Аннотация. В работе исследуются подходы к определению углового положения объектов посредством установления направления распространения радиоволн, поступающих от источников радиоизлучения или формируемых в результате отражения от объектов. Исследование выполняется в рамках грантового финансирования научно-технического проекта «Разработка аппаратно-программного комплекса для задач пассивной пеленгации источников радиоизлучения ЛА на основе технологии искусственного интеллекта» (договор №332/23-25 от 03.10.2025 г., проект №АР 327016/0225). Проведение исследований также осуществляется в соответствии с решением первого заместителя Министра обороны Вооруженных Сил Республики Казахстан — начальника Генерального штаба Вооруженных Сил Республики Казахстан от 18 ноября 2023 года №62-3-4068. В рамках указанного направления на кафедре основ военной радиотехники и электроники проводится комплексное изучение современных методов пассивного определения направления на источники радиоизлучения. В современной радиопеленгации важной задачей остается точное и оперативное определение угловых координат источников радиоизлучения, включая активные средства постановки помех. Для этого необходимо найти компромисс между точностью измерений, однозначностью привязки и помехоустойчивостью оборудования в сложных условиях многолучевого распространения. В данной работе проводится сравнительный теоретический анализ амплитудных и фазовых методов пеленгования с целью систематизации их технических ограничений и поиска путей их преодоления. С использованием методов математического анализа радиотехнических систем и аналитического обобщения специализированной литературы проведена оценка зависимости чувствительности аппаратуры от геометрии антенных систем. Дополнительно проведено численное моделирование фазового метода пеленгации методом Монте-Карло с варьированием отношения d/λ, отношения сигнал/шум и угла прихода сигнала. Анализ показывает, что классический метод максимума амплитуды обладает низкой чувствительностью к пеленгованию. Фазовые методы, напротив, обеспечивают более высокую точность, однако по мере увеличения расстояния между антеннами они сталкиваются с проблемой неоднозначности пеленга. В результате проведенной работы сделан вывод о том, что для достижения необходимой точности и однозначности измерений наиболее целесообразно использовать комбинированные многоканальные подходы. Кроме того, внедрение современных алгоритмов цифровой обработки сигналов (например, алгоритма MUSIC) и использование адаптивных антенных решеток могут компенсировать влияние дестабилизирующих факторов многолучевости.
Ключевые слова: амплитудная пеленгация, фазовая пеленгация, зона обнаружения, постановщик активных помех, сигнал, пеленг, помехозащищенность.
Аннотация. События в журналах аутентификации различаются по приоритету анализа, поэтому их ранжирование с учетом временного и поведенческого контекста является значимой задачей информационной безопасности. Цель исследования — оценить дополнительный вклад поведенческого представления в качество ранжирования событий аутентификации по относительному риску, устойчивость результатов, статистическую обоснованность, объяснимость и калибровку, а также определить техническую реализуемость поведенческой приоритизации на реальных журнальных данных. Методология включала сравнение базовых моделей, абляционный анализ представлений, хронологическое разделение данных на обучающую, валидационную и тестовую выборки, эмпирическое случайное ранжирование, анализ устойчивости и статистической значимости, оценку объяснимости и калибровки, анализ чувствительности к временному горизонту и абляцию групп поведенческих признаков. Основной метрикой являлась NDCG@100. В синтетическом эксперименте R2_behavioral_core превзошло R0_minimal по среднему NDCG@100: 0.126952 против 0.071314, а также в 10 из 12 комбинаций «сценарий–модель». По 60 парным наблюдениям среднее ΔNDCG@100 составило +0.046803 при 95% доверительном интервале [0.035444, 0.057751]. Для Logistic Regression с R2_behavioral_core NDCG@100 составило 0.189052 против среднего случайного значения 0.010045 в базовом сценарии и 0.145514 против 0.004943 в сценарии редких атак. Эффект поведенческого контекста зависел от экспериментальных условий и ослабевал при медленной, распределенной во времени активности.
Для 1 760 511 событий реальных журналов на основе пяти поведенческих признаков, рассчитанных исключительно по предшествующим событиям, были вычислены показатели приоритета и уникальные ранги. Все 9 требований временной целостности и целостности представления выполнены. Из-за отсутствия подтвержденных меток безопасности прогностическая эффективность не оценивалась. Полученные результаты подтверждают дополнительную информационную ценность временного и поведенческого контекста для относительной приоритизации событий, однако подтверждение прогностической эффективности требует временной внешней валидации на реальных журналах с верифицированными метками и семантической документацией полей.
Ключевые слова: события аутентификации, поведенческий анализ, ранжирование рисков, временная валидация, приоритизация событий безопасности, машинное обучение, объяснимость.
Аннотация: Работа посвящена разработке и программной реализации специализированного веб-интерфейса для обработки данных, визуализации и предиктивного анализа коррозионной стойкости защитных покрытий. В статье представлен математический аппарат, объединяющий уравнения диффузии агрессивных сред через полимерные матрицы (второй закон Фика), кинетику электрохимического растворения металлической подложки (уравнение Тафеля) и эмпирические модели деградации защитных слоев. На основе предложенных формализмов с использованием языка Python, фреймворка Streamlit и библиотек Pandas, NumPy и Plotly был спроектирован интерактивный программный комплекс. Разработанный инструмент позволяет автоматизировать ввод и фильтрацию экспериментальных данных, проводить многофакторный регрессионный анализ, строить 2D- и 3D-графические зависимости, а также прогнозировать расчетный ресурс безотказной работы покрытий. Прикладная польза данного труда состоит в формировании удобного цифрового двойника, который помогает значительно уменьшить количество экспериментов в процессе поиска оптимальных характеристик изоляционных составов.
Ключевые слова: сопротивление коррозии, программное решение, компьютерная симуляция, Python, Streamlit, полимерные пленки, методы регрессии, графическое отображение информации.
Аннотация. При измерении пульсаций давления в авиационной технике чувствительный элемент, соединительные каналы, полости корпуса и схема питания совместно влияют на результат. Разделение этих влияний необходимо при проектировании полупроводниковых сенсоров для экстремальных условий. Цель работы — при явно заданных допущениях рассчитать частотный отклик, локальную температурную компенсацию и распространение неопределённости, а также установить ограничения идентификации параметров по доступным характеристикам. Использованы уравнение тонкой пластины, динамические звенья второго порядка, матрицы передачи трубок с вязкими и тепловыми потерями и аддитивная модель неопределённости в децибелах. Расчёты проверены предельными переходами, независимыми численными выражениями и методом Монте-Карло. Показано, что одна граница полосы не определяет одновременно собственную частоту и демпфирование. Нижняя оценка собственной частоты около 195 кГц получается только при принятии расчётной полосы 65 кГц и интервала демпфирования 0,01–0,10. В сценарии с диаметром горловины 0,8 мм, длиной 1 мм и объёмом полости 1 мм³ полный каскад даёт акустический пик 25,728 кГц и полосу 7,981 кГц. При добавлении зонда длиной 20 мм и радиусом 0,40 мм полоса этой цепи составляет 0,981 кГц. Тепловые потери в полости и обратная акустическая нагрузка мембраны в данный расчёт не включены. Для принятых температурных коэффициентов и питания 6 В ограниченная топология обеспечивает 13,846 процента требуемой локальной компенсации; обнуление первой производной при другом коэффициенте не доказывает стабильность во всём диапазоне температур. Для двух условных бюджетов расширенная неопределённость с коэффициентом охвата два равна 2,491 и 0,980 дБ, а полуширина 95-процентного интервала охвата — 2,214 и 0,950 дБ. Результаты не представляются как новая экспериментальная валидация или подтверждённая точность конкретного прибора. Работа даёт основу для проверки модельных допущений и построения последующего измерительного протокола.
Ключевые слова: пьезорезистивный сенсор, частотный отклик, резонанс полости, акустический зонд, идентификация параметров, температурная компенсация, неопределённость измерений, численная верификация.
Аннотация. Политическая коммуникация переместилась на социальные платформы, где мнения выражаются в виде коротких сообщений с переключением языковых кодов и высокой риторической насыщенностью. Традиционные системы анализа тональности, разработанные преимущественно для отзывов о товарах и услугах, плохо переносятся на политическую сферу, поскольку политическая полярность тесно связана с позицией автора (stance), иронией и дискурсивной структурой текста. В данной статье рассматриваются основные семейства методов анализа тональности — лексикон-ориентированные, классические методы машинного обучения, глубокие нейронные сети и подходы на основе трансформеров, а также предлагается PoliSent — гибридная дискурсивно-ориентированная архитектура для анализа политической тональности в интернете. PoliSent объединяет три взаимодополняющих источника информации: многоязычные контекстные эмбеддинги, формируемые энкодером XLM-RoBERTa, специализированный политический лексикон (PoliLex) с учетом модификаторов тональности и отрицаний, а также модуль графового внимания, работающий на основе синтаксических зависимостей Universal Dependencies. Для объединения этих признаков используется обучаемый механизм шлюзования (gating mechanism), а многозадачная функция потерь обеспечивает совместное прогнозирование тональности, политической позиции и риторической тактики. Для оценки эффективности модели был создан корпус PoliWeb-CA, содержащий 18 500 политических сообщений на казахском и русском языках, собранных из микроблогов, каналов обмена сообщениями и комментариев к новостям. Модель PoliSent достигла значения Macro-F1, равного 0,904, и коэффициента корреляции Мэттьюса (MCC), равного 0,857, превзойдя дообученную модель KazRoBERTa на 4,6 пункта по метрике Macro-F1 и значительно опередив все лексиконные, классические и глубокие базовые модели (p < 0,01, парный бутстреп-анализ). Исследование абляции показало, что каждый архитектурный компонент вносит существенный вклад в итоговую производительность, при этом модуль внимания на графе зависимостей и лексическое расширение совместно обеспечивают улучшение на 5,8 пункта по сравнению с контекстным базовым представлением.
Полученные результаты демонстрируют, что явное использование лингвистической структуры сохраняет свою ценность даже в эпоху крупных предварительно обученных языковых моделей, особенно для малоресурсных и морфологически богатых политических текстов.
Ключевые слова: анализ тональности, политический дискурс, анализ мнений, обработка естественного языка, трансформерные модели, графовые сети внимания, определение позиции, малоресурсные языки, казахский язык, многоязычная обработка естественного языка.
Аннотация. Цель работы состоит в повышение качества агроинжиниринга кормопроизводства крупного рогатого скота в условиях Восточного Казахстана. Сельхозпроизводство Казахстана относится к зоне повышенного риска, в связи с чем в работе в качестве ключевых критериев качества агроинжиниринга использованы риск производителя и риск потребителя сельхозпродукции. Особенно остро и проблематично представляется реализация задач в данном научно-производственном контексте по причине недостаточной научной изученности предметной области, особенно в региональном природно-климатическом и географическом аспектах. В современных цифровых системах управления производством ключевое значение приобретают опережающий мониторинг и контроль. В работе рассматривается новый подход, состоящий в том, что управление конвертируется в систему агроинжиниринга, в котором риски рассматриваются как критерии цифровой зрелости бизнес-среды. В животноводстве, как показывает практика, решающую роль играет качество кормов, контроль которого не представляется возможным без использования современных digital-решений на всех без исключения технологических переделах кормопроизводства. Для квалиметрического оценивания процессов контроля по критерию цифровой зрелости как в интегральном, так и дифференциальном форматах, в работе предлагается новая модель на принципах нечеткости агентов управления, что повышает качество процесса принятия решений.
Ключевые слова: агроинжиниринг, кормопроизводство, риск, цифровая зрелость, контроль, модель.
Аннотация. Автоматизированные системы распознавания объектов широко применяются в промышленности, робототехнике и экологическом мониторинге, при этом интеллектуальные системы сортировки отходов являются одним из наиболее перспективных направлений. Однако несмотря на то, что качество предварительной обработки изображений – в особенности этап шумоподавления – напрямую влияет на точность распознавания, в литературе недостаточно представлен систематический сравнительный анализ методов денойзинга в контексте сортировки отходов. В настоящем пилотном исследовании данный пробел восполняется путем сравнения шести методов шумоподавления в рамках единого экспериментального протокола: гауссовский фильтр, медианный фильтр, гибридный метод с адаптивным сохранением границ, каскадный метод AMF+MDBMF и нейросетевой метод DnCNN без предварительного обучения. Экспериментальная база включала 15 репрезентативных цветных изображений трех классов (пластик, стекло, металл) из набора данных Kaggle TrashNet. Применены три типа искусственно добавленного шума: гауссовский шум (σ = 25), импульсный шум «соль и перец» (p = 5%) и пуассоновский шум. Для оценки качества использовались пять метрик (PSNR, SSIM, MSE, MAE, EPI) и непараметрические тесты значимости (критерий Уилкоксона, коэффициент Коэна d). Дополнительно измерена вычислительная сложность методов (время обработки). Результаты показали, что медианный фильтр обеспечивает наивысшую эффективность при всех типах шума со статистически значимым преимуществом (p < 0,01). Каскадный AMF+MDBMF продемонстрировал высокую эффективность при импульсном шуме. Необученная DnCNN показала отрицательный результат, что подтверждает обязательность предварительного обучения нейросетевых моделей. Научная новизна исследования заключается в разработке методологии единого экспериментального протокола для сравнения методов денойзинга трех классов в задаче сортировки отходов. Полученные пилотные результаты могут служить ориентиром для проектирования блока предварительной обработки автоматизированных систем сортировки отходов и подлежат расширению на полный набор данных TrashNet (2527 изображений) в дальнейших исследованиях.
Ключевые слова: шумоподавление изображений, гауссовский шум, импульсный шум, распознавание объектов, медианный фильтр, гибридные методы фильтрации, статистическая значимость, PSNR, SSIM, TrashNet.
Аннотация. В работе предложен метод повышения безопасности автономной навигации мобильной роботизированной платформы на основе объединения многосенсорной информации. Цель исследования заключается в надежной оценке положения робота и формировании безопасной траектории движения с учетом препятствий путем интеграции данных, получаемых от LiDAR, RGB-камеры, инерциального измерительного модуля (IMU) и энкодеров колес. Предлагаемый метод объединяет в единую систему динамическую модель мобильной платформы, алгоритм слияния многосенсорных данных, модуль оценки окружающей среды, планирование безопасной траектории и управление движением в реальном времени. Динамическая модель учитывает параметры движения робота, угловые скорости колес и управляющие воздействия. На основе объединенной сенсорной информации определяется текущее положение и состояние движения робота, после чего данные передаются в систему планирования траектории и управления. При формировании безопасного маршрута учитывается минимальное расстояние между роботизированной платформой и препятствиями, что позволяет определить направление движения с пониженным риском столкновения. Эффективность метода оценивалась в средах моделирования MATLAB и ROS–Gazebo. В ходе экспериментов исследовалось движение робота по заданному маршруту, обнаружение статических препятствий и их безопасный обход. Дополнительно в сенсорные данные вносился внешний шум для оценки устойчивости предложенного подхода к измерительным ошибкам. Результаты показали, что объединение многосенсорной информации повышает устойчивость оценки положения робота, обеспечивает стабильное отслеживание траектории и способствует повышению безопасности навигации. Предложенный метод может применяться при разработке автономных навигационных систем мобильных роботов для промышленной автоматизации, складской логистики и сервисной робототехники.
Ключевые слова: мобильная роботизированная платформа, безопасная навигация, объединение многосенсорной информации, LiDAR, RGB-камера, IMU, энкодер колеса, динамическая модель, планирование траектории, ROS–Gazebo.
Аннотация. В условиях стремительных изменений на рынке труда и роста доступности образовательных данных разработка систем карьерного консультирования на основе искусственного интеллекта (ИИ) становится одним из актуальных направлений исследований. Однако влияние типов данных и особенностей выбора алгоритмов на прогностическую точность и вычислительную эффективность моделей до сих пор недостаточно систематизировано. Целью данного исследования является систематизация современных исследований в области ИИ-ориентированных систем карьерных рекомендаций и выявление взаимосвязей между типами данных, алгоритмами и показателями оценки. Исследование основано на систематическом обзоре, проведённом в соответствии с методологией PRISMA 2020. Анализ выполнен в рамках взаимосвязи «тип данных – алгоритм – показатель оценки». Результаты показали, что среди рассмотренных исследований преобладают задачи классификации (56 %), а наиболее часто используются структурированные табличные данные (76 %). Наивысшие показатели прогностической точности были достигнуты преимущественно ансамблевыми методами и моделями нейронных сетей. Вместе с тем выявлено, что вычислительная эффективность в большинстве исследований не оценивается систематически: в 76 % работ соответствующие показатели отсутствуют. Кроме того, установлено, что выбор алгоритмов в значительной степени зависит от используемых типов данных. Полученные результаты позволяют систематизировать алгоритмические подходы в системах карьерных рекомендаций и указывают на необходимость стандартизации протоколов оценки, систематического учёта вычислительной эффективности и более широкого использования мультимодальных данных в будущих исследованиях. Кроме того, разработка ИИ-ориентированных систем рекомендаций, адаптированных к особенностям национального рынка труда и образовательной среды, представляет собой актуальное направление исследований.
Ключевые слова: искусственный интеллект, карьерные рекомендации, рекомендательные системы, типы данных, алгоритмы машинного обучения, прогностическая точность, вычислительная эффективность.
Аннотация. Исследование посвящено решению актуальной проблемы модернизации технологических циклов на горно-обогатительных комбинатах. Основное внимание в статье уделяется автоматизации первичной стадии разделения ископаемого сырья. Сегодня на многих предприятиях контроль качества горной массы основан на визуальном осмотре и осуществляется оператором. Принято считать, что при таком подходе человеческий фактор вносит субъективность в оценку и уменьшает точность фиксации примесей. Именно поэтому в статье исследуется возможность внедрения систем компьютерного зрения для оперативной сортировки. Исследование сосредоточено на разработке и тестировании метода бинарной классификации цифровых изображений, который позволяет эффективно разделять потоки на целевой продукт (уголь) и пустую породу. В рамках данной работы в качестве архитектурного решения выбран алгоритм Random Forest, гиперпараметры которого были оптимизированы методом решетчатого поиска. В ходе предварительных тестов алгоритм показал стабильные результаты в условиях запыленности и меняющегося освещения. Для обучения и проверки модели был собран набор данных из 4027 изображений горного массива. В основу эксперимента лег сравнительный анализ предложенного метода с методами сверточной нейросети (CNN), логистической регрессии и дерева принятия решений. Результаты подтвердили потенциал данного метода. Модель достигла точности классификации 96,5% при значении F1-score 0,896 и полноте обнаружения угля 85,7%. Установлено, что при сопоставимой со сверточными сетями точности, выбранный алгоритм обладает преимуществом в ресурсоэффективности и возможности работы на Edge-устройствах без GPU, обеспечивая производительность 30-35 FPS. Результаты исследований позволяют сделать вывод, что достигнутые показатели, а также стабильность алгоритма позволяют успешно интегрировать его в систему мониторинга. Предлагаемое решение может стать основой автономной системы управления на горно-обогатительном комбинате без вмешательства человека.
Ключевые слова: компьютерное зрение, машинное обучение, Random Forest, классификация горных пород, автоматизация конвейера, угольная промышленность.
Аннотация. В данной работе рассматривается подход к построению событийно-ориентированной бессерверной архитектуры для распределённой информационной системы, функционирующей в условиях неравномерной и пиковой нагрузки. Для современных цифровых сервисов характерны резкие изменения интенсивности входящих запросов, это требует сохранения устойчивости работы, приемлемого времени отклика и возможности быстрого масштабирования вычислительных ресурсов. Традиционные монолитные и контейнерные решения в подобных режимах нередко требуют предварительного резервирования мощностей либо реагируют на всплески нагрузки с задержкой. Цель данного исследования состоит в разработке и экспериментальной оценке архитектурного решения, в котором обработка запросов организована как поток независимых событий с использованием бессерверной модели вычислений. Для этого предложены формализованная модель событий и схема генерации входной нагрузки, позволяющие воспроизводить как штатные режимы работы, так и кратковременные пиковые воздействия. Оценка эффективности выполнена на основе серии контролируемых вычислительных экспериментов при различных сценариях нагрузки. В качестве основных показателей использованы средняя задержка обработки, метрика p95, пропускная способность системы и доля ошибок в периоды повышенной активности. Полученные в ходе исследования результаты показывают, что при росте нагрузки увеличение задержек носит управляемый характер, а система сохраняет работоспособность при кратковременных перегрузках. Это позволяет рассматривать предложенный подход как перспективное решение для масштабируемых распределённых сервисов.
Ключевые слова: событийно-ориентированная архитектура, бессерверные вычисления, распределенные информационные системы, масштабируемость, пиковая нагрузка, хвостовая задержка, производительность.
Аннотация. В данной работе приводится оценка эффективности схемы цифровой подписи, разработанной на основе дерева Веркле с использованием непозиционной полиномиальной системы счисления. В предлагаемой схеме дерево Веркле позволяет сократить размер данных каждого узла за счёт выбора произвольного коэффициента ветвления и использования векторных обязательств. Непозиционная полиномиальная система счисления используется для аутентификации автора сообщения путём вычисления обязательств и соответствующих им доказательств. Для проверки подлинности сообщений используется разработанная хэш-функция, удовлетворяющая установленным требованиям безопасности. Был проведен анализ основных характеристик алгоритмов создания и проверки цифровой подписи, а также приведена оценка их сложности. Также представлен сравнительный анализ разработанной схемы цифровой подписи с цифровой подписью на основе криптографической схемы полиномиальных обязательств Kate-Zaverucha-Goldberg (KZG). Полученные результаты показывают, что обеспечение аутентификации и проверки подлинности сообщений с помощью цифровых подписей на основе дерева Веркле с использованием непозиционной полиномиальной системы счисления является перспективным направлением.
Ключевые слова: дерево Verkle, векторное обязательство, полиномиальное обязательство, китайская теорема об остатках, цифровая подпись, аутентификация, верификация.