Искусственный интеллект, интеллектуальные системы, нейронные сети. Рубрика в журнале - Программные системы: теория и приложения

Публикации в рубрике (87): Искусственный интеллект, интеллектуальные системы, нейронные сети
все рубрики
Calculation of interrelated thermal processes in a submersible electric motor, rocks and water-gas-oil flow in a producing well

Calculation of interrelated thermal processes in a submersible electric motor, rocks and water-gas-oil flow in a producing well

Konyukhov Vladimir Mikhailovich, Konyukhov Ivan Vladimirovich, Ganieva Albina Ramilovna

Статья научная

This paper is devoted to the study of interrelated thermal processes in a submersible electric motor of a pumping unit located in an oil-producing well and flowed around by a water-oil-gas reservoir mixture, taking into account the heat exchange of the flow with the rocks surrounding the well. To describe these processes, mathematical and numerical models are developed. The numerical model and algorithms are implemented in a software that allows to study temperature fields and various thermal effects using computational experiments with simultaneous visualization of the results of computations. It is shown, in particular, that the transient thermal processes in the system “motor - three-phase flow - rocks”, when the motor is turned off due to its heating to the maximum permissible temperature depend on the physical and geometrical characteristics of each element of the system and are characterized by a non-trivial temperature profiles in rocks. Calculated estimates of the duration (on the order of tens of minutes) of the cooling stage of the motor after it is turned off and its heating stage when it is turned on again correspond to the real times of these processes in producing oil wells.

Бесплатно

Clustering of handwritten digits by Kohonen neural network

Clustering of handwritten digits by Kohonen neural network

Latypova Dina Sergeevna, Tumakov Dmitrii Nikolaevich

Статья научная

Clustering of handwritten digits is carried out for sixty thousand images contained in the training sample of the MNIST database. For clustering, the Kohonen neural network is used. For each handwritten digit, the optimal number of clusters (no more than 50) is determined. When determining the distance between objects (images of handwritten digits), the Euclidean norm is used. Checking the correctness of building clusters is carried out using data from the test sample of the MNIST database. The test sample contains ten thousand images. It is concluded that the images from the test sample belong to the "correct digit" cluster with a probability of more than 90{\%}. For each digit, an F-measure is calculated to evaluate the clusters. The best F-measures are obtained for digits 0 and 1 (F-mean is 0.974). The worst values are obtained for the number 9 (F-mean is 0.903). A cluster analysis is also carried out, which allows drawing conclusions about possible errors in recognition by the Kohonen neural network. Intersections of clusters for images of handwritten digits are constructed. Examples of intersections of clusters are given, as well as examples of images that are incorrectly recognized by the neural network.

Бесплатно

Detecting states of ion channels on the cell membrane using neural networks

Detecting states of ion channels on the cell membrane using neural networks

Tumakov Dmitrii Nikolaevich, Kannunikov Georgy Vladimirovich, Minlebaev Marat Gusmanovich

Статья научная

The problem of automating the process of analyzing the open states of channels on the membrane of a neuron of a living organism is considered. Taking into account that the registration of the electrical activity of the cell was made by the patch clamp method at various values of the applied potential, a division into intervals with a constant potential is carried out. Further, to eliminate noise, a notch filter, low-frequency and high-frequency Chebyshev filters are applied to the data. A neural network is applied to the normalized data, based on the results of which the data is changed and re-processed by the same neural network. As a result of the algorithm, the dynamics of channel states was obtained, which makes it possible to register up to several open channels simultaneously.

Бесплатно

Global optimization via neural network approximation of inverse coordinate mappings with evolutionary parameter control

Global optimization via neural network approximation of inverse coordinate mappings with evolutionary parameter control

Pushkaryov Kirill Vladimirovich

Статья научная

A hybrid method of global optimization NNAICM-PSO is presented. It uses neural network approximation of inverse mappings of objective function values to coordinates combined with particle swarm optimization to find the global minimum of a continuous objective function of multiple variables with bound constraints. The objective function is viewed as a black box.The method employs groups of moving probe points attracted by goals like in particle swarm optimization. One of the possible goals is determined via mapping of decreased objective function values to coordinates by modified Dual Generalized Regression Neural Networks constructed from probe points.The parameters of the search are controlled by an evolutionary algorithm. The algorithm forms a population of evolving rules each containing a tuple of parameter values. There are two measures of fitness: short-term (charm) and long-term (merit). Charm is used to select rules for reproduction and application. Merit determines survival of an individual. This two-fold system preserves potentially useful individuals from extinction due to short-term situation changes.Test problems of 100 variables were solved. The results indicate that evolutionary control is better than random variation of parameters for NNAICM-PSO. With some problems, when rule bases are reused, error progressively decreases in subsequent runs, which means that the method adapts to the problem.

Бесплатно

Modeling of unidirectional radiation of microdisk resonators with small piercing holes by Galerkin method with accurately computed matrix elements

Modeling of unidirectional radiation of microdisk resonators with small piercing holes by Galerkin method with accurately computed matrix elements

Ketov Ilya Vladimirovich, Spiridonov Alexander Olegovich, Repina Anna Igorevna, Karchevskii Evgenii Michailovich

Статья научная

Using the integral-equation-based in-house guaranteed-convergence numerical code, we study the effect of a circular air hole on the frequency, threshold gain and directionality of emission of the whispering-gallery modes of a two-dimensional model of circular-disk microcavity laser. It is shown that a small hole can enhance the directionality greatly and leave the threshold gain intact, if the disk`s refractive index is large enough and the hole`s location is chosen properly. This location should be close to the area, in which the same uniform disk, if illuminated with a plane wave, would display a broadband focusing in the form of a hot spot called a photonic jet.

Бесплатно

Multiclass Classification in the Problem of Differential Diagnosis of Venous Diseases Based on Microwave Radiometry Data

Multiclass Classification in the Problem of Differential Diagnosis of Venous Diseases Based on Microwave Radiometry Data

Vladislav V. Levshinskii

Статья научная

This article is devoted to applying mathematical models in the differential diagnosis of venous diseases based on microwave radiometry data. A modified approach for transforming feature space in thermometric data is described. After constructing features, a multiclass classification problem is solved in several ways: by reducing to binary classification problems using “one versus rest” and “one versus one” methods and building a multivariate logistic regression model. The best classification model achieved an average balanced accuracy score of 0.574. A key feature of the approach is that classification result can be explained and justified in terms understandable to a diagnostician. This article presents the most significant patterns in thermometric data and the accuracy with which they can identify different classes of diseases.

Бесплатно

Nodules detection on computer tomograms using neural networks

Nodules detection on computer tomograms using neural networks

Giniyatova Dinara Halilovna, Lapinskii Vasilii Aleksandrovich

Статья научная

Results of neural networks (NN) application to the problem of detecting neoplasms on computer tomograms of the lungs with limited amount of data are presented. Much attention is paid to the analysis and preprocessing of images as a factor improving the NN quality. The problem of NN overfitting and ways to solve it are considered. Results of the presented experiments allow drawing a conclusion about the efficiency of applying individual NN architectures in combination with data preprocessing methods to detection problems even in cases of a limited training set and a small size of detected objects.

Бесплатно

Parus - синтаксически аннотированный корпус русского языка

Parus - синтаксически аннотированный корпус русского языка

Власова Наталья Александровна, Трофимов Игорь Владимирович, Сердюк Юрий Петрович, Сулейманова Елена Анатольевна, Воздвиженский Илья Николаевич

Статья научная

В статье представлен новый аннотированный корпус русского языка PaRuS (Parsed Russian Sentences). Корпус имеет объем свыше 2,5 миллиардов токенов и предназначен для решения задач компьютерной лингвистики методами машинного обучения. PaRuS состоит из предложений русского литературного языка. Каждое предложение снабжено лингвистической разметкой: морфологической в формате MULTEXT-East и синтаксической в нотации СинТагРус. В статье рассмотрена методология создания корпуса, описан гибридный лингвистический конвейер PaRuS_pipe, разработанный для порождения разметки. Обсуждаются вопросы качества аннотирования языкового материала в корпусе PaRuS, выполнена оценка морфологического анализатора конвейера PaRuS_pipe по методологии соревнования MorphoRuEval-2017.

Бесплатно

Simulation of a multifunctional micromechanical gyroscope

Simulation of a multifunctional micromechanical gyroscope

Bakhtieva Lyalya Uzbekovna, Bogolyubov Vladimir Mikhailovich, Tumakov Maxim Dmitrievich

Статья научная

The possibility of constructing a multifunctional inertial navigation device based on a hybrid-type modulation micromechanical gyroscope is considered. A mathematical model of the device ("heavy" gyroscope) as a high-quality three-dimensional oscillatory system is constructed. It is numerically shown that, under certain conditions, the reaction of the system to the motion of an object has, along with precession, the observed nutation, which carries information about the linear motion of the gyroscope base. It is noted that the possibility of measuring linear accelerations is ensured by the presence of a small symmetrical distance between the axes of the elastic suspension relative to the center of mass of the sensing element. The results obtained make it possible to implement a two-component angular velocity meter and a two-component linear acceleration meter in one device.

Бесплатно

Using a convolutional neural network to recognize text elements in poor quality scanned images

Using a convolutional neural network to recognize text elements in poor quality scanned images

Vinokurov Igor Victorovich

Статья научная

The paper proposes a method for recognizing the content of scanned images of poor quality using convolutional neural networks (CNNs). The method involves the implementation of three main stages. At the first stage, image preprocessing is implemented, which consists of identifying the contours of its alphabetic and numeric elements and basic punctuation marks. At the second stage, the content of the image fragments inside the identified contours is sequentially fed to the input of the CNN, which implements a multiclass classification. At the third and final stage, the post-processing of the set of SNA responses and the formation of a text document with recognition results are implemented. An experimental study of all stages was carried out in Python using the Keras deep learning libraries and OpenCV computer vision and showed fairly good results for the main types of deterioration in the quality of a scanned image: geometric distortions, blurring of borders, the appearance of extra lines and spots during scanning, etc.

Бесплатно

Автоматическое выявление границ именных групп с использованием информации об именованных сущностях

Автоматическое выявление границ именных групп с использованием информации об именованных сущностях

Власова Наталья Александровна, Подобряев Алексей Владимирович

Ред. заметка

В настоящей работе ставится задача автоматического выявления границ именных групп, заполняющих валентность предиката в предложении. Рассматриваются именные группы любых видов, за исключением сочиненных. Используется предварительная автоматическая сегментация предложений на фрагменты, заведомо содержащие искомые именные группы. Для проведения границ именных групп внутри найденных фрагментов применяется метод машинного обучения. В системе признаков используется информация об извлеченных на предварительном этапе анализа именованных сущностях разных типов, а также данные из базы знаний. Приводятся результаты эксперимента по выявлению границ именных групп.

Бесплатно

Автоматическое извлечение мнений пользователей социальных сетей по вопросам репродуктивного поведения

Автоматическое извлечение мнений пользователей социальных сетей по вопросам репродуктивного поведения

Калабихина Ирина Евгеньевна, Лукашевич Наталья Валентиновна, Банин Евгений Петрович, Алибаева Камила Винеровна, Ребрей Софья Михайловна

Статья научная

В данной работе мы представляем специализированный датасет, с разметкой мнений пользователей о репродуктивном поведении. Мы анализируем особенности распределение оценок «за» и «против» по конкретным аспектам репродуктивного поведения. Созданный датасет используется для решения двух задач классификации: классификации сообщений по релевантности изучаемых тем и позиции автора по той или иной теме. Для классификации сообщений используются классические методы машинного обучения, а также нейросетевая модель BERT. Лучшие результаты классификации в обеих задачах достигаются на основе вариантов модели BERT с использованием в классификации пар предложений - варианты NLI (natural language inference - вывод по тексту) и QA (question-answering - вопросно/ответный подход). Кроме того, созданный датасет позволяет сделать содержательные выводы по вопросам отношения пользователей сети ВКонтакте к вопросам репродуктивного поведения. Выявлено, что феномен сознательной бездетности активно представлен в сети, а многодетность остается слабо распространенной моделью поведения. В рамках пронаталистской политики важно формировать позитивное общественное мнение о родительстве, смягчать дефицит времени у родителей.

Бесплатно

Анализ методов хранения данных в современных медицинских информационных системах

Анализ методов хранения данных в современных медицинских информационных системах

Белышев Дмитрий Владимирович, Кочуров Евгений Владимирович

Статья научная

В работе рассматриваются проблемы представления, хранения и обработки данных в медицинских информационных системах. Выполняется анализ требований к условиям функционирования медицинских информационных систем и ограничения, которые накладываются на работу с данными. Проводится анализ различных подходов к хранению данных в медицинских информационных системах и предлагается подход к организации хранилищ данных

Бесплатно

Анализ применимости методов дифференциальной интерферометрии для задач геотехнического мониторинга арктической зоны

Анализ применимости методов дифференциальной интерферометрии для задач геотехнического мониторинга арктической зоны

Виноградов Андрей Николаевич, Елизаветин Игорь Васильевич, Куршев Евгений Петрович, Парамонов Семен Владимирович, Белов Сергей Александрович

Статья научная

Рассмотрено применение методов космической радиолокационной дифференциальной интерферометрии (КРДИ) для решения актуальных прикладных задач геотехнического и геоэкологического мониторинга арктических районов. Исследованы различные направления и задачи использования интерферометрических данных. Выработаны требования к формированию временной серии интерферометрических снимков и сформулированы критерии оценки их пригодности для задач геотехнического мониторинга Арктической зоны.

Бесплатно

Архитектура системы мониторинга и прогнозирования состояния космического аппарата

Архитектура системы мониторинга и прогнозирования состояния космического аппарата

Абрамов Николай Сергеевич, Ардентов Андрей Андреевич, Емельянова Юлия Геннадиевна, Талалаев Александр Анатольевич, Фраленко Виталий Петрович, Шишкин Олег Гарриевич

Статья научная

В работе предложена общая архитектура экспериментальной программно-аппаратной системы мониторинга и прогнозирования состояния космических аппаратов. Описывается функциональная схема интеллектуальной системы контроля неисправностей, способной решать задачи мониторинга и диагностики состояния бортовых подсистем по телеметрическим данным и осуществлять классификацию обнаруженных неисправностей в режиме, близком к реальному времени.

Бесплатно

Базовая архитектура, методы и алгоритмы системы извлечения темпоральной информации из текстов на естественном языке

Базовая архитектура, методы и алгоритмы системы извлечения темпоральной информации из текстов на естественном языке

Сердюк Юрий Петрович

Статья научная

В данной статье представляется базовая архитектура системы извлечения темпоральной информации из текстов на естественном языке. Определяются основные структурные компоненты такой архитектуры, а также методы и алгоритмы, которые в них реализуются. В частности, выделяется этап извлечения информации о темпоральных элементах — событиях и темпоральных ссылках в тексте. Подчеркивается необходимость использования синтаксических зависимостей между словами обрабатываемого предложения, а также семантических ролей групп слов для установления отношений порядка между темпоральными элементами, извлеченными из текста. Отдельной важной компонентой предлагаемой архитектуры является модуль логического вывода, использующего статистическую информацию. Соответственно, показывается необходимость использования методов машинного обучения и различных корпусов лингвистических данных (аналогичных WordNet, SemCor, TimeBank и др.) для успешного решения общей задачи. Ключевые слова и фразы: Извлечение информации, темпоральные элементы, машинное обучение

Бесплатно

Библиотека алгоритмов высокопроизводительной обработки данных от системы технического зрения беспилотного летательного аппарата

Библиотека алгоритмов высокопроизводительной обработки данных от системы технического зрения беспилотного летательного аппарата

Агроник Алексей Юрьевич, Фраленко Виталий Петрович

Статья научная

В работе описаны результаты работы, направленной на разработку библиотеки высокопроизводительных реализаций алгоритмов для обработки данных, полученных с беспилотных летательных аппаратов. Приведены результаты экспериментальных исследований. Представлен новый интерфейс визуально-блочного программирования, позволяющий создавать схемы решаемых задач наиболее удобным способом

Бесплатно

Возможности вычислений на кристаллах

Возможности вычислений на кристаллах

Демидов Алексей Александрович

Статья научная

В работе с позиций квантовой физики исследуются возможности вычислений с использованием процессов рассеяния пучка света на кристаллах. Строится модель вычислений, соответствующая преобразованию пучка света при прохождении через кристалл, приводятся необходимые формулы для расчёта этой модели. Необходимо подчеркнуть абстрактный характер исследования, которое направлено на подведение теоретической базы для дальнейшего изучения получаемых алгебраических конструкций, нежели на создание реального устройства — квантового компьютера или подобного. Работа выполнена в рамках программы создания алгебраического вычислителя [1]

Бесплатно

Возможности применения математических моделей и методов к исследованию проблем устойчивого развития регионов на примере Арктической зоны

Возможности применения математических моделей и методов к исследованию проблем устойчивого развития регионов на примере Арктической зоны

Гурман Владимир Иосифович, Расина Ирина Викторовна, Блинов Александр Олегович, Гусева Ирина Сергеевна, Кульбака Николай Элиарович, Фесько Олесь Владимирович

Статья научная

Статья посвящена анализу Арктической зоны Российской Федерации как сложной социо-эколого-экономической системы, требующей модельного анализа

Бесплатно

Высокопроизводительная нейросетевая система мониторинга состояния и поведения подсистем космических аппаратов по телеметрическим данным

Высокопроизводительная нейросетевая система мониторинга состояния и поведения подсистем космических аппаратов по телеметрическим данным

Абрамов Николай Сергеевич, Талалаев Александр Анатольевич, Фраленко Виталий Петрович, Хачумов Вячеславмихайлович, Шишкин Олег Гарриевич

Ред. заметка

В работе описана разработанная нейросетевая система контроля и диагностики подсистем космических аппаратов. Представлена архитектура, основные методы и принципы работы программного комплекса. Показана эффективность искусственных нейронных сетей в задачах мониторинга, диагностики и прогнозирования поведения подсистем космического аппарата. Проведены экспериментальные исследования, подтверждающие целевые показатели качества.

Бесплатно

Журнал