Алгоритмы, методы и системы обработки данных

Электронный научный журнал
www.amisod.ru

М.А. Смяткин, Р.А. Симаков

Предпосылки создания распределенной массивно-реляционной СУБД

Максим Алексеевич Смяткин,

магистрант 1 года кафедры «Информационные системы», Муромский институт (филиал) федерального государственного бюджетного образовательного учреждения высшего профессионального образования «Владимирский государственный университет имени Александра Григорьевича и Николая Григорьевича Столетовых», г. Муром.

Роман Александрович Симаков, к.т.н.

доцент кафедры «Информационные системы», Муромский институт (филиал) федерального государственного бюджетного образовательного учреждения высшего профессионального образования «Владимирский государственный университет имени Александра Григорьевича и Николая Григорьевича Столетовых», г. Муром.

Аннотация:

Целью данной статьи является обоснование актуальности проектирования новой распределенной СУБД. Опираясь на приведенные проблемы современных СУБД, замедляющие прогресс в ряде областей науки, выдвигаются требования. На базе этих требований будет вестись дальнейшая научная работа по проектированию и разработке СУБД.

Ключевые слова:

Распределенные СУБД; многомерные СУБД; реляционные СУБД.

Шифры классификации:

УДК: 004.65

ГРНТИ: -

ВАК: -

 

Скачать

powered by social2s

С.В. Еремеев

Алгоритмы расстановки точечных объектов в геоинформационных системах

Сергей Владимирович Еремеев, к.т.н.

доцент кафедры «Информационные системы», Муромский институт (филиал) федерального государственного бюджетного образовательного учреждения высшего профессионального образования «Владимирский государственный университет имени Александра Григорьевича и Николая Григорьевича Столетовых», г. Муром.

Аннотация:

В статье рассматриваются алгоритмы и формальное описание для размещения точечных объектов на перекрестках дорог, вдоль дороги, а также над дорогой.

Ключевые слова:

ГИС

Шифры классификации:

УДК: 004

ГРНТИ: 28

ВАК: 25.00.35

Скачать

powered by social2s

А.В. Макаров

Метод автоматизированной диагностики уровня усвоения учебного материала на основе семантико-логических взаимосвязей контрольных заданий

Андрей Владимирович Макаров

аспирант кафедры «Физика и прикладная математика», Муромский институт (филиал) федерального государственного бюджетного образовательного учреждения высшего профессионального образования «Владимирский государственный университет имени Александра Григорьевича и Николая Григорьевича Столетовых», г. Муром.

Аннотация:

В статье обобщаются существующие недостатки методов автоматизированной диагностики уровня усвоения учебного материала. В качестве предлагаемого решения по их преодолению приводится разработанный метод, включая описания модели структурирования контрольно-измерительных материалов и алгоритма расчета итогового балла контрольного задания на базе взвешенных семантико-логических взаимосвязей. Рассматриваются результаты анализа состоятельности разработанного метода.

Ключевые слова:

Информационно-образовательные системы; методы автоматизированной диагностики уровня усвоения учебного материала; семантико-логические взаимосвязи.

Шифры классификации:

УДК: 004.04:004.822

ГРНТИ: 20.23.25

ВАК: 05.13.01

 

Скачать

powered by social2s

Д.Г. Привезенцев, А.Л. Жизняков

Представление цифровых изображений с помощью фрактальной модели

Денис Геннадьевич Привезенцев,

ассистент кафедры САПР ЭС, Муромский институт (филиал) федерального государственного бюджетного образовательного учреждения высшего профессионального образования «Владимирский государственный университет имени Александра Григорьевича и Николая Григорьевича Столетовых», г. Муром.

Аркадий Львович Жизняков, д.т.н., профессор

заместитель директора по научной работе, Муромский институт (филиал) федерального государственного бюджетного образовательного учреждения высшего профессионального образования «Владимирский государственный университет имени Александра Григорьевича и Николая Григорьевича Столетовых», г. Муром.

Аннотация:

В статье рассматривается способ описания цифрового изображения с помощью фрактальной модели. Описываемый подход основывается на древовидном фрактальном представлении, описывающего проявление свойства самоподобия внутри изображения.

Ключевые слова:

Обработки изображений; фрактальные признаки изображений.

Шифры классификации:

УДК: 004.932.2

ГРНТИ: 28.23.15

ВАК: 05.13.01

 

Скачать

powered by social2s

Д.Г. Привезенцев, А.Л. Жизняков

Обзор фрактальных методов цифровой обработки изображений в металлографии.

Денис Геннадьевич Привезенцев,

ассистент кафедры САПР ЭС, Муромский институт (филиал) федерального государственного бюджетного образовательного учреждения высшего профессионального образования «Владимирский государственный университет имени Александра Григорьевича и Николая Григорьевича Столетовых», г. Муром.

Аркадий Львович Жизняков, д.т.н., профессор

заместитель директора по научной работе, Муромский институт (филиал) федерального государственного бюджетного образовательного учреждения высшего профессионального образования «Владимирский государственный университет имени Александра Григорьевича и Николая Григорьевича Столетовых», г. Муром.

Аннотация:

В статье приводится обзор существующих алгоритмов вычисления фрактальных признаков цифровых используемых в металлографии. Приводится результаты исследования инвариантных свойств признаков относительно различных преобразований.

Ключевые слова:

Обработки изображений; фрактальные признаки изображений.

Шифры классификации:

УДК: 004.932.2

ГРНТИ: 28.23.15

ВАК: 05.13.01

 

Скачать

powered by social2s

Ещё статьи...

  1. С.В. Ендияров

ISSN

2220-878X (Online)

Последний выпуск

2 (40)

ДЕКАБРЬ, 2019

Выпуск в работе

1 (41)

ИЮНЬ, 2020

Поступившие заявки

Партнерство

АМиСОД в eLIBRARY.RU

Лицензия

Creative Commons License

Публикации журнала лицензируются в сосответствии с
Creative Commons Attribution 4.0 International License.
Полный текст лицензии.
Яндекс.Метрика Система Orphus Анализ веб сайтов