Все выпуски

Охрана водных биоресурсов в морском прибрежном пространстве имеет существенные особенности (большое количество маломерных промысловых судов, динамизм обстановки, использование береговых средств охраны), в силу чего выделяется в отдельный класс прикладных задач. Представлена математическая модель охраны, предназначенная для определения состава средств обнаружения нарушителей и средств реализации обстановки в интересах обеспечения функции сдерживания незаконной деятельности. Решена тактическая теоретико-игровая задача: найден оптимальный рубеж патрулирования (стоянки) средств реализации (катеров охраны) и оптимальное удаление мест промысла нарушителей от берега. С использованием методов теории планирования эксперимента получены линейные регрессионные модели, позволяющие оценить вклад основных факторов, влияющих на результаты моделирования.

В интересах повышения устойчивости и адекватности модели предложено использовать механизм ранжирования средств охраны, основанный на границах и рангах Парето и позволяющий учесть принципы охраны и дополнительные характеристики средств охраны. Для учета изменчивости обстановки предложены несколько сценариев, по которым целесообразно выполнять расчеты.

Protection of aquatic biological resources in the coastal area has significant features (a large number of small fishing vessels, the dynamism of the situation, the use of coastal protection), by virtue of which stands in a class of applications. A mathematical model of protection designed for the determination of detection equipment and means of violators of the situation in order to ensure the function of deterrence of illegal activities. Resolves a tactical game-theoretic problem - find the optimal line patrol (parking) means of implementation (guard boats) and optimal removal of seats from the shore fishing violators. Using the methods of the theory of experimental design, linear regression models to assess the contribution of the main factors affecting the results of the simulation.

In order to enhance the sustainability and adequacy of the model is proposed to use the mechanism of rankings means of protection, based on the borders and the rank and Pareto allows to take into account the principles of protection and further means of protection. To account for the variability of the situation offered several scenarios in which it is advisable to perform calculations.

В работе рассматривается задача оценивания параметров временных рядов, описываемых регрессионными моделями с марковскими переключениями двух режимов в случайные моменты времени и независимыми гауссовскими шумами. Для решения предлагается вариант EM-алгоритма, основанный на итерационной процедуре, в ходе которой происходит чередование оценивания параметров регрессии при заданной последовательности переключений режимов и оценивания последовательности переключений при заданных параметрах моделей регрессии. В отличие от известных методов оценивания параметров регрессий с марковскими переключениями режимов, которые основаны на вычислении апостериорных вероятностей дискретных состояний последовательности переключений, в работе находятся оптимальные по критерию максимума апостериорной вероятности оценки процесса переключений. В результате предлагаемый алгоритм оказывается более простым и требует меньшее количество расчетов. Компьютерное моделирование позволяет выявить факторы, влияющие на точность оценивания. К таким факторам относятся число наблюдений, количество неизвестных параметров регрессии, степень их различия в разных режимах работы, а также величина отношения сигнала к шуму, которую в моделях регрессии можно связать с величиной коэффициента детерминации. Предложенный алгоритм применяется для задачи оценивания параметров в моделях регрессии для доходности индекса РТС в зависимости от доходностей индекса S&P 500 и акций «Газпрома» за период с 2013 года по 2018 год. Проводится сравнение оценок параметров, найденных с помощью предлагаемого алгоритма, с оценками, которые формируются с использованием эконометрического пакета EViews, и с оценками обычного метода наименьших квадратов без учета переключений режимов. Учет переключений позволяет получить более точное представление о структуре статистической зависимости исследуемых переменных. В моделях с переключениями рост отношения сигнала к шуму приводит к тому, что уменьшаются различия в оценках, вырабатываемых предлагаемым алгоритмом и с помощью программы EViews.

The paper considers the problem of estimating the parameters of time series described by regression models with Markov switching of two regimes at random instants of time with independent Gaussian noise. For the solution, we propose a variant of the EM algorithm based on the iterative procedure, during which an estimation of the regression parameters is performed for a given sequence of regime switching and an evaluation of the switching sequence for the given parameters of the regression models. In contrast to the well-known methods of estimating regression parameters in the models with Markov switching, which are based on the calculation of a posteriori probabilities of discrete states of the switching sequence, in the paper the estimates are calculated of the switching sequence, which are optimal by the criterion of the maximum of a posteriori probability. As a result, the proposed algorithm turns out to be simpler and requires less calculations. Computer modeling allows to reveal the factors influencing accuracy of estimation. Such factors include the number of observations, the number of unknown regression parameters, the degree of their difference in different modes of operation, and the signal-to-noise ratio which is associated with the coefficient of determination in regression models. The proposed algorithm is applied to the problem of estimating parameters in regression models for the rate of daily return of the RTS index, depending on the returns of the S&P 500 index and Gazprom shares for the period from 2013 to 2018. Comparison of the estimates of the parameters found using the proposed algorithm is carried out with the estimates that are formed using the EViews econometric package and with estimates of the ordinary least squares method without taking into account regimes switching. The account of regimes switching allows to receive more exact representation about structure of a statistical dependence of investigated variables. In switching models, the increase in the signal-to-noise ratio leads to the fact that the differences in the estimates produced by the proposed algorithm and using the EViews program are reduced.

The Lipschitz continuous property has been used for a long time to solve the global optimization problem and continues to be used. Here we can mention the work of Piyavskii, Yevtushenko, Strongin, Shubert, Sergeyev, Kvasov and others. Most papers assume a priori knowledge of the Lipschitz constant, but the derivation of this constant is a separate problem. Further still, we must prove that an objective function is really Lipschitz, and it is a complicated problem too. In the case where the Lipschitz continuity is established, Strongin proposed an algorithm for global optimization of a satisfying Lipschitz condition on a compact interval function without any a priori knowledge of the Lipschitz estimate. The algorithm not only finds a global extremum, but it determines the Lipschitz estimate too. It is known that every function that satisfies the Lipchitz condition on a compact convex set is uniformly continuous, but the reverse is not always true. However, there exist models (Arutyunova, Dulliev, Zabotin) whose study requires a minimization of the continuous but definitely not Lipschitz function. One of the algorithms for solving such a problem was proposed by R. J. Vanderbei. In his work he introduced some generalization of the Lipchitz property named $\varepsilon$-Lipchitz and proved that a function defined on a compact convex set is uniformly continuous if and only if it satisfies the $\varepsilon$-Lipchitz condition. The above-mentioned property allowed him to extend Piyavskii’s method. However, Vanderbei assumed that for a given value of $\varepsilon$ it is possible to obtain an associate Lipschitz $\varepsilon$-constant, which is a very difficult problem. Thus, there is a need to construct, for a function continuous on a compact convex domain, a global optimization algorithm which works in some way like Strongin’s algorithm, i.e., without any a priori knowledge of the Lipschitz $\varepsilon$-constant. In this paper we propose an extension of Strongin’s global optimization algorithm to a function continuous on a compact interval using the $\varepsilon$-Lipchitz conception, prove its convergence and solve some numerical examples using the software that implements the developed method.

The Lipschitz continuous property has been used for a long time to solve the global optimization problem and continues to be used. Here we can mention the work of Piyavskii, Yevtushenko, Strongin, Shubert, Sergeyev, Kvasov and others. Most papers assume a priori knowledge of the Lipschitz constant, but the derivation of this constant is a separate problem. Further still, we must prove that an objective function is really Lipschitz, and it is a complicated problem too. In the case where the Lipschitz continuity is established, Strongin proposed an algorithm for global optimization of a satisfying Lipschitz condition on a compact interval function without any a priori knowledge of the Lipschitz estimate. The algorithm not only finds a global extremum, but it determines the Lipschitz estimate too. It is known that every function that satisfies the Lipchitz condition on a compact convex set is uniformly continuous, but the reverse is not always true. However, there exist models (Arutyunova, Dulliev, Zabotin) whose study requires a minimization of the continuous but definitely not Lipschitz function. One of the algorithms for solving such a problem was proposed by R. J. Vanderbei. In his work he introduced some generalization of the Lipchitz property named $\varepsilon$-Lipchitz and proved that a function defined on a compact convex set is uniformly continuous if and only if it satisfies the $\varepsilon$-Lipchitz condition. The above-mentioned property allowed him to extend Piyavskii’s method. However, Vanderbei assumed that for a given value of $\varepsilon$ it is possible to obtain an associate Lipschitz $\varepsilon$-constant, which is a very difficult problem. Thus, there is a need to construct, for a function continuous on a compact convex domain, a global optimization algorithm which works in some way like Strongin’s algorithm, i.e., without any a priori knowledge of the Lipschitz $\varepsilon$-constant. In this paper we propose an extension of Strongin’s global optimization algorithm to a function continuous on a compact interval using the $\varepsilon$-Lipchitz conception, prove its convergence and solve some numerical examples using the software that implements the developed method.

В статье рассмотрена задача построения равновесий Нэша и Штакельберга при исследовании динамической системы контроля качества речных вод. Учитывается влияние субъектов управления двух уровней: одного ведущего и нескольких ведомых. В качестве ведущего (супервайзера) выступает природоохранный орган, а в роли ведомых (агентов) — промышленные предприятия. Основной целью супервайзера является поддержание допустимой концентрации загрязняющих веществ в речной воде. Добиться этого он может не единственным образом, поэтому, кроме того, супервайзер стремится к оптимизации своего целевого функционала. Супервайзер воздействует на агентов, назначая величину платы за сброс загрязнений в водоток. Плата за загрязнение от агента поступает в федеральный и местные бюджеты, затем распределяется на общих основаниях. Таким образом, плата увеличивает бюджет супервайзера, что и отражено в его целевом функционале. Причем плата за сброс загрязнений начисляется за количество и/или качество сброшенных загрязнений. К сожалению, для большинства систем контроля качества речных вод такая практика неэффективна из-за малого размера платы за сброс загрязнений. В статье и решается задача определения оптимального размера платы за сброс загрязнений, который позволяет поддерживать качество речной воды в заданном диапазоне.

Агенты преследуют только свои эгоистические цели, выражаемые их целевыми функционалами, и не обращают внимания на состояние речной системы. Управление агента можно рассматривать как часть стока, которую агент очищает, а управление супервайзера — как назначаемый размер платы за сброс оставшихся загрязнений в водоток.

Для описания изменения концентраций загрязняющих веществ в речной системе используется обыкновенное дифференциальное уравнение. Проблема поддержания заданного качества речной воды в рамках предложенной модели исследуется как с точки зрения агентов, так и с точки зрения супервайзера. В первом случае возникает дифференциальная игра в нормальной форме, в которой строится равновесие Нэша, во втором — иерархическая дифференциальная игра, разыгрываемая в соответствии с информационным регламентом игры Штакельберга. Указаны алгоритмы численного построения равновесий Нэша и Штакельберга для широкого класса входных функций. При построении равновесия Нэша возникает необходимость решения задач оптимального управления. Решение этих задач проводится в соответствии с принципом максимума Понтрягина. Строится функция Гамильтона, полученная система дифференциальных уравнений решается численно методом стрельбы и методом конечных разностей. Проведенные численные расчеты показывают, что низкий размер платы за единицу сброшенных в водоток загрязнений приводит к росту концентрации загрязняющих веществ в водотоке, а высокий — к банкротству предприятий. Это приводит к задаче нахождения оптимальной величины платы за сброс загрязнений, то есть к рассмотрению проблемы с точки зрения супервайзера. В этом случае возникает иерархическая дифференциальная игра супервайзера и агентов, в которой ищется равновесие Штакельберга. Возникает задача максимизации целевого функционала супервайзера с учетом управлений агентов, образующих равновесие Нэша. При нахождении оптимальных управлений супервайзера используется метод качественно репрезентативных сценариев, а для агентов — принцип максимума Понтрягина. Проведены численные эксперименты, найден коэффициент системной согласованности. Полученные численные результаты позволяют сделать вывод, что система контроля качества речных вод плохо системно согласована и для достижения стабильного развития системы необходимо иерархическое управление.

In this paper we consider mathematical model to control water quality. We study a system with two-level hierarchy: one environmental organization (supervisor) at the top level and a few industrial enterprises (agents) at the lower level. The main goal of the supervisor is to keep water pollution level below certain value, while enterprises pollute water, as a side effect of the manufacturing process. Supervisor achieves its goal by charging a penalty for enterprises. On the other hand, enterprises choose how much to purify their wastewater to maximize their income.The fee increases the budget of the supervisor. Moreover, effulent fees are charged for the quantity and/or quality of the discharged pollution. Unfortunately, in practice, such charges are ineffective due to the insufficient tax size. The article solves the problem of determining the optimal size of the charge for pollution discharge, which allows maintaining the quality of river water in the rear range.

We describe system members goals with target functionals, and describe water pollution level and enterprises state as system of ordinary differential equations. We consider the problem from both supervisor and enterprises sides. From agents’ point a normal-form game arises, where we search for Nash equilibrium and for the supervisor, we search for Stackelberg equilibrium. We propose numerical algorithms for finding both Nash and Stackelberg equilibrium. When we construct Nash equilibrium, we solve optimal control problem using Pontryagin’s maximum principle. We construct Hamilton’s function and solve corresponding system of partial differential equations with shooting method and finite difference method. Numerical calculations show that the low penalty for enterprises results in increasing pollution level, when relatively high penalty can result in enterprises bankruptcy. This leads to the problem of choosing optimal penalty, which requires considering problem from the supervisor point. In that case we use the method of qualitatively representative scenarios for supervisor and Pontryagin’s maximum principle for agents to find optimal control for the system. At last, we compute system consistency ratio and test algorithms for different data. The results show that a hierarchical control is required to provide system stability.

Промышленная обработка изображений или «машинное зрение» в настоящее время является ключевой технологией во многих отраслях, поскольку эта технология может использоваться для оптимизации различных процессов. Целью настоящей работы является создание программно-аппаратного комплекса измерения габаритно-весовых характеристик груза на базе интеллектуальной системы, основанной на нейросетевых способах идентификации, позволяющих преодолеть технологические ограничения аналогичных комплексов, реализованных на ультразвуковых и инфракрасных измерительных датчиках. Разрабатываемый комплекс будет производить измерения грузов без ограничения на объемные и весовые характеристики груза, который необходимо тарифицировать и сортировать в рамках работы складских комплексов. В состав системы будет входить интеллектуальная компьютерная программа, определяющая объемно-весовые характеристики груза с использованием технологии машинного зрения и экспериментальный образец стенда измерения объёма и веса груза.

Проведен анализ исследований, посвященных решению аналогичных задач. Отмечено, что недостатком изученных способов являются очень высокие требования к расположению камеры, а также необходимость ручной работы при вычислении размеров, автоматизировать которую не представляется возможным без существенных доработок. В процессе работы исследованы различные способы распознавания объектов на изображениях с целью проведения предметной фильтрации по наличию груза и измерения его габаритных размеров. Получены удовлетворительные результаты при применении камер, сочетающих в себе как оптический способ захвата изображений, так и инфракрасные датчики. В результате работы разработана компьютерная программа, позволяющая захватывать непрерывный поток с видеокамер Intel RealSense с последующим извлечением из обозначенной области трехмерный объект и вычислять габаритные размеры объекта. На данном этапе выполнено: проведен анализ методик компьютерного зрения; разработан алгоритм для реализации задачи автоматического измерения грузов с использованием специальных камер; разработано программное обеспечение, позволяющее получать габаритные размеры объектов в автоматическом режиме.

Данная разработка по завершении работы может применяться как готовое решение для транспортных компаний, логистических центров, складов крупных производственных и торговых предприятий.

Industrial imaging or “machine vision” is currently a key technology in many industries as it can be used to optimize various processes. The purpose of this work is to create a software and hardware complex for measuring the overall and weight characteristics of cargo based on an intelligent system using neural network identification methods that allow one to overcome the technological limitations of similar complexes implemented on ultrasonic and infrared measuring sensors. The complex to be developed will measure cargo without restrictions on the volume and weight characteristics of cargo to be tariffed and sorted within the framework of the warehouse complexes. The system will include an intelligent computer program that determines the volume and weight characteristics of cargo using the machine vision technology and an experimental sample of the stand for measuring the volume and weight of cargo.

We analyzed the solutions to similar problems. We noted that the disadvantages of the studied methods are very high requirements for the location of the camera, as well as the need for manual operations when calculating the dimensions, which cannot be automated without significant modifications. In the course of the work, we investigated various methods of object recognition in images to carry out subject filtering by the presence of cargo and measure its overall dimensions. We obtained satisfactory results when using cameras that combine both an optical method of image capture and infrared sensors. As a result of the work, we developed a computer program allowing one to capture a continuous stream from Intel RealSense video cameras with subsequent extraction of a three-dimensional object from the designated area and to calculate the overall dimensions of the object. At this stage, we analyzed computer vision techniques; developed an algorithm to implement the task of automatic measurement of goods using special cameras and the software allowing one to obtain the overall dimensions of objects in automatic mode.

Upon completion of the work, this development can be used as a ready-made solution for transport companies, logistics centers, warehouses of large industrial and commercial enterprises.

Работа посвящена численному моделированию и исследованию кинетической модели пиролиза пропана. Изучение кинетики реакций является необходимой стадией моделирования динамики газового потока в реакторе.

Кинетическая модель представляет собой нелинейную систему обыкновенных дифференциальных уравнений первого порядка с параметрами, роль которых играют константы скоростей стадий. Математическое моделирование процесса основано на использовании закона сохранения масс. Для решения исходной (прямой) задачи используется неявный метод решения жестких систем обыкновенных дифференциальных уравнений. Модель содержит 60 входных кинетических параметров и 17 выходных параметров, соответствующих веществам реакции, из которых наблюдаемыми являются только 9. В процессе решения задачи по оценке параметров (обратная задача) возникает вопрос неединственности набора параметров, удовлетворяющего имеющимся экспериментальным данным. Поэтому перед решением обратной задачи проводится оценка возможности определения параметров модели — анализ идентифицируемости.

Для анализа идентифицируемости мы используем ортогональный метод, который хорошо себя зарекомендовал для анализа моделей с большим числом параметров. Основу алгоритма составляет анализ матрицы чувствительно- сти методами дифференциальной и линейной алгебры, показывающей степень зависимости неизвестных параметров моделей от заданных измерений. Анализ чувствительности и идентифицируемости показал, что параметры модели устойчиво определяются по заданному набору экспериментальных данных. В статье представлен список параметров модели от наиболее идентифицируемого до наименее идентифицируемого. Учитывая анализ идентифицируемости математической модели, были введены более жесткие ограничения на поиск слабоидентифицируемых параметров при решении обратной задачи.

Обратная задача по оценке параметров была решена с использованием генетического алгоритма. В статье представлены найденные оптимальные значения кинетических параметров. Представлено сравнение экспериментальных и расчетных зависимостей концентраций пропана, основных и побочных продуктов реакции от температуры для разных расходов смеси. На основании соответствия полученных результатов физико-химическим законам и экспериментальным данным сделан вывод об адекватности построенной математической модели.

The article presents the numerical modeling and study of the kinetic model of propane pyrolysis. The study of the reaction kinetics is a necessary stage in modeling the dynamics of the gas flow in the reactor.

The kinetic model of propane pyrolysis is a nonlinear system of ordinary differential equations of the first order with parameters, the role of which is played by the reaction rate constants. Math modeling of processes is based on the use of the mass conservation law. To solve an initial (forward) problem, implicit methods for solving stiff ordinary differential equation systems are used. The model contains 60 input kinetic parameters and 17 output parameters corresponding to the reaction substances, of which only 9 are observable. In the process of solving the problem of estimating parameters (inverse problem), there is a question of non-uniqueness of the set of parameters that satisfy the experimental data. Therefore, before solving the inverse problem, the possibility of determining the parameters of the model is analyzed (analysis of identifiability).

To analyze identifiability, we use the orthogonal method, which has proven itself well for analyzing models with a large number of parameters. The algorithm is based on the analysis of the sensitivity matrix by the methods of differential and linear algebra, which shows the degree of dependence of the unknown parameters of the models on the given measurements. The analysis of sensitivity and identifiability showed that the parameters of the model are stably determined from a given set of experimental data. The article presents a list of model parameters from most to least identifiable. Taking into account the analysis of the identifiability of the mathematical model, restrictions were introduced on the search for less identifiable parameters when solving the inverse problem.

The inverse problem of estimating the parameters was solved using a genetic algorithm. The article presents the found optimal values of the kinetic parameters. A comparison of the experimental and calculated dependences of the concentrations of propane, main and by-products of the reaction on temperature for different flow rates of the mixture is presented. The conclusion about the adequacy of the constructed mathematical model is made on the basis of the correspondence of the results obtained to physicochemical laws and experimental data.

В данной статье рассматривается задача типа min-min: минимизация по двум группам переменных. Данная задача в чем-то похожа на седловую (min-max), однако лишена некоторых сложностей, присущих седловым задачам. Такого рода постановки могут возникать, если в задаче выпуклой оптимизации присутствуют переменные разных размерностей или если какие-то группы переменных определены на разных множествах. Подобная структурная особенность проблемы дает возможность разбивать ее на подзадачи, что позволяет решать всю задачу с помощью различных смешанных оракулов. Ранее в качестве возможных методов для решения внутренней или внешней задачи использовались только методы первого порядка или методы типа эллипсоидов. В нашей работе мы рассматриваем данный подход с точки зрения возможности применения алгоритмов высокого порядка (тензорных методов) для решения внутренней подзадачи. Для решения внешней подзадачи мы используем быстрый градиентный метод.

Мы предполагаем, что внешняя подзадача определена на выпуклом компакте, в то время как для внутренней задачи мы отдельно рассматриваем задачу без ограничений и определенную на выпуклом компакте. В связи с тем, что тензорные методы по определению используют производные высокого порядка, время на выполнение одной итерации сильно зависит от размерности решаемой проблемы. Поэтому мы накладываем еще одно условие на внутреннюю подзадачу: ее размерность не должна превышать 1000. Для возможности использования смешанного оракула намнео бходимы некоторые дополнительные предположения. Во-первых, нужно, чтобы целевой функционал был выпуклымпо совокупности переменных и чтобы его градиент удовлетворял условию Липшица также по совокупности переменных. Во-вторых, нам необходимо, чтобы целевой функционал был сильно выпуклый по внутренней переменной и его градиент по внутренней переменной удовлетворял условию Липшица. Также для применения тензорного метода нам необходимо выполнение условия Липшица p-го порядка ($p > 1$). Наконец, мы предполагаем сильную выпуклость целевого функционала по внешней переменной, чтобы иметь возможность использовать быстрый градиентный метод для сильно выпуклых функций.

Стоит отметить, что в качестве метода для решения внутренней подзадачи при отсутствии ограничений мы используем супербыстрый тензорный метод. При решении внутренней подзадачи на компакте используется ускоренный проксимальный тензорный метод для задачи с композитом.

В конце статьи мы также сравниваем теоретические оценки сложности полученных алгоритмов с быстрым градиентным методом, который не учитывает структуру задачи и решает ее как обычную задачу выпуклой оптимизации (замечания 1 и 2).

In this article we consider min-min type of problems or minimization by two groups of variables. In some way it is similar to classic min-max saddle point problem. Although, saddle point problems are usually more difficult in some way. Min-min problems may occur in case if some groups of variables in convex optimization have different dimensions or if these groups have different domains. Such problem structure gives us an ability to split the main task to subproblems, and allows to tackle it with mixed oracles. However existing articles on this topic cover only zeroth and first order oracles, in our work we consider high-order tensor methods to solve inner problem and fast gradient method to solve outer problem.

We assume, that outer problem is constrained to some convex compact set, and for the inner problem we consider both unconstrained case and being constrained to some convex compact set. By definition, tensor methods use high-order derivatives, so the time per single iteration of the method depends a lot on the dimensionality of the problem it solves. Therefore, we suggest, that the dimension of the inner problem variable is not greater than 1000. Additionally, we need some specific assumptions to be able to use mixed oracles. Firstly, we assume, that the objective is convex in both groups of variables and its gradient by both variables is Lipschitz continuous. Secondly, we assume the inner problem is strongly convex and its gradient is Lipschitz continuous. Also, since we are going to use tensor methods for inner problem, we need it to be p-th order Lipschitz continuous ($p > 1$). Finally, we assume strong convexity of the outer problem to be able to use fast gradient method for strongly convex functions.

We need to emphasize, that we use superfast tensor method to tackle inner subproblem in unconstrained case. And when we solve inner problem on compact set, we use accelerated high-order composite proximal method.

Additionally, in the end of the article we compare the theoretical complexity of obtained methods with regular gradient method, which solves the mentioned problem as regular convex optimization problem and doesn’t take into account its structure (Remarks 1 and 2).

В исследовании мы сосредоточились на задаче классификации невербальной речи для разработки интерфейса «мозг–компьютер» (ИМК) на основе электроэнцефалографии (ЭЭГ), который будет способен помочь людям с ограниченными возможностями и расширить возможности человека в повседневной жизни. Ранее наши исследования показали, что беззвучная речь для некоторых слов приводит к почти идентичным распределениям ЭЭГ-данных. Это явление негативно влияет на точность классификации нейросетевой модели. В этой статье предлагается метод обработки данных, который различает статисти- чески удаленные и неразделимые классы данных. Применение предложенного подхода позволяет достичь цели максимального увеличения смысловой нагрузки словаря, используемого в ИМК.

Кроме того, мы предлагаем статистический прогностический критерий точности бинарной классификации слов в словаре. Такой критерий направлен на оценку нижней и верхней границ поведения классификаторов только путем измерения количественных статистических свойств данных (в частности, с использованием метода Колмогорова – Смирнова). Показано, что более высокие уровни точности классификации могут быть достигнуты за счет применения предложенного прогностического критерия, позволяющего сформировать оптимизированный словарь с точки зрения семантической нагрузки для ИМК на основе ЭЭГ. Кроме того, использование такого обучающего набора данных для задач классификации по словарю обеспечивает статистическую удаленность классов за счет учета семантических и фонетических свойств соответствующих слов и улучшает поведение классификации моделей распознавания беззвучной речи.

In our research, we focus on the problem of classification for silent speech recognition to develop a brain– computer interface (BCI) based on electroencephalographic (EEG) data, which will be capable of assisting people with mental and physical disabilities and expanding human capabilities in everyday life. Our previous research has shown that the silent pronouncing of some words results in almost identical distributions of electroencephalographic signal data. Such a phenomenon has a suppressive impact on the quality of neural network model behavior. This paper proposes a data processing technique that distinguishes between statistically remote and inseparable classes in the dataset. Applying the proposed approach helps us reach the goal of maximizing the semantic load of the dictionary used in BCI.

Furthermore, we propose the existence of a statistical predictive criterion for the accuracy of binary classification of the words in a dictionary. Such a criterion aims to estimate the lower and the upper bounds of classifiers’ behavior only by measuring quantitative statistical properties of the data (in particular, using the Kolmogorov – Smirnov method). We show that higher levels of classification accuracy can be achieved by means of applying the proposed predictive criterion, making it possible to form an optimized dictionary in terms of semantic load for the EEG-based BCIs. Furthermore, using such a dictionary as a training dataset for classification problems grants the statistical remoteness of the classes by taking into account the semantic and phonetic properties of the corresponding words and improves the classification behavior of silent speech recognition models.

При определении лечебных поглощенных доз в процессе радиойодтерапии в отечественной медицине все чаще используется метод индивидуального дозиметрического планирования (ИДП). Однако для успешной реализации данного метода необходимо наличие соответствующего программного обеспечения, позволяющего произвести моделирование фармакокинетики радиойода в организме пациента и рассчитать необходимую терапевтическую активность радиофармацевтического лекарственного препарата (РФЛП) для достижения в щитовидной железе запланированной лечебной поглощенной дозы.

Цель работы — разработка программного комплекса фармакокинетического моделирования и расчета индивидуальных поглощенных доз при радиойодтерапии на основе пятикамерной модели кинетики радиойода с применением двух математических методов оптимизации. Работа основана на принципах и методах фармакокинетики РФЛП (камерное моделирование). Для нахождения минимума функционала невязки при идентификации значений транспортных констант модели были использованы метод Хука – Дживса и метод имитации отжига. Расчет дозиметрических характеристик и вводимой терапевтической активности основан на методике расчета поглощенных доз через найденные в процессе моделирования функции активностей радиойода в камерах. Для идентификации параметров модели использованы результаты радиометрии щитовидной железы и мочи пациентов с введенным в организм радиойодом.

Разработан программный комплекс моделирования кинетики радиойода при его пероральном поступлении в организм. Для пациентов с диффузным токсическим зобом идентифицированы транспортные константы модели и рассчитаны индивидуальные фармакокинетические и дозиметрические характеристики (периоды полувыведения, максимальная активность в щитовидной железе и время ее достижения, поглощенные дозы на критические органы и ткани, вводимая терапевтическая активность). Получены и проанализированы зависимости «активность – время» для всех камер модели. Проведен сравнительный анализ фармакокинетических и дозиметрических характеристик, рассчитанных в рамках двух математических методов оптимизации. Осуществлена оценка stunning-эффекта и его вклад в погрешности расчета поглощенных доз. Из сравнительного анализа рассчитанных в рамках двух методов оптимизации фармакокинетических и дозиметрических характеристик следует, что использование более сложного математического метода имитации отжига в программном комплексе не приводит к существенным изменениям в значениях характеристик по сравнению с простым методом Хука – Дживса. Погрешности расчета поглощенных доз в рамках этих математических методов оптимизации не превышают вариации значений поглощенных доз от stunning-эффекта.

When determining therapeutic absorbed doses in the process of radioiodine therapy, the method of individual dosimetric planning is increasingly used in Russian medicine. However, for the successful implementation of this method, it is necessary to have appropriate software that allows modeling the pharmacokinetics of radioiodine in the patient’s body and calculate the necessary therapeutic activity of a radiopharmaceutical drug to achieve the planned therapeutic absorbed dose in the thyroid gland.

Purpose of the work: development of a software package for pharmacokinetic modeling and calculation of individual absorbed doses in radioiodine therapy based on a five-chamber model of radioiodine kinetics using two mathematical optimization methods. The work is based on the principles and methods of RFLP pharmacokinetics (chamber modeling). To find the minimum of the residual functional in identifying the values of the transport constants of the model, the Hook – Jeeves method and the simulated annealing method were used. Calculation of dosimetric characteristics and administered therapeutic activity is based on the method of calculating absorbed doses using the functions of radioiodine activity in the chambers found during modeling. To identify the parameters of the model, the results of radiometry of the thyroid gland and urine of patients with radioiodine introduced into the body were used.

A software package for modeling the kinetics of radioiodine during its oral intake has been developed. For patients with diffuse toxic goiter, the transport constants of the model were identified and individual pharmacokinetic and dosimetric characteristics (elimination half-lives, maximum thyroid activity and time to reach it, absorbed doses to critical organs and tissues, administered therapeutic activity) were calculated. The activity-time relationships for all cameras in the model are obtained and analyzed. A comparative analysis of the calculated pharmacokinetic and dosimetric characteristics calculated using two mathematical optimization methods was performed. Evaluation completed the stunning-effect and its contribution to the errors in calculating absorbed doses. From a comparative analysis of the pharmacokinetic and dosimetric characteristics calculated in the framework of two optimization methods, it follows that the use of a more complex mathematical method for simulating annealing in a software package does not lead to significant changes in the values of the characteristics compared to the simple Hook – Jeeves method. Errors in calculating absorbed doses in the framework of these mathematical optimization methods do not exceed the spread of absorbed dose values from the stunning-effect.

В настоящей статье представлена укрупненная динамическая модель эколого-экономической системы Республики Армения (РА). Такая модель построена с использованием методов системной динамики, позволяющих учесть важнейшие обратные связи, относящиеся к ключевым характеристикам эколого-экономической системы. Данная модель является двухкритериальной задачей, где в качестве целевого функционала рассматриваются уровень загрязнения воздуха и валовой прибыли национальной экономики. Уровень загрязнения воздуха минимизируется за счет модернизации стационарных и мобильных источников загрязнения при одновременной максимизации валовой прибыли национальной экономики. При этом рассматриваемая эколого-экономическая система характеризуется наличием внутренних ограничений, которые должны быть учтены при принятии стратегических решений. В результате предложен системный подход, позволяющий формировать рациональные решения по развитию производственной сферы РА при минимизации воздействия на окружающую среду. С помощью предлагаемого подхода, в частности, можно формировать план по оптимальной модернизации предприятий и прогнозировать долгосрочную динамику выбросов вредных веществ в атмосферу.

This article presents an integrated dynamic model of eco-economic system of the Republic of Armenia (RA). This model is constructed using system dynamics methods, which allow to consider the major feedback related to key characteristics of eco-economic system. Such model is a two-objective optimization problem where as target functions the level of air pollution and gross profit of national economy are considered. The air pollution is minimized due to modernization of stationary and mobile sources of pollution at simultaneous maximization of gross profit of national economy. At the same time considered eco-economic system is characterized by the presence of internal constraints that must be accounted at acceptance of strategic decisions. As a result, we proposed a systematic approach that allows forming sustainable solutions for the development of the production sector of RA while minimizing the impact on the environment. With the proposed approach, in particular, we can form a plan for optimal enterprise modernization and predict long-term dynamics of harmful emissions into the atmosphere.