Системная инженерия и информационные технологии
type: channel
description: ISSN 2686-7044 (Online) ISSN 2658-5014 (Print)
publisher: Website
language: ru-RU
publication name: Системная инженерия и информационные технологии
issn: 2658-5014
copyright: Авторы, которые публикуются в данном журнале, соглашаются со следующими условиями: Авторы сохраняют за собой авторские права на работу и передают журналу право первой публикации вместе с работой, одновременно лицензируя ее на условиях Creative Commons Attribution License, которая позволяет другим распространять данную работу с обязательным указанием авторства данной работы и ссылкой на оригинальную публикацию в этом журнале. Авторы сохраняют право заключать отдельные, дополнительные контрактные соглашения на неисключительное распространение версии работы, опубликованной этим журналом (например, разместить ее в университетском хранилище или опубликовать ее в книге), со ссылкой на оригинальную публикацию в этом журнале. Авторам разрешается размещать их работу в сети Интернет (например, в университетском хранилище или на их персональном веб-сайте) до и во время процесса рассмотрения ее данным журналом, так как это может привести к продуктивному обсуждению, а также к большему количеству ссылок на данную опубликованную работу (Смотри The Effect of Open Access). При отправке в журнал своего произведения авторы соглашаются с условиями, содержащимися в следующих праворазграничивающих документах, и руководствуются ими: – Договор присоединения для журналов, – Лицензионный договор, а таже ознакомлены с документом Реквизиты УУНиТ.
items: Оптимизация математической основы IRT с помощью LLM-моделей
items: Проблемы внедрения алгоритмов машинного обучения в интеллектуальные носимые медицинские устройства мониторинга
items: Применение квантовых генераторов случайных чисел в системах защиты информации: анализ и прототипирование
items: Регрессионная модель дифференцируемой оценки опасности столкновения мобильного робота с препятствием
items: Разработка системы корпоративного управления научной и инновационной деятельностью высшего учебного заведения
items: Разработка нейронной сети для управления процессом хлорирования рециклового дихлорэтана с использованием виртуального анализатора
items: Метод доверенной оркестрации роботизированных агентов в децентрализованных средах на основе глубокого обучения с подкреплением
items: Метод идентификации потребителей электрической энергии
items: Прогнозирование страховых случаев на основе стекинг-ансамблирования
items: Мультиагентная система для решения задачи мультимодального преобразования видеолекции в текстовый документ
items: Использование конечной иррациональной системы счисления в АЦП
items: Интеллектуальные модули для системы мониторинга сельскохозяйственных земель региона (УралГИС-Агро)
items: Классификация текстов на основе семантической близости с использованием встраиваемых моделей
items: Интеллектуальная архитектура контура внутрифирменного планирования промышленного предприятия: системный анализ и формализация задачи
items: Модель построения гибридной интеллектуальной системы управления автономным транспортным средством в условиях непредсказуемой обстановки
items: What is a good program? A space way
items: Организация архитектуры виртуальной лаборатории
items: Модель функционирования и регулирования процесса раздувки канала алюминиевых испарителей
items: Определение гидравлического трения жидкости по фактическим данным давления гидроудара
items: Мультипараметрический метод установления авторства текста: интеграция стилометрического, тематического и прагматического анализа
items: Инструменты поддержки стратегических решений обеспечения технологического лидерства региона в условиях цифровой трансформации

Оптимизация математической основы IRT с помощью LLM-моделей
type: item
description: Оптимизация математической основы IRT (Item Response Theory) основанная на теории реакции на предметы, с помощью LLM (Large Language Models) — это довольно новая и многообещающая область исследований, которая сочетает в себе статистику, психологию, образование и машинное обучение. LLM могут быть использованы для анализа данных прошлых тестов и выявления тенденций и закономерностей. Модели могут помочь в оценке наиболее эффективных типов вопросов для оценки определенных навыков или знаний. Они могут оценить, как изменения в формулировках вопросов или формате тестирования могут повлиять на ответы испытуемых. Модели могут предсказать, как изменения в содержании теста могут повлиять на уровень знаний и успеваемость студентов. Также модели могут использоваться для создания адаптивных тестов, которые подстраиваются под уровень знаний и способностям испытуемых. Оптимизация математической основы IRT с применением LLM может привести к более точным и эффективным тестам. Это может быть полезно в различных областях, где требуется оценка уровня знаний или навыков, таких как образование, медицина, психология и другие.
creator: Д. С. Алексеева
creator: Е. В. Пальчевский
creator: В. В. Антонов
creator: В. А. Суворова
rights: (c) 2025 Д. С. Алексеева, Е. В. Пальчевский, В. В. Антонов, В. А. Суворова
date: 2025-12-17
publication date: 2025-12-17
starting page: 3
ending page: 18
doi: 10.54708/SIIT-2026-no1-p3

Проблемы внедрения алгоритмов машинного обучения в интеллектуальные носимые медицинские устройства мониторинга
type: item
description: Проведена классификация носимых медицинских устройств для мониторинга состояния пациентов. Подчеркнуты особенности использования алгоритмов машинного обучения для носимых устройств в целях диагностики заболеваний, фиксации приступов, обнаружения аритмии, падений, стресса, распознавания физической и эмоциональной активности, назначения реабилитации. Рассмотрены методы машинного обучения в частном случае применения носимого устройства для наблюдения сердечной аритмии пациента. Проведен анализ исследований, в которых в качестве алгоритмов машинного обучения использовались метод опорных векторов и метод случайного леса для классификации аритмии. Рассмотрены работы, в которых используются подходы глубокого обучения для неструктурированных данных, в частности, архитектура сверточной нейронной сети для классификации аритмии и фибрилляции предсердий. Выявлены проблемы и ограничения использования машинного обучения в носимых устройствах. Предложены оптимальные решения проблем, связанных с надежностью и доступностью данных, выбором модели машинного обучения, безопасностью и конфиденциальностью данных пациентов, энергопотреблением и ограниченными объемами памяти носимых устройств.
creator: Г. Х. Ирзаев
rights: (c) 2025 Г. Х. Ирзаев
starting page: 19
ending page: 31
doi: 10.54708/SIIT-2026-no1-p19

Применение квантовых генераторов случайных чисел в системах защиты информации: анализ и прототипирование
type: item
description: В представленной работе проведен анализ существующих квантовых генераторов случайных чисел (КГСЧ) в контексте их использования в средствах защиты информации. Проведена классификация КГСЧ по трем основным критериям: природе квантового явления, уровню доверия и проверки, архитектуре и уровню обработки данных. Сделаны выводы о возможности применения определенных видов КГСЧ в задачах обеспечения информационной безопасности. В качестве примера реализации КГСЧ разработан прототип квантового генератора паролей, обеспечивающий криптографически стойкую случайность за счёт фундаментальной непредсказуемости квантовых измерений. Алгоритм генерации реализован на языке квантового программирования Q# и использует суперпозицию кубитов с последующим проективным измерением в вычислительном базисе.
creator: Н. В. Кучкарова
creator: А. Д. Ерошкин
rights: (c) 2025 Н. В. Кучкарова, А. Д. Ерошкин
starting page: 32
ending page: 46
doi: 10.54708/SIIT-2026-no1-p32

Регрессионная модель дифференцируемой оценки опасности столкновения мобильного робота с препятствием
type: item
description: Рассматривается подход к обеспечению уклонения мобильного робота от столкновения с препятствиями при движении вдоль заданного пути. Задача локальной оптимизации траектории формулируется с учетом необходимости следовать заданному пути и находиться на безопасном расстоянии от препятствий. Основная сложность при этом связана с необходимостью представить опасность столкновения в виде непрерывно дифференцируемой функции от положения робота на заданной карте. В литературе такая функция задается либо через аппроксимацию препятствий простыми геометрическими формами, либо с помощью вычислительно емких нейросетевых моделей. Предлагается иной подход, основанный на использовании низкоресурсного алгоритма классического обучения, способного быстро обучиться на аппроксимацию заданной карты препятствий. Суть подхода состоит в аппроксимации функции опасности столкновений на основе полиномиальной регрессионной модели. Разработанный метод реализован с использованием численного солвера Acados для решения задач оптимального управления. Сравнительные эксперименты показали, что использование полиномиальной модели 12-й степени обеспечивает повышение качества планирования траекторий. Суммарное время обучения и оптимизации траектории составляет несколько десятков миллисекунд, что удовлетворяет стандартному требованию для бортовых систем – возможности перепланирования с частотой не менее 10 Гц.
creator: А. Р. Фаттахов
creator: К. И. Инсапов
creator: К. В. Миронов
rights: (c) 2026 А. Р. Фаттахов, К. И. Инсапов, К. В. Миронов
starting page: 47
ending page: 56
doi: 10.54708/SIIT-2026-no1-p47

Разработка системы корпоративного управления научной и инновационной деятельностью высшего учебного заведения
type: item
description: Проведен анализ современного состояния корпоративного управления научной и инновационной деятельности вуза, на основе которого определена цель – разработка системы корпоративного управления научной и инновационной деятельностью вуза, обеспечивающий его экономическое развитие за счет эффективности взаимодействия исследовательских, инновационных и коммерческих подразделений. Определены исследовательские вопросы анализа теоретических основ корпоративного управления в сфере высшего образования; проведен анализ современного состояния существующих систем корпоративного управления научной и инновационной деятельностью; определены основные задачи эффективного корпоративного управления научной и инновационной деятельностью вуза. В результате решения поставленных задач на основе нечёткого моделирования был предложен практико-ориентированный подход к управлению научной и инновационной деятельностью вуза, обеспечивающий повышение эффективности стратегического и оперативного управления. Для обоснования эффективности управление научным и инновационным взаимодействием вуза определены факторы неопределённой природы в виде входных экспертных данных: уровня научного потенциала вуза; уровень финансирования научно-исследовательских работ; степени вовлеченности индустриальных партнёров; инновационной зрелости проектов; эффективности системы управления. Представлены выходные векторы, представляющие собой управляющее воздействия на корпоративную систему управления научным и инновационным взаимодействием, которые были записаны в виде лингвистических термов: приоритета финансирования проектов; уровня организационной поддержки инноваций; необходимости корректировки стратегии.
creator: Е. М. Гасанова
creator: Г. А. Мамедова
creator: А. А. Довлатзаде
creator: И. С. Зейналабдиева
rights: (c) 2026 Е. М. Гасанова, Г. А. Мамедова, А. А. Довлатзаде, И. С. Зейналабдиева
starting page: 57
ending page: 67
doi: 10.54708/SIIT-2026-no1-p57

Разработка нейронной сети для управления процессом хлорирования рециклового дихлорэтана с использованием виртуального анализатора
type: item
description: В статье представлен метод управления процессом хлорирования рециклового дихлорэтана, основанный на совместном использовании виртуального анализатора и нейронной сети. Виртуальный анализатор, реализованный в среде Simulink MATLAB, вычисляет ключевой параметр – активность дихлорэтана (AT) – на основе уравнения состояния. Данный параметр совместно с технологическими переменными подается на вход нейронной сети, которая формирует управляющие воздействия на регулирующие клапаны. Обучение сети по алгоритму Левенберга–Марквардта позволило достичь высокой точности прогноза: коэффициент корреляции R = 1, среднеквадратичная ошибка 5.0177·10^–6. Предложенный подход позволяет повысить эффективность и стабильность процесса.
creator: А. Д. Гайдукова
creator: Е. А. Муравьева
creator: Т. В. Григорьева
rights: (c) 2026 А. Д. Гайдукова, Е. А. Муравьева, Т. В. Григорьева
starting page: 68
ending page: 74
doi: 10.54708/SIIT-2026-no1-p68

Метод доверенной оркестрации роботизированных агентов в децентрализованных средах на основе глубокого обучения с подкреплением
type: item
description: В работе предложен новый метод Trust-MADDPG Orchestration (TMO), интегрирующий архитектуру централизованного обучения с децентрализованным исполнением на основе алгоритма глубокого обучения с подкреплением. Ключевым элементом метода является динамический механизм оценки доверия, который использует экспоненциальную функцию. Данный механизм обеспечивает быструю адаптацию системы к расхождениям между ожидаемым и фактическим вознаграждением. Разработанный был протестирован в реалистичной симуляционной среде MultiDroneSim на задаче совместного исследования территории с помехами и сбойными агентами. Эксперименты продемонстрировали превосходство TMO над базовыми методами: успешность выполнения миссии увеличена на 22,5%, а устойчивость к внедрению сбойных агентов повышена более чем в 4 раза (снижение эффективности всего на 5% по сравнению с 22% у базового метода). Эти результаты подтверждают, что интеграция механизма динамического доверия является ключевым фактором для обеспечения надежной оркестрации в децентрализованных мультиагентных системах.
creator: В. И. Петренко
creator: Ф. Б. Тебуева
creator: П. А. Соболева
rights: (c) 2026 В. И. Петренко, Ф. Б. Тебуева, П. А. Соболева
starting page: 75
ending page: 87
doi: 10.54708/SIIT-2026-no1-p75

Метод идентификации потребителей электрической энергии
type: item
description: Статья посвящена идентификации потребителей электрической энергии. Для проверки гипотезы о возможности идентификации потребителей электрической энергии был проведен эксперимент по измерению таких электрических параметров, как суммарная реактивная мощность, прямая активная энергия, суммарная прямая активная энергия и суммарная кажущаяся мощность при индивидуальном и совместном подключении трех потребителей электроэнергии: пылесос, тепловая пушка и кондиционер. Классификацию признаков проводили с помощью случайного леса. Была получена метрика accuracy, равная 0,99. Предварительные результаты говорят о перспективности предложенного подхода для идентификации потребителей электрической энергии.
creator: М. Р. Богданов
creator: Г. Р. Шахмаметова
rights: (c) 2026 М. Р. Богданов, Г. Р. Шахмаметова
starting page: 88
ending page: 92
doi: 10.54708/SIIT-2026-no1-p88

Прогнозирование страховых случаев на основе стекинг-ансамблирования
type: item
description: Выявление рисков является неотъемлемой задачей любой финансовой организации, в том числе и автомобильного страхования. В настоящее время в бизнесе используется множество методов выявления рисков, в число которых входит построение моделей машинного обучения и гибких систем на основе деревьев решений. Системы принятия решений показывают высокую эффективность в выявлении рисков, однако такие системы имеют ряд проблем, которые вносят неопределенность в прогнозирование убыточности страховой компании: чувствительность к изменению данных, наличие линейных границ принятия решений, чувствительность к пропущенным данным. В решении ряда сложных бизнес задач высокую эффективность показывают не только нейросети и методы машинного обучения, но и методы, позволяющие объединять прогнозы отдельных моделей – стекинг-ансамблирование. В данной работе мы ставим перед собой задачу преодолеть ограничения деревьев решений на основе ансамбля моделей машинного обучения в задаче предсказания вероятности наступления страхового случая. В качестве исходного набора данных используется информация о страховании автомобилей в России за 2023-2025 г. Проведено сравнение эффективности индивидуальных моделей машинного обучения и методов стекинг ансамблирования. Полученные результаты работы позволяют судить о эффективности применённых методов в предсказании вероятности страхового случая.
creator: М. И. Морозов
rights: (c) 2026 М. И. Морозов
starting page: 93
ending page: 100
doi: 10.54708/SIIT-2026-no1-p93

Мультиагентная система для решения задачи мультимодального преобразования видеолекции в текстовый документ
type: item
description: В статье рассматривается мультиагентная система, разработанная для автоматизированного преобразования видеолекций в полноценный текстовый конспект, который отражает содержание исходного видеофайла с учетом информации из аудио- и видеомодальностей. Целью исследования является создание решения для автоматической трансформации образовательного видеоконтента в структурированный текст, пригодный для дальнейшего использования в учебных целях. В работе применяются методы машинного обучения, включая глубокие нейронные сети, а также подходы мультиагентных систем для координации сложных процессов обработки данных. Разработан прототип системы, реализованный на основе архитектуры «оркестратор-исполнитель». Данная архитектура включает три типа агентов: оркестратор, отвечающий за управление и координацию процессов, агент исполнитель, использующий интеллектуальные модели машинного обучения для анализа контента и агент-инструмент, выполняющий детерминированную обработку данных. На текущем этапе прототип способен обрабатывать один из трех запланированных форматов видеолекций, создавая текстовый документ в формате Markdown. Для обучения и тестирования системы сформирован набор данных, основанный на реальных записях, онлайн-курсов. Метрики прототипа включают: для модели OpenAI Whisper Medium — WER 16,3%; для конвейера YOLO11-PySceneDetect-pHash — Precision: 0.94, Recall: 1.00, F1-Score: 0.97; точность оптического распознавания символов составила 94,89% по результатам бенчмарка. Особенность мультиагентной системы заключается в использовании последовательных конвейеров обработки данных, объединяющих несколько алгоритмов и моделей. В заключение представлены результаты текущего этапа разработки, а также намечены направления дальнейшего совершенствования системы, такие как расширение поддержки форматов и улучшение производительности.
creator: М. Е. Исмагулов
rights: (c) 2026 М. Е. Исмагулов
starting page: 101
ending page: 110
doi: 10.54708/SIIT-2026-no1-p101

Использование конечной иррациональной системы счисления в АЦП
type: item
description: В работе рассматривается применение иррациональных систем счисления с основаниями, равными числам Пизо, при проектировании высокоточных аналого-цифровых преобразователей (АЦП). Проанализированы ключевые свойства чисел Пизо — устойчивость к накоплению ошибок округления и избыточность представления, обеспечивающие повышение помехоустойчивости и точности цифрового кодирования сигналов. Предложен новый принцип построения АЦП, заключающийся в замене целочисленного коэффициента усиления в петле обратной связи на иррациональный коэффициент, равный числу Пизо. Показано, что использование данного подхода позволяет не только перераспределить спектральную плотность шума квантования, как в классических дельта-сигма модуляторах, но и целенаправленно сформировать его частотный спектр, минимизируя погрешность преобразования в пределах рабочей полосы. Выполнено сравнительное обсуждение потенциальных преимуществ предложенной архитектуры по отношению к традиционным решениям.
creator: А. Д. Бадмаев
creator: Н. М. Шерыхалина
creator: Е. Р. Шаймарданова
rights: (c) 2026 А. Д. Бадмаев, Н. М. Шерыхалина, Е. Р. Шаймарданова
starting page: 111
ending page: 116
doi: 10.54708/SIIT-2026-no1-p111

Интеллектуальные модули для системы мониторинга сельскохозяйственных земель региона (УралГИС-Агро)
type: item
description: Современные глобальные вызовы человечеству требуют комплексного решения различных практических задач, в том числе и решения задач развития сельского хозяйства, в котором использование географических информационных систем (ГИС) и технологий интернета вещей стало неотъемлемой частью ведения учета и прогнозирования развивающихся процессов. Целью исследования является разработка подключаемых интеллектуальных модулей для информационной системы "УралГИС-Агро". Система имеет многомодульную структуру, что позволяет подключать дополнительные интеллектуальные модули для решения задач определения заброшенных невостребованных объектов землепользования и сегментации территорий. Предлагаемое решение использует данные дистанционного зондирования (ДЗЗ) и данные из базы информационной системы для детекции проблемы (в рассматриваемом случае – зарастания лесом) при помощи анализа вегетационного индекса для разных объектов в разные периоды времени. По результатам работы модуля можно определить точное местоположение проблемных объектов и провести их экспертную оценку либо анализ с использованием интеллектуальных методов и данных более высокой точности. По результатам тестирования модуля были определены площади невостребованных заросших участков сельскохозяйственных угодий, определена выгода для региона в случае передачи обнаруженных объектов в лесфонд, а также возможные расходы на восстановление данных земель как сельскохозяйственных. Использование инструмента сегментации позволит сельхозпроизводителям указывать при ведении отчетности области угодья, используемые в разных целях и для возделывания разных культур. Обсуждены возможности использования результатов полученного анализа и определены направления дальнейших исследований.
creator: В. Н. Максимова
creator: Т. А. Макаровских
creator: А. Э. Жулев
creator: Н. Е. Левченко
rights: (c) 2026 В. Н. Максимова, Т. А. Макаровских, А. Э. Жулев, Н. Е. Левченко
starting page: 117
ending page: 126
doi: 10.54708/SIIT-2026-no1-p117

Классификация текстов на основе семантической близости с использованием встраиваемых моделей
type: item
description: В статье рассматривается задача автоматической классификации русскоязычных новостных текстов с использованием методов семантического анализа на основе встраиваемых моделей. Предложенный подход основан на вычислении косинусного сходства между векторным представлением классифицируемого документа и центроидами классов в пространстве эмбеддингов. Экспериментальные результаты демонстрируют, что модель E5 обеспечивает наилучшие показатели классификации (F1-score = 0,91) без необходимости дополнительного дообучения.
creator: Р. А. Ишкинин
creator: Д. А. Ризванов
rights: (c) 2026 Р. А. Ишкинин, Д. А. Ризванов
starting page: 127
ending page: 133
doi: 10.54708/SIIT-2026-no1-p127

Интеллектуальная архитектура контура внутрифирменного планирования промышленного предприятия: системный анализ и формализация задачи
type: item
description: В работе выполнены системный анализ и формальная постановка задачи построения интеллектуальной архитектуры управления промышленным предприятием в контуре внутрифирменного планирования. Контур планирования предложено интерпретировать как замкнутую управленческую петлю «цель → план → факт → причина → коррекция», в рамках которой интеллектуальная архитектура рассматривается не как описательная модель ИТ-ландшафта, а как нормативно заданный механизм воспроизводимого принятия управленческих решений. Введены и уточнены определения ключевых понятий, а также проведено разграничение корпоративной и цифровой архитектур предприятия по отношению к интеллектуальной архитектуре управления. Сформирована дискретно-временная модель объекта управления, учитывающая частичную наблюдаемость состояния, шумы и задержки измерений, внешние и внутренние возмущения, а также ресурсные, технологические и регламентные ограничения. Показано, что управление по KPI целесообразно формализовать в многокритериальной постановке через функцию потерь и/или риск-ограниченные критерии, допускающие стохастические и робастные трактовки неопределенности. Сформулированы требования к наблюдаемости данных и моделей, а также формализованы принципы прослеживаемости и воспроизводимости управленческого решения посредством фиксации состава используемых данных, версий моделей, параметров, ограничений и множества рассмотренных альтернатив. Полученные результаты образуют методологическую основу для последующей алгоритмизации (мониторинг KPI, причинно-следственная диагностика, прогнозирование, риск-ограниченный выбор воздействий) и верификации интеллектуальной архитектуры управления в сценарно-имитационных экспериментах.
creator: С. С. Адышкин
creator: Е. В. Пальчевский
rights: (c) 2026 С. С. Адышкин, Е. В. Пальчевский
starting page: 3
ending page: 19
doi: 10.54708/SIIT-2026-no2-p3

Модель построения гибридной интеллектуальной системы управления автономным транспортным средством в условиях непредсказуемой обстановки
type: item
description: Рассматривается проблема разработки систем управления для автономных транспортных средств, функционирующих в условиях неопределенности и динамически изменяющейся среды. Предлагается подход, основанный на интеграции аппарата нечетких множеств и нечетких нейронных сетей. Вводится формализация понятий ситуации, события и их классификации. Представлена модель нечеткого нейрона, расширенная для обработки лингвистических переменных и частотных характеристик сигналов. Описана архитектура иерархической нейронной сети, способной к ситуационному управлению и адаптации. Обсуждаются практические аспекты реализации системы и направления дальнейших исследований.
creator: М. М. Канаев
creator: Г. Х. Ирзаев
creator: Г. С. Эседова
rights: (c) 2026 М. М. Канаев, Г. Х. Ирзаев, Г. С. Эседова
starting page: 20
ending page: 28
doi: 10.54708/SIIT-2026-no2-p20

What is a good program? A space way
type: item
description: Что такое хорошая программа? Пространственный подход А. В. Пруцков Чтобы написать хорошую программу, необходимо знать, что это такое. Существующие определения хорошей программы являются перечислениями ее параметров. Целью работы является формальное описание понятия хорошая программа, необходимое при ее разработке. Предложена модель программы, которая поможет дать определение хорошей программы. Программа – это точка в многомерном пространстве. Измерениями пространства являются ее параметры. Измерения пространства взаимозависимы. Увеличение значения координаты не всегда вызывает уменьшение значения координат остальных измерений, как в треугольнике компромиссов со сроком производства, стоимостью и качество в его углах. Хорошая программа – это совокупность точек в подпространстве пространства программ. В качестве примера мы рассмотрели четырехмерное пространство с легко-изменяемостью, надежностью, безопасностью и производительностью в качестве измерений. Для каждого измерения сделан обзор способов измерения. Предложенная модель программы опускает неясность с уровня понятия на уровень определения измерений пространства.
creator: A. V. Prutzkow
rights: (c) 2026 A. V. Prutzkow
starting page: 29
ending page: 37
doi: 10.54708/SIIT-2026-no2-p29

Организация архитектуры виртуальной лаборатории
type: item
description: В статье рассматривается внедрение технологий виртуальной реальности и удаленного доступа для электронного обучения в университете. Представлены проектирование и разработка архитектуры веб-ориентированной виртуальной лаборатории, поддерживающей лабораторную подготовку в области автоматизации технологических процессов. Предлагаемая архитектура предоставляет ряд преимуществ для учреждений, предлагающих курсы электронного и дистанционного обучения по промышленной автоматизации. Она облегчает процесс обучения с применением телекоммуникационных каналов связи, предоставляя веб-интерфейс, который позволяет удаленным пользователям получать доступ к физическим моделям технологических процессов и управлять ими, а также проверять программы управления, разработанные на основе интеллектуальных методов, через виртуальную модель без риска повреждения оборудования. Представленная архитектура не зависит от конкретной конфигурации аппаратного или программного обеспечения контроллеров. Это предлагает возможность повышения эффективности педагогического процесса, развития креативности студентов, практических навыков и компетенций с акцентом на разработку альтернативных решений в области автоматического управления технологическими системами.
creator: К. А. Ризванов
creator: В. З. Абдуллин
rights: (c) 2026 К. А. Ризванов, В. З. Абдуллин
starting page: 38
ending page: 46
doi: 10.54708/SIIT-2026-no2-p38

Модель функционирования и регулирования процесса раздувки канала алюминиевых испарителей
type: item
description: В работе представлен интегрированный подход моделирования и регулирования процесса раздувки канала в действующем производстве алюминиевых испарителей. Разработана гибридная модель функционирования активных элементов модуля вскрытия «колокольчика» и образования канала алюминиевых испарителей в виде модификации сетей Петри. Представлены множество позиций, переходов и граф-схемы модели. На основе входных и выходных позиций переходов сети сформирована база правил продукций в виде «условие–действие». Создана база нечетких продукционных правил для регулирования давления воды в канале испарителя. С применением интервальных трапецевидных функций принадлежности установлена зависимость между давлением воды в канале испарителя и углом поворота вентиля крана водяного насоса гидропресса.
creator: В. А. Мустафаев
creator: С. И. Курбанова
creator: К. И. Султанова
rights: (c) 2026 В. А. Мустафаев, С. И. Курбанова, К. И. Султанова
starting page: 47
ending page: 58
doi: 10.54708/SIIT-2026-no2-p47

Определение гидравлического трения жидкости по фактическим данным давления гидроудара
type: item
description: Рассматривается постановка задачи о гидроударе в трубе как затухающих акустических колебаний со степенной моделью гидравлического трения. Рассматриваются особенности распространения колебаний гидроудара при различных граничных условиях, определяющих процесс инициации гидроудара. Приведена простая методика оценки коэффициента и модели гидравлического трения по наклону кривой падения давления после ухода первой волны гидроудара. Проводится верификация методики с помощью численных экспериментов, а также валидация её на фактических данных гидроудара в процессе операции гидроразрыва пласта.
creator: Г. А. Макеев
rights: (c) 2026 Г. А. Макеев
starting page: 57
ending page: 72
doi: 10.54708/SIIT-2026-no2-p57

Мультипараметрический метод установления авторства текста: интеграция стилометрического, тематического и прагматического анализа
type: item
description: В условиях тотальной цифровизации коммуникаций текст стал основным носителем криминалистически значимой информации, что требует развития новых методов его автоматизированного анализа для нужд расследования. Традиционные подходы, такие как стилометрия, семантический или прагматический анализ, применяются изолированно, что ограничивает полноту и надежность лингвистической экспертизы. В данной статье предлагается комплексный мультипараметрический метод атрибуции анонимных или спорных текстов, интегрирующий три независимых лингвистических уровня: формально-статистический (стилометрия на основе дельты Бёрроуза), смысловой (тематическое моделирование с использованием Latent Dirichlet Allocation) и прагматический (оценка достоверности нарратива по критериям CBCA – Criteria-Based Content Analysis). Метод предполагает извлечение соответствующих векторов признаков, вычисление на их основе метрик стилистического, тематического и прагматического сходства и их последующую взвешенную агрегацию в итоговый показатель соответствия (Compliance Indicator), максимизирующий вероятность корректной атрибуции авторства. Теоретическая значимость работы заключается в разработке формальной модели комплексного лингвистического «цифрового профиля», а практическая – в создании методологического базиса для инструментов поддержки принятия решений при расследовании киберпреступлений, экстремизма и других сложно структурированных деяний, опосредованных цифровым текстом.
creator: Д. С. Алексеева
rights: (c) 2026 Д. С. Алексеева
starting page: 73
ending page: 80
doi: 10.54708/SIIT-2026-no2-p73

Инструменты поддержки стратегических решений обеспечения технологического лидерства региона в условиях цифровой трансформации
type: item
description: В условиях санкционной турбулентности и ускоренной цифровой трансформации возрастает необходимость разработки инструментов стратегического планирования для перехода от технологического суверенитета к технологическому лидерству. Цель исследования заключается в построении динамической модели стратегических переходов, учитывающей влияние внешней среды, рисков и ключевых показателей эффективности. Методологическая основа исследования включает системный анализ, моделирование стратегических траекторий и операционализацию показателей технологического развития. В результате разработана четырёхстадийная динамическая модель: демпфирование санкционных шоков; технологическая стабилизация и суверенитет; стратегическая интеграция; глобальное технологическое лидерство. Для каждой стадии определены цели, ключевые инструменты, риски, пороговые значения KPI, а также петли обратной связи и условия перехода между стадиями. Предложенная модель обеспечивает управляемый переход от суверенитета к лидерству, поддерживает выработку гибких стратегических решений и может быть адаптирована к различным региональным условиям и уровням технологического развития. Её апробация проведена на примере межрегиональных промышленных коридоров Приволжского федерального округа, что подтвердило практическую применимость модели.
creator: М. П. Галимова
rights: (c) 2026 М. П. Галимова
starting page: 81
ending page: 91
doi: 10.54708/SIIT-2026-no2-p81