All issues

Рассматривается механическая система, состоящая из твердого тела и двух масс, которые перемещаются внутри тела по взаимно перпендикулярным направляющим. Тело имеет плоскую грань, которая опирается на горизонтальную шероховатую плоскость. Движение масс внутри тела происходит в вертикальной плоскости по гармоническому закону с одним и тем же периодом. Предполагается, что силы трения, возникающие в области контакта тела и опорной плоскости, описываются классической моделью сухого кулоновского трения, а параметры задачи выбраны так, что тело может совершать безотрывное прямолинейное движение. Данная механическая система может служить простейшей моделью капсульного робота, движущегося по твердой поверхности посредством перемещения внутренних элементов.

В работе исследуются режимы движения тела, при которых его скорость изменяется периодически с периодом, равным периоду движения внутренних масс. Показано, что если в результате перемещения внутренних масс тело может начать движение из состояния покоя, то при любых допустимых значениях параметров задачи существует периодический режим движения. При изменении значений параметров может существенно меняться и характер периодического движения. В частности, возможны как реверсионные, так и безреверсионные режимы движения. В безреверсионном режиме тело движется в одном и том же направлении, а интервалы движения чередуются с интервалами покоя (залипания тела). В реверсионном режиме тело на временном интервале, равном одному периоду, движется как в положительном, так и в отрицательном направлении. В этом случае тело за период движения совершает две остановки. После остановки тело либо сразу продолжает движение в противоположном направлении, либо попадает в зону залипания и покоится в течение конечного промежутка времени, а затем начинает движение в противоположном направлении. Было также установлено, что при определенных значениях параметров возможен периодический реверсионный режим, при котором тело движется без залипания. Была проведена подробная классификация всех возможных типов периодических режимов движения. Дано их полное качественное описание и в трехмерном пространстве параметров задачи построены области существования каждого из возможных типов движения.

We consider a mechanical system consisting of a rigid body and two masses that move inside the body along mutually perpendicular guides. The body has a flat face, which rests on a horizontal rough plane. The masses move inside the body in a vertical plane according to a harmonic law with the same period. It is assumed that the friction forces arising in the area of contact between the body and the supporting plane are described by the classical model of dry Coulomb friction, and the parameters of the problem are chosen so that the body can perform translationally rectilinearly motion. This mechanical system can serve as the simplest model of a capsule robot moving on a solid surface by moving internal elements.

We study the modes of motion of a body in which its velocity is periodic with a period equal to the period of motion of the internal masses. It is shown that if the body can starts to move from a state of rest by means of displacements of the masses, then for any permissible values of the problem parameters there is a periodic mode of motion. Depending on the parameter values, the nature of the periodic motion can be essentially different. In particular, both reversible and nonreversible driving modes are possible. In the non-reversion mode, the body moves in the same direction, and intervals of movement alternate with intervals of rest (body sticking). In the reversal mode, the body moves in both positive and negative directions over a time interval equal to one period. In this case, the body makes two stops during the period of movement. After stopping, the body either immediately continues moving in the opposite direction, or enters a sticking zone and rests for a finite period of time, and then stats moving in the opposite direction. It was also found that, at certain parameter values, a periodic reversal mode is possible, in which the body moves without sticking. A detailed classification of all possible types of periodic motion modes was carried out. Their complete qualitative description is given and the regions of their existence in the three-dimensional space of the parameters are constructed.

В данной статье исследуется метод машинного обучения на основе теории случайных функций. Одной из основных проблем данного метода является то, что вид решающего правила модели метода, построенной на данных обучающей выборки, становится более громоздким при увеличении количества примеров выборки. Решающее правило модели является наиболее вероятной реализацией случайной функции и представляется в виде многочлена с количеством слагаемых, равным количеству обучающих элементов выборки. В статье будет показано, что для рассматриваемого метода существует быстрый способ сокращения обучающей выборки и, соответственно, вида решающего правила. Уменьшение примеров обучающей выборки происходит за счет поиска и удаления малоинформативных (слабых) элементов, которые незначительно влияют на итоговый вид решающей функции, и шумовых элементов выборки. Для каждого $(x_i,y_i)$-го элемента выборки было введено понятие значимости, выражающееся величиной отклонения оцененного значения решающей функции модели в точке $x_i$, построенной без $i$-го элемента, от реального значения $y_i$. Будет показана возможность косвенного использования найденных слабых элементов выборки при обучении модели метода, что позволяет не увеличивать количество слагаемых в полученной решающей функции. Также в статье будут описаны проведенные эксперименты, в которых показано, как изменение количества обучающих данных влияет на обобщающую способность решающего правила модели в задаче классификации.

This article explores a method of machine learning based on the theory of random functions. One of the main problems of this method is that decision rule of a model becomes more complicated as the number of training dataset examples increases. The decision rule of the model is the most probable realization of a random function and it's represented as a polynomial with the number of terms equal to the number of training examples. In this article we will show the quick way of the number of training dataset examples reduction and, accordingly, the complexity of the decision rule. Reducing the number of examples of training dataset is due to the search and removal of weak elements that have little effect on the final form of the decision function, and noise sampling elements. For each $(x_i,y_i)$-th element sample was introduced the concept of value, which is expressed by the deviation of the estimated value of the decision function of the model at the point $x_i$, built without the $i$-th element, from the true value $y_i$. Also we show the possibility of indirect using weak elements in the process of training model without increasing the number of terms in the decision function. At the experimental part of the article, we show how changed amount of data affects to the ability of the method of generalizing in the classification task.

В динамике тяжелого твердого тела с неподвижной точкой известны различные типы редуцированных уравнений. Поскольку уравнения Эйлера–Пуассона допускают три первых интеграла, то в первом подходе получение новых форм уравнений, как правило, основано на этих интегралах. С их помощью можно систему шести скалярных уравнений преобразовать к системе третьего порядка. Однако редуцированная система при указанном подходе будет иметь особенность в виде радикальных выражений относительно компонент вектора угловой скорости. Это обстоятельство препятствует эффективному применению численных и асимптотических методов исследования решения. Во втором подходе используют различные виды переменных задачи: углы Эйлера, переменные Гамильтона и другие. При таком подходе уравнения Эйлера–Пуассона редуцируются либо к системе дифференциальных уравнений второго порядка, либо к системе, для которой эффективны специальные методы. В статье применен метод нахождения приведенной системы, основанный на введении вспомогательной переменной. Эта переменная характеризует смешанное произведение вектора момента количества движения, вектора вертикали и единичного вектора барицентрической оси тела. Получена система четырех дифференциальных уравнений, два из которых являются линейными дифференциальными уравнениями. Данная система не имеет аналога и не содержит особенностей, что позволяет применять к ней аналитические и численные методы исследования. Указанная форма уравнений применена для анализа специального класса решений в случае, когда центр масс тела принадлежит барицентрической оси. Рассмотрен вариант, при котором сумма квадратов двух компонент вектора кинематического момента относительно небарицентрических осей постоянна. Доказано, что этот вариант имеет место только в решении В.А. Стеклова. Найденная форма уравнений Эйлера–Пуассона может быть применена к исследованию условий существования других классов решений. Определенная перспектива полученных уравнений состоит в записи всех решений, для которых центр масс лежит на барицентрической оси, в переменных данной статьи. Это позволяет провести классификацию решений уравнений Эйлера–Пуассона в зависимости от порядка инвариантных соотношений. Поскольку указанная в статье система уравнений не имеет особенностей, то она может рассматриваться при компьютерном моделировании с помощью численных методов.

The different types of the reduced equations are known in the dynamics a heavy rigid body with a fixed point. Since the Euler−Poisson’s equations admit the three first integrals, then for the first approach the obtaining new forms of equations are usually based on these integrals. The system of six scalar equations can be transformed to a third-order system with them. However, in indicated approach the reduced system will have a feature as in the form of radical expressions a relatively the components of the angular velocity vector. This fact prevents the effective the effective application of numerical and asymptotic methods of solutions research. In the second approach the different types of variables in a problem are used: Euler’s angles, Hamilton’s variables and other variables. In this approach the Euler−Poisson’s equations are reduced to either the system of second-order differential equations, or the system for which the special methods are effective. In the article the method of finding the reduced system based on the introduction of an auxiliary variable is applied. This variable characterizes the mixed product of the angular momentum vector, the vector of vertical and the unit vector barycentric axis of the body. The system of four differential equations, two of which are linear differential equations was obtained. This system has no analog and does not contain the features that allows to apply to it the analytical and numerical methods. Received form of equations is applied for the analysis of a special class of solutions in the case when the center of mass of the body belongs to the barycentric axis. The variant in which the sum of the squares of the two components of the angular momentum vector with respect to not barycentric axes is constant. It is proved that this variant exists only in the Steklov’s solution. The obtained form of Euler−Poisson’s equations can be used to the investigation of the conditions of existence of other classes of solutions. Certain perspectives obtained equations consists a record of all solutions for which the center of mass is on barycentric axis in the variables of this article. It allows to carry out a classification solutions of Euler−Poisson’s equations depending on the order of invariant relations. Since the equations system specified in the article has no singularities, it can be considered in computer modeling using numerical methods.

Ультразвуковое исследование свойств материалов является прецизионным методом определения их упругих и прочностных свойств в связи с маленькой по сравнению с толщиной пластины длиной волны, образующейся в материале после воздействия лазерным пучком. В данной работе подробно рассмотрены волновые процессы, возникающие в ходе проведения этих измерений. Показано, что полноволновое численное моделирование позволяет детально изучать типы волн, геометрические характеристики их профиля, скорость прихода волн в различные точки, выявлять типы волн, измерения по которым оптимальны для исследований образца с заданными материалом и формой, разрабатывать методики измерений.

Для осуществления полноволнового моделирования в данной работе был применен сеточно-характеристический метод на структурированных сетках и решалась гиперболическая система уравнений, описывающая распространение упругих волн в материале рассматриваемой пластины конечной толщины на конкретном примере отношения толщины к ширине 1:10.

Для моделирования упругого фронта, возникшего в пластине от воздействия лазерного пучка, предложена соответствующая постановка задачи. Выполнено сравнение возникающих при ее использовании волновых эффектов со случаем точечного источника и с данными физических экспериментов о распространении лазерного ультразвука в металлических пластинах.

Проведено исследование, на основании которого были выявлены характерные геометрические особенности рассматриваемых волновых процессов. Исследованы основные типы упругих волн, возникающие в процессе воздействия лазерного пучка, проанализирована возможность их использования для исследования свойств материалов и предложен метод, основанный на анализе кратных волн. Проведено тестирование предложенного метода по изучению свойств пластины при помощи кратных волн на синтетических данных, показавшее хорошие результаты.

Следует отметить, что большая часть исследований кратных волн направлена на разработку методов их подавления. Кратные волны не используются для обработки результатов ультразвуковых исследований в связи со сложностью их выявления в регистрируемых данных физического эксперимента.

За счет применения полноволнового моделирования и анализа пространственных динамических волновых процессов в данной работе кратные волны рассмотрены подробно и предложено деление материалов на три класса, позволяющее использовать кратные волны для получения информации о материале пластины.

Основными результатами работы являются разработанные постановки задачи для численного моделирования исследования пластин конечной толщины лазерным ультразвуком; выявленные особенности волновых явлений, возникающих в пластинах конечной толщины; разработанная методика исследования свойств пластины на основе кратных волн; разработанная классификация материалов.

Результаты исследований, приведенные в настоящей работе, могут быть интересны для разработок не только в области ультразвуковых исследований материалов, но и в области сейсмической разведки земных недр, так как предложенный подход может быть расширен на более сложные случаи гетерогенных сред и применен в геофизике.

Ultrasound examination of material properties is a precision method for determining their elastic and strength properties in connection with the small wavelength formed in the material after impact of a laser beam. In this paper, the wave processes arising during these measurements are considered in detail. It is shown that full-wave numerical modeling allows us to study in detail the types of waves, topological characteristics of their profile, speed of arrival of waves at various points, identification the types of waves whose measurements are most optimal for examining a sample made of a specific material of a particular shape, and to develop measurement procedures.

To carry out full-wave modeling, a grid-characteristic method on structured grids was used in this work and a hyperbolic system of equations that describes the propagation of elastic waves in the material of the thin plate under consideration on a specific example of a ratio of thickness to width of 1:10 was solved.

To simulate an elastic front that arose in the plate due to a laser beam, a model of the corresponding initial conditions was proposed. A comparison of the wave effects that arise during its use in the case of a point source and with the data of physical experiments on the propagation of laser ultrasound in metal plates was made.

A study was made on the basis of which the characteristic topological features of the wave processes under consideration were identified and revealed. The main types of elastic waves arising due to a laser beam are investigated, the possibility of their use for studying the properties of materials is analyzed. A method based on the analysis of multiple waves is proposed. The proposed method for studying the properties of a plate with the help of multiple waves on synthetic data was tested, and it showed good results.

It should be noted that most of the studies of multiple waves are aimed at developing methods for their suppression. Multiple waves are not used to process the results of ultrasound studies due to the complexity of their detection in the recorded data of a physical experiment.

Due to the use of full wave modeling and analysis of spatial dynamic wave processes, multiple waves are considered in detail in this work and it is proposed to divide materials into three classes, which allows using multiple waves to obtain information about the material of the plate.

The main results of the work are the developed problem statements for the numerical simulation of the study of plates of a finite thickness by laser ultrasound; the revealed features of the wave phenomena arising in plates of a finite thickness; the developed method for studying the properties of the plate on the basis of multiple waves; the developed classification of materials.

The results of the studies presented in this paper may be of interest not only for developments in the field of ultrasonic non-destructive testing, but also in the field of seismic exploration of the earth's interior, since the proposed approach can be extended to more complex cases of heterogeneous media and applied in geophysics.

В данной статье решается задача построения нейронечеткой модели формирования нечетких правил и их использования для оценки состояния объектов в условиях неопределенности. Традиционные методы математической статистики или имитационного моделирования не позволяют строить адекватные модели объектов в указанных условиях. Поэтому в настоящее время решение многих задач основано на использовании технологий интеллектуального моделирования с применением методов нечеткой логики. Традиционный подход к построению нечетких систем связан с необходимостью привлечения эксперта для формулирования нечетких правил и задания используемых в них функций принадлежности. Для устранения этого недостатка актуальна автоматизация формирования нечетких правил на основе методов и алгоритмов машинного обучения. Одним из подходов к решению данной задачи является построение нечеткой нейронной сети и обучение ее на данных, характеризующих исследуемый объект. Реализация этого подхода потребовала выбора вида нечетких правил с учетом особенностей обрабатываемых данных. Кроме того, потребовалась разработка алгоритма логического вывода на правилах выбранного вида. Этапы алгоритма определяют число слоев в структуре нечеткой нейронной сети и их функциональность. Разработан алгоритм обучения нечеткой нейронной сети. После ее обучения производится формирование системы нечетко-продукционных правил. На базе разработанного математического обеспечения реализован программный комплекс. На его основе проведены исследования по оценке классифицирующей способности формируемых нечетких правил на примере анализа данных из UCI Machine Learning Repository. Результаты исследований показали, что классифицирующая способность сформированных нечетких правил не уступает по точности другим методам классификации. Кроме того, алгоритм логического вывода на нечетких правилах позволяет успешно производить классификацию при отсутствии части исходных данных. С целью апробации произведено формирование нечетких правил для решения задачи по оценке состояния водоводов в нефтяной отрасли. На основе исходных данных по 303 водоводам сформирована база из 342 нечетких правил. Их практическая апробация показала высокую эффективность в решении поставленной задачи.

This article solves the problem of constructing a neuro-fuzzy model of fuzzy rules formation and using them for objects state evaluation in conditions of uncertainty. Traditional mathematical statistics or simulation modeling methods do not allow building adequate models of objects in the specified conditions. Therefore, at present, the solution of many problems is based on the use of intelligent modeling technologies applying fuzzy logic methods. The traditional approach of fuzzy systems construction is associated with an expert attraction need to formulate fuzzy rules and specify the membership functions used in them. To eliminate this drawback, the automation of fuzzy rules formation, based on the machine learning methods and algorithms, is relevant. One of the approaches to solve this problem is to build a fuzzy neural network and train it on the data characterizing the object under study. This approach implementation required fuzzy rules type choice, taking into account the processed data specificity. In addition, it required logical inference algorithm development on the rules of the selected type. The algorithm steps determine the number and functionality of layers in the fuzzy neural network structure. The fuzzy neural network training algorithm developed. After network training the formation fuzzyproduction rules system is carried out. Based on developed mathematical tool, a software package has been implemented. On its basis, studies to assess the classifying ability of the fuzzy rules being formed have been conducted using the data analysis example from the UCI Machine Learning Repository. The research results showed that the formed fuzzy rules classifying ability is not inferior in accuracy to other classification methods. In addition, the logic inference algorithm on fuzzy rules allows successful classification in the absence of a part of the initial data. In order to test, to solve the problem of assessing oil industry water lines state fuzzy rules were generated. Based on the 303 water lines initial data, the base of 342 fuzzy rules was formed. Their practical approbation has shown high efficiency in solving the problem.

В статье предлагается ряд подходов к обработке изображений в системе поддержки принятия решений (СППР) центра автоматизированной фиксации административных правонарушений дорожного движения (ЦАФАП). Основной задачей данной СППР является помощь человеку-оператору в получении точной информации о государственном регистрационном знаке (ГРЗ) и модели транспортного средства (ТС) на основании изображений, полученных с комплексов фотовидеофиксации (ФВФ). В статье предложены подходы к распознаванию ГРЗ и марки/модели ТС на изображении, основанные на современных нейросетевых моделях. Для распознавания ГРЗ использована нейросетевая модель LPRNet с дополнительно введенным Spatial Transformer Layer для предобработки изображения. Для автоматического определения марки/модели ТС на изображении использована нейросетевая архитектура ResNeXt-101-32x8d. Предложен подход к формированию обучающей выборки для нейросетевой модели распознавания ГРЗ, основанный на методах компьютерного зрения и алгоритмах машинного обучения. В данном подходе использован алгоритм SIFT для нахождения ключевых точек изображения с ГРЗ и вычисления их дескрипторов, а для удаления точек-выбросов использован алгоритм DBSCAN. Точность распознавания ГРЗ на тестовой выборке составила 96 %. Предложен подход к повышению производительности процедур дообучения и распознавания марки/модели ТС, основанный на использовании новой архитектуры сверточной нейронной сети с «заморозкой» весовых коэффициентов сверточных слоев, дополнительным сверточным слоем распараллеливания процесса классификации и множеством бинарных классификаторов на выходе. Применение новой архитектуры позволило на несколько порядков уменьшить время дообучения нейросетевой модели распознавания марки/модели ТС с итоговой точностью классификации, близкой к 99 %. Предложенные подходы были апробированы и внедрены в СППР ЦАФАП Республики Татарстан.

We suggested some approaches for solving image processing tasks in the decision support system (DSS) of the Center for Automated Recording of Administrative Offenses of the Road Traffic (CARAO). The main task of this system is to assist the operator in obtaining accurate information about the vehicle registration plate and the vehicle brand/model based on images obtained from the photo and video recording systems. We suggested the approach for vehicle registration plate recognition and brand/model classification on the images based on modern neural network models. LPRNet neural network model supplemented by Spatial Transformer Layer was used to recognize the vehicle registration plate. The ResNeXt-101-32x8d neural network model was used to classify for vehicle brand/model. We suggested the approach to construct the training set for the neural network of vehicle registration plate recognition. The approach is based on computer vision methods and machine learning algorithms. The SIFT algorithm was used to detect and describe local features on images with the vehicle registration plate. DBSCAN clustering was used to detect and delete outliers in such local features. The accuracy of vehicle registration plate recognition was 96% on the testing set. We suggested the approach to improve the efficiency of using the ResNeXt-101-32x8d model at additional training and classification stages. The approach is based on the new architecture of convolutional neural networks with “freezing” weight coefficients of convolutional layers, an additional convolutional layer for parallelizing the classification process, and a set of binary classifiers at the output. This approach significantly reduced the time of additional training of neural network when new vehicle brand/model classification was needed. The final accuracy of vehicle brand/model classification was 99% on the testing set. The proposed approaches were tested and implemented in the DSS of the CARAO of the Republic of Tatarstan.

В данной статье проводится анализ проблемы распознавания знаков дорожного движения в интеллектуальных транспортных системах. Рассмотрены основные понятия компьютерного зрения и задачи распознавания образов. Самым эффективным и популярным подходом к решению задач анализа и распознавания изображений на данный момент является нейросетевой, а среди возможных нейронных сетей лучше всего показала себя искусственная нейронная сеть сверточной архитектуры. Для решения задачи классификации при распознавании дорожных знаков использованы такие функции активации, как Relu и SoftMax. В работе предложена технология распознавания дорожных знаков. Выбор подхода для решения поставленной задачи на основе сверточной нейронной сети обусловлен возможностью эффективно решать задачу выделения существенных признаков и классификации изображений. Проведена подготовка исходных данных для нейросетевой модели, сформирована обучающая выборка. В качестве платформы для разработки интеллектуальной нейросетевой модели распознавания использован облачный сервис Google Colaboratory с подключенными библиотеками для глубокого обучения TensorFlow и Keras. Разработана и протестирована интеллектуальная модель распознавания знаков дорожного движения. Использованная сверточная нейронная сеть включала четыре каскада свертки и подвыборки. После сверточной части идет полносвязная часть сети, которая отвечает за классификацию. Для этого используются два полносвязных слоя. Первый слой включает 512 нейронов с функцией активации Relu. Затем идет слой Dropout, который используется для уменьшения эффекта переобучения сети. Выходной полносвязный слой включает четыре нейрона, что соответствует решаемой задаче распознавания четырех видов знаков дорожного движения. Оценка эффективности нейросетевой модели распознавания дорожных знаков методом трехблочной кроссалидации показала, что ее ошибка минимальна, следовательно, в большинстве случаев новые образы будут распознаваться корректно. Кроме того, у модели отсутствуют ошибки первого рода, а ошибка второго рода имеет низкое значение и лишь при сильно зашумленном изображении на входе.

This work analyzes the problem of traffic signs recognition in intelligent transport systems. The basic concepts of computer vision and image recognition tasks are considered. The most effective approach for solving the problem of analyzing and recognizing images now is the neural network method. Among all kinds of neural networks, the convolutional neural network has proven itself best. Activation functions such as Relu and SoftMax are used to solve the classification problem when recognizing traffic signs. This article proposes a technology for recognizing traffic signs. The choice of an approach for solving the problem based on a convolutional neural network due to the ability to effectively solve the problem of identifying essential features and classification. The initial data for the neural network model were prepared and a training sample was formed. The Google Colaboratory cloud service with the external libraries for deep learning TensorFlow and Keras was used as a platform for the intelligent system development. The convolutional part of the network is designed to highlight characteristic features in the image. The first layer includes 512 neurons with the Relu activation function. Then there is the Dropout layer, which is used to reduce the effect of overfitting the network. The output fully connected layer includes four neurons, which corresponds to the problem of recognizing four types of traffic signs. An intelligent traffic sign recognition system has been developed and tested. The used convolutional neural network included four stages of convolution and subsampling. Evaluation of the efficiency of the traffic sign recognition system using the three-block cross-validation method showed that the error of the neural network model is minimal, therefore, in most cases, new images will be recognized correctly. In addition, the model has no errors of the first kind, and the error of the second kind has a low value and only when the input image is very noisy.

Прогнозирование новых свойств лекарственных средств является основной задачей в рамках решения проблем полифармакологии, репозиционирования, а также изучения биологически активных веществ на доклиническом этапе. Идентификация фармакологических эффектов и взаимодействий «препарат – мишень» с использованием машинного обучения (включая методы глубокого обучения) набирает популярность в последние годы.

Цель работы состояла в разработке метода распознавания психотропных эффектов и механизма действия (взаимодействий препарата с мишенью) на основании анализа биоэлектрической активности мозга с применением технологий искусственного интеллекта.

Выполнялась регистрация электроэнцефалографических (ЭЭГ) сигналов крыс (4 канала, частота дискретизации — 500 Гц) после введения психотропных препаратов (габапентин, диазепам, карбамазепин, прегабалин, эсликарбазепин, феназепам, ареколин, коразол, пикротоксин, пилокарпин, хлоралгидрат). Сигналы (эпохи продолжительностью 2 с) преобразовывались в изображения $(2000 \times 4)$ и затем поступали на вход автоэнкодера. Выходные данные слоя «бутылочного горлышка» классифицировались и кластеризовались (с применением алгоритма t-SNE), а затем вычислялись расстояния между кластерами в пространстве параметров. В качестве альтернативны использовался подход, основанный на извлечении признаков с размерной редукцией при помощи метода главных компонент и классификацией методом опорных векторов с ядерной функцией (kSVM). Модели валидировались путем 5-кратной кроссвалидации.

Точность классификации для 11 препаратов, полученная в ходе кросс-валидации, достигала $0,580 \pm 0,021$, что значительно превышает точность случайного классификатора, которая составляла $0,091 \pm 0,045$ $(p < 0,0001)$, и точность kSVM, равную $0,441 \pm 0,035$ $(p < 0,05)$. Получены t-SNE-карты параметров «бутылочного горлышка» сигналов интракраниальной ЭЭГ. Определена относительная близость кластеров сигналов в параметрическом пространстве.

В настоящем исследовании представлен оригинальный метод биопотенциал-опосредованного прогнозирования эффектов и механизма действия (взаимодействия лекарственного средства с мишенью). Метод использует сверточные нейронные сети в сочетании с модифицированным алгоритмом избирательной редукции параметров. ЭЭГ-сигналы, зарегистрированные после введения препаратов, были представлены в едином пространстве параметров в сжатой форме. Полученные данные указывают на возможность распознавания паттернов нейронального отклика в ответ на введение различных психотропных препаратов с помощью предложенного нейросетевого классификатора и кластеризации.

Predicting novel drug properties is fundamental to polypharmacology, repositioning, and the study of biologically active substances during the preclinical phase. The use of machine learning, including deep learning methods, for the identification of drug – target interactions has gained increasing popularity in recent years.

The objective of this study was to develop a method for recognizing psychotropic effects and drug mechanisms of action (drug – target interactions) based on an analysis of the bioelectrical activity of the brain using artificial intelligence technologies.

Intracranial electroencephalographic (EEG) signals from rats were recorded (4 channels at a sampling frequency of 500 Hz) after the administration of psychotropic drugs (gabapentin, diazepam, carbamazepine, pregabalin, eslicarbazepine, phenazepam, arecoline, pentylenetetrazole, picrotoxin, pilocarpine, chloral hydrate). The signals were divided into 2-second epochs, then converted into $2000\times 4$ images and input into an autoencoder. The output of the bottleneck layer was subjected to classification and clustering using t-SNE, and then the distances between resulting clusters were calculated. As an alternative, an approach based on feature extraction with dimensionality reduction using principal component analysis and kernel support vector machine (kSVM) classification was used. Models were validated using 5-fold cross-validation.

The classification accuracy obtained for 11 drugs during cross-validation was $0.580 \pm 0.021$, which is significantly higher than the accuracy of the random classifier $(0.091 \pm 0.045, p < 0.0001)$ and the kSVM $(0.441 \pm 0.035, p < 0.05)$. t-SNE maps were generated from the bottleneck parameters of intracranial EEG signals. The relative proximity of the signal clusters in the parametric space was assessed.

The present study introduces an original method for biopotential-mediated prediction of effects and mechanism of action (drug – target interaction). This method employs convolutional neural networks in conjunction with a modified selective parameter reduction algorithm. Post-treatment EEGs were compressed into a unified parameter space. Using a neural network classifier and clustering, we were able to recognize the patterns of neuronal response to the administration of various psychotropic drugs.

Посты в социальных сетях являются важным индикатором, отображающим положение активов на финансовом рынке. В статье описывается жесткое решение задачи классификации для определения влияния активности в социальных сетях на движение финансового рынка. Отбираются аккаунты авторитетных в сообществе крипто-трейдеров-инфлюенсеров. В качестве данных используются специальные пакеты сообщений, которые состоят из текстовых постов, взятых из Twitter. Приведены способы предобработки текста, заключающиеся в лемматизации Stanza и применении регулярных выражений, для очищения зашумленных текстов, особенностью которых является многочисленное употребление сленговых слов и сокращений. Решается задача бинарной классификации, где слово рассматривается как элемент вектора единицы данных. Для более точного описания криптовалютной активности ищутся наилучшие параметры разметки для обработки свечей Binance. Методы выявления признаков, необходимых для точного описания текстовых данных и последующего процесса установления зависимости, представлены в виде машинного обучения и статистического анализа. В качестве первого используется отбор признаков на основе критерия информативности, который применяется при разбиении решающего дерева на поддеревья. Такой подход реализован в модели случайного леса и актуален для задачи выбора значимых для «стрижки деревьев» признаков. Второй же основан на жестком составлении бинарного вектора в ходе грубой проверки наличия либо отсутствия слова в пакете и подсчете суммы элементов этого вектора. Затем принимается решение в зависимости от преодоления этой суммой порогового значения, базирующегося на уровне, предварительно подобранном с помощью анализа частотного распределения упоминаний слова. Алгоритм, используемый для решения проблемы, был назван бенчмарком и проанализирован в качестве инструмента. Подобные алгоритмы часто используются в автоматизированных торговых стратегиях. В процессе исследования также описаны наблюдения влияния часто встречающихся в тексте слов, которые используются в качестве базиса размерностью 2 и 3 при векторизации.

Social media is a crucial indicator of the position of assets in the financial market. The paper describes the rigid solution for the classification problem to determine the influence of social media activity on financial market movements. Reputable crypto traders influencers are selected. Twitter posts packages are used as data. The methods of text, which are characterized by the numerous use of slang words and abbreviations, and preprocessing consist in lemmatization of Stanza and the use of regular expressions. A word is considered as an element of a vector of a data unit in the course of solving the problem of binary classification. The best markup parameters for processing Binance candles are searched for. Methods of feature selection, which is necessary for a precise description of text data and the subsequent process of establishing dependence, are represented by machine learning and statistical analysis. First, the feature selection is used based on the information criterion. This approach is implemented in a random forest model and is relevant for the task of feature selection for splitting nodes in a decision tree. The second one is based on the rigid compilation of a binary vector during a rough check of the presence or absence of a word in the package and counting the sum of the elements of this vector. Then a decision is made depending on the superiority of this sum over the threshold value that is predetermined previously by analyzing the frequency distribution of mentions of the word. The algorithm used to solve the problem was named benchmark and analyzed as a tool. Similar algorithms are often used in automated trading strategies. In the course of the study, observations of the influence of frequently occurring words, which are used as a basis of dimension 2 and 3 in vectorization, are described as well.

В исследовании мы сосредоточились на задаче классификации невербальной речи для разработки интерфейса «мозг–компьютер» (ИМК) на основе электроэнцефалографии (ЭЭГ), который будет способен помочь людям с ограниченными возможностями и расширить возможности человека в повседневной жизни. Ранее наши исследования показали, что беззвучная речь для некоторых слов приводит к почти идентичным распределениям ЭЭГ-данных. Это явление негативно влияет на точность классификации нейросетевой модели. В этой статье предлагается метод обработки данных, который различает статисти- чески удаленные и неразделимые классы данных. Применение предложенного подхода позволяет достичь цели максимального увеличения смысловой нагрузки словаря, используемого в ИМК.

Кроме того, мы предлагаем статистический прогностический критерий точности бинарной классификации слов в словаре. Такой критерий направлен на оценку нижней и верхней границ поведения классификаторов только путем измерения количественных статистических свойств данных (в частности, с использованием метода Колмогорова – Смирнова). Показано, что более высокие уровни точности классификации могут быть достигнуты за счет применения предложенного прогностического критерия, позволяющего сформировать оптимизированный словарь с точки зрения семантической нагрузки для ИМК на основе ЭЭГ. Кроме того, использование такого обучающего набора данных для задач классификации по словарю обеспечивает статистическую удаленность классов за счет учета семантических и фонетических свойств соответствующих слов и улучшает поведение классификации моделей распознавания беззвучной речи.

In our research, we focus on the problem of classification for silent speech recognition to develop a brain– computer interface (BCI) based on electroencephalographic (EEG) data, which will be capable of assisting people with mental and physical disabilities and expanding human capabilities in everyday life. Our previous research has shown that the silent pronouncing of some words results in almost identical distributions of electroencephalographic signal data. Such a phenomenon has a suppressive impact on the quality of neural network model behavior. This paper proposes a data processing technique that distinguishes between statistically remote and inseparable classes in the dataset. Applying the proposed approach helps us reach the goal of maximizing the semantic load of the dictionary used in BCI.

Furthermore, we propose the existence of a statistical predictive criterion for the accuracy of binary classification of the words in a dictionary. Such a criterion aims to estimate the lower and the upper bounds of classifiers’ behavior only by measuring quantitative statistical properties of the data (in particular, using the Kolmogorov – Smirnov method). We show that higher levels of classification accuracy can be achieved by means of applying the proposed predictive criterion, making it possible to form an optimized dictionary in terms of semantic load for the EEG-based BCIs. Furthermore, using such a dictionary as a training dataset for classification problems grants the statistical remoteness of the classes by taking into account the semantic and phonetic properties of the corresponding words and improves the classification behavior of silent speech recognition models.