Кубанский государственный технологический университет
Список авторов организации
Список статей, написанных авторами организации
-
05.13.18 Математическое моделирование, численные методы и комплексы программ (технические науки)
Краткое описаниеЦель исследования – выделение и обоснование критериев осознаваемости научно-педагогического коллектива, основанных на цитируемости. На основе первичной информации о результатах исследовательской деятельности научно-педагогического коллектива возможно оценивать многие общеизвестные параметры образовательной среды, такие как модальность, широта, социальная активность, социальная когерентность, интенсивность, зрелость и т.д. Авторами настоящей статьи обосновано, что данные о перекрёстных цитированиях внутри научного коллектива – первичная информация об осознаваемости членами научно-педагогического коллектива своей социальной системы (такую информацию позволяют получать современные наукометрические базы данных, например, Российский индекс научного цитирования). Научная новизна результатов настоящего исследования – в выделенных критериях осознаваемости научно-педагогического коллектива, основанных на цитируемости. Теоретическая значимость результатов исследования – в том, что они могут служить научной основой для дальнейших исследований в области социологии науки, а также для развития моделей функционирования малых социальных систем, практическая значимость – в возможности анализа факторов успешности исследовательской деятельности научно-педагогических коллективов (т.е. применения в системах мониторинга исследовательской деятельности). Методы исследования: методы теории множеств и графов, методы квалиметрии, методы математической статистики (в том числе метод каменистой осыпи) и методы линейной алгебры. Методологические основы исследования: социологический подход (рассматривает научно-педагогический коллектив как сложившуюся социальную систему), квалиметрический подход (провозглашает необходимость многокритериальной диагностики осознаваемости научно-педагогического коллектива) и вероятностно-статистический подход (рассматривает диагностику осознаваемости научно-педагогического коллектива, основанную на цитируемости, как статистическое измерение)
-
05.13.10 Управление в социальных и экономических системах (технические науки)
Краткое описаниеВ работе рассмотрены наиболее используемые методы и средства извлечения знаний с учетом оценки качества моделей в системах поддержки принятия решений. В научном и практическом плане исследованы возможности совместного эффективного использования экспертных систем, интеллектуального анализа данных (ИАД) и машинного логического вывода (МЛВ), что обеспечивает более глубокую обработку данных, учитывая существенные отличия баз данных (БД) и баз знаний (БЗ). БД является единицей информации несвязанной друг с другом сведениями, в то время как БЗ – не только связаны между собой, но и с понятиями окружающего мира, что дает возможность решать сложные многокритериальные задачи в различных предметных областях. В настоящее время все возрастающее внимание уделяется неройсетевым технологиям, обладающие способностью моделирования нелинейных процессов, работе с зашумленными данными, а также способностью к обучению и самообучению, извлекая из поступающей информации существенные особенности. В тоже время интеграция нейросетевых технологий и моделей искусственного интеллекта в единую гибридную систему вместе с методами логического вывода в виде иерархической последовательности структуры правил «Если-то» значительно улучшает понимание изучаемого процесса и качества представления получаемого результата. Тем не менее эти методы и средства извлечения знаний являются недостаточными если не использовать механизм нечеткого лингвистического вывода. Базовой характеристикой нечетких множеств является функция принадлежности, которая представляет собой обобщенную характеристику обычного множества. Для задания этой функции используются три типа форм – треугольная, трапецеидальная и гауссового типа и две основных процедуры – фазификация и дефазификация, что и рассмотрено на примере метода Мамдани. Наряду с изложенным наиболее перспективным направлением в этой области является алгоритм адаптивного усиления AdaBoost, где ограничение усиления за счет фильтрации состоит в применении подвыборки, контур которой есть обычный контур пакетного обучения, допускающий повторное использование данных обучения. Это и обеспечивает возможность работы со слабыми моделями, а в условиях гибридизации обуславливает повышение эффективности, усиливает классификаторы, объединенные в «комитет». Каждая следующая совокупность классификаторов строится по объектам неверно классифицированных предыдущими совокупностями. AdaBoost чувствителен к шуму в данных и выбросам и менее подвержен переобучению, что позволяет значительно уменьшить количество примеров и получать более качественный вывод в СППР
-
05.13.10 Управление в социальных и экономических системах (технические науки)
Краткое описаниеВ работе рассмотрены сложности построения инженерных теорий как в научном так и практическом направлении на основе использования нетрадиционного подхода к задачам эффективного мониторинга данных, особенно в области проблем управления системами многокомпонентного представления объектов системного анализа. Изучение сложности этого вопроса предполагает детальное рассмотрение взаимосвязей элементов этих объектов на основе известных методов, в то время как интеграция разнородных знаний полученных такими нередко независимыми методами становится весьма трудоемкой и плохо формализуемой. В настоящее время обработка информации, и ее последующее представление существенно изменились за счет использования интеллектуального анализа данных (ИАД), включающего в себя не только организацию системы знаний в различных ПрО, но и в области СППР. Это в свою очередь способствует эффективной формализации нечеткой информации и обработки ее в виде нечетких алгоритмов, что и является расширением системы поддержки принятия решений на основе нечеткой логики – СППР НЛ. Наряду с этим следует подчеркнуть особенности предложенного подхода СППР НЛ, которое заключается в том, что его можно использовать в различных ПрО, в том числе и для эффективного анализа статистической информации многокомпонентного представления объектов, что находит применение при определении статистических показателей для выявления и оценки существующих и потенциальных рисков, неблагоприятных ситуаций, а также при подготовке мотивационных оснований для принятия управленческих решений. С целью более детального установления в реальных ПрО отношения между объектами предложено осуществлять с помощью различных степеней зависимости. Так, например, типы градуируемых связей рассматриваются как нечеткие объективные связи, а использование экспертных систем и семантических связей обусловило построение гипотез анализа ситуаций и смысловую связь между ними. Существенным отличием рассматриваемой СППР НЛ является то, что каждая модель формируется на основе отдельной семантической сети, а сама система работает с несколькими моделями ПрО связанными или несвязанными между собой. На основе использования в СППР НЛ понятия отношения близости между понятиями, принадлежности ситуации, ее информационной части рекомендации ПрО группируются согласно выбранной ситуации для их последующего анализа и принятия решения. На базе принципа координирующих воздействий и построения функции, с учетом оптимального времени управляющего воздействия, рассмотрен общий алгоритм поддержки принятия решений для внештатных производственных ситуаций в ПрО малоэтажного строительства, как в городских, так и сельских районах
-
Методика расчета момента сопротивления вращению гусеничного модуля на резиноармированной гусенице
05.20.01 Технологии и средства механизации сельского хозяйства (технические науки)
Краткое описаниеВ современном комбайностроении последних нескольких лет наблюдается тенденция к увеличению производительности машин, и, как следствие, их физической массы. Однако, с увеличением массы зерноуборочного комбайна, необходимым условием его передвижения по полю в процессе работы является соблюдение требований к площади его опоры. В связи с этим, производители вынуждены увеличивать размер и количество колёс машины. Одним из вариантов решения данной задачи является замена колёсных пар сельскохозяйственных машин на сменные гусеничные модули с резиноармированными гусеницами. В этом случае, меняется и сам принцип расчётов основных технических характеристик движителя, и, если речь идёт о приводных неуправляемых осях сельскохозяйственных машин, то методики расчёта можно грубо аппроксимировать к расчётам гусеничных машин с металлическими гусеницами. Однако, в случае управляемых осей, наблюдается пересечение в расчётных методах между классическими расчётами колёсных шасси и расчётами гусеничных шасси. Проблема состоит в том, что обычно гусеничные шасси не управляются подобно колёсам, поэтому методы расчётов необходимо уточнять, вводя новые критерии оценки как следствие возникновения новых силовых факторов в гусеничном модуле. В работе предлагается альтернативная расчётная модель для вычисления максимального момента сопротивления вращению гусеничного модуля на резиноармированном траке