Программные продукты и системы

Статьи из выпуска № 2 за 2019 год.

Упорядочить результаты по: Дате публикации | Заголовку статьи | Авторам

21. Сравнение нейросетевых моделей для классификации текстовых фрагментов, содержащих биографическую информацию [№2 за 2019 год]
Автор: Глазкова А.В.
Просмотров: 5645
В работе представлены результаты сравнения нейросетевых моделей для решения задачи автоматической классификации текстов. Автор рассматривал задачу тематической классификации предложений, содержащих биографическую информацию. Эксперименты проводились на текстовом корпусе, собранном на основе биографических статей, размещенных в онлайн-энциклопедии Википедия, и снабженном семантической разметкой. Для каждого предложения в корпусе семантическая разметка указывает, содержит ли оно биографические сведения и к какому тематическому классу относятся эти сведения. В статье описаны результаты для пяти нейросетевых архитектур: сети прямого распространения (feedforward network, FNN), рекуррентной нейронной сети (recurrent neural network, RNN), се-ти на основе управляемых рекуррентных блоков (gated recurrent unit, GRU), сети долгой кратко-срочной памяти (long short-term memory, LSTM) и двунаправленной сети долгой краткосрочной памяти (bidirectional long short-term memory, BLSTM). Эти модели были обучены на векторных представлениях слов (word embeddings), построенных для текстов Википедии, и использованы для бинарной и мультиклассовой классификации предложений корпуса. В случае бинарной классификации целью обучения модели было определение того, содержит ли предложение биографическую информацию. При проведении мультиклассовой классификации на вход нейросетевых моделей подавались предложения корпуса, размеченные как содержащие биографическую информацию. В результате классификации требовалось отнести предложение к одному из тематических классов. Наилучшие результаты были достигнуты с помощью LSTM- и BLSTM-моделей. Полученные результаты можно использовать для автоматического поиска биографической информации в текстах, написанных на естественном языке.

22. Теоретико-множественная модель функционального подхода к интеллектуализации процессов управления зданиями и сооружениями [№2 за 2019 год]
Автор: Душкин Р.В.
Просмотров: 6048
В статье описан функциональный подход к управлению внутренней средой интеллектуального здания. Такой подход подразумевает использование и передачу между периферийным оборудованием и центральными инженерными системами неизменяемых состояний, отсутствие побочных эффектов при осуществлении управляющих воздействий и построение децентрализованной сети для вычислений и принятия решений на стороне оконечных устройств на базе интернета вещей. Это позволяет одновременно получить все выгоды различных парадигм рассмотрения процессов управления и интеллектуализации. Кроме того, появляется возможность эмерджентно проявить новые свойства общего подхода для повышения степени управляемости и эффективности эксплуатации объектов управления. Рассмотрены математические основы организации распределенной вычислительной среды для реализации функционального подхода. Кратко описываются возможные сценарии управления в различных режимах работы инженерных систем интеллектуальных зданий. Путем описания теоретико-множественной модели интеллектуализированной системы управления зданием подводится теоретический базис под рекомендации об изменении парадигмы построения общей АСУ интеллектуальным зданием от автоматизации инженерных процессов к интеллектуализации управления и созданию системы искусственного интеллекта, осуществляющей полный и автономный цикл управления зданием. Применение функционального подхода в совокупности с новыми технологиями для управления такими объектами, как интеллектуальные здания, позволяет перевести эксплуатацию этих зданий на более высокий уровень доступности сервисов, устойчивости, экологичности и всестороннего развития не только самого объекта управления, но и иерархии его надсистем – муниципалитета, региона, государства.

◄ ← Предыдущая | 1 | 2 | 3