Москва

Вертакова Ю. В. (ИПУ РАН, Лаборатория 67) НЕАКТУАЛЬНАЯ ЗАПИСЬ

Last name: 

Вертакова

First name: 

Юлия

Patronymic: 

Владимировна
Квалификация

Degree: 

  • доктор экономических наук

Rank: 

  • профессор
Место работы

Organization: 

ИПУ РАН

City: 

  • Москва

Position: 

ведущий научный сотрудник

 

Бреер В. В. (ИПУ РАН, Лаборатория 57) НЕАКТУАЛЬНАЯ ЗАПИСЬ

Last name: 

Бреер

First name: 

Владимир

Patronymic: 

Валентинович
Квалификация

Degree: 

  • кандидат технических наук
Место работы

Organization: 

ИПУ РАН

City: 

  • Москва

Position: 

старший научный сотрудник

Байбулатов А. А. (ИПУ РАН, Лаборатория 31)

Last name: 

Байбулатов

First name: 

Артур

Patronymic: 

Арсенович
Квалификация

Degree: 

  • кандидат технических наук
Место работы

Organization: 

ИПУ РАН

City: 

  • Москва

Position: 

старший научный сотрудник

Phone: 

+7 495 198-17-20, доб. 1457

Interoffice telephone: 

1457

E-mail: 

76991

Автор(ы): 

Автор(ов): 

3

Параметры публикации

Тип публикации: 

Статья в журнале/сборнике

Название: 

Сравнительный анализ стратегий в модели противоборства власти и оппозиции

ISBN/ISSN: 

0234-0879

DOI: 

0.20948/mm-2022-11-05

Наименование источника: 

  • Математическое моделирование

Обозначение и номер тома: 

Т.14, № 11

Город: 

  • Москва

Издательство: 

  • Институт прикладной математики им. М.В. Келдыша РАН

Год издания: 

2022

Страницы: 

67-76
Аннотация
На основе модели информационного противоборства власти и оппозиции рассмотрены типовые политические ситуации. Первая ситуация характеризуется тем, что партия власти имеет преимущество в ресурсе пропагандистского вещания, а оппозиция – в вирусности распространяемых сообщений; во второй ситуации эти значения этих параметров равны. При анализе каждой из ситуаций рассмотрены три стратегии распределения ограниченного вещательного ресурса для каждой из двух партий: возрастающая, убывающая и плоская. Например, возрастающая стратегия характеризуется низкой интенсивностью вещания в начале противоборства и высокой интенсивностью – в конце. Сопоставление каждой из трех стратегий партии власти с каждой из стратегий оппозиции позволяет построить матричную игру, выигрышем в которой является разность численностей сторонников партий на конец противоборства. Решение этой игры определяет наиболее выгодную стратегию для данной политической ситуации.

Библиографическая ссылка: 

Михайлов А.П., Петров А.П., Подлипская О.Г. Сравнительный анализ стратегий в модели противоборства власти и оппозиции // Математическое моделирование. 2022. Т.14, № 11 . С. 67-76.

Публикация имеет версию на другом языке или вышла в другом издании, например, в электронной (или онлайн) версии журнала: 

Да

Связь с публикацией: 

76990

Автор(ы): 

Автор(ов): 

3

Параметры публикации

Тип публикации: 

Статья в журнале/сборнике

Название: 

Оптимизационный алгоритм выделения информативных признаков для диагностики электромеханических систем летательных аппаратов

ISBN/ISSN: 

1561-1531

Наименование источника: 

  • Промышленные АСУ и контроллеры

Обозначение и номер тома: 

№ 4

Город: 

  • Москва

Издательство: 

  • Научтехлитиздат

Год издания: 

2024

Страницы: 

17-24
Аннотация
Применение методов машинного обучения в интеграции с методами выделения информативных признаков для диагностики электромеханических систем (ЭС) является перспективным направлением научных исследований, связанных с решением важной научной задачи обеспечения безопасности полета современных летательных аппаратов. В работе предлагаются алгоритмы выделения информативных признаков, позволяющие построить классификационные модели с использованием методов машинного обучения для оценки технического состояния ЭС на основе спектрального анализа стационарных сигналов. Дается формализованное описание оптимизационных моделей, реализованных в этих алгоритмах. Предлагается схема выполнения оптимизационных расчетов для выделения информативных признаков. Приводятся результаты расчетных исследований на примере диагностики технического состояния электромеханического привода рулевой поверхности летательного аппарата.

Библиографическая ссылка: 

Вересников Г.С., Скрябин А.В., Голев А.В. Оптимизационный алгоритм выделения информативных признаков для диагностики электромеханических систем летательных аппаратов // Промышленные АСУ и контроллеры. 2024. № 4. С. 17-24.

Pages