главная| новый номер| архив статей| редколлегия| авторам| издательство|
English
Главная
Новый номер
Архив статей
Редколлегия
Авторам
Издательство

 

 


АННОТАЦИИ СТАТЕЙ ЖУРНАЛА "ИНФОРМАЦИОННЫЕ ТЕХНОЛОГИИ"
№11. Том 22. 2016

К оглавлению

УДК 519.715
В. И. Левин, д-р техн. наук, проф., e-mail: vilevin@mail.ru, Пензенская государственная технологическая академия

Непрерывно-логическая модель решения комбинаторных задач

Сформулирован класс комбинаторных задач, эквивалентных задаче определения взаиморасположения n последовательностей интервалов. Показано, что адекватной математической моделью решения поставленной задачи является конечный динамический автомат без памяти, адекватным математическим аппаратом — непрерывная логика. Построены алгоритмы решения. Приведен пример.
Ключевые слова: непрерывная логика, комбинаторная задача, автоматная модель, интервал

С. 803 – 811


УДК 004.72; 621.391
А. А. Дворников, аспирант, ассистент департамента Компьютерной инженерии
МИЭМ НИУ ВШЭ, e-mail: advornikov@hse.ru, Л. С. Восков, канд. техн. наук, проф. департамента Компьютерной инженерии
МИЭМ НИУ ВШЭ, e-mail: lvoskov@hse.ru,
Е. А. Саксонов, д-р техн. наук, проф., МГУТУ им. К. Г. Разумовского, saksmiem@mail.ru, С. Г. Ефремов, канд. техн. наук, ст. преподаватель, e-mail: sefremov@hse.ru, НИУ ВШЭ

Метод построения оптимального наложенного канала для беспроводной сенсорной сети

Предложен метод поиска оптимального маршрута наложенного канала связи поверх беспроводной сенсорной сети, позволяющий повысить эффективность использования свободных телекоммуникационных и энергетических ресурсов беспроводных сенсорных сетей без нарушения их первичной функции.
Ключевые слова: телекоммуникационные сети, беспроводные сенсорные сети, поиск маршрута, свободный телекоммуникационный ресурс, свободный энергетический ресурс, недогруженные сети, свободные ресурсы, поиск маршрута минимальной длины с максимальным весом, балансировка нагрузки, наложенные сети, наложенный канал связи

C. 812 – 818


УДК 658.512.2
А. А. Яковлев, д-р техн. наук, профессор, yaa_777@mail.ru, В. А. Камаев, д-р техн. наук, профессор, vkamaev40@mail.ru, В. С. Сорокин, аспирант, s.o.r.o.k.i.n@mail.ru, С. Н. Мишустина, ст. преподаватель, svt4656@mail.ru Волгоградский государственный технический университет, г. Волгоград

Поисковое конструирование систем охлаждения на основе инженерно-физического подхода*

Описана методика поискового конструирования, позволяющая путем построения модели физического принципа действия получить множество возможных технических решений систем охлаждения и определить наиболее перспективные варианты для конструктивной реализации. Выделена предметная область методики и уточнена модель физического принципа действия для систем охлаждения. Разработаны алгоритмы и определены основные структуры данных для информационной поддержки поискового конструирования.
Ключевые слова: поисковое конструирование, физический принцип действия, техническое решение, система охлаждения, рабочее тело

С. 819 – 826

*Работа выполнена при финансовой поддержке со стороны Минобрнауки России в рамках базовой части проекта 2586 задания № 2014/16, проекта № 2.1917.2014К2014, а также при финансовой поддержке со стороны РФФИ, проект № 16-47- 340229р_а.


УДК 004.272.26, 004.932.72'1
Е. В. Бимаков, ведущий инженер, robint@mail.ru, ООО "Воксельная техника", г. Ижевск

Метод виртуального зондирования сцены на базе воксельной технологии обработки сцен

Описан скоростной метод виртуального зондирования сцены на базе специальной воксельной аппаратно-программной технологии обработки сцен, предназначенный для решения задач навигации автономного мобильного робота (автоматический обход препятствий и распознавание 2D- и 3D-объектов в режиме реального времени). Изложена общая концепция метода, обоснован выбор машинных моделей исследуемой сцены и исследовательского зонда, тип применяемого вычислителя для реализации описываемого метода зондирования с предельной степенью параллелизации.
Ключевые слова: обработка сцен и изображений, навигация, автономный наземный робот, обход препятствий, распознавание объектов, воксельные геометрические модели, воксельные вычислители

C. 827 – 835


УДК 004.6; 528; 004.8
С. Л. Беляков, д-р техн. наук, проф. каф. информационно-аналитических систем безопасности, beliacov@yandex.ru;
М. Л. Белякова, канд. техн. наук, доц. каф. информационно-измерительных систем и технологий, mbelyakova@sfedu.ru; А. А. Глушков, аспирант, andrey@glushkov.net, Инженерно-технологическая академия Южного федерального университета, г. Таганрог

Метапреобразования образов при поиске достоверных решений в интеллектуальных геоинформационных системах

Предлагается метод построения решений на основе опыта, представленного картографическими образами — центрами и преобразованиями ситуаций, не изменяющими их смысл. Метод базируется на метапреобразованиях образов. Цель метапреобразования заключается в конструировании новых ситуаций по известным прецедентам. Использование метапреобразований позволяет особым образом оценивать смысловую близость ситуаций и адаптировать ранее принятые решения. Проанализированы факторы, определяющие достоверность сформированных решений.
Ключевые слова: принятие решений, знания, прецедентный анализ, интеллектуальные системы, картографическая визуализация, геоинформационные системы

C. 836 – 842

Работа выполнена при финансовой поддержке грантов РФФИ № 15-01-00149а и 16-01-00090а.


УДК 004.056.5
И. В. Машкина, д-р техн. наук, проф., e-mail: mashkina.vtzi@gmail.com, А. Ю. Сенцова, аспирант, ассистент кафедры ВТиЗИ, e-mail: sentsova.alina@yandex.ru ФГБОУ ВПО "Уфимский государственный авиационный технический университет", г. Уфа

Обеспечение информационной безопасности системы облачных вычислений*

Работа посвящена разработке модели угроз и частной политики информационной безопасности системы облачных вычислений. Модель угроз разрабатывается в виде нечеткой когнитивной карты, которая позволяет выполнить моделирование процессов распространения угроз информационной системе, построенной с использованием технологии облачных вычислений, через эксплуатируемые уязвимости компонентов ее инфраструктуры. Формирование частной политики безопасности основано на использовании модели ролевого разграничения доступа.
Ключевые слова: облачные вычисления, облако сообщества, система облачных вычислений, поставщик облачных услуг, потребитель облачных услуг, модель угроз, нечеткая когнитивная карта, частная политика безопасности, иерархия ролей

C. 843 – 853

*Работа поддержана грантом РФФИ 14-07-00928-а.

УДК 004.056.53
К. А. Щеглов, аспирант, А. Ю. Щеглов, д-р техн. наук, проф., e-mail: info@npp-itb.spb.ru Университет ИТМО, Санкт-Петербург, Россия

Вопросы корректности и универсальности подхода к моделированию надежностных параметров и характеристик угроз атак

Исследованы вопросы корректности и универсальности предложенного подхода к моделированию угроз атак, позволяющего определять надежностные параметры и характеристики угрозы атаки. Подход основан на построении марковской модели угрозы атаки — модели с дискретными состояниями и непрерывным временем, с последующим ее преобразованием в модель вероятностного разрежения входных потоков случайных событий. Исследование, проведенное на модели вероятностного разрежения входных потоков случайных событий, позволило сделать вывод о том, что марковская модель с дискретными состояниями и непрерывным временем без потерь должна быть счетной (не конечной), и о том, что применение подобной модели корректно для решения задачи моделирования угроз атак. Предложен подход к формированию допущений для преобразования счетной марковской модели в конечную с использованием закона Пуассона. Исследованы вопросы универсальности предложенного подхода к моделированию угроз атак, достигаемой за счет реализации предложенного подхода к объединению состояний в модели вероятностного разрежения входных потоков случайных событий.
Ключевые слова: угроза атаки, угроза уязвимости, резервирование, нивелирование, математическое моделирование, параметр и характеристика безопасности, надежность информационной безопасности, количественная мера актуальности угрозы атаки, марковская модель, разрежение входных потоков случайных событий

C. 854 – 861


УДК 004.5
Р. М. Алыгулиев, д-р техн. наук, зав. отделом, e-mail: r.aliguliyev@gmail.com, И. Я. Алекперова, зав. сектором, e-mail: airada.09@gmail.com, Институт информационных технологий НАН Азербайджана, г. Баку

Проблема BIG DATA в нефтегазовой отрасли: состояние и перспективы

Тема больших данных (BIG DATA) в нефтегазовой отрасли многогранна. Крупнейшие нефтегазовые компании мира уже давно имеют дело с большими объемами данных для принятия решения. Чтобы увеличить производство и устоять перед конкурентами, нефтегазовые компании внедряют эффективный анализ больших данных.
Выявлены проблемы, связанные с большими данными, дана классификация источников данных в нефтегазовой промышленности. Также исследованы подходы, используемые крупнейшими нефтегазовыми компаниями для решения проблем, связанных с хранением и обработкой больших данных.
Ключевые слова: нефтегазовые компании, большие данные, информационные технологии, анализ данных, аналитика, сложные аналитические запросы

C. 862 – 869


УДК 004.627:004.032.26:52-17
В. В. Пекунов, д-р техн. наук, инженер, e-mail: pekunov@mail.ru, ОАО "Информатика", г. Иваново

Компактное описание вариативных полей физических величин в повторяющихся задачах моделирования атмосферного переноса загрязнителей

Рассматривается задача сжатия полей данных, полученных при математическом моделировании воздушных потоков. На первом этапе поля кластеризуются по схожим значениям с применением алгоритма k-средних. На втором этапе каждый из полученных метакластеров в свою очередь кластеризуется по пространственным переменным. На третьем этапе каждый из полученных кластеров описывается набором нейронных сетей (в этом и состоит суть предлагаемой компрессии). Предлагается специальный алгоритм выбора оптимального набора нейронных сетей. Алгоритм использует технику "'прогноз—коррекция". Прогноз реализуется путем экстраполяции с помощью специально построенной интерполирующей функции. Коррекция реализуется с использованием результатов приближения пробной нейронной сетью. Данная схема дает сжатие полей данных в 45...70 раз. Задача имеет существенную вычислительную сложность и параллельно решается на многоядерной системе.
Ключевые слова: сжатие данных с потерями, кластеризация, нейронные сети, численное моделирование, адаптивный алгоритм, распараллеливание

C. 871 – 875


УДК 004.5; 004.94
С. Д. Кургалин, д-р физ.-мат. наук., профессор, kurgalin@bk.ru, Я. А. Туровский, канд. мед. наук, доц., yaroslav_turovsk@mail.ru, С. В. Борзунов, канд. физ.-мат. наук, доц., borzunov@cs.vsu.ru, Воронежский государственный университет, Воронеж, А. А. Адаменко, аспирант, adamenko.artem@gmail.com Воронежский государственный университет инженерных технологий, Воронеж

Теоретические аспекты оптимизации эволюционного обучения нейрочипов с использованием "изолятов"*

Для эволюционного подхода к обучению нейрочипов, применяемых для восстановления повреждений нервной ткани, раз­работан алгоритм оптимизации, в основе которого лежит метод биологической изоляции в популяции. Предложено использовать понятие "изолята" — множества дочерних искусственных нейронных сетей (ИНС) одного поколения, имеющих одну и ту же родительскую ИНС. Представлены теоретические обоснования применения "изолятов" на основе модели линейного города. Они могут быть использованы в большинстве алгоритмов обучения ИНС без учителя, основывающихся на эволюции ИНС путем скрещивания их весовых коэффициентов. Разработанный алгоритм может быть применен при конструировании нейрочипов, используемых для восстановления поврежденной нервной ткани. Он позволяет в большинстве случаев определить правильное направление изменения весовых коэффициентов связей ИНС для уменьшения числа ошибок классификации и достигнуть лучших показателей обучения нейрочипа по сравнению с применением эволюционного алгоритма без "изолятов", что в конечном итоге приводит к улучшению результата восстановления поврежденной нервной ткани.
Ключевые слова: нейрочип, нервная ткань, искусственная нейронная сеть, эволюционный алгоритм, моделирование обучения

*Работа выполнена при частичной финансовой поддержке РФФИ (грант 16-29-08342-офи_м).

C. 875 – 880

Оглавление