Проведен анализ задач навигационного обеспечения воздушных объектов. Выполнен синтез маршрута полета беспилотного летательного аппарата с выбором курсовых углов полета в поворотных пунктах по результатам пеленгования сигналов неподвижного наземного источника. По результатам летных экспериментов, оценены среднеквадратические ошибки определения местоположения излучателей при многократной оценке угловых координат в пространственно-разнесенных точках приемниками-пеленгаторами, размещенными на беспилотных летательных аппаратах «Орлан-10», «Феникс» и «Грант-М». Исследованы способы коррекции автономного полета при возрастающей и убывающей точности оценки направлений прихода сигналов, позволяющие минимизировать ошибки местоопределения за фиксированное время наблюдения.
Предложена схема автогенератора на полевом транзисторе для резервного командного средства управления с автоматическим регулированием курсового угла. Обосновано правило построения модели автогенератора, удовлетворяющего требованиям по минимуму среднеквадратичного отклонения, рассчитанного с помощью электрической схемы и заданного курсового угла при ограничении на физическую реализуемость параметров макета заданной структуры. Сформулированы рекомендации по реализации электронной схемы и определены режимы самовозбуждения автогенератора.

Данная работа продолжает исследования авторов в области построения компьютерных тренажеров операторов технологических объектов управления. Предлагаемая концепция иерархического (двухуровневого) математического моделирования оперативного персонала, имитирующая динамические свойства человека и реализующая логический вывод принятия решения, позволяет оценивать качество и корректировать траектории обучения при реализации как индивидуального, так и коллективного обучения операторов. Для построения логико-динамической модели процесса обучения использовался аппарат нечеткой логики и Е-сетей (расширение сетей Петри).

Представлена методика расчета максимального количества вещества в закрытой системе с помощью поэтапного графа химических реакций. На основе веществ, которые могут присутствовать в реагирующей системе, генерируется список возможных одно- и двухчастичных обратимых реакций. Далее, исходя из задачи исследования и условий в реагирующей системе, список сокращается. Полученному списку реакций соответствует матрица инцидентности, на основе которой удобно анализировать граф с помощью ЭВМ. Поиск максимального количества интересующего компонента про-изводится на сравнении весов ребер графа на каждом этапе его промежуточных реакций. Веса графа рассчитываются на основе кинетических коэффициентов реакций и определяют доминирующую реакцию. Расчет количества проводится исходя из предположения о том, что доминирующая реакция является равновесной. Проведен расчет максимального количества гидропероксильного радикала HO2 в реагирующей системе, состоящей из водорода H и кислорода O.

Представлено описание разработки сервиса для мониторинга развития растений в комнатной теплице с использованием моделей компьютерного зрения, сбора визуальных данных с использованием платы esp32-cam и камеры OV5640 и извлечения отдельных растений из получаемых изображений с помощью модели детектирования YOLO v4. Трекинг высаженных растений выполнен с помощью библиотеки DeepSORT. Исходя из определяемой культуры оценивается возраст для вычис-ления скорости развития высаженных растений, а также оповещения пользователя о достижении заданных показателей. Методы компьютерного зрения реализованы с помощью фреймворка TensorFlow 2, полученная точность классификации – 99 %, коэффициент детерминации модели Random Forest для регрессии возраста растения – 0,94.

Описана математическая модель регрессионного типа пассажирооборота воздуш-ного транспорта Российской Федерации. В качестве независимых переменных используются: средняя стоимость полета в салоне экономического класса самолета в расчете на 1 000 км, среднемесячная но-минальная начисленная заработная плата работников по полному кругу организаций, средний тариф на проезд в плацкартном вагоне скорого нефирменного поезда дальнего следования в расчете на 100 км пути, численность трудоспособного населения. Идентификация параметров модели производится с помощью двух альтернативных методов регрессионного анализа – смешанного оценивания и макси-мальной согласованности между расчетными и фактическими значениями выходной переменной. Построенные варианты модели вполне соответствуют содержательному смыслу входящих в их состав независимых переменных и обладают высокой точностью. Выбор одной из них для решения стоящих перед исследователем задач должен определяться их характером, а именно, либо стремлением минимизировать расхождения между прогнозными и реальными значениями пассажирооборота в будущем периоде, либо желанием с возможно большей точностью выявить будущие тенденции в динамике этого показателя.

Представлено описание технологии интеграции данных о расписании с действующего веб-расширения информационной системы сопровождения учебного процесса вуза в Google Calendar. Создано программное обеспечение «Преобразователь расписания» с использованием высокоуровневого языка программирования C# в виде консольного и веб-приложения, в котором поддерживаются режимы выгрузки расписания на определенную неделю либо в диапазоне указываемых дат. В процессе реализации проведено исследование структуры ical-файлов, с помощью которых поддерживается импорт сведений в наиболее распространенные календари – Google Calendar и Яндекс Календарь. Созданное приложение может применяться для расширения функционала информационных систем сопровождения учебного процесса за счет возможностей выгрузки данных в удобный для пользователя формат.

Задача слежения за точкой глобальной максимальной мощности реконфигурируемой солнечной электростанции при частичном затенении сопряжена с глобальной оптимизацией. Традиционные алгоритмы отслеживания точки максимальной мощности не обеспечивают глобальный максимум мощности солнечной электростанции в режиме реального времени из-за медленного процесса сходимости. Модель максимизации генерируемой мощности реконфигурируемой солнечной электростанции разработана в виде модифицированной нечеткой глубокой нейросети на основе модифицированного опти-мизатора квантовых многомерных частиц роя, которая включает в себя: сверточный блок, рекуррентные нейросети и нечеткие блоки. Обрабатывая сигналы датчиков и изображения массива солнечных панелей, настроенная модифицированная нечеткая глубокая нейросеть генерирует опорное напряжение и матрицу электрических взаимосвязей массива солнечных панелей параллельно-последовательного соединения, максимизирующие его мощность при неоднородной инсоляции, демонстрируя следующие преимущества в сравнении с моделью реконфигурируемой солнечной электростанции на основе оптимизатора роя частиц: робастность, лучшую эффективность и скорость слежения.

Представлено математическое описание двух методов масштабирования чисел в модулярной системе счисления: основанного на интервальной оценке и с использованием итерационного алгоритма масштабирования числа X коэффициентом K, включающего в себя этап расширения системы оснований и непосредственно этап масштабирования. Приведены примеры и представлены результаты работы алгоритмов программ, разработанных на языке Python, моделирующих выполнение алгоритмов на электронно-вычислительной машине. Выполнены оценки сложности алгоритмов для их сравнения и выявления оптимальных.

Предложен новый подход к построению профиля рельефной поверхности, задан-ной с помощью текстового описания. Метод основан на аппроксимации тригонометрическими полиномами базовых элементов рельефа и интерполяции обобщенными многочленами.