05.13.18 Математическое моделирование, численные методы и комплексы программ (технические науки)
-
05.13.18 Математическое моделирование, численные методы и комплексы программ (технические науки)
Краткое описание
В процессе формирования нелинейной динамики, научное общество смогло опровергнуть классические механизмы Ньютона-Лапласа путем обоснования хаотической природы явлений окружающего мира. Однако несмотря на появление новых математических моделей и инструментов, прогнозирование нелинейных систем является труднорешаемой задачей, так как не только неизвестны количественные и качественные характеристики факторов, влияющих на систему, но и существует проблема малого количества информации для составления прогнозов. В данной статье авторами рассмотрен линейный клеточный аппарат в качестве инструмента прогнозирования конечного состояния, к которому придет система основываясь только на ее выходных показателях прошлых лет. Так как использование линейного клеточного автомата для прогнозирования нелинейных систем является предположением авторов, его следует проверить на рядах стохастических систем, подверженным разным факторам риска, которые в совокупности дают либо положительный отклик системы, либо отрицательный. Примером может служить временной ряд урожайности, так как на него действуют климатические условия, появление которых, в свою очередь, так же сложно спрогнозировать. Прогнозирование стохастических систем используя линейный клеточный автомат действительно составляет адекватные и наглядные модели. А за счет того, что прогнозная модель имеет расхождение с реальным результатом в 0-15% (как в положительную, так и в отрицательную сторону), напрашивается вывод, что спрогнозированное значение поможет либо принять меры для того, чтобы реальное значение в будущем не стало ниже, либо удостовериться в правильности принятых решений и мер, при получении значения выше прогнозного
-
05.13.18 Математическое моделирование, численные методы и комплексы программ (технические науки)
Краткое описание
Экономическая и эксплуатационная надежность строительных сооружений в значительной степени зависит от сохранения несущей способности тонкостенных конструкций, в частности, стержней с вязкоупругими свойствами. Присутствие в них невидимых микродефектов может приводить не только к уменьшению несущей способности, но и к разрушению сооружений. Для обнаружения микродефектов методами акустической диагностики необходимо знать зависимость скорости продольной волны деформации от реологических свойств материала конструкций. Такие зависимости можно выявить путем построения и анализа, математических моделей, описывающих вязкоупругие деформационные волны, формируемые в стержневых системах, изготовленных из материала с реологическими свойствами
-
Методология оптимального размещения объектов торговой сети
05.13.18 Математическое моделирование, численные методы и комплексы программ (технические науки)
Краткое описание
В статье изложена идея методологии размещения распределительных центров пространственно-распределенного комплекса торговой сети без ограничений на территорию. В последние пятнадцать лет в России рентабельность офисов и торговых площадей была значительно выше логистических комплексов. В настоящее время можно говорить об изменении инвестиционной привлекательности сегмента распределительных центров, складских помещений. Метод заключается в решении трех задач: определение количества распределительных центров, которые необходимо разместить, с помощью метода сравнения вариантов; определение наилучших мест положения для размещения распределительных центров с помощью алгоритма муравьиной колонии; выявление наилучшего местоположения из ранее определенных алгоритмом муравьиной колонии с помощью метода штрафных функций. Данная методика оптимального размещения объектов пространственно-распределенного комплекса может быть применена не только для торговой сети, но и для любого транспортного предприятия с центрами распределения, например, логистическая компания, службы доставки и др.
-
05.13.18 Математическое моделирование, численные методы и комплексы программ (технические науки)
Краткое описание
Цель 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)
-
Фреймовые экспертные системы с использованием нейронных сетей
05.13.18 Математическое моделирование, численные методы и комплексы программ (технические науки)
Краткое описание
Исследование выполнено при финансовой поддержке РГНФ в рамках научно-исследовательского проекта РГНФ РФФИ 17-02-00475а "Применение метаэвристических алгоритмов к решению прямых и обратных задач оптимизации управления пространственно распределёнными комплексами"). В статье рассмотрен вопрос применения искусственных нейронных сетей во фреймовых экспертных системах, которые позволяют в ряде случаев обходить ряд ограничений стандартного варианта реализации фреймовых экспертных систем. Рассмотрено несколько вариантов использования нейронных сетей во фреймовых экспертных системах и очерчен ряд решаемых задач для каждого
-
Определение времени задержки видеоизображения
05.13.18 Математическое моделирование, численные методы и комплексы программ (технические науки)
Краткое описание
Видеокамера – источник изображения объекта, выбранного для наблюдения или охраны. Видеокамеры служат для сбора информации, являясь, порой незаменимым устройством. При анализе изображений важно, чтобы осуществлялось условие четкой работы системы передачи видеокадров. Все камеры имеют незначительную задержку передачи изображения. Для анализа изображений важно знать время задержки
-
05.13.18 Математическое моделирование, численные методы и комплексы программ (технические науки)
Краткое описание
В статье рассматриваются общие принципы разработки программных приложений для генерирования и проверки практических заданий по математическим дисциплинам в среде разработки Visual Basic for Application. Описывается структура компьютерных программ, исследуются основные компоненты реализуемых макросов, приводятся алгоритмы основных процедур. Особое место уделяется проблемам идентификации обучающихся и защите генерируемых данных. Даны рекомендации по использованию разрабатываемых программ в учебном процессе
-
05.13.18 Математическое моделирование, численные методы и комплексы программ (технические науки)
Краткое описание
Данная работа продолжает серию работ автора, посвященных применению современных научных методов в исследованиях сознания человека. В 1979-1981 были написаны две монографии, посвященные высшим формы сознания, перспективам человека, технологии и общества. Одна из этих монографий была двухтомной и называлась: «Теоретические основы синтеза квазибиологических роботов». В этих монографиях были предложены: 1) критериальная периодическая классификация 49 форм сознания, включающая и высшие формы сознания (ВФС); 2) основанные на этой классификации психологические, микросоциальные и технологические методики перехода между различными формами сознания, в т.ч. методики перехода из обычной формы сознания в ВФС; 3) информационно-функциональная теория развития техники (в т.ч. закона повышения качества базиса); 4) информационная теория стоимости; 5) 11 функциональных схем технических систем будущих форм общества, в т.ч. системы дистанционного миротелекинетического (мысленного) управления; 6) концепция развития общества в группах общественно-экономических формаций; 7) концепция детерминации формы сознания человека функциональным уровнем технологической среды; 8) математическое и численное моделирование динамики плотности вероятности состояний сознания человека в эволюции с применением теории Марковских случайных процессов. В данной работе проводится полный автоматизированный системно-когнитивный анализ (АСК-анализ) периодической критериальной классификации форм сознания, предложенной автором в 1978 году. Для этого в работе решаются задачи: когнитивной структуризации и формализации предметной области; синтеза и верификации статистических и системно-когнитивных моделей (многопараметрической типизации форм сознания); системной идентификации форм сознания; их типологического анализа; исследования моделируемой предметной области путем исследования ее модели. Приводится подробный численный пример решения всех этих задач
-
Программный комплекс оценки социально-экономического состояния субъектов Российской Федерации
05.13.18 Математическое моделирование, численные методы и комплексы программ (технические науки)
Краткое описание
В статье представлены способы оценивания социально-экономического состояния субъектов Российской Федерации с помощью нечетких продукционных систем, дискриминантного анализа и нейронной сети. Рейтинговым агентством «РИА Рейтинг» выделено тринадцать показателей, характеризующих социально-экономическое положение регионов Российской Федерации, на которых и основывается данное исследование. Целью работы является разработка программного комплекса объединяющего указанные выше способы оценивания и позволяющего на основе тринадцати показателей выдавать три альтернативных варианта оценки субъекта РФ. В разработанной программе, каждому региону присваивается оценка из набора: AAA – самые высокие показатели социально-экономического положения, AA – очень высокие показатели, A – высокие показатели, BBB – выше среднего, BB – средние, B – ниже среднего, CCC – низкие, CC – очень низкие, C – самые низкие показатели социально-экономического положения региона Российской Федерации. Программный комплекс разработан в среде «Matlab» и имеет интуитивно понятный интерфейс. Полученные результаты могут использоваться в качестве альтернативы текущим способам оценки социально-экономических показателей
pdf 918.499kb
doc 918.499kb