№ 3 (2014)

В настоящей статье представлена математическая модель формирования сигналов электроэнцефалограммы головного мозга человека. Приведено описание и обоснование применения метода на основе структурно-лингвистического анализа сигналов для обнаружения восприятия человеком слабых одиночных звуковых и визуальных стимулов. Обоснование опирается на известные результаты психофизиологических исследований. Электрофизиологический сигнал мозга может быть преобразован в амплитудно-фазовые паттерны. Преобразование позволяет перевести электрофизиологический сигнал в кодовую последовательность, которая обрабатывается структурно-лингвистическими методами. В соответствии с теорией Ухтомского о доминанте сигнал области мозга максимально выражен, когда она является доминантной для обработки текущего стимула. При этом происходит изменение параметров кодовой последовательности. На основании динамики параметров кодовой последовательности можно делать выводы о динамике показателей функционального состояния человека. Показаны результаты обработки данных эксперимента с использованием метода структурно-лингвистического анализа для обнаружения восприятия человеком слабых одиночных звуковых и визуальных стимулов. В результате предъявления стимула снижается энтропия кодовой последовательности.

Эмпирико-статистическое исследование лежит в русле методологии связанных с событиями потенциалов (ССП), основу которой составляет регистрация биоэлектрических реакций мозга в ответ на внешнее раздражение или при выполнении когнитивной задачи (в случае когнитивных ССП). В качестве стимулов выступали видеоролики с различным эмоционально насыщенным содержанием. Анализу подвергались значения автонормированных периодограмм ЭЭГ. Периодограммы были разбиты на 3 класса: «Глаза закрыты», «Релакс» и «Эмоции». Показано, что в динамических спектрах ЭЭГ содержится информация, отражающая эффект эмоционального воздействия на испытуемых набором специально подобранных видеоклипов. Продемонстрировано, что использование методов интеллектуального анализа данных позволяет находить в динамических спектрах ЭЭГ паттерны, частота встречаемости которых при визуальном эмоциональном воздействии в несколько раз превышает такую частоту при предъявлении испытуемым эмоционально нейтральных видеоклипов. Для выявления реакции испытуемых на видеоклипы с эмоционально насыщенным содержанием оказалось достаточно анализировать ЭЭГ сигнала всего с одного отведения FP2. Дополнительный анализ ЭЭГ сигналов с других отведений будет способствовать более оперативному и точному выявлению эмоциональной реакции. Реакции испытуемых на видеоклипы с эмоционально насыщенным содержанием носят как общий, так и индивидуальный характер. Общее для всех испытуемых - характерная реакция ЭЭГ на отведении FP2. Вместе с тем, у испытуемой женского пола в отличие от испытуемых мужского пола эта реакция менее выражена. Для более четкой фиксации реакции у испытуемой женского пола, по-видимому, следует использовать комбинированный показатель - подсчет частоты встречаемости информативного паттерна в скользящем окне динамического спектра, дополненный вычисленным среднем значением в окне.

Разработан алгоритм коррекции связей между фрагментами слабо формализованной информации, поступающей от технических систем. Предполагается, что информация поступает в хранилище и характеризуется некоторым конечным набором показателей. Осуществляется свертка этих показателей, которая представляет собой взвешенную сумму с весовыми коэффициентами. Далее осуществляется сравнение полученной свертки со свертками фрагментов ранее поступивших фрагментов информации в хранилище. Если евклидово расстояние между свертками меньше некоторого заранее заданного числа ε, то считается, что эти фрагменты информации между собой связаны. В хранилище рассматриваются связи между фрагментами информации, и осуществляется их коррекция, т.е. выявление фрагментов информации, находящейся в хранилище, которые между собой связаны с точностью до ε, до 2 ε, до 3 ε и т.д. Таким образом, вводится уровень связности первого, второго, третьего и других порядков. Информация о том, что некоторые фрагменты информация между собой связаны, можно рассматривать как новую информацию, и эта новая информация определяется множеством показателей, которое представляет объединение показателей, которыми определяются первоначальные фрагменты информации. Можно в хранилище рассмотреть сети связности первого, второго, третьего и так далее порядков, т.е. сети, элементы которых между собой связаны с точностью до ε, до 2 ε, до 3ε и т.д. В некоторых случаях можно определить взаимосвязь фрагментов информации, т.е. какой фрагмент информации какому фрагменту информации предшествует или какой фрагмент из какого фрагмента следует. Это можно сделать следующим образом. Если фрагмент информации с номером I1 определяется некоторыми показателями , а фрагмент информации с номером I2 определяется другими показателями, и если все первые показатели характеризуются более ранними временными характеристиками, чем все вторые показатели , то фрагмент информация с номером I1 предшествует фрагменту информации с номером I2 . Однако это не позволяет сделать заключение о том, что информация с номером I1 следует из информации с номером I2 или наоборот. Для того, чтобы фрагмент информации с номером I2, определяемый некоторым набором показателей, следовал из фрагмента информации с номером I1 , определяемым другим набором показателей, нужно, чтобы фрагмент информации с номером I2 уже содержался в фрагменте информации с номером I1 , т.е. набор показателей определяющий I2 должен содержаться в наборе показателей определяющем I1 . Это означает, что в фрагменте информации с номером I1 уже содержится фрагмент информации с номером I2 и, поэтому, из I1 можно получить I2 , т.е. I2 следует из I1. Рассмотрен пример таких фрагментов информации. Пусть дан фрагмент информации с номером I1 , определяемый некоторым набором показателями состоящим из k элементов. Тогда из этого фрагмента информации следуют фрагменты информации, каждый из которых определяется некоторым подмножеством множества состоящего из k показателей. Возможны следующие варианты: фрагменты информации, определяемые различными комбинациями, состоящими из (k-1) показателей, из (k-2) показателей, …, из 3 показателей, из 2 показателей, из 1 показателя. Кроме того, аналогично, из каждого фрагмента информации, определяемого (k-1) показателями, следуют фрагменты информации, определяемые наборами из (k-2) показателей, …, из 3 показателей, из 2 показателей, из 1 показателя. Аналогично для фрагментов информации, определяемых (k-2), (k-3) и меньшим количеством показателей. Если дан фрагмент информации, определяемый набором показателей, состоящим из 3 элементов, то из этого фрагмента информации следуют фрагменты информации, каждый из которых определяется различными комбинациями, состоящими из 2 показателей и из 1 показателя. Если дан фрагмент информации, определяемый набором показателей, состоящим из 2 элементов, то из этого фрагмента информации следуют фрагменты информации, каждый из которых определяется 1 показателем. Таким образом, разработан алгоритм, который позволяет установить степень взаимосвязи различных фрагментов информации, находящихся в хранилище, и эту взаимосвязь можно рассматривать как новую информацию, которая в дальнейшем может быть подвергнута дальнейшей обработке.

На сегодняшний день компьютерный эксперимент является наиболее значимым инструментом в областях, где имеется большой разрыв между возможностями теории и эксперимента. Сфера физической химии и металлургии является наиболее ярким примером из списка данных областей. Моделирование химических процессов, извлечение свойств и результатов, полученных в ходе компьютерного эксперимента, а также предоставление удаленного доступа к ним - основная цель проекта ИИС «MD_SLAGMELT». Авторами статьи разработана подсистема, обеспечивающая конвертирование данных для базового Legacy Application ИИС «MD_SLAGMELT» из текстового в реляционный формат и автоматического переноса данных из файлового хранилища в реляционную базу данных. В подсистеме реализованы следующие функциональные возможности: - перенос термодинамических характеристик, энергетических параметров, кинетических коэффициентов компьютерного эксперимента в базу данных; - проверка *.DAT файлов на наличие ошибок в генерации; - перенос в базу данных результатов предыдущих экспериментов; - формирование отчетности в формате *.xls; - конфигурирование программы под текущие настройки базы данных. Разработанное программное обеспечение позволяет переносить сложноструктурированные данные результатов компьютерных экспериментов в области физической химии из текстового в реляционный формат, строить представления для разных измерений гиперкуба свойств, формировать SQL-запросы, обеспечивающие выборки данных из нескольких таблиц базы данных ИИС «MD_SLAGMELT». Рассмотрены существующие подходы считывания данных в текстовом формате, из которых выбран оптимальный, исходя из условий поставленной задачи, спецификации программного комплекса, особенности формата хранения результатов. Разработана методика ведения отладочной информации в целях проверки целостности структуры итоговых результатов эксперимента. В процессе внедрения программного обеспечения «Программа обработки сложноструктурированных данных для научного эксперимента в ИИС “MD_ SLAGMELT”» функциональность программы была протестирована на основном сервере проекта. Полученные результаты обеспечивают повышение степени автоматизации проекта ИИС «MD_SLAGMELT», промежуточной проверки стандартов формирования результирующих файлов, построение отчетов в заданном диапазоне составов при заданных температурах: исследование зависимости «состав - свойство».

Социальные сети прочно вошли в жизнь современного человека. Удобство их использования и многофункциональность с каждым днем завоевывает все большее количество людей. Однако наряду с явными преимуществами социальные сети содержат в себе немало проблем. Одной из таких проблем является публикация в открытом доступе постов провокационного и антисоциального содержания с целью воздействия на общественное сознание. Зачастую такие посты содержат призывы к межнациональной розни, обсуждение антиобщественных мероприятий, пропаганду насилия, пропаганду радикальных движений. Как правило, модерация постов в социальных сетях сводится к поиску таких нарушений как распространение спама, флуда, размещение постов и комментариев не по теме или содержащих информацию рекламного характера. В связи с экспоненциальным ростом размещаемой пользователями информации стала актуальной проблема автоматизации процесса модерации. Для решения этой задачи ведутся активные исследования как зарубежными, так и отечественными разработчиками. Авторы статьи предлагают использовать технологии многоагентных систем (МАС) и программных агентов для построения системы мониторинга сообщений пользователей в сети интернет с целью выявления угроз безопасности. При этом самостоятельной задачей является разработка тематических онтологий, содержащих описание угроз в выбранной предметной области. В статье описана концептуальная модель многоагентной системы модерации пользовательских сообщений и структура онтологии МАС, на основе которой разработан фрагмент онтологии, описывающий типы и направленность угроз безопасности. Онтология представляет собой описание частично упорядоченного множества понятий, которые должны использоваться агентами, выявляющими угрозы безопасности. Специализация каждого агента отражается подмножеством понятий, некоторые из которых могут быть общими для нескольких агентов. Приведенный фрагмент онтологии позволяет агентам в процессе коммуникации оперировать и однозначно воспринимать рабочую терминологию. В качестве средства для разработки онтологии был выбран онторедактор Protégé, в качестве способа моделирования - создание онтологий на языке OWL. Показано, что применение агентного подхода значительно упрощает разработку программного обеспечения, поскольку дает возможность работать с данными как со знаниями, учитывая при этом контекст посредством использования онтологий.

Научная работа посвящена математическому исследованию отдельных аспектов миграции населения. Изучение процесса миграции населения является весьма актуальным в условиях старения населения. Чем выше разница между уровнем жизни и оплата труда между регионом, местом проживания, и регионом, местом миграции, тем выше темп миграции. Успешность процесса миграции определяется также обдуманностью выбора и наличием определенных личных связей или этнических диаспор в месте миграции. Особое внимание в работе уделено межрегиональной миграции в России. При исследовании влиянии процесса миграции на отдельные аспекты экономического развития авторами применялись и развивались методы количественного анализа данных, было продолжено исследование взаимосвязей между социально-экономическими показателями. При исследовании использовались официальные данные с сайта Федеральной службы статистики России. При получении количественных результатов были использованы методы корреляционно-регрессионного анализа. Научная и практическая значимость результатов определяется возможностью дальнейшего управления в основном стихийными в настоящее время процессами межрегиональной миграции на основе выявленных закономерностей. Интерес представляет выявление взаимосвязей между числом мигрантов и важнейшими социально-экономическими показателями отдельных регионов России, наиболее привлекательных для мигрантов. Особой привлекательностью для мигрантов в России пользуются Москва, Санкт-Петербург, ХМАО - Югра. В период подготовки Олимпиады много мигрантов работало на строительстве спортивных и иных объектов в Сочи. Положительным аспектом при миграции является рост дохода. Отрицательными аспектами являются необходимость покупки или аренды жилья, необходимость трат на обустройство на новом месте, повышенные траты на продукты, на транспорт, чем в регионе предыдущего проживания, затраты на связь (для общения с близкими, оставшимися в другом регионе). Отдельного исследования требует вопросы определения «коэффициента полезного действия» миграции для мигрантов, оправданности миграции для отдельных категорий мигрантов, рисков при миграции. В работе исследовалось наличие закономерности между уровнем экономической активности и коэффициентом миграционного прироста для привлекательных с точки зрения миграции регионов. Лидером в России по миграционной привлекательности является Московская область. Незначительно уступая по уровню экономической активности населения Северу и опережая Москву, Московская область имеет максимальный коэффициент миграционного прироста на 10 000 человек населения. Была обнаружена довольно тесная значимая линейная прямая корреляционная связь между уровнем экономической активности и коэффициентом миграционного прироста. В работе изучалось влияние коэффициента миграционного прироста на средний возраст занятого населения в привлекательных для миграции регионах. Омолаживающего эффекта миграции не выявлено. Этот факт можно объяснить тем, что в благополучных регионах есть работа как для молодых, так и для пожилых, поэтому и нет заметного влияния миграции на средний возраст занятых. На основании этих данных можно утверждать, что рост миграции ведет к снижению уровня среднемесячной зарплаты. Мигранты предпочитают регионы с низким уровнем безработицы, регионы с высокой плотностью населения. Таким образом, мигранты в России стремятся в основном в те регионы, где достаточно высок уровень экономической активности и среднедушевой доход на душу населения. На выбор мигрантов влияют климатические условия, потребности региона в трудовых ресурсах, перспективность региона для дальнейшего проживания. Основные результаты работы состоят в математическом выявлении закономерностей между отдельными социально-экономическим показателями и показателями миграции и анализе полученных закономерностей. В частности, количественно выявлена закономерность между коэффициентом миграционного прироста и уровнем экономической активности. Имеет место довольно тесная значимая (α=0,0083) линейная прямая корреляционная связь между уровнем экономической активности и коэффициентом миграционного прироста.