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

Публикационная активность

(сведения по итогам 2021 г.)
2-летний импакт-фактор РИНЦ: 0,441
2-летний импакт-фактор РИНЦ без самоцитирования: 0,408
Двухлетний импакт-фактор РИНЦ с учетом цитирования из всех
источников: 0,704
5-летний импакт-фактор РИНЦ: 0,417
5-летний импакт-фактор РИНЦ без самоцитирования: 0,382
Суммарное число цитирований журнала в РИНЦ: 9837
Пятилетний индекс Херфиндаля по цитирующим журналам: 149
Индекс Херфиндаля по организациям авторов: 384
Десятилетний индекс Хирша: 71
Место в общем рейтинге SCIENCE INDEX за 2021 год: 151
Место в рейтинге SCIENCE INDEX за 2021 год по тематике "Автоматика. Вычислительная техника": 6

Больше данных по публикационной активности нашего журнале за 2008-2021 гг. на сайте РИНЦ

Добавить в закладки

Следующий номер на сайте

4
Ожидается:
25 Сентября 2022

Статьи из выпуска № 2 за 2022 год.

Упорядочить результаты по:
Дате публикации | Заголовку статьи | Авторам

1. An optimized design of serial logic comparator [№2 за 2022 год]
Authors: Niyonsaba T., Akimana A., Kibeya H., Uwizeyimana P.
Просмотров: 1101
В статье рассматривается один из важнейших элементов информационной системы – компаратор. Это комбинационная схема, которая используется для сравнения значений, принимая два числа в качестве входных данных и определяя, каким является каждое из них: больше, меньше или равно другому числу. Компараторы имеют множество применений в основной электронике и в современных цифровых СБИС, таких как пороговый детектор, детектор пересечения нуля, генератор релаксации, триггер Шмитта, процессоры цифровых сигналов. Анализируются основные научные работы о проектировании компаратора. Во многих из них, направленных на минимизацию потерь энергии и площади проектируемого компаратора, подчеркивается актуальность проблемы. Представлена эффективная конструкция 8-разрядного последовательного компаратора, основанная на методах блочной оптимизации. На первом этапе предлагаемый компаратор преобразует параллельные данные в последовательные. На втором этапе реализуется переключение для размещения данных в сдвиговом регистре. Только значения старшего бита двух регистров сравниваются через однобитовую ячейку компаратора в качестве третьего этапа. Предложенные миниатюрные схемы последовательного компаратора были реализованы с использованием программного обеспечения DSCH 3.5 и Microwind 2.0 и продемонстрировали хорошую работу. В статье рассматриваются также моделирование компоновки и параметрический анализ предлагаемой конструкции 8-битного компаратора. Предложенный последовательный компаратор требует меньше площади, количества циклов и потребляемой мощности по сравнению с существующими подходами.

2. Автоматизация оценки состояния электросети в удаленных районах России с использованием смарт-структур [№2 за 2022 год]
Автор: Шевнина Ю.С.
Просмотров: 1014
В статье рассматривается способ автоматизации оценки состояния электросети в удаленных районах России с использованием смарт-структур. Предлагаемый способ реализован в виде мобильного приложения. Смарт-структура, лежащая в основе данного способа, состоит из модулей получения и обработки данных с датчиков, поиска закономерностей характеристик электросети и формирования классификаторов состояний, рекомендаций по ремонту и оптимальному режиму эксплуатации электросети и подстанции. Научная новизна предлагаемого решения заключается в методе анализа и обработки характеристик электросети и их совокупностей. Кроме того, учитываются параметры внешних воздействий в виде природных и техногенных факторов. Метод анализа и обработки информации об электросети и подстанции основан на машинном обучении – логическом анализе данных. Оценка состояния электросети и подстанции важна при исследовании и решении задач прогнозирования изменения состояния электросети, подбора рекомендаций и принятия решений о ремонтных и обслуживающих работах. Метод оценки состояния электросети основан на поиске закономерностей и построении классификаторов и позволяет учитывать все характеристики и параметры электросети, их совокупность и связи между ними. Он также дает возможность анализировать и получать закономерности для неполных и неточных данных, с чем достаточно часто приходится сталкиваться в реальных электросетях. Метод может быть использован при проектировании и обслуживании электросетей и подстанции в труднодоступных и удаленных регионах Российской Федерации. Предлагаемая редукция закономерностей характеристик и их совокупностей на основе их рекуррентной конъюнкции позволяет получать оптимальные классификаторы состояний электросети и подстанции с высокой интерпретируемостью и обобщенностью, что увеличивает точность оценки состояния электросети и, как следствие, точность прогноза поведения, рекомендаций и принятия решений о ремонтных работах и оптимальном режиме эксплуатации.

3. Автоматизированное детектирование и классификация объектов в транспортном потоке на спутниковых снимках города [№2 за 2022 год]
Автор: Тормозов В.С.
Просмотров: 1036
В статье рассматриваются разработанные методы детектирования и классификации объектов в транспортном потоке на данных космической съемки сверхвысокого пространственного разрешения. С появлением в свободном доступе больших объемов спутниковых данных все большую актуальность приобретает развитие методов машинного обучения на основании геопространственных данных, в частности, спутниковых. В настоящей работе обоснован выбор источника данных о транспортных потоках – спутниковых снимков сверхвысокого разрешения, рассмотрены основные проблемы и задачи, связанные с распознаванием и классификацией объектов. Целью автора является разработка цепочки алгоритмов, позволяющей с высокой точностью детектировать и классифицировать объекты в транспортных потоках. Исследования основаны на численной оценке качества работы алгоритмов. В работе используются методы распознавания образов, машинного обучения и обработки цифровых изображений. Научная новизна заключается в уникальном алгоритме извлечения изображений локальных участков улично-дорожной сети, алгоритме определения направления дорожного движения объекта, модернизации алгоритма селективного поиска. Следует подчеркнуть, что используемые данные съемки сверхвысокого разрешения появились в доступе для частного использования относительно недавно.

4. Алгоритмы управления процессами в реагирующих сенсорных сетях для задач защиты объектов [№2 за 2022 год]
Автор: Виноградов Г.П.
Просмотров: 1193
Локализация, классификация и отслеживание объектов вторжения в защищаемую зону особо важных объектов составляют основу системы их защиты. Цель автора статьи – исследование путей повышения эффективности функционирования системы путем использования распределенных сенсорных сетей в составе киберфизических систем. Показано, что достижение этой цели предполагает организацию взаимодействия алгоритмов отслеживания с традиционными алгоритмами инициализации/маршрутизации в сенсорных сетях. Рассматривается проблема совместной обработки данных узлами в распределенных сенсорных сетях. Предметом рассмотрения являются актуальные и сложные методы отслеживания множества движущихся объектов в защищаемой зоне, реализация которых средствами сенсорных сетей предполагает решение ряда проблем, среди которых следует выделить две основные. Первая – это разработка эффективных методов обмена информацией между локальными узлами в зоне вторжения, вторая – организация совместной обработки сигналов группой узлов на основе собранной информации о состоянии среды в зоне их ответственности в результате наступления событий. Показано, что основные этапы процедуры отслеживания состоят из обнаружения целей, их классификации, оценок местоположения и прогнозирования траектории передвижения цели. Модельным примером реализации процедуры принята задача обнаружения, локализации и отслеживания проникновения одного объекта в защищаемую зону. Рассмотрены подходы, лежащие в основе этих алгоритмов, а также основные аспекты их реализации. Предлагаемые решения учитывают ограничения, связанные с возможностями локальных уз-лов, сетью в целом и маршрутизацией. Источником данных для предлагаемых алгоритмов являются сигналы от звуковых, сейсмических, тепловых и т.п. сенсоров, у которых мощность сигнала имеет выраженный максимум в зависимости от расстояния от цели до узла сети. Полученные результаты распространяются на проблему отслеживания множества объектов, что предполагает оценку применимости методов идентификации и классификации в условиях, когда наблюдается наложение воспринимаемых сигналов сенсорами разных объектов. Обсуждаются алгоритмы для решения таких задач.

5. Диагностирование функциональной пригодности развивающихся многофункциональных автоматизированных систем на основе перестраиваемой модели [№2 за 2022 год]
Автор: Логинов И.В.
Просмотров: 1254
В работе рассмотрена проблема недостаточного внимания к диагностической модели функциональной пригодности многофункциональных автоматизированных систем при высокой интенсивности потока заявок на новые сервисы автоматизации. Решить проблему предлагается путем изменения контура диагностики функциональной при-годности многофункциональных автоматизированных систем на основе уточнения границ объекта управления. При этом осуществляется перенос функций выявления изменений требований с внешнего проектирования систем (корректировки целей управления) на структурный синтез модели. Разработан подход к диагностированию функциональной пригодности многофункциональных автоматизированных систем на основе включения в состав модели дополнительных диагностических параметров изменения требований назначения, использования перестраиваемой диагностической модели, изменяющей свою структуру в зависимости от выявленных изменений требований назначения, а также внедрения дополнительных механизмов сбора данных о новых потребностях в автоматизации. Представлено описание облика программного средства информационно-аналитического обеспечения деятельности подразделения администрирования автоматизирован-ной системы, разработанного на положениях нормативных документов. Основой программного средства являются БД, поддерживающая перестраиваемую модель автоматизированной системы, и набор интерфейсов подключения программных средств мониторинга (функционального состояния и требований назначения). Рассмотрены механизмы сбора данных о требованиях назначения и их применение в рамках решения задачи диагностирования функциональной пригодности. Описано применение рассмотренного подхода к АСУ услугами связи, функционирующей на основе модели eTOM. В результате достигнуто снижение времени перестроения диагностической модели за счет применения модуля постобработки данных мониторинга на основе технологии process-mining. Показано, что повышение актуальности диагностической информации обеспечивает рост коэффициента функциональной пригодности автоматизированной системы на 1–6 % при ограничении ресурсов на модернизацию. Предложенный подход к диагностике функциональной пригодности эволюционирующих многофункциональных автоматизированных систем может быть использован при обосновании тактикотехнических требований к перспективным системам, а также при реализации системотехнических решений в рамках процессов их проектирования для обеспечения более высокой информированности инженерного персонала.

6. Дополнение к алгоритму кластеризации беспроводной сенсорной сети [№2 за 2022 год]
Авторы: Татарникова Т.М., Бимбетов Ф., Горина Е.В.
Просмотров: 1227
В статье предлагается алгоритм, который развивает идею кластеризации беспроводных сенсорных сетей с целью снижения энергопотребления сенсорными узлами. Выбор способа организации информационного взаимодействия является одной из актуальных научных задач при развертывании работы интернета вещей. В свою очередь, беспроводная сенсорная сеть, составляющая физическую основу интернета вещей, имеет серьезное ограничение – требование низкого энергопотребления. От энергопотребления зависит срок службы сети – времени, в течение которого она будет выполнять свои функции. Энергия сенсорных устройств расходуется на прием и передачу данных, их обработку, вычисление маршрута. Требуются новые алгоритмы, направленные на снижение количества операций обработки данных, длины маршрута и т.д. без потери функциональности сети. Одним из таких механизмов является кластеризация беспроводной сенсорной сети, позволяющая снизить энергопотребление за счет передачи части функций на головные узлы кластеров. Предложенный в работе алгоритм роя пчел развивает идею поиска головных узлов кластеров беспроводной сенсорной сети. Согласно ему, в начале цикла определяются сразу глава кластера текущего раунда и потенциальные главы кластеров для остальных раундов цикла. Таким образом, со второго раунда цикла фаза выбора головного узла кластера становится лишней, а сенсорные узлы избавляются от некоторых вычислений, связанных с выбором главы кластера. Результаты имитационного моделирования показали превосходство алгоритма роя пчел в сравнении с известным алгоритмом адаптивной кластеризации с низким потреблением энергии LEACH по показателю продолжительности функционирования беспроводной сенсорной сети.

7. Модуль группового многокритериального анализа решений на основе нечеткого расширения метода TOPSIS [№2 за 2022 год]
Авторы: Шершнев Р.В., Радаев А.В., Коробов A.В., Яцало Б.И.
Просмотров: 1269
Теория группового принятия решений широко применяется в различных областях человеческой деятельности. В рамках данной теории предложены различные методы голосования, оценки консенсуса среди участников группового анализа решений и рекомендаций по выбору/ранжированию альтернатив. Для практической реализации указанных методов разработаны компьютерные системы группового анализа и поддержки принятия решений. В данной работе представлен модуль DecernsFMCDA-G-FT для группового анализа решений с использованием нечеткой многокритериальной модели Fuzzy TOPSIS. Модуль является компонентом разрабатываемой системы поддержки принятия групповых решений DecernsFMCDA-G и содержит необходимый функционал для постановки задачи, сбора экспертной информации, проведения оценок и анализа результатов. Визуализация индивидуальных предпочтений и групповых оценок, а также возможность выбора различных подходов к ранжированию исследуемых альтернатив дают наглядное представление о процессе группового многокритериального анализа. При решении прикладных задач могут быть использованы входные нечеткие величины раз-личной формы, несколько методов вычисления функций от нечетких чисел, а также различные методы ранжирования нечетких величин. В качестве примера решена задача многокритериальной сортировки претендующих на работу кандидатов с использованием модуля DecernsFMCDA-G-FT. Разработанный модуль предназначен для использования в рамках университетских курсов по теории принятия решений, анализу и управлению рисками, а также для многокритериального анализа широкого круга научно-прикладных задач.

8. Нечеткая многокритериальная система поддержки принятия решений DecernsFMCDA [№2 за 2022 год]
Авторы: Грицюк С.В., Коробов А.В., Радаев А.В., Яцало Б.И.
Просмотров: 1418
Управление рисками при решении экологических проблем, задач охраны окружающей среды, реабилитации загрязненных территорий и планирования землепользования требует применения современных компьютерных систем поддержки принятия решений. В статье представлена компьютерная система поддержки принятия решений DecernsFMCDA, которая включает в себя как широко известные методы многокритериального анализа решений, так и оригинальные подходы к анализу неопределенностей, основанные на применении нечетких множеств и вероятностных методов. Сделан обзор доступных на сегодняшний день компьютер-ных систем многокритериального анализа решений, детально описаны структуры системы поддержки принятия решений DecernsFMCDA и ее основных компонент, а также отличия от других систем, реализующих методы многокритериального анализа решений. Перечислены классические, вероятностные и оригинальные нечеткие модели многокритериального анализа решений, реализованные в составе системы, приведены схемы и описания общей модульной архитектуры DecernsFMCDA и оригинальных библиотек многокритериального анализа решений, а также библиотеки работы с нечеткими числами. Практическое применение DecernsFMCDA рассматривается на примере многокритериальной задачи поиска оптимального способа производства одностенных углеродных нанотрубок, при решении которой используются оригинальные нечеткие модели FTOPSIS и FMAVT, реализованные в рамках системы. В настоящее время DecernsFMCDA является единственной системой, в которой фактически реализованы все основные методы для решения дискретных задач многокритериального анализа решений, в том числе в условиях неопределенности. Система позволяет формировать и исследо-вать сценарии с применением различных моделей многокритериального анализа решений, в том числе с разными наборами параметров заданных моделей, для последующего сравнения и анализа выходных результатов в рамках процесса поддержки принятия решений.

9. Об уточнении принципа организации контроля качества программных продуктов [№2 за 2022 год]
Автор: Тиханычев О.В.
Просмотров: 1878
Предметом данного исследования является процесс разработки ПО АСУ. Объект исследования – система контроля качества этого процесса. В настоящее время нормативные документы и модели оценки качества ПО построены на основе принципа, определяющего, что качество программ проверятся на соответствие исключительно требованиям технического задания на их разработку. Но, как показала практика, такой подход не отвечает в полной мере современным условиям, обеспечивая не контроль качества, а проверку соответствия программ ожиданиям заказчика, сформулированным еще на начальном этапе разработки. С учетом того, что требования заказчика могут быть сформулированы недостаточно полно и уточняться в ходе работы, сформированные показатели и критерии, определяющие оценку качества, в подобной ситуации не гарантируют обеспечения качества итоговых оценок. Этот тезис является актуальным при использовании как гибких, так и каскадных методов разработки. Для решения проблемы в статье использованы общенаучные методы анализа и синтеза. На основе анализа существующих подходов к оценке качества разработки ПО синтезированы предложения по уточнению базовых принципов его оценки. Сформулирована постановка научно-практической задачи и предложен один из подходов к ее решению, основанный на уточнении используемого в настоящее время подхода к оценке качества, перехода от заранее задаваемой жесткой модели к расширенной, оценивающей не только требования технического задания, но и условия их выполнения. Практическая значимость предлагаемого подхода в том, что его реализация обеспечит общее повышение эффективности автоматизированного управления за счет повышения эффективности и безопасности применения прикладных программ на основе уточнения базового принципа оценки качества, перехода к применению динамической модели оценки качества разрабатываемого ПО.

10. Оптимизация многомерного статистического контроля рассеяния показателей технологического процесса [№2 за 2022 год]
Авторы: Клячкин В.Н., Алексеева А.В.
Просмотров: 1194
Исследуется контроль стабильности многопараметрического технологического процесса, когда через определенные промежутки времени проводится мониторинг множества показателей этого процесса. При мониторинге рассеяния коррелированных показателей применяется алгоритм обобщенной дисперсии. В статье предложен подход, основанный на поиске оптимальных пара-метров этого алгоритма по критерию минимума затрат, связанных с контролем. Для мониторинга стабильности показателей процесса и выявления нарушений с целью его своевременной корректировки используется статистический контроль – широко распространенный метод диагностики и управления технологическими процессами. При контроле многопараметрического процесса часть его показателей коррелированы, в этом случае для контроля средне-го уровня применяют карты Хотеллинга, а для контроля многомерного рассеяния – алгоритм обобщенной дисперсии. Для минимизации параметров алгоритма обобщенной дисперсии использованы три численных метода оптимизации. Программа написана на языке Python. В работе предложена методика и разработана соответствующая программа для оптимизации параметров многомерного статистического контроля рассеяния процесса по критерию минимизации затрат, связанных с контролем частоты взятия выборок (интервала между выборками), объема выборки и положения контрольных границ. Применение этой методики проиллюстрировано на примере данных конкретного технологического процесса: получены численные значения пара-метров контроля и ожидаемые затраты. Многомерный статистический контроль применяется как для мониторинга стабильности технологических процессов (например, механической обработки, производства лекарств, контроля качества очистки питьевой воды), так и для диагностики функционирования систем различного назначения (например, вибраций гидроагрегата). Этим объясняются актуальность и практическая значимость исследований.

| 1 | 2 | Следующая →