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

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