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

Вход


Забыли пароль? / Регистрация

Добавить в закладки

Следующий номер на сайте

1
Ожидается:
16 Декабря 2018

Статьи из выпуска № 1 за 2018 год.

Упорядочить результаты по:
Дате публикации | Заголовку статьи | Авторам

31. Концептуальные основы построения сборочного генератора программного обеспечения сложных систем [№1 за 2018 год]
Авторы: Георгиев В.О., Прокопьев Н.А., Поликашин Д.С.
Просмотров: 880
В статье представлены разработанные концептуальные основы построения учебно-макетных вариантов интерактивной сборочной системы, осуществляющей в автоматическом режиме сборку программных систем прикладного назначения. Генерация программных систем построена на основе концепций «Теории схем программ», ее базисных понятий, типовых конструкционных схем и методологий программной инженерии. Сборка осуществляется в интерактивном взаимодействии с пользователем на профессиональном языке общения. Этот язык построен на основе понятия интеллектуального интерфейса и реализуется на сочетании жестко запрограммированного и свободного сценарного диалогов общения. Система предназначена для наглядной практической демонстрации основных этапов и работ при разработке сложных программных средств в соответствии с макетно-модельным подходом к программной инженерии. В статье также рассматриваются формулировки и решения некоторых важных проблем, возникающих при генерации ПО сложных систем, таких как совместимость программных модулей, формализация компьютерного интерактивного взаимодействия и выбор формальных моделей человеко-машинного интерфейса. Предлагается архитектура системы, позволяющая расширять систему плагинами для обработки при сборке несовместимых программных модулей, написанных на разных языках и требующих различные версии библиотек для приведения их к совместимому виду. Систематизируются модели интерактивного взаимодействия, как формальные, так и неформальные. Приводятся макетные реализации системы для трех выбранных моделей: модели на основе теории игр, модели на основе тензорной сети и графовой модели.

32. Программное обеспечение АСУ тренажной подготовкой операторов эрготехнических радиоэлектронных средств [№1 за 2018 год]
Авторы: Допира Р.В., Дикарев В.А., Потапов А.Н., Пахомов В.С.
Просмотров: 1190
Баланс между продолжительностью обучения в открытой и традиционной формах зависит от адекватности компьютерных систем тренажа и возможностей средств телекоммуникации. Необходимо иметь в виду, что технические издержки средств телекоммуникации могут снижать адекватность компьютерных систем тренажа в сетевом исполнении. Основной причиной существования конфликта между оценками уровней обученности операторов на компьютерных системах тренажа и на штатной технике являются неучтенные навыки, обусловленные неадекватностью компьютерных систем тренажа по отношению к штатной технике, что приводит к возникновению конфликта определения учебных планов. В статье представлено ПО АСУ тренажной подготовкой операторов эрготехнических радиоэлектронных средств. Оно состоит из отдельных модулей, причем имеется возможность их наращивания и модернизации. ПО планирования тренажной подготовки операторов и оценки адекватности тренажеров позволяет по критерию минимума затрат формировать индивидуальные учебные планы подготовки операторов радиоэлектронных средств. Программа определения структуры системных отношений (Schedule TR) дает возможность автоматизировать анализ условий применения систем различного назначения и составлять индивидуальные учебные планы для конкретного специалиста. Программа оценки адекватности автоматизированной информационной системы освоения эрготехнического комплекса, имеющего иерархическую структуру построения (Adequacy TR), основана на дистанционном анкетировании с помощью средств телекоммуникации обучаемых, прошедших полный курс тренажной подготовки, в ходе которой совместно с компьютерными системами тренажа применялась штатная техника. Программа определения содержательных компонентов учебных упражнений и учебных планов разработана для автоматизации коррекции по выбранным операциям и уточненным радиочастотным условиям функционирования радиоэлектронных средств соответствующих содержательных компонентов учебного упражнения, а по выбранным средствам тренажа и определенному на каждом тренажном средстве количеству тренировок – коррекции соответствующих содержательных компонентов учебного плана в процессе подготовки операторов. Программа «Система оперативного объективного контроля действий операторов информационных комплексов УВД» обеспечивает оперативный объективный контроль действий операторов. Программа управления планированием тренажной подготовки специалистов эрготехнических систем («Информационная конфликтно-устойчивая автоматизированная система рационального планирования практической подготовки операторов радиоэлектронных объектов УВД») позволяет автоматизировать управление планированием тренажной подготовки операторов с использованием компьютерных систем тренажа.

33. Программный комплекс для проектирования составов безобжиговых мономинеральных композитов [№1 за 2018 год]
Авторы: Петропавловская В.Б., Коровицын Д.А., Образцов И.В., Петропавловский К.С.
Просмотров: 1140
Представлены программный комплекс по управлению синтезом безобжиговых строительных композитов на основе мономинерального сырья и отходов промышленности композитов и отдельные программные продукты для проектирования составов и технологических параметров. В работе применен новый подход к проектированию сырьевых смесей строительных изделий, позволяющий сократить энерго- и ресурсозатраты при производстве путем организации производства гипсовых материалов, исключая наиболее затратные операции (технологические переделы) – обжиг сырья с целью получения вяжущего и термической обработки готовых изделий – их сушки. Использование такого производства, исключающего стадию получения минерального вяжущего из природного или техногенного сырья, позволяет значительно упростить технологический процесс получения строительных материалов, сократив при этом затраты на их производство, а также использовать в строительном производстве отходы от добычи и пиления природных каменных материалов, не пригодных по своим физико-механическим характеристикам для получения традиционных вяжущих веществ. Возможность получения безобжиговых материалов основана на использовании механизма негидратационного твердения двуводного гипса. Для этого необходимо обеспечивать подбор оптимального гранулометрического состава с возможностью оперативного управления корректирующими и предупреждающими действиями. Эффективность процесса определяется организацией лимитирующего этапа ‒ процесса проектирования, представляющего собой решение сложной многокритериальной задачи, а также установлением обратных связей – контроля и анализа информации на соответствующих этапах технологического процесса. Комплекс по проектированию предполагает использование отдельных программных продуктов, необходимых для определения характеристик структуры системы негидратационного твердения, подбора требуемого гранулометрического состава сырьевой смеси и оптимальной влажности пресс-порошка, назначения технологических режимов на основе прогноза свойств готового продукта.

34. Разработка программного комплекса для учета лабораторных животных [№1 за 2018 год]
Авторы: Фурта Е.Ю., Шабалина И.М.
Просмотров: 772
Исследования в области молекулярной генетики связаны с накоплением и хранением значительного объема данных, получаемых в ходе проведения экспериментов и предназначенных для дальнейшего анализа и обоснования результатов. В настоящее время развиваются глобальные проекты и ресурсы для хранения и обработки результатов секвенирования генома, предоставляющие данные и результаты исследований широкому кругу пользователей. Тем не менее, прежде чем публиковать информацию, используя глобальные ресурсы, каждое отдельное исследование требует подбора форматов хранения данных и ПО для их обработки, учитывающих уникальные особенности проводимых экспериментов. При работе с живыми организмами на уровне лаборатории требуется организовать учет животных с соблюдением норм и стандартов, действующих в этой области. Реализуемая для этих целей программная система должна соответствовать задачам проводимых исследований, давать возможность всестороннего анализа данных и формирования отчетов. В статье описывается программная система учета лабораторных животных, реализованная для лаборатории молекулярной генетики врожденного иммунитета Петрозаводского государственного университета. Помимо хранения данных о животных, в системе реализованы методы хранения и визуализации родословной каждого животного, что позволяет отследить изменения его генотипа в нескольких поколениях. Предлагаемая система дает возможность проведения анализа выживаемости животных и статистической обработки данных генотипирования. В ней реализованы справочники, журнал учета лабораторных животных, отчеты. Система имеет централизованное хранилище данных и удобный пользовательский веб-интерфейс. В настоящее время программная система внедрена в эксплуатацию, БД содержит данные более чем о 5 000 животных.

35. Прогнозирование аномалий в работе натяжных устройств агрегата полимерных покрытий металла в условиях малого количества отказов [№1 за 2018 год]
Авторы: Шаханов Н.И., Варфоломеев И.А., Юдина О.В., Ершов Е.В.
Просмотров: 1254
В статье представлена модель прогнозирования аномалий в работе натяжных устройств агрегата полимерных покрытий металла на основе алгоритма машинного обучения Random Forest при малом количестве прецедентов в обучающей выборке. Задача алгоритма машинного обучения – спрогнозировать нормальный сигнал для каждого тока электродвигателя, используя значения сигналов в текущий промежуток времени от остальных электродвигателей. Random Forest используется для построения моделей, прогнозирующих нормальную работу оборудования. Обучение модели проводится на данных, считанных с датчиков оборудования в период его эксплуатации, настройка модели осуществляется на данных о предыдущих отказах по натяжным устройствам. Для выявления отказов модель анализирует разность в показаниях фактического и прогнозного сигналов в каждый момент времени с выбранным интервалом. В статье описаны этапы построения данной модели, представлена схема агрегата полимерных покрытий и дана информация по настройке модели в ПО, специально разработанном для прогнозирования аномалий в работе натяжных устройств агрегата полимерных покрытий металла. Разработан подход, который позволяет быстро и эффективно внедрять созданные модели прогнозирования на предприятии. Для быстрого переобучения модели на языке R и конвертации обученной модели в классы на языке C# (на котором разработано ПО) используется специальный скрипт-транслятор. Использование разработанной модели позволяет в автоматическом режиме эффективно следить за работой агрегата и информировать диспетчера ремонтного подразделения об обнаруженных аномалиях в работе электродвигателей.

36. 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: 1040
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