ИНФОРМАТИКА, ВЫЧИСЛИТЕЛЬНАЯ ТЕХНИКА И УПРАВЛЕНИЕ
ПЕРСПЕКТИВНЫЕ ВАРИАНТЫ РАЗВИТИЯ СЛОЖНОЙ СИСТЕМЫ ГОРОДСКОЙ СРЕДЫK. A. Прошунина, T. В. ХоменкоПрошунина Ксения Алексеевна, доцент, заведующий кафедрой архитектуры и градостроитель-ства, и. о. проректора по научной работе и международной деятельности, Астраханский государственный архитектурно-строительный университет, г. Астрахань, Российская Федерация, тел.: + 7 (960) 855-51-30; e-mail: ksuprosh@mail.ru;
|
PROSPECTIVE DEVELOPMENT OPTIONS OF THE URBAN ENVIRONMENT SYSTEMK. A. Proshunina, T. V. KhomenkoProshunina Kseniya Alekseyevna, Associate Professor of Architecture and Urban Planning Department, Astrakhan State University of Architecture and Civil Engineering, Astrakhan, Russian Federation, phone: + 7 (960) 855-51-30; e-mail: ksuprosh@mail.ru;
|
ИСПОЛЬЗОВАНИЕ ИНФОРМАЦИОННЫХ МОДЕЛЕЙ ДЛЯ ОПТИМИЗАЦИИ СЕТЕВЫХ ГРАФИКОВА. В. Игнатьев, Д. А. СаушкинИгнатьев Александр Владимирович, доктор технических наук, профессор кафедры «Цифровые технологии в урбанистике, архитектуре и строительстве», Волгоградский государственный технический университет, г. Волгоград, Российская Федерация, тел.: + 7 (8442) 96-99-45; e-mail: alignat70@yandex.ru;
|
USING INFORMATION MODELS TO OPTIMIZE NETWORK GRAPHSA. V. Ignatyev, D. A. SaushkinIgnatyev Aleksandr Vladimirovich, Doctor of Engineering Sciences, As Professor of Digital Technologies in Urban Planning, Architecture, and Construction Department, Volgograd State Technical University, Volgograd, Russian Federation, phone: + 7 (8442) 96-99-45; e-mail: alignat70@yandex.ru;
|
ПРИМЕНЕНИЕ МЕХАНИЗМОВ КОМПЛЕКСНОГО ОЦЕНИВАНИЯ В ЗАДАЧАХ ПОВЫШЕНИЯ ЭФФЕКТИВНОСТИ НАУЧНЫХ ИССЛЕДОВАНИЙ В ОБЛАСТИ СТРОИТЕЛЬСТВАВ. А. Харитонов, Я. А. Овчинников, Г. Ф. ОвчинниковаХаритонов Валерий Алексеевич, доктор технических наук, профессор, профессор кафедры «Строительный инжиниринг и материаловедение», Пермский национальный исследовательский политехнический университет, г. Пермь, Российская Федерация, тел.: +7 (908) 268-00-51; e-mail: cems@pstu.ru;
|
THE USE OF INTEGRATED ASSESSMENT MECHANISMS IN THE TASKS OF INCREASING THE EFFECTIVENESS OF SCIENTIFIC RESEARCH IN THE FIELD OF CONSTRUCTIONV. A. Kharitonov, Ya. A. Ovchinnikov, G. F. OvchinnikovaKharitonov Valeriy Alekseyevich, Doctor of Engineering Sciences, Professor, Professor of Civil Engineering and Materials Science Department, Perm National Research Polytechnic University, Perm, Russian Federation, tel.: +7 (908) 268-00-51; e-mail: cems@pstu.ru;
|
УТОЧНЕНИЕ КУСОЧНО-ЛИНЕЙНОЙ РЕГРЕССИОННОЙ ФУНКЦИИ РИСКА ДЛЯ ДИНАМИКИ ЦЕН НА ЦЕМЕНТС. И. Носков, Т. К. Кириллова, С. В. Беляев, С. П. Середкин, В. Д. ТороповНосков Сергей Иванович, доктор технических наук, профессор кафедры «Информационные системы и защита информации», Иркутский государственный университет путей сообщения, г. Иркутск, Российская Федерация; e-mail: sergey.noskov.57@mail.ru;
|
REFINEMENT OF PIECEWISE LINEAR REGRESSION RISK FUNCTION FOR CEMENT PRICE DYNAMICSS. I. Noskov, T. K. Kirillova, S. V. Belyaev, S. P. Seredkin, V. D. ToropovNoskov Sergey Ivanovich, Doctor of Engineering Sciences, Professor of Information Systems and Information Security Department, Irkutsk State Transport University, Irkutsk, Russian Federation; e-mail: sergey.noskov.57@mail.ru;
|
УНАРНЫЕ ЭКСПЕРТНЫЕ ОЦЕНКИ В ИЕРАРХИЧЕСКИХ СИСТЕМАХБ. Х. СанжаповСанжапов Булат Хизбуллович, доктор физико-математических наук, профессор кафедры «Клиническая инженерия и технологии искусственного интеллекта», Волгоградский государственный медицинский университет, г. Волгоград, Российская Федерация, тел.: + 7 (904) 424-11-15; e-mail: sbkh@mail.ruВ статье рассматривается подход к обработке унарной экспертной информации о характеристиках иерархической системы. Показана целесообразность использования аппарата теории нечетких множеств для описания признаков входящих в нее средств. В отличие от существующих подходов предложенный метод не предполагает осуществления каких-либо упрощений, усреднений и других операций преобразования исходных данных. В статье предложен метод поуровневой декомпозиции для анализа задач большой размерности со сложной структурой ограничений при неограничительном предположении о виде функций принадлежности. Эффективность предложенного подхода проиллюстрирована при решении модельного примера. Разработанный подход может быть также полезен для упорядочения объектов – определения весов входящих в систему средств – при ранжировании режимов функционирования действующих систем, таких как строительные, городские, экологические и др. Ключевые слова: иерархическая система, унимодальные экспертные оценки, нечеткое множество, функция принадлежности, метод декомпозиции. |
UNARY EXPERT EVALUATIONS IN HIERARCHICAL SYSTEMSB. Kh. SanzhapovSanzhapov Bulat Khizbullovich, Doctor of Physical and Mathematical Sciences, Professor of Clinical Engineering and Artificial Intelligence Technologies Department, Volgograd State Medical University, Volgograd, Russian Federation, phone: + 7 (904)424-11-15; e-mail: sbkh@mail.ruThe article discusses an approach to processing unary expert information about the characteristics of a hierarchical system. The expediency of using the apparatus of fuzzy set theory to describe the features of the means included in it is shown. Unlike existing approaches, the proposed method does not involve any simplifications, averages, or other operations for converting source data. The article proposes a method of level-by-level decomposition for the analysis of large-dimensional problems with a complex structure of constraints under the unrestricted assumption of the type of membership functions. The effectiveness of the proposed approach is illustrated by solving a model example. The developed approach can also be useful for ordering objects – determining the weights of funds included in a system when ranking operating modes of existing systems, such as construction, urban, environmental, etc. Keywords: hierarchical system, unimodal expert evaluation, fuzzy set, membership function, decomposition method. |
ЦИФРОВАЯ ТРАНСФОРМАЦИЯ, КАК ФАКТОР СНИЖЕНИЯ ПРОИЗВОДСТВЕННОГО ТРАВМАТИЗМА В СТРОИТЕЛЬСТВЕМ. С. Бодня, А. Г. Ратьева, Г. Б. АбуоваБодня Максим Сергеевич, кандидат биологических наук, доцент кафедры пожарной безопасности и водопользования, Астраханский государственный архитектурно-строительный университет,
|
THE INTRODUCTION OF MODERN TECHNOLOGIES AS A TOOL TO REDUCE OCCUPATIONAL INJURIES IN THE CONSTRUCTION INDUSTRYM. S. Bodnya, A. G. Ratyeva, G. B. AbuovaBodnya Maksim Sergeyevich, Associate Professor of Fire Safety and Water Management Department, Astrakhan State University of Architecture and Civil Engineering, Astrakhan, Russian Federation, phone: + 7 (988) 069-69-66; e-mail: bodnya@mail.ru;
|
ЭЛЕКТРОННЫЕ ИНФОРМАЦИОННО-УПРАВЛЯЮЩИЕ СИСТЕМЫ В ОБРАЗОВАТЕЛЬНОМ ПРОЦЕССЕ РОССИЙСКИХ ВУЗОВР. И. Аминов, Л. Х. ЗайнутдиноваАминов Растям Ильдусович, начальник отдела интернет-технологий, Астраханский государственный университет им. В. Н. Татищева, г. Астрахань, Российская Федерация; e-mail: rastyam.aminov@asu-edu.ru;
|
ELECTRONIC INFORMATION AND MANAGEMENT SYSTEMS IN THE EDUCATIONAL PROCESS OF RUSSIAN UNIVERSITIESR. I. Aminov, L. Kh. ZaynutdinovaAminov Rastyam Ildusovich, Head of Internet Technologies Department, Astrakhan State University named of V. N. Tatishchev, Astrakhan, Russian Federation; e-mail: rastyam.aminov@asu-edu.ru;
|
ПРИМЕНЕНИЕ ВЕРОЯТНОСТНОЙ НЕЙРОННОЙ СЕТИ ДЛЯ ЭКСПРЕСС-АНАЛИЗА ЭКОЛОГИЧЕСКОГО СОСТОЯНИЯ АТМОСФЕРЫ ГОРОДСКОЙ ПРИДОРОЖНОЙ ТЕРРИТОРИИБ. Х. СанжаповСанжапов Булат Хизбуллович, доктор физико-математических наук, профессор кафедры «Клиническая инженерия и технологии искусственного интеллекта», Волгоградский государственный медицинский университет, г. Волгоград, Российская Федерация, тел.: +79044241115; e-mail: sbkh@mail.ruВ статье рассматривается подход к экспресс-анализу загрязнения атмосферы придорожной территории взвешенными частицами. Обоснована целесообразность использования стандартного индекса как показателя эффективности режима эксплуатации автомобильной дороги. В работе аргументируется использование вероятностной искусственной нейронной сети для решения задачи поддержки принятия решений – классификации экологического состояния атмосферы городской территории – на основе обработки уникального статистического материала. Разработка вероятностной нейронной сети проводилась средствами системы MATLAB. Обсуждена специфика задач обеспечения экологической безопасности городских территорий. Показана целесообразность использования нейронной сети вероятностного типа для исследования экологического состояния атмосферы городской придорожной территории. Приведен иллюстрирующий эффективность предложенного подхода модельный пример. Предложенная модель экспресс-оценки применима на ранней стадии исследования вариантов реализации городских программ. Разработанный подход может быть полезен как дополнительный материал при ранжировании режимов функционирования действующих объектов. Ключевые слова: вероятностная нейронная сеть, ранжирование, классификация, взвешенные частицы, придорожная территория, экологическая безопасность. |
APPLICATION OF AN ARTIFICIAL NEURAL NETWORK FOR EXPRESS ASSESSMENT OF THE ECOLOGICAL STATE OF AN URBAN ROADSIDE AREAB. Kh. SanzhapovSanzhapov Bulat Khizbullovich, Doctor of Physical and Mathematical Sciences, Professor of Clinical Engineering and Artificial Intelligence Technologies Department, Volgograd State Medical University, Volgograd, Russian Federation, phone: +79044241115; e-mail: sbkh@mail.ruThe article discusses an approach to express analysis of air pollution in roadside areas with particulate matter. The advantages of using a standard index as an indicator for the efficiency of highways are shown. The work justifies the use of a probabilistic artificial neural network to solve the problem of supporting decisions, which is classifying the ecological state of an urban atmosphere based on unique statistical data. The development of the probabilistic neural net was done using the Matlab system. The specific tasks of ensuring environmental safety in urban areas were discussed. The feasibility of using probabilistic networks to study the atmospheric ecology of urban roadsides is demonstrated. A model case demonstrating the effectiveness of this approach is provided. The proposed rapid as-sessment method is applicable at the early stages of studying options for urban program implementation. The de-veloped approach can be used as an additional tool for ranking the operational modes of existing facilities. Keywords: probabilistic neural network, ranking, classification, roadside area, environmental safety, particulate matter. |