Radio Electronics, Computer Science, Control
Not a member yet
1174 research outputs found
Sort by
ВИЗНАЧЕННЯ ВІДНОСИН УСПАДКУВАННЯ ТА РЕСТРУКТУРИЗАЦІЯ МОДЕЛЕЙ ПРОГРАМНИХ КЛАСІВ У ПРОЦЕСІ РОЗРОБКИ ІНФОРМАЦІЙНИХ СИСТЕМ
No full textContext. The implementation of different use-cases may be performed by different development teams at different times. This results in a poorly structured code. The problem is exacerbated when developing medium and large projects in a short time.
Objective. Since inheritance is one of the effective ways to structure and improve the quality of code, the aim of the study is to determine possible inheritance relationships for a variety of class models.
Method. It is proposed to select from the entire set of classes representing the class model at a certain design stage, subsets for which a common parent class (in a particular case, an abstract class) is possible. To solve the problem, signs of the generality of classes have been formulated. The mathematical model of the conceptual class has been improved by including information about the responsibilities of the class, its methods and attributes. The connection of each class with the script items for which it is used has been established. A system of data types for class model elements is proposed. Description of class method signatures has been extended. A method for restructuring the class model, which involves 3 stages, has been developed. At the first stage, the proximity coefficients of classes are determined. At the second, subsets of possible child classes are created. At the third stage, an automated transformation of the class structure is performed, considering the identified inheritance relationships.
Results. A software product for conducting experiments to identify possible inheritance relationships depending on the number of classes and the degree of their similarity has been developed. The results of the conducted tests showed the effectiveness of the decisions made.
Conclusions. The method uses an algorithm for forming subsets of classes that can have one parent and an algorithm for automatically creating and converting classes to build a two-level class hierarchy. An experiment showed a threefold reduction in errors in detecting inheritance and a multiple reduction in time in comparison with the existing technology.Актуальність. Реалізація різних варіантів використання може виконуватись різними командами розробників у різний час. Це призводить до створення погано структурованого коду. Проблема ускладнюється при розробці середніх та великих проектів у стислий термін.
Мета. Оскільки успадкування є одним із ефективних способів структурування та покращення якості коду, метою дослідження є визначення можливих зв’язків успадкування для різноманітних моделей класів.
Метод. Запропоновано виділення з множини класів, що представляють модель класів на певному етапі проектування, підмножин, для яких можливий загальний батьківський клас (в окремому випадку абстрактний клас). Для вирішення завдання сформульовано ознаки спільності класів. Удосконалено математичну модель концептуального класу за рахунок включення інформації про обов’язки класу, його методи та атрибути. Встановлено зв’язок кожного класу з сценаріями, для яких він використовується. Запропоновано систему типів даних для елементів моделі класу. Розширено опис сигнатур методів класів. Розроблено метод реструктуризації моделі класів, що передбачає 3 етапи. У першому визначаються коефіцієнти близькості класів. На другому створюються підмножини можливих дочірніх класів. На третьому виконується автоматизоване перетворення структури класів з урахуванням виявлених відносин спадкування.
Результати. Розроблено програмний продукт для проведення експериментів щодо виявлення можливих відносин успадкування залежно від кількості класів та ступеня їхньої подібності. Результати проведених випробувань показали ефективність ухвалених рішень.
Висновки. Метод використовує алгоритм формування підмножин класів, які можуть мати одного предка та алгоритм автоматичного створення та перетворення класів для побудови дворівневої ієрархії класів. Результати дослідження реалізовані у програмному продукті. Експеримент показав триразове скорочення помилок при виявленні наслідування та багаторазове скорочення часу порівняно з існуючою технологією.Актуальність. Реалізація різних варіантів використання може виконуватись різними командами розробників у різний час. Це призводить до створення погано структурованого коду. Проблема ускладнюється при розробці середніх та великих проектів у стислий термін.
Мета. Оскільки успадкування є одним із ефективних способів структурування та покращення якості коду, метою дослідження є визначення можливих зв’язків успадкування для різноманітних моделей класів.
Метод. Запропоновано виділення з множини класів, що представляють модель класів на певному етапі проектування, підмножин, для яких можливий загальний батьківський клас (в окремому випадку абстрактний клас). Для вирішення завдання сформульовано ознаки спільності класів. Удосконалено математичну модель концептуального класу за рахунок включення інформації про обов’язки класу, його методи та атрибути. Встановлено зв’язок кожного класу з сценаріями, для яких він використовується. Запропоновано систему типів даних для елементів моделі класу. Розширено опис сигнатур методів класів. Розроблено метод реструктуризації моделі класів, що передбачає 3 етапи. У першому визначаються коефіцієнти близькості класів. На другому створюються підмножини можливих дочірніх класів. На третьому виконується автоматизоване перетворення структури класів з урахуванням виявлених відносин спадкування.
Результати. Розроблено програмний продукт для проведення експериментів щодо виявлення можливих відносин успадкування залежно від кількості класів та ступеня їхньої подібності. Результати проведених випробувань показали ефективність ухвалених рішень.
Висновки. Метод використовує алгоритм формування підмножин класів, які можуть мати одного предка та алгоритм автоматичного створення та перетворення класів для побудови дворівневої ієрархії класів. Результати дослідження реалізовані у програмному продукті. Експеримент показав триразове скорочення помилок при виявленні наслідування та багаторазове скорочення часу порівняно з існуючою технологією
НЕЛІНІЙНА РЕГРЕСІЙНА МОДЕЛЬ ДЛЯ ОЦІНЮВАННЯ РОЗМІРУ ВЕБ-ЗАСТОСУНКІВ, ЩО СТВОРЮЮТЬСЯ З ВИКОРИСТАННЯМ ФРЕЙМВОРКУ CAKEPHP
No full textContext. The problem of estimating the software size in the early stage of a software project is important because a software size estimate is used for predicting the software development effort, including Web apps created using the CakePHP framework. The object of the study is the process of estimating the size of Web apps created using the CakePHP framework. The subject of the study is the nonlinear regression models to estimate the size of Web apps created using the CakePHP framework.
Objective. The goal of the work is the building the nonlinear regression model with three predictors for estimating the size of Web apps created using the CakePHP framework on the basis of the Box-Cox four-variate normalizing transformation to increase the confidence in early size estimation of these apps.
Method. The model, confidence and prediction intervals of multiply nonlinear regression to estimate the size of Web apps created using the CakePHP framework are constructed based on the Box-Cox multivariate normalizing transformation for non-Gaussian data with the help of appropriate techniques. The techniques to build the models, confidence, and prediction intervals of nonlinear regressions are based on the multiple nonlinear regression analysis using the multivariate normalizing transformations. The techniques allow taking into account the correlation between dependent and independent variables in the case of normalization of multivariate non-Gaussian data. In general, this leads to a reduction of the mean magnitude of relative error, the widths of the confidence, and prediction intervals in comparison with nonlinear models constructed using univariate normalizing transformations.
Results. Comparison of the constructed model with the nonlinear regression models based on the decimal logarithm and the BoxCox univariate transformation has been performed.
Conclusions. The nonlinear regression model with three predictors to estimate the size of Web apps created using the CakePHP framework is constructed on the basis of the Box-Cox four-variate transformation. This model, in comparison with other nonlinear regression models, has a larger multiple coefficient of determination, a smaller value of the mean magnitude of relative error and smaller widths of the confidence and prediction intervals. The prospects for further research may include the application of other multivariate normalizing transformations and data sets to construct the nonlinear regression model to estimate the size of Web apps created using the other frameworks.Актуальность. Проблема оценки размера программного обеспечения на ранней стадии программного проекта является важной, поскольку оценки размера программного обеспечения используется для прогнозирования трудоемкости разработки программного обеспечения, включая веб-приложения с открытым кодом на PHP, созданных с использованием фреймворка CakePHP. Объектом исследования является процесс оценки размера веб-приложений с открытым кодом на PHP, созданных с использованием фреймворка CakePHP. Предметом исследования является нелинейные регрессионные модели для оценки размера веб-приложений с открытым кодом на PHP, созданных с использованием фреймворка CakePHP.
Цель. Целью работы является построение нелинейной регрессионной модели с тремя предикторами для оценки размера веб-приложений, создаваемых с использованием фреймворка CakePHP на основе четырехмерного нормализующего преобразования Бокса-Кокса, чтобы повысить достоверность раннего оценивания размера этих приложений.
Метод. Модель, доверительные интервалы и интервалы предсказания многомерной нелинейной регрессии для оценки размера веб-приложений с открытым кодом на PHP, созданных с использованием фреймворка CakePHP, построены на основе многомерного нормализующего преобразования Бокса-Кокса для негауссовских данных с помощью соответствующих методов. Методы построения моделей, уравнений, доверительных интервалов и интервалов предсказания нелинейных регрессий основаны на множественном нелинейном регрессионном анализе с использованием многомерных нормализующих преобразований. Эти методы позволяют учитывать корреляцию между зависимыми и независимыми переменными в случае нормализации многомерных негауссовских данных. В общем, это приводит к уменьшению средней величины относительной погрешности, ширины доверительных интервалов и интервалов предсказания по сравнению нелинейными моделями, построенными с использованием одномерных нормализующих преобразований.
Результаты. Проведено сравнение построенной модели с нелинейными регрессионными моделями на основе десятичного логарифма и одномерного преобразования Бокса-Кокса.
Выводы. Модель нелинейной регрессии с тремя предикторами для оценки размера веб-приложений, созданных с помощью фреймворка CakePHP, построена на основе четырехмерного преобразования Бокса-Кокса. Эта модель, по сравнению с другими нелинейными регрессионными моделями, имеет больший множественный коэффициент детерминации, меньшее значение средней величины относительной погрешности и меньшие ширины доверительных интервалов и интервалов предсказания. Перспективы дальнейших исследований могут включать применение других многомерных нормализующих преобразований и наборов данных для построения нелинейных регрессионных моделей для оценки размера веб-приложений, созданных с помощью других фреймворков.Актуальність. Проблема оцінювання розміру програмного забезпечення на ранній стадії програмного проекту є важливою, оскільки оцінювання розміру програмного забезпечення використовується для прогнозування трудомісткості розробки програмного забезпечення, включаючи веб-застосунки з відкритим кодом на PHP, що створені із використанням фреймворку CakePHP. Об’єктом дослідження є процес оцінювання розміру веб-застосунків з відкритим кодом на PHP, що створені із використанням фреймворку CakePHP. Предметом дослідження є нелінійні регресійні моделі для оцінювання розміру вебзастосунків з відкритим кодом на PHP, що створені із використанням фреймворку CakePHP.
Мета. Метою роботи є побудова нелінійної регресійної моделі з трьома предикторами для оцінювання розміру вебзастосунків, шо створюються із використанням фреймворку CakePHP на основі чотиривимірного нормалізуючого перетворення Бокса-Кокса, щоб підвищити достовірність раннього оцінювання розміру цих застосунків.
Метод. Модель, довірчі інтервали та інтервали передбачення багатовимірної нелінійної регресії для оцінювання розміру веб-застосунків з відкритим кодом на PHP, створених із використанням фреймворку CakePHP, побудовані на основі багатовимірного нормалізуючого перетворення Бокса-Кокса для негаусівських даних за допомогою відповідних методів. Методи побудови моделей, рівнянь, довірчих інтервалів і інтервалів передбачення нелінійних регресій засновані на множинному нелінійному регресійному аналізі з використанням багатовимірних нормалізуючих перетворень. Ці методи дозволяють враховувати кореляцію між залежними та незалежними змінними у разі нормалізації багатовимірних негаусівських даних. Загалом, це призводить до зменшення середньої величини відносної похибки, ширини довірчих інтервалів і інтервалів передбачення в порівнянні нелінійними моделями, побудованими з використанням одновимірних нормалізуючих перетворень.
Результати. Проведено порівняння побудованої моделі з нелінійними регресійними моделями на основі десяткового логарифму та одновимірного перетворення Бокса-Кокса.
Висновки. Модель нелінійної регресії з трьома предикторами для оцінювання розміру веб-застосунків, створених за допомогою фреймворку CakePHP, побудована на основі чотиривимірного перетворення Бокса-Кокса. Ця модель, у порівнянні з іншими нелінійними регресійними моделями, має більший множинний коефіцієнт детермінації, менше значення середньої величини відносної похибки та менші ширини довірчих інтервалів та інтервалів передбачення. Перспективи подальших досліджень можуть включати застосування інших багатовимірних нормалізуючих перетворень та наборів даних для побудови нелінійних регресійних моделей для оцінювання розміру веб-додатків, створених за допомогою інших фреймворків
МЕТОДИ СПЕКТРАЛЬНОГО ОЦІНЮВАННЯ ДЛЯ КОМБІНОВАНОЇ СИСТЕМИ ВИЯВЛЕННЯ НЕШУМЛИВИХ ЦІЛЕЙ І ПЕЛЕНГАЦІЇ ДЖЕРЕЛ ШУМОВИХ ВИПРОМІНЮВАНЬ
Get PDFContext. For many radars, the autonomous systems of the non-noise-like aerial targets (AT) detection and the noise radiating sources (NRS) localization (direction-of-arrival estimation) may be replaced with a single detection-localization system, which carries out the common operations of the AT-detection and the NRS-localization only once. For such a system, groups of noneigenvalue and eigenvalue decomposition based “super-resolving” spectral estimation (SE) methods are considered to substantiate efficient one for the NRS-localization.
Objective. The comparative analysis efficiency of the SE-methods of different groups by a set of criteria and recommendations on their practical application.
Method. The methods’ efficiency is analyzed analytically, under simulation results and their comparison with new results presented in the open literature. In the simulation, a well-grounded and practically examined software-algorithmic basis of adaptive lattice filters for nonparametric SE-methods implementation is used.
The results. It is shown that the SE-methods of both groups have no restrictions on the antenna array configuration (flat, ring, etc.), including when used in non-equal spaced “sparse” antenna arrays with inter-element distances of more than half radar wavelength. A comparison is made on the resolution (determination of the NRS number) and the NRS-localization (direction-of-arrival estimation) efficiency by methods of different groups when using various antenna arrays. It is shown that the methods of the first group (non-eigenvalue based) in terms of the probability of correct resolution, are almost not inferior to the known and new methods of the second group (eigenvalue ones). Based on the set of criteria and practical application conditions for direction-of-arrival estimation of the noise radiating sources, it is recommended to use the Capon’s minimum variance method if there are limitations on the computational complexity of the method. In the absence of such restrictions, it is advisable to use the SE-bank of methods.
Conclusions. For the practical implementation of a joint system of the non-noise-like aerial target detection and the noise radiating sources localization, a structural-algorithmic basis of adaptive lattice filters is preferred. Using latter, along with the weight vector forming for the target detection, it is possible to implement not only the Capon’s method, but also a SE-bank of methods by combining the squares of absolute values of its original vectors’ components.Актуальность. Для многих РЛС автономные системы обнаружения нешумящих воздушных целей (ПЦ) и пеленгации источников шумовых излучений (ИШВ) можно заменить одной экономной системой обнаружения – пеленгации, в которых общие операции, которые используются при обнаружении ПЦ и пеленгации ДШВ выполняются только один раз. Для такой системы рассматриваются группы несобственноструктурных (непараметричных) и собственноструктурных (параметричных) «сверхразрешающих» методов спектрального анализа (СА) для обоснования целесообразного метода пеленгации ИШВ.
Цель. Сравнительный анализ эффективности методов СА разных групп по совокупности критериев и предложения относительно них практического применения.
Метод. Эффективность методов определяется аналитически, по результатам имитационного моделирования и их сравнения с новыми результатами, изложенными в открытой литературе. При моделировании использовалась обоснованная и практически проверенная программно-алгоритмическая база адаптивных решетчатых фильтров для реализации непараметрических методов СА.
Результаты. Показано, что методы СА обеих групп не имеют ограничений на конфигурацию антенной решетки (плоская, кольцевая и т.п.), в том числе при использовании в неэквидистантних «разреженных» антенных решетках (АР) с междуэлементными расстояниями больше половины длины волны РЛС. Произведено сравнение разрешающей способности (определять количества ИШВ) и эффективность пеленгации ИШВ методами разных групп при использовании разных АР. Показано, что методы первой группы (непараметрические) за вероятностью правильного разделения почти не уступают известным и новым методам второй группы (параметрическим). По совокупности критериев и практических условий использования для пеленгации источников шумовых излучений целесообразно использовать метод минимума дисперсии Кейпона, если существуют ограничения на вычислительную сложность метода. При отсутствии таких ограничений целесообразно использовать набор методов.
Выводы. Для практической реализации комбинированной системы выявления нешумящей точечной цели и пеленгации источников шумовых излучений предлагается структурно-алгоритмическая основа адаптивного решетчатого фильтра. На нем рядом с формированием весового вектора для выявления цели для пеленгации возможно реализовать не только метод Кейпона, а и набор методов, комбинируя различным образом квадраты модулей компонент его исходных векторов.Актуальність. Для багатьох РЛС автономні системи виявлення нешумливих повітряних цілей (ПЦ) і пеленгації джерел шумових випромінювань (ДШВ) можна замінити одною економною системою виявлення ПЦ-пеленгації ДШВ, в яких загальні операції, що використовуються в процесі виявлення ПЦ і пеленгації ДШВ виконуються тільки один раз. Для такої системи розглядаються групи непараметричних і параметричних «надрозділяючих» методів спектрального аналізу (СА) для обґрунтування доцільного методу пеленгації ДШВ.
Мета. Порівняльний аналіз ефективності методів СА різних груп за сукупністю критеріїв і пропозиції щодо їх практичного застосування.
Метод. Ефективність методів визначається аналітично, за результатами імітаційного моделювання та їхнього порівняння з новими результатами, викладеними у відкритій літературі. У процесі моделювання непараметричних методів СА використовувалась обґрунтована й практично перевірена програмно-алгоритмічна база адаптивних решітчастих фільтрів.
Результати. Показано, що методи СА обох груп не мають обмежень на конфігурацію антенної решітки (плоска, кільцева і т.п.), в тому числі в ході використання в нееквидистантних «розріджених» антенних решітках (АР) з міжелементними відстанями більше половини довжини хвилі РЛС. Порівняно роздільну здатність (визначення кількості ДШВ) і ефективність пеленгації ДШВ методами різних груп під час використання різних АР. Показано, що методи першої групи (непараметричні) за ймовірністю правильного розділення майже не поступаються відомим і новим методам другої групи (параметричним). За сукупністю критеріїв і практичних умов використання для пеленгації джерел шумових випромінювань доцільно використовувати метод мінімуму дисперсії Кейпона, якщо існують обмеження на обчислювальну складність методу. За відсутності таких обмежень доцільно використовувати набір методів.
Висновки. Для практичної реалізації комбінованої системи виявлення нешумливої точкової цілі і пеленгації джерел шумових випромінювань пропонується структурно-алгоритмічна основа адаптивного решітчастого фільтра. На ньому поряд з формуванням вагового вектора для виявлення цілі можна для пеленгації ДШВ реалізувати не тільки метод Кейпона, а і набір методів, якщо різним чином комбінувати квадрати модулів компонент його вихідних векторів
ОБЧИСЛЕННЯ МОДУЛЬНОЇ ЕКСПОНЕНТИ ДЛЯ ФІКСОВАНОЇ ОСНОВИ З ПЕРЕДОБЧИСЛЕННЯМ СКОРОЧЕНОГО НАБОРУ ЗАЛИШКІВ
No full textContext. Modular exponentiation is an important operation in many applications that requires a large number of calculations Fast computations of the modular exponentiation are extremely necessary for efficient computations in theoretical-numerical transforms, for provide high crypto capability of information data and in many other applications.
Objective – the runtime analysis of software functions for computation of modular exponentiation of the developed program that uses the precomputation of redused set of residuals for fixed-base.
Method. Modular exponentiation is implemented using of the development of the right-to-left binary exponentiation method for a fixed basis with precomputation of redused set of residuals. To efficient compute the modular exponentiation over big numbers, the property of a periodicity for the sequence of residuals of a fixed base with exponents equal to an integer power of two is used.
Results. Comparison of the runtimes of five variants of functions for computing the modular exponentiation is performed. In the algorithm with precomputation of redused set of residuals for fixed-base provide faster computation of modular exponentiation for values larger than 1K binary digits compared to the functions of modular exponentiation of the MPIR and Crypto++ libraries. The MPIR library with an integer data type with the number of binary digits from 256 to 2048 bits is used to develop an algorithm for computing the modular exponentiation.
Conclusions. In the work has been considered and analysed the developed software implementation of the computation of modular exponentiation on universal computer systems. One of the ways to implement the speedup of computing modular exponentiation is developing algorithms that can use the precomputation of redused set of residuals for fixed-base. The software implementation of modular exponentiation with increasing from 1K the number of binary digit of exponent shows an improvement of computation time with comparison with the functions of modular exponentiation of the MPIR and Crypto++ libraries.Актуальность. Возведение в степень – важная операция во многих приложениях, требующая большого количества вычислений. Быстрые вычисления модульного возведения в степень необходимы для эффективных вычислений в теоретико-численных преобразованиях, для обеспечения высокой криптостойкости информационных данных и во многихдругих приложениях.
Цель – анализ времени выполнения программных функций расчета модульной экспоненты с разработанной программой, использующей предварительные вычисления сокращенного набора остатков для фиксированной базы.
Метод. Модульное возведение в степень реализовано с использованием разработки метода двоичного сдвига справа налево для фиксированного базиса с предварительным вычислением уменьшенного набора остатков. Для эффективного вычисления модульной экспоненты больших чисел используется свойство периодичности последовательности остатков фиксированной базы с экспонентами, равными целочисленной степени двойки.
Результаты. Проведено сравнение времени выполнения пяти вариантов функций для вычисления модульнойэкспоненты. В алгоритме с предварительным вычислением сокращенного остатка набор для фиксированной базы обеспечивается более быстрое вычисление модульного возведения в степень для значений, превышающих 1К двоичных цифр, по сравнению с функциями модульной экспоненты библиотек MPIR и Crypto++. Библиотека MPIR с целочисленным типом данных с количеством двоичных разрядов от 256 до 2048 бит используется для разработки алгоритма вычисления модульного возведения в степень.
Выводы. В работе рассмотрена и проанализирована разработанная программная реализация вычисления модульной экспоненты на универсальных компьютерных системах. Один из способов реализации ускорения вычисления модульного возведения в степень является разработка алгоритмов, которые могут использовать предварительное вычисление сокращенного набора остатков для фиксированной базы. Программная реализация модульного возведения в степень с увеличением с 1024 числа двоичных разрядов экспоненты показывает улучшение времени вычислений по сравнению с функциями модульной экспоненты библиотек MPIR и Crypto++.Актуальність. Модульне піднесення до степеня є важливою операцією в багатьох застосуваннях, що вимагає великої кількості обчислень. Швидкі обчислення модульної експоненти вкрай необхідні для ефективних обчислень у теоретично-числових перетвореннях, для забезпечення високої криптостійкості інформаційних даних та в багатьох інших завданнях.
Мета – аналіз часу виконання програмних функцій розрахунку модульної експоненти з розробленою програмою, що використовує попереднє обчислення зменшеного набору залишків для фіксованої бази.
Метод. Модульне піднесення до степеня реалізовано з використанням методу двійкового зсуву справа наліво для фіксованого базису з попереднім обчисленням зменшеного набору залишків. Для ефективного обчислення модульної експоненти великих чисел використовується властивість періодичності послідовності залишків фіксованої бази з експонентами, що дорівнюють цілочисельній степені двійки.
Результати. Проведено порівняння часу виконання п’яти варіантів функцій для обчислення модульного піднесення до степеня. В алгоритмі з попереднім обчисленням зменшеного набору залишків для фіксованої бази забезпечується більш швидке обчислення модульної експоненти для значень даних, що перевищують 1K двійкових розрядів, порівняно з функціями модульного піднесення до степеня бібліотек MPIR і Crypto++. Бібліотека MPIR з цілочисельним типом даних з кількістю двійкових розрядів від 256 до 2048 біт використовується для розробки алгоритму обчислення модульного піднесення до степеня.
Висновки. У роботі розглянуто та проаналізовано розроблену програмну реалізація обчислення модульної експоненти на універсальних комп’ютерних системах. Одним із способів реалізації прискорення обчислення модульного піднесення до степеня є розробка алгоритмів, які можуть використовувати попереднє обчислення зменшеного набору залишків для фіксованої бази. Програмна реалізація модульного піднесення до степеня зі збільшенням від числа 1K двійкових розрядів даних показує покращення часу обчислень у порівнянні з функцією модульного піднесення до степеня бібліотек MPIR та Crypto++
РОЗРОБКА ОНТОЛОГІЇ ПРЕДМЕТНОЇ ОБЛАСТІ ДЛЯ СИСТЕМИ МОНІТОРИНГУ СТАНУ ТЕХНІЧНИХ ЗАСОБІВ АВТОМАТИЗАЦІЇ
No full textContext. Modern intelligent systems of failure identification of control equipment and devices in food industry are based on a complexation of approaches implemented on various methods and algorithms. The feature of such systems is that within them operates a large amount of heterogeneous data and knowledge that are difficult to combine. The use of ontologies of different levels in the system development process solves this problem.
Objective. Domain ontology development for equipment condition monitoring system as a basis for designing intelligent decision support system with ontology knowledge base.
Methods. There are different ontology development approaches. They may differ in the quantity of levels and types of ontologies or be a combination of subject and problem domains ontologies depending on the complexity of the problem and the chosen ontology development method. This paper represents two levels of the three-level ontology being developed for intelligent condition monitoring system of control equipment and devices. The upper level is represented by top-level ontology Basic Formal Ontology (BFO) which provides systematization of the meta-level, including temporal part. International standards and technical reports such as IEC 62890, ISO 55000, ISA 95, ISA 106, IEC 62264, ISO 10303-242: 2020 are considered in the development process of the second ontology level – Domain ontology.
Results. The article provides Domain ontology for equipment condition monitoring system in food industry. The developed Domain ontology systematizes, structures engineering knowledge and uses BFO which provides a set of basic elements at the metalevel. They set the values of the following entities: type of production, methods of failure identification, causes, failures, events, equipment, etc. The developed Domain ontology has semantic cross-links. A fragment of the Domain ontology relationships for the “Control equipment” subclass of “Equipment” class is also presented in the paper.
Conclusions. The developed ontology can be used to analyze the knowledge base on the causes, locations and types of failures and their identification methods. The developed ontology is a basis for application ontology development.Актуальность. Современные интеллектуальные системы идентификации поломок технических средств автоматизации пищевой промышленности строятся на комплексировании подходов, реализованных на различных методах и алгоритмах. Особенностью таких систем является то, что в их пределах функционирует большое количество разнородных данных и знаний, которые трудно совместить между собой. Использование онтологий различных уровней при разработке системы решает данную проблему.
Цель. Построение онтологии предметной области для мониторинга состояния оборудования, является основой для проектирования интеллектуальной системы поддержки принятия решений с онтологической базой знаний.
Метод. Существуют различные подходы к построению онтологий. В зависимости от сложности задачи и выбранного способа проектирования онтологий они могут отличаться количеством уровней и видов онтологий или представлять собой сочетание онтологий предметной и проблемной областей. В данной работе сформирована трехуровневая проектируемая онтология для интеллектуальной системы мониторинга состояния технических средств автоматизации. Верхний уровень представлен онтологией верхнего уровня Basic Formal Ontology, что обеспечивает систематизацию метауровне, включая темпоральную часть. При проектировании второго уровня – онтологии предметной области, учтены международные стандарты: IEC 62890, ISO 55000, ISA 106, IEC 62264, ISO 10303-242:2020.
Результаты. В статье показана онтология предметной области для системы мониторинга состояния оборудования пищевой отрасли, которая систематизирует и структурирует инженерные знания. Разработанная онтология предметной области использует Basic Formal Ontology, которая предоставляет набор базовых элементов на метауровне. Они задают значения выделенных сущностей: вид производства, методы определения поломок, причины, поломки, события, оборудования. Онтология разработанной предметной области включает семантические перекрестные связи. В качестве примера, приведен фрагмент отношений в онтологии предметной области системы для подкласса Технические средства автоматизации класса Оборудование.
Выводы. Данная онтология может быть использована для анализа базы знаний по причинам, местам и видам поломок и методам их определения, и является основой для разработки прикладной онтологии. Актуальність. Сучасні інтелектуальні системи ідентифікації поломок технічних засобів автоматизації харчової промисловості будуються на комплексуванні підходів, що реалізовані на різних методах і алгоритмах. Особливістю таких систем є те, що в їх межах функціонує велика кількість різнорідних даних і знань, які важко поєднати між собою. Використання онтологій різних рівнів при розробці системи вирішує дану проблему.
Мета. Побудова онтології предметної області для моніторингу стану обладнання, що є основою для проектування інтелектуальної системи підтримки прийняття рішень з онтологічною базою знань.
Метод. Існують різні підходи до побудови онтологій. В залежності від складності задачі і обраного способу проектування онтологій вони можуть відрізнятися кількістю рівнів та видів онтологій або являти собою поєднання онтологій предметної та проблемної областей. В даній роботі сформована трирівнева онтологія, що проектується для інтелектуальної системи моніторингу стану технічних засобів автоматизації. Верхній рівень представлено онтологією верхнього рівня Basic Formal Ontology, що забезпечує систематизацію метарівня, включаючи темпоральну частину. При проектуванні другого рівня – онтологій предметної області, враховано міжнародні стандарти: IEC 62890, ISO 55000, ISA 106, IEC 62264, ISO 10303242:2020.
Результати. В статті наведено онтологію предметної області для системи моніторингу стану обладнання харчової галузі, яка систематизує та структурує інженерні знання. Розроблена онтологія предметної області використовує Basic Formal Ontology, яка надає набір базових елементів на метарівні. Вони задають значення виділених сутностей: вид виробництва, методи визначення поломок, причини, поломки, події, обладнання тощо. Онтологія розробленої предметної області має введені семантичні перехресні зв’язки. Також в роботі наведено фрагмент відношень в онтології предметної області системи для підкласу Технічні засоби автоматизації класу Обладнання.
Висновки. Дана онтологія може бути використана для аналізу бази знань за причинами, місцями та видами поломок і методами їх визначення, та є основою для розробки прикладної онтології
НЕЙРОМЕРЕЖЕВЕ ДІАГНОСТУВАННЯ АВІАЦІЙНИХ ДЕТАЛЕЙ ЗА РЕЗУЛЬТАТАМИ ЕКСПЛУАТАЦІЙНИХ ПРОЦЕСІВ
No full textContext. The problem of synthesis of an optimal neural network model for diagnostics of aircraft parts after operational processes is considered. The object of the study is the process of synthesis of neural network diagnostic models for aircraft parts based on the results of operational processes
Objective is to synthesize neural network diagnostic models of aircraft parts after operational processes with a high level of accuracy.
Method. It is proposed to research the use of two approaches to the synthesis of neural network diagnostic models. So, using a system of indicators, the topology of the neural network is calculated, which will be trained using the method of Backpropagation method in the future. The second approach is based on the use of a neuroevolutionary approach, which allows for a complete synthesis of the neural network, dynamically modifying the topology of the solution in addition to the parameters. the final decisions are compared in the accuracy of work on the training and test data set. This approach will allow to determine the possibility and correctness of using neuroevolutionary methods for the synthesis of diagnostic models.
Results. Neuromodels for diagnostics of aircraft parts based on the results of operational processes have been obtained. The obtained results of comparing the methods used for synthesis made it possible to form recommendations for the implementation of neuroevolutionary methods in the synthesis of diagnostic neuromodels.
Conclusions. The results obtained during the experiments confirmed the operability of the mathematical software used and allowed us to form recommendations for further use of the considered methods in practice in order to synthesize diagnostic neuromodels. The prospects for further research may consist in expanding the input data sets in order to synthesize and study more complex topologies of neural network models.Актуальность. Рассмотрена задача синтеза оптимальной нейросетевой модели для диагностики авиационных деталей после эксплуатационных процессов. Объектом исследования является процесс синтеза нейросетевых диагностических моделей для авиационных деталей по результатам эксплуатационных процессов.
Цель работы заключается в синтезе нейросетевых диагностических моделей авиационных деталей после эксплуатационных процессов с высоким уровнем точности.
Метод. Предложено исследовать использование двух подходов к синтезу нейросетевых диагностических моделей. Так используя систему индикаторов, вычисляется топология нейронной сети, которая в дальнейшем будет обучена с использованием метода обратного распространения ошибки. Второй же подход основывается на использовании нейроэволюционного подхода, который позволяет произвести полный синтез нейронной сети, динамично модифицируя помимо параметров и топологию решения. итоговые решения сравниваются в точности работы на обучающем и тестовом наборе данных. Такой подход позволит определить возможность и корректность использования нейроэволюционных методов для синтеза диагностических моделей.
Результаты. Получены нейромодели для диагностики авиационных деталей по результатам эксплуатационных процессов. Полученные результаты сравнения используемых для синтеза методов позволили сформировать рекомендации для имплементации нейроэволюционных методов в процессы синтеза диагностических нейромоделей.
Выводы. Полученные в ходе экспериментов результаты подтвердили работоспособность используемого математического обеспечения и позволили сформировать рекомендации для дальнейшего использования рассматриваемых методов на практике с целью синтеза диагностических нейромоделей. Перспективы дальнейших исследований могут заключаться в расширении входных наборов данных с целью синтеза и исследования более сложных топологий нейросетевых моделей. Актуальність. Розглянуто завдання синтезу оптимальної нейромережевої моделі для діагностики авіаційних деталей після експлуатаційних процесів. Об’єктом дослідження є процес синтезу нейромережевих діагностичних моделей для авіаційних деталей за результатами експлуатаційних процесів.
Мета роботи полягає в синтезі нейромережевих діагностичних моделей авіаційних деталей після експлуатаційних процесів з високим рівнем точності.
Метод. Запропоновано дослідити використання двох підходів до синтезу нейромережевих діагностичних моделей. Так використовуючи систему індикаторів, обчислюється топологія нейронної мережі, яка в подальшому буде навчена з використанням методу зворотного поширення помилки. Другий же підхід грунтується на використанні нейроеволюційного підходу, який дозволяє зробити повний синтез нейронної мережі, динамічно модифікуючи крім параметрів і топологію рішення. підсумкові рішення порівнюються в точності роботи на навчальному і тестовому наборі даних. Такий підхід дозволить визначити можливість і коректність використання нейроеволюційних методів для синтезу діагностичних моделей.
Результати. Отримано нейромоделі для діагностики авіаційних деталей за результатами експлуатаційних процесів. Отримані результати порівняння використовуваних для синтезу методів дозволили сформувати рекомендації для імплементації нейроеволюційних методів в процеси синтезу діагностичних нейромоделей.
Висновок. Отримані в ході експериментів результати підтвердили працездатність використовуваного математичного забезпечення і дозволили сформувати рекомендації для подальшого використання розглянутих методів на практиці з метою синтезу діагностичних нейромоделей. Перспективи подальших досліджень можуть полягати в розширенні вхідних наборів даних з метою синтезу і дослідження більш складних топологій нейромережевих моделей
НЕЧІТКА ДОВІРЧА КЛАСТЕРИЗАЦІЯ ДАНИХ НА ОСНОВІ АНАЛІЗУ ЩІЛЬНОСТІ РОЗПОДІЛУ ДАНИХ ТА ЇХ ПІКІВ
Get PDFContext. The task of clustering – classification without a teacher of data arrays occupies a rather important place in Data Mining. To solve this problem, many approaches have been proposed at the moment, differing from each other in a priori assumptions in the studied and analyzed arrays, in the mathematical apparatus that is the basis of certain methods. The solution of clustering problems is complicated by the large dimension of the vectors of the analyzed observations, their distortion of various types.
Objective. The purpose of the work is to introduce a fuzzy clustering procedure that combines the advantages of methods based on the analysis of data distribution densities and their peaks, which are characterized by high speed and can work effectively in conditions of classes that overlapping.
Method. The method of fuzzy clustering of data arrays, based on the ideas of analyzing the distribution densities of these data, their peaks, and a confidence fuzzy approach has been introduced. The advantage of the proposed approach is to reduce the time for solving optimization problems related to finding attractors of density functions, since the number of calls to the optimization block is determined not by the volume of the analyzed array, but by the number of density peaks of the same array.
Results. The method is quite simple in numerical implementation and is not critical to the choice of the optimization procedure. The experimental results confirm the effectiveness of the proposed approach in clustering problems under the condition of cluster intersection and allow us to recommend the proposed method for practical use in solving problems of automatic clustering of large data volumes.
Conclusions. The method is quite simple in numerical implementation and is not critical to the choice of the optimization procedure. The advantage of the proposed approach is to reduce the time for solving optimization problems related to finding attractors of density functions, since the number of calls to the optimization block is determined not by the volume of the analyzed array, but by the number of density peaks of the same array. The method is quite simple in numerical implementation and is not critical to the choice of the optimization procedure. The experimental results confirm the effectiveness of the proposed approach in clustering problems under conditions of overlapping clusters.Актуальность. Задача кластеризации – классификации без учителя массивов данных занимает достаточно важное место в интеллектуальном анализе данных. Для решения этой задачи на данный момент предложено множество подходов, отличающихся друг от друга априорными предположениями в исследуемых и анализируемых массивах, а так же математическим аппаратом, заключающимся в основе тех или иных методов, однако решение задач кластеризации усложняет большая размерность векторов анализируемых наблюдений, их искаженность разного типа.
Цель. Цель работы заключается во внедрении процедуры нечеткой кластеризации, объединяющей преимущества методов, основанных на анализе плотностей распределения данных и их пиков, которые характеризуются высоким быстродействием и может эффективно работать в условиях классов, которые пересекаются.
Метод. Введен метод нечеткой кластеризации массивов данных, основанный на идеях анализа плотностей распределения этих данных, их пиков и доверительного нечеткого подхода. Преимуществом предлагаемого подхода является сокращение времени решения оптимизационных задач, связанных с отысканием аттракторов функций плотностей, поскольку количество обращений в блок оптимизации определяется не объемом анализируемого массива, а количеством пиков плотностей этого же массива.
Результаты. Метод достаточно прост в численной реализации и не критичен к выбору оптимизационной процедуры. Результаты экспериментов подтверждают эффективность предлагаемого подхода в задачах кластеризации при условии пересечения кластеров и позволяют рекомендовать предложенный метод для использования на практике для решения проблем автоматической кластеризации больших объемов данных.
Выводы. Введен метод нечеткой кластеризации массивов данных, основанный на идеях анализа плотностей распределения этих данных, их пиков и доверительного нечеткого подхода. Преимуществом предлагаемого подхода является сокращение времени решения оптимизационных задач, связанных с отысканием аттракторов функций плотностей, поскольку количество обращений в блок оптимизации определяется не объемом анализируемого массива, а количеством пиков плотностей этого же массива. Метод достаточно прост в численной реализации и не критичен к выбору оптимизационной процедуры. Результаты экспериментов подтверждают эффективность предлагаемого подхода в задачах кластеризации в условиях пересекающихся кластеров.Актуальність. Задача кластеризації – класифікації без вчителя масивів даних займає важливе місце в інтелектуальному аналізі даних. Для вирішення цієї задачі на цей час запропоновано безліч підходів, що відрізняються між собою як апріорними припущеннями що до характеру даних у масивах, що досліджуються та аналізуються, так і математичним апаратом, що полягає в основі тих або інших методів, однак вирішення задач кластеризації ускладнюють велика розмірність векторів спостережень, що аналізуються, їх збуреність та забрудненість різного типу завадами та пропусками, можливою складною формою кластерів, тощо.
Мета. Мета роботи полягає у запровадженні процедури нечіткої кластеризації, що об’єднує в собі переваги методів, заснованих на аналізі щільностей розподілу даних та їх піків, характеризуються високою швидкодією та може ефективно працювати за умов перетинних класів.
Метод. Введено метод нечіткої кластеризації масивів даних, що базується на ідеях аналізу щільностей розподілу цих даних, їх піків та довірчого нечіткого підходу. Перевагою запропонованого підходу є скорочення часу вирішення оптимізаційних задач, пов’язаних з відшуканням атракторів функцій щільностей, оскільки кількість звернень до блоку оптимізації визначається не обсягом аналізованого масиву, а кількістю піків щільностей цього ж масиву. Результати. Метод є досить простим у чисельній реалізації і не критичним до вибору оптимізаційної процедури.
Результати експериментів підтверджують ефективність пропонованого підходу в задачах кластеризації за умов перетинних кластерів та дозволяють рекомендувати запропонований метод для використання на практиці для вирішення проблем автоматичної кластеризації великих даних.
Висновки. Введено метод нечіткої кластеризації масивів даних, що базується на ідеях аналізу щільностей розподілу цих даних, їх піків та довірчого нечіткого підходу. Перевагою запропонованого підходу є скорочення часу вирішення оптимізаційних задач, пов’язаних з відшуканням атракторів функцій щільностей, оскільки кількість звернень до блоку оптимізації визначається не обсягом аналізованого масива, а кількістю піків щільностей цього ж масиву. Метод є досить простим у чисельній реалізації і не критичним до вибору оптимізаційної процедури. Результати експериментів підтверджують ефективність запропонованого підходу в задачах кластеризації за умов перетинних кластерів
МЕТОДИ ТАБЛИЧНОЇ РЕАЛІЗАЦІЇ АРИФМЕТИЧНИХ ОПЕРАЦІЙ ЗАЛИШКІВ ДВОХ ЧИСЕЛ, ПРЕДСТАВЛЕНИХ У СИСТЕМІ ЗАЛИШКОВИХ КЛАСІВ
No full textContext. Implementation of modular arithmetic operations of addition, subtraction and multiplication by a tabular method based on the use of the tabular multiplication code. The object of the study is the process of tabular implementation of basic arithmetic operations on the residues of numbers represented in the system of residual classes.
Objective. The goal of the work is to develop methods for the tabular implementation of the arithmetic operations of multiplication, addition and subtraction of the residues of two numbers based on the use of the tabular multiplication code.
Method. Tabular methods for implementing integer arithmetic modular operations of addition, subtraction and multiplication are proposed for consideration. In order to reduce the amount of equipment for a tabular operating unit of computer systems that implements modular operations of addition, subtraction and multiplication by reducing the coincidence circuits AND in the nodes of the tables for implementing arithmetic operations based on the code of table multiplication, two methods for performing arithmetic modular operations of addition and subtraction have been developed. These methods are based on the code of tabular multiplication, the use of which will reduce the amount of equipment of the tabular operating unit. Thus, despite the difference in the digital structure of the tables of modular operations of addition, subtraction and multiplication based on the use of the tabular multiplication code, two new tabular methods for implementing arithmetic modular operations of addition and subtraction have been created. Based on them, algorithms for tabular execution of modular arithmetic operations of addition and subtraction have been developed. Using these algorithms, it is possible to synthesize a structurally simple, highly reliable and fast table operating unit that operates in a system of residual classes, which is based on three separate permanent storage devices (read-only memory), each of which implements only one fourth of the corresponding complete table of values of the modular operation, what is earlier in the theory tabular arithmetic was supposed to be impossible.
Results. The developed methods are justified theoretically and studied when performing arithmetic modular operations of addition, subtraction and multiplication using tabular procedures.
Conclusions. The conducted examples of the implementation of integer arithmetic modular operations of addition and subtraction can be considered as presented experiments. The results obtained make it possible to recommend them for use in practice in the design of computer systems operating in a non-positional number system in residual classes. Prospects for further research may be to create a tabular method for implementing integer arithmetic modular division operations based on the use of the tabular multiplication code.Актуальность. Рассмотрена задача реализация модульных арифметических операций сложения, вычитания и умножения табличным методом на основе использования кода табличного умножения. Объектом исследования являлась процесс реализации арифметических модульных операций сложения, вычитания и умножения. Цель работы – разработать методы табличной реализации арифметических сложения, вычитания и умножения остатков двух чисел на основе использования кода табличного умножения.
Метод. Предложены к рассмотрению табличные методы реализации целочисленных арифметических модульных операций сложения, вычитания и умножения. С целью сокращения количества оборудования табличного операционного устройства компьютерных систем, реализующего модульные операции сложения, вычитания и умножения, за счет сокращения схем совпадения И в узлах таблиц реализации арифметических операций, на основе кода табличного умножения, разработаны два метода выполнения арифметических модульных операций сложения и вычитания. В основу данных методов положен код табличного умножения, использования которого позволит уменьшить количество оборудования табличного операционного устройства. Таким образом, несмотря на различие цифровой структуры таблиц модульных операций сложения, вычитания и умножения, на основе использования кода табличного умножения, созданы два новых табличных методов реализации арифметических модульных операций сложения и вычитания. На их основе разработаны алгоритмы табличного выполнения модульных арифметических операций сложения и вычитания. С помощью этих алгоритмов можно синтезировать конструктивно простое, высоконадежное и быстродействующее табличное операционное устройство, функционирующая в системе остаточных классов, основу которого составляют три отдельных постоянных запоминающих устройства, каждый из которых реализует только одну четвертую часть соответствующей полной таблицы значений модульной операции, что ранее в теории табличной арифметики предполагалось невозможным.
Результаты. Разработанные методы обоснованы теоретически и исследованы при выполнении арифметических модульных операций сложения, вычитания и умножения с помощью табличных процедур.
Выводы. Проведенные примеры реализации целочисленных арифметических модульных операций сложения и вычитания можно рассматривать в качестве представленных экспериментов. Полученные результаты позволяют рекомендовать их для использования на практике проектирования компьютерных систем, функционирующих в непозиционной системе счисления в остаточных классах. Перспективы дальнейших исследований могут заключаться в создании табличного метода реализации целочисленной арифметической модульной операций деления на основе использования кода табличного умножения. Актуальність. Розглянуто задачу реалізації модульних арифметичних операцій додавання, віднімання та множення табличним методом на основі використання коду табличного множення. Об’єктом дослідження є процес реалізації арифметичних модульних операцій додавання, віднімання та множення. Мета роботи – розробити методи табличної реалізації арифметичних операцій додавання, віднімання та множення залишків двох чисел на основі використання коду табличного множення.
Метод. Запропоновано до розгляду табличні методи реалізації цілочисельних арифметичних модульних операцій додавання, віднімання та множення. З метою скорочення кількості обладнання табличного операційного пристрою комп’ютерних систем, що реалізує модульні операції додавання, віднімання та множення, за рахунок скорочення схем збігу І у вузлах таблиць реалізації арифметичних операцій, на основі коду табличного множення, розроблено два методи виконання арифметичних модульних операцій додавання та віднімання. В основу даних методів покладено код табличного множення, використання якого дозволить зменшити кількість обладнання табличного операційного пристрою. Таким чином, незважаючи на відмінність цифрової структури таблиць модульних операцій додавання, віднімання та множення, на основі використання коду табличного множення, створено два нові табличні методи реалізації арифметичних модульних операцій додавання та віднімання. На їх основі розроблено алгоритми табличного виконання модульних арифметичних операцій додавання та віднімання. За допомогою цих алгоритмів можна синтезувати конструктивно простий, високонадійний та швидкодіючий табличний операційний пристрій, що функціонує в системі залишкових класів, основу якого складають три окремих постійних запам’ятовуючих пристрої, кожен з яких реалізує лише одну четверту частину відповідної повної таблиці значень модульної операції, що раніше в теорії табличної арифметики передбачалося неможливим.
Результати. Розроблені методи обґрунтовані теоретично та досліджені при виконанні арифметичних модульних операцій додавання, віднімання та множення за допомогою табличних процедур.
Висновки. Проведені приклади реалізації цілочисельних арифметичних модульних операцій додавання та віднімання можна розглядати як представлені експерименти. Отримані результати дозволяють рекомендувати їх використання на практиці проектування комп’ютерних систем, що функціонують у непозиційній системі числення в залишкових класах. Перспективи подальших досліджень можуть полягати у створенні табличного методу реалізації цілочисельної арифметичної модульної операцій ділення на основі використання коду табличного множення. КЛЮЧОВ
НЕЙРО-НЕЧІТКА МЕРЕЖА ДЛЯ КЛАСТЕРИЗАЦІЇ ДАНИХ З ХЕШУВАННЯМ ВІДСТАНЕЙ ТА САМОНАВЧАННЯМ
No full textContext. Cluster analysis is widely used to analyze data of various nature and dimensions. However, the known methods of cluster analysis are characterized by low speed and are demanding on computer memory resources due to the need to calculate pairwise distances between instances in a multidimensional feature space. In addition, the results of known methods of cluster analysis are difficult for human perception and analysis with a large number of features.
Objective. The purpose of the work is to increase the speed of cluster analysis, the interpretability of the resulting partition into clusters, as well as to reduce the requirements of cluster analysis to computer memory.
Method. A method for cluster analysis of multidimensional data is proposed, which for each instance calculates its hash based on the distance to the conditional center of coordinates, uses a one-dimensional coordinate along the hash axis to determine the distances between instances, considers the resulting hash as a pseudo-output feature, breaking it into intervals, which matches the labels pseudo-classes – clusters, having received a rough crisp partition of the feature space and sample instances, automatically generates a partition of input features into fuzzy terms, determines the rules for referring instances to clusters and, as a result, forms a fuzzy inference system of the Mamdani-Zadeh classifier type, which is further trained in the form of a neuro-fuzzy network to ensure acceptable values of the clustering quality functional. This makes it possible to reduce the number of terms and features used, to evaluate their contribution to making decisions about assigning instances to clusters, to increase the speed of data cluster analysis, and to increase the interpretability of the resulting data splitting into clusters.
Results. The mathematical support for solving the problem of cluster data analysis in conditions of large data dimensions has been developed. The experiments confirmed the operability of the developed mathematical support have been carried out.
Conclusions. . The developed method and its software implementation can be recommended for use in practice in the problems of analyzing data of various nature and dimensions.Актуальність. Для аналізу даних різної природи та розмірності широко застосовують кластерний аналіз. Однак відомі методи кластер-аналізу характеризуються низькою швидкістю та є вимогливими до ресурсів пам’яті ЕОМ внаслідок необхідності розрахунку попарних відстаней між екземплярами у багатовимірному просторі ознак. Крім того, результати відомих методів кластер-аналізу складні для сприйняття та аналізу людиною при великій кількості ознак.
Мета – підвищення швидкості кластер-аналізу, інтерпретабельності одержуваного розбиття на кластери, а також зниження вимог кластер-аналізу до пам’яті ЕОМ.
Метод. Запропоновано метод кластер-аналізу багатовимірних даних, який для кожного екземпляра обчислює його хеш на основі відстані до умовного центру координат, використовує одновимірну координату по осі хешу для визначення відстаней між екземплярами, розглядає отриманий хеш як псевдовихідну ознаку, розбивши її на інтервали, яким співставляє мітки псевдокласів-кластерів, отримавши грубе чітке розбиття простору ознак і екземплярів вибірки, автоматично формує розбиття вхідних ознак на нечіткі терми, визначає правила віднесення екземплярів до кластерів і в результаті формує систему нечіткого виведення типу класифікатора Мамдані-Заде, який у вигляді нейро-нечіткої мережі донавчається для забезпечення прийнятного значення функціоналу якості кластеризації. Це дозволяє скоротити кількість використовуваних термів і ознак, оцінити їх внесок у прийняття рішень про віднесення екземплярів до кластерів, підвищити швидкість кластер-аналізу даних, а також підвищити інтерпретабельність отримуваного розбиття даних на кластери.
Результати. Розроблено математичне забезпечення, що дозволяє вирішувати завдання кластерного аналізу даних в умовах великої розмірності даних, проведено експерименти, що підтвердили працездатність розробленого математичного забезпечення.
Висновки. Розроблений метод та його програмна реалізація можуть бути рекомендовані для використання практиці у завданнях аналізу даних різної природи та розмірності.Актуальність. Для аналізу даних різної природи та розмірності широко застосовують кластерний аналіз. Однак відомі методи кластер-аналізу характеризуються низькою швидкістю та є вимогливими до ресурсів пам’яті ЕОМ внаслідок необхідності розрахунку попарних відстаней між екземплярами у багатовимірному просторі ознак. Крім того, результати відомих методів кластер-аналізу складні для сприйняття та аналізу людиною при великій кількості ознак.
Мета – підвищення швидкості кластер-аналізу, інтерпретабельності одержуваного розбиття на кластери, а також зниження вимог кластер-аналізу до пам’яті ЕОМ.
Метод. Запропоновано метод кластер-аналізу багатовимірних даних, який для кожного екземпляра обчислює його хеш на основі відстані до умовного центру координат, використовує одновимірну координату по осі хешу для визначення відстаней між екземплярами, розглядає отриманий хеш як псевдовихідну ознаку, розбивши її на інтервали, яким співставляє мітки псевдокласів-кластерів, отримавши грубе чітке розбиття простору ознак і екземплярів вибірки, автоматично формує розбиття вхідних ознак на нечіткі терми, визначає правила віднесення екземплярів до кластерів і в результаті формує систему нечіткого виведення типу класифікатора Мамдані-Заде, який у вигляді нейро-нечіткої мережі донавчається для забезпечення прийнятного значення функціоналу якості кластеризації. Це дозволяє скоротити кількість використовуваних термів і ознак, оцінити їх внесок у прийняття рішень про віднесення екземплярів до кластерів, підвищити швидкість кластер-аналізу даних, а також підвищити інтерпретабельність отримуваного розбиття даних на кластери.
Результати. Розроблено математичне забезпечення, що дозволяє вирішувати завдання кластерного аналізу даних в умовах великої розмірності даних, проведено експерименти, що підтвердили працездатність розробленого математичного забезпечення.
Висновки. Розроблений метод та його програмна реалізація можуть бути рекомендовані для використання практиці у завданнях аналізу даних різної природи та розмірності
ЕНТРОПІЙНИЙ ПІДХІД У СИСТЕМНИХ ДОСЛІДЖЕННЯХ ОБ’ЄКТІВ РІЗНОЇ СКЛАДНОСТІ З ОЦІНКИ ЇХ СТАНУ ТА ФУНКЦІОНАЛЬНОСТІ
No full textContext. Consideration of comprehensively studied object in the form “system – environment” to obtain an approximate accurate real situation reflection.
Objective. Search for solutions to problematic research issues based on the entropy approach for systems “object – environment” of different nature and complexity, studying them and obtaining knowledge (stable information) and providing them as a set of complex system tasks modulated by different entropy functions.
Method. The following criteria are used to assess the sustainability of the development of a system object: integrity – the failure of the trajectory of development of the object at a certain forecast time interval from a set of safe states; monotony of growth of indicators of development of object on a certain time interval with the subsequent preservation of them in the set intervals of admissible values; compliance of the development trajectory with the target changes according to the requirements of safety and sustainable development, resistance to disturbance, including asymptotic stability of the program trajectory and structural stability of the system.
In the conditions of nonlinear development of events and spontaneity of processes “object – external systems” at stable structure of system object of research it is expedient to apply the entropic approach and knowledge from the field of the theory of stability developed for technical and cybernetic systems.
Results. The proposed entropy approach to analysis is determined by the fact that the object is characterized from the standpoint of compliance with acceptable regulatory constraints and processes regarding the acceptability of the object of the external environment or the possibility of resolving the situation of coexistence “object – environment”.
Within the analysis of a system object, this means that for both stationary and dynamic conditions, their state is described by a certain function, the changes of which indicate the approach to a certain point of homeostatic relations with the environment.
The practical application of the provided methodological proposal for finding solutions in conditions of uncertainty of a certain kind is considered on the example of determining measures to influence the course of positive development of the child’s body in the situation of diagnosis of cerebral palsy in the form of information and software application at realization of the appointments of medical character applied to them (factors of influence of emergency).
Conclusions. The proposed entropy approach to the choice of decision-making problems for determining the state and changes as a result of process transformations in system objects of the type “studied system – environment” in conditions of uncertainty does not require additional conditions characteristic of known estimates by criteria in common mathematical means of decision making.Актуальность. Рассмотрение комплексно исследованного объекта в виде «система – окружающая среда» для получения приближенно точного отражения реальной ситуации.
Цель. поиск решений проблемных вопросов научных исследований на базе энтропийного подхода для систем «объект – окружающая среда» различной природы и сложности, изучение их и получения знаний (устойчивой информации) и предоставления их в виде комплекса задач сложной системы, модулированных благодаря различным энтропийным функциям.
Метод. Для оценки устойчивости развития системного объекта используют следующие критерии: целостность – невыход траектории развития объекта на определенном прогнозном интервале времени из множества безопасных состояний; монотонность роста индикаторов развития объекта на определенном интервале времени с последующим сохранением их в заданных интервалах допустимых значений; соответствие траектории развития целевым изменениям по требованиям безопасности и устойчивого развития; устойчивость к возмущению, в том числе, асимптотическая устойчивость программной траектории и структурная устойчивость системы.
В условиях нелинейного развития событий и самодовильности процессов «объект – внешние системы» при устойчивой структуре системного объекта исследования целесообразно применение энтропийного подхода и знаний из области теории устойчивости, разработанной для технических и кибернетических систем.
Результаты. Предложенный энтропийный подход к анализу определяется тем, что объект характеризуется с позиций соблюдения допустимых нормативных ограничений и процессы относительно приемлемости объектом воздействий внешнего окружения или возможности урегулирования ситуации сосуществования «объект – окружающая среда».
В рамках анализа системного объекта это значит, что и для стационарных, и для динамических условий их состояние описывается определенной функцией, изменения которой указывают на приближение к определенной точке гомеостатических отношений с окружающей средой.
Практическое применение предоставленной методологической предложения по поиску решений в условиях неопределенности своего рода рассмотрен на примере определения мер воздействия на ход позитивного развития организма ребенка в ситуации диагноза детский церебральный паралич (ДЦП) в виде информационно-программного приложения по вероятности отнесения ребенка к группе ходьба либо не ходьба при реализации примененных к ним назначений лечебного характера (факторы влияния НС).
Выводы. Предложенный энтропийный подход к выбору решении задач принятия решений относительно определений состояния и изменений вследствие процессных преобразований в системных объектах вида «исследована система – окружающая среда» в условиях некоторой неопределенности не требует выполнения дополнительных условий, характерных для известных оценок по критериям в распространенных математических средствах ПР.Актуальність. Розгляд комплексно дослідженого об’єкта у вигляді «система – навколишнє середовище» для отримання наближено точного відображення реальної ситуації.
Мета. Пошук рішень проблемних питань наукових досліджень на базі ентропійного підходу для систем «об’єкт – навколишнє середовище» різної природи і складності, вивчення їх і отримання знань (стійкої інформації) та надання їх у вигляді комплексу завдань складної системи, модульованих завдяки різним ентропійним функціям.
Метод. Для оцінки стійкості розвитку системного об’єкта використовують такі критерії: цілісність – невихід траєкторії розвитку об’єкта на певному прогнозному інтервалі часу з множини безпечних станів; монотонність зростання індикаторів розвитку об’єкта на певному інтервалі часу з наступним збереженням їх у заданих інтервалах припустимих значень; відповідність траєкторії розвитку цільовим змінам за вимогами безпеки і сталого розвитку;стійкість до збурювання, у тому числі, асимптотична стійкість програмної траєкторії й структурна стійкість системи.
В умовах нелінійного розвитку подій і самодовільності процесів «об’єкт – зовнішні системи» при стійкій структурі системного об’єкта дослідження доцільним є застосування ентропійного підходу та знань із області теорії стійкості, розробленої для технічних і кібернетичних систем.
Результати. Запропонований ентропійний підхід щодо аналізу визначається тим, що об’єкт характеризується з позицій дотримання допустимих нормативних обмежень і процеси стосовно прийнятності об’єктом впливів зовнішнього оточення чи можливості урегулювання ситуації співіснування «об’єкт – навколишнім середовищем».
У межах аналізу системного об’єкта це означає, що і для стаціонарних, і для динамічних умов їх стан описується певною функцією, зміни якої вказують на наближення до певної точки гомеостатичних відносин з навколишнім середовищем.
Практичне застосування наданої методологічної пропозиції з пошуку рішень в умовах невизначеності певного роду розглянуто на прикладі визначення заходів впливу на хід позитивного розвитку організму дитини в ситуації діагнозу дитячий церебральний параліч (ДЦП) у вигляді інформаційно-програмного додатку щодо імовірності віднесення дитини до групи ходьба або не ходьба при реалізації застосованих до них призначень лікувального характеру (фактори впливу НС).
Висновки. Запропонований ентропійний підхід до вибору розв’язку задач прийняття рішень щодо визначень стану і змін в наслідок процесних перетворень в системних об’єктах виду «досліджена система – навколишнє середовище» в умовах певної невизначеності не вимагає виконання додаткових умов, характерних для відомих оцінок за критеріями в поширених математичних засобах ПР