В работе исследованы основные подходы к распознаванию смысла предложений исходя из контекста. Распознавание смысла предложений используется для решения задачи семантического сравнения пользовательских запросов с целью найти наиболее схожий по смыслу среди имеющихся. Результаты исследования показывают, что использование алгоритмов распознавания смысла предложений позволяет сократить число запросов, которые необходимо описывать вручную, при этом сохраняя большое количество обрабатываемых запросов.
В работе рассматривается разработка клиент-серверного приложения для автоматизации работы заказов в продаже на примере магазина цветов. Исследуется и реализовывается алгоритм машинного обучения k-ближайшего соседа. Результатом является жизнеспособный продукт по продаже товаров цветочной продукции с использованием современного набора технологий и языков программирования.
Разработан алгоритм обнаружения отклонений в работе установок. Изучены и протестированы различные методы распознавания дефектов. Предложенный алгоритм состоит из сбора и обработки данных, анализа и разметки, создания статистических моделей и моделей машинного обучения, сравнения их качества и построения моделей прогнозирования.
Рассматривается алгоритм, целью которого является сокращение количества проводимых действий для получения требуемой звуковой дорожки. Его принцип заключается в получении сигнала путем описания правил его воспроизведения. Особенность алгоритма состоит в том, что через введенные параметры формируется функционально зависимая модель. Она получает на вход момент времени, а на выход - определенное значение. Список этих значений отражает конкретные характеристики звукового сигнала, которые были заданы пользователем.
Предлагается и исследуется модификация алгоритма циклического покоординатного спуска. Недостаток классических методов покоординатного спуска - исследуется спуск только по одной координате, что может привести к преждевременной остановке алгоритма. В предложенном модифицированном методе рассматривается движение одновременно по нескольким координатам. Проведены численные эксперименты, получены результаты решений задач, подтверждающие эффективность предложенной модификации.
Исследуются методы и этапы решения задач теории расписания. Рассматривается NP-трудная задача календарного планирования. Проведен анализ объекта и построена математическая модель, цель которой минимизировать нагрузку преподавателей. Численная реализация построенной модели целочисленного линейного программирования позволяет найти оптимальный вариант решения задачи планирования.
Предложен метод расчета температурного поля с фазовым переходом. Использован метод конечных элементов. Задача решена в трехмерной постановке с учетом зависимости теплофизических характеристик материалов от температуры. Данная методика основана на введении эквивалентного коэффициента теплоемкости материала в зоне фазового перехода. Произведен тестовый расчет нестационарного температурного поля МКЭ таяния массы льда и сравнение его с аналитическим расчетом. Получено удовлетворительное совпадение результатов. Указанная методика реализована и используется для выполнения нестационарных температурных расчетов при определении глубины промерзания грунта, а также расчетов в районах вечной мерзлоты при прокладке теплотрасс и других сооружений. По этой методике разработана программа «Temper-3d», имеющая сертификат соответствия. Программа зарегистрирована в реестре программ для ЭВМ.
Для определения и извлечения сущностей и связей используются методы анализа текста, такие как метод обнаружения именованных сущностей и метод классификации ролей. Для повышения точности и эффективности извлечения применяются такие методы, как метод опорных векторов и метод условных случайных полей. Предложенный подход демонстрирует многообещающие результаты в точной и эффективной разметке образовательных материалов на математические термины.
Исследуются алгоритмы теории графов для поиска критических путей в акторных системах для определения наиболее проблемных мест. Используется алгоритм преобразования диаграммы процессов в направленный граф для изучения и улучшения работы моделей бизнес-процессов. Исследуются муравьиные алгоритмы для определения использования частоты узла графа в кратчайших путях между другими узлами.
Исследуется задача разработки краткого описания текста веб-страницы. Краткое описание создано за счет использования архитектуры машинного обучения Transformer, которая в предварительно обученном состоянии позволяет суммаризировать текст. По ходу реализации исследована модель генерирующего реферирования текста. Исследованы возможности модели, за счет каких особенностей она способна обрабатывать и аннотировать текст. Проанализированы результаты работы модели и сравнены с итогами работы других моделей реферирования, благодаря чему объясняется выбор изученной модели.