| главная| | новый номер| | архив статей| | редколлегия| | авторам| | издательство| |
 English |
 |
 |
 |
 |
 |
 |
|
|
АННОТАЦИИ СТАТЕЙ ЖУРНАЛА "ИНФОРМАЦИОННЫЕ ТЕХНОЛОГИИ"
№5. Том 25. 2019
УДК 517.97
DOI: 10.17587/it.25.259-270
Н. П. Деменков, канд. техн. наук, доц., dnp@bmstu.ru, Е. А. Микрин, д-р техн. наук, проф., evgeny.mikrin@bmstu.ru, И. А. Мочалов, д-р техн. наук, проф., intelsyst@mail.ru, Москва, МГТУ им. Н. Э. Баумана
Нечеткое оптимальное управление линейными системами. Часть 1. Позиционное управление
В части 1 рассмотрены начальные задачи (задачи Коши) для нечетких нелинейных дифференциальных уравнений типа Риккати, которые возникают при решении задач синтеза оптимальных линейных регуляторов методом динамического программирования, и для нечетких линейных дифференциальных уравнений, которые появляются при синтезе регуляторов по критерию обобщенной работы. Полагается, что первоначально решается четкая задача оптимизации управления, а далее, после получения соответствующего обыкновенного дифференциального уравнения, параметры этого уравнения заменяются нечеткими, и решается соответствующее нечеткое дифференциальное уравнение. В части 2 рассмотрены двухточечные краевые задачи, которые возникают при решении задач оптимального управления на основе принципа максимума и трансформируются в начальные задачи. Для всех случаев приведены примеры.
Ключевые слова: нечеткие краевые задачи, синтез нечетких оптимальных регуляторов, нечеткие дифференциальные уравнения, функция принадлежностей, нечеткая начальная задача, принцип максимума, динамическое программирование, критерий обобщенной работы
С. 259–270
УДК 004.27; 004.021
DOI: 10.17587/it.25.271-283
В. П. Кулагин, д-р техн. наук, проф., зав. кафедрой "Аппаратное, программное и математическое обеспечение вычислительных систем", e-mail: Kulagin_VP@mgupi.ru, Е. С. Малых, магистрант кафедры "Аппаратное, программное и математическое обеспечение вычислительных систем", e-mail: katya.miller.95@yandex.ru, МИРЭА — Российский технологический университет, Москва
Проектирование матричных вычислительных структур с использованием сетей Петри
На примере проектирования матричных вычислительных структур предложен алгоритм синтеза моделирующих сетей Петри. Описан подход к синтезу новых структур на основе использования векторов проекции. Показано, что данный подход не позволяет получить все множество возможных сетей Петри (СП), моделирующих выполнение заданной на матричной структуре функции. Описан оригинальный алгоритм проектирования полного множества возможных СП-моделей матричных структур для заданной функции. Алгоритм основан на использовании структурного анализа и тензорной методологии. Результатом работы алгоритма является генерация программ синтеза структур СП-моделей. Показано, что среди генерируемых программ существуют такие, которые синтезируют эквивалентные СП-модели. Сформулированы свойства, выявляющие "эквивалентные" программы. В целях количественного и качественного анализа построенных матричных структур введены критерии оценки структурных и динамических свойств синтезируемых СП-моделей. Показано, что в силу экспоненциального роста числа синтезируемых СП-моделей от размерности исходной примитивной системы необходим поиск новых приемов и подходов, которые исключали бы из рассмотрения модели, не отвечающие наперед заданным требованиям.
Ключевые слова: матричные структуры, параллельные вычисления, сети Петри, тензорный анализ, программы синтеза, оценка структурных свойств
C. 271–283
УДК 001.89
DOI: 10.17587/it.25.283-292
Р. М. Юсупов, чл.-корр. РАН, науч. рук. института, e-mail: yusupov@iias.spb.su, В. И. Воробьев, д-р техн. наук, гл. науч. сотр., e-mail: vvi@iias.spb.su, М. Ю. Петров, вед. программист, e-mail: miha@iias.spb.su, Санкт-Петербургский институт информатики и автоматизации РАН (СПИИРАН)
Представление эволюции средств вычислительной техники в экспозиции Музея истории СПИИРАН
Описана история развития средств вычислительной техники в СПИИРАН. Приведен обзор основных экспонатов: отдельных устройств и компонентов вычислительной техники. Экспозиция отражает отдельные этапы становления и развития вычислительной техники в стране и возникновения информатики как фундаментальной науки. Систематизирован опыт использования вычислительной техники в научных исследованиях.
Ключевые слова: экспозиция музея, средства вычислительной техники, математическое обеспечение ЭВМ, компьютерные сети, центр коллективного пользования
С. 283–292
УДК 004.051
DOI: 10.17587/it.25.293-299
Н. А. Грушо, канд. физ.-мат. наук, e-mail: info@itake.ru, Е. Е. Тимонина, д-р техн. наук, проф., e-mail: eltimon@yandex.ru, Институт проблем информатики, Федеральный исследовательский центр "Информатика и управление" Российской академии наук, г. Москва
Сравнение архитектур многоагентных систем
Эксплуатация новых или существующих информационных систем связана с необходимостью оперативного получения данных об инцидентах, возникающих в них, а также с оперативным выявлением причин этих инцидентов. Если информационные системы имеют множество узлов, а также присутствуют связи информационных систем между собой, то журналы событий, накапливаемые за небольшой промежуток времени, могут иметь огромное число записей. Естественно, что администраторы информационных систем не в состоянии за короткий промежуток времени проводить полный и подробный анализ таких журналов. В данной работе рассматриваются архитектуры многоагентных систем, осуществляющие сбор данных об инцидентах в информационных системах, в целях их дальнейшего автоматического анализа.
Ключевые слова: агенты, многоагентные системы, архитектуры многоагентных систем, информационные технологии
C. 293–299
Работа выполнена при частичной поддержке РФФИ (грант 18-29-03081-мк)
УДК 621.37
DOI: 10.17587/it.25.300-312
Н. Т. Абдуллаев1, канд. техн. наук, зав. кафедрой, e-mail: a.namik46@mail.ru, О. А. Дышин2, канд. физ.-мат. наук, доц., И. Д. Ибрагимова1, ассистент, e-mail: irada432@gmail.com, Х. Р. Ахмедова1, канд. физ.-мат. наук, e-mail: yubaba66@hotmail.com,
1Азербайджанский технический университет,
2Азербайджанский государственный университет нефти и промышленности
Сегментирование нестационарных физиологических сигналов с фрактальными свойствами
Для сегментирования нестационарного фрактального временного ряда сначала с помощью вейвлет-разложения определяется уровень разрешения, определяющий интервал самоподобия (фрактальности) исходного ряда и находится оценка трендовой составляющей. С использованием регрессионной модели временного ряда с волатильностью, представляющей детрендированный ряд, находим точки изменения волатильности, которые разделяют исходный ряд на квазистационарные участки (сегменты), соответствующие скачкам функции волатильности. Для оценивания точек изменения волатильности разработана вычислительная процедура, обобщающая итеративный метод центрированных кумулятивных сумм квадратов (ICSS).
Ключевые слова: фракталы, вейвлет-разложение, нестационарность, временной ряд, волатильность
С. 300–312
УДК 004.934
DOI: 10.17587/it.25.313-318
Л. В. Савченко, канд. техн. наук, e-mail: lsavchenko@hse.ru, Национальный исследовательский университет Высшая школа экономики — Нижний Новгород
Рассматривается задача постановки произношения на основе применения методов глубокого обучения совместно с информационной теорией восприятия речи. Для повышения эффективности тестирования качества произношения предложено проводить дообучение сверточной нейронной сети с использованием наилучших эталонов пользователя. Экспериментально показано, что предложенный подход характеризуется высокой точностью и скоростью распознавания для различных акустических моделей по сравнению с известными аналогами.
Ключевые слова: постановка произношения, распознавание речи, сверточные нейронные сети, глубокое обучение, информационное рассогласование Кульбака — Лейблера
C. 313–319