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: 8001
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: 306
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

3
Ожидается:
16 Сентября 2020
Перейти на статьи данного журнала
№2 01/06/2020
PDF (9.8 Мб)

Свежий выпуск

Идет наполнение свежего выпуска журнала.

темы номера





Новости информационных технологий

В Институте систем информатики им. А.П. Ершова СО РАН совместно с Новосибирским государственным университетом и Евразийским национальным университетом им. Л.Н. Гумилева разработан оригинальный метод автореферирования научно-технических текстов на основе риторического анализа и с использованием методов тематического моделирования. (03.06.2020)
Предложенный метод сочетает в себе использование лингвистической базы знаний, графовое представление текстов и машинное обучение.

В Поволжском государственном технологическом университете реализована интегрированная среда разработки с поддержкой структурного редактирования для языка программирования Go. (26.05.2020)
. Предложенная программная реализация отличается от известных способом представления хранимого состояния исходного кода, а также пользовательским интерфейсом структурного редактора, благодаря которому ускоряются действия над исходным кодом. Такое решение позволяет повысить производительность среды разработки, а также эффективность работы программиста.

В Московском государственном университете им. М.В. Ломоносова рассмотрен подход к использованию алгоритмов оптимизации с самообучением для управления динамически изменяющимися системами. (20.05.2020)
Предложенный подход к управлению допускает нестабильное поведение окружающей среды, ограниченность информации об управляемой системе и позволяет учитывать наличие многих характеристик работы системы, значения которых требуется поддерживать в заданных пределах.

В Южном федеральном университете создан метод автоматического синтеза нечетких регуляторов. (13.05.2020)
Отличительной особенностью разработанного метода синтеза нечетких регуляторов является возможность автоматической генерации нечетких правил по измеренным данным из реальной системы управления или ее модели.

В Стерлитамакском филиале Башкирского государственного университета исследовано специальное ПО для моделирования работы многомерных нечетких интервально-логических регуляторов и анализа их программ для контроллеров с программируемой логикой. (07.05.2020)
Данное ПО позволяет выполнить анализ ПЛК-программ МИЛР, рассчитать необходимое и/или достаточное количество продукционных правил, составляющих СПП, и количество критически важных продукционных правил, а также построить нечеткую модель работы МИЛР.

В Смоленском филиале Национального исследовательского университета МЭИ рассмотрен алгоритм идентификации параметров устройства для нагрева жидкости. (29.04.2020)
Предлагаемая алгоритмическая идентификация параметров устройства нагрева жидкости используется для приготовления, пастеризации, консервации сельскохозяйственной продукции.

В Научно-исследовательском институте информационных технологий разработан и программно реализован метод формирования приоритетного перечня автоматизируемых органов управления в системах специального назначения и его программная реализация. (22.04.2020)
Предлагаемый метод может быть использован заказывающими органами и научно-исследовательскими организациями при обосновании последовательности работ по созданию и развитию РИУС.

Облако тегов

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