ISSN 0236-235X (P)
ISSN 2311-2735 (E)

Публикационная активность

(сведения по итогам 2016 г.)
2-летний импакт-фактор РИНЦ: 0,493
2-летний импакт-фактор РИНЦ без самоцитирования: 0,389
Двухлетний импакт-фактор РИНЦ с учетом цитирования из всех
источников: 0,732
5-летний импакт-фактор РИНЦ: 0,364
5-летний импакт-фактор РИНЦ без самоцитирования: 0,303
Суммарное число цитирований журнала в РИНЦ: 5022
Пятилетний индекс Херфиндаля по цитирующим журналам: 355
Индекс Херфиндаля по организациям авторов: 499
Десятилетний индекс Хирша: 11
Место в общем рейтинге SCIENCE INDEX за 2016 год: 304
Место в рейтинге SCIENCE INDEX за 2016 год по тематике "Автоматика. Вычислительная техника": 11

Больше данных по публикационной активности нашего журнале за 2008-2016 гг. на сайте РИНЦ

Вход


Забыли пароль? / Регистрация

Добавить в закладки

Следующий номер на сайте

1
Ожидается:
16 Марта 2018
Перейти на статьи данного журнала
№4 28/11/2017
PDF (12.1 Мб)

Свежий выпуск

    В этом номере журнала опубликованы результаты исследований в таких областях, как моделирование модульных вычислительных систем, хранение и обработка нечетких данных, энтропийная кластеризация в информационных системах, ретроконверсия неформатных документов, а также работы, посвященные другим актуальным темам.

темы номера





Новости информационных технологий

В Азербайджанском государственном университете нефти и промышленности исследовалась возможность разработки нового метода кластеризации данных в информационных системах. (21.02.2018)
Предложен метод оптимальной энтропийной кластеризации высокоразмерных данных в информационных системах, который базируется на энтропийном подходе к выбору состояния элементов сообщений.

В Национальном исследовательском университете «Московский энергетический институт» совместно с Белорусским государственным университетом информатики и радиоэлектроники (БГУИР) исследовались актуальные вопросы повышения эффективности работы систем, использующих рассуждения на основе прецедентов (CBR – Case-Based Reasoning). (14.02.2018)
Для повышения эффективности работы CBR-систем предложено использовать модифицированный CBR-цикл, позволяющий сформировать базу удачных и неудачных прецедентов на основе имеющейся экспертной информации (тестовых выборок), а также модификацию алгоритма k ближайших соседей (k-NN) для извлечения прецедентов.

В НИИ «Центрпрограммсистем» выполнен сравнительный анализ альтернативных подходов к хранению и обработке нечетких данных с точки зрения поддержания целостности данных и эффективности их обработки, проведены эксперименты на созданных по различным подходам моделям нечетких данных. (07.02.2018)
На основании сравнительный анализ предложены проектные решения, повышающие эффективность поиска подобных нечетких данных, сформулированы рекомендации по выбору подхода к моделированию нечетких данных.

В Самарском государственном аэрокосмическом университете им. С.П. Королева предложен метод повышения интерпретируемости регрессионных моделей. (31.01.2018)
Данный метод дополняет задачи регрессии и классификации в контексте задач синтеза фильтров из области цифровой фильтрации и тестирования из области психометрии.

В Университете «Дубна», Институте системного анализа и управления исследовалась технология дистанционного проектирования баз знаний нечетких регуляторов, разработанных с использованием программного инструментария «Оптимизатор баз знаний» на мягких и квантовых вычислениях. (24.01.2018)
Программный инструментарий дает возможность проектировать и настраивать сложные и слабо формализованные технические системы. Данная возможность позволяет существенно сократить время при проектировании интеллектуальной системы управления и повысить надежность системы за счет снижения уровня влияния экспертных оценок на процесс проектирования.

В Московском государственном университете им. М.В. Ломоносова разработано программное средство для проверки критерия допустимости конфигураций модульных вычислительных систем реального времени. (17.01.2018)
Программное средство позволяет моделировать модульные вычислительные системы реального времени и получать временные диаграммы их функционирования, необходимые для проверки критерия допустимости.

В Смоленском филиале Национального исследовательского университета МЭИ предложена методика вычисления оценок процессов, протекающих на сложных технологических объектах. (10.01.2018)
Данная методика основана на применении интервальных методов к дифференциальному векторно-матричному уравнению, описывающему фильтр Калмана.

Облако тегов

генетические алгоритмы тестирование автоматизированная информационная система база знаний обработка информации информационная система программа информационные системы агент программирование объектно-ориентированное программирование нечеткая логика программная реализация подготовка геоинформационная система система поддержки принятия решений поддержка принятия решений математическое моделирование компьютерное моделирование автомат бюхи защита информации жизненный цикл обучающая выборка принятие решений информационная безопасность мультиагентные системы rapidio эффективность фильтр калмана тренажер программное обеспечение диагностика распознавание образов система искусственный интеллект прогнозирование кластеризация информация интеллектуальная система интерфейс визуализация субд надежность оптимальное управление генетический алгоритм сапр оптимизация планирование реальное время моделирование временной ряд по распределенные вычисления программный комплекс мониторинг интеграция алгоритм параллельные вычисления автоматизированная система автоматизация обработка изображений бд машинное обучение системный анализ температурное поле экспертная система информационные технологии ит-инфраструктура классификация текстов интернет нейронная сеть математическая модель бизнес-процесс облачные вычисления онтология обработка данных проектирование имитационное моделирование представление знаний компьютерное зрение анализ онтологии распознавание классификация нейронные сети верификация нечеткие множества тактический тренажер база данных имитационная модель многоагентная система нечеткий регулятор граф мягкие вычисления технологический процесс программный продукт управление искусственные нейронные сети нечеткий вывод модель