ivdon3@bk.ru
Статья посвящена решению проблемы формирования механизмов обеспечения устойчивого функционирования процессов управления природными и техногенными рисками в территориально распределенных организационных системах, определяемыми как пространственно-временной структурой вмещающих природных ландшафтов, так и особенностями техногенного воздействия. Представлено и обосновано положение о том, что ключевую роль в системе управления рисками должны играть региональные географические информационные системы и геопорталы. На примере региональной ГИС «Мордовия» и геопорталах «Метагеосистемы Мордовии. Пространственные данные региона» и «Природное и культурное наследие Республики Мордовия. Путешествуем с Русским географическим обществом» показана возможность использования аналитического подхода к анализу геосистем различного иерархического уровня для решения задачи анализа рисков в территориально распределенных организационных системах.
Ключевые слова: геоинформационная система, геопортал, анализ рисков, пространственные данные, геосистемы, территориально распределенная организационная система
Актуальность и цели. В статье дана характеристика проекта в области решения задачи управления организационными системами посредством разработки системы дистанционного мониторинга и управления пространственно-распределенными объектами с применением технологии LoRa-сетей. Материалы и методы. В рамках проекта обеспечены апробация и практическое использование LoRa-сетей. Разработанная система состоит из 3 основных модулей: Устройства, серверная часть, а также клиентское приложение. В свою очередь устройства подразделяются на шлюзы, и конечные устройства. Результаты. Проведено проектирование автоматизированной системы управления пространственными объектами, разработаны и протестированы устройства-шлюзы и конечные устройства, формирующие прототип сети Интернета вещей, а также серверная часть автоматизированной системы дистанционного управления пространственно распределенными устройствами. Выводы. Осуществлены тестирование и отладка системы, получена отлаженная система дистанционного мониторинга и управления пространственно-распределенными объектами на основе концепции Интернета вещей с применением технологии LoRa-сетей. Предполагается, что результаты НИОКР будут востребованы в организациях, деятельность которых связана с использованием пространственно-распределенных ресурсов.
Ключевые слова: интернет вещей, управление территориально-распределенными системами, LoRa-сети, геосистемный подход, инфраструктуры пространственных данных
Статья посвящена решению важной задач разработки интерактивных карт, отражающих многообразие природного и исторического наследия в культурных ландшафтах с целью решения задачи управления территориальными системами культурного ландшафта. В качестве основных объектов картографирования выступают природно-социально-производственные системы – метагеосистемы, их рекреационный и туристский потенциал и степень его освоенности. Результаты. Интерактивная карта «Природное и культурное наследие Республики Мордовия» разработана с использованием методов объектно-ориентированного проектирования, UI/UX-проектирования и программирования и реализована, как web-портал, ядром которого выступают инструменты семантического поиска и визуализации геоданных. Представленная в статье методика разработки цифровой интерактивной карты туристско-рекреационных метагеосистем основывается на геоинформационном моделировании и эффективном использовании разноплановой информации о регионе.
Ключевые слова: геопорталы, культурный ландшафт, инфраструктура пространственных данных, управление в организационных системах, пространственные данные, принятие решений
Решение проектных задач в области управления территориальными системами основано на необходимости автоматизированного анализа больших массивов геопространственных данных, в том числе, материалов космической съемки. Целью статьи является изучение и разработка эффективных методов семантической сегментации изображений, содержащих геопространственные данные. Методы и материалы. В работе изучаются и используются методы и алгоритмы увеличения точности и быстродействия работы нейронной сети архитектуры U-Net. Результаты. Проведены комплексные исследования конфигурирования сверточной нейронной сети U-Net, в частности, восстановления изображения интерполированным методом ближайшего соседа, добавление в архитектуру слоев прореживания. Выводы. Представленные подходы конфигурирования нейронной сети U-Net позволили повысить точность распознавания по метрике Жаккара на 2-3% и в 2 раза увеличить скорость работы.
Ключевые слова: искусственные нейронные сети, машинное обучение, глубокое обучение, сверточные нейронные сети, U-net, семантическая сегментация, распознавание образов, геопространственные данные
В данной работе описана разработка рекомендательной системы для подбора и конфигурирования глубоких нейросетевых моделей. Ключевой областью ее работы является оценка эффективности применения нейронной сети для конкретного типа задач. Спроектированная в рамках репозитория рекомендательная система позволяет обеспечивать точный поиск, подбор и гибкую настройку нейронных сетей в зависимости от конкретных проектно-ориентированных задач.
Ключевые слова: рекомендательная система, машинное обучение, глубокое обучение, нейросетевая модель, экспертная система, нейронная сеть, репозиторий, пространственные данные, геоинформационная система, конфигурирование, архитектура
Актуальность и цели. Статья посвящена описанию результатов процесса разработки геоинформационного веб-портала «Интерактивная карта «Природное и культурное наследие Республики Мордовия. Путешествуем с Русским географическим обществом»», реализующего функционал доступа к цифровой карте с послойным систематизированным отображением пространственных данных об объектах природного и культурного наследия региона. Материалы и методы. Реализация метагеосистемной концепции в разработке проектов туристско-рекреационного освоения основывается на широком вовлечении в исследовательский процесс палеогеографической, ландшафтной, археологической, исторической, этнографической, демографической, культурологической, экологической и экономической информации. Результаты. При разработке геопортала «Природное и культурное наследие Республики Мордовия. Путешествуем с Русским географическим обществом» решена задача создания новой подсистемы визуализации геопространственных данных для цифровой карты на основе современных веб-технологий. Выводы. Разработанная геопортальная система решает задачу управления системами туристско-рекреационными освоения региона за счет реализации концепции формирования интерактивного инструмента управления пространственными данными.
Ключевые слова: геопорталы, культурный ландшафт, инфраструктура пространственных данных, управление в организационных системах, пространственные данные, принятие решений
1.6.13 - Экономическая, социальная, политическая и рекреационная география , 2.3.4 - Управление в организационных системах
В статье описана разработка репозитория нейросетевых моделей, предназначенных для решения проектных задач в области анализа пространственных данных. Представлены ключевые варианты применения системы для обеспечения поддержки принятия управленческих решений в области устойчивого развития. Приведены результаты проектирования онтологической модели репозитория. Подсистема хранения нейросетевых моделей реализована в форме метаязыка. Модели конвертируются в представления, совместимые с современными программными комплексами для глубокого машинного обучения. Дана характеристика графических веб-интерфейсов репозитория глубоких нейросетевых моделей и подсистемы визуализации моделей глубокого машинного обучения в виде граф-схем, а также интерфейсов получения структурированной информации о конкретных нейросетевых моделях. В рамках репозитория функционирует подсистема разграничения прав доступа для администраторов и пользователей системы. Обсуждаются вопросы актуализации репозитория глубоких нейросетевых моделей в процессе решения практико-ориентированных задач в области обеспечения условий устойчивого развития регионов России и разработки рекомендательной системы для подбора и конфигурирования хранимых в репозитории нейросетевых моделей.
Ключевые слова: репозиторий, нейронная сеть, нейросетевая модель, глубокое обучение, пространственные данные, геоинформационная система, интерфейс, обмен данными, обнаружение объектов, прикладные программные интерфейсы
В статье представлено исследование, направленное на разработку методов и алгоритмов анализа пространственных данных для диагностики состояния геосистем. Показано, что объединение моделей машинного обучения в ансамбль позволяет повысить устойчивость анализирующей системы: точность решений, принимаемых ансамблем, имеет тенденцию стремиться к точности наиболее эффективного моноклассификатора системы. Расчет и консолидация территориальных дескрипторов при этом позволяют снизить размерность анализируемых данных, облегчить допустимую емкость модели машинного обучения, повысить ее устойчивость к переобучению, не допустить значительного снижения точности классификации в рамках конкретной решаемой задачи.
Ключевые слова: метагеосистемы, пространственные данные, тестовые полигоны, территориальные дескрипторы, ансамбли
В статье представлена методика многофакторного анализа межкомпонентных связей в геосистемах, реализованная на основе двух стратегий: использования численных, в том числе статистических, методов для оценки степени влияния различных параметров на состояние модели геосистем и применения имитационного моделирования для оценки динамических свойств геосистем и решения задачи пространственного прогнозирования. Алгоритм оценки важности геосистемных параметров позволяет оценить влияние различных параметров на целевой показатель в рамках решения проектных задач. Дана характеристика концепции построения систем имитационного моделирования для решения задачи оценки динамики и прогнозирования развития метагеосистем.
Ключевые слова: метагеосистемы, пространственные данные, моделирование, межкомпонентные связи
В работе представлен принцип работы алгоритма трансляции графического представления нейросетевых моделей в программный код в рамках репозитория нейронных сетей. На основе полученной структуры данных можно осуществить последовательную генерацию программного кода на языке программирования общего назначения.
Ключевые слова: нейросетевая модель, нейронная сеть, репозиторий, графовая модель, программирование, трансляция, пространственные данные, алгоритм, топология, архитектура
05.13.18 - Математическое моделирование, численные методы и комплексы программ