| главная| | новый номер| | архив статей| | редколлегия| | авторам| | издательство| |
 English |
 |
 |
 |
 |
 |
 |
|
|
АННОТАЦИИ СТАТЕЙ ЖУРНАЛА "ИНФОРМАЦИОННЫЕ ТЕХНОЛОГИИ" №2. Том 21. 2015
УДК 004.414.23
В. П. Кулагин, д-р техн. наук, проф., зам. директора, e-mail: vkulagin@hse.ru Московский институт электроники и математики Национального исследовательского университета "Высшая школа экономики"
Тензорные методы исследования структур сетей Петри
Описан тензорный подход к исследованию сложных систем, представленных в терминах сетей Петри (СП). Введены понятия различных систем, которые представляют исходную СП-структуру и ее производные в различных системах координат. Показано, что использование тензорных методов существенно упрощает процедуру построения возможных структур исследуемой сложной системы в системе координат примитивной системы, а также делает рутинной процедуру преобразования новых структур сложных систем в исходную систему координат. Описанный подход дает новые возможности для построения методов синтеза структур сложных систем.
Ключевые слова: тензорные методы, сети Петри, структуры сложных систем, системы координат
С. 83—94
УДК 621.391:396
А. А. Сирота, д-р техн. наук, проф., зав. каф., e-mail: sir@cs.vsu.ru., А. В. Цуриков, аспирант, e-mail: andrew.tsurikov@gmail.com, Воронежский государственный университет
Модели и алгоритмы классификации фрагментов текста и их применение для создания контентно-зависимых цифровых водяных знаков
Рассматриваются модели и алгоритмы классификации многомерных данных с использованием различных подходов к построению классификатора применительно к задаче создания контентно-зависимых цифровых водяных знаков. Проводится сравнение исследуемых алгоритмов, синтезированных на основе различных методов машинного обучения (нейронные сети, машины опорных векторов, потенциальные функции). Исследуется вероятность ошибки классификации многомерных данных в зависимости от размерности признакового пространства.
Ключевые слова: цифровой водяной знак, классификация данных, радиально-базисные функции, машина опорных векторов, метод потенциальных функций, нейронные сети
С. 95—103
УДК 519.233
Б. Г. Кухаренко, канд. физ.-мат. наук, ст. науч. сотр., вед. науч. сотр., Институт машиноведения имени А. А. Благонравова РАН, г. Москва, e-mail: kukharenko@imash.ru, М. О. Солнцева, аспирант, Московский физико-технический институт (ГУ), e-mail: solnceva.chalei@gmail.com
Анализ результатов кластеризации многомерных траекторий посредством моделей линейных динамических систем
Модели линейных динамических систем используются для анализа результатов кластеризации траекторий объектов по методу полиномиальных регрессий. Преимуществом этих моделей является уменьшение размерности анализируемого пространства. Для проекций траекторий кластера по каждому измерению выделяется наиболее информативная составляющая (полиномиальная регрессия) и проявляется тонкая структура кластера. Эффективность моделей линейных динамических систем демонстрируется на примере анализа результатов кластеризации для траекторий движения самолетов в воздушном пространстве аэропорта.
Ключевые слова: анализ данных, многомерные траектории, кластеризация, полиномиальная регрессия, фильтр Калмана, сглаживатель Рауха, линейные динамические системы, алгоритм ожидания и максимизации правдоподобия
С. 104—109
УДК 004.89 + 004.021
П. В. Казаков, канд. техн. наук, доц., e-mail: pvk_mail@list.ru Брянский государственный технический университет
Использование дифференциальной эволюции при определении множества Парето генетическими алгоритмами многокритериальной оптимизации
Рассматривается новый способ повышения эффективности работы генетических алгоритмов при определении множества Парето в задачах многокритериальной оптимизации. Он основан на использовании принципов дифференциальной эволюции при развитии популяции и формировании ее новых индивидов. Приводится сравнительный анализ эффективности использования дифференциальной эволюции при решении задач многокритериальной оптимизации разной сложности.
Ключевые слова: многокритериальная оптимизация, множество и граница Парето, многокритериальные генетические алгоритмы, дифференциальная эволюция
С. 109—116
УДК 519.6
А. Н. Вдовин, канд. биол. наук, вед. науч. сотр., "ТИНPО-Центр", г. Владивосток, e-mail: vdovin@.tinro-center.ru, А. Н. Четырбоцкий, д-р физ.-мат. наук, вед. науч. сотр., ДВГИ ДВО PАН, г. Владивосток, e-mail: chetyrbotsky@yandex.ru, В. А. Четырбоцкий, студент, МГУ имени М. В. Ломоносова, Москва, e-mail: ve14232@gmail.соm
Компьютерное моделирование динамики роста рыб (на примере южного одноперого терпуга Pleurogrammus azonus). Часть 1
В рамках положений системы типа "ресурс—потребитель" разработана модель динамики роста рыб. При ее построении учитывалась предельная длина рыбы, этапность ее жизненного цикла и влияние сезонных факторов. Выполнена параметрическая идентификация модели. Согласно ей проведена оценка статистических свойств параметров модели, установлена адекватность между эмпирическим распределением и ее модельным образом. На основании вычислительных экспериментов выявлена продолжительность периода этапности жизненного цикла.
Ключевые слова: динамика роста, логистическое уравнение, параметрическая идентификация, задача поиска минимума, адекватность модели
С. 116—120
УДК 004.43
В. Б. Коваленко1, канд. техн. наук, ст. науч. сотр., e-mail: vereten@hotbox, А. И. Дордопуло2, канд. техн. наук, зав. лаб., e-mail: scorpio@mvs.tsure.ru, В. А. Гудков2, канд. техн. наук, ст. науч. сотр., e-mail: gudkov@mvs.tsure.ru, А. А. Гуленок2, канд. техн. наук, ст. науч. сотр., e-mail: andrei_gulenok@mail.ru, Л. М. Сластен2, канд. техн. наук, ст. науч. сотр., e-mail: lmslasten@yandex.ru
1Федеральное государственное бюджетное учреждение науки Южный научный центр РАН, г. Ростов-на-Дону
2НИИ многопроцессорных вычислительных систем им. акад. А. В. Каляева ЮФУ, г. Таганрог
Использование софт-архитектур при решении задач цифровой обработки сигналов на реконфигурируемых вычислительных системах
Рассматривается макрообъектный подход к программированию реконфигурируемых вычислительных систем, позволяющий сократить время программирования задачи за счет уменьшения времени трансляции параллельной программы.
Ключевые слова: многопроцессорные системы, суперкомпьютеры, реконфигурируемые вычислительные системы, архитектуры вычислительных систем, параллельное программирование, языки программирования
С. 121—127
УДК 004.4, 004.65
А. В. Посконин, аспирант, e-mail: aposk@yandex.ru, Московский государственный университет им. М. В. Ломоносова
Интеграция SQL-ориентированных СУБД и NoSQL-систем на уровне объектного отображения
Рассмотрены вопросы интеграции разнородных систем управления данными: традиционных SQL-ориентированных СУБД и новых NoSQL-систем. На примере реализованного прототипа программной библиотеки показаны возможности интеграции различных решений для управления данными на уровне объектного отображения, включая унифицированный язык запросов и отображение объектов языка программирования на различные модели данных. Приводятся результаты тестов производительности полученного прототипа.
Ключевые слова: SQL, NoSQL, polyglot persistence, сервис-ориентированная архитектура, объектно-реляционное отображение, объектно-документное отображение, интеграция
С. 128—132
УДК 681.518: 339.13
Э. М. Димов, д-р техн. наук, проф., О. Н. Маслов, д-р техн. наук, проф., зав. каф., e-mail: maslov@psati.ru, Ю. В. Трошин, канд. техн. наук, доц., Поволжский государственный университет телекоммуникаций и информатики, г. Самара
Выбор средств программного обеспечения процесса статистического имитационного моделирования
Рассматривается проблема выбора средств программного обеспечения процесса статистического имитационного моделирования (СИМ) сложных систем организационно-технического типа. Представлены примеры реализации СИМ-моделей с применением универсального программного языка Delphi и среды имитационного моделирования AnyLogic.
Ключевые слова: метод статистического имитационного моделирования, средства программного обеспечения, универсальный язык Delphi, среда имитационного моделирования AnyLogic
С. 132—139
Авторы выражают признательность канд. техн. наук, доц. Р. Р. Халимову и С. В. Луковкину за участие в совместных исследованиях. Настоящая статья, к глубокому сожалению его постоянных соавторов, стала последней прижизненной работой канд. техн. наук, доц. Ю. В. Трошина.
УДК 621.391
С. В. Дворников1, д-р техн. наук, проф., профессор кафедры, С. С. Манаенко1, канд. техн. наук, ст. препод., С. С. Дворников2, бакалавр, студент, А. А. Погорелов1, канд. техн. наук, доц., нач. кафедры
1Военная академия связи, г. Санкт-Петербург
2Санкт-Петербургский государственный политехнический университет
e-mail: practicdsv@yandex.ru
Синтез фазоманипулированных вейвлет-сигналов
Представляются материалы исследования по вопросам синтеза фазоманипулированных сигналов на основе фрагментов, в качестве которых выступает вейвлет Гаусса первого порядка. Обосновываются энергетические параметры модулирующих фрагментов и анализируется помехоустойчивость вейвлет-сигналов.
Ключевые слова: синтез сигналов, параметрическая скрытность, вейвлет Гаусса первого порядка, демодуляция фазоманипулированных сигналов
С. 140—143
УДК 004.032.26
А. И. Галушкин, д-р техн наук, проф., зам. зав. каф., Московский физико-технический институт, г. Долгопрудный, e-mail: neurocomputer@yandex.ru
Мемристоры в развитии высокопроизводительной вычислительной техники
Излагается мнение автора о перспективах развития данного направления сверхпроизводительной вычислительной техники в связи с появлением мемристоров.
Ключевые слова: мемристоры, суперЭВМ, аналоговые вычисления, многослойные нейронные сети, клеточные нейронные сети
С. 146—156
УДК 519.856.2
В. В. Федосов, канд. техн. наук, доц., г. Москва, e-mail: vlr.fdsv@gmail.com, А. В. Федосова, канд. физ.-мат. наук, Национальный университет, Богота, Колумбия (Universidad Nacional de Colombia, e-mail: afedosova@unal.edu.co)
Использование нейросетей для графической оценки загрязнения территории выбросами группы источников
Взамен математического описания выбросов загрязнений источниками предложено использовать нейрофункции, генерируемые по данным рисованных контурных графиков облаков выбросов.
Нейрофункции эффективно выводят графику выборочного или общего загрязнения территории и пригодны для дальнейших расчетов или оптимизации.
Ключевые слова: источники промышленных выбросов, облака выбросов, загрязнение территории, контурные графики, нейронные сети, фильтрация выбросов
С. 156—160