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

1
Ожидается:
16 Марта 2020

Статьи журнала №4 2019

11. Метод идентификации технического состояния радиотехнических средств с применением технологий искусственных нейронных сетей [№4 за 2019 год]
Авторы: Допира Р.В. (rvdopira@yandex.ru) - НПО РусБИТех, пр-т Калинина, 17, г. Тверь, 170001, Россия (профессор, зав. отделом), доктор технических наук; Шведун А.А. (ashvedun@mail.ru) - Военная академия воздушно-космической обороны им. Маршала Советского Союза Г.К. Жукова (адъюнкт); Ягольников Д.В. (yagolnikov_dv@mail.ru) - Военная академия воздушно-космической обороны им. Маршала Советского Союза Г.К. Жукова (преподаватель); Яночкин И.Е. (i.yanochkin@rusbitech.ru) - Научно-производственное объединение «Русские базовые информационные технологии» (начальник отдела), кандидат военных наук;
Аннотация: Современные радиотехнические средства военного назначения функционально и технологически усложняются, поэтому возрастает актуальность задачи создания систем функционального контроля и идентификации технического состояния радиотехнических средств. Эффективные и полностью автоматические системы идентификации технического состояния радиотехнических средств различных типов пока еще не построены. Одним из путей решения задачи является создание систем идентификации технического состояния радиотехнических средств, основанных на принципах машинного обучения. Отличительной особенностью применения обученных искусственных нейронных сетей для решения задачи идентификации технического состояния радиотехнических средств можно считать выработку прототипа наблюдаемых ситуаций, обобщений по преобладанию и подобию на множестве однотипных радиотехнических средств, а также высокую оперативность и достоверность решения данной задачи. В статье представлен метод идентификации технического состояния радиотехнических средств с использованием прецедентных принципов машинного обучения искусственных нейронных сетей. С его помощью в реальном масштабе времени решается задача идентификации текущих классов технического состояния радиотехнических средств на основе результатов измерений контролируемых параметров их основных систем. С учетом специфики решаемой задачи обоснован выбор многослойной нейронной сети прямого распространения, включающей три скрытых слоя. Количество нейронов входного слоя определяется количеством контролируемых параметров технического состояния основных систем ра-диотехнических средств конкретного типа, а нейронов выходного слоя – количеством возможных классов технического состояния радиотехнических средств. Элементарные преобразователи данной сети имеют функцию активации сигмоидального вида. Для обучения искусственной нейронной сети применяется эвристическая модификация алгоритма Левенберга–Марквардта.
Abstract: Due to the fact that modern military-grade radio equipment is becoming functionally and technologi-cally more complicated, the urgency of the task of creating functional control systems and identifying technical state of radio equipment is increasing. Nowadays, there are no effective and fully automatic systems for identifying technical state of vari-ous types of radio equipment. One of the ways to solve the problem is to create systems for identifying technical state of radio equipment is based on machine learning principles. A distinctive feature of the application of trained artificial neural networks to solve the identifying problem is the development of a prototype of the observed situations, generalizations for the predomi-nance and similarity in a variety of same type radio equipment, as well as high efficiency and reliabil-ity of solving this problem. The paper presents a method for identifying technical state of radio equipment using case-law prin-ciples of machine learning of artificial neural networks. It allows solving the problem of identifying current classes of the radio equipment technical condition based on measurement results of the main system controlled parameters in real time. Taking into account the problem specifics, the choice of a multilayer direct distribution neural net-work including three hidden layers is substantiated. The number of neurons of the input layer is deter-mined by the number of controlled parameters of the technical condition of the main systems of radio equipment of a particular type. The number of output layer neurons is determined by the number of possible classes of the radio equipment technical condition. Elementary converters of this network have an activation function of a sigmoid type. To train an artificial neural network, the authors used a heuristic modification of the Levenberg-Marquardt algorithm.
Ключевые слова: идентификация технического состояния, искусственные нейронные сети, радиотехнические средства, машинное обучение, нормировка данных, эвристическая модификация алгоритма левенберга–марквардта
Keywords: identification of a technical condition, artificial neural networks, radio engineering tools, machine learning, data normalization, heuristic modification of the levenberg-marquardt algorithm
Просмотров: 217

12. Проектирование быстрой программной реализации специализированной нейросетевой архитектуры с разреженными связями [№4 за 2019 год]
Автор: Федоренко Ю.С. (fedyura11235@mail.ru) - Московский государственный технический университет им. Н.Э. Баумана (аспирант);
Аннотация: Статья посвящена разработке быстрой программной реализации специализированной нейросетевой архитектуры. Конструирование признаков является важнейшим этапом в решении любой задачи машинного обучения. Алгоритмы ручного отбора признаков в настоящее время теряют свою популярность в ряде задач, уступая глубоким нейросетям. Однако применение глубоких моделей ограничено в задачах онлайнового (динамического) обучения, поскольку они не способ-ны обучаться в режиме реального времени. Кроме того, их использование в высоконагруженных системах затруднительно из-за вычислительной сложности. В одной из работ автором совместно с коллективом была предложена архитектура нейронной сети, позволяющая осуществлять автоматический подбор признаков и при этом обучаться в режиме реального времени. Однако специфическая разреженность связей в этой архитектуре затрудняет ее реализацию на базе стандартных библиотек для работы с глубокими нейросетями. Поэтому было принято решение сделать собственную реализацию предложенной архитектуры. В статье рассмотрены структуры данных и алгоритмы, разработанные при написании программной реализации. Подробно описан процесс обработки примеров с позиции программной си-стемы при предсказании и обучении модели. Для более полного описания особенностей реализа-ции системы приведены UML-диаграммы классов, последовательностей и активности. Проведены эксперименты по сравнению быстродействия созданной реализации и реализаций аналогичной нейросетевой архитектуры на базе библиотек для работы с глубокими нейросетями. Анализ показал, что разработанная реализация работает на порядок быстрее реализаций на базе фреймворков для глубокого обучения. Такое ускорение связано с тем, что она оптимизирована под конкретную нейросетевую архитектуру в отличие от библиотек, рассчитанных на работу с широким классом нейронных сетей. Также экспериментальный анализ показал, что разработанная реализация нейросети работает всего на 20–30 % медленнее, чем простая логистическая регрессия с хешированием признаков, что позволяет использовать ее в высоконагруженных системах.
Abstract: The paper is devoted to the development of fast software implementation of a specialized neural net-work architecture. Feature engineering is one of the most important stages in solving machine learning tasks. Nowadays, the algorithms of handcrafted feature selection lose their popularity, giving way to deep neural networks. However, application of deep models is limited in online learning tasks as they are not able to learn in real time. Besides, their using is difficult in high-loaded systems due to signifi-cant computational complexity. In the one of previous articles, the author has proposed a neural network architecture with automat-ic feature selection and the ability to train in real time. However, specific sparsity of connections in this architecture complicates its implementation on the base of classic deep learning frameworks. Therefore, we decided to do our own implementation of the proposed architecture. This paper considers data structures and algorithms developed when writing software implementa-tion. It describes sample processing in details from the program system point of view during model pre-dicting and training. For a more complete description of implementation details, there are UML classes, sequences and activity diagrams. The performance of the developed implementation is compared with implementations of same ar-chitecture on the base of deep learning frameworks. The analysis has shown that the developed soft-ware works an order of magnitude faster than library-based implementations. Such acceleration is due to the fact that the developed implementation is optimized for a specific architecture, while the frame-works are designed to work with a wide class of neural networks. In addition, the benchmarks have shown that the developed implementation of a proposed neural network works only 20-30 percent slower than a simple logistic regression model with handcrafted features. Thus, it can be used in high loaded systems.
Ключевые слова: бенчмарки, переиспользование индексов, модульная арифметика, разреженные связи, категориальные переменные, глубокие нейронные сети, отбор признаков
Keywords: benchmark, index reuse, modular arithmetic, sparse connections, categorical features, deep neural networks, feature engineering
Просмотров: 200

13. Особенности применения нейро-сетевых моделей для классификации коротких текстовых сообщений [№4 за 2019 год]
Авторы: Дли М.И. (midli@mail.ru) - Филиал Московского энергетического института (технического университета) в г. Смоленске (профессор, зам. директора по научной работе), доктор технических наук; Булыгина О.В. (baguzova_ov@mail.ru ) - Смоленский филиал Национального исследовательского университета МЭИ (доцент), кандидат экономических наук;
Аннотация: В настоящее время органы государственной власти активно развивают технологии электронно-го взаимодействия с организациями и населением. Одной из ключевых задач в данной сфере является классификация поступающих сообщений, необходимая для их оперативной обработки. Одна-ко особенности таких сообщений (небольшой размер, отсутствие четкой структуры и т.д.) не позволяют применять традиционные подходы к анализу текстовой информации. Для решения указанной проблемы предложено использовать нейро-сетевые модели (искусственные нейронные сети и нейро-нечеткий классификатор), которые позволяют находить скры-тые закономерности в документах, написанных на естественном языке. Выбор конкретного метода определяется подходом к формированию тематических рубрик: сверточные нейронные сети при однозначном определении рубрик, рекуррентные нейронные сети при значимом порядке слов в названиях рубрик, нейро-нечеткий классификатор при пересечении тезаурусов рубрик.
Abstract: Nowadays, public authorities are actively developing technologies of electronic interaction with organ-izations and citizens. One of the key tasks in this area is classification of incoming messages for their operational processing. However, the features of such messages (small size, lack of a clear structure, etc.) do not allow using traditional approaches to the analysis of textual information. To solve this problem, it is proposed to use neural network models (artificial neural networks and neuro-fuzzy classifier), which allow finding hidden patterns in documents written in a natural lan-guage. The choice of a specific method is determined by the approach to forming thematic headings: convolutional neural networks (for unambiguous definition of rubrics); recurrent neural networks (for significant word order in the title of rubrics); neuro-fuzzy classifier (for intersecting thesauri of ru-brics).
Ключевые слова: классификация текстов, нейро-нечеткий классификатор, искусственные нейронные сети
Keywords: text categorization, neuro-fuzzy classifier, artificial neural networks
Просмотров: 208

14. Особенности портирования Robot Operating System на программно-аппаратную платформу «Эльбрус» [№4 за 2019 год]
Авторы: Тачков А.А. (tachkov@bmstu.ru ) - НУЦ «Робототехника» МГТУ им. Н.Э. Баумана (начальник отдела «Автоматизированные транспортные системы»), кандидат технических наук; Вуколов А.Ю. (twdragon@bmstu.ru) - НУЦ «Робототехника» МГТУ им. Н.Э. Баумана (программист); Козов А.В. (alexey.kozov@gmail.com) - НУЦ «Робототехника» МГТУ им. Н.Э. Баумана (инженер);
Аннотация: Наиболее распространенным вспомогательным фреймворком, облегчающим разработку си-стем управления мобильными роботами, является ROS (Robot Operating System), однако его полноценная поддержка только для операционных систем Ubuntu/Debian Linux приводит к ограничению возможности использования вычислительных средств отечественного производства в составе проектируемых систем управления. Авторами статьи было осуществлено портирование ROS версии Melodic Morenia на отечественную программно-аппаратную платформу «Эльбрус» (вычисли-тельный комплекс на базе процессора «Эльбрус-4С»). В данной работе рассмотрены основные особенности процесса портирования, связанные с отличиями операционной системы «Эльбрус» от большинства существующих дистрибутивов Linux, а также согласование различающихся между собой версий имеющегося на платформе «Эльбрус» и требуемого в ROS программного обеспечения. Так как часть используемых при сборке ROS библиотек имеют зависимости, полностью удовлетворяемые на целевой платформе, данные библиотеки были упакованы в deb-пакеты для повторного применения на аналогичных вычислительных комплексах. Кроме того, разработаны сценарии автоматизированной сборки и развертывания подготовленного к работе ROS. В статье описано тестирование работоспособности ROS на программно-аппаратной платформе «Эльбрус» применительно к задаче построения многослойной карты проходимости системой управления мобильного робототехнического комплекса на основе представленных облаком точек данных от сканирующих дальномеров. Приведены сравнительные результаты по временным интервалам обработки облака точек классификаторами, а также по времени обновления слоев карты, полученные для одной и той же версии ROS на вычислительных комплексах на базе процессоров «Эльбрус-4С», Intel Core i3-3220 и Intel Core i7-6700HQ. Сделан вывод о полной работоспособности ROS Melodic Morenia при развертывании на программно-аппаратной платформе «Эльбрус».
Abstract: The Robot Operating System is the most widespread helper framework for mobile robots control sys-tems development. However, it fully supports only Ubuntu/Debian Linux-based software, which leads to limitation of the possibility to use calculating equipment developed natively in Russia within design control systems. The authors ported ROS Melodic Morenia onto Elbrus platform natively developed in Russia (computer based on Elbrus-4C CPU). This paper describes main peculiarities of the porting process associated with the differences be-tween Elbrus operating system and most of Linux distributions. Version matching for Elbrus integrated software on which the ROS depends is also considered. The authors attempted to determine ROS build dependency libraries that could be fully installed on Elbrus using only system packages and to repack these libraries into deb-packages for further installation onto similar computers. In addition, the paper describes the developed deployment scenarios for ROS ready-out-of-the-box. There is a description of testing of the prepared distribution performed for the task of multilayered passability map building. This task was solved on control system with LIDAR point cloud input. The authors demonstrate the results of tests as treatment times for the identical point clouds processing and map layer refreshment. The tests were run on systems based on Elbrus-4C, Intel Core i3-3220 and Intel Core i7-6700HQ CPUs using the same ROS version. The authors conclude that the ROS Melodic More-nia deployed onto Elbrus platform iы fully operational.
Ключевые слова: мобильный робот, облако точек, многослойная карта, тестирование производительности, сборка программных пакетов, портирование, ros, программно-аппаратная платформа «эльбрус»
Keywords: mobile robot, point cloud, layered map, performance testing, building software packages, porting, ros, elbrus platform
Просмотров: 275

15. Визуализация земной поверхности в имитационных системах [№4 за 2019 год]
Авторы: Гиацинтов А.М. (algts@inbox.ru) - Центр визуализации и спутниковых информационных технологий НИИСИ РАН (cтарший научный сотрудник); Мамросенко К.А. (kirillam@ya.ru) - Научно-исследовательский институт системных исследований РАН, г. Москва (руководитель Центра), кандидат технических наук; Баженов П.С. (bps@niisi.ras.ru) - Центр визуализации и спутниковых информационных технологий ФНЦ НИИСИ РАН (программист);
Аннотация: Визуализация планет применяется во многих отраслях – при разработке геоинформационных систем, мультимедийных и имитационных систем, тренажеров. В данной статье описаны подходы к отображению поверхности Земли, обеспечивающие визуализацию в режиме реального времени. Названы проблемы, которые возникают при визуализации протяженных ландшафтов, связанные с производительностью, преобразованием систем координат, точностью визуализации. В работе представлен подход к визуализации поверхности Земли, основанный на применении текстурных выборок (clipmap). Он позволяет упростить подготовку данных для различных частей земной поверхности, а также сократить количество наборов подготавливаемых данных как подстилающей поверхности, так и текстур с данными высот. Для реализации предлагаемого подхода была разработана архитектура компонента генерации и визуализации земной поверхности, встраиваемого в существующие системы визуализации. Преимуществами такой архитектуры являются отсутствие необходимости в разработке собственной специализированной системы визуализации с нуля и возможность использования существующих как открытых, так и проприетарных систем визуализации. Вычислительная нагрузка распределяется по доступным потокам в пуле потоков. Одним из примеров многопоточной обработки является создание вызовов прорисовки, которые будут отправлены в систему визуализации. Алгоритм обработки поступающих вызовов про-рисовки зависит от реализации интеграционного слоя с конкретной системой визуализации. Архитектурой компонента предусмотрена возможность задания времени, в течение которого будет производиться обработка данных внутри компонента. После выполнения каждой операции подсчитывается время, затраченное на выполнение операции, и определяется возможность продолжения обработки других задач. При превышении временного бюджета обработка задач будет прекращена до следующего вызова обновления компонента.
Abstract: Planet visualization is used in many fields: development of geographic information systems, multime-dia systems, simulation systems and simulators. The present paper describes approaches to displaying the Earth's surface that provide real-time visualization. It also lists the problems that arise during ex-tended landscapes visualization and are related to productivity, the coordinates system transformation and visualization accuracy. The paper presents an approach to the Earth's surface visualization that is based upon the use of clipmaps. It allows simplifying data preparation for various parts of the Earth's surface, as well as re-ducing the number of prepared data sets for both the underlying surface and textures with height data. To implement the proposed approach, the architecture of the component used to generate and visu-alize the Earth's surface was developed. The component is built into existing visualization systems. This architecture has the following advantages. It is not necessary to develop own specialized visuali-zation system from scratch. It is possible to use existing visualization systems both open and proprie-tary. Computing load is distributed across available threads in the thread pool. Creation of drawing calls that will be sent to the visualization system is one of multi-threaded pro-cessing examples. The algorithm for processing incoming drawing calls depends on implementation of integration with the particular visualization system. Component's architecture provides the ability to set the time during which the data will be processed inside the component. After each operation is fin-ished the time taken to complete the operation is calculated and the ability to continue processing other tasks is determined. If the time limit is exceeded, task processing will be terminated until the next com-ponent update call.
Ключевые слова: система координат, имитационные системы, визуализация, земная поверхность, wgs84
Keywords: coordinate system, simulation systems, render, terrain, wgs84
Просмотров: 202

16. Метод и программные средства интеллектуальной поддержки принятия логистических решений [№4 за 2019 год]
Авторы: Борисов В.В. (BYG@yandex.ru) - Смоленский филиал Московского энергетического института (технического университета) (профессор), доктор технических наук; Рязанов А.В. (ballack.139@mail.ru ) - Смоленский филиал Национального исследовательского университета МЭИ (аспирант);
Аннотация: В статье предложен метод интеллектуальной поддержки принятия логистических решений, позволяющий комплексно решать следующие задачи: определение требуемых ресурсов при распределении заказов по территориальным зонам, разбиение территории логистического обслуживания на зоны на основе генетической кластеризации, распределение заказов по зонам с учетом их назначений, нечеткое оценивание и назначение логистических средств для выполнения заказов на основе модифицированного метода Г. Куна. Разработана совокупность способов для реализации этапов метода интеллектуальной поддержки принятия логистических решений, а именно: способы разбиения территории обслуживания на зоны на основе генетической кластеризации, определения требуемого количества логистических средств (ресурсов) при распределении заказов по зонам на основе скользящего временно-го окна, распределения заказов по зонам и назначения логистических средств для выполнения заказов на основе модифицированного метода Г. Куна. Оценка распределения заказов по зонам и назначение логистических средств базируются на обоснованном в статье интегральном показателе степени соответствия логистических средств и заказов, для определения которого разработана каскадная нечеткая продукционная модель, поз-воляющая учитывать разнокачественные характеристики логистических средств и различные стратегии распределения заказов. Разработаны алгоритмы и программные средства, реализующие предложенный метод интел-лектуальной поддержки логистических решений. Программные средства включают в себя, во-первых, подсистему зонального разбиения территории, состоящую из программных модулей генетической кластеризации и зонального разбиения, во-вторых, подсистему распределения заказов и назначения логистических средств, состоящую из программных модулей определения требуемого количества логистических средств для зон, оценки соответствия между логистическими средствами и заказами, назначения логистических средств. Выполнена сравнительная оценка, подтверждающая повышение качества принимаемых логистических решений за счет использования предлагаемого метода и программных средств.
Abstract: The paper proposes intellectual support method for making logistic decisions allowing to solve the complex of the following problems: to determine required resources in the course of orders distribution by territorial zones; to divide logistics service territory into zones based on genetic clustering; to dis-tribute orders by zones according to their purpose; to fuzzily assess and assign logistics facilities to fulfill orders based on the modified G. Kuhn method. To implement the stages of intellectual support method for making logistic decisions a set of proce-dures has been developed, and namely procedures: to divide the service territory into zones based on genetic clustering; to determine the required number of logistics facilities (resources) when distributing orders by zones based on a moving time window; to distribute orders by zones and to assign logistic fa-cilities to fulfill orders based on the modified G. Kuhn method. Distribution of orders by zones evaluation and logistic facilities assignment are based on the inte-gral indicator of logistic facilities and orders degree of compliance, considered in the paper. To deter-mine the indicator, a cascading fuzzy production model has been developed that allows taking into consideration different-quality characteristics of logistics facilities and various strategies for orders distribution. Algorithms and software have been developed implementing the proposed method of logistic deci-sions intellectual support. The software includes: (1) subsystem for division of territory into zones, consisting of genetic clusterization and zonal division program modules; (2) subsystem for orders dis-tribution and logistics facilities assignment, consisting of program modules to determine the required number of logistics facilities for zones, to assess conformity between logistics facilities and orders, and to assign logistics facilities. A comparative assessment was carried out, confirming the improved quality of logistics decisions made using the proposed method and software.
Ключевые слова: нечеткая продукционная модель, генетическая кластеризация, логистическое средство, распределение заказов, зональное разбиение территории, интеллектуальная поддержка принятия логистических решений
Keywords: fuzzy production model, genetic clusterization, logistics facility, orders distribution, division of territory into zones, intellectual support for making logistics decisions
Просмотров: 202

17. Модель и алгоритм выбора программной архитектуры для систем Интернета вещей [№4 за 2019 год]
Автор: Ядгарова Ю.В. (y.v.yadgarova@gmail.com) - Московский государственный технический университет им. Н.Э. Баумана (аспирант);
Аннотация: В статье приведены аналитическая модель оценки стоимости и алгоритм выбора базового шаблона программных архитектур и тактик проектирования для систем Интернета вещей. Обобщено понятие IoT-технологий, сделан обзор параметров качества программных систем, выделены основные значимые параметры применительно к системам Интернета вещей, приведены методы их достижения. Необходимые параметры качества программных систем достигаются реализацией базового шаблона программной архитектуры и сопутствующих тактик проектирования. В работе представлена аналитическая модель зависимости трудоемкости проекта, рассчитан-ной по методике COCOMO II, от используемых элементов программной архитектуры. Приведен алгоритм поиска базового шаблона архитектуры и тактик проектирования. Указанный алгоритм построен на основе локального поиска при решении задачи удовлетворения ограничений с минимизацией функции трудоемкости, при этом в расчет принимаются предпочтения пользователя при выборе шаблона. Модель и алгоритм позволяют выбирать наиболее подходящие для конкретного типа проекта шаблоны архитектуры и тактики на ранних этапах проектирования. Указанный подход позволяет сократить ошибки в построении программной архитектуры на начальном этапе при выборе шаблона IoT-архитектуры. Рассмотрено применение данного подхода в проекте разработки системы гибкого управления рабочими пространствами. Применение подхода целесообразно для достижения требуемых параметров качества системы и минимизации ошибок при выборе программной архитектуры на начальных стадиях проекта, что в конечном итоге ведет к снижению его стоимости. Подход может также применяться при создании работоспособных прототипов в сжатые сроки.
Abstract: The paper presents an analytical model for cost estimation and an algorithm for selecting a basic pat-tern of software architecture, as well as design tactics for the IoT (Internet of things) systems. It gener-alizes the concept of IoT technologies, reviews software systems quality parameters, emphasizes the main significant parameters applicable to IoT systems and proposes methods to achieve them. The nec-essary quality parameters of software systems are achieved by implementing the basic pattern of soft-ware architecture and related design tactics. The paper introduces the analytical model of dependency of project labor intensity on the used el-ements of software architecture. The project labor intensity is calculated according to the COCOMO II method. The search algorithm for the basic architecture pattern and design tactics is presented. The in-dicated algorithm is built on the basis of a local search when solving the problem of satisfying con-straints with minimizing the labor intensity function. Selecting a pattern, user preferences are also tak-en into account. The model and algorithm allow selecting the most appropriate architecture patterns and tactics for a particular type of project at early stages of their design. Indicated approach allows reducing errors in software architecture design at the initial stage of IoT-architecture pattern selection. The paper considers implementation of this approach in the project of flexible workspace management system development. It is advisable to use the approach to achieve the required system quality parameters and minimize errors when selecting software architecture at the ini-tial stages of the project, finally reducing the project cost. The approach can also be used to develop fully functional prototypes on a tight schedule.
Ключевые слова: csp-задача, шаблоны архитектуры, тактики проектирования, параметры качества архитектуры по, проектирование архитектуры по, архитектура интернета вещей, качество систем интернета вещей
Keywords: csp-task, architecture pattern, design tactics, quality parameters of software architecture, software architecture design, iot architecture, quality of IoT systems
Просмотров: 188

18. Компонент для интеграции исполняемых программ на языке программирования Kotlin в интернет-ресурсы [№4 за 2019 год]
Авторы: Прендота А.В. (prendota@mail.ru) - ИнтеллиДжей Лабс, Санкт-Петербургский национальный исследовательский университет информационных технологий, механики и оптики (Университет ИТМО) (студент); Балакшин П.В. (pvbalakshin@gmail.com) - Санкт-Петербургский национальный исследовательский университет информационных технологий, механики и оптики (Университет ИТМО) (доцент), кандидат технических наук;
Аннотация: Статья представляет собой обзор задач, методов и средств как обучения, так и работы с языком программирования Kotlin. Данный язык был создан как альтернатива другим популярным языкам программирования, работающим на базе JVM (Java Virtual Machine), а также применяемым при написании различных Android- и iOS-приложений. В силу нивелирования неудобств конкурентных языков программирования с 2017 года Kotlin стал официальным инструментом для операционной системы Android. Показана важность создания и поддержки онлайн-среды программирования в качестве полно-ценного обучающего ресурса. Использование онлайн-среды в обучающих курсах дает возможность создавать примеры программ для изучения стилистических особенностей языка в виде кода, исполняемого непосредственно в браузере. Такой подход позволяет привлечь новых пользователей, а также обеспечить разработку новых проектов даже при отсутствии полноценной среды раз-работки на вычислительной машине программиста-разработчика, в том числе за счет наличия подсветки синтаксиса и автодополнения кода. Представлен краткий анализ существующих онлайн-сред, выделены их недостатки, связанные с проблемами интеграции на сторонние сайты, малым количеством наглядных примеров, а также отсутствием подсветки синтаксиса и автодополнения кода. Кроме того, в статье предоставлена информация о способах решения ряда проблем, связанных с написанием и исполнением кода на языке Kotlin. Рассмотрены использование библиотеки Kotlin Playground, которая преобразует HTML-блоки в определенные редакторы кода, что дает возможность исполнять созданные редак-торы непосредственно в браузере, а также такие функциональности библиотеки Kotlin Playgroud, как исполнение и компиляция кода под различные платформы, возможности разметки, автодополнения кода и подсветки, создание и исполнение тестовых сценариев, работа с API. Данный функционал позволяет пользователю адаптировать каждый компонент онлайн-среды под свои нужды и осуществлять грамотную интеграцию полученной среды в интернет-ресурсы. Представлены примеры работы функций библиотеки Kotlin Playground, ее синтаксис, правила установки и дальнейшей загрузки с помощью Node Package Manager, а также использования дан-ной библиотеки. В заключении статьи приведена ссылка на документацию и обозначены распространенные российские и международные образовательные онлайн-платформы, на которых уже реализованы или реализуются обучающие курсы по Kotlin c использованием библиотеки Kotlin Playground.
Abstract: The paper provides an overview of tasks, methods and tools for training and working with the Kotlin programming language. This language was created as an alternative to other popular programming lan-guages based on JVM (Java Virtual Machine), and also to the languages that were used to write various Android and iOS applications. Due to the fact that Kotlin leveled inconveniences of competitive pro-gramming languages, it has become the official tool for the Android operating system since 2017. The importance of creating and supporting an online programming environment as a full-fledged training resource is shown. Using the online environment in training courses makes it possible to create sample programs for studying stylistic features of the language in the form of code that is executed di-rectly in the browser. Such approach allows ensuring the development of new projects even in the ab-sence of a full-fledged development environment on the developer's computer. Syntax highlighting and code completion also attract new users. The paper presents a brief analysis of existing online development platforms and highlights their shortcomings associated with integration problems with third-party sites, a small number of illustrative examples, and the lack of syntax highlighting and code completion. Furthermore the paper provides in-formation on how to solve a number of issues associated with writing and executing code in the Kotlin language. The paper considers the use of the Kotlin Playground library, which converts HTML blocks into specific code editors. This makes it possible to execute the created editors directly in the browser. Kotlin Playground library features such as code execution and compilation for various platforms, markup, code completion and highlighting capabilities, test script creation and execution, and working with the API are also considered. These features allow users to adapt every component of the online environment to his/her needs and to correctly integrate the resulting environment into Internet re-sources. The paper gives examples of the Kotlin Playground library functions, presents its syntax, installa-tion and further loading rules using Node Package Manager, as well as the use of this library. The paper concludes with a link to documentation and identifies common Russian and international educational online platforms on which Kotlin training courses have been or are being implemented using the Kotlin Playground library.
Ключевые слова: подсветка синтаксиса, автодополнение кода, online-среда разработки, api, онлайн-платформа, jvm, браузер, kotlin
Keywords: syntax highlighting, code completion, online development environment, api, online platform, jvm, browser, kotlin
Просмотров: 199

19. Реализация экспертной системы для оценки инновационности технических решений [№4 за 2019 год]
Авторы: Иванов В.К. (mtivk@mail.ru) - Тверской государственный технический университет, кандидат технических наук; Образцов И.В. (sunspire@list.ru) - Тверской государственный технический университет (инженер), кандидат технических наук; Палюх Б.В. (pboris@tstu.tver.ru) - Тверской государственный технический университет (профессор), доктор технических наук;
Аннотация: Представлено возможное решение задачи алгоритмизации количественной оценки показателей инновационности технических изделий, изобретений, технологий. Введены понятия технологической новизны, востребованности и имплементируемости – составных частей критерия инновационности продукта. Предложены модель и алгоритм вычисления каждого из указанных показателей инновационности в условиях неполноты и неточности, а иногда и противоречивости исходной информации. В статье описывается разработанное специализированное ПО, которое является перспективным методологическим инструментом для использования интервальных оценок в соответствии с теорией свидетельств. Эти оценки применяются при анализе сложных многокомпонентных систем, агрегации больших объемов нечетких и неполных данных различной структуры. Представ-лены состав и структура мультиагентной экспертной системы, назначение которой – групповая обработка результатов измерений и оценок значений показателей инновационности объектов. Определяются активные элементы системы, их функциональность, роли, порядок взаимодействия, входные и выходные интерфейсы, общий алгоритм функционирования ПО. Описывается реализация программных модулей, приводится пример решения конкретной задачи по определению уровня инновационности технических изделий. Разработанные подход, модели, методика и ПО могут быть использованы в реализации технологии хранилища характеристик объектов, обладающих значительным инновационным потенциалом. Формализация исходных данных задачи существенно повышает адаптивность предложенных методов к различным предметным областям. Появляется возможность обработки данных различной природы, полученных в результате опроса экспертов, из поисковой системы или даже с измерительного устройства, что способствует повышению практической значимости представленной разработки.
Abstract: The paper presents a possible solution to the problem of algorithmization for quantifying innovativeness indicators of technical products, inventions and technologies. The concepts of technological novelty, relevance and imple-mentability as components of product innovation criterion are introduced. Authors propose a model and algorithm to calculate every of these indicators of innovativeness under conditions of incompleteness and inaccuracy, and sometimes inconsistency of the initial information. The paper describes the developed specialized software that is a promising methodological tool for using in-terval estimations in accordance with the theory of evidence. These estimations are used in the analysis of com-plex multicomponent systems, aggregations of large volumes of fuzzy and incomplete data of various structures. Composition and structure of a multi-agent expert system are presented. The purpose of such system is to process groups of measurement results and to estimate indicators values of objects innovativeness. The paper defines ac-tive elements of the system, their functionality, roles, interaction order, input and output interfaces, as well as the general software functioning algorithm. It describes implementation of software modules and gives an example of solving a specific problem to determine the level of technical products innovation. The developed approach, models, methodology and software can be used to implement the storage technology to store the characteristics of objects with significant innovative potential. Formalization of the task's initial data significantly increases the possibility to adapt the proposed methods to various subject areas. There appears an op-portunity to process data of various natures, obtained during experts’ surveys, from a search system or even a measuring device, which helps to increase the practical significance of the presented research.
Ключевые слова: свидетельство, оценка, изобретение, имплементируемость, востребованность, экспертная система, хранилище данных, терм, инновационность
Keywords: certificate, estimation, invention, implementability, relevance, expert system, data warehouse, term, innovation
Просмотров: 209

20. Метод формирования приоритетного перечня автоматизируемых органов управления в системах специального назначения и его программная реализация [№4 за 2019 год]
Авторы: Лясковский В.Л. (l_vik_l@mail.ru) - Военная академия воздушно-космической обороны им. Маршала Советского Союза Г.К. Жукова (профессор, советник генерального директора), доктор технических наук; Бреслер И.Б. (niiit@niiit.tver.ru) - Научно-исследовательский институт информационных технологий (доцент), кандидат военных наук; Алашеев М.А. (niiit@niiit.tver.ru) - Научно-исследовательский институт информационных технологий (специалист), кандидат технических наук;
Аннотация: В статье рассматриваются метод формирования приоритетного перечня органов управления распределенных информационно-управляющих систем (РИУС) специального и военного назначения, подлежащих оснащению средствами автоматизации, а также его программная реализация в составе системы поддержки принятия решений. Необходимость разработки и применения данного метода обусловлена тем, что создание РИУС, как правило, осуществляется в несколько этапов на протяжении длительного времени, что связано в основном с высокой трудоемкостью и стоимостью разработки, изготовления и поставки комплексов средств автоматизации, а также с ограниченными финансовыми ресурсами, технологическими и производственными возможностями всех субъектов – участников этого процесса. При этом интуитивно понятно, что оснащение одних органов управления средствами автоматизации может привносить более значимый вклад в повышение эффективности всей системы, чем автоматизация других органов управления. Однако в настоящее время отсутствует формализованный метод, позволяющий обосновать последовательность оснащения органов управления средствами автоматизации на основании учета их наиболее значимых параметров и характеристик. В связи с этим разработка метода формирования приоритетного перечня органов управления РИУС является важной практически значимой задачей. Предлагаемый метод заключается в последовательной оценке каждого органа управления в соответствии с разработанной системой классификационных признаков. При этом все классификационные признаки иерархически взаимосвязаны, важность их убывает от первого к последнему. Применение данного метода связано с необходимостью сбора, хранения и обработки массивов исходных данных. Для повышения удобства его использования, сокращения времени обработки информации и снижения количества ошибок, связанных с человеческим фактором, авторами осуществлена программная реализация метода как составной части разрабатываемой системы поддержки принятия решений. Метод может быть использован заказывающими органами и научно-исследовательскими организациями при обосновании последовательности работ по созданию и развитию РИУС.
Abstract: The paper considers the method of forming a priority list of control equipment for distributed infor-mation management systems (DIMS) designed for special and military applications that have to be equipped with automation tools, as well as its software implementation as a part of decision making support system. The need to develop and apply this method arises from the fact that DIMS, as a rule, are created in several stages over a long time. This is mainly due to high complexity and cost of development, manu-facture and supply of automation equipment complexes, as well as to limited financial resources, tech-nological and production capabilities of all participants of this process. At the same time it is intuitive-ly clear that equipping some controls with automation tools can make a more significant contribution to improving the efficiency of the entire system than automating other controls. However, there has been no formalized method till present that could substantiate the sequence of equipping controls with au-tomation facilities based on their most significant parameters and characteristics. In this regard devel-opment of a method for forming the priority list of DIMS control equipment is a very important and practically significant task. The essence of the proposed method lies in the consistent assessment of every unit of control equipment (CE) in accordance with the developed system of classification criteria. Moreover, all clas-sification criteria are hierarchically interconnected. Their importance decreases from the first to the last one. Application of the method is connected with the need to collect, store and process arrays of initial data. To use the method in a more convenient way, to reduce the time of information processing and the number of errors associated with the human factor, the authors developed the software implementing the method as an integral part of the developed decision making support system. The method can be used by contractors and research organizations to substantiate the sequence of work in the course of DIMS development and elaboration.
Ключевые слова: оснащение средствами автоматизации, комплекс средств автоматизации, жизненный цикл систем управления, орган управления, автоматизированная система
Keywords: equipment with automation tools, automation facilities set, life cycle of automated control systems, control agency, an automated system issue
Просмотров: 202

← Предыдущая | 1 | 2 | 3 | Следующая →