Том 15, № 4 (2024)
Синхронное взаимодействие распределенных неупорядоченных цифровых объектов
Аннотация
Предложены методы быстрой синхронизации взаимодействия неупорядоченных активных распределенных цифровых объектов, объединенных в группы. Неупорядоченные объекты (не использующие адреса или другие индивидуальные признаки) заменяют обращение к отдельным объектам по адресам обращением к кластерам объектов с указанием общих для таких объектов наборов признаков. Любому количеству объектов доступен одновременный обмен сигналами и сообщениями с любым количеством объектов. Перевод объектов в синхронное состояние выполняется однотактно, посылкой объектами единственного сигнала синхронизации, и затем поддерживается в течение заданного времени. Основной вид связей между объектами — беспроводные каналы, с передачей по ним оптических или радиосигналов. Нарушение синхронизации объекты восстанавливают собственными действиями. Объекты могут быть стационарными и мобильными. Основные особенности структуры связей объектов — одновременная видимость состояния всех объектов любым объектом группы и одновременная доставка на вход любого объекта сообщений группы объектов с побитной синхронизацией.
Программные системы: теория и приложения. 2024;15(4):3-26
3-26
Об одном способе поиска оптимального управления в неоднородной дискретной системе с запаздыванием по состоянию процессов
Аннотация
Рассматривается класс неоднородных дискретных систем (НДС) с промежуточными критериями, содержащих два уровня. Системы нижнего уровня включают в себя переменные состояния с запаздыванием. Такие НДС представлены на практике и получаются в процессе дискретизации непрерывных систем при решении задач оптимизации итерационными методами. Для указанного класса предлагается аналог достаточных условий оптимальности Кротова, на основе которого строится метод улучшения управления. Предлагаемый метод проиллюстрирован примером.
Программные системы: теория и приложения. 2024;15(4):27-41
27-41
Эвристический алгоритм для одной нелинейной задачи оптимального управления
Аннотация
Рассматривается задача оптимального управления для одного из вариантов квазилинейной системы. Для ее решения используется идея профессора В. И. Гурмана, предложившего сочетать два варианта принципа расширения. Один из них, традиционный подход Кротова, а второй - метод штрафных функций. Выбранный класс систем позволяет провести аналитическое исследование лагранжиана Кротова, что в свою очередь приводит к формулировке алгоритма. Полученный алгоритм апробирован на двух иллюстративных примерах, для которых построены минимизирующие последовательности. Трудоемкость расчетов сопоставима с методами, основанными на традиционном принципе расширения. Результаты расчетов проиллюстрированы таблицами и графиками.
Программные системы: теория и приложения. 2024;15(4):43-54
43-54
Математическое моделирование с учётом ограничений и исследование оптимальной конфигурации оптической стереосистемы, состоящей из двух плоских зеркал и видеокамеры
Аннотация
Статья продолжает серию исследований, посвященных математическому моделированию и оптимизации конфигурации оптической стереосистемы, состоящей из видеокамеры и двух плоских зеркал. В предыдущей работе мы разработали модель, которая учитывает различные ограничения на конфигурацию подобной системы: величина стереобазы, размеры зеркал, общие габариты оптической системы, отсутствие двойного отражения световых лучей, недопущение ситуации, когда видеокамера отражается в зеркалах. Выполнена постановка задачи условной оптимизации, в качестве целевой функции выбран периметр прямоугольника, ограничивающий оптическую систему.В рамках данной работы мы добавили в модель набор ограничений, которые задают конфигурацию рабочей зоны, она образована пересечением полей зрения двух виртуальных камер. Соответствующие изменения были внесены в программу для численного решения задачи условной оптимизации с использованием пакета SciPy. Продемонстрированы примеры решения задачи для различных исходных данных. Полученные результаты расширяют теорию компьютерного зрения и могут быть использованы в создании и исследовании систем компьютерного зрения для робототехнических комплексов и систем неразрушающего контроля.
Программные системы: теория и приложения. 2024;15(4):55-77
55-77
Нейросетевая классификация видеороликов по малому числу кадров
Аннотация
В статье предложен метод нейросетевой классификации коротких видеороликов. Задача классификации рассматривается с точки зрения уменьшения числа требуемых операций для категоризации видеороликов. Предлагаемое решение заключается в использовании небольшого числа кадров (не более 10) для выполнения классификации при помощи самой лёгкой нейросетевой архитектуры семейства моделей ResNet. В ходе исследования создан собственный набор данных для обучения, состоящий из трёх классов: «animals», «cars» и «people». В результате получена точность классификации, равная 79%, а также сформирована база данных классифицируемых видеороликов и разработано приложение с элементами GUI для взаимодействия с классификатором и просмотра результатов.
Программные системы: теория и приложения. 2024;15(4):79-96
79-96
Построение надёжной системы обнаружения вредоносного ПО с использованием генеративных состязательных сетей для увеличения данных
Аннотация
Обнаружение вредоносного ПО является важным аспектом кибербезопасности, однако его точность часто снижается из-за дисбаланса классов и ограниченного количества размеченных данных. В данном исследовании используются генеративные состязательные сети с условными данными (conditional Generative Adversarial Networks, cGAN) для генерации синтетических образцов вредоносного ПО, что позволяет решить эти проблемы за счёт увеличения объёма данных в классе меньшинства.Модель cGAN генерирует реалистичные образцы вредоносного ПО, основываясь на метках классов, балансируя набор данных без изменения класса безопасных образцов. Применённый к набору данных CICMalDroid2020, увеличенный объём данных используется для обучения модели LightGBM, что приводит к повышению точности обнаружения, особенно для слабо представленных классов вредоносного ПО.Результаты демонстрируют эффективность использования cGAN в качестве надёжного инструмента для увеличения объёма данных, что улучшает производительность и надёжность систем обнаружения вредоносного ПО на основе машинного обучения.
Программные системы: теория и приложения. 2024;15(4):97-110
97-110
Аналитический обзор\ архитектур, моделей, методов и алгоритмов\ для локализации и трекинга неригидных объектов
Аннотация
Компьютерное зрение требует анализа видеопотока, включающего извлечение информации из кадров, обнаружение определенных объектов и сбор данных о них. После обнаружения часто требуется выполнять трекинг или слежение за объектами в видеопотоке. Неригидность или изменчивость формы препятствует анализу объектов, усложняет их обнаружение и трекинг и ухудшает локализацию.В обзоре рассмотрены архитектуры, модели, методы и алгоритмы, применяемые на практике при обнаружении и отслеживании неригидных объектов, и выделены перспективные решения.
Программные системы: теория и приложения. 2024;15(4):111-151
111-151
Извлечение симптомов и автоматическое предсказание диагноза по медицинским клиническим записям
Аннотация
В статье представлена система, которая извлекает симптомы заболеваний из медицинских клинических записей (текстов на естественном русском языке) и автоматически предсказывает по ним диагноз в виде наименования заболевания и его кода в соответствии со справочником МКБ-10. Система ограничена предметной областью из 6 пульмонологических заболеваний (хроническая обструктивная болезнь легких, пневмония, бронхиальная астма и др.) и COVID-19.Извлечение симптомов реализовано с помощью нескольких нейронных сетей, выделяющих отдельные медицинские сущности и связи между ними. Предсказание диагноза также реализовано в виде классификатора на основе нейронной сети. Для обучения извлечению симптомов создан аннотированный корпус предложений. Описаны принципы и правила разметки симптомов. Представлен корпус текстов для обучения классификатора предсказанию диагнозов.Приведены оценки точности при тестировании обеих подсистем. Точность предсказания диагноза на данной предметной области составила 88,5%. Даны сравнения с аналогичными работами по извлечению симптомов из текстов на различных языках, а также по автоматическому предсказанию диагнозов, включая системы типа ChatGPT.
Программные системы: теория и приложения. 2024;15(4):153-181
153-181