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

1
Ожидается:
16 Марта 2018

Статьи из выпуска № 1 за 2013 год.

Упорядочить результаты по:
Дате публикации | Заголовку статьи | Авторам

1. Интегрированная инструментальная среда организации проблемно-ориентированных распределенных вычислений [2013-03-04]
Авторы: Опарин Г.А., Новопашин А.П., Феоктистов А.Г.
Просмотров: 5745
В статье представлен подход к интегрированному использованию инструментальных средств организации рас-пределенных вычислений в рамках единой среды проектирования, создания и применения проблемно-ориенти¬ро-ваннных программных комплексов различного назначения, функционирующих в интегрированной кластерной системе. Рассмотрены характеристики интегрированной кластерной системы и предложена технологическая схема решения вычислительных задач в ней. Перечислены интегрируемые инструментальные средства: среда непроцедурного программирования СиКруС для синтеза параллельных программ с учетом ресурсных ограничений используемой вычислительной системы и продолжительности исполнения прикладных модулей, инструментальные комплексы ORLANDO TOOLS и DISCOMP для разработки пакетов прикладных программ соответственно в однородных и раз-нородных распределенных вычислительных средах, инструментальный комплекс DISCENT для создания кластерных Grid, инструментальный комплекс СИРИУС для моделирования проблемно-ориентированных комплексов. Ин-теграция инструментальных средств осуществляется на основе модели кластерной системы, разработанной авторами. Приведены примеры задач, решенных с помощью вышеперечисленных инструментальных средств. Отличительной особенностью представленного подхода является согласованное применение методологии разра-ботки параллельных и распределенных пакетов прикладных программ, мультиагентных технологий управления вы-числительным процессом и комплексного моделирования (концептуального, имитационного и полунатурного) соз-даваемых проблемно-ориентированных программных комплексов.

2. Интеграция технологии OLAP и нечетких множеств для обработки неопределенных и неточных данных в системах поддержки принятия решений [2013-03-04]
Авторы: Еремеев А.П., Еремеев А.А.
Просмотров: 5803
Рассматриваются возможности интеллектуального анализа данных применительно к системам поддержки принятия решений, в том числе и к интеллектуальным системах поддержки принятия решений реального времени (ИСППР РВ), посредством интеграции технологии OLAP (Online Analytical Processing) и нечеткой логики. Данная интеграция позволит реализовать в ИСППР РВ средства для комплексного многомерного анализа больших объемов данных, их динамики и тенденций. Отмечается, что, хотя технология OLAP и не является необходимым атрибутом современных хранилищ данных (Data Warehouses), в настоящее время она активно применяется, в частности, для анализа накопленной в хранилищах данных информации. Используются такие понятия из теории нечетких множеств, как нечеткий срез, нечеткое множество для задания индекса соответствия и др. Даются необходимые формальные определения и приводится соответствующий иллюстративный материал. Работа выполнена с целью использования соответствующих методов и программных средств в ИСППР РВ для анализа плохо определенной (неоднозначной) информации (данных и знаний) и оперирования ею.

3. Прототип диагностической системы поддержки принятия решений на основе интеграции байесовских сетей доверия и метода Демпстера–Шефера [2013-03-04]
Авторы: Еремеев А.П., Хазиев Р.Р., Зуева М.В., Цапенко И.В.
Просмотров: 5963
Рассматриваются применение и программная реализация формального аппарата, интегрирующего возможности расширенных байесовских сетей доверия (Bayesian belief networks) и метода Демпстера–Шефера (Dempster–Shafer). Данный аппарат ориентирован на использование в интеллектуальных системах поддержки принятия решений для помощи специалистам при диагностике сложных проблемных ситуаций. В отличие от традиционных байесовских сетей доверия предлагается применение перспективных многоуровневых (сложно-структурированных) сетей, более удобных для комплексного исследования проблемы и представления экспертных данных. Интеграция позволяет использовать при диагностике как экспертные данные, так и числовые (вероятности) данные, полученные в результате измерений. Совместное использование байесовских сетей доверия и метода Демпстера–Шефера позволяет оценить соотношения между возможными исходами (ситуациями) и уточнить их вероятности. Предложенный подход реализован в прототипе интеллектуальной диагностической системы поддержки принятия решений для диагностики сложных заболеваний зрения.

4. Искусственные миры: пространственная организация [2013-03-04]
Автор: Кольчугина Е.А.
Просмотров: 4590
Искусственный мир – это среда, в которой происходят развитие и совершенствование путем конкуренции попу-ляции искусственных организмов, реализованных как программные агенты. Принципы устройства такой среды играют определяющую роль при формировании свойств организмов. Для популяции мобильных агентов важное значение имеет организация пространства искусственного мира, так как от ее свойств зависят выбор оптимальных алгоритмов перемещения агентов, а также возможность и правила взаимодействия искусственных организмов. Как правило, пространство в мультиагентных моделях искусственных миров рассматривается как клеточное, а сами модели относятся к одному из двух классов: либо к моделям клеточных автоматов, либо к многомерным маши-нам Тьюринга. В данной работе пространство рассматривается как клеточное, однако дополнительно введен принцип его послойной организации, при котором каждая точка (клетка) пространства является совокупностью бесконечного числа логических слоев. Каждый логический слой идентифицируется в модели целым неотрицательным числом. Это позволяет легко и наглядно разделить искусственные организмы в соответствии с их видовой принадлежностью и функциональным назначением на иерархические уровни. При этом агенты вышележащих уровней имеют возможность управлять агентами нижележащих уровней. В предложенной модели искусственный организм может оставлять в местах своего пребывания метки, подобные феромонным меткам насекомых. Эти метки доступны самому организму для последующего решения задач выбора направления перемещения. Приведен пример, иллюстрирующий, как топологические свойства пространства определяют скорость переме-щения особей в пространстве (диффузию), а также наиболее выигрышные стратегии перемещения.

5. Архитектура подсистемы нечеткого вывода для оптимизатора баз знаний [2013-03-04]
Авторы: Сорокин С.В., Нефедов Н.Ю., Решетников А.Г., Ульянов С.В.
Просмотров: 5579
Рассматривается архитектура системы нечеткого вывода, реализованная в рамках инструментария оптимизатора БЗ на мягких вычислениях. Разработанная архитектура подразумевает вынесение интерфейса алгоритмов, заинтере-сованных в получении списка активных правил, в отдельный класс. Сам алгоритм нечеткого вывода реализован в виде шаблонного метода, а его примитивные операции – в классах конкретных моделей нечеткого вывода и баз правил. При этом алгоритм конфигурируется объектом, которому необходимо направлять список активных правил. Представлены результаты работы оптимизатора БЗ на примере создания интеллектуальной системы управления (ИСУ) неустойчивым динамическим объектом. Проведенное тестирование показало, что ИСУ, спроектированная в оптимизаторе, обладает большей робастностью, чем ИСУ, спроектированные с использованием других современных средств.

6. Web service optimization using caching [2013-03-04]
Авторы: Melnikov I.I., Demidenkov K.A., Evseenko I.A.
Просмотров: 3742
Предложены метод ускорения передачи данных по сети путем сочетания механизмов кэширования, кодирования и избирательной компрессии данных, а также WAN-акселератор на его базе. Особенностью архитектуры акселератора является то, что он имеет клиентскую и серверную части, управляя процессом передачи информации по сети и осуществляя кэширование данных на стороне клиента и на стороне сервера. Для синхронизации кэшированных данных, хранящихся на стороне клиента и на стороне сервера, используются хеш-коды, вычисленные по определенным правилам. Если данные совпадают, ответ на повторный запрос, не дожидаясь ответа от сервера, извлекается прямо из кэша клиента. Методы избирательной компрессии, также применяемые в акселераторе, позволяют быстро и эф-фективно сжимать передаваемые данные в случае необходимости. Для повышения безопасности передачи данные кодируются посредством самого WAN-акселератора. Асинхронное обновление кэша на серверной стороне WAN-акселератора позволит сократить время ожидания клиентом ответа от web-сервиса, связанного с вычислительной сложностью или временем обработки запроса. Применение данного акселератора может стать эффективным решением проблемы ускорения работы клиентских приложений, требующих постоянного обмена информацией с web-сервисами. WAN-акселератор представляет собой независимый программный модуль, не требующий интеграции с существующими web-сервисами и их модификации. Он прозрачен как для web-сервиса, так и для клиентского при-ложения. Особенно полезен он для предприятий, имеющих централизованные системы обработки и управления ин-формацией, в состав которых входят один или несколько серверов, предоставляющих доступ к информации посред-ством web-сервисов, и множество клиентов, находящихся на большом расстоянии от сервера (серверов).

7. Оптимизация работы web-сервисов путем кэширования данных [2013-03-04]
Авторы: Мельников И.И., Демиденков К.А., Евсеенко И.А.
Просмотров: 6268
Предложены метод ускорения передачи данных по сети путем сочетания механизмов кэширования, кодирования и избирательной компрессии данных, а также WAN-акселератор на его базе. Особенностью архитектуры акселератора является то, что он имеет клиентскую и серверную части, управляя процессом передачи информации по сети и осуществляя кэширование данных на стороне клиента и на стороне сервера. Для синхронизации кэшированных данных, хранящихся на стороне клиента и на стороне сервера, используются хеш-коды, вычисленные по определенным правилам. Если данные совпадают, ответ на повторный запрос, не дожидаясь ответа от сервера, извлекается прямо из кэша клиента. Методы избирательной компрессии, также применяемые в акселераторе, позволяют быстро и эф-фективно сжимать передаваемые данные в случае необходимости. Для повышения безопасности передачи данные кодируются посредством самого WAN-акселератора. Асинхронное обновление кэша на серверной стороне WAN-акселератора позволит сократить время ожидания клиентом ответа от web-сервиса, связанного с вычислительной сложностью или временем обработки запроса. Применение данного акселератора может стать эффективным решением проблемы ускорения работы клиентских приложений, требующих постоянного обмена информацией с web-сервисами. WAN-акселератор представляет собой независимый программный модуль, не требующий интеграции с существующими web-сервисами и их модификации. Он прозрачен как для web-сервиса, так и для клиентского при-ложения. Особенно полезен он для предприятий, имеющих централизованные системы обработки и управления ин-формацией, в состав которых входят один или несколько серверов, предоставляющих доступ к информации посред-ством web-сервисов, и множество клиентов, находящихся на большом расстоянии от сервера (серверов).

8. Технология автоматизированной оценки содержательной близости текстов [2013-03-04]
Авторы: Кузнецов Л.А., Кузнецова В.Ф.
Просмотров: 4498
Рассматривается сопоставление содержания информационных источников на естественном языке. Разработана технология сопоставления на основе формализации текстов в виде вероятностных моделей, количество информации в которых оценивается энтропией, а мерой подобия является количество взаимной информации. Показана технология формализации текстов разложением содержания текста по системе случайных семантических компонентов, ве-роятности которых отражают семантические оттенки информационных источников. Выявление близости семантического содержания текстов базируется на соответствии морфологических и син-таксических объектов языка их семантической роли в текстах. Сопоставляемые тексты предлагается представлять в виде формальных систем одноименных морфологических и/или синтаксических объектов, которым ставится в соот-ветствие определенная семантическая роль. Семантическая близость текстов может оцениваться в этом случае по близости введенных систем семантических компонентов. Представление текстов в виде формальных систем позволяет использовать статистические инструменты для получения количественной оценки их близости. Собственно представление текстов в виде морфологических и синтаксических систем может осуществляться с использованием автоматических систем анализа и разбора текстов, в которых формализованы существующие нормы языка. Приводятся примеры реализации технологии и оценки ее адекватности некоторым практическим задачам.

9. Функциональное сопоставление сложных систем информационной безопасности [2013-03-04]
Автор: Стюгин М.А.
Просмотров: 4678
Формулируется задача определения эффективности работы систем безопасности посредством показателей ошибок первого и второго рода. Для формулировки этих критериев задается функция ценности системы, то есть функция, к которой система стремится и для выполнения которой она была создана. Поскольку в реальных системах приходится сталкиваться с бесконечными множествами входных параметров, то определить их только по признакам искомого множества невозможно. Путем введения новых признаков можно приблизить проектируемую систему к искомой. Для систем безопасности целесообразно вводить две функции ценности системы, одна из которых определяет работу самой системы безопасности, а другая – полезную функцию системы. На основании этих функций можно ввести показатели критических ошибок первого и второго рода. В статье приводится алгоритм проектирования систем безопасности с точки зрения данных показателей на примере системы информационной безопасности интернет-ресурсов, по которому входное множество параметров системы безопасности сначала максимально расширяется для уменьшения ошибок первого рода, а потом сужается путем введения признаков, тем самым уменьшая показатели ошибок второго рода. Рассмотрен практический пример сопоставления сложных систем информационной безопасности интернет-ресурсов: немецкой разработки PHP-IDS и российской серии программ ReflexionWeb.

10. Концептуальные основы построения анализатора безопасности программного кода [2013-03-04]
Авторы: Марков А.С., Фадин А.А., Цирлов В.Л.
Просмотров: 7452
Рассмотрены вопросы автоматизации процедур аудита безопасности исходных текстов программ и поддержки эксперта в принятии решений о наличии дефектов безопасности в исследуемом программном обеспечении. Проведен сравнительный анализ известных статических анализаторов программного кода. Обосновывается применимость статического сигнатурного анализа (по шаблону) для выявления дефектов и уязвимостей программ. Предложены принципы построения и структура анализатора безопасности программного кода, сочетающего синтаксический и семантический анализ кода. Определены требования к базе сигнатур. Приведен алгоритм функ-ционирования анализатора безопасности программного кода. Показана эффективность предложенного решения с точки зрения добавления новых языков и сред программирования, а также новых классов дефектов безопасности. Приведен пример работы анализатора программного кода, демонстрирующий его эффективность при выявлении широкого класса дефектов и уязвимостей.

| 1 | 2 | 3 | 4 | Следующая →