Программные продукты и системы

Статьи из выпуска № 3 за 2019 год.

Упорядочить результаты по: Дате публикации | Заголовку статьи | Авторам

11. О формализации функциональных требований в проектах по созданию информационных систем [№3 за 2019 год]
Авторы: Гутгарц Р.Д., Провилков Е.И.
Просмотров: 7139
Проблемам управления ИТ-проектами посвящено достаточно много научных и прикладных исследований. Главное внимание в них уделяется финансовым аспектам и продолжительности проекта, а функциональные аспекты часто остаются за кадром. Объяснить это можно тем, что такие показатели, как деньги и время, с учетом различных рисков можно рассчитать при использовании соответствующих методик и алгоритмов. Между тем адекватного численного эквивалента для определения функциональности проекта до сих пор не существует. При рассмотрении такого специализированного ИТ-проекта, как проектирование и разработка информационной системы или ее отдельного модуля, реализуемая в его рамках функциональность является основополагающим фактором, от которого зависят все другие показатели проекта. Однако функциональности в семантическом понимании этого слова по разным причинам в фундаментальной литературе и периодических научных изданиях уделяется недостаточно внимания. Основные интересы ученых и специалистов сосредоточены на управлении требованиями к информационной системе, включая функциональные. Формализация функциональных требований является предметом для обсуждения в научном сообществе и рассматривается в разных аспектах, но каких-либо унифицированных решений не предлагается. В статье рассматриваются вопросы, связанные исключительно с функциональными требованиями, особенностями их изначального формулирования, представлением для обсуждения с заказчиком и с формализацией для программного воплощения в проекте. Приводится краткий анализ подходов к формализации требований. Предложен авторский под-ход к формализации функциональных требований, который может быть распространен на определенные типы задач, включенные в ПО, представляющее информационную систему в виде программного продукта. Это может быть первым шагом в создании предпосылок для разработки алгоритмической составляющей, то есть для более корректного расчета трудоемкости проекта и, как следствие, более точного планирования его финансовых и временны́х затрат.

12. Оценка рейтинга научно-педагогических работников университета на основе автоматизированной информационной системы [№3 за 2019 год]
Авторы: Наточая Е.Н., Зубкова Т.М.
Просмотров: 4644
В статье рассматривается автоматизированная информационная система, разработанная для оценки эффективности профессиональной деятельности научно-педагогических работников образовательных организаций высшего образования. Данная система необходима для формирования отчета по показателям эффективности осуществляемых видов деятельности научно-педагогических работников, на основании которых руководитель может оперативно принимать управленческие решения. С применением автоматизированной информационной системы руководитель кафедры, факультета, образовательной организации получает возможность подбора подходящей кандидатуры на вакантные должности, а также формирования так называемого топ научно-педагогических работников, деятельность которых максимально совпадает с трендами развития высшего образования. Формализованное представление процесса оценки рейтинга научно-педагогических работников представлено в виде модели IDEF0 и схемы декомпозиции. В процессе декомпозиции модели цели программного средства выделены следующие функции: ведение данных о научно-педагогических работниках, расчет рейтинга, формирование отчетных форм. Показатели деятельности научно-педагогических работников объединены в группы: образовательная, организационно-методическая, научно-исследовательская, научно-организационная, репутационная и имиджевая деятельность, воспитательная и социальная работа. Результаты итоговой рейтинговой оценки могут учитываться при конкурсном отборе на вакантную должность и последующем заключении эффективного контракта, при выделении финансирования на приобретение оборудования для научных исследований, поездки на конференции, стажировки и т.п., при определении размера стимулирующей надбавки к заработной плате. Используемая математическая модель расчета рейтинга является методом квалиметрической оценки качества деятельности научно-педагогических работников. Рассчитываются базовый, текущий и частный рейтинги, а также рейтинг производственной и творческой активности. Разработаны алгоритм решения задачи, структура данных, показаны работа автоматизированной информационной системы и полученные результаты.

13. Прогноз состояния объекта на основе применения фильтра Калмана и глубоких нейронных сетей [№3 за 2019 год]
Авторы: Пучков А.Ю., Дли М.И., Лобанева Е.И., Василькова М.А.
Просмотров: 6681
В статье представлен алгоритм прогноза состояния объекта исходя из данных, поступающих в форме изображений от каких-либо источников, например, видеокамер, нацеленных на ответственные технологические зоны. В основе предлагаемого алгоритма лежит последовательное использование глубокой искусственной нейронной сети и фильтра Калмана. Нейронная сеть предназначена для уменьшения размерности входных данных (изображений), реализуя функцию энкодера, с выхода которого снимается вектор наблюдений за состоянием объекта. На основании этих наблюдений осуществляется оценка состояния объекта рекуррентным фильтром. Использование фильтра непосредственно для изображений привело бы к большой размерности задачи и практической невыполнимости из-за вычислительных трудностей. Программа, реализующая предложенный алгоритм, разработана на языке Python 3.6 с использованием интегрированной среды Spyder из сборки Anaconda для операционной среды Linux. Вы-бор языка программирования обусловлен наличием для него мощных библиотек машинного обучения TensorFlow от компании Google, а также удобного фреймворка Keras для создания и работы с глубокими нейронными сетями. Приведены результаты модельного эксперимента по использованию предложенного алгоритма для прогноза состояния объекта, который заключался в отнесении полученных наблюдений к тому или иному классу. В рамках эксперимента были сгенерированы наборы изображений, относящихся к различным классам и отличающихся своей текстурой. Для имитации шума на изображениях применялся построчный сдвиг пикселей по горизонтали. Сравнительный анализ результатов прогноза с применением фильтра Калмана и без него показал, что фильтрация позволяет снизить количество ложных классификаций. Разработанный алгоритм может найти применение в системах поддержки принятия решений и автоматизированных системах управления технологическими процессами.

14. Проектирование интерпретатора языка QVT Operational Mappings для программного средства UML Refactoring в рамках модельно-ориентированного подхода [№3 за 2019 год]
Авторы: Дерюгина О.А., Крючкова Е.В.
Просмотров: 3946
В работе рассмотрена концепция модельно-ориентированного подхода MDA для решения за-дач автоматизации разработки ПО. Подход предполагает разделение процесса разработки на три основных шага: разработка платформонезависимой модели PIM, создание платформозависимой модели PSM, разработка кода ПО. Подробно рассмотрены стандарты MDA: XMI (XML Metadata Interchange), унифицирующий обмен моделями между программными средствами, и QVT (Que-ry/View/Transformation), описывающий языки запросов к моделям. Цель работы – проектирование интерпретатора языка QVT Operational Mappings, одного из се-мейства языков QVT, для программного средства UML Refactoring. Программное средство UML Refactoring предназначено для анализа и трансформации UML-диаграмм классов, описывающих объектно-ориентированную архитектуру ПО. В процессе анализа рассчитываются объектно-ориентированные метрики (Avg. DIT, Avg. NOC, Avg. CBO и др.), а также выполняется поиск трансформаций «Введение интерфейса», «Стратегия», «Фасад», снижающих значение целевой функции рефакторинга, выбранной пользователем. На ос-нове информации о языке создания запросов к моделям QVTo для системы UML Refactoring спроектирован класс QVTInterpreter.java, который интерпретирует QVT-запрос к диаграмме классов, а затем преобразует его в последовательность трансформаций, таких как добавление класса, добав-ление атрибута к классу, добавление метода к классу, добавление интерфейса, добавление метода к интерфейсу, добавление пакета, добавление класса в пакет, добавление интерфейса в пакет, добавление пакета в пакет. Для каждой трансформации спроектирован отдельный класс-наследник класса Refactoring.java, в ходе трансформации передаваемый на вход классу Transformator.java, который, в свою очередь, вызывает метод execute() каждой трансформации.

15. Прототип интеллектуальной электронной книги с использованием технологии прямого наложения знаний [№3 за 2019 год]
Авторы: Бронфельд Г.Б., Киров Д.И., Кондратьев В.В.
Просмотров: 5609
В работе проведен анализ появления интеллектуальных электронных книг. Кратко рассмотрены основы создания интеллектуальных электронных книг в варианте элинги с использованием технологии прямого наложения знаний. Технология прямого наложения знаний обеспечивается применением новой модели представления знаний – молинги, фактически представляющей предложения текстов короткими семантическими сетями. Создаваемые базы знаний включают большой набор молинг. Применение технологии прямого наложения знаний приводит к присутствию в базе знаний только предложений с разным семантическим смыслом. Молинга соответствует структуре продукционных моделей, но имеет ядро, содержащее простое предложение с кодовым описанием, указанием фактора уверенности и постусловиями. Пост- условия могут содержать графические образы, файлы с данными или расчетные модели. Технология разработана в рамках проектирования экспертных систем, однако каждый из компонентов выполняется по-иному. В результате создан программный комплекс – элинга, обладающий уникальными возможностями по сравнению с обычными экспертными системами. Именно молинги позволяют применить технологию прямого наложения знаний. Логический вывод основан на использовании модифицированного правила modus ponens. Само нахождение решения осуществляется на основе диалого-ассоциативного поиска в процессе дискурса человек–компьютер с использованием промежуточных результатов, полученных при работе логического вывода. Описываются основные функции прототипа элинги и режимы работы. Данный подход позволяет на основе принципиально новой технологии более эффективно решать проблемы пользователей, не разрешимые или тяжело решаемые ранее на основе интеграции знаний.

16. Разработка алгоритмов функционирования математической модели дирижабельного радиолокационного комплекса обнаружения малозаметных воздушных целей [№3 за 2019 год]
Автор: Суша С.В.
Просмотров: 8302
В статье дано описание комплексной математической модели дирижабельного радиолокационного комплекса для обнаружения малозаметных воздушных целей. Исследование проводилось с целью обоснования технического облика, особенностей применения, оценки эффективности функционирования и боевых (информационных) возможностей данного комплекса. Разработка включает в себя ряд имитационных моделей (модель фоноцелевой обстановки, модель Земли, модель бортовых систем, включающая модель радиолокационной станции, модель бортовой системы управления и модель функционирования навигационной системы, модель наземного пункта управления, включающая модель отображения информации об обнаруженных и сопровождаемых целях, модель управления бортом), а также функционально законченные блоки (системы обработки и анализа результатов). При моделировании все входящие в комплексную математическую модель имитационные модели строятся по единому принципу, динамика функционирования моделируемого комплекса имитируется путем последовательного изменения их состояний через некоторые интервалы времени. В работе приведена блок-схема общего алгоритма функционирования комплексной математической модели в режиме имитационного моделирования. Процесс моделирования осуществляется путем пошагового изменения модельного времени на величину шага. Представлены алгоритмы функционирования основных блоков и их взаимосвязь в составе общего алгоритма функционирования комплексной математической модели дирижабельного радиолокационного комплекса в режиме имитационного моделирования. Алгоритмы функционирования модели фоноцелевой обстановки включают в себя и воздушно-космическую целевую, и радиоэлектронную обстановку. Пространственное положение и ориентация целей относительно точки стояния дирижабельного радиолокационного комплекса и излучения всех бортовых радиоэлектронных средств цели определяются параметрами целей, а также направлением их прихода и интенсивностью излучения. Алгоритмы функционирования модели навигационной системы содержат исходные данные положения носителя – векторы ошибок определения его местоположения. Значения данных этих векторов определяются характеристиками навигационной системы. Модель радиолокационной станции строится на основе вычисления параметра обнаружения по уравнению радиолокации и расчета процесса распространения сигналов. Данная модель включает алгоритмы первичной и вторичной обработки радиолокационной информации. Реализация представленных алгоритмов в комплексной математической модели позволяет с достаточной степенью достоверности описать процессы функционирования дирижабельного радиолокационного комплекса при обнаружении, сопровождении, распознавании малозаметных воздушных целей, что обеспечит проведение оценки эффективности вариантов построения комплекса и его информационных возможностей.

17. Разработка базы данных и конвертера для извлечения и анализа специализированных данных, получаемых с медицинского аппарата [№3 за 2019 год]
Авторы: Еремеев А.П., Ивлиев С.А.
Просмотров: 7122
При разработке экспертных систем могут возникнуть затруднения, связанные с используемыми форматами хранения или обмена данными. Возможны ситуации, когда данные хранятся в закрытом формате либо закрытый формат имеют файлы обмена для таких систем. Это затрудняет автоматический анализ данных, поскольку приходится заносить их в экспертную систему вручную. Однако существуют методы, позволяющие преобразовывать данные в удобный для работы формат. В статье рассматривается анализ двоичных файлов базы данных медицинского аппарата для исследования сложных патологий зрения с целью извлечения из нее данных биофизических исследований для последующего анализа. Поскольку в стандартном программном обеспечении отсутствуют возможности обмена информацией с внешними системами в открытых форматах, требуется разработка дополнительных методов и программных средств для определения физической структуры данных для последующего конвертирования в открытый формат. Исходными данными для анализа являются информация о данных, хранящихся в базе данных медицинского аппарата, а также общие принципы физического представления данных в компьютерных системах. После определения структуры файлов с данными выполняется разработка конвертера. Выходные файлы конвертера могут быть использованы в дальнейшем при обучении нейронных сетей. Такой подход позволяет достаточно быстро создавать базу образцов (прецедентов), исключив необходимость ручного переноса данных, и может служить основой для анализа данных в других подобных ситуациях.

18. Разработка графической оболочки для параллельных расчетов на базе платформы OpenFOAM [№3 за 2019 год]
Автор: Читалов Д.И.
Просмотров: 5181
Графические интерфейсы являются важнейшим элементом человеко-компьютерного взаимодействия. Они обеспечивают формирование входных данных для программ и визуализацию результатов. Коммерческое ПО преимущественно поставляется со встроенными графическими средствами взаимодействия. При этом некоторые открытые программные решения, в частности, платформа OpenFOAM, лишены встроенных средств взаимодействия. Данная проблема сохраняет свою актуальность, поскольку существующие графические интерфейсы имеют недостатки. В настоящей работе представлен поэтапный процесс разработки графической оболочки для реализации взаимодействия пользователя с платформой OpenFOAM – постановки численных экспериментов применительно к задачам механики сплошных сред в режиме параллельного выполнения. Для достижения поставленной цели определен список задач и необходимых инструментов: язык программирования Python 3.5, фреймворк описания элементов интерфейса PyQt5, интегрированная среда разработки PyCharm. Приведены диаграммы, демонстрирующие взаимосвязь модулей программы, и механизм работы программы. Сформулированы результаты разработки и тестирования приложения на примере проекта одной из стандартных задач механики сплошных сред, входящих в дистрибутив платформы OpenFOAM. Сформулирована научная новизна исследования, в частности, сериализация параметров численного эксперимента с помощью модуля Pickle языка Python и таблиц БД в формате SQLite, возможность создания различных версий файлов с параметрами задач механики сплошных сред, возможность запуска консольных команд с помощью bash-скриптов. Определены практическая ценность работы и дальнейшие перспективы.

19. Разработка метода самообучения импульсной нейронной сети для защиты от DDoS-атак [№3 за 2019 год]
Авторы: Пальчевский Е.В., Христодуло О.И.
Просмотров: 8365
Статья посвящена разработке специализированного метода обучения импульсной нейронной сети, позволяющего ускорить обнаружение и ликвидацию атак внешним несанкционированным трафиком. Рассмотрена проблема защиты доступности информации и обучения нейронных сетей, а также обоснована необходимость проведения математического анализа для создания новых способов самообучения нейронных сетей. Представлена разработанная самообучаемая импульсная нейронная сеть, необходимая для защиты от DDoS-атак. Разработан новый метод самообучения импульсной нейронной сети, в основу которого входит равномерное распределение нейронов по всем ядрам каждого процессора в кластере. Это позволяет нейронной сети обучаться в короткие сроки с нуля (530 минут), как следствие – быстро и эффективно ликвидировать DDoS-атаки. Проведено тестирование разработанной импульсной нейронной сети в условиях двух режимов –боевого и нормального. В результате получены нагрузочные значения на физические ресурсы каждого физического сервера в кластере. Длительное тестирование импульсной нейронной сети показывает достаточно низкую нагрузку на центральный процессор, оперативную память и твер-дотельный накопитель при DDoS-атаках. Соответственно, оптимальная нагрузка не только повышает доступность каждого физического сервера, но и предоставляет возможность параллельного запуска ресурсоемких вычислительных процессов без какого-либо нарушения функционирования рабочей среды. Тестирование проводилось на серверах вычислительного кластера, где импульсная нейронная сеть показала стабильную работу и эффективно защищала от DDoS-атак.

20. Реализация нечеткой модели взаимодействия объектов сложных технических систем на основе графов [№3 за 2019 год]
Автор: Мунтян Е.Р.
Просмотров: 5789
В статье дано описание процесса разработки нечеткой модели на основе графов, позволяющей исследовать совместные действия объектов сложных технических систем на примере части си-стемы охраны протяженного периметра. В качестве объектов такой системы используются стацинарные и подвижные объекты охраняемого периметра, необитаемые интеллектуальные взаимо-действующие мобильные роботизированные платформы, лицо, принимающее решение по их перемещению (в данном случае компьютер), потенциальные нарушители, проникающие на территорию охраняемого периметра. Для представления объектов сложных технических систем в модели используется понятие «актор» в соответствии с акторно-сетевой теорией Б. Латура. Проанализированы результаты моделирования системы охраны протяженного периметра на примере трех моделей, учитывающих различные виды связи в графе: модель 1 с однотипными связями, модель 2 с однотипными и разнотипными связями, модель 3 с однотипными, разнотипными ребрами и связями в виде векторов. Для моделирования и исследования совместных действий объектов сложных технических си-стем предложена нечеткая модель взаимодействия акторов, позволяющая учитывать совокупность различных видов связи между вершинами графа согласно специфике предметной области. Данные модели реализованы в разработанном автором программном модуле. Экспериментальные исследования показали преимущество предложенной в статье модели 3 (граф с учетом множественных связей).

◄ ← Предыдущая | 1 | 2 | 3 | Следующая → ►