АННОТАЦИИ СТАТЕЙ ЖУРНАЛА "ИНФОРМАЦИОННЫЕ ТЕХНОЛОГИИ"
№12. Том 28. 2022

К оглавлению

УДК 681.3.02                                                                               
DOI: 10.17587/it.28.619-624

А. Д. Иванников, д-р техн. наук, гл. науч. сотр.,
Институт проблем проектирования в микроэлектронике РАН, г. Москва

Анализ уровней моделирования цифровых систем на этапе проектирования в целях их отладки

Приведен краткий анализ задачи отладки проектов цифровых систем, перечислены типовые ошибки и не­точности проектов цифровых систем на этапе разработки. Рассмотрены уровни моделирования проектируемых цифровых систем: имитационные модели на уровне массового обслуживания; модели на уровне регистровых передач; модели на уровне архитектуры и микроархитектуры; модели на уровне квазивременных логических диаграмм; модели с учетом разброса задержек блоков. Для каждого уровня моделирования приведены оценки сложности и временных затрат, а также указаны типы выявляемых ошибок проекта.
Ключевые слова: отладка цифровых систем, уровни моделирования, имитационное моделирование, моделирование уровня регистровых передач, моделирование на уровне архитектуры, моделирование на уровне квазивременных логических диаграмм, моделирование с учетом разброса задержек

УДК 004.932.2                                                                            
DOI: 10.17587/it.28.624-629

В. А. Бобков, д-р техн. наук, гл. науч. сотр., В. П. Май, канд. техн. наук, вед. науч. сотр.,
Институт автоматики и процессов управления ДВО РАН, г. Владивосток

Моделирующий комплекс для отладки алгоритмов автономного подводного робота

Рассматривается программный моделирующий комплекс для отладки разрабатываемых систем и алгоритмов управления автономных подводных роботов (АПР). Комплекс позволяет моделировать широкий спектр данных, отлаживать разрабатываемые алгоритмы непосредственно в среде системы управления АПР. В состав комплекса входят: блок моделирования движения, копия программной среды АПР, редакторы основных элементов комплекса, процессов и событий.
Ключевые слова: автономный подводный робот, моделирование данных

УДК 004.021
DOI: 10.17587/it.28.630-635

А. А. Дубанов, канд. техн. наук, доц.,
Бурятский государственный университет им. Д. Банзарова, г. Улан-Удэ

Геометрические модели уклонения цели от преследователя

Рассмотрены геометрические модели уклонения цели от преследователя, движущегося прямолинейно и равномерно. В геометрических моделях предполагается, что преследователь обладает областью обнаружения. Рассматривались следующие модели области обнаружения: круговая, секторная и угловая. Цель первоначально находится на линии визирования и стремится покинуть место вероятного обнаружения по оптимальной траектории. Рассматриваются вопросы определения минимального расстояния от преследователя, когда еще будет возможно покинуть область обнаружения. Отметим, что адаптивного поведения со стороны преследователя смоделировано не было. По результатам статьи были изготовлены анимированные изображения, где можно посмотреть процесс уклонения цели от преследователя.
Ключевые слова: траектория, цель, преследователь, уклонение, область обнаружения, преследование

С. 630–635

УДК 004.021:004.82                                                                   
DOI: 10.17587/it.28.636-643

В. А. Семенова, мл. науч. сотр., С. В. Смирнов, д-р техн. наук, гл. науч. сотр.,
ИПУСС РАН — СамНЦ РАН, г. Самара

Определение и обработка ограничений существования свойств в онтологическом анализе данных

Областью исследований является интеллектуальный анализ данных, конкретно — "онтологический анализ данных", который понимается авторами как анализ в общем случае неполных и противоречивых эмпирических данных о неизученной, неструктурированной предметной области в целях построения ее формальной онтологии. Предметом исследования является обработка в общем случае логически многозначного формального контекста для вывода формальных понятий на основе объектно-признаковых данных и априорных ограничений существования свойств у объектов исследуемой предметной области. Задача исследования состоит в разработке эффективных алгоритмов управления "нормальностью" формального контекста, извлекаемого из эмпирических данных. В исследовании использованы методы теории множеств и бинарных отношений, модели и методы анализа формальных понятий, а также методология применения ограничений существования для построения формальных онтологий. Отличие и новизна предложенного решения заключается в замене "естественного" описания системы измеряемых у объектов свойств как множества с заданными на нем экзистенциональными отношениями спецификацией этой системы в виде совокупности субструктур, однородных по виду экзистенционального сопряжения свойств-членов. В статье представлены алгоритмы выявления этих субструктур и условия их присутствия в нормальных подмножествах измеряемых свойств. Приведен алгоритм вычисления статуса субструктур по отношению к конкретному нормальному подмножеству измеряемых свойств; этот алгоритм является опорным в механизме нормализации эмпирического контекста. Рассмотрена работа опорного алгоритма применительно к "мягким" (нечетким, нестрогим) и однозначным эмпирическим контекстам. Значение полученных результатов состоит в алгоритмическом обеспечении ряда этапов онтологического анализа данных.
Ключевые слова: онтологический анализ данных, анализ формальных понятий, ограничения существования свойств, нормальное множество свойств, группа сопряженных свойств

С. 636–643

УДК 004.89                                                                                 
DOI: 10.17587/it.28.644-653

С. М. Авдошин¹, канд. техн. наук, проф., Д. В. Пантюхин^1,2, старший преподаватель, И. М. Воронков^1,3,4, приглашенный преподаватель, ст. науч. сотр., зам. начальника центра нейросетевых технологий, А. Н. Назаров¹, д-р техн. наук, проф., В. И. Мухамадиев³, инженер, М. К. Горденко¹, ведущий эксперт, Дам Ньить Ван¹, приглашенный преподаватель, Нгуен Нгок Зиеп⁵, канд. физ.-мат. наук, ассистент,
¹ Национальный исследовательский университет "Высшая школа экономики",
² МИРЭА — Российский технологический университет,
³ Федеральное государственное автономное научное учреждение "Центр информационных технологий и систем органов исполнительной власти" (ФГАНУ ЦИТиС),
⁴ Международный центр по информатике и электронике (ИнтерЭВМ),
⁵ Инженерная академия РУДН

Анализ нейросетевых методов обнаружения компьютерных атак и наборов данных для их обучения

Рассматриваются подходы к обнаружению компьютерных атак, основанные на применении нейросетевых классификаторов. Обсуждаются проблемы обучения таких классификаторов. Рассматриваются наборы данных о компьютерных атаках для проводных и беспроводных систем. Приведены результаты оценки таких наборов по степени несбалансированности. Описаны проблемы обучения на несбалансированных наборах данных и подходы к балансировке обучающей выборки в случае редких атак, в том числе с помощью генеративно-состязательных сетей.
Ключевые слова: обнаружение компьютерных атак, нейронная сеть, балансировка обучающей выборки, наборы данных компьютерных атак

С. 644–653

Работа выполнена при финансовой поддержке гранта РФФИ, проект № 21-57-54002.

УДК 004.023                                                                               
DOI: 10.17587/it.28.653-662

С. С. Сосинская, канд. техн. наук, доц., Р. В. Ашихмин, А. С. Дорофеев, канд. техн. наук, доц.,
Иркутский национальный исследовательский технический университет

Индивидуальные обучающие траектории и их классификация с помощью нейронных сетей

Рассматривается задача автоматической классификации индивидуальных обучающих траекторий (ИОТ) с учетом выбранных дисциплин. Предлагается классифицировать сформированную выборку ИОТ с помощью нейронных сетей. Выборки генерируются таким образом, чтобы каждая ИОТ включала в себя профильные дисциплины из учебной программы. Представлены оценки качества результатов классификации.
Ключевые слова: индивидуальные траектории обучения, нейронная сеть, многослойный персептрон, генерация выборки, оценка результатов

С. 653–662

УДК 004.272.43                                                                          
DOI: 10.17587/it.28.663-669

А. Э. Саак, д-p техн. наук, доц., В. В. Курейчик, д-p техн. наук, проф.,
Южный федеральный университет, г. Ростов-на-Дону, г. Таганрог

Диспетчеризация массивов с заявками равной ресурсной меры в GRID-системах

Исследуется диспетчеризация массивов с заявками одинаковой трудоемкости в Grid-системах централизованной архитектуры с мультисайтным режимом обслуживания. Предлагаются и исследуются два уровневых алгоритма по высоте и три уровневых алгоритма по протяженности. Анализируется качество шести эвристических полиномиальных уровневых алгоритмов управления ресурсами на пяти тестовых массивах.
Ключевые слова: Grid-система централизованной архитектуры, мультисайтный режим обслуживания заявки, неэвклидова эвристическая мера, полиномиальная трудоемкость алгоритма, уровневые алгоритмы по высоте, уровневые алгоритмы по протяженности, площадь заявки, работа заявки, ресурсная мера заявки, массив заявок равной ресурсной меры

С. 663–669

Работа выполнена при финансовой поддержке РФФИ (грант № 20-01-00148).

Оглавление