?
Использование долгосрочного прогнозирования на основе нейронной сети для регулирования в системе управления.
С. 81–81.
Зак А. М.
В статье рассматривается использование долгосрочного прогнозирования.
Язык:
русский
В книге
М.: Московский государственный институт электроники и математики, 2012.
Лебедев О. Б., Котов Д. В., Известия ЮФУ. Технические науки 2024 № 1(237) С. 155–167
Основным способом решения задач планирования и управления движением является использование интеллектуальных технологий. При этом интеллектуальные технологии применяются для решения задач постановки и корректировки целей управления и программы действий по реализации этих целей, а также для формирования алгоритма управления в условиях неопределенности, обусловленной различными факторами, в исполнительных элементах, подсистеме управления движением, подсистеме планирования и поведения. Данная ...
Добавлено: 13 сентября 2026 г.
Маринин Н. Д., Гетьман А. И., Труды Института системного программирования РАН 2026 Т. 38 № 4 С. 123–142
В работе рассматривается метод обнаружения туннелей, реализованных с помощью протокола DNS в сетевом трафике при помощи нейронной сети. Для этого был произведен анализ актуальных методов. Подготовлен набор данных для обучения нейронной сети. Предложенная модель использует на входе последовательность символов, извлеченная из DNS ответа. Обученная модель показала F1 меру близкую к единице. Для проверки работоспособности доработаны ...
Добавлено: 11 сентября 2026 г.
Солдатова А. О., Банковские услуги 2025 № 5 С. 41–44
Материал освещает итоги Круглого стола в НИУ ВШЭ, посвященного российскому облигационному рынку. В рамках мероприятия обсуждались ключевые вопросы и тенденции облигационного рынка за предыдущий год, в том числе, макроэкономические риски и новые угрозы для частных инвесторов, связанные с участившимися случаями невыплат купонов со стороны компаний-эмитентов. В ходе дискуссии намечены направления решения выявленных проблем с целью ...
Добавлено: 3 сентября 2026 г.
Karpukhin I., Савченко А. В., , in: Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence. AAAI-26: AAAI Technical Track on Planning, Routing, and Scheduling; AAAI Technical Track on Reasoning under Uncertainty; AAAI Technical Track on Search and Optimization. Main Track, volume 40 no. 43.: American Association for Artificial Intelligence (AAAI) Press, 2026. P. 22536–22544.
Добавлено: 17 июня 2026 г.
Холоденко В. Б., Русский инженер 2024 № 3 С. 34–37
Анализ различных методик повышения энергоэффективности и безопасности движения за счёт применения систем управления, учитывающих силовые факторы при взаимодействии колёсного движителя с опорной поверхностью. В процессе анализа методик повышения энергоэффективности и безопасности использовались методы логического и статистического анализа. Существует большое количество датчиков, способных фиксировать нагрузки при движении транспортно-технологического средства. Применение информации, получаемой с устройств, поможет существенно ...
Добавлено: 19 мая 2026 г.
На основе нейросетевого подхода проводится декомпозиция индекса социальных настроений в России за период 2004-2024 гг., и моделируется динамика социальных настроений в этот период. Обсуждается: (а) природа шоков социальных настроений в России на основе их связи с концепциями политики памяти, сверхдержавы, национальной идеи; (б) проблема амбивалентности факторов, формирующих социальные настроения, и (в) преимущества и ограничения моделирования ...
Добавлено: 14 мая 2026 г.
Пакшин П. К., Legal Issues in the Digital Age 2026 Vol. 7 No. 1 P. 32–48
Искусственный интеллект выполняет значимую функцию в процессе автоматизации, минимизируя операционное участие человека в таких сферах, как медицина, искусство и юриспруденция. Несмотря на исторически тесную взаимосвязь искусства и технологий, именно генеративный искусственный интеллект расширил потенциал для творческой деятельности. Существенным катализатором этого процесса стало распространение предобученных систем искусственного интеллекта, интенсифицировавших развитие технологий в области обработки естественного языка ...
Добавлено: 31 марта 2026 г.
Мезенцев А. С., Ясницкий В. Л., Миролюбова Т. В. и др., В кн.: Искусственный интеллект в решении актуальных социальных и экономических проблем ХХI века : Сборник статей по материалам Десятой всероссийской научно-практической конференции с международным участием (г. Пермь, ПГНИУ, 9–10 октября 2025 г.).: Пермский государственный национальный исследовательский университет, 2025. С. 148–150.
На примере серийного производства стальных отливок показана возможность применения нейронных сетей в качестве системы поддержки принятия решений по снижению
отрицательных экономических последствий некоторых нештатных ситуаций, связанных
со сбоями поставок сырьевого материала.
Ключевые слова: нештатная ситуация, производственный брак, нейронная сеть, прогнозирование, сырьевой материал, моделирование ...
Добавлено: 15 февраля 2026 г.
Ясницкий Л. Н., Голдобин М. А., В кн.: Искусственный интеллект в решении актуальных социальных и экономических проблем ХХI века : Сборник статей по материалам Десятой всероссийской научно-практической конференции с международным участием (г. Пермь, ПГНИУ, 9–10 октября 2025 г.).: Пермский государственный национальный исследовательский университет, 2025.
В статье предложен алгоритм нейросетевого метода поиска выбросов статистической информации. Алгоритм основан на анализе поведения накопленной ошибки обучения
множества нейросетей персептронного типа с одним скрытым слоем, полученной суммированием для каждого примера обучающего набора данных. Количество нейронов
скрытого слоя каждой нейросети определяется исходя из следствия теоремы Арнольда –
Холмогорова – Хехт-Нильсена, которое регламентирует количество связей и количество
нейронов скрытого слоя, ...
Добавлено: 15 февраля 2026 г.
Пермский государственный национальный исследовательский университет, 2025.
Представлены материалы Десятой всероссийской научно-практической конференции с международным участием «Искусственный интеллект в решении
актуальных социальных и экономических проблем ХХI века», которая проводилась 9–10 октября 2025 г. в Перми, ПГНИУ.
Сборник предназначен для научных и педагогических работников, преподавателей, аспирантов, магистрантов, студентов и всех, кто интересуется и занимается проблемами развития и применения методов искусственного интеллекта. ...
Добавлено: 15 февраля 2026 г.
Теплова Т. В., Соколова Т. В., Кисса Д. С. и др., Журнал Новой экономической ассоциации 2026 Т. 70 № 1 С. 157–190
Мы впервые применяем объяснимый искусственный интеллект (ИИ) для выявления влияния различных показателей экологической и социальной ответственностей и корпоративного управления (ESG) компаний- эмитентов на риск снижения цен акций (далее — downside риск, или РСЦА) на российском рынке. Методология основана на двухэтапном подходе, включающем построение нейронных сетей с плотными слоями и определение значений векторов Шепли (из теории ...
Добавлено: 17 октября 2025 г.
Капитонов И. А., Москвитин О. А., Российское конкурентное право и экономика 2025 № 3 С. 8–13
В статье дан ретроспективный анализ ключевых этапов передачи полномочий Федеральной службы по тарифам (ФСТ России) Федеральной антимонопольной службе (ФАС России), начиная с 2015 г. Исследованы основные институциональные, правовые и организационные аспекты этой административно-функциональной реформы, ее задачи и итоги. Также рассмотрены предпосылки и цели трансформации созданного в 2017 г. Центра «Высшая школа тарифного регулирования» при РЭУ ...
Добавлено: 2 октября 2025 г.
Хусаинов Г. Э., Юридическая наука 2025 № 8 С. 300–306
Статья посвящена исследованию феномена правового нигилизма в криптосообществе, его историческим истокам, современным проявлениям и путям преодоления. Автор анализирует противоречие между идеалами децентрализации и анонимности, заложенными в основу криптовалют, и необходимостью правового регулирования в условиях массового распространения цифровых активов. Особое внимание уделяется генезису криптонигилизма, связанному с киберпанковской субкультурой и протестом против традиционных финансовых институтов, а также ...
Добавлено: 1 октября 2025 г.
Ясницкий Л. Н., Голдобин М. А., Прикладная информатика 2025 Т. 20 № 3(117) С. 85–100
В настоящее время нейросетевые методы и технологии довольно широко используются на производственных предприятиях для обнаружения, классификации, устранения и выявления причин возникновения брака, прогнозирования качества и свойств получаемых изделий, подбора оптимальных параметров производственно-технологических процессов, выявления и исследования их закономерностей. Однако остается не решенной важная задача определения таких диапазонов значений технологических параметров, при которых вероятность возникновения брака ...
Добавлено: 10 июля 2025 г.
Муронец В. С., Миронюк М. Г., Актуальные проблемы Европы 2025 № 2 С. 145–160
Развитие и применение технологий искусственного интеллекта (ИИ) можно считать одним из главных направлений соперничества Соединенных Штатов Америки и Китайской Народной Республики. Какой стратегии в отношении этой гонки будет придерживаться Европейский союз в новом электоральном цикле, начавшемся в середине 2020-х гг., пока неясно. С одной стороны, в отношении ИИ Евросоюз следует логике «регуляторной конкуренции» и так ...
Добавлено: 28 июня 2025 г.
Джейранян А. Д., Плаксин М. А., В кн.: Экономика 5.0: коллективный интеллект и развитие: материалы VIII Пермского экономического конгресса (г.Пермь, ПГНИУ, 1–2 февраля 2024 г.).: Пермь: ПГНИУ, 2024. С. 83–92.
В статье оценивается возможность использовать действующие на се-годня общедоступные системы генеративного искусственного интеллекта для организации групповой экспертизы программных проектов. Предлагаются формулировки запросов к чат-ботам (инстрактов, промптов), которые призваны обеспечить получение нужной информации. ...
Добавлено: 17 февраля 2025 г.
Ясницкий Л. Н., Плотникова Е. Г., Прикладная информатика 2024 Т. 19 № 5 С. 88–100
Выбросы в статистических данных, являющиеся результатом ошибочно собранной информации, часто становятся препятствием для успешного применения метода моделирования, основанного на машинном обучении, во многих предметных областях. Наличие выбросов в наборах данных снижает точность моделей машинного обучения, а в некоторых случаях делает применение этих методов невозможным. Существующие в настоящее время методы выявления выбросов ненадежны. Они принципиально не ...
Добавлено: 29 ноября 2024 г.
A.A. Ziazetdinov, V.V. Zunin, I.I. Romanova, , in: 2024 International Russian Automation Conference (RusAutoCon).: IEEE, 2024. P. 937–942.
Добавлено: 19 сентября 2024 г.
Евсютин О. О., Мельман А. С., Подболотов Д. И. и др., В кн.: Сборник трудов по материалам IX Международной конференции и молодежной школы "Информационные технологии и нанотехнологии (ИТНТ-2023)".: Самарский национальный исследовательский университет имени академика С.П. Королева, 2023.
Добавлено: 10 сентября 2024 г.
Сластников С. А., Жукова Л. Ф., Семичаснов И. В., Информационные технологии и вычислительные системы 2024 № 1 С. 97–108
В статье описывается веб-сервис, предназначенный для поиска, выгрузки и анализа данных из социальных сетей и мессенджеров, а также демонстрируется его применение для исследования сообществ социальной сети «Вконтакте». Веб-сервис позволяет выявлять типичные профили пользователей сообществ, оценивать эмоциональную окраску постов и комментариев, а также прогнозировать вектор развития сообществ. Описанный в работе веб-сервис обладает обширными функциональными возможностями и оригинальной ...
Добавлено: 12 августа 2024 г.
Авдашева С. Б., Современная конкуренция 2024 Т. 18 № 1 С. 6–28
Статья посвящена происходящим и планируемым изменениям конкурентной политики Российской Федерации. Для того чтобы оттенить особенности конкурентной и антимонопольной политики в России, показано соотношение ее задач и инструментов с модельным представлением о конкурентной политике и практикой организации конкурентной политики за рубежом. Продемонстрированы две группы вызовов для конкурентной политики сегодня – деглобализация и санкционное давление и изменение ...
Добавлено: 5 апреля 2024 г.