ISSN 0236-235X (P)
ISSN 2311-2735 (E)

Публикационная активность

(сведения по итогам 2018 г.)
2-летний импакт-фактор РИНЦ: 0,678
2-летний импакт-фактор РИНЦ без самоцитирования: 0,541
Двухлетний импакт-фактор РИНЦ с учетом цитирования из всех
источников: 1,047
5-летний импакт-фактор РИНЦ: 0,460
5-летний импакт-фактор РИНЦ без самоцитирования: 0,389
Суммарное число цитирований журнала в РИНЦ: 8001
Пятилетний индекс Херфиндаля по цитирующим журналам: 310
Индекс Херфиндаля по организациям авторов: 412
Десятилетний индекс Хирша: 19
Место в общем рейтинге SCIENCE INDEX за 2018 год: 306
Место в рейтинге SCIENCE INDEX за 2018 год по тематике "Автоматика. Вычислительная техника": 10

Больше данных по публикационной активности нашего журнале за 2008-2018 гг. на сайте РИНЦ

Добавить в закладки

Следующий номер на сайте

3
Ожидается:
16 Сентября 2020
Перейти на статьи данного журнала
№2 01/06/2020
PDF (9.8 Мб)

Свежий выпуск

В этом номере журнала рассмотрены вопросы применения машинного обучения для прогнозирования времени выполнения суперкомпьютерных заданий.

Описаны подходы к созданию онтологий для автоматизированных систем в машиностроительных производствах, а также предложен метод защиты геоинформационных систем и пространственных данных на основе нейронной сети.

Представлен программный комплекс управления подготовкой IT-специалистов и затронуты многие другие актуальные темы.

темы номера





Новости информационных технологий

В Институте систем информатики им. А.П. Ершова СО РАН совместно с Новосибирским государственным университетом и Евразийским национальным университетом им. Л.Н. Гумилева разработан оригинальный метод автореферирования научно-технических текстов на основе риторического анализа и с использованием методов тематического моделирования. (03.06.2020)
Предложенный метод сочетает в себе использование лингвистической базы знаний, графовое представление текстов и машинное обучение.

В Поволжском государственном технологическом университете реализована интегрированная среда разработки с поддержкой структурного редактирования для языка программирования Go. (26.05.2020)
. Предложенная программная реализация отличается от известных способом представления хранимого состояния исходного кода, а также пользовательским интерфейсом структурного редактора, благодаря которому ускоряются действия над исходным кодом. Такое решение позволяет повысить производительность среды разработки, а также эффективность работы программиста.

В Московском государственном университете им. М.В. Ломоносова рассмотрен подход к использованию алгоритмов оптимизации с самообучением для управления динамически изменяющимися системами. (20.05.2020)
Предложенный подход к управлению допускает нестабильное поведение окружающей среды, ограниченность информации об управляемой системе и позволяет учитывать наличие многих характеристик работы системы, значения которых требуется поддерживать в заданных пределах.

В Южном федеральном университете создан метод автоматического синтеза нечетких регуляторов. (13.05.2020)
Отличительной особенностью разработанного метода синтеза нечетких регуляторов является возможность автоматической генерации нечетких правил по измеренным данным из реальной системы управления или ее модели.

В Стерлитамакском филиале Башкирского государственного университета исследовано специальное ПО для моделирования работы многомерных нечетких интервально-логических регуляторов и анализа их программ для контроллеров с программируемой логикой. (07.05.2020)
Данное ПО позволяет выполнить анализ ПЛК-программ МИЛР, рассчитать необходимое и/или достаточное количество продукционных правил, составляющих СПП, и количество критически важных продукционных правил, а также построить нечеткую модель работы МИЛР.

В Смоленском филиале Национального исследовательского университета МЭИ рассмотрен алгоритм идентификации параметров устройства для нагрева жидкости. (29.04.2020)
Предлагаемая алгоритмическая идентификация параметров устройства нагрева жидкости используется для приготовления, пастеризации, консервации сельскохозяйственной продукции.

В Научно-исследовательском институте информационных технологий разработан и программно реализован метод формирования приоритетного перечня автоматизируемых органов управления в системах специального назначения и его программная реализация. (22.04.2020)
Предлагаемый метод может быть использован заказывающими органами и научно-исследовательскими организациями при обосновании последовательности работ по созданию и развитию РИУС.

Облако тегов

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