В статье приведено сравнение нескольких фреймворков глубокого обучения в формате тестирования в схожих условиях с целью их дальнейшего применения для решения задач в режиме реального времени на различных платформах. Одним из примеров такой задачи является определение дорожных знаков. В исследовании проводится сравнение скорости и точности выходных данных пяти популярных фреймворков глубокого обучения: TensorFlow, Neon, CNTK, MXNet, RyTorch. Для обучения в условиях ограниченных вычислительных ресурсов используются три наиболее популярные модели обучения (ResNet-20, IDSIA и ResNet-32), выбранные из-за высокоточных результатов в режиме реального времени. Именно графические процессоры обычно используются для обучения сверточных нейронных сетей. В статье собраны и проанализированы результаты вычислений с использованием как центральных, так и графических процессоров. Представлены методы оптимизации работы фреймворков, результаты их работы как на центральном, так и на графическом процессоре. Благодаря этому появилась возможность исследовать влияние входных данных на точность получаемого впоследствии результата. Данное исследование дает возможность определить и оптимизировать наиболее подходящий по критериям точности выводимых значений и затрачиваемого для обучения моделей времени фреймворк для распознавания дорожных знаков.

Рассмотрены способы автоматического определения тональности текста. Проведены разбор и программная реализация методов определения эмоциональной окраски текстовой информации с последующим анализом полученных результатов. Для решения поставленных задач предложен метод, основанный на весовых коэффициентах, проанализирована его эффективность. Отдельно рассмотрены базовые алгоритмы для составления текстовой модели и проведена предобработка текстовой информации. В практической части работы методы протестированы на реальных данных: проведен тоновый анализ англоязычных отзывов о различных фильмах, взятых с сайта www.imdb.com. Точность классификации отзывов для всех реализованных методов составила более 80 %.

Рассмотрена задача проектирования автоматизированной системы мониторинга лабораторного оборудования перед проведением занятия в вузе. Процедура мониторинга должна осуществляться дистанционно и призвана оперативно информировать службы технической поддержки в случае отклонения измеренных параметров от требуемых величин, указанных в нормативно-технической документации. Кроме того, необходимо осуществлять контроль состояния самого помещения (температура воздуха, напряжение в электрической сети, отсутствие протечек систем водоснабжения и отопления). Для реализации данного проекта использовались методы алгоритмизации и программирования контроллеров. Проведен предварительный этап Е-сетевого моделирования рассматриваемой системы с целью имитации процессов отказа лабораторного оборудования. Представлены результаты проектирования системы: функциональная схема системы мониторинга оборудования, программное обеспечение для контроллера ПЛК200, разработанное в инструментальной среде CoDeSys. Указаны возможные пути дальнейшей работы в рамках рассматриваемой задачи.

Рассматриваются поляризационные характеристики метеообразований с эквивалентным радиусом от десятков микрон до единиц миллиметров. Приведены примеры радиолокационных изображений, полученных при облучении метеообразований сигналами линейной и круговой поляризации. Рассчитаны поляризационные характеристики явлений природы, связанных с выпадением осадков. Описан алгоритм измерения поляризационных характеристик метеообразований методом комплексного локационного зондирования. Получена оценка степени поляризации двукратно рассеянных дымкой, облаками и градом сигналов.

В радиолокации и связи широко используются многофазные сигналы, в частности с квадратичным законом изменения фазы, что определяет актуальность их изучения и оптимизации. Целью исследования является рассмотрение аппаратного высокостабильного способа формирования многофазных сигналов с дискретизацией фазы. В статье рассмотрены фазовращатели на основе элементов цифровой техники. Представленные результаты могут быть использованы в радиолокации и связи.

Объектом исследования являются аналитические и топологические методы рас-чета сложноструктурированных схем с перекрестными связями. Цель работы – обоснование метода контрольного моделирования для оценки правильности передаточной функции сложноструктурированной системы. В основе исследования лежит раздел неметрической математики, в которой заложен топологический подход к изучению сложноструктурированных систем. Исследована система, состоящая из десяти звеньев, охваченных многочисленными перекрестными связями. Смоделирована функциональная схема, состоящая из двух ветвей: исходной структуры системы и найденной по правилу Мейсона передаточной функции. На обе ветви модели подана единичная функция в качестве входного сигнала. Критерием правильности нахождения передаточной функции системы является тождественность графиков выходных сигналов двух ветвей модели. Предлагаемый метод позволяет повысить степень достоверности исследования сложноструктурированных систем.

Рассмотрен вариант внедрения в систему электроснабжения общеобразовательного учреждения, расположенного на территории города Сургута Ханты-Мансийского автономного округа – Югры, возобновляемого источника энергии – солнечной электростанции, что позволяет выполнить требования ФЗ «Об энергосбережении и о повышении энергетической эффективности и о внесении изменений в отдельные законодательные акты Российской Федерации» от 23.11.2009 № 261-ФЗ.

В работе рассмотрена задача построения кусочно-линейной регрессионной модели (называемой также производственной функцией Леонтьева, функцией с нулевой эластичностью замены ресурсов, а также функцией с постоянными пропорциями) по данным с интервальной неопределенностью для зависимой переменной. Приведен краткий обзор применения традиционных форм таких моделей, построенных по классическим, точечным данным, для оценки качества воздуха, анализа связи общественного здоровья с сельскохозяйственной деятельностью, оптимизации процессов очистки фрагментов антител, исследования пропускной способности аэропортов и решения некоторых других задач. В качестве функции потерь принята сумма модулей ошибок аппроксимации. Показано, что сформулированная задача сводится к задаче частично-булевого программирования приемлемой размерности. Ее решение не должно вызывать вычислительных трудностей ввиду существующего значительного арсенала соответствующих эффективных программных средств. Результаты работы могут быть полезны при исследовании с помощью методов математического моделирования сложных технических и социально-экономических объектов с интервальной неопределенностью в исходных данных, вызванной сбоями в работе измерительных устройств, ошибками в деятельности статистических служб и другими причинами.

В работе представлено описание методики подбора сверточных ядер на примере датасета MNIST. Подробно рассмотрен алгоритм, приведено обоснование возможности его применения, проведен анализ полученных результатов. Разработанный алгоритм в перспективе позволит заменить обучаемые сверточные ядра, состоящие из чисел с плавающей запятой, на дискретные, которые подбираются для каждой прикладной области единожды и позволяют обойтись без обучения сверточных слоев в нейронных сетях.

Использование вероятностных моделей на основе байесовских сетей является распространенным механизмом для описания процессов, протекающих в условиях неопределенности. Одним из актуальных направлений, связанных с оптимизацией расчета вероятностных характеристик динамических байесовских сетей, является оптимизация решения задач факторизации, распространения свидетельств и вычисления полного совместного распределения каждой из вершин графа байесовской сети. В исследовании рассматривается возможность представления байесовских сетей в виде гиперграфов. Исследование данного вопроса связано с необходимостью разработки оптимальных алгоритмов обучения байесовских сетей и определением основных подходов к реализации процедур опроса сети. Рассмотрены особенности использования вариационного вывода при формировании моделей перехода для нескольких смежных временных срезов с учетом семантики динамических байесовских сетей. Представлены алгоритмы для дискретных и непрерывных моделей динамических байесовских сетей. Предложенные подходы позволяют оптимизировать процедуру расчета априорных распределений динамической байесовской сети, упростить ее топологическую структуру, а так-же оптимизировать процедуру опроса сети в момент получения новых свидетельств и определения распределения вероятностей для скрытых переменных с учетом данных свидетельств.

В работе анализируется проблема поиска множества пар модулярных оснований, равноотстоящих от среднего основания, которые обеспечивают минимум бивалентного эффекта, а их произведение перекрывает требуемый вычислительный диапазон. Нахождение таких оснований позволяет перераспределением избыточности в регистрах для меньших в паре оснований размещать бинарные комбинации, которые невозможно разместить в регистрах для больших в паре оснований.

70 ЛЕТ ИНЮТИНУ СЕРГЕЮ АРНОЛЬДОВИЧУ