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

1
Ожидается:
16 Марта 2020

В Смоленском филиале Национального исследовательского университета МЭИ составили прогноз состояния объекта на основе применения фильтра Калмана и глубоких нейронных сетей.

09.10.2019

Методы и алгоритмы прогнозирования состояния различных объектов и систем в большинстве случаев используют данные, представленные в числовом виде. Однако современные средства контроля и наблюдения за объектами все больше применяют видеоданные, поэтому актуальна задача разработки и совершенствования методов видеоаналитики, в том числе алгоритмов, позволяющих делать прогноз на основе информации, представленной в форме изображений. Распознавание визуальных образов считается классической задачей для интеллектуальных систем и оформилось в отдельное направление – компьютерное зрение.

Подробное описание дается в статье «Прогноз состояния объекта на основе применения фильтра Калмана и глубоких нейронных сетей», авторы: Пучков А.Ю., Дли М.И., Лобанева Е.И., Василькова М.А. (Смоленский филиал Национального исследовательского университета МЭИ, кафедра информационных технологий в экономике и управлении, г. Смоленск, Россия).