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 из выпуска № 1 за 2018 год.

Упорядочить результаты по:
Дате публикации | Заголовку статьи | Авторам |

11. Оценка степени влияния средств разграничения доступа на производительность информационно-вычислительной системы [№1 за 2018 год]
Автор: Дроботун Е.Б.
Просмотров: 2089
Эффективность средств защиты от информационно-технических воздействий и компьютерных атак играет огромную роль в адекватном функционировании системы. Помимо требований к эффективности выполнения защитных функций, к системам предъявляется требование минимизации влияния атак на процессы функционирования защищаемой системы, в частности, на ее производительность. В идеальном случае система (или средства) защиты не должна оказывать влияние на производительность защищаемой информационно-вычислительной системы. Вместе с тем следует отметить, что создать какую-либо систему защиты (в том числе и систему разграничения и управления доступом), которая не влияла бы отрицательно на защищаемый объект, практически невозможно. Исходя из этого, одним из критериев выбора системы (или средств) разграничения доступа для защиты какой-либо информационно-вычислительной системы должен быть критерий минимума влияния выбранной системы разграничения доступа на производительность защищаемой информационно-вычислительной системы. В статье предлагается методика оценки снижения производительности информационно-вычислительной системы при введении в нее средств разграничения доступа, которые являются одной из важнейших составляющих системы защиты информации для информационно-вычислительных систем, а также описываются программные средства, с помощью которых может быть реализована предложенная методика.

12. Программные средства решения задач оптимизации размещения транспортных объектов на основе алгоритма кластеризации с проекцией [№1 за 2018 год]
Автор: Есипов Б.А.
Просмотров: 2541
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.

13. Использование горного алгоритма для оценки затрат при проектировании программных проектов [№1 за 2018 год]
Авторы: Зубкова Т.М., Наточая Е.Н.
Просмотров: 2254
Оценка затрат при разработке ПО позволяет снизить вероятность принятия неверных или непринятия нужных управленческих решений, вероятность получения незапланированных результатов программных проектов. В статье проведен анализ основных подходов к решению задачи оценки стоимости программных проектов: линейного подхода, методики функциональных точек и использования эмпирических данных. Предложена методика оценки затрат при проектировании программных проектов на основе горного алгоритма. В статье описано математическое и программное обеспечение для решения поставленной задачи. Она выполняется по модели композиции приложения и модели раннего этапа проектирования. Для определения стоимости програм- много проекта предлагается зафиксировать цену на программы в соответствии с их группой сложности. Рассмотрены три группы сложности программных продуктов: простая (проектирование занимает до 4 месяцев), средняя (проектирование – от 4 месяцев до года), высокая (срок проектирования превышает год). Обосновано использование метода горной кластеризации для объединения программных продуктов в группы на основе схожести признаков. На основе предложенной методики разработана программная система оценки стоимости программных проектов с целью повышения объективности и оперативности решений, принимаемых разработчиками. Входными данными программной системы являются структура предприятия, техническое задание, таблица оценок элементов программных продуктов, таблица Боэма. В качестве управляющего воздействия выступает алгоритм горной кластеризации. Ресурсами, поддерживающими выполнение функций программной системы, являются аппаратное и программное обеспечение предприятия. На выходе системы формируется отчет о затратах на проектирование программного продукта.

14. Мультиагентная аппроксимация поведения пользователей социальных сетей [№1 за 2018 год]
Авторы: Иващенко А.В., Хорина А.А., Диязитдинова А.Р.
Просмотров: 2065
Cоциальные сети становятся одним из основных поставщиков больших данных для анализа поведения пользователей. При этом само поведение каждого пользователя сети Интернет представляет собой интересный и сложный объект для формализации и изучения. Один человек может быть представлен в нескольких социальных сетях под разными именами, обладать несколькими параллельными интересами, иметь собственную специфическую стратегию издания и потребления информации в виде постов, сообщений и комментариев и взаимодействовать с другими пользователями путем обмена информацией. С учетом специфики проявления активности пользователей социальных сетей, обладающих относительной независимостью и самоорганизацией, предлагается модель такого поведения, основанная на реализации мультиагентной технологии. В данной статье описаны проблема, архитектура решения и технические детали ее реализации, подкрепленные результатами моделирования и анализа реальных данных для ряда популярных социальных сетей. Впервые вводится понятие мультиагентной аппроксимации поведения, определяющего приближенное описание реальных прецедентов поведения пользователей интегрированной информационной среды с помощью мультиагентной имитационной модели. В рамках предложенного решения интерес пользователя социальной сети представлен в виде комбинации контекста и фокуса. Такой подход позволяет формализовать колебания пользовательского интереса под влиянием внешних событий с учетом фактора времени и человеческого фактора. Предложенный подход обеспечивает возможность описания и программной реализации шаблонов (паттернов) поведения членов социальных сетей в Интернете для последующего имитационного моделирования и анализа с целью выявления трендов и отклонений.

15. Модель открытого куба для анализа больших данных в социальных сетях [№1 за 2018 год]
Авторы: Иващенко А.В., Шлычкова Н.М., Исайко В.А., Ситников П.В.
Просмотров: 1816
Социальные сети можно рассматривать как важнейший источник больших данных, описывающих взаимодей-ствие пользователей в процессе обмена информацией. Выявление закономерностей на этом уровне позволяет определять основные особенности поведения, выявлять информационное влияние, обнаруживать и анализировать колебания интересов пользователя к различным информационным объектам и событиям и т.п. Применение такого рода аналитики на практике позволяет реализовывать эффективную контекстную рекламу, повышать эффективность работы социальных сетей, а также решать различные проблемы информационной безопасности. Анализ больших данных, описывающих взаимодействие пользователей социальных сетей, является сложной технической проблемой: необходимо интегрироваться с несколькими социальными сетями для импорта данных, ассоциировать отдельные профили одних и тех же пользователей в разных сетях, сопоставлять факты их взаимодействия с реальными событиями и выявлять основные тенденции и отклонения. Для решения этой задачи предлагается модель открытого куба, основанная на построении ортогональной системы индикаторов, характеризующих изменение данных в зависимости от разных факторов. При этом производится распределение возникающих событий взаимодействия относительно пользователей, динамики развития их интереса во времени, реакции на внешние события и т.д. с помощью инструментария взаимного корреляционного анализа временных рядов с использованием интервальных корреляционных функций. В данной статье описываются основные проблемы анализа больших данных в социальных сетях, предлагаемая модель открытого куба и алгоритм анализа данных, позволяющий выявлять отклонения в поведении пользователей социальных сетей. Описанная модель и ее реализация были испытаны и апробированы с использованием типового набора данных, полученных из ряда социальных сетей. В дополнение к реальному регулярному набору результатов переговоров пользователей социальных сетей была введена партия сообщений, генерируемых онлайн-ботом, существование которого было выявлено посредством предложенного подхода.

16. Программная система для разработки многоязычного тезауруса [№1 за 2018 год]
Авторы: Кириллович А.В., Баширов А.М., Гатиатуллин А.Р.
Просмотров: 3529
Работа посвящена описанию нового инструмента для разработки двуязычного русско-татарского тезауруса. В статье перечислены требования, предъявляемые к реализации данного инструмента: поддержка выбранного формализма представления тезаурусных знаний, многоязычных тезаурусов, коллективной работы, возможность публикации тезауруса в облаке Linking Open Data, кроссплатформенность и свободная лицензия. Приводятся результаты анализа существующих редакторов онтологий общего назначения и специализированных редакторов тезаурусов, основанных на моделях SKOS, WordNet и РуТез: Protégé/WebProtégé, VocBench, PoolParty, iQvoc, SKOSEd, OMWEdit, WordNetLoom, GernEdiT, DEBVisDic, WordNet Editor, редактор тезауруса YARN и редактор тезаурусов РуТез. Показаны преимущества и недостатки этих редакторов. На основании этого объясняется выбор модели РуТез, а также разъясняется необходимость разработки собственного инструмента, удовлетворяющего всем предъявляемым требованиям. Предложен новый инструмент для разработки двуязычного тезауруса, реализованный в виде web-приложения, который имеет поддержку коллективной работы и функцию публикации тезауруса в облаке Linking Open Data (LOD). Описаны пользовательский интерфейс инструмента, а также его использование в режиме редактирования тезауруса. Отмечается возможность использования программного продукта для разработки не только русско-татарского тезауруса, но и тезаурусов других языков. Поставлены задачи для дальнейшего развития инструмента, среди которых доработка пользовательского интерфейса, включая расширенные возможности визуализации в виде графа, интеграция с электронными корпусами и дополнительными словарями, доработка модуля публикации в облаке LOD, создание универсального инструмента для разработки лексических ресурсов, основанных на онтологии Lemon, разработка средств для детального описания отдельных лексических единиц.

17. Мультиагентное моделирование процессов распространения и взаимодействия инфицирующих сущностей [№1 за 2018 год]
Автор: Климентьев К.Е.
Просмотров: 2817
В статье рассматриваются основные подходы к мультиагентному моделированию процессов инфицирования, характерных для технических сетей и живой природы. Примерами таких процессов являются развитие эпидемий болезнетворных микроорганизмов среди живых существ, распространение компьютерных вирусов и червей от компьютера к компьютеру, расширение лесных пожаров, передача информационных сообщений в технических и социальных сетях и т.п. Кратко обрисованы традиционные подходы к решению этой и смежной задач. Описана общая модель «вселенной». Введены основные множества объектов и их атрибутов, рассмотрены отношения между ними, характерные для моделируемых процессов и явлений. Анализируются графовые модели пространства, включая полный граф, безмасштабный граф, геометрический граф и различные решетки. Описаны основные состояния, в которых могут находиться агенты. Рассматриваются различные модели переходов из состояния в состояние, среди которых SI, SIS, SIR, SEIR, SIDR и т.п. Обсуждаются различные способы сканирования целей, такие как последовательное сканирование, случайное сканирование, поиск по списку, контратака и др. Описывается способ настройки темпоральных характеристик отдельных агентов. Одной из важных особенностей, отличающей данную разработку от аналогов, является возможность моделирования развития эпидемий во вселенных с изменяющимися законами. Например, в процессе модельного прогона возможно изменение топологии графов, числовых атрибутов объектов и алгоритмов поведения агентов. Использование таких моделей позволило бы получать более адекватные результаты. Также в статье рассматривается архитектура системы моделирования, поддерживающей рассмотренные аспекты и их комбинации. Представлен пример конкретной программной реализации.

18. Исследование влияния алгоритмов инициализации весовых коэффициентов сети Вольтерри на решение задачи прогнозирования [№1 за 2018 год]
Авторы: Лёзина И.В., Сараева К.В.
Просмотров: 2545
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.

19. Предприятие как целеустремленная система [№1 за 2018 год]
Автор: Лисецкий Ю.М.
Просмотров: 2269
В статье рассматривается предприятие как целеустремленная система. Даны общие сведения об организации и научном аппарате, описывающем ее построение и функционирование. Приведены иерархическая структура предприятия как организации, основная цель деятельности которой лежит в экономической сфере, и его функциональная модель. Проведен анализ характерных свойств предприятия c позиции общих принципов построения и функционирования систем. Изложены подходы и методы исследования предприятия как сложной производственной системы, в основе которых лежит системный подход. Данный подход позволяет комплексно оценить любую производственно-хозяйственную деятельность и деятельность системы управления на уровне конкретных характеристик, а также осуществлять анализ определенной ситуации в пределах отдельно взятой системы, выявлять характер проблем входа, процесса и выхода. Применение системного подхода позволяет наилучшим образом организовать процесс принятия решений на всех уровнях в системе управления предприятием.

20. Структура и алгоритмы системы интеллектуальной поддержки управления процессом функционирования сектора домохозяйств [№1 за 2018 год]
Авторы: Макарова Е.А., Закиева Е.Ш., Валитов Р.Р., Гиздатуллина Э.С.
Просмотров: 2057
В статье представлена структура системы интеллектуальной поддержки управления процессом функционирования сектора домохозяйств, взаимодействующего с другими секторами в составе многосекторной макроэкономической системы в целом. В качестве объекта управления рассматривается функционирование многосекторной макроэкономической системы, включающей четыре сектора (реальный сектор, секторы финансовых и государственных учреждений, а также сектор домохозяйств, декомпозированный на кластеры регионов) и три макроэкономических рынка (рынки благ, труда и денег). Структура системы управления содержит три уровня управления. Первый уровень построен на основе принципа обратной связи, включает алгоритмы расчета сбалансированных плановых темпов расходов и доходов ресурсов населения в построенных кластерах регионов и предназначен для корректировки поведения секторов экономики при выполнении ими основных функциональных процессов. Второй уровень управления построен на основе принципа адаптации и предназначен для корректировки плановых темпов расхода ресурсов секторами экономики с учетом кластерной декомпозиции сектора домохозяйств на основе информации об объемах накопленных запасов секторов экономики, в том числе и региональных кластеров сектора домохозяйств, а также данных о текущем уровне прожиточного минимума, уровне цен на рынках благ, труда и денег. Третий уровень управления соответствует уровню государственного регулирования экономики в области политики доходов, построен с использованием принципа ситуационного управления и предполагает формирование управляющих воздействий в области налогово-бюджетной политики и политики доходов. Для реализации управляющих воздействий на этом уровне применяются алгоритмы и модели интеллектуального анализа данных, а также нейросетевые и нейро-нечеткие модели и технологии. Предложенная структура системы интеллектуальной поддержки управления функционированием сектора домохозяйств используется при разработке программного обеспечения интеллектуальной системы поддержки принятия решений и имитационного моделирования многосекторной макроэкономической системы, в том числе при формировании ее основных функциональных компонент и взаимосвязей между ними.

← Предыдущая | 1 | 2 | 3 | 4 | Следующая →