Вісник сучасних інформаційних технологій

Оптимізація ієрархічних класифікаторів шляхом налаштування параметрів та оцінки впевненості

Машталір Сергій Володимирович, Ніколенко Олександр Володимирович — пт, 20 вер 2024 00:00:00 +0000

Ієрархічні класифікатори відіграють вирішальну роль у вирішенні складних задач класифікації, розбиваючи їх на
менші, більш керовані підзадачі. Ця стаття продовжує серію робіт, зосереджених на ієрархічній класифікації технічних
українських текстів, зокрема класифікації ремонтних робіт та запасних частин, що використовуються в обслуговуванні та
ремонті автомобілів. Ми вирішуємо питання, пов'язані з багатомовними вхідними даними – зокрема українською,
російською та їх міксом – і відсутністю стандартних моделей попередньої обробки даних для української мови. У цій статті
описується метод навчання та оцінювання моделі ієрархічної класифікації за допомогою налаштування параметрів для
кожного вузла в деревоподібній структурі. Процес навчання включає ініціалізацію ваг для токенів у вузлах дерева класів та
вхідних рядках, після чого проводиться ітеративне налаштування параметрів для оптимізації точності класифікації.
Початкові ваги призначаються на основі наперед визначених правил, а ітеративний процес коригує ці ваги для досягнення
оптимальної продуктивності. Стаття також розглядає проблему інтерпретації множинних показників впевненості,
отриманих з процесу класифікації, пропонуючи підхід машинного навчання з використанням GradientBoostingClassifier з
бібліотеки Scikit-learn для розрахунку уніфікованого показника впевненості. Цей показник допомагає оцінити надійність
класифікації, особливо для нерозмічених даних, шляхом трансформації вхідних значень, генерації поліноміальних
параметрів та використання логарифмічних перетворень і масштабування. Класифікатор точно налаштовується за
допомогою технік оптимізації гіперпараметрів, а фінальна модель забезпечує надійний показник впевненості для задач
класифікації, дозволяючи перевіряти та оптимізувати результатів класифікації на великих наборах даних. Загальна точність
класифікації майже подвоїлася після навчання, досягнувши 92.38 %. Це дослідження не тільки просуває теоретичну основу
ієрархічних класифікаторів, але й надає практичні рішення для обробки великомасштабних, нерозмічених наборів даних в
автомобільній індустрії. Майбутні роботи будуть спрямовані на розширення цього підходу на більш складні задачі, такі як
знаходження та класифікація інформації з великих текстів, наприклад, транскрипцій телефонних дзвінків.

Інформаційна модель оцінки впливу оперативних ризиків постачання матеріалів на виконання замовлень у позамовному виробництві

Мрихін Андрій Львович , Антощук Світлана Григорівна — сб, 21 вер 2024 00:00:00 +0000

Виробничі бізнеси проявляють підвищений інтерес до проблеми ризиків постачання матеріалів та компонентів, що
стимулює увагу наукової спільноти до цієї теми. Упродовж останніх десятиліть опубліковано численні дослідження та
огляди, присвячені темі ризиків у постачанні матеріалів. Проте більшість досліджень розглядають глобальний вплив ризиків
на бізнес загалом і пропонують багаторівневу процедуру ідентифікації, оцінки та розробки заходів протидії ризикам, яку
слід проводити заздалегідь із залученням широкого кола фахівців. Водночас у позамовних виробництвах важлива оцінка
ризиків забезпечення матеріалами окремих конкретних виробничих замовлень у поєднанні з оперативним реагуванням на
постійно змінюваний стан виробництва та каналів постачання. Проблема оцінки ризиків постачання матеріалів
ускладнюється на підприємствах із великою номенклатурою вироблюваних виробів. Для вирішення вищенаведених
проблем авторами пропонується автоматизована модель оцінки ризиків. Модель реалізується як компонент інформаційної
системи підприємства і використовує дані технологічного, виробничого, складського, логістичного модулів для розрахунку
ймовірності відхилення терміну виконання замовлення від планового внаслідок ймовірних порушень у ланцюгах
постачання матеріалів. Під час виконання моделі здійснюється аналіз потреби виробництва в матеріалах в об’ємному та
календарному вираженні, складських залишків та стану каналів постачання матеріалів. Ризики несвоєчасного постачання
кожного з матеріалів виражаються середньоквадратичним відхиленням дати доставки від планової і розраховуються
шляхом композиції ризиків для сегментів (елементів) ланцюга постачання, ризики для яких, у свою чергу, обчислюються на
основі даних виконання, накопичених у логістичному модулі з можливістю введення коригуючих коефіцієнтів і експертних
оцінок. Загальний ризик забезпечення замовлення матеріалами визначається шляхом підсумовування ризиків постачання
окремих матеріалів, виражених відповідними середньоквадратичними відхиленнями. Результати моделі можуть бути
використані для прийняття управлінських рішень з управління виробництвом і постачанням матеріалів або комунікації
замовникам очікуваних термінів виконання замовлень. Модель пройшла апробацію на одному з підприємств
електротехнічної галузі.

Точний підрахунок натовпу для інтелектуальних систем відеоспостереження

Добришев Руслан Євгенович, Максимов Максим Віталійович — сб, 21 вер 2024 00:00:00 +0000

У статті представлено новий підхід на основі глибокого навчання для підрахунку натовпу в інтелектуальних системах
відеоспостереження, що вирішує зростаючу потребу в точному моніторингу громадських місць у міських середовищах.
Попит на точну оцінку кількості людей виникає через проблеми, пов’язані з безпекою, громадським порядком і
ефективністю в міських зонах, особливо під час великих публічних заходів. Існуючі методи підрахунку натовпу, включаючи
виявлення об’єктів на основі ознак і методи регресії, мають обмеження в умовах високої щільності через перекриття
об’єктів, варіації освітлення та різноманітність людських фігур. Щоб подолати ці виклики, автори пропонують нову
архітектуру енкодера-декодера на основі VGG16, яка включає ієрархічне вилучення ознак із використанням просторової та
канальної уваги. Ця архітектура покращує здатність моделі керувати варіаціями щільності натовпу, використовуючи
адаптивне підсумовування та дилатовані згортки для вилучення значущих ознак із щільних натовпів. Декодер моделі
додатково вдосконалюється для обробки розріджених і густих сцен через окремі карти щільності, що підвищує її
адаптивність і точність. Оцінка запропонованої моделі на еталонних наборах даних, включаючи Shanghai Tech і UCF CC 50,
демонструє кращі результати порівняно з сучасними методами, з помітними покращеннями за метриками середньої
абсолютної помилки та середньоквадратичної помилки. У статті підкреслюється важливість врахування змін у середовищі
та різниці в масштабах у густонаселених середовищах, і показано, що запропонована модель ефективна як в умовах
розрідженого, так і щільного натовпу. Це дослідження сприяє розвитку інтелектуальних систем відеоспостереження,
пропонуючи більш точний і ефективний метод підрахунку натовпу з можливими застосуваннями у сфері громадської
безпеки, управління транспортом і міського планування.

Метод опорних моделей синтезу інтелектуальних систем ідентифікації нелінійних динамічних об’єктів

чт, 19 вер 2024 00:00:00 +0000

Робота присвячена вирішенню протиріччя між точністю моделювання нелінійної динаміки і швидкістю побудови
моделей в умовах обмежених обчислювальних ресурсів. Метою роботи є скорочення часу побудови моделей нелінійних
динамічних об'єктів із безперервними характеристиками при забезпеченні заданої точності моделювання. Ця мета
досягається шляхом шляхом подальшого розвитку метода синтеза інтелектуальних систем на основі суперпозиції
попередньо навчених опорних моделей у вигляді нейронних мереж, що відбивають базові властивості об’єкта. Наукова
новизна роботи полягає у розвитку методу ідентифікації нелінійних динамічних об'єктів у вигляді нейронних мереж з
часовими затримками на основі набору попередньо навених нейромережевих моделей, що відбивають базові властивості
предметної області. На відміну від традиційного підходу до попереднього навчання, розроблений метод дозволяє будувати
моделі меншої складності та з меншим часом навчання при забезпеченны необхыдноъ точност. Для визначення початкових
параметрів моделі запропоновано вирази на основі суперпозиції опорних моделей у вигляді нейронних мереж. Практична
користь роботи полягає в розробці алгоритму методу опорних моделей для навчання нейронних мереж із часовими
затримками в задачах ідентифікації нелінійних динамічних об'єктів з безперервними характеристиками, що дозволяє
суттєво скоротити час навчання нейронних мереж без втрати точності моделі. Цінність проведеного дослідження полягає у
визначенні області ефективного використання запропонованого методу, а саме в наявності достатного об'єму якісних даних
для побудови опорних моделей. Недостатня кількість даних або низька якість даних може суттєво знизити точність опорних
моделей і як наслідок, суттєво знизити час навчання цільової моделі.

CIPerf: Бенчмарк для аналізу продуктивності та вартості сервісів безперервної інтеграції

Обрізан Володимир Ігорович — пн, 16 вер 2024 00:00:00 +0000

Безперервна інтеграція є важливою практикою в сучасній розробці програмного забезпечення, що дозволяє командам
автоматизувати процес збирання, тестування та злиття кодових змін, забезпечуючи безперервну доставку високоякісного
програмного забезпечення. Незважаючи на її зростаюче впровадження, вартість та продуктивність сервісів безперервної
інтеграції часто залишаються недостатньо вивченими. У цій статті представлено CIPerf — комплексний бенчмарк,
розроблений для аналізу як продуктивності, так і вартості хмарних та локальних сервісів безперервної інтеграції.
Дослідження зосереджене на порівнянні двох конкретних сервісів: Bitbucket Pipelines, хмарного сервісу від Atlassian, та
Hetzner, локального рішення. Зосереджуючись на цих платформах, дослідження має на меті надати практичні висновки
щодо реальних витрат і продуктивності виконання завдань у сервісах безперервної інтеграції. Для досягнення цієї мети
CIPerf проводив автоматизовані тести щогодини протягом двомісячного періоду, вимірюючи ключові часові інтервали, такі
як виділення ресурсів, налаштування середовища та фактичний час виконання тестів. Результати показали суттєві
відмінності як у вартості, так і в стабільності продуктивності між двома сервісами. Наприклад, Bitbucket Pipelines,
незважаючи на зручність хмарного сервісу, демонстрував більшу варіативність часу виділення ресурсів порівняно зі
стабільною, передбачуваною продуктивністю локального середовища Hetzner. Аналіз також досліджував, як ці показники
продуктивності впливають на ключові метрики розробки програмного забезпечення, включаючи частоту розгортання та
продуктивність розробників. CIPerf пропонує чітку методологію для розробників та організацій, яка дозволяє об'єктивно
оцінювати варіанти сервісів безперервної інтеграції, що в кінцевому підсумку допомагає оптимізувати їхні робочі процеси.
Крім того, цей бенчмарк може служити постійним інструментом для моніторингу продуктивності сервісів з часом,
виявляючи потенційне погіршення або покращення якості сервісу, надаючи таким чином довгострокову цінність для
команд, що залежать від безперервної інтеграції у своїх процесах розробки

Експертна система рекомендацій з протидії кіберзагрозам з використанням метрик CVSS та теорії ігор

Міщенко Максим Валерійович, Дорош Марія Сергіївна — пн, 16 вер 2024 00:00:00 +0000

Дане дослідження зосереджене на створенні експертної системи генерації рекомендацій з кібербезпеки. Розроблена
експертна система використовує теоретико-ігрову модель у якості рушія для перетворення еспертних знань у рекомендації
для кінцевих користувачів, якими можуть бути керівники відділу IT-безпеки (CISO), системні адsміністратори або інженери
з кіберзахисту. Експертні знання представлені у вигляді оцінки базової групи метрик CVSS – Common Vulnerability Score
System, для кожного типу атаки та коригованих значень CVSS у разі, якщо застосовано вектор протидії атаці. Отримавши
набір атак та базу експертних знань про атаки, система генерує матричну антагоністичну гру з нульовою сумою, гравцями
якої виступають кіберзлочинець та експерт з кіберзахисту. Рушієм експертної системи виступає теоретико-ігрова модель,
що відповідає за вирішення гри ітераційним методом Брауна-Робінсон та генерації рекомендацій з кіберзахисту. Було
проведено експеримент зі збіжності алгоритму Брауна-Робінсон на датасеті вразливостей за 2022 рік з бази даних
Cybersecurity and Infrastructure Security Agency, в результаті чого було визначено, що збіжність алгоритму вирішення
матричної гри досягається на кількості ітерацій в 1000. У результаті проведеної роботи було розроблено архітектуру
експертної системи та її інтерфейс у вигляді веб-застосунку, що забезпечує ввід експертами оцінок рівня CVSS зібраних
загроз та протидій загрозам та вивід рекомендацій з протидії кіберзагрозам, згенерованих експертною системою

Графо-логічні моделі для (n, f, k) – та послідовних-k-out-of-n – систем

пт, 20 вер 2024 00:00:00 +0000

Стаття присвячена методам побудови GL-моделей (графо-логічні) відмовостійких багатопроцесорних систем. Зокрема
розглянуті системи типу (n, f, k), лінійні послідовні k-out-of-n та кругові послідовні k-out-of-n, особливістю яких є вихід з
ладу системи при відмові деякої кількості послідовних процесорів. GL-моделі можуть бути використані для оцінки
параметрів надійності відмовостійких багатопроцесорних систем методом проведення статистичних експериментів із
моделями їх поведінки в потоці відмов. В основі GL-моделей, що будуються лежать базові моделі з мінімальним числом
ребер, що втрачаються. Визначено, що для побудови GL-моделі систем такого типу достатньо розрахувати максимально
можливу допустиму кількість процесорів, що відмовили, при якій система залишається у робочому стані. Будується GLмодель базової системи, що витримує таку кількість відмов, без урахування послідовності цих відмов. Наступним кроком
визначаються всі можливі послідовні відмови, при яких система виходить з ладу. Далі, базова модель модифікується таким
чином, щоб відобразити на ній вихід з ладу системи при появі послідових відмов. Тобто, послабити базову модель на вище
визначених векторах. Запропоновані методи побудови моделей можна використовувати як для лінійних та кругових
послідовних k-out-of-n систем, так і для (n, f, k) систем. Незначна відмінність буде полягати в розрахунку деяких параметрів.
У роботі описані розрахунки таких параметрів, як максимально допустима кількість відмов при якій система залишається у
робочому стані, а також розрахунок кількості всіх комбінацій послідовних відмов при яких система виходить з ладу.
Проведені експерименти, що підтверджують відповідність моделі поведінці системи в потоці відмов. Наведені приклади, що
демонструють процес побудови GL-моделей для лінійних послідовних k-out-of-n, кругових послідовних k-out-of-n та (n, f, k)
систем запропонованими методами

Контроль якості функціонування структури “об’єкт-термоелектричний охолоджувач-тепловідвідний радіатор” системи забезпечення теплових режимів

пт, 20 вер 2024 00:00:00 +0000

Розглянуто аналіз математичної моделі системи забезпечення теплових режимів з використанням термоелектричного
охолодження для оцінювання впливу умов теплообміну тепловідвідного радіатора із середовищем на основні параметри,
показники надійності та динамічні характеристики однокаскадного термоелектричного охолоджувача за заданого
температурного рівня охолодження, температури середовища, геометрії гілок термоелементів для різних струмових режимів
роботи. Наведено результати розрахунків основних значущих параметрів, показників надійності, динамічних та
енергетичних характеристик однокаскадного охолоджувача і тепловідвідного радіатора обраної конструкції при заданому
температурному рівні охолодження, температурі середовища, тепловому навантаженні, геометрії гілок термоелементів для
різних характерних струмових режимів роботи за умови зміни умов теплообміну на тепловідвідному радіаторі заданої
конструкції при варіації коефіцієнта тепловіддачі. Показано, що зі збільшенням швидкості потоку повітря на
тепловідвідному радіаторі збільшується коефіцієнт тепловіддачі й у такий спосіб зменшується перепад температур на
тепловідвідному спаї термоелектричного охолоджувача із середовищем, що дає змогу значно зменшити відносну
інтенсивність відмов охолоджувача й у такий спосіб підвищити ймовірність безвідмовної роботи всього пристрою. Під час
функціонування системи забезпечення теплових режимів, що складається з охолоджувального пристрою, тепловідвідного
радіатора, електровентилятора, застосовуваного для відведення теплової потужності в навколишнє середовище, можна
використовувати різні режими роботи електровентилятора (витрата повітря). Зі зростанням витрати повітря
електровентилятором збільшується швидкість потоку повітря в живому перерізі тепловідвідного радіатора заданої
конструкції, що призводить до зростання коефіцієнта тепловіддачі. Це, своєю чергою, дає змогу зменшити перепад
температури за заданої конструкції системи забезпечення теплових режимів. Розглянуто можливість керування
показниками надійності, а саме, відносною інтенсивністю відмов і ймовірністю безвідмовної роботи систем забезпечення
теплових режимів різних конструкцій (струмові режими, кількість термоелементів, площа поверхні радіатора) за заданого
рівня охолодження (температура середовища, теплове навантаження, геометрія термоелементів) у разі зміни умов
теплообміну тепловідвідного радіатора із середовищем.

Розробка програмного сервісу для прогнозування цін акцій на основі аналізу настроїв та авторегресійних моделей

Кобець Віталій Миколайович , Штанг Нікіта Денисович — пт, 20 вер 2024 00:00:00 +0000

У статті розглянута нагальна потреба в ефективних інструментах аналізу ринку в еру великих даних і штучного
інтелекту. Ми представляємо новий програмний сервіс, який інтегрує аналіз новинних настроїв у реальному часі з
прогнозуванням фондового ринку, підвищуючи точність і швидкість прийняття торгових рішень. Система використовує API
для збору даних, FinBERT для аналізу настроїв та MongoDB для зберігання даних, долаючи обмеження існуючих платформ,
таких як Investing.com та MarketWatch. Наша методологія поєднує аналіз настроїв з авторегресійними моделями для
прогнозування цін на акції 11 найбільших компаній. В експерименті було використано 141 спостереження із застосуванням
множинної регресії та моделі з бінарними результатами. Результати демонструють, що настрої інвесторів суттєво впливають на
ціни акцій 2 з 11 компаній, причому Meta демонструє коефіцієнт детермінації 70%, що пояснює напрямки зміни цін акцій на
основі настроїв інвесторів. Дослідження показує, що врахування як кількісних (попередні ціни акцій), так і якісних (настрої
інвесторів) даних підвищує точність прогнозу для акцій певних компаній. Стаття робить внесок у сферу фінансової аналітики,
пропонуючи більш комплексний підхід до прогнозування цін на акції, інтегруючи моделі машинного навчання та аналізу даних
для підтримки прийняття обґрунтованих рішень на динамічних фінансових ринках.