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

В Университете «Дубна», Институте системного анализа и управления исследовались возможности применения нейроинтерфейса совместно с различными типами регуляторов на типовом примере управления автономным транспортным средством.

11.10.2017

До настоящего времени в теории и процессах проектирования интеллектуальных систем управления (ИСУ) как систем, основанных на знаниях (в виде соответствующих баз знаний (БЗ)), проектирование самих БЗ осуществлялось экспертом на основе или интеллектуальных вычислений типа мягких вычислений с применением генетических алгоритмов, или нечетких нейронных сетей. Роль человека-оператора в контуре управления не учитывалась в явном виде либо описывалась передаточными функциями упрощенного типа. Довольно давно установлено, что в контуре управления больших многоконтурных связанных систем управления часто бывает до 75 % избыточной информации, которая не используется или мешает принятию решения. Поэтому одной из центральных проблем разработки ИСУ являлся поиск конструктивного решения задачи проектирования БЗ в заданной проблемно-ориентированной области применения при наличии неопределенности и риска.

Включение в контур управления человека-оператора часто ассоциировалось с появлением и повышением риска в принятии решения из-за человеческого фактора, несмотря на возможность учета интеллектуального ресурса самого оператора. В свою очередь, одно из направлений технологического роста интерфейсов вычислительных систем, неразрывно связанных с ростом вычислительной мощности, направлено именно на интеграцию психофизиологических особенностей поведения пользователя (оператора) с виртуальным и информационным полем эффективной деятельности человека. Такое развитие порождает новые классы аппаратной и программной реализации интерфейсов и сталкивается с задачами обработки огромного количества индифферентных данных пользователя. Очевидной становится необходимость наличия интеллектуальных свойств адаптации и обучения ПО такого рода интерфейсов.

Подробное описание дается в статье «Гибридные когнитивные нечеткие системы управления автономным роботом на основе нейроинтерфейса и технологии мягких вычислений», авторы: Ульянов С.В., Решетников А.Г., Мамаева А.А. (Университет «Дубна», Институт системного анализа и управления, Дубна).