Авторитетность издания
ВАК - К1
RSCI, ядро РИНЦ
Добавить в закладки
Следующий номер на сайте
№4
Ожидается:
09 Декабря 2024
Статьи журнала №3 2017
11. Гибридные когнитивные нечеткие системы управления автономным роботом на основе нейроинтерфейса и технологии мягких вычислений [№3 за 2017 год]Авторы: Ульянов С.В. (ulyanovsv46_46@mail.ru) - Государственный университет «Дубна» – Институт системного анализа и управления, Объединенный институт ядерных исследований – лаборатория информационных технологий (профессор), доктор физико-математических наук; Решетников А.Г. (reshetnikovag@pochta.ru) - Международный университет природы, общества и человека «Дубна» (аспирант); Мамаева А.А. (allabard@yandex.ru) - Университет «Дубна», Институт системного анализа и управления (аспирант);
Аннотация: В статье обсуждаются возможности применения нейроинтерфейса совместно с различными типами регуляторов на типовом примере управления автономным транспортным средством. Проведена оценка возможностей применения методов и средств технологии интеллектуальных вычислений для повышения надежности функционирования системы управления. Цель данной работы – на основе эксперимента показать возможности эффективного применения когнитивного интерфейса («мозг–компьютер–исполнительное устройство») на примере управления транспортным средством (мобильным роботом), раскрыть возможность применения современных технологий управления и показать роль и необходимость интеллектуальных вычислений в работе интерфейса «мозг–компьютер» для повышения надежности и робастности системы управления. В частности, рассмотрена возможность управления типовым движением объекта (вперед, назад, влево, вправо, обход препятствий) посредством когнитивного шлема с помощью стандартного блока распознавания команд и различных типов систем управления, в том числе на основе оптимизатора баз знаний на мягких вычислениях.
Abstract: The article discusses the possibility of applying neurointerface together with different types of regulators via the typical example of controlling an autonomous vehicle. There is an assessment of application possibilities of intelligent computing methods and means to improve the control system performance reliability.
The aim of this work is to show experimentally the possibilities of cognitive interface effective application (“brain-computer-actuating device”) on the example of motor vehicle driving (a mobile robot). The paper also reveals modern management technologies application and shows the role and the necessity of intelligent computing in the operating “brain-computer” interface in order to improve the reliability and robustness of the control system.
In particular, the paper considers the possibility of controlling the movement of the object (forward, backward, left, right, bypass obstacles) with the help of a cognitive helmet using a standard command recognition block and different types of control systems, including knowledge base optimizer based on soft computing.
Ключевые слова: интеллектуальная система управления, мягкие вычисления, нейроинтерфейс, когнитивный регулятор, когнитивная система управленияKeywords: intelligent control system, soft computing, neurointerface, cognitive control, cognitive control system
Просмотров: 8657
12. Обзор средств имитационного моделирования коллективов роботов с элементами социальной организации [№3 за 2017 год]
Автор: Ровбо М.А. (rovboma@gmail.com) - НИЦ "Курчатовский институт" (инженер-исследователь); Овсянникова Е.Е. (eeovsyan@yandex.ru) - Национальный исследовательский центр «Курчатовский институт» (инженер-исследователь); Чумаченко А.А. (chumachenkoaa93@mail.ru ) - Национальный исследовательский университет «Высшая школа экономики» (магистрант);
Аннотация: В работе рассматриваются механизмы, важные для адекватного моделирования группы искусственных агентов, особенно мобильных роботов, организованных в систему с элементами социальной структуры. Сформулированы основные механизмы для моделирования искусственных коллективов с социальной структурой. Проведен обзор инструментов моделирования, основанный на этих требованиях, определяющий преимущества и недостатки существующих систем для моделирования, симуляции и исследования подобных систем. Обзор сосредоточен вокруг средств моделирования биологических систем (в частности, муравьев, так как они являются ярким примером социальной группы), агентного моделирования и специализированных инструментов симуляции роботов. Сделан акцент на уровень поддержки различных социальных механизмов в системах моделирования, а также на их возможности моделирования, особенно большого количества агентов (в частности, поддержка вычислений на кластерах), на умение симулировать пользовательские модели и реализацию различных аспектов социальной группы. Выяснилось, что, хотя есть много общих средств для создания и симуляции моделей, существует очень мало поддержки и готовых реализаций даже широко используемых механизмов, таких как феромоны, предоставленных системами для создания и исследования группы робототехнических агентов с социальной структурой. С другой стороны, средства, направленные на моделирование систем с элементами социального поведения, таких как системы моделирования поведения муравьев, не очень масштабируемы или ограничены в наборе аспектов, которые они могут моделировать, и нет удобных механизмов их расширения для углубленных исследований. На основе обзора была выявлена потребность в комплексной системе моделирования, специально направленной на исследования в области искусственных групп агентов с элементами социальной структуры, и сформулированы требования к такой системе.
Abstract: The paper discusses mechanisms that are important for a proper simulation of artificial agents’ group, especially mobile robots, which are organized into a system with the elements of a social structure.
The authors provide an overview of simulation tools based on these requirements to determine advantages and disadvantages of existing systems for modeling, simulating and researching such systems. They identify key instruments for a simulation of artificial groups with social structures. The review focuses on simulation tools for biological systems (in particular, ants since they are a good example of a social group), agent-based modeling and robot-specialized simulation tools.
The paper emphasizes the level of support of various social mechanisms in simulation tools, as well as their capability to model a large number of agents (in particular, cluster computing support) and the ability to simulate user-provided models and implementations of different aspects of a social group. It was found out that, although there are many general modeling and simulation tools, there is very little support and ready-to-use implementations of even widely used mechanisms, such as pheromones, which are provided by systems to build and research a group of robotic agents with a social structure. On the other hand, the tools that aim at simulating systems with social behavior elements, such as ant modeling systems, are not very scalable or limited in aspects they can simulate. There are no mechanisms to expand them for further research.
Based on the review, the paper has detected a lack of a comprehensive simulation system that specifically aims at the research of artificial agent groups with social structure elements. It has also formulated a set of requirements for such a system.
Ключевые слова: робот, моделирование социального поведения, групповая робототехника, имитационное моделирование, инструменты разработки, обзор, кластерные вычисления, биоподобные системы, эусоциальность, агентное моделированиеKeywords: robot, social behavior modeling, swarm robotics, simulation, development tools, review, cluster computing, bioinspired systems, eusociality, agent-based simulation
Просмотров: 10772
13. Разработка системы стереозрения для мобильного робота [№3 за 2017 год]
Авторы: Ульянов С.В. (ulyanovsv46_46@mail.ru) - Государственный университет «Дубна» – Институт системного анализа и управления, Объединенный институт ядерных исследований – лаборатория информационных технологий (профессор), доктор физико-математических наук; Решетников А.Г. (reshetnikovag@pochta.ru) - Международный университет природы, общества и человека «Дубна» (аспирант); Кошелев К.В. (kirill_koshelev18@rambler.ru) - Университет «Дубна», Институт системного анализа и управления (студент);
Аннотация: Основным источником развития робототехнических систем и систем искусственного интеллекта является усовершенствование вычислительной техники, устройств и сенсоров, позволяющих получать информацию об окружающей среде. Этот процесс неразрывно связан с развитием ПО бортовых процессоров, которые используются при управлении автономным роботом. В данной статье приводится краткое описание модуля разрабатываемой системы распознавания образов автономного робота, базирующегося на технологии стереозрения. В настоящее время все чаще упоминаются системы, состоящие из комбинаций нескольких видеокамер, лазерных радаров, тепловизоров и других источников получения информации об окружающей среде. Широкое применение оборудование такого класса получило при создании автопилотов для транспортных средств, систем контроля безопасности, беспилотной авиаразведки, различных бытовых роботов. Применение стереозрения позволяет получать данные о глубине изображения и расстоянии до объектов, строить трехмерную картину окружающего мира. В работе также дано описание настройки используемого оборудования (пара камер, закрепленных на общем основании): описан процесс калибровки стереопары (поиск калибровочного шаблона на изображении производился с помощью фреймворка ROS). Изображения, полученные с камер, подвергаются ректификации – преобразованию, при котором оба изображения проецируются на плоскость, параллельную линии, соединяющей оптические центры камер. В статье рассмотрены основы проективных преобразований и эпиполярной геометрии, а также идея, лежащая в основе построения карт глубины и смещений. В качестве результата представлен программный модуль распознавания, разработанный с помощью языка программирования Python.
Abstract: The main development source of robotic systems and artificial intelligence systems is improvement of computer technology, devices and sensors that allow obtaining information about the environment. This process is inextricably linked with the development of software on-board processors, which are used in autonomous robot managing. The article gives a brief description of a module of a developed image recognition system for an autonomous robot, which is based on a stereo vision technology.
Nowadays, more and more articles mention the systems consisting of combinations of several video cameras, laser radars, ther-mal imagers and other sources of information about the environment. Equipment of this class became widespread when creating au-topilots for vehicles, security control systems, unmanned aerial reconnaissance, various household robots. Stereo vision allows ob-taining data on image depth, the distance to objects. It also provides an opportunity to build a three-dimensional picture of the sur-rounding world.
The paper describes the configuration of the equipment used (a pair of cameras fixed on a common base): a stereopair calibrating process, the calibration pattern on the image was searched using the ROS framework. Images obtained from cameras are subjected to rectification (a transformation when both images are projected onto a plane parallel to the line that connects the optical centers of the cameras).
The article considers the fundamentals of projective transformations and epipolar geometry. The paper presents the idea that un-derlies the construction of depth and displacement maps. As a result, it presents a recognition software module developed using the Python programming language.
Ключевые слова: калибровка камер, робототехника, системы управления, robot operating system (ros), стереозрение, распознавание образовKeywords: camera calibration, robotics, control systems, robot operating system (ros), stereovision, pattern recognition
Просмотров: 11218
14. Фреймворк для анализа и прогнозирования временных рядов при разработке компонент проактивных систем поддержки принятия решений [№3 за 2017 год]
Авторы: Щербаков М.В. (maxim.shcherbakov@vstu.ru) - Волгоградский государственный технический университет (старший научный сотрудник), доктор технических наук; Задиран К.С. (konstantin.zadiran@gmail.com) - Волгоградский государственный технический университет (студент); Голубев А.В. (ax.golubev@gmail.com) - Волгоградский государственный технический университет (аспирант); Аль-Гунаид Моххаммед Амин (mohammadalgunaid@gmail.com) - Волгоградский государственный технический университет (преподаватель);
Аннотация: В статье описан разработанный фреймворк для автоматизации исследований в области проектирования математического и ПО проактивных систем поддержки принятия решений. В частности, рассматривается проблема анализа и прогнозирования временных рядов для формирования компонент автоматизации прогнозирования различных процессов. На практике для прототипирования компонент используются различные библиотеки анализа данных (на языках R, Python). Основная проблема – отсутствие или недостатки реализации методики анализа, то есть последовательности действий при анализе. Кроме этого, следует выделить ряд сдерживающих факторов, влияющих на эффективность проектирования компонент анализа и прогнозирования: рутинные операции при ручном анализе временных рядов, отнимающие много времени разработчика; недостаточная квалификация разработчика как сдерживающий фактор реализации компонент проактивных систем; зачастую необходимость анализа большого числа однотипных данных. Предлагаемое программное решение, представляющее собой ПО на языке Python, позволяет автоматизировать процесс анализа временных рядов и формировать отчет в формате LaTeX. Формирование осуществляется в автоматическом режиме в соответствии с методологией CRISP-DM. Отчет содержит результат комплексного анализа временных рядов в соответствии с опубликованными и признанными методиками. Все функции фреймворка можно отнести к одной из следующих групп: функции загрузки данных и формирование внутреннего фрейма данных; функции дескриптивного анализа временных рядов с визуализацией; функции прогнозирования и функции формирования отчета. Показан пример использования фреймворка для решения задачи поддержки принятия проактивных управленческих решений в системах энергетического менеджмента (прогнозирование потребления электроэнергии).
Abstract: The article describes the developed framework for automation research on software design for decision support proactive systems. In particular, it considers the problem of analysis and forecasting time series to form automation components in predicting various processes.
In practice, there are various data analysis libraries (R, Python) used for prototyping the component uses. The main problem is a lack (or insufficiency) of implementation of analysis methods, i.e. the sequence of actions during analysis. In addition, there is a number of limiting factors that affect the efficiency of analysis and forecasting components design: (i) time-consuming routine operations during time series manual analysis; (ii) developer’s insufficient qualifications as a deterrent in implementing proactive system components; (iii) a frequent need in the analysis of a large number of similar data.
The proposed software solution (a software in Python) automates the process of time series analysis and generate a LaTeX report. Formation is automatic in accordance with CRISP-DM methodology. The report provides a comprehensive analysis of time series in accordance with published and accepted methods.
All functions of the framework can be attributed to one of the following groups: data loading and the internal data frame; descriptive time series analysis with visualization; prediction and report making. The paper shows an example of using a framework to solve the problem of proactive management decisions making support in energy management systems (forecasting of electricity consumption).
Ключевые слова: визуализация данных, прогнозирование временных рядов, анализ временных рядов, программный фреймворк, проактивные системыKeywords: data visualization, forecasting time series, time-series analysis, software framework, proactive systems
Просмотров: 9433
15. Современные тенденции в автоматизированной оценке юзабилити и поведенческие факторы в алгоритмах поисковых систем [№3 за 2017 год]
Авторы: Бакаев М.А. (maxis81@gmail.com) - Новосибирский государственный технический университет (старший научный сотрудник), кандидат технических наук;
Аннотация: В настоящее время сохраняются неопределенность относительно количественного измерения юзабилити, а также ненужное противопоставление его объективных составляющих (продуктивности и эффективности) и субъективного аспекта удовлетворенности пользователя. В данной обзорной статье отмечается, что практическая цель заключается не столько в измерении юзабилити веб-сайта, сколько в улучшении качества его использования или его оценки со стороны соответствующих алгоритмов поисковых систем, которые все более повышают важность поведенческих факторов в ранжировании. Описаны традиционные методы оценки и проектирования юзабилити веб-сайтов и современные инструменты, вносящие в них элементы автоматизации. В рамках автоматизированной оценки юзабилити выделены подходы, основанные на взаимодействиях, метриках и моделировании, указаны возможности и ограничения каждого из них. Кроме того, дан краткий обзор гибридных подходов, которые все в большей степени используют методы искусственного интеллекта и машинного обучения. Так, эффективным методом для оценки качества взаимодействия с веб-сайтом являются нейронные сети, применяемые, в частности, в рамках эволюционных алгоритмов проектирования для вычисления фитнес-функции для решений-кандидатов. Описаны методы автоматизированной оценки юзабилити сайтов со стороны глобальных поисковых систем (Яндекс, Гугл), приводится перечень некоторых значимых поведенческих факторов. Фактически поисковые системы рассматривают юзабилити как «черный ящик» и активно применяют методы машинного обучения для аппроксимации его оценки. Таким образом, концептуализация и практическая оценка юзабилити со стороны поисковых систем, которые в значительной степени формируют веб-среду на сегодняшний день, постоянно эволюционируют и требуют соответствующих гибких и адаптивных подходов со стороны веб-дизайнеров и разработчиков.
Abstract: Nowadays, there are persisting ambiguities in usability conceptualization for quantitative measurement and a certain gap between its more objective components (effectiveness and efficiency) and a fairly subjective aspect of user satisfaction.
The paper mentions that the practical goal is not necessarily measuring website’s usability, but rather improving its quality-in-use or assessment by respective algorithms of major search engines, which increase the importance of “behavioral factors” in their rankings. The paper describes traditional methods in usability evaluation and design, as well as up-to-date tools that introduce certain automation into them.
The authors identify approaches within automated usability evaluation and summarize possibilities and limitations of each one. The approaches are based on interactions, metrics and modeling. Furthermore, there is an overview of hybrid approaches that use more and more AI and machine learning methods. Therefore, an effective method for website interaction quality evaluation is neural networks, which are applied within evolutionary web design algorithms to calculate fitness function for candidate solutions. The final part of the paper describes how global search engines (such as Yandex and Google) perform automated website usability evaluation and provides a list of the most important behavioral factors. In fact, they mostly consider usability as a “black box” and actively apply machine-learning methods to approximate its calculation.
Thus, usability conceptualization and practical assessment by search engines, which nowadays shape the web to a great extent, is constantly evolving and, in our opinion, calls for respectively flexible approaches from web designers and engineers.
Ключевые слова: поисковая оптимизация, искусственный интеллект, веб-дизайн, проектирование юзабилити, человеко-компьютерное взаимодействиеKeywords: search engines optimization, artificial intelligence, web design, usability engineering, human-computer interaction
Просмотров: 8082
16. Верификация моделей систем на базе эквациональной характеристики формул LTL [№3 за 2017 год]
Авторы: Кораблин Ю.П. (y.p.k@mail.ru) - Российский государственный социальный университет, г. Москва (профессор), доктор технических наук; Кочергин А.С. (kocherginalexandr@gmail.com) - Российский государственный социальный университет (аспирант); Шипов А.А. (a-j-a-1@yandex.ru) - Московский технологический университет (МИРЭА) (старший инженер-программист), кандидат технических наук;
Аннотация: Метод верификации на моделях Model Checking уже давно получил широкое признание в области, связанной с оценкой качества работы программных и технических систем. Такие ключевые компании в области IT-индустрии, как Intel, Microsoft, Amazon и другие, активно применяют его на этапах разработки и сопровождения своих продуктов. Успех Model Checking, безусловно, не является случайным, поскольку именно его появление и развитие позволили решить множество проблем в области верификации, а именно: проблемы унифицированного представления программных и технических систем, формального задания требований, автоматизации этапов верификации, верификации больших распределенных программных систем и другие. Однако постоянное развитие современных технологий и темпы роста сложности современных программных систем ставят перед Model Checking все новые проблемы, которые могут стать непреодолимым препятствием на пути эффективной верификации. Поэтому необходимо постоянное совершенствование теории и инструментов данного метода. В статье авторами подробно рассматривается реализация алгоритма верификации метода Model Checking для формул логики линейного времени LTL на базе новой нотации RLTL (Recursive Linear Temporal Logic), которая является рекурсивным представлением формул логики линейного времени. Поскольку на базе RLTL могут быть заданы как модель верифицируемой системы, так и требования к ней, можно избежать необходимости их предварительного преобразования к автоматам Бюхи и сразу приступать к процессу верификации, что упростит алгоритм метода и повысит его эффективность.
Abstract: For a long time, the Model Checking method has been widely used in the field related with software and technical systems quality evaluation. Such top IT companies as Intel, Microsoft, Amazon, etc. actively use it in the processes of development and maintenance of their products. Such a success of this method is certainly not accidental. It helped to solve a lot of problems in the field of verification, namely: the problems of unified representation of software and technical systems, the problem of formal requirements representation, the automation of verification phases, the verification of large distributed software systems, etc.
However, such challenges as the continuous development of modern technologies and the growth rates of modern software sys-tems complexity can become an insurmountable obstacle for effective verification with Model Checking. Therefore, it is necessary to make permanent improvements of its theory and tools.
The article demonstrates a new verification algorithm of Linear Temporal Logic formulas by means of Model Checking based on the new RLTL notation (Recursive Linear Temporal Logic), which is a recursive representation of LTL formulas. This algorithm can avoid necessary conversions into Büchi automatons of the system model and verifying statements since RLTL can be used to define both of them. This allows beginning a verification process immediately and increases Model Checking efficiency.
Ключевые слова: ctl, ltl, формула временной логики, автомат бюхи, модель крипке, эквациональная характеристика rltl, model checking, верификацияKeywords: ctl, ltl, temporal logic formula, Buchi automaton, kripke structure, rltl equation characteristics, model checking, verification
Просмотров: 8861
17. Разработка системы разрешения анафоры на основе методов машинного обучения [№3 за 2017 год]
Авторы: Соколов А.В. (a23sokolov@gmail.com) - Новосибирский государственный университет (магистрант); Батура Т.В. (tatiana.v.batura@gmail.com) - Институт систем информатики им. А.П. Ершова СО РАН (старший научный сотрудник), кандидат физико-математических наук;
Аннотация: В работе предложен и реализован метод разрешения анафоры местоимений третьего лица в текстах на русском языке. Задача нахождения искомых пар «анафор–антецедент» рассматривается как задача бинарной классификации. Предварительно осуществляется морфологический и синтаксический анализ текста. Для морфологического анализатора использовалась библиотека pymorphy2. Синтаксический анализ производился при помощи MaltParser. Непосредственно сам алгоритм разрешения анафоры состоит из трех этапов. Сначала происходит поиск всех местоимений, затем составляется множество потенциальных антецедентов и осуществляется выбор наиболее подходящего кандидата. Компонент создания множества кандидатов в антецеденты основан на применении дистанционного, морфологического и синтаксического фильтров. В качестве алгоритма классификации выбран алгоритм машинного обучения Random Forest. Классификатор выбора наиболее вероятного кандидата учитывает 78 различных признаков. Проведены исследования по проверке эффективности данного метода, доказывающие применимость разрабо-танного подхода. По результатам тестирования можно заметить, что качество анализатора улучшается, когда не учитывается морфологический фактор падежа. Также можно отметить, что на наборе признаков, не содержащем падежи, меньшее влияние на конечный результат оказывает количество взятых для расчета деревьев. При создании систем разрешения анафоры основные проблемы заключаются в следующем. Во-первых, поиск анафорических отношений лежит в области семантики и поэтому трудно поддается формализации. Во-вторых, существуют особенности русского языка, такие как развитая морфология, морфологические и синтаксические неоднозначности, которые отрицательно сказываются на результате.
Abstract: The paper proposes and implements a method for the anaphora resolution of third person pronouns in Russian texts.
The problem of finding the true pairs “anaphor-antecedent” is considered as a binary classification problem. Initially, the authors perform morphological and syntactic analysis of the text. The morphological analyzer used the pymorphy2 library. The parsing has been performed using MaltParser. The algorithm of anaphora resolution itself consists of three stages. First stage includes searching for all pronouns, then there is a compilation of many potential antecedents, and finally the most suitable candidate is selected. The component of creating a set of candidates for antecedents is based on using distance, morphological and syntactic filters. Classification uses the Random Forest algorithm. The anaphoric classifier takes into account 78 different features.
The authors performed a series of experiments in order to prove the effectiveness of the proposed method. They showed that that the quality of the analyzer improves if we do not take into account the morphological case. It can also be noted that the number of trees taken for calculation has a lesser effect on the final result when taking a feature set without cases.
The paper considers the main difficulties in developing the anaphora resolution systems. First, the search for anaphoric relations is in the semantic domain, and therefore it is difficult to formalize. Second, there are some features of the Russian language, such as developed morphology, morphological and syntactic ambiguities, which adversely affect the result.
Ключевые слова: анализ текстовой информации, анафорический классификатор, машинное обучение, методы классификации, антецедент, анафораKeywords: analysis of text information, anaphoric classifier, machine learning, classification methods, antecedent, anaphora
Просмотров: 10009
18. Информационно-аналитическая система оценивания трудозатрат и стоимости создания программных средств [№3 за 2017 год]
Авторы: Котов С.Л. (info@gicpsvt.ru) - Главный испытательный сертификационный центр безопасности программных средств и вычислительной техники (доцент, директор), кандидат экономических наук; Демирский А.А. (info@gicpsvt.ru) - Главный испытательный сертификационный центр безопасности программных средств и вычислительной техники (начальник отдела), кандидат технических наук;
Аннотация: В статье рассматривается метод оценки размера создаваемого программного средства на ранних этапах жизненного цикла его разработки. Для программных средств одного класса наибольшее влияние на трудоемкость разработки оказывает их размер. Обоснованная оценка размера создаваемого программного средства необходима для адекватной оценки трудозатрат и стоимости разработки. В статье дается краткий обзор существующих методов оценки размера создаваемого программного средства. Среди них наиболее распространенными являются метод конструктивной модели стоимости (COCOMO, COCOMO II) и метод функционально-балльной оценки (FPA). Указаны недостатки данных методов. Для формирования оценки размера создаваемого программного средства предлагается использовать метод, являющийся развитием FPA и COCOMO II. Он основан на подсчете программных объектов: экранных форм, отчетов, файлов данных (таблиц СУБД), функций импорта/экспорта данных. Для оценки размера создаваемых программных объектов используется база нечетких продукционных правил, параметры которой определяются с помощью искусственной нейронной сети (нейронная продукционная сеть Такаги–Сугено–Канга). Приводится математическое описание используемых моделей оценки. Метод был адаптирован для оценки размера создаваемого специального ПО автоматизированных систем. Выделены преимущества применения предложенного метода оценки размера создаваемого программного средства. С использованием данного подхода была разработана информационно-аналитическая система оценивания трудозатрат и стоимости создания программных средств. В статье рассмотрена функциональная структура информационно-аналитической системы, дается перечень режимов ее функционирования. В заключение приведены результаты применения предложенного метода для оценки размера создаваемого специального ПО автоматизированных систем.
Abstract: This article aims to study the process of software size estimation and its impact on the software development process. Software size has the greatest impact on the complexity of development. A software estimation process, which is in-tegrated with the software development process, can help to establish realistic and credible plans to implement the project requirements and satisfy commitments. It also can support other management activities by providing accurate and timely planning information.
The article provides an overview of existing methods for estimating the size of the software created. The most common methods are: functional point analysis (FPA) and constructive cost model (COCOMO, COCOMO II). The article indicates disadvantages of these methods.
The paper presents a new approach of software size estimation. The fuzzy model Takagi-Sugeno-Kang is described by fuzzy IF-THEN rules, which represent local input-output relations of a nonlinear system. The main feature of the Takagi-Sugeno-Kang fuzzy model is to express a local dynamics of each fuzzy implication (rule) by a linear system model. The fuzzy model Takagi-Sugeno-Kang is used to estimate the size of software objects.
The paper illustrates how the new method can be used in the enterprise information system for estimating labor and software development costs. The result shows that the approach is better than FPA method.
Ключевые слова: нечеткие модели, управление программными проектами, оценка трудозатрат на создание программного обеспеченияKeywords: fuzzy model, project management, labor cost estimation, software size, software estimation
Просмотров: 5449
19. Расчет оптимальной зависимости цены информационного ресурса при его реализации на нескольких рынках [№3 за 2017 год]
Авторы: Амелькин С.А. (sergey.a.amelkin@gmail.com) - Исследовательский центр системного анализа Института программных систем им. А.К. Айламазяна РАН (руководитель центра), кандидат технических наук; Иванова О.С. (olety@yandex.ru) - Исследовательский центр медицинской информатики Института программных систем им. А.К. Айламазяна РАН (инженер);
Аннотация: В последнее время наряду с материальными ресурсами все большее значение приобретают информационные, нематериальные ресурсы. Они имеют ряд особенностей, которые следует учитывать при решении задач оптимального управления бизнес-процессами. Одна из наиболее ключевых проблем информационного рынка – определение стоимости информации. Однако здесь возникает ряд трудностей из-за специфики товара. В данной статье под информационным товаром будем понимать некий программный продукт. Продажа информационных ресурсов характеризуется тем, что его тиражирование может быть осуществлено без существенных дополнительных затрат. Это приводит к увеличению объема ресурса в ходе процессов его распространения. При этом установление цены является одним из ключевых моментов, определяющих дальнейшее распространение и продвижение товара, которое должно учитывать множество факторов, в том числе и способ его распространения. В работе рассмотрена задача определения ценовой политики фирмы, реализующей на рынке информационный ресурс. Решена задача определения оптимальной зависимости цены информационного ресурса от времени для случая, когда фирма-продавец не имеет конкурентов на рынке, рынок насыщается, а покупатели лишены возможности дальнейшего распространения ресурса. Получены условия оптимального выбора цены информационного ресурса, а для линейной функции спроса рассчитан максимально возможный доход фирмы, а также получены условия, определяющие продолжительность и объем продаж, обеспечивающих максимум среднего дохода фирмы. При известной функции спроса, которую можно найти аппроксимацией данных эксперимента, полученные условия позволяют выбрать оптимальное изменение цены продаж в функции, определяющей число проданных экземпляров информационного ресурса.
Abstract: The paper considers the problem of determining the pricing policy of the company that implements a market information resource. One of the key challenges of the information market – information cost determination. However, this raises a number of difficulties due to the nature of the goods.
The paper considers the information goods as a certain software product. The sale of information resources is characterized by the fact that replication of this resource can be without any significant additional costs. This leads to increasing in resource volume during its dissemination. At the same time, price setting is one of the key factors determining further distribution and promotion of goods, which takes into account a variety of factors including the way it is distributed.
The paper solves the problem of determining the optimal dependence of the information resource price on time for the case when the retailer has no competitors on the market, the market is saturated, and buyers do not have the possibility of further dissemination of the resource. The authors obtain the conditions for optimal selection of the information resource price, calculate the maximum possible income of the company for a linear demand function, and describe the conditions governing the duration and volume of sales ensuring a high average company income.
When the function of demand is known (it can be found using an approximation of the experimental data), the obtained conditions allow selecting the optimal change in sell prices as a function of the number of sold copies of the information resource.
Ключевые слова: необходимые условия оптимальности, интенсивность продаж, функция спроса, оптимальная цена, информационный ресурсKeywords: necessary optimality conditions, the intensity of sales, demand function, optimal price, information resource
Просмотров: 4793
20. Метод частотно-морфологической классификации текстов [№3 за 2017 год]
Авторы: Осочкин А.А. (osa585848@bk.ru) - Российский государственный педагогический университет им. А.И. Герцена (аспирант); Фомин В.В. (v_v_fomin@mail.ru) - Российский государственный педагогический университет им. А.И. Герцена (профессор), доктор технических наук; Флегонтов А.В. (flegontoff@yandex.ru) - Российский государственный педагогический университет им. А.И. Герцена (профессор), доктор технических наук;
Аннотация: Появление централизованных хранилищ данных и накопление в них информации в виде как структурированных таблиц, так и слабоструктурированных текстов стали следствием растущего внимания к методам анализа данных. Анализ данных в перспективе позволяет получать важную информацию, на основе которой можно принять верное управленческое решение или спрогнозировать дальнейшее развитие событий. Одним из важных направлений этого анализа является автоматическая классификация накопленных данных в электронном виде, упрощенная модель которой сводится к считыванию, обработке текста и присвоению документу темы из заранее заданного списка. Все чаще работы зарубежных коллег посвящаются классификации данных в области медицины для последующего прогноза развития болезни на основе статистики или постановки диагноза на основе истории болезни. Главную сложность в классификации представляют тексты на естественном языке, которые в силу лингвистических особенностей языка и поддержки частью методов классификации исключительно числовых данных трудно поддаются классификации. В настоящей работе исследуется научная активность в сфере классификации данных на естественном языке на основе ежегодной публикации научных трудов в данной сфере, а также предлагается на рассмотрение метод классификации русскоязычных текстов, интегрирующий в себе алгоритмы частотного, морфологического и интеллектуального анализов. Процедура классификации текстов предполагает применение частотных, морфологических показателей и регрессионных деревьев. Также в данной работе представлены результаты ряда экспериментов по идентификации метода классификации с наиболее высокой точностью. Классификация осуществлялась по функциональным, литературным и авторским стилям.
Abstract: Appearing of centralized data storages and information accumulation as structured tables or semistructured texts is a result of growing attention to data analysis techniques. The analysis of similar data in the long term allows obtaining important information, which can become a basis for making right management decisions or predicting further development of events in many fields. One of the important directions of such analysis is automatic classification of collected data in electronic form. Its simplified model is reduced to reading, text processing and assigning a topic to a document from a given list of topics. Foreign papers more and more often are devoted to medical data classification for further disease progression forecast on the basis of statistics or diagnosis based on medical history. The main difficulty in classification are natural language texts. They are difficult to classify due to linguistic features of language and support by a part of classification methods of exclusively numerical data.
The paper studies scientific activity in the field of NLP based on the annual publication of scientific papers in this field. It also offers the method of Russian-language texts classification that integrates the algorithms of frequency, morphological and intellectual analysis. The paper presents the results of some experiments on the identification method of classification with high classification accuracy. The classification was carried out according to functional, literary, and authorial styles.
Ключевые слова: text mining, data mining, деревья решений, морфологический анализ, частотный анализ, классификация текстовKeywords: text mining, data mining, decision trees, morphological analysis, frequency analysis, text categorization
Просмотров: 12823
◄ ← Предыдущая | 1 | 2 | 3 | Следующая → ►
