Программные продукты и системы

Статьи из выпуска № 2 за 2021 год.

Упорядочить результаты по: Дате публикации | Заголовку статьи | Авторам

11. Платформа для моделирования массовых перемещений объектов и субъектов в условиях городской среды [№2 за 2021 год]
Авторы: Парыгин Д.С., Буров С.С., Анохин А.О., Финогеев А.Г., Голубев А.В.
Просмотров: 2472
Принятие решений о развитии инфраструктуры и распределении ресурсов для оптимизации условий жизнедеятельности в развивающихся городах основано на исследовании данных статистики, социологических опросов, специализированных сенсоров-счетчиков, камер видеофиксации и других способах учета перемещения людей в пространстве. На основе этих данных строятся модели и прогнозы развития ситуации. Однако проведение подобных исследований и их после-дующий анализ являются крайне дорогостоящими и времязатратными проектами, поэтому проводятся нерегулярно, фрагментарно и могут неадекватно представлять реальную ситуацию. Как альтернативу использованию данных мониторинга в данном исследовании предлагается применять мультиагентную модель. В статье рассматриваются существующие решения для моделирования процессов в системах с взаимодействием людей. Предлагается реализация платформы для моделирования их перемеще-ний в городе, основной задачей которой является моделирование поведения любой сложности для различных типов объектов, вплоть до соблюдения ими подавляющего большинства правил дорожного движения. В работе описывается процесс построения архитектуры приложения, которое позволит осуществлять моделирование перемещения отдельных людей по карте города, приводятся специфические требования проекта и особенности реализации мультиагентных систем. Отдельно описаны поисковые исследования при разработке модели перемещения, подход к выбору шага сетки (1, 5, 30 пикселей) для построения маршрутного графа, обоснован баланс реалистичности и производи-тельности. Рассмотрен подход к визуализации работы модели на онлайн-карте веб/мобильного клиента. Даны характеристики использованных программных решений. Сделаны выводы о перспективах развития модели перемещения в городской среде и в целом платформы для мультиагентного моделирования.

12. Применение модели нейронных сетей для поддержки принятия решения абитуриента по выбору специальности [№2 за 2021 год]
Авторы: Зубкова Т.М., Тагирова Л.Ф.
Просмотров: 3244
Одной из задач приемной комиссии является консультирование абитуриентов по имеющимся специальностям. После короткой беседы и анализа документов сотрудник может предложить специальности, на которые абитуриенту лучше всего подать заявление. Однако такая консультация зачастую носит субъективный характер. В статье представлена разработанная автоматизированная информационная система, позволяющая на основе анкетирования абитуриента сформировать рекомендации при выборе специальности обучения. В качестве метода для выбора предлагается использовать нейронную сеть. Модель нейронной сети – многослойный перцептрон. Перцептрон подлежит обучению, то есть требуется изменение значений синаптических весов. Нейросеть обучается на векторах данных лучших выпускников или студентов. Обучение нейросети происходит один раз перед началом работы приемной комиссии, после чего значения синаптических весов сохраняются для последующего использования. После предоставления абитуриентом документа об образовании и заполненной анкеты информация заносится в БД и инициируется запуск алгоритма классификации. Каждый выход нейросети соответствует отдельной специальности. Нейросеть работает с аналоговыми данными. Для определения номера класса, к которому следует отнести входной вектор данных об абитуриенте, использован принцип наибольшего отклика, то есть наибольшее значение какого-либо из выходов соответствует распознанному классу. В качестве рекомендуемой специальности выбирается та, которой соответствует выход с наибольшим значением отклика. Внедрение автоматизированной информационной системы позволит оказать абитуриенту интеллектуальную поддержку при принятии решения в профессиональном самоопределении, а так-же облегчить труд сотрудника приемной комиссии учебного заведения.

13. Прогнозирование угроз в сложных распределенных системах на основе интеллектуального анализа больших данных автоматизированных средств мониторинга [№2 за 2021 год]
Авторы: Пальчевский Е.В., Христодуло О.И., Павлов С.В.
Просмотров: 3154
В работе предлагается метод прогнозирования паводковой ситуации в сложных распределенных системах при угрозе нанесения материального ущерба. Метод основан на использовании восстановленных данных по автоматическим станциям на базе стационарных гидрологических постов мониторинга уровней воды. Обоснована актуальность выбранной темы исследования с точки зрения применения восстановленных данных на соответствующих поставленному условию автоматических станциях контроля и мониторинга уровней воды для прогнозирования паводковой ситуации. Исходя из этого сформулирована математическая постановка задачи (на основе краткосрочного прогнозирования уровней воды), в рамках которой реализован алгоритм поиска автоматических станций и интерполяции (восстановления) исторических значений уровней воды для прогнозирования уровней воды в сложных распределенных системах. Проведен анализ эффективности реализованного метода прогнозирования угроз в сложных распределенных системах как одного из модулей искусственной нейронной сети. В качестве при-мера показан результат на автоматической станции «Булгаково», расположенной между стационарными гидрологическими постами «Ляхово» и «Охлебинино». По результатам анализа погрешность рассчитанного уровня воды при прогнозировании на одни сутки на автоматической станции варьировалась от 7 до 53 см. Таким образом, в составе искусственной нейронной сети данный метод позволяет прогнозировать уровни воды с приемлемой точностью для предвидения паводковой ситуации (на примере паводка 2020 г. в Республике Башкортостан), что позволяет специальным службам проводить специализированные мероприятия по парированию данной угрозы.

14. Программный комплекс моделирования диаграммынаправленности фазированной антенной решетки и вычисления кодов фазовращателей [№2 за 2021 год]
Авторы: Калинин Т.В., Богомаз Д.В., Хрестинин Д.В., Вихрев А.В.
Просмотров: 3281
Для обнаружения и сопровождения космических объектов необходимо управлять положением передающей и приемной диаграмм направленности в пределах сектора обзора РЛС. В современных РЛС с фазированной антенной решеткой управление положением диаграмм направленности производится фазовым методом по азимуту и углу места. Для реализации фазового метода необходимо рассчитывать фазу на каждом излучателе с фазированной антенной решеткой. В статье рассмотрены математическая модель и программная реализация процесса расчета фаз и цифровых кодов управления для каждого фазовращателя. Программный комплекс позволяет проводить исследования диаграмм направленности фазированной антенной решетки в зависимости от направления излучения, количества излучателей, дискретности фазовращателей. Программный комплекс представляет собой приложение с графическим интерфейсом, реализованное на языке программирования С++ в среде программирования Qt Creator. Анализ существующих программных комплексов моделирования диаграмм направленности фазированной антенной решетки (пакет Sensor Array Analyzer из Matlab 2013 и выше, Mathcad, CST MICROWAVE STUDIO, ANSYS HFSS) показал, что в них отсутствует возможность изменения дискретности фазовращателей, расчета кодов фазы фазовращателей и визуального представления ошибок в установке направления диаграмм направленности, зависящих от дискретности фазовращателей. Таким образом, новизна программной модели заключается в визуальном представлении теоретической диаграммы направленности и диаграммы направленности с учетом ошибок, возникащих из-за дискретности фазовращателей, что позволяет использовать ее для подготовки специалистов по фазированной антенной решетке.

15. Разработка правил по обнаружению скрытых данных в документах PDF [№2 за 2021 год]
Авторы: Сергеев А.В., Хорев П.Б.
Просмотров: 2494
В статье рассматриваются определение и реализация правил для анализа и обнаружения скрытой информации внутри документов формата PDF. В настоящее время много работ посвящено обнаружению скрытых элементов в изображениях, звуке и видео, но мало внимания уделено скры тию данных в электронных документах различных форматов. Распространенным форматом в со-временном электронном документообороте является PDF (Portable Document Format), который также представляет интерес для исследования возможности его использования в стеганографии (науке о методах скрытия конфиденциальных сообщений внутри объектов-контейнеров). Доку-менты в формате PDF недостаточно исследованы (особенно в отечественной литературе) относительно возможности внедрения в них скрытых данных. Для предотвращения утечек конфиденциальной информации из информационной системы во внешний контур по различным каналам передачи информации предназначены системы DLP (Data Leak Protection). DLP-системы строятся на анализе потоков данных, пересекающих периметр защищаемой информационной системы. При детектировании в этом потоке конфиденциальной ин-формации срабатывает активная компонента системы и передача сообщения (пакета, потока, сессии) блокируется. Современные DLP-системы не способны обнаружить скрытые в стеганографических контейнерах данные и не позволяют добавлять в их состав необходимые функции. Для корпоративных сетей с большим сетевым трафиком и высокой ценностью передаваемых и обрабатываемых данных необходимы средства обнаружения стеганографических вложений в информационном потоке. В работе рассматриваются формат документа PDF, а также одна из популярных систем обнаружения и предотвращения вторжений с открытым исходным кодом – Suricata, которая имеет мощную поддержку сценариев на языке Lua для обнаружения угроз информационной безопасности. Разработан сценарий на языке Lua для обнаружения документов в формате PDF с нежелательными вложениями в виде сценариев, различных объектов и использованием межконтейнерного пространства с возможностью обфускации (запутывания) имени.

16. Разработка системы контроля доступа на основе распознавания лиц [№2 за 2021 год]
Автор: Антипова С.А.
Просмотров: 3361
Основой данной работы является разработанная система контроля управления доступом на основе распознавания лиц. Программа состоит из четырех независимых компонентов: детекции лиц в видеопотоке, распознавания конкретного лица на основе сверточной нейронной сети, контроля открытием двери/турникета и клиентского веб-сервиса. Каждый модуль работает в своем процессе, поэтому при развитии проекта можно перенести каждый из них на отдельный сервер. Для обеспечения высокой скорости и качества системы использовалась гибкая методология разработки (agile-подход). Ключевой особенностью работы является обоснованное применение технологии глубокого обучения на примере созданного макета программного средства с использованием технологии «одновыстрельного» обучения, или сиамских сетей, реализованных с помощью фреймворка PyTorch. В качестве предобученной нейросети использовалась MobileNetV3. Сиамские сети удобны для применения, так как нет необходимости в формировании огромного датасета с данными, что особенно важно для распознавания лиц. Архитектура таких сетей состоит из двух одинаковых нейросетей, имеющих одинаковый вес и структуру, а результаты их работы передаются в одну функцию активации – таким образом, определяется одинаковость входных данных (оценка сходства) на основе сравнения значений двух векторов. Система протестирована на контрольно-пропускном пункте предприятия с учетом биометрических данных сотрудников, на которых нейросеть была обучена, и показала высокую точность при идентификации лиц. Предложенная сервис-ориентированная архитектура позволяет масштабировать систему аутентификации и верификации горизонтально и вертикально. При необходимости компоненты системы физически можно размещать на разных серверах, увеличивая пропускную способность системы в целом.

17. Разработка ядра интегрированной информационной системы [№2 за 2021 год]
Авторы: Черныш Б.А., Картамышев А.С.
Просмотров: 3358
В статье рассматривается проблема, часто встречающаяся при проектировании корпоративных информационных систем, когда приходится одновременно решать две противоречивые задачи: эффективное применение в одной конкретной предметной области и гибкая адаптация к возможным требованиям другой области. Для решения этих задач используется подход, заключающийся в формировании программной основы или платформы, реализующей обобщенный функционал с возможностью гибкой конфигурации в соответствии с изменяющимися требованиями. Платформа должна соответствовать таким требованиям современных реалий, как гибкая сервис-ориентированная архитектура, версионность, аудит и ведение истории изменений, возможность хранения двоичных данных, гибкое управление жизненным циклом и бизнес-процессами. В статье излагаются принципы построения таких систем, лежащих в основе подходов и технологий, интерфейсов взаимодействия и протоколов обмена данными. Затрагиваются вопросы применения современных предметно-ориентированных языков поверх этих протоколов. Приводятся примеры имеющихся отечественных и зарубежных систем, оцениваются области их применения, достоинства и недостатки. Описывается реализация универсальной информационной платформы на базе разрабатываемой авторами системы в области автоматизации производства технически сложных изделий. При-ведены некоторые применяемые решения и приемы, структуры данных и алгоритмы. Эффективность предложенных методик подтверждается сравнительным измерением производительности разрабатываемой системы и одной из коммерческих платформ. На основании полученной оценки сделаны выводы о перспективности разработки, ее применимости в различных предметных областях. Выработана дорожная карта по дальнейшему развитию и оптимизации платформы в наиболее значимых направлениях с учетом актуальных требований отрасли.

◄ ← Предыдущая | 1 | 2