Preview

Вестник кибернетики

Расширенный поиск

"Вестник кибернетики" – рецензируемый научный журнал, издается
с 2002 г. 

Основное содержание журнала представляет собой оригинальные научные статьи.

Учредитель журнала – бюджетное учреждение высшего образования Ханты-Мансийского автономного округа – Югры "Сургутский государственный университет".

ISSN 1999-7604.

Форма распространения – сетевое издание. 

Периодичность издания – 4 номера в год.

Журнал зарегистрирован Федеральной службой по надзору в сфере связи, информационных технологий и массовых коммуникаций. Свидетельство о регистрации средства массовой информации ЭЛ № ФС77-63407 от 16.10.2015.

Входит в перечень рецензируемых научных изданий ВАК. 

Издание будет полезно ученым, работающим в соответствующих областях наук, а также аспирантам и студентам. В журнале активно печатаются ведущие ученые Российской Федерации, в том числе Федерального ядерного центра, Научно-исследовательского института системных исследований РАН, Института образовательной информатики РАН, Федерального института развития образования и др.

Текущий выпуск

№ 4 (2020)

ТЕХНИЧЕСКИЕ НАУКИ

6-13 24
Аннотация
Рассматривается задача классификации интерфейсов транспортной инфраструктуры «умного города». На основе анализа научных исследований проводится обзор состояния данной области, включая существующие подходы к классификациям интерфейсов. Выделяются основные элементы: инфраструктура, беспилотное транспортное средство и окружение, которое дополнительно поделено на субъекты и объекты. Описывается схема взаимодействия элементов и указывается расположение на ней интерфейсов. В качестве подхода к классификации используется комбинация обмена информацией между элементами с учетом направления. В результате решения задачи выделяются 9 классов интерфейсов, которые характеризуются необходимостью и достаточностью. Дается описание каждого интерфейса с практическими примерами. Также приводится запись классов интерфейсов в формальном виде. Предлагаются направления дальнейшего исследования.
14-20 24
Аннотация
Рассмотрена реализация троичной сбалансированной системы счисления (далее – ТСС) для дробных чисел в экспоненциальном формате. Даны графические представления дробей с избытком/недостатком. В программную модель троичного сопроцессора добавлен регистр-накопитель ошибок округления. Сформулирован алгоритм работы регистра-накопителя. Для кодирования символа –1 используется символ 7. Приведены примеры некоторых чисел в виде дробей, в десятичном представлении, в ТСС-виде с избытком и недостатком. Подробно рассмотрена процедура численного интегрирования методом прямоугольников для значений функции в ТСС-виде с недостатком. За 6 операций сложения в регистре-накопителе дважды фиксируется значение, компенсирующее ошибку. Окончательный результат совпадает с ожидаемым с точностью до последнего знака. Во втором числовом примере разбирается операция скалярного умножения. Операнды представлены в ТСС-виде с избытком. Анализ значений промежуточных результатов показал, что ошибка округления накапливается, однако вследствие компенсации точность конечного результата возвращается к последнему значащему разряду. В последнем примере демонстрируется использование иррациональных дробей, но, несмотря на это, окончательный результат совпадает с точным – получено целое число. Сделан вывод о том, что реализация регистра-накопителя возможна только в троичной сбалансированной системе счисления. Поставлена цель в дальнейшем определить минимально достаточное количество разрядов троичного вычислителя для задач автоматического управления. Кроме того, планируется аппаратная реализация в микросхемах программируемых логических интегральных схем троичного сопроцессора с компенсацией ошибок в идеологии single instruction multiple data.
21-27 15
Аннотация
Статья продолжает исследования авторов в области интеллектуальных систем слежения за точкой максимальной мощности фотоэлектрического массива при неравномерной иррадиации. Разработана, апробирована при экспериментальном моделировании и логически спроектирована как программа для ЭВМ система слежения за точкой максимальной мощности фотоэлектрического массива на основе модифицированной нечеткой нейросети. Сравнительное экспериментальное моделирование отражает эффективные и робастные результаты разработанной интеллектуальной системы в сравнении со стандартными системами слежения за точкой максимальной мощности на основе алгоритма возмущения и наблюдения или алгоритма роя частиц при равномерной и неравномерной иррадиации. Разработана модульная архитектура программы для ЭВМ «Cистема слежения за точкой максимальной мощности фотоэлектрического массива на основе модифицированной нечеткой нейросети» и ее многоуровневая иерархия классов на языке UML.
28-32 22
Аннотация
Данная работа продолжает исследования авторов в области изучения Е-сетей, построения математических моделей сложных технических систем с адаптивной структурно-параметрической конфигурацией. В статье представлен Е-сетевой подход к построению искусственных нейронных сетей с использованием процедуры реконфигурации топологии моделируемой сети. Такой подход позволяет представить модель искусственной нейронной сети в более компактной форме и решить задачу ее сопряжения с другими компонентами модели. Полученная Е-сетевая математическая модель искусственной нейронной сети позволяет решить большое количество задач, в том числе идентифицировать поведение человека-оператора (группы операторов) в автоматизированных системах управления технологическими процессами.
33-41 128
Аннотация
В статье рассмотрены вопросы подготовки входных параметров экспертной системы к этапу создания продукционных правил. Проведен анализ возможности понижения размерности (редуцирования) входных параметров с помощью метода главных компонент и факторного анализа. Оценка адекватности генеральной выборки для построения факторной модели проверена тестом Бартлетта и критерием Кайзера – Мейера – Олкина. Модель подвергнута качественным оценкам (доля объясненной дисперсии, общность факторов и интерпретируемость модели). По полученным факторам построены графики корреляционной связи с входными параметрами и представлены в виде карты взаимосвязей. В результате получена модель, состоящая из двух факторов, которая свидетельствует, что входные параметры системы имеют сложную взаимосвязь и не могут быть редуцированы.

ФИЗИКО-МАТЕМАТИЧЕСКИЕ НАУКИ

42-49 17
Аннотация
Изучается быстродействие алгоритмов генерации случайных чисел по гамма-
распределению. В имитационной модели колонного струйно-эмульсионного реактора гамма-распределение применяется при создании частиц для таких параметров, как размер и состав веществ в частице. В качестве языка программирования был выбран ActionScript 3.0. Реали- зовано 7 алгоритмов генерации гамма-распределения: Марсальи и Цанга, Ченга и Фиста (2 версии), Аренса и Дитера, Танизаки, Шмайсера (2 версии) при значении параметра α > 1. Для реализации алгоритма Марсальи и Цанга были рассмотрены алгоритмы генерации нормального закона распределения: Бокса – Мюллера, Марсальи – Брея, Девроя; центральная предельная теорема; методы Неймана, Зиккурат. Произведено сравнение генерации гамма-распределения в двух вариантах: без предварительной инициализации начальных значений и
с ней. Самым быстрым при 1 < α < 2 оказался алгоритм Ченга и Фиста. При α > 2 – алгоритм Марсальи и Цанга, он устойчив при увеличении параметра гамма-распределения α.
50-66 20
Аннотация
В работе решается задача проверки адекватности физической модели (экспериментальной установки) метода вертикального электрического зондирования математическому моделированию этого метода в программе IPI2Win при изучении двухслойных геоэлектрических разрезов и интерпретации получаемых результатов.
Цель работы – выявление границ применимости физической модели и ее корреляции с математической моделью программы IPI2Win, повышение точности моделирования и установление адекватности получаемых с использованием математической модели результатов. Получен ряд параметров физической модели, вносящих ограничения на реализацию самой физической модели в методе вертикального электрического зондирования, а также на применение математической модели программы IPI2Win для обработки результатов, полученных с использованием физической модели.


Creative Commons License
Контент доступен под лицензией Creative Commons Attribution 4.0 License.