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 10, Выпуск 3, 2016)

Оглавление | Аннотации | Об авторах

Библиография

ИНТЕГРАЦИЯ СТАТИСТИЧЕСКИХ И ДЕТЕРМИНИСТСКИХ МЕТОДОВ АНАЛИЗА ИНФОРМАЦИОННОЙ БЕЗОПАСНОСТИ.

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

Литература

  1. Тьюки Дж. Анализ результатов наблюдений. Разведочный анализ / Пер. с англ. - М.: Мир, 1981. 696 с. (TukeyJ. W. Exploratory data analysis. - Addison-Wesley Pub. Co, 1977. 688 p.)
  2. Норткат С., Купер М., Фирноу М., Фредерик К. Анализ типовых нарушений безопасности в сетях / Пер. с англ. - М.: Вильямс, 2001. 464 с. (Nortcutt S., Cooper M., Fearnow M, Frederik K. Intrusion signatures and analysis. - New Readers Pub., 2001. 408 p.)
  3. Грушо А., Забежайло М., Зацаринный А. Контроль и управление информационными потоками в облачной среде // Информатика и её применения, 2015. Т. 9. Вып. 4. С. 95-101.
  4. Бендат Дж., Пирсол А. Прикладной анализ случайных данных / Пер. с англ. - М.: Мир, 1989. 540 с. (Bendat J. S., Piersol A. G. Random data: Analysis and measurement procedures. - 2nd ed. - New York, NY, USA: John Wiley and Sons, 1986. 566 p.)
  5. Журавлев Ю. И. Корректные алгебры над множеством некорректных (эвристических) алгоритмов // Кибернетика, 1977. Ч. I. № 4. С. 5-17; Ч. II. № 6. С. 21-27; Кибернетика, 1978. Ч. III. №2. С. 35-43.
  6. Панкратова Е. С., Финн В. К. Автоматическое порож-дение гипотез / Под общ. ред. В. К. Финна. - М.: Либроком, 2009. 528 с.
  7. Хампель Ф., Рончетти Э, Рауссеу П., Штаэль В. Робастность в статистике. Подход на основе функций влияния / Пер. с англ. - М.: Мир, 1989. 519 с. (Hampel F.R., Ronchetti E.M., Rousseeuw P.J., Stahel W.A. Robust statistics. The approach based on influence functions. - New York, NY, USA: John Willey and Sons, 1986. 509 p.)
  8. Феллер В. Введение в теорию вероятностей и ее приложения / Пер. с англ. - М.: Мир, 1967. Т. 1. 499 с. (Feller W. An introduction to probability theory and its applications. - 2nd ed. - New York, NY, USA: John Wiley and Sons, 1950. Vol. 1. 520 p.)
  9. Лоэв М. Теория вероятностей / Пер. с англ. - М.: ИЛ, 1962. 720 с. (LoeveM. Probability theory. - Princeton, NJ, USA: D Van Nostrand, 1955. 701 p.)
  10. Грушо А. А., Грушо Н. А., Тимонина Е. Е., Шоргин С. Я. Безопасные архитектуры распределенных систем // Системы и средства информатики, 2014. Т. 24. № 3. С. 18-31.

О СВЯЗИ РЕСУРСНЫХ СИСТЕМ МАССОВОГО ОБСЛУЖИВАНИЯ С СЕТЯМИ ЭРЛАНГА.

  • В. А. Наумов Исследовательский институт инноваций, г. Хельсинки, Финляндия, valeriy.naumov@pfu.fi
  • К. Е. Самуйлов   Российский университет дружбы народов; Институт проблем информатики Федерального исследовательского центра "Информатика и управление" Российской академии наук, ksam@sci.pfu.edu.ru

Литература

  1. Ромм Э. Л., Скитович В. В. Об одном обобщении задачи Эрланга // Автоматика и телемеханика, 1971. № 6. С. 164-167.
  2. Тихоненко О. М. Определение характеристик систем обслуживания с ограниченной памятью // Автоматика и телемеханика, 1997. № 6. С. 105-110.
  3. Наумов В. А., Самуйлов К.Е., СамуйловА.К. О суммарном объеме ресурсов, занимаемых обслуживаемыми заявками // Автоматика и телемеханика, 2016. № 8. С. 105-110, 125-135.
  4. Тихоненко О. М., Климович К. Г. Анализ систем обслуживания требований случайной длины при ограниченном суммарном объеме // Проблемы передачи информации, 2001. Т. 37. Вып. 1. С. 78-88.
  5. Тихоненко О. М. Обобщенная задача Эрланга для систем обслуживания с ограниченным суммарным объемом // Проблемы передачи информации, 2005. Т. 41. Вып. 3. С. 64-75.
  6. Naumov V., Samouylov K., Yarkina N., Sopin E, Andreev S., Samuylov A. LTE performance analysis using queuing systems with finite resources and random requirements // 7th Congress (International) on Ultra Modern Telecommuni-cations and Control Systems ICUMT-2015 Proceedings. - Piscataway, NJ, USA: IEEE, 2015. P. 100-103.
  7. Kelly F. P. Loss networks//Ann. App. Probab., 1991. Vol. 1. No. 3. P. 319-378.
  8. Наумов В. А., Самуйлов К.Е., Гайдамака Ю. В. Мультипликативные решения конечных цепей Маркова. - М.: РУДН, 2015. 159 с.
  9. Гихман И. И., Скороход А. В. Теория случайных процессов. - М.: Наука, 1971. Т. 1. 664 с.

АНАЛИЗ СИСТЕМЫ ОБСЛУЖИВАНИЯ С ВХОДЯЩИМ ПОТОКОМ АВТОРЕГРЕССИОННОГО ТИПА И ОТНОСИТЕЛЬНЫМ ПРИОРИТЕТОМ.

  • Н. Д. Леонтьев  Факультет вычислительной математики и кибернетики Московского государственного университета им. М.В. Ломоносова, ndleontyev@gmail.com
  • В. Г. Ушаков   Факультет вычислительной математики и кибернетики Московского государственного университета им. М. В. Ломоносова; Институт проблем информатики ФИЦ ИУ РАН, vgushakov@mail.ru

Литература

  1. Леонтьев Н.Д., Ушаков В. Г. Анализ системы обслуживания с входящим потоком авторегрессионного типа//Информатика и её применения, 2014. Т. 8. Вып. 3. С. 39-44.
  2. Schechter S. On the inversion of certain matrices // Math. Tab. Aids Comput., 1959. Vol. 13. No. 66. P. 73-77.

АНАЛИЗ ПРОИЗВОДИТЕЛЬНОСТИ БЕСПРОВОДНОЙ СИСТЕМЫ АГРЕГАЦИИ ДАННЫХ С СОСТЯЗАНИЕМ ДЛЯ СОВРЕМЕННЫХ СЕНСОРНЫХ СЕТЕЙ.

  • А. Я. Омётов  Санкт-Петербургский государственный университет телекоммуникаций им. М. А. Бонч-Бруевича, alexander.ometov@gmail.com
  • С. Д. Андреев   Российский университет дружбы народов, serge.andreev@gmail.com
  • А. М. Тюрликов  Санкт-Петербургский государственный университет аэрокосмического приборостроения, turlikov@vu.spb.ru
  • Е. А. Кучерявый   Национальный исследовательский университет "Высшая школа экономики", ykoucheryavy@hse.ru

Литература

  1. Ahmadian A., Galinina O. S., Gudkova I. A., Andreev S. D., Shorgin S. Ya., Samouylov K. E. On capturing spatial diversity of joint M2M/H2H dynamic uplink transmissions in 3GPP LTE cellular system// Next Generation Teletraffic and Wired/Wireless Advanced Networking Conference (International) Proceedings. - Lecture notes in computer science ser. - St. Petersburg, Russia, 2015. Vol. 9247. P. 407-421.
  2. Кучерявый А. Е. Самоорганизующиеся сети и новые услуги//Электросвязь, 2009. Вып. 1. С. 19-23.
  3. Восков Л. С. Беспроводные сенсорные сети и прикладные проекты //Автоматизация и IT в энергетике, 2009. №2-3. С. 44-49.
  4. Косинов М. И., Шорин О. А. Повышение емкости сотовой системы связи при использовании зон перекрытия // Электросвязь, 2003. Вып. 1. С. 18-20.
  5. Гайдамака Ю. В., Печинкин А. В., Разумчик Р. В., Самуйлов А. К., Самуйлов К.Е., Соколов И. А., Со пин Э.С., Шоргин С. Я. Распределение времени выхода из множества состояний перегрузки в системе M|M|1|(L, H)ЦН, R) с гистерезисным управлением нагрузкой // Информатика и её применения, 2013. Т. 7. Вып. 4. С. 20-33.
  6. Bianchi G. Performance analysis of the IEEE 802.11 distributed coordination function // IEEE J. Sel. Area. Comm., 2000. Vol. 18. No. 3. P. 535-547.
  7. Skordoulis D., Ni Q., Chen H. H., Stephens A. P., Liu C., Jamalipour A. IEEE 802.11n MAC frame aggregation mech-anisms for next-generation high-throughput WLANs // IEEE Wirel. Commun., 2008. Vol. 15. No. 1. P. 40-47.
  8. Sharma G., Ganesh A., Key P., Needham R. Performance analysis of contention based medium access control pro-tocols// IEEE Trans. Inform. Theory, 2009. Vol. 55. No. 4. P. 1665-1682.
  9. Malone D., Duffy K., Leith D. Modeling the 802.11 distributed coordenation function in non-saturated heterogeneous conditions // IEEE/ACM Trans. Networks, 2007. Vol. 15. No. 1. P. 159-172.
  10. Bordenave C, McDonald D., Proutire A. Random multiaccess algorithms - a mean field analysis // Rapport de Recherche, 2005. Vol. 5632. P. 1-12.
  11. Andreev S., Koucheryavy Y., Sousa L. Calculation of transmission probability in heterogeneous ad hoc networks // IEEE Baltic Congress on Future Internet and Communi-cations (BCFIC) Proceedings, 2011. P. 75-82.
  12. Ortiz S. IEEE 802.11n: The road ahead//IEEE Computer, 2009. Vol. 42. No. 7. P. 13-15.

КРИТЕРИИ ЗНАЧИМОСТИ ОТБОРА ПРИЗНАКОВ КЛАССИФИКАЦИИ.

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

Литература

  1. Webb A. R., Copsey K. D. Statistical pattern recognition. - 3rd ed. - Chichester, U.K.: John Wiley & Sons, 2011. 616 p.
  2. Liu H, Yu L. Toward integrating feature selection algorithms for classification and clustering // IEEE Trans. Knowl. Data Eng., 2005. Vol. 17. P. 491-502.
  3. Saeys Y., Inza I., Larrannaga P. A review of feature selection techniques in bioinformatics// Bioinformatics, 2007. Vol. 23. P. 2507-2517.
  4. Yu L, Liu H. Efficient feature selection via analysis of relevance and redundancy // J. Machine Learning Res., 2004. Vol. 5. P. 1205-1224.
  5. Stracuzzi D. J. Randomized feature selection // Compu-tational methods of feature selection. - Boca Raton, FL, USA: Chapman and Hall/CRC, 2007. P. 41-62.
  6. Dasgupta A., Zhang T. Binomial and multinomial parameters, inference on // Encyclopedia of statistical sciences. - New York, NY, USA: John Wiley & Sons, 2006. P. 501519.
  7. Hall P. Improving the normal approximation when constructing one-sided confidence intervals for binomial or Poisson parameters // Biometrika, 1982. Vol. 69. P. 647652.
  8. Upton G. J. G. A comparison of alternative tests for the 2 x 2 comparative trial // J. Roy. Stat. Soc. A, 1982. Vol. 145. P. 86-105.
  9. Lehmann E. L, Romano J. P. Testing statistical hypotheses. - 3rd ed. - New York, NY, USA: Springer, 2005. 784 p.
  10. Кривенко М. П. Задачи выборочного контроля при досмотре лиц, багажа и транспорта // Обозрение прикладной и промышленной математики, 2011. Vol. 18. P. 125-126.
  11. Potthoff R.F. Homogeneity, Potthoff-Whittighill tests of // Encyclopedia of statistical sciences. - New York, NY, USA: John Wiley & Sons, 2006. P. 3217-3220.
  12. Klein M., Linton P. On a comparison of tests of homogeneity of binomial proportions. - Washington: Center for Statistical Research & Methodology Research and Methodology Directorate U.S. Census Bureau, 2013. https://www.census.gov/srd/papers/pdf/rrs2013- 03.pdf.

УСИЛЕННЫЙ ЗАКОН БОЛЬШИХ ЧИСЕЛ ДЛЯ ОЦЕНКИ РИСКА В ЗАДАЧЕ РЕКОНСТРУКЦИИ ТОМОГРАФИЧЕСКИХ ИЗОБРАЖЕНИЙ ИЗ ПРОЕКЦИЙ С КОРРЕЛИРОВАННЫМ ШУМОМ.

  • О. В. Шестаков  Московский государственный университет им. М. В. Ломоносова, кафедра математической статистики факультета вычислительной математики и кибернетики; Институт проблем информатики Федерального исследовательского центра "Информатика и управление" Российской академии наук, oshestakov@cs.msu.su

Литература

  1. Маркин А. В., Шестаков О. В. Асимптотики оценки риска при пороговой обработке вейвлет-вейглет коэффициентов в задаче томографии // Информатика и её применения, 2010. Т. 4. Вып. 2. С. 36-45.
  2. Ерошенко А. А., Шестаков О. В. Асимптотические свойства оценки риска в задаче восстановления изображения с коррелированным шумом при обращении преобразования Радона // Информатика и её применения, 2014. Т. 8. Вып. 4. C. 32-40.
  3. Donoho D. Nonlinear solution oflinear inverse problems by wavelet-vaguelette decomposition // Appl. Comput. Harmonic Anal., 1995. Vol. 2. P. 101-126.
  4. Mallat S. A wavelet tour of signal processing. - Academic Press, 1999. 857 p.
  5. Lee N. Wavelet-vaguelette decompositions and homogenous equations. Purdue University, 1997. PhD Thesis. 93 p.
  6. Kolaczyk E. D. Wavelet methods for the inversion of certain homogeneous linear operators in the presence of noisy data. Stanford University, 1994. PhD Thesis. 163 p.
  7. Donoho D., Johnstone I. M. Adapting to unknown smooth-ness via wavelet shrinkage // J. Amer. Stat. Assoc., 1995. Vol. 90. P. 1200-1224.
  8. Bosq D. Nonparametric statistics for stochastic processes: Estimation and prediction. - New York, NY, USA: Springer-Verlag, 1996. 169 p.
  9. Johnstone I. M. Wavelet shrinkage for correlated data and inverse problems: Adaptivity results // Statistica Sinica, 1999. Vol. 9. No. 1. P. 51-83.
  10. Bradley R. C. Basic properties of strong mixing conditions. A survey and some open questions // Probab. Surveys, 2005. Vol. 2. P. 107-144.

АНАЛИЗ ТОЧНОСТИ ВЕЙВЛЕТ-ОБРАБОТКИ АЭРОДИНАМИЧЕСКИХ КАРТИН ОБТЕКАНИЯ.

  • Т. В. Захарова Московский государственный университет им. М. В. Ломоносова, факультет вычислительной математики и кибернетики; Институт проблем информатики Федерального исследовательского центра "Информатика и управление" Российской академии наук, lsa@cs.msu.ru
  • О. В. Шестаков  Московский государственный университет им. М. В. Ломоносова, кафедра математической статистики факультета вычислительной математики и кибернетики; Институт проблем информатики Федерального исследовательского центра "Информатика и управление" Российской академии наук, oshestakov@cs.msu.su

Литература

  1. Холдер Д., Норт Р. Теневые методы в аэродинамике / Пер с англ. - М.: Мир, 1966. 180 с. (Holder D. W., North R. J. Schlieren methods. - National Physics Lab-oratory. Notes on applied science No. 31. - London: H. M.S.O., 1963. 106 p.)
  2. Краснов Н.Ф. Аэродинамика. Т. 2: Методы аэродинамического расчета. - 4-е изд. - М.: Высшая школа, 2010. 416 с.
  3. Смоленцев Н. К. Основы теории вейвлетов. Вейвлеты в Matlab. - М.: ДМК Пресс, 2005. 157 с.
  4. Захарова Т. В., Шестаков О. В. Вейвлет-анализ и его приложения. - 2-е изд., перераб. и доп. - М.: ИНФРА-М, 2012. 157 с.
  5. Bogges A., Narkovich F. A. A first course in wavelets with Fourier analysis. - Prentice Hall, 2001. 293 p.
  6. Малла С. Вэйвлеты в обработке сигналов / Пер. с англ. - М.: Мир, 2005. 671 с. (MallatS. Awavelet tour of signal processing. - 2nd ed. - Elsevier, 1999. 661 p.)
  7. Donoho D., Johnstone I. Ideal spatial adaptation via wavelet shrinkage// Biometrika, 1994. Vol. 81. P 425-455.
  8. Donoho D., Johnstone I. Adapting to unknown smoothness via wavelet shrinkage // J. Am. Statist. Assoc., 1995. Vol. 90. P. 1200-1224.
  9. Маркин А. В. Предельное распределение оценки риска при пороговой обработке вейвлет-коэффициентов // Информатика и её применения, 2009. Т. 3. Вып. 4. С. 57-63.
  10. Маркин А. В., Шестаков О. В. О состоятельности оценки риска при пороговой обработке вейвлет-коэффициентов // Вестн. Моск. ун-та. Сер. 15. Вычисл. матем. икиберн., 2010. Вып. 1. C. 26-34.
  11. Zakharova T. V., Berezentsev M. V. About a method of supervision classification in the decision of aerodinamic problems // 24th Seminar (International) on Stability Problems for Stochastic Models Transactions. - Riga: TTI, 2004. P 353-356.
  12. Захарова Т. В. Метод распознавания для восстановления изображений цветных теневых картин // Обозрение прикладной и промышленной математики, 2005. Т 12. Вып. 4. С. 967-968.
  13. Захарова Т. В., Шагиров Э. А. Определение плотности аэродинамического потока обтекания методом цветовой фильтрации // Математическое моделирование, 2013. Т. 25. Вып. 12. С. 103-109.
  14. Захарова Т. В., Шагиров Э.А. Оптимизация метода цветовой фильтрации для решения задач аэродинамики // Обозрение прикладной и промышленной математики, 2013. Т. 20. Вып. 4. С. 545-548.
  15. Захарова Т. В., Шестаков О. В. Приложение к статье "Анализ точности вейвлет-обработки аэродинамических картин обтекания". http://www.ipiran.ru/ publications/ pictures.pdf.

АНАЛИТИЧЕСКОЕ МОДЕЛИРОВАНИЕ НОРМАЛЬНЫХ ПРОЦЕССОВ В СТОХАСТИЧЕСКИХ СИСТЕМАХ СО СЛОЖНЫМИ БЕССЕЛЕВЫМИ НЕЛИНЕЙНОСТЯМИ ДРОБНОГО ПОРЯДКА.

  • И. Н. Синицын  Институт проблем информатики Федерального исследовательского центра "Информатика и управление" Российской академии наук, sinitsin@dol.ru

Литература

  1. Синицын И.Н. Аналитическое моделирование процессов в динамических системах с цилиндрическими бесселевыми нелинейностями // Информатика и её применения, 2015. Т. 9. Вып. 4. С. 39-49.
  2. Градштейн И. С., Рыжик И. М. Таблицы интегралов, сумм, рядов и произведений. - М.: ГИФМЛ, 1963. 1100 с.
  3. Справочник по специальным функциям / Под ред. М. Абрамовича, И. Стигана. - М.: Наука, 1979. 832 с.
  4. Попов Б. А., Теслер Г. С. Вычисление функций на ЭВМ: Справочник. - Киев: Наукова Думка, 1984. 599 с.
  5. Пугачёв В. С., Синицын И. Н. Стохастические дифференциальные системы. Анализ и фильтрация. - М.: Наука, 1990. 632 с.
  6. Пугачёв В. С., Синицын И. Н. Теория стохастических систем. - М.: Логос, 2000; 2004. 1000 с.
  7. Синицын И. Н., Синицын В. И. Лекции по нормальной и эллипсоидальной аппроксимации распределений в стохастических системах. - М.: ТОРУС ПРЕСС, 2013. 488 с.
  8. Синицын И. Н. Параметрическое статистическое и аналитическое моделирование распределений в нелинейных стохастических системах на многообразиях// Информатика и её применения, 2013. Т. 7. Вып. 2. С. 4-16.

АСИМПТОТИЧЕСКИЕ РАЗЛОЖЕНИЯ СРЕДНЕЙ АБСОЛЮТНОЙ ОШИБКИ НЕСМЕЩЕННОЙ ОЦЕНКИ С РАВНОМЕРНО МИНИМАЛЬНОЙ ДИСПЕРСИЕЙ И ОЦЕНКИ МАКСИМАЛЬНОГО ПРАВДОПОДОБИЯ В МОДЕЛИ ОДНОПАРАМЕТРИЧЕСКОГО ЭКСПОНЕНЦИАЛЬНОГО СЕМЕЙСТВА РЕШЕТЧАТЫХ РАСПРЕДЕЛЕНИЙ.

  • В. В. Чичагов  Пермский государственный национальный исследовательский университет, chichagov@psu.ru

Литература

  1. Федосеева Н.П., Чичагов В. В. Сравнение UMVUE и MLE с помощью абсолютной функции потерь в случае однопараметрического экспоненциального семейства непрерывных распределений // Статистические методы оценивания и проверки гипотез. - Пермь: ПГНИУ, 2012. С. 96-109.
  2. Hwang T.-Y, Hu C.-Y. More comparisons of MLE with UMVUE for exponential families // Ann. Inst. Statist. Math., 1990. Vol. 42. P. 65-75.
  3. Чичагов В. В. Асимптотические разложения высокого порядка для несмещенных оценок и их дисперсий в модели однопараметрического экспоненциального семейства // Информатика и её применения, 2015. Т. 9. Вып. 3. С. 75-87.
  4. Петров В. В. Суммы независимых случайных величин. - М.: Наука, 1972. 416 с.
  5. Бхаттачария Р. Н., Рао Р. Р. Аппроксимация нормальным распределением и асимптотические разложения / Пер. с англ. - М.: Наука, 1982. 286 с. (Bhattacharya R. N., Rao R. R. Normal approximation and asymptotic expansions. New York, NY, USA: Wiley, 1976. 316 p.)

ЗАВИСИМЫЕ ОТ КОЭФФИЦИЕНТА БАЛАНСА ХАРАКТЕРИСТИКИ В БАЙЕСОВСКИХ МОДЕЛЯХ С КОМПАКТНЫМ НОСИТЕЛЕМ АПРИОРНЫХ РАСПРЕДЕЛЕНИЙ.

  • А. А. Кудрявцев  Московский государственный университет им. М. В. Ломоносова, факультет вычислительной математики и кибернетики; Институт проблем информатики Федерального исследовательского центра "Информатика и управление" Российской академии наук, nubigena@mail.ru

Литература

  1. Кудрявцев А. А. Байесовские модели массового обслуживания и надежности: априорные распределения с компактным носителем // Информатика и её применения, 2016. Т. 10. Вып. 1. С. 67-71.
  2. Кудрявцев А. А., Шоргин С. Я. Байесовские модели в теории массового обслуживания и надежности. - М.: ФИЦ ИУ РАН, 2015. 76 с.
  3. Кудрявцев А. А., Соколов И. А., Шоргин С. Я. Байесовская рекуррентная модель роста надежности: равномерное распределение параметров // Информатика и её при-менения, 2013. Т. 7. Вып. 2. С. 55-59.
  4. Кудрявцев А. А., Палионная С. И. Байесовская рекуррентная модель роста надежности: параболическое распределение параметров // Информатика и её применения, 2016. Т. 10. Вып. 2. С. 80-83.
  5. Кудрявцев А. А., Шоргин С. Я. Байесовские модели массового обслуживания и надежности: характеристики среднего числа заявок в системе M|М|1|то // Информатика и её применения, 2010. Т. 4. Вып. 3. С. 16-21.

"ВИРТУАЛЬНЫЙ КОНСИЛИУМ" - ИНСТРУМЕНТАЛЬНАЯ СРЕДА ПОДДЕРЖКИ ПРИНЯТИЯ СЛОЖНЫХ ДИАГНОСТИЧЕСКИХ РЕШЕНИЙ.

  • И. А. Кириков  Калининградский филиал Федерального исследовательского центра "Информатика и управление" Российской академии наук, baltbipijran@mail.ru
  • А. В. Колесников   Балтийский Федеральный университет имени И. Канта, Калининградский филиал Федерального исследовательского центра "Информатика и управление" Российской академии наук, avkolesnikov@yandex.ru
  • С. В. Листопад  Калининградский филиал Федерального исследовательского центра "Информатика и управление" Российской академии наук, ser-list-post@yandex.ru
  • С. Б. Румовская  Калининградский филиал Федерального исследовательского центра "Информатика и управление" Российской академии наук, sophiyabr@gmail.com

Литература

  1. Гаазе-Раппопорт М. Г., Поспелов Д. А. От амебы до робота: модели поведения. - М.: Наука, 1987. 288 с.
  2. Колесников А. В., Кириков И. А., Листопад С. В. и др. Решение сложных задач коммивояжера методами функциональных гибридных интеллектуальных систем. - М.: ИПИ РАН, 2011. 295 с.
  3. Кириков И. А., Колесников А. В., Румовская С. Б. Исследование сложной задачи диагностики артериальной гипертензии в методологии искусственных гетерогенных систем // Системы и средства информатики, 2013. Т. 23. №2. С. 81-99. doi: 10.14357/08696527130208.
  4. Кириков И. А., Колесников А. В., Румовская С. Б. Функциональная гибридная интеллектуальная система для поддержки принятия решений при диагностике артериальной гипертензии // Системы и средства информатики, 2014. Т. 24. № 1. С. 153-179. doi: 10.14357/08696527140110.
  5. Колесников А. В., Румовская С. Б., Листопад С. В., Кириков И. А. Системный анализ в решении сложных диагностических задач // Системный анализ и информационные технологии (САИТ-2015): Тр. VI Междунар. конф. - М.: ИСА РАН, 2015. Т. 1. С. 157-167.
  6. Колесников А. В., Кириков И. А. Методология и технология решения сложных задач методами функциональных гибридных интеллектуальных систем. - М.: ИПИ РАН, 2007. 387 с.
  7. Кириков И. А., Колесников А. В., Румовская С. Б. Исследование лабораторного прототипа искусственной гетерогенной системы для диагностики артериальной гипертензии // Системы и средства информатики, 2014. Т. 24. №3. С. 131-143. doi: 10.14357/08696527140309.
  8. Румовская С. Б. Методы и средства информатики для диагностики артериальной гипертензии в лечебно-профилактических учреждениях широкого профиля // Задачи современной информатики (ЗСИ-2015): Тр. 2-й молодежной научной конф. - М.: ФИЦ ИУ РАН, 2015. С. 168-174.
  9. Кириков И. А., Румовская С. Б. Гетерогенная диагностика артериальной гипертензии // Информатика, управление и системный анализ (ИУСА-2016): Тр. 4-й Всеросс. научной конф. молодых ученых с международным участием. - Тверь: ТвГТУ, 2016. Т. 1. С. 180-188. 1
  10. Комитет экспертов ВНОК. Диагностика и лечение артериальной гипертензии. Российские рекомендации // Системные гипертензии, 2010. Вып. 3. С. 5-26.
  11. Галимзянов Ф.В. Заболевания периферических артерий (клиника, диагностика, лечение) // Международный журнал экспериментального образования, 2014. Вып. 8. С. 113-114.

ВАРИАНТ СОЗДАНИЯ ЛОКАЛЬНОЙ СИСТЕМЫ КООРДИНАТ ДЛЯ СИНХРОНИЗАЦИИ ИЗОБРАЖЕНИЙ ВЫБРАННЫХ СНИМКОВ.

  • О. П. Архипов  Орловский филиал Федерального исследовательского центра "Информатика и управление" Российской академии наук, arkhipov12@yandex.ru
  • П. О. Архипов  Орловский филиал Федерального исследовательского центра "Информатика и управление" Российской академии наук, arpaul@mail.ru
  • И. И. Сидоркин   Орловский филиал Федерального исследовательского центра "Информатика и управление" Российской академии наук, voronecburgsiti@mail.ru

Литература

  1. Прэтт У. Цифровая обработка изображений / Пер. с англ. - М.: Мир, 1982. (Pratt W. K. Digital image processing. -Wiley-Interscience Publication, 1978. 750 p.)
  2. Форсайт Д., Понс Ж. Компьютерное зрение. Современный подход. - М.: Вильямс, 2004. 928 с.
  3. Гонсалес Р., Вудс Р. Цифровая обработка изображений / Пер. с англ. - М.: Техносфера, 2005. 1070 с. (Gonzalez R. C., Woods R. E. Digital image processing. - Wiley-Interscience Publication, 2002. 793 p.)
  4. Архипов О. П., Зыкова З. П. Применение полутоновых представлений при анализе изменений цветных изображений // Информатика и её применения, 2014. Т. 8. Вып. 3. С. 90-99.
  5. Архипов О. П., Зыкова З. П. Интеграция гетерогенной информации о пикселях и их цветовосприятии // Информатика и её применения, 2010. T. 4. Вып. 4. С. 14 25.
  6. Архипов О. П., Зыкова З.П. Функциональное описание индивидуального цветовосприятия // Известия ОрелГТУ. Сер. Информационные системы и технологии, 2010. № 5. С. 5-12.
  7. Архипов О. П., Зыкова З. П. RGB-характеризация пространства цветовосприятия // Системы и средства ин-форматики, 2010. Вып. 20. № 1. С. 72-89.
  8. Архипов О. П., Зыкова З. П. Равноконтрастные гра-дационные преобразования ступенчатых тоновых шкал // Информационные системы и технологии, 2011. №4. С. 39-46.

УСКОРЕННЫЙ АЛГОРИТМ СТЕРЕОСОПОСТАВЛЕНИЯ НА ОСНОВЕ ГЕОДЕЗИЧЕСКИХ ВСПОМОГАТЕЛЬНЫХ КОЭФФИЦИЕНТОВ.

  • О. А. Яковлев  Орловский филиал Федерального исследовательского центра "Информатика и управление" Российской академии наук, maucra@gmail.com
  • А. В. Гасилов  Орловский филиал Федерального исследовательского центра "Информатика и управление" Российской академии наук, gasiiov.av@yandex.ru

Литература

  1. Hosni A., Bleyer M., Gelautz M., Rhemann C. Local stereo matching using geodesic support weights // 16th IEEE Conference (International) on Image Processing. - IEEE Press, 2009. P. 2093-2096.
  2. Shapiro L. G., Stockman G. C. Computer vision. - Upper Saddle River, NJ, USA: Prentice Hall, 2001. 580 p.
  3. Borgefors G. Distance transformations in digital images // Comput. Vision Graph. Image Proc., 1986. Vol. 34. No. 3. P. 344-371.
  4. Кормен Т. Х., Лейзерсон Ч. И., Ривест Р. Л., Штайн К. Алгоритмы: построение и анализ / Пер. с англ. - 3- е изд. - М.: Вильямс, 2013. 1328 с. (Cormen T.H., Leiserson С. E, Rivest R. L., Stein C. Introduction to algo-rithms. - 3rd ed. - MIT Press, 2009. 1312 p.).
  5. Scharstein D, Szeliski R. A taxonomy and evaluation of dense two-frame stereo correspondence algorithms// IJCV 2002. Vol. 47. No. 1/2/3. P. 7-42.
  6. Scharstein D., Hirschmuller H., Kitajima Y., Krathwohl G., Nesic N., Wang X., Westling P. High-resolution stereo datasets with subpixel-accurate ground truth // German Conference on Pattern Recognition. - Springer, 2014. P. 31-42.
  7. Felzenszwalb P. F., Huttenlocher D. P. Efficient graph-based image segmentation // IJCV, 2004. Vol. 59. No. 2. P. 167-181.

К ВОПРОСУ ОБ УМЕНЬШЕНИИ ОБЪЕМА ПОРЦИЙ УЧЕБНОГО МАТЕРИАЛА ПРИ ЭЛЕКТРОННОМ ОБУЧЕНИИ.

  • А. А. Федосеев  Институт проблем информатики Федерального исследовательского центра "Информатика и управление" Российской академии наук, a.fedoseev@ipijran.ru

Литература

  1. Богданова Д. А. Большой прорыв: от открытых образовательных ресурсов - к Массовым Открытым Он-лайновым Курсам // Дистанционное и виртуальное обучение, 2013. №4. С. 35-47.
  2. Fernandez J. The microlearning trend: Accommodating cultural and cognitive shifts // Learning Solutions Magazine, 2014. December 1. http:// www.learningsolutionsmag.com/articles/1578/the- microlearning-trend-accommodating-cultural-and- cognitive-shifts.
  3. Guo P. J., Kim J., Rubin R. How video production affects stu-dent engagement: An empirical study of MOOC videos. - MIT Computer Science and Artificial Intelligence Laboratory, 2014. 10 p. https://groups.csail.mit.edu/uid/other- pubs/las2014-pguo-engagement.pdf.
  4. Карпенко М. П. Телеобучение. - М.: СГА, 2008. 800 с.
  5. Chase W. G., Simon H.A. Perception in chess // Cognitive Psychol., 1973. No. 4. P. 55-61.
  6. Miller G. A. The magical number seven, plus or minus two: Some limits on our capacity for processing information // Psychol. Rev., 1956. Vol. 63. P. 81-97.
  7. Петрова В. Метод 3-4-5, чтобы все запоминать! Освойте новую технологию запоминания. - Montreal: Accent Graphics Communications, 2014. 169 с.
  8. Писарев В. Е, Писарева Т. Е. Теория педагогики. - Воронеж: Кварта, 2009. 611 c.

ГУМАНИТАРНЫЕ АСПЕКТЫ ПРОБЛЕМЫ ИНФОРМАЦИОННОЙ БЕЗОПАСНОСТИ.

  • К. К. Колин  Институт проблем информатики Федерального исследовательского центра "Информатика и управление" Российской академии наук, kolinkk@mail.ru

Литература

  1. Колин К. К. Информационная безопасность как гуманитарная проблема // Открытое образование, 2006. № 1(54). С. 86-93.
  2. Соколов И. А., Колин К. К. Развитие информационного общества в России и актуальные проблемы информационной безопасности //Информационное общество, 2009. №4-5. С. 98-106.
  3. Колин К. К. Гуманитарные проблемы информационной безопасности // Информационные технологии, 2012. № 12. Приложение. С. 1-32.
  4. Тоффлер Э. Революционное богатство. - М.: ACT Москва, 2008. 569 с.
  5. Кастельс М. Информационная эпоха: экономика, общество и культура. - М.: ГУ ВШЭ, 2000. 458 с.
  6. Смолл Г., Врган Г. Мозг онлайн. Человек в эпоху Интернета. - М.: Колибри, 2011. 352 с.
  7. Колин К. К. Половинчатая стратегия: критический анализ новой Стратегии ООН в области устойчивого развития // Партнерство цивилизаций, 2016. № 1-2. С. 33-41.
  8. Соколов И. А., Колин К. К. Новый этап информатизации общества и актуальные проблемы образования // Информатика и её применения, 2008. Т. 2. Вып. 1. С. 67-76.
  9. Колин К. К. Информационная антропология: поколение Next и угроза психологического расслоения человечества в информационном обществе // Вестник Челябинской государственной академии культуры и искусств, 2011. №4. С. 32-36.
  10. Колин К. К. Информационная антропология: предмет и задачи нового направления в науке и образовании // Вестник Кемеровского государственного ун-та куль-туры и искусств, 2011. № 17. С. 17-32.
  11. Смирнов А. И., Кохтюлина И. Н. Глобальная безопасность и "мягкая сила 2.0": вызовы и возможности для России. - М.: ВНИИГеосистем, 2012. 276 с.
  12. Шабалов М. П. "Мягкая сила" в современной гео-политике // Стратегические приоритеты, 2014. № 4. С. 27-43.
  13. Кошкин Р. П. Россия и мир: новые приоритеты в гео-политике. - М.: Стратегические приоритеты, 2015. 236 с.
  14. Кара-Мурза С. Г. Манипуляции сознанием. - М.: Ал-горитм, 2000. 688 с.
  15. Колин К. К. Информационное неравенство - новая проблема XXI века // Социология, социальность, со-временность. - М.: Союз, 1998. Вып. 5. С. 99-101.
  16. Колин К. К. Информационные проблемы социально-экономического развития общества. - М.: Союз, 1995. 72 с.
  17. Колин К. К. Глобальные проблемы информатизации: информационное неравенство // Alma mater (Вестник высшей школы), 2000. № 6. С. 27-32.
  18. Иванов Д. В. Виртуализация общества. - СПб.: Пе-тербургское востоковедение, 2000. 96 с.
  19. Колин К. К. Виртуализация общества - новая угроза для его стабильности // Синергетическая парадигма. Человек и общество в условиях нестабильности. - М.: РАГС, 2003. С. 449-462.
  20. Колин К. К. Виртуализация общества // Большая Российская энциклопедия, 2006. Т. 5. С. 370.
  21. Колин К. К. Глобализация и культура // Вестник Библиотечной Ассамблеи Евразии, 2004. № 1. С. 12-15.
  22. Колин К. К. Информатизация общества и глобализация. - Красноярск, СФУ, 2011. 52 с.
  23. Ершов А. П. Информатизация: от компьютерной грамотности школьников к информационной культуре общества // Коммунист, 1988. № 2. С. 82-92.
  24. Колин К. К., Урсул А. Д. Информационная культурология: предмет и задачи нового научного направления. - Saarbruchen, Germany: LAP Lambert Academic Publishing, 2011. 249 с.
  25. Колин К. К., Урсул А. Д. Информация и культура. Вве-дение в информационную культурологию. - М.: Стратегические приоритеты, 2015. 300 с.
  26. Колин К. К. Глобальные угрозы развитию цивилизации в XXI веке // Стратегические приоритеты, 2014. № 1. С. 6-30.
  27. Дашкевич В. С. Великое культурное одичание. Арт- анализ. - М.: Russian Chess House, 2013. 717 с.






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