«Системы и средства информатики»
Том 30, Выпуск 4, 2020г.

Оглавление | Об авторах

Аннотации и ключевые слова.

Программное обеспечение исследований в области статистического анализа данных

• М. П. Кривенко  Институт проблем информатики Федерального исследовательского центра "Информатика и управление" Российской академии наук, mkrivenko@ipiran.ru

Аннотация: При разработке статистических методов анализа данных применительно к задачам классификации наблюдений в области диагностической медицины, социологии, обработки текстов, распознавания изображений необходимо проводить исследования жизнеспособности используемых моделей данных, ставить эксперименты с данными и алгоритмами их обработки.
Для этого приходится обращаться к возможностям вычислительной техники и создавать соответствующее программное обеспечение (ПО). В статье рассматривается опыт разработки варианта ПО, ориентированного на решение задач классификации данных. Приводится состав модулей, обеспечивающих построение и использование вероятностных моделей данных, оценивание их параметров, исследование эффективности предлагаемых процедур принятия решений. Также приводятся примеры решения конкретных прикладных задач и кратко описываются используемые элементы ПО. Характеризуются условия и возможные пути дальнейшего развития структуры, состава и содержания процедур статистического анализа.

Ключевые слова: программное обеспечение; статистический анализ данных; язык программирования Делфи; применение в различных областях

Усредненная вероятность ошибки вычисления коэффициентов вейвлет-вейглет-разложения при обращении преобразования Радона

• А. А. Кудрявцев  Московский государственный университет им. М. В. Ломоносова, факультет вычислительной математики и кибернетики, nubigena@mail.ru
• О. В. Шестаков Московский государственный университет им. М. В. Ломоносова, факультет вычислительной математики и кибернетики; Институт проблем информатики Федерального исследовательского центра "Информатика и управление" Российской академии наук, oshestakov@cs.msu.su

Аннотация: Методы реконструкции изображений, основанные на разложении функции изображения по специальному вейвлет-базису и последующей пороговой обработке коэффициентов разложения, используются при решении задач вычислительной томографии. Их привлекательность заключается в адаптации к пространственным неоднородностям изображений и возможности реконструкции локальных участков изображения по неполным проекционным данным, что имеет ключевое значение, например, для медицинских приложений, где пациента нежелательно подвергать лишней дозе облучения. Анализ погрешностей этих методов представляет собой важную практиче-скую задачу, поскольку позволяет оценить качество как самих методов, так и используемого оборудования. В работе рассматривается метод вейвлет-вейг- лет-разложения при реконструкции томографических изображений в модели с аддитивным гауссовым шумом. Оценивается порядок функции потерь, основанный на усредненной вероятности ошибки вычисления вейвлет-коэффициентов.

Ключевые слова: преобразование Радона; вейвлет-вейглет-разложение; пороговая обработка; функция потерь

Применение кластеризации в задачах размещения подвижных точек доступа в воздушно-наземных беспроводных сетях

• Е. Г. Meдведева  Российский университет дружбы народов; Институт проблем информатики Федерального исследовательского центра "Информатика и управление" Российской академии наук, medvedeva-eg@rudn. ru
• Э. М. Хайров Российский университет дружбы народов, emil.khayrov@gmail.com
• Н. А. Поляков  Российский университет дружбы народов, goto97@mail.ru
• Ю. В. Гайдамака Российский университет дружбы народов; Институт проблем информатики Федерального исследовательского центра "Информатика и управление" Российской академии наук, gaydamaka-yuv@rudn. ru

Аннотация: Выполнен обзор задач, возникающих в беспроводных сетях с подвижными базовыми станциями, размещенными на беспилотных летательных аппаратах (БПЛА). Сформулирована и решена задача оптимизации для определения позиций БПЛА, обеспечивающих максимизацию вероятности покрытия в области предоставления связи при ограничениях на интерференцию от соседних базовых станций. Для сравнительного анализа эффективности развертывания сети при применении адаптивной навигации выбраны два метода - метод k-средних и метод роя частиц, в основе которых лежит кластеризация пользователей. Применение методов проиллюстрировано для сценария обеспечения связью участников массового мероприятия на открытой местности (сценарий "концерт").

Ключевые слова: БПЛА; воздушно-наземная сеть; метод роя частиц; метод k-средних; вероятность покрытия

Нечеткое управление гетерогенным мышлением агентов гибридной интеллектуальной многоагентной системы

• С. В. Листопад  Калининградский филиал Федерального исследовательского центра "Информатика и управление" Российской академии наук, ser-list-post@yandex.ru
• С. Б. Румовская Калининградский филиал Федерального исследовательского центра "Информатика и управление" Российской академии наук; Балтийский федеральный университет им. И. Канта, sophiyabr@gmail.com

Аннотация: Статья посвящена разработке подсистемы нечеткого вывода для управления агентом-фасилитатором (АФ) процессами коллективного гетерогенного мышления агентов гибридной интеллектуальной многоагентной системы. Она позволяет АФ организовать работу агентов системы в соответствии с моделью ромба группового принятия решений С. Кейнера. Модель редуцирует групповую динамику системы на три последовательные фазы: стадию дивергентного мышления, на которой вырабатываются альтернативные решения проблемы, стадию бурления, на которой АФ задействует методы, способствующие повышению "взаимопонимания" между агентами, и стадию конвергентного мышления, когда предложенные альтернативы классифицируются, ранжируются и дорабатываются для принятия согласованного решения. Благодаря данному механизму повышается релевантность системы практике коллективного решения проблем экспертами под руководством лица, принимающего решения, при посредничестве фасилитатора. В сочетании с гибридной компонентой интеллектуальной системы и многоагентным подходом, положенным в основу ее архитектуры, моделирование коллективного гетерогенного мышления обеспечивает ей возможность решать практические проблемы без существенного упрощения в условиях динамической среды, ограничивающей время на выработку и принятие решения.

Ключевые слова: гетерогенное мышление; гибридная интеллектуальная многоагентная система; система нечеткого вывода; коллектив экспертов

Статистический анализ биосигналов при изучении зрительной рабочей памяти человека

• А. В. Ерофеева  Московский государственный университет имени М. В. Ломоносова, факультет вычислительной математики и кибернетики, yerofeyeva@bk.ru
• Т. В. Захарова Московский государственный университет имени М. В. Ломоносова, факультет вычислительной математики и кибернетики; Институт проблем информатики Федерального исследовательского центра "Информатика и управление" Российской академии наук, tvzaharova@mail.ru

Аннотация: Работа посвящена электроэнцефалографическому исследованию взаимодействия корковых зон мозга, обеспечивающих удержание зрительной информации в рабочей памяти (РП). Были построены векторные авторегрессионные модели (VAR-модели) сигналов, полученных из связанных с организацией РП зон мозга. Для оценки силы взаимодействия зон по коэффициентам моделей рассчитывалась функция частной направленной когерентности (Partial Directed Coherence, PDC), основанная на причинности Грейнджера. Сравнительный анализ для оценки силы внутрикорковых связей был проведен с помощью парного статистического теста Уилкоксона. Найдена зависимость силы связей от характера выполняемой задачи.

Ключевые слова: ЭЭГ; функциональная связность; зрительная рабочая память; PDC; векторная авторегрессионная модель; тест Уилкоксона; причинность Грейнджера

Построение моделей процесса с помощью простых сетей Петри

• И. Ю. Терёхина  Факультет вычислительной математики и кибернетики Московского государственного университета им. М. В. Ломоносова, iteryokhina@cs.msu.ru
• А. А. Грушо Институт проблем информатики Федерального исследовательского центра "Информатика и управление" Российской академии наук, grusho@yandex.ru
• Е. Е. Тимонина  Институт проблем информатики Федерального исследовательского центра "Информатика и управление" Российской академии наук, eltimon@yandex.ru
• С. Я. Шоргин Институт проблем информатики Федерального исследовательского центра "Информатика и управление" Российской академии наук, sshorgin@ipiran.ru

Аннотация: Цель данной работы - исследование класса простых сетей Петри для моделирования рабочего процесса. Показано, что при отсутствии ограничения на уникальность задач в логе построить корректную модель рабочего процесса не всегда удается. Также показано, что если в модели есть переходы, которые не соответствуют ни одной задаче лога рабочего процесса, то в модели рабочего процесса будут нарушены предположения о взаимосвязи между задачами в логе рабочего процесса и между переходами соответствующей сети Петри.

Ключевые слова: сеть Петри; обнаружение процесса; построение модели процесса

Комплексное обеспечение информационной безопасности частных облачных вычислительных сред

• А. А. Грушо  Институт проблем информатики Федерального исследовательского центра "Информатика и управление" Российской академии наук, grusho@yandex.ru
• А. В. Николаев  Федеральный исследовательский центр химической физики им. Н. Н. Семенова Российской академии наук, gentoorion@mail.ru
• В. О. Писковский  Институт проблем информатики Федерального исследовательского центра "Информатика и управление" Российской академии наук, vpvp80@yandex.ru
• В. В. Сенчило  Институт проблем информатики Федерального исследовательского центра "Информатика и управление" Российской академии наук, volodias@mail.ru
• Е. Е. Тимонина  Институт проблем информатики Федерального исследовательского центра "Информатика и управление" Российской академии наук, eltimon@yandex.ru

Аннотация: Рассматривается задача построения безопасного корпоративного облака, в котором используются небезопасные компоненты. Наиболее важным представляется решение для удаленной работы сотрудников организации. Решение основано на выделении простого подоблака, реализующего безопасные взаимодействия удаленных сотрудников между собой, с облачными сервисами и ресурсами глобальной сети Интернет.

Ключевые слова: информационная безопасность; облачные вычисления; безопасность удаленной работы на небезопасных терминалах

Об алгоритмах декодирования обобщенных кодов Рида?Соломона

• С. М. Рацеев  Ульяновский государственный университет, ratseevsm@mail.ru
• О. И. Череватенко Ульяновский государственный педагогический университет имени И. Н. Ульянова, choi2008@yandex. ru

Аннотация: Рассматриваются алгоритмы декодирования обобщенных кодов Рида-Соломона (РС), построенные на основе алгоритмов для кодов РС. Приводится алгоритмы Гао, Сугиямы и Берлекэмпа-Месси (алгоритм Питерсона-Горенстейна-Цирлера). Первый из данных алгоритмов относится к алгоритмам бессиндромного декодирования, остальные - к алгоритмам синдромного декодирования. Актуальность данных алгоритмов состоит в том, что они применимы для декодирования кодов Гоппы, которые лежат в основе некоторых перспективных постквантовых криптосистем. При этом данные алгоритмы применимы для кодов Гоппы над произвольным полем в отличие от хорошо известного алгоритма декодирования Паттерсона для двоичных кодов Гоппы.

Ключевые слова: помехоустойчивые коды; коды Рида-Соломона; коды Гоппы; декодирование кода

Развитие гибридной многоядерной рекуррентной архитектуры на ПЛИС

• Ю. А. Степченков  Институт проблем информатики Федерального исследовательского центра "Информатика и управление" Российской академии наук, YStepchenkov@ipiran.ru
• Н. В. Морозов  Институт проблем информатики Федерального исследовательского центра "Информатика и управление" Российской академии наук, NMorozov@ipiran.ru
• Ю. Г. Дьяченко  Институт проблем информатики Федерального исследовательского центра "Информатика и управление" Российской академии наук, diaura@mail.ru
• Д. В. Хилько  Институт проблем информатики Федерального исследовательского центра "Информатика и управление" Российской академии наук, dhilko@yandex.ru
• Д. Ю. Степченков  Институт проблем информатики Федерального исследовательского центра "Информатика и управление" Российской академии наук, stepchenkov@mail.ru

Аннотация: Представлен результат модификации гибридной многоядерной архитектуры рекуррентного сигнального процессора (ГМАРСП) и ее апробации в виде макетного образца на отладочной плате нового поколения HAN Pilot Platform с программируемой логической интегральной схемой (ПЛИС) Intel Arria10 SoC 10AS066K3F40E2SGна основе VHDL (very high speed integrated circuits) модели уровня регистровых передач. Гибридная многоядерная архитектура рекуррентного сигнального процессора состоит из ведущего фон- неймановского процессора на управляющем уровне и потокового процессора с восемью вычислительными ядрами (ВЯ) на операционном уровне. Вычислительные ядра объединены капсульным распределителем, обеспечивающим развертывание алгоритмической капсулы в параллельно-последовательный поток команд, и работают с 32-разрядными данными. Аппаратная реализация двухъядерного процессора управляющего уровня Cortex-A9 обеспечила существенное повышение производительности всей ГМАРСП и увеличение точности обработки данных за счет использования 32-разрядных данных с фиксированной точкой. Апробация VHDL-модели модифицированной ГМАРСП на типовом приложении цифровой обработки данных - распознавателе изолированных слов (РИС) - показала ее высокую эффективность при работе в режиме реального времени.

Ключевые слова: рекуррентный сигнальный процессор; гибридная многоядерная архитектура; VHDL-модель; ПЛИС; распознаватель изолированных слов

Метод сегментации изображений на основе квадродерева

• Ю. А. Маньяков  Орловский филиал Федерального исследовательского центра "Информатика и управление" Российской академии наук, maniakov_yuri@mail.ru
• А. И. Сорокин Орловский филиал Федерального исследовательского центра "Информатика и управление" Российской академии наук, webdi@mail.ru

Аннотация: Представлен метод сегментации цветного изображения на основе квадродерева, состоящий из нескольких шагов. Первый из них - обнаружение границ, основанное на трехканальном цвете и двух масках. Далее применяется алгоритм утончения контура. Алгоритм сегментации делится на две части. В первой части изображение разделяется на максимальное число сегментов. Во второй части сегменты объединяются на основе FSM-таблицы. В статье представлены результаты сегментации цветных изображений, полученные на основе описанного алгоритма.

Ключевые слова: цветное изображение; сегментация; квадродерево; ребро; граница; истончение; уменьшение цвета; разделение; слияние; пиксель

Программный комплекс для позиционирования акустических донных систем

• В. А. Смирнов  Акустический институт им. академика Н. Н. Андреева; МИРЭА - Российский технологический университет, Viperx15@mail.ru
• Н. Н. Скворцова  Институт общей физики им. А. М. Прохорова Российской академии наук; МИРЭА - Российский технологический университет; Национальный исследовательский ядерный университет "МИФИ", mukudori@mail.ru
• Е. М. Кончеков  Институт общей физики им. А. М. Прохорова Российской академии наук; Российский национальный исследовательский медицинский университет им. Н. И. Пирогова, eukmek@gmail.com
• В. А. Ларичев  Акустический институт им. академика Н. Н. Андреева; larido@gmail.com
• Г. А. Максимов  Акустический институт им. академика Н. Н. Андреева; gamaximov@mail.ru

Аннотация: На основе алгоритмов корреляционного и спектрального анализа разработан программный комплекс для обработки радиофизических сигналов с целью точного позиционирования приемных элементов донных сейсмических кос. Сейсмокосы были испытаны в Геленджикской бухте на Черном море. Представлен результат позиционирования системы, полученный с помощью разработанных алгоритмов по измеренным акустическим дистанциям. Произведено сравнение полученных результатов с контрольными данными измерений эхолота. Показано, что измерение акустических дистанций при использовании разработанного программного комплекса отвечает требованиям для позиционирования систем морской 2В-сейсморазведки.

Ключевые слова: гидроакустика; мониторинг; морская сейсморазведка; твердотельная донная цифровая сейсмокоса; позиционирование; корреляционный анализ; спектральный анализ

Машинный перевод: индикаторная оценка результатов обучения искусственной нейронной сети

• А. Ю. Егорова  Институт проблем информатики Федерального исследовательского центра "Информатика и управление" Российской академии наук, ann.shurova@gmail.com
• И. М. Зацман  Институт проблем информатики Федерального исследовательского центра "Информатика и управление" Российской академии наук, izatsman@yandex.ru
• М. Г. Кружков  Институт проблем информатики Федерального исследовательского центра "Информатика и управление" Российской академии наук, magnit75@yandex.ru
• В. А. Нуриев  Институт проблем информатики Федерального исследовательского центра "Информатика и управление" Российской академии наук, nurieff.v@gmail.com

Аннотация: Представлены данные, полученные в ходе наблюдения за обучением системы нейронного машинного перевода (НМП). Проведена количественная оценка работы системы НМП с помощью индикаторов. В качестве экспериментального материала были использованы 250 русскоязычных текстовых фрагментов, для каждого из которых ежемесячно в течение одного года фиксировался перевод на французский язык, выполненный с помощью системы НМП Google. Фиксация переводов была реализована посредством их аннотирования в надкорпусной базе данных (НБД), в результате чего была сформирована серия из 12 аннотаций для каждого из 250 текстовых фрагментов. Аннотирование переводов позволило не только зафиксировать допущенные в переводе ошибки в случае их наличия, но и определить категорию нестабильности НМП, указывающую на изменения качества перевода или на их отсутствие. Цель статьи - представить разработанный индикаторный подход и пример его применения для оценки результатов обучения искусственной нейронной сети (ИНС).

Ключевые слова: нейронный машинный перевод; нестабильность машинного перевода; индикаторная оценка; лингвистическое аннотирование; виды нестабильности

Механизм темпорального сопоставления конкретно-исторических фактов

• И. М. Адамович  Институт проблем информатики Федерального исследовательского центра "Информатика и управление" Российской академии наук, Adam@amsd.com
• О. И. Волков Институт проблем информатики Федерального исследовательского центра "Информатика и управление" Российской академии наук, Volkov@amsd.com

Аннотация: Статья продолжает серию работ, посвященных технологии поддержки конкретно-исторических исследований (ПКИИ). Технология построена на принципах сотворчества и краудсорсинга и ориентирована на широкий круг пользователей, не относящихся к профессиональным историкам и биографам. Статья посвящена дальнейшему развитию технологии путем интеграции в нее механизма темпорального сопоставления конкретно-исторических фактов. Приведены основные направления сопоставления фактов в конкретно-историческом исследовании, обоснована особая значимость подзадачи сопоставления и взаимоувязывания фактов по оси времени с целью определе-ния последовательности событий в жизни объекта исследования и уточнения их датировки. Предложен подход к автоматизации этой подзадачи в рамках технологии, основанной на механизме автоматизированного поиска противоречий в конкретно-исторической информации. Показана возможность сведения задачи поиска допустимых временных интервалов к задаче линейного программирования. Обосновано применение симплекс-метода для реализации алгоритма темпорального сопоставления конкретно-исторических фактов.

Ключевые слова: конкретно-историческое исследование; распределенная технология; сопоставление фактов; историко-биографический факт; линейное программирование

Блокчейн-технологии нормализованного бюджетного обеспечения национальных проектов

• А. В. Ильин  Государственный научно-исследовательский институт авиационных систем, ilyin@res-plan.com
• В. Д. Ильин Вычислительный центр им. А. А. Дородницына Федерального исследовательского центра "Информатика и управление" Российской академии наук, vdilyin@yandex.ru

Аннотация: Блокчейн-технологии нормализованного бюджетного обеспечения (НБО-технологии) рассматриваются как инструментальные средства, необходимые для ресурсного обеспечения разработки и исполнения национальных проектов защиты и развития потенциала страны. Рассматриваемая в статье часть методологического обеспечения разработок НБО-технологий включает методологии ситуационного онлайн-бюджетирования и нормализованного товарно-денежного обращения. Онлайн-планирование бюджета рассматривается как задача интервального планирования расходов с учетом ситуационно зависимых обязательных и ориентирующих требований к искомому решению. Задача решается методом целевого перемещения решения в режиме вычислительного эксперимента. Методология нормализованного товарно-денежного обращения включает методы формирования и реализации договорных отношений в цифровой среде, платежного и товарного кредитования, онлайн-банкинга на основе банков-провайдеров, корпоративных и персональных электронных банков. Блокчейн-технологии нормализованного бюджетного обеспечения практически исключают незапланированное использование бюджетных средств.

Ключевые слова: блокчейн-технологии нормализованного бюджетного обеспечения (НБО-технологии); ресурсное обеспечение национальных проектов защиты и развития потенциала страны; ситуационное онлайн-бюджетирование; нормализованное товарно-денежное обращение

Повышение эффективности обработки информации нейронными сетями с использованием параболических интегродифференциальных сплайнов в качестве функций активации нейронов

• Т. К. Бирюкова  Институт проблем информатики Федерального исследовательского центра "Информатика и управление" Российской академии наук, yukonta@mail.ru

Аннотация: Рассмотрены способы повышения эффективности обработки информации нейронными сетями (нейросетями) путем использования разработанных автором параболических интегродифференциальных сплайнов (ИД-сплайнов) как функций активации нейронов. Предложено сделать коэффициенты параболических ИД-сплайнов обучаемыми параметрами нейросети наряду с весами нейронов. В этом случае функция активации в виде параболического ИД-сплайна изменяется в процессе обучения так, чтобы минимизировать функцию ошибки, за счет чего повышается точность результатов работы нейросети, сокращается время ее обучения и работы в режиме эксплуатации. Проанализированы перспективы модификации нейросетей с известными архитектурами (таких как ResNet) путем замены в них функций активации на ИД-сплайновые функции активации. Представляется, что такой подход сможет повысить качество функционирования ряда популярных нейросетей. Сделан вывод о том, что параболические ИД-сплайны в качестве функций активации могут повысить эффективность технологий искусственного интеллекта, в частности в таких задачах, как принятие решений, создание компьютерных игр, аппроксимация и прогнозирование данных (в финансовой и социальной сфере, в науке и др.), классификация информации, обработка изображений и видеороликов, применение компьютерного зрения, обработка текстов, речи, музыки и др.

Ключевые слова: искусственный интеллект; машинное обучение; глубокое обучение; нейронная сеть; нейросеть; функция активации; сплайновая функция активации; интегродифференциальный сплайн; ИД-сплайн; параболический сплайн