ОСОБЕННОСТИ ПАРАЛЛЕЛЬНОЙ МНОГОФАКТОРНОЙ ИДЕНТИФИКАЦИИ
Работая с нашим сайтом, вы даете свое согласие на использование файлов cookie. Это необходимо для нормального функционирования сайта, показа целевой рекламы и анализа трафика. Статистика использования сайта отправляется в «Яндекс» и «Google»
НАУЧНЫЙ ЖУРНАЛ ВЕСТНИК ВОРОНЕЖСКОГО ИНСТИТУТА ВЫСОКИХ ТЕХНОЛОГИЙ
cетевое издание
ISSN 2949-4443

ОСОБЕННОСТИ ПАРАЛЛЕЛЬНОЙ МНОГОФАКТОРНОЙ ИДЕНТИФИКАЦИИ

Воронин В.В.  

УДК 681.3

  • Аннотация
  • Список литературы
  • Об авторах

В данной статье рассматривается задача параллельной многофакторной идентификации. Приведена структура принципа многофакторной идентификации. Продемонстрирован механизм использования диаграмм Венна.

1. Балашова И. Ю. Разработка интегрированных средств представления знаний в интеллектуальной системе поддержки жизненного цикла программных продуктов / Балашова И. Ю., Дзюба Е. А., Прошки-на Е. Н. // Моделирование, оптимизация и информационные технологии. – 2018. – Т. 6. – № 1 (20). – С. 357-367.

2. Дубровин М. Г. Модели и методы проактивного мониторинга ИТ-СИСТЕМ / М. Г. Дубровин, И. Н. Глухих // Моделирование, оптимизация и информационные технологии. – 2018. – Т. 6. – № 1 (20). – С. 314-324.

3. Зазулин А. В. Особенности построения семантических моделей предметной области / А. В. Зазулин, Ю. П. Преображенский // Вестник Воронежского института высоких технологий. – 2008. – № 3. – С. 026-028.

4. Кузичев А. С. Диаграммы Венна. История и применения / А. С. Кузичев // Москва: Наука, 1968. – 252 с.

5. Маричев А. В. Вопросы социальной инженерии в корпоративной информационной безопасности / А. В. Маричев, И. В. Любимов, Ю. П. Преображенский // Вестник Воронежского института высоких технологий. – 2017. – № 2 (21). – С. 64-67.

6. Недосекин Д. А. Многовариантный выбор при управлении развивающимися системами / Д. А. Недосекин // Моделирование, оптимизация и информационные тех-нологии. – 2018. – Т. 6. – № 1 (20). – С. 346-356.

7. Поначугин А. В. Моделирование системы радиодоступа в мультисервисных сетях связи / А. В. Поначугин, И. В. Гусев // Моделирование, оптимизация и информационные технологии. – 2018. – Т. 6. – № 1 (20). – С. 118-130.

8. Попова Н. А. Решение задачи распознавания лиц с использованием алгоритмов машинного обучения / Н. А. Попова, М. А. Назаров, М. В. Власов // Моделирование, оптимизация и информационные технологии. – 2018. – Т. 6. – № 1 (20). – С. 408-415.

9. Преображенский Ю. П. Разработка методов формализации задач на основе семантической модели предметной области / Ю. П. Преображенский // Вестник Воронежского института высоких технологий. –2008. – № 3. – С. 075-077.

10. Преображенский Ю. П. Информационная безопасность - вызовы современного мира / Ю. П. Преображенский // Вестник Воронежского института высоких технологий. – 2017. – № 2 (21). – С. 60-63.

11. Тишуков Б. Н. Повышение эффективности функционирования объектов со структурновариативной формой управления на основе оптимизационного моделирования / Б. Н. Тишуков // Моделирование, оптимизация и информационные технологии. – 2018. – Т. 6. – № 1 (20). – С. 288-298.

Воронин Василий Владимирович


Воронеж, Россия

Ключевые слова: многофакторная диаграммы Венна, параллельная обработка, многофакторный анализ,

Для цитирования: Воронин В.В. , ОСОБЕННОСТИ ПАРАЛЛЕЛЬНОЙ МНОГОФАКТОРНОЙ ИДЕНТИФИКАЦИИ. Вестник Воронежского института высоких технологий. 2018;12(3). Доступно по: https://vestnikvivt.ru/ru/journal/pdf?id=849

73

Полный текст статьи в PDF

Опубликована 30.09.2018