Представлено описание подходов, лежащих в основе разрабатываемой в ИПУ РАН Информационной системы анализа научной деятельности (ИСАНД) в области теории управления. Описана онтология ИСАНД, ориентированная на представление и сбор знаний в области теории управления: как научного знания (онтология теории управления), так и знаний, связанных с научной деятельностью агентов в данной области (организаций, журналов, конференций и отдельных исследователей). Дана схема построенной на основе онтологии архитектуры ИСАНД как сложного программного комплекса, обеспечивающего сбор, хранение и анализ публикаций и их метаинформации, которые поступают из внешних источников. Описан алгоритм построения тематических профилей научных объектов (публикаций, ученых, организаций, журналов, конференций), описаны осуществляемые при помощи ИСАНД процессы обработки текстов и возможности сетевого анализа. Описаны основные возможности использования ИСАНД.
Идентификаторы и классификаторы
Бурный рост числа научных публикаций, продолжающийся в течение последних десятилетий, породил спрос на разработку компьютерных систем, автоматизирующих работу с большими массивами публикаций. Любая такая система должна содержать базу публикаций и, соответственно, средства пополнения и сопровождения этой базы. Однако состав аналитических инструментов работы с публикациями в разных системах различен и определяется целями, которые ставят перед собой создатели таких систем. Хорошо известны базы Web of Science, Scopus, РИНЦ, Google Scholar, ResearchGate, OpenAlex и др., главная цель которых – анализ цитируемости публикаций, на основе которого вычисляются наукометрические оценки публикаций и их авторов (индекс Хирша), а также научных журналов (импакт-фактор).
Список литературы
1. ГОСТ 7.90-2007. Система стандартов по информации, библиотечному и издательскому делу. Универсальная десятичная классификация. Структура, правила введения и индексирования. - М: Стандартинформ, 2010. - 26 с.
2. Revised Field of Science and Technology (FOS) Classification in the Frascati Manual. - Paris: Organisation for Economic Co-operation and Development, 2007. - 12 p.
3. Классификатор Российского научного фонда (РНФ). - URL: https://rscf.ru/contests/classification (дата обращения: 24.04.2024).
4. Государственный рубрикатор научно-технической информации. - URL: https://grnti.ru (дата обращения: 24.04.2024). -.
5. Кузнецов О.П., Суховеров В.С. Онтологический подход к оценке тематики научного текста // Онтология проектирования. - 2016. - Т.6, № 1. - С. 55-66. EDN: VXEGVJ
6. Gruber, T.R. A translation Approach to Portable Ontology Specifications // Knowledge Acquisition. - 1993. - Vol. 5, no. 2. - P. 199-220.
7. Borst, W.N. Construction of Engineering Ontologies for Knowledge Sharing and Reuse: PhD Thesis. - Enschede: Centre for Telematics and Information Technology (CTIT), 1997.
8. OWL 2 Web Ontology Language: Primer (Second Edition). Ed. by P. Hitzler, M. Krötzsch, B. Parsia, P.F. Patel-Schneider, S. Rudolph. - W3C, 2012. - URL: http://www.w3.org/TR/2012/REC-owl2-primer-20121211/.
9. Sengupta, K., Hitzler, P. Web Ontology Language (OWL) // Encyclopedia of Social Network Analysis and Mining. - 2014. - P. 2374-2378.
10. Губанов Д.А., Кузнецов О.П., Суховеров В.С., Чхартишвили А.Г. О построении профилей в тематическом пространстве теории управления // Материалы 9-й Международной конференции “Знания-Онтологии-Теории” (ЗОНТ-2023). - Новосибирск, 2023. - С. 89-94. EDN: TTRMYR
11. Теория управления: словарь системы основных понятий. - М.: ЛЕНАНД, 2024. - 128 с.
12. Губанов Д.А., Новиков Д.А. Анализ терминологической структуры теории управления // Управление большими системами. - 2024. (в печати).
13. Теория управления. Терминология. Вып. 107. - М.: Наука, 1988. - 56 с.
14. Karba, R., Kocijan, J., Bajd, T., et al. Terminological Dictionary of Automatic Control, Systems and Robotics. - Heidelberg: Springer, 2024. - 249 p.
15. Glossary of Control Engineering Terms. - URL: www.actc-control.com/glossary.
16. Новиков Д.А., Новиков А.М. Методология научного исследования. - М.: Либроком, 2010. - 280 с. EDN: PFGVMP
17. Gomes Junior, A. de A., Schramm, V.B. Problem Structuring Methods: A Review of Advances over the Last Decade // Syst. Pract. Action. Res. - 2022. - Vol. 35. - P. 55-88.
18. Tkaczyk, D., Szostek, P., Fedoryszak, M., et al. CERMINE: Automatic Extraction of Structured Metadata from Scientific Literature // International Journal on Document Analysis and Recognition (IJDAR). - 2015. - Vol. 18, no. 4. - P. 317-335. EDN: HSUHJQ
19. Krause, J., Shapiro, I., Saier, T., Farbe, M. Bootstrapping Multilingual Metadata Extraction: A Showcase in Cyrillic // Proceedings of the Second Workshop on Scholarly Document Processing. - Mexico, 2021. - P. 66-72.
20. Lopez, P. GROBID: Combining Automatic Bibliographic Data Recognition and Term Extraction for Scholarship Publications // Research and Advanced Technology for Digital Libraries: 13th European Conference, ECDL. - Corfu, 2009. - P. 473-474.
21. Wen, Y., Fan, C., Chen, G., et al. A Survey on Named Entity Recognition // Communications, Signal Processing, and Systems. - Singapore: Springer, 2020. - P. 1803-1810.
22. Mielke, S.J., Alyafeai, Z., Salesky, E., et al. Between Words and Characters: A Brief History of Open-Vocabulary Modeling and Tokenization in NLP // arXiv:2112.10508. - 2021. -. DOI: 10.48550/arXiv.2112.10508
23. Acs, J., Kadar, A., Kornai, A. Subword pooling makes a difference // arXiv:2102.10864. - 2021. -. DOI: 10.48550/arXiv.2102.10864
24. Liu, R., Mao, R., Luu, A.T., Cambria, E. A Brief Survey on Recent Advances in Coreference Resolution // Artificial Intelligence Review. - 2023. - Vol. 56. - P. 14439-14481. EDN: TVDXPQ
25. Joshi, M., Levy, O., Weld, D.S., Zettlemoyer, L. BERT for coreference resolution: Baselines and analysis // arXiv:1908.09091. - 2019. -. DOI: 10.48550/arXiv.1908.09091
Выпуск
Другие статьи выпуска
Представлен алгоритм локального планирования пути в системе координат дорожного полотна. Он основан на варьировании точек исходной траектории с применением метода потенциального поля и обеспечения гладкости получаемого пути относительно новой системы координат. Реализация алгоритма основывается на решении задачи минимизации целевого функционала. Рассматривается решение задачи применительно к планированию пути беспилотной транспортной платформы, для чего требуется изменять участки заранее подготовленной гладкой траектории движения транспортного средства в режиме реального времени с учетом возникающих препятствий и с сохранением гладкости. Использование новой системы координат дает преимущество во времени выполнения алгоритма по сравнению с его работой в декартовой системе координат. Алгоритм реализован на языке Python. Выделение горизонта планирования позволяет сочетать предложенный подход с различными алгоритмами следования по пути, которые сами по себе не реализуют методы обхода препятствий. Численное моделирование выполнено для характерных примеров, по которым можно оценить эффективность предложенного алгоритма.
Рассмотрена модель синтеза управления системой воспроизводства, учитывающая синхронное изменение технологической матрицы в процессе ее реструктуризации. Такой тип моделей можно характеризовать как модели с комбинированными (прямыми и косвенными) управляющими связями. В случае наличия резерва производственных ресурсов процессы изменения управляющих параметров и преобразования технологических связей должны происходить одновременно. Получены инварианты соотношений между объемами затрат и выпусков многоотраслевой экономики. Это позволило модифицировать формализованное представление модели структурного управления системой воспроизводства. В результате линейную модель воспроизводства потребовалось заменить нелинейной. Приведены результаты численных расчетов для предложенной модели, полученные с использованием реальных данных многоотраслевой экономики. На основе этих результатов проведен сравнительный анализ полученной модели и исходной модели реструктуризации системы воспроизводства.
Рассмотрены основные аспекты концепций человеческого капитала, инновационных проектов и имитационного моделирования, на основе чего предложена имитационная модель, описывающая роль человеческого капитала в инновационных проектах. Разработанная модель высокого уровня абстракции создана для исследования роли социального компонента в организационной структуре инновационного проекта в общем контексте (на уровне отрасли, предприятия, части предприятия) и рассматривается прежде всего как инструмент для отслеживания динамики проектов с учетом состояния человеческого капитала системы. Модель состоит из двух основных частей: базовой имитационной модели, выполненной на языке системной динамики, и агентного компонента модели, описывающего динамику человеческого капитала. Модель представляет собой концептуальный инструмент, требующий калибровки и доработки для применения к конкретной организации.
В связи с реализацией концепции электрических самолетов отмечена необходимость обеспечения высокой надежности электромеханических приводов, являющихся важными компонентами авиационных систем. Рассмотрен структурный состав электромеханического привода и виды его неисправностей. Приведен обзор методов диагностики неисправностей электромеханического привода, основанных либо на моделировании электромеханического привода, либо на анализе сигналов, поступающих в процессе функционирования электромеханического привода, а также гибридных методов, сочетающих в себе оба этих подхода. Исследованы преимущества, недостатки и трудности в применении различных подходов. Особое внимание уделено методам диагностики электромеханических приводов на основе глубокого обучения, которые позволяют в автоматическом режиме обрабатывать сигналы и реализовать комплексную диагностику неисправностей. Представлена концепция технического обслуживания авиационной техники, в частности электромеханических приводов, на основе оценки технического состояния и прогнозирования оставшегося срока полезного использования с целью предупреждения неисправностей до их появления. Для решения проблемы технического обслуживания летательных аппаратов на основе прогнозирования выделен ряд гибридных подходов. Приведен обзор отечественных разработок в области авиационной диагностики с применением машинного обучения.
Издательство
- Издательство
- ИПУ РАН
- Регион
- Россия, Москва
- Почтовый адрес
- 117997, ГСП-7, г. Москва, Профсоюзная, 65
- Юр. адрес
- 117997, г. Москва, Профсоюзная, 65
- ФИО
- Новиков Дмитрий Александрович (дирек)
- E-mail адрес
- dan@ipu.ru
- Контактный телефон
- +7 (495) 3348910
- Сайт
- https://www.ipu.ru/