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

К оглавлению

УДК 004.383.3                                                                             
DOI: 10.17587/it.27.171-179

П. А. Ляхов, канд. физ.-мат. наук, доц., e-mail: ljahov@mail.ru, А. С. Ионисян, канд. физ.-мат. наук, доц., e-mail: asion@mail.ru, М. В. Валуева, аспирант, e-mail: mriya.valueva@mail.ru, А. С. Ларикова, аспирант, e-mail: larikova@gmail.com, Северо-Кавказский федеральный университет

Высокопроизводительная цифровая фильтрация на модифицированных умножителях с накоплением в системе остаточных классов с модулями специального вида

Предложен способ выполнения цифровой фильтрации в системе остаточных классов с использованием модифицированных умножителей с накоплением. Проведен анализ цифровых фильтров, использующих арифметику системы остаточных классов, и представлены результаты аппаратного моделирования на FPGA. Показано, что использование системы остаточных классов позволяет увеличить частоту цифровых фильтров примерно в 4 раза, а аппаратные затраты уменьшить в 3 раза по сравнению с использованием традиционной позиционной системы счисления. Полученные результаты открывают возможность для эффективной аппаратной реализации цифровых фильтров на современных устройствах (FPGA, ASIC и др.) для решения практических задач, таких как шумоподавление, усиление и подавление частот, интерполяция, децимация, эквализация и многих других.
Ключевые слова: цифровая обработка сигналов, цифровой фильтр, модулярные умножители с накоплением, система остаточных классов

С. 171–179

Работа выполнена при поддержке Российского фонда фундаментальных исследований (№ 19-07-00130 А), совета по грантам Президента Российской Федерации (проекты СП-126.2019.5 и МК-3918.2021.1.6).

УДК 004.009, 332.1                                                                     
DOI: 10.17587/it.27.180-187

С. В. Шайтура, канд. техн. наук, доц., e-mail: swshaytura@gmail.com, Российский государственный университет транспорта (МИИТ), Москва, Институт гуманитарных наук, экономики и информационных технологий, г. Бургас, Болгария, Д. А. Галкин, управляющий партнер, e-mail: julikas@inbox.ru, Компания "Marketing Logic", Москва

Геомаркетинговый анализ больших данных

Накопление большого количества геопространственных данных требует новых подходов к их обработке и визуализации. Одним из таких подходов является создание геомаркетинговой системы с принципиально новым инструментарием, основанном на кластеризации данных. Возможности такой системы показаны на примерах оценки стоимости жилья, определения местоположения нового торгового центра, филиала банка и поликлиники.
Ключевые слова: геомаркетиговая система, пространственные данные, геомаркетинг, большие данные, кластеры, технологии геомаркетинга, информационные технологии

УДК 004.4'413, 004.021
DOI: 10.17587/it.27.188-194

Д. В. Малаховецкий, студент, e-mail: dmitriymalax@yandex.ru, Московский государственный технологический университет "СТАНКИН", А. И. Разумовский, канд. техн. наук, ст. науч. сотр., e-mail: razumowsky@yandex.ru, Институт проблем управления РАН, г. Москва

Синтаксический анализ символьных массивов методом рекурсивного охвата и структурирования на примере данных VRML-формата

Представлен новый подход к структуризации, сегментации и алгоритмическому оформлению синтаксического анализатора символьных массивов на примере данных VRML. Ключевой особенностью метода является возможность формирования иерархически-сложного объекта посредством рекурсивной структуризации данных, позволяющей охватывать в совокупности все содержимое объекта, включая его произвольную вложенность дочерних объектов. Это позволяет достичь высокой управляемости при разработке алгоритма синтаксического анализа и дает возможность сосредоточиться каждый раз на конкретном фрагменте данных, при этом не теряя из виду всей совокупной связности информации. Полученные результаты легко могут быть использованы при создании удобных структур хранения данных, связанных с обеспечением информационной безопасности, для решения проблемы сдерживания объема данных в файлах, в задачах управления большими данными в гетерогенных системах, а также при обработке иерархических данных в интернете вещей.
Ключевые слова: метод анализа данных, синтаксический анализ, рекурсия, VRML-формат, полиморфная иерархия

УДК 004.021                                                                                
DOI: 10.17587/it.27.195-201

Т. В. Нгуен, аспирант, e-mail: vietqn1987@gmail.com, А. Г. Кравец, д-р техн. наук, проф., e-mail: agk@gde.ru, Волгоградский государственный технический университет, г. Волгоград

Оценка и прогнозирование тенденций развития научных исследований на основе библиометрического анализа публикаций

Предлагается подход к анализу и прогнозированию тематической эволюции исследований путем выявления восходящего тренда ключевых слов. Статистический анализ лексики публикаций позволяет проследить глубину проникновения новых идей и методов, которая может быть задана частотой появления слов, кодирующих целые концепции. В статье представлены разработанные метод анализа исследовательских тенденций и алгоритм ранжирования статей, основанный на структуре сети прямого цитирования. Данные для эксперимента были извлечены из Web of Science Core Collection, собраны 6696 публикаций в области искусственного интеллекта за период 2005—2016 гг. Для оценки предложенного метода было собрано 3211 публикаций с 2017 по 2019 гг. В результате метод оценивался путем проверки присутствия предсказанных ключевых слов в наборе самых частых терминов за период 2017—2019 гг. и обеспечил точность 73,33 %.
Ключевые слова: прогнозирование тенденций, тематическая эволюция, библиометрический анализ, ранжи­рование статей, искусственный интеллект, база данных Web of Science

C. 195–201

Исследование выполнено при финансовой поддержке РФФИ в рамках научных проектов № 19-07-01200 и № 20-37-90092.

УДК [004.032.26:004.94:621.91](083.13)
DOI: 10.17587/it.27.202-211

А. Н. Поляков, д-р техн. наук, проф., e-mail: anp_temos@mail.ru, В. В. Позевалкин, аспирант, e-mail: pozevalkinvv@mail.ru, Оренбургский государственный университет

Применение нейронной сети прямого распространения к прогнозированию тепловых характеристик станков

Представлена методика исследования устойчивости результатов моделирования на основе искусственной нейронной сети применительно к тепловым характеристикам металлорежущих станков. Методика базируется на предложенной базовой математической модели, основаннай на модальном подходе. Представлена архитектура типового программного средства, разработанного для изучения эффективности моделирования искусственной нейронной сети. Приведены результаты натурного и машинного экспериментов.
Ключевые слова: искусственная нейронная сеть, машинный эксперимент, тепловые характеристики станков, модальные параметры

C. 202–211

Исследование выполнено при финансовой поддержке РФФИ в рамках научного проекта № 20-38-90045

УДК 681.5; 004.7
DOI: 10.17587/it.27.212-224

В. А. Коковин, канд. техн. наук, доц., e-mail: kokovin@uni-protvino.ru, А. А. Евсиков, канд. техн. наук, доц., e-mail: eaa@uni-protvino.ru, А. П. Леонов, канд. техн. наук, доц., e-mail: anatoli.leonov@googlemail.com, Государственный университет "Дубна", филиал "Протвино", г. Протвино, Московская область

Особенности организации и взаимодействия функциональных сетевых компонентов в распределенных управляющих системах

Рассматриваются особенности организации и взаимодействия устройств, названных функциональными сетевыми компонентами (ФСК). Анализируются тенденции в развитии промышленных сетевых экосистем, направленные на повышение интеллектуальных возможностей производственного оборудования. Обсуждаются возможности использования стандартизованных программных платформ для разработки управляющих приложений сетевых контроллеров распределенных технологических систем. Обоснована необходимость использования гибридных управляющих вычислителей на базе ARM контроллеров и программируемых логических интегральных схем. Предложена многоуровневая структура коммуникационной сети для взаимодействия ФСК в реальном времени, разработана и испытана модель в пакете AnyLogic 8.6.
Ключевые слова: распределенные управляющие системы, функциональные сетевые компоненты, мехатронные модули, МЭК-61499, ПЛИС, AnyLogic 8.6

Оглавление