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 свежего выпуска

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

1. Нечеткие экспертные оценки неблагоприятных внешних воздействий на эффективность морской поисково-спасательной операции [№4 за год]
Авторы: Кочнев В.В., Рехов А.С., Сорокин В.Е., Тарануха Е.В.
Просмотров: 529
В статье рассматривается применение нечетких экспертных оценок неблагоприятных внешних воздействий на эффективность различных вариантов выполнения морской поисково-спасательной операции. В существующей методике оценка эффективности поисково-спасательной операции, рассчитанная по математической модели при идеальных внешних условиях, корректируется вероятностью попарно независимых и совместных событий неблагоприятных внешних воздействий при различных видах деятельности сил и средств морской поисково-спасательной операции, которым присущи определенные неблагоприятные факторы с эмпирически определенными весами снижения эффективности. Отсутствие градаций для большинства неблагоприятных факторов существенно огрубляет оценку, для преодоления чего предлагается перейти от весов к нечетким многозначным вербальным экспертным оценкам уровня воздействия неблагоприятных факторов. Для осуществления такого перехода вводятся лингвистические переменные воздействий неблагоприятных факторов. Их терм-множества определяются исходя из известных способностей человека различать градации в словесных оценках. Значения базовой шкалы носителя терм-множеств как нечетких множеств, при которых достигается максимум функций принадлежности, соотносятся с имеющимися весами неблагоприятных факторов. В статье приводится пример реализации нечетких экспертных оценок влияния неблагоприятных факторов на эффективность поисково-спасательной операции при предположении о равноудаленности смежных градаций словесных оценок человеком и о равенстве нулю значения на базовой шкале носителя при отсутствии воздействия неблагоприятных факторов. Использование широко распространенных нормированных треугольных функций принадлежности позволяет получать адекватные оценки корректировки эффективности поисково-спасательной операции под воздействием неблагоприятных факторов даже при небольшом объеме исходных данных в виде весов неблагоприятных факторов. Существенная простота реализации дефаззификации экспертно-го выбора достигается при условии, что значение на базовой шкале носителя может относиться не более чем к двум смежным термам лингвистической переменной. Вместе с тем предложенный подход использования нечетких экспертных оценок легко адаптируется под детализацию или расширение исходных данных в виде весов неблагоприятных факторов, а также может служить основой для дальнейшего развития методов оценки эффективности поисково-спасательной операции.

2. Проектирование быстрой программной реализации специализированной нейросетевой архитектуры с разреженными связями [№4 за год]
Автор: Федоренко Ю.С.
Просмотров: 528
Статья посвящена разработке быстрой программной реализации специализированной нейросетевой архитектуры. Конструирование признаков является важнейшим этапом в решении любой задачи машинного обучения. Алгоритмы ручного отбора признаков в настоящее время теряют свою популярность в ряде задач, уступая глубоким нейросетям. Однако применение глубоких моделей ограничено в задачах онлайнового (динамического) обучения, поскольку они не способ-ны обучаться в режиме реального времени. Кроме того, их использование в высоконагруженных системах затруднительно из-за вычислительной сложности. В одной из работ автором совместно с коллективом была предложена архитектура нейронной сети, позволяющая осуществлять автоматический подбор признаков и при этом обучаться в режиме реального времени. Однако специфическая разреженность связей в этой архитектуре затрудняет ее реализацию на базе стандартных библиотек для работы с глубокими нейросетями. Поэтому было принято решение сделать собственную реализацию предложенной архитектуры. В статье рассмотрены структуры данных и алгоритмы, разработанные при написании программной реализации. Подробно описан процесс обработки примеров с позиции программной си-стемы при предсказании и обучении модели. Для более полного описания особенностей реализа-ции системы приведены UML-диаграммы классов, последовательностей и активности. Проведены эксперименты по сравнению быстродействия созданной реализации и реализаций аналогичной нейросетевой архитектуры на базе библиотек для работы с глубокими нейросетями. Анализ показал, что разработанная реализация работает на порядок быстрее реализаций на базе фреймворков для глубокого обучения. Такое ускорение связано с тем, что она оптимизирована под конкретную нейросетевую архитектуру в отличие от библиотек, рассчитанных на работу с широким классом нейронных сетей. Также экспериментальный анализ показал, что разработанная реализация нейросети работает всего на 20–30 % медленнее, чем простая логистическая регрессия с хешированием признаков, что позволяет использовать ее в высоконагруженных системах.

3. Алгоритм формирования множества вариантов структуры суперкомпьютера в интересах решения военно-прикладных задач [№4 за год]
Авторы: Гусеница Я.Н., Петрич Д.О.
Просмотров: 523
В работе обоснована необходимость создания и применения суперкомпьютеров для решения военно-прикладных задач. Дано обоснование разработки качественно нового научно-методического аппарата обоснования архитектур суперкомпьютеров, основанного на принципах унификации, комплексирования и интеграции и обеспечивающего максимальную производительность. Описана архитектура суперкомпьютера с помощью модели коллектива вычислителей, включающей структуру и алгоритм работы коллектива вычислителей. Показано, что структура супер-компьютера должна представлять собой программно-неделимый аппаратный ресурс при организации вычислительного процесса. Поэтому формирование структуры суперкомпьютера целесообразно производить по принципу модульной наращиваемости из однотипных базовых модулей (вычислительных кластеров), которые, с одной стороны, имеют конструктивные ограничения, а с другой, должны формироваться для конкретных военно-прикладных задач. Каждый вычислительный кластер включает некоторое сбалансированное количество элементарных процессоров и блоков памяти, объединенных с помощью полнодоступной системы быстрых каналов и способных реализовать базовые наборы раз-личных задач. Представлен алгоритм, который, в отличие от существующих, основан на использовании спектра графа при генерации множества структур связей между вычислительными кластерами, а также элементарными процессорами в составе вычислительных кластеров. Это позволяет значительно уменьшить вычислительную сложность формирования множества вариантов структуры супер-компьютера. Предлагаемый алгоритм может быть использован для обоснования архитектурных решений при создании новых суперкомпьютеров и выделения вычислительных ресурсов под решение военно-прикладных задач на существующих суперкомпьютерах.

4. Моделирование и анализ программ многомерных интервально-логических регуляторов [№4 за год]
Авторы: Антипин А.Ф., Антипина Е.В.
Просмотров: 538
В статье рассматривается специальное ПО для моделирования работы многомерных нечетких интервально-логических регуляторов и анализа их программ для контроллеров с программируемой логикой, которые могут использоваться на предприятиях химической, нефтяной и нефтепере-рабатывающей промышленности при разработке АСУ технологическими процессами и объекта-ми, не имеющими адекватных математических моделей. Актуальность разработки ПО обусловлена отсутствием прикладных программ для моделирования работы нечетких регуляторов по имеющимся экспериментальным данным. Описанное в статье ПО позволяет рассчитать необходимое и достаточное количество продукционных правил и критически важных правил, составляющих систему продукционных правил. Кроме того, по имеющимся исходным данным, полученным в результате экспериментов, можно построить нечеткие модели работы многомерных нечетких интервально-логических регуляторов. В статье приведены результаты вычислительного эксперимента по созданию нечеткой модели работы многомерных нечетких интервально-логических регуляторов и анализу их программ для контроллеров с программируемой логикой, в ходе которого рассчитаны основные параметры регуляторов данного типа: максимальное количество продукционных правил, составляющих систему продукционных правил; общее количество термов и количество критически важных термов для каждой из переменных; общее количество групп переменных и количество критически важных групп переменных; максимальное количество продукционных правил, количество критически важных продукционных правил для каждой из групп переменных и фактическое количество критически важных правил, входящих в систему продукционных правил. По результатам расчетов сделаны выводы о сложности системы продукционных правил многомерных нечетких интервально-логических регуляторов и достижении требуемой точности вычислений.

5. Управление состояниями промышленных технологий на основе критерия риска [№4 за год]
Авторы: Бакасов С.Р., Санаева Г.Н., Богатиков В.Н.
Просмотров: 535
Работа посвящена исследованию концептуальной постановки задачи управления состояниями промышленных технологий. Рассмотрено управление потенциально опасной технологией селективной очистки хвостовых газов производства неконцентрированной азотной кислоты. Это является приложением идеи управления состояниями. В данном приложении управление состояниями тесно связано с управлением безопасностью промышленных систем. Одной из проблем синтеза систем управления безопасностью промышленных технологий является наличие неопределенности в знаниях о физико-химических процессах, а также неопределенности, связанной с влиянием случайных возмущений. Это порождает необходимость разработки новых методов синтеза систем управления технологической безопасностью, а также совершенствования существующих систем. Перспективным подходом для такого рода динамических процессов, протекающих в слабоструктурированных и плохо формализуемых средах, являются методы реализации механизмов целеполагания и пересмотра критериев качества управления. Эти методы базируются на фундаментальных знаниях. Различного типа дефекты находят отражение в переменных состояния технологических процессов. Нарушения могут порождаться дефектами систем управления, технологического оборудования, в самом технологическом процессе. Все-возможные повреждения в технологической системе (несоответствие требованиям исходных материалов, несоблюдение требований нормативно-технических документов, человеческий фактор) приводят к сходным результатам. Это говорит о сложности как проведения процедуры диагноза, так и формирования критериев оценки состояний. С точки зрения управления система обеспечения технологической безопасности является в настоящее время многоуровневой иерархически организованной технологической системой. Основная цель таких систем – своевременное обнаружение неисправностей и принятие мер по устранению их первопричин. В работе рассматривается многоуровневая организация системы обеспечения технологической безопасности. В качестве приложения к предложенному подходу рассматривается многоуровневая организация системы обеспечения технологической безопасности процесса селективной очистки газов производства слабой азотной кислоты. Предложены основной критерий управления технологий – критерий риска ведения технологического процесса и импульсная модель критерия. Управление строится на основе управления с предсказанием. Применение разработанной системы позволило не только повысить экономические показатели, но и уменьшить загрязнение воздушного бассейна.

6. Методы и средства моделирования системы управления суперкомпьютерными заданиями [№4 за год]
Авторы: Баранов А.В., Ляховец Д.С.
Просмотров: 658
В статье рассматриваются методы и средства моделирования систем управления суперкомпьютерными заданиями (СУЗ), таких как SLURM, PBS, Moab и отечественная система управления прохождением параллельных заданий (СУППЗ). Среди методов моделирования СУЗ выделены натурный эксперимент, моделирование СУЗ с виртуальным вычислителем, имитационное моделирование. Рассмотрены методы и способы по-строения модельного потока заданий. На примере СУППЗ показана невозможность точного воспроизведения натурного эксперимента. Поставлен вопрос об адекватности модели СУЗ, введены понятия адекватности в широком и узком смыслах. Показано, что адекватная в узком смысле модель СУЗ обеспечивает соответствие только интервальных показателей и не может быть использована в качестве прогнозной модели. Для определения адекватности в широком смысле рассмотрена численная оценка близости двух потоков событий СУЗ – реального и полученного в результате моделирования. В качестве меры близости двух потоков предложено нормализованное евклидово расстояние между двумя векторами, соответствующими сравниваемым потокам. Размерность векторов равна числу обработан-ных заданий, а компоненты векторов представляют собой времена пребывания заданий в системе. Для меры адекватности предложена методика ее определения, основанная на сравнении статистики работы реальной системы и модели СУЗ. На примере СУППЗ определено эталонное значение меры адекватности как нормированное евклидово расстояние между векторами времен пребывания заданий в системе, полученными от реальной СУППЗ и модели СУППЗ с виртуальным вычислителем.

7. Метод и программные средства интеллектуальной поддержки принятия логистических решений [№4 за год]
Авторы: Борисов В.В., Рязанов А.В.
Просмотров: 528
В статье предложен метод интеллектуальной поддержки принятия логистических решений, позволяющий комплексно решать следующие задачи: определение требуемых ресурсов при распределении заказов по территориальным зонам, разбиение территории логистического обслуживания на зоны на основе генетической кластеризации, распределение заказов по зонам с учетом их назначений, нечеткое оценивание и назначение логистических средств для выполнения заказов на основе модифицированного метода Г. Куна. Разработана совокупность способов для реализации этапов метода интеллектуальной поддержки принятия логистических решений, а именно: способы разбиения территории обслуживания на зоны на основе генетической кластеризации, определения требуемого количества логистических средств (ресурсов) при распределении заказов по зонам на основе скользящего временно-го окна, распределения заказов по зонам и назначения логистических средств для выполнения заказов на основе модифицированного метода Г. Куна. Оценка распределения заказов по зонам и назначение логистических средств базируются на обоснованном в статье интегральном показателе степени соответствия логистических средств и заказов, для определения которого разработана каскадная нечеткая продукционная модель, поз-воляющая учитывать разнокачественные характеристики логистических средств и различные стратегии распределения заказов. Разработаны алгоритмы и программные средства, реализующие предложенный метод интел-лектуальной поддержки логистических решений. Программные средства включают в себя, во-первых, подсистему зонального разбиения территории, состоящую из программных модулей генетической кластеризации и зонального разбиения, во-вторых, подсистему распределения заказов и назначения логистических средств, состоящую из программных модулей определения требуемого количества логистических средств для зон, оценки соответствия между логистическими средствами и заказами, назначения логистических средств. Выполнена сравнительная оценка, подтверждающая повышение качества принимаемых логистических решений за счет использования предлагаемого метода и программных средств.

8. Визуализация земной поверхности в имитационных системах [№4 за год]
Авторы: Гиацинтов А.М., Мамросенко К.А., Баженов П.С.
Просмотров: 550
Визуализация планет применяется во многих отраслях – при разработке геоинформационных систем, мультимедийных и имитационных систем, тренажеров. В данной статье описаны подходы к отображению поверхности Земли, обеспечивающие визуализацию в режиме реального времени. Названы проблемы, которые возникают при визуализации протяженных ландшафтов, связанные с производительностью, преобразованием систем координат, точностью визуализации. В работе представлен подход к визуализации поверхности Земли, основанный на применении текстурных выборок (clipmap). Он позволяет упростить подготовку данных для различных частей земной поверхности, а также сократить количество наборов подготавливаемых данных как подстилающей поверхности, так и текстур с данными высот. Для реализации предлагаемого подхода была разработана архитектура компонента генерации и визуализации земной поверхности, встраиваемого в существующие системы визуализации. Преимуществами такой архитектуры являются отсутствие необходимости в разработке собственной специализированной системы визуализации с нуля и возможность использования существующих как открытых, так и проприетарных систем визуализации. Вычислительная нагрузка распределяется по доступным потокам в пуле потоков. Одним из примеров многопоточной обработки является создание вызовов прорисовки, которые будут отправлены в систему визуализации. Алгоритм обработки поступающих вызовов про-рисовки зависит от реализации интеграционного слоя с конкретной системой визуализации. Архитектурой компонента предусмотрена возможность задания времени, в течение которого будет производиться обработка данных внутри компонента. После выполнения каждой операции подсчитывается время, затраченное на выполнение операции, и определяется возможность продолжения обработки других задач. При превышении временного бюджета обработка задач будет прекращена до следующего вызова обновления компонента.

9. Метод трансляции первопорядковых логических формул в позитивно-образованные формулы [№4 за год]
Авторы: Давыдов А.В., Ларионов А.А., Черкашин Е.А.
Просмотров: 780
В статье рассматриваются логическое исчисление позитивно-образованных формул (ПОФ-исчисление) и построенный на его основе метод автоматического доказательства теорем. ПОФ-исчисление впервые появилось в работах академиков РАН С.Н. Васильева и А.К. Жерлова в результате рассмотрения и решения задач теории управления и было описано как логический формализм первого порядка. Имеются примеры описания и решения задач теории управления, эффективно (с точки зрения выразительности языка и производительности средств доказательств теорем) решенных с помощью ПОФ-исчисления, например, управление группой лифтов, наведение телескопа на центр планеты, находящейся в неполной фазе, управление мобильным роботом. ПОФ-исчисление выгодно отличается от возможностей других, логических, средств формализации предметной области и поиска логических выводов выразительностью в сочетании с компактностью представления знаний, естественным параллелизмом их обработки, крупноблочностью и меньшей комбинаторной сложностью выводов, высокой совместимостью с эвристиками и широкими возможностями для интерактивного доказательства. В выделенном классе формул возможно построение конструктивного доказательства. Данный класс формул существенно шире класса хорновских дизъюнктов, используемых в языке Пролог: на логическую формализацию аксиоматической базы предметной области не накладываются никакие ограничения, а целевое утверждение – это конъюнкция запросов (в смысле языка Пролог). Для тестирования программной системы автоматического доказательства теорем (прувера), основанной на ПОФ-исчислении, использовалась библиотека задач TPTP (Thousands of Problems for Theorem Provers). Формат, в котором представлены задачи TPTP (называемые проблемами), де-факто стал стандартом среди сообщества, изучающего автоматизацию рассуждений. Возникает естественная необходимость в том, чтобы разрабатываемый прувер принимал на вход задачи в этом формате. Таким образом, возникла задача трансляции формул логики предикатов первого порядка, представленных в формате TPTP, в формат ПОФ. Эта задача нетривиальна из-за особой структуры формул ПОФ-исчисления. В данной работе предложены более эффективный (в сравнении с ранее разработанным алгоритмом в первой реализации системы автоматического доказательства теорем для ПОФ-исчисления) метод трансляции формул первопорядкового языка исчисления предикатов с сохранением исходной эвристической структуры знаний и его упрощенная версия для задач, представ-ленных на языке дизъюнктов. Под эффективностью понимаются количество шагов и длина получаемых формул. Предложенный метод был реализован в виде программной системы – транслятора языка первопорядковых логических формул в формате ТРТР в язык ПОФ. Приведены результа-ты тестирования разработанного метода, которые позволяют сделать вывод о том, что существует определенный класс первопорядковых формул, не принимаемый во внимание как особый существующими системами автоматического доказательства теорем, в то время как в ПОФ-исчислении для данного класса формул существуют специальные стратегии, повышающие эффективность поиска вывода.

10. Особенности применения нейро-сетевых моделей для классификации коротких текстовых сообщений [№4 за год]
Авторы: Дли М.И., Булыгина О.В.
Просмотров: 552
В настоящее время органы государственной власти активно развивают технологии электронно-го взаимодействия с организациями и населением. Одной из ключевых задач в данной сфере является классификация поступающих сообщений, необходимая для их оперативной обработки. Одна-ко особенности таких сообщений (небольшой размер, отсутствие четкой структуры и т.д.) не позволяют применять традиционные подходы к анализу текстовой информации. Для решения указанной проблемы предложено использовать нейро-сетевые модели (искусственные нейронные сети и нейро-нечеткий классификатор), которые позволяют находить скры-тые закономерности в документах, написанных на естественном языке. Выбор конкретного метода определяется подходом к формированию тематических рубрик: сверточные нейронные сети при однозначном определении рубрик, рекуррентные нейронные сети при значимом порядке слов в названиях рубрик, нейро-нечеткий классификатор при пересечении тезаурусов рубрик.

| 1 | 2 | 3 | Следующая →