SCI Библиотека

Рассмотрены возможности и особенности подвоза ракет и боеприпасов общевойсковым подразделениям штатными грузовыми автомобилями подразделений материального обеспечения, в малых объемах малотоннажными грузовыми автомобилями и автомобилями многоцелевого назначения класса малой грузоподъемности, относящимися к военной автомобильной технике, в ходе ведения боевых действий в вооруженном конфликте.

В обработке естественно-языковой информации актуальна проблема выявления текстов определенной семантической направленности и определения их источников. Это требуется в анализе новостных потоков, чатов мессенджеров, социальных сетей, проверке документов на плагиат и других подобных задачах. Целью работы является обоснование концептуальной модели выявления в естественно-языковых потоках текстов определенной семантической направленности по формальным описаниям их источников. Анализ известных подходов показал потребность в собственном инструментарии для решения проблемы. В работе предлагается семантическую направленность задавать сценариями языка формальной грамматики гипотетического семантического объекта, сценарии представлять последовательностями характеристик семантического словаря и направленность текста определять семантической близостью сценарию. Бесконечность языка сценариев и отсутствие информации об исходном тексте исключают простой перебор, поэтому предполагаемый сценарий конструируется. Процесс организуется последовательным определением семантического сходства токенов текста характеристикам и их сборкой в предполагаемый сценарий, проверяемый на принадлежность языку. Для семантического сравнения текстов и сценариев сконструированы функции семантического подобия, общий и частный алгоритмы выявления текстов определенной семантической направленности. В общем алгоритме разбор сводится к построению вывода в формальной грамматике, для регулярных грамматик разбор выполняется системой переходов. Для ускорения сборка предполагаемого сценария совмещается с грамматическим разбором и используется механизм бек-трекинга. Точность алгоритмов определяется фактической близостью текстов сценариям. В работе приводится состав разработанного программного комплекса, тестирование которого подтверждает теоретические результаты. Исследование развивает фундаментальные основы математического моделирования естественно-языковой обработки и предлагает новые эффективные вычислительные алгоритмы для комплексов проблемно-ориентированных программ.

Цель настоящей статьи заключается в рассмотрении основных подходов и методов, используемых при оценивании технического уровня робототехнических комплексов военного назначения, а также анализе преимуществ и недостатков различных методов.

Статья посвящена анализу тональности текста (sentiment analysis) - области компьютерной лингвистики и интеллектуального анализа текста, направленной на извлечение субъективных мнений и эмоций из текстов. Целью исследования является выявление возможностей стандартных методов компьютерной лингвистики для определения тональности отзывов о работе торговых сетей. Основной задачей анализа тональности текста служит определение того, является ли данный текст позитивным, негативным или нейтральным. Рассматриваются различные названия и подходы к данной технологии, такие как мониторинг брендов и анализ социальных медиа, которые получили значительное развитие в последние годы благодаря росту популярности Интернета. В исследовании акцентируется внимание на методах классификации, включая подходы на основе правил и машинного обучения, где последняя категория охватывает современные методы глубокого обучения. Также представлено описание объекта исследования - массива отзывов о торговых сетях - с указанием на методику обработки и анализа данных. Одним из основных результатов является вывод, что необходима тщательная предварительная обработка данных с целью отсеивания дубликатов отзывов. В результате этого с помощью классических методов можно получить правильную классификацию отдельных предложений отзывов с точностью до 72%. Использованный в публикации метод группировки отзывов по соотношению положительных, отрицательных и нейтральных предложений позволяет довести точности определения тональности отзывов до 90%.

В статье вскрыты проблемы защиты объектов инфраструктуры железных дорог от воздействия беспилотных летательных аппаратов (БПЛА) противника. Проведен анализ существующих способов обнаружения, идентификации и противодействия БПЛА. Предложен рациональный вариант формирования комплекса защиты объектов инфраструктуры железных дорог от БПЛА силами и средствами Железнодорожных войск и органов военных сообщений.

Предлагается достаточно универсальный подход к разработке и реализации сценариев применения образцов вооружения, военной и специальной техники. Подробно рассмотрены результаты разработки подобных сценариев для исследования процессов применения групп робототехнических комплексов при решении типовых задач материально-технического обеспечения войск (сил) в ходе ведения боевых действий.

Статья посвящена проблеме оценки с помощью метода наименьших модулей неизвестных параметров регрессионных моделей с целочисленной функцией пол. Исследуется ситуация, когда зависимая переменная носит категориальный характер. Для включения в регрессионную модель категориальной переменной предварительно проводится ее маркировка (кодирование), состоящая в присвоении каждой категории уникального целого значения. Цель данной работы состоит в формализации в терминах аппарата частично целочисленного линейного программирования задачи идентификации не только неизвестных параметров регрессионной модели с целочисленной функцией пол, но и оптимальных маркеров категорий зависимой переменной. На примере решения задачи классификации семи видов животных доказана корректность разработанного математического аппарата. При этом сначала продемонстрировано, что при случайной маркировке категориальной переменной качество регрессии существенно меняется. Затем предложенным способом найдена оптимальная маркировка категорий зависимой переменной. Полученная модель, по которой было неверно классифицировано только 12 животных из 101, превзошла по качеству все построенные автором регрессии. Предложенный способ оценки параметров регрессионных моделей с автоматической идентификацией маркеров зависимой категориальной переменной может успешно применяться при решении задач классификации.

Быстрое развитие технологий искусственного интеллекта, а также широкое распространение облачных вычислений стимулируют внедрение интеллектуальных модулей в различные сферы. Однако включение систем искусственного интеллекта в состав распределённых программных систем сопровождается существенными затруднениями, связанными с отсутствием унифицированных подходов к их интеграции. Целью данной работы является разработка контекстно-ориентированной архитектуры интеграции систем искусственного интеллекта, обеспечивающей снижение сложности сопряжения интеллектуальных модулей с прикладной логикой распределённых программных систем. В работе проведён анализ существующих архитектурных решений, формализована модель интеграции с использованием отображений между задачами, операциями и моделями, а также предложен механизм описания задач в виде операторного графа. Также предложен подход к построению интеграционной архитектуры для систем искусственного интеллекта, основанный на использовании программного шлюза с поддержкой контекстно-ориентированного взаимодействия. Основным ключевым элементом решения является абстрактный слой операторов, который позволяет отделить описание задачи от конкретных моделей и тем самым существенно снизить связность системы. Предложенное решение ориентировано на поддержку моделей различных типов (языковых, визуальных и других) и обеспечивает прозрачную маршрутизацию запросов и возможность масштабирования в условиях распределённой вычислительной среды. В работе отдельно отмечено, что достижение соответствующих характеристик подхода возможно при реализации стандартизированного набора операторов. Представленный подход обеспечивает требуемую масштабируемость архитектуры интеграции систем искусственного интеллекта и может служить основой для построения универсальных интеграционных решений.

Представлен разработанный способ метрологического обеспечения технических и точных нивелиров на местах выполнения инженерно-геодезических работ по строительству и восстановлению автомобильных дорог.

Цель исследования - разработка предложений по совершенствованию метрологического обеспечения на производстве и повышению качества измерений при внедрении автоматизации процесса измерений. Точность учета продукции, ее себестоимость, издержки производства зависят от качества измерительного процесса. Качество измерений определяет, как правило, метрологическое обеспечение на предприятии, включающее комплекс организационно-технических мероприятий, технических средств, правил и норм, обеспечивающих единство и требуемую точность измерений. Перспективным является комплексность решения вопросов улучшения материально-технической базы и разработки новых методических документов по выполнению требуемых измерений. В статье рассмотрена возможность улучшения технической и нормативно-методической базы метрологического обеспечения автозаправочных станций. Предложено применение подобранных электронных плотномеров и термометров, которое позволяет практически полностью исключить и сократить количество ошибок, связанных с «человеческим фактором», а также уменьшить время на выполнение измерений при отсутствии операции извлечения нефтепродукта из резервуара и повысить точность результатов. Представлены предложения по автоматизации процесса измерений путем использования системы измерений «Струна+», оценка пригодности которой подтверждена приведенными в работе результатами в процессе ее тестового использования. Улучшение материально-технической базы измерений потребовало введения предложений по дополнениям в эксплуатационную документацию, в том числе по нахождению и устранению несоответствий при применении автоматизированной системы измерений в рабочем режиме. Внедрение данной системы позволяет перевести автозаправочные станции на полностью автоматизированный коммерческий учет как при приемке, так и при отпуске нефтепродуктов.