| Об институте | Направления деятельности | Научно-исследовательские работы и проекты | Объекты интеллектуальной собственности | Научные журналы ИПИ РАН | Другие публикации | Семинары и конференции |
|
«Информатика и ее применения» (Том 12, Выпуск 3, 2018)Оглавление | Библиография | Об авторах Аннотации и ключевые слова.УПРАВЛЕНИЕ СЛУЧАЙНЫМ БЛУЖДАНИЕМ С ЭТАЛОННЫМ СТАЦИОНАРНЫМ РАСПРЕДЕЛЕНИЕМ
Аннотация: Рассматривается случайное блуждание на отрезке, допускающее управление в форме выбора направления для очередного шага. Задано множество стратегий управления, параметризованных конечномерными векторами. Требуется найти из этого множества такую стратегию, при которой плотность стационарного распределения марковской цепи, описывающей блуждание, максимально приближена к заданной эталонной плотности распределения. Постановка задачи отличается от классической схемы марковского процесса принятия решений тем, что отсутствует одношаговый доход. Содержательная трактовка задачи появляется в психологии, робототехнике, генетике. Предложен квазиградиентный алгоритм определения оптимальных значений параметров, основанный на оценках частных производных целевой функции по наблюдениям за фазовой траекторией. Приведены численные результаты работы алгоритма в примерах с различными классами стратегий и различными эталонными плотностями распределения. Ключевые слова: управление марковской цепью с непрерывным множеством состояний; квазиградиент- ные алгоритмы; оценки производных по наблюдениям
СРЕДНЕКВАДРАТИЧНЫЙ РИСК ПОРОГОВОЙ ОБРАБОТКИ ПРИ СЛУЧАЙНОМ ОБЪЕМЕ ВЫБОРКИ
Аннотация: Нелинейные методы удаления шума из сигналов, основанные на пороговой обработке вейвлет-коэффициентов, широко используются в различных прикладных областях. Свою популярность эти методы приобрели за счет быстроты алгоритмов построения оценок и возможности лучшей, чем линейные методы, адаптации к функциям, принадлежащим различным классам регулярности. При использовании методов пороговой обработки обычно предполагается, что число вейвлет-коэффициентов фиксировано, а распределение шума является гауссовым. Эта модель хорошо изучена в литературе, и для разных классов сигналов вычислены оптимальные значения порогов. Однако в некоторых ситуациях объем выборки заранее не известен и моделируется случайной величиной. В данной работе рассматривается модель со случайным числом наблюдений, содержащих гауссов шум и оценивается порядок среднеквадратичного риска при растущем объеме выборки. Ключевые слова: пороговая обработка; случайный объем выборки; среднеквадратичный риск
БАЙЕСОВСКИЕ МОДЕЛИ БАЛАНСА
Аннотация: Ряд предыдущих работ автора был посвящен применению байесовского подхода к задачам массового обслуживания и надежности. В данной статье метод распространяется на широкий круг задач из различных областей знания: демографии, физики, политологии, моделирования чрезвычайных ситуаций, медицины и др. В основе метода лежит разделение факторов, влияющих на исследуемую систему, на способствующие функционированию (позитивные, или p-факторы) и препятствующие функционированию (негативные, или n-факторы). Рассматривается индекс баланса системы, равный отношению n-фактора к p-фактору, и индекс преимущества, равный отношению p-фактора к сумме n- и p-факторов. Предполагается, что факторы, влияющие на систему, меняются со временем, причем точные значения факторов невозможно определить ввиду несовершенства измерительного оборудования, излишне высокой стоимости досконального изучения, нехватки временных и материальных ресурсов и т. п. Такие предпосылки обусловливают применение к описанным задачам байесовского метода, заключающегося в рандомизации исходных параметров (факторов) и, как следствие, индексов баланса и преимущества. Основной целью исследования является изучение вероятностных характеристик индексов баланса и преимущества в предположении, что априорные распределения факторов известны. В случае, когда n- и p-факторы являются независимыми случайными величинами, задача сводится к исследованию свойств смесей распределения. В отличие от популярных в настоящее время смесей нормальных законов в байесовских моделях баланса смешиваемые распределения имеют положительные носители. Особое внимание уделяется априорным распределениям гамма-типа, поскольку эти распределения являются адекватными асимптотическими аппроксимациями широкого класса вероятностных распределений. Ранее рассматривались смеси показательного, эрланговского и вейбулловского априорных распределений. В данной статье особое внимание уделено случаю, когда n- и p-факторы имеют m-распределение Накага- ми и его частные виды (распределение Рэлея, Максвелла-Больцмана, хи-распределение и др.). Получены явные виды плотности, функции распределения и моментов индекса баланса для различных комбинаций описанных априорных распределений. Результаты статьи могут применяться в задачах исследования разного рода индексов, рейтингов и показателей. Ключевые слова: байесовский метод; смешанные распределения; индекс баланса; индекс преимущества; процесс баланса; m-распределение Накагами
ЗАШУМЛЕНИЕ ДАННЫХ КОНЕЧНЫМИ СМЕСЯМИ НОРМАЛЬНЫХ И ГАММА-РАСПРЕДЕЛЕНИЙ С ПРИМЕНЕНИЕМ К ЗАДАЧЕ ОКРУГЛЕНИЯ НАБЛЮДЕНИЙ
Аннотация: Во многих реальных задачах проводится статистический анализ данных, содержащих дополнительные ошибки измерения, в том числе в виде округления, что в ряде ситуаций может приводить к достаточно существенным искажениям. В настоящей статье для одной из возможных моделей округления получены оценки для неизвестного математического ожидания наблюдений в предположении, что исходные данные дополнительно зашумлены с помощью случайных величин, имеющих распределения типа конечных смесей нормальных и гамма-законов. Построены доверительные интервалы для неизвестного математического ожидания с использованием уточненной оценки для дисперсии целой части случайной величины. Обсуждается алгоритм определения значения параметра для искусственного шума, добавление которого к исходным данным способствует повышению качества работы метода скользящего разделения смесей. Ключевые слова: зашумленные данные; округленные наблюдения; конечные смеси нормальных распределений; конечные смеси гамма-распределений; доверительные интервалы; метод скользящего разделения
смесей
АНАЛИЗ РАЗРЕЗНЫХ ПОВРЕЖДЕНИЙ В МНОГОПОЛЮСНЫХ СЕТЯХ
Аннотация: Предложен метод оценки изменения функциональных возможностей многополюсной потоковой сетевой системы после повреждающего воздействия. Для каждой стоковой дуги вычисляется максимальный поток, не зависящий от величины потока по остальным стоковым дугам. Разрезным структурным повреждением считается удаление из сети всех дуг, образующих минимальный разрез, соответствующий максимальному потоку по некоторой стоковой дуге. Среди найденных структурных повреждений по введенному критерию выбираются критически опасные. Для каждой дуги, принадлежащей хотя бы одному разрезному структурному повреждению, проводится количественная оценка последствий ее разрушения. Описанный подход предлагается использовать при исследовании уязвимости территориально распределенных многопользовательских систем передачи одного вида продукта, имеющих сетевую структуру связей. Ключевые слова: однопродуктовая потоковая сеть; структурная уязвимость сети; многополюсная потоковая модель
ОБ ИНВАРИАНТНОСТИ СТАЦИОНАРНОГО РАСПРЕДЕЛЕНИЯ СИСТЕМЫ МАССОВОГО ОБСЛУЖИВАНИЯ С ОГРАНИЧЕННЫМИ РЕСУРСАМИ И С ИНТЕНСИВНОСТЯМИ ПОСТУПЛЕНИЯ И ОБСЛУЖИВАНИЯ, ЗАВИСЯЩИМИ ОТ СОСТОЯНИЯ СИСТЕМЫ
Аннотация: Рассматривается дальнейшее обобщение систем массового обслуживания (СМО), в которых заявкам для обслуживания требуется не только прибор, но и некоторый объем ресурсов, суммарный объем которых ограничен. В рассматриваемой системе интенсивности поступления и обслуживания заявок зависят от состояния системы, при этом объемы работ, приносимых заявками, имеют произвольное распределение с конечным средним. Сформулирована и доказана теорема о мультипликативном виде стационарного распределения вероятностей при пуассоновском входящем потоке, зависящем от числа заявок в системе. Показано, что стационарные вероятности числа заявок в системе и объемов занятых ими ресурсов, аналогично системе Эрланга с потерями, не зависят от вида функции распределения (ФР) объема работ, а зависят только от математического ожидания. Ключевые слова: ограниченные ресурсы; система массового обслуживания; инвариантность; время обслуживания
РЕСУРСНЫЕ СИСТЕМЫ МАССОВОГО ОБСЛУЖИВАНИЯ КАК МОДЕЛИ БЕСПРОВОДНЫХ СИСТЕМ СВЯЗИ
Аннотация: Представлен обзор ресурсных систем массового обслуживания (СМО), используемых для моделирования широкого класса реальных систем, в которых ресурсы являются заведомо ограниченными. Несмотря на объективную важность исследования подобных систем, работ, посвященных их анализу, до последнего времени существовало совсем немного, что было связано со сложностью построения случайного процесса, описывающего их функционирование, и, соответственно, получения численных результатов. Однако за последние годы произошел существенный сдвиг в изучении ресурсных систем, были предложены новые методы их анализа, позволяющие строить рекуррентные алгоритмы, пригодные для численных расчетов. В этой связи в обзоре отражена только часть полученных результатов, а именно: рассмотрены ресурсные системы без мест для ожидания с экспоненциальным временем обслуживания. Рассмотрены модели беспроводных систем связи, основанные на ресурсных СМО (РСМО), выражения для оценки основных вероятностно-временных характеристик и алгоритмы их вычисления. Ключевые слова: ресурсная система массового обслуживания; непрерывный ресурс; дискретный ресурс; ограниченный ресурс; рекуррентный алгоритм; гетерогенная сеть; стационарное распределение; полумарковский процесс; беспроводные системы связи
ОБУЧАЕМАЯ КЛАССИФИКАЦИЯ ДАННЫХ С УЧЕТОМ АНАЛИЗА ГЛАВНЫХ КОМПОНЕНТ
Аннотация: Рассматриваются вопросы обучаемой классификации с учетом результатов анализа главных компонент (PCA - Principal Component Analysis). Построение байесовского классификатора становится возможным после представления ковариаций через параметры вероятностной модели PCA. Выделен случай сингулярных распределений данных, для него оценивание параметров модели предлагается проводить при ограничениях на собственные значения ковариационных матриц. Исследуется качество классификации с учетом реальной размерности данных. Продемонстрировано, что при ее правильном задании классификатор обладает наименьшими вероятностями ошибки. Превышение наилучшего значения размерности обычно ухудшает качество классификации в меньшей степени, чем его занижение. Смесь вероятностных анализаторов главных компонент позволяет моделировать объемные данные с помощью относительно небольшого числа свободных параметров. Число свободных параметров можно контролировать с помощью выбора латентной размерности данных. Ключевые слова: анализ главных компонент; смеси нормальных распределений; EM-алгоритм; обучаемая классификация
ПАРАМЕТРИЗАЦИЯ В ПРИКЛАДНЫХ ЗАДАЧАХ ПОИСКА ЭМПИРИЧЕСКИХ ПРИЧИН
Аннотация: Представление конечного класса объектов в форме множества характеристик (параметров) этих объектов назовем параметризацией рассматриваемого класса. Кроме идентификации объектов множествами характеристик существует задача выявления причины того, что некоторые объекты класса обладают свойством P. Для решения этой задачи в условиях появления новых объектов исходного множества характеристик может не хватить. В этом случае необходимо изменять параметризацию. Работа посвящена построению методов изменения начальной параметризации в задаче уточнения эмпирической причины появления свойства P при расширении исходных данных. Построенные методы продемонстрированы на практических примерах. Ключевые слова: ДСМ-методы искусственного интеллекта; параметризация классов объектов; эмпирическая причина; аутентификация
МЕТОДЫ И СРЕДСТВА ОБНАРУЖЕНИЯ НЕШТАТНЫХ СИТУАЦИЙ, ВОЗНИКАЮЩИХ НА ЭЛЕМЕНТАХ ЖИЛИЩНО-КОММУНАЛЬНОЙ ИНФРАСТРУКТУРЫ
Аннотация: Работа относится к области разработки специализированных информационных систем на основе технологии Интернета вещей. Рассматривается подход к программной реализации компонентов модуля обнаружения нештатных ситуаций как составной части информационной системы, обеспечивающей поддержку технического обслуживания элементов жилищной инфраструктуры в целях оперативного контроля их состояния, предиктивного ремонта и оповещения о возникающих нештатных ситуациях и регулярных событиях. Описаны алгоритмы и особенности реализации компонентов, осуществляющих построение моделей функционирования элементов жилищной инфраструктуры и обнаружение нештатных ситуаций. Приводятся экспериментальные результаты применения подхода для обнаружения нештатных ситуаций на модельных наборах данных. Ключевые слова: Интернет вещей; анализ данных; обнаружение нештатных ситуаций; жилищно-коммунальная инфраструктура
ИМПЛИЦИРОВАННЫЕ ЗНАНИЯ: ОСНОВАНИЯ И ТЕХНОЛОГИИ ИЗВЛЕЧЕНИЯ
Аннотация: Дано описание теоретических оснований разработки информационных технологий, которые обеспечивают целенаправленность формирования лингвистических типологий как форм представления нового знания о языке. Они формируются в процессе контрастивного анализа параллельных выровненных текстов, служащих источниками нового знания. В параллельных текстах встречаются случаи имплицирования субъективных знаний переводчиков, которые не представлены в системе современного знания о языке. Их экспликация возможна с помощью информационных технологий, позволяющих обрабатывать параллельные тексты и целенаправленно извлекать имплицированные знания. Цель статьи состоит в описании нового подхода к разработке технологий, обеспечивающих целенаправленность формирования лингвистических типологий, и его сопоставлении с существующими подходами и моделями процессов формирования (роста) знания. Сформулированы те условия, при которых технологически может быть обеспечен целенаправленный рост объективного знания (в терминах К. Р. Поппера). Предлагаемый подход иллюстрируется на примере задачи формирования типологии конструкций русского языка с модальным значением, возникающих в переводе немецких модальных конструкций. Ключевые слова: параллельные тексты; корпусная лингвистика; имплицированные знания; извлечение новых знаний; эмерджентность; информационная технология; целенаправленность; формирование типологий
STATISTICAL ANALYSIS OF LANGUAGE SPECIFICITY OF CONNECTIVES BASED ON PARALLEL TEXTS
СТАТИСТИЧЕСКИЙ АНАЛИЗ ЛИНГВОСПЕЦИФИЧНОСТИ КОННЕКТОРОВ (НА МАТЕРИАЛЕ ПАРАЛЛЕЛЬНЫХ КОРПУСОВ)
Аннотация: В последние десятилетия проблемы лингвоспецифичности в русском языке привлекают пристальное внимание исследователей, хотя до последнего времени они рассматривались без привлечения корпусных методов. В этой работе описываются новые методы исследования лингвоспецифичности русских коннекторов с привлечением статистического анализа аннотированных параллельных корпусов. Русско-французские и франко-русские параллельные тексты обрабатываются с помощью Надкорпусной базы данных коннекторов, разработанной специально для аннотирования переводных соответствий, выявляемых в параллельных корпусах. Каждое переводное соответствие включает в себя аннотацию русского коннектора и его переводного эквивалента, что позволяет генерировать статистические данные по различным типам моделей перевода - на основе предлагаемых для коннекторов параметров лингво- специфичности. В качестве примера в данной работе рассматриваются два русских коннектора: или и а то.
Ключевые слова: надкорпусные базы данных; статистический анализ; контрастивный корпусный анализ; лингвоспецифичность; параллельные корпуса; лингвистические информационные ресурсы; коннекторы; дискурсивные отношения; семантика
СЕМАНТИЧЕСКАЯ ОБРАБОТКА НЕСТРУКТУРИРОВАННЫХ ТЕКСТОВЫХ ДАННЫХ НА ОСНОВЕ ЛИНГВИСТИЧЕСКОГО ПРОЦЕССОРА PullEnti
Аннотация: Представлена методика создания систем извлечения знаний, основанная на подходе, главным инструментом которого является программный пакет PullEnti, включающий алгоритмы морфологического и семантико-синтаксического анализа для выделения сущностей определенных типов из текстов естественного языка (персоны, организации, локации и другие целевые семантические объекты). В системе PullEnti используются динамически подключаемые компоненты (плагины), что позволяет без перекомпилирования активировать различные функциональные возможности. Именно таким образом запускается блок семантического анализа. В процессе анализа выделяются семантические единицы (токены), которые представляют собой типизированные фразы: текстовые, числовые и др. Приводятся примеры реализованных проектов для различных предметных областей. Ключевые слова: семантическое моделирование; извлечение именованных сущностей; области с интенсивным использованием данных; автоматизированные системы извлечения знаний; семантический поиск; интеллектуальные интернет-технологии
УПРАВЛЕНИЕ ВЫХОДОМ СТОХАСТИЧЕСКОЙ ДИФФЕРЕНЦИАЛЬНОЙ СИСТЕМЫ ПО КВАДРАТИЧНОМУ КРИТЕРИЮ. I. ОПТИМАЛЬНОЕ РЕШЕНИЕ МЕТОДОМ ДИНАМИЧЕСКОГО ПРОГРАММИРОВАНИЯ
Аннотация: Решается задача оптимального управления для диффузионного процесса Ито и линейного управляемого выхода. Рассматриваемая постановка близка к классической линейно-квадратичной гауссовской задаче управления (linear-quadratic Gaussian (LQG) control). Отличия состоят в том, что состояние описывается нелинейным дифференциальным уравнение Ито dyt = At(yt) dt + >t (yt) dvt и не зависит от управления ut, оптимизации подлежит управляемый линейный выход dzt = atyt dt + btzt dt + ctut dt + + at dwt. Дополнительные обобщения внесены в квадратичный критерий качества с целью возможности постановки таких задач, как отслеживание выходом состояния или управлением - линейной комбинации состояния и выхода. Для решения используется метод динамического программирования. Функцию Беллмана позволяет найти предположение о ее структуре вида Vt(y, zZ) = atz2 + Pt(y)z + Yt(y). Решение дают три дифференциальных уравнения для коэффициентов at, @t(y) и Yt (y). Эти уравнения составляют оптимальное решение рассматриваемой задачи Ключевые слова: стохастическое дифференциальное уравнение; оптимальное управление; динамическое программирование; функция Беллмана; уравнение Риккати; линейные уравнения параболического типа
МОДЕЛЬ ПЕРЕДВИЖЕНИЯ ПОЕЗДОВ И МАНЕВРОВЫХ ЛОКОМОТИВОВ НА ЖЕЛЕЗНОДОРОЖНОЙ СТАНЦИИ В ПРИЛОЖЕНИИ К ОЦЕНКЕ И АНАЛИЗУ ВЕРОЯТНОСТИ БОКОВОГО СТОЛКНОВЕНИЯ
Аннотация: Предложена математическая модель для решения задачи управления движением маневровых локомотивов на железнодорожной станции при заданном расписании движения пассажирских/грузовых поездов через станцию и фиксированном графике маневровых работ, под которыми понимается отцепка и прицепка вагонов, выпуск и расформирование поездов. Модель используется для постановки и решения задачи минимизации времени передвижения по станции маневрового локомотива для осуществления очередной маневровой работы с учетом занятости некоторых путей для движения вследствие наличия на них пассажирских/грузовых поездов, а также с учетом ограничений на время исполнения маневровых работ. Исходная постановка сводится к задаче смешанного целочисленного линейного программирования. Представленная модель использована для оценки вероятности бокового столкновения на станции с учетом возможных случайных задержек в движении пассажирских поездов. Приведены результаты численных экспериментов. Ключевые слова: имитационная модель; расписание; интенсивность; смешанное целочисленное линейное программирование
ФИЛЬТРАЦИЯ СОСТОЯНИЙ МАРКОВСКИХ СКАЧКООБРАЗНЫХ ПРОЦЕССОВ ПО ДИСКРЕТИЗОВАННЫМ НАБЛЮДЕНИЯМ
Аннотация: Статья посвящена решению задачи оптимальной фильтрации состояний однородного марковского скачкообразного процесса (МСП). Наблюдения представляют собой приращения случайных процессов - интегральных преобразований состояний, зашумленные винеровскими процессами, интенсивность которых также зависит от оцениваемого состояния. Оптимальная оценка в моменты получения нового наблюдения вычисляется как функция предыдущей оценки и новых наблюдений, а между моментами наблюдений - простейшим прогнозом в силу системы уравнений Колмогорова. Рекуррентная формула пересчета ресурсозатратна, так как содержит интегралы - масштабно-сдвиговые смеси многомерных гауссиан, где в качестве смешивающих выступают распределения времени пребывания состояния в каждом из возможных значений. Предложены более простые аппроксимации, основанные на предположении об ограниченности числа скачков состояния за время между наблюдениями. Получены универсальные локальная и глобальная характеристики точности аппроксимаций, зависящие от параметров оцениваемого процесса, величины временного шага между наблюдениями и максимального числа учитываемых скачков. Ключевые слова: марковский скачкообразный процесс; оптимальная фильтрация; мультипликативные шумы в наблюдениях; стохастическое дифференциальное уравнение; численная аппроксимация
|
|
||
|
| © 2016 Институт проблем информатики Российской Академии наук |