SCI Библиотека

В ходе исследований был разработан новый метод моделирования, который позволяет адаптировать электромагнитный отклик среды спонтанно упорядоченного нанокомпозита во времени, используя концепцию временно эффективной среды, которая может быть использована для создания новых наноструктурированных материалов с заданными электрофизическими свойствами. При помощи компьютерных технологий и математических методов было проведено моделирование диэлектрической проницаемости темпоральных нанокомпозитов с сложной структурой. Представлена математическая модель, разработанная для описания диэлектрической проницаемости темпоральных нанокомпозитов. В модели учитываются различные факторы, такие как геометрические параметры наночастиц, их концентрация, ориентация и характеристики диэлектрической матрицы. С использованием предложенной модели проведены численные эксперименты для оценки влияния структурных особенностей на диэлектрическую проницаемость темпоральных нанокомпозитов. В работе изучено распределение электрического поля во временной области для нанокомпозитов сложных конфигураций и обладающих диэлектрической проницаемостью, меняющейся во времени периодически. В ходе исследования показана возможность применения модели эффективной среды в задачах проектирования темпоральных нанокомпозитов сложных конфигураций. Результаты исследований могут быть использованы в практико-ориентированных задачах, связанных с проектировкой метаматериалов с заданными электрофизическими свойствами.

Представлен обзор источников научной литературы, позволяющий оценить патогенез болезней картофеля. Возделывание картофеля - это достаточно затратный процесс, в основе которого лежат принципы соблюдения чередования культур (севооборот), сбалансированного минерального питания и своевременной защиты от вредоносных организмов. Селекционные работы в разных странах, в том числе и в России, позволяют получить высокопродуктивные и урожайные сорта картофеля, обладающие устойчивостью к патогенокомплексу. Сортовой состав картофеля в отношении вредных объектов подразделяют на иммунные, устойчивые и восприимчивые сорта, однако все они в той или иной мере нуждаются в защите. Картофель выращивают на всей территории России. Наибольший процент посевных площадей сосредоточен в Нечерноземье (европейская часть), которое характеризуется максимально благоприятными климатическими условиями для возделывания этой культуры. По наблюдениям специалистов и данным из литературных источников, в России отмечается почти весь фитопатогенный комплекс картофеля. Опасность представляют грибные и бактериальные болезни: фитофтороз, альтернариоз, все виды парши, фузариозная сухая и фомозная гнили и др. Поражаются микозами как надземные, так и подземные органы растения. Основные экономически значимые заболевания картофеля невозможно искоренить без соблюдения комплексных мер защиты, включая применение химических препаратов направленного действия. Для получения высоких и качественных урожаев этой ценной культуры рекомендуется: использовать здоровый посадочный материал, свободный от болезней и вредителей; соблюдать принцип чередования культур; своевременно применять малотоксичные фунгициды широкого спектра действия с соблюдением принципа чередования действующих веществ. В отсутствии благоприятных условий для развития патогенов в целях профилактики целесообразно применение биологических препаратов Альбит, Гамаир и других, зарегистрированных для использования на картофеле, которые предпочтительны в органическом земледелии.

В статье показаны возможности применения методов машинного обучения для построения и анализа системы аутентификации на основе динамики нажатий клавиш. В работе обоснована необходимость улучшения многофакторной системы аутентификации. Предложен способ классификации работ поведенческой биометрии для сравнения и использования результатов исследований. Рассмотрены базовые возможности обработки и генерирования динамических и статических признаков динамики нажатий клавиш. Протестированы различные комбинации наборов признаков и выборок обучения, описана лучшая комбинация с равной частой ошибок (Equal Error Rate) 4,7%. Итеративный анализ качества системы позволяет установить важность первых символов последовательности ввода, а также нелинейную взаимосвязь степени ранжирования модели и EER. Высокие показатели, достигнутые бустинговой моделью, свидетельствуют о значительном потенциале поведенческой аутентификации для дальнейшего улучшения, развития и применения. Приводится значимость данного метода, его практическая полезность не только в задаче аутентификации, перспективы развития, включая использование нейросетевых методов и анализ динамики данных. Несмотря на достигнутые результаты, отмечается необходимость дальнейшей работы над моделью, включая разработку дополнительных моделей кластеризации, классификации, изменение набора признаков и построение каскада. Подчеркивается важность исследуемой области, способной принести значительный вклад в развитие информационной безопасности и технологий.

Работа посвящена проблеме безопасности систем распознавания изображений, основанных на использовании нейронных сетей. Подобные системы применяются в различных областях и крайне важно обеспечить их безопасность от атак, направленных на методы искусственного интеллекта. Рассмотрены сверточная нейронная сеть ResNet18, проверочное множество ImageNet для распознавания объектов на изображении и отнесения его к классу и состязательные атаки, которые направлены на изменение изображения, обрабатываемые данной нейронной сетью. Сверточные нейронные сети детектируют и сегментируют объекты, которые находятся на изображениях. Атака совершалась на этапе детектирования для того, чтобы не распознавалось присутствие объектов на изображении, а также на этапе сегментации, измененное изображение относило распознанный объект к другому классу. Реализована серия экспериментов, которая показала, как состязательная атака изменяет разные изображения. Для этого взяты изображения с животными и на них совершена состязательная атака, анализ результатов позволил определить количество итераций, необходимых для совершения успешной атаки. Также проведено сравнение исходных изображений с их модифицированными в ходе атаки версиями.

Фузариоз зерна - широко распространенное и вредоносное заболевание, снижающее урожай и качество сельскохозяйственной продукции. В 2017-2020 гг. проводили исследования по выявлению способов снижения вредоносности фузариоза и сопутствующих болезней озимой пшеницы в условиях ЦЧР. С этой целью посевы озимой пшеницы сорта Донэра обрабатывали фунгицидами Амистар Экстра и Стробишанс однократно и двукратно согласно схеме опыта. Сроки обработок: первый - в начале вегетации в фазе кущения, второй - в конце фазы колошения - начале фазы цветения (при появлении единичных пыльников). Первый учет распространенности и степени развития грибных заболеваний проводили до начала опрыскивания фунгицидами в конце фазы кущения - начале фазы трубкования (распространенность септориоза и мучнистой росы составила соответственно 22-35% и 40-42%, а степень развития - 9-10% и 8-12%); второй - в фазе цветения перед повторной обработкой фунгицидами, третий - в фазе молочно-восковой спелости зерна. Максимальная биологическая эффективность достигнута при двукратном внесении фунгицида Амистар Экстра, СК с нормой расхода 1,0 + 0,5 л/га. При однократном действии фунгицида лучший результат отмечен при применении препарата с нормой расхода 0,75 л/га, минимальный эффект - 0,5 л/га, увеличение нормы препарата до 1 л/га не дает существенной разницы. Использование фунгицидов при первых признаках обнаружения фузариоза, в конце фазы колошения - начале фазы цветения, повышает биологическую эффективность препаратов, при этом оптимальным сроком можно считать обработку озимой пшеницы против фузариозной инфекции за 2-4 дня до цветения. В случае опасности развития фузариоза по данным прогноза целесообразны протравливание семенного материала, а также обработка посевов фунгицидами в период вегетации озимой пшеницы начиная с конца фазы кущения и начала фазы трубкования, а при необходимости - повторная обработка в период конца фазы колошения - начала фазы цветения.

В статье рассматривается проблематика применения нейронных сетей семейства ART для оптимизации процесса принятия решений в системах управления рисками. Преимущества такого подхода, такие как способность быстро реагировать на новую информацию и гибкость в обучении, сопоставляются с недостатками, включающими сложности настройки параметров и интерпретации результатов. В следующей части статьи будут изучены различные способы обучения ART-сетей, включая методы без учителя (unsupervised learning) и с учителем (supervised learning), а также ключевые моменты настройки параметров сети. Поднимаются возможные проблемы, связанные с качеством входных данных и сложностью интерпретации выходных данных. В статье также представлен конкретный пример использования нейронных сетей типа ART в сфере строительства для оценки рисков и принятия обоснованных решений. В заключении статьи делается акцент на перспективах использования нейронных сетей семейства ART для кластер-анализа рисков, выявления связанных факторов и группировки их для более эффективного управления. Обсуждаются возможности дальнейшего развития методов принятия решений в управлении рисками с применением нейронных сетей типа ART и их потенциал для обеспечения более точных и прогностических практик.

Актуальность данной работы связана с расширяющимся применением информационных систем и моделей, позволяющих отслеживать динамику ключевых показателей функционирования предприятий и принимать соответствующие организационно-управленческие решения. При работе с информационными моделями предприятий необходимо обращение к массивам данных, что может повлечь проблемы с временем на анализ данных и обработку запросов. При рассмотрении этой задачи важно учитывать размеры и структуру базовых информационных массивов, хранящих основные данные предприятия. В связи с этим, в данной работе рассматривается целесообразность объединения массивов, отражающих состояние объектов определенных цехов машиностроительного предприятия. Показано, что выигрыш от такой операции возможен за счет уменьшения времени операций с массивом. Предложена задача для нахождения оптимальной структуры состава полученных базовых массивов, характеризующихся оптимальным временем актуализации. Для решения данной задачи предлагается алгоритм для объединения основных массивов. Проводится анализ целесообразности процесса объединения, в результате которого определены условия, при которых такое объединение целесообразно. Для алгоритма предложено использование метода «ветвей и границ». Предложенный алгоритм позволяет принять оптимальное решение по выбору состава базовых массивов и позволяет объединять базовые массивы данных информационной модели предприятия, обеспечивая сокращение суммарного времени обращения к данным.

Представлены результаты исследований, выполненных с целью оценки влияния стимуляторов роста нового поколения, содержащих в своем составе макро- и микроудобрения в хелатной форме, на формирование урожайности, фитосанитарное состояние посевов люпина узколистного ( Lupinus angustifolius L.). Полевые опыты проводились в 2021-2023 гг. в почвенно-климатических условиях юго-западной части Нечерноземной зоны. Почва опытного участка - серая лесная легкосуглинистая. Выявлено, что стимуляторы роста активизировали физиологические процессы, связанные с фотосинтетической деятельностью. В ходе исследований установлено, что площадь листьев люпина узколистного сорта Белорозовый 144 увеличивалась по отношению к контролю и достигала максимальных величин на варианте комплексного применения препаратов (предпосевная обработка семян + внекорневое опрыскивание в фазе бутонизации). Препарат Зеребра Агро при использовании этого приема повышал площадь листьев ценоза на 20,6%, Фитактив Вита - на 13,1%. На этих же вариантах отмечены самые высокие значения фотосинтетического потенциала, превышающие контроль на 25,5%. Максимальная урожайность сухой массы (1,48-1,57 кг/м2) получена при использовании препарата Зеребра Агро: увеличение относительно контроля составило в среднем 20,5%. При использовании препарата Фитактив Вита только для опрыскивания по вегетации отмечено достоверное увеличение урожайности в среднем на 15,7%. Наиболее высокой урожайностью зерна характеризовались варианты, включающие комплексную обработку: при использовании препарата Фитактив Вита - 3,15 т/га (на 25,4% выше контроля), Зеребра Агро - 2,92 т/га (на 16,3% выше контроля). Оба использованных препарата вызывали направленную регуляцию структуры растений люпина узколистного сорта Белорозовый 144, повышали функциональную активность органов, что способствовало увеличению продуктивности и массы 1000 семян, а также сдерживало зараженность бобов антракнозом ( Соlletotrichum lupini ).

В статье рассматривается подход к интеллектуализации управления в организационных системах, нацеленных на обеспечение эффективности взаимодействия производителей и потребителей результатов деятельности с использованием цифровых технологий и оптимизационного моделирования. В условиях активной цифровизации бизнеса выделен класс организационных систем с цифровым концентратором результатов деятельности. Показано, что при организации взаимодействия производителей и потребителей управление направлено не только на согласование объектов торговых операций, но и на регулирование объектов информационных потоков с целью снижения затрат на цифровой трансфер. При этом возникает две оптимизационные задачи, связанные с различными схемами распределения объемов информационных потоков со стороны производителей и потребителей. В первом случае оптимизируемыми переменными являются коэффициенты распределения планового объема потока, поступающего в цифровой концентратор, между объектами-производителями с учетом вариантов продвижения. Экстремальное требование обеспечивает минимизацию затрат, а граничное - связано с планируемым максимальным и минимальным уровнем доходов объектов от обмена информацией с потребителями. Алгоритм принятия решения совмещает случайный выбор значений коэффициентов на заданном интервале с последующей их настройкой с использованием градиентного поиска. Выбрано правило останова итерационного процесса, при выполнении которого определяется оптимальное распределение информационных потоков между объектами. Во втором случае строится оптимизационная модель, в которой оптимизируемыми переменными являются коэффициенты распределения планового объема информационного потока между производителями с учетом зарегистрированных цифровым концентратором категорий результатов деятельности.

В статье предложены структурные решения, связанные с построением системы управления инвестированием многообъектной организационной системы и ее детализации для принятия управленческих решений на стадиях формирования и реализации программы развития. Показано, что структуризация процесса управления определяется особенностями ряда составляющих: информационного обеспечения, требований управляющего центра, механизмами экспертного оценивания, необходимостью балансировки инвестиций на стадии формирования программы развития и ребалансировки - на стадии реализации. Интеллектуальная поддержка принятия управленческих решений осуществляется с использованием мониторинговой информации, прогностического и оптимизационного моделирования. Обоснована последовательность процедур в рамках структурной схемы управления процессом балансировки инвестиций при формировании программы развития многообъектной организационной системы. Указаны процедуры, которые требуют для своей реализации привлечения экспертных оценок. Рассмотрен переход к оптимизационному моделированию на основе трансформации требований управляющего центра в формализованное описание экстремальных и граничных требований. Возможности структуризации управления процессом ребалансировки инвестиций при реализации программы развития многообъектной организационной системы определены исходя из наличия информационных ресурсов, позволяющих сформировать временные ряды показателей эффективности и на этой основе обучить прогностические модели. Охарактеризованы задачи и методы оптимизации процесса принятия управленческих решений с использованием прогностических моделей.