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? / РегистрацияДобавить в закладки
Следующий номер на сайте
№2
Ожидается:
16 Марта 2018
Статьи журнала №1 2018
1. Программные средства решения задач оптимизации размещения транспортных объектов на основе алгоритма кластеризации с проекцией [2018-03-20]Авторы: Есипов Б.А. (bobpereira@yandex.ru) - Самарский национальный исследовательский университет им. академика С.П. Королева, кандидат технических наук Ph.D;
Аннотация: Выбор оптимального расположения логистических центров является актуальной задачей для всех видов перевозок. Решение ее для реальных задач региона или страны приводит к математическим алгоритмам высокой сложности. В статье предлагаются математическая модель и новый метод решения задачи оптимального размещения логистических центров двухуровневой сети перевозок на основе применения математического аппарата кластерного анализа. При заданных геоинформационных параметрах производств-поставщиков, а также заданной топологии дорог, станций или других объектов транспортной инфраструктуры ставится задача оптимального выбора логистических центров. Для сети железных дорог логистическими центрами могут быть, например, контейнерные пункты. Критерием оптимизации является минимизация общего суммарного объема перевозок в тонно-километрах от производств до контейнерных пунктов. Для этого в качестве оптимизационной математической модели используется модель разбиения объектов на кластеры. Искомыми кластерами являются подмножества точек-производств со своими центрами – контейнерными пунктами. Поскольку центры кластеров обязательно должны находиться на железнодорожных станциях, предложен новый алгоритм кластеризации с проекцией. Исследованы возможности такого алгоритма кластеризации, названного k-means pro. Рассмотрена методика выбора количества центров (кластеров) по обобщенному экономическому показателю затрат на перевозки и создание логистических центров. Приведены примеры расчетов для предприятий и железных дорог Приволжского федерального округа на основе созданного ПО.
The choice of the logistics centers optimal placing is an important task for all types of transportations. Solving it for real problems of a region or country leads to mathematical algorithms of high complexity.
The paper proposes a mathematical model and a new method for solving the problem of logistics centers optimal placement of a two-tier transportation network based on the mathematical apparatus of a cluster analysis. As geoinformation parameters of supplier plants, as well as a road topology, stations or other objects of transport infrastructure are given, there is the problem of an optimal choice of logistics centers. For example, logistics centers for a railways network can be container points. The optimization criterion is minimization of the total traffic volume in ton-kilometers from production to container points. For this purpose, the model of partitioning objects into clusters is used as an optimization mathematical model. The required clusters are subsets of production points with their own centers (container points). Since cluster centers must be located at railway stations, the article suggests a new clustering algorithm with a projection.
The paper investigates the possibilities of such clustering algorithm called k-means pro. It also considers the methodology of selecting the number of centers (clusters) by a generalized economic indicator of transportation costs and costs for creating logistics centers. Based on the created software, there are some examples of calculations for enterprises and railways of the Volga Federal District.
Ключевые слова: дефект проекции, кластеризация с проекцией, логистические центры, двухуровневая сеть контейнерных перевозокKeywords: projection defect, projection clustering, logistic centers, two-tier network container transportations
Просмотров: 351
2. Системный анализ объектов транспортной инфраструктуры в геоинформационной среде [2018-03-20]
Авторы: Михеева Т.И. (mikheevati@its-spc.ru) - Самарский государственный аэрокосмический университет им. академика С.П. Королева (национальный исследовательский университет), доктор технических наук Ph.D;
Аннотация: С позиции системного анализа среди задач, решаемых в рамках управления функционированием транспортной инфраструктуры, отдельно стоит мониторинг характеристик улично-дорожной сети, транспортных потоков, технических средств управления движением. Решение таких задач требует инструментов, обеспечивающих эти процессы универсальными средствами создания и динамической модификации объектов. В качестве методологической и информационной основы построения геоинформационной системы управления функционированием транспортной инфраструктуры используются модели таксономии, которые лежат в основе объектно-ориентированного конструирования инструментальных сред, ориентированных на разработку сложноорганизованных систем. Интеллектуальная транспортная геоинформационная система ITSGIS является средством для хранения и обработки геоданных, обладает огромным потенциалом в области интеллектуальной поддержки принятия решений. Области применения ITSGIS основаны на задачах сетецентрического управления. Интеллектуальность ITSGIS обеспечивается наличием в функционале нейросетевых технологий. С помощью нейросетей сформирован универсальный аппарат, решающий различные специфические задачи из разных проблемных областей, в том числе в управлении транспортными процессами. Одной из подсистем ITSGIS является система экспертной дислокации технических средств организации дорожного движения на тематические слои электронной карты, предназначенная для проверки корректности установки дорожных знаков и светофоров. Для выявления мест концентрации ДТП на карте в интеллектуальной транспортной системе реализованы методы, основанные на использовании интеллектуальной технологии Data Mining. В геоинформационной составляющей ITSGIS ведется учет геообъектов (полигональных, линейных, точечных) электронной карты с их семантическим наполнением (назначение геообъекта, принадлежность организации, отсканированные документы, контакты для связи с населением).
In terms of system analysis, among the tasks solved in the framework of managing transport infrastructure functioning, a separate task is monitoring of road network characteristics, traffic flows, means of traffic control. The solution of such problems requires tools that enable these processes by universal creation means and dynamic modification of objects. The models of the taxonomy serve as a methodological and information base for constructing a geoinformation control system for transport infrastructure operation. These models form the basis of object-oriented design tool environments that are focused on complex systems development. The intelligent transport GIS ITSGIS is a tool for geodata storing and processing. It has a great potential in the field of intelligent decision support. ITSGIS scope is based on tasks of network-centric management. Neural network technologies provide ITSGIS intelligence. Neural networks help forming a universal machine that solves a variety of specific tasks from different domains, including in management of transport processes.
One of the ITSGIS subsystems is the system of expert deployment of traffic organization technical means on thematic layers of an electronic map, which is designed to check the correctness of road signs and traffic lights installation. To identify areas of accident clusters on the map, the system uses methods based on intelligent Data Mining technologies. A geoinformation component of ITSGIS keeps records on geoobjects (polygon, line, point) of an electronic map with their semantic content (geoobjects’ purpose, affiliation, scanned documents, citizensэ contacts).
Ключевые слова: тематические слои электронной карты, сетецентрическое управление, интеллектуальные транспортные системы, геоинформационные технологии, транспортная инфраструктура, системный анализKeywords: electronic map thematic layers, etworkcentric management, intelligent transport systems, geoinformation technologies, transport infrastructure, system analysis
Просмотров: 376
3. Сетецентрическое управление на основе микро- и макромоделей транспортных потоков [2018-03-20]
Авторы: Михеев С.В. (mikheevati@its-spc.ru) - Самарский государственный аэрокосмический университет им. академика С.П. Королева (национальный исследовательский университет, кандидат технических наук Ph.D;
Аннотация: В качестве методологической основы технологии сетецентрического управления транспортными потоками использованы таксономические модели сложноорганизованной интеллектуальной транспортной геоинформационной среды ITSGIS. Геоинформационный анализ и таксономическое проектирование позволили разработать эволюционную технологию моделирования поведения потоков на улично-дорожной сети. Сетецентрическое координированное управление потоками позволяет упорядочить транспортные потоки, увеличить пропускную способность сети и улучшить экологию за счет сокращения транспортных задержек. Любой модуль имитационной среды ITSGIS, локализованный информационно, как программный эквивалент класса объектов транспортной инфраструктуры, характеризуется триадой <ТуреOb, TFunction, Algorithm>, где ТуреOb – тип объектов класса, TFunction – действия над объектами – переменными типа ТуреOb, Algorithm – схемы поведения объектов-экземпляров класса. TFunction и ТуреOb экспортируются из модуля-класса, Algorithm инкапсулированы в нем так, что пассивация и активация элементов Algorithm вне модуля опосpедована, – она производится через вызовы элементов TFunction. Конечная задача локального управления – переключение светофорных сигналов в зоне одного перекрестка, для нее в качестве ТуреOb выступают объекты класса «Регулируемый_Перекресток», в качестве TFunction – метод MLocalControl. Эта задача разделена на частные задачи (Algorithm): фазообразование, компоновка фаз, коррекция длительностей, формирование переходных интервалов и др. Целью управления на перекрестке является обеспечение безопасного и эффективного движения. В качестве основополагающего критерия эффективности алгоритмов принята величина задержки. При расчете сетецентрического управления с использованием программ координации задачи решаются с помощью графоаналитического метода и определения сдвига фаз. Использование объектно-ориентированных геотехнологий позволяет в среде ITSGIS моделировать макроструктуру различной сложности с произвольным набором имманентных свойств. Система моделирования транспортных потоков, проходящих через транспортные узлы (перегоны, перекрестки, кольца, железнодорожные переезды, тоннели), на которых присутствуют объекты транспортной инфраструктуры (регулируемые и нерегулируемые пешеходные переходы, светофоры, дорожные знаки, ограждения, искусственные дорожные неровности и т.д.), использует модели разного представления (микромодели, макромодели, мультиагентные модели, интеллектуальные социообъекты).
A methodological basis of the technology of network-centric traffic management is taxonomic models of complex intelligent transport geoinformation environment ITSGIS. Geoinformation analysis and taxonomy design led to the de-velopment of an evolutionary technology model of flows behavior on a road network. Network-centric coordinated flow control allows organizing traffic, increasing network bandwidth and improving the environment by reducing transport delays. Any module of the simulation environment ITSGIS localized informationally, as a software equivalent of a class of transport infrastructure objects, is characterized by the triad <ТуреOb, TFunction, Algorithm>, where ТуреOb is a type of class objects, TFunction means actions with objects that are variables of the type ТуреOb, Algorithm means behavior schemes of class instance objects. TFunction and ТуреOb are exported from a module class, Algorithm are encapsulated in it, so that the passivation and activation of Algorithm elements outside the module is mediated. It is produced through the invoking TFunction elements. The ultimate goal of the local control is switching traffic lights within one intersection. ТуреOb for this task are objects of the class “Reguliruemy_Perekrestok”, TFunction is the method MLocalControl. This task is divided into partial tasks (Algorithm): phase formation, arrangement of phases, correction of durations, formation of transition intervals etc. A control purpose at an intersection is ensuring safe and efficient movement. A fundamental criterion of the algorithms efficiency is the amount of delay. When calculating network-centric control using coordination programs, the problems are solved using the graphical analytic method and determination of a phase shift. Object-oriented geotechnologies allow modeling a macrostructure of varying complexity with an arbitrary set of inherent properties in the ITSGIS. Simulation of transport flows passing through the transport network (waysides, intersections, rings, railway crossings, tunnels), which include transport infrastructure objects (regulated and unregulated pedestrian crossings, traffic lights, road signs, fencing, speed breakers, etc.), uses different representation models (micro models, macro models, multi-agent models, intelligent social objects).
Ключевые слова: координированное управлен, сетецентрическое управление, микромодели, макромодели, транспортные потоки, геоинформационные технологии, интеллектуальные транспортные системы, транспортная сеть, имитационная среда, локальное управление, таксономическая модельKeywords: coordinated control, etworkcentric management, micro model, macromodels, traffic flow, geoinformation technologies, intelligent transport systems, transportation network, imitation environment, local management, taxonomic model
Просмотров: 309
4. Построение модели транспортной инфраструктуры на основе пространственно-спектральной аэрокосмической информации [2018-03-20]
Авторы: Федосеев А.А. (fedoseevale@gmail.com) - Самарский национальный исследовательский университет им. академика С.П. Королева ; Михеева Т.И. (mikheevati@its-spc.ru) - Самарский государственный аэрокосмический университет им. академика С.П. Королева (национальный исследовательский университет), доктор технических наук Ph.D; Михеев С.В. (mikheevati@its-spc.ru) - Самарский государственный аэрокосмический университет им. академика С.П. Королева (национальный исследовательский университет, кандидат технических наук Ph.D;
Аннотация: Рассматривается задача синтеза тематического слоя объектов транспортной инфраструктуры на основе данных дистанционного зондирования Земли, получаемых космическими и воздушными средствами. Описаны структура информационного пространства дистанционного зондирования объектов транспортной инфраструктуры с использованием методологии стратификации, а также основные страты информационного пространства дистанционного зондирования Земли, объединяющие совокупности однотипных информационных объектов и подлежащие дальнейшему расслоению для получения требуемого уровня детализации. Предложена схема информационной поддержки управления характеристиками и состоянием объектов транс-портной инфраструктуры на основе данных дистанционного зондирования Земли, уровни которой включают в себя страты информационной и методической инфраструктур. При этом страта функциональной инфраструктуры содержит данные геоинформационной модели, обеспечивающей актуализацию данных, хранящихся в БД, и их визуализацию на электронной карте. Построена модель структурно-параметрического синтеза тематического слоя электронной карты в среде геоинформационной системы для объектов транспортной инфраструктуры на аэрокосмических изображениях. В рамках данной задачи разработаны модели решения задач экстрагирования объектов транспортной инфра-структуры на космических снимках высокого пространственного разрешения в условиях ограниченного состава спектральных признаков, а также с использованием гиперспектральной информации. Данные модели являются базовыми для решения задач определения геометрических характеристик транспортной сети, поиска изменений ее конфигурации и оценки загруженности транспортной сети динамическими объектами транспортной инфраструктуры – автотранспортом. Описаны характерные признаки объектов, используемые в процессе синтеза тематического слоя объектов транспортной инфраструктуры. Так как в работе используются только прямые дешифровочные признаки, внимание сосредоточено на яркостных (спектральных) и геометрических признаках объектов класса «Транспортная_сеть», «Транспортное_средство», «Дорога», «Проезжая_часть», «Обочина», «Тротуар», «Велосипедная_дорожка», «Разделительная_полоса», «Разметка», «Природный_объект».
The article considers the problem of synthesis of a thematic layer of transport infrastructure objects (TI) based on Earth remote sensing data received by space and air means.
The paper describes the structure of information space of TI objects remote sensing using a stratification methodology. It also describes the main strata of the Earth remote sensing information space. These strata combine the aggregates of same type information objects and are subject for further stratification to obtain the required detailed level.
The authors propose the scheme of information support for managing TI objects characteristics and condition based on the Earth remote sensing data. The levels of the scheme include strata of information and methodical infrastructures. At the same time, the functional infrastructure strata contains geoinformation model data that provides data updating stored in the database and data visualization on an electronic map. There is a model of structure-parametrical synthesis of electronic map thematic layer in the geoinformation system environment for TI objects on aerospace images. In the context of this problem, there are the developed models of TI objects extraction on high resolution space images with restricted spectral features and using hyperspectral information. These models are basic for solving the problems of defining transport network geometric characteristics and configuration changes search, as well as assessment of transport network load with TI dynamic objects (motor transport).
The paper describes characteristics of objects used in the synthesis of the thematic layer of transport infrastructure objects.
Since he work uses only direct deciphering features, attention is focused on brightness (spectral) and geometric features of objects of the class “Transport_network”, “Transport_vehicle”, “Road”, “Driveway”, “Roadside”, “Sidewalk”, “Bicycle path”, “Dividing_band”, “Markup”, “Natural_object”.
Ключевые слова: геоинформационная система, тематический слой, стратификация, транспортная сеть, транспортная инфраструктура, гиперспектральная информация, дистанционное зондирование землиKeywords: geoinformation system, thematic layer, stratification, transportation network, transport infrastructure, hyperspectral information, earth remote sensing
Просмотров: 301
5. Веб-модель распределенной информационной системы реального времени [2018-03-20]
Авторы: Остроглазов Н.А. (nickitaost@gmail.com) - Самарский национальный исследовательский университет им. академика С.П. Королева, Аспирант ; Чугунов А.И. (4ugunoff@bk.ru) - Самарский национальный исследовательский университет им. академика С.П. Королева, Аспирант ; Кудрин М.А. (mihail-mtl-kudrin@yandex.ru) - Самарский национальный исследовательский университет им. академика С.П. Королева, Магистрант Undergraduate; Елизаров В.В. (elizarov43@gmail.com) - Самарский национальный исследовательский университет им. академика С.П. Королева ;
Аннотация: В статье описываются подходы к решению проблемы эффективного использования вычислительных ресурсов при проектировании сложноорганизованных веб-ориентированных распределенных систем, а также разработка веб-модели распределенной информационной системы реального времени проведения конкурсов научно-образовательных работ. Система реализована на основе фреймворка Yii на языке PHP. Взаимодействие между сервером приложений и клиентским приложением организовано с использованием паттерна MVC (Model View Controller), где представлением является интерфейс пользователя с инструментами для работы в системе, а контроллер обеспечивает взаимодействие между моделью и представлением. Клиентское приложение спроектировано на основе паттерна проектирования «Модуль» за счет механизма замыканий (closures) на языке JavaScript. Такой подход к организации структуры веб-системы создает условия для обеспечения централизованной обработки, хранения и доставки пространственных данных через сеть Интернет для удаленных пользователей. В системе реализовано разделение пользователей по ролям на «Администратор», «Проверяющий» и «Участник». В статье описаны диаграммы деятельности пользователей с ролями «Администратор» и «Проверяющий», построенные по методологии UML (Unified Modeling Language – унифицированный язык моделирования). Разработанная система позволяет в режиме реального времени подавать заявки на участие в конкурсе научно-образовательных работ «Участнику конкурса», проверять, утверждать, отклонять и отправлять на доработку заявки, а также формировать документы с подведением итогов конкурса «Проверяющему», тем самым осуществляя и контролируя весь цикл деятельности по организации проведения конкурса научно-образовательных работ в веб-системе.
The article describes the approaches to solving the problem of efficient use of computing resources in the design of complex web-oriented distributed systems. It also describes the development of a web real-time model of a distributed information system for competitions of academic works.
The system is implemented in Yii framework in PHP. The MVC design pattern (Model View Controller) provides the interaction between the application server and the client application. The “representation” is a user interface with tools for working in the system, and a controller enables interaction between a model and a representation. The client application is based on a design pattern Module using the mechanism of closures in JavaScript.
Such approach to a web system structure creates the conditions to enable centralized processing, storage and delivery of spatial data via the Internet for remote users. The system includes the separation of users by roles: Administrator, Reviewer and Participant. The article describes user activity diagrams with the roles of an Administrator and a Reviewer. Activity diagrams are built on the UML methodology (Unified Modeling Language).
The developed system allows real-time applying for participation in the contest of scientific and educational works as a Contestant, reviewing, approving, rejecting and sending applications for revision, as well as generating documents that summarize the results as a Reviewer. Thus, the described system provides and controls the entire cycle of activities for organizing a contest of academic works in a web system.
Ключевые слова: управление, архитектура, паттерн, клиент, сервер, веб-приложение, программный комплекс, распределенная вычислительная системаKeywords: control management, architecture, pattern, client, server, web application, software package, distributed computing system
Просмотров: 362
6. Система геодинамической 3D-визуализации виртуальных туристических маршрутов [2018-03-20]
Авторы: Головнин О.К. (golovnin@ssau.ru ) - Самарский национальный исследовательский университет им. академика С.П. Королева, кандидат технических наук Ph.D; Кутовой Н.Н. (kutov09@gmail.com) - Самарский национальный исследовательский университет им. академика С.П. Королева, Магистрант Undergraduate;
Аннотация: Представлена разработанная автоматизированная система построения и геодинамической визуализации виртуальных туристических маршрутов. Система предназначена для повышения эффективности процесса поддержки принятия решений при планировании туристического путешествия. Маршрут в программной системе представляется в виде виртуального тура, содержащего эквидистантную проекцию панорамных видеозаписей с привязкой к координатам местности на электронной карте. Система обеспечивает динамическую 3D-визуализацию маршрута в веб-ориентированном приложении с архитектурой SaaS. В дополнение к туристическому динамическому видеомаршруту на электронной карте отображаются статические туристические (исторические) объекты, также привязанные к объектам карты и снабженные семантической характеристикой (текст, фото, ссылки на интернет-ресурсы, аудиозаписи). Описаны концепция разработки логической модели системы на основе предметной области, общая структурная схема системы, примененные модули интерфейсов, инструменты подключаемых библиотек, используемые програм- мные средства и алгоритмы функционирования. Взаимодействие с основными загруженными данными в системе происходит с помощью программных функций, реализованных на основе алгоритмов компьютерного зрения и обработки изображений с использованием библиотеки OpenCV. Система базируется на геоинформационной платформе ITSGIS и использует специализированное ПО WayMark для обработки исходных данных, получаемых с мобильных геовидеолабораторий: навигационных координат, изображений и видеозаписей с нескольких камер. Потенциальными потребителями системы должны стать не только многочисленные туристические организации, для решения непосредственных задач которых предназначен функционал системы, но и самостоятельно путешествующие частные лица. Разработанная система обеспечивает формирование и визуализацию виртуального туристического маршрута и повышает информационную мобильность туристов. В системе доступны функции поиска геовидеомаршрутов по критериям: минимальное время прохождения маршрута, количество точек интересных мест, минимальное или максимальное расстояние.
The paper presents a developed automated system for construction and geodynamic visualization of virtual tourist routes. The system is designed to increase the effectiveness of the decision support process when planning a tourist trip.
The route in the software system is presented as a virtual tour containing an equidistant projection of panoramic video records with ref-erence to the terrain coordinates on an electronic map. The system provides dynamic 3D-visualization of a route in a web-oriented applica-tion with the SaaS architecture. The addition to the tourist dynamic video route on an electronic map displays static tourist (historical) ob-jects, also attached to map objects and equipped with a semantic characteristic (text, photos, links to Internet resources, audio recordings).
The paper describes the concept of development of a system logical model based on a domain, a general structural system scheme, ap-plied interface modules, tools of connected libraries, software tools and algorithms of functioning. Interaction with the main loaded data in the system occurs using software functions implemented based on computer vision algorithms and image processing using the OpenCV li-brary. The system is based on the ITSGIS geoinformation platform and uses the specialized WayMark software to process the initial data received from mobile geo video laboratories: navigation coordinates, images and video from several cameras.
The functionality of the system solves direct tasks of numerous tourist organizations. However, potential consumers of the system should be not only them, but also individuals who travel independently. The developed system provides the formation and visualization of a virtual tourist route and enhances the information mobility of tourists. The system provides search functions for geo video routes according to the following criteria: a minimum route time, a number of points of interest, a minimum or maximum distance.
Ключевые слова: геоинформационная система, панорамное изображение, виртуализация туризма, виртуальный тур, геовидеомаршрутKeywords: geoinformation system, panoramic image, tourism virtualization, virtual tour, geo video route
Просмотров: 322
7. Прецедентная система поддержки принятия решений по делам об административных правонарушениях [2018-03-20]
Авторы: Головнин О.К. (golovnin@ssau.ru ) - Самарский национальный исследовательский университет им. академика С.П. Королева, кандидат технических наук Ph.D; Романова Е.А. (katrine.romanoff@mail.ru ) - Самарский национальный исследовательский университет им. академика С.П. Королева, Магистрант Undergraduate;
Аннотация: Описана разработанная прецедентная система поддержки принятия решений в процессе анализа административных правонарушений, поддерживающая возможность работы как через веб-интерфейс, так и с помощью настольного приложения. Система обеспечивает автоматизацию поддержки принятия решений и контроля процессуальных сроков, а также автоматизацию сбора, планирования и анализа информации, используемой в процессе производства по делам об административных правонарушениях. Система предназначена для организаций, уполномоченных возбуждать и рассматривать дела об административных правонарушениях. Разработан информационно-логический проект, описаны архитектура, программные модули и функциональные возможности созданной системы. Система обеспечивает формирование документов и отчетов, необходимых для ведения учета дел об административных правонарушениях. В ней реализован контроль процессуальных сроков производства, формируется календарь задач для каждого пользователя. Система обеспечивает поддержку принятия решений в процессе производства по делам об административных правонарушениях. В статье описана интегрированная математическая модель поддержки принятия решений на основе онтологической модели представления знаний и технологии Case-based reasoning поиска описания прецедентов (паттернов) решения подобных задач в базах знаний. Подход к рассуждению по паттернам, реализованный в системе, использует как общие знания предметной области, аналогичные ситуации и решения, так и специфические данные и выводы из конкретных ситуаций (паттернов). Решение по задаче принимается, исходя из аналогичной ситуации, имевшей место в прошлом, и принятого по ней решения. Ожидается, что применение научных и практических результатов, полученных по результатам выполнения работы, позволит повысить эффективность деятельности организаций, участвующих в процессе производства по делам об административных правонарушениях.
The paper describes a developed precedent decision support system for analysis of administrative cases. The system supports the possibility of working through both the web interface, and a desktop application. It provides automation of decision support and procedural deadlines control, automation of collection, planning and analysis of information used in the proceedings on administrative violations. The system is intended for organizations authorized to initiate and examine cases of administrative offences.
The paper describes the developed information-logical project, the architecture, program modules and functional capabilities of the developed system. The system provides the formation of documents and reports necessary to keep records of administrative cases. The system controls the procedural terms of production, forms a task calendar for each user of the system. The system provides decision support in the proceedings on administrative offenses. The paper describes an integrated mathematical model of decision support based on the ontological knowledge representation model and Case-based reasoning technology. It describes the use of precedents (patterns) to solve similar problems in knowledge bases. The approach to pattern reasoning implemented in the system uses both general knowledge of the subject area, the same sort of situations and solutions, and specific data and conclusions from concrete situations (patterns). The decision on the task is made by finding a similar situation in the past and using the taken decision.
It is expected that the application of scientific and practical results based on the results of the work will increase the effectiveness of organizations involved in the process of proceedings in administrative cases.
Ключевые слова: паттерн, case-based reasoning, прецедентный подход, поддержка принятия решений, административное правонарушение, сппрKeywords: pattern, case-based reasoning, case-based approach, decision support, administrative offense, dss
Просмотров: 263
8. Разработка модели имитации значений технологических параметров гидроагрегата для тренажера оперативного персонала [2018-03-20]
Авторы: Никулина А.В. (nikulina.anastasiya.v@yandex.ru) - Самарский национальный исследовательский университет им. академика С.П. Королева, Магистр науки ; Зеленко Л.С. (LZelenko@rambler.ru) - Самарский национальный исследовательский университет им. академика С.П. Королева, кандидат технических наук Ph.D;
Аннотация: Тренажерная подготовка оперативного персонала гидроэлектростанций (ГЭС) – одна из наиболее эффективных форм профессионального обучения, поскольку она позволяет формировать навыки управления технологическими процессами как в нормальных, так и в аварийных условиях. Программный тренажер дает возможность максимально реалистично воссоздавать ход технологического процесса, включая индикацию, блокировки, логику работы реального оборудования. Это особенно важно для операторов ГЭС, деятельность которых связана с восприятием большого объема информации. В статье рассмотрены требования к тренажеру оперативного персонала ГЭС и сценарии обучения. Приводятся примеры регистрируемых технологических параметров гидроагрегата и соответствующие им линии трендов. Цель авторов – разработка модели гидроагрегата, позволяющей имитировать все режимы его работы и изменять значения его технологических параметров в интервалах, соответствующих реальным. Предложено рассматривать построение имитационной модели гидроагрегата как задачу восстановления регрессии, в качестве способа ее решения выбран механизм искусственных нейронных сетей. С помощью этого механизма можно моделировать сложный вид связей между технологическими параметрами гидроагрегата и определять будущие значения этих параметров с большой точностью. Кроме того, искусственная нейронная сеть хорошо обучается на реальных исторических данных, полученных из системы управления гидроагрегата. Для моделирования параметров разработан программный модуль, в котором для группы из n выбранных для сценария входных параметров строится n трехслойных нейронных сетей с прямой передачей сигнала, то есть моделируется зависимость каждого из n параметров от остальных (n–1) параметров. В статье приведены реализованные в модуле функции и сценарии.
Training of a hydropower plants (HPP) operating personnel is one of the most effective means of professional training, as it provides an opportunity to train process control skills in a normal mode or in an emergency. A software simulator is intended for emulation of HPP technological processes, including indication, safety interlocks, and the behavior of real equipment. This is especially important for HPP operators since their work involves perception of big amounts of infor-mation.
The article describes the requirements to a simulator training for HPP operating personnel and training scenarios. The paper also provides some examples of hydroelectric set (HES) process values and their corresponding trend lines.
The purpose of the work is to develop a HES model that will allow simulating its modes and generating its process values in intervals corresponding to the real ones. The authors propose to consider building a HES simulation model as a problem of regression recovery. As an approach to solving the problem, the authors have chosen neural network technologies since they can simulate complex relationships between HES process values and determine its future values with high accuracy. In addition, artificial neural networks are well trained on real historical data obtained from a HES control system.
There is a developed special software module for simulation HU process values. It constructs n three-layer feedforward neural networks for a group of n selected for a certain scenario input values, i.e. it models the dependence of each of n values on the remaining (n-1) ones. The paper also provides function and scripts implemented in this software module.
Ключевые слова: искусственные нейронные сети, машинное обучение, имитационная модель гидроагрегата, технологические параметры гидроагрегата, гидроагрегат, тренажерная подготовка, оперативный персонал, гэсKeywords: artificial neural networks, machine learning, simulation model of a hydrounit, hydroelectric set process values, hydroelectric set, training simulator, operations staff, hydropower plant (hpp)
Просмотров: 225
9. Разработка онтологической модели учебного курса для систем электронного дистанционного обучения [2018-03-20]
Авторы: Шумская Е.А. (kate-beauty@mail.ru) - Самарский национальный исследовательский университет им. академика С.П. Королева, Аспирант ; Зеленко Л.С. (LZelenko@rambler.ru) - Самарский национальный исследовательский университет им. академика С.П. Королева, кандидат технических наук Ph.D;
Аннотация: В информационное образовательное пространство «Школа информатики СГАУ» входят несколько информационных систем, в том числе две системы электронного дистанционного обучения, которые построены на разных технологиях (одна разработана на базе LMS Moodle, другая на технологии виртуальных миров). Обе системы предназначены для изучения одного и того же учебного материала, отличаются только формой представления материала. Структура учебного курса в системах также во многом идентична: содержание курса представлено в виде дерева, корень дерева распадается на темы, состоящие из лекций и тестов; лекции разбиваются на параграфы, каждый из которых может включать иллюстрации; тесты состоят из вопросов с различным количеством вариантов ответа. Авторами было разработано ПО, позволяющее синхронизировать содержание учебного контента двух систем, но его применение на практике оказалось достаточно трудоемким. Настоящая статья раскрывает один из способов решения проблемы совместного использования учебного контента данными системами электронного дистанционного обучения, он основан на использовании онтологической модели учебного курса. Проводится обзор литературы, посвященной применению онтологических моделей в дистанционном обучении, предлагается собственная онтологическая модель учебного курса, разработанная с использованием открытого редактора онтологий и фреймворка для построения баз знаний Protege. Онтологии, построенные в Protege, могут быть экспортированы во множество форматов, включая RDF (RDF Schema), OWL и XML Schema. В статье также приведена схема работы сервиса, основанного на базе знаний. Реализация онтологической модели учебного курса и ее интеграция в информационное образовательное пространство «Школа информатики СГАУ» позволят повысить эффективность разработки учебных курсов и использования образовательного контента.
There are several information systems in the information educational space “SSAU school of informatics” including two
e-learning systems, which are built on different technologies (one is baseв on LMS Moodle, another is on the virtual world technology). Both systems are designed for studying the same educational content. However, the forms of presentation are different. The systems also have a similar learning course structure: the course content is presented like a tree, the root of the tree is divided into topics, which consist of lections and tests, lections split into paragraphs, each might include pictures; tests include questions with a different number of answer options.
The authors have developed software, which allows synchronizing an educational content of two systems, but its usage turned up rather inconvenient.
The article presents one of the ways to solve the problem of common using of the educational content by different distance learning systems. It is based on the learning course ontological model. The authors review literature on using ontological models in distance education, offer a learning course ontological model, which is developed using the open-source ontology editor and the Protégé framework for building knowledge bases. Ontologies, which are created in Protégé, can be exported in many different formats, including RDF (RDF Schema), OWL and XML Schema. The paper also shows the operation scheme of the knowledge base service.
Implementation of the learning course ontological model and its integration into the information educational space “SSAU school of in-formatics” will help to increase the efficiency of learning course development and using of learning content.
Ключевые слова: база знаний, онтологическая модель, учебный курс, среда lms moodle, система дистанционного обучения, программное обеспечение, информационные технологии, e-learningKeywords: knowledge base, ontological model, learning course, lms moodle environment, e-Learning Management System, the software, information technologies, e-learning
Просмотров: 291
10. Исследование влияния алгоритмов инициализации весовых коэффициентов сети Вольтерри на решение задачи прогнозирования [2018-03-20]
Авторы: Лёзина И.В. (chuchyck@yandex.ru) - Самарский национальный исследовательский университет им. академика С.П. Королева, кандидат технических наук Ph.D; Сараева К.В. (chuchyck@yandex.ru) - Самарский национальный исследовательский университет им. академика С.П. Королева, Магистрант Undergraduate;
Аннотация: В статье описана разработанная авторами автоматизированная система прогнозирования нефтяных котировок нейронной сетью Вольтерри. Реализованы три алгоритма инициализации весовых коэффициентов: алгоритм имитации отжига, эволюцион-ный алгоритм и случайная инициализация. Система предоставляет пользователю такие возможности, как загрузка выборок, установка параметров обучения, выбор алгоритма инициализации весовых коэффициентов с установлением для них параметров и просмотр результатов прогнозирования. Кроме того, существует возможность сохранять параметры нейронной сети в XML-файл, что впоследствии позволяет выполнять прогнозирование с применением уже обученной сети. При тестировании пользователь может загрузить ранее созданную сеть или работать с текущей сетью, загрузить файл с выборкой, а затем просмотреть результаты тестирования. Все результаты сохраняются в файлах формата .xlsx. Разработанную систему можно применять для прогнозирования показателей цен на нефть. В качестве показа-теля качества работы спроектированной системы было выбрано среднеквадратическое отклонение. Для проведе-ния вычислительных экспериментов использованы показатели цен на нефть марки Brent и WTI за определенный период. По результатам проведенных исследований сделан вывод о том, что использование алгоритмов оптимизации при начальной инициализации весовых коэффициентов дает более точный результат прогнозирования, чем случайная инициализация.
The article describes an automated system designed by the authors for forecasting oil market quotes by Volterry neural network.
The system runs three algorithms for weight coefficients initialization: the annihilation simulation algorithm, the evolutionary algorithm and random initialization. A user is able to upload samples, set learning parameters, select a learning algorithm for weight coefficients initialization, define their parameters and look through forecasting results. Moreover, a user can save parameters of a neural network to a XML file to provide an ability to perform forecasting by using preset parameters of a trained network. While testing a user can open a network saved earlier or work with a current one, load a sample file and then look at the results. All results are kept in .xlsx files.
The developed software can be used for forecasting a market oil price. Standard deviation is an evaluation criterion of the designed application. To make a testing experiment the authors selected Brent and WTA oil prices during the period from December 31, 2005 till December 31, 2016. The article shows the results of researching a dependency of forecasting quality according to the selected algorithms. The results show that a random initialization (learning coefficient 0.01, a number of neurons L=3, a number of layers K=3) produces a bigger error than the annihilation simulation algorithm or the evolutionary algorithm. As a result, using optimization algorithms for initialization of weight coefficients provides more accurate forecasting result than a random initialization.
Ключевые слова: случайная инициализация, эволюционный алгоритм, алгоритм имитации отжига, оптимизационные алгоритмы, нефтяные котировки, прогнозирование, сеть вольтерри, нейронная сеть, автоматизированная системаKeywords: random initialization, evolutionary algorithm, simulated annealing, optimization algorithms, oil market quotes, forecasting, voletrry network, neural network, an automated system issue
Просмотров: 281
| 1 | 2 | 3 | 4 | Следующая → ►
