2014. Том 1. Номер 4

Информационные системы и процессы

Модели документального и фактографического поиска для интеллектуальных информационных систем

В. Б. Барахнин, А. М. Федотов
Институт вычислительных технологий СО РАН
Новосибирский государственный университет
Аннотация. В статье рассматриваются вопросы построения моделей документального и фактографического поиска для интеллектуальных информационных систем, работающих с документами достаточно произвольной структуры, а также разработки технологии извлечения фактографической информации из научных документов достаточно произвольной структуры. Предложена модель классификации документов интеллектуальной информационной системы, основанная на использовании отношения толерантности, учитывающая возможное отсутствие априорно заданных классификаторов. Показано, что при создании фактографических систем целесообразно следующее понимание факта: содержащаяся в тексте и метаданных документа совокупность связей между сущностями, описываемыми в онтологии информационной системы. Предложена простейшая модель онтологии фактографической системы.
Литература
  • [1] Михайлов А. И., Черный А. И., Гиляревский Р. С. Научные коммуникации и информатика. — М. : Наука, 1976.
  • [2] Арский Ю. М., Гиляревский Р. С., Туров И. С., Черный А. И. Инфосфера: Информационные структуры, системы и процессы в науке и обществе. — М. : ВИНИТИ, 1996.
  • [3] Шокин Ю. И., Федотов А. М., Барахнин В. Б. Проблемы поиска информации. — Новосибирск : Наука, 2010.
  • [4] Ракитов А. Факт // Философская энциклопедия. — М : Советская энцикло¬педия, 1970. Т. 5. С. 298.
  • [5] Марчук А. Г. О распределенных фактографических системах // Труды 10 Всероссийской научн. конф. «Электронные библиотеки: перспективные методы и технологии, электронные коллекции» (RCDL’2008). — Дубна, 2008. С.93—102.
  • [6] Марчук А. Г., Марчук П. А. Архивная фактографическая система // Труды 11 Всероссийской науч. конф. «Электронные библиотеки: перспективные методы и технологии, электронные коллекции» (RCDL’2009). — Петрозаводск, 2009. С. 177–185.
  • [7] Berners-Lee T., Hendler J., Lassila O. The Semantic Web // Scientific American. 2001. Vol. 284. No. 5. P. 34–43.
  • [8] Ранганатан Ш. Р. Классификация двоеточием. Основная классификация / пер. с англ. — М. : ГПТНБ СССР, 1970.
  • [9] Федотов А. М., Барахнин В. Б. Проблемы поиска информации: история и технологии // Вестник НГУ. Серия: Информационные технологии. 2009. Т. 7. Вып. 2. С. 3–17.
  • [10] Шрейдер Ю. А. Равенство, сходство, порядок. — М. : Наука, 1971.
  • [11] Сахаров А. Н. Александр I. — М : Наука, 1998.
  • [12] Wittgenstein L. Logisch-Philosophische Abhandlung // Annalen der Naturphilosophie. 1921. Vol. XIV. Parts 3/4. P. 185–262. [Рус. пер.: Витгенштейн Л. Логико-философский трактат. — М. : Изд. иностранной литературы, 1958].
  • [13] Грязнов А. Ф. Витгенштейн. Новая философская энциклопедия. — М. : Мысль, 2000. Т. 1. С. 406–408.
  • [14] Chen P. P. The entity-relational model. Toward a unified view of data // ACM Transactions on Database Systems. 1976. Vol. 1. No. 1. P. 9–36. [Рус. пер.: Чен П. П.-Ш. Модель «сущность-связь — шаг к единому представлению данных // СУБД. 1995. № 3. С.137—158].
  • [15] Михайлов А. И., Черный А. И., Гиляревский Р. С. Основы информатики. — М. : Наука, 1968.
  • [16] Барахнин В. Б., Кожемякина О. Ю. Об автоматизации комплексного анализа русского поэтического текста // Труды 14 Всероссийской науч. конф. «Электронные библиотеки: перспективные методы и технологии, электронные коллекции» (RCDL’2012). — Переславль-Залесский, 2012. С. 213–217.
  • [17] Самойлов Д. С. Книга о русской рифме. — М. : Художественная литература, 1982.
  • [18] Барахнин В. Б., Федотов А. М. Уточнение терминологии, используемой при описании интеллектуальных информационных систем, на основе семиотического подхода // Известия вузов. Проблемы полиграфии и издательского дела. 2008. № 6. С. 73–81.
  • [19] Колмогоров А. Н. Три подхода к определению понятия «количество информации» // Проблемы передачи информации. 1965. Т. 1. Вып. 1. С. 3–11.
  • [20] Колмогоров А. Н. Теория информации и теория алгоритмов. — М. : Наука, 1987.
  • [21] Ляпунов А. А. О соотношении понятий материя, энергия и информация // В кн.: Ляпунов А. А. Проблемы теоретической и прикладной кибернетики. — Новосибирск : Наука, 1980. С. 320–323.
  • [22] Heisenberg W. Der Teil und das Ganze. Gesprache im Umkreis der Atomphysik. — Munich : Piper, Werner Karl. Publication, 1969.
  • [23] Михайлов А. И., Черный А. И., Гиляревский Р. С. Основы информатики. — М. : Наука, 1968.
  • [24] Добров Б. В., Лукашевич Н. В., Синицын М. Н., Шапкин В. Н. Разработка лингвистической онтологии по естественным наукам для решения задач информационного поиска // Труды 7 Всероссийской науч. конф. «Электронные библиотеки: перспективные методы и технологии, электронные коллекции» (RCDL’2005). — Ярославль, 2005. С. 70–79.
  • [25] Welty C., McGuinness D., Uschold M., Gruninger M., Lehmann F. Ontologies: Expert Systems all over again // AAAI-1999 Invited Panel Presentation. 1999.
  • [26] Нариньяни А. С. Кентавр по имени ТЕОН: Тезаурус + Онтология // Труды международного семинара Диалог’2001 по компьютерной лингвистике и ее приложениям. — Аксаково, 2001. Т. I. C. 184–188.
  • [27] Барахнин В. Б., Леонова Ю. В., Федотов А. М. К вопросу о формулировке требований для построения информационных систем научно-организационной направленности // Вычислительные технологии. 2006. Т. 11. Спец. вып. С. 52–58.
  • [28] Сидорова Е. А. Онтологический подход к представлению знаний для задачи анализа текстовых ресурсов // Материалы Всероссийской конференции с международным участием «Знания-Онтологии-Теории» (ЗОНТ-07), — Новосибирск, 2007. Т. 1. С. 221–228.
  • [29] Бычков И. В., Ружников Г. М., Хмельнов А. Е., Шигаров А. О. Эвристический метод обнаружения таблиц в разноформатных документах // Вычислительные технологии. 2009. Т. 14. № 2. С. 58–73.
  • [30] Горобец Б. С. Советские физики шутят... Хотя бывало не до шуток. — М. : Книжный дом «ЛИБРОКОМ», 2010.
  • [31] Леонова Ю. В., Федотов А. М. Исследование научных связей на основе анализа диссертационных работ // Вестник НГУ. Сер.: Информационные технологии. 2014. Т. 12. № 1. С. 34–49.

Моделирование и прикладная математика

Коррекция величин углов наклона радиус-вектора фокуса к координатным осям в бицентрическом монофокусном полупространстве

Е. А. Котова
Рязанский государственный радиотехнический университет
Аннотация. Производится классификация задач построения интерактивной визуальной модели бицентрического монофокусного полупространства (БМП). Выделяется класс задач поиска неизвестных параметров фокусного эллипсоида. Решается задача коррекции двух углов из трех между радиус-вектором фокуса и координатными осями в БМП, которая является одной из наиболее важных и сложных для построения интерактивной компьютерной модели БМП.
Литература
  • [1] Котова Е. А., Пылькин А. Н. Математическое и компьютерное моделирование человеческого зрительного восприятия объектов // Сборник работ победителей отборочного тура Всероссийского смотра-конкурса научно-технического творчества студентов вузов «ЭВРИКА». — Новочеркасск : ЛИК, 2012. С. 7–10.
  • [2] Котова Е. А., Столчнев В. К., Пылькин А. Н. Гипотеза о распределении областей зрительных приоритетов в бицентрическом монофокусном полупространстве // Современные проблемы науки и образования. 2014. № 4. (www.science-education.ru/118-14454).
  • [3] Котова Е. А. Свидетельство № 2014617719 Российская Федерация. Glance: свидетельство о государственной регистрации программы для ЭВМ / заявитель и правообладатель ФГБОУ ВПО Рязанский государственный радиотехнический университет. № 2014615257; заявл. 03.06.2014; зарегистр. 31.07.2014.
  • [4] Nikulchev E. V., Kozlov O. V. Identification of Structural Model for Chaotic Systems // Journal of Modern Physics. 2013. Vol. 4. No. 10. P. 1381–1392. (doi: 10.4236/jmp.2013.410166)
  • [5] Столчнев В. К., Котова Е. А., Пылькин А. Н. Анализ результатов экспериментов по искажению смещенной поверхности, получаемых с помощью компьютерной модели бицентрического монофокусного полупространства // Современные проблемы науки и образования. 2014. № 4. (www.science-education.ru/118-14456).
  • [6] Демидова Л. А., Кираковский В. В., Пылькин А. Н. Принятие решений в условиях неопределенности. — М. : Горячая линия-Телеком, 2012.
  • [7] Демидова Л. А., Мятов Г. Н. Подход к оценке уникальности кусочно-линейных объектов с использованием нечеткой линейной регрессии // Системы управления и информационные технологии. 2013. Т. 51. № 1. С. 85–89.
  • [8] Бронштейн И. Н., Семендяев К. А. Прямолинейная тригонометрия : справочник по математике. — 7-е изд., стереотипное. — М. : Государственное издательство технико-теоретической литературы, 1967. С. 179–184.
  • [9] Александров П. С. Лекции по аналитической геометрии, пополненные необходимыми сведениями из алгебры с приложением собрания задач, снабженных решениями, составленного А. С. Пархоменко. ? М. : Наука, 1968.
  • [10] Демидова Л. А., Мятов Г. Н. Методика оценки уникальности фрагментов электронной карты с использованием нечеткой линейной регрессии // Вестник Самарского государственного технического университета. Серия: Технические науки. 2013. № 4 (40). С. 14–26.
  • [11] Котова Е. А., Пылькин А. Н. Математическая и программная модель параллельного переноса точки в бицентрическом монофокусном полупространстве / под ред. С. Н. Кириллова // Вестник РГРТУ. 2012. Вып. 39–1. С. 55–58.

Modern Approaches to Drugs Research and Development Using Mathematical Modeling

Yulia Balykina
Saint Petersburg State University
Аннотация. Modern drug design and development is a complex process that brings together numerous chemical, biological and clinical disciplines. The paper considers modern approaches to the research and development of new drugs based on pharmacodynamics and pharmacokinetics modeling. The basic concepts are considered. Software tools for such kind` of modeling under large amounts of data are described. As an example, the model of a drug impact on tumor growth, built in MATLAB SimBiology, is presented.
Литература
  • [1] Roberts S. (2006) The MathWorks News&Notes. (http://de.mathworks.com/matlabcentral/linkexchange/links/1670-developing-pharmacokinetic-and-pharmacodynamic-models-in-simulink)
  • [2] The FDA’s 2004 Critical Path Report. (http://www.fda.gov/ScienceResearch/Special Topics/CriticalPathInitiative/CriticalPathOpportunitiesReports/ucm077262.htm)
  • [3] Bole K. (2014) FDA Launches Center of Excellence for Drug Development at UCSF. UCSF News (http://www.ucsf.edu/news/2014/05/114176/fda-launches-center-excellence-drug-development-regulation-ucsf)
  • [4] Gieschke R., Steimer J. L. (2000) Pharmacometrics: modelling and simulation tools to improve decision making in clinical drug development. Eur J Drug Metab Pharmacokinet., 25(1), 49–58.
  • [5] Rajman I. (2008) PK/PD modelling and simulations: utility in drug development. Drug Discov Today, 13(7—8), 341–6 (doi: 10.1016/j.drudis.2008.01.003)
  • [6] Bonate P. L., Howard D. R. (Eds.) (2011) Pharmacokinetics in Drug Development: Advances and Applications, Vol. 3. Springer.
  • [7] He F., Yeung L. F., Brown M. (2007) Discrete-Time Model Representation for Biochemical Pathway Systems. International Journal of Computer Science, 34:1 (http://www.iaeng.org/IJCS/issues_v34/issue_1/IJCS_34_1_15.pdf)
  • [8] Brown M., He F., Yeung L. F. (2007) Robust Measurement Selection for Biochemical Pathway Experimental Design Proc. of the 1 International Symposium on Optimization and Systems Biology (OSB’07), 259–266.
  • [9] http://www.iconplc.com/technology/products/nonmem/
  • [10] http://www.certara.com/pkpd
  • [11] http://se.mathworks.com/products/simbiology/
  • [12] Paxson R., Zannella K. (2007) Systems Biology: Studying the World‘s Most Complex Dynamic Systems. The MathWorks News and Letters. (http://www.mathworks.com/company/newsletters/articles/systems-biology-studying-the-worlds-most-complex-dynamic-systems.html
  • [13] Hait W. N. (2010) Anticancer drug development: the grand challenges. Nature Reviews Drug Discovery, 9(4), 253–254. (doi: 10.1038/nrd3144)
  • [14] Li X., Qian L., Bittner M. L., Dougherty E. R. (2012) A Systems Biology Approach in Therapeutic Response Study for Different Dosing Regimens — a Modeling Study of Drug Effects on Tumor Growth using Hybrid Systems. Cancer informatics, 11, 41–60. (doi: 10.4137/CIN.S8185)
  • [15] Koch G., Walz A., Lahu G., Schopp J. (2009) Modeling of tumor growth and anticancer effects of combination therapy. Journal of Pharmacokinetics and Pharmacodinamics, 36, 179–197.
  • [16] http://se.mathworks.com/videos/teaching-pkpd-and-mechanistic-modeling-with-matlab-and-simbiology-89577.html
  • [17] Rocchetti M., Simeoni M., Pesenti E., De Nicolao G., Poggesi I. (2007) Predicting the active doses in humans from animal studies: a novel approach in oncology. European Journal of Cancer, 43(12), 1862–1868. (doi: 10.1016/j.ejca.2007.05.011)
  • [18] Simeoni M., Magni P, Rocchetti M. et al. (2004) Predictive pharmacokinetic-pharmacodynamic modeling of tumor growth kinetics in xenograft models after administration of anticancer agents. Cancer research, 64(3), 1094–1101. (doi: 10.1158/0008-5472.CAN-03-2524).
  • [19] Magni P., Simeoni M., Poggesi I., Rocchetti M., De Nicolao G. (2006) A mathematical model to study the effects of drugs administration on tumor growth dynamics. Mathematical biosciences, 200(2), 127–151. (doi: 10.1016/j.mbs.2005.12.028)
  • [20] Brinegar J., Shoelson B. Accelerating Life Science Research with MATLAB and SimBiology. (http://rci.rutgers.edu/~oirt/docs/RutgersSeminar.ppt)
  • [21] http://www.mathworks.com/company/user_stories/pfizer-uses-model-based-drug-development-to-help-reduce-phase-ii-attrition-rates.html
  • [22] Merrimack Pharmaceuticals Reduces Drug Discovery Time with MATLAB® and SimBiology. (http://www.mathworks.com/tagteam/34190_91398v00_Merrimack.pdf)
  • [23] Aarons L., Karlsson M. O., Mentre F., Rombout F., Steimer J. L., van Peer A. (2001) Role of modelling and simulation in Phase I drug development. European journal of pharmaceutical sciences, 13(2), 115–122. (doi: 10.1016/S0928-0987(01)00096-3)

Моделирование поведения клиентов на примере обслуживания заказов такси

А. Г. Озеров, Р. А. Соловьев
Компания Wheely (http://wheely.com)
Аннотация. В статье рассматривается процесс моделирования поведения клиентов в компаниях с непрерывными транзакциями на бесконтрактной основе. Информационной базой для исследования выступают обезличенные клиентские данные сервиса личных водителей службы такси. Рассмотрено регулирование клиентского потока в рамках модели Pareto/NBD. Модель Pareto/NBD позволяет оценить — вероятность того, что пользователь стал неактивным; количество заказов, которые принесет случайный пользователь; количество заказов, которое принесет определенный класс клиентов. В заключении обоснована практическая значимость моделирования для повышения качества и эффективности обслуживания клиентов.
Литература
  • [1] Schmittlein D. C., Morrison D. G., Colombo R. Counting your customers: Who are they and what will they do next? // Management Science. 1987. Vol. 33. No. 1. P. 1–24.
  • [2] Fader P. S., Hardie B. G. S. A Note on Deriving the Pareto/NBD Model and Related Expressions 2005 (http://www.brucehardie.com/notes/009/pareto_nbd_derivations_2005-11-05.pdf)
  • [3] Fader P. S., Hardie B. G. S., Lee K. L. “Counting your customers” the easy way: An alternative to the Pareto/NBD model // Marketing Science. 2005. Vol. 24. No. 2. P. 275–284.
  • [4] Jerath K., Fader P., Hardie B. New Perspectives on Customer ‘Death’ Using a Generalization of the Pareto/NBD Model // Marketing Science. 2011. Vol. 30. No. 5. P. 866–880.
  • [5] Fader P. S., Hardie B. Using Iso-Value Curves for Customer Base Analysis // Journal of Marketing Research. 2005. Vol. 42. P. 135–144.

Идентификация законов распределения по модельным и ограниченным выборкам данных в прикладной математической статистике

В. Б. Куликов
Нижегородский государственный технический университет им. Р.Е. Алексеева
Аннотация. Рассматривается метод идентификации плотности распределения вероятности случайных величин в стохастических системах, в том числе для модельных выборок ограниченного объема. Задача верификации решается для оценки предложенного метода восстановления полимодальных плотностей распределения. В качестве реконструируемой плотности принимается приближенное решение интегрального уравнения Фредгольма первого рода. Подтверждается вывод о необходимости увеличенного числа гладких функций для восстановления сложных (Коши, экспоненциальное) распределений.
Литература
  • [1] Тихонов А. Н., Арсенин В. Я. Методы решения некорректных задач. — М. : Наука, 1986.
  • [2] Бочаров Г. А., Лузянина Т. Б., Розе Дирк. Математические технологии анализа пролиферации Т-лимфоцитов по данным проточной цитофлуориметрии // Российский иммунологический журнал. 2009. Т. 3(12). № 1. С. 13–22.
  • [3] Куликов В. Б. Восстановление полимодальных плотностей вероятности по экспериментальным данным в структурах со стохастическими свойствами // Вестник ННГУ им. Н. И. Лобачевского. 2014. № 1(1). С. 248–256.
  • [4] Аратский Д. Б., Леонтьев Е. А. Морозов О. А., Солдатов Е. А., Фидельман В. Р. Информационно-оптимальные методы в физике и обработке экспериментальных данных. — Н. Новгород: Изд. Нижегородского университета, 1992.
  • [5] Агальцов А. М., Гаряев П. П., Горелик В. С., Рахматуллаев И. А., Щеглов В. А. Двухфотонно-возбуждаемая люминесценция в генетических структурах // Квантовая электроника. 1996. Т. 23. № 2. С. 181–184.
  • [6] Куликов В. Б. Многомодальные законы распределения случайных величин в сложных стохастических системах и их идентификация // Материалы XIX МНТК «Информационные системы и технологии» ИСТ-2013. — Н. Новгород, 2013. С. 246–247.
  • [7] Лемешко Б. Ю., Лемешко С. Б., Постовалов С. Н., Чимитова Е. В. Статистический анализ данных, моделирование и исследование вероятностных закономерностей. Компьютерный подход. — Новосибирск: Изд. НГТУ, 2011.
  • [8] Куликов В. Б. Реконструкция функций плотности вероятности на модельных выборках методом регуляризации // Сборник трудов XXVII Междунар. науч. конф. «Математические методы в технике и технологиях» ММТТ-27 в 12 т. — Саратов, 2014. Т. 3. С. 169–172.
  • [9] Нагорная М. Ю. Применение фрактальных методов анализа к электрогастроэнтерографическим сигналам и их техническая реализация : автореф. дисс... к. т. н. — Самара : ПГУТИ, 2011.

Оперативная радиоакустическая диагностика промышленных трубопроводных систем

А. М. Русаков
Московский государственный университет приборостроения и информатики
Аннотация. На основе применения секвентного анализа для измерительных данных акустического мониторинга сложных пространственно-распределенных трубопроводных систем разработаны методы и программно-математические средства оперативной диагностики в режиме реального времени. Разработаны и реализованы в MATLAB алгоритмы для оперативного контроля технических систем, включая: метод адаптации секвентного базиса (сокращение базиса) и способ визуализации состояний в виде диагностической функции; метод синтеза базисных секвентных функций, позволяющий получить базис со специальными свойствами для произвольных логических координат выходных сигналов, учитывая геометрические и структурные свойства технических систем. Приведены примеры внедрения на реальном промышленном объекте.
Литература
  • [1] Дробот Ю. Б., Грешников В. А., Бачегов В. Н. Акустическое контактное течеискание. — М. : Машиностроение, 1989.
  • [2] Маркосян Г. Р., Петросян В. Г., Шахвердян С. В., Асланян М. А. Совершенствование диагностической системы «Alus» для определения места течи теплоносителя из первого контура ВВЭР 440 // Теплоэнергетика. 2000. № 5. C. 15–20.
  • [3] Stoianov I., Nachman L., Madden S., Tokmouline T., Csail M. PIPENET: A wireless sensor network for pipeline monitoring // IEEE 6th International Symposium on Information Processing in Sensor Networks. IPSN 2007, P. 264–273.
  • [4] Шиманский С. Б., Стрелков Б. П., Ананьев А. Н. и др. Акустический метод обнаружения течи с помощью высокотемпературных микрофонов // Атомная энергия. 2005. Т. 98. Вып. 2. С. 98–105.
  • [5] Гетман А. Ф. Концепция безопасности «течь перед разрушением» для сосудов и трубопроводов давления. — М. : Энергоатомиздат, 1999.
  • [6] Охтилев М. Ю. Соколов Б. В., Юсупов Р. М. Интеллектуальные технологии мониторинга и управления структурной динамикой сложных технических объектов. — М. : Наука, 2006.
  • [7] Callaway E. H. Wireless Sensor Networks: Architectures and Protocols. — New York : CRC Press LLC, 2004.
  • [8] MEMSTech. Product data sheets and specifications (http://www.memstech.com).
  • [9] Горяшко А. П. Синтез диагностируемых схем вычислительных устройств. — М. : Наука, 1987.
  • [10] Назаров А. В., Козырев Г. И., Шитов И. В. и др. Современная телеметрия в теории и на практике. — М. : Наука и техника, 2007.
  • [11] Handy M. J., Haase M., Timmermann D. Low energy adaptive clustering hierarchy with deterministic cluster-head selection // IEEE 4th International Workshop on Mobile and Wireless Communications Network, 2000. P. 368–372.
  • [12] Тихонов В. И. Оптимальный прием сигналов. — М.: Радио и связь, 1983.
  • [13] Carter G. C. Coherence and time delay estimation: an applied tutorial for research, development, test, and evaluation engineers. — Piscataway, NJ: IEEE Press, 1993.
  • [14] Knapp C. H., Carter C. G. The generalized correlation method for estimation of time delay // IEEE Transactions on, Acoustics, Speech and Signal Processing. 1976. Vol. 24. No. 4. P. 320–327.
  • [15] Abdulla H. A Comparative Study of Time-Delay Estimation Techniques Using Microphone Arrays. Computer Engineering. — New Zealand: The University of Auckland, 2005.
  • [16] Хармут Х. Теория секвентного анализа. Основы и применения. — М. : Мир, 1980..
  • [17] Скворцов А. В. Триангуляция Делоне и ее применение. — Томск : Изд-во Том. ун-та, 2002.
  • [18] Lloyd S. P. Least Squares Quantization in PCM // IEEE Transactions on Information Theory. 1982. Vol. 28. No. 2. P. 129–137.
  • [19] Русаков А. М. Метод организации обработки информации в беспроводной многоячеистой системе мониторинга на основе секвентного анализа // Промышленные АСУ и Контроллеры. 2011. № 5. C. 27–29.
  • [20] Русаков А. М. Метод акустического контроля герметичности систем промышленных трубопроводов для использования в беспроводных многоячеистых системах мониторинга // Приборы и системы. Управление, контроль, диагностика. 2011. № 9. C. 53–56.
  • [21] Русаков А. М. Модель управления потоками измерительной информации датчиков в беспроводных измерительных сетях // Промышленные АСУ и Контроллеры. 2010. № 4. C. 37–40.
  • [22] Гонcалес Р., Вудс Р. Цифровая обработка изображений. — М. : Техносфера, 2006.
  • [23] Еркин А. Расширение возможностей беспроводных сетей ZigBee: измерение координат узлов // Беспроводные технологии. 2011. № 1. C. 31–36.
  • [24] Ахмед Н., Рао K. P. Ортогональные преобразования при обработке цифровых сигналов. — М. : Связь, 1980.

Сетевые и облачные технологии

Проект компьютерной сети на основе технологии Content Delivery Network

Д. Г. Радчук1, 2, Е. В. Никульчев1
1Московский технологический институт
2Cisco Systems Poland
Аннотация. Приведены результаты проектирования компьютерной сети, обепечивающей повышение скорости доставки контента в Интернете за счет использования технологии Content Delivery Network (CDN). Эта технология разработана для географически распределенной сетевой инфраструктуры с целью повышения эффективности доставки контента конечным пользователям в сети Интернет. Использование контент-провайдерами CDN способствует увеличению скорости загрузки интернет-пользователями аудио, видео и других видов цифрового контента в точках присутствия сети CDN.
В статье приводятся настройки оборудования и результаты тестирования на экспериментальном стенде.
Литература
  • [1] Fortino G., Palau C. E. Next generation content delivery infrastructures: emerging paradigms and technologies. — IGI Global, 2012.
  • [2] Maille P., Tuffin B. How Do Content Delivery Networks Affect the Economy of the Internet and the Network Neutrality Debate? // Economics of Grids, Clouds, Systems, and Services. — Springer, 2014. С. 222–230.
  • [3] Parkhurst W. R. Cisco OSPF command and configuration handbook. — Cisco Press, 2002.
  • [4] Parkhurst W. R. Cisco BGP—4 command and configuration handbook. — Cisco Press, 2001.
  • [5] Shamim F. (ed.). Troubleshooting IP routing protocols. — Cisco Press, 2002.
  • [6] Doyle J., Carroll J. D. H. Routing TCP/IP. Vol. I and II. — Cisco Systems. Inc, 2001
  • [7] Xiao X. P. Technical, commercial and regulatory challenges of QoS: An internet service model perspective. — Morgan Kaufmann, 2008.
  • [8] Membrey P., Hows D., Plugge E. Practical Load Balancing. — New Delhi: Apress, 2012.
  • [9] Карпухин А. В. Особенности реализации протокола TCP в современных компьютерных сетях // Системы обработки информации. 2009. Вып. 6(80). C. 49–53.
  • [10] Pluzhnik E., Nikulchev E. Study of Chaos in the Traffic of Computer Networks // International Journal of Advanced Computer Science and Applications. 2014. Vol. 5. No. 9. P.60—62.
  • [11] Никульчев Е. В., Паяин С. В., Плужник Е. В. Динамическое управление трафиком программно-конфигурируемых сетей в облачной инфраструктуре // Вестник РГРТУ. 2013. № 3. С.54—58.

Экономические теории

Исследование взаимосвязи структуры внутрипроектных коммуникаций и результативности инновационных проектов с помощью анализа социальных сетей

С. А. Титов
Московский технологический институт
Аннотация. В управлении инновационными проектами важную роль играют коммуникации. Успех инновационных проектов во многом связан с эффективностью внутрипроектных коммуникаций. В рамках настоящей статьи на основе эмпирических данных, полученных по инновационным проектам российской информационной технологической компании, анализируются показатели структуры внутрипроектных коммуникаций и их связь с показателями успеха проектов. В качестве основного иссле-довательского инструментария выступает анализ социальных сетей.
Литература
  • [1] Ильин С. Ю., Емельянов С. В., Никульчев Е. В. Принципы управления в современных условиях хозяйствования // Экономика и предпринимательство. 2014. № 4. С. 507–509.
  • [2] Мазур И. И., Шапиро В. Д., Титов С. А. Управление проектами. Справочное пособие / под ред. И. И. Мазура и В. Д. Шапиро. — М., 2001.
  • [3] Малышев Н. Г., Бубнов Г. Г. Опыт применения стратегий повышения конкурентоспособности зарубежных предприятий // Транспортное дело России. 2013. № 1. С. 131–134.
  • [4] Слонимский Л. А. Комплексная система стратегического контроля показателей успеха проектов в инновационной компании : диссертация ... к. э. н. — М. : ГУУ, 2011.
  • [5] Титов С. А., Гордеева Л. Я. Исследование общих причин неудачных инновационных проектов // Экономика и предпринимательство. 2014. № 4–2. С. 784–788.
  • [6] Allen T. J., Lee D. M., Tushman M. L.R&D performance as a function of internal communication, project management, and the nature of work // IEEE Transactions on Engineering Management EM. 1980. Vol. 27. No. 1. P. 2–12.
  • [7] Argenti P. A. Corporate communication as a discipline // Management Communication Quarterly. 1996. Vol. 10. No. 1. P. 73–99.
  • [8] Avots I. Why does project management fail? // California Management Review, Fall, 1969. P. 77–92
  • [9] Ballantyne D. Internal networks for internal marketing // Journal of Marketing Management. 1997. Vol. 13. No. 5. P. 343–366.
  • [10] Basov N., Wuhr D. Intra-Organizational Communication Networks and Success in Innovation Projects // Comparing the Cases of German Mechanical Engineering Companies, Centre for German and European Studies (CGES), WP 2012-08, 2012.
  • [11] Belassi W., Tukel O. L. A new framework for determining critical success/failure factors in projects // International Journal of Project Management. 1996. Vol. 14. No. 3. P. 141–151.
  • [12] Burt R. S. Structural Holes and Good Ideas // American Journal of Sociology. 2004. Vol. 110. No. 2. P. 349–399.
  • [13] Cooke-Davis T. Project success // The Wiley Guide to Managing Projects / eds.: In P. Morris, G. Pinto. — NJ : Wiley, Hoboken, 2004. P. 99–122.
  • [14] Cornelissen J. Corporate Communications Theory and Practice. — London : Sage, 2004.
  • [15] Cummings J., Cross R. Structural properties of work groups and their consequences for performance // Social Networks. 2003. Vol. 25. No. 3. P. 197–210.
  • [16] De Nooy W., Mrvar A., Batagelj V. Exploratory Social Network Analysis with Pajek. — Cambridge University Press, 2005.
  • [17] Easley D., Kleinberg J. Networks, Crowds, and Markets: Reasoning about a Highly Connected World. — Cambridge University Press, 2010.
  • [18] Frank A., Brownell J. Organizational Communication and Behavior: Communication to Improve Performance. — Orland, FL : Holt, Rinehart & Winston, 1989.
  • [19] Grunig J. E., Hunt T. Managing Public Relations. — NY : Harcout Brace Jovanovich College Publisher, 1984.
  • [20] Gupta A. K., Wilemon D. The credibility-cooperation connection at the R&D-marketing interface // Journal of Product Innovation Management. 1988. Vol. 5. P. 20–31.
  • [21] Henderson L. S. Encoding and decoding communication competencies in project management — An exploratory study // International Journal of Project Management. 2004. Vol. 22. P. 469–476.
  • [22] Hubbard D. G. Successful utility project management lessons learned // Project Management Journal. 1990. Vol. 21. No. 3. P. 19–23.
  • [23] Ibarra H. Network centrality, power, and innovation involvement: Determinants of technical and administrative roles // Academy of Management Journal. 1993. Vol. 36. No. 3. P. 471–501.
  • [24] Ika L. A. Project success as a topic in project management journals // Project Management Journal. 2009. Vol. 40. No. 4. P. 6–19.
  • [25] Jugdev K., Muller R. A retrospective look at our evolving understanding of project success // Project Management Journal. 2005. Vol. 36. No. 4. P. 19–31.
  • [26] Kato T., Numagami T., Karube M. Types of intra-organizational networks and upward strategic communication // Hitotsubashi Journal of Commerce and Management. 2011. Vol. 45. P. 21–37.
  • [27] Mead S. P. Using social network analysis to visualize project teams // Project Management Journal. 2001. Vol. 32. No. 4. P. 32–38.
  • [28] Nohria N., Eccles R. G. (eds) Networks and Organizations. — Boston, MA : Harvard Business School Press, 1992.
  • [29] Otte E., Rousseau R. Social network analysis: a powerful strategy, also for the information sciences // Journal of Information Science. 2002. Vol. 28. No. 6. P. 441–453.
  • [30] Pinto J. K., Slevin D. P. Critical success factors in effective project implementation // in: Project Management Handbook / eds.: I. C. Cleland, W. R. King. — London : Van Nostrand Reinhold, 1988. P. 479–502.
  • [31] Pinto J. K., Slevin D. P. Critical success factors across the project life cycle // Project Management Journal. 1988. Vol. 19. No. 3. P. 67–74.
  • [32] Pinto M. B., Pinto J. K. Project team communication and cross-functional cooperation in new product development // Journal of Product Innovation Management. 1990. Vol. 7. P. 200–212.
  • [33] Project Management Institute. A Guide to the Project Management Body of Knowledge. — PMI Standards Committee, 2004.
  • [34] Pryke S. D. Analysing construction project coalitions: exploring the application of social network analysis // Construction Management and Economics. 2004. Vol. 22. No. 8. P. 787–797.
  • [35] Pryke S. D. Towards a social network theory of project governance // Construction Management and Economics. 2005. Vol. 23. P. 927–939.
  • [36] Rubin I. M., Seeling W. Experience as a factor in the selection and performance of project managers // IEEE Trans Eng Management. 1967. Vol. 14. No. 3. P. 131–134.
  • [37] Ryynanen H. A social network analysis of internal communication in a matrix organization — the context of project business // International Journal of Business Information Systems. 2012. Vol. 11. No. 3. P. 324–342.
  • [38] Scholes E. Handbook of Internal Communication. — Gower, Aldershot, 1997.
  • [39] Scott J. Social Network Analysis: A Handbook. — 2nd ed. — London : Sage Publications, 2007.
  • [40] Shenhar A. J., Dvir D. Reinventing Project Management: The Diamond Approach to Successful Growth and Innovation. — Boston : Harvard Business School Publishing, 2007.
  • [41] Stone N. The Management and Practice of Public Relations. — London : Macmillan Press, 1995.
  • [42] Tichy N. M., Tushman M. L., Fombrun C. Social network analysis for organizations // Academy of Management Review. 1979. Vol. 4. No. 4. P. 507–519.
  • [43] van Riel C. Principles of Corporate Communication. — Harlow : Prentice-Hall, 1995.
  • [44] Wasserman S., Faust K. Social Network Analysis: Methods and Applications. — Cambridge University Press, 1997.
  • [45] Welch M., Jackson P. R. Rethinking internal communication: a stakeholder approach // Corporate Communications: An International Journal. 2007. Vol. 12. No. 2. P. 177–98.
  • [46] Westerveld E. The project excellence model: Linking success criteria and critical success factors // International Journal of Project Management. 2003. Vol. 21. P. 411–418.
  • [47] Winch G., Usmani A., Edkins F. Towards total project quality: a gap analysis approach // Construction Management and Economics. 1998. Vol. 16. P. 193–207.
  • [48] Winter M., Smith C., Morris P., Cicmil S. Directions for future research in project management: the main findings of a UK government funded research network // International Journal of Project Management. 2006. Vol. 24. No. 8. P. 638–649.