Архив рубрики: Выпуск №3(26)

ПОЛУЧЕНИЕ ИНФОРМАЦИИ ПРИ УПРАВЛЕНИИ ПРОЦЕССОМ ДИСТАНЦИОННОГО ОБУЧЕНИЯ НА ОСНОВЕ ПРОВЕРКИ РЕШЕНИЯ СЛОЖНЫХ ОТКРЫТЫХ ЗАДАЧ


УДК 005.9
DOI: 10.26102/2310-6018/2019.26.3.030

В.А. Латыпова


Одним из важных этапов в управлении является этап сбора информации. От полученной при сборе информации зависит эффективность управления. Методы сбора информации зависят от специфики объекта управления. В обучающих системах при управлении процессом обучения основной информацией являются результаты тестирования. Собранная статистика по результатам тестирования является основой для принятия управленческих решений. Проблема возникает, когда в курсе предусмотрено выполнение задач, при проверке решения которых нельзя использовать тесты: сложные открытые задачи. В системах дистанционного обучения и на платформах массовых открытых онлайн курсов для проверки решения таких задач используются различные методы. Последние рассмотрены в данной статье. Выделены классы методов: методы, реализуемые стандартными средствами обучающих систем (самопроверка студентом, взаимопроверка однокурсниками, ручная проверка тьютером или внешними экспертами); методы, реализуемые расширением функционала обучающих систем (ситуационное задание); методы, реализуемые внешними программными средствами (специальные методы под конкретную предметную область). Определена применимость методов для получения информации при управлении процессом дистанционного обучения. Выявлено, что достоверная и полная информация может быть получена лишь при использовании ситуационного задания и специальных методов под конкретную предметную область.

Ключевые слова: дистанционное обучение, сбор информации, управление процессом обучения, сложная открытая задача, метод проверки, ситуационное задание.

Полный текст статьи:
Latypova_3_19_2.pdf

ПОСТРОЕНИЕ РЕШАЮЩИХ ПРАВИЛ С ПОМОЩЬЮ НЕЙРОННОЙ СЕТИ ARTMAP


УДК 004.032.26
DOI: 10.26102/2310-6018/2019.26.3.029

И.Л. Каширина, К.А. Федутинов


В статье рассматривается нейросетевая архитектура ARTMAP, совместимая с символическим представлением, основанным на IF- THEN правилах. В частности, знания, полученные в процессе обучения сети ARTMAP, могут быть трансформированы в компактный набор решающих правил для классификации исходных данных, которые могут быть проанализированы экспертами предметной области, по аналогии с интерпретируемыми методами машинного обучения, такими, как деревья решений или линейная регрессия. Аналогичным образом, знания в априорной области, представленные в форме правил IF- THEN могут быть преобразованы в нейросетевую архитектуру ARTMAP. Наличие предварительного набора правил, используемых при инициализации сети, повышает точность классификации и эффективность обучения. Исходный набор правил может быть дополнен с помощью алгоритма обучения ARTMAP. Каждое правило, сформированное в процессе обучения сети имеет коэффициент достоверности, который можно интерпретировать как его важность или полезность. Описание архитектуры, алгоритмов обучения и функционирования сети ARTMAP для извлечения правил представлено в терминах предложенной авторами ранее обобщенной модели сетей семейства АRT.

Ключевые слова: нейронная сеть, машинное обучение, теория адаптивного резонанса, ARTMAP, извлечение правил.

Полный текст статьи:
KashirinaFedutinov_3_19_1.pdf

ОЦЕНКА ЭФФЕКТИВНОСТИ УПРАВЛЕНЧЕСКИХ РЕШЕНИЙ ПО СЕГМЕНТИРОВАНИЮ РЫНКА СБЫТА ПРОДУКЦИИ НА УРОВНЕ ПРЕДПРИЯТИЯ


УДК 519.6
DOI: 10.26102/2310-6018/2019.26.3.027

О.Е. Шугай


В статье рассмотрены актуальные вопросы и проблемы разработки систем оценивания эффективности управленческих решений по сегментированию рынка на уровне предприятия; произведена классификация взаимовлияний сегментов рынка с целью выделения групп, оказывающих наибольшее влияние на эффективность производственно-экономической деятельности предприятия. Изучение данных вопросов показало, что именно от принятых на стадии планирования решений может зависеть стабильный рост производственных показателей предприятия. Комплексная оценка принятых управленческих решений в области сегментирования рынка сбыта является актуальной задачей каждого стремящегося к процветанию предприятия. Однако, как показывает анализ, эта проблема до настоящего времени не получила должного решения. В процессе рассмотрения вышеуказанной проблемы была описана математическая модель и разработан алгоритм, обеспечивающий оценку эффективности управленческих решений по сегментированию рынка на уровне предприятия. Модель позволяет дать количественную оценку эффективности управленческих решений по сегментированию рынка сбыта продукции, производимой коммерческими предприятиями, по следующему критерию: управленческое решение по сегментированию рынка будет эффективным, если текущие объемы реализации выпускаемой продукции в выделенных сегментах рынка будут не меньше заданных величин. Разработанный пятиэтапный алгоритм ориентирован на широкое применение коммерческими предприятиями в условиях рыночной конкуренции.

Ключевые слова: эффективность, критерий, взаимовлияние, модель, алгоритм.

Полный текст статьи:
Shugay_3_19_1.pdf

ХАРАКТЕРИЗАЦИЯ ГЕОГРАФИЧЕСКИ СВЯЗАННЫХ ОРГАНИЗАЦИОННЫХ СИСТЕМ И ПОДХОД К ИНТЕЛЛЕКТУАЛИЗАЦИИ УПРАВЛЕНИЯ ИМИ


УДК 681.3
DOI: 10.26102/2310-6018/2019.26.3.026

В.В.Горячко, Э.М.Львович


В статье вводится описание одного из классов сложных систем – географически связанных организационных систем, широко распространенных в социальной и экономической сферах. Дана характеризация исследуемых систем через классификационные признаки по принадлежности к территориальным и отраслевым кластерам, по способу формирования пространственно-временной информации для оценки эффективности. Разнообразие сочетаний этих признаков приводит к трем основным задачам управления географически связанными организационными системами: управление ресурсным, результативным и ресурсно-результативным взаимодействием объектов основной и связанных систем.
Показано, что особую значимость для интеллектуализации принятия решений в перечисленных задачах управления играют механизмы формирования пространственно-временной информации. Такими механизмами являются мониторирование и рейтингование. Первый механизм позволяет получить оценки показателей, характеризующих функционирование объектов основной системы и результаты взаимодействия с объектами связанных систем в заданные временные периоды. Второй механизм направлен на агрегирование мониторируемых показателей в интегральную оценку, на основе которой определяется номер позиции объекта основной системы в рейтинговом списке. Обоснованы основные направления интеллектуализации управления исследуемым классом организационных систем, которые определяются оптимизационным условием потенциальной эффективности и требуют разработки проблемно-ориентированных методов анализа ГИС-ориентированной пространственно-временной информации и алгоритмов интеллектуальной поддержки принятия управленческих решений.

Ключевые слова: организационная система, управление, взаимодействие, эффективность, интеллектуализация, пространственно-временная информация.

Полный текст статьи:
GoryachkoLvovichEM_3_19_1.pdf

ПРИНЯТИЕ УПРАВЛЕНЧЕСКИХ РЕШЕНИЙ ПО ПОВЫШЕНИЮ РЕСУРСОЭФФЕКТИВНОСТИ НЕКОММЕРЧЕСКОЙ ОРГАНИЗАЦИИ НА ОСНОВЕ ЭКСПЕРТНОГО И ВЕРИФИКАЦИОННОГО ОЦЕНИВАНИЯ


УДК 681.3
DOI: 10.26102/2310-6018/2019.26.3.025

Г.П. Сапожников


В статье рассматриваются модели и процедуры интеллектуальной поддержки принятия управленческих решений на основе оптимизационно-экспертного оценивания. Основное внимание уделяется перспективному планированию повышения ресурсоэффективности некоммерческой организации (НО). Предлагается развитие этих теорий для конкретных задач управления. Синонимами НО служат неприбыльная, негосударственная организация, организации третьего сектора. Вопросы развития и функционирования неприбыльных организаций, их социально-экономический потенциал, механизмы повышения эффективности их деятельности, инструменты обеспечения партнерских отношений с государством, исследуют экономисты, социологи, специалисты по управлению в социальных и экономических системах. Существующие в настоящее время так называемые теории третьего сектора направлены на анализ НО как системы управления, и экономических механизмов, влияющих на функционирование общественных движений и организаций. С использованием регрессионных и нейросетевых моделей, построенных на основе мониторинго-рейтинговой информации. Распределение дополнительных затрат для реализации мероприятий по повышению ресурсоэффективности предлагается осуществлять с применением многошагового процесса принятия оптимальных решений (МППОР). В результате имеем множество альтернативных решений. Для выбора рационального варианта сформирована процедура экспертного оценивания с привлечением группы экспертов и построением обратной ранговой последовательности и матрицы индивидуальных весовых коэффициентов. Окончательный выбор управленческого решения осуществляется путем последовательной проверки логических условий и получения групповой компромиссной оценки.

Ключевые слова: ресурсоэффективность, многовариантность, управление, многошаговая оптимизация, групповое экспертное оценивание, ранжирование.

Полный текст статьи:
Sapozhnikov_3_19_1.pdf

МЕТОДИКА ДИФФЕРЕНЦИАЛЬНОЙ ДИАГНОСТИКИ НОЗОЛОГИЧЕСКОЙ ФОРМЫ ВИРУСНОГО ГЕПАТИТА С ПРИМЕНЕНИЕМ НЕЙРОННОЙ СЕТИ КАСКАДНОЙ КОРРЕЛЯЦИИ


УДК 004.891.3
DOI: 10.26102/2310-6018/2019.26.3.028

А.Н. Астафьев

Гепатит, являясь опасным заболеванием, требует особого отношения в диагностике и лечении, однако наличие большого количества нозологий создает определенные сложности. Важным аспектом определения нозологической формы гепатита является совмещение входных и выходных данных в начале исследования с целью формирования зависимостей, для решения схожих задач отлично подходят алгоритмы нейронных сетей, которые обучаются на реальных примерах. Применение нейронных сетей в медицине, которые имеют возможность поиска скрытых зависимостей обучаясь опытом врачей, позволяет облегчить труд, служа в роли советника. Однако открытым остается вопрос подбора наиболее эффективной топологии и методики обучения для выбранной задачи. В данной работе обосновывается необходимость задействования алгоритмов нейронных сетей для решения задачи определения нозологической формы гепатита. Проводится анализ и подбор входных факторов, характеризующих клиническое состояние больного, выходных факторов, характеризующих конкретную нозологическую форму гепатита, обосновываются преимущества построения топологии нейронной сети под конкретную задачу. Описывается алгоритм обучения и формирования нейронной сети, его использование, а также приводится сравнение каскадной нейронной сети с другими в разрезе рассматриваемой задачи. В завершении проводится описание созданной системы определения нозологической формы гепатита с применением нейронной сети каскадной корреляции, а также описывается клиническая эффективность рассматриваемого подхода.

Ключевые слова: нейронная сеть, вирусный гепатит, нозологическая форма гепатита, нейронная сеть каскадной корреляции, классификация.

Полный текст статьи:
Astafev_3_19_1.pdf

МАТЕМАТИЧЕСКОЕ МОДЕЛИРОВАНИЕ ЗАДАЧИ ОПРЕДЕЛЕНИЯ НАБОРА КОНТРОЛЬНЫХ МЕРОПРИЯТИЙ
С ПОМОЩЬЮ НЕЧЕТКОГО МЕТОДА АНАЛИЗА ИЕРАРХИЙ И МЕТОДА, ОСНОВАННОГО НА ИЗМЕРЕНИИ ЛАТЕНТНЫХ ПЕРЕМЕННЫХ


УДК 519.876.2
DOI: 10.26102/2310-6018/2019.26.3.024

Н.Е. Красова, Н.А. Алейникова


В статье рассматривается математическое моделирование задачи многокритериального выбора контрольных мероприятий для проведения текущего контроля успеваемости c помощью двух методов: метода нечеткого анализа иерархий и метода, основанного на измерении латентных переменных (метода Раша). Оба метода относятся к экспертным методам. Достоинство использования нечеткого метода анализа иерархий состоит в описании относительных значений атрибутов с помощью нечетких чисел вместо точных. Благодаря этому эксперт получает возможность не только оценить степень предпочтения одного объекта над другим, но и выразить в этой оценке свои сомнения, опыт, интуицию. Главным недостатком данного подхода является сложность и трудоемкость вычислений. Преимущества метода Раша в простоте вычислений, в переходе от субъективных оценок экспертов к объективным, обладающим свойством линейности. В рамках построенной иерархической модели, направленной на увеличение эффективности процесса обучения, определены веса разных видов контрольных мероприятий этими методами. В дальнейшем полученные веса могут быть использованы в качестве параметров в моделях формирования набора контрольных мероприятий, основанных на минимизации трудности их осуществления и максимизации их полезности.

Ключевые слова: методы экспертного оценивания, матрица парных сравнений, нечеткий метод анализа иерархий, латентные переменные, метод Раша.

Полный текст статьи:
KrasovaAleynikova_3_19_1.pdf

ИССЛЕДОВАНИЕ МЕТОДОВ ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА ДЛЯ ПОСТРОЕНИЯ КЛАССИФИКАЦИОННОЙ МОДЕЛИ УСПЕШНОСТИ РЕАЛИЗАЦИИ ТРАНЗАКЦИИ В СЕТИ ОБЩЕКАНАЛЬНОЙ СИГНАЛИЗАЦИИ


УДК 004.8
DOI: 10.26102/2310-6018/2019.26.3.023

А.В. Росляков , С.В. Пальмов, Е.В. Глушак


Телекоммуникации оказывают определяющие влияние на развитие человечества. Повышение эффективности их функционирования может быть реализовано различными способами. Искусственный интеллект позволяет поспособствовать решению упомянутой задачи. Однако существует проблема выбора метода искусственного интеллекта, в наибольшей степени подходящего для решения конкретной задачи в определенной предметной области. Это обусловлено большим числом существующих инструментов, доступных в рамках искусственного интеллекта, а также значительным разнообразием ситуаций, требующих учета тех или иных ограничений и нюансов при их анализе. Авторы статьи провели эксперимент, имевший своей целью упростить решение заявленной проблемы выбора в том случае, когда необходимо построить классификационную модель, определяющую успешность реализации транзакции в сети общеканальной сигнализации ОКС №7 при предоставлении голосовых услуг и услуг СМС в сети мобильной связи с использованием перенесенных мобильных абонентских номеров. Были проанализированы возможности пяти популярных методов: дерево решений, метод опорных векторов, случайный лес, нейронная сеть и наивный байесовский классификатор. Классификационные модели, создаваемые перечисленными методами, проверялись на соответствие двум требованиям: способность формировать достоверные прогнозы относительно возможности реализации транзакции и стабильность получаемых результатов. Качество оценивалось посредством метрик F-мера, специфичность и среднеквадратическое отклонение. В эксперименте использовались реальные обезличенные статистические данные, полученные в сети крупного оператора мобильной связи. После проведения соответствующих расчетов и сравнений, было установлено, что наиболее предпочтительным представляется использование метода «дерево решений», поскольку он формирует наиболее качественные классификационные модели.

Ключевые слова: искусственный интеллект, телекоммуникации, F-мера, дерево решений, классификационная модель, ОКС №7.

Полный текст статьи:
RoslyakovSoavtori_3_19_1.pdf

ПОДДЕРЖКА ПРИНЯТИЯ РЕШЕНИЙ ПО СОВЕРШЕНСТВОВАНИЮ ПСИХОФИЗИЧЕСКОЙ ГОТОВНОСТИ К ПРОФЕССИОНАЛЬНОЙ ДЕЯТЕЛЬНОСТИ НА ОСНОВЕ ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНЫХ ТЕХНОЛОГИЙ


УДК 004.82
DOI: 10.26102/2310-6018/2019.26.3.022

M.Б. Гузаиров , Н.И. Юсупова, О.Н. Сметанина, Т.В. Наумова , Е.Ю. Сазонова , А.И. Агадуллина


В статье приведены результаты анализа современного состояния проблемы Data Mining и формализации знаний для поддержки принятия решений. Приводится значимость профессионально важных качеств (ПВК), существенно влияющих на эффективность труда любого специалиста. В связи с чем акцент сделан на модели и методы интеллектуальной поддержки принятия решений при развитии ПВК. На сегодняшний день накопился большой объем знаний по взаимосвязи ПВК, психофизического состояния человека и влияние на него физических упражнений. Источником таких знаний могут быть учебники, монографии, знания эксперта. Отмечено, что учет подготовки обучающихся в группах за счет выявления студентов со схожими характеристиками позволит формировать рекомендации для групп и проводить совместную физическую подготовку. Дается формальная постановка задачи поддержки принятия решений при развитии ПВК для эффективного выполнения профессиональной деятельности, которая заключается в формализации экспертных знаний (тесты по оценке ПВК, упражнения на развитие ПВК) и неявных знаний, полученных с использованием Data Mining результатов тестирования по оценке ПВК. В данной статье авторами не рассматриваются вопросы извлечения знаний, а только вопросы их формализации и использования для принятия решений в системе поддержки принятия решений с использованием технологии экспертных систем.

Ключевые слова: технологии экспертных систем, поддержка принятия решений, Data Mining, профессионально важные качества, формализация знаний.

Полный текст статьи:
GuzairovSoavtori_3_19_1.pdf

ДИСПЕРСИЯ ЧИСЛА ОТКАЗОВ В МОДЕЛЯХ ПРОЦЕССОВ ВОССТАНОВЛЕНИЯ ТЕХНИЧЕСКИХ И ИНФОРМАЦИОННЫХ СИСТЕМ. ОПТИМИЗАЦИОННЫЕ ЗАДАЧИ


УДК 519.873, 004.056
DOI: 10.26102/2310-6018/2019.26.3.021

И.И. Вайнштейн, В.И. Вайнштейн


В работе для ряда моделей процессов восстановления получены формулы дисперсии числа отказов, зависящие как от функций восстановления рассматриваемой модели процесса восстановления, так и от функций восстановления (среднего числа отказов) других моделей. С учетом формул для среднего и дисперсии числа отказов даны постановки задач об организации процесса восстановления, в котором достигается минимальная дисперсия при задаваемом ограничении на среднее число отказов или, чтобы было наименьшее среднее число отказов при задаваемом ограничении на дисперсию. Задачи по формулировке напоминают известную задачу Марковица о формировании портфеля ценных бумаг, где среднее имеет смысл дохода, дисперсия риска. Получено решение сформулированных задач для простого процесса восстановления при экспоненциальном распределении наработок, и для этого случая выписано неравенство Чебышева и формула для коэффициента вариации. Разработанный математический аппарат предназначен для применения при постановке и решении различных оптимизационных задач информационной и компьютерной безопасности, а так же при эксплуатации технических и информационных систем, программных и программно-аппаратных средств защиты информации, когда возникают отказы, угрозы атак, угрозы безопасности, имеющие случайный характер.

Ключевые слова: функция распределения, процесс восстановления, функция восстановления, дисперсия числа отказов, коэффициент вариации.

Полный текст статьи:
VainshteinVainshtein_3_19_1.pdf