Архив статей журнала
Для прогнозирования выхода светлых фракций установкой ЭЛОУ-АВТ-6 проведен сравнительный анализ модели рекуррентной нейронной сети и модели авторегрессии ARIMA. Приведено математическое описание этих моделей. Приведена реализация моделей с использованием библиотек Keras и Pmdarima на языке Python. Проведена серия экспериментов, в качестве данных использовались значения температуры куба колонны К-2, расход сырой нефти и расход фракции бензина. Сделан вывод, о превосходстве качества прогноза нейронных сетей над ARIMA
Исследуется задача оптимального управления линейно нагруженной системой обыкновенных дифференциальных уравнений с линейными граничными условиями. Получены необходимые условия оптимальности первого порядка, которые позволяют использовать эффективные методы первого порядка для численного решения исследуемой задачи. Приведены результаты решения тестовой задачи и их анализ.
Разработка эффективных алгоритмов анализа сетевых мотивов является актуальным и имеет достаточно большое значение при исследовании социальных, биологических и некоторых других сетей. В статье представлено веб-приложение для подсчёта частот встречаемости подграфов на трех и четырех вершинах в больших сетях, а также для выявления так называемых сетевых мотивов. Веб-приложение реализует функционал системы MFSView и основывается на методе случайного выбора остовных деревьев. Разработанная система построена по типу клиент-серверной архитектуры и использует ряд таких эффективных технологий и фреймворков, как на клиенте - JavaScript и bootstrap, так и на сервере - Django.
В статье рассмотрены вопросы разработки модели нейронной сети для колоризации черно-белых изображений. Описаны основные вопросы, возникающие при проектировании модели нейронной сети для решения данной задачи. Обоснован выбор перехода на работу с цветовым пространством LAB из RGB. Описана архитектура GAN. Описана архитектура U-Net. Построены модели генератора и дискриминатора. Описан использованный при разработке нейронной сети инструментарий.
Цель исследования - построить модель машинного обучения для декомпозиции текстовой формулировки компетенции. В данной статье рассматриваются методы представления компетенции как множества ключевых слов и терминов. Основное содержание исследования составляет анализ применения двух моделей: BERTopic и ARTM. Описываются основные этапы исследования: сбор и предобработка данных, обучение моделей, анализ и интерпретация результата. В заключении раскрываются преимущества и недостатки применения таких моделей, а также последующие направления исследования.
В статье описан алгоритм Кавош (Kavosh) для поиска сетевых мотивов (или статистически важных подграфов). Приведены зависимости скорости работы, полученные в результате апробации данного алгоритма на языке программирования Python. Разработанный прототип веб-приложения Motif App применим как для анализа ориентированных, так и неориентированных графов.
В статье рассмотрены результаты работы по реализации приложения для автоматизированной генерации титульных листов отчетной документации. Для создания шаблона титульного листа используется система компьютерной вёрстки LaTeX. На основе реализованного шаблона скрипт, разработанный на высокоуровневом языке программирования Python, выполняет подстановку индивидуальных данных студента в шаблон титульного листа, а также выполняет генерацию PDF файла. Подобная генерация титульных листов позволяет упростить работу преподавателей и помочь студентам избежать ошибок при заполнении титульного листа.
В работе рассматриваются общие методы пространственной регистрации изображений. Для улучшения качества добавляются границы на изображение. С помощью алгоритма масштабно-инвариантного преобразования объектов выделяются ключевые точки на изображениях. Путем гомографических преобразований получается совмещенное изображение. Приведены примеры работы алгоритма на медицинских данных. Производится сравнение базового алгоритма и алгоритма с добавлением границ на изображение.