АННОТАЦИИ СТАТЕЙ ЖУРНАЛА "ИНФОРМАЦИОННЫЕ ТЕХНОЛОГИИ" №3, 2014

К оглавлению

УДК 002:004
И. М. Зацман, д-р техн. наук, зав. отделом, e-mail: izatsman@yandex.ru,
ИПИ PАН

Информационно - компьютерная наука: технологические предпосылки становления

Рассматриваются концептуальные и программные документы 7-й Рамочной программы Евросоюза, в которых обосновывается необходимость разработки новой парадигмы создания информационных технологий будущих поколений. Анализируются идеи Горна и Шрейдера об интеграции информационной и компьютерной наук в интересах формирования единой области знаний "информационно-компьютерная наука". Приводится описание характерных черт этой области знаний, которая позиционируется как возможный вариант новой парадигмы. В интересах дальнейшего развития теоретических оснований информационно-компьютерной науки формулируется аксиома герметичности ее сред: ментальной, социально-коммуникационной и цифровой электронной. Анализируются примеры из медицинской информатики и компьютерной лингвистики, которые иллюстрируют роль этой аксиомы в процессе создания информационных технологий.
Ключевые слова: информационная наука, компьютерная наука, информатика как компьютерная и информационная наука, информационные технологии будущих поколений

С. 3 – 12

УДК 004.942
А. Н. Божко, канд. техн. наук, доц., МГТУ им. Н. Э. Баумана, e-mail: abozhko@inbox.ru, Б. С. Сюсюкалов, гл. специалист, ОТП банк

Математические модели базирования и избыточности в механических системах

Работа посвящена моделированию позиционных механических связей в технических системах. Предлагается гиперграфовая модель, которая адекватно описывает условия базирования деталей в составе конструкции. В терминах данной модели можно выразить множество проектных ситуаций, возникающих в процессе технологической подготовки сборочного производства. Рассматривается эффект перебазирования, который на языке гиперграфов представляется в виде избыточных ребер гиперграфа. Предлагается эвристический алгоритм удаления лишних ребер, продуцирующий неизбыточную структуру с максимальной свободой собираемости.
Ключевые слова: сборка, механическая связь, сопряжение, базирование, граф, гиперграф, стягивание, узел, последовательность сборки, сборочная единица, стягивание вершин, перебазирование

С. 13 – 18

УДК 517.9
А. В. Васюков, ассистент, А. С. Ермаков, аспирант, И. Б. Петров, чл.-корр. PAН, зав. каф., А. П. Потапов, доц., А. В. Фаворская, аспирант, e-mail: aleanera@yandex.ru, А. В. Шевцов, аспирант, Московский физико-технический институт, e-mail: petrov@mipt.ru

Комбинирование сеточно-характеристического метода и метода сглаженных частиц в задачах компьютерного моделирования упругопластических тел

Рассматривается комбинированный метод моделирования упругопластических тел, призванный объединить преимущества двух методов: сглаженных частиц и сеточно-характеристического. Имеются два семейства методов, являющихся оптимальными для двух разных групп задач. Однако реальная задача часто может оказаться смешанной, что потребует идти на существенный компромисс при выборе численного метода. Для решения таких задач разрабатывается комбинированный численный метод GCM-SPH, объединяющий преимущества и частично устраняющий недостатки двух базовых методов.
Ключевые слова: сеточно-характеристический метод, метод сглаженных частиц, численное моделирование, неструктурированные сетки, комбинированный численный метод GCM-SPH, высокопроизводительные вычислительные системы, пространственные динамические задачи

С. 19 – 24

УДК 004.05, 004.3-6
А. В. Ермачихин, аспирант, мл. науч. сотр., ассистент, e-mail: al.erm@mail.ru, В. Г. Литвинов, канд. физ.-мат. наук, доц., Рязанский радиотехнический университет

LabVIEW в современной индустрии измерений (обзор)

Дано краткое описание графической среды программирования LabVIEW, ее истории и вклада в развитие современных лабораторных стендов. Описаны основные области применения и иерархия сертификации специалистов. Приведены примеры программ по управлению и автоматизации научных экспериментов.
Ключевые слова: LabVIEW, автоматизация измерений, сертификация, labviewportal

С. 25 – 29

Работа выполнена при финансовой поддержке Министерства образования и науки РФ с использованием оборудования РЦЗМкп при ФГБОУ ВПО "РТРТУ" в НОЦ неупорядоченных и наноструктурированных материалов и устройств на их основе.

УДК 519.584
А. А. Токмакова, студент, МФТИ, e-mail: aleksandra-tok@yandex.ru

Алгоритм стохастического отбора объектов и признаков в задаче банковского кредитного скоринга

Рассматривается задача совместного отбора информативных признаков и объектов в задаче кредитного скоринга. Для оценки вероятности риска невозврата кредита используется логистическая регрессия. Отбор выполняется с помощью стохастической процедуры оптимизации. Для снижения размерности признакового пространства решена задача группировки признаков, возникающая в результате бинарного представления порядковых и номинальных признаков. Для повышения качества классификации проводится разбиение объектов на группы. Для оценки качества кластеризации предложена модификация ROC-кривой для разбиения множества объектов более чем на два класса. Вычислительный эксперимент выполнен на исторических данных о потребительских кредитах за несколько последних лет.
Ключевые слова: банковский скоринг, отбор признаков, отбор объектов, стохастическая оптимизация, номинальная шкала

С. 30 – 35

Работа поддержана РФФИ № 14-07-31045 и № 12-0731095.

УДК 330.24; 004.89
Л. А. Исмагилова, д-р техн. наук, проф., директор Института экономики и управления, зав. каф.,
e-mail: ismagilova_ugatu@mail.ru, Е. В. Орлова, докторант, канд. техн. наук, доц., e-mail: ekorl@mail.ru, Уфимский государственный авиационный технический университет

Методологические основы и инструментарий бюджетно-налогового моделирования и прогнозирования

Рассматриваются проблемы моделирования и прогнозирования бюджетно-налоговых потоков в условиях неопределенности и риска. Сформированы принципы разработки интеллектуальной технологии моделирования и прогнозирования в системе налогообложения. Приведен пример оценки налогового потенциала и прогнозирования налоговых поступлений в бюджет административно-территориального образования.
Ключевые слова: бюджетно-налоговое планирование, моделирование, инструментальные средства, неопределенность, методы искусственного интеллекта

С. 35 – 42

*Работа выполнена при финансовой поддержке РГНФ, проект № 12-12-02000.

УДК 004.738.5
А. Д. Иванников, д-р техн. наук, зам. директора по научной работе, e-mail: ADI@ippm.ru, Институт проблем проектирования в микроэлектронике РАН

Тематические интернет-порталы как средство агрегации электронного контента в заданной предметной области

Анализируются методы создания тематических интернет-порталов для эффективного доступа к электронным ресурсам заданной тематики. Осуществляется сравнение тематических порталов с универсальными поисковыми системами с точки зрения релевантности получаемой выборки ресурсов. Рассматриваются принципы эффективной рубрикации агрегируемых ресурсов, дающей возможность организовать атрибутно-контекстный поиск. В качестве примера агрегации электронных ресурсов с помощью тематических порталов описывается система федеральных образовательных порталов.
Ключевые слова: агрегация электронного контента, тематические порталы, атрибутный поиск, рубрикация ресурсов, образовательные порталы

С. 43 - 48

УДК 004.413.2
А. В. Иващенко, д-р техн. наук, доц., e-mail: anton.ivashenko@gmail.com, Д. Г. Пейсахович, аспирант, Самарский государственный аэрокосмический университет

Метод проактивной диспетчеризации в информационной среде для транспортных операторов 5PL

С учетом современных требований к деятельности оператора 5PL предлагается и обосновывается новый подход к автоматизации планирования грузоперевозок в условиях единого информационного пространства. Описывается метод проактивной диспетчеризации и многофакторная информационная среда, позволяющая реализовать данный метод управления. Практическая реализация состоит в построении алгоритмов информационного управления обстоятельствами взаимодействия пользователей логистических услуг.
Ключевые слова: транспортная логистика, 5PL, интеллектуальные системы планирования, проактивная диспетчеризация, мультиагентные системы, кондициальное управление

С. 49 – 54

УДК 004.93'12
А. В. Скороходов, мл. науч. сотр., Федеральное государственное бюджетное учреждение науки Институт оптики атмосферы им. В. Е. Зуева Сибирского отделения РАН, г. Томск, e-mail: vazime@yandex.ru

Обнаружение воздушного судна по спектру его звукового сигнала с использованием нейросетевого классификатора

Разработан алгоритм автоматической идентификации реактивных гражданских самолетов по спектру их звуковых сигналов с применением самоорганизующейся нейронной сети Кохонена. Показано, что при их обнаружении информативной частью спектра является диапазон 50...3000 Гц. Предложенный алгоритм позволяет идентифицировать воздушные суда при скорости ветра более 5 м/с и созданном ими уровне шума в точке наблюдения, превышающем менее чем на 3...5 дБ уровень фонового шума. Представлено описание архитектуры нейронной сети и алгоритма ее обучения. Обсуждаются результаты тестирования программы обнаружения воздушных судов, вылетающих из международного аэропорта Шереметьево (г. Москва).
Ключевые слова: воздушное судно, идентификация, нейронная сеть, спектр

С. 56 – 60

Автор выражает признательность сотрудникам Института оптики атмосферы им. В. Е. Зуева СО РАН Белану Д. Б. и Мамышеву В. П. за предоставленную возможность использовать в своих исследованиях архив аудиозаписей с пролетами ВС, а также д-ру физ.-мат. наук Астафурову В. Г. и канд. физ.-мат. наук Одинцову С. Л. за полезное обсуждение полученных результатов.

Работа выполнена при частичной финансовой поддержке Программы ОФН РАН "Фундаментальные основы акустической диагностики искусственных и природных сред" (проект 3.10.1).

УДК 519.7:004.67
Д. И. Игнатьев, мл. науч. сотр., e-mail: d.ignatyev@mail.ru, А. Н. Храбров, нач. отдела, ФГУП Центральный аэрогидродинамический институт им. Н. Е. Жуковского

Нейросетевое моделирование нестационарных продольных аэродинамических характеристик самолета

Для анализа динамики полета самолета и синтеза алгоритмов управления требуются математические модели его нестационарных аэродинамических характеристик. Для разработки этих моделей используются результаты различных динамических экспериментов в аэродинамических трубах при различных значениях кинематических параметров. Представлен подход для моделирования нестационарных аэродинамических характеристик самолета, в котором используются нейронные сети. Проведено сравнение многослойного персептрона и рекуррентной нейронной сети NARX. Показано, что второй тип нейронных сетей является более подходящим для моделирования нестационарных аэродинамических характеристик в задачах динамики полета. Для повышения точности моделей, разрабатываемых по результатам различных экспериментов, предложен алгоритм обучения нейронных сетей, учитывающий гетероскедастичность данных, в основе которого лежит байесовская регуляризация. Показано, что его применение позволяет повысить точность получаемых моделей.
Ключевые слова: нестационарные аэродинамические характеристики, рекуррентная нейронная сеть NARX, обучение нейронных сетей, байесовская регуляризация, гетероскедастичность

С. 61 – 69

Работа выполнена при частичной финансовой поддержке Российского фонда фундаментальных исследований (проект № 12-08-00679-а).

УДК 004.3.069:004.3.015
А. В. Кинарский, аспирант, e-mail: kinarskiy@yandex.ru, С. В. Жернаков, д-р техн. наук, проф., ФГБОУ ВПО "Уфимский государственный авиационный технический университет"

Стендовая отладка параметров авиационного газотурбинного двигателя на основе нейросетевых технологий

Рассматривается один из подходов к отладке параметров авиационного газотурбинного двигателя на этапах стендовых и доводочных испытаний с использованием нейросетевых технологий. Разработана инженерная методика, которая может быть использована для стендовой отладки параметров газотурбинного двигателя.
Ключевые слова: отладка, авиационный газотурбинный двигатель, нейронные сети

С. 69 – 72

оглавление