Программные продукты и системы

Статьи из выпуска № 1 за 2016 год.

Упорядочить результаты по: Дате публикации | Заголовку статьи | Авторам

1. Comatch – поиск партнерских сайтов связывания с транскрипционными факторами [№1 за 2016 год]
Авторы: Никитин С.И., Черемушкин Е.С.
Просмотров: 9030
Распознавание коротких последовательностей, называемых сайтами связывания с транскрипционными факторами, в регуляторных районах ДНК является одной из важнейших задач биоинформатики ввиду того, что эта задача существенно улучшает понимание механизмов работы живой клетки. В настоящее время разработано около 100 алгоритмов решения данной задачи, и их количество непрерывно растет. Однако единственно верное решение на данный момент не найдено, так как на вероятность связывания фактора с некоторым участком ДНК влияет большое количество параметров. Например, в сложных живых организмах транскрипционные факторы во время связывания объединяются в составные комплексы, что позволяет говорить о необходимости исследования таких связей. В рамках данной задачи авторами разработано средство поиска статистически перепредставленных пар сайтов, один из которых принадлежит наперед заданному фактору, а другой фактор необходимо найти. Метод использует два набора последовательностей – экспериментальный и фоновый, и находит значимые статистические различия экспериментальных результатов по отношению к фоновым данным. Также были проведены исследования зависимости результата от взаимного расстояния между матрицами, выбора пороговых значений для весовых матриц и влияния размера фоновых данных на итоговую значимость результатов. Результатом работы программы является набор таких пар с соответствующими P-значениями, характеризующими вероятность получения такого результата по случайным причинам, а также значение FDR (False Discovery Rate), характеризующее вероятность ошибочного предсказания. Для последовательностей, перенасыщенных сайтами связывания для выбранной весовой матрицы, был реализован режим коррекции Р-значения. В этом случае исключается зависимость P-значения от перепредставленности фиксированной матрицы и повышается значимость полученных результатов.

2. Modeling of the time-cycle control system for technological processes equipment in pharmaceutical solid dosage manufacturing based on Petri nets [№1 за 2016 год]
Authors: Окаи Д.Э.Я., Klyushin A.Yu., Bogatikov V.N.
Просмотров: 7044
Основной целью данного исследования является разработка подхода к моделированию системы серийного производства фармацевтических твердых лекарственных форм с использованием сетей Петри. Эту возможность обеспечивает модель, которую могут легко понять системный аналитик и технологические инженеры. В статье проведен системный анализ разработанной модели процессов производства фармацевтических твердых лекарственных форм с большим акцентом на таблетки. Также приводится краткая классификация технологических процессов в системе производства твердых лекарственных форм. Системный анализ в основном касается производственных процессов и оборудования, используемых на каждом этапе производственной системы. Кратко описано развитие чистой модели сети Петри для процессов производства фармацевтических твердых лекарственных форм. Чистая модель сети Петри была реализована и проанализирована с инструментом PIPE (Platform Independent Petri net Editor 4.3) для ОС Windows. Проанализирована временная шкала диаграммы для анализа технологических маршрутов изготовления трех различных твердых лекарственных форм. Из разработанной модели сети Петри и временного графика получена более четкая картина технологических процессов производственной системы. Чистая модель сети Петри, описанная в данной статье, может быть использована для решения проблемы выбора оптимальной модели производства или оптимальных технологических маршрутов. Ее применение целесообразно для повышения эффективности использования комплекта оборудования в системе производства фармацевтических твердых лекарственных форм.

3. Review of studies on time series forecasting based on hybrid methods, neural networks and multiple regression [№1 за 2016 год]
Authors: Yarushev S.A., A.N. Averkin
Просмотров: 7138
В статье делается детальный обзор исследований в области прогнозирования временных рядов. Рассматриваются наиболее мощные современные методы прогнозирования, такие как статистические, нейросетевые и гибридные методы прогнозирования. Начало статьи посвящено истории развития методов прогнозирования и краткому обзору некоторых методов. Далее рассматриваются методы прогнозирования на основе множественной регрессии, основные параметры методов, область применения и результативность. Описаны самые современные исследования в области применения гибридных методов прогнозирования. Делается краткий обзор методов, а также говорится о результативности методов, по оценке их авторов. Среди них следует отметить исследование по применению BigData в прогнозировании. Авторы предлагают модель прогнозирования, основанную на BigData-технологиях, используя гибрид технологий мягких вычислений и искусственных нейронных сетей, и тестируют ее на рынке акций. Рассматривается модель на основе нейронных сетей, вейвлет-анализа и бутстрап-метода. Метод разработан для прогнозирования потоков для результативного управления водными ресурсами. Также рассмотрен ряд других исследований в области гибридных методов. В работе делается подробное сравнение методов на основе нейронных сетей и методов на основе множественной регрессии. Рассматриваются различные исследования, где кратко описываются методы сравнения и результаты. Помимо обзора методов, в работе проводится сравнение данных методов на примере прогнозирования рынка не-движимости. Проводится подробный анализ обоих методов на различных выборках, и в итоге сравниваются результаты исследования и результаты прогнозирования.

4. Адаптивное размещение ориентиров в задаче о кратчайшем пути для графов большой размерности [№1 за 2016 год]
Авторы: Быкова В.В., Солдатенко А.А.
Просмотров: 8606
Задача о кратчайшем пути (Shortest-Paths, SP) является одной из основных задач маршрутизации, решаемых в теории графов. Данная задача возникает в анализе веб-структур, при создании систем навигации, моделировании трафика и логистической оптимизации. В задаче осуществляется поиск кратчайшего пути между двумя заданными вершинами исходного ориентированного графа G и минимизируется сумма весов дуг, составляющих этот путь. Традиционно задача SP решается с помощью алгоритма Дейкстры, который работает посредством приписывания меток вершинам графа G и равномерного расширения пространства поиска решения, начиная от стартовой вершины s и до целевой вершины t этого графа. Существуют различные модификации алгоритма Дейкстры, направленные на сокращение времени его работы. Алгоритм A* (A star) - одна из таких модификаций, в которой ускорение достигается за счет применения потенциальной функции, определяемой на множестве вершин графа G. В алгоритме ALT (A* with Landmark & Triangle), основу которого составляет алгоритм A*, потенциальная функция задается набором ориентиров - некоторым подмножеством множества вершин графа G. Различным размещениям ориентиров отвечают различные потенциальные функции. Выбор оптимального набора ориентиров осуществляется в конечном множестве вариантов и является NP-трудной задачей. Алгоритм ALT реализуется в виде двух фаз: на первой фазе выполняется предварительная обработка графа с целью расстановки ориентиров и определения потенциальной функции; на второй фазе находится точное значение кратчайшего (s, t)-пути с применением вычисленной потенциальной функции. В работе предложена адаптивная эвристика для первой фазы алгоритма ALT. Данная эвристика использует историю обработки предыдущих запросов по поиску кратчайших путей в графе G и корректирует текущий набор ориентиров для эффективного исполнения поступившего запроса по нахождению кратчайшего (s, t)-пути в этом графе. В предложенной модификации алгоритм ALT и алгоритм Дейкстры сопоставимы с точки зрения асимптотической оценки времени их работы. Однако в реальной действительности модифицированный алгоритм ALT на графах большой размерности работает значительно быстрее алгоритма Дейкстры, что подтверждают результаты вычислительных экспериментов.

5. Алгоритмическое обеспечение адаптивной системы тестирования знаний [№1 за 2016 год]
Авторы: Бессарабов Н.А., Бондаренко А.В., Кондратенко Т.Н., Тимофеев Д.С.
Просмотров: 8712
В статье рассмотрена задача создания алгоритмического обеспечения адаптивной системы тестирования знаний. Тестирование знаний рассматривается как динамический процесс. На каждом такте работы системы организатор тестирования формирует однородную группу испытуемых; система подбирает наилучший тест исходя из сходящейся процедуры стохастической аппроксимации. Этот тест зависит от вероятностных характеристик контингента испытуемых и позволяет увеличить точность оценивания их подготовленности. Для выявления факторов, мешающих получению объективных оценок, таких как разговоры и списывание, введен коэффициент взаимодействия. Исследовано влияние взаимодействия тестируемых на точность оценивания их подготовленности. Для повышения точности оценивания подготовленности система на каждом такте переоценивает вероятностные характеристики группы испытуемых. Полученные оценки подготовленности испытуемых выравниваются на единой шкале. В системе реализован расчет трудности заданий с помощью метода максимального правдоподобия, метода условного максимального правдоподобия и метода маргинального максимального правдоподобия. Для оценки подготовленности могут использоваться методы максимального правдоподобия и взвешенного максимального правдоподобия и байесовский подход. Оценки подготовленности и трудности реализованы для дихотомической модели Раша и ее 2-, 3- и 4-параметрических расширений, для политомических моделей RSM, PCM и их линеаризованных моделей. Для проверки адекватности результатов тестирования используются статистика отношения правдоподобия, статистика Хосмера–Лемешоу, коэффициенты детерминации, ROC-анализ. Для предложенной системы приведены блок-схема алгоритма работы на каждом такте и принципиальная схема БД.

6. Анализ и обработка данных для прогнозирования состояния больных [№1 за 2016 год]
Авторы: Иванов С.И., Гордиенко М.Г., Матасов А.В., Меньшутина Н.В.
Просмотров: 11780
С развитием информационных технологий все больше внимания уделяется автоматизированным способам анализа и обработки информации. В данной статье описаны два связанных способа обработки данных: многофакторный анализ данных с использованием метода главных компонент и нейронные сети. В ходе работы возникла необходимость обрабатывать данные об анализах пациентов и на их основе предсказывать значение целевого параметра во времени. Предсказание целевого параметра упрощает процесс лечения за счет более оперативного принятия врачом решения о способе лечения. Использованный метод многофакторного анализа (метод главных компонент) позволил сократить размерность задачи, выявил требования к формированию обучающей и тестовой выборок для построения математической модели на основе нейронной сети, а также дал возможность определять ключевые факторы, которые должны использоваться в качестве входных параметров в нейросетевой модели. В работе представлены графики нагрузок и графическое отображение корреляции между значениями анализов пациентов, сделаны выводы о силе корреляции между значениями анализов. В дальнейшем были проведены обучение нейронной сети на обучающей выборке (количество экспериментов для обучения – около 200) и проверка качества обучения на тестовой выборке (количество экспериментов в тестовой выборке – около 50). В работе приведено сравнение расчетных и экспериментальных данных, определена ошибка работы нейронной сети, которая составила 8 %. Для реализации вышеописанных методов разработано ПО на языке программирования C# в среде разработки Visual Studio.

7. Включение данных о размещении оборудования в графовую модель анализа обеспечения живучести корабля корабельными системами [№1 за 2016 год]
Авторы: Сорокин В.Е., Болотов А.А., Реут Е.В.
Просмотров: 7786
Оценка живучести корабля основывается на способности его технических средств (корабельных систем) противостоять боевым и аварийным повреждениям, обеспечивая выполнение кораблем боевой задачи и предотвращение его катастрофы. Граф функциональных оценочных зависимостей является математической моделью, базирующейся на структурно-логических схемах зависимости выполнения операций корабельных систем от состояния элементов этих систем. Он предназначен для оценки живучести корабля при боевых и эксплуатационных повреждениях корабельных систем. Эта модель логически формально отражает функциональные зависимости между функционально значимыми элементами различного уровня агрегации оборудования корабельных систем при выполнении ими функционально самостоятельных операций. Внешние условия моделирования на графе функциональных оценочных зависимостей задаются моделями выхода из строя оборудования под воздействием поражающих факторов боевых и эксплуатационных повреждений. Предлагаемое в статье включение в граф функциональных оценочных зависимостей вершин состояния отсеков (помещений) корабля с дугами, отражающими размещение в них оборудования в соответствии с электронной моделью корабля, позволяет при незначительном увеличении размерности модели существенно уменьшить как общее количество вариантов исходных данных, так и количество целесообразно рассматриваемых вариантов. Такой подход дает возможность на единой модели выполнять вычислительно эффективный анализ живучести корабля, обеспечиваемой его системами независимо от причин выхода из строя их оборудования. Соответственно, вычислительная эффективность выполнения анализа позволяет расширить пространственно-функциональную вариативность моделирования с целью определения проекта корабля с наилучшей оценкой его живучести.

8. Имитационное моделирование противоборства в воздушно-космической сфере [№1 за 2016 год]
Авторы: Богданов О.А., Смирнов А.А., Ковалев Д.В.
Просмотров: 14275
Для процессов и систем, имеющих сложный и многоаспектный характер поведения, каковыми являются и процессы вооруженной борьбы, при отсутствии возможности математической формализации, обеспечивающей аналитическое решение задачи, единственным подходом к исследованию является использование методов моделирования, в частности, методов имитационного моделирования. Важнейшее место в системе моделирования занимают интерактивные имитационные комплексы моделирования, обеспечивающие возможность исследования сценариев форм крупномасштабного применения средств воздушно-космического нападения и группировок воздушно-космической обороны (противовоздушной обороны) в виде игрового имитационного машинного эксперимента. В конце 90-х годов в 2 ЦНИИ МО РФ (г. Тверь) началась разработка имитационного моделирующего комплекса «Селигер» на основе новых информационных технологий. В настоящее время разработана и проходит опытную эксплуатацию базовая версия этого комплекса. ПО разработано на языке C++ с использованием библиотеки QT, что делает его кроссплатформенным программным продуктом. Имитационный моделирующий комплекс «Селигер» обеспечивает возможность имитации двустороннего конфликта, в котором учитываются системы объектов сторон, их группировки воздушно-космической обороны и ударных средств, а также расчета системы показателей, характеризующих эффективность группировки воздушно-космической обороны по отражению удара средств воздушно-космического нападения. Рассмотрены направления развития комплекса, основными из которых являются его наращивание блоками модулей имитации систем разведки и предупреждения о воздушном нападении, а также ракетно-космической обороны.

9. Интерпретатор дыхательных шумов c адаптацией к средствам регистрации сигналов [№1 за 2016 год]
Автор: Ханеев Д.М.
Просмотров: 7374
Рассматривается задача построения программ-интерпретаторов дыхательных шумов с индивидуальной настройкой на параметры устройства для регистрации сигналов. Показано, что из-за различий технических характеристик электронных стетоскопов при использовании нейросетевых технологий для классификации дыхательных шумов необходима перенастройка шкал для оценки признаков объектов обучающей выборки. Приведено описание архитектуры и особенностей ПО системы для анализа записей дыхательных шумов; выделена подсистема настройки на модель регистратора шумов, обеспечивающая генерацию индивидуального набора правил классификации для каждой модели стетоскопа. Правила формируются с помощью генерации нейроподобных иерархических структур, каждая из которых обобщает представления о нескольких классах дыхательных шумов, зарегистрированных стетоскопами одной модели. Описания классов создаются с помощью нечетких признаков. Генерация шкал для их оценки осуществляется автоматически. Рассмотрены результаты работы системы с тремя различными видами устройств регистрации дыхательных шумов (3M Littmann 4100, авторское устройство и устройство КoРА-03М1), характеристики которых существенно различаются. Анализ результатов работы программы выявил существенные различия в параметрах классификаторов нейроподобных иерархических структур, сформированных для разных средств регистрации шумов. Однако варианты сгенерированных правил показали близкие по точности (88–93 %) результаты работы интерпретаторов дыхательных шумов для каждой модели электронного стетоскопа.

10. Информационная система анализа эксплуатации технологических машин [№1 за 2016 год]
Авторы: Болотов А.Н., Горлов И.В., Полетаева Е.В., Рахутин М.Г.
Просмотров: 8380
В работе предлагается новый подход к анализу эксплуатации технологических машин с использованием информационных технологий. Актуальным направлением повышения эффективности использования торфяных машин является создание системы управления состоянием в зависимости от конкретных условий эксплуатации. На основе анализа моделей технологических объектов и параметрической оптимизации компонентов, отвечающих за работоспособность, достигается максимальная сезонная производительность торфяных машин. Реализация автоматизированной системы анализа эксплуатации технологических машин проводилась в три этапа. Для получения необходимых статистических данных для наполнения модели на первом этапе были проведены исследования параметров эксплуатации технологических машин для фрезерного способа добычи торфа. Разработан алгоритм определения основных эксплуатационных параметров системы восстановления работоспособности, обеспечивающий наивысшую эффективность использования машин в сезон добычи торфа. На втором этапе исследования была разработана имитационная модель процесса эксплуатации торфяных машин, состоящая из последовательно соединенных элементов, отказ которых приводит к отказу всей системы. Задача анализа эксплуатации торфяной машины решена на примере комплексного агрегата, включающего в себя все основные элементы торфяных машин для фрезерного способа добычи. На третьем этапе проводился компьютерный эксперимент, анализ результатов которого обеспечивает выбор наиболее взвешенных решений по воздействию на техническое состояние технологической машины в конкретных условиях с максимальной эффективностью. Объективная составляющая процесса поддержания работоспособности обеспечивается сбором и переработкой информации о техническом состоянии объекта диагностирования на основе выявления недостатков сборочных единиц и деталей, лимитирующих наработку до ремонта.

| 1 | 2 | 3 | 4 | Следующая → ►