Цель исследования. Оценка эффективности работы системы автоматической посадки БпЛА на подвижную платформу с использованием инфракрасного маяка на основе критериев точности посадки и успешность маневра при различных высотах.

   Методы. Моделирование процесса движения сложного объекта (БпЛА) в среде Gazebo с использованием экосистемы ROS. Позиционирование БпЛА основано на математической модели инфракрасного маяка, состоящего из четырех пар излучателей. Алгоритм посадки включает адаптивные ПИД-регуляторы для координат X и Y и логполиномиальный регулятор для обеспечения снижения аппарата по оси Z.

   Результаты. Тестирование посадки БпЛА проводилось 50 раз с высот 5 м, 10 м и 15 м . На высоте 5 м время посадки составило 9,04 сек (разброс 0,504 сек), ошибка – 0,18 м (разброс 0,035 м), успешность – 100 %. На 10 м время увеличилось до 19,17 сек (разброс 1,78 сек), ошибка – 0,19 м (разброс 0,036 м), успешность осталась 100 %. На 15 м время возросло до 40,45 сек (разброс 5,502 сек), ошибка – 0,21 м (разброс 0,046 м), распределение данных стало шире, появились выбросы, успешность снизилась до 92 %, что связано с потерями сигналов, их затуханием и необходимостью коррекции траектории. Увеличение высоты тестирования процесса посадки нецелесообразно из-за снижения вероятности успешной посадки.

   Заключение. Исследование показало, что система инфракрасного маяка эффективно работает для посадки БпЛА на подвижную платформу на высотах до 10 м, обеспечивая необходимую стабильность и точность. При высотах свыше 10 м возникают проблемы с потерей сигналов, увеличением времени посадки и ошибками, что требует улучшений для обеспечения надежности посадки.

   Цель исследования. Цель данного исследования – построение узлов сетки аппроксимации в измерительно-полиномиальной обработке входных данных вычислительной системы в коэффициентной обратной задаче для алгебраического многочлена, в том числе для уравнения прогибов балки при решении обратной задачи Коши.

   Методы. Основными научными методами, применяемыми в рамках данного исследования, являются методы регуляризации, редукции измерений, линейной лагранжевой аппроксимации, численные методы. Поскольку при выводе явных формул в радикалах корней разрешающих уравнений оптимального плана узлов сетки аппроксимации по теореме Абеля на степень уравнений накладывается ограничение, в данной статье в решении задачи для алгебраического многочлена с предписанным коэффициентом второго младшего члена предложено использовать чебышёвский альтернанс экстремальных полиномов.

   Результаты. Результатом исследования является методика оптимизации сетки аппроксимации в решении коэффициентной задачи алгебраического многочлена, которая минимизирует влияние погрешности входных данных с равномерной непрерывной нормой абсолютной погрешности на точность решения задачи путем минимизации функции Лебега. Также результатом является определение модификации многочленов Чебышёва первого рода, имеющей на замкнутом интервале [–1, 1] свойства: n–1 нулей, n-точечный чебышёвский альтернанс, значение (–1)^n-1 в точке с координатой (‒1). Обосновано предложение о приведении чебышёвского альтернанса к оптимальной сетке аппроксимации при решении коэффициентной задачи алгебраического многочлена. Приведены примеры чебышёвского альтернанса второго – пятого порядка.

   Заключение. В данной статье предложена формализация задачи минимизации влияния погрешности входных данных на точность вычисления коэффициентов алгебраического многочлена в измерительно-вычислительной системе посредством выбора узлов сетки аппроксимации через чебышёвский альтернанс.

   Цель работы. Исследуются вырожденные бифуркации («degenerate bifurcations») и бифуркации слияния («merging») хаотических аттракторов в системе управления с широтно-импульсной модуляцией, поведение которой описывается бимодальным кусочно-линейным непрерывным отображением. Хорошо известно, что в кусочно-линейных отображениях классические бифуркации такие, как удвоения периода, транскритическая и вилообразная, становятся вырожденными, сочетающие свойства классических гладких бифуркаций и бифуркаций граничного столкновения («border collision bifurcations»).

   Методы. Описано получение математической модели системы в форме кусочно-линейного отображения из векторного поля с разрывной правой частью методом построения стробоскопического отображения Пуанкаре. Выполнен анализ вырожденных бифуркаций удвоения периода методами теории критических линий в необратимых отображениях.

   Результаты. Выявлено, что рассматриваемое отображение обладает необычным свойством, которое заключается в следующем. В точке бифуркации удвоения периода неподвижной точки появляется интервал I, на границах которого лежат две точки цикла удвоенного периода. Причем, любая точка I, есть периодическая точка с периодом два. Доказано, что точки цикла удвоенного периода, лежащие на границе указанного интервала, совпадают с двумя многообразиями переключения. В качестве конкретного примера реальной физической системы, изучение которой сводится к кусочно-линейному отображению, рассмотрен преобразователь энергии с широтно-импульсным управлением. Приведены осциллограммы колебаний напряжения нагрузки, отвечающие неподвижной точке, циклу периода два и хаотическим режимам.

   Заключение. Изучены вырожденные бифуркации удвоения периода колебаний и бифуркации слияния циклов хаотических интервалов. Бифуркации циклов хаотических интервалов известны еще как кризисы хаотических аттракторов («merging crisis»). В точке бифуркации неустойчивая неподвижная точка с отрицательным мультипликатором сталкивается с границами хаотических аттракторов. Границы же хаотических аттракторов образованы так называемыми критическими точками и их образами. В момент бифуркации возникает негрубая гомоклиническая орбита. В силу того, что рассматриваемое отображение является кусочно-линейным, уравнения бифуркационных границ получены аналитически, решения которых находятся либо аналитически, либо численно.

   Цель исследования. Повышение эффективности и достоверности принимаемых управленческих решений, на основе комплексного анализа исследуемой предметной области и разработки формальной модели ситуации, описывающей процесс принятия решений и включающей в себя когнитивные технологии.

   Методы. В статье проведен анализ понятия «решение», показан кибернетический подход к процессу принятия управленческого решения. В результате проведенного анализа выявлено, что во многих предметных областях (особенно общественных и других науках, занимающихся исследованием человеческого поведения) возникают затруднения в формальном описании процессов принятия решений. В работе предлагается подход к разработке управленческих решений, основанный на применении когнитивных технологий, представляющих в настоящее время быстро развивающуюся отрасль современной науки. Одним из элементов когнитивных технологий, используемых в работе, являются когнитивные карты.

   Результаты. В работе рассмотрены три классические ситуации принятия решения (в условиях определенности, риска и неопределённости), две последние из которых обусловлены неполнотой информации об описываемом объекте и его внешней среде. Для формализации процессов принятия управленческих решений предлагается использовать когнитивные технологии, в частности предложен один из вариантов построения нечёткой когнитивной карты принятия управленческого решения, позволяющей выявлять устойчивые и неустойчивые тенденции развития, возникающих ситуаций, а также проводить факторный анализ эффективности принимаемых управленческих решений.

   Заключение. В результате исследования было показано, что использование когнитивных технологий является адекватным инструментарием при принятии управленческих решений. Показана целесообразность построения нечётких когнитивных карт при формировании управленческого решения, что обеспечит повышение их качества и эффективности.

   Цель исследования. В настоящей работе исследуется эффективность различных методов обработки пропущенных значений в датафреймах применительно к задачам предобработки данных в рамках предиктивной аналитики. В качестве тестовых данных используются три открытых датасета, которые содержат информацию о характеристиках зданий, метеорологических условиях и энергопотреблении.

   Цель исследования состоит в выявлении наиболее эффективного метода для предобработки данных в процессе ETL для решения задач предиктивной аналитики.

   Методы. В работе происходит объединение датафреймов из каждого датасета и анализ стандартных методов модуля Pandas, высокоуровневой библиотеки языка Python, таких как прямое присваивание, использование индексаторов, а также метод fillna со словарем. Кроме того, разработан модуль на языке Cython, С-подобном языке программирования, для оптимизации процесса заполнения пропущенных значений, произведена оценка производительности каждого метода.

   Результаты. Результаты демонстрируют, что прямое присваивание является наиболее эффективным методом с точки зрения производительности в Pandas. Применение Cython, хотя теоретически и способно ускорить вычисления, в данном случае показало значительное снижение производительности из-за накладных расходов на преобразование данных и взаимодействие между Python и Cython. Профилирование кода подтвердило, что местом с недостаточной производительностью являются операции Pandas, а не выполнение Cython кода.

   Выводы. Таким образом, для большинства задач ETL рекомендуется использовать оптимизированные методы Pandas, а Cython следует применять только в случаях критической необходимости повышения производительности и при тщательной оптимизации кода для минимизации накладных расходов, так как написание кода, аналогичного Pandas, потребует значительных ресурсов, в том числе и для его оптимизации, что в большинстве случаев является избыточным.

   Целью исследования является разработка и оценка моделей управления для автономного подводного и надводного судна с использованием нечетких логик и нейросетевых технологий.

   Исследуется влияние различных подходов на точность управления и стабильность движения безэкипажных, автономных судов.

   Методы. В данной работе были использованы методы: метод Рунга-Кутты пятого порядка для численного моделирования динамики автономного аппарата. Этот метод позволяет точно вычислять состояние БЭС во времени, учитывая различные параметры его движения. Использовался метод - нечеткое моделирование, которое включает разработку нечетких контроллеров. Эти контроллеры учитывают особенности динамики БЭС и обеспечивают робастность в условиях изменяющихся параметров среды. Нечеткое моделирование позволяет использовать лингвистические переменные для описания различных состояний системы и принимает во внимание неопределенности, которые могут возникнуть при управлении БЭС. Метод нейросетевых технологий в управлении БЭС. Использование нейросетей обеспечивает возможность автоматического обучения и корректировки параметров управления на основе получаемой информации о состоянии системы, что способствует повышению эффективности и надежности управления БЭС.

   Результаты. Результаты моделирования показали, что использование нечетких моделей значительно улучшает характеристики управления БЭС по сравнению с математическими моделями. Внедрение нейросетей позволило достичь наилучших показателей коэффициента среднеквадратичной ошибки (КСКО) по сравнению с обеими другими моделями, что подтверждает эффективность данного подхода. В частности, для направления X КСКО для нейросети составило 6.4321, что является наилучшим показателем среди всех моделей.

   Заключение. Исследования показали, что интеграция нечетких логик и нейросетевых технологий в управление БЭС приводит к значительному улучшению точности и стабильности управления в сложных условиях. Нейросети обеспечивают дополнительную адаптивность, позволяя системе эффективно реагировать на изменения во внешней среде и улучшая общую производительность БЭС.

   Цель исследования. Повышение точности прогнозирования за счёт выявления логических связей в неструктурированных наборах данных и формирования многоярусной структуры специализированной нейросетевой вычислительной системы

   Методы. Предложен параллельный алгоритм определения фрагментированной структуры обучающей выборки, используемый для выделения фрагментов, содержащих обучающие данные, на основе логических зависимостей выборки. На базе сгенерированной фрагментированной выборки разработан метод ассемблирования нейронных сетей, используемый для формирования эффективной структуры каскадной системы прогнозирования.

   Результаты. В качестве основного эксперимента выбрано прогнозирование результатов неофициального командного зачета Международного фестиваля студенческого спорта 2023. Сформирована фрагментированная обучающая выборка на основе которой построен каскад нейросетевых модулей. В экспериментах протестировано четыре варианта каскада, показавших существенное повышение точности прогнозирования по сравнению с одномодульными аналогами. Для значительного повышения производительности нейросетевой системы при сверхкраткосрочных прогнозах рассмотрена аппаратная реализации каскадов на основе решающего поля ПЛИС. Предложена структура комплекса с возможностью его реконфигурации.

   Заключение. Применение искусственных нейронных сетей в прогнозировании перспективно, однако может сталкиваться с проблемами неточности результатов из-за недостаточной вычислительной мощности и коллизий в обучающих выборках. Один из предложенных вариантов решения проблемы – каскадирование специализированных нейросетевых модулей. Положительные результаты продемонстрировали как программная, так и аппаратная реализация системы на основе предложенного каскада. Оценка аппаратной реализации демонстрирует возможность ускорения, по сравнению с программной реализацией, что может быть необходимо при проведении сверхкраткосрочных прогнозов. Предложенные методы и алгоритмы продемонстрировали свою корректность.

   Цель исследования. Разработка онтологической модели управления временем ожидания разрешающего сигнала светофора участниками дорожного движения в зоне пешеходного перехода с возможностью подсчёта числа пешеходов и автомобилей, находящихся на перекрёстке, и регулирования временных интервалов работы сигналов светофора в зависимости от их количества.

   Методы. Сбор базы данных для онтологической модели производится с помощью системы технического зрения. Для определения границ объектов используется когнитивная модель принятия решения о наличии/отсутствии границ. Классификация объектов осуществляется посредством алгоритма YOLO. Подсчёт количества пешеходов и транспортных средств выполняется в математической модели подсчёта количества детектируемых объектов на изображении. Расчёт времени для регулирования продолжительности работы сигналов светофора происходит благодаря математической модели интеллектуального управления светофором. Предложенная онтологическая модель содержит несколько этапов: сбор данных, предобработка изображений, выделение границ объектов, определение классов и подклассов участников дорожного движения, подсчёт количества пешеходов и автомобилей, расчёт времени, на которое необходимо регулировать продолжительность работы сигналов интеллектуального светофора.

   Результаты. Создана специализированная программная модель, которая позволяет детектировать классы объектов и рассчитывать время задержки работы разрешающих сигналов для регулирования интеллектуального светофора. Номер свидетельства о государственной регистрации программы для ЭВМ «Программа детектирования объектов на пешеходном переходе и определения времени задержки управляющих сигналов светофора» – 2024662790. Также получен патент на изобретение «Устройство управления светофором на основе нечеткой логики» – 2827781, позволяющий генерировать управляющие сигналы для интеллектуального светофора.

   Заключение. Результаты экспериментальных исследований показали высокую эффективность разработанной онтологической модели управления временем ожидания разрешающего сигнала светофора участниками дорожного движения в зоне пешеходного перехода.

   Цель исследования. Целью настоящей работы является разработка подхода к построению интеллектуальных систем на основе восполняемой семантической сети и мультиагентной среды с агентами различных типов: когнитивными и дедуктивными реактивными.

   Предложена и обоснована архитектура многоуровневой интеллектуальной системы, в которой используются когнитивные и реактивные интеллектуальные агенты различающихся по составу и количеству реализуемых когнитивных и дедуктивных презумпций.

   Методы. Знания о предметной области формализуются как с использованием модального варианта исчисления предикатов первого порядка для описания когнитивных агентов, так и в терминах классических немодальных вариантов исчислений предикатов и механизмов дедуктивного вывода для реактивных агентов. Работа интеллектуальной системы описана не полностью определенной семантической сетью, представленной концептуальным графом, и системой продукционных правил.

   Результаты. Предложена функциональная архитектура интеллектуальной агентно-базированной си-стемы. На концептуальном уровне архитектуру интеллектуальной агентно-базированной системы предлагается представить тремя подуровнями. Когнитивные агенты пользуются знаниями и убеждениями, вытекающими из систем эпистемической логики. Когнитивные презумпции данных агентов включают убеждения, цели, намерения и желания агентов и моделируются в рамках BDI-логики.

   Заключение. В проведенном исследовании показана важность BDI-логики для когнитивных агентов, хотя при решении поставленной задачи она была использована незначительно, на уровне содержательно-концептуального описания интеллектуальной системы. В расширенные функции когнитивных агентов входит выполнение операций ввода, регистрации, передачи и сопоставления списков объектов и отношений между ними. Определены цели для последующей интерпретации когнитивных агентов.

   Целью исследования является разработка нового быстродействующего метода поиска треппин-сетов и нового метода оценки вероятности ошибок, вызванных этими треппин-сетами, для квазициклических кодов с размером циркулянта, не являющимся простым числом.

   Методы. Предложенный метод поиска треппин-сетов использует алгебраические свойства квазициклических кодов на графах. Применение операций подъема и проекции графа переводит задачу поиска треппин-сетов в пространство большей размерности, где треппин-сеты более различимы. Предложенный метод оценки вероятности ошибок, основанный на выборке по значимости, в сравнении с предложенным ранее методом Коула, позволяет осуществить распараллеливание вычислений без необходимости дублирования таблиц. Такой подход кратно уменьшает объем требуемой памяти и позволяет осуществлять вычисления по разделенным индексам.

   Результаты. Предложенный метод поиска треппин-сетов удобен для аппаратной реализации, в частности на платах-ускорителях, использующих ПЛИС. Для его реализации достаточно менее половины чиплета SLR (super logic regions) ускорителя BittWare XUP-P3R (в конфигурации с 128 Гб DDR4 ОЗУ) или ускорителя AMD Alveo U200/VCU1525 (64 Гб DDR4 ОЗУ). Это в сочетание с уменьшенными требованиями к объему ОЗУ позволяет расположить на кристалле ПЛИС AMD Virtex UltraScale+ XCVU9P [51] 5 исполнительных блоков вместо 2x, необходимых для модифицированного метода Коула. При этом ускорение поиска для матрицы с размером циркулянта 128 составит 2.5 раза. Применение предложенного метода для оценки вероятности ошибок, вызванных треппин-сетами, обеспечивает ускорение в 5.3 раза в сравнении с методом Коула для квазициклического кода с размером циркулянта 2048. Предложенный метод позволяет оценивать помехоустойчивость кода во всем диапазоне отношения сигнал/шум.

   Заключение. Предложенный метод поиска треппин-сетов обладает высоким быстродействием и обеспечивает полноту поиска. Предложенный метод оценки вероятности ошибок, вызванных этими треппинсетами, также обладает высоким быстродействием.