Cовременные центры обработки данных (ЦОД) сталкиваются с проблемой высокого энергопотребления, что приводит к увеличению операционных затрат и негативному воздействию на окружающую среду. В связи с этим возникает необходимость разработки интеллектуальных систем управления (ИСУ), которые могли бы повысить энергоэффективность и оптимизировать использование инженерной инфраструктуры. Целью работы является оценка эффективности интеграции нейронных сетей и робастного PID-контроллера в ИСУ для улучшения адаптивности управления, снижения энергопотребления и повышения устойчивости ЦОД к изменяющимся условиям эксплуатации. Используемые методы: для достижения поставленных целей была разработана имитационная модель ЦОД уровня TIER IV в среде TRNSYS, позволяющая моделировать динамические процессы энергопотребления. В модели применены алгоритмы машинного обучения для прогнозирования тепловой нагрузки и энергопотребления, реализованные с помощью нейронной сети, обученной в среде MATLAB. Также внедрён робастный PID-контроллер для управления системами охлаждения на основе прогнозных данных. Проведён экономический анализ эффективности внедрения ИСУ с расчётом ключевых показателей: ROI, NPV и BCR. Новизна работы заключается в предложении подхода к балансировке входных данных для нейронных сетей, что позволяет уменьшить разброс амплитуд колебаний, снизить вероятность переобучения и повысить обобщающую способность сети. Впервые разработан метод интеграции нейронных сетей и робастного PID-контроллера для управления энергопотреблением ЦОД, учитывающий динамические изменения инфраструктуры. Результат: предложенная система управления позволила снизить коэффициент PUE на 3,5%, уменьшить энергопотребление систем охлаждения до 40% от общего энергопотребления ЦОД и улучшить точность прогнозирования тепловой нагрузки. Это повысило адаптивность управления и обеспечило снижение эксплуатационных затрат. Практическая значимость: разработанные методы и модели применимы для модернизации инженерной инфраструктуры ЦОД с целью повышения их энергоэффективности, снижения затрат и обеспечения экологической устойчивости. Полученные результаты показывают целесообразность внедрения ИСУ для улучшения устойчивости и адаптивности ЦОД к изменяющимся условиям эксплуатации, что способствует снижению операционных затрат и экологического воздействия.
Рассмотрена проблема обнаружения и распознавания дорожных знаков в сложных метеоусловиях. Предложен алгоритм, основанный на комбинации моделей нейронных сетей и обладающий высокой точностью и устойчивостью при распознавании изображений, полученных в сложных метеоусловиях. Эффективность алгоритма проверена на наборе изображений, перекрываемых дождем и снегом. Результаты экспериментов показали существенное повышение эффективности предложенного алгоритма по сравнению с алгоритмом, не учитывающим влияние погоды.
В статье описана методика поиска оптимальных экземпляров высокочастотных излучателей звука на основе объективных измерений. Даны рекомендации по автоматизации процесса отбора. Выполнена постановка оптимизационной задачи отбора серийных экземпляров или моделей высокочастотных излучателей звука, составлена математическая модель алгоритма отбора.
У современных глобальных навигационных спутниковых систем на средневысотных и геостационарных орбитах имеются два существенных недостатка. Первый – это деградация уровня доступности (по критерию геометрического фактора по местоположению (PDOP) ≤ 6) и среднего значения геометрического фактора при увеличении угла места приема навигационных сигналов, обусловленного естественным или антропогенным рельефом местности, что приводит как к сниженью уровня точности навигационных определений, так и к полному отказу навигации. Второй – низкий уровень навигационного сигнала в зоне использования (земная поверхность и атмосфера Земли), что при значительном уровне радиопомех приводит к невозможности навигационных определений.
Рассматриваются проблемы классификации языковой агрессии в неструктурированных текстах информационного пространства. Анализируются различные подходы к определению понятия «языковая агрессия», а также методы её выявления и оценки. Особое внимание уделяется вопросам автоматической обработки текстов для обнаружения агрессивных высказываний. Описываются существующие алгоритмы и модели машинного обучения, применяемые для решения этой задачи. Помимо этого, обсуждаются перспективы развития технологий анализа текста и их применения в борьбе с распространением вербальной агрессии в интернете.
Введение: в работе предложена комплексная методика использования современных геофизических моделей для профилирования геофизических характеристик на радиотрассе диапазона очень низких частот, которая объединяет ряд частных методик и реализована в виде программы на языке Matlab.
Материалы и методы: исходными данными служит информация из цифровых глобальных карт электрических характеристик подстилающей поверхности, геомагнитных моделей International Geomagnetic Reference Field или World Magnetic Model, а также модели ионосферы International Reference Ionosphere. В основе методики лежит циклическое обращение к геофизическим моделям, управляемое такими параметрами, как зенитный угол солнца, проводимость подстилающей поверхности, геомагнитный азимут радиотрассы и амплитуда геомагнитного поля. При выходе полученного значения одного из управляющих параметров за пределы назначенного интервала выполняется сохранение характеристик сегмента радиотрассы в массив исходных данных.
Результаты: прогнозирование напряженности поля с помощью апробированного пакета программ показало, что замена моделей исходных данных вносит в прогноз выраженные периодические возмущения, которые проявляются в виде биения уровня напряженности поля по расстоянию. Количественно оценка эффекта выполнена с помощью периодограммы по уровню соответствующих гармоник. Проведенный анализ показал, что периодические возмущения являются следствием резкого спада электронной концентрации в стандартной модели ионосферы, поэтому в комплексную методику сегментации внедрена гибридная модель ионосферы, которая совмещает биэкспоненциальную и стандартную модели ионосферы для более плавного спада электронной концентрации на низких высотах.
Обсуждение и заключения: в результате прогнозирования с использованием комплексной методики выявлено, что внедрение гибридной модели дает наименьшие периодические возмущения в прогнозе напряженности поля. Однако, использование гибридной модели осложняется необходимостью обоснованного выбора точки, в которой происходит переход от одной экспоненциальной функции к другой, поэтому применение биэкспоненциальной модели требует проведения дополнительных исследований
Технология множественного ввода - множественного вывода (MIMO) благодаря системе формирования луча и управления направлением луча (beamforming) является ключевой технологией, которая оказывает существенное влияние на повышение спектральной эффективности систем беспроводной связи пятого поколения (5G). Основная идея данной технологии - пространственное разделение пользователей, одновременная передача символов нескольких пользователей на одном элементе частотно-временного ресурса за счет их пространственного мультиплексирования. Благодаря возможности многократного использования одинаковых частотно-временных ресурсов в различных лучах общей антенной системы растет эффективность использования полосы частот. Однако широкое использование в соседних лучах одинаковых частотно-временных ресурсов приводит к возникновению помех между соседними лучами (межлучевая интерференция) в антенной системе. Оценка уровня этой интерференции является одной из наиболее важных процедур при пространственном планировании современных беспроводных сетей. В данной статье предложены методика определения влияния направления и ширины соседних лучей на уровень интерференции между этими лучами, позволяющая путём деления диаграммы направленности луча на доли, снижать уровень таких помех. Предложен также новый метод расположения соседних лучей, позволяющий уменьшить уровень интерференции между лучами. На основе проведённых исследований определён выигрыш от предложенной методики в скорости передачи в луче.
В работе описан общий подход к поиску путей решения конфликтных ситуаций с дискретным рассогласованием с помощью математического аппарата. В рамках математического моделирования конфликтов разработан общий метод построения функции конфликтности для каждого субъекта, участвующего в конфликте. Выделены основные задачи разрешения конфликтов. На примере двух субъектов, участвующих в конфликте, получены условия, связывающие функции неудовлетворенности субъектов, при которых рассмотренные задачи урегулирования конфликтов будут иметь решение. Показано применение метода Монте-Карло к поиску решения конфликтных ситуаций с дискретным рассогласованием для каждой задачи разрешения конфликтов. Рассмотренный подход к построению функции неудовлетворенности, описывающейся с помощью индивидуальных психологических характеристик человека, участвующего в конфликте, позволяет лучше понять причины возникновения конфликта и принять правильное решение об урегулировании конфликтной ситуации. Выделенные основные задачи разрешения конфликтов с точки зрения математического моделирования конфликтов и приведенная схема построения целевой функции для этих задач могут быть применимы к любому типу конфликта любой сложности.
Сформулированы выводы о границах применимости ранее полученных эмпирических соотношений, позволяющих аналитическим путем рассчитать оценку средней длины очереди в системе массового обслуживания с входящим потоком в виде дробового фрактального процесса (FSNDP). Также приведены краткие обзорные сведения о моделировании сетевого трафика в клиент-серверных системах на основе процесса FSNDP, о структуре самого процесса, а также о подходе, применявшемся при получении аналитических соотношений.
Рассматривается подход к решению задачи классификации слухов в новостях на основе продукционных правил. Непроверенная информация, появляющаяся на новостных сайтах, имеет характер информационного мусора и способна в отдельных случаях нанести существенный вред потребителям. Решаемая задача носит нетривиальный характер, актуальна и не имеет стандартного решения.
В настоящее время беспилотные системы активно используются во многих сферах народного хозяйства, в том числе в режиме управления от первого лица. Для обеспечения управления от первого лица необходима передача видеопотока от беспилотной системы к станции внешнего пилота. Тем не менее, при передаче видеопотока через гибридные орбитально-наземные сети связи возникает большая задержка и возможна потеря кадров видеопотока. Это приводит к снижению интенсивности видеопотока и увеличению задержки отображения видеопотока на терминале оператора. В предыдущей части исследования рассматривался метод повышения интенсивности видеопотока, были построены его математические модели. В связанных работах исследовалась возможность уменьшения времени рассинхронизации управления от первого лица, а также представлена структура системы информационного обмена для управления беспилотными системами. Во второй части настоящего исследования обобщаются полученные в ранних работах авторов результаты и рассматривается система адаптивного контроля интенсивности видеопотока, которая работает в двух режимах: повышения интенсивности и уменьшения задержки при
передаче видеопотока через космический сегмент гибридной сети связи.
