На основе критического математического подхода, базирующегося на процедурах расслоения знаний, доказывается различие политической географии как части герменевтической метатеории понимания и геополитики как области интертеории объяснения специфики пространственно распределенной деятельности с учетом или без учета особенностей геоисторической среды. Обсуждается роль и место математики в системе гуманитарных знаний и в решении задач статистического анализа данных и моделирования политических процессов и явлений. Обоснована дополнительность методологических, математических и эмпирических методов исследования. Предложены схемы структуры и организации касательных слоев видов деятельности и уравнения количественного анализа и моделирования политических явлений, применение которых продемонстрировано на примере интерпретации результатов голосования.

В работе рассматривается класс быстрых нейронных сетей с пирамидальной структурой. Приведены методы топологического построения одномерных и двумерных пирамидальных сетей. Сети рассматриваемого класса представимы линейными операторами, имеют самоподобную структуру и являются частным случаем алгоритма быстрого преобразования Фурье. Предложены топологические модели пирамидальных нейронных сетей прямой и обратной ориентации. В работе показано применение пирамидальных нейронных сетей быстрого обучения для реализации корреляционной цифровой обработки сигналов и изображений, комбинационной логики и элементов памяти. Рассмотрены примеры построения шифратора и дешифратора бинарных кодов. Отмечено, что пирамидальная сеть памяти обеспечивает хранение и точное восстановление образов подобно хранению данных в компьютерной памяти произвольного доступа. Доказано, что быстрая пирамидальная сеть является нейронной сетью глубокого обучения, а самоподобная структура позволяет дообучать сеть к новым данным без необходимости полного переобучения сети. Данная работа является третьей частью обобщающей статьи «Быстрые преобразования и самоподобные нейронные сети глубокого обучения», опубликованной в этом журнале. В первой части рассмотрены стратифицированные модели самоподобных нейронных сетей, во второй части рассмотрены алгоритмы обучения быстрых нейронных сетей и обобщённых спектральных преобразований.

Рассмотрено пространственное распределение значений GC-состава фрагментов геномов хлоропластов и митохондрий. Под пространственным распределением понимается распределение точек, соответствующих участкам геномов, в пространстве частот триплетов. Обнаружено, что значения GC-состава фрагментов для большинства геномов распределены не хаотически, а упорядоченно. Были обнаружены 2 основных типа распределения: градиентное и центрально-симметричное. У геномов хлоропластов встречается только градиентное распределение. У митохондрий встречаются оба типа распределения. Тип распределения для митохондрий зависит от вида организма. Пространственное распределение GC-состава является устойчивым относительно изменения длины окна считывания.

В работе предложен вариант аппаратной реализации сегментной спайковой модели нейрона на операционных усилителях. Актуальность работы обусловлена растущей потребностью как в аппаратных реализациях нейросетевых решений в целом, так и необходимостью развития адаптивных способностей сетей, в первую очередь, к изменяющимся условиям среды. Одним из перспективных направлений представляется реализация спайковых нейронных сетей, в которых основным функциональным элементом является не нейрон, а сегмент мембраны нейрона. Аппаратная реализация таких моделей нейрона на дискретной элементной базе должна позволить облегчить экспериментальные исследования данного направления. В основу предложенного решения положена модель нейрона CSNM. В работе рассмотрены существующие подходы к аппаратной реализации моделей нейронов и выбран подход реализации на операционных усилителях. Разработаны схемы каждого сегмента реализуемой модели нейрона. Проведены тестовые эксперименты и сравнение с математической моделью, результаты которых позволили заявить, что реализация достаточно точно воспроизводит требуемые временные характеристики процессов преобразования сигналов в нейроне. Предложенная реализация позволяет гибко менять структуру дендритного и синаптического аппарата нейрона и удобно интерпретировать сигналы для сопоставления с математической моделью. Недостатком предложенного решения является низкая энергоэффективность, однако для исследовательских целей этот аспект на данном этапе не является критичным.

Аннотация. Спайковые нейронные сети — это класс нейронных сетей, имеющих в своей основе биоподобные модели нейрона. Спайковая природа таких сетей при наличии специализированных вычислителей позволяет достигать показателей энергоэффективности на порядки выше, чем у классических нейронных сетей, что является особо важным для встраивания нейронных сетей в автономные системы. Однако, на данный момент таких вычислителей нет в открытом доступе, поэтому хорошей альтернативой являются ПЛИС. Одним из классов спайковых моделей нейронов являются сегментные модели. Сегментные модели, в отличие от точечных, позволяют учитывать структуру нейрона, что, в свою очередь, позволяет воссоздавать более сложную динамику нейронных структур. Существующие нейроморфные вычислители позволяют реализовать только ограниченный набор спайковых моделей, что также является поводом для использования ПЛИС. На данный момент нет работ по аппаратной реализации сегментных моделей нейрона, поэтому данная работа является актуальной. В ходе работы были выполнены аппроксимация и аппаратная реализация CSNM модели (Compartmental spiking neuron model) на ПЛИС. Для проверки работоспособности полученной реализации был построен классификатор данных IRIS. На основе результатов был сделан вывод, что полученная модель имеет конкурентные показатели по количеству используемых ресурсов ПЛИС, а скорость расчетов при этом на три порядка выше, чем на компьютере. Точность полученной реализации уступает другим работам по причине использования малого количества нейронов и грубой аппроксимации. Дальнейшие исследования методов аппроксимации и алгоритмов инкрементного обучения позволят увеличить точность. Также планируется использовать оперативную память в целях масштабирования моделей и оптимизации вычислений. Еще одним направлением дальнейших работ является реализация обучения на чипе, как в целях ускорения тестирования моделей, так и для исследований обучения с подкреплением.

В работе описаны создание и оценка работоспособности нейросетевой модели функции плотности распределения вероятности случайной величины, заданной набором измерений случайной величины при отсутствии стадии идентификации закона распределения. Потребность в решении данной задачи вызывается ограничениями, вносимыми в точность расчета функции плотности распределения вероятности случайной величины как таблично-гистограммным методом, так и в случае применения подходов к идентификации закона распределения. Задача решалась на языке Python с использованием нейросетевой библиотеки TensorFlow путем создания нейросетевой модели на базе класса Sequential с полносвязными слоями Dense, обученной на данных численного дифференцирования функции распределения случайной величины. Точность прогноза оценивалась с помощью меры расстояния Кульбака-Лейблера для различных соотношений объема экспериментальных данных и количества интервалов интерполяции на синтетических тестовых данных, сгенерированных для 5 законов распределения – Рэлея, Вэйбулла, гамма, экспоненциального и нормального (гауссовского). Для оценки прогностической способности подхода при тестировании интерполятора использовались отсчеты случайной величины, сдвинутые по отношению к используемым при обучении. Предложенное решение показало значительно более высокую точность расчета значений плотности распределения случайной величины по сравнению с гистограммным методом. Разработанный подход будет внедрен в моделирующую часть цифрового двойника бизнес-процесса, основанного на математическом аппарате стохастических GERT-сетей.

Построение баз знаний в форме продукций, онтологий или графов знаний продолжает оставаться достаточно трудоемкой задачей в рамках разработки различных предметно-ориентированных интеллектуальных систем. В данной статье рассмотрены подход и программное средство автоматизации создания баз знаний на основе анализа и преобразования концептуальных моделей в виде диаграмм переходов состояний. Подход основан на выделении структурных элементов диаграмм и их трансформации в конструкции целевого языка представления знаний. Приведено описание основных этапов подхода, анализируемых конструкций рассматриваемого формата диаграмм переходов состояний, а также реализация подхода в форме веб-ориентированной программной системы – Knowledge Modeling System (KMS). Представлен иллюстративный пример преобразования диаграмм переходов состояний для формирования плана анализа отказа технической системы.

В статье представлена модифицированная транспортная задача, в которой учитывается перевозка грузов от поставщиков к потребителям за несколько рейсов, причем весь товар должен быть доставлен в установленный срок. Авторы отдают предпочтение задачам линейного программирования в силу существования различных решателей, позволяющих найти решение существующими методами. В связи с этим была разработана математическая модель транспортной задачи, как задачи целочисленного линейного программирования, и предложено решение задачи в среде программирования Python с использованием библиотеки PuLP. Для наглядности рассмотрен простейший пример.

Предложен и реализован в Wolfram Mathematica алгоритм оптимизации длины пути на триангулированной поверхности. Первые два шага «легковесны», но предполагают вариацию траектории, проходящей по ребрам, лишь в пределах примыкающих к ним треугольников. Последующие шаги позволяют за несколько итераций прийти к кратчайшему в математическом смысле пути. Сходимость алгоритма не доказана строго, но обеспечивается в большом количестве рассмотренных примеров.

Проблема энергоснабжения районов, удаленных от энергосистемы, сохраняет актуальность и находит свое решение преимущественно в модернизации дизельных электростанций и построении гибридных энергокомплексов с возобновляемыми источниками энергии. Жизненный цикл гибридных энергокомплексов составляет несколько десятков лет, поэтому при проектировании должны быть учтены все основные цели – экономическая и техническая эффективность, минимизация воздействий на окружающую среду, надежность. Многокритериальность проблемы требует привлечения лиц, принимающих решения, для выражения предпочтений относительно важности показателей эффективности различных вариантов энергокомплекса. Стохастический характер возобновляемой генерации, многообразие режимных ограничений приводят к необходимости использования специального программного обеспечения для моделирования режимов с часовым разрешением. В статье рассматривается подход к многокритериальному выбору гибридного энергокомплекса из множества альтернатив, формируемых в программе HOMER PRO, с использованием трех методов: TOPSIS и PROMETHEE I, II. Методы имеют отличия в процедурах оценки альтернатив и этим обеспечивают повышение обоснованности выбора. Численный пример рассмотрен для поселка Усть-Соболевка в Приморском крае. Варианты гибридного энергокомплекса формируются с использованием технологий дизельной генерации, ветроэнергетических установок, фотоэлектрических преобразователей, микро-гидроэлектростанций и накопителей энергии. В исследовании рассматриваются три сценария развития района с различными оценками важности критериев.

Аннотация. Цель представленных в статье исследований состояла в разработке цифровых моделей для определения режимов плавки гололеда на проводах контактных подвесок железных дорог постоянного тока. Они были реализованы в программном комплексе Fazonord, версия 5.3.4.9 –2024. Алгоритм расчета включал следующие этапы: расчет серии режимов, определяемых графиком движения поездов, на основе подхода, использующего фазные координаты; формирование зависимостей токов, протекающих по проводам, от времени; вычисление температур их нагрева; моделирование процесса плавки гололедной канавки; учет испарения пленки воды, оставшейся после отпадения ледяной муфты; моделирование нагрева токоведущих частей без корки льда при наличии или отсутствии мороси и дождя. Описаны исходные данные, необходимые для проведения расчетов. Они включают следующие группы параметров: геометрические, теплотехнические и электрические. Представлены компьютерные модели, учитывающие основные факторы процессов нагрева и удаления гололедных отложений на проводах контактных подвесок тяговых сетей (ТС) постоянного тока. Моделируемая система электроснабжения включала следующие элементы: три питающих ЛЭП 110 кВ и такое же число тяговых подстанций; два участка ТС 3 кВ протяженностью по 20 км. Показано, что гололед удаляется с несущих тросов за 17 минут, а с контактных проводов за 22 минуты. Температуры нагрева токоведущих частей и наиболее нагретых точек трансформаторов во время плавки не превышают допустимых величин. Методика является универсальной и может применяться для ТС любого конструктивного исполнения, включая перспективные ТС повышенного напряжения.

В работе представлен подход к поддержке принятия решений в территориальном управлении на основе метода интегрального оценивания качества жизни. Предложена модель формирования управляющих рекомендаций на основе анализа текущего уровня качества жизни. Представлена платформа для мониторинга качества жизни в муниципальных образованиях региона и поддержки формирования рейтинговых оценок для измерения качества жизни в разрезе реализации национальных проектов. Представлены результаты оценивания качества жизни в муниципальных образованиях Красноярского края по данным за 2021 год.

В работе предложен подход для построения оптимальной беспроводной сенсорной сети внутри помещения для технологии интернета вещей. Для повышения энергоэффективности сети используется гибридная структура сети на основе стандартов Wi-Fi и ZigBee. Преимуществом предложенного подхода является то, что сеть проектируется на трехмерной модели здания, учитывая затухания сигнала не только в стенах, но и в перекрытиях этажей. Для оптимального расположения связующих и сенсорных узлов предлагается использовать комбинацию радиоволнового (модели Мотли-Кинана) и оптимизационного (генетического алгоритма) методов.

Статья описывает процесс создания системы заявок для КНЦ СО РАН с применением следующих технологий и инструментов: vue, express, node, sequelize, redis и primevue. В статье подробно рассматривается архитектура приложения «Система учета заявок для ИТ-подразделений КНЦ СО РАН», включая клиентскую и серверную части, систему кэширования данных и пользовательский интерфейс. Создание такой системы обеспечивает высокую производительность и удобство применения для пользователей.

Представлены результаты, связанные с применением разработанного ранее метода булевых ограничений для исследования динамики и параметрического синтеза систем управления, в частности, булевых сетей, в микросервисной инфраструктуре с использованием методов и средств построения баз знаний. В качестве базы знаний выступает вычислительная модель предметной области, под которой понимается совокупность сведений об объектах предметной области и отношениях между ними. Каждое функциональное отношение реализуется вычислительным микросервисом, созданным на основе программного модуля, вычисляющего значения выходных параметров по заданным значениям входных параметров. Набор вычислительных микросервисов составляет функциональное наполнение пакета прикладных микросервисов. Системное наполнение составляют сервисы постановки задачи, планирования и мониторинга вычислений, управления данными, обработки результатов. Управление вычислениями (децентрализованное, централизованное или иерархическое) осуществляется агентами пакета прикладных микросервисов в зависимости от постановки задачи и способа организации базы знаний. В связи с переходом к исследованию новых классов булевых сетей (управляемых, сингулярных, неявных, асинхронных, двудольных и других) выполняется расширение созданного ранее на основе вышеизложенного подхода пакета прикладных микросервисов, предназначавшегося для задач качественного исследования автономных булевых сетей. Целью исследования является разработка нового инструментария микросервисной интеллектуальной вычислительной платформы HPCSOMAS-MSC для создания, настройки и доступа к вычислительным микросервисам, позволяющего взаимодействовать с микросервисами функционального наполнения напрямую через веб-интерфейс. Реализован веб-интерфейс описания предметной области в дополнение к существующему описанию на языке JSON. Новый инструментарий позволяет как ускорить разработку и отладку микросервисов, так и сделать дальнейшие взаимодействие более удобным для пользователя-предметника.

В статье исследуется процесс перевода текстов, а именно метод оптимизационного предредактирования, как способ повышения качества машинного перевода на английский язык при работе с русскоязычными узкоспециальными текстами. Авторы рассматривают математическую модель процесса перевода и постановку задачи машинного перевода, предлагают новую теорию вероятностной оценки сложности задачи перевода, приводят постановку и решение задачи оптимизационного предредактирования, описывают методику подготовки данных для обучения модели автоматического оптимизационного предредактирования. В результате исследования реализован программный комплекс оптимизационного предредактирования русскоязычных текстов. При разработке программного комплекса использованы ресурсы Центра коллективного пользования научным оборудованием «Центр обработки и хранения научных данных ДВО РАН». Данные для обучения и валидации моделей предоставлены ООО «Агентство переводов “ФИАС-Амур”». Тестирование программного комплекса показало эффективность предложенных методик для повышения качества машинного перевода узкоспециальных русскоязычных текстов на английский язык.