首页 > 最新文献

Известия ТПУ. Промышленная кибернетика.最新文献

英文 中文
ОЦЕНКА ИСПОЛЬЗОВАНИЯ ИНСТРУМЕНТОВ БИБЛИОТЕКИ SPACY И DEEPPAVLOV ДЛЯ ЗАДАЧИ ИЗВЛЕЧЕНИЯ ИМЕНОВАННЫХ СУЩНОСТЕЙ ИЗ ОПИСАНИЙ РЕЗУЛЬТАТОВ ОСМОТРОВ ПАЦИЕНТОВ С COVID-19 评估使用 spacy 和 deeppavlov 库工具从 covid-19 患者检查描述中提取命名实体的情况
Pub Date : 2023-12-11 DOI: 10.18799/29495407/2023/2/27
Дмитрий Евгеньевич Соколовский, Владимир Николаевич Некрасов, Сергей Александрович Землянский, Сергей Владимирович Аксёнов
Актуальность. Определяется необходимостью выделения значимых признаков из электронных медицинских записей для автоматизации оценки состояния больных. Цель. Оценка возможности выявления именованных сущностей в электронных описаниях осмотров пациентов с COVID-19 с помощью модели BERT из библиотек SpaCy и DeepPavlov. Методы. Глубокое обучение, статистические методы. Результаты и выводы. Выполнено исследование настройки нейросетевых моделей BERT из библиотек SpaCy и DeepPavlov для аннотирования документов «Осмотр пациентов лечащим врачом» с целью выделения следующих предикторов оценки состояния пациентов: температура, артериальное давление, частота дыхательных движений, частота сердечных сокращений и сатурация. Настройка и оценка эффективности архитектур производилась на основе разметки 340 обезличенных электронных медицинских записей пациентов, болевших COVID-19, полученных с помощью сервиса SibMED Data Clinical Repository. Показано, что настройка моделей на количестве около 150 размеченных документов позволяет определять указанные предикторы в таких текстах с точностью (Precision) 85–98 % и с полнотой (Recall) 77–98 % в зависимости от предиктора. Метрики качества работы архитектур из выбранных библиотек различались незначительно. Отмечено, что итеративное расширение обучающей выборки в результате эксплуатации моделей с последующей донастройкой приводит к повышению результативности моделей.
相关性。这是由从电子病历中提取有意义的特征以自动评估患者病情的必要性所决定的。目标。评估使用 SpaCy 和 DeepPavlov 库中的 BERT 模型识别 COVID-19 患者检查电子描述中命名实体的可能性。方法。深度学习、统计方法。结果与结论。对 SpaCy 和 DeepPavlov 库中用于注释 "主治医生对患者的检查 "文档的神经网络 BERT 模型进行了调优研究,以提取患者评估的以下预测因子:体温、血压、呼吸频率、心率和饱和度。在使用 SibMED 数据临床库服务获得的 340 份 COVID-19 患者匿名电子病历的标记基础上,对架构进行了调整和性能评估。结果表明,在大约 150 份标注文档上调整模型后,可以在这些文本中识别出指定的预测因子,精度(Precision)为 85-98%,完整度(Recall)为 77-98%,具体取决于预测因子。所选库中架构的性能质量指标差异不大。通过观察可以发现,由于对模型进行了开发和微调,训练样本的迭代扩展提高了模型的性能。
{"title":"ОЦЕНКА ИСПОЛЬЗОВАНИЯ ИНСТРУМЕНТОВ БИБЛИОТЕКИ SPACY И DEEPPAVLOV ДЛЯ ЗАДАЧИ ИЗВЛЕЧЕНИЯ ИМЕНОВАННЫХ СУЩНОСТЕЙ ИЗ ОПИСАНИЙ РЕЗУЛЬТАТОВ ОСМОТРОВ ПАЦИЕНТОВ С COVID-19","authors":"Дмитрий Евгеньевич Соколовский, Владимир Николаевич Некрасов, Сергей Александрович Землянский, Сергей Владимирович Аксёнов","doi":"10.18799/29495407/2023/2/27","DOIUrl":"https://doi.org/10.18799/29495407/2023/2/27","url":null,"abstract":"Актуальность. Определяется необходимостью выделения значимых признаков из электронных медицинских записей для автоматизации оценки состояния больных. Цель. Оценка возможности выявления именованных сущностей в электронных описаниях осмотров пациентов с COVID-19 с помощью модели BERT из библиотек SpaCy и DeepPavlov. Методы. Глубокое обучение, статистические методы. Результаты и выводы. Выполнено исследование настройки нейросетевых моделей BERT из библиотек SpaCy и DeepPavlov для аннотирования документов «Осмотр пациентов лечащим врачом» с целью выделения следующих предикторов оценки состояния пациентов: температура, артериальное давление, частота дыхательных движений, частота сердечных сокращений и сатурация. Настройка и оценка эффективности архитектур производилась на основе разметки 340 обезличенных электронных медицинских записей пациентов, болевших COVID-19, полученных с помощью сервиса SibMED Data Clinical Repository. Показано, что настройка моделей на количестве около 150 размеченных документов позволяет определять указанные предикторы в таких текстах с точностью (Precision) 85–98 % и с полнотой (Recall) 77–98 % в зависимости от предиктора. Метрики качества работы архитектур из выбранных библиотек различались незначительно. Отмечено, что итеративное расширение обучающей выборки в результате эксплуатации моделей с последующей донастройкой приводит к повышению результативности моделей.","PeriodicalId":504856,"journal":{"name":"Известия ТПУ. Промышленная кибернетика.","volume":null,"pages":null},"PeriodicalIF":0.0,"publicationDate":"2023-12-11","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":null,"resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":"139184072","PeriodicalName":null,"FirstCategoryId":null,"ListUrlMain":null,"RegionNum":0,"RegionCategory":"","ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":"","EPubDate":null,"PubModel":null,"JCR":null,"JCRName":null,"Score":null,"Total":0}
引用次数: 0
КОМПЬЮТЕРНОЕ МОДЕЛИРОВАНИЕ ПРОБЛЕМНОГО ПЕРЕКРЕСТКА В СРЕДЕ ANYLOGIC 在 Anylogic 环境中对有问题的交叉路口进行计算机建模
Pub Date : 2023-12-11 DOI: 10.18799/29495407/2023/2/16
А Е Ли, Владимир Сергеевич Репкин, Григорий Юрьевич Семенов, Никита Игоревич Сермавкин, Владимир Андреевич Фаерман
Актуальность исследования обусловлена развитием микрорайонов на северо-востоке города Томска, что увеличивает нагрузку на перекресток, образованный улицами Клюева, Энтузиастов и Осенней, также данный участок дорожной сети является связующим звеном северо-восточной части города с центральным районами, помимо этого, проезд к единственному дорожно-транспортному мосту лежит через рассматриваемый перекресток. Цель: применение имитационного моделирования в среде Anylogic для оценки эффективности решений по оптимизации участка дорожной сети на северо-востоке города Томска. Объектом исследования является участок дорожной сети города Томска, расположенный на пересечении улиц Клюева, Осенней и Энтузиастов в микрорайоне Зеленые горки. Методы: имитационное моделирование в среде AnyLogic 8.8.3 Professional (модуль Road Traffic Library), прямые измерения интенсивности автомобильного и пешеходного траффика по месту. Результаты. Реализована, валидирована и предоставлена в публичный доступ имитационная модель участка дорожной сети; с использованием модели проверены два потенциальных решения по оптимизации данного проблемного участка.
研究的意义在于托木斯克市东北部居民区的发展,这增加了由 Klyueva 街、Enthusiastov 街和 Osennaya 街组成的十字路口的负荷,同时该路段的路网也是连接城市东北部和中心区的纽带,此外,通往唯一一座公路桥的通道也位于所考虑的十字路口。目标:在 Anylogic 环境中应用模拟建模,评估托木斯克东北部路段路网优化决策的有效性。研究对象是托木斯克市的一段公路网,位于 Zelenye Gorki 社区的 Klyueva、Osennaya 和 Enthusiastov 街道交叉口。方法:在 AnyLogic 8.8.3 专业环境(道路交通库模块)中进行模拟建模,在现场直接测量车辆和行人的交通强度。结果实施、验证并公布了一个路网路段的仿真模型;使用该模型测试了优化该问题路段的两个潜在解决方案。
{"title":"КОМПЬЮТЕРНОЕ МОДЕЛИРОВАНИЕ ПРОБЛЕМНОГО ПЕРЕКРЕСТКА В СРЕДЕ ANYLOGIC","authors":"А Е Ли, Владимир Сергеевич Репкин, Григорий Юрьевич Семенов, Никита Игоревич Сермавкин, Владимир Андреевич Фаерман","doi":"10.18799/29495407/2023/2/16","DOIUrl":"https://doi.org/10.18799/29495407/2023/2/16","url":null,"abstract":"Актуальность исследования обусловлена развитием микрорайонов на северо-востоке города Томска, что увеличивает нагрузку на перекресток, образованный улицами Клюева, Энтузиастов и Осенней, также данный участок дорожной сети является связующим звеном северо-восточной части города с центральным районами, помимо этого, проезд к единственному дорожно-транспортному мосту лежит через рассматриваемый перекресток. Цель: применение имитационного моделирования в среде Anylogic для оценки эффективности решений по оптимизации участка дорожной сети на северо-востоке города Томска. Объектом исследования является участок дорожной сети города Томска, расположенный на пересечении улиц Клюева, Осенней и Энтузиастов в микрорайоне Зеленые горки. Методы: имитационное моделирование в среде AnyLogic 8.8.3 Professional (модуль Road Traffic Library), прямые измерения интенсивности автомобильного и пешеходного траффика по месту. Результаты. Реализована, валидирована и предоставлена в публичный доступ имитационная модель участка дорожной сети; с использованием модели проверены два потенциальных решения по оптимизации данного проблемного участка.","PeriodicalId":504856,"journal":{"name":"Известия ТПУ. Промышленная кибернетика.","volume":null,"pages":null},"PeriodicalIF":0.0,"publicationDate":"2023-12-11","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":null,"resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":"139183964","PeriodicalName":null,"FirstCategoryId":null,"ListUrlMain":null,"RegionNum":0,"RegionCategory":"","ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":"","EPubDate":null,"PubModel":null,"JCR":null,"JCRName":null,"Score":null,"Total":0}
引用次数: 0
МОДЕЛЬ СВЕРТОЧНОЙ НЕЙРОННОЙ СЕТИ LENET5 ДЛЯ ОБНАРУЖЕНИЯ И КЛАССИФИКАЦИИ ОБЪЕКТОВ ВОЗДУШНОГО ПРОСТРАНСТВА НА ИЗОБРАЖЕНИЯХ 用于检测和分类图像中空域物体的 lenet5 卷积神经网络模型
Pub Date : 2023-12-11 DOI: 10.18799/29495407/2023/2/17
Вадим Александрович Клековкин, Николай Григорьевич Марков
Для решения задачи обнаружения и классификации летающих объектов трех классов на изображениях разработана новая модель сверточной нейронной сети, архитектура которой является модификацией известной архитектуры сверточной нейронной сети LeNet5. Для ее обучения, валидации и исследования эффективности разработаны два датасета. Первый из них содержит размеченные изображения с одиночными летающими объектами трех классов: беспилотный летательный аппарат самолетного типа, включая «летающее крыло», беспилотный летательный аппарат вертолетного типа и Птица. Второй датасет наряду с изображениями первого датасета включает размеченные изображения, содержащие два и более летающих объектов этих же классов. Исследования предложенной модели сверточной нейронной сети по точности классификации летающих объектов на изображениях тестовых выборок этих датасетов показали, что модель дает высокие результаты только при решении задач распознавания летающих объектов на изображениях, когда на каждом анализируемом изображении имеется по одному такому объекту.
为了解决图像中三类飞行物的检测和分类问题,我们开发了一种新的卷积神经网络模型,其结构是对已知 LeNet5 卷积神经网络结构的改进。为了对其进行训练、验证和性能研究,开发了两个数据集。第一个数据集包含三类单个飞行物体的标记图像:包括 "飞翼 "在内的飞机类无人驾驶飞行器、直升机类无人驾驶飞行器和鸟类。第二个数据集与第一个数据集的图像一起,包含有两个或更多相同类别飞行物体的标记图像。对所提出的卷积神经网络模型在这些数据集测试样本图像中飞行物分类准确性的研究表明,该模型只有在解决图像中飞行物的识别问题时,即每幅分析图像都有一个飞行物时,才能取得较高的结果。
{"title":"МОДЕЛЬ СВЕРТОЧНОЙ НЕЙРОННОЙ СЕТИ LENET5 ДЛЯ ОБНАРУЖЕНИЯ И КЛАССИФИКАЦИИ ОБЪЕКТОВ ВОЗДУШНОГО ПРОСТРАНСТВА НА ИЗОБРАЖЕНИЯХ","authors":"Вадим Александрович Клековкин, Николай Григорьевич Марков","doi":"10.18799/29495407/2023/2/17","DOIUrl":"https://doi.org/10.18799/29495407/2023/2/17","url":null,"abstract":"Для решения задачи обнаружения и классификации летающих объектов трех классов на изображениях разработана новая модель сверточной нейронной сети, архитектура которой является модификацией известной архитектуры сверточной нейронной сети LeNet5. Для ее обучения, валидации и исследования эффективности разработаны два датасета. Первый из них содержит размеченные изображения с одиночными летающими объектами трех классов: беспилотный летательный аппарат самолетного типа, включая «летающее крыло», беспилотный летательный аппарат вертолетного типа и Птица. Второй датасет наряду с изображениями первого датасета включает размеченные изображения, содержащие два и более летающих объектов этих же классов. Исследования предложенной модели сверточной нейронной сети по точности классификации летающих объектов на изображениях тестовых выборок этих датасетов показали, что модель дает высокие результаты только при решении задач распознавания летающих объектов на изображениях, когда на каждом анализируемом изображении имеется по одному такому объекту.","PeriodicalId":504856,"journal":{"name":"Известия ТПУ. Промышленная кибернетика.","volume":null,"pages":null},"PeriodicalIF":0.0,"publicationDate":"2023-12-11","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":null,"resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":"139184057","PeriodicalName":null,"FirstCategoryId":null,"ListUrlMain":null,"RegionNum":0,"RegionCategory":"","ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":"","EPubDate":null,"PubModel":null,"JCR":null,"JCRName":null,"Score":null,"Total":0}
引用次数: 0
МОДЕЛИРОВАНИЕ СИЛЬНОТОЧНОГО НЕСАМОСТОЯТЕЛЬНОГО ТЛЕЮЩЕГО РАЗРЯДА С ПОЛЫМ КАТОДОМ ПРИ НИЗКОМ ДАВЛЕНИИ 低压下带空心阴极的大电流非自流辉光放电模型
Pub Date : 2023-12-11 DOI: 10.18799/29495407/2023/2/24
Тамара Васильевна Коваль, В.В. Денисов, Евгений Владимирович Островерхов
Приведены результаты теоретического и компьютерного моделирования сильноточного несамостоятельного тлеющего разряда низкого давления в плазменном источнике. Аналитическая модель отражает основные закономерности и показывает взаимосвязь параметров плазмы в полом катоде. Продемонстрировано применение дрейфово-диффузионного представления для численного моделирования генерации плазмы низкого давления в плазменном катоде источника электронов на основе дугового разряда и в полом катоде несамостоятельного тлеющего разряда. Показано, что распределение плотности эмиссионной плазмы источника электронного тока управляется расположенным внутри него перераспределяющим электродом, а распределение плотности плазмы тлеющего разряда существенно зависит от геометрического фактора (форма катода, анода, эмиссионная поверхность источника электронов) и от расположения источника электронного тока. Согласие результатов компьютерного моделирования с экспериментами указывает на возможность применения математического моделирования при оптимизации имеющихся и разработке новых плазменных источников с наименьшей степенью неоднородности распределения плазмы основного (тлеющего) разряда в разрядной катодной полости, что чрезвычайно важно для технологического применения большеобъемных полых катодов (более 0,2 м3) плазменных источников.
本文介绍了在等离子体源中进行大电流非自流低压辉光放电的理论和计算机建模结果。分析模型反映了主要的规律性,并显示了空心阴极中等离子体参数的相互关系。演示了漂移扩散表示法在电弧放电电子源等离子阴极和非自立辉光放电空心阴极低压等离子体生成数值建模中的应用。结果表明,电子电流源发射等离子体密度的分布受位于其内部的再分布电极控制,而辉光放电等离子体密度的分布主要取决于几何因素(电子源阴极、阳极、发射面的形状)和电子电流源的位置。计算机模拟结果与实验结果的一致性表明,在优化现有等离子体源和开发新等离子体源时,有可能使用数学模型来降低放电阴极腔内主(辉光)放电等离子体分布的不均匀度,这对于大容量空心阴极(大于 0.2 立方米)等离子体源的技术应用极为重要。
{"title":"МОДЕЛИРОВАНИЕ СИЛЬНОТОЧНОГО НЕСАМОСТОЯТЕЛЬНОГО ТЛЕЮЩЕГО РАЗРЯДА С ПОЛЫМ КАТОДОМ ПРИ НИЗКОМ ДАВЛЕНИИ","authors":"Тамара Васильевна Коваль, В.В. Денисов, Евгений Владимирович Островерхов","doi":"10.18799/29495407/2023/2/24","DOIUrl":"https://doi.org/10.18799/29495407/2023/2/24","url":null,"abstract":"Приведены результаты теоретического и компьютерного моделирования сильноточного несамостоятельного тлеющего разряда низкого давления в плазменном источнике. Аналитическая модель отражает основные закономерности и показывает взаимосвязь параметров плазмы в полом катоде. Продемонстрировано применение дрейфово-диффузионного представления для численного моделирования генерации плазмы низкого давления в плазменном катоде источника электронов на основе дугового разряда и в полом катоде несамостоятельного тлеющего разряда. Показано, что распределение плотности эмиссионной плазмы источника электронного тока управляется расположенным внутри него перераспределяющим электродом, а распределение плотности плазмы тлеющего разряда существенно зависит от геометрического фактора (форма катода, анода, эмиссионная поверхность источника электронов) и от расположения источника электронного тока. Согласие результатов компьютерного моделирования с экспериментами указывает на возможность применения математического моделирования при оптимизации имеющихся и разработке новых плазменных источников с наименьшей степенью неоднородности распределения плазмы основного (тлеющего) разряда в разрядной катодной полости, что чрезвычайно важно для технологического применения большеобъемных полых катодов (более 0,2 м3) плазменных источников.","PeriodicalId":504856,"journal":{"name":"Известия ТПУ. Промышленная кибернетика.","volume":null,"pages":null},"PeriodicalIF":0.0,"publicationDate":"2023-12-11","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":null,"resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":"139183192","PeriodicalName":null,"FirstCategoryId":null,"ListUrlMain":null,"RegionNum":0,"RegionCategory":"","ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":"","EPubDate":null,"PubModel":null,"JCR":null,"JCRName":null,"Score":null,"Total":0}
引用次数: 0
ЭЛЕКТРОННЫЙ ЖУРНАЛ ЭКСПЕРИМЕНТОВ ДЛЯ ЭЛЕКТРОДУГОВОГО РЕАКТОРА 电弧反应堆电子实验日志
Pub Date : 2023-12-11 DOI: 10.18799/29495407/2023/2/18
Роман Дмитриевич Герасимов, Арсений Дмитриевич Стариков, Александр Яковлевич Пак
Актуальность разработки заключается в необходимости решения проблем стандартизации, хранения и цифровизации экспериментальных данных. Ведение журнала наблюдений с автоматизированной обработкой некоторых данных и измерений является важной составляющей в проведении эксперимента. Цифровизация и автоматизация процесса сбора, хранения и обработки данных физического эксперимента позволяет усовершенствовать процесс ведения технической документации, облегчает работу с данными, решает проблему дублирования данных, позволяет унифицировать формат ведения журнала исследований, кроме того, такой подход позволят создавать базы данных, которые могут быть переданы научным партнерам для поиска неявных закономерностей. Современным решением является разработка программного комплекса, автоматизирующего сбор и перенос данных в электронный вид, что в том числе уменьшает количество ошибок, связанных с человеческим фактором. Особенно актуален вопрос сбора данных с приборов различных производителей, с отличающимися стандартами, ограниченным сроком поддержки программного обеспечения. Кроме того, в ряде случаев нестандартизированное научное оборудование характеризуется относительно сложным объектом автоматизации ввиду ряда вопросов электромагнитной несовместимости со стандартным измерительным оборудованием, нетипичными условиями эксплуатации измерительного оборудования, что подчеркивает необходимость разработки собственного специализированного программного обеспечения, программно-аппаратных комплексов. Целью данной работы является создание программного комплекса, который предназначен для работы с оригинальным плазменным реактором, его вспомогательным измерительным оборудованием с возможностью считывания информации, с одновременным заполнением форм исходных данных и первичных результатов экспериментов по редактируемым шаблонам и хранение их в цифровом виде, для осуществления перехода от рукописного формата ведения журнала эксперимента, а также ручного заполнения таблиц (на примере MS Excel) к автоматизированному, стандартизированному формату. Объектом исследования является развитие цифрового документооборота в научной сфере деятельности. Предмет: цифровизация журнала экспериментов на плазмохимическом электродуговом реакторе постоянного тока. Методы: анализ и оценка уже разработанных решений, а также существующей литературы; создание инструментов для считывания данных с экспериментальных установок, их анализ, а также редактирование форм экспериментов. Результаты. Был проведен анализ методов ведения журналов экспериментов, а также выявлены их недостатки. Было предложено решение, позволяющее автоматически переносить некоторые экспериментальные данные в электронный вид, а также структурировать их по созданному пользователем шаблону.
这一发展的意义在于需要解决实验数据的标准化、存储和数字化问题。通过自动处理某些数据和测量来记录观察日志是实验的重要组成部分。物理实验数据收集、存储和处理过程的数字化和自动化可以改进技术文档的编制过程,方便数据处理工作,解决数据重复的问题,统一研究日志的保存格式,此外,这种方法还可以创建数据库,将其传输给科学合作伙伴,以搜索隐含的规律性。一个现代化的解决方案是开发一个软件系统,将数据的收集和传输自动化为电子形式,这样做,除其他外,可以减少与人为因素相关的错误数量。从不同制造商、不同标准、有限软件支持期的设备收集数据的问题尤为重要。此外,在某些情况下,非标准化科学设备的特点是,由于与标准测量设备的电磁不兼容、测量设备的非典型运行条件等一系列问题,自动化对象相对复杂,这就强调需要开发自己的专用软件、软件和硬件综合体。这项工作的目的是创建一个软件综合体,其设计目的是与原始等离子体反应器及其辅助测量设备配合使用,能够读取信息,同时在可编辑的模板上填写原始数据和主要实验结果的表格,并以数字形式存储,使实验日志的手写格式以及手工填写表格(以 MS Excel 为例)过渡到自动化、标准化的格式。研究的目标是在科学活动领域发展数字化文件管理。主题:等离子体化学直流电弧反应器实验日志的数字化。方法:分析和评估已开发的解决方案以及现有文献;创建从实验装置读取数据、分析数据和编辑实验表格的工具。结果。对实验记录方法进行了分析,找出了其不足之处。提出了一种解决方案,可将一些实验数据自动转换成电子形式,并根据用户创建的模板对数据进行结构化处理。
{"title":"ЭЛЕКТРОННЫЙ ЖУРНАЛ ЭКСПЕРИМЕНТОВ ДЛЯ ЭЛЕКТРОДУГОВОГО РЕАКТОРА","authors":"Роман Дмитриевич Герасимов, Арсений Дмитриевич Стариков, Александр Яковлевич Пак","doi":"10.18799/29495407/2023/2/18","DOIUrl":"https://doi.org/10.18799/29495407/2023/2/18","url":null,"abstract":"Актуальность разработки заключается в необходимости решения проблем стандартизации, хранения и цифровизации экспериментальных данных. Ведение журнала наблюдений с автоматизированной обработкой некоторых данных и измерений является важной составляющей в проведении эксперимента. Цифровизация и автоматизация процесса сбора, хранения и обработки данных физического эксперимента позволяет усовершенствовать процесс ведения технической документации, облегчает работу с данными, решает проблему дублирования данных, позволяет унифицировать формат ведения журнала исследований, кроме того, такой подход позволят создавать базы данных, которые могут быть переданы научным партнерам для поиска неявных закономерностей. Современным решением является разработка программного комплекса, автоматизирующего сбор и перенос данных в электронный вид, что в том числе уменьшает количество ошибок, связанных с человеческим фактором. Особенно актуален вопрос сбора данных с приборов различных производителей, с отличающимися стандартами, ограниченным сроком поддержки программного обеспечения. Кроме того, в ряде случаев нестандартизированное научное оборудование характеризуется относительно сложным объектом автоматизации ввиду ряда вопросов электромагнитной несовместимости со стандартным измерительным оборудованием, нетипичными условиями эксплуатации измерительного оборудования, что подчеркивает необходимость разработки собственного специализированного программного обеспечения, программно-аппаратных комплексов. Целью данной работы является создание программного комплекса, который предназначен для работы с оригинальным плазменным реактором, его вспомогательным измерительным оборудованием с возможностью считывания информации, с одновременным заполнением форм исходных данных и первичных результатов экспериментов по редактируемым шаблонам и хранение их в цифровом виде, для осуществления перехода от рукописного формата ведения журнала эксперимента, а также ручного заполнения таблиц (на примере MS Excel) к автоматизированному, стандартизированному формату. Объектом исследования является развитие цифрового документооборота в научной сфере деятельности. Предмет: цифровизация журнала экспериментов на плазмохимическом электродуговом реакторе постоянного тока. Методы: анализ и оценка уже разработанных решений, а также существующей литературы; создание инструментов для считывания данных с экспериментальных установок, их анализ, а также редактирование форм экспериментов. Результаты. Был проведен анализ методов ведения журналов экспериментов, а также выявлены их недостатки. Было предложено решение, позволяющее автоматически переносить некоторые экспериментальные данные в электронный вид, а также структурировать их по созданному пользователем шаблону.","PeriodicalId":504856,"journal":{"name":"Известия ТПУ. Промышленная кибернетика.","volume":null,"pages":null},"PeriodicalIF":0.0,"publicationDate":"2023-12-11","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":null,"resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":"139184330","PeriodicalName":null,"FirstCategoryId":null,"ListUrlMain":null,"RegionNum":0,"RegionCategory":"","ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":"","EPubDate":null,"PubModel":null,"JCR":null,"JCRName":null,"Score":null,"Total":0}
引用次数: 0
КОМПАКТНЫЕ РАЗБИЕНИЯ НА ТОПОЛОГИЧЕСКИХ ГРАФАХ БОЛЬШОЙ РАЗМЕРНОСТИ 高维拓扑图上的紧凑分区
Pub Date : 2023-12-11 DOI: 10.18799/29495407/2023/2/26
Александр Владимирович Погребной, Андрей Владимирович Погребной
Актуальность. Распределенные системы, содержащие сотни и тысячи объектов, как правило, строятся в виде иерархических структур. В этих структурах объекты нижнего уровня объединяются в подмножества для подключения к соответствующим центрам. Существующие алгоритмы не способны успешно решать задачи структуризации на множествах такой размерности. Поэтому необходимы новые алгоритмы, пригодные для решения задач структуризации на множествах, содержащих тысячи объектов. Цель: разработка алгоритма формирования компактного разбиения на множествах большой размерности, содержащих до тысячи объектов, расположенных на заданной территории. Методы: прикладная теория графов, методы линейного программирования, построения и анализа эффективности алгоритмов, теория компактных разбиений, компактных множеств объектов и их скоплений. Результаты. Территориальное расположение множества объектов распределенной системы предлагается представлять в виде топологического графа. Для повышения эффективности работы алгоритма формирования компактных множеств и выделения скоплений вводится понятие зоны активного поиска ближайших вершин. Это дает возможность матрицу расстояний между вершинами графа заменить списком инциденторов вершин, сформированных на основе зоны активного поиска. Разработан алгоритм приближенного решения задачи компактного разбиения множества объектов топологического графа, представленного списком инциденторов вершин, на заданное число подмножеств. Алгоритм для каждого объекта рекурентным образом наращивает мощность компактных множеств, анализирует образовавшиеся скопления и при определенных условиях переходит к формированию компактного разбиения. Задача формирования подмножеств компактного разбиения на основе скоплений формируется как задача линейного программирования транспортного типа. Изложение алгоритма сопровождается примером.
相关性。包含成百上千个对象的分布式系统通常采用分层结构。在这些结构中,低层对象被组合成子集,以连接到相应的中心。现有算法无法成功解决这种维度集合的结构化问题。因此,需要适合解决包含数千个对象的集合的结构化问题的新算法。目的:开发一种算法,用于在高维集合上形成紧凑分区,该集合包含多达上千个位于给定区域内的对象。方法:应用图论、线性规划方法、算法的构建和效率分析、紧凑分区理论、紧凑对象集及其簇。结果。建议以拓扑图的形式表示分布式系统中一组对象的地域安排。为了提高形成紧凑集和选择簇的算法效率,引入了主动搜索最近顶点区域的概念。这使得以主动搜索区为基础形成的顶点事件列表取代图中顶点之间的距离矩阵成为可能。我们开发了一种算法,用于近似解决将顶点事件列表所代表的拓扑图对象集紧凑划分为给定数量子集的问题。该算法针对每个对象递归增加紧凑集的幂,分析形成的簇,并在一定条件下进行紧凑分割的形成。在簇的基础上形成紧凑分区子集的问题是一个运输类型的线性编程问题。在介绍该算法时还附有一个示例。
{"title":"КОМПАКТНЫЕ РАЗБИЕНИЯ НА ТОПОЛОГИЧЕСКИХ ГРАФАХ БОЛЬШОЙ РАЗМЕРНОСТИ","authors":"Александр Владимирович Погребной, Андрей Владимирович Погребной","doi":"10.18799/29495407/2023/2/26","DOIUrl":"https://doi.org/10.18799/29495407/2023/2/26","url":null,"abstract":"Актуальность. Распределенные системы, содержащие сотни и тысячи объектов, как правило, строятся в виде иерархических структур. В этих структурах объекты нижнего уровня объединяются в подмножества для подключения к соответствующим центрам. Существующие алгоритмы не способны успешно решать задачи структуризации на множествах такой размерности. Поэтому необходимы новые алгоритмы, пригодные для решения задач структуризации на множествах, содержащих тысячи объектов. Цель: разработка алгоритма формирования компактного разбиения на множествах большой размерности, содержащих до тысячи объектов, расположенных на заданной территории. Методы: прикладная теория графов, методы линейного программирования, построения и анализа эффективности алгоритмов, теория компактных разбиений, компактных множеств объектов и их скоплений. Результаты. Территориальное расположение множества объектов распределенной системы предлагается представлять в виде топологического графа. Для повышения эффективности работы алгоритма формирования компактных множеств и выделения скоплений вводится понятие зоны активного поиска ближайших вершин. Это дает возможность матрицу расстояний между вершинами графа заменить списком инциденторов вершин, сформированных на основе зоны активного поиска. Разработан алгоритм приближенного решения задачи компактного разбиения множества объектов топологического графа, представленного списком инциденторов вершин, на заданное число подмножеств. Алгоритм для каждого объекта рекурентным образом наращивает мощность компактных множеств, анализирует образовавшиеся скопления и при определенных условиях переходит к формированию компактного разбиения. Задача формирования подмножеств компактного разбиения на основе скоплений формируется как задача линейного программирования транспортного типа. Изложение алгоритма сопровождается примером.","PeriodicalId":504856,"journal":{"name":"Известия ТПУ. Промышленная кибернетика.","volume":null,"pages":null},"PeriodicalIF":0.0,"publicationDate":"2023-12-11","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":null,"resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":"139183779","PeriodicalName":null,"FirstCategoryId":null,"ListUrlMain":null,"RegionNum":0,"RegionCategory":"","ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":"","EPubDate":null,"PubModel":null,"JCR":null,"JCRName":null,"Score":null,"Total":0}
引用次数: 0
СИСТЕМА УПРАВЛЕНИЯ МАНИПУЛЯТОРОМ НА ОСНОВЕ БИОЭЛЕКТРИЧЕСКИХ СИГНАЛОВ ЧЕЛОВЕКА 基于人体生物电信号的机械手控制系统
Pub Date : 2023-12-11 DOI: 10.18799/29495407/2023/2/23
Андрей Анатольевич Бошляков, Максим Иванович Жарков, Никита Александрович Шилов
В статье проведен обзор различных методов управления манипулятором, аргументирован выбор конкретного метода, исходя из заданных требований к условиям работы, произведен выбор аппаратных средств для реализации метода, а также рассмотрены методы фильтрации задающего сигнала и способы его преобразования в сигнал управления манипулятором.
文章回顾了操纵器控制的各种方法,论证了根据给定的工作条件要求选择特定方法的问题,选择了实施该方法的硬件,还考虑了过滤设定信号的方法和将其转换为操纵器控制信号的方法。
{"title":"СИСТЕМА УПРАВЛЕНИЯ МАНИПУЛЯТОРОМ НА ОСНОВЕ БИОЭЛЕКТРИЧЕСКИХ СИГНАЛОВ ЧЕЛОВЕКА","authors":"Андрей Анатольевич Бошляков, Максим Иванович Жарков, Никита Александрович Шилов","doi":"10.18799/29495407/2023/2/23","DOIUrl":"https://doi.org/10.18799/29495407/2023/2/23","url":null,"abstract":"В статье проведен обзор различных методов управления манипулятором, аргументирован выбор конкретного метода, исходя из заданных требований к условиям работы, произведен выбор аппаратных средств для реализации метода, а также рассмотрены методы фильтрации задающего сигнала и способы его преобразования в сигнал управления манипулятором.","PeriodicalId":504856,"journal":{"name":"Известия ТПУ. Промышленная кибернетика.","volume":null,"pages":null},"PeriodicalIF":0.0,"publicationDate":"2023-12-11","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":null,"resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":"139184052","PeriodicalName":null,"FirstCategoryId":null,"ListUrlMain":null,"RegionNum":0,"RegionCategory":"","ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":"","EPubDate":null,"PubModel":null,"JCR":null,"JCRName":null,"Score":null,"Total":0}
引用次数: 0
期刊
Известия ТПУ. Промышленная кибернетика.
全部 Acc. Chem. Res. ACS Applied Bio Materials ACS Appl. Electron. Mater. ACS Appl. Energy Mater. ACS Appl. Mater. Interfaces ACS Appl. Nano Mater. ACS Appl. Polym. Mater. ACS BIOMATER-SCI ENG ACS Catal. ACS Cent. Sci. ACS Chem. Biol. ACS Chemical Health & Safety ACS Chem. Neurosci. ACS Comb. Sci. ACS Earth Space Chem. ACS Energy Lett. ACS Infect. Dis. ACS Macro Lett. ACS Mater. Lett. ACS Med. Chem. Lett. ACS Nano ACS Omega ACS Photonics ACS Sens. ACS Sustainable Chem. Eng. ACS Synth. Biol. Anal. Chem. BIOCHEMISTRY-US Bioconjugate Chem. BIOMACROMOLECULES Chem. Res. Toxicol. Chem. Rev. Chem. Mater. CRYST GROWTH DES ENERG FUEL Environ. Sci. Technol. Environ. Sci. Technol. Lett. Eur. J. Inorg. Chem. IND ENG CHEM RES Inorg. Chem. J. Agric. Food. Chem. J. Chem. Eng. Data J. Chem. Educ. J. Chem. Inf. Model. J. Chem. Theory Comput. J. Med. Chem. J. Nat. Prod. J PROTEOME RES J. Am. Chem. Soc. LANGMUIR MACROMOLECULES Mol. Pharmaceutics Nano Lett. Org. Lett. ORG PROCESS RES DEV ORGANOMETALLICS J. Org. Chem. J. Phys. Chem. J. Phys. Chem. A J. Phys. Chem. B J. Phys. Chem. C J. Phys. Chem. Lett. Analyst Anal. Methods Biomater. Sci. Catal. Sci. Technol. Chem. Commun. Chem. Soc. Rev. CHEM EDUC RES PRACT CRYSTENGCOMM Dalton Trans. Energy Environ. Sci. ENVIRON SCI-NANO ENVIRON SCI-PROC IMP ENVIRON SCI-WAT RES Faraday Discuss. Food Funct. Green Chem. Inorg. Chem. Front. Integr. Biol. J. Anal. At. Spectrom. J. Mater. Chem. A J. Mater. Chem. B J. Mater. Chem. C Lab Chip Mater. Chem. Front. Mater. Horiz. MEDCHEMCOMM Metallomics Mol. Biosyst. Mol. Syst. Des. Eng. Nanoscale Nanoscale Horiz. Nat. Prod. Rep. New J. Chem. Org. Biomol. Chem. Org. Chem. Front. PHOTOCH PHOTOBIO SCI PCCP Polym. Chem.
×
引用
GB/T 7714-2015
复制
MLA
复制
APA
复制
导出至
BibTeX EndNote RefMan NoteFirst NoteExpress
×
0
微信
客服QQ
Book学术公众号 扫码关注我们
反馈
×
意见反馈
请填写您的意见或建议
请填写您的手机或邮箱
×
提示
您的信息不完整,为了账户安全,请先补充。
现在去补充
×
提示
您因"违规操作"
具体请查看互助需知
我知道了
×
提示
现在去查看 取消
×
提示
确定
Book学术官方微信
Book学术文献互助
Book学术文献互助群
群 号:481959085
Book学术
文献互助 智能选刊 最新文献 互助须知 联系我们:info@booksci.cn
Book学术提供免费学术资源搜索服务,方便国内外学者检索中英文文献。致力于提供最便捷和优质的服务体验。
Copyright © 2023 Book学术 All rights reserved.
ghs 京公网安备 11010802042870号 京ICP备2023020795号-1