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

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? / Регистрация

Добавить в закладки

Следующий номер на сайте

3
Ожидается:
16 Сентября 2018

Статьи из свежего выпуска

Упорядочить результаты по:
Дате публикации | Заголовку статьи | Авторам

11. Извлечение схемы данных из конечной точки доступа SPARQL [№2 за год]
Авторы: Мочалов А.О., Муромцев Д.И.
Просмотров: 480
Статья посвящена проблеме извлечения схемы данных из конечной точки доступа SPARQL. Схема данных необходима для написания запросов и поиска информации, а также для оптимизации выполнения запросов. В данной работе рассмотрены существующие методы для извлечения схем, отмечены плюсы и минусы каждого из них. Для разработки собственного метода дано определение схемы данных, под которой в данной работе принято считать словарь всех триплетов, где предикатами являются все фиксированные предикаты из пространства имен RDFS, а также триплеты, которые логически следуют из датасета в соответствии с семантикой RDFS, кроме являющихся элементами известных словарей (RDF, RDFS, Void, OWL, XML Schema, XSD). Элементы схемы из конечной точки доступа SPARQL будут извлекаться с помощью правил RDFS. В работе используются не все правила семантики RDFS, так как, согласно принятому определению схемы данных, не все правила возвращают элементы схемы. В статье подробно описан разработанный метод, представлена его архитектура. Для работы с правилами логического вывода используется система управления бизнес-правилами Drools. В работе отмечены плюсы и минусы созданного метода, показавшего ожидаемые результаты тестирования. Отмечено, что количество классов и свойств может быть различным у опубликованной и полученной разработанным методом схем. Это обусловлено лишь тем, что разработанный метод использует правила RDF. Тестирование показало, что авторский метод не полностью покрывает СД, но вполне работоспособен.

12. Об информационном обеспечении поддержки принятия решений [№2 за год]
Автор: Тиханычев О.В.
Просмотров: 537
Основой формализации информации, используемой в процессе автоматизированного управления, является система классификации и кодирования. Ее применение обеспечивает как работу пользователей с программными средствами, так и взаимодействие программных средств и АСУ между собой. При этом, по существующим нормативным документам, взаимодействие между АСУ, использующими различные системы классификации, организуется через специализированные протоколы взаимодействия: технического, организационного, информационного, программного. С ростом масштабов управляемых систем появляется проблема поддержания этих протоколов в актуальном состоянии, углубляющаяся с увеличением общего количества и типов взаимодействующих агентов. В настоящее время в мировой практике существует достаточно широкий спектр подходов к решению указанной проблемы: обмен данными с использованием XML-файлов, взаимодействие на основе HLA-технологий и другие. Но ни один из них не обеспечивает в полной мере информационное взаимодействие в распределенных мультиагентных системах автоматизированного управления. Автор, исходя из анализа возможностей современных информационных технологий, предлагает для решения проблемы отказаться от жестких принципов кодирования информации, перейдя к ее классификации на основе механизмов нечетких множеств, многомерных OLAP-матриц или RDF-графов. При этом учтено, что особенности организации систем автоматизированной поддержки принятия решений и наличие в них многочисленных компонентов оперативной обработки информации делают взаимодействие на базе нечеткого информационного обеспечения наиболее приемлемым для решения описанной в статье проблемы. Сделан вывод, что предлагаемый подход не противоречит принципам создания единого информационного пространства, а дополняет их за счет перехода от организационных методов обеспечения взаимодействия автоматизированных систем к более простым технологическим. Разумеется, с учетом ограничений для систем, предельно критичных к вероятности ошибки в обработке информации.

13. К вопросу оценки устойчивости функционирования элементов сети связи [№2 за год]
Автор: Попков Г.В.
Просмотров: 478
В статье рассматриваются вопросы оценки устойчивости функционирования сети электросвязи к разрушающим деструктивным воздействиям. Предложена методика по представлению атакуемой сети электросвязи в виде динамических гиперсетей, позволяющих давать объективную оценку состоянию атакуемой сети с точки зрения устойчивости. Введены понятие разрушающего деструктивного воздействия и связанное с ним понятие канала разрушающего деструктивного воздействия на элементы NE сети связи, находящиеся на различных уровнях гиперсетевых моделей. Простота и удобство представления атакуемой сети в виде динамических гиперсетей позволяют расширить класс задач, связанных с определением устойчивости сетей связи к внешним деструктивным воздействиям, в частности, находить корреляционные связи между частными моделями нарушителя, моделями атак и моделями уязвимости сети электросвязи на исследуемом уровне. Такой подход позволяет проектировать устойчивые сети связи с учетом динамически меняющихся внешних факторов, связанных с угрозами, направленными на структуру сети связи, а также эффективно выявлять и блокировать угрозы, связанные с внешними информационными воздействиями, обеспечивая доступность, целостность, конфиденциальность пользовательской информации. На основании предложенных подходов представляется целесообразным создавать онтологии знаний, основанные на реакции сети на разрушающее деструктивное воздействие в точках мониторинга сети электросвязи, что, в свою очередь, позволит эффективно проектировать и инсталлировать средства защиты информации на реальных сетевых структурах. Предложена частная математическая модель внешнего деструктивного воздействия, основанная на применении теории вероятности, позволяющая прослеживать динамические изменения в структуре сети электросвязи и определять количественные оценки QoS приложений.

14. Адаптивный алгоритм поиска оптимального маршрута в нестационарной сети [№2 за год]
Автор: Солдатенко А.А.
Просмотров: 427
Рассматривается задача Time-Dependent Shortest-Path (TDSP), которая является расширением задачи о кратчайшем пути в графе. Задача TDSP возникает при проектировании и эксплуатации телекоммуникационных и транспортных сетей, когда требуется учитывать временной фактор и возможность возникновения в отдельные промежутки времени снижения объема трафика и наличия пробок в сети. В этих случаях сеть представляется ориентированным графом G = (V, E), в котором для каждой дуги (x, y)  E определены две функции: время, необходимое для передвижения по этой дуге, и время прибытия в вершину y при условии, что старт из вершины x осуществлен в момент времени t. Такую сеть называют нестационарной, а наименьшее время передвижения из стартовой вершины в целевую интерпретируют как оптимальный маршрут между этими вершинами. Известно, что задача TDSP для нестационарной сети общего вида является NP-трудной. В данной статье задача TDSP рассматривается для полиномиально разрешимого случая, когда функции прибытия монотонны. Предлагается решать TDSP с помощью двухфазного алгоритма ALT (A* with Landmarks & Triangle) – одного из современных алгоритмов оптимальной маршрутизации, изначально разработанного для решения задачи о кратчайшем пути в графе. Данный алгоритм на первой фазе расставляет некоторое множество ориентиров в вершинах сети и вычисляет потенциальные функции, а на второй с помощью алгоритма A* и потенциальных функций находит оптимальный маршрут. Предлагается модификация алгоритма ALT, эффективно решающая задачу TDSP для последовательности запросов на поиск оптимальных маршрутов в нестационарной сети. Модификация заключается в применении адаптивной эвристики для расстановки ориентиров, а также специальных формул вычисления потенциальных функций. Адаптивная эвристика использует историю обработки предыдущих запросов и корректирует текущий набор ориентиров для эффективного исполнения последующих запросов. Приводятся описание и оценка времени работы модифицированного алгоритма ALT. Представлены результаты вычислительных экспериментов, выполненные с помощью разработанных программных средств и подтверждающие высокое быстродействие модифицированного алгоритма ALT по сравнению с его классическими аналогами.

15. Алгоритмическое обеспечение информационной системы управления инновационными проектами в промышленности [№2 за год]
Автор: Черновалова М.В.
Просмотров: 498
Существующие в настоящее время подходы к управлению проектами ориентированы на последовательное выполнение всех его этапов и работ. При этом не учитывается влияние полученных ранее результатов и факторов неопределенности на показатели результативности инновационного проекта и степень его выполнимости. Предлагаются разработанные алгоритмы, направленные на решение данных задач. Первый алгоритм обеспечивает учет влияния факторов неопределенности на длительность работ инновационного проекта и затраты, связанные с их выполнением. Отличительной особенность данного алгоритма является применение системы нечетких продукционных правил для определения возможного отклонения результатов отдельных работ проекта от заданных значений показателей. Это позволяет при управлении инновационным проектом учитывать факторы неопределенности внешней и внутренней среды при минимизации затрат, связанных с инновациями. Второй алгоритм ориентирован на минимизацию длительности выполнения проекта или затрат, связанных с обеспечением его всеми необходимыми ресурсами. Основой для данного алгоритма является алгоритм List Scheduling, отличающийся использованием нечетких продукционных правил для обеспечения эффективного распределения имеющихся ресурсов в зависимости от заданных значений показателей результативности, а также прогнозирования времени выполнения конкретной работы при выделенном объеме ресурсов. Предлагаемая информационная система ориентирована на комплексную автоматизацию процесса управления инновационными проектами. В статье также представлена архитектура системы, отражающая основные модули и потоки данных между ними. В результате определен вариант построения структуры работ для каждого из этапов инновационного проекта. В целом это позволило уменьшить срок его реализации.

16. Алгоритмическое обеспечение программного комплекса технического обслуживания с контролем уровня надежности средств обеспечения полетов [№2 за год]
Авторы: Допира Р.В., Дикарев В.А., Потапов А.Н., Буешев Е.Е., Юрьев И.А.
Просмотров: 476
Совершенствование комплексов технических средств связано с необходимостью проведения исследований по продлению ресурса техники при снижении расходов на эксплуатацию. Одним из путей повышения качественных показателей технического состояния таких комплексов на протяжении их жизненного цикла при одновременном снижении расходов на эксплуатацию является переход на техническое обслуживание с периодическим контролем. При эксплуатации объектов АСУ все большее применение находят методы технического обслуживания с периодическим контролем, учитывающие фактическое состояние техники. При этом необходимо отметить, что ни один из методов технического обслуживания не реализуется без проведения профилактики, и каждый из них имеет свою специфику при определении сроков и объемов профилактических работ. В работе предложено алгоритмическое обеспечение программного комплекса технического обслуживания с контролем уровня надежности средств обеспечения полетов. При разработке алгоритма учитывались объем и периодичность технического обслуживания. Разработанный алгоритм реализован в виде программного комплекса, позволяющего определить оптимальные периоды технического обслуживания. Работоспособность алгоритма проверена на основе функционирования АРМ руководителя ближней зоны для контроля технического состояния средств радиосвязи. Программный комплекс позволяет определить по техническому состоянию оптимальные периоды технического обслуживания комплексов технических средств.

17. Технология и средства автоматизации имитационного моделирования процессов управления региональной безопасностью [№2 за год]
Авторы: Маслобоев А.В., Путилов В.А.
Просмотров: 559
Основное направление исследований связано с разработкой информационных технологий и средств компьютерного моделирования для информационно-аналитической поддержки управления безопасностью региональных социально-экономических систем. Исследования проводятся в рамках реализации стратегии развития Арктической зоны Российской Федерации и обеспечения национальной безопасности на период до 2020 года на территории Мурманской области. Работа посвящена созданию инструментария для решения задач информационной поддержки принятия решений в сфере управления региональной безопасностью. С этой целью разработан программный тренажерно-моделирующий комплекс информационной поддержки сетецентрического управления региональной безопасностью. В работе рассматриваются архитектура и особенности реализации программного комплекса. Комплекс представляет собой многоагентную среду моделирования, обеспечивающую автоматизированный синтез и анализ мультиагентных моделей сетевых виртуальных структур управления безопасностью региона в условиях кризисных ситуаций в социально-экономической сфере. Модельный и программный инструментарий комплекса позволяет сформировать, исследовать и расширить спектр альтернативных сценариев моделирования региональных кризисных ситуаций, что повышает качество информационного обеспечения для выработки и реализации эффективных управленческих решений. Комплекс состоит из автономных программных агентов с имитационным аппаратом и вспомогательного ПО. Ядро и компоненты системы образуют сетецентрическое многоуровневое виртуальное пространство как интеграционную площадку для проблемно-ориентированных коалиционных мультиагентных систем информационной поддержки управления в каждой сфере региональной безопасности. Применение комплекса обеспечивает возможность оперативной настройки среды моделирования на особенности той или иной задачи управления и высокую вариабельность реализации вычислительных экспериментов.

18. Исполнение моделей системной динамики на основе непрерывного потока входных данных [№2 за год]
Авторы: Перл И.А., Петрова М.М., Мулюкин А.А., Каленова О.В.
Просмотров: 510
В статье описывается новый подход к расчету моделей системной динамики. Входными данными для работы модели является набор статических известных данных. В результате моделирования разработчик получает набор системных или событийных характеристик, вычисленных на базе входных параметров модели. Данный подход широко применяется в различных отраслях, однако не является единственным сценарием. С ростом популярности таких концепций, как Интернет вещей, значительно растет спрос на основанные на моделировании решения, которые в качестве входных данных принимают непрерывный поток данных. Такой поток формируется с большинства устройств, входящих в единую инфраструктуру систем Интернета вещей. Облачные решения, такие как sdCloud, стали разумным ответом на требования промышленности. По сравнению с автономными моделирующими системами пользователя эти системы способны обеспечивать непрерывный расчет моделей системной динамики любой сложности, собирать и предоставлять данные моделирования с различных удаленных точек. Другими словами, они готовы принимать входной поток данных и выполнять расчет модели, в результате чего конечный пользователь получит ответ (непрерывного) потокового моделирования. В данной статье рассматриваются несколько сценариев сбора данных с удаленных устройств инфраструктуры Интернета вещей. Запуск моделей системной динамики параллельно с процессом, описывающим их, позволяет прогнозировать состояния системы, а также находить дополнительные скрытые внешние влияния на модель. В статье раскрываются все преимущества использования такого подхода по сравнению с аналитическим предсказанием состояния системы, базирующимся на анализе исторических данных. Например, подход непрерывного моделирования может стать хорошей основой для прогнозируемого обслуживания сложных технических систем, так как позволяет эффективнее вычислять ближайшее время технического обслуживания.

19. Создание панорамных аэрофотоснимков с использованием квадрокоптера [№2 за год]
Авторы: Пахирка А.И., Зотин А.Г., Буряченко В.В.
Просмотров: 339
В статье рассматривается подход к формированию панорамных снимков, представляющих высокодетализиро- ванные изображения местности. Для получения панорамных изображений высокого качества требуются специа- лизированное оборудование и по возможности максимальная высота съемки. Эти факторы можно исключить, если использовать сшивку изображений, получаемых с камер, расположенных на недорогих беспилотных летательных аппаратах – квадрокоптерах. Одним из подходов к формированию панорамных снимков является использование серии изображений или видеопоследовательности, полученных при съемке с квадрокоптера или иного беспилотного летательного аппарата. Для сшивки изображений применяются методы сопоставления точечных особенностей, при этом алгоритмы обнаружения особых точек должны гарантировать инвариантность относительно любых преобразований изображения для того, чтобы можно было выполнить анализ данных и формирование панорамных снимков. Для исследования были выбраны такие алгоритмы, как FAST, FAST-ER и SURF, поскольку на текущий момент они являются наиболее распространенными для решения подобного рода задач. В качестве алгоритмов для определения соответствий найденных точечных особенностей были выбраны алгоритмы RANSAC и MLESAC. В работе предложен алгоритм создания панорамного аэрофотоснимка из набора последовательных изображений местности, полученных с беспилотного летательного аппарата, на основе сопоставления ключевых особенностей. Используется глобальное выравнивание панорамного снимка с применением аффинных преобразований. Особое внимание уделяется сшивке изображений с применением технологии многополосного смешивания, что обеспечивает качественную визуализацию в местах сшивки панорамного снимка.

20. Алгоритм распознавания ситуаций в распределенной системе видеонаблюдения [№2 за год]
Авторы: Кручинин А.Ю., Колмыков Д.В., Галимов Р.Р.
Просмотров: 416
Системы видеонаблюдения являются важнейшим средством для предотвращения нештатных ситуаций, таких как преступления, аварийные ситуации. Большое количество камер и значительная площадь зоны контроля обусловливают необходимость внедрения видеоаналитики для распознавания опасных ситуаций. При этом нужно учитывать данные с множества видеокамер как для детектирования траектории движения распознаваемого объекта, так и для повышения достоверности распознавания. В статье предлагается алгоритм распознавания нештатных ситуаций для распределенной системы видеонаблюдения, основанной на стохастических грамматиках. Распознавание ситуации происходит на трех уровнях: нижнем – распознаются образы, среднем – события и верхнем – ситуации. Для снижения времени отклика системы предлагается использовать многоагентную архитектуру, позволяющую распределять нагрузку между интеллектуальными камерами. Уменьшение сетевого трафика достигается тем, что обмен данными происходит только между близлежащими узлами. Использование большого количества видеокамер предполагает наличие зон, контролируемых несколькими узлами. Совмещение результатов детектирования нескольких камер позволяет повысить оценку достоверности, но для этого требуется знать взаимное расположение камер и углов их поворотов. В статье предложены методы для автоматической калибровки камер распределенной системы видеонаблюдения, способы совмещения образов на разных камерах, в частности, на основе векторов скорости движения объектов. С учетом определенных особенностей распределенной системы видеонаблюдения разработан алгоритм распознавания нештатных ситуаций для интеллектуальной камеры видеонаблюдения. Каждая камера генерирует вероятные ситуации на основе ранее распознанных событий. При превышении порогового значения вероятностной оценки результата детектирования осуществляется его уточнение в процессе взаимодействия с соседними узлами.

← Предыдущая | 1 | 2 | 3 | Следующая →