Целью исследования является разработка метода оценки степени тяжести ишемических процессов при мультифокальном атеросклерозе на фоне хронической сосудисто-мозговой недостаточности и хронической ишемии нижних конечностей.
Методы. Основными методами, используемыми в данном исследовании, являются методология синтеза гибридных нечетких решающих правил, разведочный анализ, метод экспертного оценивания Делфи. Расчеты производились на основе модели Г. Раша и итерационной модели Е. Шортлиффа.
Результаты. В ходе проводимых исследований были синтезированы частные решающие правила для оценки нарушений регуляторных функций головного мозга, ишемических нарушений головного мозга и нижних конечностей, нарушений двигательных функций нижних конечностей, на основе которых с помощью итерационной модели Е. Шортлиффа и агрегирующих решающих правил были сформированы промежуточные решающие правила, которые, в свою очередь, вошли в финальное решающее правило «степень тяжести ишемического взаимодействия». Далее на основе финального решающего правила был разработан алгоритм оценки степени тяжести ишемических взаимодействий для коморбидных пациентов с дезинтеграцией аффекторно-эффекторных механизмов взаимодействия периферических органов и регуляторных функций центральной нервной системы, позволяющий оценить степень выраженности ишемического процесса и риска развития фатальных осложнений у пациентов с рассматриваемой патологией.
Заключение. В ходе проведенных исследований были продемонстрированы высокие результаты применения синтезированных частных решающих правил в рамках поставленной в данном исследовании задачи, а также была показана целесообразность использования полученных моделей и методов в практике работы невролога, сосудистого хирурга, ангионевролога, нейрохирурга.

Цель исследования. Современные беспилотные летательные аппараты разнообразных видов обеспечивают возможность выполнения различных задач оперативного сбора информации, контроля за состоянием окружающей среды, технологических объектов и территорий, обновление данных об этих объектах, а также для проведения разведки и наблюдения за их состоянием.
Целью исследования является установление значения максимальной дальности полёта БПЛА при организации канала связи, по которому будут передаваться потоки видеоизображения и команд управления полётом с использованием методов модуляции КАМ-16 и применением помехоустойчивого кодирования Turbo ¾, между наземным комплексом управления и беспилотным летательным аппаратом в условиях сложной метеорологической обстановки.
Методы опираются на основы радиоэлектроники, диагностики и прогнозирования технического состояния летательных аппаратов. Применялись методы многокритериального анализа, параметрического и структурного синтеза. Использованы принципы передачи видеоизображения с беспилотных средств, используемых для мониторинга чрезвычайных ситуаций. Проведена критическая оценка максимальной дальности полёта беспилотного летательного аппарата в условиях сложной метеорологической обстановки.
Результаты. Представлены аналитические модели для определения энергетического потенциала канала передачи данных при прямой видимости. Приведены графики зависимости энергетического запаса в канале передачи данных между беспилотным летательным аппаратом и наземным комплексом управления, дающие возможность определить максимальные расстояние для передачи видеоизображения в FullHD качестве в диапазоне 2,4 ГГц. На основе комплексных аналитических выражений проведены расчеты и построены графические зависимости дальности полета микроБПЛА от скорости попутного и встречного ветра. Рассчитана максимальная скорость встречного ветра, не позволяющая использовать микроБПЛА в условиях метели.
Заключение. Перспективным направлением изучения применения беспилотных летательных аппаратов при мониторинге чрезвычайных ситуациях являются коптеры класса микро, способные обнаруживать пострадавших с помощью передачи видеоинформации с тепловизора во время поисково-спасательных операций в сложных метеоусловиях, таких как, например, метели.

Цель исследования – выявление организационных и технических методов противодействия атакам на командно-телеметрические линии передачи данных между авиационными робототехническими устройствами и наземными пунктами управления, а также формирование комплексной защиты информации рассматриваемых каналов связи.
Методы. В научной статье обоснованы методы смягчения и противодействия атакам на физическом уровне модели взаимодействия открытых систем ISO/OSI для организации связи по протоколу MAVLINK с целью управления авиационными робототехническими устройствами (помехоустойчивое кодирование с высокой скоростью кода (на примере наиболее распространенного кода – Витерби), метод расширения спектра скачкообразной перестройкой частоты (FHSS), метод передачи с расширенным спектром прямой последовательности (DSSS), технология множественного входа и множественного выхода (MIMO)). Обозначен метод организации выбора средств защиты и противодействия при управлении авиационными робототехническими устройствами, который заключается в оценке рисков и последствий реализации уязвимостей с целью внедрения контрмер там и в таком количестве, чтобы они имели наибольшую пользу.
Результаты. В статье рассмотрены основные возможности по преднамеренному помеховому воздействию на каналы управления и передачи данных потребительских авиационных робототехнических устройств, рассмотрен алгоритм оценки риски «уход с маршрута»; приведен вариант оценки риска применительно к риску схода летательного аппарата с маршрута с указанием названия атаки, ее вероятности, воздействия и возникающего риска, а также приемлемость этого риска и рекомендации относительно срочности его смягчения; представлены рекомендации контрмер в соответствии с приемлемостью вероятности и воздействия; описано соотношение риска и контрмер, применяемых для снижения несанкционированного воздействия, в соответствии с весовыми коэффициентами.
Заключение. В научной статье рассмотрены основные методы противодействия атакам и несанкционированного доступа при управлении автономными робототехническими устройствами. Рассмотрены коэффициенты рисков атак и предпринимаемых контрмер.

Цель исследования. На сегодняшний день нейроинтерфейсы не унифицированы для создания комбинированных систем управления протезами. Исходя из этого данный обзор направлен на представление возможности интеграции нейроинтерфейсов путем выяснения преимуществ и недостатков нейротехнологий, связанных с протезированием, и возможного создания комбинированной системы управления протезами.
Методы. Осуществлен анализ имеющихся в литературе исследований интерфейсов «мозг-компьютер» в сочетании с экспериментами по нейровизуализации, особенно в гибридной системе. Для анализа использован ряд баз научной литературы, а именно Google Scholar, Scopus и др. Ссылки на данные базы в сети Интернет: https://scholar.google.com/, https://www.mdpi.com/journal/sensors, elibrary.ru, https://www.refseek.com, https://link.springer.com/, https://www.base-search.net.
Результаты. Интерфейсы «мозг – компьютер» в настоящее время используются в самых разных областях, в том числе для улучшения жизни людей с ограниченными возможностями. Однако отдельные нейроинтерфейсы имеют определенные недостатки, затрудняющие их применение для управления механическими устройствами, в том числе протезами конечностей. Системы гибридных нейроинтерфейсов (как интегрированный программно-аппаратный комплекс) значительно превосходят те, которые были получены при использовании отдельных нейроинтерфейсов, и они могут быть применены в медицинских целях.
Заключение. В этом обзоре представлен краткий обзор инвалидности людей с отсутствием верхних конечностей и того, как улучшить их жизнь с помощью протезов. Дан анализ различных гибридных методов исследования головного мозга. Можно отметить, что fNIRS является технологией, которая может способствовать интеграции нейроинтерфейсов, поскольку имеет преимущества, которые делают её инструментом, дополняющим другие технологии. Установлено, что гибридная система обеспечивает явное преимущество по сравнению с отдельными нейроинтерфейсами.

Цель исследования – автоматическое распознавание эмоций говорящего, основанное на обработке звукозаписей, предназначенных для использования в системах сигнализации при работе с операторами локомотивных бригад и диспетчерских служб.
Методы. Распознавание эмоций человека в последние годы является быстроразвивающейся областью исследований. Особенности речевого тракта, например мощность звука, формантные частоты, применяются для обнаружения некоторых эмоций с хорошей точностью. Использован метод определения энергии сигнала с выделением доминирующей частоты. В работе разработан программный код, на основе которого приведен анализ четырех эмоций: гнев, радость, страх и спокойствие. Самый важный и сложный шаг – это определение признаков наиболее подходящих для различения эмоций и наличие баз данных. Сбор баз данных является сложной задачей, требующей проявления искренности эмоций. Зачастую сбор базы данных происходит в искусственной среде, и речь может звучать постановочно, для исключения таких проблем необходимо использовать записи колл-центров.
Результаты. Получены и обработаны записи базовых эмоциональных состояний, такие как гнев, радость, грусть, страх и удивление, которые являются наиболее частым случаем исследования. Разработанный программный код позволяет приблизится к автоматическому определению эмоций по речевому сигналу. Для анализа речевых записей в выборках использовались показатели энергии сигнала и выделения доминирующей частоты.
Заключение. Реализуемый метод контроля эмоционального состояния человека оператора по речевому сигналу находит широкое применение в профилактике и улучшении показателей психофизиологической профпригодности работников локомотивных бригад, сохранения их профессионального здоровья. Отчетливые различия наблюдаются в характеристиках всех видов эмоций.

Цель исследования – развитие методов синтеза мультимодальных классификаторов для оценки риска кардиореспираторных заболеваний с учетом коморбидности.
Методы. Разработан метод синтеза классификатора риска внебольничной пневмонии с учетом коморбидности. Метод отличается вводом дополнительного фактора риска, представленного двухконтурной нелинейной моделью реальных факторов риска, с последующим синтезом слабых классификаторов на ее основе. Метод позволяет построить мультимодальный классификатор риска внебольничной пневмонии, который учитывает взаимное влияние коморбидных заболеваний на суммарный риск. Для построения слабых классификаторов предложено использовать полносвязную нейронную сеть Хопфилда, отличающуюся многосвязной структурой и двумя задержками на один такт, управляемыми парафазным генератором (с противофазными выходами), обеспечивающими запись в регистры задержек рисков с выходов нейронной сети Хопфилда со сдвигами на один такт. Для обучения слабых классификаторов с нейронной сетью Хопфилда разработан алгоритм, позволяющий обеспечить заданные показатели точности классификации и заданные показатели устойчивости нейронной сети.
Результаты. В ходе экспериментальных исследований мультимодального классификатора риска внебольничной пневмонии с четырьмя сегментами факторов риска было установлено, что при использовании всех сегментов факторов риска все используемые показатели качества классификации риска внебольничной пневмонии превышают величину 0,8 по всем группам наблюдения. Показатели качества классификации риска артериальной гипертензии как сопутствующего заболевания превышают показатели качества шкалы SCORE в одних и тех же контрольных группах в среднем на 11%.
Заключение. Использование метода синтеза слабого классификатора медицинского риска с учетом коморбидности в мультимодальном классификаторе риска кардиореспираторных заболеваний открывает новые возможности для доступной и объективной диагностики заболеваний системы дыхания и сердечно-сосудистых заболеваний, расширяя возможности интеллектуальных систем поддержки принятия клинических решений как при терапии, так и при реабилитации.

Цель исследования – повышение качества оценки функциональных состояний оперативной памяти путем разработки метода синтеза нечетких решающих правил.
Методы. Для контроля состояния различных блоков оперативной памяти выбран набор методик: оценка времени реакции; поиск сигнала в шуме; «опознание»; полное воспроизведение; определение отсутствующей цифры; объем памяти. Для синтеза решающих правил дополнительно использовались методики оценки таких свойств внимания, как переключаемость, концентрированность и устойчивость, для реализации которых применен прибор контроля свойств функции внимания и памяти. Для выбора адекватного математического аппарата исследований проведен разведочный анализ структуры обрабатываемых данных, по которому установлено, что выбранные классы состояний оперативной памяти имеют нечеткую природу с неопределенными границами их пересечений. С учетом этого в качестве математического аппарата исследований выбрана методология синтеза гибридных нечетких решающих правил, которая была модифицирована путем разработки нового метода нечеткой оценки функционального состояния оперативной памяти по характеристикам её свойств.
Результаты. В ходе проведенных исследований синтезированы модели для оценки таких характеристик функционального состояния, как уровни утомления, психоэмоционального напряжения и функционального состояния оперативной памяти по методике полного воспроизведения. Полученные модели могут быть использованы для синтеза решающих правил прогнозирования, ранней и дифференциальной диагностики функционального состояния, оценки качества работы оператора человеко-машинных систем и состояния здоровья оперативной памяти.
Заключение. В работе предложен метод синтеза нечетких решающих правил для оценки функционального состояния оперативной памяти по характеристикам её свойств с использованием методик, полученных по результатам микроструктурного анализа. Получены нечеткие решающие правила для оценки уровня утомления, психоэмоционального напряжения и функционального состояния оперативной памяти по методике полного воспроизведения. В ходе экспертного оценивания и математического моделирования показано, что уверенность в правильной оценке уровня функционального состояния превышает величину 0,95.

Цель исследования заключается в разработке и апробации методики формирования информативных признаков с помощью дескрипторов для нейронных сетей, предназначенных для оценки медицинских рисков на основе анализа переходных процессов в биоматериале в живом организме (in vivo).
Методы. Исследования предполагают применение тестовых электрических воздействий на участки тела с необычной проводимостью для получения амплитудно-фазочастотной характеристики импеданса биоматериала, на который производилось указанное воздействие. В качестве ключевых параметров использовались координаты графика Коула данного биоматериала. Для формирования графика Коула применялось преобразование Карсона, основанное на данных переходного процесса, полученных с помощью четырехполюсника, где основным элементом является импеданс изучаемого биоматериала. Входными сигналами для четырехполюсника была последовательность синусоидальных импульсов.
Результаты. На основе системы сбора данных E20-10 производства ЗАО «L-Card» разработан программно-аппаратный комплекс для оцифровки переходных процессов в четырехполюсниках, элементом которых является импеданс биоматериала в анатомических областях с аномальной электропроводностью. Было разработано программное обеспечение на языке программирования Delphi для генерации тестовых сигналов и записи ответных реакций биоматериала на эти воздействия. Также была предложена теоретическая модель, объясняющая преобразование отсчетов переходной характеристики четырехполюсника с импедансом биоматериала к графику Коула данного биоматериала.
Заключение. Исследование подтверждает, что использование линейной модели импеданса биоматериала способствует формированию дескрипторов на основе амплитудно-фазочастотной характеристики, учитывающих его диссипативные свойства. Построение графика Коула с учетом этих диссипативных характеристик позволяет разрабатывать классификаторы медицинских рисков возникновения социально значимых заболеваний.

Цель исследования. Рак молочной железы является наиболее распространенной злокачественной опухолью среди женщин в Европе, и его раннее выявление играет ведущую роль в снижении уровня смертности. В настоящее время рентгеновская маммография является стандартным методом скрининга для выявления рака молочной железы. Однако из-за морфологического сходства между доброкачественными и злокачественными образованиями многие из положительных скрининговых маммограмм оказываются ложноположительными (до 40%). Поэтому автоматизация и интеллектуализация этого процесса являются актуальной задачей.
Методы. В представленных исследованиях рассмотрены проблемы поиска новых, высокочувствительных, оперативных и неинвазивных методов обнаружения злокачественных образований, основанных на использовании современных компьютерных и телекоммуникационных технологий, позволяющих не только идентифицировать ранние проявления патологического очага, но и осуществлять мониторинг процесса эффективности терапии без существенного вреда здоровью пациента.
Результаты. Представленная модель многоканального классификатора интегрирует возможности многочастотной биоимпедансометрии и матричного съема информации с поверхности кожи человека посредством многоэлектродных матричных систем. Для этого на основе матрицы электродов осуществляется 3D-картирование поверхности кожи в проблемных областях. За счет многочастотного сканирования получаем трехмерное биоимпедансное изображение, которое анализируется посредством сверточной нейронной сети и/или лицом, принимающим решение. Предложенное решение позволяет одновременно анализировать данные экспертом (биоимпедансное изображение) и сверточной нейронной сетью (обучаемый классификатор), что приводит к снижению ложноположительных результатов.
Заключение. Возможности многоканального контроля открывают перспективы построения импедансных многомерных «портретов» злокачественных образований. Для классификации «портретов» (диагностики и доклинической диагностики) привлекаются методы и алгоритмы распознавания и классификации изображений.

Целью исследования является разработка метода синтеза моделей оценки состояния оперативной памяти операторов человеко- машинных систем, использование которого в решающих правилах прогнозирования и диагностики состояний оперативной памяти и её блоков обеспечивает повышение качества принимаемых решений.
Методы. Для контроля состояния различных блоков оперативной памяти выбран следующий набор методик: поиск сигнала в шуме; «опознание»; полное воспроизведение; определение отсутствующей цифры; объем памяти. Для выбора адекватного математического аппарата исследований был проведен разведочный анализ структуры обрабатываемых данных, в ходе которого было установлено, что выбранные классы состояний оперативной памяти имеют нечеткую природу с неопределенными границами их пересечений. С учетом особенности обрабатываемых данных выбранная методология была модифицирована путем разработки нового метода нечеткой оценки состояния оперативной памяти по характеристикам её свойств в сочетании с информативными признаками, характеризующими эргономику рабочего места, экологическую составляющую и индивидуальные факторы риска.
Результаты. В ходе проведенных исследований была синтезирована модель прогнозирования появления и развития нарушений функции оперативной памяти у операторов информационно насыщенных систем, отличающаяся использованием в качестве предикторов показателей, характеризующих состояние блоков оперативной памяти, позволяющая получать уверенность в правильном принятии решения не хуже 0,85.
Заключение. В ходе проведенных исследований было показано, что для улучшения показателей качества прогнозирования и диагностики состояний оперативной памяти и её блоков при синтезе соответствующих решающих правил следует учитывать показатели, характеризующие состояние блоков оперативной памяти, энергетический разбаланс БАТ, эргономические и индивидуальные факторы риска. При таком подходе в задачах прогнозирования достигается уверенность в правильном принятии решения не хуже 0,85. В задачах диагностики ранних стадий нарушений оперативной памяти у операторов информационно насыщенных систем уверенность в правильном принятии решения превышает величину 0,95.

Цель исследований заключается в моделировании интерпретатора функционального языка программирования с возможностями метапрограммирования и анализе способов реализации примитивных операторов на основе макросов.
Методы. Была разработана формальная модель интерпретатора функционального языка, являющегося подмножеством Common Lisp, с денотационной семантикой, которая позволяет точно описать поведение интерпретатора при вычислении элементов языка, таких как цитирование, обращение к переменным, последовательность действий, ветвление, присваивание, абстракция, аппликация.
Результаты. На основе денотационной семантики был разработана архитектура интерпретатора функционального языка с возможностями метапрограммирования. В качестве базовых типов объектов были выбраны числа, символы, пары, строки и массивы. Для хранения объектов была использована теговая архитектура, где младшие биты адреса объекта всегда равны нулю, поэтому в них можно хранить код типа объекта и бит для пометки. Выделение и освобождение объектов происходит автоматически: для сборки мусора использован алгоритм пометки и очистки. С помощью макросов были реализованы операторы ветвления – полные и неполные, оператор выбора, операторы блока связанных переменных.
Заключение. В результате работы был реализован интерпретатор функционального языка с возможностями метапрограммирования. С помощью макросов были реализованы примитивные операторы условия, выбора, блока связанных переменных. На примере этих операторов показано, что, используя метапрограммирование, можно встраивать в интерпретатор только базовые формы и примитивы, а остальные операторы могут быть реализованы с помощью метапрограммирования, что позволяет упростить и сократить объем программного кода интерпретатора.

Целью исследования является разработка имитационной модели и настройка гиперпараметров нейронной сети для прогнозирования возможных состояний.
Методы основаны на методах теории искусственного интеллекта для управления группировкой малых космических аппаратов (МКА) – использование адаптивных средств, позволяющих принимать решения аналогично механизмам мышления человека. Применительно к системам космической связи с гетерогенной структурой методы и технологии искусственного интеллекта направлены на процессы прогнозирования состояния в каналах связи между узлами сети и автоматической реконфигурации сети аппаратов на основе процессов обучения нейронной сети. Одной из наиболее важных функций сетевого программного обеспечения для применения когнитивных алгоритмов является прогнозирование качества связи между парами МКА.
Результаты. Разработан метод применения нейронной сети архитектуры Transformer для прогнозирования возможных состояний сети МКА, который обеспечивает агрегирование и временную синхронизацию данных о состоянии сети МКА, их применение для обучения нейронной сети, а также использования нейронной сети для прогнозирования качества связи. Создан формат данных для обучающей выборки, основанный на представлении состояния сети МКА, которая обеспечивает генерацию начального состояния сети, моделирование проактивного режима её работы, сбор маркеров состояния сети МКА для порождения наборов обучающих данных, в виде хронологических последовательностей, группируемых в кадры, и позволяющий снизить объем данных, передаваемый между МКА при создании обучающей выборки. Разработана имитационная модель сети МКА, которая обеспечивает генерацию начального состояния сети, моделирование проактивного режима ее работы, сбор сведений о состоянии сети МКА для порождения наборов синтетических обучающих данных.
Заключение. В статье разработана имитационная модель сети МКА для порождения синтетических обучающих данных и прогнозирования возможных состояний сети МКА, а также метод применения нейронной сети для прогнозирования возможных состояний сети МКА.