Автоматизация закупочной деятельности считается одним из наиболее известных применений ИТ-решений, так как проведение закупок является неотъемлемым элементом работы любой организации и обязана быть целостным, системным процессом, обеспечивающим возможность с наименьшими расходами запасов сил и средств вовремя получить все те продукты, работы, предложения и услуги, которые так важны организации. В статье выделен перечень функциональных возможностей различных систем и описаны результаты формализованного анализа функциональной полноты этих систем закупочной сессии. В анализ вошла и условная система с желаемым функционалом, по которому и будет понятно, насколько та или иная система подходит для заказчика.

Ключевые слова: закупочная сессия, закупочная деятельность, сравнительный анализ по функциональной полноте, аукцион, редукцион, лот, ставка, анализ соответствия требований пользователя к системам, схожесть систем

05.13.01 - Системный анализ, управление и обработка информации (по отраслям) , 05.13.18 - Математическое моделирование, численные методы и комплексы программ

В данной статье рассматривается проблематика определения знаков дорожного движения для управления автотранспортным средством с использованием аппарата искусственной нейронной сети. Описана актуальность исследований на данный момент времени, а также преимущества использования нейронных сетей при определении знаков дорожного движения. Представлены входные данные при определении знаков дорожного движения для сверточных нейронных сетей. Сформирована архитектура сверточной нейронной сети классификации, в частности, рассматривается последовательность слоев сети классификации изображений. Дано математическое описание моделирования функции ошибки и метода стохастического градиентного спуска. Представлена математическая модель процесса обучения искусственной нейронной сети, а также функций активации: линейной функции и сигмоиды. Предложен алгоритм формирования модели искусственной нейронной сети. Визуализирован на графике процесс обучения данной функции. Представлен результат обучения.

Ключевые слова: искусственные нейронные сети, классификация, сверточные нейронные сети, deep learning, big data, математическое моделирование, информатика

05.13.01 - Системный анализ, управление и обработка информации (по отраслям) , 05.13.18 - Математическое моделирование, численные методы и комплексы программ

В данной статье рассматривается проблематика определения дорожного покрытия для автоматического управления транспортным средством с использованием искусственной нейронной сети. Описано состояние отрасли на текущий момент времени, а также актуальность данных исследований. Представлены входные данные для определения дорожного покрытия. Обосновывается идея применимости метода сегментации изображений для определения дорожного покрытия. Производится формирование структуры искусственной нейронной сети на базе архитектуры U-NET. В частности визуализируется строение последовательности слоев. Особое внимание уделяется математическому моделированию процесса свертки и максимального пула. Приводится математическая модель процесса обучения искусственной нейронной сети, а так же функций активации: линейной функции и сигмоиды. Предложен алгоритм формирования модели искусственной нейронной сети. Визуализирован на графике процесс обучения данной функции. Представлен результат обучения.

Ключевые слова: искусственные нейронные сети, U-NET, анализ данных,, машинное обучение, deep lerning, сверточные нейронные сети, свертка, максимальный пул, сегментация изображений, моделирование

05.13.01 - Системный анализ, управление и обработка информации (по отраслям)

В современном мире контроль здоровья является важнейшей элементом повседневной жизни. В статье выделен перечень функциональных возможностей различных устройств (умных часов, фитнес-браслетов) и описаны результаты формализованного анализа функциональной полноты устройств контроля здоровья. На примере двух различных наборов требований пользователя в исследование включены две условные системы, по степени схожести с которыми можно судить насколько анализируемые устройства подходят для данного пользователя.

Ключевые слова: Устройства контроля здоровья, фитнес-браслет, сравнительный анализ по функциональной полноте, измерения давления, пульса, ЭКГ, контроль тренировок, анализ соответствия требований пользователя к устройствам, схожесть устройств

05.13.06 - Автоматизация и управление технологическими процессами и производствами (по отраслям) , 05.13.18 - Математическое моделирование, численные методы и комплексы программ

Отключение потребителей от электрической энергии может привести к экологическим катастрофам. Одной из причин отключения может быть попадание молнии в линии электропередач или непосредственно в здание или сооружение. В статье рассмотрены два варианта молниезащиты: продолжительного и отдельно стоящего объектов.

Ключевые слова: молниезащита, молниепремник, грозовой разряд, теория электричества, блок приема зарядов

05.23.19 - Экологическая безопасность строительства и городского хозяйства

Представлены результаты анализа по функциональной полноте десяти систем интеллектуальной видеоаналитики. Показано насколько выбранные для сравнения системы видеоаналитики обладают сходством или различиями по критерию функциональной полноты. Проанализировано присутствуют ли в них наиболее типичные видеодетекторы, какими дополнительными функциями видеоаналитики обладает каждая из сравниваемых систем. Показано, как можно оценить, насколько функциональная полнота той или иной системы соответствует требованиям пользователя.

Ключевые слова: интеллектуальные системы видеонаблюдения, системы видеоаналитики, специализированные видеодетекторы, интеллектуальный анализ видеопотока, анализ функциональной полноты, формализованный анализ, степень подобия систем, мера подобия Жаккарда

05.13.01 - Системный анализ, управление и обработка информации (по отраслям) , 05.13.18 - Математическое моделирование, численные методы и комплексы программ

В данной статье рассматривается проблема определения стоимости аренды недвижимости. Обосновывается идея о минимизации функции абсолютной ошибки с использованием искусственных нейронных сетей. Особое внимание уделено процессу определения входных данных нейронной сети. В частности, рассмотрена проблематика определения таких параметров как благоустройство региона и помещения. В статье выяснены особенности определения весовых коэффициентов для определения технического оснащения помещения с использованием генетического алгоритма. Предложена модель архитектуры нейронной сети. Описана модель изменения весовых коэффициентов. По итогу произведена апробация модели на тестовых данных, а также описана модель корректировки данных с учетом динамики цен.

Ключевые слова: нейронная сеть, data mining, анализ данных, аренда недвижимости, регрессия, генетический алгоритм, информатика, машинное обучение, оценка стоимости, моделирование, экстраполяция

05.13.15 - Вычислительные машины, комплексы и компьютерные сети , 05.13.18 - Математическое моделирование, численные методы и комплексы программ

В данной статье представлена математическая модель распределенного реестра как сети массового обслуживания. Рассмотрены основные компоненты данной сети, а также их формальное представление. Визуализирована модель peer-to-peer сети, определен вектор состояния сети, а также определены ограничения пространства состояний. После чего были представлены законы распределения отдельных потоков и времени обслуживания. Кроме того, были определены элементы конструирования инфинитезимальной матрицы. На основании полученных данных была произведена имитационная модель данного процесса. Для проведения имитационного моделирования был использован пакет Anylogic. Результаты проведения имитационного моделирования были проанализированы и выбраны наиболее оптимальные параметры.

Ключевые слова: сеть массового обслуживания, информационная безопасность, распределенные реестры, информатика и вычислительная техника, математическое моделирование информационная система, corda

05.13.01 - Системный анализ, управление и обработка информации (по отраслям) , 05.13.18 - Математическое моделирование, численные методы и комплексы программ

В статье представлено описание общей модели информационной системы по управлению информационными потоками при аренде недвижимости с использованием технологии распределенных реестров на платформе corda. Представлено описание участников информационной системы. Рассмотрены ключевые концепции использования технологии распределенных реестров для реализации информационной системы по управлению недвижимостью. Представлены методы анализа данных информационной системы по управлению недвижимостью. Рассмотрен метод аппроксимации данных с использованием полинома Лагранжа. Описан способ оценки стоимости недвижимости с использованием технологии искусственных нейронных сетей.

Ключевые слова: аренда, недвижимость, анализ данных, информационная безопасность, нейросети, распределенные реестры, информатика, информационная система, corda

05.13.01 - Системный анализ, управление и обработка информации (по отраслям) , 05.13.18 - Математическое моделирование, численные методы и комплексы программ