«Системы и средства информатики»
Том 29, Выпуск 4, 2019г.

Оглавление | Об авторах

Аннотации и ключевые слова.

Снижение размерности для смеси вероятностных анализаторов главных компонент применительно к задачам медицинской диагностики

• М. П. Кривенко  Институт проблем информатики Федерального исследовательского центра "Информатика и управление" Российской академии наук, mkrivenko@ipiran.ru

Аннотация: Рассматриваются алгоритмы выбора структурных параметров смеси вероятностных анализаторов главных компонент применительно к задачам медицинской диагностики. Решение предлагается искать, комбинируя применение информационных критериев для формирования начальных приближений с последующим уточнением получающихся решений. Описанные подходы и алгоритмы приводят к результатам, которые в общем случае не гарантируют наилучшего решения. Но они позволяют прояснить, возможно ли снижение размерности, приводящее к повышению качества классификации. Кроме того, формируется новая информация об объектах исследования. На примере экспериментов по диагностированию болезней печени и прогнозированию химического состава мочевых камней демонстрируются возможности описанных процедур анализа данных. Предлагаемые решения являются источником повышения точности классификации, дают толчок специалистам в предметной области для прояснения сути протекающих процессов.

Ключевые слова: анализ главных компонент; смеси нормальных распределений; снижение размерности; информационные критерии; перепроверка; медицинская диагностика

Оптимизация индикации многоразрядных самосинхронных схем

• Ю. А. Степченков  Институт проблем информатики Федерального исследовательского центра "Информатика и управление" Российской академии наук, YStepchenkov@ipiran.ru
• Ю. Г. Дьяченко  Институт проблем информатики Федерального исследовательского центра "Информатика и управление" Российской академии наук, diaura@mail.ru
• Ю. В. Рождественский  Институт проблем информатики Федерального исследовательского центра "Информатика и управление" Российской академии наук, YRogdest@ipiran.ru
• Н. В. Морозов  Институт проблем информатики Федерального исследовательского центра "Информатика и управление" Российской академии наук, NMorozov@ipiran.ru
• Д. Ю. Степченков  Институт проблем информатики Федерального исследовательского центра "Информатика и управление" Российской академии наук, stepchenkov@mail.ru
• Д. Ю. Дьяченко  Институт проблем информатики Федерального исследовательского центра "Информатика и управление" Российской академии наук, diaden87@gmail.com

Аннотация: Индикаторная подсхема в самосинхронных (СС) схемах обеспечивает контроль окончания переключения всех элементов в текущую фазу и управление взаимодействием функциональных блоков. С увеличением разрядности СС-схемы растет и вклад индикаторной подсхемы в задержку переключения схемы. В статье рассматриваются вопросы оптимизации индикаторной подсхемы и организации СС-конвейера для обеспечения более высокого быстродействия всей схемы. Для реализации разряда регистров хранения промежуточных данных в ступенях конвейера предлагается использовать вместо обычного СС-К8-трпггера гистерезисный триггер, имеющий меньшую сложность и обеспечивающий хранение как рабочего, так и спей- серного состояния парафазных данных. Дисциплина управления фазами ступеней конвейера с помощью общих индикаторных выходов соседних ступеней конвейера заменяется принципом поразрядной индикации и управления фазами, использующей параллельность вычислений в многоразрядных СС-схемах. Предлагаемые решения обеспечивают существенное повышение быстродействия СС-схем за счет незначительного усложнения индикаторной подсхемы.

Ключевые слова: самосинхронная схема; конвейер; гистерезисный триггер

Поиск эмпирических причин сбоев и ошибок в компьютерных системах и сетях с использованием метаданных

• А. А. Грушо  Институт проблем информатики Федерального исследовательского центра "Информатика и управление" Российской академии наук, grusho@yandex.ru
• М. И. Забежайло  Институт проблем информатики Федерального исследовательского центра "Информатика и управление" Российской академии наук, m.zabezhailo@yandex.ru
• Н. А. Грушо  Институт проблем информатики Федерального исследовательского центра "Информатика и управление" Российской академии наук, info@itake.ru
• Е. Е. Тимонина  Институт проблем информатики Федерального исследовательского центра "Информатика и управление" Российской академии наук, eltimon@yandex.ru

Аннотация: Управление распределенными информационно-вычислительными системами (РИВС) предполагает решение двух взаимосвязанных задач: бесперебойной работы системы и ее безопасности. Обе задачи используют схожие методы для выявления причин сбоев и инцидентов безопасности. Целью исследования является адекватная формализация, которую в дальнейшем можно использовать для автоматизации хотя бы части функций поиска причин сбоев и инцидентов безопасности. Основываясь на взаимосвязи функций системного администратора (СА) и методах построения метаданных для управления соединениями в РИВС, предложен способ иерархического построения метаданных и нового способа их применения, позволяющий осуществлять поиск причин сбоев и управлять решением задач в таких системах. Построена модель и алгоритм поиска эмпирической причины сбоя, которые основаны на метаданных и резервировании задач и данных. Показано, что возможно построение дерева решений выявления эмпирической причины неявного сбоя с точностью до имеющейся детализации сбойной информационной технологии. При этом выделяются типовые задачи анализа причинно-следственных связей, из которых можно конструировать весь поиск.

Ключевые слова: информационная безопасность; метаданные; причинноследственные связи; системное администрирование; неявные сбои и ошибки

Визуальный метаязык описания решения диагностических проблем

• С. Б. Румовская  Калининградский филиал Федерального исследовательского центра "Информатика и управ-ление" Российской академии наук, sophiyabr@gmail.com
• А. В. Колесников  Балтийский федеральный университет им. И. Канта, avkolesnikov@yandex.ru
• А. А. Литвин  Областная клиническая больница Калининградской области, aalitvin@gmail.com

Аннотация: Рассматривается идея визуального метаязыка, описывающего решение диагностической проблемы (ДП) комбинацией нескольких взаимоувязанных процессов рассуждений на разных языках, а также подход к редукции ДП с когнитивной визуализацией. Диагностическая проблема в результате представляется как декомпозиция иерархически выстроенных с горизонтальными связями элементов разного типа: предметное диагно-стическое решение, диагностические задачи и диагностические подзадачи, диагностические решения-связки и скомпенсированные затруднения. На визуальном метаязыке основывается аксиоматическая теория ролевых визуальных диагностических моделей функциональных гибридных интеллектуальных диагностических систем (ФГИДС) как систем поддержки принятия диагностических решений с когнитивной визуализацией проблем и получением интегрированного образа "состояние органов и систем человека".

Ключевые слова: диагностическая проблема; когнитивная визуализация; редукция диагностической проблемы; визуальный метаязык

Стационарные характеристики обслуживания в системе GI/MSP/n/infinity с обобщенным обновлением

• И. С. Зарядов  Российский университет дружбы народов; Институт проблем информатики Федерального исследовательского центра "Информатика и управление> Российской академии наук, zaryadov- is@rudn.ru
• Л. А. Мейханаджян  Финансовый университет при Правительстве РФ, lamejkhanadzhyan@fa.ru
• Т. А. Милованова  Российский университет дружбы народов, milovanova-ta@rudn.ru

Аннотация: Рассматривается система обслуживания GI/MSP/n/infinity с рекуррентным входящим потоком, n идентичными приборами, обслуживанием марковского типа, очередью неограниченной емкости и обобщенным обновлением. Обобщенное обновление, являющееся разновидностью механизма активного управления очередью, предполагает, что в момент окончания обслуживания покидающая систему заявка может удалить из очереди некоторое случайное число ожидающих заявок с заданным вероятностным распределением. С помощью метода вложенной цепи Маркова найдены стационарные распределения основных показателей функционирования системы. Полученные соотношения дают возможность написания программ расчета, позволяющих вычислить как стационарные вероятности числа заявок в системе по моментам поступления заявок и по времени, так и стационарное распределение времени ожидания начала обслуживания (при прямом порядке обслуживания и обновления).

Ключевые слова: система массового обслуживания; обобщенное обновление; марковский процесс обслуживания; управление очередью; вложенная цепь Маркова

Метод случайного отбора при прогнозировании временных рядов рынка криптовалют

• О. Е. Сороколетова  Московский государственный университет имени М. В. Ломоносова, факультет вычислительной математики и кибернетики, olgas020697@gmail.com
• Т. В. Захарова  Московский государственный университет имени М. В. Ломоносова, факультет вычислительной математики и кибернетики; Институт проблем информатики Федерального исследовательского центра "Информатика и управление" Российской  академии наук, tvzaharova@mail.ru

Аннотация: Работа посвящена рассмотрению применения метода случайного отбора, или RSM-метода, в задаче классификации (прогнозирования динамики) нестационарных временных рядов рынка криптовалют. Название метода RSM - аббревиатура его полного названия Random Sampling Method. RSM представляет собой метод глубокого обучения. Одними из основных методов глубокого обучения среди использовавшихся ранее для решения данной задачи и показавших свою эффективность остаются рекуррентные LSTM (long short term memory) нейросети. В настоящей работе представлена более гибкая архитектура, построенная на базе LSTM-ячеек и имеющая таким образом все преимущества традиционного алгоритма, однако более устойчивая к проблеме дисбаланса классов. Основным отличительным признаком RSM является использование метрического обучения.

Ключевые слова: криптовалюта; временные ряды; задача классификации; прогнозирование динамики; метрическое обучение; LSTM; нейросети; глубокое обучение

Анализ производительности систем «новое радио» сети 5G с помощью системы массового обслуживания с переменными требованиями к ресурсу

• В. А. Бесчастный  Российский университет дружбы народов, beschastnyy-va@rudn.ru
• Д. Ю. Острикова  Российский университет дружбы народов, ostrikova-dyu@rudn.ru
• Ю. В. Гайдамака  Российский университет дружбы народов; Федеральный исследовательский центр "Информатика и управление" Российской академии наук, gaydamaka-yuv@rudn.ru

Аннотация: Развертывание перспективных телекоммуникационных систем пятого поколения "новое радио" (англ. 5GNew Radio, 5GNR), использующих частоты в миллиметровом диапазоне, позволит достичь беспрецедентного увеличения пропускной способности беспроводных сетей. С помощью таких систем станет возможным внедрение специальных ресурсоемких приложений с крайне высокими требованиями к инфраструктуре сети, которые являются ключевым фактором развития систем 5G. В работе предложен метод анализа 5G NR систем на основе мультисервисной системы массового обслуживания (СМО) с ограниченным ресурсом и заявками, требования к ресурсу которых могут меняться в процессе их обслуживания. Моделирование переменных требований к ресурсу позволяет получать более точную оценку показателей качества функционирования системы по сравнению с традиционными муль- тисервисными моделями с постоянными требованиями к ресурсу. Для рассмотренной модели предложен итерационный алгоритм расчета стационарного распределения вероятностей с заданной точностью.

Ключевые слова: новое радио; миллиметровый диапазон; прямая видимость; вероятность блокировки; СМО; ограниченный ресурс; переменные требования

Метод извлечения экспертных оценок из социальных сетей при проведении процесса группового принятия решений

• О. В. Чухно  Российский университет дружбы народов, olgachukhno95@gmail.com
• Н. В. Чухно  Российский университет дружбы народов, nvchukhno@gmail.com
• Ю. В. Гайдамака  Российский университет дружбы народов; Федеральный исследовательский центр "Информатика и управление" Российской академии наук, gaydamaka-yuv@rudn.ru
• К. Е. Самуйлов  Российский университет дружбы народов; Федеральный исследовательский центр "Информатика и управление" Российской академии наук, samouylov-ke@rudn.ru

Аннотация: Социальные сети представляются наиболее предпочтительной средой с точки зрения взаимодействия пользователей, обмена информацией и общения, поэтому их можно использовать в процессе группового принятия решений. Однако в существующих методах группового принятия решений эксперты должны следовать конкретным предложенным структурам при выставлении своих оценок, что неестественно для онлайн-сервисов, в которых пользователи делятся мнениями в свободной форме. Для решения данной проблемы предлагается модель процесса группового принятия решений, в которой эксперты могут чувствовать себя свободнее при оценивании пар альтернатив или высказывании своих мнений. Данный метод открывает возможность для автоматической работы в социальных сетях. Также предложен обзор и на его основании формальное описание алгоритма группового принятия решений в социальной сети. Представлен метод оценивания альтернатив, в котором эксперты выставляют свои оценки в ходе обсуждения проблемы с использованием текстов, сообщений или публикаций на выбранных ими платформах. Кроме того, предложены способы определения достигнутого уровня консенсуса среди экспертов данного процесса.

Ключевые слова: групповое принятие решений; социальные сети; консенсусные меры; анализ тональности текстов

Принципы создания и функции интеллектуальной словарной системы

• В. В. Вакуленко  Институт проблем информатики Федерального исследовательского центра "Информатика и управление" Российской академии наук, fortydays@protonmail.com
• И. М. Зацман  Институт проблем информатики Федерального исследовательского центра "Информатика и управление" Российской академии наук, izatsman@yandex.ru

Аннотация: Дано описание принципов создания и основных функций проектируемого макета интеллектуальной словарной системы (ИСС), которая включает три основных структурных компонента: (1) хранилище параллельных текстов и мультимедийных данных; (2) лексикографическую базу знаний (ЛБЗ) и надкорпусные базы данных (НБД); (3) двуязычные электронные словари, генерируемые ИСС. Отличительные черты ИСС состоят в следующем: во-первых, она дает возможность систематизировать знания о словах, включая личностные и коллективные знания лексикографов, создающих словарные статьи, используя лексические единицы двух естественных языков (ЕЯ); во-вторых, ИСС обеспечивает обновление в словарях ранее сгенерированных с ее помощью словарных статей; в-третьих, в ИСС реализуется персонализация не только интерфейса пользователей двуязычных электронных словарей, но также полноты отображения словарных статей. Цель статьи состоит в описании принципов создания, основных функций и компонентов ИСС.

Ключевые слова: интеллектуальная словарная система; лексикографическая база знаний; электронный словарь; параллельные тексты; мультимедийные данные

О методах оценки качества машинного перевода

• А. К. Рычихин  Институт проблем информатики Федерального исследовательского центра "Информатика и управление" Российской академии наук, ak.rychikhin@gmail.com

Аннотация: Рассматриваются подходы к определению качества машинного перевода (МП) и несколько методов его оценки. Целью статьи является обзор ряда методов и подходов к экспертной и автоматической оценке качества МП. В первой части описываются методы относительной экспертной оценки (ранжирование переводов) и абсолютной оценки, основанной на штрафах за ошибки в переводе, а также программное обеспечение и алгоритмы, упрощающие экспертную оценку и обрабатывающие экспертные суждения. Наибольшее внимание уделяется типологии ошибок DQF/MQM (Dynamic Quality Framework - Динамическая модель оценки качества, Multidimensional Quality Metrics - Многомерные метрики качества) как наиболее гибкой и не нацеленной на ограниченную предметную область. Вторая часть статьи посвящена обзору метрик автоматической оценки качества МП, не использующих знания об исходном и переводящем языке, а также коэффициентам корреляции экспертной и автоматической оценки.

Ключевые слова: качество машинного перевода; машинный перевод; метрики автоматической оценки качества машинного перевода; ранжирование переводов; типологии ошибок машинного перевода; экспертная оценка качества перевода

Исследование процесса формирования виртуального сообщества как нелинейной динамической системы

• И. М. Адамович  Институт проблем информатики Федерального исследовательского центра "Информатика и управление" Российской академии наук, Adam@amsd.com
• О. И. Волков  Институт проблем информатики Федерального исследовательского центра "Информатика и управление" Российской академии наук, Volkov@amsd.com

Аннотация: Статья продолжает серию работ, посвященных описанию и анализу распределенной технологии поддержки конкретно-исторических исследований, основанной на принципах краудсорсинга. Данная статья посвящена описанию и обоснованию подхода к моделированию стадии формирования сообщества исследователей и оценке перспектив развертывания проекта в зависимости от объема начального наполнения семантической сети, лежащей в основе технологии. Предложенный подход заключается в анализе процессов изменения числа участников сообщества исследователей и объема семантической сети технологии как нелинейной динамической системы. Анализ производился для различных начальных условий. С помощью данного подхода была получена оценка уровня начального наполнения семантической сети, при котором обеспечивается устойчивый рост сообщества. Проверка адекватности модели была осуществлена за счет сравнения характера роста сообщества, определенного с помощью моделирования, с эмпирическим графиком изменения числа участников сетевых сообществ.

Ключевые слова: семантическая сеть; модель; технология; динамическая система; конкретно-историческое исследование

Функциональная модель системы управления процессами стратегического планирования

• А. П. Сучков  Институт проблем информатики Федерального исследовательского центра "Информатика и управление" Российской академии наук, ASuchkov@ipiran.ru

Аннотация: Рассматриваются подходы к созданию процессной модели системы управления в области стратегического планирования. С точки зрения научного подхода методы стратегического планирования являются разделом теории управления сложными системами. Ключевым является понимание стратегического планирования как циклической последовательности взаимосвязанных процессов, в числе которых можно выделить два полных и взаимосвязанных цикла управления, которые будем условно называть "планирование" и "реализация". При этом цикл управления "реализация" явно носит ситуационный характер. В его рамках осуществляется постоянный мониторинг хода выполнения стратегического плана, ситуационный анализ потоков событий контролируемого пространства, текущее реагирование на изменение обстановки вплоть до корректировки документов стратегического планирования.

Ключевые слова: стратегическое планирование; процессный подход; процессная модель; система управления

Символы, коды, сигналы

• В. Д. Ильин  Вычислительный центр им. А. А. Дородницына Федерального исследовательского центра "Информатика и управление" Российской академии наук, vdilyin@yandex.ru

Аннотация: Совершенствование символьного, кодового и сигнального арсенала современной среды построения, интерпретации, сохранения, манипулирования и обмена сообщениями - постоянно актуальная научно-техническая задача, от решения которой зависит продвижение по многим направлениям развития интерфейсов "человек-машина" и "машина-машина". Символы, коды и сигналы рассматриваются в статье как конструктивные объекты для построения, сохранения и передачи сообщений в цифровой среде. Символ определен как заменитель некоторого объекта, принадлежащий определенному набору для формирования сообщений по заданным правилам. Каждый элемент такого набора наделен совокупностью свойств (одинаковой для всех элементов набора), обеспечивающей применимость в заданной среде формиро-вания, передачи, интерпретации, сохранения сообщений и манипулирования ими (копирования, поиска и др.). Определены виды (визуальный, аудио и др.) символов и для каждого вида - типы символов. Код определен как заменитель символа или сообщения, удовлетворяющий требованиям решения базовых задач представления, преобразования, распознавания, конструирования, интерпретации, обмена, сохранения, накопления, поиска и защиты сообщений. Сигнал изучается как физически реализованное представление кода, рассчитанное на распознавание и интерпретацию человеком или аппаратным средством (микропроцессором, видеоконтроллером или др.).

Ключевые слова: интерфейсы; сообщения; символьное моделирование; символы; виды символов; типы символов; коды; сигналы