Аннотация:

Работа посвящена рассмотрению процесса моделирования реалистичного контроллера поведения групп объектов. Проведено исследование основных приемов и принципов, используемых при создании реалистичного контроллера поведения автономных агентов, объединенных в связанные группы. На основе этих данных создан контроллер поведения.

Исследована эффективность поведения групп автономных агентов, рассмотрены возможности использования системы локальных скалярных полей с целью построения максимально точной математической модели, проведён анализ возможности создания иерархической системы мультиагентных подгрупп в рамках группы, проведены эксперименты для оценки корректности разработанного контролера.

Аннотация:

При авторегрессионной генерации текста языковыми моделями (LLM) выбор следующего токена выполняется функцией Softmax с фиксированным коэффициентом декодирования, равным единице и одинаковым для всех шагов генерации и типов текста. Такой подход не учитывает динамически изменяющиеся лингвистические характеристики формируемого контекста. Например, текст с высоким лексическим разнообразием нуждается в высокой избирательности: значение коэффициента декодирования должно быть малым. Монотонный повторяющийся контекст требует сглаживания распределения: значение коэффициента декодирования должно быть большим.

Предложен нечеткий регулятор вычисления коэффициента избирательности декодирования, построенный с использованием двух лингвистических признаков, а именно лексического разнообразия сформированного контекста и энтропии Шеннона распределения вероятностей на предшествующем шаге. Нечеткий регулятор реализован на алгоритме Мамдани с базой из девяти нечетко-логических правил и дефаззификатором на основе метода центра тяжести. Эффективность предложенного подхода заключается в том, что для терминологически насыщенного текста нечеткий регулятор снижает энтропию Шеннона распределения вероятностей более чем в 20 раз по сравнению со стандартным подходом.

Аннотация:

Описано решение задачи тестирования контроллеров на основе чтения информации с их экрана. Для этого разработана программно-аппаратная система, состоящая из камеры и программных модулей, реализующих необходимые алгоритмы и методы: модуля предобработки изображения; модуля определения типа меню; модуля обработки символов шрифта; модуль чтения текста, в том числе, написанного различными шрифтами; собственно модуля тестирования. Система реализована для контроллеров определенного типа с монохромным дисплеем 128 х 64 точек. Все методы реализованы на языке Python с использованием популярных библиотек. Система внедрена в эксплуатацию и на данный момент осуществляет автоматизацию нескольких наиболее трудоемких тестов. Поддерживается расширение их набора в виде плагинов.

Аннотация: Изложены подходы к разработке (с использованием бесконтактного сенсорного игрового контроллера Microsoft Kinect) реабилитационных игр для полного или частичного восстановления двигательных функций постинсультных пациентов. Описаны проблемы, которые были преодолены при работе с  комплектом средств разработки приложений для игрового контроллера Microsoft Kinect, и элементы игровой механики для достижения вовлеченности пациентов в реабилитационно-игровой процесс.

Аннотация:

Изучены возможности среды имитационного моделирования SimInTech для создания программного комплекса, пригодного для выявления зависимостей между параметрами системы автоматического управления (САУ) и показателями качества ее работы. Рассмотрены инструменты выбранной среды, на основе которых разработана совокупность образовательных моделей. Показаны результаты работы созданного учебного комплекса на примере решения задачи коррекции линейной непрерывной системы автоматического управления с отрицательной обратной связью при использовании пропорционально-интегрально-дифференциального (ПИД)-регулятора, входящего в САУ последовательно, задачи адаптивного управления линейной непрерывной системы с явно заданной эталонной моделью и задачи многомерного сканирования с целью выяснения закономерностей выбранной системы.

Аннотация:

Предложен метод адаптивного управления параметрами скользящего окна больших языковых моделей на основе нечеткого вывода Мамдани с дефаззификацией по быстродействующему методу отношения площадей (MAR-II). Управляющими переменными являются индекс лексического разнообразия (TTR) и средняя длина BPE-токена (ATL), интерпретируемые как измеримые корреляты когнитивной нагрузки текстового фрагмента. Нечеткий регулятор на основе девяти правил вырабатывает шаг скользящего окна (stride) и длину контекста (max_length). Проведено сравнение MAR-II с методом центра тяжести (CoG) на сетке 25 × 25 точек входного пространства (RMSE по stride 99.9 токена, по max_length 147.4 токена). Показано, что MAR-II обеспечивает аддитивность нечеткой модели и устраняет систематические ошибки CoG при времени вычисления одного нечеткого вывода около 35 нс на ПЛИС Xilinx Spartan 3E.

Аннотация:

Представлена онтологическая модель системы управления термоэлементом Пельтье. Онтология описывает ее состав, выделяя объекты, процессы преобразования в объектах и атрибуты связей между ними. На основе разработанной онтологической модели спроектирована каскадная система управления, объединяющая ПИД-регулятор, нечетко-цифровой фильтр и экспоненциально усредняющий фильтр, причем ее когнитивное поведение основано на правилах нечеткой логики. Улучшение динамических характеристик переходных процессов системы управления термоэлементом Пельтье достигается за счет применения модели математических и онтологических решений, при этом каскадная система управления обеспечивает снижение амплитуды первой гармоники управляющего сигнала на 12% и сокращает время переходного процесса на 31.9%.