На правах рекламы:
ISSN 0236-235X (P)
ISSN 2311-2735 (E)

Публикационная активность

(сведения по итогам 2020 г.)
2-летний импакт-фактор РИНЦ: 0,493
2-летний импакт-фактор РИНЦ без самоцитирования: 0,425
Двухлетний импакт-фактор РИНЦ с учетом цитирования из всех
источников: 0,932
5-летний импакт-фактор РИНЦ: 0,455
5-летний импакт-фактор РИНЦ без самоцитирования: 0,414
Суммарное число цитирований журнала в РИНЦ: 8847
Пятилетний индекс Херфиндаля по цитирующим журналам: 165
Индекс Херфиндаля по организациям авторов: 255
Десятилетний индекс Хирша: 20
Место в общем рейтинге SCIENCE INDEX за 2020 год: 165
Место в рейтинге SCIENCE INDEX за 2020 год по тематике "Автоматика. Вычислительная техника": 4

Больше данных по публикационной активности нашего журнале за 2008-2020 гг. на сайте РИНЦ

Добавить в закладки

Следующий номер на сайте

4
Ожидается:
16 Декабря 2021

Статьи журнала №4 2020

1. Исследование алгоритма многократной маркировки перколяционных кластеров при частичной загрузке вычислительных узлов на суперкомпьютерных системах [№4 за 2020 год]
Авторы: Лапшина С.Ю. (lapshina@jscc.ru) - Межведомственный суперкомпьютерный центр РАН – филиал ФНЦ НИИСИ РАН (начальник научно-организационного отдела); Сотников А.Н. (asotnikov@iscc.ru) - Федеральный исследовательский центр «Информатика и управление» РАН, ул. Вавилова, 44-2, г. Москва, 119333, Россия (главный научный сотрудник), доктор физико-математических наук; Логинова В.Е. (vl@jscc.ru) - Межведомственный суперкомпьютерный центр РАН – филиал ФНЦ НИИСИ РАН (ведущий инженер-программист);
Аннотация: В статье рассматривается поведение алгоритма многократной маркировки перколяционных кластеров в ходе проведения имитационных экспериментов задачи мультиагентного моделирования процессов распространения массовых эпидемий при частичной загрузке запрашиваемых вы-числительных узлов современных суперкомпьютерных систем, установленных в Межведомственном суперкомпьютерном центре Российской академии наук (МСЦ РАН). Алгоритм многократной маркировки перколяционных кластеров – универсальное средство, которое может быть использовано в любой области в качестве инструмента дифференцирования кластеров решетки большого размера. На вход он получает данные в формате, не зависящем от приложения. Так, в МСЦ РАН этот инструмент был использован для изучения задачи распространения эпидемий. Возможно применение данного алгоритма для изучения поведения нефтяных пластов, процессов протекания воды через пористые материалы, распространения лесных пожаров и многого другого. В ходе имитационных экспериментов применялся усовершенствованный на многопроцессорной системе вариант алгоритма многократной маркировки перколяционных кластеров Хошена–Копельмана, связанный с механизмом линковки меток. В статье проводится сравнительный анализ времени выполнения алгоритма многократной маркировки перколяционных кластеров Хошена–Копельмана при частичной и полной загрузке вычислительных узлов и при различных значениях входных параметров на четырех основных высокопроизводительных вычислительных системах, установленных в МСЦ РАН – суперкомпьютерах МВС-10П МП2 KNL, МВС-10П ОП, МВС 10П Торнадо, МВС-100К.
Abstract: The paper considers the behavior of the Parallel Cluster Multiple Marking Technique in the course of simulation experiments on the problem of multi-agent modeling with a partial load of the requested computing nodes of modern supercomputer systems installed in the JSCC RAS. The Cluster Multiple Marking Technique is a universal tool that can be used in any field as a tool for differentiating large lattice clusters. It receives data as input in an application-independent format. So, at the JSCC RAS, this tool was used to study the problem of spreading epidemics. It is possible to use this technique to study the behavior of oil reservoirs, the processes of water flow through porous materials, study the spread of forest fires, and much more. In the course of simulation experiments, the authors applied a version of the algorithm for multiple making of Hoshen – Kopelman percolation clusters, which was improved on a multiprocessor system, and associated with the linking mechanism of labels. The paper provides a comparative analysis of algorithm execution time of Hoshen – Kopelman mul-tiple labeling of percolation clusters and partial and a full load of computational nodes and various values of input parameters on four main high-performance computing systems installed in the JSCC RAS: MVS-10P MP2 KNL, MVS-10P OP, MVS 10P Tornado, MVS-100K.
Ключевые слова: мультиагентное моделирование, перколяционный кластер, механизм линковки меток, высокопроизводительные вычислительные системы, вычислительный узел, процессорные ядра
Keywords: multi-agent simulation, percolation’s cluster, parallel cluster multiple labeling technique, high-performance computing systems, computing node, processor cores
Просмотров: 2173

2. Вопросы построения и применения базы знаний в проектировании и производстве инновационных объектов [№4 за 2020 год]
Авторы: Сольницев Р.И. (remira70@mail.ru) - Санкт-Петербургский государственный электротехнический университет «ЛЭТИ» им. В.И. Ульянова (Ленина) (профессор), доктор технических наук; Коршунов Г.И. (kgi@pantes.ru) - Институт аэрокосмических приборов и систем (ГУАП) (профессор), доктор технических наук; До Суан Чо (chodx@ptit.edu.vn) - Почтово-телекоммуникационный технологический институт, кандидат технических наук; До Хай Куан (quan221212@gmail.com) - Санкт-Петербургский государственный электротехнический университет «ЛЭТИ» им. В.И. Ульянова (Ленина), Магистрант ;
Аннотация: В статье рассматриваются принципы построения и применения базы знаний для инновационных объектов. Описываются формирование и применение базы знаний при проектировании и производстве на примере замкнутой системы управления нейтрализацией выхлопных газов авто-транспорта, являющейся инновационным объектом в области функционирования системы управления «природа–техногеника». Обоснован выбор замкнутой системы управления нейтрализацией выхлопных газов автотранспорта в качестве эталона инновационных объектов проектирования и производства. Сквозной цифровой процесс проектирования и производства этого объекта строит-ся на основе базы знаний и включает разработку принципиальных и электрических схем, конструкторских решений и документации, ПО, а также изготовление, сборку и настройку прототипов. В базу знаний вводятся необходимные для проектирования и производства рассматриваемого объекта данные и знания. Так, для этапа схемотехнического проектирования вводится электрическая схема замкнутой системы управления нейтрализацией выхлопных газов автотранспорта, разрабатываемая инструментами проектирования PCAD в соответствии с хранящимися в базе знаний установленными стандартами. Средства САПР и автоматизированных систем технологической подготовки производства для дальнейших процедур обеспечивают учет стандартов IPC также через базу знаний, в том числе разработку конструкторских решений и документации на изготовление печатных плат и других элементов. На основе базы знаний выполняется и разработка проектной документации на последующих этапах проектирования. При этом хранящиеся в ней фрагменты конструкции используются для новых конструкторских решений и изготовления конструкторской документации. Предложена система управления базой знаний, позволяющая с помощью нотации UML выполнять ее поддержку разработчиками, получать ответы на запросы рядовых инженеров-проектировщиков (схемотехников, конструкторов, технологов, испытателей), обеспечивать ввод и контроль знаний экспертами. Приводится интерфейс пользователя, в котором представляются поля ввода запросов и индикации ответов, а также операторы управления и визуализации. На примерах показано применение разработанной базы знаний для процедур схемотехнического и конструкторского этапов проектирования и технологической подготовки производства. Применение базы знаний для конкретных проектных и производственных процедур осуществляется на основе проблемно-ориентированных языков пользователей при формировании запросов и ответов. Полученные результаты распространяются на широкий класс инновационных объектов.
Abstract: The paper discusses the principles of building and applying a knowledge base (KB) for innovative ob-jects. The paper describes the construction and application of knowledge base in designing and produc-tion on the basis of an example of a closed control system for the neutralization of exhaust gases of transports, which is an innovative object in the field of the functioning of Nature–Technogenics control system. The authors substantiate the choice of a closed control system for the neutralization of exhaust gases of transports as a standard for innovative design and production facilities. The design and production process of this object will be built on a knowledge base, which includes the development of principle diagrams and circuits, structural solutions and documentation, software, production, assembling, and adjusting of prototypes. In the knowledge base, there must be data and knowledge to design and produce research objects. So, for the circuit design stage, an electrical scheme is introduced for a closed control system for the neutralization of exhaust gases of transports, which developed by PCAD design tools in accordance with the established standards stored in the knowledge base. CAD and PPAS tools for the next steps will ensure the calculation of IPC standards also through the knowledge base, which includes the de-velopment of design solutions and documentation for the production of printed circuit boards and oth-er elements, and PCBA verification. The development of project documentation at subsequent design stages is also based on a knowledge base. At the same time, the structure fragments stored in the knowledge base are used for new design solutions and the production of design documentation. The paper also proposes a knowledge base management system, which will allow developers to use UML notation to provide support its, receive answers from requests of "ordinary" design engineer (cir-cuit engineers, designers, technologists, testers), experts will ensure the input and control of knowledge. The user interface is also presented, in which there are fields "enter requests", "show answers", as well as control and visualization operators. The application of the developed knowledge base for the procedures into the circuit design, architectural design stages, and technological preparation for the production is shown in examples. The knowledgebase application for specific production and design sequences is made on the basis of the user's problem-oriented language when creating requests and answers.
Ключевые слова: проектирование и производство, каталитический нейтрализатор, система управления базой знаний, база знаний, инновационные объекты, замкнутая система управления
Keywords: design and production, catalytic converter, knowledgebase management system, knowledge base, innovative objects, closed-loop control
Просмотров: 2067

3. Применение трансформаций таблиц решений при создании интеллектуального программного модуля «Детектор» для веб-приложений [№4 за 2020 год]
Авторы: Юрин А.Ю. (iskander@irk.ru) - Институт динамики систем и теории управления СО РАН, г. Иркутск (доцент, зав. лабораторией), кандидат технических наук;
Аннотация: Создание модулей принятия решений для веб-приложений, использующих методы искусственного интеллекта, в частности, в форме баз знаний, требует разработки специализированного методического и программного обеспечения. Автоматизировать данный процесс можно с помощью модельно-управляемых подходов, реализующих принципы порождающего и визуального программирования, а также модельных трансформаций. В данной работе описываются новая специализация одного из подобных подходов и ее применение для создания интеллектуального программного модуля «Детектор». Особенностью специализации является использование концептуальных моделей в форме диаграмм классов UML и таблиц решений в качестве исходных формализмов для представления знаний, авторской нотации Rule Visual Modeling Language (RVML) в качестве инструмента для визуализации логических правил, языка PHP (Hypertext Preprocessor) в качестве целевой платформы, PKBD (Personal Knowledge Base Designer) в качестве инструментария, реализующего подход. Преимуществом подхода является возможность автоматизированного создания веб-модулей принятия решений на основе преобразований концептуальных моделей и таблиц решений без прямого программирования (манипулирования конструкциями языка программирования). Ограничения подхода связаны с определенным классом создаваемых систем (веб-модули на PHP), а также с глубиной реализуемого логического вывода: структура запрограммированных знаний такова, что решение в модулях принимается за один шаг и не предполагает цепочки рассуждений. Приведены описание подхода и пример его применения при разработке модуля «Детектор», решающего задачу принятия решений при обнаружении нежелательных сообщений и выявлении клиентов, нарушающих правила использования сервиса СМС-информирования. Показана применимость разработанного модуля, а также дана оценка подхода по временному критерию при решении учебных (тестовых) задач.
Abstract: Creating decision-making modules for web applications (which are including knowledge bases) re-quires the development of specialized methods and tools. In this connection, the use of model-driven approaches that implement the principles of transformations, generative and visual programming is promising. This paper describes a new specialization of one of these approaches and its application for creat-ing the Detector intelligent software module. This specialization involves the use of decision tables and conceptual models in the form of UML class diagrams for knowledge formalization and representa-tion; a domain-specific language, namely, Rule Visual Modeling Language for designing logical rules; the Hypertext Preprocessor (PHP) language as a target software platform; Personal Knowledge Base Designer as software that implements the approach. The advantage of this approach is the automated creation of web-based decision-making modules based on transformations of conceptual models and decision tables without direct programming (direct manipulation of programming language constructs). The limitations of the approach are related to a cer-tain class of created systems (PHP web modules), as well as the depth of the implemented logical infer-ence: the decision in the modules is made in one step and does not involve a chain of reasoning. The description of the proposed approach and an example of its application for developing the De-tector module are presented. The Detector is intended for decision making when detecting banned messages and clients violating rules of using a Short Message Service. The applicability of the devel-oped module is shown, as well as the evaluation of the approach based on a time criterion for solving educational (test) problems.
Ключевые слова: uml, веб-приложения, таблица решений, правила, база знаний, трансформация
Keywords: uml, web applications, decision table, rules, knowledge base, transformations
Просмотров: 1944

4. Реализация логического вывода в продукционной экспертной системе с использованием Rete-сети и реляционной БД [№4 за 2020 год]
Авторы: Массель Л.В. (massel@isem.irk.ru) - Институт систем энергетики им. Л.А. Мелентьева СО РАН (профессор, зав. отделом систем искусственного интеллекта в энергетике), доктор технических наук; Ан Г.В. (GodBlessYa95@gmail.com) - Институт систем энергетики им. Л.А. Мелентьева СО РАН (аспирант); Пестерев Д.В. (pesterev.dmitriy@gmail.com ) - Институт систем энергетики им. Л.А. Мелентьева СО РАН (инженер);
Аннотация: Одно из направлений искусственного интеллекта связано с разработкой экспертных систем. Чаще всего в этих системах применяется модель знаний в виде правил, получившая название продукционной модели Поста, такие экспертные системы называют продукционными. Классический алгоритм получения решения в экспертной системе заключается в последовательном логическом выводе. При увеличении объема правил в базе знаний логический вывод выполняется за недопустимо большой промежуток времени, что снижает возможность получения оперативного решения. Для ускорения вывода предлагается использовать Rete-сеть – алгоритм логического вывода для продукционных экспертных систем, предложенный Чарльзом Форги. Rete-сеть – алгоритм сопоставления с образцом – частично решает эту задачу, но желательно ускорение преобразования исходных правил в Rete-сеть. Для этого в статье предлагается формирование и хранение рабочей памяти системы логического вывода продукционных экспертных си-стем, построенной на основе технологии Rete-сети, с использованием реляционной модели данных. Приведена архитектура хранилища данных и знаний интеллектуальных систем, описана реализация экспертной системы на основе конкретизации этой архитектуры, показана структура разработанной экспертной системы. Апробация предлагаемого подхода выполнена с использованием когнитивных моделей. Когнитивная модель – один из видов семантических моделей, отражающая причинно-следственные отношения между концептами. Ранее было предложено использовать преобразование когнитивных моделей в правила продукционной экспертной системы для автоматизации интерпретации когнитивных моделей. Иллюстрируется применение Rete-сети для логического вывода на продукциях на примере ко-гнитивной модели одной из угроз энергетической безопасности: «Недостаток инвестиций в энергетике». Показано, что использование Rete-сети и реляционной БД для хранения рабочей памяти системы логического вывода в разработанной экспертной системе позволяет сократить время вы-вода при большом объеме правил в базе знаний по сравнению с алгоритмом наивного поиска.
Abstract: One of the areas of artificial intelligence is associated with the development of expert systems (ES). Most often, these systems use a knowledge model in the form of rules, called the Post-production mod-el, such ES are called production expert systems. The classical algorithm for obtaining a solution in an expert system is a sequential logical conclu-sion. With an increase in the volume of rules in the knowledge base, the inference is performed for an unacceptably large time period, which reduces the possibility of obtaining an operational solution. To speed up the output, it is proposed to use the Rete network, a logical inference algorithm for production expert systems proposed by Charles Forgy. The Rete network – the pattern matching algorithm – par-tially solves this problem, but it is desirable to accelerate the conversion of the original rules to the Re-te network. To this goal, the paper proposes the formation and storage of working memory of the logi-cal output system of production expert systems based on Rete network technology using a relational data model. The paper demonstrates the architecture of the data store and knowledge of intelligent systems, de-scribes the implementation of the expert system based on the specification of this architecture, shows the structure of the developed expert system. The approbation has been tested using cognitive models. The cognitive model is one of the types of semantic models that reflects the causal relationship between concepts. It was previously proposed to use the conversion of cognitive models into ES production rules to automate the interpretation of cog-nitive models. The authors illustrate The use of a Rete network for logical inference on products by the example of a cognitive model of one of the threats to energy security: “Underinvestment in the energy sector”. The paper shows that the use of a Rete network and a relational database for storing the working memory of the logical inference system in the developed expert system allows reducing output time with a large number of rules in the knowledge base compared to the naive search algorithm.
Ключевые слова: экспертная система, механизм логического вывода, продукционные модели представления знаний, rete-сеть, когнитивные карты, реляционная бд
Keywords: expert system, logical output, production models of knowledge representation, rete-network, cognitive maps, relational database
Просмотров: 1956

5. Реализация программных средств для классификации данных на основе аппарата сверточных нейронных сетей и прецедентного подхода [№4 за 2020 год]
Авторы: Варшавский П.Р. (VarshavskyPR@mpei.ru) - Национальный исследовательский университет «МЭИ» (доцент), кандидат технических наук; Кожевников А.В. (antoko@yandex.ru) - Национальный исследовательский университет «Московский энергетический институт» (ассистент);
Аннотация: Статья посвящена вопросам реализации программных средств для классификации данных, использующих рассуждения на основе прецедентов (Case-Based Reasoning, CBR) и технологию сверточных нейронных сетей (Convolutional Neural Network, CNN). В настоящее время CBR-методы широко используются для поиска решения различных задач на основе накопленного опыта, а CNN успешно применяются при решении задач классификации за счет выделения отдельных элементов и формирования высокоуровневых признаков с использованием ядер свертки. Одним из необходимых условий успешности решения задачи классификации данных является наличие корректной обучающей выборки. К сожалению, это условие не всегда может быть выполнено (например, в силу сложности рассматриваемых объектов и недостатка исходной информации). Благодаря способности накапливать, использовать и адаптировать имеющийся опыт CBR-методы могут применяться для формирования обучающей выборки, которая в дальнейшем может использоваться другими методами для решения задачи классификации данных. Таким образом, интеграция CBR-методов и CNN позволяет повысить эффективность решения задачи классификации данных. Помимо этого, CBR-методы могут применяться в областях с непредсказуемым поведением и обучаться в процессе функционирования, например, в процессе обучения нейронных сетей. В данной статье предлагается CBR-метод для обучения CNN, обеспечивающий контроль за обучением нейронной сети, а также прецедентное представление итераций при обучении. Подбор шага обучения CNN на основе прецедентов способствует повышению быстродействия алгоритма обучения сети. На основе предложенных методов в среде MS Visual Studio на языке C# реализован нейросетевой блок с использованием CNN, расширяющий возможности прецедентной системы (CBR-модуля) для решения задачи классификации данных. Для оценки эффективности предлагаемых в работе решений выполнены вычислительные эксперименты на реальных наборах данных.
Abstract: This paper devotes to the implementation of software for data classification using case-based reasoning (CBR) and convolutional neural network technology (CNN). CBR-methods are widely used to find so-lutions to various problems based on accumulated experience, and CNN are successfully used in solv-ing classification problems by isolating individual elements and forming high-level features using con-volution kernels. One of the necessary conditions for the success of solving the data classification problem is the presence of a correct training dataset. Unfortunately, this condition cannot always be fulfilled (for ex-ample, due to the complexity of the objects under consideration and lack of base information). Due to the ability to accumulate, use, and adapt existing experience, CBR-methods can be used to form a train-ing dataset that can be further used by other methods to solve the data classification problem. Thus, the integration of CNN and CBR improves the efficiency of solving the data classification problem. In addition, CBR-methods can be applied in areas with unpredictable behavior and can be trained in the process of functioning, for example, in the process of training neural networks. This paper proposes the CBR-method for CNN training, managing the process of training, and presentation of iterations of CNN training as a case. The selection of a training step based on precedents improves the performance of the neural network training algorithm. Based on the proposed methods a neural network block using CNN for extending the capability of the CBR-system for data classification is implemented in MS Visual Studio in C# language. To evaluate the effectiveness of the solutions proposed in the work, computational experiments were performed on real data sets.
Ключевые слова: прецедентный подход, сверточная нейронная сеть, обучение нейронной сети, анализ данных, классификация
Keywords: case-based approach, convolutional neural network, neural network learning, data analysis, classification
Просмотров: 1996

6. Разработка теоретических основ классификации и кластеризации нечетких признаков на основе теории категорий [№4 за 2020 год]
Авторы: Русаков К.Д. (rusakov.msk@yandex.ru) - Институт проблем управления им. В.А. Трапезникова РАН (младший научный сотрудник); Селиверстов Д.Е. (seliverstov_dmitriyy@rambler.ru) - Военная академия Ракетных войск стратегического назначения им. Петра Великого (преподаватель), кандидат технических наук; Хиль С.Ш. (skhill@mail.ru ) - Московский авиационный институт (национальный исследовательский университет) (доцент), кандидат технических наук; Савилкин С.Б. (savilkin@mail.ru) - Московский авиационный институт (национальный исследовательский университет), Волоколамское шоссе, 4, г. Москва, 125993, Россия (доцент, старший научный сотрудник), кандидат физико-математических наук;
Аннотация: В статье дается обоснование выбора меры неопределенности сведений. Описывается современный подход, основанный на применении фундаментальных алгебраических конструкций теории категорий. Особенностью множества отношений эквивалентности является непосредственное (прямое) установление отношения эквивалентности между объектом и классом. Показано, что в настоящее время существует ряд актуальных прикладных задач в области классификации, требующих иного подхода к установлению отношения эквивалентности – использования модели каскадного фильтра с промежуточными состояниями. Для обоснования меры неопределенности об объекте предлагается использовать теоретические положения на основе математического аппарата теории ультраоператоров. Данный аппарат также оперирует сведениями в терминах определений неэлементарных сведений. К особенностям рассматриваемого аппарата можно отнести следующие: предложение оперировать не сведениями, а их неопределенностями, не рассматриваемыми в аппарате ультраоператоров; в некоторых задачах рассматриваются элементарные сведения, что является частным случаем в аппарате ультраоператоров и облегчает вычисления; область применения сужается до чисел (то есть сведения-множества могут быть только числовой природы, компактами, в том числе многомерными); оперирование числовыми множествами-сведениями в некоторых случаях исключает необходимость применения в явном виде решетки (и соответствующих шкал) понятий и позволяет оперировать в неявном виде с бесконечными решетками. Предлагаемый авторами подход и представленные математическая модель и мера информационной неопределенности являются составной частью разрабатываемого метода классификации и кластеризации состояний сложных систем на основе теоретико-множественного подхода и позволяют рассматривать процесс получения четких классов с точки зрения снижения информационной энтропии с использованием каскадного фильтра.
Abstract: The paper provides a rationale for choosing the measure of uncertainty of information. It describes a modern approach based on the application of fundamental algebraic constructions of category theory. A feature of the set of equivalence relations is the direct establishment of an equivalence relation be-tween an object and a class. The paper shows that at present, there are a number of actual applied problems in the classification field that require a different approach to establishing the equivalence relationship – the use of a cas-cade filter model with intermediate states. To justify the measure of uncertainty about an object, the au-thors proposed to use theoretical propositions based on the mathematical apparatus of the theory of ul-tra-operators. The proposed device also operates with information in terms of definitions of non-elementary information. The characteristics of the proposed device include: the suggestion operate not with information, but with their uncertainties, not considered in the device of ultra-operators; some problems are considered basic information which is a special case in the device of ultra-operators and facilitates the calcula-tions; the scope is narrowed to numbers (i.e., data – sets can only be of numeric nature, compacts, in-cluding multidimensional); operating with numeric sets-information in some cases eliminates the need to explicitly use the grid (and the corresponding scales) concepts, and allow to operate implicitly with infinite lattices. The approach proposed by the authors and the presented mathematical model and measure of in-formation uncertainty is an integral part of the developed "Method of classification and clustering of States of complex systems based on the set-theoretic approach" and allows us to consider the process of obtaining clear classes from the point of view of reducing information entropy using a cascade filter.
Ключевые слова: классификация, кластеризация, категория, функтор, информационная энтропия
Keywords: classification, clusterization, category, functor, information entropy
Просмотров: 1949

7. Оптимизация скорости VPN для удаленной работы с использованием маршрутизаторов с ARM-процессорами [№4 за 2020 год]
Автор: Андреев С.В. (esa@gin.keldysh.ru) - Институт прикладной математики им. М.В. Келдыша РАН (научный сотрудник); Хлупина А.А. (nastya_75@mail.ru) - Институт прикладной математики им. М.В. Келдыша РАН (младший научный сотрудник);
Аннотация: Данная статья посвящена задачам оптимизации скорости VPN-соединения при использовании маршрутизаторов с процессорами ARM. В современных условиях на многих предприятиях и в учреждениях по всему миру встает актуальный вопрос обеспечения доступа сотрудников, а также удаленного филиала или подразделения к ресурсам локальной сети головного офиса. В статье рассматривается возможность подключения сотрудников по зашифрованному VPN-каналу с использованием современных бытовых маршрутизаторов с ARM-процессорами. При таком подходе обеспечивается автоматическое подключение всех устройств удаленного пользователя к ресурсам локальных сетей головного офиса, предприятия и нет необходимости для IT-специалистов предприятия настраивать каждое устройство пользователя в отдельности. В работе рассматривается решение ключевой проблемы такого подхода, а именно обеспечение максимальной скорости зашифрованного VPN-подключения и, следовательно, ускорение программных компонентов маршрутизаторов, включенных в его ПО для скоростного зашифрованно-го VPN-соединения. Рассматривается оптимизация скорости алгоритмов шифрования и дешифровки с использованием особенностей целевого процессора устройства, таких как распараллеливание выполнения инструкций процессора с помощью SIMD, общее улучшение производительности маршрутизатора при использовании оптимальных опций компилятора, нетрадиционное использование PCI-устройств аппаратного шифрования, использование альтернативных вариантов современных VPN-сетей для маршрутизаторов с относительно маломощным по тактовой частоте центральным ARM-процессором, но содержащим более двух ядер, обеспечивая при этом многопоточность VPN-канала.
Abstract: This paper devotes to the problems of optimizing VPN speed connections when using routers with ARM processors. In the current context, many enterprises and institutions around the world raise the urgent issue of ensuring access for employees, as well as a remote branch or unit, to the resources of the head office local area network. The paper discusses the possibility of connecting employees through an encrypted VPN channel using modern home routers using ARM processors. With this ap-proach, all remote user devices are automatically connected to the local network resources of the head office, enterprise, and there are no needs for enterprise IT specialists to configure each of the user’s device individually. The paper considers a solution to a key problem of this approach, namely, ensuring the maximum speed of an encrypted VPN connection, and, therefore, accelerating the software components of routers included in its internal software (firmware) to provide a high-speed encrypted VPN connection. We consider the optimization of the speed of encryption and decryption algorithms using the features of the target processor of the device, such as parallelizing the execution of processor instructions using SIMD (Single Instruction, Multiple Data), general improvement of router performance when using op-timal compiler options, non-traditional use of PCI hardware encryption devices, use of alternative op-tions for modern private virtual networks (VPNs) for routers with a relatively low clock cycle frequen-cy of the ARM central processor (CPU), but containing more than two cores, while providing VPN channel multithreading.
Ключевые слова: wireguard, алгоритм шифрования aes, протокол openssl, openvpn, расширение инструкций для arm-процессора neon, компьютерные вычисления simd, архитектура arm, маршрутизаторы, удаленный доступ
Keywords: virtual private network wireguard, aes algorithm of encryption, openssl protocol, virtual private network openvpn, extension of arm instructions neon, computer calculations simd, arm architecture, routers, remote access
Просмотров: 1732

8. Моделирование аттрактора Лоренца [№4 за 2020 год]
Авторы: Филиппов Ф.В. (9000096@mail.ru) - Санкт-Петербургский государственный университет телекоммуникаций им. проф. М.А. Бонч-Бруевича (доцент), кандидат технических наук; Струев А.М. (stryuev@mail.ru) - Санкт-Петербургский государственный университет телекоммуникаций им. проф. М.А. Бонч-Бруевича (старший преподаватель); Золкин А.Л. (alzolkin@list.ru) - Поволжский государственный университет телекоммуникаций и информатики (доцент кафедры информатики и вычислительной техники ), кандидат технических наук;
Аннотация: В статье на примере построения аттрактора Лоренца изложен механизм, позволяющий применять систему Scilab при моделировании динамических систем, сохраняя при этом высокую точность полученных данных. Модель Лоренца представляет собой реальный физический пример динамических систем с хаотическим поведением, чем отличается от созданных искусственно. Удалось установить, что закон, выведенный Лоренцем, имеет исключительную важность, по-скольку характеризует процессы как в турбулентных потоках, так и в физике лазеров и гидродинамических систем, в биологии и химии. В работах, посвященных численному исследованию системы Лоренца при классических значениях ее параметров, очень часто делаются заключения о структуре аттрактора на основе данных, полученных из вычислительного эксперимента (например, что аттрактор содержит циклы). Программа, предложенная авторами к рассмотрению, делится на две основные части. Первая часть регламентирует создание функции пользователя solv_lor(n), характеризующей систему дифференциальных уравнений, моделирующих аттрактор Лоренца. Во второй части листинга со-держится вызов этой функции. Дана характеристика изменений в поведении решения системы Лоренца с применением различных значений параметра r. Отражены результаты моделирования с применением различных значений параметра r. Выявлены значительные изменения траектории при больших значениях параметра. Программой задана функция пользователя lorenz(t, y), в работе с которой применяются численные способы, используемые для решения системы обыкновенных дифференциальных уравнений. Кроме того, система на качественно высоком уровне позволяет осуществлять графическое моделирование решений. Предусмотрен набор графических инструментов для выполнения динамического редактирования графиков и управления параметрами графического окна. Проведенные компьютерные эксперименты доказали простоту и удобство применения системы Scilab при моделировании динамических систем, сохраняя при этом высокую точность полученных результатов.
Abstract: This paper describes the mechanism that allows applying the Scilab system during dynamic systems simulation with kept high accuracy of the obtained data, based on the example of the Lorentz attractor build-up. The Lorentz model is a real physical example of dynamical systems with chaotic behavior, which differs from other created artificial systems. Over time, it was possible to find out that the law worked out by Lorentz has extreme importance, since it characterizes both processes in turbulent flows and processes in the laser physics and hydro-dynamic systems, as well as in complex processes of biology and chemistry. In the literature dedicated to the numerical study of the Lorentz system with classical values of its parameters, conclusions are of-ten made about the structure of the attractor based on data obtained from a computational experiment (for example, the statement that the attractor contains cycles). The program proposed for consideration by the authors consists of two main parts. The first part regulates the creation of the user function solv_lor (n), which characterizes the system of differential equations that simulates the Lorentz attractor. The second part of the listing contains a call to the creat-ed user function solv_lor (n). The paper contains the specific changes in the behavior of the Lorentz system using various values of the r parameter. Graphic illustrations that reflect the results of simula-tion using various values of the r parameter are also given in the article. Significant changes in the tra-jectory have for the large values of the parameter been found. The program sets the user function Lorenz (t, y). The numerical methods have been used in the work with this function in order to solve the system of ordinary differential equations. Moreover, the system allows performing the graphical modeling of solutions at a qualitatively high level. A set of graphical tools is provided for the dynamic editing of graphs and the management of graphic window parameters. The computer experiments carried out have proved the simplicity and convenience of using the Scilab system for modeling dynamic systems while maintaining the high accuracy of the results ob-tained.
Ключевые слова: динамические системы, листинг, дифференциальное уравнение, функция, траектория, параметр, программа, аттрактор лоренца, моделирование, компьютерные эксперименты
Keywords: dynamic systems, listing, differential equation, function, trajectory, parameter, software, lorentz attractor, modeling, computer experiments
Просмотров: 2112

9. Оптимизация типовых моделей процессов логистики с применением облачных технологий [№4 за 2020 год]
Авторы: Левченко А.А. (artem.levchenko@sap.com) - Национальный исследовательский университет «Высшая школа экономики» (cоискатель); Таратухин В.В. (vtaratoukhine@hse.ru ) - Национальный исследовательский университет «Высшая школа экономики» (профессор, зав. базовой кафедрой SAP), кандидат технических наук;
Аннотация: Применение типовых моделей процессов при внедрении АСУ предприятием (АСУП) позволяет сократить сроки и бюджет проекта. Задача оптимизации типовых моделей процессов становится более значимой при применении SaaS-технологий (Software as a Service – ПО как услуга). Имеющиеся типовые модели процессов и методы их оптимизации не учитывают специфику облачных вычислений и поэтому не могут быть применены для новых проектов с использованием SaaS. Использование методов системного анализа и теории систем позволило поставить задачу управления типовыми моделями процессов. Задача формализована для случаев управления процессом внедрения АСУП при применении как классической методологии внедрения, так и методологии для внедрения АСУП с технологией SaaS. Для сравнения различных подходов была применена общая теория управления. При описании задачи оптимизации определены цель и критерии эффективности ее достижения, а также построены модели для обоснования принятия решения. В моделях систем управления внедрением и поддержкой АСУП были выделены блоки управления, планирования, распределения нагрузки и исполнения, описана связь блоков между собой и с внешней средой. Сформированы рекомендации к построению модели имитации процесса закупки, выполнено тестирование модели, получена программная реализация цифровой системы управления процессами закупки. Для обоснования экономической целесообразности применяемого метода был применен функционально-стоимостной анализ на базе типовых моделей процессов логистики с учетом региональной специфики России и Японии. Разработанная технология была успешно апробирована на предприятиях металлургической отрасли и отрасли высоких технологий.
Abstract: The use of standard models of processes in the enterprise resource planning systems (ERP) implemen-tation can reduce the time and budget of the project. The problem of standard process models optimiz-ing becomes more significant when applying SaaS technologies (Software as a Service). Available standard process models and methods for their optimization don’t take into account the specifics of cloud computing and therefore cannot be applied to new projects using SaaS. The use of system analysis techniques and systems theory has allowed us to formalize the problem of typical process models managing. The problem is formalized for cases of managing the process of implementing the automated process control systems using both the classical implementation method-ology and the methodology for implementing automated process control systems with SaaS technology. To compare the classical approach and the approach using SaaS technologies, a general management theory was applied. When describing the optimization problem, the goal and criteria for the effective-ness of its achievement are determined, and models are built to justify the decision-making. In the models of management systems for the implementation and automated process control sys-tems support, blocks of control, planning, load distribution, and execution were identified; the connec-tion of blocks with each other and with the external environment was described. Recommendations were made to build a model of the simulation of the procurement process, the model was tested, and the implementation of a digital procurement process management system was done. To justify the economic feasibility of the applied method, value management was applied based on standard models of logistics processes by taking into account the regional specifics of Russia and Japan. The developed technology has been successfully tested at the enterprises of the metallurgical indus-try and the high-tech industry.
Ключевые слова: асуп, автоматизация предприятия, моделирование процессов, облачные технологии, управление проектом, системный анализ в управлении предприятием, saas
Keywords: computer integrated manufacturing, enterprise automation, process modeling, cloud technologies, project management, system analysis in enterprise management, saas
Просмотров: 1684

10. Разработка нейронной сети для оценки исправности гидроагрегата по результатам вибромониторинга [№4 за 2020 год]
Авторы: Санталов А.А. (v_kl@mail.ru ) - Ульяновский государственный технический университет, кафедра прикладной математики и информатики (магистрант ); Клячкин В.Н. (v_kl@mail.ru) - Ульяновский государственный технический университет (профессор), доктор технических наук;
Аннотация: Предупреждение аварийных ситуаций на технических объектах в значительной мере обеспечивается диагностикой их функционирования. Одной из важных задач является диагностика технического состояния гидроагрегата. В истории гидроэнергетики известны примеры, когда низкое качество диагностики приводило к серьезным авариям. Для предупреждения подобных ситуаций проводится вибромониторинг гидроагрегата, при этом данные по вибрациям поступают на сервер сбора данных и передаются на стойку управления, где происходят корректировки нагрузки или полный останов агрегата. Необходимость оперативного вмешательства определяется по множеству показателей, которые характеризуют качество функционирования гидроагрегата. В настоящей статье исследуется эффективность применения нейросетевых методов для вибро-диагностики гидроагрегата. Полученная выборка разбивается на три части: обучающую, кон-трольную и тестовую. Обучающая часть предназначена для построения модели нейронной сети – зависимости между показателями функционирования агрегата и его состояниями. Контрольная выборка используется для текущей оценки качества обучения и позволяет предотвратить пере-обучение сети. Качество классификации оценивается по тестовой выборке. При использовании кросс-валидации исходная выборка разбивается на несколько блоков. Для оценки эффективности диагностики использовались три разных критерия качества: средняя ошибка на тестовой выборке, AUC и F-мера. Практическая реализация поставленной задачи проводилась в пакете MATLAB. Для заданного набора исходных данных наилучшей подобранной конфигурацией оказалась нейронная сеть из трех слоев с 18 нейронами в каждом слое. В качестве функции обучения в ней используется алгоритм Левенберга–Марквардта с методом обратного распространения ошибки. Процент средней ошибки распознавания состояния гидроагрегата с помощью нейронной сети равен 4,85, AUC равна 0,8833, а F-мера – 0,8282. Анализ эффективности полученной конфигурации сети по сравнению с сетью, автоматически построенной с помощью библиотеки машинного обучения Statistics and Machine Learning Toolbox, показал повышение F-меры на 6,7 %.
Abstract: The prevention of emergencies at technical facilities is largely provided by the diagnostics of their functioning. One of the important problems is the diagnosis of the technical condition of the hydraulic unit. In the history of hydropower, examples are known where poor quality diagnostics led to serious accidents. To prevent such situations, vibration monitoring of the hydraulic unit is carried out, while the vibration data is sent to the data collection server and transmitted to the control rack, where load adjustments or complete unit shutdown occur. The need for prompt intervention is determined by many indicators that characterize the quality of functioning of the hydraulic unit. This paper explores the effectiveness of the use of neural network methods for vibration diagnos-tics of a hydraulic unit. The resulting sample is divided into three parts: training, control, and test. The training part is designed to build a neural network model - the relationship between the indicators of the functioning of the unit and its states. The control sample is used for the training quality control and helps prevent network retraining. The quality of classification is evaluated by a test sample. When us-ing cross-validation, the original sample is split into several blocks. To assess the diagnosis efficiency, three different quality criteria were used: average error on the test sample, AUC, and F-measure. The practical implementation was carried out using the MATLAB package. For a given set of input data, the best fit configuration was a neural network of three layers with 18 neurons in each layer. As a learning function, it uses the Levenberg-Marquardt algorithm with the backpropagation method of er-ror. The percentage of the average error in recognizing the state of a hydraulic unit using a neural net-work is 4,85 %, AUC is 0,8833, and the F-measure is 0,8282. Analysis of the effectiveness of the ob-tained network configuration compared to the automatically built network using the Statistics and Ma-chine Learning Toolbox library showed an increase in F-measure by 6,7 %.
Ключевые слова: техническая диагностика, бинарная классификация, нейронная сеть, matlab, гидроагрегат, f-критерий
Keywords: technical diagnostics, binary text classification, neural network, matlab, hydroelectric set, f-criterion
Просмотров: 1730

| 1 | 2 | 3 | Следующая →