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

Публикационная активность

(сведения по итогам 2017 г.)
2-летний импакт-фактор РИНЦ: 0,500
2-летний импакт-фактор РИНЦ без самоцитирования: 0,405
Двухлетний импакт-фактор РИНЦ с учетом цитирования из всех
источников: 0,817
5-летний импакт-фактор РИНЦ: 0,319
5-летний импакт-фактор РИНЦ без самоцитирования: 0,264
Суммарное число цитирований журнала в РИНЦ: 6012
Пятилетний индекс Херфиндаля по цитирующим журналам: 404
Индекс Херфиндаля по организациям авторов: 338
Десятилетний индекс Хирша: 17
Место в общем рейтинге SCIENCE INDEX за 2017 год: 527
Место в рейтинге SCIENCE INDEX за 2017 год по тематике "Автоматика. Вычислительная техника": 16

Больше данных по публикационной активности нашего журнале за 2008-2017 гг. на сайте РИНЦ

Добавить в закладки

Следующий номер на сайте

2
Ожидается:
16 Июня 2019

Статьи из выпуска № 2 за 2015 год.

Упорядочить результаты по:
Дате публикации | Заголовку статьи | Авторам

21. Неоднозначная семантика и некорректности при работе с потоками на C# [№2 за 2015 год]
Автор: Биллиг В.А.
Просмотров: 4787
Современные процессоры стали многоядерными. Процесс увеличения вычислительной мощности компьютеров за счет увеличения числа процессоров, числа ядер у каждого процессора будет только прогрессировать. Изменение «железа» не может не сказываться на изменении «софта». Как следствие – параллельные вычисления становятся од-ним из главных направлений развития современного программирования. При программировании на C# параллельные вычисления поддерживаются механизмом потоков, создаваемых операционной системой. В программах на С# можно создать поток – объект класса Thread и связать с ним определенный фрагмент кода. Кажется естественным, что при создании программного объекта класса Thread операционная система создает физический поток, который и будет выполнять код при запуске потока на выполнение. Так, например, происходит с файловыми объектами: создание файлового объекта в программе приводит к созданию физического файла. В работе показано, когда «естественная» семантика имеет место, а когда создание программного потока не при-водит к созданию физического потока. Даются рекомендации по оптимизации уровня распараллеливания и по ситуации ограничений распараллеливания в рекурсивных методах. Проведенные исследования позволили обнаружить ситуацию, когда взаимодействие двух важных механизмов (потоков и анонимных методов) приводит к некорректной работе. Сконструированы примеры, демонстрирующие некорректную работу анонимных методов при распараллеливании.

22. Реализация прецедентного модуля для интеллектуальных систем [№2 за 2015 год]
Авторы: Зо Лин Кхаинг, Ар Кар Мьо, Варшавский П.Р., Алехин Р.В.
Просмотров: 9845
В статье рассматриваются актуальные вопросы применения прецедентного подхода в современных интеллектуальных (экспертных) системах, в частности, в системах поддержки принятия решений, ориентированных на помощь ЛПР при управлении сложными объектами и процессами в условиях наличия различного рода неопределенности в исходных данных и экспертных знаниях. Применение механизмов правдоподобных рассуждений и прецедентного подхода (CBR – Case-Based Reasoning) направлено на расширение возможностей и сферы применения интеллектуальных систем в условиях неопределенности и сокращение времени на поиск решения. Для реализации прецедентного подхода авторы предлагают использовать сетевую (онтологическую) модель представления прецедентов и гибридный алгоритм извлечения прецедентов, базирующийся на теории структурного отображения и методе ближайшего соседа. Кроме того, в статье обсуждается возможность оптимизации (сокращения) базы знаний (базы прецедентов) системы, основанной на прецедентах (CBR-системы), с использованием методов кластеризации. Предложена архитектура CBR-системы, базирующаяся на предложенной модели представления прецедентов и алгоритмах извлечения и оптимизации базы прецедентов (накопленного системой опыта). Описаны особенности программной реализации основных модулей прототипа CBR-системы в среде программирования MS Visual Studio 2010 с использованием редактора онтологий Protégé под операционную систему MS Windows. Оценка эффективности предлагаемого подхода и разработанных программных средств в составе прототипа CBR-системы была проведена на нескольких тестовых базах из наборов данных, предлагаемых кафедрой информатики и вычислительной техники Калифорнийского университета (UCI Machine Learning Repository).

23. Проблемно-ориентированный редактор продукционных баз знаний [№2 за 2015 год]
Авторы: Берман А.Ф., Грищенко М.А., Николайчук О.А., Юрин А.Ю.
Просмотров: 5623
Описаны модификация (специализация) универсального редактора продукционных баз знаний CLIPS, предназначенная для создания баз знаний в области оценки технического состояния и остаточного ресурса нефтехимического оборудования, архитектура, основные функции проблемно-ориентированного редактора, структура конфигурационных файлов. Особенностью модифицированного редактора является наличие семантического слоя как средства описания понятий и отношений предметной области, а также механизма интеграции с машинами вывода, что, в свою очередь, позволяет проверять (тестировать) разработанные базы знаний. Семантический слой реализован в виде шаблонов фактов и правил, описывающих причинно-следственные зависимости в задачах оценки технического состояния и остаточного ресурса и позволяющих абстрагироваться от синтаксиса языка представления знаний (языка программирования баз знаний, в частности, CLIPS), а также алгоритмического обеспечения для динамического создания (генерации) элементов интерфейса пользователя. Редактор использован при разработке баз знаний для проведения экспертизы промышленной безопасности нефтехимических объектов. Его применение позволяет уменьшить степень (время) участия инженера по знаниям в процессе создания базы знаний, обеспечивая возможность дополнения базы знаний специалистами-предметниками в процессе эксплуатации экспертной системы.

24. Web-ориентированный компонент продукционной экспертной системы [№2 за 2015 год]
Авторы: Коршунов С.А., Павлов А.И., Николайчук О.А.
Просмотров: 7055
В работе рассматриваются вопросы реализации компонента продукционной экспертной системы в виде web-приложения. Данный компонент позволит специалисту-предметнику решать проблемы, используя сформированные им логические правила, описывающие динамику исследуемых процессов. Web-доступ к компоненту обеспечит возможность коллективного доступа, что особенно важно при междисциплинарных исследованиях, требующих работы коллектива специалистов из разных областей знаний. Компонент обладает следующей архитектурой: web-сервис; модуль взаимодействия с БД, реализующий программный интерфейс доступа к ней; модуль управления базами знаний, предназначенный для работы с правилами и фактами; графический редактор правил, основывающийся на RVML-нотации представления продукций; модуль связи с web-сервисом, реализующий пользовательский интерфейс доступа к web-сервису экспертной системы; БД для хранения базы знаний (фактов, правил и начальных условий). Более подробно рассмотрена реализация web-сервиса. Основная задача web-сервиса – подготовить информацию (факты и правила) из БД для ее последующей обработки машиной вывода, то есть преобразовать ее из обобщенного вида в формат JESS. Полученная информация будет использована машиной вывода для осуществления логического вывода на основе правил и фактов. Основные модули web-сервиса: интерфейс БД, реализующий программный ин-терфейс доступа к ней; продукционная машина вывода, осуществляющая процесс рассуждения по правилам и пред-ставленная в виде программной библиотеки, реализующей машину вывода JESS; модуль преобразования правил и фактов из обобщенного вида в формат машины вывода, реализация которого зависит от используемой машины вы-вода.

25. Моделирование системных показателей оценки эффективности научных школ [№2 за 2015 год]
Авторы: Ильясов Б.Г., Карамзина А.Г., Фазлетдинова Ю.Р.
Просмотров: 6401
Эффективность научной деятельности научно-исследовательского университета зависит от качества управления его функционированием и развитием. Такое управление необходимо осуществлять на основе знаний о текущем со-стоянии университета, которое можно определить с помощью оценки эффективности научной деятельности. Практическая реализация оценки научной деятельности затруднительна в связи с субъективной природой формирования научных знаний и необходимостью применения различных методов и показателей с привлечением экспертов. Для оценки эффективности научной деятельности научно-исследовательского университета предлагается рассчитывать интегральную оценку эффективности научных школ, в рамках которых ведутся научные исследования. Для ее расчета используется иерархическая система, включающая уровневую оценку градиентов, параметров, системных показателей и интегральную оценку в целом. Авторами обоснована необходимость создания автоматизированной информационной системы оценки эффективности научной школы, применение которой позволит повысить качество управления университетом на всех уровнях, а также обеспечить эти уровни управления необходимой информацией. Разработан комплекс моделей с применением структурного подхода к проектированию автоматизированных информационных систем: диаграммы потоков данных, диаграмма «сущность–связь». Для отражения взаимодействия основных подсистем автоматизированной системы разработана функциональная схема ПО.

← Предыдущая | 1 | 2 | 3