We propose a novel method for rapid pattern analysis of high-dimensional numerical data, termed tunnel clustering. The main advantages of the method are its relatively low computational complexity, endogenous determination of cluster composition and number, and a high degree of interpretability of final results. We present descriptions of three different variations: one with fixed hyperparameters, an adaptive version, and a combined approach. Three fundamental properties of tunnel clustering are examined. Practical applications are demonstrated on both synthetic datasets containing 100 000 objects and on classical benchmark datasets.

В работе рассмотрена задача бинарной классификации объектов на черно-белом изображении. Классы объектов представляют собой равносторонние однотонные треугольники на однотонном фоне, фиксированные по положению, размеру, и ориентации. Один из классов ориентирован вершиной вверх, другой – вершиной вниз. Задача решена элементарной сверточной сетью: один скрытый сверточный слой с одним ядром размером 1 × 1 и полносвязный выходной слой с единственным нейроном с сигмоидальной функцией активации. Для рассмотренного случая построена и изучена микромодель механизма принятия решения нейросетью, в том числе при функционировании вне домена обучающих данных. Проанализировано влияние параметров начальной инициализации параметров сети на ее способность к обучению и предрасположенности к ложным срабатываниям, в том числе «галлюцинациям». Предложен подход к повышению устойчивости функционирования нейросети во внедоменной области.

Рассматривается возможность оценки и повышения уровня интеллектуальности АСУТП современной ТЭС по критериям эффективности. Дана классификация составляющих общей эффективности применительно к станционному уровню ТЭС. Определены. группы оптимизационных задач, реализация которых в совокупности может обеспечить высокую эффективность производства тепла и электроэнергии. Приведена методика оценки и краткие результаты прироста уровня интеллектуальности при решении рассматриваемых оптимизационных задач. Показано, что решение поставленных оптимизационных задач блочного и станционного уровнях управления обеспечит высокие показатели по экономичности и надежности в краткосрочном и долгосрочном аспектах времени и значительно повысит уровень интеллектуальности АСУТП

В статье рассматриваются основные ключевые технологии, направленные на расширения функциональных возможностей и повышения безопасности применения пилотируемых авиационных комплексов при решении задач повышенной опасности за счет включения в состав боевых порядков беспилотных авиационных систем, используемых в качестве дополнительных мобильных средств доставки и применения целевой нагрузки.