Институт проблем информатики Российской Академии наук
 Институт проблем информатики Российской Академии наук
 Российская Академия наук

Институт проблем информатики Российской Академии наук

Русский | English     Контакты

Об институтеНаправления деятельностиНаучно-исследовательские работы и проектыОбъекты интеллектуальной собственностиНаучные журналы ИПИ РАНДругие публикацииСеминары и конференции


Поиск:

«Информатика и ее применения» (Том 7, Выпуск 4, 2013)

Оглавление | Аннотации | Об авторах

Библиография

ИССЛЕДОВАНИЕ ДИНАМИКИ МНОГОМЕРНЫХ СТОХАСТИЧЕСКИХ СИСТЕМ НА ОСНОВЕ ЭНТРОПИЙНОГО МОДЕЛИРОВАНИЯ.

  • А.Н. Тырсин  Научно-инженерный центр «Надежность и ресурс больших систем и машин» УрО РАН, г. Екатеринбург,  at2001@yandex.ru
  • О.В. Ворфоломеева   Челябинский государственный университет, ya.olga.work@yandex.ru

Литература

  1. Климонтович Ю.Л. Введение в физику открытых систем. —М.: Янус2К, 2002. 284 с.
  2. Вильсон А. Дж. Энтропийные методы моделирования сложных систем / Пер. с англ. — М.: Наука, 1978. 248 с. (Wilson A. G. Entropy in urban and regional mod2 eling. — London: Pion, 1970. 166 p.)
  3. Трубецков Д.И., Мчедлова Е. С., Красичков Л. В. Введение в теорию самоорганизации открытых систем. — М.: Физматлит, 2002. 200 с.
  4. Романовский Ю.М., Степанова Н. В., Чернавский Д.С. Математическое моделирование в биофизике. — Москва–Ижевск: Институт компьютерных исследований, 2003. 402 с.
  5. Прангишвили И. В. Энтропийные и другие системные закономерности: Вопросы управления сложными системами. —М.: Наука, 2003. 428 с.
  6. Скоробогатов С.М. Катастрофы и живучесть железобетонных сооружений (классификация и элементы те ории). — Екате ринбург: УрГУПС, 2009. 512 с.
  7. Шеннон К. Работы по теории информации и кибернетике / Пер с англ. С. Карпова. — М.: ИИЛ, 1963. 830 с.
  8. Cover T.M., Thomas J. A. Elements of information theo2 ry. — N.Y.: Wiley, 1991. 563 p.
  9. Pena D., Van der Linde A. Dimensionless measures of variability and dependence for multivariate continuous distributions // Commun. Stat.: Theor.M., 2007. Vol. 36. Issue 10. P. 1845–1854.
  10. Новицкий П. В. Основы информационной теории измерительных устройств. —Ленинград: Энергия, 1968. 248 с.
  11. Стратонович Р.Л. Теория информации. — М.: Советское радио, 1975. 424 с.
  12. Greene W.H. Econometric analysis. —7th ed. —Prentice Hall, 2011. 1230 p.
  13. Тырсин А.Н., Соколова И. С. Энтропийно - вероятностное моделирование гауссовских стохастических систем // Математическое моделирование, 2012. Т. 24. №1. С. 88–102.
  14. Николис Г., Пригожин И. Самоорганизация в неравновесных системах: от диссипативных структур к упорядоченности через флуктуации / Пер с англ.— М.: Мир, 1979. 512 с. (Nikolis G., Prigogine I. Self2 organozation in nonequilibrium systems: From dissipa2 tive structures to order through fluctuations.—N.Y.: John Wile&Sons, 1977. 512 p.
  15. Beirlant J., Dudewicz E. J., Gyorfi L., van der Meulen E. C. Nonparametric entropy estimation: an overview // Int. J.Math. Stat. Sci., 1997. Vol. 6. Issue 1. P. 17–39.
  16. Stowell D., Plumbley M.D. Fast multidimensional entropy estimation by k–d partitioning // IEEE Signal Proc. Lett., 2009. Vol. 16. Issue 6. P. 537–540.
  17. Тырсин А. Н., Клявин И. А. Повышение точности оценки энтропии случайных экспериментальных данных // Системы управления и информационные технологии, 2010.№1(39). С. 87–90.
  18. Noughabi H. A., Arghami N. R. A new estimator of en2 tropy // J. Iran. Stat. Soc., 2010. Vol. 9. Issue 1. P. 53–64.

ПРЕДЕЛЬНАЯ ТЕОРЕМА ДЛЯ ГЕОМЕТРИЧЕСКИХ СУММ НЕЗАВИСИМЫХ НЕОДИНАКОВО РАСПРЕДЕЛЕННЫХ СЛУЧАЙНЫХ ВЕЛИЧИН И ЕЕ ПРИМЕНЕНИЕ К ПРОГНОЗИРОВАНИЮ ВЕРОЯТНОСТИ КАТАСТРОФ В НЕОДНОРОДНЫХ ПОТОКАХ ЭКСТРЕМАЛЬНЫХ СОБЫТИЙ .

  • М.Е. Григорьева  Parexel International, maria-grigoryeva@yandex.ru
  • В.Ю. Королев  Факультет вычислительной математики и кибернетики Московского государственного университета им. М.В. Ломоносова; Институт проблем информатики Российской академии наук, victoryukorolev@yandex.ru
  • И.А. Соколов   Институт проблем информатики Российской академии наук, isokolov@ipiran.ru

Литература

  1. Королев В. Ю., Соколов И. А. Некоторые вопросы анализа катастрофических рисков, связанных с неоднородными потоками экстремальных событий // Системы и средства информатики. Спец. вып. Математические методы и модели информатики. Стохастические технологии и системы. — М.: ИПИ РАН, 2005. С. 109–125.
  2. Королев В. Ю., Соколов И. А., Гордеев А. С., Григорьева М. Е., Попов С. В., Чебоненко Н. А. Некоторые методы анализа временн‚ых характеристик катастроф в неоднородных потоках экстремальных событий // Системы и средства информатики. Спец. вып. Математические методы в информационных технологиях. — М.: ИПИ РАН, 2006. С. 5–23.
  3. Королев В. Ю., Соколов И. А., Гордеев А. С., Григорьева М. Е., Попов С. В., Чебоненко Н. А. Некоторые методы прогнозирования временных характеристик рисков, связанных с катастрофическими событиями // Актуарий, 2007. №1. С. 34–40.
  4. Королев В. Ю., Соколов И. А. Математические модели неоднородных потоков экстремальных событий. — М.: ТОРУС ПРЕСС, 2008. 200 с.
  5. Королев В. Ю., Шоргин С. Я. Математические методы анализа стохастической структуры информационных потоков. —М.: ИПИ РАН, 2011. 130 с.
  6. Королев В. Ю., Черток А. В., Корчагин А. Ю., Горшенин А.К. Вероятностно - статистическое моделирование информационных потоков в сложных финансовых системах на основе высокочастотных данных // Информатика и её применения, 2013. Т. 7. Вып. 1. С. 12–21.
  7. Kalashnikov V. Geometric sums: Bounds for rare events with applications.—Dordrecht–Boston–London: Kluwer Academic Publs., 1997. 288 p.
  8. Королев В. Ю., Бенинг В. Е., Шоргин С. Я. Математические основы теории риска. — 22е изд., перераб. и дополн.— М.: Физматлит, 2011. 620 с.
  9. Королев В. Ю. Сходимость случайных последовательностей с независимыми случайными индексами. I // Теоpия веpоятностей и ее пpименения, 1994. Т. 39. Вып. 2. С. 313–333.
  10. Balkema A., de Haan L. Residual life time at great age // Ann. Probab., 1974. Vol. 2. P. 792–804.
  11. Pickands J. Statistical inference using extreme order statis2 tics //Ann. Stat., 1975. Vol. 3. P. 119–131.
  12. Аткинсон О. Столкновение с Землей / Пер с англ. — СПб.: Амфора/Эврика, 2001. 400 с. (Atkinson O. Impact Earth: Asteroids, comets and meteors — the growing threat. — Virgin Publ., 1999. 256 p.)

РАСПРЕДЕЛЕНИЕ ВРЕМЕНИ ВЫХОДА ИЗ МНОЖЕСТВА СОСТОЯНИЙ ПЕРЕГРУЗКИ В СИСТЕМЕ M | M | 1 | <L,H> | <H,R>   С ГИСТЕРЕЗИСНЫМ УПРАВЛЕНИЕМ НАГРУЗКОЙ.

  • Ю.В. Гайдамака  Российский университет дружбы народов, ygaidamaka@sci.pfu.edu.ru
  • А.В. Печинкин   Институт проблем информатики Российской академии наук, apechinkin@ipiran.ru
  • Р.В. Разумчик  Институт проблем информатики Российской академии наук, rrazumchik@ieee.org
  • А.К. Самуйлов  Российский университет дружбы народов, asam1988@gmail.com
  • К.Е. Самуйлов  Российский университет дружбы народов, ksam@sci.pfu.edu.ru
  • И.А. Соколов  Институт проблем информатики Российской академии наук, isokolov@ipiran.ru
  • Э.С. Сопин  Российский университет дружбы народов, sopin2eduard@yandex.ru
  • С.Я. Шоргин  Институт проблем информатики Российской академии наук, sshorgin@ipiran.ru

Литература

  1. Hilt V., Noel E., Shen C., Abdelal A. Design considerations for Session Initiation Protocol (SIP) overload control // Internet Engineering Task Force RFC26357, 2011. [Электронный ресурс] Режим доступа: http://tools.ietf.org/html/rfc6357, свобод2 ный (дата обращения 01.10.2013).
  2. Hilt V., Rosenberg J., Schulzrinne H., et al. SIP: Session Initiation Protocol // Internet Engineering Task Force RFC23261, 2002. [Электронный ресурс] Режим доступа: http://tools.ietf.org/html/rfc3261, свободный (дата обращения 01.10.2013).
  3. Rosenberg J. Requirements for management of overload in the Session Initiation Protocol // Internet Engineering Task Force RFC25390, 2008. [Электронный ресурс] Режим доступа: http://tools.ietf.org/html/rfc5390, свободный (дата обращения 01.10.2013).
  4. Gurbani V., Hilt V., Schulzrinne H. Session Initiation Protocol overload control // Internet Engineering Task Force Draft, 2013. [Электронный ресурс] Режим доступа: http://tools.ietf.org/pdf/draft-ietf-socoverload- control-13.pdf, свободный (дата обращения 01.10.2013).
  5. Noel E., Williams P.M. Session Initiation Protocol rate control // Internet Engineering Task Force Draft, 2013. [Электронный ресурс] Режим доступа: http://tools.ietf.org/pdf/draft-ietf-soc-overloadrate- control-05.pdf, свободный (дата обращения 01.10.2013).
  6. ITU2T Recommendation Q.704. 1996. Signalling System No. 7 — Message Transfer Part, Signalling network functions and messages. [Электронный ресурс] Режим доступа: http://www.itu.int/rec/T-REC-Q.704- 199607-I/en, свободный (дата обращения 01.10.2013).
  7. Абаев П. О., Гайдамака Ю.В., Самуйлов К. Е. Гистерезисное управление сигнальной нагрузкой в сети SIP - серверов // Вестник РУДН. Серия Математика. Информатика. Физика, 2011.№4. С. 55–73.
  8. Abaev P.O., Gaidamaka Yu. V., Pechinkin A. V., Razumchik R. V., Shorgin S. Ya. Simulation of overload control in SIP server networks // 26th Conference (European) on Modelling and Simulation ECMS Proceedings. — Koblenz, 2012. P. 533–539.
  9. Abaev P., Gaidamaka Yu., Samouylov K. Queuing model for loss - based overload control in a SIP server using a hysteretic technique // Internet of things, smart spaces, and next generation networking / Eds. S. Andreev, S. Balandin, Ye. Koucheryavy. —Lecture notes in computer science ser. — Heidelberg: Springer - Verlag, 2012. Vol. 7469. P. 371–378.
  10. Gebhart R. F. A queuing process with bilevel hysteretic service - rate control // Nav. Res. Logist. Q., 1967. Vol. 14. P. 55–68.
  11. Красносельский М. А., Покровский А. В. Системы с гистерезисом. —М.: Наука, 1983. 272 с.
  12. Yum T., Yen H. Design algorithm for a hysteresis buffer congestion control strategy // IEEE Conference (International) on Communications Proceedings, 1983. P. 499–503.
  13. Brown P., Chemouil P., Delosme B. A congestion control policy for signalling networks // 7th IeCC Proceedings, 1984. P. 717–724.
  14. Golubchik L., Lui J. C. S. Bounding of performance measures for a threshold - based queueing system with hysteresis // Newsl. ACM SIGMETRICS Performance Evaluation Rev., 1997. Vol. 25.No. 1. P. 147-157.
  15. Sindal R., Tokekar S. Modeling and analysis of voice/data call admission control scheme in CDMA cellular network for variation in soft handoff threshold parameters // 16th IEEE Conference (International) on Networks (ICON 2008) Proceedings. P. 1-6.
  16. Жерновый К. Ю., Жерновый Ю.В. Система   c гистерезисным переключением интенсивности обслуживания // Информационные процессы, 2012. Т. 12. №3. С. 176-190.
  17. Takagi H. Analysis of a finite - capacity M/G/1 queue with a resume level // Perform. Evaluation, 1985. Vol. 5. P. 197-203.
  18. Benaboud H., Mikou N. Analysis by queuing model of multi - threshold mechanism in ATM switches // 5th IEEE Conference (International) on High Speed Networks and Multimedia Communications (HSNMC 2002) Proceedings. P. 147-151.
  19. Dshalalow J.H. Queues with state dependent parameters // Frontiers in queueing: Models and applications in science and engineering / Ed. J.H. Dshalalow. - Probability and stochastic ser. - CRC Press, 1997. P. 61-116.
  20. Bekker R. Queues with Levy input and hysteretic control // Queueing Syst., 2009. Vol. 63.No.1. P. 281-299.
  21. Roughan M., Pearce C. A martingale analysis of hysteretic overload control // Adv. Perform. Anal. J. Teletraffic Theory Perform. Anal. Communication Syst. Networks, 2000. Vol. 3.No.1. P. 1-30.
  22. Abaev P., Gaidamaka Yu., Samouylov K. Modeling of hysteretic signalling load control in next generation networks // Internet of things, smart spaces, and next generation networking / Eds. S. Andreev, S. Balandin, Ye. Koucheryavy. - Lecture notes in computer science ser. - Heidelberg: Springer - Verlag, 2012. Vol. 7469. P. 440-452.
  23. Абаев П.О., Разумчик Р.В. Моделирование работы SIP - сервера с помощью системы массового обслуживания с гистерезисом и прогулками в дискретном времени // T-Comm - Телекоммуникации и транспорт, 2012.№7. С. 5-8.
  24. Гайдамака Ю. В., Самуйлов К. Е., Сопин Э. С. Модель одной системы массового обслуживания типа M/G/1 с гистерезисным управлением входящим потоком // T-Comm - Телекоммуникации и Транспорт, 2012. №7. C. 60-62.
  25. Abaev P., Pechinkin A., Razumchik R. On analytical model for optimal SIP server hop-by-hop overload control // 4th Congress (International) on Ultra Modern Telecommunications and Control Systems ICUMT-2012 Proceedings. - IEEE, 2012. P. 299-304. doi: 10.1109/ICUMT.2012.6459680.
  26. Abaev P., Pechinkin A., Razumchik R. Analysis of queueing system with constant service time for SIP server hop-by-hop overload control // Modern Probab. Meth. Anal. Telecommunication Networks Communications Computer Information Sci., 2013. Vol. 356. P. 1-10. doi: 10.1007/978-3-642-35980-4_1.
  27. Abaev P., Pechinkin A., Razumchik R. On mean return time in queueing system with constant service time and bi-level hysteric policy //Modern Probab. Meth. Anal. Telecommunication Networks Communications Computer Information Sci., 2013. Vol. 356. P. 11-19. doi: 10.1007/978-3-642-35980-4_2.
  28. Abaev P., Gaidamaka Yu., Samouylov K., Shorgin S. Design and software architecture of SIP server for overload control simulation // 27th Conference (European) on Modelling and Simulation (ECMS 2013) Proceedings. Aalesund, Norway, 2013. P. 533-539. doi:10.7148/201320580.
  29. Pechinkin A. V., Razumchik R. V. Approach for analysis of finite M2/M2/1/R with hysteric policy for SIP server hop-by-hop overload control // 27th Conference (European) on Modelling and Simulation (ECMS2013) Proceedings. Aalesund, Norway, 2013. P. 573-579. doi:10.7148/2013.
  30. Shorgin S., Samouylov K., Gaidamaka Yu., Etezov Sh. Polling system with threshold control formodeling of SIP server under overload // 18th Conference (International) on Systems Science (ICSS 2013) Proceedings. Advances in intelligent systems and computing ser., 2014. Vol. 240. P. 97-107. doi: 10.1007/978-3-319-01857-7_10.
  31. Гайдамака Ю. В. Модель с пороговым управлением нагрузкой для анализа серверов протокола SIP в режиме перегрузок // Автоматика и вычислительная техника, 2013. №4. С. 65-75.
  32. Abaev P., Gaidamaka Yu., Samouylov K., Pechinkin A., Razumchik R., Shorgin S. Hysteretic control technique for overload problem solution in network of SIP servers // Comput. Inform., 2014 (in press). Vol. 33. No. 1.
  33. MathWorks - MATLAB and Simulink for Technical Computing. [Электронный ресурс] Режим доступа http://www.mathworks.com, свободный (дата обращения 01.10.2013).
  34. Wolfram Mathematica: Программное обеспечение для технических вычислений. [Электронный ресурс] Режим доступа: http://www.wolfram.com/mathematica, свободный (дата обращения 01.10.2013).
  35. Maple - Technical Computing Software for Engineers, Mathematicians, Scientists, Instructors, and Students. [Электронный ресурс] Режим доступа: http://www.maplesoft.com/products/maple, свободный (дата обращения 01.10.2013).
  36. Bocharov P. P., D'Apice C., Pechinkin A. V., Salerno S. Queueing theory. - Utrecht, Boston: VSP, 2004. 446 p.
  37. Kempa W. On time to buffer saturation in a GI/M/1/N2 type queue // Int. J. Adv. Telecommunications Electrotechnics Signals Syst., 2012. Vol. 1.No.2-3.С. 60-66.

ОБ ОДНОЙ ЗАДАЧЕ ОПТИМАЛЬНОГО УПРАВЛЕНИЯ НАГРУЗКОЙ НА СЕРВЕР.

  • М. Г. Коновалов  Институт проблем информатики Российской академии наук, mkonovalov@ipiran.ru

Литература

  1. Коновалов М. Г. О планировании потоков в системах вычислительных ресурсов // Информатика и её применения, 2010. Т. 4. Вып. 2. С. 3–12.
  2. Konovalov M. Multiagent model for jobs flows planning and pricing in distributed computing systems // 2010 Congress (International) on Ultra Modern Telecommunications and Control Systems and Workshops (ICUMT): Proceedings of ICUMT-T, ICUMT-CS and associated workshops. IEEE, Catalog Number CFP1063G-CDR, 2010. CD-ROM. ISBN 978-1-4244-7286-4. Report 1569339397.
  3. Коновалов М. Г., Малашенко Ю. Е., Назарова И. А. Управление заданиями в гетерогенных вычислительных системах // Известия РАН. Теория и системы управления, 2011. Т. 50.№2. С. 43–61.
  4. Коновалов М. Г. Оптимизация работы вычислительного комплекса с помощью имитационной модели и адаптивных алгоритмов // Информатика и её примене ния, 2012.Т. 6. Вып. 1. С. 37–48.
  5. WelzlM. Network congestion control. —N.Y.: Wiley, 2005.
  6. Hong Y., Huang C., Yan J. A comparative study of SIP overload control algorithms // Network and traffic engineering in emerging distributed computing applications / Eds. J. Abawajy, M. Pathan, M. Rahman, A. K. Pathan, and M.M. Deris. — IGI Global, 2012. P. 1–20. http://arxiv.org/ftp/arxiv/papers/1210/1210.1505.pdf.
  7. Боровков А. А. Теория вероятностей. — 52е изд. — М.: Либроком, 2009. 656 с.
  8. Abaev P. O., Gaidamaka Y. V., Pechinkin A. V., Razumchik R. V., Shorgin S. Ya. Simulation of overload control in SIP server networks // ECMS 2012: 26th European Conference on Modelling and Simulation Proceedings. — Koblenz, Germany: Digitaldruck Pirrot GmbH, 2012. P. 533–539.

ОПТИМИЗАЦИЯ ФУНКЦИЙ LAB - КОНТРАСТНОГО ГРАДАЦИОННОГО ПРЕОБРАЗОВАНИЯ.

  • О.П. Архипов  Орловский филиал Института проблем информатики Российской академии наук, arkhipov12@yandex.ru
  • З.П. Зыкова   Орловский филиал Института проблем информатики Российской академии наук, zykzoya@yandex.ru

Литература

  1. Архипов О.П., Зыкова З.П. Допечатное тестирование индивидуального зрительного восприятия // Вестник компьютерных и информационных технологий, 2008. №12. С. 2–8.
  2. Архипов О.П., Зыкова З.П. Интеграция гетерогенной информации о цветных пикселях и их цветовосприятии // Информатика и её применения, 2010. Т. 4. Вып. 4. С. 14–25.
  3. Архипов О.П., Зыкова З.П. Функциональное описание индивидуального цветовосприятия // Информационные системы и технологии, 2010. №5. С. 5–12.
  4. Архипов О.П., Зыкова З.П. RGB-характеризация пространства цветовосприятия // Системы и средства информатики, 2010. Вып. 20.№1. С. 73–90.
  5. Архипов О.П., Зыкова З.П. Многокритериальный выбор тестового множества при исследовании цветовосприятия // Информационныете хнологии, 2011. №2. С. 67–73.
  6. Архипов О.П., Зыкова З.П. Равноконтрастные градационные преобразования ступенчатых тоновых шкал // Информационные системы и технологии, 2011. №4. С. 39–46.
  7. Архипов О.П., Зыкова З.П. Персонифицированное преобразование представлений цветных изображений на мониторе ПЭВМ // Системы и средства информатики, 2012. Т. 22. №1. С. 22–37.
  8. Архипов О.П., Зыкова З.П. Метод улучшения детализации цветных изображений // Вестник компьютерных и информационных технологий, 2013. №2. С. 6–11.
  9. Архипов О.П., Зыкова З.П. Коррекция детализации представлений RGB-изображений на периферийных устройствах ПЭВМ//Информационные технологии, 2013. №2. С. 56–60.
  10. Color Oracle/Institute of Cartography. — Zurich: ETH, 2008. http://www.colororacle.org.
  11. Vischeck. http://www.vischeck.com.

МЕТОД ИЗВЛЕЧЕНИЯ БИБЛИОГРАФИЧЕСКОЙ ИНФОРМАЦИИ ИЗ ПОЛНОТЕКСТОВЫХ ОПИСАНИЙ ИЗОБРЕТЕНИЙ.

  • И.М. Зацман  Институт проблем информатики Российской академии наук, iz_ipi@a170.ipi.ac.ru
  • В.А. Хавансков  Институт проблем информатики Российской академии наук, havanskov@a170.ipi.ac.ru
  • С.К. Шубников   Институт проблем информатики Российской академии наук, sergeysh50@yandex.ru

Литература

  1. Kuznetsov I., Kozerenko E. The system for extracting semantic information fromnatural language texts //Conference (International) on Machine Learning (MLMTA203) Proceedings.— Las Vegas, 2003. P. 75–80.
  2. Кузнецов И. П. Семантико-ориентированная система обработки неформализованной информации с выдачей результатов на естественном языке // Системы и средства информатики, 2006. Вып. 16. С. 235–253.
  3. Кузнецов И. П., Мацкевич А. Г. Семантико-ориентированные системы на основе баз знаний. — М.: МТУСИ, 2007. 173 с.
  4. Кузнецов И. П. Объектно-ориентированная система, основанная на знаниях в виде XML-представлений // Системы и средства информатики. —М.:Наука, 2008. Вып. 18. С. 96–118.
  5. Kuznetsov I. P., Kozerenko E. B. Linguistic processor Semantix for knowledge extraction from natural texts in Russian and English // Conference (International) on Artificial Intelligence (ICAI 2008) Proceedings. — Las Vegas: CSREA Press, 2008. P. 835–841.
  6. Кузнецов И. П., Сомин Н. В. Выявление имплицитной информации из текстов на естественном языке: проблемы и методы // Информатика и её применения, 2012. Т. 6. Вып. 1. С. 49–58.
  7. Narin F., Noma E. Is technology becoming science? // Scientometrics, 1985. Vol. 7. No. 326. P. 369–381.
  8. Narin F., Olivastro D. Linkage between patents and papers: An interim EPO/US comparison // Scientometrics, 1998. Vol. 41. No. 122. P. 51–59.
  9. Schmoch U. Tracing the knowledge transfer from science to technology as reflected in patent indicators // Scientometrics, 1993. Vol. 26. P. 193–211.
  10. Минин В. А., Зацман И.М., Кружков М. Г., Норекян Т. П. Методологические основы создания информационных систем для вычисления индикаторов тематических взаимосвязей науки и технологий // Информатика и её применения, 2013. Т. 7. Вып. 1. С. 70–81.
  11. Минин В. А., Зацман И.М., Хавансков В. А., Шубников С. К. Архитектурные решения для систем вычисления индикаторов тематических взаимосвязей науки и технологий // Системы и средства информатики, 2013. Т. 23. №2. С. 260–283.
  12. Зацман И. М., Шубников С.К. Принципы обработки информационных ресурсов для оценки инновационного потенциала направлений научных исследований // Электронные библиотеки: перспективные методы и технологии, электронные коллекции: Труды 9-й Всеросс. научн. конф. RCDL’2007.—Переславль: Университет города Переславля, 2007. С. 35–44.
  13. Зацман И.М., Курчавова О. А., Галина И. В. Информационные ресурсы и индикаторы для оценки инновационного потенциала направлений научных исследований // Системы и средства информатики, 2008. Вып. 18 (доп.). С. 159–175.
  14. Кожунова О. С. Цитирование документов в патентах как индикатор взаимосвязи областей науки и технологий // Системы и средства информатики, 2012. Т. 22. №2. С. 106–128.
  15. Van Looy B., Zimmermann E., Veugelers R., Verbeek A., Mello J., Debackere K. Do science–technology interactions pay on when developing technology? An exploratory investigation of 10 science-intensive technology domains // Scientometrics, 2003. Vol. 57.No. 3. P. 355–367.
  16. Verbeek А., Debackere K., Luwel M., Andries P., Zim. mermann E., Deleus D. Linking science to technology: Using bibliographic references in patents to build linkage schemes // Scientometrics, 2002. Vol. 54. No. 3. P. 399– 420.
  17. Административный регламент исполнения Роспатентом приема заявок на изобретение, их рассмотрения и экспертизы. — ФИПС, 2008. http://www1.fps.ru/wps/wcm/connect/content ru/ru/documents/ russian laws/order minobr/administrative regulations/ test_8/.
  18. Рекомендации по включению ссылок, цитируемых в патентных документах: Стандарт ВОИС ST.14. http://www.rupto.ru/rupto/nfle/52b8dfc1-1049-11e1- a520-9c8e9921fb2c/03_14_01.pdf.
  19. Регулярные выражения в .NET Framework. http:// msdn.microsoft.com/ru-ru/library/hs600312.aspx.
  20. Зацман И.М., Веревкин Г.Ф. Информационный мониторинг сферы науки в задачах программно-целевого управления // Системы и средства информатики, 2006. Вып. 16. С. 164–189.
  21. Зацман И.М. Веревкин Г.Ф., Дрынова И. В., Курчавова О. А., Ларин Н. В., Норекян Т.П. Моделирование систем информационного мониторинга как проблема информатики // Системы и средства информатики. Спец. вып. Научно-методологические проблемы информатики, 2006. С. 112–139.
  22. Зацман И.М., Кожунова О. С. Семантический словарь системы информационного мониторинга в сфере науки: задачи и функции // Системы и средства информатики, 2007. Вып. 17. С. 124–141.
  23. Zatsman I., Kozhunova O. Evaluation system for the Russian Academy of Sciences: Objectives-resources-results approach and R&D indicators // 2009 Atlanta Conference on Science and Innovation Policy Proceed2 ings / Eds. S. E. Cozzens, P. Catalаn. http://smartech. gatech.edu/bitstream/1853/32300/1/104-674-1-PB.pdf.

О СХОДИМОСТИ РАСПРЕДЕЛЕНИЙ СЛУЧАЙНЫХ СУММ К СКОШЕННЫМ ЭКСПОНЕНЦИАЛЬНО - СТЕПЕННЫМ ЗАКОНАМ.

  • М.Е. Григорьева  Parexel International, maria-grigoryeva@yandex.ru
  • В.Ю. Королев  Факультет вычислительной математики и кибернетики Московского государственного университета им. М.В. Ломоносова; Институт проблем информатики Российской академии наук, victoryukorolev@yandex.ru

Литература

  1. Subbotin M.T. On the law of frequency of error //Матем. сб., 1923. Т. 31.№2. С. 296–301.
  2. Box G., Tiao G. Bayesian inference in statistical analysis.— Reading, MA: Addison–Wesley, 1973. 608 с.
  3. Evans M., Hastings N., Peacock J.B. Statistical distributions. — 3rd ed. — N.Y.: John Wiley&Sons, 2000. 170 p.
  4. Leemis L.M., McQueston J. T. Univariate distribution relationships // Amer. Stat., 2008. Vol. 62. No. 1. P. 45–53.
  5. Risk Metrics Technical Document. — N.Y.: Risk Metric Group, J. P.Morgan, 1996.
  6. Varanasi M.K., Aazhang B. Parametric generalized Gaussian density estimation // J. Acoust. Soc. Am., 1989. Vol. 86. No. 4. P. 1404–1415.
  7. Nadaraja S. A generalized normal distribution // J. Appl. Stat., 2005. Vol. 32.No.7. P. 685–694.
  8. West M. On scale mixtures of normal distributions // Biometrika, 1987. Vol. 74. No. 3. P. 646–648.
  9. Choy S. T. B., Smith A. F. F. Hierarchical modelswith scale mixtures of normal distributions // Test, 1997. Vol. 6. P. 205–221.
  10. Золотарев В.М. Одномерные устойчивые распределения. —М.: Наука, 1983. 304 с.
  11. Korolev V. Yu., Bening V. E., Zaks L.M., Zeifman A. I. Exponential power distributions as asymptotic approximations in applied probability and statistics // Applied Problems in Theory of Probabilities and Mathematical Statistics Related to Modeling of Information Systems (APTP + MS’2012): Book of Abstracts of the 6th Workshop (International) (Autumn Session). — М.: ИПИ РАН, 2012. P. 60–71.
  12. Barndorff-Nielsen O. E. Exponentially decreasing distributions for the logarithm of particle size // Proc. R. Soc. Lond. Ser. A, 1977. Vol. 353. P. 401–419.
  13. Barndorff-Nielsen O. E., Kent J., S. rensen M. Normal variance-mean mixtures and z-distributions // Int. Stat. Rev., 1982. Vol. 50. No. 2. P. 145–159.
  14. Королев В. Ю. Обобщенные гиперболические распределения как предельные для случайных сумм // Теория вероятностей и ее применения, 2013.Т. 58.Вып. 1. С. 117–132.
  15. Закс Л.М., Королев В. Ю. Обобщенные дисперсионные гамма-распределения как предельные для случайных сумм //Информатика и её применения, 2013. Т. 7. Вып. 1. С. 105–115.
  16. Гнеденко Б. В., Колмогоров А.Н. Предельные распределения для сумм независимых случайных величин. —М.–Л.: ГИТТЛ, 1949. 264 с.
  17. Gnedenko B. V., Korolev V. Yu. Random summation: Limit theorems and applications. — Boca Raton: CRC Press, 1996. 275 p.
  18. Королев В. Ю. Постpоение моделей pаспpеделений биpжевых цен пpи помощи методов асимптотической теоpии случайного суммиpования // Обозpение пpомышленной и пpикладной математики. Сеp. Финансовая и стpаховая математика, 1997. Т. 4. Вып. 1. С. 86–102.
  19. Королев В. Ю. Асимптотические свойства экстpемумов обобщенных пpоцессов Кокса и их пpименение к некотоpым задачам финансовой математики //Теоpия веpоятностей и ее пpименения, 2000. Т. 45. Вып. 1. С. 182–194.
  20. Bening V., Korolev V. Generalized Poisson models and their applications in insurance and finance. — Utrecht: VSP, 2002. 434 p.
  21. Королев В. Ю., Соколов И. А. Математические модели неоднородных потоков экстремальных событий. — М.: ТОРУС ПРЕСС, 2008. 200 с.
  22. Королев В. Ю., Бенинг В. Е., Шоргин С. Я. Математические основы теории риска. — 2-е изд., перераб. и доп. —М.: Физматлит, 2011. 620 с.
  23. Королев В. Ю. Вероятностно-статистические методы декомпозиции волатильности хаотических процессов. —М.: Изд-во Моск. ун-та, 2011. 510 с.
  24. Stochastic models of structural plasma turbulence / Eds. V. Korolev, N. Skvortsova. – Utrecht: VSP, 2006. 400 p.
  25. Королев В. Ю., Шевцова И. Г., Шоргин С. Я. О неравенствах типа Берри–Эссеена для пуассоновских случайных сумм //Информатика и её применения, 2011. Т. 5. Вып. 3. С. 64–66. 26. Korolev V., Shevtsova I. An improvement of the Berry– Esseen inequality with applications to Poisson and mixed Poisson random sums // Scand. Actuar. J., 2012. No. 2. P. 81–105. Available online since June 4, 2010. DOI:10.1080/03461238.2010.485370.

ОБРАЩЕНИЕ СФЕРИЧЕСКОГО ПРЕОБРАЗОВАНИЯ РАДОНА В КЛАССЕ ДИСКРЕТНЫХ СЛУЧАЙНЫХ ФУНКЦИЙ.

  • О.В. Шестаков  Московский государственный университет им.М. В.Ломоносова, факультет ВМК; Институт проблем информатики Российской академии наук, oshestakov@cs.msu.su
  • М.Г. Кузнецова   Московский государственный университет им.М.В. Ломоносова, факультет ВМК, m.g.kuznetsova@gmail.com
  • И.А. Садовой  Московский государственный университет им.М.В. Ломоносова, факультет ВМК, isadovoy@gmail.com

Литература

  1. Louis A.K., Quinto E. T. Local tomographic methods in Sonar // Surveys on solution methods for inverse problems. — Vienna: Springer, 2000. P. 147–154.
  2. Finch D., Patch S., Rakesh. Determining a function from its mean values over a family of spheres // SIAMJ. Math. Anal., 2004. Vol. 35. No. 5. P. 1213–1240.
  3. Ambartsoumian G., Kuchment P. On the injectivity of the circular Radon transform arising in thermoacoustic tomography // Inverse Probl., 2005. Vol. 21. P. 473– 485.
  4. Agranovsky M. L., Quinto E. T. Injectivity sets for the Radon transform over circles and complete systems of radial functions // J. Funct. Anal., 1996. Vol. 139. P. 383– 413.
  5. Liu W., Frank J. Estimation of variance distribution in three-dimensional reconstruction. I. Theory // J. Opt. Soc. Am. A, 1995. Vol. 12. P. 2615–2627.
  6. Ушаков В. Г., Ушаков Н. Г. Восстановление вероятностных характеристик многомерных случайных функций по проекциям // Вестн. Моск. ун-та. Сер. 15: Вычисл. матем. и киберн., 2001. №4. C. 32– 39.
  7. Shestakov O. V. An algorithm to reconstruct probabilistic distributions of multivariate random functions from the distributions of their projections // J. Math. Sci., 2002. Vol. 112. No. 2. P. 4198–4204.
  8. Натансон И.П. Конструктивная теория функций. — М.2Л.: ГИТТЛ, 1949. 684 с.
  9. Norton S. J. Reconstruction of a two-dimensional reflecting medium over a circular domain: Exact solution // J. Acoust. Soc. Amer., 1980. Vol. 67. P. 1266–1273.
  10. Kunyansky L. Explicit inversion formulas for the spherical mean Radon transform // Inverse Probl., 2007. Vol. 23. P. 373–383.
  11. Finch D., Haltmeier M., Rakesh. Inversion of spherical means and the wave equation in even dimensions // SIAM J. Appl.Math., 2007. Vol. 68. No. 2. P. 392–412.

ИНФОРМАЦИОННО - АНАЛИТИЧЕСКАЯ АВТОМАТИЗИРОВАННАЯ СИСТЕМА "МЕГАЛИТ" В ОПТИМИЗАЦИИ ДИАГНОСТИКИ И ЛЕЧЕНИЯ МОЧЕКАМЕННОЙ БОЛЕЗНИ.

  • М.П. Кривенко  Институт проблем информатики Российской академии наук, mkrivenko@ipiran.ru
  • С.А. Голованов  Научно-исследовательский институт урологии, sergeygol124@mail.ru
  • П.А. Савченко  Институт проблем информатики Российской академии наук, psavchenko@ipiran.ru
  • А.В. Сивков  Научно-исследовательский институт урологии, uroinfo@yandex.ru
  • А.П. Сучков  Институт проблем информатики Российской академии наук, asuchkov@ipiran.ru

Литература

  1. Ramello, A., Vitale C., Marangella D. Epidemiology of nephrolithiasis // J. Nephrol., 2000. Vol. 13. Suppl. 3. P. 45–50.
  2. Trinchieri A., Coppi F., Montanari E., Del Nero A., Zanet. ti G., Pisani E. Increase in the prevalence of symptomatic upper urinary tract stones during the last ten years // Eur. Urol., 2000. Vol. 37. P. 23–25.
  3. Pearle M. S., Calhoun E. A., Curhan G. C. Urologic diseases in America project: Urolithiasis // J. Urology, 2005. Vol. 173. P. 848–857.
  4. Lieske J. C., Pena de la Vega L. S., Slezak J.M., Bergstralh E. J., Leibson C. L., Ho K. L., Gettman M. T. Renal stone epidemiology in Rochester, Minnesota: An update // Kidney Int., 2006. Vol. 69. No. 4. P. 760–764.
  5. Johnson C. M., Wilson D.M., O’Fallon W.M., Malek R. S., Kurland L. T. Renal stone epidemiology: A 25-year study in Rochester, Minnesota // Kidney Int., 1979. Vol. 16. No.5. P. 624–631.
  6. Yasui T., Iguchi M., Suzuki S., Kohri K. Prevalence and epidemiological characteristics of urolithiasis in Japan: National trends between 1965 and 2005 // Urology, 2008. Vol. 71. No. 2. P. 209–213.
  7. Заболеваемость населения России в 2003 году: Статистические материалы. — М., 2004 (электронная версия МЗ и СР РФ и ЦНИИ организации и информатизации здравоохранения МЗ и СР РФ). http:// www.minzdravsoc.ru/docs/mzsr/stat/17.
  8. Аполихин О. И., Сивков А. В., Солнцева Т. В., Комарова В. А. Анализ урологической заболеваемости в Российской Федерации в 2005–2010 годах // Экспериментальная и клиническая урология, 2012. №2. C. 4–12. http://ecuro.ru/article/analiz-urologicheskoizabolevaemosti- v-rossiiskoi-federatsii-v-2005-2010- godakh.
  9. Routh J. C., Graham D. A., Nelson C. P. Epidemiological trends in pediatric urolithiasis at United States freestanding pediatric hospitals // J.Urology, 2010. Vol. 184. No. 3. P. 1100–1104.
  10. Голованов С. А., Дрожжева В. В. Кристаллообразующая активность мочи при оксалатном уролитиазе // Экспериментальная и клиническая урология, 2010. №2. C. 24–29. http://ecuro.ru/ article/kristalloobrazuyushchaya-aktivnost-mochi-prioksalatnom- urolitiaze.
  11. Bonny O., Rubin A., Huang Ch..L., Frawley W.H., Pak C. Y. C., Moe O.W. Mechanism of urinary calcium regulation by urinary magnesium and pH // J. Am. Soc. Nephrol., 2008. Vol. 19. No. 8. P. 1530–1537.
  12. Дюк В. А., Эмануэль В. Л. Информационные технологии в медико-биологических исследованиях.—СПб.: Питер, 2003. 525 с.
  13. Liew P.L., Lee Y.C., Lin Y.C., et al. Comparison of artificial neural networks with logistic regression in prediction of gallbladder disease among obese patients // Digest. Liver Dis., 2007. Vol. 39. No. 4. P. 356–362.
  14. Bassi P., Sacco E., De Marco V., et al. Prognostic accuracy of an artificial neural network in patients undergoing radical cystectomy for bladder cancer: A comparison with logistic regression analysis // BJU Int., 2007. Vol. 99. No. 5. P. 1007–1012.
  15. Stephan C., Xu C., Finne P., et al. Comparison of two different artificial neural networks for prostate biopsy indication in two different patient populations // J.Urology, 2007. Vol. 70. No. 3. P. 596–601.
  16. Stone M. Cross2validatory choice and assessment of statistical predictions (with discussion) // J. Roy. Stat. Soc. B, 1974. Vol. 36. P. 111–147.
  17. Efron B. Bootstrap methods: Another look at the Jackknife // Ann. Stat., 1979. Vol. 7. P. 1–26.
  18. Izenman A. J. Modern multivariate statistical techniques. — Springer, 2008. 731 p.

АНАЛИЗ ОДНОРОДНОСТИ ДАННЫХ О ХИМИЧЕСКОМ СОСТАВЕ КАМНЕЙ ПРИ УРОЛИТИАЗЕ.

  • М.П. Кривенко  Институт проблем информатики Российской академии наук, mkrivenko@ipiran.ru
  • С.А. Голованов  Научно-исследовательский институт урологии, sergeygol124@mail.ru
  • А.В. Сивков  Научно-исследовательский институт урологии, uroinfo@yandex.ru

Литература

  1. Ramello A., Vitale C., Marangella D. Epidemiology of nephrolithiasis // J. Nephrol., 2000. Vol. 13. Suppl. 3. P. 45–50.
  2. Pak C.Y., Resnick M.I., Preminger G.M. Ethnic and geographic diversity of stone disease //Urology, 1997. Vol. 50. No. 4. P. 504–507.
  3. Takasaki E. Chronologocal variation in the chemical composition of upper urinary tract calculi // J. Urology, 1986. Vol. 136.No.1. P. 5–9.
  4. Trinchieri A., Coppi F., Montanari E., Del Nero A., Zanet. ti G., Pisani E. Increase in the prevalence of symptomatic upper urinary tract stones during the last ten years // Eur. Urol., 2000. Vol. 37. P. 23–25.
  5. Arias Funez F., Garcia Cuerpo E., Lovaco Castellanos F., Escudero Barrilero A., Avila Padilla S., Villar Palasi J. Epidemiologia de la litiasis urinaria en nuestra Unidad. Evolucion en el tiempo y factores predictivos [Epidemiol2 ogy of urinary lithiasis in our unit. Clinical course in time and predictive factors] // Arch. Esp. Urol., 2000. Vol. 53. No. 4. P. 343–347.
  6. Тиктинский О.Л., Александров В. П. Мочекаменная болезнь. — СПб.: Питер, 2000. 379 с.
  7. Шуберт Г., Чудновская М. В., Тыналиев М.Т., Поповкин Н.Н., Тимин А. Р. Особенности химического состава и структуры мочевых камней и их распространенность в городах Москве, Берлине и Киргизской ССР // Урология и нефрология, 1990. №5. С. 49–54.
  8. Фрейтаг Д., Хруска К. Патофизиология нефролитиаза // Почки и гомеостаз в норме и при патологии / Под ред. С. Клар; пер. с англ. Е.И. Дайхина. — М.: Медицина, 1987. С. 390–420. (Klahr S. The kidney and body fluids in health and desease. — N.Y., L.: Plenum Medical Books, 1983.)
  9. Hettmansperger T. P. Multivariate location tests // Encyclopedia of statistical sciences. —N.Y.: JohnWiley &Sons, 2006. P. 5249–5252.
  10. Minimaa A., Oja H. Multivariate median // Encyclopedia of statistical sciences. — N.Y.: John Wiley&Sons, 2006. P. 5258–5266.
  11. Marden J. I. Multivariate rank tests // Multivariate anal2 ysis, design of experiments and survey sampling / Ed. S. Ghosh. — N.Y.: Marcel Dekker, 1999. P. 401–432.
  12. Чистяков С.П. О новом многомерном статистическом критерии однородности двух выборок // Тр. Карельского научного центра РАН, 2010.№3. С. 93– 97.
  13. Леман Э. Проверка статистических гипотез. — М.: Наука, 1979. 408 с.
  14. Кривенко М. П. Задачи выборочного контроля при досмотре лиц, багажа и транспорта // Обозрение прикладной и промышленной математики, 2011. Т. 18. Вып. 1. С. 125–126.
  15. Baringhaus L., Franz C. On a new multivariate two-sample test // J.Multivariate Anal., 2004. Vol. 88. P. 190–206.

О МЕТОДЕ ПРОГНОЗИРОВАНИЯ И КЛАССИФИКАЦИИ ДЛЯ ЦЕНЗУРИРОВАННЫХ ДАННЫХ.

  • Т.В. Захарова  Московский государственный университет им. М.В. Ломоносова, факультет вычислительной математики и кибернетики, lsa@cs.msu.ru
  • Е.М. Абрамова   Московский государственный университет им. М.В. Ломоносова, факультет вычислительной математики и кибернетики, houselake@gmail.com

Литература

  1. Афифи А., Эйзен С. Статистический анализ. Подход с использованием ЭВМ / Пер с англ. И.С. Енюкова, И.Д. Новикова. — М.: Мир, 1982. 488 с. (Afifi A. A., Azen S. P. Statstical analysis. A computer oriented approach. —2nd ed. —NewYork –San Francisco–London: A Subsidiary of Harcourt Brace Jovanovich Publs., 1979. 442 p.)
  2. Truett J., Cornfield J., Kannel W. A multivariate analysis of the risk of coronary heart disease in Framingham // J. Chronic Diseases, 1967. Vol. 20. P. 511–524.
  3. Реброва О.Ю. Статистический анализ медицинских данных. Применение пакета прикладных программ STATISTICA.—М.: МедиаСфера, 2002. 312 с.
  4. Халафян А. А. Современные статистические методы медицинских исследований. — М.: Эдиториал УРСС, 2008. 320 с.
  5. Захарова Т.В., Золоева М. В. Прогнозирование состояния пациентов // Обозрение прикладной и промышленной математики, 2007. Т. 14. Вып. 2. C. 298–299.
  6. Драницына М. А., Захарова Т. В. Классификация состояний пациентов с целью прогнозирования результатов лечения // Обозрение прикладной и промышленной математики, 2009. Т. 16. Вып. 5. C. 840–841.
  7. Драницына М. А., Захарова Т. В. Дискриминантный анализ для классификации и прогнозирования результатов лечения // Системы и средства информатики, 2013. Т. 23.№2. С. 89–95.

CONCEPTUAL DECLARATIVE PROBLEM SPECIFICATION AND SOLVING IN DATA INTENSIVE DOMAINS.

  • L. Kalinichenko  Institute of Informatics Problems, Russian Academy of Sciences,Moscow 119333, Russian Federation, leonidandk@gmail.com
  • S. Stupnikov  Institute of Informatics Problems, Russian Academy of Sciences,Moscow 119333, Russian Federation, ssa@ipi.ac.ru
  • A. Vovchenko  Institute of Informatics Problems, Russian Academy of Sciences,Moscow 119333, Russian Federation, itsnein@gmail.com
  • D. Kovalev  Institute of Informatics Problems, Russian Academy of Sciences,Moscow 119333, Russian Federation, dm.kovalev@gmail.com
КОНЦЕПТУАЛЬНЫЕ ДЕКЛАРАТИВНЫЕ СПЕЦИФИКАЦИИ И РЕШЕНИЕ ЗАДАЧ В ОБЛАСТЯХ С ИНТЕНСИВНЫМ ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ ДАННЫХ.
  • Л. Калиниченко  Институт проблем информатики Российской академии наук, Москва, Россия, leonidandk@gmail.com
  • С. Ступников  Институт проблем информатики Российской академии наук, Москва, Россия, ssa@ipi.ac.ru
  • А. Вовче нко  Институт проблем информатики Российской академии наук, Москва, Россия, itsnein@gmail.com
  • Д. Ковалев  Институт проблем информатики Российской академии наук, Москва, Россия, dm.kovalev@gmail.com

Литература

  1. Hey, T., S. Tansley, and K. Tolle, eds. 2009. The fourth paradigm: Data-intensive scientific discovery. Redmond: Microsoft Research. 252 p.
  2. Challenges and opportunities with big data. A community white paper developed by leading researchers across the United States. 2012. Available at: http://cra.org/ccc/docs/init/bigdatawhitepaper.pdf (accessed November 21, 2013).
  3. Kappe l, G., M. Wimmer, W. Retschitzegger, and W. Schwinger. 2011. Leveraging model-based tool integration by conceptual modeling techniques. The evolution of conceptual modeling. Eds.R. Kaschek and L.M. L.Delcambre. Lecture notes in computer science ser. Berlin, Heidelberg: Springer-Verlag. 6520:254–84.
  4. Kalinichenko, L.A., S.A. Stupnikov, and D.O.Martynov. 2007. SYNTHESIS: A language for canonical information modeling and mediator definition for problem solving in heterogeneous information resource environments. M.: IPIRAN. 171 p.
  5. Kalinichenko, L.A., D.O. Briukhov, D.O. Martynov, N.A. Skvortsov, and S.A. Stupnikov. 2007. Mediation framework for enterprise information system infrastructures. 9th Conference (International) on Enterprise Information Systems ICEIS 2007 Proceedings. Funchal. Vol. Databases and information systems integration. 246–51.
  6. Kalinichenko, L.A. 1990. Methods and tools for equivalent data model mapping construction. Advances in database technology — EDBT’90. Eds. F. Buncilhon, C. Thanos, and D. Tsichritzis. Lecture notes in computer science ser. Berlin, Heidelberg: Springer-Verlag. 416:92–119.
  7. Kalinichenko, L.A., and S.A. Stupnikov. 2012. Synthesis of the canonicalmodels for database integrationpreserving semantics of the value inventive data models. Advances in database and information systems.Eds.T.Morzy,T.H.arder, R. Wrembel, et al. Lecture notes in computer science ser. Berlin, Heidelberg: Springer-Verlag. 7503:223–39.
  8. Boley, H., and M. Kifer, eds. 2013. RIF overview. W3C working group note. 2nd ed. Available at: http://www.w3.org/TR/rif-overview/ (accessed November 21, 2013).
  9. Kalinichenko, L., S. Stupnikov, A. Vovchenko, and D. Kovalev. 2013. Rule-based multi-dialect infrastructure for conceptual problem solving over heterogeneous distributed information resources. New trends in databases and information systems. Selected Papers of the 17th European Conference on Advances in Databases and Information Systems and Associated Satellite Events. Advances in Intelligent Systems and Computing 241:61–68.
  10. Leone, N., G. Pfeifer, W. Faber, T. Eiter, G. Gottlob, S. Perri, and F. Scarcello. 2006. The DLV system for knowledge representation and reasoning. ACM Trans. Comput. Log. 7(3):499–562.
  11. Kalinichenko, L.A., and S. A. Stupnikov. 2008. Constructing ofmappings of heterogeneous informationmodels into the canonical models of integrated information systems. ADBIS 2008 Proceedings. Pori: Tampere University of Technology. 106–22.
  12. Abrial, J.-R. 1996. The B-book: Assigning programs to meanings.Cambridge:CambridgeUniversityPress. 816 p.
  13. Skvortsov, N.A. 2012. Otobrazhenie modeley dannykh NoSQL v ob”ektnye specifikatsii [Mapping of NoSQL data models to object specifications]. Trudy 14-y Vserossiyskoy nauchnoy konferentsii “Elektronnye biblioteki: Perspektivnye metody i tekhnologii, elektronnye kollektsii”’ RCDL 2012 [14th Russian Conference on Digital Libraries RCDL 2012 Proceedings]. CEUR Workshop Proceedings 934:53–62.
  14. Stupnikov, S.A. 2013. Otobrazhenie grafovoymodeli dannykh v kanonicheskuyu ob”ektno-freymovuyu informatsionnuyu model’ pri sozdanii sistem integratsii neodnorodnykh informatsionnykh resursov [Mapping of a graph data model into an object-frame canonical information model for the development of heterogeneous information resources integration systems]. Trudy 15-y Vserossiyskoy nauchnoy konferentsii “Elektronnye biblioteki: Perspektivnye metody i tekhnologii, elektronnye kollektsii” RCDL 2013 [15th Russian Conference on Digital Libraries RCDL 2013 Proceedings]. Yaroslavl: P.G.Demidov Yaroslavl State University. 193–202.
  15. Skvortsov, N.A. 2013. Otobrazhenie modeli dannykh RDFv kanonicheskuyumodel’ predmetnykh posrednikov [Mapping of RDF data model into the canonical model of subject mediators]. Trudy 15-y Vserossiyskoy nauchnoy konferentsii “Elektronnye biblioteki: Perspektivnye metody i tekhnologii, elektronnye kollektsii” RCDL 2013 [15th Russian Conference on Digital Libraries RCDL 2013 Proceedings]. Yaroslavl: P.G. Demidov Yaroslavl State University. 202–9.
  16. Stupnikov, S.A. 2013. Verifitsiruemoe otobrazhenie modeli dannykh, osnovannoy na mnogomernykhmassivakh, v ob”ektnuyu model’ dannykh [A verifiable mapping of a multidimensional array data model into an object data model]. Inform. Appl. 7(3):22–34.
  17. Fagin, R., P.G. Kolaitis, R. J. Miller, and L. Popa. 2005. Data exchange: Semantics and query answering. Theor. Comput. Sci. 336:89–124.
  18. Lenzerini, M. 2002. Data integration: A theoretical perspective. ACM Symposium on Principles of Database Systems (PODS) Proceedings. 233–46.
  19. Kalinichenko, L.A., D.O. Martynov, and S. A. Stupnikov.  2004. Query rewriting using views in a typed mediator environment. Advances in databases and information systems. Eds. G. Gottlob, A. Benczur, and J. Demetrovics. Lecture notes in computer science ser. Berlin, Heidelberg: Springer-Verlag. 3255:37–53.
  20. Boley, H., and M. Kifer, eds. 2013. RIF basic logic dialect. W3C recommendation. 2nd ed. Available at: http://www.w3.org/TR/rif-bld/ (accessed November 21, 2013).
  21. De Sainte Marie, C., G. Hallmark, and A. Paschke, eds. 2013. RIF production rule dialect. W3C recommendation. 2nd ed. Available at: http://www.w3.org/TR/rif- prd/ (accessed November 21, 2013).
  22. Boley, H., and M. Kifer, eds. 2013. RIF framework for logic dialects.W3Crecommendation. 2nd ed.Available at: http://www.w3.org/TR/rif-§d/ (accessed November 21, 2013).
  23. Kifer, M., ed. 2010. RIF core logic programming dialect based on the well-founded semantics. Available at: http://ruleml.org/rif/RIF-CLPWD.html (accessed November 21, 2013).
  24. Van Gelder, A., K.A. Ross, and J. S. Schlipf. 1991. The well-founded semantics for general logicprograms. J.ACM 38(3):620–50.
  25. Heymans, S., and M. Kifer, eds. 2009. RIF core answer set programming dialect. Available at: http://ruleml.org/rif/RIF-CASPD.html (accessed November 21, 2013).
  26. Gelfond, M., and V. Lifschitz. 1988. The stable model semantics for logic programming. Logic Programming: 5th Conference and Symposium Proceedings. 1070–80.
  27. De Bruijn, J., and C. Welty, eds. 2013. RIF RDF and OWL Compatibility. W3C recommendation. 2nd ed. Available at: http://www.w3.org/TR/rif-rdf-owl/ (accessed November 21, 2013).
  28. Motik, B., P. F. Patel-Schneider, and B. Parsia, eds. 2012. OWL 2 Web ontology language structural specification and functional-style syntax. W3C recommendation. 2nd ed. Available at: http://www.w3.org/TR/owl2-syntax/ (accessed November 21, 2013).
  29. Shvaiko, P., and J. Euzenat. 2005. A survey of schemabasedmatching approaches. J.Data Semantics IV:146–71.
  30. Abiteboul, S., M. Bienvenu, A. Galland, et al. 2011. A rule-based language for Web data management. 30th ACM Symposium on Principles of Database Systems Proceedings. ACMPress. 283–92.
  31. Gelfond, M. 2008. Answer sets. Handbook of knowledge representation. Elsevier. 285–316.
  32. Motik, B., and R. Rosati. 2007. Closing semantic Web ontologies. University of Manchester Report. Available at: http://www.cs.ox.ac.uk/people/boris.motik/pubs/ mr06closing-report.pdf (accessed November 21, 2013).
  33. Chen, P. P., B. Thalheim, and L. Y. Wong. 1999. Future directions of conceptual modeling. Conceptual modeling. Eds. P. P. Chen, J. Akoka, H. Kangassulu, and B. Thalheim. Lecture notes in computer science ser. Berlin, Heidelberg: Springer-Verlag. 1565:287–301.
  34. Costal, D., C. G‚omez, and G. Guizzardi. 2011. Formal semantics and ontological analysis for understanding subsetting, specialization and redefinition of associations in UML. Conceptual modeling — ER 2011. Eds.M. Jeusfeld, L. Delcambre, and T.W. Ling. Lecture notes in computer science ser. Berlin, Heidelberg: Springer-Verlag. 6998:189–203.
  35. Martinez, Y., C. Cachero, M. Matera, S. Abrahao, and S. Lujan. 2011. Impact ofMDE approaches on the maintainability of Web applications: An experimental evaluation. Conceptual modeling — ER 2011. Eds. M. Jeusfeld, L. Delcambre, and T.W. Ling. Lecture notes in computer science ser. Berlin, Heidelberg: Springer-Verlag. 6998:233–46.
  36. Castro, L. F. Bai“ao, and G. Guizzardi. 2011. A semantic qriented method for conceptual data modeling in OntoUML based on linguistic concepts. Conceptual modeling — ER 2011. Eds. M. Jeusfeld, L. Delcambre, and T.W. Ling. Lecture notes in computer science ser. Berlin, Heidelberg: Springer-Verlag. 6998:486–94.
  37. Fillottrani, P.R., E. Franconi, and S. Tessaris. 2011. The ICOM 3.0 intelligent conceptual modelling tool and methodology. Semantic Web. IOS Press. 1–14. Available at: http://www.semantic-web- journal.net/sites/default/¦les/swj105 1.pdf (accessed November 21, 2013).
  38. Maus, C., S. Rybacki, and A.M. Uhrmache. 2011. Rule-based multi-level modeling of cell biological systems. BMC Syst. Biol. 5:166. Available at: http://www.biomedcentral.com/content/pdf/1752- 0509-5-166.pdf (accessed November 21, 2013).
  39. Calvanese, D., G. De Giacomo, D. Lembo, M. Lenzerini, A. Poggi, and R. Rosati. 2007. MASTRO-I: Efficient integration of relational data throughDL ontologies. 2007 Workshop (International) on Description Logic (DL 2007) Proceedings. CEURWorkshop Proceedings. 250.
  40. Cosentino, V., M.D. Del Fabro, and A. El Ghali. 2012. Amodel driven approach for bridging ILOGrule language and RIF. RuleML 2012 Proceedings. CEUR Workshop Proceedings. 874. Available at: http://ceur-ws.org/Vol- 874/paper9.pdf (accessed November 21, 2013).
  41. Gonzalez-Moriyon, G., L. Polo, D. Berrueta, and C. Tejo-Alonso. 2012. Final steel industry public demonstrators. ONTORULE deliverable D5.5. Available at: http://ontorule-project.eu/ outcomes%3Ffunc=¦leinfo&id=94.html (accessed November 21, 2013).
  42. Loo, B. T., T. Condie, M. Garofalakis, D. E. Gay, J.M. Hellerstein, P. Maniatis, R. Ramakrishnan, T. Roscoe, and I. Stoica. 2006. Declarative networking: Language, execution and optimization. ACM SIGMOD Conference Proceedings. 97–108.
  43. Grumbach, S., and F. Wang. 2010. Netlog, a rule-based language for distributed programming. Practical aspects of declarative languages. Eds. M. Carro and R. Pe“na. Lectire notes in computer science ser. Berlin, Heidelberg: Springer-Verlag. 5937:88–103.
  44. Alvaro, P., W.R. Marczak, N. Conway, J.M. Hellerstein, D. Maier, and R. Sears. 2010. Dedalus: Datalog in time and space. Datalog reloaded. Eds. O. de Moor, G. Gottlob, T. Furche, and A. Sellers. Lectures notes in computer science ser. Berlin, Heidelberg: Springer-Verlag. 6702: 262–81.
  45. Grossmann, G., R. Thiagarajan, M. Schrefl, and M. Stumptner. 2011. Conceptual modeling approaches for dynamic Web service composition. The evolution of conceptual modeling. Eds. R. Kaschek and L.M. L. Delcambre. Lecture notes in computer science ser. Berlin, Heidelberg: Springer-Verlag. 6520:180–204.
  46. Henderson-Sellers, B. 2011. Random thoughts on multilevel conceptual modelling. The evolution of conceptual modeling. Eds. R. Kaschek and L.M. L. Delcambre. Lecture notes in computer science ser. Berlin, Heidelberg: Springer-Verlag. 6520:93–116.
  47. Falbo, R.A., F. B. Ruy, and R.D. Moro. 2005. Using ontologies to add semantics to a software engineering environment. SEKE 2005 Proceedings. Curran Associates. 151–56.
  48. Berre, A., and M. Missikoff (Moderators). 2011. Panel: Modeling for the future Internet. Conceptual modeling — ER 2011. Eds.M. Jeusfeld, L. Delcambre, and T.W. Ling. Lecture notes in computer science ser. Berlin,Heidelberg: Springer-Verlag. 6998: 526–27.
  49. Porto, F., and S. Spaccapietra. 2011. Data model for scientificmodels and hypotheses. The evolution of conceptual modeling. Eds. R. Kaschek and L.M.L. Delcambre. Lecture notes in computer science ser. Berlin, Heidelberg: Springer-Verlag. 6520: 285–305.
  50. Racunas, S. A., N.H. Shah, I. Albert, and N. V. Fedoroff. 2004. Hybrow: A prototype system for computer-aided hypothesis evaluation. Bioinformatics 20(1):257–64.
  51. Sharpe, W., G. J. Alexander, and J.W. Bailey. 1998. Investments. Prentice Hall. 962 p.
  52. Gabbay, D.M. 2012. What is negation as failure? Logic programs, norms and action. Eds. A. Artikis, R. Craven, N.K.C ic ekli, et al. Lecture notes in computer science ser. Berlin, Heidelberg: Springer-Verlag. 7360:52–78.
  53. Briukhov, D.O., A.E. Vovchenko, V.N. Zakharov, O. P. Zhelenkova, L.A. Kalinichenko, D.O. Martynov, N.A. Skvortsov, and S.A. Stupnikov. 2008. Arkhitektura promezhutochnogo sloya predmetnykh posrednikov dlya resheniya zadach nad mnozhestvom integriruemykh neodnorodnykh raspredelennykh informatsionnykh resursov v gibridnoy grid-infrastrukture virtual’nykh observatoriy [The middle ware architecture of the subject mediators for problem solving over a set of integrated heterogeneous distributed information resources in the hybrid grid-infrastucture of virtual observatories]. Inform. Appl. 2(1):2–34.
  54. ATL Project. 2013. Available at: http://www.eclipse.org/ atl/ (accessed November 21, 2013).

PROBABILISTIC METHODS FOR SELF - CORRECTING HARDWARE DESIGN.

  • S. Dolev  Department of Computer Science, Ben-Gurion University, Beer-Sheva 84105, Israel, dolev@cs.bgu.ac.il
  • S. Frenkel  Institute of Informatics Problems, Russian Academy of Sciences, Moscow 119333, Russian Federation, Moscow Institute of Radio, Electronics, and Automation  «MIREA», Moscow 119454, Russian Federation, fsergei@mail.ru
  • D.E. Tamir  Department of Computer Science, Texas State University, San-Marcos, TX 78666, USA, dt19@txstate.edu
ВЕРОЯТНОСТНЫЙ ПОДХОД К САМОКОРРЕКТИРУЮЩИМСЯ ВЫЧИСЛЕНИЯМ В ПРОЕКТИРОВАНИИ АППАРАТУРЫ.
  • Ш. Долев  Университет им. Бен2Гуриона в Негаве, Беэр-Шева, Израиль, dolev@cs.bgu.ac.il
  • С. Френкель  Институт проблем информатики Российской академии наук; Московский государственный технический университет радиотехники, электроники и автоматики (МГТУ МИРЭА), Москва, Россия, fsergei@mail.ru
  • Д.Е. Тамир  Университет Техаса, г. Сан-Маркос, США, dt19@txstate.edu

Литература

  1. Bil‚en, S., and A. Price. 2007. Modulation classification for radio interoperability via SDR. SDR 07 Technical Conference and Product Exposition Proceedings. http://www.slideshare.net/kirill443/12-4-5647963 (accessed November 7, 2013).
  2. Lala, P. 2000. Self-checking and fault-tolerant digital design. Morgan Kaufmann Publs. 400 p.
  3. Sigal, A., R. Lipton, R. Rubinfeld, and M. Sudan. 1990. Reconstructing algebraic functions frommixed data. 33rd Annual Symposium on Foundations of Computer Science. 503–12.
  4. Gemmell, P., R. Lipton, R. Rubinfeld, M. Sudan, and A. Wigderson. 1991. Self-testing/correcting for polynomials and for approximate functions. 23rd Annual ACM Symposium on Theory of Computing Proceedings. 32–34.
  5. Lee, D.U., R. Cheung, W. Luk, and J. Villasenor. 2008. Hardware implementation trade-offs of polynomial approximations and interpolations. IEEE Trans. Comput. 57(5):686–701.
  6. Dolev, Sh., and S. Frenkel. 2009. Extending the scope of self-correcting. 13th Conference (International) on Applied Stochastic Models and Data Analysis (ASMDA2009) Proceedings. 458–62.
  7. Nicely, T.R. Some results of computational research in prime numbers (Computational number theory). http://www.trnicely.net/pentbug/pentbug.html (last retrieved December 2010).
  8. Rubinfeld, R. 1992. Batch checking with applications to linear functions. Inform. Process. Lett. 42:77–80.
  9. Spielman, D. 1996. Highly fault-tolerant parallel computation. 37th IEEE Annual Symposium on Foundations of Computer Science Proceeding. 154–63.
  10. Oppenheim, A. V., R.W. Schafer, and J.R. Buck. 1999.  Discrete-time signal processing. Upper Saddle River, NJ: Prentice-Hall. 871 p.
  11. Berlekamp, E., and L. Welch. 1986. Error correction of algebraic block codes. U.S. Patent No. 4,633,470.
  12. Tertinek, S., and C. Vogel. 2008. Reconstruction of nonuniformly sampled bandlimited signals using a differentiator-multiplier cascade. IEEE Trans. Circuits Syst. 55(8):2273—86.
  13. Pang, Y., and K. Radecka. 2008. Optimizing imprecise fixed-point arithmetic circuits specified by Taylor series through arithmetic transform. Design Automation Conference DAC’08 Proceedings. 397–402.
  14. Yekhanin, S. 2011. Locally decodable codes. Foundations Trends Theoretical Computer Sci. 7(1):1–117.
  15. Rahardja, S., and B. J. Falkowski. 2001. Efficient algorithm to calculate Reed–Muller expansions over GF(4). IEE Proceedings — Circuits, Devices and Systems. 148(6):289, 297.
  16. Leroux, C., G. LeMestre, C. Jego, P. Adde, and M. Jezequel. 2008. A 5-Gbps FPGA prototype of a (31,29)2 Reed–Solomon turbo decoder. 5th Symposium (International) on Turbo Codes and Related Topics Proceedings. 67–72.






 
© 2016 Институт проблем информатики Российской Академии наук Русский | English     Контакты