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

4
Ожидается:
16 Декабря 2018

В Национальном исследовательском университете «Московский энергетический институт» построена онтология на основе нереляционной БД для интеллектуальной системы поддержки принятия решений с целью исследования и диагностики сложных патологий зрения и для проведения интеллектуального анализа данных в гетерогенной среде.

04.04.2018

Часто интеллектуальные системы поддержки принятия решений (ИСППР), в частности для медицинских приложений, должны быть ориентированы на функционирование в гетерогенной среде, поскольку, как правило, постоянно происходит взаимодействие разработчиков или пользователей и экспертов. Кроме того, сама предметная область подвержена изменениям в результате как появления новых знаний, так и внедрения нового оборудования для исследований и диагностики, что может, в свою очередь, привести к изменению формата данных, с которыми работает система. Также отметим, что в различных медицинских учреждениях могут быть использованы разные форматы отчетности, технологии подготовки специалистов и другие особенности. В результате может возникнуть ситуация, когда уже действующая ИСППР не будет обладать достаточной гибкостью и адаптируемостью для эффективного функционирования в новых условиях. Одним из подходов к решению данной проблемы является разработка более абстрактных онтологий предметной области, что, однако, повышает накладные расходы и приводит к усложнению модификаций системы.

Отметим, что в последние годы в связи с резким увеличением обрабатываемых объемов данных и их сложности началось широкое развитие технологии хранения данных в нереляционных БД (НБД), которые предоставляют более высокую гибкость при работе в сложных средах, а также простоту модификации на самом нижнем уровне – уровне хра- нения данных по сравнению с традиционными реляционными БД (РБД).

Подробное описание дается в статье «Построение онтологии на основе нереляционной базы данных для интеллектуальной системы поддержки принятия решений медицинского назначения», авторы: Еремеев А.П., Ивлиев С.А. (Национальный исследовательский университет «Московский энергетический институт», Москва).