Сетевое научное
издание
Государственный
университет "Дубна"

Институт Системного Анализа и Управления
     



ВездеАвторНазваниеСодержание


Выпуск 2021 № 3


ПОДХОД К АНАЛИЗУ РЕГИОНАЛЬНОГО ИНВЕСТИЦИОННОГО КЛИМАТА НА ОСНОВЕ ФАКТОРНОГО АНАЛИЗА
Кучеренко А. А., Кравец А. Г. - аспирант; доктор технических наук, профессор
В данной работе авторы рассчитывают инвестиционный климат каждого региона РФ с помощью подобранных ими факторов. Для этого они используют созданную ими иерархическую модель. Для анализа факторов будут использованы методы многомерного статистического анализа, в частности, факторный анализ. В результате авторами были выделены характерные особенности по результатам факторного анализа. В заключение авторами были сформулированы рекомендации для улучшения регионального инвестиционного климата.
Для цитирования:
Кучеренко А.А., Кравец А.Г. Подход к анализу регионального инвестиционного климата на основе факторного анализа // Системный анализ в науке и образовании: сетевое научное издание. 2021. № 3. C. 1–7. URL : http://sanse.ru/download/443.
For citation:
Kucherenko А., Kravets A. Approach for the regional investment climate analysis based on factor analysis. System Analysis in Science and Education, 2021;(3):1–7(In Russ). Available from: http://sanse.ru/download/443.

скачать ( размер: 523 Кб, скачиваний: 111 )

НАЦИОНАЛЬНЫЕ ПОКАЗАТЕЛИ ДОСТИЖЕНИЯ ЦЕЛЕЙ В ОБЛАСТИ УСТОЙЧИВОГО РАЗВИТИЯ: ОБЗОР И МЕТОДИКА РАСЧЕТА ИНТЕГРАЛЬНОГО ИНДЕКСА НА ПРИМЕРЕ РОССИИ
Шамаева Е. Ф., Сурскова Е. С. - кандидат технических наук, доцент; инженер по управлению конфигурацией
Статья посвящена рассмотрению особенностей, связанных с реализацией Целей устойчивого развития (ЦУР) на национальном уровне, а также вопросам экологических, социальных и экономических приоритетов в достижении ЦУР. Важность анализа достижения целей обусловлена сложностью их планового мониторинга и оценки, в рамках которых могут раскрываться недостатки проработанности методик и подходов к их реализации. В статье раскрываются возможности оценки достижения каждой из Целей устойчивого развития посредством нормирования, расчета интегрального индекса и построения сводной рейтинговой таблицы.
Для цитирования:
Шамаева Е.Ф., Сурскова Е.С. Национальные показатели достижения целей в области устойчивого развития: обзор и методика расчета интегрального индекса на примере России // Системный анализ в науке и образовании: сетевое научное издание. 2021. № 3. C. 8–16. URL : http://sanse.ru/download/444.
For citation:
Shamaeva E., Surskova E. National indicators of achievement of sustainable development goals: overview and methodology of integral index on the example of Russia. System Analysis in Science and Education, 2021;(3):8–16(In Russ). Available from: http://sanse.ru/download/444.

скачать ( размер: 469 Кб, скачиваний: 123 )

РЕКУРРЕНТНАЯ НЕЙРОННАЯ СЕТЬ TRACKNETV3 ДЛЯ ПОСТРОЕНИЯ КАНДИДАТОВ В ТРЕКИ НА ЭКСПЕРИМЕНТЕ BM@N
Русов Д. И., Никольская А. Н., Гончаров П. В., Ососков Г. А. - студент; аспирант; стажёр-исследователь; доктор физико-математических наук, профессор
Работа посвящена разработке нейросетевого подхода для задачи реконструкции траекторий элементарных частиц. Данный подход был успешно реализован для данных Монте-Карло симуляции эксперимента BESIII в виде модели TrackNETv2. Однако, в силу особенностей GEM-детектора эксперимента BM@N, возникает ряд проблем. Предложены модификации нейросетевой модели TrackNETv2 для их решения, также внесены изменения в процесс обучения модели. На данный момент лучших результатов позволяют достичь полностью рекуррентная модель нейронной сети и сеть с использованием каузальной свертки. В результате тестирования лучшая модель показала эффективность распознавания треков, равную 0.9830. Также был оптимизирован процесс работы модели за счет использования библиотеки для быстрого поиска ближайших соседей Faiss.
Для цитирования:
Русов Д.И., Никольская А.Н., Гончаров П.В., Ососков Г.А. Рекуррентная нейронная сеть TrackNETv3 для построения кандидатов в треки на эксперименте BM@N // Системный анализ в науке и образо-вании: сетевое научное издание. 2021. № 3. C. 17–29. URL : http://sanse.ru/download/445.
For citation:
Rusov D., Nikolskaia A., Goncharov P., Ososkov G. Recurrent neural network TrackNETv3 for building of the track-candidates on the BM@N experiment, 2021;(3):17–29(In Russ). Available from: http://sanse.ru/download/445.

скачать ( размер: 853 Кб, скачиваний: 116 )

НЕЙРОНЕЧЕТКИЕ МОДЕЛИ В ЗАДАЧАХ ИЗВЛЕЧЕНИЯ ПРАВИЛ ИЗ ИСКУССТВЕННЫХ НЕЙРОННЫХ СЕТЕЙ
Аверкин А. Н., Лишилин М. В. - доцент кафедры системного анализа и управления; ведущий научный сотрудник ФИЦ «Информатика и управление» РАН
Проводится пример реализации системы на основе нечеткого интеллектуального управления, выполняется обзор и анализ методов и подходов к извлечению правил из искусственных нейронных сетей, основанных на нейронечетких моделях. Разработка подобных систем крайне необходима для развития цифровой экономики в России и создания приложений, позволяющих принимать ответственные и объяснимые управленческие решения в критических областях народного хозяйства.
Для цитирования:
Аверкин А. Н., Лишилин М. В. Нейронечеткие модели в задачах извлечения правил из искусственных нейронных сетей // Системный анализ в науке и образовании: сетевое научное издание. 2021. № 3. C. 30–43. URL : http://sanse.ru/download/446.
For citation:
Averkin A. N., Lishilin M. V. Neuro-fuzzy models in problems of extracting rules from artificial neural networks. System Analysis in Science and Education, 2021;(3):30–43(In Russ). Available from: http://sanse.ru/download/446.

скачать ( размер: 578 Кб, скачиваний: 108 )

ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНОЕ КОГНИТИВНОЕ УПРАВЛЕНИЕ РОБОТИЗИРОВАННЫМИ СОЦИОТЕХНИЧЕСКИМИ СИСТЕМАМИ. Ч. 1: РОБОТОТЕХНИЧЕСКИЕ СИСТЕМЫ И МОДЕЛИ ВЗАИМОДЕЙСТВИЯ «ЧЕЛОВЕК – РОБОТ» В «ИНДУСТРИЯ 4.0»
Тятюшкина О. Ю., Ульянов С. В. - кандидат технических наук, доцент; доктор физико-математических наук, профессор
С момента запуска международного проекта «Индустрия 4.0» в 2011 году до сегодняшнего дня его влияние ощущалось практически во всех секторах рынка разработок новейших информационных технологий. Многие индустриально развитые страны начали свою индивидуальную политику, чтобы поддержать данную технологическую революцию. Однако развитие данной технологии находится в начале переходного периода. В этой статье описываются некоторые особенности применения интеллектуальных когнитивных робототехнических комплексов в социотехнических системах на основе концепции проекта «Индустрии 4.0» и объяснительного искусственного интеллекта (XAI).
Для цитирования:
Тятюшкина О.Ю., Ульянов С.В. Интеллектуальное когнитивное управление роботизированными социотехническими системами. Ч. 1: Робототехнические системы и модели взаимодействия «человек – робот» в «Индустрия 4.0» // Системный анализ в науке и образовании: сетевое научное издание. 2021. № 3. C. 44–101. URL : http://sanse.ru/download/447.
For citation:
Tyatyushkina O., Ulyanov S. Intelligent cognitive control of robotic sociotechnical systems. Pt. 1: Robotic systems and «Human being – robot» interactive models in project «industry 4.0», 2021;(3):44–101(In Russ). Available from: http://sanse.ru/download/447.

скачать ( размер: 8.3 MБ, скачиваний: 157 )

УСТОЙЧИВОСТЬ, УПРАВЛЯЕМОСТЬ И РОБАСТНОСТЬ КОГНИТИВНОГО УПРАВЛЕНИЯ: ТЕРМОДИНАМИКА ЭВОЛЮЦИОННЫХ ИНФОРМАЦИОННЫХ ПРОЦЕССОВ
Зрелов П. В., Кореньков В. В., Тятюшкина О. Ю., Ульянов С. В. - кандидат физико-математических наук, начальник отдела; директор лаборатории; кандидат технических наук, доцент; доктор физико-математических наук, профессор
Рассмотрены информационные и физические (энтропийные и энергетические) закономерности, а также особенности модели квантового сильного искусственного вычислительного интеллекта в виде самоорганизующейся интеллектуальной системы управления. Модель основана на принципах минимальной информационной энтропии (в «интеллектуальном» пространстве состояний сигналов управления) и минимальной обобщенной термодинамической мере производства энтропии в единой системе «объект управления + интеллектуальный когнитивный регулятор».
Для цитирования:
Зрелов П. В., Кореньков В. В., Тятюшкина О. Ю., Ульянов С. В. Устойчивость, управляемость и робастность когнитивного управления: Термодинамика эволюционных информационных процессов // Системный анализ в науке и образовании: сетевое научное издание. 2021. № 3. C. 102–125. URL : http://sanse.ru/download/448.
For citation:
Zrelov P., Korenkov V., Tyatyushkina O., Ulyanov S. Stability, controlability and robustness of cognitive control: thermodynamics of information evolution processes, 2021;(3):102–125(In Russ). Available from: http://sanse.ru/download/448.

скачать ( размер: 1.2 MБ, скачиваний: 115 )

 
 
Государственный университет «Дубна»
© 2008-2020 Все права защищены
12+
г. Дубна, ул. Университетская, д.19, ауд. 1-312
7(496) 216-60-10
sanse@saudubna.ru