АННОТАЦИИ СТАТЕЙ ЖУРНАЛА "ИНФОРМАЦИОННЫЕ ТЕХНОЛОГИИ" №1, 2014

К оглавлению

УДК 519.237.8

М. А. Баранов, аспирант, Национальный исследовательский университет "Высшая школа экономики", Москва,
e-mail: thenorthcat@gmail.com

Составные ключевые термы в задаче кластеризации текстовых документов

В рамках векторной модели представления документов рассматривается задача кластеризации текстовых документов с использованием словосочетаний, состоящих из более чем двух слов. Показано, что наилучшие результаты достигаются при использовании в процессе кластеризации комбинации одиночных слов со словосочетаниями, состоящими из двух или трех слов.
Ключевые слова: кластеризация текстовых документов, жадный алгоритм, составные ключевые термы

С. 3—8

УДК 519.7
А. Ф. Валеева, д-р техн. наук, проф., e-mail: aida_val2004@mail.ru Ю. А. Гончарова, аспирант, И. С. Кощеев, аспирант, Уфимский государственный авиационный технический университет

Разработка логистической транспортной системы для решения задачи доставки груза различным клиентам. Часть 2

Рассматривается прототип логистической транспортной системы для решения задачи доставки груза различным клиентам (3L-EVRP, Three-Dimensional Extended Vehicle Routing Problem). Представлены алгоритмы оптимизационного ядра системы, а именно: алгоритм муравьиной колонии, основанный на популяции, для поиска рациональных маршрутов доставки груза различным клиентам и эволюционный алгоритм (1+1)-EA3D для поиска рационального размещения емкостей параллелепипедной и цилиндрической форм c учетом требуемых ограничений (учет центра масс, размещения емкостей на поддонах и т. д.).
Ключевые слова: маршрутизация, размещение грузов в автомобильные транспортные средства, транспортная логистика, логистическая транспортная система, алгоритм муравьиной колонии, основанный на популяции, эволюционный алгоритм

Работа поддержана грантом РООН № 13-07-00579.

С. 9—14

УДК 519.6
А. Н. Четырбоцкий, д-р физ.-мат. наук, вед. науч. сотр., e-mail: Chetyrbotsky@yandex.ru, Дальневосточный геологический институт ДВО PАН, Дальневосточный федеральный университет

Численное моделирование вязкости мантии Земли методами радиально-базисных функций в среде MATLAB

Рассматриваются формы аналитического представления характеристики внутреннего трения (вязкости) в мантии Земли. Обсуждаются вопросы согласования статистических выборок, которые используются для проведения в среде MATLAB параметрической идентификации модели мантийной вязкости. Для построения модели используется аппарат радиально-базисных функций. Приводятся способы графического представления результатов вычислительных экспериментов.
Ключевые слова: мантия Земли, вязкость мантии, статистическая выборка, параметрическая идентификация

С. 14—18

УДК 539.3

Г. Г. Булычев, д-р физ.-мат. наук, проф., e-mail: geo-bulychev@mail.ru, Московский государственный технический университет радиоэлектроники и автоматики
(МГТУ МОТЭА)

Численное моделирование динамики и динамического разрушения арочных и мостовых конструкций

Рассматриваются организация проекта, математическая модель, методика и результаты численного моделирования динамики и динамического разрушения арочных и мостовых конструкций. Для моделирования используются численный метод пространственных характеристик, развитый и численно реализованный автором применительно к данному классу задач, и авторская машинная графика. Определены характер разрушений конструкций и предельные разрушающие нагрузки, проведена оптимизация конструкции по динамической прочности.
Ключевые слова: численное моделирование, механика деформированного твердого тела, динамика, разрушение, рамные конструкции

С. 19—24

УДК 004.94
С. В. Лучкова, аспирант, Т. О. Перемитина, канд. техн. наук, науч. сотр., И. Г. Ященко, канд. геол.-минер. наук, науч. сотр., Институт химии нефти СО РАН, г. Томск, e-mail: sonetta@gmail.com

Применение программного комплекса анализа многомерных данных на основе нечеткого и статистического моделирования

Рассмотрен комплексный подход к анализу данных с пропущенными значениями, включающий восстановление данных с помощью нечеткой системы на основе эволюционной стратегии и выявление зависимостей свойств объектов с помощью факторного анализа с вращением. Описывается модель восстановления данных и алгоритм факторного анализа. Приведены результаты экспериментальных исследований для определения влияния состава и условий залегания нефтей на численность, распространение и активность пластовой микрофлоры.
Ключевые слова: нечеткая система, восстановление данных, факторный анализ, физико-химические свойства нефти, микробиологические свойства пластовой воды

С. 24—30

УДК 004.322.067
М. В. Тарасюк, канд. техн. наук, доц., системный аналитик, ЗАО "Институт сетевых технологий", г. Санкт-Петербург e-mail: miket@int.spb.ru

Выбор топологии VPN-сети с учетом требований конфиденциальности характеристик телекоммуникационной нагрузки

Предложена модель оценки информативности межпакетных интервалов в канале связи, с учетом которой сформулированы принципы выбора топологии виртуальных каналов в сетях специальной связи, построенных на основе VPN (Virtual Private Network)-технологий, учитывающие требования по обеспечению конфиденциальности характеристик телекоммуникационной нагрузки.
Ключевые слова: скрытый канал, виртуальный канал, VPN-сеть, маскировка трафика, скрытность связи

С. 31—35

УДК 004.9
Г. Ч. Набибекова, зав. отд., e-mail: gulnarara58@mail.ru, Институт Информационных Технологий НАН Азербайджана, Баку, Азербайджан

Об одном методе фаззификации атрибутов хранилища данных в системах поддержки принятия решений в сфере внешней политики

Представлен процесс фаззификации атрибутов хранилища данных системы поддержки принятия решений в сфере внешней политики. С этой целью выбранный алгоритм CLARANS был применен для кластеризации данных хранилища. С помощью медоидов, полученных в результате кластеризации, были выведены значения функции принадлежности. Рассматривается случай, когда число терм-множеств, создаваемых на различных измерениях куба, различно.
Ключевые слова: OLAP-куб, фаззификация, нечеткое множество, лингвистическая переменная, терм-множество, кластеризация, хранилище данных, атрибут, медоид

С. 36—41

УДК 004.652.5
Н. Т. Фисун, д-р техн. наук, проф., зав. каф., e-mail: ntfis@kma.mk.ua
Г. В. Горбань, аспирант, Черноморский государственный университет им. П. Могилы, г. Николаев, Украина

Модели и методы построения системы OLAP для объектно-ориентированных баз данных

Рассмотрены аспекты построения системы OLAP в объектно-ориентированных СУБД, предложена схема связи фактов с измерениями в объектно-ориентированной модели данных и диаграмма метаклассов для реализации OLAP при использовании метаданных.
Ключевые слова: базы данных, OLAP, реляционные БД, объектно-ориентированные БД, таблица фактов, измерение, мера, многомерный массив, класс, экземпляр класса, свойство, ссылка, связь, метаданные, нотация IDEF1

С. 41—45

УДК 004.9;519.25
Н. А. Соломещ, аспирант, МФТИ, Россия, Долгопрудный, И. В. Браиловский, канд. физ.-мат. наук, принципиальный инженер, Lab126, Калифорния, США e-mail: Solomeshch.Natalya@gmail.com, brailovs@lab126.com

Анализ и оптимизация работы вейвлетного видеокодека в условиях передачи видеопотока по нестабильному каналу связи

Исследуется зависимость качества закодированного видеопотока от уровня помех в канале связи в случае видеокодирования на основе вейвлетного преобразования. Для решения поставленной задачи проводились вычислительные эксперименты на базе кодека с открытым исходным кодом Schrodinger. Pезультаты исследования позволяют адаптировать вейвлетный видеокодек для передачи видеопотока оптимального качества по нестабильному каналу.
Ключевые слова: видеокодирование, вейвлет-преобразование, каналы связи с помехами, битрейт, функция скорости искажений, метрика изображений, SSIM, устойчивость к ошибкам

С. 46—51

УДК 004.934
А. В. Савченко, канд. техн. наук, доц., Национальный исследовательский университет, Высшая школа экономики — Нижний Новгород, e-mail: avsavchenko@hse.ru

Сегментация речи в задачах автоматического обнаружения и распознавания голосовых команд

Рассмотрена задача автоматического выделения голосовых команд из непрерывного речевого потока и их последующего распознавания. Для обнаружения в слогах границ гласных звуков используется основанный на идее вероятностной нейронной сети с проверкой однородности алгоритм фонемной сегментации речи. Предложено считать речевой сигнал частью голосовой команды, если доля длительности выделенного в нем однородного сегмента по отношению к длительности всего слога превышает фиксированный порог. Экспериментально показано, что для четкого слогового произношения команд такой подход позволяет в 90 % случаев выделить голосовую команду, состоящую из более чем двух слогов.
Ключевые слова: автоматическое распознавание речи, сегментация речи, вероятностная нейронная сеть с проверкой однородности, система голосового управления, метод фонетического кодирования слов

Исследование осуществлено в рамках Программы "Научный фонд НИУ ВШЭ" в 2013—2014 гг., проект № 12-01-0003.

С. 53—57

УДК 004.855.5
Э. Д. Аведьян, д-р техн. наук, гл. науч. сотр., e-mail: avedian@mail.ru, В. Э. Луганский, зам. директора, e-mail: lugansky@inevm.ru ФГАНУ "Центр информационных технологий и систем органов исполнительной власти"
(ФГАНУ ЦИТиС), г. Москва

Подход к задаче заполнения числовых пропусков в таблицах и строках, основанный на многослойной нейронной сети и нейронной сети СМАС

Проблема обнаружения и восстановления пропущенных данных сопутствует многим практическим задачам. Приводится краткий обзор современных работ по данной проблеме, в которых описаны возможные приложения и широкий спектр подходов к ее решению. Из этого обзора следует, что нейросетевые методы наиболее перспективны в решении задачи обнаружения и восстановления пропущенных данных. Показывается, что такая задача особенно эффективно решается с помощью нейронной сети CMAC (НС CMAC). Приведено ее краткое описание и алгоритм решения. Приведенные результаты компьютерного моделирования показывают, что НС CMAC решает задачу заполнения пропусков в таблицах с точностью, которая зависит от свойств восстанавливаемых данных.
Ключевые слова: заполнение пропусков в таблицах и строках, многослойная нейронная сеть, нейронная сеть CMAC, алгоритм, компьютерное моделирование

Материалы данной статьи создавались в соответствии с основными системными подходами разрабатываемой в ФГАНУ ЦИТиС НИР "Исследование и разработка макета программного комплекса интеллектуальной системы поддержки принятия решений с использованием больших массивов показателей в среде единого информационного пространства социально-экономической сферы", финансируемой Минобрнауки России в рамках реализации Федеральной целевой программы "Исследования и разработки по приоритетным направлениям развития научно-технологического комплекса России на 2007—2013 годы".

УДК 004.942
Е. А. Сирота, канд. физ.-мат. наук, доц., e-mail: sirota_ea@sc.vsu.ru, Воронежский государственный университет

Прогнозирование нестационарных временных последовательностей на основе иерархических многослойных нейронных сетей

Предлагается методика построения иерархических многослойных нейронных сетей для прогнозирования нестационарных временных последовательностей и проводится анализ возможности ее применения для изучения динамики потребления цельной крови и плазмы лечебными профилактическими учреждениями. Дано обоснование преимуществ работы иерархической нейронной сети перед обычной нейронной сетью при решении задач прогнозирования нестационарных временных последовательностей.
Ключевые слова: иерархическая нейронная сеть, нестационарная временная последовательность, прогнозирование, точность прогноза

Работа выполнена при поддержке гранта Минобрнауки РФ по программе «Развитие кооперации российских вузов и производственных предприятий» (Постановление Правительства № 218 от 09.04.2010 г. – 3 очередь, № 02.G25.31.0002), а также программы стратегического развития Воронежского государственного университета.

С. 67—71

оглавление