Компьютерные и информационные науки список научных статей
-
КОНЦЕПЦИЯ ФУНКЦИОНИРОВАНИЯ СИСТЕМЫ АВТОМАТИЗИРОВАННОГО ФОРМИРОВАНИЯ И ОТПРАВКИ ЗАЯВОК НА ОБЕСПЕЧЕНИЕ БОРТОВЫМ ПИТАНИЕМ
Представлены результаты исследования и описана концепция автоматизации процессов заказа бортового питания в пассажирских авиаперевозках.
2020 / Д.С. Павлюкович, И.А. Панфилов -
PROCESSING ECONOMIC INDICATORS FOR PROBLEMS OF FORECASTING TIME SERIES
In the present paper, we consider the prediction of an industrial index using a neural network.
2020 / I.A. Panfilov, T.V. Pen -
СОЗДАНИЕ МАТЕМАТИЧЕСКИХ МОДЕЛЕЙ ПРОГНОЗИРОВАНИЯ ЭКОНОМИЧЕСКИХ ПОКАЗАТЕЛЕЙ
В представленной работе рассматривается процесс прогнозирования коэффициентов динамики рождаемости организации при помощи математического аппарата нейронных сетей и построения уравнения регрессии, а также сравнение полученных результатов в результате прогноза и выявления наилучшего из методов.
2020 / Т.В. Пен, Я.С. Ганжа -
АВТОМАТИЗИРОВАННОЕ ПОСТРОЕНИЕ МОДЕЛЕЙ МАШИННОГО ОБУЧЕНИЯ С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ В ПРАКТИЧЕСКИХ ЗАДАЧАХ АНАЛИЗА ДАННЫХ
Представляется автоматизированное построение модели машинного обучения с использованием различных алгоритмов глобальной оптимизации в совокупности с нейросетевой библиотекой Keras.
2020 / Д.С. Русин, Е.А. Сопов -
ВВЕДЕНИЕ В ГЛУБИННЫЕ НЕЙРОННЫЕ СЕТИ
Отражено введение в глубинные нейронные сети, в частности, историю вопроса и современное состояние области нейронных сетей, глубокого обучения. обучения с частичным привлечением учителя и трансферного обучения.
2020 / А.В. Скороход, М.В. Гордиенко, Е.С. Семенкин -
ИССЛЕДОВАНИЕ ВЛИЯНИЯ ФУНКЦИИ АКТИВАЦИИ НА ЭФФЕКТИВНОСТЬ РАБОТЫ НЕЙРОННОЙ СЕТИ ПРИ РАЗЛИЧНЫХ ПОДХОДАХ К ОБУЧЕНИЮ
Исследуется влияние функции активации на точность и эффективность работы нейронной сети при решении задач классификации. Проводится статистическая оценка результатов работы нейронной сети.
2020 / И.А. Снопкова, Д.А. Тауснев, Л.В. Липинский -
ИССЛЕДОВАНИЕ ЭФФЕКТИВНОСТИ ПРОЦЕДУРЫ СТЕКИНГА ПРИ РЕШЕНИИ ЗАДАЧ КЛАССИФИКАЦИИ
Исследуется эффективность процедуры стекинга при решении задач классификации. Проводится статистическая оценка результатов работы стекинга и его участников отдельно. Анализируются полученные результаты.
2020 / И.А. Снопкова, Л.В. Липинский -
ТЕХНОЛОГИЯ ПОИСКА ДАННЫХ ДЛЯ ПРИНЯТИЯ РЕШЕНИЯ В СИСТЕМАХ УПРАВЛЕНИЯ ПРЕДПРИЯТИЕМ
Рассмотрены вопросы формировании профиля лица, принимающего решения, учитывающие ряд атрибутов, характеризующих различные производственные ситуации, возникающие в процессе функционирования промышленного предприятия.
2020 / Е.В. Туев, Е.В. Туева, С.В. Ефремова -
DEVELOPMENT AND APPLICATION OF ARTIFICIAL INTELLIGENCE IN A MODERN WORLD
In this article the development of the artificial intelligence science is considered. A brief The paper considers the development of the artificial intelligence science. It also presents a brief historical retrospective and reviews the works that formed the given field of science. The paper also...
2020 / J.A. Khudonogova, L.V. Lipinsky, A.I. Kuklina -
НЕПАРАМЕТРИЧЕСКИЙ АЛГОРИТМ ДЛЯ ОБРАБОТКИ ИСХОДНЫХ ДАННЫХ ПРИ НАЛИЧИИ РАЗРЕЖЕННОСТЕЙ
Рассматривается проблема предварительного анализа данных при построении моделей многомерных стохастических процессов. Задача является актуальной для отраслей промышленности, где предъявляются высокие требования к точности полученной модели. К таким отраслям можно отнести производство...
2020 / Е.А. Чжан -
MODELING IN AUTOMATED DESIGN OF COMPLEX SYSTEMS
This article discusses modeling in computer-aided design of complex systems. Models of multidimensional multiply connected objects are presented, the a priori information about which is a combination of different levels. Nonparametric control algorithms were considered, modifications of the...
2020 / N.V. Shaposhnikova, Y.S. Ganzha, L.V. Lipinskiy -
EFFECTIVE LEARNING OF DEEP NEURAL NETWORKS FOR PATTERN RECOGNITION TASKS
This article discusses modern approaches to building deep neural networks based on the idea of tensorization, which allows to speed up the training and operation of networks by orders of magnitude, which makes it possible to use them on mobile devices in offline mode.
2020 / N.V. Shaposhnikova, Y.S. Ganzha, M.V. Gordienko, L.V. Lipinskiy -
СРАВНЕНИЕ ОБРАТНОГО РАСПРОСТРАНЕНИЯ ОШИБКИ И ДИФФЕРЕНЦИАЛЬНОЙ ЭВОЛЮЦИИ ДЛЯ ОБУЧЕНИЯ МНОГОСЛОЙНОЙ НЕЙРОННОЙ СЕТИ
Сравниваются результаты классификации с помощью нейронной сети, обученной обратным распространением ошибки и дифференциальной эволюцией. Обученная нейронная сеть может использоваться для предсказания деградации солнечных панелей.
2020 / В.Г. Юршин, В.В. Становов -
ПРОБЛЕМЫ И ПЕРСПЕКТИВЫ СОВРЕМЕННОГО ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА
Рассматриваются основные проблемы и перспективы современного искусственного интеллекта. Приведены примеры его использования для решения различных задач. Предложены варианты развития искусственного интеллекта.
2020 / А.А. Якимчук -
РАЗВИТИЕ ТЕХНОЛОГИИ ПРОГРАММИРОВАНИЯ ДЛЯ КОСМИЧЕСКИХ СИСТЕМ
Рассматриваются технологии программирования космических систем и их развитие. Сравнение Российских технологии с зарубежными, а также их применение за пределами космических систем.
2020 / А.А. Артышко, А.В. Кравченко -
АНАЛИЗ И ВЕКТОРИЗАЦИЯ ДАННЫХ ГИДРОЛОКАТОРА БОКОВОГО ОБЗОРА
Рассматриваются преимущества и примеры проведения анализа данных, полученных с гидролокатора бокового обзора, аспекты отображения и организации этих данных после обработки.
2020 / И.А. Бабий, О.А. Галимзянов, А.Е. Гончаров -
ИСПОЛЬЗОВАНИЕ ОТЕЧЕСТВЕННОГО ПЕРСОНАЛЬНОГО ОБЕСПЕЧЕНИЯ ДЛЯ МОДЕЛИРОВАНИЯ ЭЛЕКТРОМАГНИТНОГО НАГРЕВА
Рассматривается проблема, связанная импортозамещением, которая заключается в отсутствии важного нетривиального персонального обеспечение, такое как моделирование физических процессов, обусловленных электромагнитным нагревом.
2020 / Е.Г. Баранова, А.С. Елпатов, С.В. Харлашина, Т.Г. Орешенко -
АКТУАЛЬНОСТЬ ПРЕДСТАВЛЕНИЯ ДАННЫХ В АЛГОРИТМАХ АВТОМАТИЧЕСКОЙ ГРУППИРОВКИ ОБЪЕКТОВ С БОЛЬШИМ ОБЪЕМОМ ВХОДНЫХ ДАННЫХ
Рассматривается актуальность извлечения, сбора данных, добычи данных для получения структурированных данных или репрезентативной выборки меньшего размера и практическая реализация переработки (подготовки) большого количества информации для задачи автоматической группировки объектов(кластерного...
2020 / В.А. Волков, Ф.Г. Ахматшин -
АНСАМБЛИРОВАНИЕ МОДЕЛЕЙ ГРАДИЕНТНОГО БУСТИНГА В ЗАДАЧЕ ПРОГНОЗИРОВАНИЯ ВЫЖИВАЕМОСТИ ПАЦИЕНТОВ
Рассматривается процесс прогнозирования выживаемости пациентов на основе данных первых часов интенсивной терапии. Описаны различные модели градиентного бустинга, а также применение ансамблирования для улучшения качества прогноза.
2020 / К.А. Желтова -
ОТСЛЕЖИВАНИЕ ЛЮДЕЙ ПО ВИДЕО ПОСЛЕДОВАТЕЛЬНОСТИ
Рассмотрены возможности нейронной сети для отслеживания людей по видеопоследовательности и применение его в общественном транспорте, с целью изучения пассажиропотока и расчёта эффективности маршрутов движения общественного транспорта.
2020 / Н.С. Захаров, С.В. Тынченко