ISSN 0236-235X (P)
ISSN 2311-2735 (E)

Публикационная активность

(сведения по итогам 2016 г.)
2-летний импакт-фактор РИНЦ: 0,493
2-летний импакт-фактор РИНЦ без самоцитирования: 0,389
Двухлетний импакт-фактор РИНЦ с учетом цитирования из всех
источников: 0,732
5-летний импакт-фактор РИНЦ: 0,364
5-летний импакт-фактор РИНЦ без самоцитирования: 0,303
Суммарное число цитирований журнала в РИНЦ: 5022
Пятилетний индекс Херфиндаля по цитирующим журналам: 355
Индекс Херфиндаля по организациям авторов: 499
Десятилетний индекс Хирша: 11
Место в общем рейтинге SCIENCE INDEX за 2016 год: 304
Место в рейтинге SCIENCE INDEX за 2016 год по тематике "Автоматика. Вычислительная техника": 11

Больше данных по публикационной активности нашего журнале за 2008-2016 гг. на сайте РИНЦ

Вход


Забыли пароль? / Регистрация

Добавить в закладки

Следующий номер на сайте

1
Ожидается:
16 Марта 2018

Статьи журнала №4 2017

1. Синтезирование программ на основе описания графоаналитической модели [2017-11-28]
Авторы: Зыков А.Г. (zykov_a_g@mail.ru) - Санкт-Петербургский национальный исследовательский университет информационных технологий, механики и оптики (Университет ИТМО), кандидат технических наук Ph.D; Кочетков И.В. (melmacson@gmail.com) - Санкт-Петербургский национальный исследовательский университет информационных технологий, механики и оптики (Университет ИТМО), Аспирант ; Поляков В.И. (v_i_polyakov@mail.ru) - Санкт-Петербургский национальный исследовательский университет информационных технологий, механики и оптики (Университет ИТМО), кандидат технических наук Ph.D; Чистиков Е.Г. (frazer@list.ru) - Санкт-Петербургский национальный исследовательский университет информационных технологий, механики и оптики (Университет ИТМО), Магистрант Undergraduate;
Аннотация: Количество и объемы создаваемого ПО растут ежегодно. Это побуждает разработчиков к созданию новых инструментов, позволяющих сократить время на разработку очередного продукта, в том числе средств автоматизации тестирования. Необходимость в новых инструментах автоматизации тестирования растет по причине того, что увеличивается количество систем, использующих различные языки программирования. Актуальность задачи поиска универсальных межязыковых средств тестирования остается высокой до сих пор. В работе рассматривается верификация вычислительных процессов на основе графоаналитической модели. Основная идея этого подхода заключается в том, что разработанная программа конвертируется в описание графоаналитической модели и сравнивается с эталонным описанием, по которому она и создавалась; далее по результатам сравнения программа либо признается корректной, либо отправляется на доработку. Узким местом такого подхода являются сама разработка программы на основе графоаналитической модели и потенциальная итеративность процесса. Эту проблему предлагается решить с помощью создания утилиты синтеза программ по эталонным описаниям графоаналитической модели. В данной работе рассматривается алгоритм преобразования объектной модели описания графоаналитической модели в текстовое представление операторов и выражений языка C#. Целью исследования является автоматизация синтеза программ на языке C# по группе описаний графоаналитической модели вычислительного процесса. В рамках данного исследования было создано средство, позволяющее преобразовывать описания графоаналитической модели в исходные коды программ. Разработанная утилита была проверена на описаниях графоаналитической модели программы для обработки массивов (сортировка, поворот). Синтезированный исполняемый модуль успешно протестирован в окружении операционной системы Windows 10. В дальнейшем планируется развивать утилиту вместе с новыми версиями языка описания для расширения возможностей синтезируемых программ.
The quantity and volumes of the developed software grow annually. It stimulates developers to create new tools enabling to reduce time for the next product development. It also includes testing automation equipment. The demand for new instruments of test automation increases due to increasing number of systems using different programming lan-guages. The relevance of the task of searching universal cross-language testing tools remains high. The paper considers verification of computing processes based on a graph-analytic model (GAM). The key idea of this approach is that the developed program is converted into a GAM description and is compared to the reference GAM description according to which it was created. Further, according to the results of comparing, the program either is recognized as correct, or is sent back for revision. A bottle neck of such approach is development of the program based on GAM and a potential iteration nature of the process. The authors suggest a special utility to solve this problem. This utility performs synthesis of programs for reference descriptions. The paper considers an algorithm of conversion of a GAM description object model into text representation of C# operators and expressions. A research objective is automation of program synthesis in C# by a group of GAM descriptions of a computing process. Within the research, we have created a tool enabling to transform GAM descriptions into program source codes. We have checked the developed utility on GAM descriptions of an array processing program (sorting, turn). The synthesized executed module has been successfully tested in Windows 10 operating system environment. In the future we plan to develop the utility along with new versions of a description language to enrich the possibilities of synthesizable programs.
Ключевые слова: верификация, тестирование, автоматизация, синтезирование программ, генерация программ, roslyn, графоаналитическая модель
Keywords: verification, testing, automation, program synthesis, generation of programs, roslyn, graph-analytic model
Просмотров: 253

2. Интервально-дифференциальные уравнения в структуре нечеткого фильтра Калмана при управлении сложными технологическими объектами [2017-11-28]
Авторы: Пучков А.Ю. (putchkov63@mail.ru) - Смоленский филиал Национального исследовательского университета МЭИ, кандидат технических наук Ph.D; Дли М.И. (midli@mail.ru) - Филиал Московского энергетического института (технического университета) в г. Смоленске, доктор технических наук Ph.D;
Аннотация: В статье предложена методика вычисления оценок процессов, протекающих на сложных технологических объектах, основанная на применении интервальных методов к дифференциальному векторно-матричному уравнению, описывающему фильтр Калмана. В отличие от методов решения дифференциального уравнения, описывающего фильтр Калмана, в классе вещественных чисел применение интервального счисления позволяет учесть неопределенность и неточность исходных данных, обусловленные различными факторами. К числу таких факторов относятся ошибки измерительной аппаратуры, зависящие от класса точности прибора, ошибки округления при проведении численных расчетов, погрешности дискретизации как по времени, так и по уровню. Свой вклад в неточность могут вносить и применяемые математические методы, в частности, использование нечетко-логического подхода к нахождению матрицы формирующего фильтра при описании процессов, протекающих на сложных технологических объектах, что обусловлено субъективизмом при формировании параметров нечетких моделей: видов функций принадлежности, количества термов переменных, правил, заполняющих базу знаний. Новизна предложенного подхода заключается в разработанной методике получения интервальных оценок состояния процесса в условиях неточности исходной информации на основе применения методов решения интервально-дифференциальных уравнений, позволяющих свести решение дифференциальных уравнений к более простому решению систем алгебраических уравнений. Представлены этапы решения уравнения, описывающего фильтр Калмана, которые состоят в переходе от дифференциального векторно-матричного уравнения фильтра к скалярной форме, а затем от него к интервально-дифференциальной форме и системе алгебраических уравнений. Решение этой системы дает искомый диапазон, внутри которого находятся оценки состояния процесса. Приведены иллюстративный пример и результаты работы реализующей предложенную методику программы, написанной на языке MATLAB.
The paper proposes an estimation technique of processes in complex technological objects based on using interval methods in a differential vector-matrix equation that describes Kalman filter. In contrast to methods for solving a differential equation that describes Kalman filter, in real numbers interval notation allows taking into consideration input data uncertainty and inexactness due to different factors. Such factors include measuring equipment errors depending on instrument rating, round-off errors in numerical calculation, time and amplitude sampling errors. Inexactness also depends on mathematical methods, such as using a fuzzy logical approach in forming filter matrix determination when describing processes in complex technological objects. This is due to subjectivity in forming fuzzy model parameters: kinds of membership functions, a number of variable therms, rules of knowledge base filling. The novelty of the proposed approach is in the developed technique of process state interval estimations in conditions of input data inexactness based on interval differential equations methods. The methods allow reducing solving differential equations to more simplified system of solving polynomial equation. The paper reviews the steps of solving the equation that determines Kalman filter. The steps consist of a transition from a differential vector-matrix filter equation to a scalar form, then to an interval differential form and a system of polynomial equations. The solution of this system presents the desired range of process state estimations. The paper shows an exemplification and results of a MATLAB program work based on the proposed technique.
Ключевые слова: нечеткая логика, фильтр калмана, интервально-дифференциальные уравнения, неточность исходных данных
Keywords: fuzzy logic, Kalman filter, interval differential equations, inexact input data
Просмотров: 272

3. Программное средство моделирования модульных вычислительных систем для проверки допустимости их конфигураций [2017-11-28]
Автор: Глонина А.Б. (alevtina@lvk.cs.msu.su) - Московский государственный университет им. М.В. Ломоносова ;
Аннотация: В работе представлено программное средство для проверки критерия допустимости конфигураций модульных вычислительных систем (МВС) реального времени. В качестве примера таких систем рассматриваются системы интегрированной модульной авионики. Конфигурация МВС реального времени считается допустимой, если для нее все работы всех вычислительных задач выполняются в рамках директивных сроков. На основе анализа задач, возникающих при проектировании систем, были сформулированы требования к средству проверки критерия допустимости конфигурации. Обзор существующих программных средств показал, что ни одно из них не удовлетворяет всем требованиям, поэтому было принято решение о разработке собственного средства. Разработанное программное средство позволяет моделировать МВС реального времени и получать временные диаграммы их функционирования, необходимые для проверки критерия допустимости. Благодаря выбранному для моделирования математическому аппарату (сетям временных автоматов с остановкой таймеров) корректность построенных моделей формально доказана. Процесс построения и прогона модели для конкретной конфигурации полностью автоматизирован, поэтому разработанное средство может быть использовано в цикле работы алгоритмов поиска оптимальных конфигураций. Программное средство было интегрировано с САПР планирования вычислений в МВС реального времени, используемой в промышленности, и апробировано на данных, приближенных к реальным. Эксперименты показали, что разработанное средство применимо на практике и для конфигураций с длительным интервалом планирования превосходит по быстродействию встроенную в САПР модель МВС. Кроме того, предложенное средство удовлетворяет всем сформулированным ранее требованиям в отличие от встроенной в САПР модели, удовлетворяющей им лишь частично.
The paper presents a software tool for checking feasibility of real-time modular computer systems (RT MCS) configuration. Integrated modular avionics (IMA) systems are considered as an example of RT MCS. An RT MCS configuration is feasible if all works for all computational tasks complete within their deadlines. The author formulates a set of requirements to configurations feasibility checking tool based on analysis of RT MCS design problems. The review of the existing software tools has shown that none of them satisfies all the requirements. Thus, it has become necessary to develop our own tool that would satisfy all the requirements. The proposed software tool allows simulating RT MCS and obtaining timing diagrams of their operation, which are necessary for feasibility checking. The correctness of the developed models was formally proven due to the chosen mathematical formalism (stopwatch time automata networks). As a model for a given configuration can be built and run automatically, our tool can be used together with the optimal configurations search algorithm. The tool was integrated with the scheduling CAD system into the industrial RT MCS and tested on realistic datasets. The experiments showed that the tool is suitable for practical use. Moreover, it is more efficient then a MCS model that is built into a CAD system for the configurations with long scheduling interval. Furthermore, in contrast with the proposed tool, the CAD system model does not satisfy all the requirements.
Ключевые слова: корректность, верификация, планирование вычислений, имитационное моделирование, интегрированная модульная авионика, сети временных автоматов
Keywords: correctness, verification, scheduling, simulation, integrated modular avionics, time automata networks
Просмотров: 249

4. Interpretation of the meaning of natural language phrases in problem-oriented systems [2017-11-28]
Авторы: Биллиг В.А. (Vladimir-Billig@yandex.ru) - Тверской государственный технический университет, г. Тверь, кандидат технических наук Ph.D; Смирнов И.С. (dru0121@gmail.com) - Тверской государственный технический университет, Магистрант Undergraduate;
Аннотация: Организация диалога с компьютером на естественном языке является одним из важнейших направлений в области искусственного интеллекта. Мощь и выразительная сила естественного языка затрудняют его формализацию и устранение неоднозначностей в понимании смысла фраз. В данной статье рассматривается подход к интерпретации смысла фраз на основе теории «Смысл–Текст». Ключевым моментом является намеренное ограничение контекста диалога заданной предметной областью. Это позволяет системе вести более содержательный диалог и решать конкретные задачи из заранее определенного множества. Построенная на основе разработанных авторами алгоритмов программная система «Элиза–Школьник» ориентирована на достаточно широкую предметную область, включающую множество задач, предлагаемых на едином государственном экзамене по информатике. Система способна объяснять свои действия по анализу текста фраз, содержащих запросы на решение тех или иных задач, решать запрашиваемые задачи и давать объяснения хода решения. Форма взаимодействия «вопрос–ответ» представляется наиболее естественной в процессе обучения. Процесс анализа разбивается на последовательность этапов (предварительный, морфологический, синтаксический и семантический анализ), на каждом из которых используются различные модели языка и предметной области. Предлагаемый подход базируется на следующих идеях: абстрагирование от предметной области до самых поздних этапов анализа и направленность на результат, то есть построение наиболее вероятного, может быть, неполного, представления смысла, несмотря на неполноту исходной информации или возможные ошибки в процессе анализа. Разработанные алгоритмы могут быть применены и к другим проблемным областям.
The organization of a natural language dialog with a computer is one of the most important problems in the field of artificial intelligence. The expressive power of a natural language makes it difficult to formalize and eliminate ambi-guities in understanding phrase meanings. This article considers the approach to interpreting natural language phrases based on the “Meaning–Text” theory. The key point is an intentional dialogue context limitation with a specified domain. This allows the system to conduct a more meaningful dialogue and to solve specific problems of the given domain. The “Eliza–Student” software built upon the developed algorithms is oriented to a fairly broad subject domain, which includes a fair amount of tasks from the Unified State Exam (the Russian abbreviation is “ЕГЭ”, an English analogue is SAT) in informatics. The developed system is able to explain actions performed during the analysis of the text, which contains user questions on solving certain tasks in informatics, solve them and explain decision making in solving process. It seems that the reciprocal form of interaction seems to be the most natural in the learning process. The analysis process is divided into a sequence of stages (preliminary, morphological, syntactic and semantic analysis). Each of them uses different models of language and subject domain. The proposed approach is based on the following ideas: abstraction from the subject area to the latest stages of analysis and focus on the result, i.e. the construction of the most probable, perhaps incomplete, representation of the meaning, despite the incompleteness of the initial information or possible errors in the analysis process. The developed algorithms can be applied to different subject domains.
Ключевые слова: knowledge representation, human-machine interface, natural language, tasks in informatics, morphological analysis, syntax analysis, semantic analysis, frame model, “meaning–text” model, dialogue with a computer, natural language interface, program systems
Keywords: представление знаний, человеко-машинный интерфейс, естественный язык, задачи по информатике, морфологический анализ, синтаксический анализ, семантический анализ, фреймовая модель, модель «смысл–текст», диалог с эвм, текстоориентированный интерфейс, программные системы
Просмотров: 199

5. Синергетика информационно-когнитивного взаимодействия в интеллектуальных робототехнических системах с дистанционным обменом знаниями [2017-11-28]
Авторы: Ульянов С.В. (ulyanovsv@mail.ru) - Международный университет природы, общества и человека «Дубна», доктор физико-математических наук Ph.D; Решетников А.Г. (reshetnikovag@pochta.ru) - Международный университет природы, общества и человека «Дубна», Аспирант ;
Аннотация: В статье представлена технология дистанционного проектирования БЗ нечетких регуляторов, разработанных с использованием программного инструментария «Оптимизатор Баз Знаний» на мягких и квантовых вычислениях. Рассматривается возможность настройки и передачи БЗ с использованием дистанционного подключения к объекту управления. Предложенные технологии позволяют повысить робастность системы управления за счет добавления функций обучения и адаптации к различным ситуациям управления. Представлено сравнение качества управления в нечетких регуляторах при работе в различных режимах. Настройка и передача БЗ нечеткого регулятора реализуются при помощи удаленного соединения с объектом управления в online с использованием технологий Bluetooth и Wi-Fi. В качестве примеров выступают различные модели интеллектуальных автономных роботов. Дистанционная передача БЗ позволяет проектировать множество различных встраиваемых интеллектуальных регуляторов для реализации множества стратегий управления в условиях неопределенности и риска. Реализованная технология обмена знаниями в группе интеллектуальных роботов позволяет гарантированно достигать цели управления и извлекать дополнительные знания за счет формирования нового информационного источника, основанного на синергетическом эффекте объединения знаний. В статье рассматриваются различные варианты взаимодействия робототехнических систем. Приведено краткое описание каждой из систем. Результаты экспериментов демонстрируют возможность гарантированного достижения цели управления коллективом роботов за счет использования технологий мягких вычислений при проектировании БЗ нечетких регуляторов. Разработанный программный инструментарий дает возможность проектировать и настраивать сложные и слабо формализованные технические системы. Данная возможность позволяет существенно сократить время при проектировании интеллектуальной системы управления и повысить надежность системы за счет снижения уровня влияния экспертных оценок на процесс проектирования.
The article describes a technology of knowledge bases remote design for fuzzy controllers, which are developed using the software toolkit “Knowledge base optimizer” based on soft and quantum computing. The paper also considers the possibility of tuning and transferring a knowledge base using remote connection to a controlled object. The presented technologies allow increasing control system robustness by adding training and adapting functions to various management situations.There is a comparison of control quality in fuzzy controllers operating in various control modes. Configuring and transferring fuzzy controller knowledge bases is performed using a remote connection with a control object online via Bluetooth and WiFi. As examples, there are different models of intelligent autonomous robots. Remote transmission of knowledge bases allows designing many different built-in intelligent regulators to implement a variety of control strategies under uncertainty and risk. The implemented technology of knowledge sharing in the group of intelligent robots allows achieving the goal of control and gaining additional knowledge by creating a new information source based on the synergistic effect of combining knowledge. The article considers various options of interaction between robotic systems. There is a brief description of each system. The experimental results demonstrate the possibility of guaranteed achievement of the control goal by a group of robots using soft computing technologies when designing knowledge bases of fuzzy controllers. The developed software toolkit allows designing and configuring complex ill-defined and poorly formalized technical systems online. This feature significantly reduces the time for intelligent control system design and improves system reliability by reducing the level of influence of expert estimates on the design process.
Ключевые слова: синергетика знаний, дистанционная передача знаний, нечеткий регулятор, интеллектуальное управление, многоагентная система, : коллектив интеллектуальных роботов
Keywords: knowledge synergetic, remote transmission of knowledge, fuzzy controller, intelligent control, multiagents systems,
Просмотров: 234

6. Метод повышения интерпретируемости регрессионных моделей на основе трехступенчатой модели развития мышления [2017-11-28]
Авторы: Куликовских И.М. (kulikovskikh.i@gmail.com) - Самарский государственный аэрокосмический университет им. С.П. Королева (национальный исследовательский университет), кандидат технических наук Ph.D;
Аннотация: Повышение обобщающей способности регрессионных моделей приводит к более эффективному решению задач распознавания, прогнозирования, выявления различных стратегий поведения технических и социальных систем. Известные методы повышения обобщающей способности обладают вычислительной эффективностью, но понижают интерпретируемость модели и конечных результатов. Предлагаемая статья является попыткой обратиться к данной проблеме, дополняя задачи регрессии и классификации в контексте задач синтеза фильтров из области цифровой фильтрации и тестирования из области психометрии. Принимая во внимание достоинства решений в альтернативных предметных областях, целью данной работы является создание метода повышения интерпретируемости регрессионных моделей через стимулирование процессов внутренней неопределенности в машинном обучении. Для достижения поставленной цели была создана трехступенчатая модель развития машинного мышления, отражающая динамику анализируемых предметных областей. Эти области связаны едиными процессами внутренней неопределенности, что требует создания соответствующего математического аппарата. Данная работа рассматривает процессы внутренней неопределенности с когнитивной точки зрения через процессы забывания и угадывания. Результатом исследования является реализация ступеней синтеза фильтров, тестирования и интегральной ступени регрессии/классификации в рамках созданной трехступенчатой модели развития мышления. При этом ступень синтеза фильтров моделирует техническую среду, ступень тестирования – социальную среду, а интегральная ступень – социально-техническую среду. Тогда как социальная среда моделирует сознание человека, социально-техническая среда вводит понятие сознания машины. Представленные реализации позволили формализовать метод повышения интерпретируемости регрессионных моделей через формирование принципов перехода от сознания человека к сознанию машины.
Increasing generalization performance of regression models leads to a more effective solution for the problems of recognition, prediction, and extraction of social and engineering behavior strategies. A number of known methods for improving the generalization properties demonstrate computational effectiveness, hovewer they reduce interpretability of a model and results. This study is an attempt to approach this problem looking at the methods of regression and classification from digital filtering and psychometrics points of view. Considering the advantages of the methods for solving the interpretability problem in these areas, this research is aimed at defining a method to improve the interpretability of regression models by promoting learner’ internal uncertainty in machine learning. In order to solve the problem, the author has developed a three-step model of building cognition. This model reflects direct relations among digital filtering, psychometrics, and machine learning. These research areas employ the same sources of internal uncertainty that makes creating consistent mathematical models that connects the areas possible. For this purpose, the paper considers internal uncertainty from a cognitive point of view as processes of forgetting and guessing. The findings of this study provide the implementations of the following steps in accordance with the tree-step model: a filter synthesis step, a psychological assessment step, and an integrated regression/classification step. While the first step models an engineering environment and the second step presents a social environment, the integrated step helps to create a social-engineering environment. In addition, in contrast to the social environment that may simulate human cognition, the social-engineering environment seems promising in introducing machine cognition. The proposed implementations allow formalizing the method for improving interpretability of regression models changing from one kind of cognition to the other.
Ключевые слова: философская система гегеля, внутренняя неопределенность, психометрия, цифровая фильтрация, машинное обучение
Keywords: hegel’s philosophical system, internal uncertainty, psychometrics, digital filtering, machine learning
Просмотров: 222

7. Хранение и эффективная обработка нечетких данных в СУБД PostgreSQL [2017-11-28]
Авторы: Сорокин В.Е. (sorokinve@yandex.ru) - НИИ «Центрпрограммсистем», кандидат технических наук Ph.D;
Аннотация: Всего за полвека теория нечетких множеств прошла путь от разработки теоретических основ до широкого практического применения в системах искусственного интеллекта таких областей деятельности, как управление промышленным оборудованием и транспортными средствами, медицинская диагностика и экспертные системы, в том числе для оценки различных рисков, от экономических до экологических. Во многих из них требуются надежное хранение и эффективная обработка больших объемов информации. С этой целью, как правило, применяются СУБД, наиболее совершенными из которых в настоящее время являются объектно-реляционные. Однако нечеткие данные плохо согласуются как с объектной, так и с реляционной моделью данных, и большинство промышленных СУБД не содержат встроенных типов нечетких данных и механизмов работы с ними. К таковым относится и кроссплатформенная свободно распространяемая в исходных кодах объектно-реляционная СУБД PostgreSQL, с применением которой во многом связывается импортозамещение в инфраструктурном ПО. Возможности реляционного моделирования нечетких данных и развитый механизм расширения типов за счет создания требуемых пользовательских типов наряду с мощными процедурными языками в СУБД PostgreSQL позволяют реализовывать различные альтернативные подходы к хранению и обработке нечетких данных. В статье выполнен сравнительный анализ таких подходов с точки зрения поддержания целостности данных и эффективности их обработки, приведены результаты экспериментов на созданных по различным подходам моделям нечетких данных. Предложены проектные решения, повышающие эффективность поиска подобных нечетких данных, сформулированы рекомендации по выбору подхода к моделированию нечетких данных.
In just half a century the theory of fuzzy sets has developed from theoretical foundations to practical use in artificial intelligence systems in such areas as industrial equipment and vehicles control, medical diagnosis and expert systems, including risk assessment, from economic to environmental. Many of them need efficient and reliable storage and processing of large volumes of information. For this purpose, there are DBMS, the most advanced of them are the object-relational DBMS. However, fuzzy data are difficult to reconcile with both object and relational data models. Moreover, the majority of industrial DBMS do not contain built-in fuzzy data types and mechanisms to work with them. These DBMS include cross-platform and freely distributed in source object-relational DBMS called PostgreSQL. Import substitution in infrastructure software is largely associated with application of PostgreSQL. Opportunities of fuzzy data relational modeling and a developed mechanism for extending types through the creation of the required user-defined types along with powerful procedural languages in PostgreSQL allow implementing various alternative approaches to fuzzy data storage and handling. The article shows a comparative analysis of these approaches from the point of view of maintaining data integrity and processing efficiency. There are the experimental results at various fuzzy data models depending on approaches. The paper proposes design solutions that increase the efficiency of fuzzy data search, and formulates recommendations on choosing an approach to modeling fuzzy data.
Ключевые слова: эффективность sql-запросов, целостность данных, операции нечеткой логики, триангулярные нормы, postgresql, система управления базами данных, нечеткое множество, лингвистическая переменная
Keywords: sql query efficiency, data integrity, fuzzy logic operations, database management system, PostgreSQL, database management system, fuzzy set, linguistic variable
Просмотров: 323

8. Архитектура интеллектуальной системы оптимального управления эволюцией многостадийных процессов в нечеткой динамической среде [2017-11-28]
Авторы: Палюх Б.В. (pboris@tstu.tver.ru) - Тверской государственный технический университет, доктор технических наук Ph.D; Ветров А.Н. (vetrov_48@mail.ru) - Тверской государственный технический университет, кандидат технических наук Ph.D; Егерева И.А. (irina.egereva@gmail.com) - Тверской государственный технический университет, кандидат технических наук Ph.D;
Аннотация: В статье излагаются ключевые элементы подхода к созданию системы интеллектуальной информационной поддержки инноваций на предприятии, основанного на интеграции механизмов поиска инновационных решений, методов управления эволюцией производственно-технологической системы с использованием созданного хранилища инновационных решений, алгоритмов согласованной оптимизации и идентификации технологических параметров. Рассмотрена возможность использования предложенного подхода применительно к базовому варианту модели функционирования производственно-технологической системы. Проект посвящен фундаментальной научной проблеме создания методов и средств моделей оптимального управления эволюцией многостадийных процессов в условиях динамической неопределенности для повышения их эффективности и долгосрочной устойчивости в течение всего жизненного цикла. Многостадийный процесс рассматривается как многоагентная система, эффективность управления которой зависит от согласованного поведения центра и агентов, их заинтересованности в поиске и внедрении инновационных решений, умения анализировать возможности эволюционного развития. Подход, лежащий в основе предлагаемого в проекте формального аппарата для оптимального управления эволюцией многостадийных процессов, включает разработку и исследование математической модели управления эволюцией многостадийных процессов в нечеткой динамической среде. Он также предполагает разработку метода решения задачи управления эволюцией многостадийных процессов в виде оптимального (субоптимального) закона управления с обратной связью и исследование асимптотических свойств решений полученного функционального уравнения для автономных систем. Разработка методов согласованной оптимизации при взаимодействии центра и группы агентов в условиях расширения их производственно-технологических возможностей также составляет содержание проекта. Реализация разрабатываемых методов и моделей предполагает создание прототипа интеллектуальной системы оптимального управления эволюцией многостадийных процессов в нечеткой динамической среде.
The article considers key elements of the approach to creating a system of intellectual information support of innovations at the enterprise. The approach is based on the integration of search mechanisms for innovative solutions and methods of industrial-technological system evolution control using the created store of innovative solutions, algorithms of coordinated optimization and process parameters identification. The paper examines the possibility of using the proposed approach with respect to the base version of the industrial-technological system functioning model. The project is dedicated to a fundamental scientific problem of developing methods and model means of optimal control of multi-step processes evolution under conditions of dynamic uncertainty to enhance their effectiveness and long-term sustainability throughout their life cycle. The authors consider a multistage process as a multi-agent system, its effective management depends on consistent behavior of the center and agents, their interest in finding and implementing innovative solutions, ability to analyze the possibilities of evolutionary development. The approach behind the proposed in the project of a formal apparatus for optimal control of multi-step process evolution includes development and study of a mathematical model of managing multi-stage processes evolution in a fuzzy dynamic environment. It also involves development of a method of solving the problem of managing multi-stage processes evolution in the form of the optimal (suboptimal) control law with feedback and the study of asymptotic properties of solutions for a functional equation obtained for autonomous systems. The project content also includes development of methods for coordinated optimization when the center interacts with agent groups in terms of expanding their production and technological capabilities. Implementation of the developed methods and models involves creating a prototype of an intelligent system for optimum control of a multi-stage processes evolution in a fuzzy dynamic environment.
Ключевые слова: многостадийные процессы, оптимальное управление, управление эволюцией, информационная система
Keywords: multistage processes, optimal control, evolution managing, information system
Просмотров: 271

9. Применение методов классификации и кластеризации для повышения эффективности работы прецедентных систем [2017-11-28]
Авторы: Варшавский П.Р. (VarshavskyPR@mpei.ru) - Национальный исследовательский университет «МЭИ», кандидат технических наук Ph.D; Ар Кар Мьо (arkar2011@gmail.com) - Национальный исследовательский университет «МЭИ», Аспирант ; Шункевич Д.В. (shunkevichdv@gmail.com) - Белорусский государственный университет информатики и радиоэлектроники (БГУИР) ;
Аннотация: В статье рассматриваются актуальные вопросы повышения эффективности работы систем, использующих рассуждения на основе прецедентов (CBR – Case-Based Reasoning). Прецедентные методы и системы (CBR-системы) активно применяются для решения целого ряда задач в области искусственного интеллекта (например, для моделирования правдоподобных рассуждений (рассуждений здравого смысла), машинного обучения, интеллектуальной поддержки принятия решений, интеллектуального поиска информации, интеллектуального анализа данных и др.). Следует отметить, что современные инструменты для интеллектуального анализа данных, широко используемые сегодня в интеллектуальных системах, системах управления базами данных и знаний, бизнес-приложениях, системах машинного обучения, системах электронного документооборота и др., не обладают развитыми CBR-средствами. Для повышения эффективности работы CBR-систем предлагается использовать модифицированный CBR-цикл, позволяющий сформировать базу удачных и неудачных прецедентов на основе имеющейся экспертной информации (тестовых выборок), а также модификацию алгоритма k ближайших соседей (k-NN) для извлечения прецедентов. Предложенные модификации позволяют повысить качество решения задач интеллектуального анализа данных (в частности, задачи классификации данных). Кроме того, в работе для повышения быстродействия CBR-систем рассматривается возможность сокращения количества прецедентов в базе удачных прецедентов за счет применения методов классификации и кластеризации. С использованием разработанного в среде MS Visual Studio на языке C# прототипа CBR-системы проведены вычислительные эксперименты по оценке эффективности предлагаемых в работе решений на наборе данных из UCI Machine Learning Repository.
The article examines topical issues of improving efficiency of case-based reasoning (CBR) systems. Case-based methods and systems (CBR systems) are actively used to solve a number of problems in the field of artificial intelligence (for example, for modeling plausible reasoning (common sense reasoning), machine learning, intellectual decision support, intelligent information search, data mining (DM) and etc.). It should be noted that modern tools for DM, which are widely used in intelligent systems, database and knowledgebase management systems, business ap-plications, machine learning systems, electronic document management systems, etc., do not have advanced CBR tools. The paper proposes to use the modified CBR cycle to increase the efficiency of CBR systems. This cycle allows creating a base of successful (CB) and unsuccessful cases (UCB) based on available expert information (test samples), as well as the k-nearest neighbors (k-NN) modification algorithm for case retrieval. The proposed modifications allow improving the quality of solving DM tasks (in particular, data classification task). In addition, the authors consider the possibility of reducing the number of cases in CB using classification and clustering methods to improve performance of CBR systems. The paper shows computational experiments to estimate the effectiveness of the solutions offered while working on a data set from the UCI Machine Learning Repository. They use CBR system prototype developed in MS Visual Studio in C# language.
Ключевые слова: кластеризация, классификация, интеллектуальный анализ данных, прецедентный подход, интеллектуальная система
Keywords: clusterization, classification, data intelligent analysis, case-based approach, intellectual system
Просмотров: 287

10. Когнитивные гибридные системы поддержки принятия решений и прогнозирования [2017-11-28]
Авторы: Аверкин А.Н. (averkin2003@inbox.ru) - Международный университет природы, общества и человека «Дубна», кандидат физико-математических наук Ph.D; Ярушев С.А. (sergey.yarushev@icloud.com) - Международный университет природы, общества и человека «Дубна», Аспирант ; Павлов В.Ю. (averkin2003@inbox.ru ) - Московский авиационный институт (национальный исследовательский университет), кандидат физико-математических наук Ph.D;
Аннотация: В работе рассматривается ряд моделей для поддержки принятия решений в динамических ситуациях, характеризующихся слабой структурированностью, основанной на гибридной системе, интегрирующей нечеткую иерархическую модель оценивания и нечеткую когнитивную модель ситуации. Представлены гибридная модель на основе когнитивных карт и иерархий Саати для поддержки принятия решений в динамических ситуациях и нечеткая продукционная модель для моделирования нерационального поведения людей в задачах поведенческой экономики. При создании поведенческой модели принятия решений учитывались модули, отвечающие за эмоции ЛПР, и репрезентативность внутренней модели. В модели используются нечеткая логика и продукционные правила. Этот подход делает модель принятия решений интуитивно понятной благодаря лингвистическим переменным, формирующим продукционные правила. Еще одно преимущество – универсальность и шкалируемость, получаемая при переходе к моделям с большим числом параметров. Представлена модель модулярной системы прогнозирования временных рядов, состоящей из модулей на основе модулярных нейронных сетей, модуля, включающего в себя гибрид нечеткой когнитивной карты и нейро-нечеткой сети ANFIS, и модулей верификации и агрегирования полученных результатов. Подробно в данной статье рассматривается модуль, сочетающий нечеткую когнитивную карту и нейро-нечеткую сеть. Построена нейронная сеть, и продемонстрирована ее структура в сочетании с нечеткой когнитивной картой на примере прогноза показателя «качество жизни населения». Подобные подходы используются в системах бизнес-аналитики для экономики знаний на основе интеллектуальных систем поддержки принятия решений, использующих когнитивные методы анализа сознания людей, вовлеченных в эти процессы, а также тестирование качества ЛПР по их мозговой активности, для параметрической настройки интеллектуальных систем поддержки принятия решений.
The paper considers a number of models for decision-making support in dynamic situations that are characterized by weak structuring based on a hybrid system integrating a fuzzy hierarchical assessment model and a fuzzy cognitive situation model. The paper presents a hybrid model based on cognitive maps and Saati decision support hierarchies in dynamic situations and a fuzzy production model for modeling people's irrational behavior in the problems of behavioral economics. When creating a behavioral decision-making model, we were taking into account the modules responsible for decision maker’s emotions and internal model representativeness. The model uses fuzzy logic and production rules. This approach makes the decision-making model intuitive due to linguistic variables that form production rules. Another advantage is universality and scalability obtained when switching to models with a large number of parameters. The paper presents a model of a modular time series forecasting system. It consists of modules based on modular neural networks, a module that includes a fuzzy cognitive map hybrid and a neural-fuzzy ANFIS network and modules for verifying and aggregating the results. This article considers in detail a module combining a fuzzy cognitive map and a neural-fuzzy network. There is the constructed neural network and its structure is shown in combination with a fuzzy cognitive map based on the forecast of the indicator “living standards”. Business analytics systems use similar approaches for knowledge economics based on intelligent decision support systems that use cognitive methods of analyzing consciousness of people involved in these processes, as well as testing decision makers’ quality by their brain activity, for parametric adjustment of intelligent systems decision support.
Ключевые слова: прогнозирование, нейронные сети, когнитивные карты, нечеткие системы, нейро-нечеткие сети, поддержка принятия решений, гибридные модели
Keywords: forecasting, neural network, cognitive maps, fuzzy systems, fuzzy-neural networks, decision support, hybrid models
Просмотров: 294

| 1 | 2 | 3 | 4 | Следующая →