Программные продукты и системы

Статьи из выпуска № 3 за 2016 год.

Упорядочить результаты по: Дате публикации | Заголовку статьи | Авторам

31. Forecasting optimal duration of a beer main fermentation process using the Kalman filter [№3 за 2016 год]
Authors: Niyonsaba T., Pavlov V.A.
Просмотров: 4809
Одним из важнейших этапов в производстве пива является процесс главного брожения. На этой стадии пивное сусло превращается в молодое пиво, параметры пивного сусла изменяются, и качество молодого пива зависит от динамики изменения этих параметров. Процесс главного брожения продолжается 10 дней, что сопряжено со многими затратами. Основной целью данной статьи является исследование оптимального управления процессом главного брожения и обеспечение его минимальной продолжительности без ухудшения качества пива. Оптимальное управление процессом главного брожения выполняется фильтром Калмана. Фильтр Калмана оценивает переменные состояния процесса главного брожения с учетом характеристик случайных воздействий на входе объекта и фильтрует измерительный шум. На основе прогнозированного времени окончания процесса главного брожения определяются начальные параметры сырья и управление параметрами процесса главного брожения.

32. 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: 9281
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.

◄ ← Предыдущая | 1 | 2 | 3 | 4