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: 7170
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: 303
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

4
Ожидается:
16 Декабря 2019
Перейти на статьи данного журнала
№3 29/08/2019
PDF (7.5 Мб)

Свежий выпуск

В этом номере журнала опубликованы результаты исследований, посвященные вопросам формализации функциональных требований в проектах по созданию информационных систем. Представлен упрощенный метод скелетизации невыпуклых фигур. Рассмотрено методическое обеспечение проектирования инфраструктры ГИС динамического объекта. Исследованы проблемы автоматизации верификации программ с использованием графоаналитических моделей вычислительного процесса. Предложена реализация нечеткой модели взаимодействия объектов сложных технических систем на основе графов и затронуты многие другие актуальные темы.

темы номера





Новости информационных технологий

В Тверском государственном техническом университете разрабатывались программы моделирования температурных полей в изделиях цилиндрической формы. (11.09.2019)
На основе стандартной функции pdepe в среде MatLab программа позволяет по заданным теплофизическим характеристикам материала (коэффициентам теплопроводности, температуропроводности) и параметрам конвективно-радиационного теплообмена (коэффициентам конвективной теплоотдачи и приведенным степеням черноты) моделировать температурное поле в изделии.

В Филиале ВУНЦ ВМФ «Военно-морская академия» совместно с Управлением Балтийского флота исследовали сетевые автоматизированные системы управления техническим обеспечением ВМФ. (04.09.2019)
Объектом исследования являлась создаваемая сетевая структура технического обеспечения в Военно-Морском Флоте.

В Военной академии воздушно-космической обороны им. Маршала Советского Союза Г.К. Жукова разработана информационная технология верификации специального программного обеспечения автоматизированных систем военного назначения. (28.08.2019)
Создание подобного специального ПО, отвечающего современным требованиям к функциональности, обусловливает необходимость совершенствования мероприятий процесса разработки, в частности, верификации как основного вида работ по контролю качества программного продукта.

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.

Облако тегов

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