Статьи из свежего выпуска

11. Модификация алгоритма фронтального моделирования последствий аварийных выбросов на основе эмпирико-статистического подхода [№1 за год]
Чернышев Л.О., Матвеев Ю.Н.
В статье рассматривается эмпирико-статистический подход к построению клеточной модели для визуализации последствий выброса в атмосферу токсических веществ при локальном масштабе аварии. Показано, что в условиях априорной неопределенности исходных данных в вычислительном ядре супервизорной системы, воспроизводящей последствия аварийных выбросов, должна быть реализована двухконтурная схема обработки информации. Эффективность параметрического оценивания модели во внешнем контуре такой схемы существенно зависит от скорости и точности модельных вычислений, реализуемых алгоритмами внутреннего контура моделирования и визуализации последствий выброса. Проанализированы особенности процедур параметрического оценивания в условиях дефицита информации для продолженного выброса токсических веществ. Сформированы требования к альтернативной модификации алгоритма моделирования с учетом преимуществ эмпирико-статистического подхода. Дано краткое описание разработанного алгоритма: обоснован выбор 16-точечного шаблона моделирования, рассмотрены особенности эмпирической функции, модифицирующей поле расстояний в зависимости от углового направления ветрового массопереноса, детализирована блок-схема алгоритма и раскрыты основные соотношения, составляющие основу расчета карты расстояний с последующей оценкой верхних пределов концентрации загрязнителя. Выявлены преимущества и недостатки практической реализации алгоритма. Представлены результаты испытания алгоритма при отработке фактических экспериментальных данных на условном макете карты местности. Предлагаемый подход позволит повысить быстродействие алгоритма фронтального моделирования и снизить временные затраты на поиск опорного решения в двухконтурной схеме обработки ин-формации. Материалы статьи могут быть использованы для совершенствования функционала супервизорных систем поддержки принятия решений при ликвидации последствий аварийных выбросов.

12. Риск-ориентированный подход к проектированию системы антитеррористической защищенности образовательных учреждений [№1 за год]
Колодкин В.М., Варламова Д.М., Шакиров А.Д.
В работе представлен авторский проблемно-ориентированный программный комплекс для компьютерного прогнозирования последствий террористических атак на образовательные учреждения. Одним из основных инструментов прогнозирования является математическое моделирование. В рамках комплекса моделируется динамика развития антагонистического конфликта между нарушителем (террористом) и реципиентами риска в здании образовательного учреждения. При построении программного комплекса использована новая концепция противодействия террористической атаке. Ее особенностью является противодействие террористической атаке со стороны реципиентов риска, которое выражается в движении людских потоков в зоны безопасности по безопасным траекториям в здании. В рамках программного комплекса поддерживается интеграция данных пространственно-информационной модели здания, характеристик модели нарушителя и управляемого движения людских потоков в условиях чрезвычайных ситуаций. Пространственно-информационная модель здания создается в отечественной BIM-системе Renga. Топологический граф, отвечающий топологической модели здания, строится специализированным плагином, созданным средствами Renga. Преимуществом авторского программного комплекса является автоматический режим проектирования реакции реципиентов риска на действия нарушителя. Режим обеспечивает минимизацию ущерба. При проектировании учитываются характеристики инженерно-технической системы защиты учреждения. Оригинальность программного комплекса заключается в обеспечении процесса проектирования безопасных путей движения людских масс в режиме реального времени развития чрезвычайной ситуации. Поддержка режима реального времени предоставляет принципиальную возможность построения на базе проблемно-ориентированного программного комплекса системы поддержки принятия решений. Практическая значимость комплекса обусловлена также возможностью его использования в качестве тренажера для подготовки лиц, отвечающих за комплексную безопасность образовательных учреждений в условиях чрезвычайных ситуаций. В работе показано применение программного комплекса для целей ранжирования образовательных учреждений по уровню антитеррористической защищенности.

13. Моделирование биотехнологических процессов с использованием математического аппарата искусственных нейронных сетей [№1 за год]
Дударов С.П., Макляев И.В., Леметюйнен Ю.А., Гусева Е.В., Кареткин Б.А., Евдокимова С.А.
Данная работа посвящена изучению и применению нейросетевых технологий и инструментов математического моделирования и компьютерного анализа в области биотехнологических процессов. Рассмотрены задачи моделирования процессов, возникающих при функционировании кишечной микрофлоры, то есть микроорганизмов, которые обитают в кишечнике человека и выполняют ряд важных функций для его здоровья. Для получения необходимых данных и построения моделей использованы различные показатели, собранные в ходе экспериментов с использованием ферментера. Исследования проводились при различных начальных условиях, то есть при разных концентрациях микроорганизмов и питательного субстрата, а также при различных компонентах среды. На полученных данных были сформированы две выборки – обучающая и тестовая. В качестве метода исследования выбрано нейросетевое моделирование. На основе обучающей и тестовой выборок проведено обучение нейросетевых моделей, которые затем были проверены на точность. В качестве структуры нейронной сети использован двухслойный перцептрон. В ходе работы получено специальное ПО, которое позволяет проводить нейросетевое моделирование биотехнологических процессов и получать математическое описание метаболических процессов бифидобактерий. С его помощью изучена взаимосвязь между исходными условиями, условиями, возникающими в процессе ферментации, и собственно метаболизмом бифидобактерий. Результаты моделирования подтвердили высокую эффективность и возможность применения нейросетевого подхода для моделирования биотехнологических процессов, а также перспективность использования нейросетевых моделей в рассмотренной предметной области. Благодаря своей универсальности и способности к обучению нейронные сети могут успешно применяться для анализа и описания протекания сложных процессов, в частности, метаболизма кишечной микро-флоры. Разработанное программно-алгоритмическое обеспечение позволяет получать модели, обладающие высокой точностью и надежностью. Это, в свою очередь, может быть использовано для разработки новых методов контроля и оптимизации биотехнологических процессов, а также для создания систем поддержки принятия решений. Таким образом, исследование, представленное в данной работе, имеет большую практическую значимость для развития методов моделирования и анализа биотехнологических процессов, что может играть важную роль для развития многих областей биотехнологии, включая производство бифидобактерий для пищевой промышленности и создание новых лекарственных препаратов.

14. Нейросетевая диагностика заболеваний сердечно-сосудистой системы на основе data-driven-метода [№1 за год]
Мосин С.Г.
В работе рассмотрены способы диагностики заболеваний сердечно-сосудистой системы по электро-кардиограмме (ЭКГ) с применением методов искусственного интеллекта. Определены проблемы диагностики заболеваний сердечно-сосудистой системы модельно-ориентированными методами (model-driven methods). Предложен подход к диагностике методом машинного обучения без выделения характерных параметров ЭКГ-сигналов (data-driven method). Представлены архитектура нейроморфного анализатора ЭКГ-сигналов на основе одномерной сверточной нейронной сети и маршрут его проектирования. Проведены экспериментальные исследования на наборе ЭКГ-сигналов PTB-XL, подтвердившие работоспособность и эффективность предложенного подхода. Выполнены структурный и параметрический синтезы нейроморфного анализатора для разного количества внутренних слоев и исходных параметров обучения. В ходе сравнительного анализа полученных результатов установлено, что нейронная сеть с двумя сверточными слоями обладает низкой точностью обучения и высокими ошибками диагностирования, трехслойная нейронная сеть способствует росту ошибок I рода, а четырехслойная – росту ошибок II рода. Использование трехслойной сверточной нейронной сети с окном объединения меньшего размера обеспечило диагностирование до 85,66 % случаев инфаркта миокарда. В заключении означены направления дальнейших исследований по повышению точности диагностирования за счет снижения размерности входных ЭКГ-сигналов, а также введения вероятностной оценки принадлежности рассматриваемого сигнала одному из возможных состояний двойственной группы.

◄ | 1 | 2