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

Публикационная активность

(сведения по итогам 2018 г.)
2-летний импакт-фактор РИНЦ: 0,678
2-летний импакт-фактор РИНЦ без самоцитирования: 0,541
Двухлетний импакт-фактор РИНЦ с учетом цитирования из всех
источников: 1,047
5-летний импакт-фактор РИНЦ: 0,460
5-летний импакт-фактор РИНЦ без самоцитирования: 0,389
Суммарное число цитирований журнала в РИНЦ: 7170
Пятилетний индекс Херфиндаля по цитирующим журналам: 310
Индекс Херфиндаля по организациям авторов: 412
Десятилетний индекс Хирша: 19
Место в общем рейтинге SCIENCE INDEX за 2018 год: 303
Место в рейтинге SCIENCE INDEX за 2018 год по тематике "Автоматика. Вычислительная техника": 10

Больше данных по публикационной активности нашего журнале за 2008-2018 гг. на сайте РИНЦ

Добавить в закладки

Следующий номер на сайте

4
Ожидается:
16 Декабря 2019
Перейти на статьи данного журнала
№3 29/08/2019
PDF (7.5 Мб)

Свежий выпуск

В этом номере журнала опубликованы результаты исследований, посвященные вопросам формализации функциональных требований в проектах по созданию информационных систем. Представлен упрощенный метод скелетизации невыпуклых фигур. Рассмотрено методическое обеспечение проектирования инфраструктры ГИС динамического объекта. Исследованы проблемы автоматизации верификации программ с использованием графоаналитических моделей вычислительного процесса. Предложена реализация нечеткой модели взаимодействия объектов сложных технических систем на основе графов и затронуты многие другие актуальные темы.

темы номера





Новости информационных технологий

В Тверском государственном техническом университете разрабатывались программы моделирования температурных полей в изделиях цилиндрической формы. (11.09.2019)
На основе стандартной функции pdepe в среде MatLab программа позволяет по заданным теплофизическим характеристикам материала (коэффициентам теплопроводности, температуропроводности) и параметрам конвективно-радиационного теплообмена (коэффициентам конвективной теплоотдачи и приведенным степеням черноты) моделировать температурное поле в изделии.

В Филиале ВУНЦ ВМФ «Военно-морская академия» совместно с Управлением Балтийского флота исследовали сетевые автоматизированные системы управления техническим обеспечением ВМФ. (04.09.2019)
Объектом исследования являлась создаваемая сетевая структура технического обеспечения в Военно-Морском Флоте.

В Военной академии воздушно-космической обороны им. Маршала Советского Союза Г.К. Жукова разработана информационная технология верификации специального программного обеспечения автоматизированных систем военного назначения. (28.08.2019)
Создание подобного специального ПО, отвечающего современным требованиям к функциональности, обусловливает необходимость совершенствования мероприятий процесса разработки, в частности, верификации как основного вида работ по контролю качества программного продукта.

В Тюменском государственном университете исследовали нейросетевые модели для классификации текстовых фрагментов, содержащие биографическую информацию. (21.08.2019)
Проведены эксперименты по сравнению архитектур нейронных сетей для решения задачи классификации текстов на естественном языке, которая является одной из важных задач информационного поиска. Пути ее решения разнообразны, однако в последнее время на фоне общей тенденции использования механизмов машинного обучения в слабоформализуемых предметных областях все большую популярность приобретают методы, построенные на применении нейронных сетей.

В Тверском государственном университете предложена архитектура системы мониторинга производственных процессов в условиях географической распределенности производства. (14.08.2019)
Система позволяет работать в распределенном режиме, что значительно упрощает внедрение и эксплуатацию в условиях географической распределенности производства. Все компоненты, подсистемы, а также протокол и порядок их взаимодействия ориентированы на использование как на географически распределенных, так и на других производствах.

В Московском государственном техническом университете им. Н.Э. Баумана разработан гибридный подход к анализу потоков данных в условиях Индустрии 4.0. (07.08.2019)
Предложенный метод позволяет определять наиболее вероятный сценарий с помощью логистической регрессии, а также выделять оптимистический и пессимистический сценарии на основе метода анализа иерархий.

В Национальном исследовательском университете «Московский энергетический институт» исследовалась возможность применения методов поиска решения на основе прецедентов для идентификации сигналов АЭ-мониторинга сложных технических объектов. (30.07.2019)
Для извлечения прецедентов из БЗ (базы прецедентов) предложено использовать метод ближайшего соседа и расстояние Левенштейна в качестве меры сходства. Разработан метод представления сигналов АЭ-мониторинга как прецедента. На основе предложенного подхода реализован прецедентный модуль для идентификации сигналов АЭ-мониторинга.

Облако тегов

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