scientificmagazine foto2    
Журнал «Научный журнал» выходит ежемесячно 18 числа(ежемесячно уточняется). Следующий номер журнала № 09(43), сентябрь 2019 г. Выйдет - 29.10.2019 г. Статьи принимаются до 20.10.2019 г.

Если Вы хотите напечататься в ближайшем номере, не откладывайте отправку заявки.

Потратьте одну минуту, заполните и отправьте заявку в Редакцию




ПРИМЕНЕНИЕ МЕТОДА ВЕРОЯТНОСТИ ПРЕВЫШЕНИЯ ПРИ ОПРЕДЕЛЕНИИ РАСПРЕДЕЛЕНИЯ ВЕРОЯТНОСТЕЙ

Усов А.Е., Варламов А.А., Бабкин О.В., Дос Е.В., Мостовщиков Д.Н.

Усов Алексей Евгеньевич – ведущий архитектор;

Варламов Александр Александрович – старший архитектор;

Бабкин Олег Вячеславович – старший архитектор;

Дос Евгений Владимирович – архитектор;

Мостовщиков Дмитрий Николаевич – старший архитектор,

Системный интегратор «Li9 Technology Solutions»,

г. Райли, Соединенные Штаты Америки

Аннотация: рассмотрены базовые алгоритмы использования оператора упорядоченного взвешенного среднего при многокритериальном принятии решений. На основе данных алгоритмов построена математическая модель, которая обобщает особенности применения математического инструментария в данной области. Показано, что оператор упорядоченного взвешенного среднего обладает свойствами ограниченности, монотонности, симметрии и идемпотентности, а значит, на его основе можно реализовать широкий набор различных типов группирования элементов в зависимости от выбора вектора весовых коэффициентов. Отмечено, что при моделировании реальных задач зачастую возникает необходимость удовлетворение критериев для набора решений при некотором уровнем неопределенности, которая выражается через распределение вероятностей. Построена математическая модель, которая базируется на функции распределения вероятности и функции определении интервалов выполнения критериев. Предложен метод упорядочивания вероятностное распределения в рамках интервалов критерия принятия решения при помощи алгоритмов стохастического доминирования

Ключевые слова: распределение вероятностей, упорядоченное взвешенное среднее, метод вероятности превышения, весовые коэффициенты, совокупное распределение вероятности, стохастическое доминирование.

Список литературы

  1. Zarghami, M., & Szidarovszky, F. (2008). New Approach In Obtaining Owa Weights For Multi Criteria Decision Making. Computational Intelligence in Decision and Control. doi:10.1142/9789812799470_0082.
  2. Yager, R. R. (2017). OWA aggregation of multi-criteria with mixed uncertain satisfactions. Information Sciences, 417, 88-95. doi:10.1016/j.ins.2017.06.037.
  3. Kahraman, C. (2008). Multi-Criteria Decision Making Methods and Fuzzy Sets. Springer Optimization and Its Applications Fuzzy Multi-Criteria Decision Making, 1-18. doi:10.1007/978-0-387-76813-7_1
  4. Triantaphyllou, E. (2000). Multi-Criteria Decision Making Methods. Applied Optimization Multi-criteria Decision Making Methods: A Comparative Study, 5-21. doi:10.1007/978-1-4757-3157-6_2
  5. Yager, R. (2007). Fuzzy Methods for Constructing Multi-Criteria Decision Functions. 2007 IEEE Symposium on Computational Intelligence in Multi-Criteria Decision-Making. doi:10.1109/mcdm.2007.369440
  6. Krishankumar, R., Saranya, R., Nethra, R., Ravichandran, K., & Kar, S. (2019). A decision-making framework under probabilistic linguistic term set for multi-criteria group decision-making problem. Journal of Intelligent & Fuzzy Systems, 1-13. doi:10.3233/jifs-181633
  7. Aggarwal, M. (2017). Learning of aggregation models in multi criteria decision making. Knowledge-Based Systems, 119, 1-9. doi:10.1016/j.knosys.2016.09.031
  8. Aggarwal, M. (2017). Adaptive linguistic weighted aggregation operators for multi-criteria decision making. Applied Soft Computing, 58, 690-699. doi:10.1016/j.asoc.2017.04.063
  9. Fakhfakh, N., Verjus, H., & Pourraz, F. (2011). Multi-criteria Decision Making Method for Quality of Service Aggregation. 2011 IEEE 15th International Enterprise Distributed Object Computing Conference. doi:10.1109/edoc.2011.10
  10. Aggarwal, M. (2017). Discriminative aggregation operators for multi criteria decision making. Applied Soft Computing, 52, 1058-1069. doi:10.1016/j.asoc.2016.09.025
  11. Yager, R. R. and Alajlan N., Probability weighted means as surrogates for stochastic dominance in decision making, Knowledge-Based Systems 66, pp. 92–98, 2014.
  12. Jiang, G., Fan, Z., & Liu, Y. (2018). Stochastic Multiple-Attribute Decision Making Method Based on Stochastic Dominance and Almost Stochastic Dominance Rules with an Application to Online Purchase Decisions. Cognitive Computation, 11(1), 87-100. doi:10.1007/s12559-018-9605-6
  13. Section C: Stochastic Dominance. (2016). Problems in Portfolio Theory and the Fundamentals of Financial Decision Making, 79-101. doi:10.1142/9789814759359_0004
  14. Wang, L. (2016). Research on Multiple-Objectives Stochastic Dominance for Multiple Attribute Decision Making. Proceedings of the 3d International Conference on Applied Social Science Research. doi:10.2991/icassr-15.2016.278
  15. Weik, M., Computer Science and Communications Dictionary. Heidelberg: Springer, 2001.

Ссылка для цитирования данной статьи 

scientificmagazine copyright    

Усов А.Е., Варламов А.А., Бабкин О.В., Дос Е.В., Мостовщиков Д.Н. ПРИМЕНЕНИЕ МЕТОДА ВЕРОЯТНОСТИ ПРЕВЫШЕНИЯ ПРИ ОПРЕДЕЛЕНИИ РАСПРЕДЕЛЕНИЯ ВЕРОЯТНОСТЕЙ // Научный журнал №7(41), 2019. - С. {см. журнал}.

scientificmagazine pdf

ВНЕДРЕНИЕ СИСТЕМЫ ДЕТЕКТИРОВАНИЯ ВНЕШНИХ УГРОЗ ПРИ ОБЛАЧНЫХ ВЫЧИСЛЕНИЯХ

Вишняков А.С., Макаров А.Е., Уткин А.В., Зажогин С.Д., Бобров А.В.

 Вишняков Александр Сергеевич – ведущий инженер,

системный интегратор «Крастком»;

Макаров Анатолий Евгеньевич – архитектор решений,

Российская телекоммуникационная компания «Ростелеком»,

г. Москва;

Уткин Александр Владимирович – старший инженер,

Международный системный интегратор «EPAM Systems», г. Минск, Республика Беларусь;

Зажогин Станислав Дмитриевич - старший разработчик,

 Международный IT интегратор «Hospitality & Retail Systems»;

Бобров Андрей Владимирович – руководитель группы,

группа технической поддержки,

 Компания SharxDC LLC,

г. Москва

Аннотация: рассмотрены методологические основы внедрения парадигмы облачных вычислений как инструмента обеспечения доступа к инфраструктуре удаленных вычислительных ресурсов через организацию комплекса виртуальных машин. Анализ эффективности работы облачных программных приложений был произведен с точки зрения соотнесения их производительности и стоимости реализации платформы. Проведено сравнение сценариев систем обнаружения вторжений на сетевые ресурсы информационных систем путем анализа результатов моделирования облачных приложений для различных конфигураций сервиса. При моделировании процесса работы облачных программных приложений учитывались такие параметры, как время обработки данных, время отклика, время обслуживания запроса, общая стоимость передачи данных и архитектура комплекса виртуальных машин. В результате обработки статистических данных был предложен алгоритм определения наиболее эффективной реализации облачного сервиса с точки зрения минимизации времени отклика. 

Ключевые слова: облачные вычисления, виртуальные машины, информационные системы, сетевой мониторинг, системы выявления вторжения, машинное обучение, база знаний.

Список литературы

  1. Roschke S., Cheng F., Meinel C. An advanced IDS management architecture. J. Inf. Assur. Secur. 5, 246–255,
  2. Pandey V., Ids Criteria For Enhanced Security Over Cloud. International Journal of Advanced Research in Computer Science, 837-840. doi:10.26483/ijarcs.v8i7.4505.
  3. Din M. & Needegh D., Interference Discovery Scheme (IDS) For Cloud Computing. International Journal of Engineering and Technology, 9 (3), 1893-1898. doi:10.21817/ijet/2017/v9i3/170903079.
  4. Kuzhalisai M., Gayathri G. Enhanced security in cloud with multi-level intrusion detection system. IJCCT3 (3),
  5. Alaparthy V.T. & Morgera S.D., A Multi-Level Intrusion Detection System for Wireless Sensor Networks Based on Immune Theory. IEEE Access, 6, 47364-47373. doi:10.1109/access.2018.2866962.
  6. Gogoi P., Bhattacharyya D.K., Borah B. & Kalita J.K., MLH-IDS: A Multi-Level Hybrid Intrusion Detection Method. The Computer Journal, 57(4), 602-623. doi:10.1093/comjnl/bxt044.
  7. Gul I., Hussain M. Distributed cloud intrusion detection model. Int. J. Adv. Sci. Technol. 34,71–82,
  8. Patil R., Dudeja H., Gawade S. & Modi C., Protocol Specific Multi-Threaded Network Intrusion Detection System (PM-NIDS) for DoS/DDoS Attack Detection in Cloud. 2018 9th International Conference on Computing, Communication and Networking Technologies (ICCCNT). doi:10.1109/icccnt.2018.8494130.
  9. Modi C.N., Patel D.R., Patel A., Rajarajan M. Integrating signature apriori based network intrusion detection system (NIDS) in cloud computing. Procedia Technol.6, 905–912 (2012).
  10. Luna J.E., Martín A.S. & Landín C.J., System for Intrusion Detection with Artificial Neural Network. Proceedings of the International Conference on Agents and Artificial Intelligence. doi:10.5220/0005256704700475.
  11. Gautam A.K., Sharma V., Prakash S., Gupta M. Improved hybrid intrusion detection system (HIDS): mitigating false alarm in cloud computing. JCT,
  12. Patel A., Taghavi M., Bakhtiyari K., Júnior J.C. Taxonomy and proposed architecture of intrusion detection and prevention systems for cloud computing. In: Cyberspace Safety and Security. Р 441–458. Springer, Heidelberg, 2012.
  13. Granjal J. & Pedroso A., 2018. Intrusion Detection and Prevention with Internet-integrated CoAP Sensing Applications. Proceedings of the 3rd International Conference on Internet of Things, Big Data and Security. doi:10.5220/0006777901640172.
  14. Kholidy H.A., Baiardi F. CIDS: a framework for intrusion detection in cloud systems. In: 2012 Ninth International Conference on Information Technology: New Generations (ITNG). Р 379–385. IEEE, 2012.
  15. Gustedt J., Jeannot E., Quinson M. Experimental methodologies for large-scale systems: a survey. Parallel Process. Lett.19, 399–418, 2009.

Ссылка для цитирования данной статьи 

scientificmagazine copyright    

Вишняков А.С., Макаров А.Е., Уткин А.В., Зажогин С.Д., Бобров А.В. ВНЕДРЕНИЕ СИСТЕМЫ ДЕТЕКТИРОВАНИЯ ВНЕШНИХ УГРОЗ ПРИ ОБЛАЧНЫХ ВЫЧИСЛЕНИЯХ // Научный журнал №6(40), 2019. - С. {см. журнал}.

scientificmagazine pdf

НАЗНАЧЕНИЕ АВТОМАТИКИ И РЕЛЕЙНОЙ ЗАЩИТЫ

Муратов Г.Г., Анарбаев С.А., Ганиев С.Т. 

Муратов Гуламжан Гафурович - старший преподаватель;

Анарбаев Султан Аккулович - старший преподаватель;

Ганиев Сарвар Турсунбаевич- старший преподаватель,

кафедра электротехники и электромеханики,

Алмалыкский филиал

Ташкентский государственный технический университет им. Ислама Каримова,

г. Алмалык, Республика Узбекистан

Аннотация: авторы исследуют автоматизированные релейные защиты. При эксплуатации энергетического оборудования и электрических сетей неизбежны их повреждения и ненормальные режимы работы. Наиболее опасными повреждениями являются короткие замыкания (КЗ) в энергетическом оборудовании и электрических сетях.   Итогом работы является ряд существенных факторов усовершенствования релейной защиты.

Ключевые слова: релейной защиты, электрические сети, короткие замы­кания (КЗ), изоляции электрооборудования

Список литературы

  1. Андреев В.А. Релейная защита и автоматика систем электроснабжения. Москва. «Высшая школа», 1991.
  2. Электротехнический справочник: Т. 3. Производство, передача и распределение электрической энергии. / Под общ. ред. профессоров МЭИ. М.: Издательство МЭИ, 2004. 964 с.

Ссылка для цитирования данной статьи 

scientificmagazine copyright    

Муратов Г.Г., Анарбаев С.А., Ганиев С.Т. НАЗНАЧЕНИЕ АВТОМАТИКИ И РЕЛЕЙНОЙ ЗАЩИТЫ// Научный журнал №3(37), 2019. - С. {см. журнал}.

scientificmagazine pdf

ИССЛЕДОВАНИЕ АВТОМАТИЗИРОВАННОЙ ЗАЩИТЫ КОНДЕНСАТОРНЫХ УСТАНОВОК

Муратов Г.Г., Шойимов Й.Ю., Махамаджанов Р.К., Ганиев С.Т. 

Муратов Гуламжан Гафурович - старший преподаватель;

Шойимов Йулчи Юсупович - старший преподаватель;

Махамаджанов Равшан Камилджанович – ассистент;

Ганиев Сарвар Турсунбаевич - старший преподаватель,

кафедра электротехники и электромеханики,

Алмалыкский филиал

Ташкентский государственный технический университет им. Ислама Каримова,

г. Алмалык, Республика Узбекистан

Аннотация: авторы исследуют автоматизированную защиту конденсаторов. Батареи статических конденсаторов (БСК) используются для ком­пенсации реактивной мощности в сети, регулирования уровня напряже­ния на шинах, выравнивания формы кривой напряжения при использо­вании схем управления с частотным регулированием или выпрями­тельно-инверторных систем.  Итогом работы является ряд существенных факторов усовершенствования установок.

Ключевые слова: конденсатор, электродвигатель, реактивная мощность, активная мощность. 

Список литературы

  1. Андреев В.А. Релейные защита и автоматика систем электроснабжения. Москва. «Высшая школа», 1991.
  2. Релейная защита и автоматика систем электроснабжения: учеб.-метод. пособие Л.И. Евминов, Г.И. Селиверстов; М-во образования Респ. Беларусь, Гомел. гос. техн. ун-т им. П.О. Сухого. Гомель: ГГТУ им. П.О. Сухого, 2016. 531 с.

Ссылка для цитирования данной статьи 

scientificmagazine copyright    

Муратов Г.Г., Шойимов Й.Ю., Махамаджанов Р.К., Ганиев С.Т. ИССЛЕДОВАНИЕ АВТОМАТИЗИРОВАННОЙ ЗАЩИТЫ КОНДЕНСАТОРНЫХ УСТАНОВОК// Научный журнал № 3(37), 2019. - С. {см. журнал}.

scientificmagazine pdf