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

Публикационная активность

(сведения по итогам 2018 г.)
2-летний импакт-фактор РИНЦ: 0,678
2-летний импакт-фактор РИНЦ без самоцитирования: 0,541
Двухлетний импакт-фактор РИНЦ с учетом цитирования из всех
источников: 1,047
5-летний импакт-фактор РИНЦ: 0,460
5-летний импакт-фактор РИНЦ без самоцитирования: 0,389
Суммарное число цитирований журнала в РИНЦ: 8001
Пятилетний индекс Херфиндаля по цитирующим журналам: 310
Индекс Херфиндаля по организациям авторов: 412
Десятилетний индекс Хирша: 19
Место в общем рейтинге SCIENCE INDEX за 2018 год: 306
Место в рейтинге SCIENCE INDEX за 2018 год по тематике "Автоматика. Вычислительная техника": 10

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

Добавить в закладки

Следующий номер на сайте

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

Свежий выпуск

Идет наполнение свежего выпуска журнала.

темы номера





Новости информационных технологий

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

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

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

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

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

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

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

Облако тегов

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