Вы здесь ▸ Обсуждение ▸
Мои публикации
Публикации: статьи в журналах и сборниках конференций, доклады, презентации, отчеты, авторские свидетельства.
Ivanov V.K., Palyukh B.V.
Application of Evidence Theory for Training Fuzzy Neural Networks in Diagnostic Systems Journal Article
In: Pattern Recognition and Image Analysis, no. 33, pp. 354-359, 2023, ISSN: 1054-6618.
Abstract | Links | BibTeX | Altmetric | Метки: belief function, diagnostic system, evidence theory, fuzzy logic, fuzzy neural network, incident, membership function, multistage production process, process chain, production rule
@article{nokey,
title = {Application of Evidence Theory for Training Fuzzy Neural Networks in Diagnostic Systems},
author = {Ivanov V.K. and Palyukh B.V.},
url = {https://link.springer.com/article/10.1134/S1054661823030197
https://disk.yandex.ru/i/hYt3FYBoxOo2hA},
doi = {https://doi.org/10.1134/S1054661823030197},
issn = {1054-6618},
year = {2023},
date = {2023-09-30},
urldate = {2023-09-30},
journal = {Pattern Recognition and Image Analysis},
number = {33},
pages = {354-359},
abstract = {The paper substantiates a method for creating training datasets for fuzzy neural networks, which can be used to promptly obtain probabilistic estimates for the causes of abnormal critical events or incidents in diagnostic systems. The rules for converting the hypotheses on potential incident causes into intervals of defect probability in a process chain at a certain stage of continuous production are considered using belief functions. We propose a procedure for converting these hypotheses into a database of fuzzy production rules automatically, which provides training an adaptive neural network based on the Takagi-Sugeno-Kang fuzzy inference system. This makes it possible to quickly calculate a relatively accurate probabilistic estimate of a malfunction in the process chain without using expensive computing resources.
},
keywords = {belief function, diagnostic system, evidence theory, fuzzy logic, fuzzy neural network, incident, membership function, multistage production process, process chain, production rule},
pubstate = {published},
tppubtype = {article}
}
The paper substantiates a method for creating training datasets for fuzzy neural networks, which can be used to promptly obtain probabilistic estimates for the causes of abnormal critical events or incidents in diagnostic systems. The rules for converting the hypotheses on potential incident causes into intervals of defect probability in a process chain at a certain stage of continuous production are considered using belief functions. We propose a procedure for converting these hypotheses into a database of fuzzy production rules automatically, which provides training an adaptive neural network based on the Takagi-Sugeno-Kang fuzzy inference system. This makes it possible to quickly calculate a relatively accurate probabilistic estimate of a malfunction in the process chain without using expensive computing resources.
Иванов В.К.
Структурные шаблоны для оценки работ студентов Статья в сборнике
In: Актуальные проблемы качества образования в высшей школе, pp. 73-80, ТвГТУ, 2023, ISBN: 9785799512927.
Abstract | Links | BibTeX | Метки: autocheck, criterion, document, evaluation, indicator, structural template, text, verification, документ, индикатор, критерий, оценивание, проверка, структурный шаблон, текст
@inproceedings{nokey,
title = {Структурные шаблоны для оценки работ студентов},
author = {Иванов В.К.},
url = {https://disk.yandex.ru/i/Y7-3GRCREbsO-Q},
isbn = {9785799512927},
year = {2023},
date = {2023-07-31},
urldate = {2023-07-31},
booktitle = {Актуальные проблемы качества образования в высшей школе},
pages = {73-80},
publisher = {ТвГТУ},
abstract = {В статье предлагается и обосновывается подход к оцениванию письменных работ студентов. Отмечаются сложности оценивания, которые имеют как объективный, так и субъективный характер. Формулируются подходы к рационализации состава и использования оценочных критериев, которые создают предпосылки для применения моделей и методов автоматизированной интеллектуальной обработки текстов. Предлагается два класса критериев для проверки содержания и формы представления работы. Для каждого критерия определяются способы проверки, рассчитываемые индикаторы и особенности. В качестве инструмента оценивания дается структурный шаблон, предполагающий декомпозицию текста работы с раздельным оцениванием каждого элемента. Показываются выгоды от разумной формализации методов проверки с помощью структурных шаблонов, включая снижение степени субъективности преподавателей и уменьшение вероятности ошибок при оценивании.
Ivanov V.K. Structural templates for evaluating students' works
The paper suggests and substantiates an approach to the students' written works evaluation. For such works, the evaluation difficulties are noted, which are both objective and subjective in nature. Approaches to the composition and rationalization use of evaluation criteria are formulated. It creates prerequisites for the use of automated intellectual text processing models and methods. Two classes of criteria are proposed to verify the content and form of the work presentation. Verification methods, calculated indicators and features are determined for each criterion. The structural template described in the article can be used as an evaluation tool. It assumes the work text decomposition with a separate evaluation of each element. The benefits of reasonable formalization of verification methods using structural templates are shown. The main thing is to reduce the degree of subjectivity of teachers and reduce the probability of errors in the assessment.},
keywords = {autocheck, criterion, document, evaluation, indicator, structural template, text, verification, документ, индикатор, критерий, оценивание, проверка, структурный шаблон, текст},
pubstate = {published},
tppubtype = {inproceedings}
}
В статье предлагается и обосновывается подход к оцениванию письменных работ студентов. Отмечаются сложности оценивания, которые имеют как объективный, так и субъективный характер. Формулируются подходы к рационализации состава и использования оценочных критериев, которые создают предпосылки для применения моделей и методов автоматизированной интеллектуальной обработки текстов. Предлагается два класса критериев для проверки содержания и формы представления работы. Для каждого критерия определяются способы проверки, рассчитываемые индикаторы и особенности. В качестве инструмента оценивания дается структурный шаблон, предполагающий декомпозицию текста работы с раздельным оцениванием каждого элемента. Показываются выгоды от разумной формализации методов проверки с помощью структурных шаблонов, включая снижение степени субъективности преподавателей и уменьшение вероятности ошибок при оценивании.
Ivanov V.K. Structural templates for evaluating students' works
The paper suggests and substantiates an approach to the students' written works evaluation. For such works, the evaluation difficulties are noted, which are both objective and subjective in nature. Approaches to the composition and rationalization use of evaluation criteria are formulated. It creates prerequisites for the use of automated intellectual text processing models and methods. Two classes of criteria are proposed to verify the content and form of the work presentation. Verification methods, calculated indicators and features are determined for each criterion. The structural template described in the article can be used as an evaluation tool. It assumes the work text decomposition with a separate evaluation of each element. The benefits of reasonable formalization of verification methods using structural templates are shown. The main thing is to reduce the degree of subjectivity of teachers and reduce the probability of errors in the assessment.
Ivanov V.K. Structural templates for evaluating students' works
The paper suggests and substantiates an approach to the students' written works evaluation. For such works, the evaluation difficulties are noted, which are both objective and subjective in nature. Approaches to the composition and rationalization use of evaluation criteria are formulated. It creates prerequisites for the use of automated intellectual text processing models and methods. Two classes of criteria are proposed to verify the content and form of the work presentation. Verification methods, calculated indicators and features are determined for each criterion. The structural template described in the article can be used as an evaluation tool. It assumes the work text decomposition with a separate evaluation of each element. The benefits of reasonable formalization of verification methods using structural templates are shown. The main thing is to reduce the degree of subjectivity of teachers and reduce the probability of errors in the assessment.
Иванов В.К.
Интеллектуализация оценки сходства и уникальности текстовых документов при их экспертизе Статья в сборнике
In: Саморазвивающаяся среда технического вуза: научные исследования и экспериментальные разработки, pp. 135-141, ТвГТУ, 2023, ISBN: 9785799512835.
Abstract | Links | BibTeX | Метки: artificial intelligence, assessment, autocheck, document, neural network, test, thoroughness, uniqueness, документ, искусственный интеллект, нейронная сеть, обстоятельность, оценивание, текст, уникальность
@inproceedings{nokey,
title = {Интеллектуализация оценки сходства и уникальности текстовых документов при их экспертизе},
author = {Иванов В.К.},
url = {https://disk.yandex.ru/i/bLTQh6wLF8kLQA},
isbn = {9785799512835},
year = {2023},
date = {2023-07-31},
urldate = {2023-07-31},
booktitle = {Саморазвивающаяся среда технического вуза: научные исследования и экспериментальные разработки},
pages = {135-141},
publisher = {ТвГТУ},
abstract = {В статье обосновано применение интеллектуальных методов семантического анализа содержания и качества текстовых документов. Отмечено, что профессиональная экспертиза таких документов является важной составляющей деятельности квалифицированных специалистов как на предприятиях, так и в образовательных учреждениях, готовящих кадры для предприятий. Показано применение разрабатываемого семантического анализатора содержания текстов. Описана сущность некоторых ключевых проверяемых характеристик текстов, таких как обстоятельность и уникальность, показано их сходство и различие. Обращено внимание на некоторые технологии оценки уникальности и сходства текстов. Указаны особенности применения современных моделей интеллектуального семантического анализа текстовой информации. Предложен вариант программной реализации такого анализа. Отмечены границы применения предлагаемых методов.
V.K. Ivanov. Intellectual assessment of the text documents similarity and uniqueness during their expertise
The article substantiates and describes the use of intelligent methods of the semantic content analysis and quality assessment of text documents. It is noted that the professional examination of such documents is an important component of the qualified specialists activities both at the enterprise and in educational institutions that prepare capable personnel for the enterprises. The developed semantic analyzer application of the texts content is shown. The essence of some key verifiable text characteristics, such as thoroughness and uniqueness including their similarity and difference is described. The attention is drawn to some technologies for assessing the texts uniqueness and similarity. The features of the modern models application of the intelligent textual information semantic analysis are indicated. The software implementation of such an analysis is proposed. The limits of the proposed methods application are marked. Keywords: artificial intelligence, test, document, assessment, thoroughness, uniqueness, neural network.},
keywords = {artificial intelligence, assessment, autocheck, document, neural network, test, thoroughness, uniqueness, документ, искусственный интеллект, нейронная сеть, обстоятельность, оценивание, текст, уникальность},
pubstate = {published},
tppubtype = {inproceedings}
}
В статье обосновано применение интеллектуальных методов семантического анализа содержания и качества текстовых документов. Отмечено, что профессиональная экспертиза таких документов является важной составляющей деятельности квалифицированных специалистов как на предприятиях, так и в образовательных учреждениях, готовящих кадры для предприятий. Показано применение разрабатываемого семантического анализатора содержания текстов. Описана сущность некоторых ключевых проверяемых характеристик текстов, таких как обстоятельность и уникальность, показано их сходство и различие. Обращено внимание на некоторые технологии оценки уникальности и сходства текстов. Указаны особенности применения современных моделей интеллектуального семантического анализа текстовой информации. Предложен вариант программной реализации такого анализа. Отмечены границы применения предлагаемых методов.
V.K. Ivanov. Intellectual assessment of the text documents similarity and uniqueness during their expertise
The article substantiates and describes the use of intelligent methods of the semantic content analysis and quality assessment of text documents. It is noted that the professional examination of such documents is an important component of the qualified specialists activities both at the enterprise and in educational institutions that prepare capable personnel for the enterprises. The developed semantic analyzer application of the texts content is shown. The essence of some key verifiable text characteristics, such as thoroughness and uniqueness including their similarity and difference is described. The attention is drawn to some technologies for assessing the texts uniqueness and similarity. The features of the modern models application of the intelligent textual information semantic analysis are indicated. The software implementation of such an analysis is proposed. The limits of the proposed methods application are marked. Keywords: artificial intelligence, test, document, assessment, thoroughness, uniqueness, neural network.
V.K. Ivanov. Intellectual assessment of the text documents similarity and uniqueness during their expertise
The article substantiates and describes the use of intelligent methods of the semantic content analysis and quality assessment of text documents. It is noted that the professional examination of such documents is an important component of the qualified specialists activities both at the enterprise and in educational institutions that prepare capable personnel for the enterprises. The developed semantic analyzer application of the texts content is shown. The essence of some key verifiable text characteristics, such as thoroughness and uniqueness including their similarity and difference is described. The attention is drawn to some technologies for assessing the texts uniqueness and similarity. The features of the modern models application of the intelligent textual information semantic analysis are indicated. The software implementation of such an analysis is proposed. The limits of the proposed methods application are marked. Keywords: artificial intelligence, test, document, assessment, thoroughness, uniqueness, neural network.
Иванов В.К.
Прогнозирование диагностических данных с использованием нечетких нейронных сетей Статья в сборнике
In: Современные технологии и инновации, pp. 169-179, ТвГТУ, 2023, ISBN: 9785799513023.
Abstract | Links | BibTeX | Метки: diagnostic variable, forecast, fuzzy neural network, membership function, production rule, status-4, technology, time series, training dataset, временной ряд, диагностическая переменная, нечеткая нейронная сеть, обучающий набор данных, прогноз, продукционное правило, технологический процесс, функция принадлежности
@inproceedings{nokey,
title = {Прогнозирование диагностических данных с использованием нечетких нейронных сетей},
author = {Иванов В.К.},
url = {https://disk.yandex.ru/i/gsIW0s0vQKW6xg},
isbn = {9785799513023},
year = {2023},
date = {2023-07-31},
urldate = {2023-07-31},
booktitle = {Современные технологии и инновации},
pages = {169-179},
publisher = {ТвГТУ},
abstract = {В статье описан подход к решению задач анализа диагностической информации о функционировании сложного технологического процесса на примере прогнозирования трендов и временного ряда значений диагностических переменных. Цель проведённого исследования – показать возможность применения нечёткого сглаживания временного ряда и нечётких нейронных сетей для смягчения последствий неопределённости факторов, влияющих на функционирование технологического процесса, и неполноты информации о них. Предлагается модель прогнозирования, основанная на использовании нечётких временных рядов. Эта модель используется для формализации системы нечётких продукционных правил. Обосновывается применение нейронной сети с архитектурой ANFIS. Описывается методика подготовки обучающих и проверочных наборов реальных данных, настройки и обучения нейронной сети. Представлены некоторые результаты оценки качества обучения нейронной сети. Отмечается достаточная точность прогноза, достигаемая без использования затратных вычислительных ресурсов. Делается вывод о применимости предложенного подхода к данной и подобным задачам.
V.K. Ivanov. Prediction diagnostic data using fuzzy neural networks
The paper describes an approach to solving the problems of analyzing diagnostic information about the complex technological process functioning by the example of forecasting diagnostic variables values trends and their a time series. The study purpose is to show the possibility of using time series fuzzy smoothing and fuzzy neural networks to mitigate the factors uncertainty effects affecting the technological process functioning and incompleteness of information about such factors. A sales forecasting model based on the fuzzy time series use is proposed. This model is used to formalize fuzzy production rules system. The application of a neural network with ANFIS architecture is justified. The methodology of preparing training and verification real data sets, setting up and training a neural network is described. Some results of the neural network training quality evaluation are presented. There is a sufficient accuracy of the forecast, achieved without the expensive computing resources use. The conclusion is made about the proposed approach applicability to this and similar tasks.},
keywords = {diagnostic variable, forecast, fuzzy neural network, membership function, production rule, status-4, technology, time series, training dataset, временной ряд, диагностическая переменная, нечеткая нейронная сеть, обучающий набор данных, прогноз, продукционное правило, технологический процесс, функция принадлежности},
pubstate = {published},
tppubtype = {inproceedings}
}
В статье описан подход к решению задач анализа диагностической информации о функционировании сложного технологического процесса на примере прогнозирования трендов и временного ряда значений диагностических переменных. Цель проведённого исследования – показать возможность применения нечёткого сглаживания временного ряда и нечётких нейронных сетей для смягчения последствий неопределённости факторов, влияющих на функционирование технологического процесса, и неполноты информации о них. Предлагается модель прогнозирования, основанная на использовании нечётких временных рядов. Эта модель используется для формализации системы нечётких продукционных правил. Обосновывается применение нейронной сети с архитектурой ANFIS. Описывается методика подготовки обучающих и проверочных наборов реальных данных, настройки и обучения нейронной сети. Представлены некоторые результаты оценки качества обучения нейронной сети. Отмечается достаточная точность прогноза, достигаемая без использования затратных вычислительных ресурсов. Делается вывод о применимости предложенного подхода к данной и подобным задачам.
V.K. Ivanov. Prediction diagnostic data using fuzzy neural networks
The paper describes an approach to solving the problems of analyzing diagnostic information about the complex technological process functioning by the example of forecasting diagnostic variables values trends and their a time series. The study purpose is to show the possibility of using time series fuzzy smoothing and fuzzy neural networks to mitigate the factors uncertainty effects affecting the technological process functioning and incompleteness of information about such factors. A sales forecasting model based on the fuzzy time series use is proposed. This model is used to formalize fuzzy production rules system. The application of a neural network with ANFIS architecture is justified. The methodology of preparing training and verification real data sets, setting up and training a neural network is described. Some results of the neural network training quality evaluation are presented. There is a sufficient accuracy of the forecast, achieved without the expensive computing resources use. The conclusion is made about the proposed approach applicability to this and similar tasks.
V.K. Ivanov. Prediction diagnostic data using fuzzy neural networks
The paper describes an approach to solving the problems of analyzing diagnostic information about the complex technological process functioning by the example of forecasting diagnostic variables values trends and their a time series. The study purpose is to show the possibility of using time series fuzzy smoothing and fuzzy neural networks to mitigate the factors uncertainty effects affecting the technological process functioning and incompleteness of information about such factors. A sales forecasting model based on the fuzzy time series use is proposed. This model is used to formalize fuzzy production rules system. The application of a neural network with ANFIS architecture is justified. The methodology of preparing training and verification real data sets, setting up and training a neural network is described. Some results of the neural network training quality evaluation are presented. There is a sufficient accuracy of the forecast, achieved without the expensive computing resources use. The conclusion is made about the proposed approach applicability to this and similar tasks.
Иванов В.К., Бибиков И.Е.
Прогнозирование показателей вендинговой торговли с помощью нечетких нейронных сетей Статья в сборнике
In: Междисциплинарные исследования экономических систем, pp. 136-143, ТвГТУ, 2023, ISBN: 9785799513085.
Abstract | Links | BibTeX | Метки: fuzzy neural network, membership function, other projects, sales forecast, time series, vending, вендинг, временной ряд, нечеткая нейронная сеть, прогноз, продажа, функция принадлежности
@inproceedings{nokey,
title = {Прогнозирование показателей вендинговой торговли с помощью нечетких нейронных сетей},
author = {Иванов В.К. and Бибиков И.Е.},
url = {https://disk.yandex.ru/i/iCmwyyGB0PwdRQ},
isbn = {9785799513085},
year = {2023},
date = {2023-07-01},
urldate = {2023-07-01},
booktitle = {Междисциплинарные исследования экономических систем},
pages = {136-143},
publisher = {ТвГТУ},
abstract = {В статье описан подход к решению задач обслуживания торговых автоматов на примере прогнозирования трендов и временного ряда продаж товаров заданного вида с использованием нечеткой нейронной сети. Цель проведенного исследования – показать применение нечеткого сглаживания временного ряда и нейронных сетей для смягчения последствий неопределенности процессов, влияющих на функционирование торговых автоматов. Предложена модель прогнозирования продаж. Сделан вывод о применимости предложенного подхода к данной и подобным задачам.
Forecasting of Vending Trade Indicators Using Fuzzy Neural Networks
V.K. Ivanov, I.E. Bibikov
The article describes an approach to solving the problems of vending machine maintenance on the example of forecasting trends and time series of sales of goods of a given type using a fuzzy neural network. The purpose of the research is to show the application of fuzzy smoothing of time series and neural networks to mitigate the effects of uncertainty of the processes affecting the function-ionization of vending machines. A sales forecasting model is proposed. The applicability of the proposed approach to this and similar problems is concluded. },
keywords = {fuzzy neural network, membership function, other projects, sales forecast, time series, vending, вендинг, временной ряд, нечеткая нейронная сеть, прогноз, продажа, функция принадлежности},
pubstate = {published},
tppubtype = {inproceedings}
}
В статье описан подход к решению задач обслуживания торговых автоматов на примере прогнозирования трендов и временного ряда продаж товаров заданного вида с использованием нечеткой нейронной сети. Цель проведенного исследования – показать применение нечеткого сглаживания временного ряда и нейронных сетей для смягчения последствий неопределенности процессов, влияющих на функционирование торговых автоматов. Предложена модель прогнозирования продаж. Сделан вывод о применимости предложенного подхода к данной и подобным задачам.
Forecasting of Vending Trade Indicators Using Fuzzy Neural Networks
V.K. Ivanov, I.E. Bibikov
The article describes an approach to solving the problems of vending machine maintenance on the example of forecasting trends and time series of sales of goods of a given type using a fuzzy neural network. The purpose of the research is to show the application of fuzzy smoothing of time series and neural networks to mitigate the effects of uncertainty of the processes affecting the function-ionization of vending machines. A sales forecasting model is proposed. The applicability of the proposed approach to this and similar problems is concluded.
Forecasting of Vending Trade Indicators Using Fuzzy Neural Networks
V.K. Ivanov, I.E. Bibikov
The article describes an approach to solving the problems of vending machine maintenance on the example of forecasting trends and time series of sales of goods of a given type using a fuzzy neural network. The purpose of the research is to show the application of fuzzy smoothing of time series and neural networks to mitigate the effects of uncertainty of the processes affecting the function-ionization of vending machines. A sales forecasting model is proposed. The applicability of the proposed approach to this and similar problems is concluded.