Авторитетность издания
ВАК - К1
RSCI, ядро РИНЦ
Добавить в закладки
Следующий номер на сайте
№4
Ожидается:
16 Декабря 2025
Статьи журнала №3 2010
1. Становление и развитие научной школы искусственного интеллекта в Московском энергетическом институте
[№3 за 2010 год]Авторы: Вагин В.Н. (vagin@appmat.ru) - Московский энергетический институт (технический университет), доктор технических наук; Еремеев А.П. (eremeev@appmat.ru) - Национальный исследовательский университет «Московский энергетический институт» (профессор), доктор технических наук; Дзегеленок И.И. (eremeev@appmat.ru) - Московский энергетический институт (технический университет), доктор технических наук; Колосов О.С. (eremeev@appmat.ru) - Московский энергетический институт (технический университет), доктор технических наук; Фролов А.Б. (eremeev@appmat.ru) - Московский энергетический институт (технический университет), доктор технических наук;
Аннотация: Рассматриваются основные этапы становления и развития научной школы искусственного интеллекта и интеллектуальных систем в Московском энергетическом институте (техническом университете).
Abstract: The basic stages in formation and developing the scientific school of artificial intelligence and intelligent systems in MPEI (TU) are considered.
Ключевые слова: принятие решений, интеллектуальные системы, искусственный интеллектKeywords: decision making, intelligent systems, artificial intelligence
Просмотров: 23872
1. Становление и развитие научной школы искусственного интеллекта в Московском энергетическом институте
[№3 за 2010 год]
Просмотров: 23872
Рассматриваются основные этапы становления и развития научной школы искусственного интеллекта и интеллектуальных систем в Московском энергетическом институте (техническом университете).
Вагин В.Н. (vagin@appmat.ru) - Московский энергетический институт (технический университет), доктор технических наук; Еремеев А.П. (eremeev@appmat.ru) - Национальный исследовательский университет «Московский энергетический институт» (профессор), доктор технических наук; Дзегеленок И.И. (eremeev@appmat.ru) - Московский энергетический институт (технический университет), доктор технических наук; Колосов О.С. (eremeev@appmat.ru) - Московский энергетический институт (технический университет), доктор технических наук; Фролов А.Б. (eremeev@appmat.ru) - Московский энергетический институт (технический университет), доктор технических наук;
2. Формы, языки представления, критерии и параметры сложности параллелизма
[№3 за 2010 год]Авторы: Кутепов В.П. (vkutepov@appmat.ru) - Национальный исследовательский университет «Московский энергетический институт», Москва, доктор технических наук; Фальк В.Н. (falkvn@yandex.ru) - Национальный исследовательский университет «Московский энергетический институт», доктор технических наук;
Аннотация: Рассматриваются различные аспекты создания языков и сред параллельного программирования и реализации параллелизма в компьютерных системах
Abstract: Main aspects of the parallelism in tasks and processes are considered in the paper. Their impact on parallel programming and implementation of parallelism on computer systems is analyzed.
Ключевые слова: параллельное программирование, параллельные системы, параллелизмKeywords: parallel programming, parallel systems, parallelism
Просмотров: 15167
2. Формы, языки представления, критерии и параметры сложности параллелизма
[№3 за 2010 год]
Просмотров: 15167
Рассматриваются различные аспекты создания языков и сред параллельного программирования и реализации параллелизма в компьютерных системах
Кутепов В.П. (vkutepov@appmat.ru) - Национальный исследовательский университет «Московский энергетический институт», Москва, доктор технических наук; Фальк В.Н. (falkvn@yandex.ru) - Национальный исследовательский университет «Московский энергетический институт», доктор технических наук;
3. Метод построения нечеткой полумарковской модели функционирования сложной системы
[№3 за 2010 год]Авторы: Бояринов Ю.Г. (byg@yandex.ru) - Филиал Московского энергетического института (технического университета) в г. Смоленске, кандидат технических наук; Борисов В.В. (BYG@yandex.ru) - Смоленский филиал Московского энергетического института (технического университета) (профессор), доктор технических наук; Мищенко В.И. (BYG@yandex.ru) - Смоленский филиал Московского энергетического института (технического университета), доктор технических наук; Дли М.И. (midli@mail.ru) - Филиал Московского энергетического института (технического университета) в г. Смоленске (профессор, зам. директора по научной работе), доктор технических наук;
Аннотация: Анализируется функционирование систем на основе нечетких полумарковских моделей. Рассматриваются различные способы введения нечеткости в полумарковские модели в зависимости от характера используемой информации и особенностей решаемых задач анализа функционирования систем.
Abstract: The article deals with the system functioning analysis on the base of fuzzy semi-Markov models. Different ways of fuzzy introduction are given into semi-Markov models according to the character of using information and solving problems peculiarities of system functioning analysis. A new class of fuzzy semi-Markov models is defined according to the given method of fuzziness introduction into these models. The building method of fuzzy semi-Markov model of system functioning is given.
Ключевые слова: нечеткое отображение, нечеткая функция, нечеткий вывод, нечеткая полумарковская модельKeywords: fuzzy representation, fuzzy function, fuzzy conclusion, fuzzy semi-Markov model
Просмотров: 21832
3. Метод построения нечеткой полумарковской модели функционирования сложной системы
[№3 за 2010 год]
Просмотров: 21832
Анализируется функционирование систем на основе нечетких полумарковских моделей. Рассматриваются различные способы введения нечеткости в полумарковские модели в зависимости от характера используемой информации и особенностей решаемых задач анализа функционирования систем.
Бояринов Ю.Г. (byg@yandex.ru) - Филиал Московского энергетического института (технического университета) в г. Смоленске, кандидат технических наук; Борисов В.В. (BYG@yandex.ru) - Смоленский филиал Московского энергетического института (технического университета) (профессор), доктор технических наук; Мищенко В.И. (BYG@yandex.ru) - Смоленский филиал Московского энергетического института (технического университета), доктор технических наук; Дли М.И. (midli@mail.ru) - Филиал Московского энергетического института (технического университета) в г. Смоленске (профессор, зам. директора по научной работе), доктор технических наук;
Ключевые слова: нечеткое отображение, нечеткая функция, нечеткий вывод, нечеткая полумарковская модель
4. Программный инструментарий проектирования баз знаний для интеллектуального управления
[№3 за 2010 год]Авторы: Караткевич С.Г. (s.karatkevich@ntpdubna.ru) - Научно-технологический парк «Дубна», г. Дубна, кандидат экономических наук; Литвинцева Л.В. (a.mishin@ntpdubna.ru) - Университет природы, общества и человека «Дубна», г. Дубна, кандидат физико-математических наук; Тятюшкина О.Ю. (tyatyushkina@mail.ru) - Государственный университет «Дубна» – Институт системного анализа и управления (доцент), кандидат технических наук; Григорьев П.Н. (pavloon@mail.ru) - Международный университет природы, общества и человека «Дубна», г. Дубна;
Аннотация: В статье дается анализ проблем реализации интеллектуальных систем управления. Описаны основные этапы работы с оптимизатором баз знаний. Эффективность процессов управления с оптимизатором баз знаний демонстрируется на конкретном примере модели динамического объекта управления («шарик–доска») в условиях неполной информации о параметрах структуры объекта управления.
Abstract: In article the analysis of problems of introduction of intelligent control systems applications is presented. The main stages of design process of robust knowledge bases are described. The efficiency of the control processes with application of the soft computing optimizer is demonstrated by Benchmark («ball–beam») of model of dynamic controlled plant under the conditions of uncertainty information about the parameters of the structure of the controlled plant.
Ключевые слова: оптимизатор баз знаний, робастные базы знаний, интеллектуальные системы управленияKeywords: knowledge base optimizer, criterion of proximity, intelligent control systems
Просмотров: 16373
4. Программный инструментарий проектирования баз знаний для интеллектуального управления
[№3 за 2010 год]
Просмотров: 16373
В статье дается анализ проблем реализации интеллектуальных систем управления. Описаны основные этапы работы с оптимизатором баз знаний. Эффективность процессов управления с оптимизатором баз знаний демонстрируется на конкретном примере модели динамического объекта управления («шарик–доска») в условиях неполной информации о параметрах структуры объекта управления.
Караткевич С.Г. (s.karatkevich@ntpdubna.ru) - Научно-технологический парк «Дубна», г. Дубна, кандидат экономических наук; Литвинцева Л.В. (a.mishin@ntpdubna.ru) - Университет природы, общества и человека «Дубна», г. Дубна, кандидат физико-математических наук; Тятюшкина О.Ю. (tyatyushkina@mail.ru) - Государственный университет «Дубна» – Институт системного анализа и управления (доцент), кандидат технических наук; Григорьев П.Н. (pavloon@mail.ru) - Международный университет природы, общества и человека «Дубна», г. Дубна;
5. Разработка и исследование гибридного метода генетического программирования
[№3 за 2010 год]Авторы: Бухтояров В.В. (vladber@list.ru) - Сибирский государственный аэрокосмический университет им. академика М.Ф. Решетнева, г. Красноярск, кандидат технических наук; Семенкин Е.С. (styugin@rambler.ru) - Сибирский государственный аэрокосмический университет им. академика М.Ф. Решетнева;
Аннотация: Предложен новый подход к решению задач символьной регрессии, включающий в себя стандартный метод генетического программирования и разработанную процедуру локального поиска на структуре решения. Приведены результаты исследования рассматриваемого подхода на наборе тестовых функций. Изложены результаты апробации подхода на реальной задаче моделирования процесса рудно-термической плавки.
Abstract: A new approach for solving symbolic regression problems is proposed. It consists of standard method of genetic programming and developed procedure of local search on the structure of the solution. The results of investigation of this approach on a set of test functions are presented. The results of testing the approach on the real problem of ore-thermal melting process modeling are also presented in the article.
Ключевые слова: рудно-термическая плавка, локальный поиск, генетическое программирование, эволюционные алгоритмы, моделированиеKeywords: ore-thermal melting, local search, genetic programming, evolutionary algorithms, modeling
Просмотров: 22286
5. Разработка и исследование гибридного метода генетического программирования
[№3 за 2010 год]
Просмотров: 22286
Предложен новый подход к решению задач символьной регрессии, включающий в себя стандартный метод генетического программирования и разработанную процедуру локального поиска на структуре решения. Приведены результаты исследования рассматриваемого подхода на наборе тестовых функций. Изложены результаты апробации подхода на реальной задаче моделирования процесса рудно-термической плавки.
Бухтояров В.В. (vladber@list.ru) - Сибирский государственный аэрокосмический университет им. академика М.Ф. Решетнева, г. Красноярск, кандидат технических наук; Семенкин Е.С. (styugin@rambler.ru) - Сибирский государственный аэрокосмический университет им. академика М.Ф. Решетнева;
6. Расширение базы знаний с учетом доверия к новому знанию
[№3 за 2010 год]Автор: Новиков С.В. (serrnovik@gmail.com) - Московский государственный институт электроники и математики (технический университет);
Аннотация: В данной работе рассматривается методика решения вопросов, возникающих при расширении базы знаний, которая основывается на использовании рейтингов (или, другими словами, репутации) для оценки утверждений, получаемых от пользователей, документов из сети и утверждений, хранящихся во внешних системах. Обсуждаются подход к построению рейтингов и их совместное применение с задаваемыми политиками при использовании распределенной базы знаний и гетерогенных агентов. За основу взяты технологии Semantic Web и распределенные источники знаний, представленные в виде OWL и RDF, позволяющие осуществлять вывод новых знаний и получать их из гетерогенных источников.
Abstract: Issues about trust and reputation in context of describing multimedia assets and knowledge base extension are addressed in this paper. Knowledge database may be extended using statements from distributed sources over the web or directly from users. Approach for evaluating reputation and using it with predefined politics is discussing in this paper. Semantic Web and its OWL and RDF specifications was used as foundation for working dealing with knowledge bases and agents allowing process inference and safe discovering new knowledge.
Ключевые слова: онтологии, распределенная база знаний, доверие, semantic webKeywords: ontology, distributed knowledge base, web of trust, semantic web
Просмотров: 17264
6. Расширение базы знаний с учетом доверия к новому знанию
[№3 за 2010 год]
Просмотров: 17264
В данной работе рассматривается методика решения вопросов, возникающих при расширении базы знаний, которая основывается на использовании рейтингов (или, другими словами, репутации) для оценки утверждений, получаемых от пользователей, документов из сети и утверждений, хранящихся во внешних системах. Обсуждаются подход к построению рейтингов и их совместное применение с задаваемыми политиками при использовании распределенной базы знаний и гетерогенных агентов. За основу взяты технологии Semantic Web и распределенные источники знаний, представленные в виде OWL и RDF, позволяющие осуществлять вывод новых знаний и получать их из гетерогенных источников.
Новиков С.В. (serrnovik@gmail.com) - Московский государственный институт электроники и математики (технический университет);
7. Компонентный подход: модуль продукционной экспертной системы
[№3 за 2010 год]Авторы: Николайчук О.А. (nikoly@icc.ru) - Институт динамики систем и теории управления им. В.М. Матросова СО РАН, доктор технических наук; Павлов А.И. (asd@icc.ru) - Институт динамики систем и теории управления СО РАН, г. Иркутск (старший научный сотрудник), кандидат технических наук; Юрин А.Ю. (iskander@irk.ru) - Институт динамики систем и теории управления СО РАН, г. Иркутск (доцент, зав. лабораторией), кандидат технических наук;
Аннотация: Рассматривается подход к созданию системы автоматизации исследований на основе компонентной сборки. Компоненты представлены как автономные модули, реализующие определенные методы исследования. При этом каждый компонент оснащен внутренней памятью и унифицированным интерфейсом. Подробно рассмотрен компонент, реализующий продукционную экспертную систему: приведено описание его функций, архитектуры, функциональных модулей.
Abstract: The paper considers a component-based development of system for computer-aided investigations. All components are autonomous modules that implements specified analysis method. Each component has the internal memory and unified interface. The paper considers in detail the rule-based expert system component. The architecture, functions and functional modules of the component are discussed.
Ключевые слова: качественные решения, база знаний, продукционная экспертная система, автоматизация исследований, компонентKeywords: qualitative decisions, knowledge base, rule-based expert system, automation of investigations, component
Просмотров: 22718
7. Компонентный подход: модуль продукционной экспертной системы
[№3 за 2010 год]
Просмотров: 22718
Рассматривается подход к созданию системы автоматизации исследований на основе компонентной сборки. Компоненты представлены как автономные модули, реализующие определенные методы исследования. При этом каждый компонент оснащен внутренней памятью и унифицированным интерфейсом. Подробно рассмотрен компонент, реализующий продукционную экспертную систему: приведено описание его функций, архитектуры, функциональных модулей.
Николайчук О.А. (nikoly@icc.ru) - Институт динамики систем и теории управления им. В.М. Матросова СО РАН, доктор технических наук; Павлов А.И. (asd@icc.ru) - Институт динамики систем и теории управления СО РАН, г. Иркутск (старший научный сотрудник), кандидат технических наук; Юрин А.Ю. (iskander@irk.ru) - Институт динамики систем и теории управления СО РАН, г. Иркутск (доцент, зав. лабораторией), кандидат технических наук;
8. Моделирование принятия решений интеллектуальным агентом
[№3 за 2010 год]Авторы: Виноградов Г.П. (wgp272ng@mail.ru) - Тверской государственный технический университет (профессор), доктор технических наук;
Аннотация: Рассматривается проблема моделирования принятия решений интеллектуальным агентом в состоянии целеустремленного выбора. Предлагаемый подход основывается на включении в модель рационального выбора результатов, полученных в психологии, социологии и других научных дисциплинах, занимающихся изучением поведения человека. Математическим аппаратом, используемым для построения оценок поведения агента при формировании решения, является теория нечетких множеств, позволяющая формализовать субъективные вербальные оценки.
Abstract: The problem of development of model of decision-making by the intellectual agent in a condition of a purposeful choice is considered. The approach based on expansion of classical models of decision-making by inclusion in them of concepts of psychology is offered, sociology, etc. According to it definitions of the functional properties describing behavior of the agent, their parameters describing and measures are entered. Allowing to receive estimations of functional properties. For construction of measures the device of the theory of indistinct sets is used.
Ключевые слова: многоагентная система, интеллектуальный агент, целеустремленное состояние, нейронные сети, нечеткие модели, нечеткие оценки, принятие решенийKeywords: multiagents systems, intelligent agent, goal sets, neural network, fuzzy model, fuzzy sets, decision making
Просмотров: 20761
8. Моделирование принятия решений интеллектуальным агентом
[№3 за 2010 год]
Просмотров: 20761
Рассматривается проблема моделирования принятия решений интеллектуальным агентом в состоянии целеустремленного выбора. Предлагаемый подход основывается на включении в модель рационального выбора результатов, полученных в психологии, социологии и других научных дисциплинах, занимающихся изучением поведения человека. Математическим аппаратом, используемым для построения оценок поведения агента при формировании решения, является теория нечетких множеств, позволяющая формализовать субъективные вербальные оценки.
Виноградов Г.П. (wgp272ng@mail.ru) - Тверской государственный технический университет (профессор), доктор технических наук;
9. Интеллектуальные средства проектирования технологических процессов
[№3 за 2010 год]Авторы: Бурдо Г.Б. (gbtms@yandex.ru) - Тверской государственный технический университет (профессор, зав. кафедрой «Технология и автоматизация машиностроения»), доктор технических наук;
Аннотация: Рассмотрены методика и программные средства проектирования технологических процессов механической обработки с элементами искусственного интеллекта.
Abstract: There are presented the technique and software technological processes of machining design with elements of artificial intelligence.
Ключевые слова: моделирование, сапр тп, искусственный интеллект, технологический процессKeywords: modeling, CAD of TP, artificial intelligence, technological process
Просмотров: 19856
9. Интеллектуальные средства проектирования технологических процессов
[№3 за 2010 год]
Просмотров: 19856
Рассмотрены методика и программные средства проектирования технологических процессов механической обработки с элементами искусственного интеллекта.
Бурдо Г.Б. (gbtms@yandex.ru) - Тверской государственный технический университет (профессор, зав. кафедрой «Технология и автоматизация машиностроения»), доктор технических наук;
10. Нечеткий поиск именных групп с использованием lk-представлений
[№3 за 2010 год]Авторы: Бондаренко А.В. (bond@fgosniias.ru) - Московский физико-технический институт (государственный университет) (профессор ), доктор физико-математических наук; Визильтер Ю.В. (viz@GosNIIAS.ru) - Государственный научно-исследовательский институт авиационных систем, г. Москва, кандидат технических наук; Силаев Н.Ж. (info@gosniias.ru) - Филиал государственного научно-исследовательского института авиационных систем "Центр обработки документов" г. Долгопрудный, Московская область, кандидат технических наук; Клышинский Э.С. (klyshinsky@itas.miem.edu.ru) - Московский государственный институт электроники и математики (технический университет), кандидат технических наук;
Аннотация: Для решения задачи нечеткого поиска именных групп в специализированных базах персональных данных предложен метод нечеткого сравнения и поиска слов с использованием их lk-представлений, обеспечивающий гарантированное нахождение соответствий, характеризуемых заданной степенью искажений.
Abstract: For fuzzy search of proper names in special bases of personal data the technique of fuzzy words comparison and search is proposed based on lk-representations. This technique guarantees matching of words with fixed degree of relative distortions.
Ключевые слова: lk-представления, расстояние левенштейна, нечеткий поискKeywords: lk-representations, levenshtein distance, fuzzy search
Просмотров: 16912
10. Нечеткий поиск именных групп с использованием lk-представлений
[№3 за 2010 год]
Просмотров: 16912
Для решения задачи нечеткого поиска именных групп в специализированных базах персональных данных предложен метод нечеткого сравнения и поиска слов с использованием их lk-представлений, обеспечивающий гарантированное нахождение соответствий, характеризуемых заданной степенью искажений.
Бондаренко А.В. (bond@fgosniias.ru) - Московский физико-технический институт (государственный университет) (профессор ), доктор физико-математических наук; Визильтер Ю.В. (viz@GosNIIAS.ru) - Государственный научно-исследовательский институт авиационных систем, г. Москва, кандидат технических наук; Силаев Н.Ж. (info@gosniias.ru) - Филиал государственного научно-исследовательского института авиационных систем "Центр обработки документов" г. Долгопрудный, Московская область, кандидат технических наук; Клышинский Э.С. (klyshinsky@itas.miem.edu.ru) - Московский государственный институт электроники и математики (технический университет), кандидат технических наук;
