АННОТАЦИИ СТАТЕЙ ЖУРНАЛА "ИНФОРМАЦИОННЫЕ ТЕХНОЛОГИИ"
№2. Том 24. 2018

К оглавлению

УДК 004.9
С. П. Ковалев, вед. науч. сотр., e-mail: kovalyov@nm.ru, ИПУ им. В. А. Трапезникова РАН,
М. Ю. Шаймарданов, студент, e-mail: mikhail.shaym@gmail.com, МГТУ им. Н. Э. Баумана

Метод учета технологических ограничений при оптимизации топологии изделий машиностроения

Поставлена и решена задача разработки алгоритма топологической оптимизации с учетом технологических ограничений. Алгоритм позволяет автоматически получить оптимальные решения, учитывающие техно­логические направления роста, в цикле проектирования изделий машиностроения. Алгоритм получен путем дополнения классического SIMP-метода топологической оптимизации ограничениями типа направлений роста.
Ключевые слова: топологическая оптимизация, SIMP-метод, технологические ограничения, метод направлений роста, проектирование, машиностроение, алгоритм, вычислительный эксперимент

С. 75–80

УДК 004.322
В. Д. Чертовской, д-р техн. наук, профессор, проф. каф., e-mail: vdchertows@mail.ru, Санкт-Петербургский государственный университет морского и речного флота имени адмирала С. О. Макарова

Методология математического описания и моделирования адаптивной автоматизированной системы управления производством

Исследованы иерархические адаптивные системы управления производством, в которых в оптимальном процессе функционирования меняется состав вектора цели. Проведен системный анализ процедур математического описания и компьютерной реализации. Предложены методы описания и получения числовой информации для моделей систем. Рассмотрены особенности и выбраны программная структура компьютерной реализации, методы согласования числовых данных.
Ключевые слова: системный анализ, адаптивная система управления, производство, планирование, описание, моделирование

C. 81–86

УДК 004.773.5
И. В. Лобов, канд. физ.-мат. наук, ст. науч. сотр., e-mail: lobov@ihep.ru, В. Г. Готман, мл. науч. сотр., e-mail: vladislav.gotman@ihep.ru, НИЦ "Курчатовский институт" ФГБУ ГНЦ РФ — Институт физики высоких энергий, Московская обл., г. Протвино

Использование контейнера Ogg для организации потоковой трансляции в реальном времени над протоколом HTTP методом опережающей загрузки

Рассмотрены характеристики и общая схема организации потоковой трансляции в реальном времени над протоколом HTTP. Применительно к общей схеме дан обзор существующих лидирующих технологий в этой области. Рассмотрена технология использования контейнера Ogg для организации трансляции в реальном времени над протоколом HTTP методом опережающей загрузки. Проведено ее сравнение с существующими основными технологиями (Apple HLS, Adobe HDS, Microsoft Smooth Streaming, MPEG DASH).
Ключевые слова: трансляция, поток, опережающая загрузка, Ogg, Apple HLS, Adobe HDS, Microsoft Smooth Streaming, MPEG DASH

C. 87–96

УДК 33.27, 65.054
Л. А. Мыльников, канд. техн. наук, доц., e-mail: leonid.mylnikov@pstu.ru, А. Б. Селедкова, магистрант, e-mail: aleksandraseledkova@yandex.ru, Пермский национальный исследовательский политехнический университет

Способ выбора метода прогнозирования и горизонта планирования параметров с использованием оценки риска

Рассмотрены особенности прогнозирования параметров производственных систем, в том числе некоторая специфика, связанная с подготовкой данных, и разница в использовании методов, базирующихся на дополнительной информации о характере данных, и методов, не использующих такие сведения. Предложен способ выбора метода прогнозирования значений параметров с использованием интегральной оценки накопления величины оценки риска и выбора горизонта планирования на примере использования таких методов прогнозирования, как регрессионный анализ, авторегрессия, метод опорных векторов, вейвлет-анализ, прогнозирование с использованием фракталов.
Ключевые слова: геометрическое покрытие, раскрой, многосвязный ортогональный полигон, метод матричной декомпозиции, метод ограниченной декомпозиции

C. 97–103

УДК 004.056.53
Т. С. Осадчая, инженер, e-mail: taniaosadchaya6@gmail.com, А. Ю. Щеглов, д-р техн. наук, проф.,
Университет ИТМО, Санкт-Петербург, Россия

Комплексное решение задачи защиты от атак с правами привилегированного пользователя

Работа посвящена решению задачи комплексной защиты от атак с правами привилегированного пользователя. Рассматриваются следующие источники данной угрозы безопасности: легальные пользователи, имеющие привилегированные права, и вредоносные программы, запущенные с привилегированными правами. Рассмотрен подход, обеспечивающий контроль и усечение действий привилегированных пользователей, в том числе усечение их возможностей по администрированию, а также исключение возможности влияния вредоносных программ, запущенных с привилегированными правами, на систему.
Ключевые слова: привилегированные пользователи, инсайдеры, контроль доступа, права доступа, усечение возможностей пользователей по администрированию, механизм самозащиты, вредоносная программа

C. 104–109

УДК 519.7
Л. А. Лютикова, канд. физ.-мат. наук, зав. отделом, e-mail: lylarisa@yandex.ru, Е. В. Шматова, мл. науч. сотр., e-mail: lenavsh@yandex.ru, Институт прикладной математики и автоматизации — филиала Федерального государственного научного учреждения "Федеральный научный центр "Кабардино-Балкарский научный центр Российской академии наук" (ИПМА КБНЦ РАН), г. Нальчик

Логический подход к коррекции результатов работы SП-нейронных сетей

Рассматривается метод построения логического корректора для работы SП-нейронных сетей при решении задач распознавания. Предлагается метод обнаружения неявных закономерностей по структуре SП-нейрона при котором повышаются адаптивные свойства распознающей системы. Утверждается, что комбинированный подход к организации работы распознающей системы повышает ее эффективность и позволяет в случае возникновения некорректного ответа SП-нейрона в качестве решения указать наиболее близкие по запрашиваемым признакам объекты.
Ключевые слова: логический анализ, анализ данных, алгоритм, SП-нейронан, обучающая выборка, деревья решений, корректирующие операции

C. 110–116

Работа выполнена при поддержке гранта РФФИ№ 15-01-03381 и фундаментального научного проекта
ОНИТ РАН.

УДК 004.93
С. В. Куликов, науч. сотр., e-mail: kulikov@deepmark.ru, О. С. Захаров, науч. сотр., e-mail: zakharov@deepmark.ru, Д. Ю. Андреев, ген. директор, e-mail: andreev@deepmark.ru, ООО "Лаборатория умных технологий", г. Пенза

Исследование возможности совместного применения нейросетевого преобразователя биометрия—код и глубокой сверточной нейронной сети в распознавании лиц

Проводится анализ возможности использования нейросетевых преобразователей биометрия—код (НПБК), отвечающих требованиям серии стандартов ГОСТ Р 52633, в задаче извлечения стабильного ключа из изображения лица. НПБК используется в качестве последнего слоя заранее обученной глубокой сверточной нейросетевой модели. По методике, соответствующей ГОСТ Р 52633.1—2009, проводится оценка показателей стабильности, уникальности и качества параметров, получаемых на выходе глубокой нейросетевой модели, для анализа возможности обучения НПБК на выходных параметрах глубокой нейросетевой модели. Проведено тестирование ряда конфигураций НПБК (соотношение числа нейронов и числа входов каждого нейрона), выбранных согласно ГОСТ Р 52633.5—2011, и сравнение полученных ROC-кривых с аналогичными кривыми, полученными для шаблонов на базе Евклидова расстояния и машин опорных векторов.
Ключевые слова: распознавание лиц, криптографический ключ, глубокая сверточная нейронная сеть, нейросетевой преобразователь биометрия-код, НПБК, машина опорных векторов, Евклидово расстояние, показатель уникальности, показатель стабильности, показатель качества, ROC-кривая

C. 116–120

Работа выполнена при финансовой поддержке Фонда содействия инновациям (договор № 1554ГС1/24419).

УДК 378.675
С. А. Горбатков, д-р техн. наук, проф., проф. каф. математики и информатики, e-mail: sgorbatkov@mail.ru, Финансовый университет при Правительстве Российской Федерации, Уфимский филиал, г. Уфа,
Д. В. Полупанов, канд. техн. наук, доц., доц. каф. информационных технологий и компьютерной математики, e-mail: demetrious@mail.ru,
Башкирский государственный университет, г. Уфа

Оптимальный отбор и агрегирование экзогенных переменных в нейросетевых моделях банкротств на основе функций Харрингтона

Предложены два метода сокращения размерности факторного пространства при построении нейросетевых моделей банкротств: оптимального отбора факторов и агрегирования с использованием обобщенной функции желательности Харрингтона. Общей оригинальной концепцией для обоих методов, отличающейся от известных методов компрессии переменных, является взаимосвязь с операцией регуляризации обратной задачи обучения нейросетей на байесовском ансамбле.
Ключевые слова: оптимальный отбор, агрегирование факторов, нейросетевые модели банкротств, системный подход к моделированию

C. 121–130

УДК 004.05
С. М. Авдошин, канд. техн. наук, проф., руководитель департамента программной инженерии факультета компьютерных наук НИУ ВШЭ, savdoshin@hse.ru, Е. Ю. Песоцкая, канд. экон. наук, доц. факультета компьютерных наук НИУ ВШЭ, epesotskaya@hse.ru, Национальный исследовательский университет "Высшая школа экономики" (НИУ ВШЭ)

Интернет вещей: Транспорт

Рассматривается возможность использования Интернета вещей в транспортной отрасли, перспективы развития Интернета вещей при перевозке грузов и пассажиров в России. Детально рассмотрены эффекты, относящиеся к транспортным перевозкам, "умному транспорту" и потребительским приложениям, которые можно достичь в транспортной отрасли за счет Интернета вещей. Авторы исследуют перспективные на­правления развития Интернета вещей в транспортной отрасли, связанные с развитием цифровых и мобильных технологий. Выполнен анализ преимуществ и получения дополнительной выгоды в процессах перевозки пассажиров и грузов, обслуживания транспорта, управления маршрутами, логистики. При формировании рекомендаций были учтены основные мировые тренды, связанные с развитием Интернета вещей в транспорте.
Ключевые слова: Интернет вещей, мобильные технологии, мобильные приложения, перевозки, транспорт, "умный транспорт", интеллектуальные транспортные системы

C. 131–138

УДК 004.057.4
Ле Ба Чунг, аспирант, е-mail: chungbaumanvietnam@gmail.com, Московский физико-технический институт (ГУ), Ю. А. Холопов, вед. инженер, Институт точной механики и вычислительной техники им. С. А. Лебедева Российской академии наук, Москва

Асимметричный межмодульный интерфейс

Рассмотрены межмодульные связи в цифровой системе управления, построенной по принципу "вынесенной руки". Предложен простой асимметричный межмодульный интерфейс для передачи информации между перифе­рийными устройствами и вычислителем. Интерфейс отличается несложным механизмом управления обменом, простой структурой пакетов и высокой плотностью данных в пакете, что позволяет организовать быстрые "прозрачные" связи между удаленными устройствами системы управления и центральным вычислителем.
Ключевые слова: цифровая система управления, принцип "вынесенной руки", межмодульные связи, центральный вычислитель, периферийные устройства

C. 138–143

Оглавление