ivdon3@bk.ru
В работе предложен алгоритм распознавания пламени на видеопоследовательности. В качестве предметной области рассматривается нефтегазовая отрасль и её особенности в рамках решаемой задачи. Описаны применяющиеся в настоящее время технические средства для обнаружения пожара, охарактеризованы ограничения в их применении. Упомянуты различные подходы к распознаванию пламени на видеопоследовательности, а так же необходимость их совместного использования для создания надёжной модели. Более подробно рассматривается предложенный алгоритм для распознавания пламени посредством использования цветовых масок. В основе алгоритма лежит покадровый анализ, целью которого является выделение цветов, характерных для пламени с примесями, присущими продуктам нефтегазовой промышленности.
Ключевые слова: искусственный интеллект, пожарная безопасность, автоматизация, цветовая маска, каскад Хаара, морфологическая эрозия, нефтегазовая промышленность, распознавание пламени, пожарная автоматика, видеопоследовательность, покадровый анализ
05.13.06 - Автоматизация и управление технологическими процессами и производствами (по отраслям)
Показано, что в настоящее время актуальной является проблема одновременной обработки динамических информационных массивов разной степени структурированности и нечеткости. Одним из прообразов математических моделей, содержащих подобные информационные структуры, являются задачи практического распределения ресурсов в условиях возможных, трудно формализуемых воздействий. Высокая степень неопределенности, свойственная рассматриваемому процессу, снижает целесообразность использования ресурсоемких алгоритмов распределения. В тоже время необходимо получение множества альтернативных решений, обладающих разнообразием, с точки зрения устойчивости к возможным воздействиям. Так как, если все маршруты будут проходить через один транзитный узел, то все они в равной степени будут подвержены угрозам воздействия, свойственным данному узлу, и при выходе его из строя будут отсутствовать альтернативные маршруты, что потребует повторного поиска маршрутов передачи ресурсов. Быстрые эвристики, основанные, например, на жадных подходах, не могут обеспечить должного разнообразия, поэтому, даже при четких формулировках оптимизационных задач, попадают в локальные оптимумы. По этой причине процедуру формирования начального решения целесообразно дополнить заимствованными решениями из ранее рассмотренных задач. В целях улучшения решений, полученных на этапе формирования стартовой популяции, и обеспечения разнообразия потомков этих решений, описывающих маршруты передачи ресурсов, разработан эволюционный алгоритм нахождения множества подкратчайших по времени маршрутов передачи ресурсов. Особенностью процесса решения рассматриваемой задачи предложенным алгоритмом является поддержание разнообразия популяции решений с учетом возможных угроз.
Ключевые слова: интеллектуальный алгоритм, распределение, нечеткое пространство, адаптация, транспортные сети
05.13.01 - Системный анализ, управление и обработка информации (по отраслям)
Приведён краткий обзор проблемы потери качества изображения. Рассмотрены и проанализированы методы для восстановления расфокусированных изображений. Описаны функции смаза и способы дефокусировки изображения, а также механизм по устранению трёх основных видов смаза изображения. Был проведен ряд экспериментов над расфокусированными изображениями. Разобран алгоритм деконволюции изображения при помощи фильтра Винера и при помощи метода регуляризации Тихонова. В работе проведен анализ корректности применения фильтра Винера и регуляризации Тихонова для смазанных изображений.Определена зависимость времени выполнения алгоритма от размерности восстанавливаемого изображения. Установлено, что на тестируемых задачах - временная сложность фильтра Винера в 1,1 раза меньше временной сложности регуляризации Тихонова.
Ключевые слова: фильтр Винера, деконволюция по Винеру, регуляризации Тихонова, восстановление изображений, смазанные изображения, motion blur, размытие по Гауссу
05.13.01 - Системный анализ, управление и обработка информации (по отраслям) , 05.13.18 - Математическое моделирование, численные методы и комплексы программ
Предложена модель реконфигурируемого (изменяющего собственную структуру) агента, перемещающегося в нечетком гетерогенном (разнородном) пространстве поиска. Необходимость создания подобных инструментов поиска решений обуславливается не только нехваткой данных о решаемых оптимизационных задачах, но и сложными вычислительными структурами используемыми в современных информационных системах. Агент представлен как точка в нечетком гетерогенном пространстве поиска, шкала каждой оси пространства может быть построена на основе соответствующего нечеткого множества. Перемещение агента вдоль каждой оси осуществляется на основе операции допустимых над элементами соответствующего нечеткого множества. Приведен пример движения агента вдоль оси, заданной на основе S-нечеткого множества. Для определения момента остановки агента разработан автомат адаптации.
Ключевые слова: интеллектуальный агент, гетерогенные структуры, нечеткое пространство, адаптация, S-нечеткое множество, автомат адаптации
05.13.01 - Системный анализ, управление и обработка информации (по отраслям)
Настоящая статья посвящена кратокму обзору основных алгоритмов кластеризации, реализующих задачу поиска изображений по содержанию – CBIR (Content-Based Image Retrieval). Данные алгоритмы осуществляют поиск изображений на основе анализа присущих им характеристик. Поиск изображений по содержанию является одним из наиболее применяемых методов поиска в масштабных базах данных (БД). При сравнении искомого изображения с хранящимися в БД происходит большое количество операций чтения с диска, что снижает производительность системы. Для повышения скорости выполнения запросов и получения оптимального результата используются кластерные алгоритмы поиска изображений по содержанию. Перечислены извлекаемые из изображений признаки, по которым формируются кластеры изображений. Указаны способы извлечения данных признаков. Рассмотрены следующие алгоритмы: статистический метод кластеризации k-средних, нечеткая (fuzzy) кластеризация, комбинированный алгоритм муравьиной колонии и метода роя частиц (ACPSO).
Ключевые слова: поиск изображений по содержанию, кластеризация, нечеткая кластеризация, метод k-средних, алгоритм нечетких c–средних, алгоритм возможностных c –средних, биоинспирированные алгоритмы
05.13.01 - Системный анализ, управление и обработка информации (по отраслям) , 05.13.18 - Математическое моделирование, численные методы и комплексы программ
Представлен адаптивный алгоритм решения задачи о потоке данных минимальной стоимости в статической и динамической постановке. В статической модели задачи параметры, описывающие смежность вершин графа и стоимость передачи данных, являются постоянными, а в динамической – изменяемыми. В случае статической задачи цель алгоритма – получение решения близкого к требуемому, а в случае динамической – адаптация процесса передачи данных под изменяющуюся модель сети. Отличительной особенностью алгоритма является комбинирование методов эволюционной и альтернативной адаптации. Эволюционные методы, такие как микро-, макро-, мета-эволюция обеспечивают локальную корректировку вычислительного процесса, а методы альтернативной адаптации определяют стратегию поиска. Приведен пример задания рекомендуемого потока данных в нечеткой форме, а также способ адаптации процесса передачи данных к рекомендуемым параметрам.
Ключевые слова: поток данных, адаптация, эволюция, оптимизация, эволюционный поиск
05.13.01 - Системный анализ, управление и обработка информации (по отраслям)
Показано что актуальным направлением развития электронного документооборота является переход к информационным системам, поддерживающим диалоговое взаимодействие с пользователем на естественном языке. Данная проблема является актуальной по причине лавинообразного роста данных обрабатываемых современными информационными системами. На примере данных отделов кадров предприятий описана проблема преобразования словесных критериев, описывающих свойства искомых данных, в SQL-запросы, выполнение которых позволит получить требуемые информационные массивы. Математически формализация словесных критериев фильтрации данных была формализована при помощи трапецеидальных функций принадлежности нечеткому множеству. Описана реализация процесса преобразования трапецеидальной функции принадлежности в условные выражения SQL-запросов к реляционных систем управления базами данных . Реализованные преобразования математически соответствуют как теории нечетких множеств, так и концепции реляционных баз данных (т.е. стандарту SQL). Соответствие преобразований теории нечетких множеств в дальнейшем позволит использовать операторы работы с множествами (объединение, пересечение и т.д.), а соответствие требованиям SQL практически реализовывать предложенный подход средствами широкого класса реляци-онных систем управления базами данных .
Ключевые слова: нечеткая логика, функция принадлежности, нечеткое множество, терм, лингвистическая переменная, база данных, нечеткие запросы, а-срез, индекс соответствия
05.13.01 - Системный анализ, управление и обработка информации (по отраслям)
Показаны варианты формирования обобщенной функции принадлежности расплывчатых ограничений решения оптимизационных задач на основе логик Райхенбаха и Лукасевича. Проанализированы особенности функций принадлежности, полученных при помощи данных логик. Показано, что при импликации запрещающего правила в разрешающее на основе логики Райхенбаха функция принадлежности принимает значения равные единице, в случае, если значение функции разрешающего правила равно единице, или, если значение функции запрещающего правила равно нулю. При импликации запрещающего правила в разрешающее на основе логики Лукасевича функция принадлежности принимает значения равные единице, в случае, если значение функции разрешающего правила больше значения функции запрещающего правила. Поэтому можно утверждать, что при проектировании систем повышенной надежности (точности) целесообразнее использовать функцию импликации по Райхенбаху запрещающего правила в разрешающее по сравнению с аналогичной импликацией по Лукасевичу. Импликацию запрещающего правила в разрешающее по Лукасевичу целесообразнее использовать при проектировании подсистем, выполняющих второстепенные функции, не являющихся системно образующими и т.д.
Ключевые слова: , нечеткая система, импликация, интеллектуальный метод, функция принадлежности, оптимизация, логика Райхенбаха, логика Лукасевича
05.13.01 - Системный анализ, управление и обработка информации (по отраслям)
Рассматривается предложенный подход к распределению потоков ресурсов. Подход разработан на основе метода пчелиной колонии. Эксперементально определена зависимость погрешности алгоритма от размерности задачи. Показана зависимость распределения ресурсов от числа итераций и мощности роя, и динамика приближения данного распределения к оптимальному.
Ключевые слова: оптимизация, распределение, коллективная адаптация, эволюция, погрешность алгоритма
05.13.01 - Системный анализ, управление и обработка информации (по отраслям)
Ныне планированием в строительстве зачастую пренебрегают. В статье доказывается необходимость не только воссоздания системы планирования в строительстве, но и разработки самых современных программных комплексов планирования. Особо важно уметь планировать в современных условиях, когда весьма высока степень неопределенности будущего. Приводятся конкретные примеры по объектам строительства и реконструкции в г. Ростове-на-Дону, указывающие на необходимость применения программных комплексов планирования в строительстве. Предлагается сократить сроки планирования за счет экономии времени на поиск требуемой информации и на вычислительных операциях.
Ключевые слова: информационные технологии, проект, планирование, реконструкция, алгоритм, экономия
Сведения об авторах выпуска №4 (2013)
Ключевые слова: авторы
В статье рассматривается проблема разработки алгоритма бионического поиска для задач об экстремальном пути на графе. В настоящее время разработка эффективных методов и алгоритмов для задач данного типа осуществляется много лет, являясь по - прежнему актуальной проблемой. Перспективной является разработка бионических алгоритмов (БА) на основе эволюционных стратегий, особенно при решении трудоемких задач оптимизации. К преимуществам можно отнести: возможность выполнения эволюционного и генетического поиска, а также то, что БА состоит в параллельной генерации наборов квазиоптимальных альтернативных решений с возможной «миграцией» решений между этими наборами. Предложена реализация общей стратегии адаптации размера популяции использованием последовательности решета Эратосфена, позволяющая адаптироваться к характеристикам бионического поиска.
Ключевые слова: эволюция, бионический алгоритм, задача об экстремальном пути, адаптация
На основе автомата адаптации разработан алгоритм, позволяющий адаптивно корректировать параметры функции принадлежности проектных данных. Корректировку параметров функции принадлежности предлагается осуществлять на основе анализа реакции проектировщика на результаты запросов. Данный подход позволяет корректировать степени принадлежности проектных решений соответствующим значениям логических переменных на основе субъективных последовательных мнений экспертов. При этом наличие механизма адаптации позволяет снижать влияние разовых, выпадающих из общей концепции, мнений.
Ключевые слова: автомат адаптации, нечеткие данные, корректировка.
Ключевые слова:
05.13.01 - Системный анализ, управление и обработка информации (по отраслям)
Сведения об авторах выпуска №1 за 2012 год
Ключевые слова: авторы