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

Добавить в закладки

Следующий номер на сайте

3
Ожидается:
16 Сентября 2019
Перейти на статьи данного журнала
№2 03/06/2019
PDF (8.7 Мб)

Свежий выпуск

В этом номере журнала опубликованы результаты исследований, посвященные вопросам применения жадных алгоритмов в некоторых задачах дискретной математики. Исследованы проблемы использования нечетко-множественного подхода при управлении заданиями ИТ-проекта. Рассмотрено унифицированное представление формул логик LTL и CTL системами рекурсивных уравнений. Предложен конструктивный метод обучения искусственных нейронных сетей со взвешенными коэффициентами и многие другие актуальные темы.

темы номера





Новости информационных технологий

В Тюменском государственном университете исследовали нейросетевые модели для классификации текстовых фрагментов, содержащие биографическую информацию. (21.08.2019)
Проведены эксперименты по сравнению архитектур нейронных сетей для решения задачи классификации текстов на естественном языке, которая является одной из важных задач информационного поиска. Пути ее решения разнообразны, однако в последнее время на фоне общей тенденции использования механизмов машинного обучения в слабоформализуемых предметных областях все большую популярность приобретают методы, построенные на применении нейронных сетей.

В Тверском государственном университете предложена архитектура системы мониторинга производственных процессов в условиях географической распределенности производства. (14.08.2019)
Система позволяет работать в распределенном режиме, что значительно упрощает внедрение и эксплуатацию в условиях географической распределенности производства. Все компоненты, подсистемы, а также протокол и порядок их взаимодействия ориентированы на использование как на географически распределенных, так и на других производствах.

В Московском государственном техническом университете им. Н.Э. Баумана разработан гибридный подход к анализу потоков данных в условиях Индустрии 4.0. (07.08.2019)
Предложенный метод позволяет определять наиболее вероятный сценарий с помощью логистической регрессии, а также выделять оптимистический и пессимистический сценарии на основе метода анализа иерархий.

В Национальном исследовательском университете «Московский энергетический институт» исследовалась возможность применения методов поиска решения на основе прецедентов для идентификации сигналов АЭ-мониторинга сложных технических объектов. (30.07.2019)
Для извлечения прецедентов из БЗ (базы прецедентов) предложено использовать метод ближайшего соседа и расстояние Левенштейна в качестве меры сходства. Разработан метод представления сигналов АЭ-мониторинга как прецедента. На основе предложенного подхода реализован прецедентный модуль для идентификации сигналов АЭ-мониторинга.

В Санкт-Петербургском государственном электротехническом университете «ЛЭТИ» им. В.И. Ульянова (Ленина) разработан подход к подготовке данных, получаемых от разнородных систем мониторинга, для их дальнейшего анализа методами интеллектуального анализа данных. (24.07.2019)
В данном подходе в качестве источников данных учитываются не только записи, поступающие от различных мониторинговых систем в режиме реального времени, но и учетные базы, используемые для хранения информации.

В Санкт-Петербургском национальном исследовательском университете информационных технологий, механики и оптики (Университет ИТМО) предложена концепция использования макроопределений высшего порядка для реализации поддержки объектно-ориентированной парадигмы программирования в языке C89 без расширений. (15.07.2019)
Результаты исследования предполагают применимость такого подхода для реализации программ, эффективно использующих объектно-ориентированное программирование, при разработке на языке Си в случае невозможности использования современных объектно-ориентированных языков.

В Государственном университете «Дубна», Институте системного анализа и управления исследовался вопрос применения квантового генетического алгоритма для автоматического выбора оптимального типа и вида корреляции в структуре квантового нечеткого логического вывода. (10.07.2019)
Погружение в структуру квантового нечеткого вывода квантового генетического алгоритма позволяет получить новый синергетический эффект и реализовать квантовый нечеткий вывод на классическом процессоре.

Облако тегов

жизненный цикл модель облачные вычисления распознавание образов обучающая выборка алгоритм matlab температурное поле объектно-ориентированное программирование интеллектуальная система надежность поддержка принятия решений нечеткий регулятор обработка данных разработка визуализация кластеризация экспертная система диагностика интернет программа система поддержки принятия решений искусственные нейронные сети база знаний классификация текстов верификация математическая модель управление нечеткие множества обработка изображений распределенные вычисления информационные технологии генетические алгоритмы математическое моделирование оптимальное управление информационные системы программирование онтология информационная система программный продукт информационная безопасность планирование нейронные сети граф по тактический тренажер генетический алгоритм информация реальное время принятие решений структура программное обеспечение проектирование бд прогнозирование обработка информации тестирование имитационная модель искусственный интеллект моделирование распознавание объект программный комплекс автоматизированная система классификация rapidio компьютерное зрение представление знаний машинное обучение мониторинг мультиагентные системы нечеткий вывод оптимизация онтологии технологический процесс система управления временной ряд имитационное моделирование пользовательский интерфейс тренажер компьютерное моделирование анализ нечеткая логика субд геоинформационная система многоагентная система сапр интеграция эффективность интерфейс ит-инфраструктура система программная реализация база данных защита информации системный анализ автоматизация нейронная сеть параллельные вычисления агент