Авторитетность издания
ВАК - К1
RSCI, ядро РИНЦ
Добавить в закладки
Следующий номер на сайте
№2
Ожидается:
16 Июня 2024
Статьи журнала №2 2019
1. Квантовый генетический алгоритм в задачах моделирования интеллектуального управления и суперкомпьютинг [№2 за 2019 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; Рябов Н.В. (ryabov_nv95@mail.ru) - Государственный университет «Дубна», Институт системного анализа и управления (аспирант);
Аннотация: В статье рассматривается применение квантового генетического алгоритма для автоматического выбора оптимального типа и вида корреляции в структуре квантового нечеткого логического вывода. В задачах интеллектуального и когнитивного управления с использованием квантовых мягких вычислений и принципов квантового глубокого машинного обучения важно правильно выбрать тип и вид квантовой корреляции. Она используется в качестве дополнительного физического и информационного вычислительного ресурса при формировании законов изменения во времени коэффициентов усиления традиционных регуляторов, находящихся на нижнем (исполнительском) уровне структуры интеллектуальной системы управления. Такой подход важен для реализации адаптивного или самоорганизующегося процесса баз знаний и гарантированного достижения цели управления в условиях непредвиденных ситуаций управления. Успешное решение задачи выбора типа и вида квантовых корреляций позволяет усилить успешный поиск решений алгоритмически неразрешимых проблем на классическом уровне управления. Генетический алгоритм – мощный инструментарий (computational intelligence toolkit) случайного поиска эффективных решений плохо формализованных задач. Однако он обладает большим недостатком при применении на классическом компьютере: низкая скорость работы и зависимость от выбора экспертом пространства поиска решений. В статье рассмотрены виды квантовых генетических алгоритмов, основанных на комбинации квантовых и классических вычислений, а также алгоритм, состоящий только из квантовых вычислений. В таком алгоритме популяция может быть составлена всего из одной хромосомы в состоянии суперпозиции. Погружение в структуру квантового нечеткого вывода квантового генетического алгоритма позволяет получить новый синергетический эффект и реализовать квантовый нечеткий вывод на классическом процессоре. Данный новый эффект основан на извлечении квантовым генетическим алгоритмом информации, скрытой в классических состояниях законов изменения во времени коэффициентов усиления традиционных регуляторов на новую непредвиденную ситуацию управления. Такой синергетический эффект возможен только за счет применения сквозной интеллектуальной информационной технологии квантовых вычислений и отсутствует на классическом уровне применения технологий классических вычислений.
Abstract: This paper considers the use of the quantum genetic algorithm for automatic selection of the optimum type and kind of correlation in the quantum structure of fuzzy inference.
When solving intelligent and cognitive control tasks based on quantum soft computing and the principles of quantum deep machine learning, it is important to choose the type and kind of quantum correlation. It is an additional physical and informational computing resource in the formation of the laws of the time variation of the gains of traditional regulators located at the lower (performing) level of the intelligent control system structure. This approach is essential for the realization of adaptive and self-organizing processes of knowledge bases and guaranteed to achieve the control objectives under contingency control situations. Successful solution of the problem of choosing the type and kind of quantum correlations allows strengthening the successful search for solutions of algorithmically un-solvable problems at the classical control level.
A genetic algorithm is a powerful computational intelligence toolkit for random searching of effec-tive solutions for poorly formalized tasks. However, it has a big disadvantage when used on a classic computer: low speed and dependence on the expert’s choice of a decision-making space.
The paper describes the types of quantum genetic algorithms based on a combination of quantum and classical calculations, and an algorithm consisting only of quantum calculations. In such algorithm, a population can be composed of only one chromosome in a state of superposition. Immersion in the quantum structure of the fuzzy inference quantum genetic algorithm provides a synergistic effect and allows realizing quantum fuzzy inference on a classical processor.
The new effect is based on the quantum genetic algorithm extracting information hidden in the clas-sical state laws change over time the gains of traditional regulators on a new unexpected situation con-trol. Such synergistic effect is possible only with end-to-end intellectual information technology of quantum computing and is absent at the classical level of application of the classical computing tech-nology.
Ключевые слова: квантовые вычисления, квантовый генетический алгоритм, квантовый оракул, симулятор, квантовый нечеткий выводKeywords: quantum computing, quantum genetic algorithm, quantum oracle, simulator, quantum fuzzy inference
Просмотров: 6170
2. Реализация метаязыковой абстракции для поддержки ООП средствами языка Си [№2 за 2019 год]
Авторы: Дергачев А.М. (nmtkeshelashvili@corp.ifmo.ru) - Санкт-Петербургский национальный исследовательский университет информационных технологий, механики и оптики (Университет ИТМО) (доцент), кандидат технических наук; Жирков И.О. (igorjirkov@gmail.com) - Санкт-Петербургский национальный исследовательский университет информационных технологий, механики и оптики (Университет ИТМО) (тьютор); Логинов И.П. (ivan.p.loginov@gmail.com) - Санкт-Петербургский национальный исследовательский университет информационных технологий, механики и оптики (Университет ИТМО) (аспирант); Кореньков Ю.Д. (ged.yuko@gmail.com ) - Санкт-Петербургский национальный исследовательский университет информационных технологий, механики и оптики (Университет ИТМО) (аспирант);
Аннотация: В данной работе демонстрируется использование макроопределений высшего порядка для реализации поддержки объектно-ориентированной парадигмы программирования в языке C89 без расширений. Выбор парадигмы программирования является важной задачей, предшествующей реализации программы. В рамках объектно-ориентированной парадигмы программирования описывается широкий класс задач. Многие распространенные высокоуровневые языки общего назначения, такие как C++, C#, Java, предоставляют поддержку этого программирования. Однако применение языков, поддерживающих объектно-ориентированное программирование, не всегда технически возможно из-за отсутствия средств разработки под целевую платформу, в частности, компилятора. Так, например, для предметно-ориентированных процессоров (ASIP) зачастую предоставляется только компилятор языка Си как наиболее распространенного низкоуровневого языка программирования. Кроме того, относительно небольшой размер языка, а также его близость к языку ассемблера позволяют быстро реализовать компилятор для новой архитектуры. Вместе с тем препроцессор языка Си позволяет за счет создания системы макроопределений высшего порядка реализовать сложную логику генерации кода, выходящую за рамки тривиального заполнения шаблона значениями параметров макроопределения. В статье с помощью примеров исходного кода показана реализация инкапсуляции, наследования и полиморфизма. Инкапсуляция делает невозможным обращение к непубличным методам и полям класса извне уже в момент компиляции. Особое внимание авторы уделяют типобезопасности генерируемого кода: введение наследования не означает еще большее ослабление правил типизации языка Си. Результаты исследования предполагают применимость такого подхода для реализации программ, эффективно использующих объектно-ориентированное программирование, при разработке на языке Си в случае невозможности использования современных объектно-ориентированных языков.
Abstract: The paper shows the use of higher order macro definitions to support the object-oriented programming paradigm in C89 without extensions. Choosing the right programming style is important prior to writing a code. A large class of problems is described using object-oriented programming style. Many main-stream programming languages such as C++, C# or Java provide support for this programming style. However, it is not always possible to utilize these languages as the required development software such as compilers for some platforms might not be available. A typical example of this situation is Applica-tion-Specific Instruction-set Processor (ASIP), which is provided with a C compiler. The smaller set of C language features and its low-level nature allow quick and cheap compiler implementation. At the same time, the C preprocessor can be used for a sophisticated logic generation that goes far beyond simple parameterized substitutions.
This paper presents an internal support of the object-oriented programming style implemented in C89 without language extensions via an extensive usage of higher-order macro definitions. The exam-ple code shows the implementation of encapsulation, inheritance and polymorphism principles. Encap-sulation syntactically prohibits accessing private fields and methods in compile time. We pay special attention to type-safety of generated code: the inheritance implementation does not weaken the already weak static typing used in C.
The results of this work can be used to construct object-oriented programs using only C89 compiler in case the usage of object-oriented languages is impossible.
Ключевые слова: язык cи, препроцессор, объектно-ориентированное программирование, метапрограммирование, макросKeywords: c, preprocessor, object(oriented programming, metaprogramming, macro definition
Просмотров: 4477
3. Преобразование данных от разнородных систем мониторинга [№2 за 2019 год]
Автор: Бекенева Я.А. (yana.barc@mail.ru ) - Санкт-Петербургский государственный электротехнический университет «ЛЭТИ» им. В.И. Ульянова (Ленина) (аспирант);
Аннотация: В статье представлен подход к подготовке данных, получаемых от разнородных систем мониторинга, для их дальнейшего анализа методами интеллектуального анализа данных. Основной проблемой анализа данных при мониторинге различных процессов являются различия в описании событий для разных типов источников, в том числе формат представления данных. Кроме того, одно и то же событие может быть описано с помощью данных от разных систем мониторинга. В настоящей работе приведена формальная модель анализируемого процесса, описаны основные проблемы анализа разнородных данных, выделены формальные критерии отнесения записей от разных источников к одному событию. В предлагаемом подходе в качестве источников данных учитываются не только записи, поступающие от различных мониторинговых систем в режиме реального времени, но и учетные базы, используемые для хранения информации. Ключевая идея со-стоит в том, что движущиеся объекты разных типов могут совершать действия как единое целое в рамках исследуемой задачи (например, транспортное средство и водитель). Использование учетных систем позволяет найти взаимосвязи между подобными движущимися объектами и тем самым повысить точность объединения записей, относящихся к одному событию. Предложенный подход был опробован на реальных данных, полученных от предприятия. В результате применения всех описанных преобразований удалось существенно сократить избыточную размерность совокупной таблицы с данными, а также значительно снизить количество пропущенных значений. Данные, анализ которых был затруднительным из-за их разного формата, приведены к единому формату и представлены в виде единой таблицы, удобной для дальнейшего исследования методами интеллектуального анализа данных.
Abstract: The paper presents an approach to the preparation of data obtained from heterogeneous monitoring systems for their further analysis by data mining methods. The main problem of data analysis in moni-toring various processes is the difference in the description of events for different types of sources, in-cluding a data presentation format. In addition, one event might be described using data from different monitoring systems.
The paper presents a formal model of the analyzed process, describes the main problems of analyz-ing heterogeneous data, and highlights formal criteria for assigning records from different sources to a single event. In the proposed approach, a source of data is not only real-time records from various monitoring systems, but also account databases used for storing information. The main idea is that moving objects of different types can perform actions as a unit within the framework of the task being studied (for example, a vehicle and a driver). Account systems allow finding relationships between such moving objects and thereby increase the accuracy of combining records related to one event.
The proposed approach has been tested on real data obtained from an enterprise. After applying all described transformations, it has become possible to significantly reduce the excess dimension of an aggregate data table, as well as significantly reduce the number of missing values. When data analy-sis was difficult due to their different formats, such data were brought to a single format and presented in the form of a single table that is convenient for further research using data mining methods.
Ключевые слова: формат данных, события, атрибуты, преобразования данных, системы мониторинга, разнородные источникиKeywords: data format, events, attributes, data transformations, monitoring systems, heterogeneous sources
Просмотров: 5818
4. Разработка прецедентного модуля для идентификации сигналов при акустико-эмиссионном мониторинге сложных технических объектов [№2 за 2019 год]
Авторы: Варшавский П.Р. (VarshavskyPR@mpei.ru) - Национальный исследовательский университет «МЭИ» (доцент), кандидат технических наук; Алехин Р.В. (r.alekhin@gmail.com) - Национальный исследовательский университет «МЭИ» (ассистент); Кожевников А.В. (antoko@yandex.ru) - Национальный исследовательский университет «Московский энергетический институт» (ассистент);
Аннотация: В статье рассматриваются актуальные вопросы разработки модуля для идентификации сигналов, получаемых во время акустико-эмиссионного мониторинга сложных технических объектов, использующего 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, в том числе рассуждений здравого смысла, машинного обучения, интеллектуальной поддержки принятия решений, интеллектуального поиска информации, интеллектуального анализа данных и др. Хранение и анализ данных акустико-эмиссионного мониторинга сложных технических объектов в цифровом виде позволили обеспечить требуемую скорость и многовариантность обработки данных, которую бумажная технология не могла обеспечить. С ростом количества разнородных данных увеличился объем работы оператора при выполнении качественного анализа поступаю-щей информации. Для повышения эффективности работы оператора предлагается решение задачи распределения и идентификации рассматриваемых данных акустико-эмиссионного мониторинга с помощью программно реализованного прецедентного модуля (CBR-системы). С использованием разработанного в среде MS Visual Studio на языке C# CBR-модуля для идентификации сигналов акустической эмиссии проведены вычислительные эксперименты по оценке эффективности предлагаемых в работе решений на реальных экспертных данных, полученных в результате выполнения акустико-эмиссионного мониторинга металлических конструкций.
Abstract: The paper examines important issues of developing a module for identifying signals obtained during acoustic emission monitoring of complex technical objects using case-based reasoning (CBR). Case-based methods and systems are used to solve a number of artificial intelligence problems (for example, for modeling plausible reasoning (common sense reasoning), machine learning, intellectual decision support, intelligent information search, data mining and etc.).
The storage and analysis of acoustic emission monitoring data of complex technical objects in digi-tal form made it possible to ensure the required speed and multivariate data processing, which the pa-per technology could not provide. As the amount of heterogeneous data grows, the amount of work for an operator in qualitative analyzing has increased. To improve the efficiency of an operator, it is pro-posed to solve the problem of distributing and identifying the acoustic emission monitoring data by CBR tools.
The CBR module for identifying acoustic emission signals has been developed in C# using MS Vis-ual Studio. In order to evaluate the effectiveness of the proposed solutions, the paper shows the results of computational experiments on real expert data obtained from acoustic emission monitoring of metal constructions.
Ключевые слова: акустическая эмиссия, анализ данных, мониторинг, прецедентный подходKeywords: acoustic emission, data analysis, the automated information system, case-based approach
Просмотров: 7057
5. Оптимизация периодичности инициализации контроля на основе дублированных вычислений [№2 за 2019 год]
Авторы: Богатырев В.А. (vladimir.bogatyrev@gmail.com ) - Санкт-Петербургский национальный исследовательский университет информационных технологий, механики и оптики (Университет ИТМО) (профессор), доктор технических наук; Лисичкин Д.Э. (slayjoker@mail.ru) - Санкт-Петербургский национальный исследовательский университет информационных технологий, механики и оптики (магистрант);
Аннотация: Рассматривается дублированная вычислительная система, снабженная средствами оперативного и тестового контроля. Эффективность обнаружения отказов системы определяется полнотой оперативного и периодичностью тестового контроля. Уменьшение интервалов периодичности контроля приводит к снижению готовности системы из-за роста временных издержек на тестирование, но в то же время повышает ее безопасность в результате снижения вероятности функционирования системы в состояниях необнаруженных отказов. В системах с дублированием компьютерных узлов возможны режимы разделения нагрузки, когда узлы независимо выполняют распределяемый между ними поток запросов, и режим дублированных вычислений, когда каждый запрос одновременно выполняется двумя компьютерными узлами при сравнении результатов в контрольных точках. Для дублированных систем с разделением нагрузки имеется потенциальная возможность повышения эффективности контроля в результате периодического перехода в режим дублированных вычислений со сравнением результатов, что позволяет уменьшить издержки на проведение тестового контроля (дублированной системы), инициируя его только в случае несовпадения результатов дублированных вычислений. Цель работы – определение оптимальных интервалов перехода в режим дублированных вычислений для обеспечения максимума вероятности готовности системы к безопасному выполнению функциональных запросов при минимизации простоев и задержек обслуживания. Предложена марковская модель, позволяющая определить вероятность состояний системы, в том числе готовности системы к безопасному функционированию, простоев и опасных состояний необнаруженных отказов. На основе предложенной модели проанализировано влияние периодичности инициализации режима дублированных вычислений на готовность системы к безопасной работе. Показано существование оптимальной периодичности инициализации режима дублированных вычислений, при которых достигается максимум вероятности готовности системы к безопасному функционированию при минимизации простоев системы.
Abstract: The paper considers a duplicated computing system equipped with the means of operational and test control. The effectiveness of failure detection system is determined by the completeness of the opera-tional control and the frequency of test control. Reduction of control periodicity intervals decreases system readiness due to increasing time costs for testing, but at the same time it increases its safety as a result of decreasing of system functioning probability in the states of undetected failures.
In systems with duplicating of computer nodes, load-sharing modes are possible, when nodes inde-pendently perform a shared query thread between them, as well as the mode of duplicated calculations, when each query is simultaneously performed by two computer nodes when comparing the results at control points.
There is a potential for duplicated systems with load sharing to improve control efficiency after a periodic transition into a duplicated calculations mode with a comparison of results. This allows reduc-ing costs for a test control (of a duplicated systems), and initiates it only when the results of duplicate calculations disagree.
The work objective is to determine optimal intervals of transition into the mode of duplicated calcu-lations to ensure the maximum probability of system readiness for safe execution of functional re-quests while minimizing downtime and service delays.
The authors propose a Markov model for determining the probability of system states, including the system readiness for safe operation, downtime and dangerous undetected failure states. Based on the proposed model, the paper analyzes the influence of the initialization periodicity of the mode of duplicated calculations on the readiness of the system for safe operation. It shows the existence of an optimal initialization frequency of the mode of duplicated computations, which enable the probability system readiness for safe operation to achieve maximum while minimizing system downtime.
Ключевые слова: марковская модель, контроль, дублированные вычисления, готовность, надежность, оптимальность, тестированиеKeywords: Markov’s model, control, duplicated calculations, readiness, reliability, optimality, testing
Просмотров: 6958
6. Item-based recommender system with statistical learning for unauthorized customers [№2 за 2019 год]
Авторы: Филипьев А.В. (avfilipev@gmail.com) - Университет «Дубна», Институт системного анализа и управления (ассистент);
Abstract: The paper aims to reveal that using statistical learning approaches for recommender systems makes personal communication with customers better than the expert opinion regarding this question does. The author uses a cosine similarity distance as a basis for developing a machine learning recommenda-tion model. However, this distance has high calculation costs, therefore the paper considers the ways of solving this problem. The probability matrix of purchasing one item with another was calculated in or-der to weight cosine similarity and to avoid the situation when unpopular products are put at the top of a recommendation list. A weighted sum model joins cosine similarity and probability matrices and buildes recommendation sequences. User-based collaborative filtering is the most popular algorithm to build personal recom-mendation. However, it is useless when it is impossible to identify a user in the system. The developed algorithm based on cosine similarity distances, probability matrix and weighted sums allows building an item-to-item recommendation model. The main idea of this approach is to offer additional products to clients when only products in a cart are known. The item-to-item recommendation algorithm has shown advantages of using statistical machine learning approaches in order to improve communication with clients through a mobile application and a website. An integrated recommendation module has re-vealed that developing a data-driven culture is a right way of many modern companies.
Аннотация: Цель данного исследования – показать, что использование статистического обучения как основы рекомендательной системы позволяет выстроить персональное взаимодействие с клиентами лучше, чем си-стема, построенная на экспертной логике.
За основу разработки рекомендательной системы была взята косинусная мера сходства. Расчет этой меры имеет высокую вычислительную сложность, и автор статьи предлагает возможный путь решения данной проблемы. Матрица вероятности покупки одного продукта с другим была использована в модели взвешенных сумм с целью избежать ситуации, когда непопулярный продукт может попасть в высокий приоритет рекомендации.
В разработанном модуле модель взвешенных сумм является основой объединения матрицы косинусных мер сходства и вероятностей. Одним из самых популярных алгоритмов для построения персональных рекомендаций является алгоритм коллаборативной фильтрации, но он неэффективен, когда невозможно идентифицировать пользователя в системе. Разработанный алгоритм, основанный на косинусной мере сходства, вероятностях и модели взвешенных сумм, позволил построить рекомендательную систему, работающую на основе выбранных в корзине продуктов.
Рекомендательный алгоритм на основе элементов выявил преимущества использования подходов статистического обучения в задаче улучшения эффективности коммуникации с клиентами через мобильное приложение и веб-сайт.
Интегрированный модуль рекомендаций продемонстрировал наиболее перспективный подход для современных компаний, который заключается в развитии культуры, основанной на данных.
Keywords: machine learning, statistical learning, weighted sum model, probabilities, cosine similarity distance, cross selling, recommendation systemКлючевые слова: машинное обучение, статистическое обучение, модель взвешенных сумм, вероятности, косинусная мера сходства, кросс-продажи, рекомендательная система
Просмотров: 6304
7. Метод ситуационного прогнозирования появления новых технологий Индустрии 4.0 [№2 за 2019 год]
Авторы: Андреев А.М. (arkandreev@gmail.com) - Московский государственный технический университет им. Н.Э. Баумана (доцент), кандидат технических наук; Березкин Д.В. (berezkind@bmstu.ru) - Московский государственный технический университет им. Н.Э. Баумана (доцент), кандидат технических наук; Козлов И.А. (kozlovilya89@gmail.com) - Московский государственный технический университет им. Н.Э. Баумана (младший научный сотрудник);
Аннотация: В статье рассматривается задача автоматизированного прогнозирования появления и развития инновационных технологий на основе анализа потоков больших данных. Показана актуальность выполнения такого прогнозирования в условиях Индустрии 4.0. Рассмотрены существующие под-ходы к прогнозированию, выявлены их недостатки с учетом специфики решаемой задачи и осо-бенностей больших данных. Для решения задачи предложено использовать разработанный авторами гибридный подход к анализу потоков данных. Он позволяет выполнять автоматизированный мониторинг и прогнозирование развития ситуаций на основе обработки потоков разнородных данных, представленных, в частности, текстовыми документами, числовыми рядами, записями в БД. Предложенный подход включает обнаружение в потоке данных событий, формирование ситуаций, определение возможных сценариев их дальнейшего развития и подготовку предложений для лиц, принимающих решения. Приведены модели событий, используемые при работе с потоками текстовой и структурированной информации. Для выделения событий, относящихся к инновационным технологиям, в по-токе текстовых документов используется метод на основе инкрементальной кластеризации. Также с помощью инкрементальной кластеризации выполняется формирование ситуационных цепочек, отражающих развитие технологий с течением времени, при анализе потока структурированных данных. Описан метод формирования сценариев дальнейшего развития анализируемой инновационной технологии на основе принципа исторической аналогии. Предложенный метод позволяет определять наиболее вероятный сценарий с помощью логистической регрессии, а также выделять оптимистический и пессимистический сценарии на основе метода анализа иерархий. Каждый из сформированных сценариев снабжается рекомендациями по действиям, которые необходимо предпринять для способствования или препятствования развитию технологии по этому сценарию. Приведены примеры ситуаций, построенных на основе анализа потоков текстовых и структурированных данных, а также пример сформированных сценариев и предложений для одной из ситуаций.
Abstract: The paper considers the problem of automated forecasting of the emergence and development of inno-vative technologies based on Big Data Streams analysis. It shows that such forecasting is significant due to Industry 4.0. The authors analyze the existing approaches to forecasting, determine their ad-vantages and shortcomings taking into account the specifics of the task and Big Data features.
It is proposed to solve the problem using the hybrid approach to data stream analysis developed by the authors. The approach allows automatic monitoring and forecasting the development of situations based on processing streams of heterogeneous data represented by text documents, numerical series, and records in databases. The process of data stream analysis includes detecting events, forming situa-tions, identifying possible scenarios of their further development and preparing proposals for decision makers.
The authors describe event models that are used for processing streams of textual and structured da-ta. The incremental clustering method detects IT events in text documents flows. This method is also utilized in the processing of structured data stream to form situational chains reflecting the develop-ment of innovative technologies over time. The method for forming scenarios of the further develop-ment of the analyzed innovation technology is based on the principle of historical analogy.
The proposed method allows determining the most probable scenario using logistic regression, as well as identifying the most optimistic and pessimistic scenarios via the Analytic Hierarchy Process method. The authors describe a way to supplement each scenario with recommendations for decision makers regarding the measures that should be taken to facilitate or hinder the development of technol-ogy according to this scenario. The paper provides the examples of situations detected in textual and structured data flows, as well as an example of scenarios and recommendations generated for one of the situations.
Ключевые слова: четвертая промышленная революция, индустрия 4.0, ситуационный анализ, прогнозирование, система поддержки принятия решений, сценарный анализ, кластеризацияKeywords: fourth industrial revolution, industry 4.0, situational analysis, forecasting, decision support system, scenario analysis, clusterization
Просмотров: 6987
8. Social features of mobile application development [№2 за 2019 год]
Авторы: Мостяев А.И. (reistlin12@gmail.com) - Московский государственный университет им. М.В. Ломоносова, факультет вычислительной математики и кибернетики (Мостяев);
Abstract: Modern mobile application development technologies evolved at an unprecedented rate seeking for newer and newer user demands. Developers are working hard to not fall behind and try to maintain the popularity of their applications in all kinds of ways, introducing new amazing features and options. The paper describes the most common features of mobile applications and their support comparing with desktop analogs. Considering these features during mobile application development and maintenance should eliminate a misunderstanding between mobile users and mobile developers. It will be usefull for both sides. The paper starts with a quick overview of the mobile application history, giving a picture of the evolution speed in the industry. Further, it describes the most common mobile application features. A special attention is given to both technical details and usability of applications. The following features are marked: close integration with an operating system, short sessions, internet service integration and variety of mobile devices. The development features are a special life cycle and integration of third-party internet services. A special attention is paid to the quality of application localization, localization features for some countries and working with text and visual data in application stores. In conclusion, the paper gives a list of requirements to a modern successful application. The author also mentiones an interesting fact that development features of these applications are related to the cur-rent social trends.
Аннотация: Современные технологии разработки мобильных приложений развиваются бурными темпами, стремясь удовлетворить все новые и новые запросы пользователей. Разработчики стараются не отставать и поддерживать популярность своих приложений всеми возможными способами, внедряя самые современные возможности и функции.
В данной работе описаны основные особенности мобильных приложений и методов их поддержки по сравнению с аналогами для персональных компьютеров. Учет этих особенностей при разработке и поддержке мобильных приложений должен устранить разрыв и недопонимание между пользователями мобильных приложений и их разработчиками. Это, несомненно, будет полезно для обеих сторон.
Краткий обзор истории мобильных приложений, сделанный в начале статьи, сразу дает представление о скорости развития данной области. Затем подробно описываются основные особенности мобильных приложений. Подчеркивается специфика как технической реализации, так и удобства использования приложений. Среди особенностей выделены тесная интеграция с операционной системой, короткие сеансы работы, повсеместное использование интернет-сервисов и разнообразие поддерживаемых устройств. Уделено внимание особенностям жизненного цикла мобильных приложений и интеграции сторонних библиотек для работы с интернет-сервисами. Кроме того, рассматриваются качество локализации приложений, специфика локализации для отдельных стран и работа с текстовыми и визуальными материалами в магазинах приложений.
В работе приводится список необходимых требований к современному успешному приложению. Также отмечается интересный факт: особенности разработки подобных приложений прямо отражают тенденции развития современного общества.
Keywords: application support, application development, application architecture, cross-platform applications, mobile applicationКлючевые слова: поддержка приложений, разработка приложений, архитектура приложений, кроссплатформенные приложения, мобильные приложения
Просмотров: 4409
9. Прогнозирование состояния технического объекта с применением методов машинного обучения [№2 за 2019 год]
Авторы: Клячкин В.Н. (v_kl@mail.ru) - Ульяновский государственный технический университет (профессор), доктор технических наук; Жуков Д.А. (zh.dimka17@mail.ru) - Ульяновский государственный технический университет, кафедра «Прикладная математика и информатика» (аспирант);
Аннотация: Распознавание состояния технического объекта во время его функционирования обеспечивает раннее обнаружение неисправностей и их устранение в процессе обслуживания. Часто диагностика сводится к разделению состояний объекта на два класса: исправное и неисправное. При решении такой задачи могут быть использованы методы машинного обучения, предназначенные для бинарной классификации. В данной статье в качестве исходных данных рассматриваются известные результаты (прецеденты) оценки состояния системы: при заданных значениях контролируемых показателей техническая система исправна или неисправна. Используется множество различных подходов к бинарной классификации: классические статистические модели, методы, специально ориентированные на машинное обучение, композиционные методы и другие. Для повышения качества прогнозирования может быть использован агрегированный подход – комбинация нескольких методов классификации. Разработанная в среде Matlab программа обеспечивает прогнозирование состояния системы по заданным показателям ее функционирования. Пользователь имеет возможность выбрать объем контрольной выборки, метод обучения, критерии качества распознавания. Было проведено численное исследование на двух примерах. Оценивалась исправность гидроагрегата по критерию стабильности вибраций по результатам мониторинга показаний датчиков, установленных в различных точках. Наилучшим оказался агрегированный классификатор, включающий градиентный бустинг и логистическую регрессию. При анализе исправности системы во-доочистки по показателям качества питьевой воды максимальное значение F-критерия имело место при агрегировании нейронной сети и бэггинга деревьев решений.
Abstract: State identification of a technical object during its operation enables early detection of malfunction and in-service repair. The diagnostics is frequently confined to splitting object states into two classes: a healthy and failure state. When solving this problem, it is possible to use machine learning methods for binary classification.
The basic data in this paper are the known results (precedents) of a system state evaluation: the technical system is nonfaulty or faulty with predetermined values of monitored indicators. There are many different approaches to binary classification. They are classical statistical models, methods fo-cusing on machine learning, composite methods and others. In order to improve quality of forecasting, it is appropriate to use an aggregated approach that is a combination of several classification methods.
The program developed in Matlab allows forecasting a system state by its predetermined operation indicators. The user may select a validation set volume, a learning method, and recognition quality cri-teria.
The authors have conducted a numerical study on two examples. The evaluation of a hydraulic unit good condition has taken into account a vibration stability criterion according to the results of moni-toring sensors installed in various places. The aggregated classifier which includes gradient boosting and logistic regression showed the best result. In analysis of water treatment system in respect to drink-ing water quality, the maximum F-criterion value was when aggregating a neural network and bagging of decision trees.
Ключевые слова: техническая диагностика, бинарная классификация, аагрегированный подход, matlab, гидроагрегат, система водоочистки, f-критерийKeywords: technical diagnostics, binary text classification, aggregated approach, matlab, hydroelectric set, water treatment system, f-criterion
Просмотров: 6879
10. Архитектура системы мониторинга производственных процессов в условиях географической распределенности производства [№2 за 2019 год]
Авторы: Соломаха Г.М. (gsolomakha@yandex.ru) - Тверской государственный университет (профессор кафедры математической статистики и системного анализа), доктор физико-математических наук; Хижняк С.В. (stanislav.khizhnyak@gmail.com) - Тверской государственный университет (аспирант);
Аннотация: В работе представлена архитектура информационной системы мониторинга производственных процессов, предоставляющая возможность получения актуальной детальной информации о географически распределенном производстве, а также наблюдения за показателями, являющимися агрегациями других показателей. Система позволяет работать в распределенном режиме, что значительно упрощает внедрение и эксплуатацию в условиях географической распределенности производства. Все компоненты, подсистемы, а также протокол и порядок их взаимодействия ориентированы на использование как на географически распределенных, так и на других производствах. В статье приведены основные недостатки существующих решений относительно работы в условиях географической распределенности производства, а также требования к архитектуре си-стемы, обладающей необходимыми для работы в таких условиях качествами, сформированными на основе выявленных недостатков. Рассмотрены основные подсистемы и компоненты предлагаемой информационной системы, их назначение, функции и принципы работы. Дано описание про-токола взаимодействия между подсистемами и компонентами, обоснован подход к разработке та-кого протокола. Описаны порядок обработки данных, способ их хранения, а также формат и сиг-натура. Данные представлены в формате JSON, а в качестве модели обмена между компонентами выбрана событийная. Обоснован подход к проектированию архитектуры, приведены основные технологии и средства, необходимые для разработки системы, с обоснованием их выбора, а также схемы архитектуры в разных комбинациях распределенных компонентов. Рассмотрен ряд примеров функционирования отдельных компонентов и их взаимодействия. На основе проведенных исследований сделаны выводы и предположения о возможных перспективах развития рассматриваемого в статье направления исследований.
Abstract: The paper describes an architecture of a production process monitoring system, which provides an op-portunity to receive relevant and detailed information on geographically distributed production, as well as to observe indicators that are aggregations of other indicators. The system enables working in a dis-tributed mode, which simplifies the implementation and operation in terms of geographical distribution of production. All components, subsystems, as well as the protocol and their coordination arrange-ments are focused both on using geographically distributed, and other productions.
The paper presents the main drawbacks of the existing solutions regarding work under conditions of geographical distribution of production. It also outlines the requirements for a system architecture, which has the qualities that are necessary for working in such conditions, formed based on the identi-fied drawbacks. The paper describes the main subsystems and components of the proposed system, their purpose, functions and operation principles. There is a description of the interaction protocol be-tween subsystems and components. The approach to the development of such protocol is justified. There is a description of a data processing order, a data storage method, as well as its format and signa-ture. The data is presented in JSON format. The event model is selected as the exchange model between components.
The paper justifies the approach to architecture design, presents the main technologies and tools for system development, and justifies this choice. There are architecture schemes in various combinations of distributed components. Several examples of the functioning of individual components and their in-teraction are considered.
Based on the conducted research, the authors have made conclusions and proposed possible pro-spects for the development of the covered topic.
Ключевое слово: Keyword:
Просмотров: 4832
| 1 | 2 | 3 | Следующая → ►
