№ 4 (2023)

Рассматривается класс задач многокритериального выбора, в которых предпочтения лица, принимающего решение, моделируются интервальным нечетким отношением второго порядка. Формулируются базовые аксиомы «разумного» выбора, которые, в частности, позволяют обосновать принцип Эджворта-Парето в этом классе задач. Вводится понятие кванта интервальной нечеткой информации, а также непротиворечивого набора подобных квантов. Сформулирован критерий непротиворечивости набора квантов и представлена схема использования интервальной нечеткой информации для сужения множества Парето. Разобран пример, иллюстрирующий предложенный подход.

В работе описываются концепция и информационная модель распознавания, анализа и оценки взаимодействия людей из разных целевых групп по эмоциональным реакциям. Модель включает классификацию и идентификацию людей по цвету одежды, отслеживание их перемещения в ограниченном пространстве, определение факта взаимодействия людей и оценку качества взаимодействия по эмоциям человека, определяемым по изображениям лица и звуку голоса. Концепция и информационная модель реализованы в разработанной автоматизированной системе видеонаблюдения за взаимодействием людей. Приведены результаты апробации автоматизированной системы.

Статья посвящена применению современных языковых моделей на основе BERT и трех типов лингвистических характеристик текста для автоматического определения жанра, а также сравнительному анализу данных моделей с точки зрения компьютерной и классической лингвистики. Собран корпус из русскоязычных Интернеттекстов восьми жанров: посты ВКонтакте, комментарии, статьи с портала Хабр, описания компаний, новости, научные статьи, реклама, отзывы на фильмы с сайта Кинопоиск. Каждый текст представлен в виде вектора числовых характеристик с помощью каждой из выбранных моделей: пяти вариаций BERT и лингвистических характеристик уровней символов, структуры и ритма.

В работе представлена научная биография известного ученого и организатора науки Г.С. Осипова. Очерчен круг его исследовательских интересов, приведены основные результаты фундаментальных и прикладных исследований моделей и методов искусственного интеллекта. Дана характеристика вклада Г.С. Осипова и его научной школы в различные направления разработок в области искусственного интеллекта.

В работе предложен комплексный подход к выбору технологических решений по рудоподготовке, позволяющий объединить интеллектуальные и количественные методы для обоснования решений по управлению добычей и обогащением полезных ископаемых. Интеллектуальная система включает в себя базу данных для принятия оптимальных решений, модели, основанные на нейронных сетях и классических математических методах, технических средствах, технологических операций и организационных приемов, позволяющих осуществить мероприятия по управлению качеством руд. Предложен новый подход к классификации фрагментов фракций руды, на основе нейронной сети, имеющей функционал нахождения зерен минералов руды на изображении с последующей оценкой степени ее раскрытия, что позволило увеличить эффективность распознавания изображений срезов руды не менее чем на 5% по сравнению с аналитическим способом анализа руды.

В первой части статьи обоснована необходимость перехода от предметной к пространственной методологии, предложен конвергентный подход схождения свойств «интеллекта пространства» в ее правила. В данной статье с помощью конвергентного подхода осуществлено схождение проявляемых свойств «интеллекта пространства» (тяготения, взаимовлияния геометрии пространства и материи, эмерджентности и т.д.) в правила пространственной методологии. Рассмотрены существующие сущности геометрических форм правил элементарного различения и правила их саморазвития. Предложена первоначальная сущность геометрической формы правила искусственной подготовки эффекта эмерджентности и процесс ее материализации в первоначальную смыслосодержащую сущность графического алгоритма осуществления элементарного действия. Показан процесс саморазвития первоначальной сущности графического алгоритма элементарного действия в смыслосодержащий графический алгоритм преодоления разрыва или решения проблем. В процессе осуществления алгоритма смысл будет передаваться целевой материи.

В статье доказана вычислительная эффективность вероятностного подхода к извлечению знаний с помощью бинарной операции сходства. В дополнении к ранее доказанному автором результату о достаточности полиномиального числа гипотез о причинах исследуемого целевого свойства, в настоящей работе дана полиномиальная верхняя оценка на среднее время работы алгоритма порождения одного кандидата в гипотезы. Доказанный результат касается семейства алгоритмов, основанных на спаривающих цепях Маркова. Чтобы получить хорошую оценку на длину траектории (до попадания в эргодическое состояние) такой цепи потребовалось обогатить обучающую выборку добавлением столбцов-отрицаний для существующих бинарных признаков.

Предлагается модифицированный непараметрический алгоритм автоматической классификации статистических данных большого объема. По этим данным осуществляется синтез регрессионной оценки плотности вероятности. Полученная информация является основой алгоритмизации процедуры автоматической классификации. Вычислительная эффективность модифицированного непараметрического алгоритма автоматической классификации статистических данных большого объема обеспечивается процедурой сжатия исходных данных, совершенствованием и алгоритмизацией традиционной непараметрической методики обнаружения классов. Эффективность разработанной методики автоматической классификации подтверждается результатами ее применения при анализе данных дистанционного зондирования лесных массивов, поврежденных сибирским шелкопрядом.