Программные продукты и системы

Статьи из выпуска № 2 за 2019 год.

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

1. Метод ситуационного прогнозирования появления новых технологий Индустрии 4.0 [№2 за 2019 год]
Авторы: Андреев А.М., Березкин Д.В., Козлов И.А.
Просмотров: 6968
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.

2. Преобразование данных от разнородных систем мониторинга [№2 за 2019 год]
Автор: Бекенева Я.А.
Просмотров: 5804
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.

3. Оптимизация периодичности инициализации контроля на основе дублированных вычислений [№2 за 2019 год]
Авторы: Богатырев В.А., Лисичкин Д.Э.
Просмотров: 6945
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.

4. Разработка прецедентного модуля для идентификации сигналов при акустико-эмиссионном мониторинге сложных технических объектов [№2 за 2019 год]
Авторы: Варшавский П.Р., Алехин Р.В., Кожевников А.В.
Просмотров: 7034
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.

5. Сравнение нейросетевых моделей для классификации текстовых фрагментов, содержащих биографическую информацию [№2 за 2019 год]
Автор: Глазкова А.В.
Просмотров: 5612
В работе представлены результаты сравнения нейросетевых моделей для решения задачи автоматической классификации текстов. Автор рассматривал задачу тематической классификации предложений, содержащих биографическую информацию. Эксперименты проводились на текстовом корпусе, собранном на основе биографических статей, размещенных в онлайн-энциклопедии Википедия, и снабженном семантической разметкой. Для каждого предложения в корпусе семантическая разметка указывает, содержит ли оно биографические сведения и к какому тематическому классу относятся эти сведения. В статье описаны результаты для пяти нейросетевых архитектур: сети прямого распространения (feedforward network, FNN), рекуррентной нейронной сети (recurrent neural network, RNN), се-ти на основе управляемых рекуррентных блоков (gated recurrent unit, GRU), сети долгой кратко-срочной памяти (long short-term memory, LSTM) и двунаправленной сети долгой краткосрочной памяти (bidirectional long short-term memory, BLSTM). Эти модели были обучены на векторных представлениях слов (word embeddings), построенных для текстов Википедии, и использованы для бинарной и мультиклассовой классификации предложений корпуса. В случае бинарной классификации целью обучения модели было определение того, содержит ли предложение биографическую информацию. При проведении мультиклассовой классификации на вход нейросетевых моделей подавались предложения корпуса, размеченные как содержащие биографическую информацию. В результате классификации требовалось отнести предложение к одному из тематических классов. Наилучшие результаты были достигнуты с помощью LSTM- и BLSTM-моделей. Полученные результаты можно использовать для автоматического поиска биографической информации в текстах, написанных на естественном языке.

6. Реализация метаязыковой абстракции для поддержки ООП средствами языка Си [№2 за 2019 год]
Авторы: Дергачев А.М., Жирков И.О., Логинов И.П., Кореньков Ю.Д.
Просмотров: 4465
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.

7. Оценка эффективности методического и алгоритмического обеспечения системы поддержки принятия решений специального назначения [№2 за 2019 год]
Авторы: Допира Р.В., Гетманчук А.В., Потапов А.Н., Семин М.В., Брежнев Д.Ю.
Просмотров: 2741
При оценке состояния воздушных и космических радиотехнических объектов управления для принятия решения по устранению информационной перегрузки используются методическое обеспечение и алгоритмы классификации объектов системы поддержки принятия решений АСУ специального назначения. В статье представлен метод оценки эффективности алгоритмического обеспечения системы поддержки принятия решений АСУ специального назначения, основанный на использовании искусственной генерации входных данных, а также данных, представляющих собой совокупность всех возможных значений на основе полного перебора в виде программ-генераторов случайных объектов и случайных областей. При данном подходе, использующем анализ взаимного расположения областей в параметрическом пространстве, представляющих собой каталог эталонных значений, нет необходимости сравнивать параметры объекта с параметрами всех классов из каталога. Находится первое вхождение в область, и далее рассматривается возможность попадания анализируемого объекта в области, имеющие пересечения с областью, в которую объект уже попал. Полученные в статье экспериментальные результаты оценки общей вычислительной трудоемкости системы поддержки принятия решений АСУ специального назначения при классификации объектов с использованием комбинированной методики в среднем в два раза ниже по сравнению с базовым методом классификации. Полученный результат особенно актуален при классификации воздушных и космических радиотехнических объектов управления в условиях интенсивного поступления информации в реальном масштабе времени.

8. Теоретико-множественная модель функционального подхода к интеллектуализации процессов управления зданиями и сооружениями [№2 за 2019 год]
Автор: Душкин Р.В.
Просмотров: 6017
В статье описан функциональный подход к управлению внутренней средой интеллектуального здания. Такой подход подразумевает использование и передачу между периферийным оборудованием и центральными инженерными системами неизменяемых состояний, отсутствие побочных эффектов при осуществлении управляющих воздействий и построение децентрализованной сети для вычислений и принятия решений на стороне оконечных устройств на базе интернета вещей. Это позволяет одновременно получить все выгоды различных парадигм рассмотрения процессов управления и интеллектуализации. Кроме того, появляется возможность эмерджентно проявить новые свойства общего подхода для повышения степени управляемости и эффективности эксплуатации объектов управления. Рассмотрены математические основы организации распределенной вычислительной среды для реализации функционального подхода. Кратко описываются возможные сценарии управления в различных режимах работы инженерных систем интеллектуальных зданий. Путем описания теоретико-множественной модели интеллектуализированной системы управления зданием подводится теоретический базис под рекомендации об изменении парадигмы построения общей АСУ интеллектуальным зданием от автоматизации инженерных процессов к интеллектуализации управления и созданию системы искусственного интеллекта, осуществляющей полный и автономный цикл управления зданием. Применение функционального подхода в совокупности с новыми технологиями для управления такими объектами, как интеллектуальные здания, позволяет перевести эксплуатацию этих зданий на более высокий уровень доступности сервисов, устойчивости, экологичности и всестороннего развития не только самого объекта управления, но и иерархии его надсистем – муниципалитета, региона, государства.

9. Информационная технология верификации специального программного обеспечения автоматизированных систем военного назначения [№2 за 2019 год]
Авторы: Жидков Р.Е., Викторов Д.С., Жидков Е.Н.
Просмотров: 4820
Потребность в создании информационной технологии верификации специального ПО автоматизированных систем военного назначения, позволяющей с большей эффективностью проверять требования к функциональности, обусловлена необходимостью создания качественного ПО в условиях временных и финансовых ограничений процесса разработки. В данной статье предлагается технология, выполненная как совокупность приемов, способов и программных утилит для обработки исходного кода исследуемой программы и программной документации с целью получения на их основе информации о функциональных дефектах. В рамках процесса создания специального ПО описываемая технология может использоваться как на этапе кодирования, так и на этапах тестирования разного уровня в дополнение к существующим решениям для поиска дефектов функциональности. Для верификации используется метод, структура которого определяется требованиями нормативных документов в области разработки ПО. Он включает методику статического анализа про-грамм и методику расчета полноты анализа на основе характеристик программного кода. Данный метод верификации предназначен для проверки корректности реализации информационно-расчетных задач в автоматизированных системах управления войсками и боевыми средствами по принципу размерной однородности физических уравнений. Информационная технология верификации описана в виде функциональной модели IDEF0, детализированной до второго уровня вложенности с описанием входов и выходов всех работ. Чтобы поддержать процесс верификации, предлагаются программные утилиты для автоматизации рутинных операций: формирования уникальных идентификаторов программных объектов и поиска дефектов. Данные программы созданы на основе инфраструктуры для разработки компиляторов LLVM и фронтенда Clang, позволяющих исследовать код программ на языках C, C++, Objective-C.

10. Нейросетевой поведенческий анализ действий пользователя в целях обнаружения вторжений уровня узла [№2 за 2019 год]
Авторы: Зуев В.Н., Ефимов А.Ю.
Просмотров: 5828
В данной статье рассматривается применение машинного обучения для обнаружения аномалий в поведении пользователя. С каждым годом количество известных атак стремительно растет. Для противостояния данной угрозе необходимо использовать эффективные средства защиты, такие как системы обнаружения вторжений. Этот вид средств защиты обычно использует сигнатурный анализ и требует регулярного обновления баз сигнатур вторжений, так как не способен обнаруживать атаки, сигнатуры которых отсутствуют в этих базах. Более привлекательны методы, основанные на обнаружении аномалий, поскольку с их помощью можно выявлять неизвестные ранее атаки без необходимости предварительного создания сигнатур вторжений для каждой новой атаки. Одно из наиболее популярных направлений в обнаружении вторжений на уровне узла – анализ поведения пользователя. В данной статье описывается метод обнаружения аномалий поведения пользователей, основанный на применении искусственных нейронных сетей. Метод использует информацию о командах пользователя, извлекаемую из системных log-файлов операционной системы и ПО. Данная информация о командах конвертируется во временной ряд, который потом используется для прогнозирования следующей команды пользователя. Количество ошибок прогнозирования команд пользователя определяет наличие аномалии в его поведении. Экспериментальные результаты показали, что данный метод хорошо подходит для выявления аномалий в поведении пользователя и обладает низкой вероятностью ложных срабатываний.

| 1 | 2 | 3 | Следующая → ►