Задачей исследования является совершенствование известных алгоритмов машинного обучения для распознавания образов с использованием минимального количества времени (минимального количества используемых классификаторов) и с заданной достоверностью результатов. Рассматривается реализация алгоритма WaldBoost, в котором объединены два алгоритма: адаптивного усиления слабых классификаторов – AdaBoost (adaptive boosting), обладающего высокой обобщающей способностью, и последовательного критерия отношения правдоподобия – SPRT (критерий Вальда), являющегося оптимальным правилом принятия решения при различении двух гипотез. Отмечается, что при использовании WaldBoost значения фактических вероятностей ошибок классификации, как правило, оказываются меньше заданных из-за используемых приближенных границ SPRT, вследствие чего в процессе классификации используется излишняя серия слабых классификаторов. В связи с этим предлагается модификация алгоритма WaldBoost, основанная на итерационном уточнении границ принятия решения, позволяющая значительно сократить количество используемых слабых классификаторов, необходимых для распознавания образов с заданной точностью. Показана эффективность предложенного алгоритма на конкретных примерах. Результаты работы подтверждаются статистическим моделированием на нескольких наборах данных. Отмечается, что результаты работы могут быть применены при уточнении других каскадных алгоритмов классификации.

В работе представлен обзор роботов различного масштаба и назначения. В ходе обзора анализируются применяемые аппаратные и программные решения и обобщаются наиболее распространенные структурные схемы систем управления. По результатам обзора проводится анализ подходов к масштабированию систем управления, применению алгоритмов интеллектуального управления, обеспечению отказоустойчивости, снижению массогабаритных размеров элементов систем управления, свойственных для разных классов роботов. Целью работы является поиск общих подходов, применяемых в различных областях робототехники для построения на их основе единой методологии проектирования масштабируемых интеллектуальных систем управления робототехническими комплексами с заданным уровнем отказоустойчивости на унифицированной элементной базе. Данная часть обзора посвящена промышленной робототехнике. По результатам проведенного обзора и анализа сделаны следующие выводы: масштабирование в промышленной робототехнике достигается за счет использования модульного принципа построения систем управления и типорядов основных компонентов; групповое взаимодействие нескольких промышленных роботов организуется за счет централизованного глобального планирования или использования заранее созданных и промоделированных управляющих программ, исключающих возможные коллизии при работе нескольких роботов в одной рабочей зоне; интеллектуальные технологии в промышленной робототехнике находят применение в первую очередь на стратегическом уровне системы управления, который, как правило, исполняется вне режима реального времени, а в отдельных случаях вынесен из блока управления роботом в виде удаленного облачного сервиса; с точки зрения обеспечения отказоустойчивости, разработчики в первую очередь сфокусированы на заблаговременном предсказании неисправностей и плановом выводе робота из эксплуатации, а не на сохранении его работоспособности в случае каких-либо сбоев; промышленная робототехника не предъявляет серьезных требований к массогабаритным размерам устройств управления.

Сигналы с многопозиционной фазовой манипуляцией (М-ФМ) благодаря своим энергетическим и спектральным характеристикам давно и успешно применяются для высокоскоростной передачи информации во многих приложениях – ряде принятых протоколов беспроводных сетей IEEE 802.11, системах цифрового спутникового телевидения DVB-S, DVB-S2/S2X, сотовых сетях CDMA и др. Важнейшей характеристикой таких систем является их помехоустойчивость, которая зависит не только от условий распространения радиоволн в канале связи, но и от качества работы составных узлов самих систем передачи информации. В работе проводится исследование влияния неточности оценивания частоты и фазы несущей и неточности работы системы тактовой синхронизации на помехоустойчивость когерентного приема сигналов М-ФМ. Методами статистической радиотехники получены аналитические выражения, позволяющие рассчитать зависимости вероятности битовой ошибки от отношения сигнал/шум при различных ошибках вспомогательных систем приемника. При этом величины погрешностей полагались либо постоянными (статическая погрешность), либо динамически меняющимися (динамическая погрешность). Моделирование динамических погрешностей осуществлялось методом Монте-Карло, а сами динамические погрешности полагались гауссовскими случайными величинами. Показано, что неточность оценивания этих параметров сильно влияет на помехоустойчивость когерентного приема сигнала М-ФМ, и с увеличением позиционности сигналов это влияние усиливается. Даны оценки максимально допустимых погрешностей анализируемых систем. При приеме сигналов М-ФМ допустимым значением смещения частоты опорных колебаний можно считать величину ∆ωTs порядка 0.05, допустимая неточность оценки фазы несущей зависит от позиционности сигнала и изменяется от π/36 – π/72 для 2-ФМ до π/180 для 32-ФМ, допустимым временным смещением тактовых моментов можно считать величину 3–5% от длительности тактового интервала.

В работе проведен сопоставительный анализ интегральных и дифференциальных математических моделей, описывающих гранулометрический состав дисперсных эластичных наполнителей. В качестве объектов исследования изучены измельченные вулканизаты, получаемые методом высокотемпературного сдвигового измельчения. В качестве исходного сырья использованы техногенные отходы – отработанные легковые шины и резиновые элементы лицевой части противогазов. Данные по распределению частиц измельченных вулканизатов получены методом лазерной дифракции с использованием анализатора размеров частиц Fritsch Analysette 22 Microtec plus (“Fritsch”, Германия). Установлено, что кривые распределения относятся к унимодальным несимметричным кривым. Поиск и анализ математических моделей проводился с применением специализированного программного продукта TableCurve 2D v5.01 (Jandel Scientific). Для описания интегральных кумулятивных кривых распределения частиц резиновых порошков были опробованы четырех- и пятипараметрические уравнения, относящиеся к классу логистических моделей. С целью обоснования выбора подходящей математической модели для описания фракционного состава измельченных вулканизатов проведена оценка адекватности моделей, определены структурные характеристики вариационного ряда, моменты распределения и показатели его формы. Установлено, что по ряду критериев для описания и анализа фракционного состава резиновых порошков целесообразно применение логарифмически нормальной функции распределения. Высказано предположение, что независимо от природы исходного сырья аппаратурное оформление процесса высокотемпературного сдвигового измельчения обеспечивает получение идентичных продуктов с позиции характера формы распределения частиц резиновых порошков по размерам.

В статье рассмотрены основные перспективы и проблемы инвестирования в инновационную деятельность высокотехнологичных предприятий. Исследованы принципы построения венчурного инвестирования и механизм венчурного финансирования проекта при создании технологической инновации. Дан обзор российского венчурного рынка, из которого видна позитивная динамика, связанная с прекращением значительного оттока фондов с рынка, и показан рост количества вновь создаваемых фондов. Выделены перспективные направления для развития венчурного рынка и поддержки высокотехнологичных предприятий, а именно: истории успеха; низкая доходность традиционных инвестиционных инструментов; рост активности госкорпораций; рост количества стартапов, ориентированных на международный рынок; поддержка государства; рост ангельского движения; популяризация VC и инновационной деятельности; появление умных производств. Выявлены барьеры развития венчурного инвестирования, в частности, разобщенность рынка, отсутствие соинвестиций. Сделаны выводы о перспективности вовлечения бизнеса в процессы исследований и разработок новой продукции, а также ее продвижения на перспективных рынках среди партнеров, обладающих специальными компетенциями, а также о том, что человеческие ресурсы становятся важнейшей составляющей успеха высокотехнологичных производств.