использующий варьирование параметров математической модели. Синтез данных позволил повысить эффективность обучения искусственных нейронных сетей. Указанные методы были применены в анализе временных рядов напряжения микробных топливных элементов для оценки параметра загрязнения сточных вод — биохимического потребления кислорода. В результате удалось сократить время прогнозирования данного параметра с пяти суток до 12,68 часа с относительной погрешностью 8,1 %. Практическая значимость: предложенные методы, используемые в ходе экологического мониторинга, позволяют оперативно оценивать загрязнение воды и оптимизировать процессы очистки сточных вод.

Многоагентный ансамблевый алгоритм акустического распознавания нарушений работоспособности автономного технологического оборудования

Наталья Аркадьевна Верзун, Михаил Олегович Колбанев, Аделина Рустамовна Салиева — Fri, 20 Jun 2025 00:00:00 +0000

Введение: в условиях высокоавтоматизированных производств традиционные методы диагностики функционирования технологического оборудования, основанные на визуальном осмотре или механических датчиках, часто оказываются недостаточными. С учетом автономных режимов работы оборудования, использующего искусственный интеллект, все большее значение приобретают автоматические системы мониторинга с привлечением акустических данных, способные сигнализировать о неисправностях без вмешательства в процесс работы. Цель: разработать многоагентный ансамблевый алгоритм акустического распознавания, способный выявлять различные типы нарушений в работе автономных технических систем с точностью не менее 90 %, F1-мерой ≥ 0,85. Результаты: предложен новый подход к акустическому распознаванию неисправностей автономного технологического оборудования, основанный на многоагентном ансамблевом алгоритме. Разработана архитектура многоагентной системы, включающая четырех специализированных агентов, анализирующих различные параметры акустических сигналов: 1) агент спектрального анализа оценивает изменения частотного состава акустического сигнала, выявляя аномальные колебания, характерные для механических повреждений и неисправностей; 2) агент временного анализа отслеживает временные паттерны акустических данных, анализируя изменения амплитуды и продолжительности сигналов, что позволяет выявлять кратковременные сбои и нерегулярные шумы; 3) агент анализа функционирования оборудования соотносит акустические данные с рабочими режимами оборудования, выявляя отклонения от нормального функционирования; 4) агент анализа внешнего окружения учитывает внешние шумовые факторы и фильтрует их, повышая точность диагностики путем исключения посторонних звуков. Агенты реализованы и обучены с использованием методов машинного и глубокого обучения. В рамках исследования проведен эксперимент, в котором оценена эффективность предложенного алгоритма. Точность распознавания неисправностей достигала не менее 90 %. Проведенное исследование показало, что применение многоагентного подхода позволяет повысить надежность диагностики за счет объединения результатов работы различных аналитических моделей. Практическая значимость: программный код, реализующий ансамблевый алгоритм распознавания, может применяться для диагностики широкого круга автономных систем.

Обработка информационных последовательностей с использованием адаптивного анализа сегментов при оценке состояния систем

Илья Сергеевич Лебедев — Fri, 20 Jun 2025 00:00:00 +0000

Введение: формирование и разметка выборок является трудоемкой процедурой, играющей важную роль в процессах обучения с учителем и настройки большого количества моделей машинного обучения. При решении задач с применением методов искусственного интеллекта достаточно часто возникает необходимость снизить затраты на маркировку данных. Цель: повысить качество обработки информационных последовательностей за счет формирования, анализа и определения сегментов последовательностей данных, на которых заранее заданными алгоритмами машинного обучения достигаются лучшие показатели качества. Результаты: предложен метод формирования сегментов информационной последовательности на основе анализа показателей качества моделей обработки, отличающийся от известных, осуществляющих настройку моделей машинного обучения на обрабатываемые данные, разделением последовательности на сегменты и выбора способа сегментирования таким образом, чтобы свойства полученных в сегменте данных лучшим образом соответствовали модели обработки. В отличие от классического подхода, когда модель настраивается на данные, в предлагаемом методе сегментированием последовательности данные настраиваются под модель. Практическая значимость: результаты могут быть использованы в моделях и методах, решающих задачи классификации и прогнозирования. Предложенный метод позволяет частично преодолевать ряд проблемных вопросов, связанных с маркировкой выборок данных. В результате становится возможным обучать модели, используя выборки, которые имеют частичные или неточные метки, а также снизить затраты на процесс разметки. Дальнейшее развитие предложенного решения возможно на основе ансамблевых методов.

Математическая модель поисковой сенсорной сети с управлением связностью

Александр Иванович Миков, Александр Александрович Миков — Fri, 20 Jun 2025 00:00:00 +0000

Введение: эффективность применения мобильных сенсорных сетей для решения задач поиска и описания особых областей на поверхности Земли, содержащих краткосрочно наблюдаемые объекты заданного типа, в значительной степени зависит от динамики топологических свойств сетей. Потеря связности сети при перемещении узлов и разбиение ее на компоненты приводит к устареванию информации в узлах и, как следствие, к уменьшению точности решения задач. Цель: разработать математическую модель поисковой сенсорной сети и на ее основе – алгоритмы управления связностью мобильной сети, обеспечивающие повышение эффективности поиска. Результаты: разработана математическая модель мобильной беспроводной компьютерной сети, использующая модель мобильности в форме случайных блужданий сенсорных узлов для поиска неизвестной области концентрации объектов заданного типа. Скорость поиска оценивается мерой выпуклой оболочки найденного к заданному моменту времени подмножества объектов. Показано, что эффективность процесса поиска определяется взаимодействием двух независимых альтернирующих случайных процессов – изменений состояний объектов «доступен для наблюдения»/«недоступен для наблюдения» и изменений состояний графа компьютерной сети «связен»/«несвязен». Найдены зависимости времени поиска от параметров этих процессов. Сформулированы условия успешного поиска всех объектов. Показано, что одной из основных проблем ускорения поиска является обеспечение связности сети. Разработаны новые алгоритмы управления топологией сенсорных сетей, высокая эффективность которых подтверждена результатами стохастического моделирования. Практическая значимость: результаты могут быть применены для создания ad hoc сетей поиска таких областей, как ареалы распространения различных видов животных, районы техногенных и природных катастроф, сосредоточения объектов различных типов.

Оптимизация размещения виртуальных объектов в расширенной реальности с использованием динамического программирования

Марианна Валерьевна Алпатова, Юрий Владимирович Рудяк — Fri, 20 Jun 2025 00:00:00 +0000

Введение: развитие технологий расширенной реальности предъявляет высокие требования к точности размещения виртуальных объектов для обеспечения оптимального пользовательского опыта. В условиях динамично изменяющихся сцен и ограниченных вычислительных ресурсов актуальной остается задача корректной интеграции новых объектов в уже оптимизированную композицию. Цель: разработать и экспериментально оценить алгоритм размещения виртуальных объектов в пространстве расширенной реальности с учетом вычислительной эффективности. Результаты: предложен модифицированный алгоритм двумерной оптимальной расстановки, основанный на принципах динамического программирования и локальных корректировках. Алгоритм включает предварительную сортировку объектов по размеру, последовательное размещение с минимизацией дисбаланса зон комфортного восприятия и локальный перерасчет позиций, что обеспечивает интеграцию новых элементов без нарушения исходной структуры сцены. Экспериментальная проверка показала, что алгоритм эффективно размещает объекты с учетом их физических размеров и зон комфорта. Временные характеристики демонстрируют линейное увеличение времени выполнения при небольшом количестве объектов (до 35), а при дальнейшем увеличении числа объектов (в диапазоне 35÷70 и выше) наблюдается значительное ускорение темпа роста времени выполнения, особенно на мобильных устройствах. Регрессионный анализ выявил высокую степень корреляции между числом объектов и временем выполнения для персональных компьютеров и устройств iOS, в то время как Android-платформы демонстрируют меньшую масштабируемость. Практическая значимость: разработанный метод доказал свою применимость в реальных сценариях расширенной реальности, позволяя снизить вычислительную нагрузку и повысить адаптивность систем расширенной реальности. Обсуждение: результаты исследования открывают перспективы дальнейшей оптимизации алгоритма за счет применения параллельных вычислений и аппаратного ускорения, а также расширения его функционала для работы в трехмерных средах.

Кластеризация абонентов в когнитивной системе управления реконфигурируемой интеллектуальной поверхности для систем связи 5G/6G

Виталий Александрович Павлов, Андрей Александрович Белов, Фаридоддин Шариати — Fri, 20 Jun 2025 00:00:00 +0000

Введение: повышение эффективности работы систем связи миллиметрового диапазона является актуальной задачей в области телекоммуникаций. Использование вспомогательных систем компьютерного зрения для улучшения управления лучом реконфигурируемых интеллектуальных поверхностей представляет значительный интерес при разработке систем 5G/6G миллиметрового диапазона. Цель: разработать и протестировать методы, использующие компьютерное зрение для точного определения положения абонентов и на основании этой информации – оптимизирующие формирование диаграммы направленности антенн в системах связи миллиметрового диапазона. Методы: исследование включало моделирование зон покрытия лучом реконфигурируемой интеллектуальной поверхности для оценки размеров, формы и ориентации этих зон. Получены и использованы приближенные формулы для формы и размеров зон покрытия одним лучом. Для обнаружения пешеходов применялась сверточная нейронная сеть YOLOv11, а для группировки близко расположенных пользователей ‒ метод кластеризации DBSCAN. Оценка качества связи проводилась с использованием коэффициента покрытия (отношения общего количества пользователей к количеству обеспеченных связью). Результаты: проведено моделирование работы системы связи миллиметрового диапазона 5G. В итоге установлено, что зона покрытия одного луча имеет форму вытянутого эллипса, размеры и ориентация которого зависят от положения точки пересечения максимума излучения антенны с земной поверхностью. Тестирование с использованием реальных видеозаписей подтвердило эффективность предложенных методов управления лучом антенны. В частности, выявлено, что использование многолучевого режима работы реконфигурируемой интеллектуальной поверхности обеспечивает заметное улучшение качества связи в случае большого количества абонентов. Количественные оценки показали, что оптимальное количество лучей обычно не превышало четырех. Практическая значимость: результаты исследования имеют важное практическое значение для разработки и оптимизации работы систем связи миллиметрового диапазона. Использование предложенных методов позволяет повысить эффективность управления лучом и улучшить качество связи в условиях большого количества абонентов.

Памяти Николая Алексеевича Балонина

. . — Fri, 20 Jun 2025 00:00:00 +0000

Сведения об авторах

. . — Fri, 20 Jun 2025 00:00:00 +0000