«Системы и средства информатики»
Том 22, Выпуск 2, 2012г.

Оглавление | Об авторах

Аннотации и ключевые слова.

МЕТОДЫ И СРЕДСТВА АНАЛИЗА ИМОДЕЛИРОВАНИЯ СТОХАСТИЧЕСКИХ СИСТЕМ ИНТЕГРИРОВАННОЙ ЛОГИСТИЧЕСКОЙ ПОДДЕРЖКИ.

• И. Н. Синицын  Институт проблем информатики Российской академии наук, sinitsin@dol.ru
• А. С. Шаламов  Институт проблем информатики Российской академии наук, a-shal5@yandex.ru
• И. В. Сергеев  Институт проблем информатики Российской академии наук, isergeev@ipiran.ru
• В. И. Синицын  Институт проблем информатики Российской академии наук, vsinitsin@ipiran.ru
• Э. Р. Корепанов  Институт проблем информатики Российской академии наук, ekorepanov@ipiran.ru
• В. В. Белоусов  Институт проблем информатики Российской академии наук, vbelousov@ipiran.ru
• Е. С. Агафонов  Институт проблем информатики Российской академии наук, eagafonov@ipiran.ru
• В. С. Шоргин  Институт проблем информатики Российской академии наук, vshorgin@ipiran.ru

Аннотация: Рассматриваются компьютерные методы и средства анализа и моделирования для одного из новейших направлений в области экономики послепродажного обслуживания изделий наукоемкой продукции (ИНП) длительного использования: интегрированной логистической поддержки (ИЛП). Особое внимание уделено проблемам аналитического моделирования и минимизации затрат на эксплуатацию ИНП в непрерывно-дискретных и эредитарных системах.

Ключевые слова: инструментальное программное обеспечение; стохастические системы; эредитарные системы; стохастический ударный импульс; аналитическое и статистическое моделирование; фильтрация; MATLAB

АВТОМАТИЗАЦИЯ ОТЛАДКИ ПРОГРАММ ДЛЯ РЕКУРРЕНТНОГО ОПЕРАЦИОННОГО УСТРОЙСТВА.

• Р. А. Зеленов  Институт проблем информатики Российской академии наук, graf.developer@gmail.com
• А. А. Прокофьев  Институт проблем информатики Российской академии наук, a.a.prokofyev@mail.ru
• В. Н. Волчек  Институт проблем информатики Российской академии наук, v volchek@inbox.ru

Аннотация: Показаны проблемы, встающие перед разработчиком низкоуровневых программ, и способы их решения на примере среды проектирования программного обеспечения для рекуррентного операционного устройства (РОУ). Описывается реализация средств уменьшения числа ошибок на этапе программирования, а также инструмента автоматической локализации ошибок, приводящих к генерации исключений в аппаратуре.

Ключевые слова: интегрированная среда разработки; автоматизация отладки; потоковая архитектура; рекуррентность

ВСТРОЕННЫЕ СРЕДСТВА ОТЛАДКИ РЕКУРРЕНТНОГО ОПЕРАЦИОННОГО УСТРОЙСТВА.

• А. А. Прокофьев  Институт проблем информатики Российской академии наук, a.a.prokofyev@mail.ru
• Р. А. Зеленов  Институт проблем информатики Российской академии наук, graf.developer@gmail.com
• В. Н. Волчек  Институт проблем информатики Российской академии наук, v_volchek@inbox.ru

Аннотация: Рассмотрены проблемы обеспечения наблюдаемости и управляемости внутренних состояний рекуррентного операционного устройства (РОУ). Рассмотрены вопросы внедрения средств, позволяющих разработчику максимально быстро обнаружить, локализовать и исправить ошибки в РОУ, предложены наиболее эффективные, учитывающие архитектурную новизну и специфику его организации решения.

Ключевые слова: отладка; аппаратура; рекуррентность; потоковая архитектура

МОДЕЛЬ ПОТОКОВОЙ АРХИТЕКТУРЫ НА ПРИМЕРЕ РАСПОЗНАВАТЕЛЯ СЛОВ.

• Д. В. Хилько  Институт проблем информатики Российской академии наук, dhilko@yandex.ru
• Ю. А. Степченков Институт проблем информатики Российской академии наук, YStepchenkov@ipiran.ru

Аннотация: Рассмотрена имитационная модель потоковой рекуррентной архитектуры (МПРА), реализуемой в виде сверхбольших интегральных схем (СБИС) на кристалле ПЛИС (программируемой логической интегральной схемы) фирмы Altera. Предлагаемая модель позволяет решать задачи отладки функциональных блоков архитектуры до их внедрения в аппаратуру и служит инструментом разработки и отладки программ. Описаны ключевые аспекты архитектуры, специализированного языка программирования и их отражение в модели.

Ключевые слова: имитационная модель; потоковая архитектура; рекуррентность; программирование

Автоматизация обработки информации для обнаружения аномалий формы рельсовых нитей.

• С. К. Дулин  Институт проблем информатики Российской академии наук, s.dulin@ccas.ru
• И. Н. Розенберг   ОАО Научно-исследовательский и проектно-конструкторский институт информатизации, автоматизации и связи на железнодорожном транспорте (НИИАС), I.Rozenberg@gismps.ru
• В. И. Уманский  ЗАО Интехгеотранс, umanvi@yandex.ru

Аннотация: На основе анализа экспериментальных данных предложены аналитические модели обработки информации, поступающей от измерителей инерциально-спутниковой системы, фиксирующих аномалии формы рельсовой нити (АФРН). Модели описываются нестационарными дифференциальными уравнениями с неизвестными параметрами. Полученные уравнения оценки вектора состояния интегрированной навигационной системы (НС) позволили разработать метод идентификации параметров АФРН, свободный от необходимости расширения размерности фильтра и допущения о стационарности идентифицируемых параметров и обеспечивающий повышение точности идентификации за счет использования вероятностных критериев, нелинейно зависящих от апостериорной плотности вероятности (АПВ) вектора состояния.

Ключевые слова: инерциально-спутниковая система; аномалия формы рельсовой нити; апостериорная плотность вероятности вектора состояния

Методические подходы к выбору сенсорных технологий для ситуационных центров на основе классификации видов деятельности пользователей.

• C. А. Денисов  Институт проблем информатики Российской академии наук, sdn@ipi.ac.ru
• А. А. Зацаринный  Институт проблем информатики Российской академии наук, azatsarinny@ipiran.ru
• В. А. Кондрашев  Институт проблем информатики Российской академии наук, vd@ipi.ac.ru
• К. Г. Чупраков  Институт проблем информатики Российской академии наук, chkos@rambler.ru

Аннотация: Рассматриваются вопросы применения современных сенсорных технологий для систем ситуационных центров (СЦ) с целью повышения эффективности их функционирования на основе совершенствования интерфейса взаимодействия лица, принимающего решения (ЛПР), с информационно-аналитической системой поддержки принятия решений (ИАС ППР). Предлагаются критерии выбора сенсорных технологий для СЦ на основе проведенной классификации видов деятельности их пользователей.

Ключевые слова: ситуационный центр; сенсорная панель; интерфейс взаимодействия; информационно-аналитическая система

Математические и программные средства моделирования световых приборов.

• И. И. Байнева  Мордовский государственный университет имени Н.П. Огарева, baynevaii@rambler.ru
• В. В. Байнев  Мордовский государственный университет имени Н.П. Огарева, bw14@mail.ru

Аннотация: Рассмотрены особенности световых приборов (СП), светоперераспределяющих устройств, проанализированы задачи и возможные решения их расчета и проектирования. Описаны математические и программные модели, используемые в светотехническом проектировании и расчетах светильников с зеркальными отражателями. Описаны принципы работы с разработанным программным обеспечением для автоматизированной системы моделирования и проектирования световых приборов.

Ключевые слова: моделирование; программа; система; световой прибор; отражатель; проектирование

Цитирование документов в патентах как индикатор взаимосвязи областей науки и технологий.

• О. С. Кожунова  Институт проблем информатики Российской академии наук, okozhunova@ipiran.ru

Аннотация: Работа посвящена анализу взаимосвязей науки и технологий на основе данных о запатентованных изобретениях Нидерландов, Бельгии, Чили и других стран, а также оценке степени значимости приведенных в патентах цитирований научных работ соответствующих областей, в том числе технологических.

Ключевые слова: цитирование в патентах; индикатор взаимосвязи областей науки и технологий; информационный мониторинг науки

Интеллектуальные механизмы семантического поиска в сети Интернет.

• И. П. Кузнецов  Институт проблем информатики Российской академии наук, igor-kuz@mtu-net.ru
• М. М. Шарнин  Институт проблем информатики Российской академии наук, keywen1@mail.ru
• А. Г. Мацкевич  Институт проблем информатики Российской академии наук, xmag@mail.ru

Аннотация: Рассматриваются системы поиска и сбора информации в сети Интернет, основанные на использовании лингвистических процессоров (ЛП), обеспечивающих автоматическое выделение информационных объектов (именованных сущностей) и их связей из текстов естественного языка (ЕЯ). В~результате формируются структуры знаний. Аналогичным образом формируется структура запроса. Поиск, называемый семантическим, обеспечивается за счет сопоставления таких структур, где учитываются связи объектов, а также их участие в событиях, действиях. Рассматриваются различные виды семантического поиска и их особенности.

Ключевые слова: семантико-ориентированный лингвистический процессор; извлечение знаний из текстов; семантический поиск; база знаний

Метод классификации информации на основе иерархических тегов и его реализация на примере Cемейного архивного фонда.

• И. М. Адамович  Институт проблем информатики Российской академии наук, Adam@amsd.com
• О. И. Волков  Институт проблем информатики Российской академии наук, Volkov@amsd.com
• Н. А. Маркова  Институт проблем информатики Российской академии наук, nMarkova@ipiran.ru

Аннотация: Рассмотрены вопросы, связанные с современными методами классификации информации, проанализированы их достоинства и недостатки. Описаны предложения по классификации гетерогенной информации на основе иерархических тегов, проанализирован класс задач, для которых такая классификация возможна и целесообразна. Рассмотрена реализация предложенного подхода на примере программы "Семейный архивный фонд" (САФ).

Ключевые слова: классификация; иерархические теги; семейный архивный фонд

Методы обработки сигналов для локализации невосполнимых областей головного мозга.

• Т. В. Захарова   Московский государственный университет им. М.В.Ломоносова, факультет вычислительной математики и кибернетики, lsa@cs.msu.ru
• С. Ю. Никифоров   Московский государственный университет им. М.В.Ломоносова, факультет вычислительной математики и кибернетики, nikisimonmsu@gmail.com
• М. Б. Гончаренко   Московский государственный университет им. М.В.Ломоносова, факультет вычислительной математики и кибернетики, goncharenko.mir@yandex.ru
• М. А. Драницына   Московский государственный университет им. М.В.Ломоносова, факультет вычислительной математики и кибернетики, margarita13april@mail.ru
• Г. А. Климов   Московский государственный университет им. М.В.Ломоносова, факультет вычислительной математики и кибернетики, gregklimov@yandex.ru
• М. Ш. Хазиахметов   Московский государственный университет им. М.В.Ломоносова, факультет вычислительной математики и кибернетики, khaziakhmetov@yandex.ru
• Н. В. Чаянов   Центр нейрокогнитивных исследований (МЭГ-центр) при Московском городском психологопедагогическом университете, oia.mgppu@gmail.com

Аннотация: Настоящая работа посвящена проблеме синхронизации сигналов миограммы и магнитоэнцефалограммы. Методика вызванных потенциалов, которая применяется для локализации источников мозговой активности, основана на усреднении магнитоэнцефалограммы относительно опорных точек. В качестве опорных точек выбраны точки начала произвольного движения пациента. Основная проблема при усреднении заключается в неопределенности точек начала движения. В работе представлен новый высокоточный метод определения опорных точек, основанный на вероятностных свойствах сигналов. В разработанном методе точки начала движения ищутся в два этапа. Сначала они определяются по электромиограмме (ЭМГ и/или актограмме, далее их местоположение уточняется по сигналу магнитоэнцефалограммы. Результаты могут быть использованы при решении задач локализации в смежных областях.

Ключевые слова: проверка гипотез; выборочная оконная дисперсия; выборочная квантиль; магнитоэнцефалография; магнитоэнцефалограмма; актограмма; миограмма

Архитектура гибридной рекомендательной системы GEFEST
(Generation–Expansion–Filtering–Sorting–Truncation).

• Ю. С. Нефедова  Институт проблем информатики Российской академии наук, Московский государственный университет им. М.В. Ломоносова, факультет вычислительной математики и кибернетики; y.nefedova@gmail.com

Аннотация: Рекомендательная система представляет сравнительно новый класс программного обеспечения, в задачу которого входит предсказание того, какие объекты (фильмы, музыка, книги, новости, веб-сайты) будут интересны пользователю, с помощью анализа его действий и оценок. В данной работе описано построение такой системы. Решается задача формирования подходящего для пользователя списка рекомендуемых товаров. Упор сделан на возможность использовать всю доступную информацию, содержащуюся в данных о товаре (описание, характеристика), данных о пользователе (профиль пользователя) и в данных о поведении пользователя (сведения об использовании или покупке товара и/или явная оценка товара).

Ключевые слова: рекомендательные системы; коллаборативная фильтрация; метод ближайших соседей; алгоритмы классификации

Непараметрическое оценивание функции плотности смесей вероятностных законов с помощью EM-алгоритма .

• В. Ю. Королев  Институт проблем информатики Российской академии наук, Факультет вычислительной математики и кибернетики Московского государственного университета им.М.В. Ломоносова; vkorolev@cs.msu.su
• А. Ю. Корчагин  Факультет вычислительной математики и кибернетики Московского государственного университета им. М.В. Ломоносова, sasha.korchagin@gmail.com
• О. А. Морева  Университет г. Ульм, Германия, o.moreva@gmail.com

Аннотация: Проведено эмпирическое сравнение ядерных оценок плотности вероятности и оценок плотности, получаемых различными версиями ЕМ-алгоритма на выборках из различных классов смесей вероятностных законов, сгенерированных с помощью датчика псевдослучайных чисел. Также рассмотрен модифицированный сеточный аналог ЕМ-алгоритма.

Ключевые слова: ядерная оценка плотности; ЕМ-алгоритм; сеточный метод разделения плотности

О состоятельности оценок параметров масштабных смесей нормальных распределений, получаемых с помощью сеточных методов.

• А. Л. Назаров  Факультет вычислительной математики и кибернетики Московского государственного университета им. М.В. Ломоносова, nazarov.vmik@gmail.com

Аннотация: В задаче разделения масштабных смесей нормальных законов исследуются асимптотические свойства оценок смешивающего распределения, полученных с помощью сеточного метода максимального правдоподобия. Выписаны достаточные условия состоятельности оценок, описывающие алгоритм согласованного изменения структуры параметрического множества (шага сетки) и числа элементов выборки.

Ключевые слова: смесь нормальных распределений; сеточный метод разделения смесей; состоятельность; расстояние Кульбака-Лейблера; пространство Скорохода

Оптимизация ресурсов вычислительного комплекса со слабосвязанной архитектурой.

• М. Я. Агаларов  Институт проблем информатики Российской академии наук, agalarov@yandex.ru

Аннотация: Рассматривается задача расчета оптимального объема вычислительных ресурсов (ВР) вычислительного комплекса (ВК) со слабосвязанной архитектурой и пуассоновскими входящими потоками заданий специального класса. Предлагается эвристический алгоритм условной оптимизации объема ресурсов ВК. Приведены результаты вычислительных экспериментов и оценки трудоемкости предлагаемого алгоритма.

Ключевые слова: вычислительный комплекс; вычислительные ресурсы; поток заданий; оптимизация объема ресурсов

Виртуальные машины как средство оптимизации учебного процесса.

• В. С. Петрухин  Институт проблем информатики Российской академии наук, cokrat2@rambler.ru
• А. Ю. Шнейдер  Институт проблем информатики Российской академии наук, alexshnd@rambler.ru
• С. А. Лучкин  Средняя школа № 4, г. Кольчугино, info32kab@gmail.com

Аннотация: Рассматриваются возможные пути использования виртуальных машин (ВМ) в учебном процессе. Приведены конкретные примеры логической структуры компьютерного класса, построенного на основе ВМ.

Ключевые слова: оптимизация; виртуализация

Электронные образовательные ресурсы: эффективность применения.

• А. А. Федосеев  Институт проблем информатики Российской академии наук, A.Fedoseev@ipiran.ru

Аннотация: На основе анализа процессов научения, учения и обучения выделено информационное содержание учебного процесса и построена его информационная модель. Определено место в учебном процессе желательного приложения усилий по созданию электронных образовательных ресурсов (ЭОР). Определены желательные свойства ресурсов для обеспечения их положительного влияния на эффективность учебного процесса.

Ключевые слова: учение; обучение; мотивация; восприятие; закрепление; учебный процесс; информационная модель; электронный образовательный ресурс

Анализ международных образовательных стандартов в области информационных технологий.

• В. А. Сухомлин  Московский государственный университет им. М.В. Ломоносова, sukhomlin@mail.ru

Аннотация: Целью работы является анализ современного состояния международных стандартов программ подготовки бакалавров и магистров в области информационных технологий (ИТ) (или компьютинга - computing), а также поиск возможностей для использования наработок мирового сообщества в методическом обеспечении отечественной высшей школы.

Ключевые слова: ИТ-образование; образовательный стандарт; куррикулум; информационные технологии; компьютинг

Информационные характеристики органических молекул.

• И. М. Гуревич  Институт проблем информатики Российской академии наук, ООО "ГЕТНЕТ Консалтинг", iggurevich@gmail.com
• М. П. Евстигнеев  Севастопольский национальный технический университет, max_evstigneev@mail.ru

Аннотация: Излагается и обосновывается методика оценки объема информации в молекулах, в том числе тех, описание которых хранится в Protein Data Bank. Рассматривается соединение разнообразных пар оснований и приводятся оценки объемов информации в соединениях цепей ДНК для специфических спариваний и нетиповых соединений. Показано, что природа сформировала типовые соединения, связывающие основания в единое целое, структура которых содержит максимальный объем информации. Подтверждена эффективность информационного подхода к исследованию естественных (физических, химических и биологических) систем.

Ключевые слова: информация; физические системы; молекулы; ДНК; соединения