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

В Смоленском филиале Национального исследовательского университета МЭИ предложена методика вычисления оценок процессов, протекающих на сложных технологических объектах.

10.01.2018

Обеспечение устойчивого функционирования сложных технологических объектов требует применения иерархических схем построения управляющих алгоритмов, базирующихся на развитом математическом аппарате. Иерархическая структура подразумевает применение целого спектра методов и подходов: если на нижних уровнях управления информация с датчиков отслеживается и обрабатывается в реальном времени и применяется в относительно простых, «стандартных» законах регулирования (пропорциональных, пропорционально-интегральных и т.д.), то с возрастанием уровня иерархии алгоритмы усложняются, приобретают актуальность интеллектуальные методы анализа данных. Это обусловливают прежде всего следующие факторы: большой объем обрабатываемой информации; ухудшение ее структурированности; акцентированное проявление таких свойств исходных данных, как неточность, «размытость», искаженность; желание использовать дополнительную информацию об исследуемом процессе, выраженную в лингвистической форме. Помимо этого, возникают задачи стратегического планирования и управления всем предприятием, решение которых выходит за функциональные рамки чисто технических устройств.

Необходимость решения задач управления в условиях действия указанных факторов обусловила появление методов обработки данных, позволяющих преодолевать эти трудности, применяя такие интеллектуальные методы, как искусственные нейронные сети, нечеткая логика, когнитивные карты. Однако и эти методы не лишены недостатков. Один из них вызван влиянием субъективизма на параметры математической модели управляемого процесса. Для нечеткой логики это проявляется в субъективном подходе к выбору структуры и наполнения базы знаний, вида функций принадлежности, количества термов переменных. Для нейронной сети – к выбору архитектуры, вида нейронов, функций активации и т.д. Кроме этого, сами операции над нечеткими числами могут определяться по-разному, что влияет на результат и требует дополнительно решать вопросы его устойчивости.

Подробное описание дается в статье «Интервально-дифференциальные уравнения в структуре нечеткого фильтра Калмана при управлении сложными технологическими объектами», авторы: Пучков А.Ю., Дли М.И. (Смоленский филиал Национального исследовательского университета МЭИ, Смоленск).