АННОТАЦИИ СТАТЕЙ ЖУРНАЛА "ИНФОРМАЦИОННЫЕ ТЕХНОЛОГИИ"
№3. Том 27. 2021

К оглавлению

УДК 004.7, 001.83                                                                       
DOI: 10.17587/it.27.115-124

А. Г. Абрамов¹, канд. физ.-мат. наук, вед. науч. сотр., e-mail: abramov@runnet.ru, А. А. Гончар², зам. директора, e-mail: andrey.gonchar@jscc.ru, А. В. Евсеев¹, директор, e-mail: evseev@runnet.ru, Б. М. Шабанов², д-р техн. наук, доц., директор, e-mail: shabanov@jscc.ru,
¹ СПбО МСЦ РАН — филиал ФГУ ФНЦ НИИСИ РАН,
² МСЦ РАН — филиал ФГУ ФНЦ НИИСИ РАН

Национальная исследовательская компьютерная сеть нового поколения: текущее состояние и концепция развития

Систематизирована актуальная информация о статусе работ по обеспечению текущего функционирования и планах развития Национальной исследовательской компьютерной сети нового поколения (НИКС), созданной в 2019 г. по результатам интеграции отраслевых телекоммуникационных сетей сферы высшего образования и науки России RUNNet и RASNet. Представлены нормативные основания и предпосылки создания в стране единой научно-образовательной сети. Приведены ключевые характеристики ведущих зарубежных национальных научно-образовательных сетей. Обозначены параметры телекоммуникационной инфраструктуры и сетевой связности НИКС по состоянию на текущий момент, примеры сервисов, развиваемых в интересах российского научно-образовательного сообщества. Повышенное внимание уделено представлению основных направлений ускоренного развития НИКС на 2021—2024 гг. и ожидаемых результатов.
Ключевые слова: национальная исследовательская компьютерная сеть нового поколения, НИКС, национальная научно-образовательная сеть, NREN, телекоммуникационная инфраструктура, сетевая связность, сетевые сервисы, концепция развития

С. 115–124

Работа выполнена в МСЦ РАН в рамках государственного задания № 0580-2021-0014

УДК 004.93'12                                                                             
DOI: 10.17587/it.27.125-131

В. В. Сапунов, мл. науч. сотр., e-mail: wallowind@gmail.com, С. А. Ботман, мл. науч. сотр., e-mail: stepan.botman@gmail.com, Г. В. Камышов, инженер, e-mail: gv.kamyshov@mail.ru, Н. Н. Шушарина, канд. пед. наук, руководитель службы организации НИД, e-mail: nnshusharina@gmail.com, Балтийский федеральный университет имени Иммануила Канта, г. Калининград

Применение свертки с периодическим граничным условием для обработки данных от цилиндрических массивов электродов

Предлагается модификация искусственной нейронной сети сверточного типа для работы с электромиографическими данными, полученными от цилиндрических массивов электродов. Для учета пространственной симметрии массива операция свертки переопределяется с использованием периодических граничных условий, что позволяет построить сеть, инвариантную к вращениям массива электродов вокруг своей оси. Для проверки применимости предложенного подхода нейронная сеть, содержащая сверточный слой нового типа, была обучена на данных открытого датасета UC2018 DualMyo. При этом решалась задача классификации жестов по сигналам от одного миобраслета. Сеть, основанная на новом типе свертки, показала лучшие результаты при тестировании на данных без аугментации по сравнению со стандартными свертками, что позволило сделать вывод об инвариантности такой сети к циклическим сдвигам во входных данных.
Ключевые слова: искусственная нейронная сеть, сверточная нейронная сеть, свертка, эквивариантность, инвариантность, циклический сдвиг, электромиография, массив электродов

C. 125–131

Работа выполнена в рамках государственного задания № FZWM-2020-0013

УДК 621.391                                                                                
DOI: 10.17587/it.27.132-137

С. В. Дворников, д-р техн. наук, проф., e-mail: practicdsv@yandex.ru, А. В. Пшеничников, д-р техн. наук, доц., e-mail: siracooz77@mail.ru, С. С. Манаенко, канд. техн. наук, e-mail: manaenkoss@mail.ru, И. Н. Глухих, адъюнкт, e-mail: gluxix.86@bk.ru, Военная академия связи имени Маршала Советского Союза С. М. Буденного, г. Санкт-Петербург

Формирование сигнальных конструкций сложных структур с высоким уровнем неопределенности их параметров

Целью статьи является формализация принципов и подходов к формированию и оценке эффективности сигнальных конструкций сложных структур. Авторами поставлена и решена задача формализованного представления полученных решений, проведен критический анализ результатов, полученных разными методами.
В ходе исследования определены свойства сигналов сложных структур. Сформулировано и доказано утверждение, позволяющее обосновать повышение структурной скрытности формируемых радиосигналов. Новизной подхода является использование теории случайных графов, что обеспечило уменьшение сложности доказательной базы, этапов имитационного моделирования.
Ключевые слова: сигнальная конструкция сложной структуры, помехозащищенность, структурная скрытность, случайный граф

C. 132–137

УДК 004.021, 004.822                                                                 
DOI: 10.17587/it.27.138-146

А. О. Корней, аспирант, e-mail: korney.alena@yandex.ru, Е. Н. Крючкова, канд. физ.-мат. наук, доц., e-mail: kruchkova_elena@mail.ru, Алтайский государственный технический университет им. И. И. Ползунова, Барнаул

Категоризация текстов на основе сконденсированного графа

Предлагается комбинированный семантико-статистический алгоритм аспектного анализа текстов большого объема, основанный на использовании семантического графа. Метод выделения аспектов содержит фазы выделения множества значимых слов, вычисления весов вершин семантического графа методом релаксации, фильтрации аспектов на основе градиентного метода. Рассматривается алгоритм построения таких домен-зависимых множеств наиболее значимых слов, которые характеризуются одинаковыми статистическими характеристиками для разных доменов и учитывают структуру и лексическое разнообразие текстов.
Ключевые слова: семантический граф, категоризация текстов, семантико-статистический алгоритм, извлечение знаний, извлечение аспектных терминов

C. 138–146

УДК 004.652.43                                                                           
DOI: 10.17587/it.27.160-166

М. А. Колокольцев, старший преподаватель, e-mail: makolokoltsev@gmail.com, У. А. Михалёва, канд. техн. наук, e-mail: uamikhaleva@mail.ru, ФГАОУ ВО "Северо-восточный федеральный университет им. М. К. Аммосова", г. Якутск

Автоматизированная информационная система "Распределение учебной нагрузки преподавателя"

Рассматривается разработка автоматизированной информационной системы "Распределение учебной нагрузки преподавателя" на основе реляционной модели данных. Создание данной системы способствует экономии времени заведующего кафедрой, ответственного за проверку правильности составления распределения годовой учебной нагрузки между преподавателями. Данный программный продукт является логически завершенным продуктом, готовым к применению.
Ключевые слова: реляционная модель данных, учебная нагрузка преподавателя, автоматизированная информационная система

Оглавление