Поисковый запрос:  - ( Автор= Сидоренко В. Г. )

Аннотация: В учебном пособии излагаются примеры применения автоматизированных систем управления железнодорожным транспортом, генетического алгоритма и технологий интеллектуального анализа данных для решения прикладных задач. В учебном пособии приведены индивидуальные задания. Учебное пособие предназначено для обучающихся по дисциплине «Интеллектуальные системы управления на транспорте» для направления подготовки 27.04.04 «Управление в технических системах», а также для других направлений подготовки, связанных с информационными технологиями.

Аннотация: Рассмотрены характеристики, отличающие Big Data от традиционной работы с данными. Выполнен анализ соответствия Автоматизированной системы оперативного управления перевозками третьего поколения (АСОУП-3) приведенным характеристикам. Результаты анализа продемонстрировали, что АСОУП-3 способна достичь требований, предъявляемых к категории Big Data, а также показаны направления доработки для такого развития.

Количество обращений к полному тексту:79

Аннотация: Рассмотрены показатели, влияющие на состояние тягового электродвигателя электроподвижного состава и используемые для предиктивной диагностики в рамках интеллектуальной системы управления производственными ресурсами городских рельсовых транспортных систем при решении следующих задач: оценки состояния оборудования транспортного средства, прогнозирования его работоспособности и принятия решения о необходимости непланового осмотра и ремонта; усовершенствования процесса составления графика оборота подвижного состава и его адаптации под динамически изменяющиеся условия; повышения эффективности управления электроподвижным составом, а именно, повышения уровня работоспособности и снижения вероятности непланового ремонта и размера издержек на ремонт. Предложен вариант использования параметров тока якоря в качестве показателя, влияющего на состояние тягового электродвигателя электроподвижного состава. Состояние тягового электродвигателя оценивается на основе сравнения секций, на которых выполнялся неплановый ремонт и тех, на которых такого ремонта не было. Проведен обзор используемых на железнодорожном транспорте систем предиктивной диагностики для локомотивов.

Аннотация: Анализируется опыт подготовки кадров в области машинного обучения, предиктивной аналитики и интеллектуальных транспортных систем в целом. Подчеркивается, что залогом успешного решения этой задачи является тесное взаимодействие с работодателями и внедрение инновационных образовательных технологий в образовательный процесс, вовлечение студентов в практическую и научную деятельность. Рассматриваются процесс, результаты и перспективы подготовки специалистов по указанным направлениям на кафедре «Управление и защита информации» РУТ (МИИТ).