АННОТАЦИИ СТАТЕЙ ЖУРНАЛА "ИНФОРМАЦИОННЫЕ ТЕХНОЛОГИИ" №5, 2013

К оглавлению

Б. Г. Кухаренко,  канд. физ.-мат. наук, ст. науч. сотр., вед. науч. сотр., Институт машиноведения РАН, г. Москва, e-mail: kukharenko@imash.ru, Д. И. Пономарев, аспирант, Московский физико-технический институт (ГУ), e-mail: ponomarev-102@mail.ru

Анализ независимых компонент потока векторов для сокращения размерности пространства при кластеризации векторов в целях абстракции данных

Для обеспечения устойчивости кластеризации векторов на заданное число кластеров традиционно используется Анализ главных компонент. Показано, что Анализе главных компонент потока векторов абстракция данных в результате кластеризации временных сечений главных компонент только приближенно представляет абстракцию данных исходного потока векторов. Однако при сокращении размерности пространства посредством Анализа независимых компонент абстракция данных в результате кластеризации подобна абстракции данных исходного потока векторов. Поэтому Анализ независимых компонент может использоваться абстракции данных для обнаружения паттернов в потоке векторов.

Ключевые слова: потоки векторов, паттерны, кластеризация, Анализ главных компонент, Анализ независимых компонент

Стр. 2 – 8

Kukharenko B. G., Ponomarev D. I. Independent Component Analysis of Vector Stream for Reducing Space Dimension under Clustering Vectors with Intent to Data Abstraction
In order to ensure a stability of clustering vectors by k-means, Principal Component Analysis is in use as usual. As shown, under Principal Component Analysis of vector stream, data abstraction as result of clustering principal component time-sections represents data abstraction of original vector stream only approximately. However, under reducing space dimension by Independent Component Analysis, data abstraction as result of clustering is similar to data abstraction of original vector stream. So, Independent Component Analysis can be used under data abstraction for discovering patterns in vector stream.
Keywords: vector streams, patterns, clustering, Principal Component Analysis, Independent Component Analysis

P. А. Сологуб, аспирант, e-mail: roman.sologub@yahoo.com,
Вычислительный Центр РАН им. А. А. Дородницына, г. Москва

Алгоритмы порождения нелинейных регрессионных моделей*

Рассматривается задача порождения нелинейных моделей при решении задач восстановления регрессии. Регрессионной моделью называется параметрическое семейство функций. Каждая из порождаемых моделей является суперпозицией функций из некоторого экспертно заданного множества. Эти функции называются примитивами, или порождающими функциями. Для создания модели выбирается набор порождающих функций. Оценка параметров модели проводится с помощью метода Левенберга—Марквадта. Выбор моделей выполняется с помощью скользящего контроля. Далее на каждом шаге с помощью методов символьной регрессии, генетического программирования и трансформации графов показывается возможность модификации и уточнения исходных моделей.
Ключевые слова: символьная регрессия, теория графов, порождение моделей нелинейной регрессии, преобразование графов

Стр. 8 – 12

*Работа поддержана РФФИ  проект 10-07-00422.

Sologub R. A. Nonlinear Model Generation Algorithms
The problem of nonlinear model generation in regression problem is investigated. The regression model is a parametric set of functions. Every generated function is a superposition of some functions from the predefined set. A set of primitive functions is chosen for the model generation. Model parameters are estimated with Levenberg—Marquardt method. Models are chosen with cross-validation techniques. Then, the set of models is generated on every step with the methods of symbolic regression and genetic programming. Model modification and simplification using graph transformation techniques is applied.
Keywords: nonlinear regression, symbolic regression, graph theory, model generation, graph transformation

Е. М. Бронштейн, д-р физ.-мат. наук, проф., e-mail: bro-efim@yandex.ru, Г. А. Карипова, студентка, Уфимский государственный авиационный технический университет

Мультиноменклатурная задача транспортной логистики*

Рассматривается мультиноменклатурная задача транспортной логистики, в которой учтены возможные запреты на совместную транспортировку некоторых видов грузов. Построена соответствующая линейная частично целочисленная модель. Для решения наряду с точным методом применяется эвристика случайного поиска. Рассмотрены модельные примеры.
Ключевые слова: маршрутизация, мультиноменклатурность, целочисленное линейное программирование, эвристика

Стр. 12 – 16

*Работа выполнена при поддержке РФФИ (проект 10-06-00001).

Bronshtein E. M., Karipova G. A. Multi Nomenclatural Problem of Vehicle Routing

Multi Nomenclatural Problem of Vehicle Routing, which takes into account the possible restrictions on the joint transportation of certain cargo, is considered. The corresponding mixed integer linear model is constructed. To solve the problem, together with the exact method, the random search heuristics is used. Simulated examples are considered.
Keywords: routing, multi nomenclature, mixed integer linear model (MILP), heuristics

В. А. Антонов, д-р техн. наук, глав. науч. сотр., Институт горного дела УрО РАН, e-mail: antonov@igduran.ru

Построение и оптимизация моделей нелинейной функционально-факторной регрессии

Изложена методология формирования, оптимизации и распространения моделей нелинейной функционально-факторной регрессии. Функции, входящие в уравнения регрессионных моделей, задаются как математические выражения факторов влияния исследуемых объектов или процессов на искомую регрессию и изначально представляются в общем виде. Конкретные значения внутренних параметров функций рассчитывают в области дробных рациональных чисел в ходе оптимизации уравнений по критерию максимума коэффициента их детерминации. Показаны методические приемы оптимизации специально разработанным методом приближений параболической вершины. Приведены примеры применения методологии в экспериментальных исследованиях.

Ключевые слова: модель регрессии, факторные функции, функциональные параметры, оптимизация, программа для ЭВМ

Стр. 17 – 24

Antonov V. А. Construction and Optimization of Models Nonlinear is Functional-Factorial Regress
The methodology of formation, optimization and distribution of models of is functional-factorial nonlinear regress is stated. Functions entering into the equations of regression models are set as mathematical expressions of factors of influence of studied objects or processes on required regression and are initially represented in a general view. Concrete values of internal parameters of functions pay off in the field of fractional rational numbers during optimization of the equations by criterion of a maximum of factor of their determination. Methodical receptions of optimization by specially developed method of approach of parabolic top are shown. Examples of application of methodology in pilot studies are given.
Keywords: model of regress, factors functions, functional parameters, optimization, computer program

А. Э. Саак, канд. техн. наук, доц., Технологический институт Южного федерального университета в г. Таганроге, e-mail: saak@tti.sfedu.ru

Полиномиальные алгоритмы диспетчеризации массивов заявок параболического типа

Рассматривается параболический тип массива заявок пользователей на компьютерное обслуживание в Grid-системах, многопроцессорных вычислительных системах. Предлагаются и исследуются начально-уровневый и возвратный центрально-уровневый полиномиальные алгоритмы назначения заявок параболического квадратичного типа и даются рекомендации о возможности использования в диспетчере как МВС, так и центра Grid-технологий.
Ключевые слова: Grid-система, многопроцессорная вычислительная система, диспетчирование, параболический квадратичный тип массива требований пользователей, начально-уровневый полиномиальный алгоритм, возвратный центрально-уровневый полиномиальный алгоритм

Стр. 25 – 29

Saak A. E. Polynomial Algorithms for Parabolic-Type Task Queues Scheduling
A parabolic-type task queue waiting for service in a Grid system or multiprocessor computer system is considered. An initial-level polynomial algorithm and recurring central-level polynomial algorithm for parabolic-type quadratic tasks assigning are proposed and considered. The algorithms can be used by a scheduler of MCS or Grid technology center.
Keywords: Grid system, multiprocessor computer system, scheduling parabolic-type quadratic task queue, initial-level polynomial algorithm, recurring central-level polynomial algorithm

И. П. Карпова, канд. техн. наук, доц., e-mail: karpova_ip@mail.ru МИЭМ НИУ ВШЭ

Хранение данных системой автономных устройств

Рассматривается вопрос организации хранения данных в памяти системы автономных устройств, оснащенных датчиками и собирающими информацию о состоянии окружающей среды. Предлагается метод организации записи данных в память, который обеспечит рациональное использование памяти в условиях ограничений на ресурсы.
Ключевые слова: система сбора и обработки данных, хранение данных, кольцевой буфер

Стр. 29 – 34

Karpova I. P. Data Storage System of Self-Contained Units
The question of the organization of data storage in memory of system of the self-contained units equipped with sensors and collecting information on a state of environment is considered. The method of the organization of data recording in memory which will provide rational use of memory in the conditions of restrictions on resources is offered.
Keywords: collecting and data processing system, data storage, ring buffer

Ю. Ф. Опадчий, д-р техн. наук, проф., Е. В. Чумакова, канд. физ.-мат. наук, доц., Российский государственный технологический университет имени К. Э. Циолковского "МАТИ", e-mail: ekat.v.ch@rambler.ru

Методика разработки параллельных вычислительных систем обработки информации в режиме реального времени

На основе проведенного анализа тенденций развития бортовых вычислительных систем, работающих в реальном времени, предложено создание единой интегрированной вычислительной среды при функционально-ориентированном принципе построения комплекса бортового оборудования. Разработана методика построения вычислительной системы, которая позволяет проектировать систему параллельно работающих унифицированных вычислительных модулей, реализуемых на ПЛИС.
Ключевые слова: интегрированная вычислительная среда, параллельная обработка информации, программируемые логические интегральные схемы (ПЛИС)

Стр. 34 – 37

Opadchy Yu. F., Chumakova E. V. Development Method of Parallel Computing Systems of Information Processing in Real Time Mode
Creation of a single integrated computing environment by functionally-oriented principle of building the complex of onboard equipment was suggested based on the analysis of evolution trends of onboard computing systems operating in real time. Method of creation computing systems was developed that allows to design system of parallel working unified computing modules implemented on PLD.
Keywords: integrated computing environment, parallel information processing, programmable logic device (PLD)

И.П. Норенков , д-р техн. наук, проф., МГТУ им. Н. Э. Баумана

Алгоритм упорядочения модулей в синтезируемых учебных пособиях

Представлены модель базы образовательных ресурсов и алгоритм упорядочения обучающих фрагментов (модулей) при формировании электронных учебных пособий в соответствии с технологией разделяемых единиц контента.
Ключевые слова: электронное учебное пособие, маршрут обучения, упорядочение модулей

Стр. 38 – 40

Norenkov I.P. Regulating Shareable Content Objects in Electronic Textbooks
Automation of electronic textbook synthesis includes a selection of shareable content objects and their regulating. The model of education resources base and the algorithm of the regulating are described.
 Keywords: electronic textbook, learning trajectory, regulating shareable content objects

В. В. Пехтерев, магистр, e-mail: PekhterevVV@mpei.ru, С. В. Вишняков, канд. техн. наук, доц., e-mail: vsv@emc.mpei.ac.ru, М. К. Чобану, д-р техн. наук, проф., e-mail: tchobanou@yahoo.com, ФГБОУ ВПО Национальный исследовательский университет "МЭИ"

Адаптивная триангуляция и сжатие изображений*

Предложен алгоритм создания адаптивной сетки на основе треугольных элементов, предназначенный для применения в эффективном алгоритме распознавания объектов, обнаружения движения и сжатия видеосигналов, который позволяет достигать сравнительно высокого качества кодированного изображения (при сжатии с потерями). Исследованы характеристики предлагаемого алгоритма в части сжатия изображения, управления густотой сетки.
Ключевые слова: триангуляция, адаптивная сетка, сжатие изображений и видео

Стр. 41 – 46

*Работа выполнена поддержке гранта РФФИ 12-07-00762.

Pekhterev V. V., Vishnyakov S. V., Tchobanou M. K. Adaptive Triangulation and Image Compression
An algorithm is presented for creating adaptive grid based on triangular elements, that is intended for use in an effective algorithm for object recognition, motion detection and video compression, which allows to achieve a relatively high quality of the encoded image (in lossy image compression). The characteristics of the proposed algorithm in terms of image compression, control of density grid are investigated.
Keywords: triangulation, adaptive grid, image and video compression

С. В. Дворников, д-р техн. наук доц., проф. каф., e-mail: practicdsv@yandex.ru, Д. В. Степынин, канд. воен. наук, зам. начальника каф., А. С. Дворников, адъюнкт, А. П. Букарева, курсант, Военная академия связи, г. Санкт-Петербург

Формирование векторов признаков сигналов из вейвлет-коэффициентов их фреймовых преобразований

Представлены материалы исследований по распознаванию сигналов с близкой частотно-временной структурой. Предложено использовать в качестве признаков распознавания упорядоченные последовательности их вейвлет-коэффициентов. Обосновывается целесообразность синтеза вейвлет-коэффициентов на основе фреймовых преобразований. Анализируются результаты компьютерного моделирования.
Ключевые слова: распознавание сигналов, вектор признаков, фреймовое преобразование

Стр. 46 – 49

Dvornikov S. V., Step'nin D. V., Dvornikov A. S., Bukareva A. P. Formatoin of Vectors Signs Signals from Wavelet-Coefficients of their Frame Transforms
Materials of researches on recognition of signals with the close time-frequency structure are represented. It is offered to use as recognition signs the arranged sequences them wavelet coefficients. Feasibility of synthesis wavelet coefficients on the basis of frame transforms is justified. Results of computer simulation are analyzed.
Keywords: recognition of signals, vector of signs, frame transforms

В. А. Грушин, канд. техн. наук, доц., e-mail: grushin@lunn.ru, Я. А. Архипова, аспирант, e-mail: yand5833@yandex.ru, Нижегородский государственный лингвистический университет им. Н. А. Добролюбова

Динамика экономического развития стран мира по фондовым индексам

Проводится анализ динамики развития экономики США, Великобритании, Японии и России с 1998 по 2011 гг. по ведущим биржевым индексам на основе нового информационного подхода к анализу случайных процессов. Приводятся таблицы информационного рассогласования индексов по годам и между собой с соответствующими выводами по динамике экономического развития. Приводится прогноз дальнейшей динамики индексов до 2014 г. включительно.
Ключевые слова: динамика экономического развития, биржевые индексы, авторегрессионная модель наблюдений, метод обеляющего фильтра, информационное рассогласование, прогнозирование

Стр. 50 – 55

Grushin V. A., Arkhipova Ya. A. Economic Development Information Dynamics of the Countries around the World on the Basis of the Stock Indexes
The Analysis for the Economic Development Dynamics of the USA, the UK, Japan and the Russian Federation from 1998 to 2011 by the Main Stock Indexes on the Basis of New Information Approach to Stochastic Processes Analysis is carried out. The Tables of the Indexes Information Mismatch in Elaboration and in Comparison with Each Other and the Respective Summary of the Economical Development Dynamics are given. The Forecast of the Indexes Further Dynamics to 2014 is adduced.
Keywords: economic development dynamics, stock indexes, autoregressive observation model, whitening filter method, information mismatch, forecasting

С. Н. Данилин, канд. техн. наук, М. В. Макаров, аспирант, С. А. Щаников, аспирант, Муромский институт (филиал) федерального государственного бюджетного образовательного учреждения высшего профессионального образования "Владимирский государственный университет имени Столетовых", e-mail: nauka-murom@yandex.ru

Комплексный показатель качества работы нейронных сетей*

Предложен комплексный показатель определения качества (точности) работы нейронных сетей, учитывающий значения функциональных допусков. Приведено описание свойств комплексного показателя и его использования на примере нейронных сетей, реализующих аппроксимацию базовых математических функций. Показана зависимость качества работы нейронных сетей от выбранной функции обучения.
Ключевые слова: нейронные сети, точность работы, качество работы нейронной сети

Стр. 57 – 59

*Работа выполнена при поддержке гранта РФФИ № 11-08-97551

Danilin S. N., Makarov M. V., Shchanikov S. A. The Complex Index of Operation Quality of Neural Networks
The complex index of determination of quality (accuracy) of operation of the neural networks, considering values of the functional tolerances is offered. The description of properties of a complex index and its use on an example of the neural networks implementing computation of basic mathematical functions is provided. Dependence of quality of operation of neural networks on the selected function of training is shown.
Keywords: neural networks, accuracy of operation, quality of operation of a neural network

С. А. Горбатков, д-р техн. наук, проф., О. Б. Рашитова, ст. преподаватель, e-mail: 286623@rambler.ru, Финансовый университет при правительстве РФ

Моделирование налоговых управленческих решений на основе нейронных сетей Кохонена

Рассматривается подход к повышению эффективности принятия решений налогового регулирования на основе нейросетевого моделирования (самоорганизующихся карт Кохонена). Предложен метод селекции факторов при оценке финансового состояния предприятий — налогоплательщиков в процедуре их нейросетевой кластеризации на основе байесовского подхода. Представлены результаты исследований эффективности предложенного метода на примере оценки кредитоспособности предприятий сельского хозяйства.
Ключевые слова: нейронные сети, налоговое администрирование, кластеризация, селекция факторов, байесовский подход

Стр. 60 – 65

Gorbatkov S. A., Rashitova O. B. Modelling of Tax Administrative Decisions on the Basis of Kokhonen's Neural Networks
The approach to increase of efficiency of decision-making of tax regulation at the expense of use of simulation by Kokhonen's neural networks is considered. Within this approach the method of selection of factors of an assessment of a financial status of the enterprises in procedure of their clustering on neural networks on the basis of a Bayesian approach is offered. Results of researches of efficiency of the offered method on an example of an assessment of solvency of the enterprises in different branches of a national economy are provided.
Keywords: neural networks, tax administration, clustering, selection of factors, Bayesian approach

Д. А. Юдин, аспирант, e-mail: yuddim@yandex.ru, В. З. Магергут, д-р техн. наук, проф., Белгородский государственный технологический университет им. В. Г. Шухова

Сегментация изображений процесса обжига с применением текстурного анализа на основе самоорганизующихся карт*

Разработан способ сегментации изображений процесса обжига с применением текстурного анализа на основе самоорганизующихся карт. Осуществлена программная реализация предлагаемого способа. Приведены функциональные возможности разработанного программного комплекса. Найден набор текстурных характеристик, обеспечивающих квазиоптимальную сегментацию изображения процесса обжига. Приведено сравнение сегментации изображения на основе самоорганизующихся карт с методом k-средних. Показаны преимущества применения аппарата самоорганизующихся карт для классификации векторов текстурных характеристик.
Ключевые слова: сегментация изображений, процесс обжига, вращающиеся печи, самоорганизующиеся карты, нейронные сети, текстурный анализ, программный комплекс

Стр. 65 – 70

*Работа выполнена в рамках гранта № А-27/12 "Программы стратегического развития БГТУ им. В. Г. Шухова на 2012—2016 гг." (№ 2011-ПР-146), гранта РФФИ № 12-07-97526-р_центр_а.

Yudin D. A., Magergut V. Z. Image Segmentation of Firing Process with Texture Analysis Based on Self-Organizing Maps
Paper considers developed method of image segmentation of firing process with texture analysis based on self-organizing maps. It shows a software implementation of the proposed method, illustrates the functionality of the developed software package. It describes finding of a set of texture features that provide the quasi-optimal image segmentation of the firing process. It gives the comparison of image segmentation based on self-organizing maps with k-means method. It shows the advantages of using the apparatus of self-organizing maps for classification of texture characteristics vectors.

оглавление