№ 114 (2025)

Обложка

Весь выпуск

Системный анализ

Системный анализ данных и моделирование поведения потребления электроэнергии на каждый час суток с помощью методов машинного обучения

Дзгоев А.Э., Лагунова А.Д., Карацев С.Т., Конюшок И.А., Комаров И.А., Хузмиев И.М., Гладышев О.Я.

Аннотация

Потребление электроэнергии является ключевым фактором устойчивого развития в энергетической отрасли, и точное прогнозирование его изменений имеет важное значение для эффективного управления большими электроэнергетическими системами и ресурсами. Целью данного исследования является разработка математической (регрессионной) модели для прогнозирования поведения электропотребления на каждый час следующих суток для энергосбытовых компаний современными методами машинного обучения и искусственного интеллекта. Рассматриваются различные методы искусственного интеллекта, применяемые для моделирования и прогнозирования потребления электроэнергии. К этим методам относятся: линейная модель, случайный лес и две реализации градиентного бустинга над решающими деревьями. Научный подход, основанный на технологии искусственного интеллекта Boosting, позволяет максимально снизить ошибку прогнозирования электропотребления в крупных энергетических компаниях. Авторами разработана новая, полезная и качественная регрессионная модель, адекватно описывающая экспериментальные данные по потреблению электроэнергии за каждый час суток. Выполнено тестирование разработанной регрессионной модели на реальных производственных данных энергетической компании. Проведенное исследование и полученные результаты позволяют авторам сделать вывод о том, что разработанная математическая модель методом машинного обучения LightGBM может быть использована энергосбытовыми компаниями для почасового планирования электропотребления при подаче заявок на оптовый рынок электроэнергии и мощности (ОРЭМ) на несколько дней вперед. Исследование было выполнено на языке программирования Python.
Управление большими системами. 2025;(114):6-40
pages 6-40 views

Динамическое восстановление коэффициентов сплошной среды при моделировании нестационарных процессов

Жуков П.И.

Аннотация

При моделировании нестационарных процессов в сплошных средах при помощи параболических дифференциальных уравнений часто встречаются ситуации, когда коэффициент, обеспечивающий связь левой и правой части уравнения, описывается как некоторая функция от множества переменных, включая состояния исследуемой среды. Восстановление данной зависимости, как правило, требует решения обратных коэффициентных задач, основанных на известных состояниях среды. На практике это означает, что обратная задача решается, опираясь, помимо прочего, на некоторую невязку между модельными данными и известными наблюдениям. Тем не менее нередки случаи, когда таких наблюдений критически мало во времени, например измерения состояния среды происходят с определенным очень большим временным шагом или вообще только в конце нестационарного процесса. Тогда в ретроспективных наблюдениях присутствуют моменты времени, когда состояние среды неизвестно, ввиду чего для них нельзя определить градиент ошибки и с приемлемой точностью восстановить искомую функциональную зависимость. В данной работе предлагается альтернативный взгляд на проблему восстановления коэффициентов сплошной среды для ситуаций, когда известных состояний среды значительно меньше, чем неизвестных. Непрерывный нестационарный процесс был рассмотрен, как дискретный, развивающийся во времени, и была предложена рекуррентная функция смены дискретных состояний. На основе данной функции был предложен численный метод интерполяции градиента ошибки между ожидаемым и фактическим состояниями среды внутри двух любых известными состояний. Был продемонстрирован процесс восстановления дискретных значений коэффициентов в отдельные моменты времени при помощи метода стохастического градиентного спуска на основе численной модели обобщенного параболического уравнения с произвольным внешним воздействием на границе.
Управление большими системами. 2025;(114):41-64
pages 41-64 views

Поведение траекторий модели развития клеточной популяционной системы

Ткачева О.С.

Аннотация

Исследуется математическая модель развития "in vitro" клеточной популяционной системы, включающая два типа клеток: здоровых и больных, например раковых. Модель позволяет описывать различные сценарии поведения клеток, в том числе процесс перерождения здоровых клеток в больные. Модель представлена системой ОДУ второго порядка. Биологический смысл системы накладывает определенные ограничения на фазовые переменные системы и ее параметры. Так, фазовые переменные, отражающие популяции клеток, должны быть неотрицательными, так что в качестве фазового пространства системы следует рассматривать неотрицательный квадрант. Параметры системы также имеют ограничения, вытекающие из их биологического смысла. Анализ этих ограничений приведен в статье. В работе проведен полный анализ положений равновесия. В частности, указаны условия на параметры, когда система имеет одно, два, три или четыре положения равновесия в неотрицательном квадранте. Описано условие перехода положения равновесия из состояния, находящегося внутри положительной области, на координатную ось. Рассмотрены условия устойчивости положений равновесия в некоторых случаях. Построены фазовые портреты системы при различных параметрах, иллюстрирующие случаи разного количества положений равновесия. Для системы с помощью метода локализации инвариантных компактов найдены границы для ограниченных траекторий, определены условия, когда в полученном локализирующем множестве не существует цикл.
Управление большими системами. 2025;(114):65-86
pages 65-86 views

Анализ и синтез систем управления

Управление сетью нестационарных агентов в условиях параметрической неопределенности и внешних возмущений

Имангазиева А.В.

Аннотация

Предлагается структура системы управления синхронизацией сети идентичных агентов в условиях нестационарности и параметрической неопределенности моделей агентов. При синхронизации требуется обеспечить согласованное во времени поведение однотипных агентов сети с учетом действующих на каждый агент внешних возмущений. В подсистемах осуществляется слежение за скалярным выходом ведущего агента-лидера, агенты зависимы. Измерению доступны скалярные входы и выходы агентов. Для решения поставленной сетевой задачи в каждом агенте строятся законы управления на основе метода вспомогательного контура, в основе которого лежит принцип динамической компенсации. Предварительно формируются сигналы, несущие информацию, негативно влияющую на регулирование подсистемы, а затем осуществляется их компенсация. В каждом агенте требуется информация о производных промежуточных сигналов, для чего используются наблюдатели Халила. Для иллюстрации работоспособности предложенной системы синхронизации рассмотрен числовой пример управления сетевым объектом, состоящим из четырех агентов, каждый из которых подвержен действию внешних, различных по амплитуде, возмущений. Проведено моделирование в MATLAB Simulink. Результаты моделирования подтвердили теоретические выводы и показали хорошую работоспособность системы синхронизации в условиях неопределенности и нестационарности моделей агентов сети.
Управление большими системами. 2025;(114):87-107
pages 87-107 views

Информационные технологии в управлении

Моделирование эффекта индуктивно вызванной поляризации в частотных данных аэроэлектроразведки

Хлюстов Д.К.

Аннотация

Аэроэлектроразведка является одним из распространенных методов сбора геофизической информации. В процессе исследовании территории с летательного аппарата собираются данные магнитного отклика среды в ответ на сигнал контролируемого источника электромагнитных волн. Во многих случаях для моделирования откликов достаточно построить простую модель разреза, имеющую действительные кажущиеся удельные сопротивления. Однако порой на данные существенное влияние оказывает эффект вызванной поляризациии. Он выражается в зависимости кажущегося сопротивления среды от частоты сигнала. Классический подход к моделированию ВП заключается в построении модели для частотно-зависимого удельного сопротивления каждого из слоев среды. Однако количество параметров при таком подходе быстро растет с увеличением разрешения, в связи с чем задача инверсии становится некорректной. Отсутствие однозначного решения обратной задачи приводит к тому, что итоговый результат интерпретации данных сильно зависит от используемого начального приближения и априорной информации. В данной работе предлагается подход к решению этой проблемы, который применяется для инверсии реальных данных. Показывается, что в некоторых случаях начальное приближение может быть выбрано исходя из результатов анализа откликов, полученных на участке, близком участку ВП.
Управление большими системами. 2025;(114):108-121
pages 108-121 views

Сетевые модели в управлении

Граф журнального пересечения: определение, модификации и содержательный пример

Печников А.А.

Аннотация

Библиометрические сети задаются отношениями между публикациями и/или их авторами, реализуемыми на основе списков соавторов и библиографических списков. Математическими моделями таких сетей, позволяющих исследовать сообщества ученых и связи между их работами, являются соответствующие библиографические графы. В работе определяется новый тип библиографического графа – граф журнальных пересечений, основанный на известной бинарной операции пересечения множеств. В качестве множеств здесь выступают множества авторов: автор принадлежит множеству авторов журнала, если у него есть публикации в этом журнале. Вершинами графа пересечений являются журналы, а связи между ними возникают в том случае, если пересечения соответствующих множеств авторов непустые. Предложены две модификации графа журнальных пересечений, учитывающие мощность подмножества пересечений и сходство множеств авторов, определяемое с использованием коэффициента Жаккара. В качестве примера построения и исследования графа журнальных пересечений и его модификаций использованы данные 20 ведущих российских математических журналов. В результате анализа получены некоторые результаты («замкнутость» или «открытость» сообществ авторов и журналов; высокая корреляция между PageRank вершин графа и SCIENCE INDEX журналов в eLibrary), позволяющие несколько иначе посмотреть на традиционные подходы к ранжированию научных журналов, используемых для оценок научной результативности. Определены направления дальнейших экспериментальных и теоретических исследований.
Управление большими системами. 2025;(114):122-137
pages 122-137 views

Протокол латентного консенсуса со слабыми фоновыми связями и запаздыванием

Хомутов Д.К.

Аннотация

Рассматривается согласование характеристик в многоагентной системе с информационными влияниями и запаздыванием. В частности, был рассмотрен случай, когда консенсус не достигается при любом векторе начальных значений. Подобная проблема может возникнуть в многоагентной системе со слабосвязанной структурой, т.е. когда есть несколько лидирующих агентов или групп агентов. Для достижения консенсуса был применен протокол латентного консенсуса со слабыми фоновыми связями и запаздыванием. С помощью критерия Найквиста, примененного Цыпкиным, были установлены граничное значение запаздывания, зависящее от спектральных свойств лапласовской матрицы, и условие независимости сходимости от запаздывания. С уменьшением весов фоновых связей граничное значение запаздывания рассматриваемого протокола приближается к граничному значению запаздывания искомого протокола. Установлено, что в случае сходимости протокол латентного консенсуса с фоновыми связями сходится к консенсусу при любом векторе начальных значений, при этом веса фоновых связей могут быть сколь угодно малы. Таким образом применение данного протокола решает указанную выше проблему, а данное исследование позволяет адаптировать другие рассмотренные ранее протоколы латентного консенсуса для многоагентных систем с запаздыванием.
Управление большими системами. 2025;(114):138-155
pages 138-155 views

Управление в социально-экономических системах

Оценка эффективности регулятивных инструментов развития регионов российской арктики: опыт социологического исследования

Волков А.Д., Рослякова Н.А.

Аннотация

Статья посвящена исследованию аспектов проработанности и эффективности мер поддержки бизнеса на территориях Арктической зоны России. Специфика работы определяется уникальными данными, полученными в результате экспедиционных исследований 2024 года и использования методики полуформализованного интервью. Выборка исследования включала 18 представителей бизнеса и 18 представителей местных администраций – по 3 эксперта от каждого арктического округа или района Республики Коми и Ненецкого автономного округа. Аналитическая обработка данных осуществлялась с помощью методического подхода, который базируется на методах статистического (сопоставительные и средние оценки) и непараметрического (рейтингование, коэффициент конкордации Кендалла, критерия Манна – Уитни, коэффициент ранговой корреляции Спирмена) анализа. Подход позволяет последовательно выявить согласованность мнений экспертов по оценке отдельных аспектов и проблем, обосновать значимость отличий в оценках между представителями власти и бизнеса и измерить их согласованность в случае солидарности мнений. Выявлены аспекты проработанности мер поддержки по критериям полноты доступной информации, простоты процедуры оформления, скорости получения, квалификации специалистов и общего объема поддержки и пользы. Установлена специфика реализации мер поддержки на местном, региональном и федеральном уровнях. Наиболее проработанными и эффективными являются меры регионального уровня. Среди ключевых проблем на муниципальном и региональном уровнях выделяется процедура оформления документов, на федеральном – объем поддержки. Составлен рейтинг эффективности наиболее используемых мер стимулирования. Выявлены возможные причины различий в территориальных особенностях их эффективности, даны соответствующие рекомендации по их совершенствованию.
Управление большими системами. 2025;(114):156-185
pages 156-185 views

Сценарные технологии в групповом региональном управлении

Команич Н.В., Чернов И.В.

Аннотация

Рассматриваются вопросы применения технологий сценарного анализа для исследования проблем повышения эффективности управления обеспечением стабильного и сбалансированного развития регионов в условиях неопределенности и рисков, связанных с деструктивным воздействием различных угроз. Новизна исследования заключается в использовании сценарного подхода к разработке стратегии регионального управления, которая основывается на технологиях группового управления, сочетающих принципы централизации и децентрализации, частно-государственного партнерства и координации. Предлагаемый подход позволяет анализировать складывающуюся в региональных системах ситуацию и обосновывать необходимость переноса центра принятия решений, а также перераспределения функций и полномочий между административными и экономическими субъектами управления различного уровня иерархии, каждый из которых обладает своими уникальными возможностями и уязвимостями. Стратегическое управление в такой модели осуществляется с использованием сценарно-прогнозного подхода, который позволяет выявлять негативные тенденции регионального развития, в том числе возникающие в результате внешних воздействий. На основе математического аппарата знаковых ориентированных графов разработана имитационная модель группового регионального управления. Результатом исследования стали разработанные сценарии регионального развития, анализ которых показал, что в условиях нарастающих угроз наиболее эффективной стратегией является перенос центра управления на государственный субъект на основе сценарно-прогнозного мониторинга. При этом необходимо использовать принципы координирующего управления и стимулирования, а также принцип партнерства для предотвращения противоречий в социально-экономических процессах внутри региональной системы. В безопасных и благоприятных условиях поддержка хозяйствующих субъектов, а также управление стабильностью и сбалансированностью регионального развития и обеспечения его безопасности должны осуществляться преимущественно децентрализовано, под управлением региональных субъектов управления, предпринимательского сектора и частного бизнеса.
Управление большими системами. 2025;(114):186-228
pages 186-228 views

Прогнозирование реализованной волатильности на основе информации, извлекаемой из опционов

Патласов Д.А.

Аннотация

Рассматривается подход к прогнозированию реализованной волатильности индекса S&P 500 с помощью данных, извлекаемых из опционов благодаря теореме восстановления Росса. Цель настоящего исследования заключается в исследовании возможности использовать показатели, получаемые после применения теоремы восстановления Росса, в качестве экзогенных факторов в модели прогнозирования реализованной волатильности финансовых инструментов. Применяемая для достижения цели исследования методика исключает необходимость использования исторических котировок финансовых активов, фокусируясь исключительно на опционах. В работе проведено сравнение точности прогнозирования реализованной волатильности между предлагаемыми моделями и базовым подходом HAR-RV. Эмпирические результаты показали, что предлагаемый подход обеспечивает более высокую точность предсказаний. Используемый подход в теореме восстановления Росса на основе аппроксимации функции плотности распределения базового актива опциона позволяет более точно учитывать ожидания участников рынка и их предпочтения к риску, что может стать статистически значимыми факторами в моделях прогнозирования различных финансовых индикаторов. Результаты исследования могут быть использованы для оценки систематического риска, прогнозирования вероятности коррекций и кризисов на финансовых рынках.
Управление большими системами. 2025;(114):229-253
pages 229-253 views

Максимизация экономии финансовых ресурсов в результате балансировки поточной линии сборки на предприятиях дискретного машиностроения

Щербак А.В., Овчинников П.В., Погорелова Л.А., Савельчев П.П.

Аннотация

Рассматриваются вопросы расчета объема высвобождаемых финансовых ресурсов, а также достижение максимального экономического эффекта посредством постановки математической задачи оптимизации при рациональном сочетании параметров, регулирующих течение производственных процессов на сборочном производстве. Методологическую базу исследования составляют теоретические и практические данные по организации сборочного производства, экономике предприятия, математическим методам решения оптимизационных задач. В рамках исследования были реализованы задачи по анализу особенностей функционирования поточной линии сборки; обозначены направления, которые обуславливают формирование высвобождения финансовых ресурсов в результате проведения мероприятий по оптимизации производственного процесса, а также разработаны рекомендации для формирования универсальной методики расчета суммарного экономического эффекта при балансировке поточной линии сборки, сформулирована задача оптимизации, направленная на максимизацию экономического эффекта при рациональном подборе контролируемых параметров работы линии сборки. Приведен общий управленческий подход к балансировке линии сборочного производства. В результате балансировки поточной линии сборки выравнивается производственный такт, что в свою очередь обеспечивает, во-первых, снижение уровня межоперационных заделов в результате сопряжения технологических операций по производственной мощности, во-вторых, способствует сокращению производственного цикла изготовления продукции.
Управление большими системами. 2025;(114):254-272
pages 254-272 views

Управление техническими системами и технологическими процессами

Разработка и анализ эффективности критериев наличия шлака при разливке стали

Полещенко Д.А., Коренев А.В.

Аннотация

В настоящее время одной из ключевых задач в промышленности является обеспечение высокой эффективности производства, в том числе и в стале­литейной отрасли. Одной из нерешенных задач в этой области в процессе непрерывной разливки стали является определение момента начала поступления шлака в промежуточный ковш при сливе металла из сталеразливочного ковша. Сравнительный анализ методов раннего распознавания шлака показывает, что в настоящее время высокоэффективной системы отсечки шлака не существует. В данной работе для решения задачи раннего распознавания шлака используется именно вибрационный метод ввиду высокой информативности сигнала виброускорения. Апробируется два метода анализа сигнала виброускорения манипулятора защитной трубы для своевременной отсечки шлака и предотвращения его попадания в промежуточный ковш. Анализ результатов апробации показывает, что наилучшую эффективность, равную ста процентам, обеспечивает подход, основанный на анализе спектра мощности сигнала виброускорения совместно с данными о весе плавки. Критерии отсечки шлака на основании дискретного вейвлет-анализа срабатывают в 67 % случаев, что демонстрирует их работоспособность и дает основания для более тщательного исследования данного метода с целью увеличения его эффективности.
Управление большими системами. 2025;(114):273-290
pages 273-290 views

Управление подвижными объектами и навигация

Особенности построения сглаженной траектории при наличии большого числа точек траектории

Макаров М.И., Морозов Ю.В.

Аннотация

Представлен метод сглаживания траектории, полученной с использованием высокочастотных данных о движении мототехники по пересечённой местности, с целью повысить точность и плавность траекторий в условиях присутствия шума. Основное внимание уделено особенностям применению квинтических В-сплайнов, которые обеспечивают высокую степень гладкости при описании траектории и предварительной фильтрации данных. В статье последовательно описаны технические и математические сложности, возникающие при реализации алгоритма на реальных данных, а также предложены методы их преодоления. Один из таких методов — фильтрация выбросов для устранения резких отклонений исходной траектории с использованием цифрового фильтра Баттерворта. Рассмотрены и протестированы различные подходы для работы с большим количеством точек траектории, включая разбиение данных на отдельные перекрывающиеся окна с их последовательной сшивкой, что значительно улучшает производительность алгоритма. Для оптимизации вычислений также предложено использовать разреженные матрицы, эффективно работающие с большим объемом данных и занимающих существенно меньший объем памяти компьютера по сравнению с традиционными. Эффективность предложенного подхода подтверждена на примерах, где визуализированы сглаженные траектории, полученные из зашумленных данных.
Управление большими системами. 2025;(114):291-306
pages 291-306 views

Распознавание сцен в задаче глобальной локализации мобильного робота с использованием моделей векторных представлений изображений и графовых подходов

Московский А.Д.

Аннотация

Работа посвящена задаче локализации мобильных роботов по визуальным семантическим данным. Центральным элементом такой задачи является распознавание сцен – поиск соответствия между наблюдаемыми объектами и объектами, нанесенными на карту местности (семантическая карта). Предлагаются два метода, использующие определение геометрических особенностей на наблюдаемой сцене и поиск их на карте с помощью различных подходов на графах. Предложенный способ определения отношений между объектами, использующийся в обоих методах, позволяет учитывать погрешности оценки расстояний бортовыми сенсорами. Помимо использования геометрических особенностей в работе также рассматривается применение нейросетевых моделей, которые формируют вектор признаков по изображению, тем самым позволяя определить их визуальное сходство. Визуальное сходство используется для нормирования и оценки результатов, полученных предложенными методами на основе графовых подходов. Кроме того, был модифицирован открытый набор данных KITTI-360 для оценки точности решения задач распознавания сцен. Эксперименты на полученном наборе данных продемонстрировали, что предлагаемый подход, сочетающий геометрические особенности и визуальное сходство, значительно повышает точность рассмотренных методов распознавания сцен. По результатм экспериментов сформированы некоторые рекомендации по использованию данных подходов на практике.
Управление большими системами. 2025;(114):307-344
pages 307-344 views

Опыт применения алгоритмов относительного позиционирования в электромагнитном поле двух диполей

Третьякова Е.А.

Аннотация

Решение задачи относительного позиционирования источника и приёмника переменного магнитного поля заключается в определении радиус-вектора между рассматриваемыми объектами и их взаимной ориентации. В данной работе ставится задача определения взаимного пространственного расположения и ориентации двух объектов в электромагнитном поле. Актуальность обусловлена необходимостью повышения точности и достоверности результатов аэроэлектроразведки, особенно при наличии наведенных помех. Рассматривается метод относительного позиционирования источника и приёмника электромагнитного поля в поле двух диполей в трехмерной постановке. Реализованы два этапа: определение радиус-вектора «источник –приемник» и взаимной ориентации между ними. Приводится методика калибровки магнитных моментов источника поля, которая необходима для применения алгоритмов. Обрабатываются экспериментальные данные новой аэроэлектроразведочной системы. Проводится сравнение результатов, полученных для различных алгоритмов позиционирования: ГНСС-решение, двумерное электромагнитное позиционирование в поле двух диполей, трехмерное электромагнитное позиционирование в поле двух диполей. Анализируется возможность применения полученного решения для увеличения качества полученных данных, а именно, для борьбы с остаточной после стандартного метода компенсации наведенной помехой неопределенной природы. Результаты исследования показывают, что использование трехмерного электромагнитного позиционирования в поле двух диполей позволяет определить взаимное расположение объектов с точностью, не уступающей стандартному решению ГНСС, и в будущем разобраться с вопросом помех, что ведет к улучшению качества данных аэроэлектроразведки.
Управление большими системами. 2025;(114):345-360
pages 345-360 views

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».