Программные продукты и системы

Статьи из выпуска № 1 за 2018 год.

Упорядочить результаты по: Дате публикации | Заголовку статьи | Авторам

31. Регуляризованные ортогональные модели вероятностных характеристик с условием выполнения их основных свойств [№1 за 2018 год]
Авторы: Прохоров С.А., Куликовских И.М.
Просмотров: 2918
Представление модели вероятностной характеристики в виде разложения в ряд Фурье – один из наиболее эффективных способов понижения сложности модели. Широкое применение при решении задач идентификации, фильтрации и анализе динамических систем нашли ортогональные системы функций, позволяющие представить длинные временные последовательности в виде более короткого спектра разложения. Для повышения устойчивости и достоверности ортогональной модели вероятностной характеристики используются различные подходы: оптимизация параметров ортогональной модели; применение устойчивых численных схем для вычисления коэффициентов разложения; построение взвешенных моделей, позволяющих учесть особенности поведения динамических систем, в частности, нестационарных систем и систем с запаздыванием, и т.д. Особый интерес представляет метод, учитывающий необходимость выполнения ортогональной моделью основного свойства вероятностной характеристики. Он сводится к необходимости вычисления поправок для коэффициентов разложения, величина которых рассчитывается с учетом основных свойств вероятностных характеристик и базисных функций. Таким образом, построение совокупности ортогональных моделей требует различных реализаций в зависимости от постановки задачи и анализируемой динамической системы. Данная работа обобщает предложенный ранее математический аппарат для реализации описанного метода, который позволяет следующее: предложить обобщенное описание поправочных коэффициентов для учета основных свойств функциональных характеристик в матричной форме; показать, что предложенные оценки аналогичны оценкам коэффициентов, регуляризованным по норме L2; ввести ядровую функцию для описания основных свойств функциональных характеристик. Результатом работы является теоретическое обоснование устойчивости предложенных регуляризованных оценок. Предложенный математический аппарат для описания регуляризованных ортогональных моделей позволяет свести оценку поправочных коэффициентов для различных вероятностных характеристик и базисных функций к единому алгоритму и, как следствие, существенно повысить вычислительную эффективность ее программной реализации.

32. Сетецентрическое управление на основе микро- и макромоделей транспортных потоков [№1 за 2018 год]
Автор: Михеев С.В.
Просмотров: 6893
В качестве методологической основы технологии сетецентрического управления транспортными потоками использованы таксономические модели сложноорганизованной интеллектуальной транспортной геоинформационной среды ITSGIS. Геоинформационный анализ и таксономическое проектирование позволили разработать эволюционную технологию моделирования поведения потоков на улично-дорожной сети. Сетецентрическое координированное управление потоками позволяет упорядочить транспортные потоки, увеличить пропускную способность сети и улучшить экологию за счет сокращения транспортных задержек. Любой модуль имитационной среды ITSGIS, локализованный информационно, как программный эквивалент класса объектов транспортной инфраструктуры, характеризуется триадой <ТуреOb, TFunction, Algorithm>, где ТуреOb – тип объектов класса, TFunction – действия над объектами – переменными типа ТуреOb, Algorithm – схемы поведения объектов-экземпляров класса. TFunction и ТуреOb экспортируются из модуля-класса, Algorithm инкапсулированы в нем так, что пассивация и активация элементов Algorithm вне модуля опосpедована, – она производится через вызовы элементов TFunction. Конечная задача локального управления – переключение светофорных сигналов в зоне одного перекрестка, для нее в качестве ТуреOb выступают объекты класса «Регулируемый_Перекресток», в качестве TFunction – метод MLocalControl. Эта задача разделена на частные задачи (Algorithm): фазообразование, компоновка фаз, коррекция длительностей, формирование переходных интервалов и др. Целью управления на перекрестке является обеспечение безопасного и эффективного движения. В качестве основополагающего критерия эффективности алгоритмов принята величина задержки. При расчете сетецентрического управления с использованием программ координации задачи решаются с помощью графоаналитического метода и определения сдвига фаз. Использование объектно-ориентированных геотехнологий позволяет в среде ITSGIS моделировать макроструктуру различной сложности с произвольным набором имманентных свойств. Система моделирования транспортных потоков, проходящих через транспортные узлы (перегоны, перекрестки, кольца, железнодорожные переезды, тоннели), на которых присутствуют объекты транспортной инфраструктуры (регулируемые и нерегулируемые пешеходные переходы, светофоры, дорожные знаки, ограждения, искусственные дорожные неровности и т.д.), использует модели разного представления (микромодели, макромодели, мультиагентные модели, интеллектуальные социообъекты).

33. Система геодинамической 3D-визуализации виртуальных туристических маршрутов [№1 за 2018 год]
Авторы: Головнин О.К., Кутовой Н.Н.
Просмотров: 7690
Представлена разработанная автоматизированная система построения и геодинамической визуализации виртуальных туристических маршрутов. Система предназначена для повышения эффективности процесса поддержки принятия решений при планировании туристического путешествия. Маршрут в программной системе представляется в виде виртуального тура, содержащего эквидистантную проекцию панорамных видеозаписей с привязкой к координатам местности на электронной карте. Система обеспечивает динамическую 3D-визуализацию маршрута в веб-ориентированном приложении с архитектурой SaaS. В дополнение к туристическому динамическому видеомаршруту на электронной карте отображаются статические туристические (исторические) объекты, также привязанные к объектам карты и снабженные семантической характеристикой (текст, фото, ссылки на интернет-ресурсы, аудиозаписи). Описаны концепция разработки логической модели системы на основе предметной области, общая структурная схема системы, примененные модули интерфейсов, инструменты подключаемых библиотек, используемые програм- мные средства и алгоритмы функционирования. Взаимодействие с основными загруженными данными в системе происходит с помощью программных функций, реализованных на основе алгоритмов компьютерного зрения и обработки изображений с использованием библиотеки OpenCV. Система базируется на геоинформационной платформе ITSGIS и использует специализированное ПО WayMark для обработки исходных данных, получаемых с мобильных геовидеолабораторий: навигационных координат, изображений и видеозаписей с нескольких камер. Потенциальными потребителями системы должны стать не только многочисленные туристические организации, для решения непосредственных задач которых предназначен функционал системы, но и самостоятельно путешествующие частные лица. Разработанная система обеспечивает формирование и визуализацию виртуального туристического маршрута и повышает информационную мобильность туристов. В системе доступны функции поиска геовидеомаршрутов по критериям: минимальное время прохождения маршрута, количество точек интересных мест, минимальное или максимальное расстояние.

34. Системный анализ объектов транспортной инфраструктуры в геоинформационной среде [№1 за 2018 год]
Автор: Михеева Т.И.
Просмотров: 7233
С позиции системного анализа среди задач, решаемых в рамках управления функционированием транспортной инфраструктуры, отдельно стоит мониторинг характеристик улично-дорожной сети, транспортных потоков, технических средств управления движением. Решение таких задач требует инструментов, обеспечивающих эти процессы универсальными средствами создания и динамической модификации объектов. В качестве методологической и информационной основы построения геоинформационной системы управления функционированием транспортной инфраструктуры используются модели таксономии, которые лежат в основе объектно-ориентированного конструирования инструментальных сред, ориентированных на разработку сложноорганизованных систем. Интеллектуальная транспортная геоинформационная система ITSGIS является средством для хранения и обработки геоданных, обладает огромным потенциалом в области интеллектуальной поддержки принятия решений. Области применения ITSGIS основаны на задачах сетецентрического управления. Интеллектуальность ITSGIS обеспечивается наличием в функционале нейросетевых технологий. С помощью нейросетей сформирован универсальный аппарат, решающий различные специфические задачи из разных проблемных областей, в том числе в управлении транспортными процессами. Одной из подсистем ITSGIS является система экспертной дислокации технических средств организации дорожного движения на тематические слои электронной карты, предназначенная для проверки корректности установки дорожных знаков и светофоров. Для выявления мест концентрации ДТП на карте в интеллектуальной транспортной системе реализованы методы, основанные на использовании интеллектуальной технологии Data Mining. В геоинформационной составляющей ITSGIS ведется учет геообъектов (полигональных, линейных, точечных) электронной карты с их семантическим наполнением (назначение геообъекта, принадлежность организации, отсканированные документы, контакты для связи с населением).

35. Структура и алгоритмы системы интеллектуальной поддержки управления процессом функционирования сектора домохозяйств [№1 за 2018 год]
Авторы: Макарова Е.А., Закиева Е.Ш., Валитов Р.Р., Гиздатуллина Э.С.
Просмотров: 5745
В статье представлена структура системы интеллектуальной поддержки управления процессом функционирования сектора домохозяйств, взаимодействующего с другими секторами в составе многосекторной макроэкономической системы в целом. В качестве объекта управления рассматривается функционирование многосекторной макроэкономической системы, включающей четыре сектора (реальный сектор, секторы финансовых и государственных учреждений, а также сектор домохозяйств, декомпозированный на кластеры регионов) и три макроэкономических рынка (рынки благ, труда и денег). Структура системы управления содержит три уровня управления. Первый уровень построен на основе принципа обратной связи, включает алгоритмы расчета сбалансированных плановых темпов расходов и доходов ресурсов населения в построенных кластерах регионов и предназначен для корректировки поведения секторов экономики при выполнении ими основных функциональных процессов. Второй уровень управления построен на основе принципа адаптации и предназначен для корректировки плановых темпов расхода ресурсов секторами экономики с учетом кластерной декомпозиции сектора домохозяйств на основе информации об объемах накопленных запасов секторов экономики, в том числе и региональных кластеров сектора домохозяйств, а также данных о текущем уровне прожиточного минимума, уровне цен на рынках благ, труда и денег. Третий уровень управления соответствует уровню государственного регулирования экономики в области политики доходов, построен с использованием принципа ситуационного управления и предполагает формирование управляющих воздействий в области налогово-бюджетной политики и политики доходов. Для реализации управляющих воздействий на этом уровне применяются алгоритмы и модели интеллектуального анализа данных, а также нейросетевые и нейро-нечеткие модели и технологии. Предложенная структура системы интеллектуальной поддержки управления функционированием сектора домохозяйств используется при разработке программного обеспечения интеллектуальной системы поддержки принятия решений и имитационного моделирования многосекторной макроэкономической системы, в том числе при формировании ее основных функциональных компонент и взаимосвязей между ними.

36. Универсальная модель данных как средство хранения информации при решении прикладных задач кристаллохимии [№1 за 2018 год]
Автор: Яблоков Д.Е.
Просмотров: 6017
Для нормального функционирования любой информационной системы необходимо, чтобы ее модель данных адекватно отражала реалии той предметной области, для которой она разрабатывается. Важным обстоятельством при этом является проблема правильного выбора стратегии моделирования данных, позволяющей отобразить их инфор¬мационное содержание. Основной акцент в статье делается на том, что моделирование данных, как собственно и сам выбор модели данных, является очень важным этапом в процессе разработки БД, закладывающим основы понятийного аппарата, в терминах которого будет производиться работа с системой хранения. При этом модель данных рассматривается как некоторая концепция, которая применительно к конкретным данным позволяет пользователям и разработчикам трактовать их уже как информацию, то есть сведения, отражающие состояние объектов и их отношений в рамках какой-либо предметной области. Под концепцией понимается основанная на целостных и систематизированных представлениях совокупность взглядов, позволяющая выражать определенный способ понимания или трактовки каких-либо предметов, событий, процессов или явлений, имеющих ту или иную информационную ценность. Приведенный в статье пример упрощенной универсальной модели данных является достаточно общим, он может поддерживаться большинством приложений и обеспечивать добавление данных любого вида без указания конкретных имен таблиц или полей, ассоциированных с абстракциями, представляющими объекты реального мира, которые необходимы при использовании реляционной модели данных в чистом виде. При использовании универсальной модели становится возможным ввод информации, структура которой не определена заранее, а структурные связи типа «сущность–атрибут», «сущность–сущность» или «отношение–атрибут» могут изменяться в режиме работы приложения.

◄ ← Предыдущая | 1 | 2 | 3 | 4