Авторитетность издания
ВАК - К1
RSCI, ядро РИНЦ
Добавить в закладки
Следующий номер на сайте
№1
Ожидается:
16 Марта 2024
Статьи журнала №4 2022
11. Динамическая схема GraphQL в реализации интегрированной информационной системы [№4 за 2022 год]Авторы: Черныш Б.А. (borisblack@mail.ru) - Сибирский государственный университет науки и технологий им. академика М.Ф. Решетнева (аспирант); Мурыгин А.В. (avm54@mail.ru) - Сибирский государственный университет науки и технологий им. академика М.Ф. Решетнева, кафедра информационно-управляющих систем (профессор, зав. кафедрой), доктор технических наук;
Аннотация: В статье рассматривается возможность использования инструментария GraphQL с динамически изменяемой схемой данных. Стандартным путем определения типов данных и операций в GraphQL является статическая схема. При ее использовании вся структура данных определяется заранее и не может быть изменена динамически во время работы приложения, обслуживающего запросы. Это обстоятельство не позволяет применять GraphQL в приложениях, где структура данных может динамически изменяться. Для решения задачи используется подход, состоящий в хранении схемы данных в памяти приложения и перегенерации этой схемы в случае изменения метаданных. В данной работе приводится способ реализации этого подхода на примере разработанной авторами программной платформы SciCMS. Особенностью системы является ее ориентированность на требования по работе с данными о технически сложной продукции. Эти требования включают хранение данных в древовидном представлении с оптимизирующими механизмами выборки, контроль версий изделий, возможность использования разных языковых представлений изделий, управление жизненным циклом изделий, расширенные возможности интеграции с несколькими источниками данных. В статье описаны приемы, методики и технологии, задействованные при построении системы, приводятся схемы и диаграммы UML основных структур и процессов ядра приложения. Описываются детали реализации отдельных подсистем платформы. Проведены экспериментальные выборки данных с целью оценки эффективности выполнения запросов с использованием соединений (Join). На основании полученных данных выбраны наиболее эффективные инструменты оптимизации выборки иерархических данных. Представлены возможности платформы по ее интеграции с другими системами в рамках единого информационного пространства.
Abstract: The paper discusses the possibility of using the GraphQL toolkit with a dynamically changing data schema. The standard way to define data types and operations in GraphQL is a static schema. When using it, the en-tire data structure is determined in advance and cannot be changed dynamically while the application serv-ing requests is running. This circumstance does not allow using GraphQL in applications where the data struc-ture can change dynamically. To solve this problem, there is an approach that consists in storing the data schema in the application memory, and regenerating this schema in case of metadata changes.
This paper presents a method for implementing this approach using the SciCMS software platform de-veloped by the authors as an example. A feature of the system is its focus on the requirements for working with data on technically complex products. These requirements include data storage in a tree view with op-timizing retrieval mechanisms, product version control, the ability to use different language representations of products, product lifecycle management, and advanced integration with multiple data sources.
The paper outlines the techniques and technologies involved in building the system, provides UML dia-grams and diagrams of the main structures and processes of the application core. It also describes the im-plementation details of individual platform subsystems.
Experimental data sampling was carried out in order to evaluate the efficiency of executing queries using joins. The most effective tools for optimizing the selection of hierarchical data were selected based on the data obtained. The paper presents the possibilities of the platform for its integration with other systems with-in a single information space.
Ключевые слова: graphql, база данных, жизненный цикл, версионирование, система управления, api, интерфейс, ядро, программная платформа, информационная система, headless cms, scicms, единое информационное пространствоKeywords: graphql, database, life cycle, control system, a control system, api, interface, core, software platform, information system, headless cms, scicms, solid information environment
Просмотров: 4943
12. Реализация некоторых приложений проекта Mantevo на платформе OpenTS DMPI [№4 за 2022 год]
Авторы: Осипов В.И. (val@pereslavl.ru) - Институт программных систем им. А.К. Айламазяна РАН (научный сотрудник), кандидат физико-математических наук; Матвеев Г.А. (gera@prime.botik.ru) - Институт программных систем им. А.К. Айламазяна РАН (ведущий инженер-исследователь); Роганов В.А. (var@pereslavl.ru) - Институт программных систем им. А.К. Айламазяна РАН (научный сотрудник);
Аннотация: В статье кратко описывается реализация приложений MiniAMR, MiniMD, MiniFE и MiniXyce из проекта Mantevo на библиотеке OpenTS DMPI и сравнивается эффективность такой реализации с оригинальной MPI-версией приложения. OpenTS – система для параллельного программирования, поддерживающая динамически загружаемые адаптеры для коммуникационного уровня. В системе реализован язык для параллельных вычислений Т++, который является расширением языка програм-мирования C++. Синтаксис языка Т++ отличается от синтаксиса языка С++ добавлением в него не-скольких ключевых слов. Система OpenTS ассимилирует многие другие технологии параллельного программирования: специальную модель общей памяти, модель распределенных потоков и объектов, распределенную сборку мусора и, наконец, высокоуровневую языковую надстройку, являющуюся уникальной по своим характеристикам технологией для поддержки максимальной совместимости с традиционными языками по синтаксису и семантике, но при этом эффективно распараллеливаемой моделью вычислений. Система OpenTS использует собственную реализацию MPI, оформленную в виде динамической библиотеки OpenTS DMPI (Dynamic MPI). Библиотека предоставляет базовое подмножество функций из стандарта MPI либо за счет переадресации вызовов к локальной библиотеке MPI, установленной на целевой системе, либо поверх протокола TCP/IP. При инициализации системы OpenTS активируется подсистема DMPI. Она динамически загружает ту локальную библиотеку MPI, которая указана в переменных окружения приложения. Некоторые из функций MPI реализованы разработчиками системы OpenTS напрямую. В проект Mantevo входят несколько параллельных приложений, в которых реализованы алгоритмы для решения некоторых дифференциальных уравнений с частными производными: симулятор молекулярной динамики, симулятор линейных радиоэлектронных схем и другие приложения.
Abstract: OpenTS is a system for parallel programming that supports dynamically loaded adapters for a communica-tion layer. The OpenTS system implements a T++ language for parallel computing, which is an extension of the C++ programming language. The syntax of the T++ language differs from the syntax of the C++ lan-guage by adding several keywords to it. The OpenTS system assimilates many other parallel programming technologies: a special shared memory model, a model of distributed threads and objects, distributed gar-bage collection, and, finally, a high-level language add-in, which is a technology unique in its characteristics to support maximum compatibility with traditional languages in syntax and semantics, but at the same time an effectively parallelizable computing model.
The OpenTS system uses its own MPI implementation designed as the OpenTS DMPI dynamic library (Dynamic MPI). The OpenTS DMPI library provides a basic subset of functions from the MPI standard ei-ther by redirecting calls to the local MPI library installed on the target system, or on top of the TCP/IP proto-col. When initializing the OpenTS system, the DMPI subsystem is activated. This subsystem dynamically loads the local MPI library that is specified in the application environment variables. The developers of the OpenTS system implemented some of the MPI functions directly.
The Mantevo project includes several parallel applications that implement algorithms for solving some partial differential equations: a molecular dynamics simulator, a simulator of linear electronic circuits and other applications.
The paper briefly describes the implementation of the MiniAMR, MiniMD, MiniFE and MiniXyce appli-cations from the Mantevo project on the OpenTS DMPI library and compares the effectiveness of such im-plementation with the original MPI version of the application.
Ключевые слова: параллельный алгоритм, язык программирования т++, opents, т-система, молекулярная динамика, метод конечных элементов, т-приложение, benchmark, circuitKeywords: parallel algorithm, T++ programming language, opents, t-system, molecular dynamics, finite element method, t-application, benchmark, circuit
Просмотров: 3710
13. Алгоритмы генерации обучающих множеств в системе с прецедентным выводом на основе ситуаций-примеров [№4 за 2022 год]
Авторы: Глухих И.Н. (d.i.glukhikh@utmn.ru) - Институт математики и компьютерных наук, Тюменский государственный университет (профессор), доктор технических наук; Глухих Д.И. (d.i.glukhikh@utmn.ru) - Институт математики и компьютерных наук, Тюменский государственный университет (аспирант);
Аннотация: В статье рассматривается проблема создания обучающих множеств и их масштабирования в за-дачах машинного обучения. Предметом исследования является процесс генерации обучающих множеств на основе примеров в целях их аугментации. Для реализации идеи расширения предлагается использовать преобразование имеющихся приме-ров ситуаций. Преобразование примеров осуществляется на основе известного метода оптимизации – метода покоординатного спуска. Описывается постановка задачи преобразований ситуаций-примеров в терминах введенной моде-ли представлений. Предлагаются алгоритмы, позволяющие из исходного множества ситуаций-примеров, заданных с помощью формальных представлений, получать расширенное множество, которое будет включать в себя ситуации, отвечающие критериям сходства с данными примерами. В статье представлена апробация предложенных алгоритмов при исследовании нейросетей для отбора ситуаций в системах вывода по прецедентам. Полученные результаты имеют практическую значимость для обучения искусственных нейросетей, используемых в интеллектуальных системах поддержки принятия решений. Предложенные алгоритмы позволяют автоматизировать формирование наборов данных дата-сетов, используя имеющиеся подготовленные и одобренные примеры характерных ситуаций и решая задачу преобразований как задачу поиска оптимума целевой функции схожести.
Abstract: The paper considers the issue of creating training sets and their scaling in machine learning problems. The subject of the study is the process of generating training sets based on examples in order to augment them.
To implement the idea of expansion, it is proposed to use the transformation of existing examples of sit-uations. The transformation of examples is based on a well-known optimization method - the method of coordinate descent.
The paper describes the statement of the problem of transformations of example situations in terms of the introduced representation model. There are proposed algorithms that make it possible to obtain an ex-tended set from the initial set of example situations specified using formal representations, which will include situations that meet the similarity criteria with these examples.
The paper presents the testing of the proposed algorithms for expanding a set of example situations, car-ried out in order to form a data set for the studying artificial neural networks. The obtained results are of practical importance for training artificial neural networks used in intelligent decision support systems. The proposed algorithms make it possible to automate the formation of datasets using the available prepared and approved examples of typical situations and solving the transformation problem as the problem of finding the optimum of the similarity objective function.
Ключевые слова: координатный спуск, искусственный интеллект, case-based reasoning, обучающие данные, обучение нейросетейKeywords: coordinate descent, artificial intelligence, case-based reasoning, training data, neural network training
Просмотров: 3182
14. Классификация общих шаблонов проектирования мультиагентных систем [№4 за 2022 год]
Авторы: Чернышев С.А. (chernyshev.s.a@bk.ru) - Военная академия материально-технического обеспечения им. генерала армии А.В. Хрулева, Санкт-Петербургский государственный университет аэрокосмического приборостроения (старший научный сотрудник, ст. преподаватель), кандидат технических наук;
Аннотация: При разработке мультиагентных систем обычно используются специальные фреймворки или среды разработки имитационных моделей. Они предоставляют разработчику необходимый функционал среды запуска агентов, коммуникацию между ними, организацию доступа к ресурсам и многое другое. Однако бывают случаи, когда стейкхолдер ставит условие, что при разработке системы необходимо избежать зависимостей в виде данных инструментальных средств. Отсутствие единой базы шаблонов проектирования мультиагентных систем без их привязки к конкретным предметным областям в данном случае представляет собой значительную проблему, поэтому разработчики заново придумывают описанные ранее решения. Цель данной работы – обзор и анализ существующих классификаций шаблонов проектирования мультиагентных систем, выявление общих шаблонов проектирования без их жесткой привязки к конкретной предметной области, которые можно применять в процессе проектирования мультиагентных систем, и их последующая классификация для удобства использования. Из более чем 200 шаблонов проектирования мультиагентных систем, находящихся в открытом доступе, автором была сформирована база в 60 шаблонов, не привязанных к конкретной предметной области. Также предложена классификация общих шаблонов проектирования мультиагентных систем: структурные, поведенческие, миграционные, коммуникационные, архитектурные (системные), защитные и когнитивные. Некоторые из классов шаблонов позволяют ввести в систему дополнительные элементы, расширяющие ее функциональные возможности, в то время как другие направлены на реализацию различных аспектов работы как агента, так и мультиагентных систем. Из всех предложенных классов шаблонов наиболее выделяются архитектурные (системные), так как они задают различные виды архитектур агентов, мультиагентных систем или элементов, которые закладывают жесткие программные ограничения функционирования разрабатываемой системы или ее частей.
Abstract: Typically, developing multi-agent systems (MAS) involves using special frameworks or simulation model development environments. They provide the developer with the necessary functionality of an agent launch-ing environment, communication between agents, organization of access to resources and much more. However, there are cases when a stakeholder stipulates that it is necessary to avoid dependencies in the form of these toolkits. The lack of a unified database of MAS design patterns without their binding to specific domain in this case is a significant problem. Therefore, developers are coming up with solutions that have been already described earlier.
The purpose of this work is to review and analyze the existing classifications of MAS design patterns, to identify common design patterns without their binding to specific domain, which can be used in the design of multi-agent systems and their classification.
From more than 200 MAS design patterns in the public domain, the author has formed a base of 60 pat-terns that are not related to a specific domain. He also proposed the following classification of common MAS design patterns: structural, behavioral, migration, communication, architectural (system), protective and cognitive. Some of the classes of patterns allow introducing additional elements that extend functionali-ty of the system, while others aim to implement different aspects of both the agent and MAS. The most prominent class of all proposed patterns is architectural (systemic) patterns, as they specify different types of agent architectures, multi-agent systems or elements that lay down rigid software constraints on the functioning of the developed system or its parts.
Ключевые слова: мультиагентные системы, шаблоны проектирования, классификация, анализ, база шаблоновKeywords: multi-agent systems, design patterns, classification, analysis, pattern base
Просмотров: 4427
15. Программа редактирования семиотических сетей для систем управления роботами [№4 за 2022 год]
Автор: Сорокоумов П.С. (petr.sorokoumov@gmail.com) - НИЦ "Курчатовский институт" (ассистент ); Ровбо М.А. (rovboma@gmail.com) - НИЦ "Курчатовский институт" (инженер-исследователь);
Аннотация: Задачи обработки данных с графовой структурой имеют важное значение во многих практически значимых приложениях, в том числе при обработке текстов на естественном языке. Для голосового управления роботом понимание команд основано на сопоставлении семантических сетей, описывающих модель мира робота, и полученной команды. Наиболее простой и доступный для понимания эксперта способ описания такого сопоставления – система правил логического вывода, определяющих понятные роботу конструкции в результатах семантического анализа входного текста. Так как существующие средства и методы обработки либо избыточно сложны, либо недостаточно хорошо поддерживают отладку готовых систем правил, возникла необходимость в разработке специального решения. Предлагаемое программное средство для работы с данными, представленными в сетевой модели, облегчает создание таких правил логического вывода для модификации модели мира. Совместное представление данных и методов их обработки реализовано в рамках семиотического подхода, в котором основными сущностями модели являются знаки, объединяющие сведения о состоянии объектов реального мира и возможных изменениях в этих состояниях. Применение в редакторе семиотического подхода к организации системы на основе правил позволяет связать данные и правила в рамках единой целостной картины мира интеллектуального агента. Предоставление пользователю обоснования принятых решений в виде легко интерпретируемых списков примененных правил с перечнем параметров облегчает расширение, отладку и сопровождение разработки. Полученная система может оказаться полезной и в других предметных областях, в которых модификацию состояния системы удобно описывать правилами логического вывода.
Abstract: The problem of processing data structured as a graph is important for applications in many domains, includ-ing natural language text processing. For voice control of a robot, command interpretation is based on matching between semantic networks that describe a robot’s world model and a received instruction. The simplest and most understandable way for an expert to describe such matching process is a system of infer-ence rules that determine constructs recognizable for a robot in the results of the semantic analysis of text. Since the existing processing tools and methods are either overly complex or do not support the debugging of complex rule systems well enough, there is a need in a special solution.
The proposed software tool for network data processing facilitates the development of such inference rules for modifying a world model. The joint representation of data and their processing methods is imple-mented within the framework of a semiotic approach, which has signs that combine information about the state of entities in the real world and possible changes in this state as the main entities of the model. Applica-tion of the semiotic approach to organizing a rule-based system allows linking data and rules within a single world model of an intelligent agent.
Providing a user with a rationale for the decisions made in the form of easily interpretable lists of applied parameterized rules facilitates extension, debugging and maintenance of the system. The developed software can also be useful in other domains where it is convenient to describe the system state modification by logical inference.
Ключевые слова: семантическая сеть, сетевая модель данных, семиотика, визуальный редактор, интерфейс, роботKeywords: semantic network, network data model, semiotics, visual editor, interface, robot
Просмотров: 3532
16. Извлечение терминов из текстов научных статей [№4 за 2022 год]
Авторы: Дементьева Я.Ю. (y.dementeva@g.nsu.ru) - Новосибирский государственный университет (студент); Бручес Е.П. (bruches@bk.ru) - Новосибирский государственный университет, Институт систем информатики им. А.П. Ершова СО РАН (ассистент, аспирант); Батура Т.В. (tatiana.v.batura@gmail.com) - Институт систем информатики им. А.П. Ершова СО РАН (старший научный сотрудник), кандидат физико-математических наук;
Аннотация: Актуальность задачи извлечения терминов из текстов научных статей обусловлена необходимостью автоматического аннотирования и выделения ключевых слов в постоянно увеличивающемся потоке научно-технических документов. В данной статье исследуется влияние различных языковых моделей на качество извлечения научных терминов из текстов на русском языке. Для сравнения были взяты две модели: mBERT, предварительно обученная на текстах разных языков, и ruBERT, предобученная только на русскоязычных данных. В ходе работы были подготовлены два обучающих множества – размеченное вручную и размеченное автоматически. С применением этих обучающих множеств были проведены дообучение и дальнейшее сравнение показателей работы двух моделей. Изучено влияние выбора языковой модели на численные показатели качества извлечения терминологии, содержащейся в текстах научных статей. На основе полученных результатов был модернизирован алгоритм извлечения терминологии из текстов инструментом Terminator. В рамках задачи извлечения терминологии из текстов научных статей на русском языке наиболее применимой можно считать модель ruBERT, давшую лучшие показатели в ансамбле со словарем и эвристиками. Кроме того, можно констатировать разницу результатов моделей на полном и на частичном совпадении, обусловленную описанной в статье проблемой определения границ терминов в текстах. Проведенное исследование позволило также сделать вывод о влиянии качества разметки обучающего набора на качество извлечения терминологии.
Abstract: The relevance of the task of extracting terms from the texts of scientific articles is due to the need for auto-matic annotation and extracting keywords in an ever-increasing flow of scientific and technical documents. This paper explores the influence of various language models on the quality of extracting scientific terms from Russian texts.
We compare two models: the mBERT model that was pretrained on texts of different languages, and the ruBERT model pretrained only on Russian data. Two training sets of annotated texts were prepared. The au-thors carried out fine-tuning and further comparison of the performance indicators of the two models using these training sets. They also studied the influence of the choice of the language model on the quality of ex-tracting the terminology contained in the texts of scientific articles.
The results have become the base for modernizing the algorithm for extracting terminology from texts applied by the Terminator tool, developed at the A.P. Ershov Institute of Informatics Systems.
The obtained results showed that within the framework of the task of extracting terminology from the texts of Russian scientific articles, the ruBERT model, which gave the best performance in an ensemble with a dictionary and heuristics, can be considered as the most applicable model. In addition, the difference in the results of models on full and partial match can be stated due to the problem of defining the boundaries of terms in the texts described in the paper.
The results obtained also allow concluding that the quality of the training set markup affects the quality of terminology extraction.
Ключевые слова: словарь терминов, rubert, mbert, языковая модель, машинное обучение, nlp, извлечение терминологииKeywords: terms dictionary, rubert, mbert, language model, machine learning, nlp, terminology extraction
Просмотров: 4730
17. Извлечение аспектов из текстов научных статей [№4 за 2022 год]
Авторы: Маршалова А.Э. (a.marshalova@g.nsu.ru) - Новосибирский государственный университет (студент); Бручес Е.П. (bruches@bk.ru) - Новосибирский государственный университет, Институт систем информатики им. А.П. Ершова СО РАН (ассистент, аспирант); Батура Т.В. (tatiana.v.batura@gmail.com) - Институт систем информатики им. А.П. Ершова СО РАН (старший научный сотрудник), кандидат физико-математических наук;
Аннотация: Статья посвящена автоматическому извлечению аспектов из текстов русскоязычных научных статей. Актуальность проблемы обусловлена увеличением числа научных публикаций и возрастаю-щей в связи с этим потребностью в автоматизированном извлечении из них основной информации и ее структурировании. В рамках исследования был создан корпус, состоящий из 291 аннотации научных статей на русском языке, размеченных следующими аспектами: задача, цель, вклад, метод, инструмент, применение, преимущество, пример и вывод. Для каждого из выделяемых аспектов в статье приведены описания и примеры. В результате разметки корпуса были выделены 1 494 аспекта, 44 % из которых со-ставил аспект «вклад». В работе также предложен и реализован алгоритм автоматического извлечения аспектов из тек-ста. Извлечение аспектов рассматривается как задача тегирования последовательности. Для реализации алгоритма используется нейронная сеть BERT. Проведен ряд экспериментов, связанных с использованием векторов, полученных из различных языковых моделей, а также с заморозкой весов модели. Лучший результат показала мультиязыковая модель, дообученная на данных авторов исследования, то есть обученная без заморозки весов. Для улучшения качества извлечения аспектов разработаны эвристики, перечисленные в статье, и произведено дообучение модели на новых данных, полученных в результате автоматической разметки с последующим ручным редактированием. Разработанная система может быть полезна другим исследователям, так как позволяет облегчить выбор публикаций по определенной теме, обзор методов решения той или иной задачи и анализ ранее полученных результатов.
Abstract: The paper focuses on the problem of automatic aspect extraction from the texts of Russian scientific pa-pers. This problem is relevant due to the increase in the number of scientific publications and the growing need for automated extraction and structuring of key information from them.
The study involved the creation of a corpus consisting of 291 abstracts of Russian scientific papers an-notated with the following aspects: task, goal, contribution, method, tool, use, advantage, example, and conclusion. The paper provides descriptions and examples for each aspect. As a result of the corpus annota-tion, 1494 aspects were identified with 44 % of them were the contribution aspect.
In addition, the paper proposes an algorithm for automatic aspect extraction. The paper considers the aspect extraction problem as a sequence-labeling problem. The BERT neural network is used to implement the algorithm. The authors have conducted a number of experiments related to the use of vectors obtained from various language models, as well as to freezing the weights of the model. A multilingual model fine-tuned on our data, that is, trained without freezing of the weights, has shown the best result. To improve the quality of aspect extraction, some heuristics, which are listed in the paper, have been developed, and the model has been further trained on the new data obtained from automatic labeling followed by manual edit-ing.
The developed system can be useful to other researchers, as it simplifies selection of publications on a particular topic, review of methods for solving a particular problem, and analysis of results obtained in other works.
Ключевые слова: обработка естественного языка, анализ текстовой информации, извлечение информации из текста, обработка данных, машинное обучение, нейронная сетьKeywords: natural language processing, analysis of text information, information extraction from text, data processing, machine learning, neural network
Просмотров: 4637
18. Построение декарбонизирующей замкнутой системы управления «Природа–Техногеника» [№4 за 2022 год]
Авторы: Сольницев Р.И. (remira70@mail.ru) - Санкт-Петербургский государственный электротехнический университет «ЛЭТИ» им. В.И. Ульянова (Ленина) (профессор), доктор технических наук; Коршунов Г.И. (kgi@pantes.ru) - Институт аэрокосмических приборов и систем (ГУАП) (профессор), доктор технических наук; Лэй Ван (18361206765@163.com) - Санкт-Петербургский государственный электротехнический университет «ЛЭТИ» им. В.И. Ульянова (Ленина) (аспирант);
Аннотация: В статье рассмотрены выбросы двуокиси углерода энергетическими и промышленными предприятиями в совокупности с целью построения декарбонизирующей замкнутой системы управления «Природа–Техногеника». Наряду с известными подходами для достижения декарбонизации атмосферы предложены альтернативный подход к решению проблемы на основе замкнутой системы управления «Природа–Техногеника», математические модели и основные подходы к анализу и синтезу замкнутой системы управления «Природа–Техногеника» для совокупности энергетических и промышленных предприятий, которые служат основой для разработки соответствующей АСУ ТП. Проведены анализ и пара-метрический синтез управлений по этим моделям на основе математического моделирования. Основным критерием в этом случае является минимизация выбросов CO2. Рассмотрено построение такой системы в составе энергетических и промышленных предприятий, которая может быть применена для разных видов производства. Приведены этапы проектирования основных подсистем и звеньев замкнутой системы управления «Природа–Техногеника», вырабатывающей управления и реализуемой в виде АСУ ТП. В зависимости от объекта применяются конечные регуляторы управления – фильтры, химические адсорберы, катализаторы и другие. В данной работе рассмотрены природные источники топлива энергетических предприятий, которые вызывают наибольшие выбросы CO2 (уголь, природный газ и т.д.). Поскольку источники топлива имеют различные единицы измерения и содержание углерода, каждый из них приводится к стандарт-ному углю с коэффициентами пересчета. Приведены результаты анализа состояния и перспектив экологической обстановки по выбросам CO2 в г. Пекине (КНР), оценок ограничений на потребление энергии от энергетических и промышленных предприятий. На основе моделирования предложенной многомерной системы управления предложено решение проблемы минимизации выбросов CO2 совокупности промышленных предприятий и предприятий-источников энергии (ТЭЦ). Показана возможность принципиального решения проблемы минимизации выбросов CO2 путем реализации рассматриваемой декарбонизирующей системы управления на основе современных аппаратно-программных модулей АСУ ТП и соответствующей базы знаний.
Abstract: This paper considers carbon dioxide emissions from both energy and industrial enterprises in order to build a decarbonising closed-loop Nature–Technology control system based on the example of Beijing, PRC.
Along with the known approaches to achieve atmospheric decarbonisation, the paper proposes an alter-native approach to solving the problem based on a closed-loop Nature–Technology control system. Math-ematical models and basic approaches to the analysis and synthesis of a closed-loop Nature–Technology control system are proposed for the combination of energy and industrial enterprises as a basis for develop-ing an appropriate automated process control system. The analysis and parametric synthesis of controls ac-cording to these models is based on mathematical modelling. In this case, the main criterion is to minimise CO2 emissions. The paper considers the construction of such a system as a part of energy and industrial en-terprises, which might be applied to different types of production. The paper gives the stages of designing the main subsystems and links of the closed-loop Nature–Technology control system, which generates control and is implemented in the form of automated process control system. Final control regulators - filters, chem-ical adsorbers, catalysts and others are applied depending on the facility.
This paper considers the natural fuel sources of the energy enterprises causing the highest CO2 emissions (coal, natural gas, etc.). As every fuel source is different in metric units and carbon content, this paper con-verts each source to standard coal with conversion factors. There are results on the status and prospects of the environmental situation regarding CO2 emissions in Beijing, PRC, estimates of energy consumption limits from energy and industrial enterprises. Based on the modelling of the proposed multidimensional control sys-tem, the authors propose a solution to the problem of minimising CO2 emissions for a combination of indus-trial enterprises and energy source enterprises (Thermal Power Plant). Taking Beijing, PRC as the example, the paper shows the possibility of fundamentally solving the problem of minimising CO2 emissions by im-plementing the considered decarbonising control system based on modern hardware and software modules automated process control system and an appropriate knowledge base.
Ключевые слова: декарбонизация, система управление «природа–техногеника», выбросы co2, модель скользящего среднего, математическое моделирование, анализ процессов динамики, сапр, асу тпKeywords: decarbonisation, "nature–technology" control system, co2 emissions, moving average model, mathematical and computer modeling, dynamics process analysis, CAD system, automated process control system
Просмотров: 4018
19. Информационная и алгоритмическая поддержка интеллектуальной системы экологического мониторинга воздуха на основе нейронных сетей [№4 за 2022 год]
Авторы: Ярыгин Г.А. (office@diem.ru ) - Научно-производственная фирма «ДИЭМ» (профессор, научный руководитель), доктор технических наук; Баюкин М.В. (bayukin@diem.ru) - Научно-производственная фирма «ДИЭМ» (зам. директора), кандидат технических наук; Корнюшко В.Ф. (arbenina@mitht.ru) - Московский государственный университет тонких химических технологий им. М.В. Ломоносова (профессор), доктор технических наук; Шмакова Е.Г. (89254225204@mail.ru) - МИРЭА – Российский технологический университет (доцент), кандидат технических наук; Садеков Л.В. (leosadekov@yandex.ru) - МИРЭА – Российский технологический университет, Институт тонких химических технологий, кафедра информационных систем в химической технологии (аспирант);
Аннотация: Работа посвящена алгоритмической и информационной поддержке интеллектуальной системы управления современными газоанализаторами, применяемыми в системах экологического мониторинга воздуха «электронный нос». Основу информационной поддержки составляют нейронные сети. Описана современная технология автоматического распознавания запахов на основе измерений с помощью низкоселективных датчиков в мультисенсорных системах обнаружения компонентов газовых смесей в атмосферном воздухе. Показано преимущество ее применения по сравнению с традиционными системами с высокоселективными чувствительными элементами. На основе записанных откликов с матрицы сенсоров создается библиотека образов запахов, которая хранится в БД интеллектуальной системы. Затем отклики анализируемого газа сравниваются с откликами отдельных веществ из библиотеки образов. Для обработки информации предложен двухступенчатый метод кластеризации данных. Сначала данные наблюдений нормализуются, чтобы каждый входной параметр имел одинаковое влияние на систему. Затем они собираются в кластеры с использованием самоорганизующихся карт Кохонена и алгоритма k-средних. При этом каждый отдельный кластер представляет вещество со схожим запахом. Получение конкретных оценок было выполнено на основе экспериментальных данных, собранных в системе экологического мониторинга в районе мусоросжигательного завода в Кожухово. Рас-смотрен выбор критерия идентификации запаха, которым в дальнейшем руководствуются эксперты при принятии решения. Обоснован выбор в качестве критерия значения метрики близости аналитических проб как нормы расстояния между векторами запаха в каждой пробе. Разработаны алгоритм идентификации газовой аналитической пробы вещества с использованием нейронных сетей и выбранного критерия подготовки принятия решения, а также программный продукт на языке R, позволяющий оценить принадлежность полученных с прибора данных к определен-ному запаху с последующим получением визуальных результатов динамики распространения запахов в реальном времени. Приведены результаты применения разработанных алгоритмов в системе экомониторинга мусоросжигательного завода в районе Косино-Ухтомский Московской области.
Abstract: The article discusses algorithmic and informational support of an intelligent control system for modern gas analyzers used in environmental air monitoring systems called the Electronic nose. Neural networks form the base of information support. The paper describes a modern automatic odor recognition system based on measurements using low-selective sensors in multi-sensor systems for detecting components of gas mixtures in ambient air. It also shows the advantage of the proposed system compared with traditional systems with highly selective sensing elements. There is a library of smell images based on a series of prerecorded respons-es from the sensor matrix. It is stored in the intelligent system database. Then the responses of an analyzed gas are compared with the responses of individual substances from the image library.
The authors propose a two-stage data clustering method for information processing. First, observational data is normalized so that each input parameter equally affects the system. Then the data are assembled in-to clusters using self-organizing Kohonen maps and the k-means algorithm. Each cluster represents an odor with a similar smell. Specific assessments are based on experimental data collected in the environmental monitoring system in the area of the waste incineration plant in Kozhukhovo. The paper considers the choice of an odor identification criteria, which will be used by experts in deciding on odor identification. There is a substantiation of choosing the proximity metric of analytical samples as the norm of the distance between the odor vectors in each sample as a criterion.
The authors have developed an algorithm for identifying a substance’s gas analytical sample using neu-ral networks and the selected criterion for decision-making support. There is also a developed (using R pro-gramming language) software product that allows assessing data membership obtained from a device to a certain smell followed by providing visual results of a odors’ spread dynamics in real-time. The paper pre-sents the application results of the developed algorithm in the eco-monitoring system of the incinerator plant in the Kosino-Ukhtomsky district of the Moscow region.
Ключевые слова: система принятия решений, экологический мониторинг, мультисенсорная система газоанализатора, нейронная сеть, кластеризация данных, карты кохонена, алгоритм k-средних, метрика близости аналитических проб, программная среда r, интеллектуальная системаKeywords: decision-making system, environmental air monitoring, gas analyzer multisensory systems, neural network, clustering, kohonen maps, k-means algorithm, proximity metric of analytical samples, r programming environment, intellectual system
Просмотров: 4759
20. Прецедентный подход для оценки влияния молний на системы уличного освещения с использованием онтологий [№4 за 2022 год]
Авторы: Черновалова М.В. (0208margarita@bk.ru ) - Национальный исследовательский университет «Московский энергетический институт» (Черновалова); Черненский Л.Л. (leonid@chernensky.ru) - Национальный исследовательский университет «МЭИ» (доцент), кандидат технических наук; Макарова И.М. (makar.80@inbox.ru ) - Филиал Национального исследовательского университета «МЭИ» в г. Смоленске (аспирант);
Аннотация: Рассматривается возможность повышения энергоэффективности и энергобезопасности систем уличного освещения в условиях прямого и косвенного электромагнитного воздействия атмосферного электричества и разрядов молнии на основе разработки и использования интеллектуальной системы поддержки принятия решений. В качестве метода исследования применяется прецедентный подход с представлением знаний в виде онтологий. Данный подход обеспечивает возможность формирования решений на основе знаний об аналогичных ситуациях, возникавших ранее, что позволяет работать в открытых, динамических, плохо формализованных предметных областях, где неопределенность может иметь невероятностный характер. Онтологические модели обеспечивают возможность применения прецедентного подхода в условиях отсутствия необходимого объема статистической информации для принятия решения по-средством представления знаний в виде иерархии концептуальных терминов заданной предметной области и множества отношений. Предложена онтология предметной области, описывающая искусственное грозовое облако. Она используется для выявления закономерностей в информационных массивах при комплексном управлении процессами энергообеспечения и энергобезопасности систем уличного освещения в условиях различного спектра электромагнитных воздействий атмосферного электричества и молнии. Разработан алгоритм формирования решений по управлению элементами указанной системы с помощью прецедентного подхода и онтологии, отличительная особенность которого заключается в возможности формирования количественных решений, адаптируя к текущей ситуации результаты реализованных ранее и описанных в лингвистической форме ситуаций при управлении элементами систем уличного освещения. Разработанные модель и алгоритм были реализованы в виде интеллектуальной системы поддержки принятия решений, ориентированной на автоматизацию процесса управления указанными системами, применение которой на практике позволяет повысить оперативность, обоснованность и эффективность принимаемых решений.
Abstract: The paper considers the possibility of improving the energy efficiency and energy security of street lighting systems under conditions of direct and indirect electromagnetic effects of atmospheric electricity and light-ning discharges based on the development and use of an intelligent decision support system.
A case-based approach is used as a research method with the representation of knowledge in the form of ontologies. This approach provides the possibility of forming decisions based on knowledge of similar situa-tions that have taken place before, which allows working in open, dynamic, poorly formalized subject areas, where uncertainty can be of an improbable nature. Ontological models provide the possibility of applying a case-based approach in the absence of the necessary amount of statistical information for decision making by representing knowledge in the form of a hierarchy of conceptual terms of a given subject area and a set of relationships.
The paper proposes an ontology of the subject area that describes an artificial thundercloud. It is used to identify patterns in information arrays in the integrated management of the processes of energy supply and energy security of street lighting systems under conditions of a different spectrum of electromagnetic effects of atmospheric electricity and lightning. There is a developed algorithm for generating decisions on managing the elements of the specified system using a case-based approach and ontology: its distinctive feature is the possibility of forming quantitative solutions, adapting to the current situation the results of previously im-plemented and described in a linguistic form situations when managing elements of street lighting systems.
The developed model and algorithm were implemented in the form of an intelligent decision support sys-tem focused on automating the process of managing these systems, the use of which in practice allows in-creasing the efficiency, validity and effectiveness of decisions made.
Ключевые слова: онтологическая модель, прецедентный подход, уличное освещение, электромагнитные воздействия атмосферного электричества и молнии, интеллектуальные системы, принятие решенийKeywords: ontological model, case-based approach, street lighting, electromagnetic effects of atmospheric electricity and lightning, intelligent systems, decision making
Просмотров: 3614
◄ ← Предыдущая | 1 | 2 | 3 | Следующая → ►
