Аннотация: В статье представлен новый паттерн проектирования сервис-ориентированной архитектуры (SOA) для мультиплатформенной разработки, применяемый в реализации пользовательских интерфейсов распределенных приложений. В работе ставятся следующие задачи: (1) анализ существующих подходов к разработке мультиплатформенных пользовательских интерфейсов, (2) разработка нового SOA паттерна на основании существующих для применения в разработке мультиплатформенных интерфейсов, (3) тематическое исследование (case study), заключающееся в имплементации предлагаемого SOA паттерна в распределенном приложении и его валидации. В данной работе была использована методология разработки и оптимизации информационных систем, предложенная J. F. Nunamaker. Этот подход итерационен и включает три основных этапа: (1) сбор информации о существующих подходах к архитектуре при разработке Multiple User Interface (MUI), (2) экспериментальная фаза, в которой происходит синтез возможных архитектурных решений, (3) разработка прототипа системы. .В разработанном паттерне проектирования компоновка сервисов визуализации, содержащих различные варианты разметки и вывода данных, происходит внутри одного приложении с помощью механизма динамического мониторинга и реконфигурации в зависимости от характеристик устройства клиента. Может происходить поиск в сети соответствующих сервисов и их динамическое подключение. Практическая значимость результата данной работы – паттерна проектирования SOA для мультиплатформенной разработки заключается в уменьшении стоимости разработки программных продуктов и повышения качества их пользовательского интерфейса.

Ключевые слова: облачная информационная система, паттерн проектирования, сервис-ориентированная архитектура, распределенные приложения, пользовательский интерфейс, паттерны SOA, мультиплатформенная разработка, человеко-машинное взаимодействие, адаптивный дизайн, паттерн динамической конфигурации

Библиография:
Gamma E. Pattern languages of program design 3. – Addison-Wesley Longman Publishing Co. – 1997. – С. 79–85.
Tsai W. T. et al. Service-oriented user interface modeling and composition //e-Business Engineering, 2008. ICEBE'08. IEEE International Conference on. – IEEE, 2008. – С. 21-28.
Arsanjani A. et al. SOMA: A method for developing service-oriented solutions //IBM systems Journal. – 2008. – Т. 47. – №. 3. – С. 377-396.
Erl T., Patterns S. O. A. D. Prentice Hall PTR //Upper Saddle River, NJ. – 2009. p. 65.
Jain P., Schmidt D. C. Service Configurator: A Pattern for Dynamic Configuration and Reconfiguration of Communication Services. – 1996. – С. 303-307.
Castle B. Introduction to web services for remote portlets //IBM Developerworks. – 2005. p. 24.
Ali M. F. et al. Building multi-platform user interfaces with UIML //Computer-Aided Design of User Interfaces III. – Springer Netherlands, 2002. – С. 255-266.
Хоган Б. HTML5 и CSS3. Веб-разработка по стандартам нового поколения – Издательский дом" Питер". – 2011. – 318 c.
Frain B. Responsive web design with HTML5 and CSS3. – Packt Publishing Ltd, 2012. – 324 c.
Nunamaker Jr J. F., Chen M., Purdin T. D. M. Systems development in information systems research //Journal of management information systems. – 1990. – Т. 7. – №. 3. – С. 89-106.
Javahery H. et al. Multiple User Interfaces: Multiple-Devices, Cross-Platform and Context-Awareness, chapter 12 “Migrating User Interfaces between Platforms Using HCI Patterns”. – 2003. – 414 c.
Kaminski P., Müller H., Litoiu M. A design for adaptive web service evolution //Proceedings of the 2006 international workshop on Self-adaptation and self-managing systems. – ACM, 2006. – С. 86-92.

References (transliteration):
Gamma E. Pattern languages of program design 3. – Addison-Wesley Longman Publishing Co. – 1997. – S. 79–85.
Tsai W. T. et al. Service-oriented user interface modeling and composition //e-Business Engineering, 2008. ICEBE'08. IEEE International Conference on. – IEEE, 2008. – S. 21-28.
Arsanjani A. et al. SOMA: A method for developing service-oriented solutions //IBM systems Journal. – 2008. – T. 47. – №. 3. – S. 377-396.
Erl T., Patterns S. O. A. D. Prentice Hall PTR //Upper Saddle River, NJ. – 2009. p. 65.
Jain P., Schmidt D. C. Service Configurator: A Pattern for Dynamic Configuration and Reconfiguration of Communication Services. – 1996. – S. 303-307.
Castle B. Introduction to web services for remote portlets //IBM Developerworks. – 2005. p. 24.
Ali M. F. et al. Building multi-platform user interfaces with UIML //Computer-Aided Design of User Interfaces III. – Springer Netherlands, 2002. – S. 255-266.
Khogan B. HTML5 i CSS3. Veb-razrabotka po standartam novogo pokoleniya – Izdatel'skiy dom" Piter". – 2011. – 318 c.
Frain B. Responsive web design with HTML5 and CSS3. – Packt Publishing Ltd, 2012. – 324 c.
Nunamaker Jr J. F., Chen M., Purdin T. D. M. Systems development in information systems research //Journal of management information systems. – 1990. – T. 7. – №. 3. – S. 89-106.
Javahery H. et al. Multiple User Interfaces: Multiple-Devices, Cross-Platform and Context-Awareness, chapter 12 “Migrating User Interfaces between Platforms Using HCI Patterns”. – 2003. – 414 c.
Kaminski P., Müller H., Litoiu M. A design for adaptive web service evolution //Proceedings of the 2006 international workshop on Self-adaptation and self-managing systems. – ACM, 2006. – S. 86-92.

Аннотация: Предметом данной работы является оптимизация и организация параллельного исполнения стадий декодирования видеосигнала, сжатого в соответствие со спецификацией Google VP9. Подробно рассматриваются наиболее затратные с точки зрения машинного времени стадии декодирования и восстановления сжатого видеосигнала, исследуются возможности оптимизации и параллельного исполнения алгоритмов, лежащих в основе таких стадий как на центральных процессорах, так и на видеокартах с поддержкой вычислений общего назначения. Даётся комплексная оценка характеристик стадий декодирования, включая требования к производительности процессора и подсистемы памяти. Метод проведения работы – проведение численного эксперимента со сбором интересующей информации и последующим анализом результатов. Сбор информации реализован при помощи модификации исходного кода эталонного кодека и последующей сборки его в программное приложение - кодек. Новизна работы заключается в том, что в ней проведён комплексный анализ возможности вычислительных методов, лежащих в основе кодека и даны оценки возможности реализации параллельных вычислений с учётом особенностей целевого аппаратного обеспечения – MCCPU и GPGPU, а также проведена оптимизация стадии арифметического декодирования с учётом статистических особенностей распределения длин литералов, декодируемых из сжатого битового потока. В данной статье были сделаны выводы относительно наиболее вычислительно сложных стадий декодирования и возможности их оптимизации и параллельной реализации, а также проанализированы отличия от конкурирующего кодека Н265.

Ключевые слова: кодек, Google VP9, производительность, арифметическое кодирование, доступ к памяти, оптимизация, межкадровое предсказание, анализ алгоритма, параллельное программирование, GPGPU

Библиография:
The H.264/MPEG4 Advanced Video Coding Standard and its Applications // http://iphome.hhi.de URL: http://iphome.hhi.de/wiegand/assets/pdfs/h264-AVC-Standard.pdf (дата обращения: 09.12.2015).
Draft ITU-T Recommendation and Final Draft International Standard of Joint Video Specification (ITU-T Rec. H.264 | ISO/IEC 14496-10 AVC) // hlevkin.com URL: http://www.hlevkin.com/Standards/h264.pdf (дата обращения: 09.12.2015).
Overview of the High Efficiency Video Coding (HEVC) Standard // http://iphome.hhi.de URL: http://iphome.hhi.de/wiegand/assets/pdfs/2012_12_IEEE-HEVC-Overview.pdf (дата обращения: 09.12.2015).
High efficiency video coding // sist.sysu.edu.cn URL: http://sist.sysu.edu.cn/~isscwli/ref/h265.pdf (дата обращения: 09.12.2015).
Web M and the New VP9 Open Video Codec // http://commondatastorage.googleapis.com URL: http://commondatastorage.googleapis.com/io-2013/presentations/258%20-%20VP9%20Preso%20for%20IO%20%28FINAL%29.pdf (дата обращения: 09.12.2015).
Grois, D.; Marpe, D.; Mulayoff, A.; Itzhaky, B.; Hadar, O. Performance comparison of H.265/MPEG-HEVC, VP9, and H.264/MPEG-AVC encoders // Picture Coding Symposium. 2013.-С. 394-397.
David Solomon, Giovanni Motta. Handbook of data compression // Springer/-2010. – С. 170
Bit Twiddling Hacks // Stanford.edu URL: // https://graphics.stanford.edu/~seander/bithacks.html (дата обращения 20.03.2016).
A VP9 Bitstream Overview // ietf.org URL: http://tools.ietf.org/html/draft-grange-vp9-bitstream-00 (дата обращения: 13.12.2015).
TECHNICAL OVERVIEW O F VP8, AN OPEN SOURCE VIDEO CODEC F OR THE WEB // research.google.com URL: http://static.googleusercontent.com/media/research.google.com/ru//pubs/archive/37073.pdf (дата обращения: 15.12.2015).
Воеводин В.В., Воеводин Вл. В. Спасительная локальность суперкомпьютеров // Открытые системы.-2013. – №9.-С. 12-15
Asaduzzaman, A.; Suryanarayana, V.R.; Rahman, M. Performance-power analysis of H.265/HEVC and H.264/AVC running on multicore cache systems // Intelligent Signal Processing and Communications Systems. 2013.-С. 174-179.
Пат. 7982641 B1 США, US 12/613,830. Context-based adaptive binary arithmetic coding engine/ [Способ контекстно-адаптивного арифметического кодирования] Guan-Ming Su, Leung Chung Lai, Wenchi Hsu, Qian Tang, Li Sha, Ching-Han Tsai; заявитель и патентообладатель Marvell International Ltd (США).
Пат. 7808406 B2 США, US7808406 B2. Method and apparatus for realizing arithmetic coding/decoding / [Способ и устройство для осуществления арифметического кодирования] Yun He, Wei Yu, Ping Yang, Xinjian MENG; заявитель и патентообладатель Huawei Technologies Co., Ltd., Tsinghua University.
Пат. 13/801,350 США, US20130243093 A1. Motion vector coding and bi-prediction in hevc and its extensions / [Кодирование векторов движения и двухсторонняя компенсация движения для HEVC и его расширений] Ying Chen, Ye-Kui Wang, Li Zhang; заявитель и патентообладатель Qualcomm Incorporated.

References (transliteration):
The H.264/MPEG4 Advanced Video Coding Standard and its Applications // http://iphome.hhi.de URL: http://iphome.hhi.de/wiegand/assets/pdfs/h264-AVC-Standard.pdf (data obrashcheniya: 09.12.2015).
Draft ITU-T Recommendation and Final Draft International Standard of Joint Video Specification (ITU-T Rec. H.264 | ISO/IEC 14496-10 AVC) // hlevkin.com URL: http://www.hlevkin.com/Standards/h264.pdf (data obrashcheniya: 09.12.2015).
Overview of the High Efficiency Video Coding (HEVC) Standard // http://iphome.hhi.de URL: http://iphome.hhi.de/wiegand/assets/pdfs/2012_12_IEEE-HEVC-Overview.pdf (data obrashcheniya: 09.12.2015).
High efficiency video coding // sist.sysu.edu.cn URL: http://sist.sysu.edu.cn/~isscwli/ref/h265.pdf (data obrashcheniya: 09.12.2015).
Web M and the New VP9 Open Video Codec // http://commondatastorage.googleapis.com URL: http://commondatastorage.googleapis.com/io-2013/presentations/258%20-%20VP9%20Preso%20for%20IO%20%28FINAL%29.pdf (data obrashcheniya: 09.12.2015).
Grois, D.; Marpe, D.; Mulayoff, A.; Itzhaky, B.; Hadar, O. Performance comparison of H.265/MPEG-HEVC, VP9, and H.264/MPEG-AVC encoders // Picture Coding Symposium. 2013.-S. 394-397.
David Solomon, Giovanni Motta. Handbook of data compression // Springer/-2010. – S. 170
Bit Twiddling Hacks // Stanford.edu URL: // https://graphics.stanford.edu/~seander/bithacks.html (data obrashcheniya 20.03.2016).
A VP9 Bitstream Overview // ietf.org URL: http://tools.ietf.org/html/draft-grange-vp9-bitstream-00 (data obrashcheniya: 13.12.2015).
TECHNICAL OVERVIEW O F VP8, AN OPEN SOURCE VIDEO CODEC F OR THE WEB // research.google.com URL: http://static.googleusercontent.com/media/research.google.com/ru//pubs/archive/37073.pdf (data obrashcheniya: 15.12.2015).
Voevodin V.V., Voevodin Vl. V. Spasitel'naya lokal'nost' superkomp'yuterov // Otkrytye sistemy.-2013. – №9.-S. 12-15
Asaduzzaman, A.; Suryanarayana, V.R.; Rahman, M. Performance-power analysis of H.265/HEVC and H.264/AVC running on multicore cache systems // Intelligent Signal Processing and Communications Systems. 2013.-S. 174-179.
Pat. 7982641 B1 SShA, US 12/613,830. Context-based adaptive binary arithmetic coding engine/ [Sposob kontekstno-adaptivnogo arifmeticheskogo kodirovaniya] Guan-Ming Su, Leung Chung Lai, Wenchi Hsu, Qian Tang, Li Sha, Ching-Han Tsai; zayavitel' i patentoobladatel' Marvell International Ltd (SShA).
Pat. 7808406 B2 SShA, US7808406 B2. Method and apparatus for realizing arithmetic coding/decoding / [Sposob i ustroystvo dlya osushchestvleniya arifmeticheskogo kodirovaniya] Yun He, Wei Yu, Ping Yang, Xinjian MENG; zayavitel' i patentoobladatel' Huawei Technologies Co., Ltd., Tsinghua University.
Pat. 13/801,350 SShA, US20130243093 A1. Motion vector coding and bi-prediction in hevc and its extensions / [Kodirovanie vektorov dvizheniya i dvukhstoronnyaya kompensatsiya dvizheniya dlya HEVC i ego rasshireniy] Ying Chen, Ye-Kui Wang, Li Zhang; zayavitel' i patentoobladatel' Qualcomm Incorporated.

Аннотация: Во многих отраслях и государственных администрациях требуются программные средства для специализированных расчетов, аналогичные популярной системе MATLAB в совокупности с подсистемой графического редактирования задач Simulink, но в сочетании с некоторым хранилищем данных и описаний задач, при этом основанные на бесплатном программном обеспечении. Ключевой недостаток стандартной связки пакетов MATLAB + Simulink (помимо коммерческой цены) следующий: библиотека графических примитивов подсистемы Simulink на деле ограничена популярными и типичными инженерно - расчетными задачами. Требуется разработка соответствующей программной среды, опирающейся на свободно распространяемое программное обеспечение. Описываемая программная среда в целом укладывается в концепцию «клиент – сервер» и опирается на платформу Java и веб – технологии. Клиентская часть использует визуальный графический редактор, реализованный как браузерное приложение. Серверная часть передает данные (конфигурацию задачи) к пакету численных расчетов Octave и наоборот - результаты расчетов - в браузер. Данные передаются по сети в виде строки в формате JSON. Разработана оригинальная программная архитектура для специализированных систем математических расчетов на основе свободно распространяемого программного обеспечения. С учетом подсистемы хранения конфигураций задач (которая требует дальнейшего развития) данная архитектура становится основой для создания специализированных систем поддержки принятия решений во многих отраслях. Архитектура оставляет большое пространство возможностей для дальнейшего развития.

Ключевые слова: математические, расчеты, Java, JavaScript, Octave, Python, системы, поддержки, принятия, решений

Библиография:
Куракин П.В., Малинецкий Г.Г., Митин Н.А., Махов С.А. «MATLAB – Based Software for Decision Support Systems». Proceedings of International Conference on Computer Technologies in Physical and Engineering Applications (ICCTPEA 2014). СПб.: IEEE Catalog number CFP14BDA-USB, 2014. Russia, Saint-Petersburg, June 30 — July 4, 2014. С. 93.
Программирование и научные вычисления на языке Python https://ru.wikiversity.org/wiki/Программирование_и_научные_вычисления_на_языке_Python
Java (статья в Wikipedia) https://ru.wikipedia.org/wiki/Java.
Система поддержки принятия решений (статья в Wikipedia) https://ru.wikipedia.org/wiki/Система_поддержки_принятия_решений.
Официальный веб-сайт проекта Raphael http://raphaeljs.com/.
Удалённый вызов процедур (статья в Wikipedia) https://ru.wikipedia.org/wiki/Удалённый_вызов_процедур.
Jython (статья в Wikipedia) https://ru.wikipedia.org/wiki/Jython.
GNU Octave (статья в Wikipedia) https://ru.wikipedia.org/wiki/GNU_Octave.
Сервлет (статья в Wikipedia) https://ru.wikipedia.org/wiki/Сервлет_(Java).
DWR (статья в Wikipedia) https://ru.wikipedia.org/wiki/DWR.
Yahoo! UI Library (статья в Wikipedia) https://ru.wikipedia.org/wiki/Yahoo!_UI_Library.
Сериализация (статья в Wikipedia) https://ru.wikipedia.org/wiki/Сериализация.
HTTP (статья в Wikipedia) https://ru.wikipedia.org/wiki/HTTP.
Apache Tomcat (статья в Wikipedia) https://ru.wikipedia.org/wiki/Apache_Tomcat.
Сетевая модель ISO (статья в Wikipedia) https://ru.wikipedia.org/wiki/Сетевая_модель_OSI.
Simulink (статья в Wikipedia) https://en.wikipedia.org/wiki/Simulink.
Архитектура клиент – сервер (статья в Wikipedia) https://ru.wikipedia.org/wiki/Клиент-сервер.
Формат описания структурированных данных JSON (статья в Wikipedia): http://ru.wikipedia.org/w/index.php?title=JSON.
Р. Д. Зухба, П. В. Куракин, Г. Г. Малинецкий, С. А. Махов, Н. А. Митин, А. П. Сорокин. “Программно – математические комплексы систем поддержки принятия решений нового поколения”. – Препринт Института прикладной математики им. М. В. Келдыша РАН № 59, 2014 г. – 33 с.
МАТЛАБ (статья в Wikipedia) https://ru.wikipedia.org/wiki/MATLAB.
Куракин П. В., Малинецкий Г. Г., Митин Н. А., Махов С. А., Барыкина М. Н., Зухба Р. Д. «Программно-математические комплексы поддержки принятия решений в космической отрасли». Управление развитием крупномасштабных систем (MLSD’2015): Восьмая международная конференция, 29 сент.-1 окт. 2015 г, ИПУ им. В. А. Трапезникова РАН. С. 12.

References (transliteration):
Kurakin P.V., Malinetskiy G.G., Mitin N.A., Makhov S.A. «MATLAB – Based Software for Decision Support Systems». Proceedings of International Conference on Computer Technologies in Physical and Engineering Applications (ICCTPEA 2014). SPb.: IEEE Catalog number CFP14BDA-USB, 2014. Russia, Saint-Petersburg, June 30 — July 4, 2014. S. 93.
Programmirovanie i nauchnye vychisleniya na yazyke Python https://ru.wikiversity.org/wiki/Programmirovanie_i_nauchnye_vychisleniya_na_yazyke_Python
Java (stat'ya v Wikipedia) https://ru.wikipedia.org/wiki/Java.
Sistema podderzhki prinyatiya resheniy (stat'ya v Wikipedia) https://ru.wikipedia.org/wiki/Sistema_podderzhki_prinyatiya_resheniy.
Ofitsial'nyy veb-sayt proekta Raphael http://raphaeljs.com/.
Udalennyy vyzov protsedur (stat'ya v Wikipedia) https://ru.wikipedia.org/wiki/Udalennyy_vyzov_protsedur.
Jython (stat'ya v Wikipedia) https://ru.wikipedia.org/wiki/Jython.
GNU Octave (stat'ya v Wikipedia) https://ru.wikipedia.org/wiki/GNU_Octave.
Servlet (stat'ya v Wikipedia) https://ru.wikipedia.org/wiki/Servlet_(Java).
DWR (stat'ya v Wikipedia) https://ru.wikipedia.org/wiki/DWR.
Yahoo! UI Library (stat'ya v Wikipedia) https://ru.wikipedia.org/wiki/Yahoo!_UI_Library.
Serializatsiya (stat'ya v Wikipedia) https://ru.wikipedia.org/wiki/Serializatsiya.
HTTP (stat'ya v Wikipedia) https://ru.wikipedia.org/wiki/HTTP.
Apache Tomcat (stat'ya v Wikipedia) https://ru.wikipedia.org/wiki/Apache_Tomcat.
Setevaya model' ISO (stat'ya v Wikipedia) https://ru.wikipedia.org/wiki/Setevaya_model'_OSI.
Simulink (stat'ya v Wikipedia) https://en.wikipedia.org/wiki/Simulink.
Arkhitektura klient – server (stat'ya v Wikipedia) https://ru.wikipedia.org/wiki/Klient-server.
Format opisaniya strukturirovannykh dannykh JSON (stat'ya v Wikipedia): http://ru.wikipedia.org/w/index.php?title=JSON.
R. D. Zukhba, P. V. Kurakin, G. G. Malinetskiy, S. A. Makhov, N. A. Mitin, A. P. Sorokin. “Programmno – matematicheskie kompleksy sistem podderzhki prinyatiya resheniy novogo pokoleniya”. – Preprint Instituta prikladnoy matematiki im. M. V. Keldysha RAN № 59, 2014 g. – 33 s.
MATLAB (stat'ya v Wikipedia) https://ru.wikipedia.org/wiki/MATLAB.
Kurakin P. V., Malinetskiy G. G., Mitin N. A., Makhov S. A., Barykina M. N., Zukhba R. D. «Programmno-matematicheskie kompleksy podderzhki prinyatiya resheniy v kosmicheskoy otrasli». Upravlenie razvitiem krupnomasshtabnykh sistem (MLSD’2015): Vos'maya mezhdunarodnaya konferentsiya, 29 sent.-1 okt. 2015 g, IPU im. V. A. Trapeznikova RAN. S. 12.

Аннотация: Используя частотные распределения данных как их «идентификатор», возможно обнаружить данные одной системы в других предназначенных для взаимодействия системах, тем самым согласовав их работу. В этом случае идентификация сущностей предметной области происходит с помощью алфавита поиска - набора лексем с частотами их использования в данных сущности, располагающихся в записях реляционной базы данных прикладного программного обеспечения. Предметом исследования является методика нормализации алфавита поиска для повышения качества идентификации сущностей предметной области по частотным характеристикам их данных, заключающийся в удалении лексем алфавита входящих в другие лексемы алфавита с аналогичной частотой повтора в данных сущности. В качестве методов исследования использовались системный анализ, теория информации, теория алгоритмов, алгебра логики, теория множеств, сравнительный анализ, методы интеллектуального анализа данных и методы разработки программного обеспечения и баз данных. Экспериментально (на примере 178 сущностей) доказано, что данная методика позволяет в среднем в 5 раз уменьшить объём алфавита поиска, что значительно повышает быстродействие идентификации сущностей по частотным характеристикам их данных. Благодаря уменьшению количества более коротких лексем методика нормализации позволяет уменьшить ошибку распознавания, как показали эксперименты в среднем на 0.02036 на каждую идентификацию.

Ключевые слова: нормализация, алфавит, поиск, сущность, частотный анализ данных, корреляция, база данных, программное обеспечение, идентификация, методика

Библиография:
Мальшаков Г.В. Методика повышения интероперабельности прикладного программного обеспечения на основе частотного анализа данных // Электротехнические комплексы и системы управления.-2015.-№ 3.-С. 67-70.
Мальшаков Г.В. Исследование ошибок идентификации сущностей прикладного программного обеспечения, выполняемой на основе частотного анализа данных // Наукоёмкие технологии.-2015.-№ 10.-С. 24-28
ГОСТ Р 55062-2012 “Информационные технологии. Системы промышленной автоматизации и их интеграция. Интероперабельность. Основные положения”
Башмаков А.И., Башмаков И.А. Интеллектуальные информационные технологии: Учеб. Пособие. – М.: Изд-во МГТУ им. Н.Э. Баумана, 2005. – 304 с.
Хомоненко А. Д., Цыганков В. М., Мальцев М. Г. Базы данных: Учебник для высших учебных заведений / Под ред. проф. А. Д. Хомоненко.-6-е изд., доп.-СПб.: КОРОНА-Век, 2009.-736 с.
Системы управления базами данных и знаний: Справ. изд. / А.Н.Наумов, А.М.Вендров, В.К.Иванов и др.; Под. ред. А.Н.Наумова. – М.: Финансы и статистика, 1991. – 352 c.: ил.

References (transliteration):
Mal'shakov G.V. Metodika povysheniya interoperabel'nosti prikladnogo programmnogo obespecheniya na osnove chastotnogo analiza dannykh // Elektrotekhnicheskie kompleksy i sistemy upravleniya.-2015.-№ 3.-S. 67-70.
Mal'shakov G.V. Issledovanie oshibok identifikatsii sushchnostey prikladnogo programmnogo obespecheniya, vypolnyaemoy na osnove chastotnogo analiza dannykh // Naukoemkie tekhnologii.-2015.-№ 10.-S. 24-28
GOST R 55062-2012 “Informatsionnye tekhnologii. Sistemy promyshlennoy avtomatizatsii i ikh integratsiya. Interoperabel'nost'. Osnovnye polozheniya”
Bashmakov A.I., Bashmakov I.A. Intellektual'nye informatsionnye tekhnologii: Ucheb. Posobie. – M.: Izd-vo MGTU im. N.E. Baumana, 2005. – 304 s.
Khomonenko A. D., Tsygankov V. M., Mal'tsev M. G. Bazy dannykh: Uchebnik dlya vysshikh uchebnykh zavedeniy / Pod red. prof. A. D. Khomonenko.-6-e izd., dop.-SPb.: KORONA-Vek, 2009.-736 s.
Sistemy upravleniya bazami dannykh i znaniy: Sprav. izd. / A.N.Naumov, A.M.Vendrov, V.K.Ivanov i dr.; Pod. red. A.N.Naumova. – M.: Finansy i statistika, 1991. – 352 c.: il.

Аннотация: Предметом исследования является процедура определения точного положения оптической оси кино(видео)камеры, необходимого для ее применения в экспериментальных исследованиях и при испытаниях сложных систем. Расчет оптической оси можно провести по заранее заданным ориентирам (реперным точкам) – такой подход является эффективным при использовании стационарных оптических измерительных пунктов. Применительно к использованию кино(видео)камер разработан оригинальный метод получения угловых координат по трем ориентирам, позволяющий рассчитать оптическую ось кино(видео)камеры по априорно заданным ориентирам (реперным точкам). Методология исследования объединяет методы вычислительной математики, физической оптики, аналитической геометрии, теории надежности, метрологии и испытаний авиационной техники. Новизна исследования заключается в разработке метода, позволяющего вычислить угол наклона видеокамеры только по величинам углов между осями координат и проекциями оптической оси на координатные плоскости. При этом ошибка расчетов (погрешность вычислений) на эталонных примерах не превышает трех угловых секунд, что удовлетворяет требованиям многих экспериментальных исследований и испытаний сложных систем.

Ключевые слова: оптическая ось кинокамеры, определение оптической оси, пространственные координаты, реперные точки, угол наклона видеокамеры, угловые координаты, пространственное положение видеокамеры, пересчет координат, привязка оптической оси, позиционирование видеокамеры

Библиография:
Веселов Ю.Г., Гулевич С.П., Еруков О.П., Сельвесюк Н.И. Современное состояние и перспективы развития оптико-электронных систем воздушной разведки // Вестник академии военных наук. 2011. № 3. С. 124-128.
Волотов Е.М. Метод определения фокусного расстояния видеокамеры при оценке летно-технических характеристик летательного аппарата // Известия высших учебных заведений. Поволжский регион. Технические науки. 2012. № 4 (24). С. 76-83.
Митрофанов И.В., Волотов Е.М., Митрофанов Е.И. Обработка информации, зарегистрированной с помощью системы видеорегистрации на базе видеокамер общего назначения // Научные чтения по авиации, посвященные памяти Н.Е. Жуковского. 2013. № 1. С. 205-209.
Макаренко В.Г., Богомолов А.В., Рудаков С.В., Подорожняк А.А. Технология построения инерциально-спутниковой навигационной системы управления транспортными средствами с нейросетевой оптимизацией состава вектора измерений // Мехатроника, автоматизация, управление. 2007. № 1. С. 39-44.
Зайцев А.В., Пугачев А.Н., Тукеев Д.Л., Харитонов В.В. Научно-методический аппарат многомерного прогнозирования технического состояния сложных систем военного назначения // Вопросы оборонной техники. Серия 16: Технические средства противодействия терроризму. 2015. № 5-6. С. 3-6.
Кузнецов П.К., Корнев А.П. Методика уточнения положения оптической оси изобразительной системы космического аппарата наблюдения // Вестник Самарского государственного технического университета. Серия: Технические науки. 2005. № 37. С. 141-150.
Макаренко В.Г., Подорожняк А.А., Рудаков С.В., Богомолов А.В. Инерциально-спутниковая навигационная система управления транспортными средствами // Проблемы управления. 2007. № 1. С. 64-71.
Харитонов В.В., Мережко А.Н., Есев А.А., Зыкин А.П. Структурный системный анализ процессов управления затратами на летные испытания авиационного вооружения и военной техники // Известия Института инженерной физики. 2013. Т. 2. № 28. С. 32-35.
Косьянчук В.В. Синтез интегрированных систем наблюдения и управления с заданными динамическими характеристиками // Гироскопия и навигация. 2005. № 1 (48). С. 100.
Кукушкин Ю.А., Богомолов А.В., Ушаков И.Б. Математическое обеспечение оценивания состояния материальных систем // Информационные технологии. 2004. № 7 (приложение). 32 с.
ГОСТ Р51794–2001. Системы координат. Методы преобразования координат определенных точек. М.: 2001.
Лобанов А.Н. Фотограмметрия. М.: Недра, 1984. 502 с.
Соловьев А.Ф. Геодезия. Часть 1. М.: Военное издательство, 1966. 146 с.
Яворский Б.М., Пинский А.А. Основы физики. Том 2. Колебания и волны, Квантовая физика. М., Наука, 1981. 552 с.

References (transliteration):
Veselov Yu.G., Gulevich S.P., Erukov O.P., Sel'vesyuk N.I. Sovremennoe sostoyanie i perspektivy razvitiya optiko-elektronnykh sistem vozdushnoy razvedki // Vestnik akademii voennykh nauk. 2011. № 3. S. 124-128.
Volotov E.M. Metod opredeleniya fokusnogo rasstoyaniya videokamery pri otsenke letno-tekhnicheskikh kharakteristik letatel'nogo apparata // Izvestiya vysshikh uchebnykh zavedeniy. Povolzhskiy region. Tekhnicheskie nauki. 2012. № 4 (24). S. 76-83.
Mitrofanov I.V., Volotov E.M., Mitrofanov E.I. Obrabotka informatsii, zaregistrirovannoy s pomoshch'yu sistemy videoregistratsii na baze videokamer obshchego naznacheniya // Nauchnye chteniya po aviatsii, posvyashchennye pamyati N.E. Zhukovskogo. 2013. № 1. S. 205-209.
Makarenko V.G., Bogomolov A.V., Rudakov S.V., Podorozhnyak A.A. Tekhnologiya postroeniya inertsial'no-sputnikovoy navigatsionnoy sistemy upravleniya transportnymi sredstvami s neyrosetevoy optimizatsiey sostava vektora izmereniy // Mekhatronika, avtomatizatsiya, upravlenie. 2007. № 1. S. 39-44.
Zaytsev A.V., Pugachev A.N., Tukeev D.L., Kharitonov V.V. Nauchno-metodicheskiy apparat mnogomernogo prognozirovaniya tekhnicheskogo sostoyaniya slozhnykh sistem voennogo naznacheniya // Voprosy oboronnoy tekhniki. Seriya 16: Tekhnicheskie sredstva protivodeystviya terrorizmu. 2015. № 5-6. S. 3-6.
Kuznetsov P.K., Kornev A.P. Metodika utochneniya polozheniya opticheskoy osi izobrazitel'noy sistemy kosmicheskogo apparata nablyudeniya // Vestnik Samarskogo gosudarstvennogo tekhnicheskogo universiteta. Seriya: Tekhnicheskie nauki. 2005. № 37. S. 141-150.
Makarenko V.G., Podorozhnyak A.A., Rudakov S.V., Bogomolov A.V. Inertsial'no-sputnikovaya navigatsionnaya sistema upravleniya transportnymi sredstvami // Problemy upravleniya. 2007. № 1. S. 64-71.
Kharitonov V.V., Merezhko A.N., Esev A.A., Zykin A.P. Strukturnyy sistemnyy analiz protsessov upravleniya zatratami na letnye ispytaniya aviatsionnogo vooruzheniya i voennoy tekhniki // Izvestiya Instituta inzhenernoy fiziki. 2013. T. 2. № 28. S. 32-35.
Kos'yanchuk V.V. Sintez integrirovannykh sistem nablyudeniya i upravleniya s zadannymi dinamicheskimi kharakteristikami // Giroskopiya i navigatsiya. 2005. № 1 (48). S. 100.
Kukushkin Yu.A., Bogomolov A.V., Ushakov I.B. Matematicheskoe obespechenie otsenivaniya sostoyaniya material'nykh sistem // Informatsionnye tekhnologii. 2004. № 7 (prilozhenie). 32 s.
GOST R51794–2001. Sistemy koordinat. Metody preobrazovaniya koordinat opredelennykh tochek. M.: 2001.
Lobanov A.N. Fotogrammetriya. M.: Nedra, 1984. 502 s.
Solov'ev A.F. Geodeziya. Chast' 1. M.: Voennoe izdatel'stvo, 1966. 146 s.
Yavorskiy B.M., Pinskiy A.A. Osnovy fiziki. Tom 2. Kolebaniya i volny, Kvantovaya fizika. M., Nauka, 1981. 552 s.

Аннотация: Современное развитие фондового рынка предполагает развитие инфраструктуры, обновление программного обеспечения, новые инструменты. В связи с этим совершение торговых операций на бирже также должно нести в себе новые методы. Развитие современных информационных технологий позволяет использовать компьютерные ресурсы для исследования поведения акции, анализа и оптимизации алгоритма для совершения сделок на фондовом рынке по тем или иным правилам. В статье описывается разработка инструментальной системы для тестирования торговых алгоритмов. В качестве методологии использован метод наблюдения. В качестве объекта наблюдения выступает финансовый актив - акция, фьючерс, индекс. В статье описывается создание программного продукта, который, имея функционал систем разработки торговых алгоритмов, включал бы все преимущества прототипного программирования для создания, тестирования и оптимизации торговых алгоритмов, упрощая тем самым работу конечного пользователю. Разрабатываемая информационная система тестирования торговых алгоритмов имеет высокую скорость за счет использования языка программирования LUA.

Ключевые слова: анализ данных, программное обеспечение, программирование, .NET, LUA, C#, фондовый рынок, тестирование, оптимизация, разработка

Библиография:
Милованов М.М. Прогнозирования поведения инструментов финансовых рынков с помощью рефлексивных процессов // Электронный научный журнал "Финансы и учет".-2014.-Выпуск 4(26) Октябрь-Декабрь. С. 21-23. [Электронный ресурс]. – Режим доступа: http://www.finance-and-accounting.ingnpublishing.com/archive/2014/release-4-26-octoberdecember/milovanov_m_m_prognozirovaniya_povedeniya_instrumentov_finansovyh_rynkov_s_pomow_yu_refleksivnyh_processov/
Милованов М.М. Применение рефлексивного анализа как основание для краткосрочного прогнозирования поведения финансовых рынков // Экономика и менеджмент инновационных технологий. 2015. № 2 [Электронный ресурс]. URL: http://ekonomika.snauka.ru/2015/02/8324 (дата обращения: 07.04.2015).
Милованов М.М. Применение технического анализа для исследования внутридневных трендов. Теплотехника и информатика в образовании, науке и производстве: сборник докладов IV Всероссийской научно-практической конференции студентов, аспирантов и молодых учёных (TИМ’2015) с международным участием, посвящённой 95-летию основания кафедры и университета (Екатеринбург, 26–27 марта 2015 г.). – Екатеринбург: УрФУ, 2015. – 264 с.
Милованов М.М. Информационные технологии. Электронный учебно-методический комплекс / Электрон. дан.-Новокузнецк: СибГИУ, 2014.:ил.-1 электронный DVD диск (DVD-ROM); № гос. регистрации 0321400939
Коробейников А.Г., Гришенцев А.Ю., Кутузов И.М., Пирожникова О.И., Соколов К.О., Литвинов Д.Ю. Разработка математической и имитационной моделей для расчета оценки защищенности объекта информатизации от несанкционированного физического проникновения // Кибернетика и программирование. - 2014. - 5. - C. 14 - 25. DOI: 10.7256/2306-4196.2014.5.12889. URL: http://www.e-notabene.ru/kp/article_12889.html
Голосовский М.С. Информационно-логическая модель процесса разработки программного обеспечения // Программные системы и вычислительные методы. - 2015. - 1. - C. 59 - 68. DOI: 10.7256/2305-6061.2015.1.14119.
Пономарев Д.Ю. Программная система для распределения нагрузки информационных систем // Кибернетика и программирование. - 2013. - 5. - C. 29 - 36. DOI: 10.7256/2306-4196.2013.5.9762. URL: http://www.e-notabene.ru/kp/article_9762.html
Лабковская Р.Я., Козлов А.С., Пирожникова О.И., Коробейников А.Г. Моделирование динамики чувствительных элементов герконов систем управления // Кибернетика и программирование. - 2014. - 5. - C. 70 - 77. DOI: 10.7256/2306-4196.2014.5.13309. URL: http://www.e-notabene.ru/kp/article_13309.html
В.В. Голенков, Д.В. Шункевич, И.Т. Давыденко Cемантическая технология
проектирования интеллектуальных
решателей задач на основе
агентно-ориентированного подхода // Программные системы и вычислительные методы. - 2013. - 1. - C. 82 - 94. DOI: 10.7256/2305-6061.2013.01.7.

References (transliteration):
Milovanov M.M. Prognozirovaniya povedeniya instrumentov finansovykh rynkov s pomoshch'yu refleksivnykh protsessov // Elektronnyy nauchnyy zhurnal "Finansy i uchet".-2014.-Vypusk 4(26) Oktyabr'-Dekabr'. S. 21-23. [Elektronnyy resurs]. – Rezhim dostupa: http://www.finance-and-accounting.ingnpublishing.com/archive/2014/release-4-26-octoberdecember/milovanov_m_m_prognozirovaniya_povedeniya_instrumentov_finansovyh_rynkov_s_pomow_yu_refleksivnyh_processov/
Milovanov M.M. Primenenie refleksivnogo analiza kak osnovanie dlya kratkosrochnogo prognozirovaniya povedeniya finansovykh rynkov // Ekonomika i menedzhment innovatsionnykh tekhnologiy. 2015. № 2 [Elektronnyy resurs]. URL: http://ekonomika.snauka.ru/2015/02/8324 (data obrashcheniya: 07.04.2015).
Milovanov M.M. Primenenie tekhnicheskogo analiza dlya issledovaniya vnutridnevnykh trendov. Teplotekhnika i informatika v obrazovanii, nauke i proizvodstve: sbornik dokladov IV Vserossiyskoy nauchno-prakticheskoy konferentsii studentov, aspirantov i molodykh uchenykh (TIM’2015) s mezhdunarodnym uchastiem, posvyashchennoy 95-letiyu osnovaniya kafedry i universiteta (Ekaterinburg, 26–27 marta 2015 g.). – Ekaterinburg: UrFU, 2015. – 264 s.
Milovanov M.M. Informatsionnye tekhnologii. Elektronnyy uchebno-metodicheskiy kompleks / Elektron. dan.-Novokuznetsk: SibGIU, 2014.:il.-1 elektronnyy DVD disk (DVD-ROM); № gos. registratsii 0321400939
Korobeynikov A.G., Grishentsev A.Yu., Kutuzov I.M., Pirozhnikova O.I., Sokolov K.O., Litvinov D.Yu. Razrabotka matematicheskoy i imitatsionnoy modeley dlya rascheta otsenki zashchishchennosti ob'ekta informatizatsii ot nesanktsionirovannogo fizicheskogo proniknoveniya // Kibernetika i programmirovanie. - 2014. - 5. - C. 14 - 25. DOI: 10.7256/2306-4196.2014.5.12889. URL: http://www.e-notabene.ru/kp/article_12889.html
Golosovskiy M.S. Informatsionno-logicheskaya model' protsessa razrabotki programmnogo obespecheniya // Programmnye sistemy i vychislitel'nye metody. - 2015. - 1. - C. 59 - 68. DOI: 10.7256/2305-6061.2015.1.14119.
Ponomarev D.Yu. Programmnaya sistema dlya raspredeleniya nagruzki informatsionnykh sistem // Kibernetika i programmirovanie. - 2013. - 5. - C. 29 - 36. DOI: 10.7256/2306-4196.2013.5.9762. URL: http://www.e-notabene.ru/kp/article_9762.html
Labkovskaya R.Ya., Kozlov A.S., Pirozhnikova O.I., Korobeynikov A.G. Modelirovanie dinamiki chuvstvitel'nykh elementov gerkonov sistem upravleniya // Kibernetika i programmirovanie. - 2014. - 5. - C. 70 - 77. DOI: 10.7256/2306-4196.2014.5.13309. URL: http://www.e-notabene.ru/kp/article_13309.html
V.V. Golenkov, D.V. Shunkevich, I.T. Davydenko Cemanticheskaya tekhnologiya
proektirovaniya intellektual'nykh
reshateley zadach na osnove
agentno-orientirovannogo podkhoda // Programmnye sistemy i vychislitel'nye metody. - 2013. - 1. - C. 82 - 94. DOI: 10.7256/2305-6061.2013.01.7.

Аннотация: Предметом исследования являются являют процедуры автоматизированного мониторинга и регулирования безопасности полетов воздушных судов, а также процедуры автоматизированного контроля за изменениями в эксплуатируемой авиационно–транспортной системе. Анализ динамики безопасности полетов воздушных судов необходим для получения объективной оценки эффективности корпоративной системы управления безопасностью полетов и ее планового развития, требуемой стандартами Международной ассоциации воздушного транспорта и рекомендуемой практикой ИКАО. Обнаружение неприемлемых значений показателя безопасности полетов в текущем или прогнозном уровне свидетельствует о состоянии авиационно-транспортной системы, характеризуемом потенциально высоким риском, что требует оперативного реагирования, начиная с анализа авиационных инцидентов и предпосылок к ним, определения основной причины неприемлемых изменений с последующим регулированием риска безопасности полетов. Для решения поставленной задачи использованы материалы регулярного ежемесячного мониторинга текущего уровня безопасности полетов в авиакомпании по статистике авиационных событий, зарегистрированных в системе управления безопасностью полетов компании, для обработки которых применен аппарат теории вероятностей и математической статистики. Новизна исследования заключается в создании математического обеспечения автоматизированного прогностического контроля безопасности полетов воздушных судов авиакомпании с помощью статистического распознавания потенциально опасных изменений уровня безопасности полетов, осуществляемого на основе анализа ретроспективной информации, получаемой в результате мониторинга безопасности полета с учетом требований международных стандартов в области гражданской авиации.

Ключевые слова: управление рисками, авиационная авариология, статистический анализ, мониторинг безопасности полетов, статистический критерий, риски безопасности полетов, управление безопасностью полетов, мониторинг авиационных инцидентов, ретроспективный анализ, статистическое прогнозирование

Библиография:
Шибанов Г.П. Основные понятия и количественные оценки, используемые в авиации и космонавтике: англо-русский словарь-справочник для русскоязычных специалистов. М.: Издательский дом Академии имени Н.Е.Жуковского, 2013. 463 с.
Статистика / Под ред. И.И. Елисеевой. М.: ООО «ВИТРЭМ», 2002. 448 с.
Марусина М.Я., Ткалич В.Л., Воронцов Е.А., Скалецкая Н.Д. Основы метрологии, стандартизации и сертификации. Учебное пособие. – СПб.: СПбГУ ИТМО, 2009. 164 с.
Айвазян С.А., Енюков И.С., Мешалкин Л.Д. Прикладная статистика: Основы моделирования и первичная обработка данных. М.: Финансы и статистика, 1983. 471 с.
Крамер Г. Математические методы статистики. Пер. с англ., 2 изд. М.: 1975. 224 с.
МИ 2091. ГСИ. Измерения физических величин. Общие требования. – М.: Комитет стандартизации и метрологии СССР, 1991. 19 с.
Большев Л.Н., Смирнов Н.В. Таблицы математической статистики, 3 изд. М.: 1983. 422 с.
Рудаков И.С., Рудаков С.В., Богомолов А.В. Методика идентификации вида закона распределения параметров при проведения контроля состояния сложных систем // Информационно–измерительные и управляющие системы. 2007. Т. 5. № 1. С. 66–72.
Фещенко К.Б., Рудаков С.В., Козлов В.Е., Волобуев А.П., Богомолов А.В. Математическая модель динамики средней численности приборов и аппаратов медицинского назначения в условиях разомкнутого цикла метрологического обслуживания // Биомедицинская радиоэлектроника. 2006. № 5–6. С. 99–103.
ГОСТ 8.508–84. ГСИ. Метрологические характеристики средств измерений и точностные характеристики средств автоматизации ГСП. Общие методы оценки контроля. –.М.: Издательство стандартов, 1984. 36 с.
Фещенко К.Б., Козлов В.Е., Богомолов А.В., Волобуев А.П., Рудаков С.В. Методика оценивания продолжительности метрологического обслуживания измерительных приборов и аппаратных средств в условиях разомкнутых метрологических цепей // Информационно–измерительные и управляющие системы. 2007. Т. 5. № 1. С. 54–60.
Руководство по подготовке анализа состояния безопасности полетов в ОАО «Авиакомпания «ЮТэйр», РД–И1.027–01. – Ханты–Мансийск: «ЮТэйр», 2013. 42 с.
Лушкин А.М., Чуйко А.А., Сулим А.С. Типовой алгоритм обработки информации при мониторинге уровня безопасности полетов // Материалы Всероссийской научно–технической конференции «XI Научные чтения, посвященные памяти Н.Е.Жуковского». М: Издательский дом Академии имени Н.Е.Жуковского, 2014. С.116–118.
IOSA Standard Manual, Ed. 8, p. 3.3. [Электронный ресурс] IATA, 2014. URL:http://www.iata.org/whatwedo/safety/audit/iosa/Documents/IOSA%20Standards%20Manual%20Ed%208.pdf (дата обращения – 20.08.2014).
Руководство по управлению безопасность полетов (РУБП). Издание третье. Doc.9859 – AN/474. – ИКАО, 2013.
Гузий А.Г., Лушкин А.М. Методический подход к мониторингу показателей безопасности полетов в авиакомпании // Проблемы безопасности полетов. № 4, 2009. С. 3–9.
Макаренко В.Г., Богомолов А.В., Рудаков С.В., Подорожняк А.А. Технология построения инерциально–спутниковой навигационной системы управления транспортными средствами с нейросетевой оптимизацией состава вектора измерений // Мехатроника, автоматизация, управление. 2007. № 1. С. 39–44.
С. 38–40. 5. Фёдоров М.В., Калинин К.М., Богомолов А.В., Стецюк А.Н. Математическая модель автоматизированного контроля выполнения мероприятий в органах военного управления // Информационно–измерительные и управляющие системы. 2011. Т. 9. № 5. С. 46–54.
С. 52–60. 3. Есев А.А., Мережко А.Н., Ткачук А.В. Технология квалиметрии технического уровня сложных систем // Вестник компьютерных и информационных технологий. 2014. № 7 (121). С. 28–34.
Коломиец Л.В., Федоров М.В., Богомолов А.В., Мережко А.Н., Солдатов А.С., Есев А.А. Метод поддержки принятия решений по управлению ресурсами при испытаниях авиационной техники // Информационно–измерительные и управляющие системы. 2010. Т. 8. №
Гузий А.Г., Онуфриенко В.В. Методология предотвращения авиационных происшествий через активное управление уровнем безопасности предстоящих полетов // Проблемы безопасности и чрезвычайных ситуаций. 2006. №
Управление безопасностью полетов. Приложение 19 к Конвенции о международной гражданской авиации ИКАО, документ № 9859–AN/474 [Электронный ресурс]. Монреаль: ИКАО, 2013. URL:http://www.icao.int/Pages/default.aspx (дата обращения – 07.08.2014).

References (transliteration):
Shibanov G.P. Osnovnye ponyatiya i kolichestvennye otsenki, ispol'zuemye v aviatsii i kosmonavtike: anglo-russkiy slovar'-spravochnik dlya russkoyazychnykh spetsialistov. M.: Izdatel'skiy dom Akademii imeni N.E.Zhukovskogo, 2013. 463 s.
Statistika / Pod red. I.I. Eliseevoy. M.: OOO «VITREM», 2002. 448 s.
Marusina M.Ya., Tkalich V.L., Vorontsov E.A., Skaletskaya N.D. Osnovy metrologii, standartizatsii i sertifikatsii. Uchebnoe posobie. – SPb.: SPbGU ITMO, 2009. 164 s.
Ayvazyan S.A., Enyukov I.S., Meshalkin L.D. Prikladnaya statistika: Osnovy modelirovaniya i pervichnaya obrabotka dannykh. M.: Finansy i statistika, 1983. 471 s.
Kramer G. Matematicheskie metody statistiki. Per. s angl., 2 izd. M.: 1975. 224 s.
MI 2091. GSI. Izmereniya fizicheskikh velichin. Obshchie trebovaniya. – M.: Komitet standartizatsii i metrologii SSSR, 1991. 19 s.
Bol'shev L.N., Smirnov N.V. Tablitsy matematicheskoy statistiki, 3 izd. M.: 1983. 422 s.
Rudakov I.S., Rudakov S.V., Bogomolov A.V. Metodika identifikatsii vida zakona raspredeleniya parametrov pri provedeniya kontrolya sostoyaniya slozhnykh sistem // Informatsionno–izmeritel'nye i upravlyayushchie sistemy. 2007. T. 5. № 1. S. 66–72.
Feshchenko K.B., Rudakov S.V., Kozlov V.E., Volobuev A.P., Bogomolov A.V. Matematicheskaya model' dinamiki sredney chislennosti priborov i apparatov meditsinskogo naznacheniya v usloviyakh razomknutogo tsikla metrologicheskogo obsluzhivaniya // Biomeditsinskaya radioelektronika. 2006. № 5–6. S. 99–103.
GOST 8.508–84. GSI. Metrologicheskie kharakteristiki sredstv izmereniy i tochnostnye kharakteristiki sredstv avtomatizatsii GSP. Obshchie metody otsenki kontrolya. –.M.: Izdatel'stvo standartov, 1984. 36 s.
Feshchenko K.B., Kozlov V.E., Bogomolov A.V., Volobuev A.P., Rudakov S.V. Metodika otsenivaniya prodolzhitel'nosti metrologicheskogo obsluzhivaniya izmeritel'nykh priborov i apparatnykh sredstv v usloviyakh razomknutykh metrologicheskikh tsepey // Informatsionno–izmeritel'nye i upravlyayushchie sistemy. 2007. T. 5. № 1. S. 54–60.
Rukovodstvo po podgotovke analiza sostoyaniya bezopasnosti poletov v OAO «Aviakompaniya «YuTeyr», RD–I1.027–01. – Khanty–Mansiysk: «YuTeyr», 2013. 42 s.
Lushkin A.M., Chuyko A.A., Sulim A.S. Tipovoy algoritm obrabotki informatsii pri monitoringe urovnya bezopasnosti poletov // Materialy Vserossiyskoy nauchno–tekhnicheskoy konferentsii «XI Nauchnye chteniya, posvyashchennye pamyati N.E.Zhukovskogo». M: Izdatel'skiy dom Akademii imeni N.E.Zhukovskogo, 2014. S.116–118.
IOSA Standard Manual, Ed. 8, p. 3.3. [Elektronnyy resurs] IATA, 2014. URL:http://www.iata.org/whatwedo/safety/audit/iosa/Documents/IOSA%20Standards%20Manual%20Ed%208.pdf (data obrashcheniya – 20.08.2014).
Rukovodstvo po upravleniyu bezopasnost' poletov (RUBP). Izdanie tret'e. Doc.9859 – AN/474. – IKAO, 2013.
Guziy A.G., Lushkin A.M. Metodicheskiy podkhod k monitoringu pokazateley bezopasnosti poletov v aviakompanii // Problemy bezopasnosti poletov. № 4, 2009. S. 3–9.
Makarenko V.G., Bogomolov A.V., Rudakov S.V., Podorozhnyak A.A. Tekhnologiya postroeniya inertsial'no–sputnikovoy navigatsionnoy sistemy upravleniya transportnymi sredstvami s neyrosetevoy optimizatsiey sostava vektora izmereniy // Mekhatronika, avtomatizatsiya, upravlenie. 2007. № 1. S. 39–44.
S. 38–40. 5. Fedorov M.V., Kalinin K.M., Bogomolov A.V., Stetsyuk A.N. Matematicheskaya model' avtomatizirovannogo kontrolya vypolneniya meropriyatiy v organakh voennogo upravleniya // Informatsionno–izmeritel'nye i upravlyayushchie sistemy. 2011. T. 9. № 5. S. 46–54.
S. 52–60. 3. Esev A.A., Merezhko A.N., Tkachuk A.V. Tekhnologiya kvalimetrii tekhnicheskogo urovnya slozhnykh sistem // Vestnik komp'yuternykh i informatsionnykh tekhnologiy. 2014. № 7 (121). S. 28–34.
Kolomiets L.V., Fedorov M.V., Bogomolov A.V., Merezhko A.N., Soldatov A.S., Esev A.A. Metod podderzhki prinyatiya resheniy po upravleniyu resursami pri ispytaniyakh aviatsionnoy tekhniki // Informatsionno–izmeritel'nye i upravlyayushchie sistemy. 2010. T. 8. №
Guziy A.G., Onufrienko V.V. Metodologiya predotvrashcheniya aviatsionnykh proisshestviy cherez aktivnoe upravlenie urovnem bezopasnosti predstoyashchikh poletov // Problemy bezopasnosti i chrezvychaynykh situatsiy. 2006. №
Upravlenie bezopasnost'yu poletov. Prilozhenie 19 k Konventsii o mezhdunarodnoy grazhdanskoy aviatsii IKAO, dokument № 9859–AN/474 [Elektronnyy resurs]. Monreal': IKAO, 2013. URL:http://www.icao.int/Pages/default.aspx (data obrashcheniya – 07.08.2014).

Аннотация: Предметом исследования в данной работе является оценка возможности и степени эффективности применения самоконфигурирующегося генетического алгоритма глобальной оптимизации (СГА) для автоматизации задачи определения атомной кристаллической структуры новых веществ по данным порошковой рентгеновской дифракции. Предложенный вариант алгоритма СГА исследован на задаче определения известной кристаллической структуры химического соединения Ba2CrO4, в которой требовалось найти расположение 7-ми независимых атомов в элементарной кристаллической ячейке. Для анализа эффективности и определения частоты сходимости структурных моделей к истинной структуре этого вещества в процессе эволюционного поиска было сделано несколько десятков запусков СГА с различными размерами популяций структурных моделей и типами генетических операций. Суть метода самоконфигурирования состоит в том, что подбор оптимальных генетических операторов селекции, скрещивания и мутации из предложенного множества их возможных вариантов производится самим алгоритмом СГА в ходе решения задачи. Вероятности для операторов быть выбранными для генерации очередного поколения популяции структурных моделей адаптируются, исходя из успешности эволюции с помощью этих операторов на предыдущем поколении. Это приводит к автоматическому выбору наилучших операторов, обеспечивающих сходимость структурных моделей к истинной кристаллической структуре. Одной из основных проблем, препятствующих применению стохастических эволюционных генетических алгоритмов для структурного анализа, является необходимость нетривиального эмпирического подбора генетических операторов. Применение самоконфигурируемого генетического алгоритма для автоматизации выбора оптимальных генетических операторов в задаче моделирования атомной кристаллической структуры химических соединений по данным рентгеновской дифракции предложено впервые. При определении кристаллической структуры Ba2CrO4 по СГА достигнута частота сходимости к истинной структуре этого вещества 80%. Это создает возможность разработки автоматизированного эволюционного генетического алгоритма структурного анализа по рентгенодифракционным данным.

Ключевые слова: эволюционные алгоритмы, генетические алгоритмы, самоконфигурация генетических алгоритмов, кристаллическая структура, рентгеновская порошковая дифракция, полнопрофильный анализ, определение кристаллической структуры, самоконфигурация, дифрактограмма, генетические операторы

Библиография:
Семенкина М.Е., Семенкин Е.С. Программа для решения задач символьной регрессии самоконфигурируемым алгоритмом генетического программирования. – М.: Роспатент. 2012. № гос. рег. 2012619347.
Гуменникова А.В., Емельянова М.Н., Семенкин Е.С., Сопов Е.А. Об эволюционных алгоритмах решения сложных задач оптимизации // Вестник Сибирского государственного аэрокосмического университета им. академика М.Ф. Решетнева. 2003. № 4. С. 14.
Semenkin E., Semenkina M. Stochastic Models and Optimization Algorithms for Decision Support in Spacecraft Control Systems Preliminary Design // Informatics in Control, Automation and Robotics.-Lecture Notes in Electrical Engineering, Springer-Verlag, Berlin Heidelberg. 2014. Vol. 283. P. 51-65.
Burakov S.V., Semenkin E.S. Solving variational and Cauchy problems with self-configuring genetic programming algorithms // International Journal of Innovative Computing and Applications. 2013. Volume 5, Issue 3. P. 152–162.
Semenkin E., Semenkina M. The Choice of Spacecrafts' Control Systems Effective Variants with Self-Configuring Genetic Algorithm. In: Ferrier, J.L. et al (Eds.): Informatics in Control, Automation and Robotics: Proceedings of the 9th International Conference ICINCO’2012.– Rome: Italy. 2012. Vol. 1. P. 84-93.
Semenkin E.S., Semenkina M.E. Self-configuring Genetic Algorithm with Modified Uniform Crossover Operator // Advances in Swarm Intelligence. Lecture Notes in Computer Science 7331. – Springer-Verlag, Berlin Heidelberg. 2012. P. 414-421.
Meredig B., Wolverton C. A hybrid computational–experimental approach for automated crystal structure solution // Nature Materials. 2013. No. 12, P. 123–127.
Zaloga A. N., Burakov S. V., Semenkin E. S., Yakimov I. S.. A Research of Convergence of Multi-Population Binary and Real Genetic Algorithms for Solution of Crystal Structure from X-Ray Powder Diffraction Data // Applied Mechanics and Materials. Proceedings of APMSIT Conference. Shanghai, China. 2014.
Harris K. D. M. Powder Diffraction Crystallography of Molecular Solids // Top. Curr. Chem. 2012. No. 315. P. 133–177.
Harris K.D.M. Fundamentals and applications of genetic algorithms for structure solution from powder X-ray diffraction data // Computational Materials Science. 2009. V. 45. Issue 1. P. 16-20.
Yakimov Y. I., Semenkin E. S., Yakimov I. S. Two-level genetic algorithm for a fullprofile fitting of X-ray powder patterns // Z. Kristallogr. Suppl. 2009. No. 30. P. 21-26.
Griffin T.A.N., Shankland K., van de Streek J., Cole J. GDASH: a grid-enabled program for structure solution from powder diffraction data // J. Appl. Cryst. 2009. No. 42. P. 356-359.
Favre-Nicolin V., Cerny R. FOX, “free objects for crystallography”: a modular approach to ab initio structure determination from powder diffraction // J. Appl. Cryst. 2002. No. 35. P. 734-743.
David W.I.F., Shankland K. Structure determination from powder diffraction data // Acta Cryst. 2008. A64. P. 52-64.
Cerny R., Favre-Nicolin V. Direct space methods of structure determination from powder diffraction: principles, guidelines, perspectives // Z. Kristallogr. Suppl. 2007. No. 222. 105-113.
Young R.A. The Rietveld Method / Oxford University Press. 1995. 298 p.
Якимов Я.И., Кирик С.Д., Семенкин Е.С., Соловьев Л.А., Якимов И.С. Эволюционный метод моделирования кристаллической структуры вещества по данным порошковой дифракции // Журнал Сибирского федерального университета, Химия. 2013. №6. С. 180-191.

References (transliteration):
Semenkina M.E., Semenkin E.S. Programma dlya resheniya zadach simvol'noy regressii samokonfiguriruemym algoritmom geneticheskogo programmirovaniya. – M.: Rospatent. 2012. № gos. reg. 2012619347.
Gumennikova A.V., Emel'yanova M.N., Semenkin E.S., Sopov E.A. Ob evolyutsionnykh algoritmakh resheniya slozhnykh zadach optimizatsii // Vestnik Sibirskogo gosudarstvennogo aerokosmicheskogo universiteta im. akademika M.F. Reshetneva. 2003. № 4. S. 14.
Semenkin E., Semenkina M. Stochastic Models and Optimization Algorithms for Decision Support in Spacecraft Control Systems Preliminary Design // Informatics in Control, Automation and Robotics.-Lecture Notes in Electrical Engineering, Springer-Verlag, Berlin Heidelberg. 2014. Vol. 283. P. 51-65.
Burakov S.V., Semenkin E.S. Solving variational and Cauchy problems with self-configuring genetic programming algorithms // International Journal of Innovative Computing and Applications. 2013. Volume 5, Issue 3. P. 152–162.
Semenkin E., Semenkina M. The Choice of Spacecrafts' Control Systems Effective Variants with Self-Configuring Genetic Algorithm. In: Ferrier, J.L. et al (Eds.): Informatics in Control, Automation and Robotics: Proceedings of the 9th International Conference ICINCO’2012.– Rome: Italy. 2012. Vol. 1. P. 84-93.
Semenkin E.S., Semenkina M.E. Self-configuring Genetic Algorithm with Modified Uniform Crossover Operator // Advances in Swarm Intelligence. Lecture Notes in Computer Science 7331. – Springer-Verlag, Berlin Heidelberg. 2012. P. 414-421.
Meredig B., Wolverton C. A hybrid computational–experimental approach for automated crystal structure solution // Nature Materials. 2013. No. 12, P. 123–127.
Zaloga A. N., Burakov S. V., Semenkin E. S., Yakimov I. S.. A Research of Convergence of Multi-Population Binary and Real Genetic Algorithms for Solution of Crystal Structure from X-Ray Powder Diffraction Data // Applied Mechanics and Materials. Proceedings of APMSIT Conference. Shanghai, China. 2014.
Harris K. D. M. Powder Diffraction Crystallography of Molecular Solids // Top. Curr. Chem. 2012. No. 315. P. 133–177.
Harris K.D.M. Fundamentals and applications of genetic algorithms for structure solution from powder X-ray diffraction data // Computational Materials Science. 2009. V. 45. Issue 1. P. 16-20.
Yakimov Y. I., Semenkin E. S., Yakimov I. S. Two-level genetic algorithm for a fullprofile fitting of X-ray powder patterns // Z. Kristallogr. Suppl. 2009. No. 30. P. 21-26.
Griffin T.A.N., Shankland K., van de Streek J., Cole J. GDASH: a grid-enabled program for structure solution from powder diffraction data // J. Appl. Cryst. 2009. No. 42. P. 356-359.
Favre-Nicolin V., Cerny R. FOX, “free objects for crystallography”: a modular approach to ab initio structure determination from powder diffraction // J. Appl. Cryst. 2002. No. 35. P. 734-743.
David W.I.F., Shankland K. Structure determination from powder diffraction data // Acta Cryst. 2008. A64. P. 52-64.
Cerny R., Favre-Nicolin V. Direct space methods of structure determination from powder diffraction: principles, guidelines, perspectives // Z. Kristallogr. Suppl. 2007. No. 222. 105-113.
Young R.A. The Rietveld Method / Oxford University Press. 1995. 298 p.
Yakimov Ya.I., Kirik S.D., Semenkin E.S., Solov'ev L.A., Yakimov I.S. Evolyutsionnyy metod modelirovaniya kristallicheskoy struktury veshchestva po dannym poroshkovoy difraktsii // Zhurnal Sibirskogo federal'nogo universiteta, Khimiya. 2013. №6. S. 180-191.

Аннотация: Проведен краткий анализ рынка электротранспорта, на основе результатов которого сделан вывод об актуальности и востребованности программного приложения для мобильных устройств, измеряющего статические и динамические характеристики электротранспорта. Выполнен обзор современных программных и аппаратных средств для обеспечения пользователей электротранспорта актуальной информацией о состоянии электротранспортного средства. Проведен выбор мобильной операционной системы для реализации данной идеи. Реализован алгоритм работы мобильного приложения c учетом использования аппаратного средства получения необработанных данных. Сформирована архитектура приложения, основанная на основных концепциях и соглашениях выбранной мобильной ОС Android. Работа с технической документацией, обзорными статьями, книжными публикациями по заданной теме. Эксперименты по совместимости ОС с аппаратными устройствами. В представленной статье показана актуальность разработки приложения для мобильного устройства, измеряющего статические и динамические характеристики индивидуальных транспортных средств, оснащенных электродвигателями. Осуществлен краткий анализ конкурирующих аппаратно-программных средств аналогичного назначения. Также разработан алгоритм работы программного приложения, показана архитектура приложения, основанная на методологии Модель-Представление-Контроллер.

Ключевые слова: ОС Android, Характеристики электротранспорта, Электротранспорт, Мобильные приложения, Совместимость устройств, Алгоритм программного приложения, Архитектура MVC, Подключение USB-устройств, USB-OTG, PowerWatcher

Контактная информация: Малыхин Артем Юрьевич, 124498, Россия, г. Москва, Зеленоград, пр-д 4806, 5.

Библиография:
Пополов А. Электровелосипед сегодня и завтра // Наука и жизнь. 1999. URL: http://www.nkj.ru/archive/articles/9589/ (дата обращения: 15.02.14)
Srivastava S. Electric scooter sales ride on govt incentives, fuel prices // Live Mint & The Wall Street Journal. 2009. URL: http://www.livemint.com/Companies/SCsXh1dIucjykh86oPhUEP/Electric-scooter-sales-ride-on-govt-incentives-fuel-prices.html (дата обращения: 15.02.14)
Логвин Ю. А. Control your moving // PowerWatcher.net. 2014. URL: http://powerwatcher.net/ (дата обращения: 18.02.14)
StatCounter. StatCounter Global Stats: Top 8 Мobile Operating Systems from Jan to June 2014 // StatCounter Global Stats. 2014. URL: http://gs.statcounter.com/#mobile_os-ww-monthly-201401-201406 (дата обращения: 05.06.14)
Брайан Харди, Билл Филлипс. Программирование под Android. Для профессионалов. СПб.: Питер, 2014. 592 с.

References (transliteration):
Popolov A. Elektrovelosiped segodnya i zavtra // Nauka i zhizn'. 1999. URL: http://www.nkj.ru/archive/articles/9589/ (data obrashcheniya: 15.02.14)
Srivastava S. Electric scooter sales ride on govt incentives, fuel prices // Live Mint & The Wall Street Journal. 2009. URL: http://www.livemint.com/Companies/SCsXh1dIucjykh86oPhUEP/Electric-scooter-sales-ride-on-govt-incentives-fuel-prices.html (data obrashcheniya: 15.02.14)
Logvin Yu. A. Control your moving // PowerWatcher.net. 2014. URL: http://powerwatcher.net/ (data obrashcheniya: 18.02.14)
StatCounter. StatCounter Global Stats: Top 8 Mobile Operating Systems from Jan to June 2014 // StatCounter Global Stats. 2014. URL: http://gs.statcounter.com/#mobile_os-ww-monthly-201401-201406 (data obrashcheniya: 05.06.14)
Brayan Khardi, Bill Fillips. Programmirovanie pod Android. Dlya professionalov. SPb.: Piter, 2014. 592 s.

Аннотация: В качестве исходных данных используются таблицы истинности трехмерных функций двоичной, троичной и смешанных логик. Вычисление значений логических функций производится с помощью: геометрических интерпретаций, дизъюнктивных / конъюнктивных нормальных форм (ДНФ / КНФ), неполносвязанных искусственных нейронных сетей (ИНС) и персептронов со скрытым слоем. Подробно рассматриваются промежуточные результаты вычислений всеми приведенными способами. Изучаются свойства функций смешанных логик: двоично – троичной и 3 – 2 логики, в одномерном, двух и трехмерном случаях. Приводятся взаимно эквивалентные реализации логических функций в виде ДНФ и неполносвязанной нейронной сети. Осуществлена замена непрерывной функции активации на троичную пороговую. В исследовании используются методы построения ДНФ, прямой синтез матриц весов ИНС, персептрон обучается с помощью алгоритма Back Propagation, часть выводов формулируется по законам математической индукции. В работе показано, что:
1. минимизация количества нейронов в скрытом слое персептрона, в неявном виде, приводит к использованию многозначных логик;
2. некоторые функции двоично – троичной логики можно использовать для формирования дизъюнктивных форм;
3. существует взаимно однозначный способ преобразования ДНФ в ИНС и обратно;
4. в одномерной 3 – 2 логике имеется всего 8 функций и все они перечислены;
5. предложенная структура ИНС может реализовывать любую функцию троичной логики произвольной мерности.

Ключевые слова: проблема XOR, персептрон, разделяющая гиперплоскость, функция активации, совершенная дизъюнктивная форма, двоично-троичная логика, 3-2 логика, троичная логика, обучение нейронной сети, алгоритм Back Propagation

Контактная информация: Гиниятуллин Вахит Мансурович, 450062, Россия, г. Уфа, ул. Космонавтов, 1

Библиография:
1. Кодд Э. Ф. Расширение реляционной модели для лучшего отражения семантики. // СУБД, 1996, №2.
С. 141-160.
2. Дейт К.Дж. Введение в системы баз данных. Москва. Вильямс. 2000. 848 с.
3. URL: http://dit.ipg.pt./MBP
4. Гиниятуллин В.М. Моделирование логических функций в нейросетевом базисе. // Нефтегазовое дело, 2008
№ 1 C. 35-43.
5. URL: http://ru.wikipedia.org/wiki/Троичные_функци

References (transliteration):
1. Kodd E. F. Rasshirenie relyatsionnoy modeli dlya luchshego otrazheniya semantiki. // SUBD, 1996, №2.
S. 141-160.
2. Deyt K.Dzh. Vvedenie v sistemy baz dannykh. Moskva. Vil'yams. 2000. 848 s.
3. URL: http://dit.ipg.pt./MBP
4. Giniyatullin V.M. Modelirovanie logicheskikh funktsiy v neyrosetevom bazise. // Neftegazovoe delo, 2008
№ 1 C. 35-43.
5. URL: http://ru.wikipedia.org/wiki/Troichnye_funktsi

Аннотация: Существующие программные средства статистического анализа данных (SPSS, Statistica и др.) обычно предлагают для поиска корреляции лишь методы, пригодные для выявления линейной связи между числовыми данными, а также некоторые показатели связи для ранговых, качественных и смешанных данных. Однако реальная связь между количественными данными часто бывает нелинейной. Это приводит к тому, что имеющиеся средства не позволяют выявлять такие связи и могут приводить к ошибочным выводам об отсутствии корреляции. Универсальным показателем наличия статистической связи между двумя рядами числовых данных является выборочный коэффициент детерминации. Для его определения используют два подхода, один из которых базируется на аппроксимации неизвестной функции связи кусочно-постоянной функцией, а второй - на сглаживании имеющихся данных. В работе предложена программная реализация обоих методов средствами системы R. Достоинством этой системы является возможность использования большого числа специализированных библиотечных функций, предназначенных для статистического анализа, а также написания авторских программ для решения нестандартных задач. Тестирование разработанных приложений на модельных примерах показало их корректную работу и возможность использования для решения прикладных задач нелинейного корреляционного анализа.

Ключевые слова: Нелинейная связь, Коэффициент детерминации, Программное обеспечение, Язык R, Сглаживание данных, Корреляционное отношение, Коэффициент корреляции Пирсона, Тестирование, Группирование данынх, Кусочно-постоянная функция

Контактная информация: Бахрушин Владимир Евгеньевич, 69002, Украина, г. Запорожье, ул. Жуковского, 70-Б

Библиография:
1. Бахрушин В.Є. Методи аналізу даних. – Запоріжжя: КПУ, 2011. – 268 с.
2. Гайдышев И. Анализ и обработка данных. Специальный справочник – СПб.: Питер, 2001. – 752 с.
3. Бююль А., Цёфель П. SPSS: Искусство обработки информации. Анализ статистических данных и
восстановление скрытых закономерностей. – СПб.: ДиаСофтЮП, 2005 – 608 с.
4. Халафян А.А. Statistica 6. Статистический анализ данных. – М.: ООО Бином-Пресс, 2008. – 512 с.
5. Кендэл М. Ранговые корреляции. – М.: Статистика, 1975. – 216 с.
6. Gauthier T. D. Detecting Trends Using Spearman’s Rank Correlation Coefficient // Environmental Forensics. – 2001.
No 2. – P. 359 – 362.
7. Бахрушин А.В., Бахрушин В.Е. Тестирование гипотез о нелинейных связях с использованием языка
программирования R // Системные технологии: Регіональний міжвузівський збірник наукових праць.
Дніпропетровськ, 2013. – № 3(86). – С. 168 – 172.
8. Бахрушин В.Е. Методы оценивания характеристик нелинейных статистических связей // Системні технології:
Регіональний міжвузівський збірник наукових праць. Дніпропетровськ, 2011. – № 2(73). – С. 9 – 14.
9. Андерсон Т. Статистический анализ временных рядов. – М.: Мир, 1976. – 755 с.
10. Бахрушин В.Є., Павленко В.Є., Петрова С.В. Застосування показників нелінійної кореляції для побудови й
аналізу крос-кореляційних функцій // Складні системи і процеси. – 2009, № 2. – С. 78 – 85.
11. Бахрушин В.Е., Павленко В.Е., Петрова С.В. Применение выборочного коэффициента детерминации для
построения и анализа кросс-корреляционных функций // Фундаментальные физико-математические
проблемы и моделирование технико-технологических систем / Под ред. Ю.М. Соломенцева, Б.Н.
Четверушкина, А.В. Боголюбова и др. – М.: МГТУ “СТАНКИН”, Янус-К, 2010. – Вып. 13. – С. 4
12. Статистический анализ данных в системе R / А.Г. Буховец, П.В. Москалев, В.П. Богатова, Т.Я. Бирючинская;
Под ред. проф. Буховца А.Г. – Воронеж: ВГАУ, 2010. – 124 с.

References (transliteration):
1. Bakhrushin V.Є. Metodi analіzu danikh. – Zaporіzhzhya: KPU, 2011. – 268 s.
2. Gaydyshev I. Analiz i obrabotka dannykh. Spetsial'nyy spravochnik – SPb.: Piter, 2001. – 752 s.
3. Byuyul' A., Tsefel' P. SPSS: Iskusstvo obrabotki informatsii. Analiz statisticheskikh dannykh i
vosstanovlenie skrytykh zakonomernostey. – SPb.: DiaSoftYuP, 2005 – 608 s.
4. Khalafyan A.A. Statistica 6. Statisticheskiy analiz dannykh. – M.: OOO Binom-Press, 2008. – 512 s.
5. Kendel M. Rangovye korrelyatsii. – M.: Statistika, 1975. – 216 s.
6. Gauthier T. D. Detecting Trends Using Spearman’s Rank Correlation Coefficient // Environmental Forensics. – 2001.
No 2. – P. 359 – 362.
7. Bakhrushin A.V., Bakhrushin V.E. Testirovanie gipotez o nelineynykh svyazyakh s ispol'zovaniem yazyka
programmirovaniya R // Sistemnye tekhnologii: Regіonal'niy mіzhvuzіvs'kiy zbіrnik naukovikh prats'.
Dnіpropetrovs'k, 2013. – № 3(86). – S. 168 – 172.
8. Bakhrushin V.E. Metody otsenivaniya kharakteristik nelineynykh statisticheskikh svyazey // Sistemnі tekhnologії:
Regіonal'niy mіzhvuzіvs'kiy zbіrnik naukovikh prats'. Dnіpropetrovs'k, 2011. – № 2(73). – S. 9 – 14.
9. Anderson T. Statisticheskiy analiz vremennykh ryadov. – M.: Mir, 1976. – 755 s.
10. Bakhrushin V.Є., Pavlenko V.Є., Petrova S.V. Zastosuvannya pokaznikіv nelіnіynoї korelyatsії dlya pobudovi y
analіzu kros-korelyatsіynikh funktsіy // Skladnі sistemi і protsesi. – 2009, № 2. – S. 78 – 85.
11. Bakhrushin V.E., Pavlenko V.E., Petrova S.V. Primenenie vyborochnogo koeffitsienta determinatsii dlya
postroeniya i analiza kross-korrelyatsionnykh funktsiy // Fundamental'nye fiziko-matematicheskie
problemy i modelirovanie tekhniko-tekhnologicheskikh sistem / Pod red. Yu.M. Solomentseva, B.N.
Chetverushkina, A.V. Bogolyubova i dr. – M.: MGTU “STANKIN”, Yanus-K, 2010. – Vyp. 13. – S. 4
12. Statisticheskiy analiz dannykh v sisteme R / A.G. Bukhovets, P.V. Moskalev, V.P. Bogatova, T.Ya. Biryuchinskaya;
Pod red. prof. Bukhovtsa A.G. – Voronezh: VGAU, 2010. – 124 s.

Аннотация: Мировая тенденция в разработке прикладного программного обеспечения ориентирована на переход к облачным SaaS-проектам. Для хранения данных в облачных приложениях на смену традиционным серверам баз данных приходят сервисы Database as a Service (DBaaS) – база данных как услуга. Сервис хранения предоставляет прозрачный доступ к системе управления базами данных (СУБД) избавляя пользователя от многих задач администрирования данных.
Рынок предлагает немало облачных файловых хранилищ корпоративных данных. Однако в задачах автоматизации бизнеса по-прежнему наиболее востребованы реляционные базы данных. А использование SaaS-приложений в малом и среднем бизнесе выдвигает на первый план сокращение стоимости продукта и приводит к выбору в пользу свободно распространяемых СУБД. Среди таких продуктов, расширенной функциональностью выделяется реляционная СУБД PostgeSQL. В предлагаемой работе рассматриваются способы построения масштабируемого и отказоустойчивого DBaaS-хранилища из линейки продуктов PostgeSQL.

Ключевые слова: СУБД, файловые хранилища, корпоративные данные, потоковая репликация баз, оперативный резерв данных, кластер, пользователь, надежность, нагрузочное тестирование, транзакции

Контактная информация: Парфенов Юрий Павлович, 620002, Россия, г. Екатеринбург, ул. Мира, 19

Библиография:
The Transaction Processing Performance Council [Электронный ресурс] //TPC-B measures throughput in terms of how many transactions per second a system can perform. [сайт] URL: http://www.tpc.org/tpcb/default.asp (дата обращения: 14.03.2013)
PostgreSQL: Documentation: Manuals: [Электронный ресурс] // Appendix F. Additional Supplied Modules F.26. pgbench [сайт] URL: http://www.postgresql.org/docs/devel/static/pgbench.html (дата обращения: 9.04.2013)
Dynamic Data Display [Электронный ресурс] URL: http://dynamicdatadisplay.codeplex.com/ (дата обращения: 10.04.2013)
Cornell University Operations Research and Industrial Engineering [Электронный ресурс] // Penalized regression splines URL: http://ecommons.library.cornell.edu/bitstream/1813/9131/1/TR001249.pdf (дата обращения: 10.04.2013)

References (transliteration):
The Transaction Processing Performance Council [Elektronnyy resurs] //TPC-B measures throughput in terms of how many transactions per second a system can perform. [sayt] URL: http://www.tpc.org/tpcb/default.asp (data obrashcheniya: 14.03.2013)
PostgreSQL: Documentation: Manuals: [Elektronnyy resurs] // Appendix F. Additional Supplied Modules F.26. pgbench [sayt] URL: http://www.postgresql.org/docs/devel/static/pgbench.html (data obrashcheniya: 9.04.2013)
Dynamic Data Display [Elektronnyy resurs] URL: http://dynamicdatadisplay.codeplex.com/ (data obrashcheniya: 10.04.2013)
Cornell University Operations Research and Industrial Engineering [Elektronnyy resurs] // Penalized regression splines URL: http://ecommons.library.cornell.edu/bitstream/1813/9131/1/TR001249.pdf (data obrashcheniya: 10.04.2013)

Аннотация: Поиск пути это задача нахождения наилучшего, оптимального маршрута между двумя точками пространства. Применение алгоритмов поиска пути позволяет управлять перемещением персонажей в трехмерном пространстве с автоматическим обходом препятствий, что позволяет пользователю полностью погрузиться в моделируемую 3D реальность за счет обеспечения решения проблем перемещения программной средой. В статье предлагается модификация метода навигационного графа для поиска пути в трехмерном пространстве за счет задания отдельного навигационного графа для каждого 3D объекта. В этом случае навигационный граф задает пути перемещения внутри и вокруг составного 3D-объекта или вокруг одиночного 3D-объекта. Модифицированный алгоритм в значительной степени требует меньших затрат для задания навигационного графа, позволяет рассчитывать путь с более естественной траекторией передвижения и позволяет производить поиск пути с обходом перемещающихся объектов. Предложенный метод подходит для применения в реальном времени, в том числе благодаря предложенным в данной статье оптимизациям.

Ключевые слова: поиск пути, навигационный граф, алгоритм, оптимизация, расширенный метод, алгоритм А*, navigation mesh, препятствия, динамические объекты, трехмерное пространство

Контактная информация: Винокурова Светлана Евгеньевна, 424000, Россия, Республика Марий Эл, г. Йошкар-Ола, ул. Панфилова, д. 17

Библиография:
А.Ю. Сморкалов. Математическая и программная модели генерации текстур на графических потоковых процессорах // Программные системы и вычислительные методы. – 2013. – № 1. – С. 104-107. DOI: 10.7256/2305-6061.2013.01.10.
Yap, P. Grid-Based Path-Finding / P.Yap // AI '02 Proceedings of the 15th Conference of the Canadian Society for Computational Studies of Intelligence on Advances in Artificial Intelligence-2002. – 44-55 pp.
Cui, X., Shi, H. A*-based Pathfinding in Modern Computer Games/ X. Cui, H. Shi // IJCSNS International Journal of Computer Science and Network Security-Vol.11 No.1, January 2011.
Tozour, P. Fixing Pathfinding Once and For All [Electronic resource] / Game AI.-Electronic data.-Mode acess: http://www.ai-blog.net/archives/000152.html. free.
Mika, M., Charla, C. Simple,Cheap Pathfinding / M. Mika, C. Charla // AI Game Programming Wisdom-2002.
O'Neill, J. С. Efficient Navigation Mesh Implementation / J. C. O'Neill // Journal of Game Development-Vol. 1 No. 1, 2004.-71-90 pp.
Akbar, A. Raycast Navigation Mesh Generation and Path Finding System [Electronic resource]-Electronic data.-Mode acess: http://syntheticarc.com/?q=node/6, free.
Botea, A., Muller, M., Schaeffer, J. Near Optimal Hierarchical Path-finding / A. Botea, M. Muller, J. Schaeffer // Journal of Game Development-Vol. 1 Issue 1, 2004.
И.А.Садовин, А.Ю. Сморкалов. Система переноса лекций в виртуальный мир vAcademia с использованием возможностей Microsoft Kinect и потоковых процессоров // Программные системы и вычислительные методы. – 2013. – № 4. – С. 90-94. DOI: 10.7256/2305-6061.2013.04.10.

References (transliteration):
A.Yu. Smorkalov. Matematicheskaya i programmnaya modeli generatsii tekstur na graficheskikh potokovykh protsessorakh // Programmnye sistemy i vychislitel'nye metody. – 2013. – № 1. – S. 104-107. DOI: 10.7256/2305-6061.2013.01.10.
Yap, P. Grid-Based Path-Finding / P.Yap // AI '02 Proceedings of the 15th Conference of the Canadian Society for Computational Studies of Intelligence on Advances in Artificial Intelligence-2002. – 44-55 pp.
Cui, X., Shi, H. A*-based Pathfinding in Modern Computer Games/ X. Cui, H. Shi // IJCSNS International Journal of Computer Science and Network Security-Vol.11 No.1, January 2011.
Tozour, P. Fixing Pathfinding Once and For All [Electronic resource] / Game AI.-Electronic data.-Mode acess: http://www.ai-blog.net/archives/000152.html. free.
Mika, M., Charla, C. Simple,Cheap Pathfinding / M. Mika, C. Charla // AI Game Programming Wisdom-2002.
O'Neill, J. S. Efficient Navigation Mesh Implementation / J. C. O'Neill // Journal of Game Development-Vol. 1 No. 1, 2004.-71-90 pp.
Akbar, A. Raycast Navigation Mesh Generation and Path Finding System [Electronic resource]-Electronic data.-Mode acess: http://syntheticarc.com/?q=node/6, free.
Botea, A., Muller, M., Schaeffer, J. Near Optimal Hierarchical Path-finding / A. Botea, M. Muller, J. Schaeffer // Journal of Game Development-Vol. 1 Issue 1, 2004.
I.A.Sadovin, A.Yu. Smorkalov. Sistema perenosa lektsiy v virtual'nyy mir vAcademia s ispol'zovaniem vozmozhnostey Microsoft Kinect i potokovykh protsessorov // Programmnye sistemy i vychislitel'nye metody. – 2013. – № 4. – S. 90-94. DOI: 10.7256/2305-6061.2013.04.10.

Аннотация: В задаче визуализации информации возникает проблема представления в наглядной и приемлемой форме результатов исследования. Традиционные инструменты в этой области в недостаточной мере способны решить задачу визуализации. Так для визуализации данных имеющих привязку в ГИС необходимы временные, ресурсные затраты и как правило, подготовка специалистов. В тоже время, инструмент GeoFlow, позволяет быстро и эффективно визуализировать данные, а также проводить их анализ, накладывая слои на картографическую основу. Целью данного исследования является выявление потенциальных возможностей и преимуществ исследуемого программного модуля, а также возможность применения её на практике при анализе многопараметрических геопространственных данных. В работе исследуются модельные многопараметрические статистические данные, имеющие геопространственную привязку, а также современные методы их визуализации. Научная новизна исследования заключается в постановке и решении задач визуализации информации её анализа имеющих пространственную привязку и позволяет наглядно отобразить изменения, тенденции и закономерности. Визуализация данных с помощью данной программы позволяет конструировать динамические сцены, которые повышают информативность и увеличивают степень понимания и, несомненно, дают преимущество перед другими видами визуализации. Добавляя возможности 3D-визуализации данных на карте в виде различных диаграмм с возможностями анимации, которые отсутствуют в таких современных ГИС как ArcGis, MapInfo и др.

Ключевые слова: Визуализация данных, ГИС технологии, геопривязка, GeoFlow, картографиская основа, геостатистика, анализ информации, методы визуализации, многопараметрические данные, программы визуализации

Контактная информация: Москвичев Александр Михайлович, 424000, Россия, Марий Эл, г. Йошкар-Ола, пл. Ленина 3.

Библиография:
1. Зиновьев, А. Ю. Визуализация многомерных данных / А.Ю. Зиновьев – Красноярск:
Изд. Красноярский ГТУ, 2000. – 180 с.
2. Исакова, О. П. Обработка и визуализация данных физических экспериментов с
помощью пакета Origin / Исакова О.П., Тарасевич Ю.Ю., Юзюк Ю.И. – М: Изд.
Либроком, 2009. – 138 с.
3. Эйнджел Э. Интерактивная компьютерная графика. Вводный курс на базе OpenGL.
–М.: Издательский дом “Вильямс”, 2001. –592 с.
4. Карпик А.П. Методологические и технологические основы геоинформационного
обеспечения территорий: Монография. – Новосибирск: СГГА, 2004. – 260 с.
5. Журкин И. Г., Шайтура С. В. Геоинформационные системы. – Москва: КУДИЦ-
ПРЕСС, 2009. – 272 с.
6. Питенко А. А. Нейросетевой анализ в геоинформационных системах // Автореферат
диссертации на соискание ученой степени кандидата технических наук по
специальности 05.13.16, Красноярск, 2000.
7. Инструмент GeoFlow [Официальный сайт]. URL: http://microsoftbi.ru/tag/geoflow/
(дата обращения: 20.12.2013).
8. Карты Bing [Официальный сайт]. URL: http://www.bing.com/maps/ (дата обращения:
20.12.2013).
9. Системные требования для GeoFlow [Официальный сайт]. URL: http://www.microsoft.
com/en-us/download/details.aspx?id=38395 (дата обращения: 20.12.2013).
10. Численность экономически активного населения ФСГС [Официальный сайт]. URL:
http://www.gks.ru/free_doc/new_site/population/trud/trud1.xls (дата обращения: 20.12.2013

References (transliteration):
1. Zinov'ev, A. Yu. Vizualizatsiya mnogomernykh dannykh / A.Yu. Zinov'ev – Krasnoyarsk:
Izd. Krasnoyarskiy GTU, 2000. – 180 s.
2. Isakova, O. P. Obrabotka i vizualizatsiya dannykh fizicheskikh eksperimentov s
pomoshch'yu paketa Origin / Isakova O.P., Tarasevich Yu.Yu., Yuzyuk Yu.I. – M: Izd.
Librokom, 2009. – 138 s.
3. Eyndzhel E. Interaktivnaya komp'yuternaya grafika. Vvodnyy kurs na baze OpenGL.
–M.: Izdatel'skiy dom “Vil'yams”, 2001. –592 s.
4. Karpik A.P. Metodologicheskie i tekhnologicheskie osnovy geoinformatsionnogo
obespecheniya territoriy: Monografiya. – Novosibirsk: SGGA, 2004. – 260 s.
5. Zhurkin I. G., Shaytura S. V. Geoinformatsionnye sistemy. – Moskva: KUDITs-
PRESS, 2009. – 272 s.
6. Pitenko A. A. Neyrosetevoy analiz v geoinformatsionnykh sistemakh // Avtoreferat
dissertatsii na soiskanie uchenoy stepeni kandidata tekhnicheskikh nauk po
spetsial'nosti 05.13.16, Krasnoyarsk, 2000.
7. Instrument GeoFlow [Ofitsial'nyy sayt]. URL: http://microsoftbi.ru/tag/geoflow/
(data obrashcheniya: 20.12.2013).
8. Karty Bing [Ofitsial'nyy sayt]. URL: http://www.bing.com/maps/ (data obrashcheniya:
20.12.2013).
9. Sistemnye trebovaniya dlya GeoFlow [Ofitsial'nyy sayt]. URL: http://www.microsoft.
com/en-us/download/details.aspx?id=38395 (data obrashcheniya: 20.12.2013).
10. Chislennost' ekonomicheski aktivnogo naseleniya FSGS [Ofitsial'nyy sayt]. URL:
http://www.gks.ru/free_doc/new_site/population/trud/trud1.xls (data obrashcheniya: 20.12.2013

Аннотация: Описывается метод определения параметров системы нечеткого логического вывода Мамдани из условия ее идентичности системе Такаги-Сугено. Обосновываются свойства, которым должны удовлетворять обе системы как универсальные аппроксиматоры для их идентичности. Приводится алгоритм формирования функций принадлежности правых частей правил системы Мамдани и метод формирования системы в целом. Эффективность предложенного метода подтверждается экспериментами.

Ключевые слова: нечеткая логика, нечеткий логический вывод, Мамдани, Такаги-Сугено.

Контактная информация: Емалетдинова Лилия Юнеровна, 420111, Россия, г. Казань, ул. К. Маркса, д. 10.

Библиография:
1. Zadeh L.A. Fuzzy sets. Information and Control, 1965. — vol. 8. — № 3. — p. 338-353.
2. Штовба С.Д. Введение в теорию нечетких множеств и нечеткую логику. Винница: Изд-во винницко-
го государственного технического университета, 2001. — 198 с.
3. Штовба С.Д. Проектирование нечетких систем средствами MatLab. — М.: Горячая линия-Телком,
2007. — 284 с.
4. Verbruggen H.B., Babuska R. Constructing fuzzy models by product space clustering // Fuzzy model
identification / Eds. H. Helendorn, D. Driankov. — Berlin: Springer, 1998. P. 53-90.
5. Xue Q., Hu Y., Tompkins W. Analysis of hidden units of back propagation model by SVD // Proc. IJCNN,
1990. — Washington. — p. 739-742.
6. Wang L. X. Fuzzy systems are universal approximators // Proc. of the IEEE Int. Conf. on Fuzzy Systems. —
San Diego, 1992. — p. 1163-1169.

References (transliteration):
1. Zadeh L.A. Fuzzy sets. Information and Control, 1965. — vol. 8. — № 3. — p. 338-353.
2. Shtovba S.D. Vvedenie v teoriyu nechetkikh mnozhestv i nechetkuyu logiku. Vinnitsa: Izd-vo vinnitsko-
go gosudarstvennogo tekhnicheskogo universiteta, 2001. — 198 s.
3. Shtovba S.D. Proektirovanie nechetkikh sistem sredstvami MatLab. — M.: Goryachaya liniya-Telkom,
2007. — 284 s.
4. Verbruggen H.B., Babuska R. Constructing fuzzy models by product space clustering // Fuzzy model
identification / Eds. H. Helendorn, D. Driankov. — Berlin: Springer, 1998. P. 53-90.
5. Xue Q., Hu Y., Tompkins W. Analysis of hidden units of back propagation model by SVD // Proc. IJCNN,
1990. — Washington. — p. 739-742.
6. Wang L. X. Fuzzy systems are universal approximators // Proc. of the IEEE Int. Conf. on Fuzzy Systems. —
San Diego, 1992. — p. 1163-1169.

Аннотация: Наличие у современных ПЛИС DSP-блоков и большого количества портов ввода/вывода позволяет с успехом синтезировать на них алгоритмы цифровой обработки сигналов. Система остаточных классов (СОК) подразумевает многопоточность вычислений и, таким образом, ПЛИС очень хорошо подходят для реализации алгоритмов с ее использованием, поскольку вычисления в каналах СОК происходят параллельно и независимо друг от друга. Известно, что ПЛИС – это микросхема, логика работы которой определяется не при ее создании, а задается посредством программирования в специализированных программных пакетах. Одной из таких сред является Quartus II. Большой интерес для разработчиков спецпроцессоров ЦОС представляет реализация БПФ с использованием СОК на ПЛИС Altera Cyclone II. В предлагаемой статье приведены результаты разработки конфигурационного файла для реализации БПФ в СОК на ПЛИС фирмы Altera Cyclone II в среде разработки Altera Quartus II с примением языка описания аппаратуры Verilog. Описана работа ПЛИС под управлением разработанного файла. Получены временные характеристики и оценены погрешности вычислений.

Ключевые слова: Программное обеспечение, ПЛИС, система остаточных классов, быстрое преобразование Фурье, дискретное преобразование Фурье, Verilog, Quartus II, конфигурационный файл, модуль СОК, вычет СОК

Контактная информация: Галанина Наталия Андреевна, 428015, Россия, г. Чебоксары, Московский пр-т, д. 15

Библиография:
1. Акушский, И.Я. Машинная арифметика в остаточных классах / И.Я. Акушский,
Д.И. Юдицкий. – М.:Сов.радио, 1968. – 440 с.
2. Arndt J. Matters Computational. Ideas, Algorithms, Source Code. – 2011 [Электронный
ресурс]. URL: http://www.jjj.de/fxt/#fxtbook (дата обращения 08.04.2012).
3. Галанина, Н.А. Непозиционные алгоритмы и устройства цифровой фильтрации и спек-
трального анализа / Н.А. Галанина. – Чебоксары: Изд-во Чуваш. ун-та, 2009. – 208 с.
4. Лебедев, Е.К. Оптимальные алгоритмы БПФ в СОК / Е.К. Лебедев, Н.А. Гала нина // Пер-
спективные технологии в средствах передачи информации: сб. тезисов докл. I Между-
нар. конф. – Владимир: Изд-во Влад. политех. ун-та, 1995. – С. 118-119.

References (transliteration):
1. Akushskiy, I.Ya. Mashinnaya arifmetika v ostatochnykh klassakh / I.Ya. Akushskiy,
D.I. Yuditskiy. – M.:Sov.radio, 1968. – 440 s.
2. Arndt J. Matters Computational. Ideas, Algorithms, Source Code. – 2011 [Elektronnyy
resurs]. URL: http://www.jjj.de/fxt/#fxtbook (data obrashcheniya 08.04.2012).
3. Galanina, N.A. Nepozitsionnye algoritmy i ustroystva tsifrovoy fil'tratsii i spek-
tral'nogo analiza / N.A. Galanina. – Cheboksary: Izd-vo Chuvash. un-ta, 2009. – 208 s.
4. Lebedev, E.K. Optimal'nye algoritmy BPF v SOK / E.K. Lebedev, N.A. Gala nina // Per-
spektivnye tekhnologii v sredstvakh peredachi informatsii: sb. tezisov dokl. I Mezhdu-
nar. konf. – Vladimir: Izd-vo Vlad. politekh. un-ta, 1995. – S. 118-119.

Аннотация: В статье рассматривается задача фильтрации нежелательной информации или определения спамности документов на основе метода опорных векторов. Предложена модификация построения разделяющей гиперплоскости с использованием фейеровских отображений. В данном случае предложено произвести замену операции проектирования последовательностью таких отображений. Это позволяет работать с нестационарными данными, характерными для задач классификации документов.

Ключевые слова: Программное обеспечение, Классификация информации, спам, задачи сильной отделимости, гильбертово пространство, метод опорных векторов , гиперплоскость, фейеровские отображения, сходимость алгоритма, фильтрация

Библиография:
1. Cидоркина И.Г., Коробейников А.Г, Кудрин П.А. Алгоритм распознавания трехмерных изображений с высокой детализацией// Вестник МарГТУ, 2 (9), 2010 г., стр. 91-99.
2. Гришенцев А.Ю., Коробейников А.Г. Декомпозиция N-мерных цифровых сигналов по базису прямоугольных всплесков//Научно-технический вестник информационных технологий, механики и оптики. – 2012. – № 4 (80). – С. 75–79.
3. Халмош П.., Гильбертово пространство в задачах, Перевод с английского И. Д. Новикова и Т. В. Соколовской; под ред. Р. А. Минлоса. — М.: Издательство «Мир», 1970. — 352 с.
4. Еремин И.И. Фейеровские методы сильной отделимости выпуклых полиэдральных множеств // Известия вузов. Сер. математика. -2006. -№ 12. -C. 33-43.
5. Лифшиц Ю. Классификация текстов. Алгоритмы для Интернета. 2005. URL: http://yury.name/internet.
6. R.-E. Fan, P.-H. Chen, C.-J. Lin. Working set selection using second order information for training SVM // Journal of Machine Learning Research, V. 6, 2005, pp. 1889–1918.
7. Ерёмин И.И., Мазуров В.Д. Нестационарные процессы математического программирования. -М.: Наука, 1979. -288 с.
8. Еремин И.И. Теория линейной оптимизации. -Екатеринбург: УрО РАН, 1999. -312 с.
9. Нурминский Е.А. Использование дополнительных малых воздействий в фейеровских моделях итеративных алгоритмов//Ж. вычисл. матем. и матем. физ. 2008. Т. 48. № 12. С. 2121–2128.
10. Журавлёв Ю. И. Об алгебраическом подходе к решению задач распознавания или классификации // Проблемы кибернетики. – 1978. – Т. 33. – С. 5–68. http://www.ccas.ru/frc/papers/zhuravlev78prob33.pdf.

References (transliteration):
1. Cidorkina I.G., Korobeynikov A.G, Kudrin P.A. Algoritm raspoznavaniya trekhmernykh izobrazheniy s vysokoy detalizatsiey// Vestnik MarGTU, 2 (9), 2010 g., str. 91-99.
2. Grishentsev A.Yu., Korobeynikov A.G. Dekompozitsiya N-mernykh tsifrovykh signalov po bazisu pryamougol'nykh vspleskov//Nauchno-tekhnicheskiy vestnik informatsionnykh tekhnologiy, mekhaniki i optiki. – 2012. – № 4 (80). – S. 75–79.
3. Khalmosh P.., Gil'bertovo prostranstvo v zadachakh, Perevod s angliyskogo I. D. Novikova i T. V. Sokolovskoy; pod red. R. A. Minlosa. — M.: Izdatel'stvo «Mir», 1970. — 352 s.
4. Eremin I.I. Feyerovskie metody sil'noy otdelimosti vypuklykh poliedral'nykh mnozhestv // Izvestiya vuzov. Ser. matematika. -2006. -№ 12. -C. 33-43.
5. Lifshits Yu. Klassifikatsiya tekstov. Algoritmy dlya Interneta. 2005. URL: http://yury.name/internet.
6. R.-E. Fan, P.-H. Chen, C.-J. Lin. Working set selection using second order information for training SVM // Journal of Machine Learning Research, V. 6, 2005, pp. 1889–1918.
7. Eremin I.I., Mazurov V.D. Nestatsionarnye protsessy matematicheskogo programmirovaniya. -M.: Nauka, 1979. -288 s.
8. Eremin I.I. Teoriya lineynoy optimizatsii. -Ekaterinburg: UrO RAN, 1999. -312 s.
9. Nurminskiy E.A. Ispol'zovanie dopolnitel'nykh malykh vozdeystviy v feyerovskikh modelyakh iterativnykh algoritmov//Zh. vychisl. matem. i matem. fiz. 2008. T. 48. № 12. S. 2121–2128.
10. Zhuravlev Yu. I. Ob algebraicheskom podkhode k resheniyu zadach raspoznavaniya ili klassifikatsii // Problemy kibernetiki. – 1978. – T. 33. – S. 5–68. http://www.ccas.ru/frc/papers/zhuravlev78prob33.pdf.