Программные продукты и системы

Статьи из выпуска № 3 за 2016 год.

Упорядочить результаты по: Дате публикации | Заголовку статьи | Авторам |

11. Система диагностики и оценки риска остеопоротического перелома на основе интеллектуального анализа данных [№3 за 2016 год]
Авторы: Дмитриев Г.А., Аль-Факих Али Салех Али
Просмотров: 9353
Использование информационных технологий в медицине при диагностике различного рода заболеваний требует совершенствования методов хранения и обработки данных. Для оценки риска остеопоротического перелома используется вычислительная модель, основанная на использовании схемы байесовского вывода. Задача прогнозирования рассматривается как задача классификации, то есть как задача нахождения апостериорной вероятности принадлежности пациента к одному из двух классов исходной классификации. Фактор, определяющий возможность остеопоротического перелома, является многомерной случайной величиной, оценка характеристик которой требует хранения и обработки больших объемов информации. В статье описываются состав и архитектура программного комплекса для диагностики остеопороза и оценки риска остеопоротического перелома. Комплекс включает в себя информационную и вычислительную компоненты. Вычислительная компонента содержит методы интеллектуального анализа данных, направленного на обнаружение закономерностей и тенденций, а также на выявление взаимосвязей существующих в многомерных массивах клинических данных. Информационная компонента содержит модели выборочных данных в виде многомерных кубов, которые формируются на базе OLAP-технологий и таблиц сопряженности. Объединение информационной и вычислительной компонент образует единую модель системы. Выходные данные информационной компоненты используются в качестве входа для вычислительной компоненты, которая служит для вывода суждений в условиях неопределенности и неполной информации. Ее основу составляют методы исчисления вероятностей, байесовы и нейронные сети. Рассмотрены вопросы использования служб Analysis Services: SQL Server Data Tools (SSDT) и SQL Server Management Studio в качестве платформы для создания и анализа многомерных моделей на основе технологий Data Mining.

12. Синтез систем защиты автоматизированных систем управления от разрушающих программных воздействий [№3 за 2016 год]
Автор: Дроботун Е.Б.
Просмотров: 10022
Информатизация и автоматизация различных объектов производства, в том числе создающих потенциальную угрозу обеспечению безопасности жизнедеятельности, сделала обеспечение безопасности функционирования таких объектов одной из наиболее острых проблем современности. Процессы информатизации и автоматизации обусловливают появление новых видов угроз информационной безопасности, направленных на нарушение функционирования производственных объектов, которые могут быть подвергнуты деструктивным информационно-техническим воздействиям, и создающих потенциальную угрозу обеспечению безопасности жизнедеятельности. Данные факторы в сочетании с возрастающим уровнем зависимости общества от устойчивости функционирования объектов, создающих потенциальную угрозу обеспечению безопасности жизнедеятельности, требуют принятия комплекса мер (в том числе и технического характера), направленных на снижение риска нарушения или полного прекращения функционирования таких объектов в условиях информационно-технических воздействий. В статье представлен один из возможных подходов к построению рациональной (с точки зрения обеспечения требуемого уровня защищенности и минимального влияния системы защиты на защищаемую автоматизированную систему) системы защиты от разрушающих программных воздействий как основного вида информационно-технических воздействий, которым могут быть подвергнуты автоматизированные системы.

13. Построение модели угроз безопасности информации в автоматизированной системе управления критически важными объектами на основе сценариев действий нарушителя [№3 за 2016 год]
Авторы: Дроботун Е.Б., Цветков О.В.
Просмотров: 19339
Разработка и построение модели угроз безопасности информации в различных автоматизированных и информационно-вычислительных системах является одним из ключевых этапов деятельности по обеспечению безопасности информации в этих системах и их безопасного и правильного функционирования. На основе модели угроз безопасности информации определяются требования к системе защиты информации в автоматизированных и информационновычислительных системах, а также может быть определен комплекс организационных, технических и организационно-технических мер по обеспечению безопасности информации в автоматизированных и вычислительных системах различного назначения. В статье предлагается методика построения модели угроз для автоматизированных систем управления критически важными и потенциально опасными объектами, основанная на моделировании возможных сценариев действий нарушителя безопасности информации. Предложенная методика учитывает многоуровневость построения современных автоматизированных систем управления критически важными объектами и возможность реализации одной и той же угрозы безопасности информации с помощью различных сценариев нарушителями различных категорий. Применение предложенной методики позволит сократить время, необходимое для построения модели угроз безопасности информации в автоматизированных системах управления критически важными и потенциально опасными объектами.

14. Улучшение визуального качества изображений, полученных в сложных условиях освещенности на основе инфракрасных данных [№3 за 2016 год]
Авторы: Зотин А.Г., Пахирка А.И., Дамов М.В., Савчина Е.И.
Просмотров: 10348
В настоящее время широкое распространение получили системы видеонаблюдения на основе цифровых камер. Однако оператору довольно часто приходится сталкиваться с проблемой плохой видимости наблюдаемого объекта, обусловленной недостаточным освещением и погодными условиями. В статье рассматриваются методы повышения визуального качества изображений, полученных в сложных условиях освещенности на основе инфракрасных данных. Так, повышение визуального качества возможно за счет слияния данных визуального (RGB) и инфракрасного (IR) изображений. Методы слияния можно условно разделить на три основные категории в зависимости от принципа их работы: попиксельное слияние, слияние на основе характеристических особенностей и слияние на основе объектов. Поскольку в системах видеонаблюдения важна скорость обработки данных, в качестве основы разрабатываемого алгоритма был взят подход попиксельного слияния с установкой весовых коэффициентов. Предлагаемый алгоритм условно разделен на два основных этапа – подготовка и обработка. В ходе подготовительного этапа формируются данные, необходимые для выполнения слияния и формирования карты хроматических компонентов цветовой модели YUV. Для повышения визуального качества предложено выполнять корректировку инфракрасного изображения в зависимости от его типа (NIR SWIR или LWIR) и значения средней яркости. Для определения коэффициента коррекции предлагается использовать данные гистограмм и таблиц перекодировки, которые позволяют значительно сократить вычислительную сложность алгоритма. На этапе обработки формируется улучшенное визуальное изображение с адаптивной подстройкой коэффициентов. При этом учитываются такие параметры, как яркость пикселей визуального и скорректированного инфракрасного изображений, а также сведения о насыщенности цвета. Экспериментальные исследования показали целесообразность использования предлагаемого алгоритма.

15. 3D-моделирование методов съемки мобильными видеосистемами [№3 за 2016 год]
Авторы: Извозчикова В.В., Меженин А.В.
Просмотров: 6226
Проводимые исследования направлены на разработку виртуальных симуляторов, имитирующих реальные условия эксплуатации, для тестирования и моделирования методов съемки мобильными видеосистемами. При этом предполагается, что средствами 3D-графики эмулируются не только окружающая среда и условия съемки, но и сами видеосистемы: средства технического зрения, бортовые камеры роботов и беспилотных летательных аппаратов. Использование таких симуляторов позволит создавать, совершенствовать и тестировать различные алгоритмы прикладных интеллектуальных систем без создания сложных дорогостоящих стендов. Рассматриваются вопросы оценки качества работы систем распознавания и реконструкции, использующих для представления данных полигональную сетку. Для оценки качества реконструкции и точности получения полигональной сети в качестве математического аппарата предлагается использовать размерность Хаусдорфа. Приведены результаты апробации рассматриваемых методов: использование виртуальных сред и оценка подобия полигональных сеток. На этапе сегментации и нахождения вершин и отрезков исследуемых объектов продемонстрировано использование как реальных изображений, полученных реальной камерой, так и синтезированных. На этапе реконструкции для тестирования одной из систем реконструкции также был использован набор синтезированных изображений. Для оценки подобия полигональных объектов на основе размерности Хаусдорфа разработаны соответствующие функции и приведен результат их работы.

16. Обнаружение нарушений при многомерном статистическом контроле технологического процесса [№3 за 2016 год]
Авторы: Клячкин В.Н., Кравцов Ю.А.
Просмотров: 7833
Статистический контроль многопараметрического технологического процесса основан на использовании карты Хотеллинга. Как правило, критерием нарушения стабильности процесса является выход точки за контрольную границу карты. При этом иногда некоторые нарушения процесса карта не обнаруживает. Для повышения эффективности многомерного статистического контроля предлагаются два подхода. Первый основан на использовании специальных структур на карте Хотеллинга: вероятность случайного появления такой структуры соизмерима с вероятностью ложной тревоги, поэтому ее наличие на карте свидетельствует о нарушении процесса. В качестве структур специального вида рассмотрены тренд, цикличность, резкие скачки, приближение множества точек к контрольной границе или к оси абсцисс. Второй подход базируется на применении предупреждающей границы: попадание нескольких точек подряд между предупреждающей и контрольной границами также свидетельствует о нарушении процесса. Разработана программа, реализующая соответствующие алгоритмы поиска. Исходные данные включают количество контролируемых параметров процесса, количество наблюдений в выборке, количество выборок, результаты измерений. В зависимости от степени коррелированности параметров их можно объединить в группы и строить карты для каждой группы. Рассмотрен численный пример: контроль десяти параметров – диаметров крышки датчика аэродинамических углов. С целью выявления реакции различных модификаций карты Хотеллинга на возможные нарушения были смоделированы три типа нарушений: смещение среднего уровня процесса по одному из показателей, тренд процесса по всему подмножеству показателей и увеличение рассеяния данных по одному из контролируемых показателей. Показано, что нарушения, которые «не видит» обычная карта Хотеллинга, обнаруживаются предложенными методами.

17. Программный комплекс пространственной навигации и мониторинга на основе алгоритма визуальной одометрии [№3 за 2016 год]
Авторы: Кочкаров А.А., Калинов И.А.
Просмотров: 10887
В настоящей работе представлен программный комплекс беспилотного летательного аппарата мультироторного типа, ориентированный на мониторинг пространства и поиск человеческих лиц. Программный комплекс разработан на основе алгоритма полупрямой визуальной одометрии. Полупрямой подход избавляет от трудностей, связанных с ресурсоемким извлечением контрольных точек, и в то же время представляет собой надежный метод с точки зрения оценки движения. Алгоритм оперирует непосредственно интенсивностью пикселей, что в результате дает субпиксельную точность при обработке больших объемов кадров. Вероятностный метод отображения, в явном виде распознающий аномальные измерения для оценки трехмерных координат точки, приводит к уменьшению количества аномальных измерений и повышению как качества измерений, так и их надежности. Такая оценка передвижения кадров повышает надежность в случаях монотонной, повторяющейся или высокочастной текстуры. Это алгоритм неявно прямой визуальной одометрии. В работе приведено сравнение данного алгоритма с другим популярным алгоритмом визуальной одометрии. Кроме того, рассмотрены различные подходы к патрулированию пространства и приведены результаты компьютерной реализации этих подходов.

18. Алгоритм поиска оптимального расположения сенсоров для решения задачи мониторинга пространства [№3 за 2016 год]
Авторы: Кочкаров А.А., Яцкин Д.В.
Просмотров: 10299
Рассмотрены задача мониторинга пространства, переход к задаче обнаружения, а затем к задаче геометрического расположения сенсоров. Для решения поставленной задачи предлагается использовать децентрализованную сеть сенсоров. Устанавливаются отграничения и допущения, приводящие к задаче покрытия пространства. Проводится дискретизация задачи, обосновывается ее необходимость. Задача подробно рассматривается с математической точки зрения, разрабатывается алгоритм ее решения, оценивается его сложность. Проводится математическое и программное моделирование задачи. Разрабатывается программный комплекс, реализующий указанный алгоритм. По заданной карте местности и параметрам среды, а также с использованием ряда начальных условий, определяющихся физическими характеристиками сенсоров, программный комплекс позволяет рассчитать точки пространства, при размещении в которых устройств-обнаружителей задача мониторинга будет считаться решенной. На данном программном комплексе осуществлен ряд испытаний, показавших работоспособность, корректность и оптимальность разработанных подходов и алгоритма. Благодаря невысокой полиномиальной вычислительной сложности алгоритма, с помощью программного комплекса можно решать задачи мониторинга в конкретном случае и для больших зон мониторинга, и для сотен устройств-обнаружителей.

19. Прототип системы поддержки проектирования агентов для имитационных моделей сложных систем [№3 за 2016 год]
Авторы: Павлов А.И., Столбов А.Б.
Просмотров: 7657
В работе рассматривается реализация прототипа системы поддержки проектирования агентов имитационных моделей. Приведена последовательность этапов процесса разработки имитационной модели, использованная в качестве основы для построения алгоритма формирования агентной модели, – от концептуального описания исследуемой области до ее программной реализации. Рассмотрена программная реализация компонентов создания концептуальной модели, визуального конструирования баз знаний продукционного типа и реализации агентов в среде моделирования Madkit. Компонент создания концептуальной модели предназначен для формирования иерархической структуры понятий, определения свойств понятий и отношений между ними. При этом описание отношений осуществляется путем построения набора семантических сетей, вершинами которых являются понятия концептуальной модели, а связями – отношения между ними. Каждая из семантических сетей поясняет отдельный аспект моделируемой области. Компонент визуального конструирования баз знаний обеспечивает конструирование правил вида «ЕСЛИ условия ТО действия» и генерацию кода базы знаний на языках Jess и Clips. Компонент реализации агентов в среде моделирования Madkit включает в себя библиотеку среды моделирования, классы, использующиеся в процессе агентного моделирования («Типовой агент», «Планировщик» и т.д.), а также классы для выполнения служебных функций (взаимодействие с БД или с внешней системой). Основные функции данного компонента – выполнение агентной модели, а также информирование пользователя о текущем состоянии процесса моделирования и параметров отдельных агентов. Реализация всех компонентов осуществлена в виде веб-приложений.

20. Метод автоматического формирования семантической сети из слабоструктурированных источников [№3 за 2016 год]
Авторы: Письмак А.Е., Харитонова А.Е., Цопа Е.А., Клименков С.В.
Просмотров: 8820
Автоматическая обработка текста – одно из основных научно-практических направлений в современных информационных технологиях. Важным предметом изучения в этой области остается возможность автоматического построения и обновления тезаурусов и семантических сетей. Семантическая сеть – это ориентированный граф; узлами его являются понятия, а ребрами – отношения между ними. Автоматическое построение сети требует наличия внешнего источника, из которого будут импортироваться узлы сети и на основе которого будут формироваться связи между ними. В качестве такого источника решено использовать внешний открытый словарь Wiktionary, формируемый сообществом пользователей сети Интернет. Внесение данных в семантическую сеть из вышеупомянутого источника может значительно повысить связность такой сети, однако, чтобы использовать этот подход, необходимо устранить структурный недостаток источника, состоящий в том, что разделы Wiktionary зачастую имеют ошибки в уровне вложенности. В ходе работы были исследованы существующие ошибки в сформированных словарных статьях и предложен метод их разрешения. Метод основывается на механизмах конечных автоматов, где выходной сигнал автомата – правильный уровень вложенности текущего раздела. На базе данного метода был разработан алгоритм, который стал основой программного модуля, осуществляющего автоматическую корректировку структуры словарных статей Wiktionary в процессе их импорта в семантическую сеть. Тестирование показало, что разработанный модуль обеспечивает им производительность и погрешность, достаточные для его использования в качестве составной части системы семантического анализа текста на естественном языке.

◄ ← Предыдущая | 1 | 2 | 3 | 4 | Следующая → ►