Кибернетика и программирование
Меню журнала
> Архив номеров > Рубрики > О журнале > Авторы > Требования к статьям > Редакция и редакционный совет > Рецензенты > Порядок рецензирования статей > Политика издания > Ретракция статей > Этические принципы > Правовая информация
Журналы индексируются
Реквизиты журнала

ГЛАВНАЯ > Журнал "Кибернетика и программирование" > Содержание № 03, 2016
Выходные данные сетевого издания "Кибернетика и программирование"
Номер подписан в печать: 25-06-2016
Учредитель: Даниленко Василий Иванович
Издатель: ООО <НБ-Медиа>
Главный редактор: Сидоркина Ирина Геннадьевна, доктор технических наук
ISSN: 2306-4196
Контактная информация:
Выпускающий редактор - Зубкова Светлана Вадимовна
E-mail: info@nbpublish.com
тел.+7 (966) 020-34-36
Почтовый адрес редакции: 117465, Москва, Россия, ул. Генерала Тюленева, 31/1-210.
Библиотека журнала по адресу: http://www.nbpublish.com/library_tariffs.php

Содержание № 03, 2016
Базы знаний, интеллектуальные системы, экспертные системы, системы поддержки принятия решений
Мустафаев А.Г. - Нейросетевая модель прогнозирования уровня глюкозы в крови у больных сахарным диабетом c. 1-5

DOI:
10.7256/2306-4196.2016.3.18010

Аннотация: Сахарный диабет - это метаболическое заболевание, вызванное абсолютным дефицитом секреции инсулина и характеризующееся неспособностью организма поддерживать уровень глюкозы в крови. Оптимальные типы и дозы искусственного инсулина зависят от многих факторов. В данной работе предлагается модель нейросетевого прогнозирования уровня глюкозы в крови, позволяющая заблаговременно предупреждать о приближающемся критическом состоянии больного диабетом. Использование прогнозирующей системы, совместно с инсулиновой помпой, открывает возможности построения системы автоматического управления уровнем глюкозы в крови пациента. Моделирование проводилось посредством инструментария Neural Network Toolbox из среды Matlab 2015b, ввиду широких возможностей данной системы, удобства разработки сложных приложений, развитых средств визуализации результатов исследования. Результаты обучения и проверки работоспособности предлагаемой модели прогнозирования показывают, что искусственные нейронные сети прямого распространения могут обеспечить удовлетворительное качество прогноза уровня глюкозы в крови на всех рассмотренном интервале прогнозирования. Средняя квадратичная погрешность прогноза в условиях исследовании не превышала 0,3.
Телекоммуникационные системы и компьютерные сети
Теймуров М.Т. - Повышение эффективности методов кодирования для волоконно‑оптических линий связи. c. 6-16

DOI:
10.7256/2306-4196.2016.3.19455

Аннотация: Статья посвящена актуальным проблемам кодирования в линиях связи в присутствии паттерн‑эффекта – эффекта зависимости частоты ошибок при передаче информации от вида самой информации. Объектом исследования являются методы кодирования информации. В статье приведен общий обзор методов кодирования для линий связи с паттерн-эффектом. Исследуются недостатки метода адаптивного блочного кодирования предложенного Скидиным А. С. и предлагаются способы их устранения. Автор рассматривает применение методов кодирования информации на примере волоконно-оптической линии связи. Проведена симуляция адаптивного блочного кодирования и предложенных улучшений для многоканальной высокоскоростной линии связи с амплитудным методом модуляции сигнала. Был произведен анализ полученных результатов и сделаны выводы о применимости данных кодов. Были разработаны новые методы кодирования на основе адаптивного блочного кодирования предложенного Скидиным А. С. для канала связи с паттерн-эффектом. Для этих методов было проведено сравнительное исследование, показавшее, что новые методы при той же избыточности и том же способе кодирования и декодирования устраняют большее количество ошибок. Проведённая работа по реализации методов кодирования позволяет использовать их не только в предложенной ВОЛС, но и в любой другой, где наблюдается явление паттерн-эффекта, что говорит о широкой применимости данной работы.
Математическое моделирование и вычислительный эксперимент
Дьяконова Т.А., Хоперсков А.В., Храпов С.С. - Компьютерное моделирование динамики затопления территорий в случае чрезвычайных ситуаций с использованием технологий параллельных вычислений c. 17-34

DOI:
10.7256/2306-4196.2016.3.18235

Аннотация: Предметом исследования является гидрологический режим на территории Волго-Ахтубинской поймы в условиях высоких значениях попуска воды через плотину Волжской гидроэлектростанции. Гидрологический режим определяет экологическое состояние уникального ландшафта на площади около 20 тысяч квадратных километров и возможность рационального использования данной территории, связанные с рыбоводством, сельским хозяйством и рекреационными функциями. Математическое моделирование позволяет решать большой круг задач гидрологии поймы и оптимальным управлением территории. Основное внимание в работе уделяется изучению последствий чрезвычайных ситуаций из-за высокой воды в Волгоградском водохранилище или в случае аварийных ситуаций с плотиной ГЭС. Построенные модели могут быть использованы для построения оптимальных схем эвакуации населения из опасной зоны междуречья в зависимости от внешних условий. Особое внимание уделяется созданию эффективного программного обеспечения для проведения гидродинамических вычислительных экспериментов. Исследование основано на методах численного моделирования динамики поверхностных вод с использованием Лагранжево-Эйлеровой численной схемы интегрирования уравнений Сен-Венана и технологии распараллеливания CUDA для графических процессоров. Построена математическая модель и ее программная реализация, позволяющая проводить вычислительные эксперименты для исследования гидрологического режима на территории Волго-Ахтубинской поймы в условиях очень высокого потока воды через створ Волжской ГЭС. Использование распараллеленного кода для графических процессоров на основе технологии CUDA позволяет сократить длительность вычислительного эксперимента до нескольких часов при использовании процессоров типа Tesla K40. Отличительной особенностью модели является использование высокоточного цифрового рельефа местности, основанного на данных дистанционного зондирования Земли. Сделан вывод, что даже при катастрофическом затоплении междуречья Волги и Ахтубы правобережье, а также урбанизированная территория, включающая Волгоград, Волжский, Южная промзона, Светлый Яр, практически не пострадают.
Агафонникова Е.О., Хоперсков А.В., Храпов С.С. - Проблема прогноза и управления гидрологическим режимом на горной территории в период ливневого паводка на основе гидродинамических численных экспериментов c. 35-53

DOI:
10.7256/2306-4196.2016.3.18855

Аннотация: Объектом исследования являются математические модели и их численные реализации, предназначенные для описания нестационарных паводковых явлений. Кратко обсуждаются структура, интерфейс и вычислительные возможности программного комплекса «EcoGIS-Simulation-2.0», основанного на геоинформационных и суперкомпьютерных технологиях, для моделирования гидрологического режима паводковых явлений. Важнейшим фактором, определяющим качество результатов моделирования, представляется цифровая модель рельефа местности. Основное внимание в работе уделено исследованию гидрологической обстановки и возникшей чрезвычайной ситуации в 2012 года в районе г. Крымска, приведшего к массовой гибели людей. Построена цифровая модель рельефа для территории Крымского района Краснодарского края, позволяющая адекватно моделировать гидрологический режим в условиях сильного паводка с использованием программного пакета «EcoGIS-Simulation-2.0». Программный комплекс позволяет учитывать все основные физические факторы, определяющие динамику затопления территории, использует численные алгоритмы, специально адаптированные для решения уравнений Сен-Венана. Реализованная двухзвенная клиент-серверная архитектура позволяет пользователю запускать несколько расчетов со своей клиентской машины на удаленных вычислительных кластерах. На основе проведенных численных экспериментах удалось воспроизвести динамику паводковой волны, способной привести к чрезвычайной ситуации 2012 года. Выявлен ряд особенностей гидрологического режима в период ливневого паводка 2012 г, связанных с ландшафтом и распределением осадков.
Пестерев Е.В., Клюшин Я.Г. - Моделирование принятия решения на основе анализа многомерных данных c. 54-65

DOI:
10.7256/2306-4196.2016.3.18956

Аннотация: Использование методов обработки многомерных данных при принятии решения является неотъемлемой частью систем анализа бизнес-процессов. В предлагаемой работе авторами была поставлена задача анализа многофакторных задач исследования операций при заданном множестве альтернатив. Как следствие, в качестве предмета исследования выбран процесс принятия решения, основанный на анализе многомерных данных, полученных из статистики функционирования рассматриваемых систем. Сформулированную в терминах обработки статистических данных поставленную задачу предлагается исследовать с точки зрения более общего подхода, а именно в терминах теории распознавания образов и хемометрики. В статье предложены методы формирования и обработки статистических данных, которые заключается в формировании многомерной структуры данных с последующей ее обработкой производственной функцией (функцией уверенности). Исходные признаки, образующие обучающуюся выборку, предлагается анализировать с точки зрения принципа доминирующих мотиваций, математически сформулированного в работе как их взаимное влияние как друг на друга, так и на принимаемое решение. Для апробации методов проведена серия численных экспериментов, целью которой было сравнение как составленных алгоритмов, отражающих предложенный подход, с байесовским подходом, так и различных производственных функций между собой. Серия экспериментов заключается в распознавании среднего арифметического нескольких сгенерированных случайных чисел. В результате получены зависимости количества правильных ответов от определяющих параметров (количество объектов, количество признаков, величина обучающей выборки, количество возможных значений каждого признака). Полученные результаты демонстрируют лучшее качество классификации объектов с помощью предложенных методов над классификацией, произведенной с использованием вероятностного подхода. Полученные результаты могут быть использованы в широком спектре задач, не связанных непосредственно с принятием решения, предусматривающих свою постановку в терминах анализа многомерных данных.
Мухаметзянов И.З. - Идентификация структуры при компьютерном имитационном моделировании кластеров в нефтяных дисперсных системах c. 66-75

DOI:
10.7256/2306-4196.2016.3.19244

Аннотация: Предметом исследования является идентификация кластерной системы в целом при компьютерном имитационном моделировании процесса кластер-кластерной агрегации. Объектом исследования является компьютерная имитационная модель образования-разрушения макромолекулярных кластеров для тяжелой нефти и остаточных продуктов переработки нефти. Автор подробно рассматривает такие аспекты темы как, построение значимых показателей для идентификации кластерной системы для имитационной модели кластер-кластерной агрегации. Рассмотрены два вида показателей – среднее статистическое рассеяния, характеризующее степень однородности кластеров и энтропии кластерной системы, характеризующая степень упорядоченности кластерной системы. Методика исследования основывается на проведении вычислительного эксперимента при различных значениях управляющих параметров модели и последующем статистическом анализе рассматриваемых показателей. Оценка качества интегральных показателей идентификации кластерной системы выполнена по критерию минимума коэффициента вариации и проверке статистических гипотез о значимом различии показателей при изменении управляющих параметров модели. По результатам вычислительных экспериментов для показателя статистического рассеяния по критерию минимума коэффициента вариации определена лучшая метрика – «коэффициент дивергенции». Показатели статистического рассеяния и энтропии кластерной системы позволяют проводить количественный анализ макроскопической структуры нефтяных систем путем имитационного моделирования роста кластеров при изменении физико-химических свойств рассматриваемой нефтяной системы и технологических параметров протекания процесса. В вычислительных экспериментах, моделирующих процесс термического крекинга и последующего термоконденсирования высококипящих фракций углеводородов нефти, установлены технологические параметры процесса, приводящие к росту мелких кластеров плотной структуры, и, наоборот, к крупным кластерам и менее плотной структуры. Указанные закономерности важны при последующем использовании крекинг остатков как сырья для получения нефтяного кокса заданной структуры для производства углеродной продукции.
Методы, языки и модели человеко-машинного взаимодействия
Сыркин Л.Д., Усов В.М., Крючков Б.И., Ворона А.А. - Эргономические аспекты синтеза систем отображения внешней обстановки оператору при дистанционном управлении автономными мобильными роботами c. 76-92

DOI:
10.7256/2306-4196.2016.3.18804

Аннотация: Авторы подробно рассматривают аспекты человеко-машинного взаимодействия оператора с группой автономных мобильных роботов, в частности оптимизированных с эргономических позиций способов отображения человеку-оператору информации для принятия решений в режиме дистанционного контроля. Исследуются эргономические аспекты применения режимов визуализации, облегчающих восприятие и перекодирование навигационной обстановки для оперативного «включения» оператора в управление в супервизорном режиме при выявлении в ходе визуального контроля коллизий автономных мобильных роботов. Исследованы базовые подходы к построению средств деятельности с опорой на теоретические взгляды о системе регуляции деятельности оператора с учетом профессий, близких по содержанию выполняемой деятельности. Методология исследования объединяет методы эргономики, системного анализа, инженерной психологии, психологии труда, проектирования человеко-машинных интерфейсов. Основными результатом проведенного исследования является эргономическая характеристика средств деятельности операторов в процессе динамического наблюдения перемещений мобильных роботов в зоне контроля с учетом имеющихся разработок для близких аналогов профессий, а также приоритетные направления проработки человеко-машинного интерфейса систем коммуникации оператора с одним или группой автономных мобильных роботов.
Другие сайты издательства:
Официальный сайт издательства NotaBene / Aurora Group s.r.o.
Сайт исторического журнала "History Illustrated"