Антонов Владимир Александрович

Главный научный сотрудник, доктор технических наук

Контактные данные:
Адрес: 620075, г. Екатеринбург, ул. Мамина-Сибиряка, 58, к.804.
Тел.: (343)350-37-09
E-mal:  antonov@igduran.ru

Краткая автобиография
Образование высшее. Окончил Свердловский горный институт по специальности: геофизические методы поисков и разведки месторождений полезных ископаемых, а так же Уральский Государственный университет по специальности: теоретическая физика. Работал заведующим лабораторией в Свердловском горном институте, научным сотрудником в институте геофизики УрО РАН, старшим научным сотрудником в научно-исследовательском  и  конструкторском институте «Цветметавтоматика». В ИГД УрО РАН работает в научных должностях с 1992 г.

Направление научных исследований в период до 2004 г. заключалось в разработке методологии ядерно-физического контроля качества руд и технологических продуктов горно-металлургического производства. Особое внимание уделялось теоретическим и экспериментальным геоинформационным исследованиям на основе применения  нейтронного активационного контроля. В результате выполненных на этом этапе исследований разработаны теоретические положения, совокупность которых квалифицированы как решение крупной научной проблемы в области создания методологии построения, функционирования и использования геоинформационной системы активационного контроля качества многокомпонентного минерального сырья.
Суть полученных новых знаний состоит в следующем. Активационные и технологические параметры многокомпонентного минерального сырья, находящегося в разных естественных и техногенных фазово-кинетических состояниях и соотношениях с технологическим оборудованием и средствами контроля, оптимальные по критериям минимизации статистической погрешности активационных измерений и экспрессности контроля,  в интегральном преобразованном унифицированном виде взаимосвязаны и изменяются в пределах разработанной аналитической модели геоинформационной системы. Эта модель учитывает координаты положения, размеры анализируемых объектов, скорости движения технологических продуктов или измерительных зондов, виды и уровень интенсивности излучения, состав нуклидов и режим измерений. Таким образом, она позволяет в конкретных технологических условиях рассчитать выбрать оптимальные параметры контроля. Такие параметры определяются  в компьютерных процессах сбора, регистрации и обработки активационных и технологических данных по специальной методике, основанной на адекватной аналитической модели и содержащей:
- формирование базы исходных и системных данных;
- приведение их к унифицированному виду;
- выбор критерия оптимизации и варианта обработки данных по комбинации их входа и выхода;
- задание стартовых значений параметров;
- расчеты и определения в последовательности, заданной блоковыми алгоритмами;
- графическое и атрибутивное представление выходных данных.

  Начиная с 2004 г., проводятся научные  исследования в области математического моделирования геосистем горных предприятий с целью их геоинформационного отображения и прогнозирования. В результате исследований получены новые знания, которые заключаются в следующем.

Структуризация  геосистем  и  геоинформационного обеспечения
          Разработана схема структуризации геосистем и геоинформационного обеспечения горнодобывающих предприятий, которая позволяет привести в соответствие заданным производственным целям необходимый информационно значимый структурный их уровень и определить, исходя из целевой тематики геоинформационного обеспечения, требования к геоинформационному отображению по охвату баз данных,  применяемым моделям их обработки и практическому выходу.

Пространственно-временная и атрибутивная связность геоданных
          Предложена схема формирования и анализа матричной корреляционной функции координатных и атрибутивных геоданных. Схема представлена в объеме,  необходимом и достаточном для оценки значений профильных интервалов корреляции атрибутивных признаков геосистем.  Теоретически доказано и экспериментально подтверждено, что интервал автокорреляции отдельного признака или обобщенной пространственной корреляции нескольких признаков меньше произведения длины регулярного единичного интервала профиля на разность между половиной количества точек профиля и единицы. Установлено, что обобщенный интервал корреляции нескольких атрибутивных признаков представляет собой среднее значение по совокупности автокорреляционных интервалов каждого из них. Величина обобщенного интервала корреляции больше наименьшего и, соответственно, меньше наибольшего из усредняемых автокорреляционных интервалов.

Моделирование геосистем  геоинформационными  средствами
          Обосновано, что геоинформационное моделирование геосистемы горнодобывающего предприятия на заданном  ее структурном уровне необходимо осуществлять по специально разработанному принципу согласования  выявленной   закономерности  размещения  в  геопространстве  значимых признаков геосистемы с незначимыми. Суть принципа  заключается  в том, что необходимый  и  достаточный  вид  детерминированной информационной модели геосистемы   устанавливается  согласованием   в  процессах   последовательного приближения  дисперсии  отклонения  признака от модельных  представлений  с  дисперсией признака  за  счет  воспроизводимости  его  получения и  влияния  незначимых  структурных неоднородностей геосистемы вдоль каждого аргумента в  модельном представлении.
 Установлена закономерность связи структурных уровней геосистемы горнодобывающего предприятия, которая заключается в том, что разность квадратов коэффициентов детерминированности  модельных представлений геосистемы при переходе от одного ее структурного уровня к другому равна относительной доли дисперсии моделируемого признака геосистемы, образующейся за счет учета в модели незначимых ее структур, в общей дисперсии признака.
 На основе установленного принципа согласования разработана математическая модель самосогласованного полиномного тренда, развитие которого происходит по критерию соответствия выявленной   закономерности  размещения  в  геопространстве  значимых признаков геосистемы с незначимыми.

Исследования регрессии геоданных
          Предложено и развивается  новое направление научных исследований, заключающееся в создания функционально-факторных уравнений нелинейной регрессии повышенной достоверности с самоопределяющимися параметрами включенных в него факторных функций (уравнений регрессии, трендов ФСП). Создана методология построения и применения регрессии ФСП в научных исследованиях. Методология включает в себя следующие разделы:
- функционально-факторный принцип формирования трендов ФСП;
- метод оптимизации МППВ;
- классификация трендов ФСП;
- классификация методик расчета трендов ФСП;
- методики расчетов трендов ФСП;
- алгоритмы и программы для автоматического построения трендов ФСП на компьютере;
- новый критерий оценки достоверности уравнений и трендов ФСП;
- приемы интерпретации результатов экспериментальных измерений и моделирования уравнениями ФСП исследуемых объектов.

Уравнения регрессии, тренды ФСП строятся по функционально-факторному принципу, согласно которому входящие в них функции задаются в общем виде и рассматриваются как математически выраженные факторы влияния природных или каких-либо иных процессов на искомую  регрессионную закономерность. Окончательный (конкретный) вид факторных функций, отображающий их характерные  или отдельные черты, а именно, степень возрастания или убывания, вогнутости или выпуклости, уточняется (самоопределяется) в процессе расчета трендов так, что параметры, входящие в факторные функции, рассчитываются в области рациональных чисел (дробных, положительных, отрицательных)  по критерию максимума коэффициента его детерминации R2. Этим обстоятельством объясняется повышенная  достоверность  трендов ФСП. 
В оптимизационных расчетах совместно применяются метод наименьших квадратов (МНК) и специально разработанный в Институте горного дела УрО РАН новый численный метод приближений параболической вершины (МППВ).

Уравнения регрессии, тренды ФСП классифицированы на виды и типы с учетом особенностей факторных функций, их количества и взаимодействия. Методики расчета самоопределяющихся параметров так же систематизированы с учетом сложности математических выражений трендов и специфики МППВ. 

По результатам методологических исследований  совместно с научным сотрудником ИГД УрО РАН  Яковлевым М.В. разработана программа для ЭВМ под названием «Тренды полиномные степенные с самоопределяющимися показателями степени (тренды ПС СПС)», а также расширенная программа для ЭВМ под названием «Уравнения регрессии,  тренды ФСП-1 (двумерные функционально-факторные с самоопределяющимися параметрами и повышенной достоверностью)». Программы предназначены для  автоматического компьютерного расчета и построения некоторых одномерных трендов ФСП. Перечень трендов, рассчитываемых программой «Уравнения регрессии, тренды ФСП-1», приведен в таблице.

В данной программе предусмотрены функции автоматического и ручного ввода исходных данных, выбора вида и типа тренда, расчета коэффициентов и других самоопределяющихся параметров. Также отображаются конечные математические формулы трендов и  их графики. Обеспечены сопряжения с внешними электронными носителями и программными пакетам, например, Microsoft Office Exel,  по  автоматическому вводу данных и выходу формул и графиков тренда.
Примеры трендов ФСП

Некоторые публикации
- Антонов В.А. Построение функционально-факторной нелинейной регрессии в горно-технологических исследованиях. / В.А. Антонов //Альманах современной науки и образования. Тамбов: Грамота, № 5 (72). -2013. - C. 16-24, www.gramota.net/materials/1/2013/5/3.html.
- Антонов В.А. Построение и оптимизация моделей нелинейной функционально-факторной регрессии. / В.А. Антонов //Информационные технологии. -2013.- № 5.- С. 17-24.
- Антонов В.А. Отображение горно-технологических закономерностей функционально факторными уравнениями нелинейной регрессии. / В.А. Антонов, М.В. Яковлев // Горный информационно-аналитический бюллетень, «Проблемы недропользования» - 2011. - отдельный выпуск. - С. 571 - 588.
- Антонов В.А. Об одном методе построения полиномных трендов с самоопределяющимися показателями и коэффициентами. / В. А. Антонов // Экономика и математические методы. - 2010.- том 46, - № 2. -  С. 78 - 88.
- Антонов В.А.  Информационная технология оптимизации новым численным методом и построения на его основе полиномных степенных трендов с самоопределяющимися показателями степени / В. А. Антонов // Информационные технологии. – 2009. - № 8. – С. 39- 45.
- Антонов В.А.  Полиномные степенные тренды с самоопределяющимися показателями степени (тренды ПС СПС): программа для ЭВМ, РФ; регистр. номер 2009611347 / В. А. Антонов, М. В. Яковлев; ИГД  УрО РАН.- Екатеринбург.- 2009.
- Антонов В.А. Геоинформационное определение и построение достоверных полиномных степенных трендов нового типа СПС / В. А. Антонов // Горный информационно-аналитический бюллетень. - 2009. - № 3. -  С. 53 - 65.
- Антонов В.А. Определение тренда геоданных в виде полинома с самоопределяющимися показателями степени. //Компьютерные технологии  при проектировании и планировании горных работ: сб. тр. Всесоюз. науч. конф. Апатиты, - 2008. - С. 54 -58.
- Антонов В.А.  Построение интерпретационных уравнений регрессии с самоопределяющимися показателями. / В. А. Антонов // Геодинамика, глубинное строение, тепловое поле Земли, интерпретация геофизических полей. Пятые научные чтения памяти Ю.П. Булашевича. Материалы. Екатеринбург: ИГф  УрО РАН, - 2009.- С. 17- 22.
- Антонов В.А. Структура целей и задач геоиформационного обеспечения в прогнозировании и планировании на горном предприятии   / В. А. Антонов // Горный информационно-аналитический бюллетень.  – 2006. - № 2. –  С. 9 - 12.
- Антонов В.А. Оценка корреляционной связности геоданных горного предприятия /В.А. Антонов, В.М. Аленичев // Горный информационно-аналитический бюллетень. - 2007. - № 10. -  С. 318 - 322 .
- Антонов В.А. Модель самосогласованной трендовой оценки признаков горно-геологических объектов / В. А. Антонов // Горный информационно-аналитический бюллетень.  – 2006. - № 1. – С. 125 - 130.
- Антонов В.А. Автоматизированная информационная система оценки интервалов корреляционной связности признаков геотехногенных объектов.  / В. А. Антонов, М.В. Аленичев, А.Б. Уманский, А.Л. Смирнов, В.Н. Рычков // Горный информационно-аналитический бюллетень, «Информатизация и управление -1» - 2008. - отдельный выпуск  № 10. -  С. 76 - 85.
- Антонов В.А. Оценка интервалов корреляционной связности геоданных. / В. А. Антонов // Проблемы открытой разработки месторождений полезных ископаемых. Хохряковские чтения. Ноябрь 2007 г. Материалы. Екатеринбург: УГГУ, - 2010.- С. 223- 228.
- Антонов В.А. Геоинформационная система активационного контроля качества минерального сырья: автореферат  дисс.  д-ра техн. наук / В. А. Антонов; ИГД УрО РАН. -  Екатеринбург,  2004. - 31 с.
- Антонов В.А. Оптимизация активационных измерений. –  Екатеринбург: ИГД УрО РАН, 1996. – 170 с.