В работе рассматривается использование известной модели «Дом качества» (House of Quality – HoQ) как шаблона для структурного моделирования каскадных отказов, возникающих во взаимодействующих сетях. Использование HoQ делает возможным моделировать не только внезапные, но и постепенные отказы в системе сетей. Отличительной особенностью модели HoQ является то, что её использование позволяет не только формализовать процедуру построения каскада отказов, но и выделить динамически возникающие и исчезающие контуры, в состав которых могут входить компоненты как одной и той же, так и разных сетей.

В статье рассматривается работа манипуляционных роботизированных комплексов для наиболее популярных задач в индустрии. В статье приводится реализация классических методов захвата объектов с использованием CAD-модели объекта, отмечены их преимущества и недостатки. В качестве нового решения предложено использовать систему, основанную на применении нейросети архитектуры Action Chunking with Transformers (ACT). Статья детализирует применение нейросетей архитектуры ACT, алгоритм обучения нейросетей и их запуска в рамках технологических операций реальных производств. В работе приводится описание аппаратной части системы, в состав которой входит Коллаборативный манипулятор ARM95, камера глубины RealSense Depth Camera D405 и трекер положения HTC VIVE. В качестве экспериментальной части работы были рассмотрены следующие технологические операции: захват объекта “коробка”, захват объекта “карандаш”, покраска детали и шлифовка поверхности. Разработанная система показывает, что современные технологии, в том числе методов машинного обучения, помогают решать сложные технологические операции с высоким уровнем производительности.

В статье исследуется применение ансамблевых методов машинного обучения для диагностики и прогнозирования состояний технических и технологических объектов в условиях зашумленных данных, нелинейных зависимостей и высокой размерности признакового пространства. Актуальность работы обусловлена необходимостью повышения надежности промышленных систем за счет минимизации аварийных рисков и оптимизации эксплуатационных процессов. Традиционные подходы демонстрируют недостаточную точность в сложных сценариях, что мотивирует использование ансамблевых технологий, объединяющих прогнозы множества моделей для достижения устойчивых результатов. Основное внимание уделено методам Бэггинг, Бустинг и Стекинг, их математическому обоснованию и практической реализации. Проведен эксперимент с ансамблем на основе сверточных нейронных сетей (CNN) для классификации дефектов микроструктуры металла. Результаты показали рост точности прогнозирования при увеличении числа классов по сравнению с одиночной моделью, что подтверждает эффективность ансамблей в снижении дисперсии ошибок и коррекции смещения моделей. Предложенный подход демонстрирует потенциал для внедрения в промышленные системы, повышая надежность диагностики и безопасность эксплуатации сложных технических систем.

Аннотация. В данной работе рассматривается задача оценки параметров стохастических потоков событий на основе выборочных данных с применением методов машинного обучения. Потоки событий, характеризуемые случайными интервалами между моментами их наступления, широко применяются в моделировании сетевого трафика, телекоммуникаций, вычислительных систем и в теории массового обслуживания. Точная оценка параметров таких потоков имеет ключевое значение для последующего анализа, прогнозирования и управления нагрузкой в системах с неопределённой входной информацией. В качестве исходных данных для обучения моделей были использованы моменты наступления событий в двух типах потоков: пуассоновский поток (интервалы между событиями подчиняются экспоненциальному распределению), рекуррентный поток, (интервалы между событиями следуют одной из двенадцати функций распределения вероятностей: гамма, гиперэкспоненциальное, логнормальное, равномерное, обратное гамма, распределение Вейбулла, Парето, Леви, Фишера, Фреше, Ломакса и Бура XII). Выбор этих распределений обусловлен их разнообразными статистическими свойствами (наличие/отсутствие моментов, асимметрия, тяжёлые хвосты), что позволяет охватить широкий спектр применимых сценариев. Для решения задачи оценки параметров были использованы полносвязные нейронные сети и алгоритм градиентного бустинга в реализации CatBoost. Входными данными для моделей были выбраны интервалы между моментами наступления событий и числовые характеристики этих интервалов: математическое ожидание, среднеквадратичное отклонение, дисперсия, коэффициент вариации, квантили различных уровней. Для оценки качества моделей применялись классические метрики машинного обучения: MAE, RMSE, R² . Также в рамках исследования была проведена оценка важности признаков, участвующих в обучении моделей. Для этого использовались встроенные механизмы интерпретации градиентного бустинга, позволяющие количественно определить вклад каждого признака в оценку параметров.

Глобальный всплеск распространенности депрессии, которая характеризуется стойким чувством печали, незаинтересованности и снижением функциональности, подчеркивает недостатки преобладающих парадигм диагностики и лечения. Это подчеркивает настоятельную потребность в усиленных вмешательствах, учитывая недостатки, присущие традиционным подходам к диагностике депрессии. Недавние достижения в области применения искусственного интеллекта вызвали растущий интерес к разработке автоматизированных систем диагностики депрессии среди специалистов по эмоциональным вычислениям. Появление больших языковых моделей, таких, как BERT и его производные, для выявления депрессии на основе текста демонстрирует необходимость мультимодальных подходов, которые объединяют текстовые и аудиоданные модальности для достижения более точной диагностики. В этой работе авторы исследовали возможности существующих больших языковых моделей и предложили многопоточную модель Multi-Stream Mood Insight Encoder (MMIE). MMIE разработана для беспрепятственного использования интегрированных потоков текстовых и аудиоданных с функциями обработки с помощью кодировщика Reformer. В рамках этой концепции в кодировщик Reformer были включены такие лингвистические особенности, как абсолютистские слова и местоимения первого лица. Такой целостный подход способствовал всестороннему анализу настроения и эмоционального состояния человека. Эксперименты показали, что языковая модель ClinicalBERT превосходит по производительности предложенную модель бинарной классификации депрессии. Впоследствии для диагностики депрессии были использованы значения сигмовидной мышцы модели Реформер. Используя предложенную модель, были проведены эксперименты с набором данных DAIC-WOZ. Результаты показали значительные улучшения, продемонстрировав F1 0,9538 при классификации, в то время как MAE 3,42 и RMSE 4,64 при регрессии по сравнению с самыми современными методами. Эти результаты демонстрируют эффективность предложенной модели в облегчении диагностики депрессии.

В работе предлагается новая математическая модель изделия комбинаторного типа. Она формируется на основе всевозможных правильных разрезаний гиперграфа механической структуры на два связных подграфа и представляется в виде И-ИЛИ-дерева. Это дерево описывает все связные и координированные фрагменты изделия и отношение включения таких фрагментов. Модель можно использовать для синтеза различных проектных решений технической подготовки дискретного производства: планов сборки и разборки, разбиений на сборочные единицы и пр. И-ИЛИ-дерево разрезаний дает объективную информацию для глубокого структурного анализа сложных технических систем.

В статье предложено исследование математической модели, описывающей функционирование виртуальных машин в облачном узле. Математическая модель представлена в виде системы массового обслуживания с бесконечным числом приборов, каждый из которых соответствует одной виртуальной машине в узле. Моменты начала жизненного цикла каждой машины в узле моделируются марковским модулированным пуассоновским потоком событий, который учитывает коррелированный характер их запуска. Особенностью этой модели является зависимость интенсивности работы каждой виртуальной машины от их суммарного числа в узле. Этот эффект называется «деградацией скорости обслуживания», с помощью которого в модели учитывается конкуренция за ресурсы в облачных узлах. С одной стороны, это позволяет более точно описывать реальные вычислительные системы, с другой стороны, наличие такой зависимости скорости обслуживания от числа виртуальных машин в системе существенно усложняет процесс исследования таких математических моделей. Это приводит к потребности в разработке новых методов анализа систем с учетом деградации скорости обслуживания. Целью предложенной работы является получение аналитических выражений для расчета вероятностных характеристик модели облачного узла в виде системы массового обслуживания с интенсивностью работы виртуальных машин, зависящей от их общего числа в системе.

Обеспечение высокой степени информационной безопасности налоговых органов Российской Федерации является актуальной задачей. Утечки персональных данных граждан из систем налоговых служб могут нанести серьезный ущерб как физическим, так и юридическим лицам. Довольно часто такие утечки возникают по вине сотрудников, поэтому важно на постоянной основе проводить работу, направленную на повышение компьютерной грамотности пользователей налоговых органов в области обращения с защищаемой информацией. Цель данной работы состоит в построении модели логистической регрессии компетентности специалистов одной налоговой службы Иркутской области в вопросах информационной безопасности. При моделировании для идентификации неизвестных параметров логистических регрессий применен метод максимального правдоподобия и метод, основанный на решении задачи линейного программирования. Для верификации моделей использованы критерий точности классификации, а также элементы ROC-анализа в виде кривых, отражающих компромисс между чувствительностью и специфичностью при различных порогах классификации. Интерпретация оценок регрессий проводилась с помощью отношения шансов. Для количественной оценки степени компетентности работников налоговой службы были разработаны специализированные тесты. Результаты идентификации моделей показали, что метод, основанный на линейном программировании, во всех случаях оказался лучше по точности классификации, чем метод максимального правдоподобия. С помощью наилучшей логистической регрессии выявлены факторы, оказывающие наиболее существенное влияние на уровень компетенции сотрудников налоговой службы. Это позволило разработать учебные материалы для конкретных категорий работников. В результате проведенных учебных мероприятий из 160-ти человек число сотрудников, успешно преодолевших порог в 70%, выросло с 90 до 150.

Предлагается информационная система, позволяющая оперативно представить численные результаты показателей энергетической безопасности с выбором оптимального варианта построения децентрализованного энергетического комплекса. Архитектура системы позволяет моделировать различные ситуации и визуализировать индикативные показатели энергетической безопасности территории или объекта, в результате последствий аварийных ситуаций, изменения структуры автономных систем электроснабжения, например, введением возобновляемых источников энергии (ВИЭ) и т.д. Набор и сочетание выбранных модулей в разработанной системе мониторинга состояния энергетической безопасности удаленных и изолированных территорий позволяет осуществлять систематический контроль его уровня. Итоговым этапом функционирования информационно-аналитической системы является определение рациональных и эффективных, с точки зрения укрепления энергетической безопасности, мероприятий. Исследуемые энергозоны со специфическими особенностями существования не имеют должной способности «сопротивляться» воздействиям угроз энергетической безопасности природного или территориального характера, поэтому модуль сигнализации системы об уровне состояния энергетической безопасности позволяет оценить степень кризисности ситуации и предложить переход к одному из видов механизмов воздействия по ее улучшению. Оперативный мониторинг сопровождается определением предполагаемых отдельных результирующих эффектов для предложенного комплекса мероприятий. Разработанная информационно-аналитическая система позволяет, в интегрированной среде оценки уровня энергетической безопасности, производить расчеты текущих показателей индикаторов энергетической безопасности с учетом специфики децентрализованных территорий Севера и Арктических зон. Алгоритм выявления и оценки слабых и уязвимых мест энергетической безопасности обеспечивает определение приоритетных территорий с жесткими требованиями по обеспечению комфортных условий жизнедеятельности потребителей электроэнергии. Модель и инструментарий диагностики децентрализованных территорий могут быть использованы как на существующих децентрализованных объектах и территориях, так и на прединвестиционной стадии цикла мероприятий по повышению уровня энергетической безопасности.

Надежность энергоснабжения потребителей – важнейшая составляющая энергетической безопасности (ЭБ). Недопоставки энергоресурсов, их срывы приводят к негативным последствиям у потребителей энергоресурсов с значительными экономическими ущербами, это повышает актуальность исследований обеспечения надежности энергоснабжения. Учет изменяющихся условий функционирования и развития энергетики под влиянием внешних и внутренних факторов требует значительных усовершенствований в модельно-инструментальных средствах, которые могут применяться для исследований по оценке надежности энергоснабжения потребителей в условиях возможных нештатных ситуаций. В статье представлен краткий анализ ситуации на мировых энергетических рынках и в России, приведена схема модификации разработанной экономико- математической модели, приведена схема работы с моделью и тестовый пример.

Актуальность. Совместная работа интеллектуальных агентов (персонала) в составе организации делает актуальными исследования по разработке методов согласования восприятия ситуации целеустремленного состояния, целей, интересов, ценностей, норм и создания общих представлений о ситуации выбора. Цель работы. Используя принцип параллельного восприятия, предложить подход и модель согласования восприятия и представлений о ситуации выбора. Это обеспечивает: а) расширение диапазона подходов при формировании стратегии и тактики эволюции организационной системы; б) раннее обнаружение и понимание тенденций и формирование согласованного представления о будущем; г) базу для экспериментирования и предвидения новых идей; д) наращивание потенциала для саморазвития; е) укрепление и развитие интеллектуального капитала организации; з) согласованное представление о проблемах. Использованы методы теории нечетких множеств, теории активных систем, теории нечетких моделей и сетей. Основные результаты. Введено понятие субъективного представления о предметной области. Для формализации представлений предложено использовать нечеткую продукционную модель. Приведены описание структуры представлений и один из вариантов ее адаптации. Рассмотрены способы оценки полезности модели представлений и ее формализации. Для описания модели обучения организации предложен подход, основанный на гипотезе общности целей и интересов персонала (агентов) системы. Справедливость этой гипотезы следует из очевидного факта, что в организации, вследствие разделения труда, результат каждого зависит от совместных усилий всех. Следовательно, индивидуальные вклады агентов, основанные на озарении, интуиции, знании, опыте, располагаемой информации конкретного агента с отличающимися друг от друга ценностями, нормами, представлениями, структурами целей, способностями, когда они собираются вместе для выполнения некоторой работы, и определяют будущий результат.

В работе исследуются социальные дилеммы, возникающие при внедрении беспилотных автомобильных транспортных средств в гетерогенный транспортный поток, включающий индивидуальные транспортные средства и автобусы. Для анализа используется модель транспортного потока на основе клеточных автоматов Revised S-NFS, позволяющая выявлять эффекты взаимодействия различных типов агентов. Критерием наличия социальной дилеммы выступает дефицит социальной функции, связанный с расхождением между равновесием Нэша и оптимальным по Парето распределением стратегий. Рассмотрены сценарии с различной долей беспилотных транспортных средств и начальными плотностями потока. Показано, что в системе могут реализовываться дилемма «заключённого» и дилемма «ястребы и голуби» между автобусами и другими видами транспорта, тогда как для беспилотных транспортных средств характерно устойчивое преимущество в скорости, приводящее к исчезновению социальных дилемм при их доминировании в потоке. Полученные результаты расширяют представленияо влиянии БАТС на динамику выбора транспортного средства и могут служить основой для разработки транспортной политики, учитывающей конфликт индивидуальных и общественных интересов.

В статье представлен опыт создания цифровых двойников объектов культурного наследия Краснодарского края, проведен геоинформационный анализ полученных моделей. Основной целью данной статьи является оценка перспектив развития концепции цифровых двойников объектов культурного наследия на основе изучения фотограмметрической технологии их создания на примере объектов культурного наследия Краснодарского края. Определены возможные способы использования и перспективы развития созданных цифровых двойников.

Система автоматизированного проектирования (САПР), применяемая на предприятии для создания цифровой модели сооружений или изделий, представляет собой совокупность нескольких программных продуктов, каждый из которых определяет строго определенные функции в составе производственной системы предприятия.
Рациональный выбор САПР начинается на этапе подготовки к созданию цифровой модели. Выбор должен учитывать программное обеспечение (ПО), необходимое для 3D-моделирования готового объекта, а также конечное ПО, предназначенное для вывода всего комплекта проектной документации на печать, либо для формирования электронного комплекта документации для отправки заказчику.
В условиях санкций иностранных государств необходимо взвешенно подходить к выбору программных продуктов, учитывая все их особенности, преимущества и функциональность. Кроме того, необходимо рассматривать возможность организации технической поддержки этих программных продуктов, а также их адаптацию к тому отечественному ПО, которое используется для составления вспомогательных документов, входящих в комплект проектной документации.
Для эффективной организации работ между отдельным ПО с целью возможности его взаимодействия друг с другом, необходимо разработать методику, которая бы позволила снизить время взаимодействия и реализовать механизмы взаимодействия. Эти механизмы предусматривают передачу информации из одного программного комплекса в другой с целью обработки информации и автоматического формирования дополнительных документов (смет, ведомостей объемов работ, спецификаций и т.д.).
В связи с этим, весьма актуальной является разработка нового метода подбора САПР и формирования основных принципов передачи информации.

Вопросы психического и психологического здоровья, как взрослых, так и детей, и подростков, приобретают особую актуальность в современном мире. Урбанизация, ускорение темпов жизни, цифровизация общения, медиатизация образовательной среды и повышение требований к объему обрабатываемой информации обучающимися современных образовательных организаций оказывают влияние на их эмоциональное состояние, что может приводить к различным эмоциональным расстройствам, отсутствие которых является одним из критериев психологического здоровья. В статье представлены результаты разработки и программирования чат-бота для диагностики параметров психологического здоровья респондента. Для этого нейросеть была обучена распознаванию признаков депрессивных, тревожных или агрессивных тенденций собеседника в диалоге. В каждом случае предлагается свой вариант диагностического инструментария и рекомендаций для собеседника. Далее был разработан telegram-бот для определения в процессе общения признаков депрессии, аутоагрессии или тревоги в высказываниях респондента. При выявлении признаков риска чат-бот предлагает ответить на ряд вопросов и при информированном согласии пройти психологический тест. Для этого на основе объектно-ориентированного программирования был разработан класс – психологический тест, загружены несколько психологических тестов: Шкала депрессии А. Бека; Шкала тревоги А. Бека; Опросник ауто- и гетероагрессии Е. П. Ильина. Для общения с пользователем используется нейросеть GigaChat от компании «Сбер». Программы были написаны на языке Python, использовались модули PyTelegramBotAPI, Numpy, SciKit-learn, Joblib, Gensim, JSON, GigaChatAPI, TensorFlow, SQLAlchemy. Данная программа может быть использована образовательными организациями для мониторинга параметров эмоционального состояния обучающихся.