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 свежего выпуска

Упорядочить результаты по:
Дате публикации | Заголовку статьи | Авторам

1. Программный комплекс анализа неэквидистантных временных рядов на основе непрерывного вейвлет-преобразования [2017-11-28]
Авторы: Прохоров С.А., Столбова А.А.
Просмотров: 299
На практике исследователю часто приходится иметь дело с неэквидистантными (нерегулярными) временными рядами. В данной статье рассматриваются алгоритмы их непрерывного вейвлет-преобразования, которое является одним из методов частотно-временного анализа данных. Предлагается алгоритм для получения массива регулярных сдвигов преобразования, учитывающий нерегулярность исходных данных: выбирается интервал принудительной дискретизации, определяется число сдвигов и вычисляются их значения. На основе предложенного алгоритма разработан алгоритм непрерывного вейвлет-преобразования неэквидистантных временных рядов. В процессе вычисления оценки коэффициентов преобразования учитываются лишь те отсчеты временного ряда, которые попадают в ширину вейвлета. Преимуществом данного алгоритма является то, что результат преобразования носит регулярный характер. Разработанные алгоритмы реализованы в комплексе программ. Показаны результаты экспериментов для моделей неэквидистантных временных рядов с p-преобразованием и с дрожанием (с распределением случайной величины по равномерному закону и закону Симпсона). Быстродействие алгоритма повышается за счет учета эффективного радиуса базового вейвлета и вычисления его ширины.

2. Использование концепт-карт для автоматизированного создания продукционных баз знаний [2017-11-28]
Авторы: Дородных Н.О., Юрин А.Ю.
Просмотров: 255
Актуальность использования концептуальных моделей в форме концепт-карт для автоматизированного формирования баз знаний интеллектуальных систем обусловливает необходимость разработки специализированного алгоритмического и программного обеспечения. В данной работе рассмотрен подход, обеспечивающий прототипирование баз знаний экспертных систем продукционного типа на основе анализа концепт-карт IHMC CmapTools. Подход основан на выделении исходных структурных элементов концепт-карт из файлов формата Concept Mapping Extensible Language (CXL) и на их преобразовании в конструкции целевого языка программирования баз знаний, в частности, C Language Production System (CLIPS). Приведены описание основных этапов подхода, анализируемых конструкций CXL (в частности, concept-list, linking-phrase-list, connection-list), а также иллюстративный пример преобразований. Особенностью предлагаемого подхода является использование онтологической модели в качестве универсальной промежуточной формы представления знаний, полученных из концепт-карт, не зависящей от языка программирования баз знаний, и авторской графической нотации – Rule Visual Modeling Language (RVML), обеспечивающей наглядное отображение и уточнение причинно-следственных отношений в виде логических правил (продукций). Рассмотренное алгоритмическое обеспечение реализовано в составе исследовательского прототипа программного средства Personal Knowledge Based Designer (PKBD), которое в настоящий момент используется в учебном процессе в Иркутском национальном исследовательском техническом университете.

3. Оценка состояния безопасности интернет-сайтов как плохо формализуемых объектов на основе методов нечеткой логики [2017-11-28]
Авторы: Дим Д.Т., Богатиков В.Н., Клюшин А.Ю.
Просмотров: 274
Статья посвящена анализу времени загрузки страницы, что является важным показателем для любого web-сайта. Как правило, сайты размещены на web-серверах с определенными характеристиками. Они взаимодействуют с окружающей средой, которая в большей части агрессивна и неопределенна (внешние угрозы, такие как проникновение, отказ в обслуживании, внедрение кода в язык структурированных запросов SQL и т.д.). Нужно отметить, что существуют и неопределенности, порождаемые аппаратным и программным обеспечением. Любой сайт может быть подвержен влиянию внешнего окружения и различных подсистем обслуживания функций web-сайтов, что приводит к возникновению нештатных ситуаций и порождает неопределенность его работы. Степень неопределенности практически не всегда можно оценить только на основании статистического материала. Это приводит к увеличению количества методов и средств интеллектуализации выполнения оценок на основе методов искусственного интеллекта, в частности, методов, построенных на применении нечетких оценок.

4. Analysis of website security status based on performance metrics [2017-11-28]
Авторы: Дим Д.Т., Богатиков В.Н.
Просмотров: 189
Актуальность работы заключается в анализе современных трендов развития web-сайтов и интернет-инфраструктуры, а также в отражении условий для оптимальной работы систем, представляющих информацию, выполняющих функции электронной коммерции и предоставляющих различные виды услуг. В последние два десятилетия общая информация во всемирной паутине WWW и количество пользователей увеличились почти в двести раз. С их ростом требования к технике стали еще критичнее, но оценке с коммерческой точкой зрения уделяется больше внимания, чем с технической. В работе особое внимание уделяется оценке качества работы web-сайтов с точки зрения информационно-технологических показателей, рассмотрена нечеткая цепь Маркова с выделением конкретных состояний производительности web-сайтов.

5. Оптимальная энтропийная кластеризация в информационных системах [2017-11-28]
Автор: Аскерова Б.Г.
Просмотров: 298
В данной работе исследована возможность разработки нового метода кластеризации данных в информационных системах. Кластеризация – это процесс нахождения возможных групп в заданном множестве с учетом признаков схожести или различия элементов этого множества. Существующий метод энтропийной кластеризации представляет собой информационно-теоретический подход к задаче кластеризации. В статье предлагается метод оптимальной энтропийной кластеризации высокоразмерных данных в информационных системах, который базируется на энтропийном подходе к выбору состояния элементов сообщений. Дано его математическое обоснование. Разработанный метод оптимальной энтропийной кластеризации базируется на известном принципе «малая величина энтропии соответствует большому количеству информационного содержания» и позволяет формировать режим не только оптимальной кластеризации, но и сокращения признакового пространства. Предложены методики вычисления степени оптимальности проведенной кластеризации, а также сокращения признакового пространства высокоразмерных данных при их первичной обработке.

6. Архитектура интеллектуальной системы оптимального управления эволюцией многостадийных процессов в нечеткой динамической среде [2017-11-28]
Авторы: Палюх Б.В., Ветров А.Н., Егерева И.А.
Просмотров: 276
В статье излагаются ключевые элементы подхода к созданию системы интеллектуальной информационной поддержки инноваций на предприятии, основанного на интеграции механизмов поиска инновационных решений, методов управления эволюцией производственно-технологической системы с использованием созданного хранилища инновационных решений, алгоритмов согласованной оптимизации и идентификации технологических параметров. Рассмотрена возможность использования предложенного подхода применительно к базовому варианту модели функционирования производственно-технологической системы. Проект посвящен фундаментальной научной проблеме создания методов и средств моделей оптимального управления эволюцией многостадийных процессов в условиях динамической неопределенности для повышения их эффективности и долгосрочной устойчивости в течение всего жизненного цикла. Многостадийный процесс рассматривается как многоагентная система, эффективность управления которой зависит от согласованного поведения центра и агентов, их заинтересованности в поиске и внедрении инновационных решений, умения анализировать возможности эволюционного развития. Подход, лежащий в основе предлагаемого в проекте формального аппарата для оптимального управления эволюцией многостадийных процессов, включает разработку и исследование математической модели управления эволюцией многостадийных процессов в нечеткой динамической среде. Он также предполагает разработку метода решения задачи управления эволюцией многостадийных процессов в виде оптимального (субоптимального) закона управления с обратной связью и исследование асимптотических свойств решений полученного функционального уравнения для автономных систем. Разработка методов согласованной оптимизации при взаимодействии центра и группы агентов в условиях расширения их производственно-технологических возможностей также составляет содержание проекта. Реализация разрабатываемых методов и моделей предполагает создание прототипа интеллектуальной системы оптимального управления эволюцией многостадийных процессов в нечеткой динамической среде.

7. Когнитивные гибридные системы поддержки принятия решений и прогнозирования [2017-11-28]
Авторы: Аверкин А.Н., Ярушев С.А., Павлов В.Ю.
Просмотров: 303
В работе рассматривается ряд моделей для поддержки принятия решений в динамических ситуациях, характеризующихся слабой структурированностью, основанной на гибридной системе, интегрирующей нечеткую иерархическую модель оценивания и нечеткую когнитивную модель ситуации. Представлены гибридная модель на основе когнитивных карт и иерархий Саати для поддержки принятия решений в динамических ситуациях и нечеткая продукционная модель для моделирования нерационального поведения людей в задачах поведенческой экономики. При создании поведенческой модели принятия решений учитывались модули, отвечающие за эмоции ЛПР, и репрезентативность внутренней модели. В модели используются нечеткая логика и продукционные правила. Этот подход делает модель принятия решений интуитивно понятной благодаря лингвистическим переменным, формирующим продукционные правила. Еще одно преимущество – универсальность и шкалируемость, получаемая при переходе к моделям с большим числом параметров. Представлена модель модулярной системы прогнозирования временных рядов, состоящей из модулей на основе модулярных нейронных сетей, модуля, включающего в себя гибрид нечеткой когнитивной карты и нейро-нечеткой сети ANFIS, и модулей верификации и агрегирования полученных результатов. Подробно в данной статье рассматривается модуль, сочетающий нечеткую когнитивную карту и нейро-нечеткую сеть. Построена нейронная сеть, и продемонстрирована ее структура в сочетании с нечеткой когнитивной картой на примере прогноза показателя «качество жизни населения». Подобные подходы используются в системах бизнес-аналитики для экономики знаний на основе интеллектуальных систем поддержки принятия решений, использующих когнитивные методы анализа сознания людей, вовлеченных в эти процессы, а также тестирование качества ЛПР по их мозговой активности, для параметрической настройки интеллектуальных систем поддержки принятия решений.

8. Применение методов классификации и кластеризации для повышения эффективности работы прецедентных систем [2017-11-28]
Авторы: Варшавский П.Р., Ар Кар Мьо, Шункевич Д.В.
Просмотров: 298
В статье рассматриваются актуальные вопросы повышения эффективности работы систем, использующих рассуждения на основе прецедентов (CBR – Case-Based Reasoning). Прецедентные методы и системы (CBR-системы) активно применяются для решения целого ряда задач в области искусственного интеллекта (например, для моделирования правдоподобных рассуждений (рассуждений здравого смысла), машинного обучения, интеллектуальной поддержки принятия решений, интеллектуального поиска информации, интеллектуального анализа данных и др.). Следует отметить, что современные инструменты для интеллектуального анализа данных, широко используемые сегодня в интеллектуальных системах, системах управления базами данных и знаний, бизнес-приложениях, системах машинного обучения, системах электронного документооборота и др., не обладают развитыми CBR-средствами. Для повышения эффективности работы CBR-систем предлагается использовать модифицированный CBR-цикл, позволяющий сформировать базу удачных и неудачных прецедентов на основе имеющейся экспертной информации (тестовых выборок), а также модификацию алгоритма k ближайших соседей (k-NN) для извлечения прецедентов. Предложенные модификации позволяют повысить качество решения задач интеллектуального анализа данных (в частности, задачи классификации данных). Кроме того, в работе для повышения быстродействия CBR-систем рассматривается возможность сокращения количества прецедентов в базе удачных прецедентов за счет применения методов классификации и кластеризации. С использованием разработанного в среде MS Visual Studio на языке C# прототипа CBR-системы проведены вычислительные эксперименты по оценке эффективности предлагаемых в работе решений на наборе данных из UCI Machine Learning Repository.

9. Хранение и эффективная обработка нечетких данных в СУБД PostgreSQL [2017-11-28]
Автор: Сорокин В.Е.
Просмотров: 331
Всего за полвека теория нечетких множеств прошла путь от разработки теоретических основ до широкого практического применения в системах искусственного интеллекта таких областей деятельности, как управление промышленным оборудованием и транспортными средствами, медицинская диагностика и экспертные системы, в том числе для оценки различных рисков, от экономических до экологических. Во многих из них требуются надежное хранение и эффективная обработка больших объемов информации. С этой целью, как правило, применяются СУБД, наиболее совершенными из которых в настоящее время являются объектно-реляционные. Однако нечеткие данные плохо согласуются как с объектной, так и с реляционной моделью данных, и большинство промышленных СУБД не содержат встроенных типов нечетких данных и механизмов работы с ними. К таковым относится и кроссплатформенная свободно распространяемая в исходных кодах объектно-реляционная СУБД PostgreSQL, с применением которой во многом связывается импортозамещение в инфраструктурном ПО. Возможности реляционного моделирования нечетких данных и развитый механизм расширения типов за счет создания требуемых пользовательских типов наряду с мощными процедурными языками в СУБД PostgreSQL позволяют реализовывать различные альтернативные подходы к хранению и обработке нечетких данных. В статье выполнен сравнительный анализ таких подходов с точки зрения поддержания целостности данных и эффективности их обработки, приведены результаты экспериментов на созданных по различным подходам моделям нечетких данных. Предложены проектные решения, повышающие эффективность поиска подобных нечетких данных, сформулированы рекомендации по выбору подхода к моделированию нечетких данных.

10. Interpretation of the meaning of natural language phrases in problem-oriented systems [2017-11-28]
Авторы: Биллиг В.А., Смирнов И.С.
Просмотров: 204
Организация диалога с компьютером на естественном языке является одним из важнейших направлений в области искусственного интеллекта. Мощь и выразительная сила естественного языка затрудняют его формализацию и устранение неоднозначностей в понимании смысла фраз. В данной статье рассматривается подход к интерпретации смысла фраз на основе теории «Смысл–Текст». Ключевым моментом является намеренное ограничение контекста диалога заданной предметной областью. Это позволяет системе вести более содержательный диалог и решать конкретные задачи из заранее определенного множества. Построенная на основе разработанных авторами алгоритмов программная система «Элиза–Школьник» ориентирована на достаточно широкую предметную область, включающую множество задач, предлагаемых на едином государственном экзамене по информатике. Система способна объяснять свои действия по анализу текста фраз, содержащих запросы на решение тех или иных задач, решать запрашиваемые задачи и давать объяснения хода решения. Форма взаимодействия «вопрос–ответ» представляется наиболее естественной в процессе обучения. Процесс анализа разбивается на последовательность этапов (предварительный, морфологический, синтаксический и семантический анализ), на каждом из которых используются различные модели языка и предметной области. Предлагаемый подход базируется на следующих идеях: абстрагирование от предметной области до самых поздних этапов анализа и направленность на результат, то есть построение наиболее вероятного, может быть, неполного, представления смысла, несмотря на неполноту исходной информации или возможные ошибки в процессе анализа. Разработанные алгоритмы могут быть применены и к другим проблемным областям.

| 1 | 2 | 3 | 4 | Следующая →