применение онтологического моделировани для описания

СОДЕРЖАНИЕ
Предисловие
Информационные технологии в образовании
9
Аржаник М.Б.
Черникова Е.В.
Информационные технологии как средство оптимизации
учебного процесса
9
Исмаилова Л.Ю.
Александрова И.А.
Борзяк А.А.
Средства концептуального моделирования с вычислительно
интенсивными онтологиями
11
Мокина Е.Е.
Марухина О.В.
Формирование компетенций IT-специалистов в условия
личностно-ориентированной среды
13
Кинаш Н.А.
Наджи А.А.А.
Тихомиров А.А.
Труфанов А.И.
Сетевая модель развития дистанционного образования в
йеменской республике
16
Муратова Е.А.
Оценивание результатов обучения в Томском
политехническом университете
18
Толстолес Е.С.
Шелехов И.Л.
Кластерный анализ в исследовании психологических
особенностей студентов медиков
22
Фисоченко О.Н.
Выявление закономерностей адаптации иностранных
студентов с помощью системы WIZWHY
24
Фисоченко О.Н.
Прогнозирование адаптации иностранных студентов к
учебной деятельности
28
Моделирование сложных систем
33
Ахмадеева А.А.
Гозбенко В.Е.
Математическое моделирование и исследование колебаний
системы «вагон – груз»
33
Белаков Р.С.
Применение математического моделирования в
исследовании надежности сетей ЭВМ
37
Белинская Н.С.
Интеллектуальная система поиска причин отклонений в
работе промышленной установки дегидрирования высших
парафинов
39
Белинская Н.С.
Францина Е.В.
Разработка кинетической модели процесса
гидродепарафинизации
42
Васильев Д.С.
Юсупова Э.С.
Методы расчета параметров пробкового режима течения
нефтегазовой смеси
45
3
Ганимедов В.Л.
Мучная М.И.
Садовский А.С.
Поле течения и оседание твердых субмикронных частиц
в носовой полости лабораторной мыши по результатам
численного моделирования
47
Гультяева Т.А.
Попов А.А.
Исследование поведения классификаторов при
классификации смоделированных СММ
последовательностей в условиях отклонения от классических
предположений
49
Горнов А.Ю.
Финкельштейн Е.А.
Вычислительные технологии аппроксимации области
устойчивых решений динамической системы
52
Данилов А.Н.
Бахвалов С.В.
Применение онтологического моделирования для описания
компетенций ИТ – специалиста
54
Езангина Т.А.
Моделирование системы горячего водоснабжения
59
Езангина Т.А.
Гайворонский С.А.
Моделирование системы стабилизации положения
подводного объекта
61
Звигинцев И.Л.
Григорьев В.П.
Динамика ионизации нейтрального газа на фронте
сильноточного электронного пучка
63
Инденко О.Н.
Распознавание статической нелинейности динамических
объектов
65
Кириловский С.В.
Поплавская Т.В.
Цырюльников И.С.
Гиперзвуковое обтекание системы модель-кососрезный
свисток с учётом геометрических параметров свистка и
автоколебаний в нём
69
Кириловский С.В.
Поплавская Т.В.
Цырюльников И.С.
Исследование восприимчивости гиперзвукового ударного
слоя на пластине с пористой вставкой
71
Козлова И.А.
Текстурная сегментация изображений. Алгоритм,
основанный на фильтрах габора
73
Миронов С.Г.
Поплавская Т.В.
Кирилловский С.В.
Численное моделирование сверхзвукового обтекания
цилиндра с передней газопроницаемой пористой вставкой
76
Нгуен Бао Хынг
Огородников А.С.
Моделирование газового разряда в аргоне в отсутствии
внешнего магнитного поля
78
Нгуен Ван Нган
Огородников А.С.
Моделирование плотности нейтронного потока в различных
средах в пакете COMSOL MULTIPHYSICS
80
Нгуен Мань Хынг
Нгуен Минь Туан
Коваль Т.В.
Исследование электродинамических характеристик
коаксиального отражательного триода
82
4
Небаба С.Г.
Вылегжанин О.Н.
Построение и исследование алгоритма поиска множества
крайних подсистем для заданной совместной системы
линейных неравенств
Логико-вероятностная имитационная модель анализа
влияния природных факторов на заболеваемость клещевым
энцефалитом
85
Поплавская Т.В.
Кирилловский С.В.
Численное моделирование гиперзвукового обтекания
пластины реальным газом
92
То Тхи Уиэн
Огородников А.С.
Применение метода подвижной вычислительной сетки при
решении задачи Стефана
94
Фаерман В.А.
Аврамчук В.С.
Применение частотно-временного корреляционного анализа
для повышения точности локализации мест утечки жидкости
97
Фаерман В.А.
Аврамчук В.С.
Применение частотно - временной автокорреляционной
функции для выделения гармоник в зашумленных сигналах
99
Филиппов М.М.
Бабушкин Ю.В.
Влияние системы измерения температуры на температурное
поле нагревательного модуля
101
Финкельштейн Е.А.
Технология ускорения метода мультистарта на основе
эллипсоидных аппроксимаций областей притяжения
локальных экстремумов
104
Хохлов М.В.
Пакет расширения MATLAB для исследования
электроэнергетических систем в установившихся режимах
106
Полякова Г.Л.
89
Информационные системы и информационные технологии
109
Босенко В.Н.
Кравец А.Г.
Возможность применения методологии MSF для управления
строительством нефтепровода
109
Вольфенгаген В.Э.
Волков И.А.
Горелов Б.Б.
Долбин А.Н.
Доронин А.С.
Евдокимов П.Б.
Маслов М.А.
Навроцкий В.В.
Модели и средства вычислительно интенсивных
информационных систем
111
Галимов И.А.
Уразаева Л.Ю.
О современных тенденциях развития ИТ на основе
статистических данных бюллетеней Роспатента
113
Галямов А.Ф.
Управление портфолио обучающихся на примере области
информационных технологий
117
5
Долгих Н.Ю.
Ясюкевич Ю.В.
Берестнева О.Г.
Разработка информационных технологий для выявления
групп риска среди женщин, ожидающих ребенка
120
Косиков С.В.
Назаров В.Н.
Файбисович М.Л.
122
Лебедев А.Н.
Разработка приложений Для поддержания вычислительно
интенсивного семантического моделирования на основе
обобщенной абстрактной машины
Информационные технологии обновления общества
Oniszczuk W.
Blocking factors in computer tandem networks with threshold
129
Parubets V.
Devjatyh D.
Berestneva O.
Appliyng nvidia cuda technology for parallel computing in neural
networks
132
Осадчая И.А.
Исследование быстродействия метода индексации фактов
136
Разумников С.В.
Обзор имитирующих систем оценки эффективности
внедрения ИТ
140
Romanenko Е.
Kravets А.,
Olyanitch А.
Koniordos М. Sarmento
Е.
Intelligent approach to the tourist Customer Relationship
Management system development
144
Темникова Е.А.
Асламова В.С.
Автоматизированная система менеджмента качества
образования в учебном центре «ПРОФИЛЬ»
151
Хранилов В.П.
Системный анализ проблемы USABILITY.
Эффективный интерфейс пользователя
Подходы к управлению рисками ИТ-проектов
155
Информационная система заказов
на ООО "ЮРГИНСКИЙ МАШЗАВОД"
159
Чернышева Т.Ю.
Штоллер Д.В.
124
157
Математические методы и информационные технологии в медицине
Воробейчикова О.В.
Программный комплекс «СИТУАЦИОННЫЕ ЗАДАЧИ» для
обучения студентов-медиков
163
Ганимедов В.Л.
Мучная М.И.
Садовский А.С.
Оценка результатов хирургической коррекции носовой
полости человека на основе математической модели
165
Долгих Н.Ю.
Преимущества кардиотокографии плода
167
Карпенко П.В.
Применение критерия вилкоксона для исследования
психологических особенностей людей с заболеванием
бронхиальной астмы
169
Кочегуров В.А.
Гергет О.М.
Константинова Л.И.
Проблемы анализа систем на основе бионических моделей
174
6
163
Михалев Е.В.
Ермоленко С.П.
Михаленко И.В.
Ряшенцева Н.Е.
Дмитриева А.В.
Метод математического прогнозирования риска развития
тяжелого поражения центральной нервной системы у
новорожденных детей, с различным сроком гестации, в
раннем неонатальном периоде
178
Языков К.Г.
Немеров Е.В.
Подходы к моделированию психобиологических свойств
бронхиальной астмы
182
Информационные технологии в экономике и управлении
198
Важдаев А.Н.
Использование принципа открытого управления в работе
предприятия малого бизнеса при распределении ресурсов
между его отдельными видами деятельности
198
Мицель А.А.
Телипенко Е.В.
Выбор метода минимизации риска банкротства предприятия
на основе иерархической модели
200
Рекундаль О.И.
О задаче управления инвестиционным портфелем
пенсионных накоплений 1
202
Рахымов Д.Б.
Родыгина А.E.
Тихомиров А.А.
Труфанов А.И.
Умеров Р.А.
Визуализация сетевых моделей инструменами сапр
204
Алфавитный список авторов
207
7
ПРЕДИСЛОВИЕ
В основе предлагаемого сборника лежат материалы Всероссийской конференции с
международным участием «Информационные и математические технологии в науке,
технике, медицине». Конференция проведена при финансовой поддержке гранта РФФИ №
12-07-06072-г Института кибернетики Национального исследовательского Томского
политехнического университета и Сибирского государственного медицинского
университета.
В конференции принимают участие сотрудники научных организаций и ведущих
ВУЗов гг. Иркутска, Москвы, Томска, Новосибирска, Нижнего Новгорода, Волгограда,
Санкт-Петербурга и др.
Дополнительную информацию можно получить на сайте конференции
по адресу http://conference.am.tpu.ru
Координаты для связи:
Сопредседатели программного комитета конференции – Кочегуров Владимир
Александрович (kva06@rambler.ru), Берестнева Ольга Григорьевна (ogb6@yandex.ru).
Председатель Оргкомитета конференции – Кочегуров Александр Иванович
(kaicc@tpu.ru).
8
Информационные технологии в образовании
ИНФОРМАЦИОННЫЕ ТЕХНОЛОГИИ В ОБРАЗОВАНИИ
ИНФОРМАЦИОННЫЕ ТЕХНОЛОГИИ КАК СРЕДСТВО ОПТИМИЗАЦИИ
УЧЕБНОГО ПРОЦЕССА
М.Б.Аржаник, Е.В.Черникова
(г. Томск, Сибирский государственный медицинский университет)
INFORMATION TECHNOLOGIES AS A MEAN OF OPTIMIZATION
OF EDUCATIONAL PROCESS
M.B. Arzhanik, E.V. Chernikova
(Tomsk, Siberian State Medical University)
Possibilities of information technologies for optimization of educational process are
considered.
В настоящее время информационные технологии (ИТ) активно внедряются в систему
образования. Их использование позволяет повысить эффективность учебного процесса,
сокращая затраты других ресурсов. При этом можно не изменять традиционные
дидактические принципы, а пересмотреть и наполнить их новым содержанием [1].
Процесс
внедрения
ИТ
в
систему
высшего
образования
требует
дифференцированного подхода, учитывающего как специфику предмета, так и специфику
конкретной учебной специальности. С нашей точки зрения, применение ИТ в преподавании
математики студентам медицинских вузов может осуществляться по следующим
направлениям:
 повышение эффективности подачи информации (лекции с компьютерными
презентациями);
 выполнение вычислений, построение графиков, создание презентаций (при
изучении математических методов);
 активизация самостоятельной работы студентов (тренажер);
 контроль знаний студентов (при обязательном сочетании с традиционными
технологиями контроля);
 оперативное получение информации (использование сайта университета).
Рассмотрим возможности использования ИТ на различных этапах процесса обучения
математике.
Лекции. Использование мультимедийного проектора позволяет лектору расширить
возможности лекции за счет обеспечения наглядности. При этом обеспечение наглядности
реализуется на более высоком уровне, позволяя увеличить долю усваиваемого материала, так
как параллельно задействованы органы зрения и слуха [2, с. 104]. Но студентам становится
сложнее фиксировать информацию, так как нужно следить и за слайдами, и за словами
преподавателя. Чтобы повысить «информационную емкость» лекции, можно использовать
неполные конспекты. Текст конспекта содержит определения, основные формулы, схемы, но
он не является абсолютной копией лекции, в нем оставлены свободные места для примеров,
выводов формул, доказательства теорем, пояснений. Во время лекции студент активно
работает конспектом, дополняет его, записывая примеры, некоторые формулы и рисунки.
9
Информационные технологии в образовании
Применение неполных конспектов и компьютерных презентаций позволяет оптимизировать
лекционную форму обучения, поднять лекции на более высокий качественный уровень.
Практические занятия. На практических занятиях ИТ могут применяться
следующим образом:
 прикладные программы в качестве инструмента для упрощения вычислений;
 тестовые программы для контроля знаний студентов;
 обучающие программы и тренажеры для отработки навыков решения задач.
Применение прикладных программ, на наш взгляд, актуально при обучении
математиков, физиков, инженеров, однако для психологов и медиков не является
необходимым, поэтому не используется нами в преподавании математики. При изучении
специальных дисциплин (таких, как «Математические методы в психологии») ИТ могут
применяться для проведения вычислений (Excel, Statistica и др.), оформления решения задач,
создания презентаций.
Применение тестовых программ позволяет проверить знание определений,
формулировки теорем, формул, но они не дают возможности отследить логические
рассуждения студентов, а показывают лишь готовый результат.
При использовании обучающих программ и тренажеров по математике студенты
могут самостоятельно решать задачи по предложенным образцам, но эти программы не
адаптированы под конкретную специальность и не учитывают уровень знаний, умений и
навыков, которые должны быть сформированы в результате обучения. Чтобы иметь
программу, полностью соответствующую всем требованиям, нужно создать ее
самостоятельно. В этом случае удобно использовать «программы-оболочки», в которых
можно менять содержание для решения конкретных педагогических задач.
Нами была создана такая программа – «Тренажер контрольных работ», которая
позволяет генерировать демонстрационные варианты контрольной работы заданного
пользователем уровня сложности. Тренажер использует банк заданий, который представляет
собой структуру каталогов, содержащих задания и ответы к ним в виде картинок, разбитые
по темам и уровням сложности. Применение данного тренажера позволяет студентам лучше
подготовиться к контрольной работе и оценить уровень своих знаний.
Таким образом, использование ИТ дает возможность реализовать личностный подход
в обучении и позволяет оптимизировать практические занятия.
Итоговый контроль. При контроле знаний имеет смысл разумно сочетать как ИТ,
так и традиционные формы. В связи с этим нами была разработана программа «Помощник
экзаменатора», которая позволяет автоматизировать процесс создания экзаменационных
билетов, но сам экзамен проводится в форме беседы преподавателя и студента. Программа
построена по тому же принципу, что и тренажер и содержит большой банк заданий по
каждой теме, дифференцированных по уровню сложности.
В течение семестра обучение студентов проводится в рамках дифференциальной
рейтинговой системы [3, с.146]. В результате студенты имеют к экзамену спектр
индивидуальных частных рейтингов по темам семестрового курса, который учитывается при
генерации индивидуального экзаменационного билета. Это позволяет связать в единое целое
два вида контроля: текущий и итоговый.
Применение данной программы позволяет индивидуализировать процесс обучения, а
также избежать недостатков использования тестовых программ.
Информационно-методическое обеспечение учебного процесса. Для оперативного
получения информации студенты могут использовать сайт университета. На сайте
размещены неполные конспекты лекций, методические указания к практическим занятиям,
10
Информационные технологии в образовании
информация о рейтинговой системе, индивидуальный рейтинг студентов и тренажер.
Студенты имеют возможность воспользоваться этими материалами, используя удобный для
себя выход в Интернет.
Таким образом, современные ИТ открывают новые перспективы для оптимизации
образовательного процесса. Они позволяют повысить наглядность обучения, увеличить
информационную емкость лекций, индивидуализировать процесс обучения, частично
автоматизировать контроль знаний, обеспечить своевременное получение информации.
1.
2.
3.
ЛИТЕРАТУРА
Образцов, П. И. Психолого-педагогические аспекты разработки и применения в вузе
информационных технологий обучения. – Орловский государственный технический
университет. – Орел, 2000. - 145 с.
Афонина, Р. Н. Использование мультимедийных средств обучения как необходимое
условие формирования умений учебно-творческой деятельности студентов //
Информатика и образование. – 2009. – №1. – С. 103-105.
Аржаник, М.Б., Черникова Е.В. Усовершенствование системы контроля знаний: два
вида рейтинговой системы // Вестник ТГПУ. – 2010. – №1(91). – С. 145-149.
СРЕДСТВА КОНЦЕПТУАЛЬНОГО МОДЕЛИРОВАНИЯ С ВЫЧИСЛИТЕЛЬНО
ИНТЕНСИВНЫМИ ОНТОЛОГИЯМИ
Л.Ю. Исмаилова, И.А. Александрова, А.А. Борзяк
(г. Москва, ГК “ЮрИнфоР”/НИЯУ МИФИ)
COMCEPTUAL MODELING FOR COMPUTATIONALLY INTENSIVE
ONTOLOGY
L.Yu. Ismailova, I.A. Alexandrova, A.A. Borzyak
(c.Moscow, GK “JurInfoR/NRNU MEPhI”)
We discuss the information modeling, accompanied by the development of methods,
computational models, tools and information technologies aimed at analyzing and building a
language for representation of dynamic domains (also including elements of proactivity) for
information systems (IS). The solution is based on the mathematical tools, methods and tools that
make up the conceptual basis of the new ontological oriented approach to the development of
modeling systems.
Введение.
Проблематика
повышения
вычислительной
интенсивности
концептуального моделирования в целом и в связи с применением онтологий, в частности,
предполагает выполнение комплексных исследований. Они относятся к области
информационного моделирования, сопровождаются разработкой методов, вычислительных
моделей, средств и информационных технологий, нацеленных на анализ и построение
языковых средств отображения предметных областей динамичных (в том числе
включающих элементы проактивности) информационных систем (ИС). Решение проблемы
11
Информационные технологии в образовании
опирается на математический аппарат, методы и средства, составляющие понятийную основу
нового онтологически ориентированного подхода к построению систем моделирования.
Характеристика класса задач. Моделируемые предметные области, к числу которых
относятся информационные задачи юриспруденции, характеризуются сосуществованием
множественных интерпретаций данных, отражающихся в языковых средствах субъектов и
способах их трактовки. Конвенциональный характер языковых средств в общем случае
требует настройки семантики понятийного уровня модели, что может быть обеспечено за
счет использования подходов на основе расширения понятия онтологии. Возникающий круг
вопросов относится к проблеме генерации оценивающих отображений с заданными
свойствами, что является фундаментальной для информатики проблемой.
Для выбранного класса задач принципиальной трудностью является необходимость
увязывания ситуационно обусловленных конструкций языка с динамической сменой их
интерпретаций. Преодоление этой трудности требует работу с частично определёнными
объектами и их динамическое доопределение, включающее генерацию интерпретаций на
основе требуемых свойств оценивающих отображений, что относится к общей проблематике
средств обработки данных. Указанные трудности носят принципиальный характер и
относятся к фундаментальным для информатики проблемам [1-4].
Направления работы. В настоящей работе обсуждаются следующие вопросы: (1)
онтологические средства специализации концептуальных моделей на основе управления
механизмами вычислений, (2) информационная система и среда моделирования
виртуального издания, (3) информационная система с моделированием вычислений
аппликативного типа для виртуализации работы пользователя.
Вычислительно интенсивные онтологические средства. Работа с интерпретациями
данных, обеспечивающую динамическую смену интерпретаций, организуется в рамках
аппликативной среды программирования. Как ожидается, семантические подходы к
построению аппликативных вычислительных систем позволят обеспечить погружение
построенных вычислительных моделей в аппликативную среду вычислений, что обеспечит
возможность определения методов и средств управления механизмами вычислений.
Значимую тестовую предметную область представляет правоприменительная деятельность в
юриспруденции – в ее различных отраслях. Решение задачи может быть представлено в виде
специализированной среды моделирования, которая для целей обучения может быть
представлена в форме среды разработки имитационных деловых игр.
Среда моделирования с виртуализацией объектов. Методически система
проектируется для представительного примера текстового описания семантики языков
программирования. Интенсификация вычислений достигается встроенным программным
кодом, который формирует результат в виде вычисления значения. При необходимости текст
снабжается дополнительным ``вычислительным измерением’’, что в рассматриваемом случае
приводит к построению семейства компиляторов, позволяющих разработать представление
об активной книге.
Виртуализация работы пользователя. Эта возможность будет обеспечиваться
логико-аппликативной средой для ИС, поддерживающей механизм рекомендаций,
контролирующий качество формирования виртуальных объектов. Выполняется
проектирование механизмов сопоставления действительных и виртуальных объектов для
класса хранимой информации, допускающей блочно-модульную структуризацию формы
представления. Выполняется исследование и разработка вычислительных моделей,
основанных на свертывании семейств объектов. В качестве математического аппарата
привлекаются комбинаторно полные системы. Для семейств объектов формируется система
12
Информационные технологии в образовании
управления объектами данных и метаданных. Применяются реляционные решения,
осуществления которых производится с применением униформной архитектуры. В качестве
системы программирования рассматриваются и варианты среды, поддерживающая
аппликативный стиль (ML, F#, C# вер. 3.0 и др.).
Заключение. Получены и представлены обобщения результатов исследований,
частично поддержанных грантами 10-07-00417-а, 12-07-00661-а, 12-07-00786-а по проектам
РФФИ.
1.
2.
3.
4.
ЛИТЕРАТУРА
Исмаилова Л.Ю., Косиков С.В. Модели управляемой редукции как основа построения
систем с динамичной семантикой. Категорный подход. // Глава 2 в монографии:
Информационные системы и технологии, Красноярск: Научно-инновационный центр,
2011. – С. 27-45 (соавторство в монографии)
Исмаилова Л.Ю., Косиков С.В., Вольфенгаген В.Э., Зинченко К.Е. Средства
инструментальной
поддержки
композиции
и
специализации
предметноориентированных механизмов наследования для правовых деловых игр. // В мире
научных открытий. 2010. № 1-4. – С. 32-36.
А.Е. Зайцев, Л.Ю. Исмаилова, С.В. Косиков Lux-AZ – система описания предметной
области на основе семантических конструкций. // Технологии информатизации
профессиональной деятельности (в науке, образовании и промышленности) – ТИПД2011: Труды III Всероссийской науч. конференции с междунар. участием. Том I,
Ижевск, 8–12 ноября 2011г. /Под ред. С.Г. Маслова – Ижевск: Изд-во «Удмуртский
университет», 2011. – С. 29-31.
Васин Ю.Г., Зайцев А.Е., Исмаилова Л.Ю., Косиков С.В., Парфенова И.А. Средства
семантического согласования интерпретаций в реализации проектов электронного
правительства на базе аппликативной среды. // VIII Международная заочная научнопрактическая конференция «Современные вопросы науки – XXI век». Тамбов, 27 июня
2011г. – С. 58-59.
ФОРМИРОВАНИЕ КОМПЕТЕНЦИЙ IT-СПЕЦИАЛИСТОВ В УСЛОВИЯ
ЛИЧНОСТНО-ОРИЕНТИРОВАННОЙ СРЕДЫ
Е.Е. Мокина, О.В. Марухина
(г.Томск. Томский политехнический университет)
FORMATION OF THE COMPETENCIES FOR IT-SPECIALISTS IN FRAMES
INDIVIDUAL-ORIENTED ENVIRONMENT
E.E. Mokina, O.V. Marukhina
(s.Tomsk, Tomsk Polytechnik University)
At this moment, one of the most relevant ways to build a new educational paradigm is a
competence approach. Previously the regular way of specialist training was to learn standard set of
knowledge and skills, but the competence approach involves the development of its ability to
navigate the diversity of their situations, have an idea of the consequences of their activities, as well
as take responsibility for them. Implementation of competence-based approach for concrete
13
Информационные технологии в образовании
discipline always includes detail description of what a student will know and be able to do, after the
completion of the educational cycle. The report contains overview of algorithms and their
implementation for solving the problems of measurement of elements and components of
competence on the basis of expert estimation.
Введение. На сегодняшний день одним из наиболее актуальных способов построения
новой образовательной парадигмы является компетентностный подход. Если ранее
подготовка специалиста сводилась к усвоению им более или менее стандартного набора
знаний, умений и навыков, то компетентностный подход предполагает развитие в нем
способности ориентироваться в разнообразии возникающих ситуаций, иметь представления
о последствиях своей деятельности, а также нести за них ответственность. При реализации
компетентностного подхода в учебную программу изучаемой дисциплины закладываются
параметры описания того, что студент будет знать и уметь после завершения данного
образовательного цикла.
Роль личностно-ориентированной среды. С появлением и реализацией в России
новой парадигмы непрерывного профессионально образования как индивидуальноориентированного образования через всю жизнь, в центр системы образования поставлена
личность с ее интересами и возможностями. Это послужило толчком в развитии
профессионального образования и, как показало исследование, наиболее перспективным
направлением его развития является совершенствование предоставляемых образовательных
услуг.
Настоящие требования, предъявляемые к выпускнику, представляют собой набор не
только профессиональных компетенций, а также общекультурных, благодаря чему решается
проблема перекоса в сторону субъективных возможностей в процессе формирования
человека, возникшая из некоторой косности в традициях системы образования, долгое время
ориентированной прежде всего на трансляцию знаний, в значительной степени формальных
и оторванных от жизни.
Анализ компетенций может осуществляться на протяжении всего обучения, что
позволит отслеживать динамику изменений и рекомендовать те или иные методы как
эффективные для совершенствования коммуникативной компетенции. На входе в данном
процессе находятся начальная информация о студенте, на выходе – оценка итоговых
компетенций дипломированного специалиста. Управляющими факторами являются
компетенции направления обучения, изложенные в образовательном стандарте. Для
достижения объективности оценка производится не только сотрудниками университета, но и
привлеченными экспертами.
Основаниями для оценки компетенций могут служить: психодиагностическое
тестирование, которое проводят психологи группы в течение семестра; оценка успеваемости
студентов по дисциплинам (текущая, сессионная, итоговая); экспертная оценка знаний
умений и навыков, проводимая на защитах различных работ.
Информационная поддержка. Информационная система поддержки принятия
решений о выборе индивидуальной образовательной траектории несет на себе такие
функции как анализ компетенций студента на протяжении всего процесса обучения на
основании его личностных качеств, выявляемых в результате психодиагностического
тестирования, оценки экспертами его умений и навыков, а также данных о его успеваемости
по дисциплинам. Результат данного анализа соотносится с компетенциями, требуемыми для
выпускника по данному направлению подготовки, что позволяет корректировать
образовательную траекторию.
14
Информационные технологии в образовании
Единая информационная среда вуза, например такая, как реализованная в Томском
политехническом университете, приспособлена для создания дополнительных программных
модулей, внедряемых существующие подсистемы. В качестве примера можно привести
портал, подсистемы которого импортируют необходимые данные из соответствующих
источников, таких как схема «Личность», «Успеваемость» и др., посредством представлений
базы данных. создаваемых для модулей.
Корпоративный портал ТПУ – это единая точка доступа ко всем информационным
ресурсам университета для всех заинтересованных категорий пользователей, согласно их
прав и обязанностей. Основными преимуществами портала являются: единый подход к
размещению и отображению информационных ресурсов, универсальная среда для
внутрикорпоративных коммуникаций, доступные технологии, адаптированные для рядовых
пользователей, персонализация информационных ресурсов, единая система безопасности.
Для студентов и сотрудников университета в корпоративном портале ТПУ
реализованы такие возможности как: самостоятельно создавать и поддерживать сайты
подразделений и персональные сайты; размещать файловые ресурсы и давать к ним
категорированный доступ; работать с программами и сервисами в своем
персонализированном закрытом пространстве – личном кабинете; отображать информацию
из единых БД; использовать единые технологии и единый корпоративный стиль. Данные
возможности являются важным фактором для встраивания новых подсистем и снимают
проблемы безопасности, разделения прав доступа, разработки дизайна и др. с группы
разработчиков
Были исследованы возможности оценки и анализа компонентов компетентности по
результатам экспериментального исследования на базе Томского политехнического
университета. Полученные результаты позволили выделить важные особенности в структуре
предметно-деятельностной компетентности студентов университета.
Формирование индивидуальной образовательной траектории в процессе обучения
является неотъемлемой частью личностно-ориентированной среды университета. При
наличии возможности отслеживания студентом и куратором соответствия текущего уровня
компетенций требуемому стандартом специальности и изменения образовательной
траектории, позволит уделить повышенное внимание определенным видам деятельности,
компетенции по которым студент хотел бы «подтянуть» до требуемого работодателями
уровня либо усовершенствовать, чтобы получить наибольшие преимущества на рынке труда.
Работа выполнена при финансовой поддержке РГНФ, проект № 11-06-12010в.
1.
2.
ЛИТЕРАТУРА
Берестнева О. Г. Системные исследования и информационные технологии оценки
компетентности студентов: диссертация на соискание ученой степени доктора
технических наук: спец. 05.13.01 / О. Г. Берестнева ; Томский политехнический
университет (ТПУ); науч. конс. В. А. Кочегуров. – Томск : Б.и., 2007. – 323 л.
Берестнева О.Г., Марухина О.В., Шевелев Г.Е., Миненко Л.И., Щербаков Д.О.
Использование результатов экспертного оценивания для измерения компетентности
студентов и выпускников технических университетов //Известия Томского
политехнического университета, 2009 – т. 315, – № 5. – C. 199-203.
15
Информационные технологии в образовании
СЕТЕВАЯ МОДЕЛЬ РАЗВИТИЯ ДИСТАНЦИОННОГО ОБРАЗОВАНИЯ В
ЙЕМЕНСКОЙ РЕСПУБЛИКЕ
Кинаш Н.А., Наджи А. А. А., Тихомиров А.А., Труфанов А.И.
(г.Иркутск, НИ ИрГТУ)
NETWORK MODEL OF DEVELOPMENT OF DISTANCE EDUCATION IN THE
REPUBLIC OF YEMEN
Kinash N.A., Naji A. A.A., Tikhomirov A.A, Trufanov A.I.
(Irkutsk, Irkutsk Technical University)
This paper presents a model of distance education provided in the form of three networks:
technological, social and techno-social. We also plan to implement this model in Yemen with the
support of the UNO.
Введение. В нынешний век информационных технологий ключевым фактором
прогресса станут новые модели образования, а именно – дистанционного образования. На
сегодняшний день, технические возможности(высокая скорость передачи данных по сетям,
программное обеспечение (ПО) для видео - и аудио – трансляций и т.д.) позволяют внедрить
большинство моделей дистанционного образования. Однако остро встает вопрос о
разработке самих моделей, с учетом культурной специфики разных стран, их
географическим положением, уровнем подготовки населения(владение персональных
компьютеров (ПК). А так же вопрос подготовки квалифицированных кадров(педагогов,
тьюторов, системных администраторов, разработчиков необходимых курсов).
Метод. Подобно предложенному в работе [1] нами рассматривались три модели сети
дистанционного образования в Йемене: социальная, технологическая и композитная
Основные результаты. В модели социальной сети предполагается около 20
педагогов, большая часть которых территориально сосредоточена в центре-организаторе.
Остальные могут работать удаленно, находясь в любых уголках страны [2]. Каждый из
педагогов связан напрямую с организатором. Как видно из схемы социальной сети(Рис.1),
каждый студент связан со всеми преподавателями. Общее число дисциплин 20-25. Общая
численность студентов 200-400 человек в год. Исследование технологической сети (Рис. 2)
позволяет не только оптимизировать технические решения, но и провести анализ на
уязвимость системы с точки зрения защиты информации, скорости распространения
вредоносного ПО.
Рис.1. Социальная сеть
Рис.2. Технологическая сеть
16
Информационные технологии в образовании
При разработке технологической сети, использовались типовые, характерные элементы
таких сетей как Aibeline и Cernet. Cernet – образовательно-научная сеть Китая, крупнейшая в
мире. Abilene – сеть[3], объединяющая более 230 американских университетов, с
виртуальными лабораториями, электронными библиотеками и курсами дистанционного
образования. Композитная сеть позволяет отследить взаимосвязи социальной и
технологической сетей. (Рис.3)
Рис.3. Композитная сеть
Разработанную нами модель предполагается внедрить в Йемене при финансовой
поддержке ООН.
Выводы. На данный момент, в республики Йемен нет систем дистанционного
образования. Однако существует реальная необходимость внедрить его. Во первых, это
позволить снизить цены на образование, что сделает его доступным всем слоям общества.
Данная проблема особенно остро стоит для Йемена, поскольку это одна из беднейших
арабских стран(173 место в мире по уровню ВВП на душу населения). Во вторых, методики
дистанционного образования менее подвержены произволу педагогического состава,
непрофессиональному поведению и отсутствию объективности в учебном процессе.
В третьих, дистанционное образование – это образование, за которым будущее. По
оценкам специалистов, дистанционное образование потенциально, может быть более
эффективным, чем традиционное. Ведущие страны мира активно его внедряют, создаются
проекты с использованием новейших технологий, прокладываются технологические сети с
высокой пропускной способностью, разрабатываются эффективные модели курсов
дистанционного образования.
Все это позволит существенно повысить уровень образования в Йемене, а значит и
уровень экономики, благосостояния страны.
1.
2.
3.
ЛИТЕРАТУРА
Hsing Kenny Cheng, Hong Guo. Computer Virus Propagation in a Network Organization:
The Interplay between Social and Technological Networks, Florida, 2008.
Густерин П. Йеменская Республика и её города. М.: Международные отношения, 2006,
232 стр.
Официальный сайт сети Abilene: http://www.internet2.edu/network/ .
17
Информационные технологии в образовании
ОЦЕНИВАНИЕ РЕЗУЛЬТАТОВ ОБУЧЕНИЯ
В ТОМСКОМ ПОЛИТЕХНИЧЕСКОМ УНИВЕРСИТЕТЕ
Е.А. Муратова
(г. Томск, Томский политехнический университет)
LEARNING OUTCOMES ASSESSMENT IN TOMSK POLYTECHNIC UNIVERSITY
E.A. Muratova
(Tomsk, Tomsk polytechnic university)
The independent system of learning outcomes assessmentis offered. Problems at the
organization of learning outcomes assessmentsystem are described. Approaches to development of
assessmentmeans are presented.
В образовательном процессе ТПУ оценивание профессиональных и личностных
компетентностей современного специалиста базируется на принципе систематичности
проведения оценивания (перед началом изучения ряда дисциплин, в течение семестра, по
завершении изучения дисциплины и основной образовательной программы) и
осуществляется в соответствии с руководящими материалами по текущему контролю
успеваемости, промежуточной и итоговой аттестации студентов ТПУ.
Для обучающегося результаты обучения представляют собой конкретные знания и
умения их применять, полученные им в результате его учебно-познавательной деятельности
при освоении материала учебных дисциплин. Из конкретных умений складываются
вышеперечисленные составляющие интегральных профессиональных и личностных
компетентностей.
Планируемые результаты обучения в виде конкретных знаний и умений являются
эталонами для оценивания качества образования, что позволяет отслеживать эволюцию
профессионального роста специалиста, выявлять его потенциал и придавать учебнопознавательной деятельности обучающегося оптимальный характер в соответствии с ее
предназначением и стратегией.
Общая схема системы независимого оценивания учебных достижений при реализации
концепции личностно-образовательной среды представлена на рис. 1 и дает возможность
обеспечить для студентов всех направлений и специальностей Томского политехнического
университета:
 единый подход к системе оценивания;
 прозрачность процедуры отбора;
 сопоставимость результатов нескольких оцениваний;
 формирование индивидуальной программы обучения.
18
Информационные технологии в образовании
Рис. 1. Система независимого оценивания учебных достижений ТПУ
В табл. 1 представлена информация уточняющая виды и формы оценивания, а также
элементы оценивания и исполнители.
Для повышения качества освоения студентами университета естественнонаучных и
математических дисциплин (в т.ч. для повышения сохранности контингента студентов
младших курсов), усиления фундаментальной подготовки, реализации концепции
личностно-ориентированной образовательной среды университета по результатам входного
тестировании происходит распределение студентов по трем образовательным траекториям
(базовый учебный план, адаптационный учебный план, система элитного технического
обучения). Текущий контроль, ориентированный на индивидуальные нормы конкретного
обучающегося, проводится преподавателем при проведении практических занятий,
семинаров и лабораторных работ, а также в процессе выполнения курсовых работ,
индивидуальных домашних заданий и других видов внеаудиторных занятий. На
промежуточной аттестации осуществляется оценивание результатов обучения в целом по
дисциплине.
По результатам независимого оценивания учебных достижений студентов на разных
этапах формируется индивидуальный профиль академической успешности студента,
который представляется набором сопоставимых оценок, отражающих соответствие учебных
достижений запланированным результатам обучения на разных этапах обучения. Результаты
входного тестирования по физике, математике, химии представляют собой «начальные
точки» учебных достижений при составлении индивидуального профиля академической
успешности студента.
Таблица 1
Соответствие видов и форм оценивания с элементами оценивания в системе
независимого оценивания
Вид контроля
Форма
Что проверяется
Исполнитель
контроля
Тестирование
Уровень довузовской
ЦОКО
Входной
естественнонаучной и
(тест 1)
математической подготовки
ИнтернетСоответствие фактических
ЦОКО
Текущий
тренажеры
знаний, умений, навыков
требованиям рабочей программы
(тренажеры)
19
Информационные технологии в образовании
Конференцнеделя (КН)
Сформированность
преподаватель,
общекультурных компетенций,
ЦОКО
соответствие фактических знаний,
умений, навыков требованиям
рабочей программы
Соответствие результатов
ЦОКО, третье
Промежуточная Тестирование
лицо
аттестация
(тест 2, тест обучения (фактических знаний,
умений, навыков) требованиям
3,…)
ФГОС и ООП
зачет
преподаватель
экзамен
преподаватель
При организации системы независимого оценивания к основным задачам относятся:
1. Разработка и стандартизация оценочных материалов наосновании требований.
ФГОС
и
образовательных
стандартов
ООП ТПУ
к
уровню
подготовки
выпускниковуниверситета;
2. Создание
баз
данных
стандартизированных
контролирующих
оценочныхматериалов;
3. Поиск,
разработка
и
внедрение
в
практику
ТПУ
современных
технологийорганизации и проведения педагогических измерений;
4. Поиск, разработка и внедрение в практику ТПУ методик квалиметрического
анализа контролирующих (оценочных) материалов;
5. Поиск, разработка и внедрение в практику ТПУ методик статистического анализа
результатов педагогических измерений;
6. Организация и проведение масштабных процедур оценки качества учебных
достижений в бланочной и компьютерной формах;
7. Обработка и анализ результатов оценки качества образовательных достижений.
8. Разработка рекомендаций по коррекции учебного процесса, условий его
организации и обеспечения;
9. Организационное,
методическое
и
информационное
обеспечение
специалистовструктурных
и
административных
подразделений
ТПУ,
ведущих
образовательныйпроцесс инструктивными и методическими материалами.
10. Развитие фундаментальных и прикладных исследований в области оценки
образовательных достижений, повышения качества обучения и его методического
обеспечения.
В основе организации мониторинга результатов образовательных достижений
обучающихся в ТПУ используются три подхода к разработке оценочных материалов,
проведению педагогических измерений и интерпретации их результатов: критериальноориентированный, нормативно-ориентированный и ориентированный на индивидуальные
нормы.
1. Критериально-ориентированный
подход
позволяет
оценить
насколько
обучающиеся достигли заданного уровня знаний, умений и навыков, определенного как
обязательный результат обучения. В данном случае оценка конкретного обучающегося не
зависит от того, какие результаты получили другие обучающиеся. Результат показывает
соответствует ли уровень достижений данного обучающегося планируемым результатам
обучения, являющихся частью программы дисциплины, разработанной с соответствии с
требованиями ФГОС, образовательных стандартов ООП ТПУ. При данном подходе
результаты интерпретируются двумя способами: в первом случае делается вывод о том,
освоен или не освоен проверяемый материал (достиг планируемого результата обучения или
20
Информационные технологии в образовании
нет); во втором – дается уровень или процент освоения проверяемого материала (на каком
уровне освоен ФГОС, образовательных стандартов ООП ТПУ и программа обучения или
какой процент из всех требований ФГОС, образовательных стандартов ООП ТПУ и
программы обучения усвоен).
2. Подход, ориентированный на индивидуализированные нормы конкретного
обучающегося, с заданным уровнем его развития на определенном этапе образовательного
процесса. Результатом оценки в этом случае является темп усвоения и объем усвоенного
материала по сравнению с его начальным стартовым уровнем (используется при построении
индивидуального профиля академической успешности студента).
3. Нормативно-ориентированный подход, ориентированный на статистические
нормы при переводе рейтинговых оценок в итоговую буквенную оценку. Образовательные
достижения отдельного обучающегося интерпретируется в зависимости от достижений всей
совокупности обучающихся, выше или ниже среднего показателя – нормы. При этом
происходит ранжирование обучающихся по их профилю успешности.
В процедурах оценивания на разных этапах мониторинга:
 студент является ответственным за выполнение требований основной
образовательной программы, выраженных в установленной совокупности результатов
обучения;
 преподаватель несет ответственность за обеспечение объективности
оценивания;
 университет является ответственным за обеспечение и исполнение требований
образовательных стандартов ООП ТПУ и ФГОС по направлениям и специальностям
подготовки.
В настоящее время ведется целенаправленная работа по формированию системы
оценивания и фонда оценочных средств ТПУ, отвечающихследующим требованиям:
 открытость и прозрачность – наличие стандартных процедур для проведения всех
видов контроля, их документирование, доступность для всех
участников процесса
информации о правилах и процедурах, результатах оценивания;
 объективность и адекватность – наличие инструментов оценивания над
исполнением стандартных процедур; использование адекватных методов для оценивания
учебных достиженийи результатов обучения, как по отдельным дисциплинам, так и по ООП
в целом; определение регламента предоставления студенту дополнительной возможности
сдачи экзамена/зачета в случае его отсутствия по уважительной причине; а также
исключение ситуаций единоличного принятия решений при выставлении оценки;
 использование прямых методов – оценивание запланированных результатов
обучения в виде знаний, умений и владения опытом их практического применения,
обеспечивающих формирование универсальных (общекультурных) и профессиональных
компетенций (исключение косвенных методов оценки, т.е. выставление оценок за участие в
учебных мероприятиях, посещение занятий и др.);
 использование чувствительных методов – дифференцирование
качества
достижения отдельными студентами запланированных результатов обучения;
 профессиональная направленность – содержание учебных заданий соответствует
задачам и видам профессиональной деятельности, к которой университет готовит студента;
 мотивация студентов и преподавателей – использование форм организации
контроля учебного процесса, которые обеспечивают элементы самооценки и взаимооценки
студентов, поддержку их со стороны преподавателя в процессе обучения.
21
Информационные технологии в образовании
КЛАСТЕРНЫЙ АНАЛИЗ В ИССЛЕДОВАНИИ ПСИХОЛОГИЧЕСКИХ
ОСОБЕННОСТЕЙ СТУДЕНТОВ МЕДИКОВ
Е. С. Толстолес*, И. Л. Шелехов**
(*г. Томск, Сибирский Государственный Медицинский Университет)
(**г. Томск, Томский государственный педагогический университет)
CLUSTER ANALYSIS IN THE STUDY OF PSYCHOLOGICAL FEATURES OF
STUDENTS PHYSICIANS
E. S. Tolstoles * I. L. Shelekhov **
(*s. Tomsk, Siberian State Medical University)
(**s. Tomsk, Tomsk State Pedagogical University)
The paper discusses issues related to the psychological characteristics of medical students.
The study found that psychological characteristics are manifested in the design of future professional
image.
The results of the cluster analysis showed that there are general and specific features in the
clusters, both for men and for women.
Особое значение для исследования психологических особенностей студентов имеют
результаты кластерного анализа, так как данный метод позволяет выделить в обследованном
контингенте однородные субгруппы по изучаемым признакам. Кроме того, выделение
кластеров позволило определить наиболее информативные психологические характеристики
студентов.
Актуальность научного исследования психологических особенностей студентов
медиков определяется двумя положениями: во-первых, стремление соответствовать
социальным ожиданиям побуждает полотипизированных девушек и юношей пренебрегать
своими склонностями и способностями при выборе будущей профессии; во-вторых, от
правильного выбора профессии зависит не только материальный достаток, но и
удовлетворение качеством жизни, что сказывается на психологическом и соматическом
здоровье человека.
В соответствии с целью в исследовании был использован психодиагностический
комплекс: 1) опросник С. Бэм по изучению маскулинности-феминности; 2) опросник экстра-,
интроверсии и нейротизма (Г. Айзенка); 3) характерологический опросник К. Леонгарда – Н.
Шмишека; 4) опросник профессиональных предпочтений Дж. Холланда (в адаптации А. Н.
Воробьева, И. Г. Сенина, В. И. Чиркова) в модификации Е. П. Ильина; 5) шкала субъективной
оценки социальной защищенности (для определения субъективного качества жизни, в форме
100 % шкалы с делениями по 5 единиц); 6) опросник исследования самооценки по методике
Дембо-Рубинштейн в модификации Ж. В. Глозман.
В исследовании приняли участие 320 студентов: лечебного, педиатрического и
медсестринского факультетов Сибирского Государственного Медицинского Университета, г.
Томск; фельдшерского и медсестринского отделений Томского базового медицинского
колледжа, г. Томск. Средний возраст испытуемых составил 23,69±5,04 года; из них 80,94 %
(259 чел.) женщин и 19,06 % (61 чел.) мужчин.
22
Информационные технологии в образовании
В процессе обработки данных исследования были выявлены значительные различия
психологических особенностей студентов медиков, которые сформировались в четыре
кластера у обоих полов.
Результаты кластерного анализа показали, что существуют общие и специфические
особенности в выделенных кластерах, как для мужчин, так и для женщин.
Так, и у женщин, и у мужчин выявлен «андрогинный профессионально
ориентированный» тип. Профессиональная ориентированность данного кластера
проявляется в высоких показателях по всем типам профессиональных предпочтений, но
количество респондентов оказавшихся в этой группе соответствует 27,5 % от общего числа
испытуемых, что указывает на минимальное количество профессионально ориентированных
в медицинской сфере деятельности.
Прямо противоположная картина характерна для женщин и мужчин «фемининно
профессионально-дезориентированного» типа. Обращают на себя внимание высокие
показатели фемининности. Также, установлено множество совпадений проявления
личностных особенностей у обоих полов: 1) низкие показатели: экстраверсии; гипертимному
и демонстративному типу акцентуации; исследовательскому, артистическому, социальному и
предпринимательскому типам профессиональной направленности; самооценке; 2) высокие
результаты по показателям: нейротизма; дистимичному, застревающему и педантичному
типу акцентуации. Эти данные свидетельствуют об однородности личностных характеристик
«фемининно профессионально-дезориентированного» типа у лиц женского и мужского пола.
Следует отметить, количество респондентов входящих в данные кластеры равно 15,94
%, от общего числа испытуемых. Выше изложенные факты приводят к двойному, но
взаимодополняемому выводу: во-первых, выявляется отсутствие желания работать в
медицинской специальности; во-вторых, более вероятно, что такие медицинские работники
будут выполнять свои служебные обязанности формально.
Выявленными специфическими особенностями кластеров (у женщин IV, у мужчин I)
являются, высокие показатели социальной защищенности. Однако, у женщин отмечается
андрогинный тип гендерной идентичности, а у мужчин преобладает маскулинный.
Обращают на себя внимание личностные и гендерные особенности лиц распределившихся в
данные кластеры: у лиц женского пола показатели свидетельствуют, о наличии сложного
внутриличностного процесса, который характеризуется высоким уровнем тревожности
возрастающим из-за стремления к улучшению качества жизни; у лиц мужского пола
отмечается более устойчивая личностная структура.
Также установлены общие и специфические характеристики у женщин «фемининноиндифферентного» типа, а у мужчин «маскулинно-индифферентного». Отличительной
чертой фемининных женщин является неудовлетворенность качеством жизни, что
подтверждается низкими показателями социальной защищенности. Напротив, у мужчин
«маскулинно-индифферентного» типа этот показатель более 60,0 %.
Идентичные результаты вышеуказанных типов обнаружены в отсутствии
сформированности профессиональной направленности, что указывает на дефицит
информированности о различных направлениях в медицине как сфере профессиональной
деятельности или на неопределенность своей будущей карьеры.
Таким образом, в ходе психодиагностического исследования получены данные,
позволяющие сделать некоторые выводы о психологических особенностях студентов
медиков:
1.
«Андрогинный профессионально ориентированный» тип обоих полов считается
наиболее способным к овладению разными видами медицинской направленности;
23
Информационные технологии в образовании
2.
3.
Наблюдается неудовлетворенность качеством жизни у молодых людей, среднее
значение для обследованных равно 60,0 %;
Более 70,0 % обследованных не обнаруживают профессиональной направленности в
медицине, что отражается на профессиональном самоопределении студентов медиков.
Исследование выполнено при финансовой поддержке РФФИ, проект 12-06-31079
«Роль гендерной индивидуальности, личностных особенностей и условий социализации в
формировании здоровой личности: содержательное и математическое моделирование».
ВЫЯВЛЕНИЕ ЗАКОНОМЕРНОСТЕЙ АДАПТАЦИИ ИНОСТРАННЫХ
СТУДЕНТОВ С ПОМОЩЬЮ СИСТЕМЫ WIZWHY
О.Н. Фисоченко
(г. Юрга, Юргинский технологический институт (филиал) Национального
исследовательского Томского политехнического университета)
DETECTION OF REGULARITIES OF ADAPTATION OF FOREIGN STUDENTS
BY MEANS OF WIZWHY SYSTEM
O.N. Fisochenko
(c. Yurga, Yurginsky institute of technology (branch) of National research Tomsk
Polytechnik University)
The analysis of use of the Data mining methods for detection of features of adaptation of
foreign students. Search of logic rules in data with the help of a WizWhy package.
Современный этап развития цивилизации характеризуется быстро нарастающими по
скорости, сложности и воздействию на общество и отдельных людей глобальными
переменами. В России сфера образования также затронута процессами интенсивных
перемен, что мы уже ощущаем в повседневной жизни. В современном глобальном мире
активная международная деятельность вузов является залогом их устойчивого, успешно
отвечающего вызовам современности развития. Подготовка современных специалистов в
вузах в соответствии с потребностями глобальной экономики немыслима без
международного компонента. Как хорошо известно, одним из важных аспектов
международной деятельности российских вузов является подготовка специалистов для
зарубежных стран, в которой наша высшая школа имеет богатый опыт, отработанные
временем методики и актуальные и сегодня традиции[1].
Таким образом, адаптация иностранных студентов стала важным фактором
международной политики и экономики, игнорировать который в современном мире
невозможно. Целостной концепции социально-психологической адаптации на сегодняшний
день не разработано, чаще всего под ней понимают личностную адаптацию, т.е. адаптацию
личности к социальным проблемным ситуациям, привыкание индивида к новым условиям
внешней среды с затратой определенных сил, взаимное приспособление индивида и среды[2]
24
Информационные технологии в образовании
Для получения информации об иностранных студентах был использован метод
анкетирования. Экспериментальные данные об иностранных студентах можно разбить на 2
основные части: общие данные и информацию о социально-психологической адаптации.
Общие сведения включают в себя следующие пункты: форма обучения, факультет,
специальность, предметы, гражданство, страна.
Для получения информации о социально-психологической адаптации за основу были
взяты анкеты, составленные Российским университетом дружбы народов, такие как:
“Проблемы обучения иностранных студентов в техническом университете”, “Различия в
адаптации иностранных студентов в зависимости от пола”, “Различия о первых впечатлениях
иностранных студентов в зависимости от пола”, “Оценка иностранными студентами работы
руководства ИМОЯК”, “Шкала социальной дистанции”
Поскольку информация об особенностях адаптации студентов представлена в нашем
случае преимущественно в виде экспертных оценок (результатов анкетирования), то для
выявления особенностей адаптации иностранных студентов наиболее подходящей является
продукционная модель.
Продукционные модели, с одной стороны, близки к логическим моделям, что позволяет
организовывать на них эффективные процедуры вывода, а с другой стороны, более наглядно
отражают знания, чем классические логические модели. В них отсутствуют жесткие
ограничения, характерные для логических исчислений, что дает возможность изменять
интерпретацию элементов продукции [4].
Продукционная модель, или модель, основанная на правилах, позволяет представить
знания в виде предложений типа "Если (условие), то (действие)". Под "условием" понимается
некоторое предложение-образец, по которому осуществляется поиск в базе знаний, а под
"действием" - действия, выполняемые при успешном исходе поиска. Чаще всего вывод на
такой базе знаний бывает прямой (от данных к поиску цели) или обратный (от цели для ее
подтверждения - к данным). Данные - это исходные факты, хранящиеся в базе фактов, на
основании которых запускается машина вывода или интерпретатор правил, перебирающий
правила из продукционной базы знаний [4]. Простота и наглядность этого способа обусловили
его применение во многих системах.
В нашем случае применение продукционных моделей позволит выявить скрытые
закономерности адаптации иностранных студентов к обучению в России.
Имеется выборка X из n объектов, характеризующихся m переменными
(физиологические, социальные, психологические показатели)
x1n 
 x11


X= 
xi , j
,
x
xmn 
 m1
где i- номер объекта (студента), j- номер переменной (признака).
Таким образом, задача заключается в нахождении логических правил вида IF
(условие 1) и (условие 2) и ... (условие N)
THEN (условие М),
характеризующих особенности адаптации различных групп иностранных студентов
(например, для юношей и девушек; студентов из разных стран и т.д.).
Особенности и характер экспериментального материала состоят в том, что в нем
присутствуют количественные, порядковые и качественные признаки. Кроме того данные
являются слабостуктуированными, что обусловило выбор в качестве инструментария
методов Data Mining.
Data Mining переводится как «добыча» или «раскопка данных».
25
Информационные технологии в образовании
Исходя из того, что нашей задачей стоит поиск в данных «если…то…» правил, то нам
необходимо из всего множества методов Data Mining выбрать метод обнаружения таких
логических закономерностей.
Методы обнаружения логических закономерностей в данных. Логические правила
дают возможность прогнозировать и помогают связывать разные стороны жизни в единое
целое. Они объясняют связи, которые нередко бывают довольно запутаны. Нет ни одной
стороны жизни и области человеческой деятельности, где не применялись бы логические
правила.
Поведение людей в определенных обстоятельствах часто предсказать трудно или
невозможно. Но в некоторых случаях социальное поведение все же поддается прогнозу.
Объяснения, лежащие в основе прогноза, всегда имеют вид логических правил. Они связывают
поступки с мотивами, ориентациями, демографическими характеристиками социальных групп и
обстоятельствами жизни.
Прежде чем перейти к описанию способов поиска логических правил, рассмотрим их
общие характеристики.
Будем рассматривать логические правила следующего вида:
IF (условие 1) и (условие 2) и … (условие N)
THEN (условие М)
А
В
Примеры условий: Х=С1, Х<С2; Х>С3; СА<Х<С5 и др., где X — какой-либо параметр (поле
базы данных), Сi— константы.
Любое правило в виде условного суждения ЕСЛИ (А) ТО (В) имеет две основные
характеристики — точность и полноту [10].
Точность правила — это доля случаев, когда правило подтверждается, среди всех случаев
его применения (доля случаев В среди случаев А).
Полнота правила — это доля случаев, когда правило подтверждается, среди всех случаев,
когда имеет место объясняемый исход В (доля случаев А среди случаев В).
В методах поиска логических закономерностей значения какого-либо признака
xi рассматриваются как элементарные события T. Например, для признаков, измеренных в
номинальных шкалах, элементарными событиями называют события xi  a или xi  a ,где
a - одно из возможных значений xi . Если же шкала порядковая или количественная, то
элементарными событиями могут служить события вида a  xi  b , xi  a , xi  a .
Поиск логических правил в данных с помощью пакета WizWhy. Система WizWhy
предприятия WizSoft является современным представителем подхода, реализующего ограниченный
перебор [3]. Хотя авторы системы не раскрывают специфику алгоритма, положенного в основу
работы WizWhy, вывод о наличии здесь ограниченного перебора был сделан по результатам
тщательного тестирования системы (изучались результаты, зависимости времени их получения от
числа анализируемых параметров и т. п.). Правда, по-видимому, в WizWhy ограниченный перебор
используется в модифицированном варианте с применением дополнительного алгоритма
«Apriori», исключающего из анализа логические события с низкой частотой.
Алгоритмы ограниченного перебора были предложены в середине 60-х годов М. М.
Бонгардом [5] для поиска логических закономерностей в данных. С тех пор они
продемонстрировали свою эффективность при решении множества задач из самых различных
областей. Эти алгоритмы вычисляют частоты комбинаций простых логических событий в
подгруппах данных. Ограничением служит длина комбинации простых логических событий (у
М. Бонгарда она была равна 3). На основании анализа вычисленных частот делается
26
Информационные технологии в образовании
заключение о полезности той или иной комбинации для установления ассоциации в данных, для
классификации, прогнозирования и. т. п.
Общие свойства системы WizWhy. Авторы WizWhy акцентируют внимание на следующих
общих свойствах системы: выявление всех if-then-правил; вычисление вероятности ошибки для
каждого правила; определение наилучшей сегментации числовых переменных; вычисление
прогностической силы каждого признака; обобщение полученных правил и зависимостей;
выявление необычных феноменов в данных; использование обнаруженных правил для
прогнозирования; выражение прогноза в виде списка релевантных правил; вычисление ошибки
прогноза; прогноз с учетом стоимости ошибок.
В качестве достоинств WizWhy дополнительно отмечают такие: на прогнозы системы не
влияют субъективные причины; пользователям системы не требуется специальных знаний в
прикладной статистике; более точные и быстрые вычисления, чем у других методов Data
Mining.
Краткий анализ результатов, полученных с использованием системы WizWhy.
Отчет с выявленными правилами представляется двумя подразделами: общие параметры
правил; список правил.
В отчете приводится две группы правил: неожиданные (Unexpected Rule); основные
правила (Basic Rules), которые объединяет неожиданное правило.
Получено 71 логическое правило.
Рассмотрим более подробно правило № 9:
9) If course is 1.000000
and country is Vietnam
and study at university is yes
Then adaptation is not yes
Rule's probability: 0,778
The rule exists in 14 records.
Significance Level: Error probability < 0,0001
Positive Examples (records' serial numbers): 2, 3, 4, 8, 9, 13, 14, 16, 40, 48
Negative Examples (records' serial numbers): 6, 17, 52, 64
Из данного правила выявлены следующие особенности адаптации иностранных
студентов: Первокурсники из Вьетнама испытывают сложность в обучении в университете,
можно сказать, что они плохо адаптируются.
Среди правил могут быть варианты прогноза для двух альтернативных классов,
«побеждает» правило, имеющее более высокую точность прогноза.
Level of Unlikelihood : 1,000
1) If sex is female
and course is 1.000000
Then adaptation is yes
Rule's probability: 0,909
The rule exists in 10 records.
Significance Level: Error probability <
0,1
Expected rule probability : 0,496
Actual minus Expected probability: 0,413
Данное правило №1 можно расшифровать следующим образом: для девушек,
обучающихся на первом курсе характерна хорошая адаптация,
В полученных предсказаниях получилось:
27
Информационные технологии в образовании
 Адаптация – 67 случаев из 100, 67% попадания.
 Дезадаптация – 33 случая из 100, 33% не попадания.
Таким образом, можно сделать вывод о том, что информативность признака влияет на
качество работы полученных решающих правил.
Наибольшее влияние на адаптацию иностранных студентов оказывают такие
признаки как курс, пол, сложность обучения, и то как организован их досуг.
Опираясь на анализ результатов можно сделать выводы:
Применение системы WizWhy позволило выделить как наиболее информативные
признаки, так и информативные диапазоны для каждого признака.
Анализ полученной информации совместно с представителями администрации
ИМОЯК позволит разработать корректирующие мероприятия (в рамках системы
менеджмента качества).
1.
2.
3.
4.
5.
ЛИТЕРАТУРА
Обучение и воспитание иностранных студентов в вузах Российской Федерации:
история и современность. Материалы международной научно-методической
конференции. СПб.: Изд-во Полторак, 2010. С. (вставить число страниц)
Адаптация первокурсников: проблемы и тенденции / Л.Н. Боронина, Ю.Р. Вишневский,
Я.В. Дидковская и др. // Университетское управление: практика и анализ. – 2001. – №
4(19).
Дюк В., Самойленко А. Data Mining:учебный курс – СПб: Питер, 2001. – 368 с
Гаврилова Т.А., Хорошевский В.Ф. Базы знаний интеллектуальных систем – СПб.:
Питер, 2001.– 384 с.
Бонгард М.М. Проблема узнавания. – М.: Наука, 1967. – 320 с
ПРОГНОЗИРОВАНИЕ АДАПТАЦИИ ИНОСТРАННЫХ СТУДЕНТОВ К
УЧЕБНОЙ ДЕЯТЕЛЬНОСТИ
О.Н. Фисоченко
(г. Юрга, Юргинский технологический институт (филиал) Национального
исследовательского Томского политехнического университета)
FORECASTING OF ADAPTATION OF FOREIGN STUDENTS TO
EDUCATIONAL ACTIVITY
O.N. Fisochenko
(c. Yurga, Yurginsky institute of technology (branch) of National research Tomsk
Polytechnik University)
Use of the discriminant analysis for a forecast the type of adaptation of foreign students to
training in higher education institution.
В последнее время многие авторы из множества проблем Высшей школы особо
выделяют комплекс сложных вопросов, связанных с трудностями первого года обучения, в
частности с адаптацией иностранных студентов к обучению в вузе.
28
Информационные технологии в образовании
С первых дней пребывания в российском вузе иностранные студенты находятся в
непривычной для них социокультурной, языковой и национальной среде, в которой им
предстоит адаптироваться в кратчайшие сроки. Поэтому успешное управление учебновоспитательным процессом для иностранных студентов является неотъемлемой частью
решения задачи адаптации. Эффективная адаптация повышает качество и уровень обучения
иностранных студентов, обеспечивает высокую мотивированность овладения знаниями,
умениями и навыками. Таким образом, адаптация иностранных студентов стала важным
фактором международной политики и экономики, игнорировать который в современном
мире невозможно[1].
В отечественной литературе адаптация рассматривается как многоуровневый,
динамичный процесс, имеющий свою структуру, последовательность и особенности
протекания, связанные с определенной перестройкой личности в рамках включения в новые
социальные роли. Однако, на сегодняшний день нет единого подхода к решению задачи
оценки и прогнозирования адаптации иностранных студентов. Большинство работ по данной
тематике относятся к области социально-психологических исследований и носят
описательный характер[2].
В диагностике и прогнозе различных состояний человека широкое применение
нашли методы, основанные на теории распознавания образов [6]. При этом процедура
прогнозирования заключается в классификации двух или более генеральных совокупностей
и получении решающего правила, позволяющего отнести новый элемент (объект) по
имеющимся признакам к одному из классов данного множества. Для решения подобных
задач успешно используется метод дискриминантного анализа. Поэтому для прогноза типа
адаптации иностранных студентов к обучению в вузе наиболее целесообразно использовать
именно дискриминантный анализ.
Дискриминантный анализ. Дискриминантным анализом называют раздел
многомерного статистического анализа, содержащий статистические методы классификации
многомерных наблюдений по одной из нескольких категорий или совокупностей.
Одной из разновидностей дискриминантного анализа является применение
классифицирующих (дискриминантных) функций Фишера, они используются для
определения точности диагностики классификации многомерных наблюдений.
Весовые коэффициенты дискриминантных функций определяются по следующей
формуле[4]:
(1)
w i S1 mi ( i  1, k ),
где S – матрица ковариаций диагностического класса;
mi – вектор средних i-го диагностического класса;
k – количество классов.
Пороговые величины вычисляются как
1
0i   w Ti m i  ln P i (i  1, k ) ,
2
(2)
где Pi – априорная вероятность i-го класса.
Правило диагностики с применением дискриминантных функций следующее: объект х
относится к i-му классу, если выполняется условие:
g i ( x )  max g j ( x ) ,
(3)
j1, k
где g i (x) w i x 0i .
T
29
Информационные технологии в образовании
При реализации метода дискриминантного анализа была определена точность
диагностики и классифицирующие функции, на основе которых строится решающее правило.
Качество диагностики (процент правильных отнесений) приведено в таблице 1.
Таблица 1.Процент правильных отнесений для двух групп и трех классов.
Признаки
Номер
Точность
группы
диагноза
Физиологические
1
42 %
2
60 %
3
60 %
Психологические
1
55 %
2
46 %
3
37 %
Как видно из таблицы, для физиологических признаков точность диагностики
студентов первой группы (хорошая адаптация) составляет 42%, второй группы
(удовлетворительная адаптация) – 60% и третьей группы (неудовлетворительная адаптация) –
60%. Для психологических признаков точность диагностики первой группы –55%, второй
группы – 46% и третьей группы – 37%. При этом были получены следующие
дискриминантные функции:
Для физиологических признаков:
g1 =- 38.77 + 2.95x1 + 7.45x2 + 3.28x3 + 5.03x4 +6.86x5 +5.79x6 + 2.97x7 +
+ 2.63x8 + 0.10x9 + 1.11x10,
g2 = - 40.39 + 2.91x1 + 8.06x2 + 3.5x3 + 4.5x4 + 7.67x5 + 5.42x6 +2.8x7 +
2.56x8 + 0.18x9 + 0.79x10,
g3 =- 41.75 + 3.9x1 + 7.62x2 + 2.54x3 + 5.74x4 + 7.22x5 + 5.57x6 +3.11x7 +
1.93x8 + 0.79x9 + 0.82x10;
Для психологических признаков:
g1 =- 37.64 + 10.09x11 + 3.85x12 + 0.58x13 + 3.97x14 + 3.12x15 + 3.4x16 +
1.13x17,
g2 = -32.62 + 9.28x11 + 3.31x12 + 0.59x13 + 3.68x14 + 3.36x15 + 2.84x16 +
1.24x17,
g3 =- 34.11 + 9.29x11 + 3.48x12 + 0.44x13 + 3.99x14 + 3.07x15 + 3.51x16 + x17,
Для повышения качества распознавания, учитывая тот факт, что основной задачей
распознавания в нашем случае является прогнозирование срыва адаптации к учебной
деятельности, было получено решающее правило для распознавания двух укрупненных
групп. Результаты анализа приведены в таблице 2.
Таблица 2. Процент правильных отнесений для двух групп и двух классов.
Признаки
Номер
Точность
группы
диагноза
Физиологические
1
67 %
2
66 %
Психологические
1
71 %
2
54 %
30
Информационные технологии в образовании
В данном случае точность диагностики студентов первой группы (удовлетворительная
адаптация) составляет 42%, второй группы (неудовлетворительная адаптация) – 60%.Для
психологических признаков точность диагностики первой группы –71%, второй группы –
54%. Дискриминантные функции в данном случае равны
Для физиологических признаков:
g1=– 38.96 + 2.88x1 +7.48x2 +3.38x3 +5x4 + 6.87x5 + 5.83x6 + 2.98x7 ++ 2.72x8 +
0.04x9 +1.14x10,
g2=– 39.64 + 2.51x1 + 8.04x2 + 3.83x3 + 4.21x4 + 7.56x5 + 5.56x6 + 2.76x7 ++
2.89x8 - 0.13x9+ 0.92x10,
Для психологических признаков:
g1 = - 35.02 + 9.34x11 + 3.5x12 + 0.44x13 + 4.02x14 + 3.1x15 + 3.54x16 +1.01x17,
g2 = - 31.3 + 8.81x11 + 3.09x12 + 0.49x13 + 3.72x14 + 3.33x15 + 2.93x16 + +1.16x17.
Для проведения более точной диагностики была построена выборка, включающая в
себя студентов обобщенной группы. В этом случае показателями являются как
физиологические, так и психологические признаки. Результаты дискриминантного анализа
для таких исходных данных приведены в таблице 3.
Таблица 3. Процент правильных отнесений для одной группы и двух классов.
Признаки
Номер группы
Точность
диагноза
Физиологические и
1
85 %
психологические
2
98 %
Полученный процент надежности можно считать определенным достижением для
решения задачи диагностики. В данном случае точность диагностики неудовлетворительной
адаптации студентов составляет 98%, а точность удовлетворительной адаптации – 85%.
Дискриминантные функции Фишера имеют вид:
g1 = - 99.2 + 4.1x1 +13.88x2 +1.82x3 + 3.49x4+ 10.32x5 + 14.47x6 + 2.2x7 ++
18.04x8 – 8.28x9 + 0.11x10 +8.24x11 + 5.8x12 +1.76x13 + 5.84x14 +5.67x15 +2.54x16 –
2.24x17,
g2 = - 104.44 + 3.59x1 +14.42x2 +1.88x3 + 1.87x4+ 13.28x5 + 15.1x6 + 0.28x7+
22.57x8 – 10.06x9 + 0.7x10 + 8.01x11 + 5.7x12 + 2.32x13 + 5.24x14 +5.38x15 +0.82x16 –
1.39x17,
Таким образом, для прогноза типа адаптации иностранных студентов к обучению в
вузе наиболее целесообразно использовать дискриминантные функции, построенные для
совместной группы по физиологическим и психологическим признакам при разделении
студентов на две группы по уровню адаптации (неудовлетворительная и
удовлетворительная адаптация).
Полученное решающее правило позволяет проводить диагностику адаптации
иностранных студентов к обучению в вузе. На основе коэффициентов дискриминантного
анализа и числовых величин, измеренных психологических и физиологических признаков
вычисляются индивидуальные дискриминантные функции для каждого студента.
31
Информационные технологии в образовании
В соответствии со значениями дискриминантных функций, по формуле (3) студента
относят к одной из двух групп адаптации к обучению в вузе. В одну группу попадают
студенты, имеющие прогноз удовлетворительной адаптации, во вторую – студенты,
имеющие прогноз неудовлетворительной адаптации (группа риска).
Выделение групп адаптации имеет важное практическое значение и предназначено,
прежде всего, для организации воспитательной и психокоррекционной работы с
иностранными студентами, попавшими в группу риска.
1.
2.
3.
4.
5.
6.
ЛИТЕРАТУРА
Обучение и воспитание иностранных студентов в вузах Российской Федерации:
история и современность. Материалы международной научно-методической
конференции. СПб.: Изд-во Полторак, 2010. С. (вставить число страниц)
Адаптация первокурсников: проблемы и тенденции / Л.Н. Боронина, Ю.Р. Вишневский,
Я.В. Дидковская и др. // Университетское управление: практика и анализ. – 2001. – №
4(19).
О.Н. Фисоченко, Е.В. Берестнева Развитие информационных систем оценки адаптации
субъектов профессиональной деятельности к условиям производственной среды/
Дюк В.А. Компьютерная психодиагностика. − СПб.: Братство, 1994. − 276 с.
Ротов А.В., Медведев М.А., Пеккер Я.С., Берестнева О.Г. Адаптационные
характеристики человека. − Томск: Изд-во.Том. ун-та, 1997. − 137 с.
Шаропин К.А., Берестнева О.Г., Иванкина Л.И., Иванов В.Т., Кочегуров В.А.
Прогнозирование "срыва" адаптации студентов по результатам медикопсихологического обследования // Актуальные вопросы безопасности, здоровья при
занятиях спортом и физической культурой: Матер. II Междунар. науч.-практич. конф. −
Томск: ТГПУ, 1999. − C. 92−94.
32
Моделирование сложных систем
МОДЕЛИРОВАНИЕ СЛОЖНЫХ СИСТЕМ
МАТЕМАТИЧЕСКОЕ МОДЕЛИРОВАНИЕ И ИССЛЕДОВАНИЕ КОЛЕБАНИЙ
СИСТЕМЫ «ВАГОН – ГРУЗ»
А.А. Ахмадеева, В.Е. Гозбенко
(Иркутск, Иркутский государственный университет путей сообщения)
MATHEMATICAL SIMULATION AND RESEARCH OF THE «CARRIAGE CARGO»
SYSTEMS OSCILLATIONS
A.A. Akhmadeeva, V.E. Gozbenko
(Irkutsk, Irkutsk state university of means of communication)
The approach to the solution of a problem of simulation and research oscillations of the
complicated mechanical system – the «carriage – cargo» system is observed. The matching
differential equations of motion are obtained because of its complexity; the solution is gained with
MATHCAD software. Entry conditions (velocity) influence on linear and angular amplitudes of
system is studied. It is determined that the initial speed modification slightly influences free
oscillations period and angular amplitudes.
Эффективность, функционирование и конкурентоспособность российских железных
дорог в решающей мере зависит от безопасности движения подвижного состава и скорости
доставки грузов, поэтому необходимо изучение динамики вагона и груза. В [1] показано, что
движением тележек можно пренебречь, а пружинный комплект можно заменить
эквивалентной жесткостью. Будем предполагать, что груз размещен в вагоне согласно
техническим условиям размещения и крепления грузов в вагонах [5], а жесткости крепежных
элементов – приведенными. В [2] была рассмотрена модель вагона с грузом, обладающая
тремя степенями свободы (линейное и угловое перемещение центра масс вагона, и
вертикальное перемещение груза).
Так как кузов вагона с грузом во время движения совершает сложные колебательные
перемещения в пространстве вследствие взаимодействия пути и подвижного состава [4],
поэтому рассмотрим расчетную модель грузового вагона с размещенным в нем грузом,
предназначенную для исследования подпрыгивания, галопирования и боковой качки рис. 1.
Общее число степеней свободы модели равно шести:
а) для кузова – вертикальное перемещение центра тяжести кузова ( z К ), угловые
перемещения кузова ( φ К ,  К ) относительно их главных центральных осей инерции
(галопирования и боковой качки);
б) для груза – вертикальное перемещение центра тяжести груза ( z W ), угловые
перемещения груза ( φ W ,  W ) относительно их главных центральных осей инерции.
На рис. 1. c11 , c12 , c 21 , c22 – приведенные жесткости рессорного подвешивания, c31 ,
c32 , c 41 , c42 – приведенные жесткости элементов закрепления груза, L1  L2 – база вагона,
33
Моделирование сложных систем
b1  b2 – поперечная база кузова, L3  L4 – расстояние между точками крепления груза,
L5 , L6 – расстояния от центра тяжести вагона до точек крепления груза.
Рис. 1. Модель вагона с грузом
Рассмотрим
свободные
колебания
этой
системы
с
массоинерционными характеристиками.
Уравнения движения для рассматриваемой системы имеют вид:
 A11zK  C11 z K  C12 z W  C13φ K  C14 ψ K  C15φ W  C16 ψ W  0;
 A z  C z  C z  C φ  C ψ  C φ  C ψ  0;
21 K
22 W
23 K
24 K
25 W
26 W
 22 W
 A33φ
 K  C31 z K  C32 z W  C33φ K  C34 ψ K  C 35φ W  C36 ψ W  0;

 K  C41 z K  C42 z W  C43φ K  C44 ψ K  C 45φ W  C46 ψ W  0;
 A44 ψ
 A55φ
 W  C51 z K  C52 z W  C53φ K  C54 ψ K  C 55φ W  C56 ψ W  0;

 W  C61 z K  C62 z W  C63φ K  C64 ψ K  C 65φ W  C66 ψ W  0,
 A66 ψ
где A11  mK , A22  mW , С11  c11  c12  c21  c22  c31  c32  c41  c42 ,
С12  С21  c31  c42  c41  c32 ,
С13  С31  c11 L1  c21L1  c22 L2  c12 L2  c31L5  c41L5  c42 L6  c32 L6 ,
34
несимметричными
(1)
Моделирование сложных систем
С14  С41  c11b1  c21b2  c22b2  c12b1  c31b5  c41b6  c42b6  c32b5 ,
С15  С51  c31 L3  c41 L3  c42 L4  c32 L4 , С16  С61  c31b3  c41b4  c42b4  c32b3 ,
С22  c31  c41  c42  c32 , С23  С32  c31 L5  c41 L5  c42 L6  c32 L6 ,
С24  С42  c31b5  c41b6  c42b6  c32b5 , С25  С52  c31 L3  c41 L3  c42 L4  c32 L4 ,
С26  С62  c31b3  c41b4  c42b4  c32b3 , A33  I y ,
С33  c11 L12  c12 L22  c21L12  c22 L22  c31 L25  c32 L26  c41L25  c42 L26 ,
С34  C43  c11 L1b1  c12 L2b1  c21L1b2  c22 L2b2  c31 L5b5  c32 L6b5  c41L5b6  c42 L6b6 ,
С35  C53  c31 L5 L3  c32 L6 L4  c41L5 L3  c42 L6 L4 , С36  C63  c31 L5b3  c32 L6 b3  c41L5b4  c42 L6 b4 ,
A44  I x , С44  c11b12  c12b12  c21b22  c22b22  c31b52  c32b52  c41b62  c42b62 ,
С 45  C54  c31 L3b5  c32 L4 b5  c41L3b6  c42 L4 b6 , С46  C64  c31b5 b3  c32 b5 b3  c41b6 b4  c42b6 b4 ,
A55  I y1 , С55  c31 L23  c32 L24  c41L23  c42 L24 ,
A66  I x1 , С66  c31b32  c32b32  c41b42  c42b42 .
С56  C65  c31 L3b3  c32 L4 b3  c41L3b4  c42 L4 b4 ,
Полученная система дифференциальных уравнений достаточно сложна, поэтому
получить аналитическое решение трудно. Решим полученную систему (1) в пакете
MATHCAD [3]. Исходные данные в примере соответствуют экипажу 4-осного
цельнометаллического полувагон с глухими торцевыми стенами, модель 12-132-02.
Результаты представлены в графическом виде – перемещения в зависимости от времени (рис.
2-7).
Рис. 2. Перемещение кузова
Рис. 3. Перемещение груза
Рис. 4. Угловое перемещение кузова
Рис. 5. Угловое перемещение груза
35
Моделирование сложных систем
Рис. 6. Угловое перемещение кузова
Рис. 7. Угловое перемещение груза
Анализ численных решений показывает, что амплитуда колебаний зависит от
начальной скорости вертикального движения кузова движения. При изменении скорости на
 10 % период свободных колебаний изменяется не значительно (0,3 %) кроме периода
угловых колебаний кузова вокруг оси Оу (1,5 %). Амплитуды колебаний изменяются от 6,5 %
до 11 % для всех степеней свободы, кроме амплитуды угловых колебаний кузова и груза
вокруг оси Оу (отклонения нет).
Следовательно, можно считать, что период колебаний малочувствителен к
изменениям скорости, а амплитуды изменяются пропорционально изменениям начальной
скорости.
Изменяя нужным образом начальную скорость движения можно определить
критические скорости и соответствующие им максимальные перемещения в
рассматриваемой системе. Решение задачи методом численного интегрирования
дифференциальных уравнений движения позволяет оценить основные процессы,
протекающие в системе при различных значениях параметров.
1.
2.
4.
5.
6.
ЛИТЕРАТУРА
Ахмадеева А.А., Гозбенко В.Е. Рациональное задание числа степеней свободы
динамической модели грузового вагона. Системы. Методы. Технологии. Научный
журнал. – Братск № 4(12). – 2011. – С. 25-28.
Ахмадеева А.А., Гозбенко В.Е., Каргапольцев С.К. Вертикальные колебания экипажа с
упруго-подвешенным грузом. Современные технологии. Системный анализ.
Моделирование. Научный журнал. – Иркутск: ИрГУПС. – №1(33). – 2012.
Гурский, Д.А. Вычисления в MathCAD [Текст] / Д.А. Гурский. – Минск: Новое знание,
2003. – 814 с.
Комаров М.С. Динамика механизмов и машин. – М.: Машиностроение, 1969. – 296с.
Технические условия размещения и крепления грузов в вагонах и контейнерах. – М.:
Юридическая фирма «Юртранс». – 2003. – 544 с.
36
Моделирование сложных систем
ПРИМЕНЕНИЕ МАТЕМАТИЧЕСКОГО МОДЕЛИРОВАНИЯ В
ИССЛЕДОВАНИИ НАДЕЖНОСТИ СЕТЕЙ ЭВМ
Белаков Р.С.
(г. Томск, магистр ТПУ, кафедра ОСУ)
MATHEMATICAL MODELING IN THE INVESTIGATION INTO THE
RELIABILITY OF COMPUTER NETWORKS.
Belakov R.S.
(Tomsk, TPU, OCS Department)
Questions of interpretation of network reliability analysis. The use of mathematical
modeling in the study of the reliability of computer networks. It is shown that in the formulation of
network reliability there is a wide range of interpretations.
Мировая цивилизация развивается по пути создания сложных технических систем.
Появление глобальной сети Интернет и растущее громадными темпами количество ее
пользователей становится планетарным явлением, которое может привести даже к
социальным изменениям. Мировое сообщество приближается к такой степени зависимости
своего существования от функционирования информационных сетей, которая сравнима с
зависимостью от систем обеспечения электроэнергией. Это кроме очевидных достоинств
имеет и обратную сторону. Отказ глобальной сети связи может иметь последствия,
превосходящие последствия аварий энергосистемы. В связи с этим проблема оценки и
обеспечения надежности сетей является актуальной. [1]
Это говорит о сложности и значимости понятия надёжность, для расчета которой
применяется весь современный математический инструментарий.
Общепринятым можно считать следующее определение: надежность - свойство объекта
выполнять заданные функции, сохраняя во времени и в заданных пределах значения
установленных эксплуатационных показателей.
Компьютерные сети представляют собой один из вариантов технических объектов,
сложность которых постоянно возрастает.
Сети могут быть охарактеризованы как бурно развивающийся сегмент
информационных технологий. Однако такое положение порождает много проблем и, прежде
всего, отставание в области создания фундаментальных и технологических знаний. По мере
накопления практического опыта по разработке различных методов и технологий возникает
потребность в обобщении результатов и выработке новых путей решения проблемы. Такие
базовые понятия локальных сетей, как надежность, отказоустойчивость, работоспособность
и др. лежат в основе расчетов при проектировании и оптимизации сетей. Необходимо
отметить, что при сопоставлении результатов разных работ приходится учитывать
несовпадение в трактовках понятий и характеристик, что приводит к определенным
сложностям при анализе работ и становится препятствием при решении общих
методологических вопросов науки о сетях.
В настоящей работе проводится анализ различных представлений о надежности сетей,
а так же проблем разработки принципов организации средств математического
моделирования вычислительных и телекоммуникационных сетей.
Надежность системы - комплексная характеристика - включает в себя свойства:
безотказность, ремонтопригодность, сохраняемость и долговечность. В указанной работе
последовательно выстраиваются алгоритмы вычисления надежности информационной
37
Моделирование сложных систем
системы. Существенно отметить, что за отправную точку построения алгоритма берется
приведённое выше определение надежности, которое не обосновывается, а постулируется.
В [2] описаны распределенные локальные компьютерные сети, которые могут быть
отнесены к сложным кибернетическим человеко-машинным системам (ЧМС). Надежность в
этом случае определена как свойство объекта (системы), заключающееся в его способности
выполнять заданные функции при определенных условиях эксплуатации. Количественно
надежность характеризуется рядом показателей, состав и способ определения которых
зависят от типа анализируемой системы. Эффективность функционирования ЧМС
определяется всеми тремя компонентами: человеком (т. е. управленческим и
обслуживающими персоналом сети и пользователями); машиной
(программноаппаратными средствами сети и технологиями) и производственной средой.
Для количественной оценки влияния каждого компонента всей сети на эффективность
функционирования необходимо иметь соответствующий математический аппарат.
Отмечается, что используемые в настоящее время методы анализа надёжности и
отказоустойчивости локальных сетей, в сущности, касаются не всей сети как человекомашинной системы, а только отдельных её элементов, главным образом, оборудования. При
этом применяется традиционный и многократно апробированный аппарат. Такой подход,
когда каждый вид отказа оборудования ранжируется с учётом двух составляющих
вероятности отказа и тяжести его последствий, не позволяет уверенно применять
полученные результаты безопасности всей сети и оценки для анализа и обеспечения
разработки рекомендаций необходимого уровня надёжности и отказоустойчивости сети.
В [3] понятие надежности явным образом не формулируется, но оно следует из
общего методологического подхода автора. Так, отмечается, что одним из важнейших этапов
проектирования корпоративной сети (КС) является расчёт показателей надёжности, причём
высокий уровень проектирования избавляет от дополнительных материальных и временных
затрат на устранение ошибок на стадии эксплуатации. С усложнением программноаппаратных комплексов, применяемых для реализации конкретной КС, возникает
необходимость в разработке новых методов и методик расчёта, позволяющих адекватно
оценивать показатели надёжности и эффективности таких систем. К наиболее эффективным
при анализе надёжности могут быть отнесены абстрактные модели, построенные не на
основе конкретных аппаратных единиц, а на базе логических подсистем, реализующих
конкретные функции в работе сети. На первом этапе проектирования данные модели
позволяют определить оптимальную надёжность логических подсистем.
Компоненты надежности описаны в [4]. Надежность сети охарактеризована двумя
аспектами. Первый - это надежность функционирования составных частей системы.
Второй - способность сети продолжать передачу данных при отказе ее отдельных участков.
Первая характеристика надежности определяется коэффициентом готовности системы к
работе. Вторая характеристика - топологическими решениями, позволяющими трафику
выбирать маршруты, обходящие отказавшие элементы сети. При этом коэффициент
готовности всей системы будет равен произведению коэффициентов готовности ее
составных частей. При наличии многосвязной топологии для работы сети становится
критичной безотказная работа коммутационных устройств.
Вывод. Анализируя различные источники [1-5] можно сделать вывод о том, что на
настоящее время в формулировках сетевой надежности существует широкий спектр
интерпретаций. Представление о сетевой надежности только складывается, и, учитывая
значимость этого понятия, можно констатировать, что проблема выработки обобщенного
представления о сетевой надежности является актуальной задачей. Поэтому так важно
38
Моделирование сложных систем
разработать методы модельного описания информационных процессов надежности в
вычислительных и телекоммуникационных сетях. Разработать программные средства
имитационного, аналитического и гибридного моделирования, а так же применить методы и
средства математического моделирование для решения задач проектирования реальных
сетей, что обеспечит возможность решить не только задачи исследования надежности, но и
их разработки и эксплуатации.
1.
2.
3.
4.
1.
ЛИТЕРАТУРА
Акимова, Г.П., Соловьев, А.В. Методология оценки надежности
иерархических информационных систем [Текст] : Тр. ИСА РАН / Г.П. Акимова,
А.В. Соловьев. Т. 23 : Системный подход к управлению информацией. - М.,
2006.-С. 18-47.
Абдель-Вахед Мутаз Халед. Методико-алгоритмический аппарат (инструментарий)
анализа и оценки системы обеспечения надежности и отказоустойчивости
распределенной локальной компьютерной сети [Текст] : автореферат диссертации на
соискание ученой степени кандидата технических наук / Абдель-Вахед Мутаз Халед. М., 2006.
Калимулина, Э.Ю. Расчёт надёжности сложных систем с параллельной структурой,
полностью восстанавливаемых в процессе эксплуатации [Текст] / Э.Ю, Калимулина //
Управление большими системами. - Вып. 23. -М.: ИПУ РАН, 2008.-С.156-169.
Бугров, Д.А. Методы поэтапной структурной отимизации магистральных
корпоративных сетей [Текст] : автореф. дис. ... канд. техн. наук / Д.А.Бугров. -Нижний
Новгород, 2007.
5. Ball М.О., Coulbom С.J., Provan J.S. Network Reliability. In: Handbooks in OR
and MS. NewYork: Elsevier, 1995 / авториз. пер. Семенова Ю.А. и Гончарова А.А.
(ИТЭФ/ЦНТК). - Режим доступа:
http://docs.nojabrsk.ru/semenov/4/45/network_r.htm
ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНАЯ СИСТЕМА ПОИСКА ПРИЧИН ОТКЛОНЕНИЙ В РАБОТЕ
ПРОМЫШЛЕННОЙ УСТАНОВКИ ДЕГИДРИРОВАНИЯ ВЫСШИХ ПАРАФИНОВ
Н.С. Белинская
(г. Томск, Национальный исследовательский Томский политехнический университет)
INTELLECTUAL SYSTEM OF SEARCH OF REFUSAL REASONS IN EXPLOITATION
OF HIGH PARAFFINS DEHYDROGENATION UNIT
N.S Belinskaya
(Tomsk, National research Tomsk polytechnic university)
Annotation: this work is devoted to development of a computer program for diagnostics of
rejection causes in exploitation of the dehydrogenation unit of industrial complex of linear
alkylbenzens production and giving out recommendation in this removal.
39
Моделирование сложных систем
Линейные алкилбензолы (ЛАБ) являются ценным сырьем для производства
анионактивных поверхностно-активных веществ – алкилбензосульфонатов натрия, которые
нашли широкое применение для производства современных синтетических моющих средств.
Промышленный способ производства ЛАБ дегидрированием н-парафинов (процесс
Пакол-Дефайн) с получением олефинов для дальшейшего алкилирования бензола с
использованием в качестве катализатора плавиковой кислоты, разработанный фирмой UОР,
является наиболее экономически выгодным.
На
установке
"Пакол-Дефайн"
реализован
процесс,
являющийся
взрывопожароопасным. Основные опасности применяемого оборудования и трубопроводов
обусловлены тем, что технологический процесс проводится при высоких температурах,
избыточном давлении, под вакуумом и переработкой моноолефинов, бензола, которые
определяют взрыво- и пожароопасность производства. Дополнительной опасностью
применяемого оборудования является также использование в процессе HF-кислоты. Так как
процесс сопровождается выделением продукта в виде пара и газа, может создаться опасность
загазованности территории. Поэтому следует строго следить за исправностью оборудования,
приборов автоматики и устройств, обеспечивающих безопасность процесса, и вовремя
исправлять замеченные отклонения и неполадки. Таким образом, весь персонал блока
"Пакол-Дефайн" должен быть ознакомлен с возможными отклонениями в работе установки
и, следовательно, актуальной задачей является разработка экспертной системы для
диагностики причин отклонений в работе промышленной установки дегидрирования
высших парафинов для предотвращения возможности травмирования обслуживающего
персонала, выброса нефтепродукта и паров HF-кислоты в рабочую зону, вредного
воздействия на окружающую среду.
Для достижения поставленной цели эффективным инструментом является экспертная
система. Компьютерная реализация экспертной системы основана на фреймовой модели
представления знаний.
Согласно данным технологического регламента установки дегидрирования высших
парафинов завода ЛАБ-ЛАБС ООО «КИНЕФ» определены возможные инциденты, аварийные
ситуации на производстве, причины их возможного возникновения и действия персонала по
их устранению и была проведена систематизация и структуризация знаний по принципу
«Отклонения – Причины – Рекомендации». Таким образом, создана база знаний фреймовой
модели.
Программная реализация экспертной системы осуществлена с применением объектноориентированной среды программирования DELPHI 7. Интерфейс программы содержит
технологическую схему блока «Пакол – Дефайн», описание основных технологических
потоков, блок «Отклонения», блок «Причины» и блок «Рекомендации». При выборе на
технологической схеме отдельного аппарата в блоке «Отклонения» появляются варианты
возможных аварийных ситуаций, связанных с выбранным аппаратом. При выборе аварийной
ситуации в блоке «Причины» появляются возможные причины возникновения данных
ситуаций. При выборе определенной причины в блоке «Рекомендации» появляются
возможные действия персонала для ее устранения.
40
Моделирование сложных систем
Рис. 1. Активное окно интеллектуальной системы
Преимуществом разработанной интеллектуальной компьютерной системы является
то, что пользователь может выступать в качестве эксперта, то есть при возникновении
аварийной ситуации, не содержащейся в базе знаний, он может внести новую информацию в
нее, тем самым расширить проблемную среду системы.
Таким образом, разработанная экспертная система позволяет обучать персонал
установки дегидрирования н-парафинов ООО «КИНЕФ» оперативным действиям в случае
возникновения аварийных ситуаций во избежание несчастных случаев и вредного
воздействия на окружающую среду.
41
Моделирование сложных систем
РАЗРАБОТКА КИНЕТИЧЕСКОЙ МОДЕЛИ ПРОЦЕССА
ГИДРОДЕПАРАФИНИЗАЦИИ
Н.С. Белинская, Е.В. Францина
(г. Томск, Национальный исследовательский Томский политехнический университет)
DEVELOPMENT OF KINETIC MODEL OF HYDRODEWAXING PROCESS
N.S. Belinskaya, E.V. Frantsina
(Tomsk, National research Tomsk polytechnic university)
Annotation: in this article the analysis of chemical transformation and development of
kinetic model of the dewaxing process are presented. Obtained kinetic model is used for kinetic
parameters determination, which will used as the base of mathematical model on physical-chemical
laws.
Введение. Приоритетными направлениями развития российского топливноэнергетического комплекса является модернизации сырьевых и перерабатывающих
производств, увеличения глубины переработки сырья, снижения энергоемкости
производства и повышения его экологичности. Одним из направлений глубокой переработки
нефти является производство малосернистых дизельных топлив с низкой температурой
застывания путем переработки тяжелых продуктов нефтепереработки – бензина висбрекинга
и атмосферного газойля.
Целью данной работы является анализ химических превращений в процессе
гидродепарафинизации смеси атмосферного газойля с бензином висбрекинга для
составления формализованной схемы превращений углеводородов на основе
термодинамических характеристик, и создания кинетической и математической модели,
позволяющей проводить мониторинг работы установок депарафинизации, осуществлять
оптимизацию и рекомендовать оптимальный режим эксплуатации с целью улучшения
производственных и экономических показателей.
Составление формализованной схемы превращений. На основании имеющихся
представлений о химизме и механизме процесса гидродепарафинизации, а также анализа
технологических потоков на установке была составлена схема превращений процесса.
Для оценки термодинамических свойств углеводородов, участвующих в процессе
гидродепарафинизации были применены квантово-химические методы расчета. Расчеты
проводили с использованием программных продуктов Gaussian и GaussView. В качестве
метода расчета выбран метод DFT. Теоретическим приближением являлась модель B3LYP,
теория функционала плотности Беке (B3), использующая электронную корреляцию Ли Янга
и Пара (LYP). Базис 3-21G.
42
Моделирование сложных систем
Рис. 1. Схема превращений в процессе гидродепарафинизации
Разработка кинетической модели. На основе составленной схемы превращений
была разработана кинетическая модель процесса. Выражения для скоростей реакций,
входящих в кинетическую модель представлены в таблице 1.
Тип реакции
Гидрирование олефинов в парафины
Таблица 1. Выражения для скоростей реакций
Выражение для скорости реакции
Прямой реакции
Обратной реакции
W-1 = k-1Cпарафины С5W1 = k1CолефиныСводород
С11
Гидрокрекинг парафинов С12 – С27
Гидрокрекинг нафтенов с
образованием олефинов
Гидрокрекинг нафтенов с
образованием парафинов С12 – С27
Изомеризация парафинов С12 – С27
Циклизация изо-парафинов в нафтены
Гидрирование моно-ароматических
углеводородов в нафтены
Гидрирование ди-ароматических
углеводородов в моно-ароматические
Образование коксогенных структур
(КГС)
W2 = k2Cпарафины С11-С27·Сводород
W3 = k3CнафтеныСводород
W4 = k4CнафтеныСводород
W5 = k5Cпарафины С12-С27
W6 = k6Cизо-парафины
–
W-3 = k-3Cолефины·
·Спарафины С5-С11
W-4 = k-4Cолефины·
·Cпарафины С5-С11
W-5 = k-5Cизо-парафины
W-6 = k6CнафтеныСводород
W7 = k7Cмоно-аром.Сводород
W-7 = k-7Cнафтены
W8 = k8Cди-аромСводород
W-8 = k-8Смоно-аром.
W9 = k9Cди-аромСводород
W-9 = k-9CКГС
Кинетическая модель выглядит следующим образом:
43
Моделирование сложных систем
Начальные условия: τ = 0, Сi = C0i, где i – соответствующий углеводород.
Заключение. Составленная и программно реализованная кинетическая модель
процесса является инструментом для определения кинетических параметров реакций
(констант скоростей), которые будут заложены в математическую модель процесса,
учитывающую физико-химические закономерности протекания процесса.
44
Моделирование сложных систем
МЕТОДЫ РАСЧЕТА ПАРАМЕТРОВ ПРОБКОВОГО РЕЖИМА ТЕЧЕНИЯ
НЕФТЕГАЗОВОЙ СМЕСИ
Д.С. Васильев, Э.С. Юсупова
(г. Краснодар, ООО «НК «Роснефть» - НТЦ»)
СALCULATION OF THE OIL AND GAS MIXTURE SLUG FLOW’S
CHARACTERISTICS
D.S. Vasilyev, E.S. Yusupova
(Krasnodar,“NK “Rosneft” – NTC”)
Current correlations for characterizing slug flow behavior, using such parameters as slug
frequency and slug length are represented. The usage of the mathematical modeling in developing
these correlations is considered. It is shown how the mathematical modeling integrates with oil and
gas industry.
Введение. Большой интерес к проблемам гидродинамики двухфазных систем,
наблюдаемый со стороны нефтяных и газовых компаний в последние годы, объясняется
значимостью этих вопросов для данной отрасли.
На многих нефтегазовых месторождениях распространен метод совместного сбора и
транспортировки нефти и газа в пределах промысла, а в отдельных случаях и на
значительные расстояния. Такой вид обустройства месторождения имеет значительный
экономический эффект, так как не требуется установка дополнительного оборудования на
устье скважин, а транспорт продукта осуществляется по одному трубопроводу вместо двух.
Для безопасной и эффективной эксплуатации месторождения необходимо тщательное
изучение транспорта двухфазной углеводородной смеси по трубопроводам, которое позволит
принять меры по снижению рисков возникновения аварийных ситуаций и спрогнозировать
эксплуатационный ресурс трубопроводов и аппаратов.
В работе рассматривается пробковый режим течения смеси, так как наибольшие
сложности в ходе эксплуатации промысловых трубопроводов возникают при данной
структуре потока. При этом важнейшими характеристиками структуры потока являются
частота прохождения пробок и их длина.
На рисунке 1 представлена физическая модель пробковой структуры, на которой
изображены возможные состояния газожидкостной смеси при данном виде течения
[1].
Рис 1. Физическая модель пробковой структуры потока газожидкостной смеси
Передняя часть пробки движется со скоростью
, передняя часть скопления газа
(пузыря) – со скоростью
. Скорость фазы внутри пробки
, учитывая гомогенную
45
Моделирование сложных систем
структуру самой пробки, является скоростью смеси
, тогда
,
где
– средние скорости, соответственно жидкости и газа (для сист. СИ - м/c; для
англ. сист. мер – фут/с2).
Перед пробкой могут наблюдаться два вида течения смеси: волновой и расслоенный
со скоростью
и
, соответственно, где истинное содержание жидкости и
.
Истинное содержание жидкости в пробке обозначается
.
Частота прохождения пробок. Одна из первых зависимостей для расчета частоты
прохождения пробок
(1/с) разработана Gregory и Scott в 1969 году для труб малого
диаметра с использованием английской системы мер [3]
где
- ускорение свободного падения (для англ. системы мер 32,174 фут/с2; для системы СИ
– 9,81 м/с2);
- внутренний диаметр трубопровода (для англ. системы мер дюйм; для сист. СИ - м).
Greskovich и Shrier в 1972 г. преобразовали зависимость Gregory и Scott с помощью
ввода в расчет числа Фруда
и объемного содержания жидкости
(англ. система мер)
[3]
.
Наиболее часто применяемая в инж. расчетах зависимость частоты прохождения
пробок по трубопроводу разработана на основе опытов Heywood и Richardson (сист. СИ) [4]
,
где
.
Shea в 2004 г. при обработке данных, полученных на нефтегазовом месторождении,
выявил зависимость частоты прохождения пробок от длины трубопровода (сист. СИ) [2]
где
– длина трубопровода от точки ввода продукта до исследуемого участка (м).
Al-Safran (2008) провел ряд исследований по влиянию механизма образования пробок
и изменения структуры потока на величину частоты их прохождения в газожидкостных
потоках горизонтальных труб и получил зависимость, представляющую собой функцию
диаметра трубы D, действительной скорости жидкости
и отношения скорости фазы
внутри жидкостной пробки
к скорости смеси
(сист. СИ) [5]
.
Длина пробки. Основным параметром, используемым для определения объема
пробкоуловителя на трубопроводе, является длина пробки. Наиболее простым является
расчет длины пробки в виде отношения скорости движения пробки
к частоте ее
прохождения :
.
Однако, если определение скорости движения пробки представляет некоторые
46
Моделирование сложных систем
трудности, то длину пробки можно оценить с помощью зависимости Norris (1982) (сист. СИ)
[6]
.
Заключение. В математическом обеспечении, применяющемся для гидравлического
расчета промысловых трубопроводов, имеется большой выбор соотношений для
определения перепада давления, температуры транспортируемой смеси и т.д., в то же время
расчет параметров жидкостных пробок ограничен одной, максимум, двумя зависимостями.
В настоящей работе представлены наиболее точные формулы для расчета длины
пробок и частоты их прохождения по трубопроводу, которые рекомендуется использовать
при проектировании и обустройстве отечественных месторождений нефти и газа.
5.
6.
7.
8.
9.
10.
ЛИТЕРАТУРА
S.L. Scott, G.E. Kouba “Advances in slug flow characterization for horizontal and slightly
inclined pipelines”, SPE 20628 (1990).
Dr. Ove Bratland “Pipeflow 2: multi-phase flow assurance” (2010).
G.J. Zabaras “Prediction of slug frequency for gas/liquid flows”, SPE Journal 5 (2000).
Clayton T. Crove “Multiphase flow handbook” (2006).
B. Gokcal, A.S. Al-Sarkhi “Prediction of slug frequency for high-viscosity oils in horizontal
pipes”, SPE Projects, Facilities & Construction (2010).
S.L. Scott, O. Shoham, J.P. Brill “Prediction of slug length in horizontal, large-diameter
pipes”, SPE Production Engineering (1989).
ПОЛЕ ТЕЧЕНИЯ И ОСЕДАНИЕ ТВЕРДЫХ СУБМИКРОННЫХ ЧАСТИЦ
В НОСОВОЙ ПОЛОСТИ ЛАБОРАТОРНОЙ МЫШИ
ПО РЕЗУЛЬТАТАМ ЧИСЛЕННОГО МОДЕЛИРОВАНИЯ
В.Л. Ганимедов, М.И. Мучная, А.С. Садовский
(Новосибирск,Институт теоретической и прикладной механики им. С.А. Христиановича)
FLOW FIELD AND DEPOSITION OF FIRM SUBMICRONIC PARTICLES
IN NASAL CAVITY OF LABORATORY MOUSE
FROM RESULTS OF NUMERICAL MODELLING
V.L. Ganimedov, M.I. Muchnaya, A.S. Sadovsky
(Novosibirsk,Khristianovich Institute of Theoretical and Applied Mechanics SB RAS)
The work is devoted to numerical study of the flow of air with admixed firm particles in
mouse nasal cavity. Tomography pictures of laboratory mouse and the software package "Fluent"
with subroutine "Gambit" are the base of the investigation. Visualization of flow pattern is carried
out by means of numerical calculations. It is obtained that two basic flows are generated in mouse
nasal cavity during breath. The dependences for deposition of particles with dimensions 5÷500 nm
are received.
Данная работа посвящена изучению течения воздуха в носовой полости лабораторной
мыши. Для исследований были выбраны лабораторные мыши, так как именно они служат
47
Моделирование сложных систем
первым звеном в экспериментальной проверке новых лекарств и способов их доставки.
Исследование движения воздуха в носовой полости при помощи численных методов дает
полную картину течения воздуха и позволяет получить такие количественные
характеристики, как зависимость расхода воздуха от респираторного усилия и распределение
частиц в различных областях носовой полости.
Трехмерная модель носовой полости реконструируется по сериям томографических
снимков, выполненных с шагом между сечениями 0.3 мм. Оцифровка томограмм проводится
в пакете "Grapher". Далее при помощи программы "Gambit" производится построение
объемной геометрии модели носовой полости и дискретизация области решения. Для
дискретизации области решения используется сетка Tet/Hybrid, при этом количество
объемных элементов составило примерно 4·106.
С использованием решателя "Fluent" пакета "ANSYS" было рассчитано стационарное
течение воздуха в носовой полости лабораторной мыши на режимах вдоха и выдоха. Задача
численно решалась на основе уравнений Навье – Стокса для несжимаемого газа, режим
течения постулировался ламинарным. На стенках канала ставились условия прилипания. В
выходном сечении задавался перепад давления между входом и выходом.
Рис. 1. Распределение модуля скорости |V|
Рис. 2. Линии тока в носовой полости
На основании численных расчетов была проведена визуализация течения воздуха. На
рис. 1 представлено распределение модуля скорости при вдохе в носовой полости мыши с
помощью набора последовательных сечений, выполненного с шагом 0.3 мм; на рис. 2
представлены линии тока (вид сбоку).
Из рисунков видно, что в носовой полости мыши во время вдоха формируются два
основных потока. Один проходит по нижней и средней частям носовой полости по
кратчайшему направлению к трахее, здесь воздух движется с максимальными скоростями. В
другом потоке воздух поступает по верхней части носовой полости в обонятельную область,
значения скорости здесь намного меньше.
Одной из основных функций носовой полости является очистка вдыхаемого воздуха
от взвешенных в нем частиц пыли. Для оценки этой функции была решена задача о
движении воздуха с твердыми частицами в носовой полости лабораторной мыши.
Рассмотрены частицы с размерами 5÷500 нм, плотность материала частиц 1000 кг/м3.
В исследовании рассматривалось оседание частиц в различных частях носовой
полости. Для этого было выполнено ее секционирование: выделены четыре области входной и выходной участки, средняя часть и отдельно - обонятельная область. На рис. 3 для
выделенных секций представлены графики зависимости доли осевших там частиц от размера
вводимых частиц.
48
Моделирование сложных систем
Рис. 3. Зависимость доли осевших частиц от размера частиц
Видно, что больше всего частиц оседает на входном участке носовой полости мыши.
Для значения размеров частиц более 50 нм доля осевших частиц практически не изменяется,
для частиц меньших размеров доля осевших частиц резко возрастает. В обонятельной
области при этом оседает примерно 3 % вводимых частиц в диапазоне от 50 нм до 500 нм.
Расчет доли осевших частиц при различных значениях перепада давления (100 Па, 150 Па и
200 Па) показал, что оседание частиц в обонятельной области и выходном участке
практически не зависит от респираторного усилия. В средней части и во входном участке
наблюдается небольшое уменьшение оседания частиц с увеличением перепада давления.
ИССЛЕДОВАНИЕ ПОВЕДЕНИЯ КЛАССИФИКАТОРОВ ПРИ
КЛАССИФИКАЦИИ СМОДЕЛИРОВАННЫХ СММ ПОСЛЕДОВАТЕЛЬНОСТЕЙ В
УСЛОВИЯХ ОТКЛОНЕНИЯ ОТ КЛАССИЧЕСКИХ ПРЕДПОЛОЖЕНИЙ
Т.А. Гультяева, А.А. Попов
(г. Новосибирск, Новосибирский государственный технический университет)
RESEARCH OF CLASSIFIERS BEHAVIOUR FOR CLASSIFICATION
SEQUENCES, SIMULATED HMM, WITH THE CONDITIONS OF THE
DEVIATION FROM CLASSICAL ASSUMPTIONS
Т.А. Gultyaeva, А.А. Popov
(Novosibirsk, Novosibirsk State Technical University)
In work possibility of increase of discriminating properties Hidden Markov Models (HMM)
by use of the secondary features initiated by these models with use of method of support vector
machines (SVM) is investigated. Cases when the simulated sequences are formed in the presence of
any deviations from classical assumptions are considered.
Введение.
В
данной
работе
рассматривается
задача
классификации
последовательностей, смоделированных скрытыми марковскими моделями (СММ) [1].
49
Моделирование сложных систем
Классификация проводится как с использованием стандартного подхода, так и с метода
опорных векторов (SVM) [2] в пространстве признаков, инициированных СММ.
Рассматриваются случаи, когда смоделированные последовательности формируются при
наличии каких-либо отклонений от классических предположений.
Имея хорошие описательные способности, СММ не всегда демонстрируют
необходимые дискриминирующие свойства, которые важны для задач классификации.
Постановка задачи. СММ полностью описывается следующими параметрами:
1. Вектор вероятностей начальных состояний  .
2. Матрица вероятностей переходов A .
3. Матрица вероятностей наблюдаемых символов выглядит следующим образом:
B  bi  t  , i  1, N , где bi  t   P ot qt  i , ot – символ, наблюдаемый в момент времени
t  1, T . В работе рассматривается случай, когда функция распределения вероятностей
наблюдаемых символов описывается смесью нормальных распределений:
bi (t ) 
M
  ij
j 1

2 ij


1  ot  ij
e

2
2 ij2
,
(1)
где  ij – это вес j -ой компоненты смеси в i -ом скрытом состоянии i  1, N , j  1, M , M –
это количество смесей. Параметры  ij и  ij2 являются соответственно математическим
ожиданием и дисперсией j -ой компоненты смеси в i -ом скрытом состоянии i  1, N ,
j  1, M .
В работе рассматривается поведение традиционного классификатора для задачи
двухклассовой классификации, основанного на отношении логарифмов функций
правдоподобия, а также SVM в условиях, когда существуют некоторые отклонения от
классических предположений при формировании последовательностей.
В качестве пространств признаков, в которых производится классификация SVM,
рассматриваются пространства первых производных от логарифма функции правдоподобия
по различным параметрам СММ [3]-[5].
Исследования. Первый вид отклонений. Первый вариант отклонения от
классического предположения состоит в том, что функция распределения вероятностей
наблюдаемых символов описывается не смесью нормальных распределений (1), а только
одним распределением:
bi (t )  f (ot , i ) ,
где f (ot , i ) – функция плотности некоторого распределения, i – вектор параметров
распределения для i -ого скрытого состояния.
Вторым вариантом отклонения является случай, когда функция распределения
вероятностей наблюдаемых символов описывается одним распределением, причем вид
распределения зависит от номера скрытого состояния:
bi (t )  fi (ot , i ) ,
В третьем варианте используется следующая смесь распределений с параметрами,
зависящими как от номера скрытого состояния, так и от номера компоненты смеси:
bi (t ) 
M
  ij fi (ot , ij ) .
j 1
50
Моделирование сложных систем
В четвертом варианте используется смесь распределений с параметрами, зависящими
как от номера скрытого состояния, так и от номера компоненты смеси:
bi (t ) 
M
  ij fij (ot , ij ) .
j 1
Используя
приведенные
выше
варианты
проводилось
моделирование
последовательностей. При этом последовательности порождались моделями с близкими
параметрами i , т.е. такие модели являлись близкими. Во всех случаях SVM показал
результаты классификации лучшие в сравнении с традиционной методикой. При этом
максимальный выигрыш от использования SVM составил около 45%. При классификации
последовательностей, модели которых отличаются значительно, все три классификатора
показывают 100% классификацию.
Второй вид отклонения состоит в том, что на последовательности, смоделированные
СММ с учетом формулы (1) накладывается аддитивный шум. Исследуется влияние
различных распределений шума на качество классификации. Наибольший выигрыш при
использовании SVM в сравнении и традиционным классификатором достигается при шуме,
имеющим дискретное распределение.
При третьем виде отклонения моделируются последовательности, имеющие вид
синусоидальных зависимостей. Здесь также наблюдается выигрыш SVM
перед
традиционной методикой, максимальное значение которого составляет около 25%.
Таким образом, показано преимущество при использовании классификатора, основанного
на методе SVM при классификации последовательностей, порожденных СММ при
нарушении классических предположений, налагаемых на эти последовательности.
1.
2.
3.
4.
5.
6.
ЛИТЕРАТУРА
Rabiner, L.R. A Tutorial on Hidden Markov Models and Selected Applications in Speech
Recognition / L.R. Rabiner // Proceedings of the IEEE. – 1989. – 77 (2). – С. 257-285.
Platt, J.C. Sequential Minimal Optimization: A Fast Algorithm for Training Support Vector
Machines [Электронный ресурс] : Technical Report MSR-TR-98-14 / John C. Platt;
Microsoft Research. – Режим доступа:
http://luthuli.cs.uiuc.edu/~daf/courses/Optimization/Papers/smoTR.pdf.
Гультяева, Т.А. Вычисление первых производных от логарифма функции
правдоподобия для скрытых марковских моделей / Т.А. Гультяева // Сборник Научных
трудов НГТУ.. – Новосибирск : Изд-во НГТУ, 2010. – № 2(60). – С. 39-46.
Гультяева, Т.А. Особенности вычисление первых производных от логарифма функции
правдоподобия для скрытых марковских моделей при длинных сигналах / Т.А.
Гультяева // Сборник Научных трудов НГТУ. – Новосибирск : Изд-во НГТУ, 2010. – №
2(60). – С. 47-52.
Гультяева, Т.А., Попов, А.А. Классификация зашумленных последовательностей,
порожденных близкими скрытыми марковскими моделями // Научный вестник НГТУ. –
Новосибирск : Изд-во НГТУ , 2011. – № 3(44). – С. 3-16.
51
Моделирование сложных систем
ВЫЧИСЛИТЕЛЬНЫЕ ТЕХНОЛОГИИ АППРОКСИМАЦИИ ОБЛАСТИ
УСТОЙЧИВЫХ РЕШЕНИЙ ДИНАМИЧЕСКОЙ СИСТЕМЫ
А.Ю. Горнов,Е.А.Финкельштейн
(г. Иркутск, Институт динамики систем и теории управления СО РАН)
COMPUTATIONAL TECHNOLOGIES FOR THE APPROXIMATION OF A REGION OF
STABLE SOLUTIONS OF DYNAMIC SYSTEM
A.Yu. Gornov, E.A. Finkelstein
(Irkutsk, Institute for System Dynamics and Control Theory SB RAS)
Thepaperconsidersthe approach to the constructing of the approximation of a region of
parameters of the model described by a dynamic system in which trajectories of the system have the
desired properties. There is an example of the model and found region of the existence of periodic
oscillations.
Однойиз популярных задач математического моделирования является определение
областей значений параметров модели, при которых проявляются те или иные
интересующие исследователя свойства моделируемого процесса. Такая задача возникает как
на этапе идентификации модели, так и на этапе получения данных по модели. На этапе
идентификации модели ограничения на параметры, как правило, задаются экспертно исходя
из физического смысла. Однако на последующих этапах существенное значение имеет
исследование взаимозависимости разных параметров, не связанных при этом в
системенапрямую.
Задача выделения области значений параметров может быть приближенно решена с
помощью метода Монте-Карло: генерируются значения параметров, на достаточно длинном
интервале времени интегрируется система дифференциальных уравнений, определяется,
проявляется ли заданное свойство (необходима формализация для конструктивной
реализации), запоминаются значения параметров как принадлежащих искомой области.
Предложенная технология была применена для исследования модели реакции
окисления метана на поверхности никеля[1]. Рассмотрим систему дифференциальных
уравнений
,
,
,
,
,
,
,
,
,
.
Область определения:
универсальная газовая постоянная,
,
,
, где
–
заданы и фиксированы, а значение температуры
52
Моделирование сложных систем
и
— парциальные давления
и
заданы допустимыми интервалами:
,
,
. В такой модели имеют место
устойчивые периодические решения, однако они возникают не при всех допустимых
значениях
. Рассматриваемая система дифференциальных уравнений является
жесткой, для её интегрирования используется программаRADAU5 [2].
Предложенный подход был реализован в рамках программного комплекса
оптимизации OPTCON-A, задача была сформулирована в терминах оптимального
управления — искомые значения температуры и давлений являлись оптимизируемыми
параметрами, их значения обеспечивающие возникновения колебаний доставляли
функционалу минимальное нулевое значение, в противном случае функционал принимал
штрафное значение, применялся метод мультистарта [3].
Решение задачи оптимального управления методом мультистарта позволило
установить односвязность области значений параметров существования периодических
решений, после чего стало возможным построить границу области. Стохастическая
аппроксимация при этом используется в качестве начального приближения и позволяет
сузить поиск при нахождении граничных точек. Фиксируя один из параметров, например
температуру, можно с заданной точностью найти нижнюю и верхнюю границы значения
второго параметра, на которых исчезают колебания. А именно, нижняя граница
характеризуется затухающими колебаниями, а верхняя нарушением условия
.
Изменениемзначения температуры в заданных рамках с равномерным шагом строится набор
задач, решением которых являются точки контура искомой области. На рис. 1. изображены
полученные области в плоскости
, т.к. исходя из соотношения
,
значение
определяет значение отношения
.
Рис. 1. a) решение методом стохастической аппроксимации, б) граница областизначений
параметров, при которых имеют места периодические решения.
53
Моделирование сложных систем
1.
2.
3.
ЛИТЕРАТУРА
ЛашинаЕ. А.,КаичевВ. В.,ЧумаковаН. А., Устюгов В. В., Чумаков Г.А.,Бухтияров В.
И.Математическое моделирование автоколебаний в реакцииокисления метана на
никеле: изотермическая модель// Кин. и кат., 2012, том 53, № 3, С. 389–399.
Хайрер Э., Ваннер Г. Решение обыкновенных дифференциальных уравнений. Жесткие
и дифференциально-алгебраические задачи. – М: Мир. – 1999. – 685 с.
Жиглявский А.А., Жилинскас А.Г. Методы поиска глобального экстремума. – М.:
Наука. – 1991. – 248 с.
ПРИМЕНЕНИЕ ОНТОЛОГИЧЕСКОГО МОДЕЛИРОВАНИ ДЛЯ ОПИСАНИЯ
КОМПЕТЕНЦИЙ ИТ – СПЕЦИАЛИСТА
А. Н. Данилов, С.В. Бахвалов
(г. Иркутск, Иркутский Государственный Технический Университет)
THE USE OF ONTOLOGICAL MODELING TO DESCRIBE THE ITPROFESSIONAL COMPETENCES
A. N. Danilov, S.V. Bakhvalov
(s. Irkutsk, Irkutsk State Technical University)
The article discusses important now, in the Russian Federation, the problem of quality of
education at the university. There is a disparity between the requirements that apply to graduate in
modern society and the knowledge and skills that he has, after receiving higher education. To solve
this problem using the methodology of the competence approach. The article discusses the new
educational standard that marked the transition of education on the competence approach. To
describe the competences of a professional in the IT is used ontological modeling.
Проблема несоответствия между качеством подготовки специалистов в
университетах и требованиями, предъявляемыми к ним в современном обществе.
Информационные технологии повсеместно используются на современных предприятиях.
Предприятиям нужны ИТ - специалисты, способные создавать новые продукты, умеющие
выполнять конкретные задачи, обладающие знаниями и навыками в области конкретных
технологий. При этом в результате обучения в ВУЗе у выпускника чаще всего формируются
знания и умения общепрофессионального характера, не направленные на решение
конкретных прикладных задач. Возникает несоответствие между требованиями, которые
предъявляются к выпускнику в современном обществе работодателями и теми знаниями и
умениями, которые у него имеются после получения высшего профессионального
образования. Существование этой проблемы говорит о необходимости опережающей
подготовки специалиста с позиции соответствия требованиям, предъявляемым к нему в
современном обществе. Необходимы механизмы взаимодействия между ВУЗами и
работодателями, которые бы позволяли оперативно формировать требования к специалисту
и реализовать эти требования.
В настоящее время существует набор профессиональных квалификационных
требований в области информационных технологий [1], в которых зафиксировано, что
должен знать и что должен уметь специалист. Однако требования сформулированы в
54
Моделирование сложных систем
достаточно обобщенном виде, на уровне общих формулировок к профессиональным
компетенциям. Возникает необходимость в формализации и конкретизации требований к
студентам, обучающимся по специальностям, связанным с информационными технологиями.
Для решения этой задачи может быть использована методология компетентностного
подхода.
Методология компетентностного подхода. Особенностью компетентностного
подхода является формирование у специалиста не только определенных знаний и умений,
но и компетенций, сфокусированных на способности применения, полученных знаний и
умений на практике, в реальном деле. Компетентностный подход основывается на двух
основных понятиях: компетенция и компетентность. Компетенция «включает совокупность
взаимосвязанных качеств личности, задаваемых по отношению к определенному кругу
предметов и процессов», а компетентность соотносится с «владением, обладанием человеком
соответствующей компетенцией, включающей его личностное отношение к ней и предмету
деятельности». «Образовательная компетенция» - это «совокупность смысловых ориентаций,
знаний, умений, навыков и опыта деятельности обучающегося по отношению к
определенному кругу объектов реальной действительности, необходимых для осуществления
личностно и социально значимой продуктивной деятельности». Образовательные
компетенции дифференцируются по трем уровням: ключевые (реализуемые на
метапредметном, общем для всех предметов содержании); общеобразовательные
(реализуемые на содержании, интегративном для совокупности предметов, образовательной
области); предметные или профессиональные (формируемые в рамках отдельных предметов)
[2].
Образовательно-профессиональные компетенции могут быть сформированы в
результате согласования интересов бизнеса и негосударственных организаций, научнообразовательного сообщества и органов управления образованием. Могут быть выделены
три линии мнений о компетенциях: мнение преподавателей, мнение студентов и мнение
руководителей организаций. Особенностью компетентностного подхода является то, что при
формировании компетенций должны рассматриваться интересы всех участвующих в этом
процессе субъектов. Формирование состава профессиональных компетенций является
сложной и нетривиальной задачей, требующей привлечения экспертов [3]
Применение
онтологического
моделирования.
Для
формирования
профессиональных компетенций выпускника необходимо формализовать предъявляемые к
нему квалификационные требования. Для формализации этих требований может быть
использовано онтологическое моделирование. Онтология – это попытка всеобъемлющей и
детальной формализации некоторой области знаний с помощью концептуальной схемы [4].
Онтология – это явная спецификация концептуализации, где в качестве концептуализации
выступает описание множества объектов предметной области и связей между ними [5].
Онтологическое моделирование используется, как для формирования и оценки учебных
планов подготовки ИТ-специалистов, так и для оценки актуальности компетенций
выпускника [6,7]
На основе анализа профессиональных стандартов [1] и стандартов высшего
профессионального образования в области информационных технологий [8,9] были
разработаны онтологические модели отражающие требования к специалистам в области
информационных технологий. На рисунках 1 и 2 в качестве примера приведены онтологии
требований к системному архитектору и программисту.
55
Моделирование сложных систем
Рис. 1. Что должен знать системный архитектор
Рис. 2. Фрагмент онтологии области знаний программиста
На основании анализа открытых Российских и зарубежных источников, в частности
[10,11], была разработана детализация онтологий областей знаний в сфере информационных
технологий, иерархия программного обеспечения и языков программирования.
Построенные онтологии формально описаны на языке XML( рис. 3). Для обработки
этих XML-файлов и представления этих знаний пользователю в удобном и понятном виде
было разработано специальное программное обеспечение. Используя данное программное
обеспечение, пользователи могут формировать набор требований к выпускнику, оценивать
56
Моделирование сложных систем
востребованность тех или иных разделов знаний в области информационных технологий.
Данный инструментарий может быть использован, как для оценки уже существующих
требований к специалисту, так и для формирования нового набора требований, связанного с
изменением технологий и систем. Перспективой развития данного подхода является
возможность реализации распределенной системы оценки компетентностей специалистов в
области информационных систем и технологий.
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<algorithms name="Алгоритмы">
<algorithm>
<name>Генетическийалгоритм</name>
</algorithm>
<algorithm>
<name>Динамическое программирование</name>
</algorithm>
<algorithm>
<name>Жадныйалгоритм</name>
</algorithm>
<algorithm>
<name>Линейное программирование</name>
</algorithm>
<algorithm>
<name>Рандомизированные алгоритмы</name>
</algorithm>
<algorithm>
<name>Эвристические алгоритмы</name>
</algorithm>
<algorithm>
<name>Алгоритмы поиска</name>
</algorithm>
<algorithm>
<name>Алгоритмы сортировки</name>
</algorithm>
<algorithm>
<name>Алгоритмы на графах</name>
</algorithm>
<algorithm>
<name>Алгоритмы для строк</name>
</algorithm>
…
</algorithms>
Рис. 3. Фрагмент файла algorithms.xml с описанием основных видов алгоритмов,
которыми должен владеть специалист.
57
Моделирование сложных систем
1.
2.
3.
4.
5.
6.
7.
8.
9.
10.
11.
ЛИТЕРАТУРА
Профессиональные стандарты в области информационных технологий – М.: АП КИТ,
2008. – 616 с.
Хуторской А.В. Ключевые компетенции и образовательные стандарты // Интернетжурнал "Эйдос". - 2002. - 23 апреля. http://eidos.ru/journal/2002/0423.htm.
Берестнева О.Г., Марухина О.В., Жаркова О.С. Технологии измерения и оценки
компетентности студентов и выпускников ИТ – специальностей на основе экспертного
оценивания.// Информационные и математические технологии в науке и управлении /
Труды XVI Байкальской Всероссийской конференции. Часть II. –Иркутск: ИСЭМ СО
РАН, 2011. – С. 150-157
Онтология_(информатика) [Электронный ресурс]. Энциклопедия Википедия. – Режим
доступа: http://ru.wikipedia.org/wiki/Онтология_(информатика).
Gruber T.R. A translation approach to portable ontologies [Электронныйресурс] / T.R.
Gruber // Knowledge Acquisition. 1993. - № 5(2). - С. 199-220. - Режим
доступа: http://www-ksl.stanford.edu/kst/what-is-an-ontology.html.
Бахвалов С.В., Бахвалова З.А. Использование онтологического моделирования при
планировании учебного процесса ВУЗа // Информационные и математические
технологии в науке и управлении / Труды XVI Байкальской Всероссийской
конференции. Часть III. –Иркутск: ИСЭМ СО РАН. – 2011. – С. 157-165.
Ларюхин В.Б., Пиявский С.А. Онтология образовательного процесса по направлению
"Информационные системы и технологии" // "Онтология проектирования", 2012. – №
2(4) – С. 44-57.
Федеральный государственный образовательный стандарт высшего профессионального
образования по направлению «Информационные системы и технологии»
Квалификация:
бакалавр
[Электронный
ресурс]
.
http://www.edu.ru/db/mo/Data/d_10/prm25-1.pdf (22.05.12)
Федеральный государственный образовательный стандарт высшего профессионального
образования по направлению «Информатика и вычислительная техника»
Квалификация:
бакалавр
[Электронный
ресурс]
http://www.edu.ru/db/mo/Data/d_09/prm553-1.pdf
(22.05.12),
http://agora.guru.ru/scientific_journal/files/Ontology_Design_2_2012.pdf.
Сайт
фирмы
TIOBE
Software
BV
[Электронный
ресурс]
http://www.tiobe.com/index.php/content/company/Home.html.
Многофункциональный сайт Хабраха́бр [Электронный ресурс] http://habrahabr.ru.
58
Моделирование сложных систем
МОДЕЛИРОВАНИЕ СИСТЕМЫ ГОРЯЧЕГО ВОДОСНАБЖЕНИЯ
Т.А. Езангина
(г. Томск, Томский политехнический университет)
HOT WATER SYSTEMSSIMULATION
Ezangina T.A
(s.Tomsk, Tomsk Polytechnic University)
The paper proposed a structure for the hot water system and software synthesis machines
PID. Obtained PID settings ensure maximum stability with limited accuracy and oscillate.
Введение. Суть теории управления состоит в том, что на основе системного анализа
создается математическая модель объекта управления и затем синтезируется алгоритм
управления для получения желаемых характеристик протекания процесса или достижения
поставленных целей управления. В статье решается задача синтеза робастного регулятора
для класса линейных систем с параметрической неопределенностью. Робастное управление
имеет важное направление развития современной теории управления.
Задача робастного управления системами с параметрической неопределенностью на
практике возникает всякий раз, когда нельзя наперед гарантировать поведение (значения
параметров состояния) управляемого объекта. В этом случае требуется, чтобы регулятор
имел некий запас надежности и стабилизировал систему в случаях неожиданных флуктуаций
параметров состояния. И хотя энергозатратность робастных регуляторов несравнимо выше,
чем у регуляторов другого типа, очень часто цель обеспечения надежности управления
объектом стоит выше цели минимизировать текущие затраты на работу регулятора, потому
что в случае выхода системы из строя компенсационные затраты значительны.
Подобные системы с параметрической неопределенностью встречаются в
авиационной и ракетной промышленности, в отрасли автоматизации нефтегазовой добычи и
передачи, и даже автомобильной промышленности. Конечно, практические задачи не
линейны и имеют множество параметров, но цель данной статьи продемонстрировать общий
подход к решению подобных задач. Поэтому тема статьи, касающаяся синтеза линейных
систем с параметрической неопределенностью, актуальна.
В качестве примера, иллюстрирующего использование метода построения робастного
регулятора, приведено моделирование системы горячего водоснабжения.
Получение математической модели системы.Структурная модель автоматической
системы горячего водоснабжения можно представить в виде, указанном на рис 1.
Запишем дифференциальные уравнения представленной схемы. Положение штока
задается электроприводом, параметры которого известны и прописаны в характеристиках
dh
u
привода. Работа привода описывается дифференциальным уравнением:
,где Tпр
dt Tпр
постоянная времени перемещения штока,h — положения привода в нормированном виде, u вектор управления приводом. Процесс смешивания мгновенно не происходит и имеет
инерционный характер, и обычно описывается дифференциальным уравнением:
59
Моделирование сложных систем
dTпд1 Tпд1c  Tпд1 Tпд1
, где tсм- постоянная времени смешения с холодной водой, Tпд1 —

dt
tсм
Tпд1c
температура поступающая на теплообменник со стороны нагрева. Процесс обмена теплом,
также имеет инерционный характер, и теплоноситель перемещается в теплообменнике в
течение определенного времени и описывается дифференциальным уравнением и,
dTоб1 Tоб1c (t  t z1 )  Tоб1
соответственно:
, где t z1 -время транспортного запаздывания 
dt
tсм
перемещения теплоносителя по теплообменнику Изменение температуры на другой стороне
теплообменника
может
быть
определена
дифференциальным
dTпд 2 Tпд 2c (t  t z1 )  Tпд 2
Tпд 2 уравнением:
,
где
температура
поступающая
из

dt
tсм
теплообменника
со
стороны
потребления.
Процесс
остывания
описывается
dT
T  Tпд 2
дифференциальным уравнения пд 2  ком
, где Tком - комнатная температура. Значение
dt
tсм
температуры носителя с учетом транспортного запаздывания на обратном теплоносителе:
dTоб 3 Tоб 3c (t  t z1 )  Tоб 3
, где Tоб 3 - температура обратного теплоносителя, поступающая на

dt
tсм
место смешения с холодной водой. Смешивание объемов теплоносителей определяется
dTоб 2 Tоб 2с  Tоб 2
дифференциальным и операторным уравнениями:
, где Tоб 2 - температура

dt
tсм
поступающая на теплообменник со стороны потребления.
Рис.1. Структурная модель автоматической системы горячего водоснабжения
Синтез робастного ПИД-регулятора..Для параметрического синтеза регулятора
разработан программный продукт (ПП) MDSLS. Полное описание алгоритма и ПП MDSLS
приведено в работе [2]. В результате применения ПП MDSLS к системе горячего
водоснабжения с заданными показателями качества определены настройки ПИДрегулятора (k0  0.3, k 1  0.7, k 2  1) ,обеспечивающие максимальную степень устойчивости
системы  0.01. при ограничениях на ее точность и колебательность.
Заключение.В результате параметрического синтеза ПИД-регулятора системы
горячего водоснабжения получены настройки, при которых области локализации корней
60
Моделирование сложных систем
характеристического полинома расположены в желаемой области, а переходный процесс
имеет желаемый вид при любых значениях параметров.
1.
ЛИТЕРАТУРА
Гайворонский С.А., Езангина Т.А. Параметрический синтез интервальной системы
автоматического управления с помощью программного продукта MDSLS [Текст]
/Гайворонский С.А., Езангина Т.А.// Ученые записки Ульяновского государственного
университета. – 2012.
МОДЕЛИРОВАНИЕ СИСТЕМЫ СТАБИЛИЗАЦИИ ПОЛОЖЕНИЯ ПОДВОДНОГО
ОБЪЕКТА
Т.А. Езангина, С.А. Гайворонский
(г. Томск, Томский политехнический университет)
UNDERWATER TOW VEHICLECONTROL STABILIZATION SYSTEM SIMULATION
Ezangina T.A, Gayvoronsky S.A.
(s.Tomsk, Tomsk Polytechnik University)
This article discuss about disturbanceunderwater tow vehicle in the sea control. The
structure of the system underwater tow vehicle is offered. Feature of system is existence at object of
interval and indefinite parameters. The simulation of transient processes in a system with a
submersionunderwater tow vehicle and stabilize close to the seabed.
Введение. В настоящее время наблюдается активное освоение Мирового океана
автономными необитаемыми подводными аппаратами. Однако, согласно [1], при этом
остаются актуальными и некоторые практические задачи, решение которых наиболее
целесообразно проводить с помощью подводных объектов (ПО). ПО связаны тросом с
судном-носителем, в результате чего характерной особенностью системы «Судно – трос –
БПО» являются возникающие в системе под действием морской качки продольные
колебания.
Заметим, что ПО в условиях даже небольшого волнения моря могут быть непригодны
для выполнения подводных работ. Задача управления ПО может осложняться еще и тем, что
некоторые физические параметры системы «Судно – трос – ПО» точно неизвестны или
способны изменяться в процессе функционирования системы по заранее неизвестным
законам в определенных интервалах (параметры троса, параметры приводов лебедок, масса
ПО).
В связи с этим представляет интерес задача разработки такой системы управления
ПО, которая в условиях морской качки и интервальной неопределенности параметров
объекта управления демпфировала бы колебания ПО в режимах спуска-подъема и
стабилизации вблизи морского дна.
Структура системы стабилизации положения ПО. Для стабилизации положения
ПО предложена структура системы управления в виде функциональной схемы (рис. 1),
61
Моделирование сложных систем
которая включает два контура: основной контур перемещения и контур, служащий для
демпфирования вертикальных колебаний ПО. Данные контуры включают в себя следующие
блоки:
ССУ – сравнивающее/суммирующее устройство, РЕГ – управляющий блок,
реализующий выбранный закон регулирования, ДС – датчик вертикальной скорости ПО,
АЛ-амортизирующую лебедку, СЛ- судовую лебедку, ЗС- задатчик скорости СЛ.
Рис. 1. Функциональная схема системы стабилизации положения ПО
Система имеет два входа: по управлению (сигналу Uзс напряжения задатчика скорости
СЛ), и по возмущению (сигналу Vкач скорости морской качки). Выходным сигналом является
Vбпо - скорость ПО. Внутренние координаты системы обозначены на рис.1 следующим
образом: Vсл, Vал – соответственно линейные скорости судовой лебедки и амортизирующей
лебедки; Fн – сила натяжения в тросе, Uдс – напряжение датчика скорости ПО.
Для уменьшения отрицательного влияния на работу системы резкого изменения Vсл в
блоке ЗС сигнал Uзс формируется в трапецеидальном виде [1]. Согласно [1], первый интервал
времени t1 – t2соответствует режиму разгона, второй интервал t2 – t3 соответствует режиму
работы системы с постоянной скоростью, третий интервал t3 – t4- режим торможения,
четвертый интервал, начиная с t4 –режим стабилизации положения ПО.
В качестве регулятора Vал выбран ПИД-регулятор, его передаточная функция имеет
вид: W (s)  k  k s  k s 2 s , где k0 , k1 , k2 настройки регулятора. Синтез робастного ПИДр
0 1
2
регулятора приведен в работе [2].
Моделирование процессов управления ПО. Для проверки работоспособности
системы
стабилизации положения БПО
проведем ее моделирование с помощью
приложения Simulink в пакете Matlab.
Проверка функционирования системы в условиях морской качки проводилась при
изменении Vкач по гармоническому закону с амплитудой 1 м/c и частотой 1,5 рад/сек. Сигнал
Uзс задавался трапецеидальном виде [1], что соответствовало изменению глубины
погружения БПО с 100 м до 120 м. Масса БПО при этом менялась от 300 кг до 350 кг.
Моделирование системы проведено в 4-х вершинах многогранника РТ интервальных
параметров системы: A(300,100), B(300,120), C(350,100), D(350,120), где первая координата
соответствует массе БПО, а вторая – длине троса.
Моделирование показало, что при любых возможных значениях интервальных
параметров системы амплитуда колебаний скорости Vбпа от действия морской качки
незначительна и максимально составляет 0,1 м/c (рис.2)
62
Моделирование сложных систем
Рис.2. Графики изменения скорости ПО
Заключение. В статье разработана структура системы стабилизации положения ПО,
позволяющая компенсировать влияние качки судна-носителя при погружении ПО и вблизи
морского дна. Эффективность работы спроектированной системы подтверждена
результатами ее моделирования в пакете MATLAB в различных режимах
функционирования, соответствующих граничным значениям интервальных параметров
системы.
1.
2.
ЛИТЕРАТУРА
Г.Е. Кувшинов, Л.А. Наумов, К.В. Чупина. Влияние морского ветрового волнения на
глубоководный привязной объект [Текст] / Г.Е. Кувшинов, Л.А. Наумов, К.В. Чупина.
Владивосток: Дальнаука, 2008. - 215 с.
Гайворонский С.А., Езангина Т.А. Параметрический синтез интервальной системы
автоматического управления с помощью программного продукта MDSLS [Текст]
/Гайворонский С.А., Езангина Т.А.// Ученые записки Ульяновского государственного
университета. – 2012.
ДИНАМИКА ИОНИЗАЦИИ НЕЙТРАЛЬНОГО ГАЗА НА ФРОНТЕ
СИЛЬНОТОЧНОГО ЭЛЕКТРОННОГО ПУЧКА
И.Л. Звигинцев, В.П. Григорьев
(г. Томск, Томский политехнический университет)
DYNAMICS OF THE NEUTRAL GAS IONIZATION AT THE RISE-UP PORTION OF A
HIGH-CURRENT ELECTRON BEAM
I.L. Zvigintsev, V.P. Grigoriev
(s. Tomsk, Tomsk Polytechnic University)
The charge neutralization time is an important question emerging during the transportation
of low-energy electron beams in a gas. In contrast to relativistic beams, the dominating factor is not
the beam spreading under radial field of space charge in the absence of an external magnetic field,
but a formation of virtual cathode. In this work, it is considered a case of beam injection into neutral
gas without external magnetic field prior to obtaining a full charge neutralization. Ionization
processes are investigated in conditions of virtual cathode formation which blocks beam passage,
and beam spreading under coulomb forces. The model which enables to get plasma density values
63
Моделирование сложных систем
by the moment of full charge neutralization depending on the beam energy is developed. System
parameters are determined when the virtual cathode doesn’t form.
В цилиндрическую трубу дрейфа, заполненную нейтральным газом, вдоль ее оси
инжектируется электронный пучок. Стенки трубы дрейфа полагаем идеально проводящими,
а сама труба заземлена, и на ее торцах потенциалы равны нулю.
До достижения полной зарядовой нейтрализации пучка основными процессами
наработки плазменного канала являются ионизация проходящим током пучка и ионизация
образующимися электронами плазмы в поле пространственного заряда пучка:
j (r , t )
dni (r , t )
  ib ng (r , t ) q
  ie ve ng (r , t )ne (r , t ) ,
dt
e
где  ib ,  ie – сечения ионизации электронами пучка и плазмы; vb , ve – скорости электронов
пучка и плазмы; ng (r, t )  3.5 1016 p  ni (r, t ) – плотность атомов газа; jq (r , t ) – плотность
проходящего тока; e – элементарный заряд.
В первые моменты времени пучок проходит и ионизует газ. Когда начинает
выполняться неравенство
(1)
Ib (t )  I пр / 1  f (t )  ,
на расстоянии порядка дебаевского радиуса от плоскости инжекции образуется виртуальный
катод (ВК), который препятствует дальнейшему движению пучка. За ВК проходит только
ток I пр / 1  f (t )  . Здесь I b (t ) – ток пучка, I пр – предельный ток в вакууме, f (t ) – зарядовая
2 ce 3  4  Rc  
нейтрализация пучка. Предельный ток в вакууме равен I пр 
 1  ln   
9 r0
 3  rb  
3/2
, где c
– скорость света; e – элементарный заряд; r0 – классический радиус электрона;  –
относительная скорость электронов; Rc , rb – радиусы трубы и пучка [1]. Зарядовая
f  t   ni  t  / nb  t  , где ni (t ), nb (t ) –
плотности ионов плазмы и электронов пучка. ВК исчезает, когда неравенство (1) перестает
выполняться, и ток пучка начинает проходить полностью.
В отсутствии внешнего магнитного поля пучок расплывается по радиусу под
действием избыточного отрицательного заряда в области своего движения. Расплывание
пучка происходит по закону: Rr (t )  rb  tg ( (t )) L / 2 , где L – длина трубы дрейфа; знак
нейтрализация пучка определяется по формуле
'минус' ставится, если 1   2  f (t )  0 , т.е. происходит фокусировка пучка, и он сжимается;
r 1    f (t )
tg ( (t ))  2 I q (t ) 0
(1  f (t )) ; I q (t )  min( I b (t ), I пр / (1  f (t ))) – проходящий ток.
ce
 2
В работе рассматриваются однородные пучки с энергией 10..30 кэВ и длинным
импульсом (   2мс ). Длина трубы дрейфа полагается равной 20см, радиус трубы – 4.5см,
радиус пучка – 2см.
Из рисунка 1а видно, что при  b  10кэВ плотность ионов плазмы к моменту
2
2
достижения полной зарядовой нейтрализации достигает 5.1107 см 3 , а при  b  30кэВ –
4 107 см 3 .
Левая полуплоскость для каждой прямой на рисунке 1б соответствует комбинации
параметров, при которых ВК не образуется, а правая полуплоскость соответствует
64
Моделирование сложных систем
образованию ВК. Из графиков видно, что можно провести пучок с амплитудным значением
тока порядка 20кА и энергией 30кэВ через газ под давлением 0.001Торр и ВК не будет
образовываться.
8
2
4
2
1
0
6
-4
3
7
4
p, 10 Торр
5
-3
10
ni, 10 см
6
0
0
0.2
0.4
t, мкс
0.6
0.8
0
10
20
30
Ib, кА
а)
б)
Рис. 1. а) зависимость плотности ионов от времени до момента достижения полной
зарядовой нейтрализации при p  0.001Торр , I b  0.3кА . б) значения параметров p и I b ,
которые разделяют области образования и необразования виртуального катода. Сплошная –
 b  10кэВ ; штриховая –  b  20кэВ ; пунктирная –  b  30кэВ
1.
ЛИТЕРАТУРА
Диденко А.Н., Григорьев В.П., Усов Ю.П. Мощные электронные пучки и их
применение. – М.: Атомиздат, 1977. – 280 с.
РАСПОЗНАВАНИЕ СТАТИЧЕСКОЙ НЕЛИНЕЙНОСТИ ДИНАМИЧЕСКИХ
ОБЪЕКТОВ
О.Н. Инденко
(Кемерово, ФГБОУ ВПО Кемеровский госуниверситет)
RECOGNITION OF STATIC NONLINEARITY OF DYNAMIC OBJECTS
O.N.Indenko
(Kemerovo, KemerovoStateUniversity)
In article possibilities of the solution of a problem of recognition of a type of nonlinearity of
continuous dynamic object of the aperiodic nature of the first order with existence of various
updatings of static nonlinearity on the basis of the analysis of discrete measuring information on its
65
Моделирование сложных систем
functioning and modeling of a linear part of object in continuous fractions are shown.The proposed
recognition algorithm is useful when you create software with the help of modern computing
facilities.
Нелинейные элементы преднамеренно вводят для получения требуемых показателей
качества
системы
автоматического
управления
и
различают
два
вида
нелинейностей:статические и динамические[1]. Выходная переменная статических
нелинейных звеньев в каждый момент времени зависит только от значений входной
переменной и не зависит от того, как эта входная переменная изменялась до
рассматриваемого момента времени. В наиболее распространенных случаях нелинейные
свойства системы в основном определяются наличием статических характеристик[2, 4, 6].
Целью работы является изучение распознавание вида статической нелинейности
динамического объекта по результатам дискретных наблюдений его вход-выходных
сигналов.
Структура и уравнение нелинейной системы могут быть очень сложными в
зависимости от количества, вида и места включения нелинейных элементов. Однако,
большинство реальных систем содержит один существенно нелинейный элемент (рис.1.).
Рис.1. Структурная схема нелинейной системы.
В данной структурной схеме отражены:
x(t) – входной сигнал (воздействие);
x – типовая нелинейная характеристика;
G(s) – передаточная функция линейной части динамического объекта;
y(t) – выходной сигнал нелинейной системы.
Традиционно группируют характеристики типовых нелинейных элементов [5, 6 8]:
- релейные элементы;
- нелинейные элементы с произвольными кусочно-линейными характеристиками;
- нелинейные элементы со степенными характеристиками.
Релейные элементы являются наиболее распространенным типом нелинейных
элементов. В автоматике издавна применяются переключательные (пороговые) элементы. Их
функциональное назначение – изменять скачком выходную величину в момент, когда
входная переходит (убывая или возрастая) некоторый порог.Например, двухпозиционное
реле - физически реализуемый элемент, который используется в различных схемах
сигнализации, устройствах специального типа, применяемых для форсирования
управляющего сигнала при больших рассогласованиях между переменной и заданием [5].
Алгоритм распознавания типа нелинейных характеристик основан на моделировании
линейной части объекта непрерывными дробями [3, 6], и построении и анализе переходных
кривых для описания вида нелинейности. Так как нелинейность невозможно восстановить с
помощью одной реализации, то входной сигнал возьмем в виде ступенчатой функции
x(t )    1(t ) , где  – const. Варьируя значением коэффициента  , получим комплекс
реализаций, с помощью которых проводим структурно-параметрическую идентификацию
объекта. Для восстановления линейной части объекта используется модифицированный
метод В.Висковатова [3].
66
Моделирование сложных систем
Реализация алгоритма поэтапно включает блок изменения амплитуды входного
сигнала на исследуемый объект, сбор измерительной информации о его функционировании,
с последующим восстановлением дискретной и непрерывной математических моделей
идентифицируемого объекта, накопление оценок параметров нелинейной характеристики
изменяя амплитуду входного сигнала и распознавание типа нелинейности.
Анализируя вид переходной кривой, получаем, что принцип суперпозиции не
выполняется, следовательно, в объекте присутствует нелинейное звено.В частности, если при
различных значениях амплитуды  подаваемого сигнала выходной сигнал y(t) выходит на
постоянные значения, причем с ярко выраженной полярностью, то линейная часть имеет вид
идеальной релейной характеристики. Если при этом существует отрезок, на котором
различным значениям x(t), соответствует y(t)=0, т.е. объект не реагирует на входной сигнал,
мы наблюдаем на этом интервале зону нечувствительности.
В качестве примера рассмотрим апериодический объект первого порядка, зададим
параметры: коэффициент усиления объекта К = 2, постоянная времени Т = 3.
  1
 1,

Зададим входное воздействие на линейную часть объекта x   0,  1    1 .
 1,
 1

Для нелинейного объекта при воздействии ступенчатого входного сигнала переходная
функция имеет вид:
 2  2e 0,33t ,   1
1    1 ,
y(t )  x  y *  x  2(1  e 0,33t )  0,
2  2e 0,33t ,   1
где y* реакция линейной части объекта на входное ступенчатое воздействие.
Идентификация нелинейной характеристики проводится на отрезке   [4; 4] , шаг
дискретизации вход-выходных сигналов Δt=0.5 [6]. Возьмем 1  4 , для него справедливо:
x(t )  4 1(t ), x  1 .
Следовательно, реакция объекта имеет вид:
y( t )  2  2e 0,33t .
По дискретным измерениям сигналов x(t) и y(t) составляем идентифицирующую
матрицу В.Висковатова [3]:
-4
-4
-4
-4
-0,3070
-0,5669
-0,7869
-0,9732
-0,8465
-1,5630
-2,1695
-2,6830
0,0000
0,0000
0,0000
0,0000
Получаем дискретную передаточную функцию объекта:
0,0768  z 1
G (z) 
1  0,8465  z 1
Находим полюс полученной дискретной передаточной функции:
z П  0,8465
Переведем полюс из Z – плоскости в S – плоскость:
s П  0,33
67
Моделирование сложных систем
Полученные результаты позволяют восстановить GM(s):
K
G М (s) 
s  0,33
Для
нахождения
коэффициента
К
воспользуемся
соотношением
t

3
y( t 2 )  y( t1 )  y M ( t 2 )  y M ( t1 ) , где y M ( t )  K(1  e ) [6].
0,56694 - 0,97317
Пусть t1  1, t 2  2 , тогда K 
2
0,486583 - 0,283469
Оценки параметров нелинейной характеристики аналогично были получены при
вариациях амплитуды  в указанном диапазоне, в каждом случае вид выходной переменной
объектасоответствовал переходной кривой апериодического звена 1-го порядка.
Поведение выходного сигнала y(t)
Таблица 1

-4
-3
-2
-1
1
2
3
4
x
-1
-1
-1
0
0
1
1
1
y
 y*
 y*
 y*
0
0
y*
y*
y*
Из табл. 1следует, что при   -4; -3; -2; 2; 3; 4 реакция объекта остается постоянной
(сохраняет полярность),при   -1; 0; 1 объект не реагирует на входное воздействие,
наблюдается зона нечувствительности. Значит, объект не удовлетворяет принципу
суперпозиции, присутствует нелинейное звено, которое имеет вид идеальной релейной
характеристики с зоной нечувствительности.
Таким образом, особенности поведения нелинейных систем и многообразия
протекающих в них процессов создают трудности при их математическом описании и
исследовании. В работе показаны возможности распознавания вида нелинейной статической
характеристики непрерывного объекта на основе анализа дискретной измерительной
информации о его функционировании и моделирования линейной части объекта
непрерывными дробями, предложенный алгоритм распознавания удобно использовать при
создании программного обеспечения с помощью современных вычислительных средств.
1.
2.
3.
4.
5.
6.
ЛИТЕРАТУРА
Андрющенко В. А. Теория системы автоматического управления. – Л.: Издательство
ЛГУ, 1990.
Гельднер К., Кубик С. Нелинейные системы управления. М.: Мир, 1987.
Наумов Б. Н. Теория нелинейных автоматических систем. Частотные методы. – М.:
Наука, 1972.
Первозванский А. А. Курс теории автоматического управления. М.: Наука. Главная
редакция физико-математической литературы, 1986.
Попов Е. П. Теория нелинейных систем автоматического регулирования и управления.
– М.: Наука, 1988.
Карташов В. Я., Инденко О. Н. Способ идентификации нелинейного объекта. Патент
РФ №2233480, 7 G 06 N 1/00.
68
Моделирование сложных систем
ГИПЕРЗВУКОВОЕ ОБТЕКАНИЕ СИСТЕМЫ МОДЕЛЬ-КОСОСРЕЗНЫЙ
СВИСТОК С УЧЁТОМ ГЕОМЕТРИЧЕСКИХ ПАРАМЕТРОВ СВИСТКА И
АВТОКОЛЕБАНИЙ В НЁМ
Кириловский С.В., Поплавская Т.В., Цырюльников И.С.
(Институт теоретической и прикладной механики им. С.А. Христиановича СО РАН,
Новосибирск)
HYPERSONICFLOWOVERAFLATPLATEWITHGASDYNAMIC WHISTLE
INCLUSIVGEOMETRY PARAMETARS OF WHISTLE AND OSCILLATIONS IN IT
KirilovskiyS.V., PoplavskayaT.V., Tsyryulnikov I. S.
(Khristianovich Institute of Theoretical and Applied Mechanics, Novosibirsk, Russia)
Numerical simulation of hypersonic flow over the plate and the gas-dynamic whistle at
angles of attack α = 0 ° ÷ 30 ° with the geometrical parameters of the whistle and oscillations in it
was conducted with ANSYS Fluentpackage. Comparison of the disturbances on the back side of
the whistle and at the surface of the plate showed that the ratio between the amplitudes of the main
frequency and harmonics is changed during passing through the leading edge of the plate. The
growth of harmonic amplitudes with increasing angle of attack is showed. The calculated data are
compared with experimental data obtained in the tunnel T-327A ITAM SB RAS.
Введение. Известным методом создания контролируемых возмущений в
аэродинамическом эксперименте является использование газодинамических кососрезных
свистков. Автоколебания, возникающие в полости свистка, находящегося под
поверхностью пластины порождают возмущения в вязком ударном слое (ВУС) на
пластине (рис.1а)вследствие периодического истечения газа из полости свистка. В
гиперзвуковой азотной аэродинамической трубе Т-327А ИТПМ СО РАН были проведены
эксперименты по обтеканию пластины с расположенным под её поверхностью
кососрезным свистком.
Ранее [1] было проведено сравнение экспериментальных данных и расчетных,
полученных методом прямого численного моделирования развития возмущений в
гиперзвуковом ударном слое на пластине при воздействии на него локальных
периодических возмущений типа «вдув-отсос» вблизи передней кромки. Показано, что
использование граничных условий типа «вдув-отсос» хорошо воспроизводит структуру
пульсаций плотности в ВУС и фазовые скорости возмущений, т.е. такие возмущения
идентичны по воздействию слабонелинейным возмущениям газодинамического свистка.
В отличие от слабонелинейного возбуждения возмущений кососрезным свистком
моделирование нелинейных пульсаций сталкивается с рядом существенных трудностей.
Одна из них связана с невозможностью в эксперименте получить амплитудно-фазовые
характеристики начальных возмущений на поверхности пластины вблизи передней
кромки, т.е. в том месте, где задаются граничные условия в численном моделировании.
Чтобы избежать этой проблемы, выполнено численное моделирование с помощью пакета
ANSYS FLUENT 12.1 нестационарной задачи гиперзвукового обтекания системы модель
– кососрезный свисток с учетом геометрических параметров свистка и автоколебаний в
нём.
69
Моделирование сложных систем
Постановка задачи. В работе рассматривается гиперзвуковоеМ∞=21 обтекание
пластины
длиной
L=100 мм
с
размещённым
под
её
поверхностьюгазодинамическимсвистоком в виде кососрезной каверны.Угол среза
свистка 40°. Размеры задней и нижней определяющей свистка в расчетах составляет 15
мм.Угол наклона определяющей свистка относительно пластины варьировался от 10 до
30 градусов.
Расчетная область представляет собой прямоугольник (рис.1б) на левой и верхней границе
которого задавалось граничного условие равномерного гиперзвукового потока,
направленного вдоль оси x под углом α. В центральной части расчетной области
размещалась модель пластины со свистком. На поверхности пластины и свистка
задавалось условие прилипания и Тw=300 К.Использовалась четырехугольная расчетная
сеткасо сгущением в области свистка. После установления автоколебаний в полости
свистка уравнения интегрировались до установления периодического режима колебаний в
точках на поверхности пластины.
а
б
Рис.1а схема генерации возмущений в ударном слое пластины газодинамическим
свистком;
б мгновенное поле давления: α = 30°,  = 30°.
Основные результаты. Автоколебания в свистке исследовались при углах атаки
α = 0° ÷ 30°. Сравнение спектра возмущений на задней стенке свистка со спектром на
поверхности пластины показывает, что при переходе через переднюю кромку пластины
меняется не только интенсивность возмущений давления, но и соотношение между
амплитудами основной частоты и гармоник.
а
б
A , пр.ед.
A , пр.ед.
f0
2f0
3f0
4f0
5f0
4
3
4
3
2
2
1
1
0
5
10
15
20
25
0
0
,
f0
2 f0
3 f0
4 f0
5 f0
10
20
,
30
Рис.2. Относительные амплитуды пульсаций давления на основной частотеf0 и
частоте гармоник на поверхности пластины x=0.9 в зависимости от угла атаки α,
полученные с помощью численного моделирования (а) и в трубных экспериментах (б).
70
Моделирование сложных систем
На рис. 2 представлены графики зависимости амплитуд пульсаций давления на
основной частоте и частоте гармоник на поверхности в конце пластины в зависимости от
угла атаки, полученные в численном моделировании (рис.2а) и в трубных экспериментах
(рис.2б).Сравнение данных показывает хорошее качественное, и даже количественное
соответствие. Наблюдается рост амплитуд гармоник от угла атаки. Для более точного
соответствия экспериментальным данным, вероятно, нужно производить численное
моделирование трёхмерной задачи.
1.
ЛИТЕРАТУРА
Maslov A.A., Mironov S.G., Kudryavtsev A.N., Poplavskaya T.V., Tsyryulnikov I.S. Wave
processes in a viscous shock layer and control of fluctuations // J. Fluid Mech. 2010. V. 650.
P. 81-118.
ИССЛЕДОВАНИЕ ВОСПРИИМЧИВОСТИ ГИПЕРЗВУКОВОГО УДАРНОГО
СЛОЯ НА ПЛАСТИНЕ С ПОРИСТОЙ ВСТАВКОЙ
Кириловский С.В., Поплавская Т.В., Цырюльников И.С.
(Институт теоретической и прикладной механики им. С.А. Христиановича СО РАН,
Новосибирск)
INVESTIGATION OF RECEPTIVITY OF A HYPERSONIC SHOCK LAYER
OVER A FLAT PLATE WITH A POROUS COAT
KirilovskiyS.V., PoplavskayaT.V., Tsyryulnikov I. S.
(Khristianovich Institute of Theoretical and Applied Mechanics, Novosibirsk, Russia)
Receptivity of a hypersonic shock layer over a flat plate with a porous coat was investigated
with ANSYS Fluent package. The problem of interaction between two-dimensional acoustic waves
and the shock layer on the plane with porous coat is solved directly i.e. by setup specified geometry
of sound-absorption channels of porous insertions. Was performed a parametric investigation of the
influence of channels width, thickness of porous coat and porosity on pores sound absorption rate
and efficient of pressure fluctuation absorption in viscous shock layer over the porous coat.
Obtained data demonstrated significant (up to 50%) reduction of pressure fluctuation on surface of
the model on frequency more than f = 20 kHz. Was obtained good agreement by efficient of
pressure fluctuation absorption in viscous shock layer with the experimental data.
Введение. При увеличении угла атаки пластины, обтекаемой гиперзвуковым потоком,
в вязком ударном слое(ВУС) уменьшается уровень пульсаций энтропии, но увеличивается
уровень пульсаций давления, с максимумом пульсаций на поверхности пластины. Для
подавления этих пульсаций может быть успешно использован метод звукопоглощающих
покрытий, хорошо зарекомендовавших себя при умеренных гиперзвуковых скоростях
[1].Полученные данные сопоставлялись с результатами трубных экспериментов.
Постановка задачи. С помощью пакета ANSYS Fluent рассматривается
гиперзвуковое М∞=21 обтекание плоской пластинL1=100мм с пористой вставкой, состоящей
из набора полузамкнутых звукопоглощающих каналов (рис.1), т.е. моделирование
пористости производилось прямым заданием её геометрической структуры, также как в
71
Моделирование сложных систем
работе [2]. Для исследования влияния пористой вставки на пульсации давления в ударном
слое решалась задача взаимодействия монохроматических акустических волн и
широкополосного шума с ударным слоем обтекаемой пластины. Под широкополосным
шумом подразумеваются медленные акустические волны, генерирующиеся по граничным
слоем стенок аэродинамической трубы. Моделирование широкополосного шума
осуществлялось с помощью User-Define-Function (модуля загружаемого пользователем) на
основе данных измерения пульсаций плотности в свободном потоке аэродинамической
трубы Т-327 ИТПМ СО РАН.
Расчетная область состояла из двух прямоугольных подобластей (рис.1). Первая
подобласть размером 111х40мм располагалась над поверхностью пластины. Вторая
подобласть включает пористую вставку,
размером 50х25мм с верхней границей,
совпадающей с поверхностью пластины.
Структура
пор
задавалась
двумя
способами, в виде набора полузамкнутых
двумерных каналов шириной 4ммс шагом
5мм и шириной 1ммс шагом 1.25мм с
пористостью
80%.Использовалась
равномерная
расчетная
сетка
с
Рис.1. Мгновенные поля пульсаций давления:
квадратными
ячейками
размером
М∞=21, Re1 = 6105м-1, =30°, f=40кГц, размер 0.1x0.1мм.На левой и верхней границах
каналов 4мм.
расчетной области задавался равномерный
гиперзвуковой поток с помощью граничного условия pressure-far-field. На правой границе
ставилось граничное условие pressure-outlet.На поверхности пластины и стенок пористости
задавалось граничное условиеwallи температура 300К.
Основные результаты. Полученные данные (рис.2) показали, что интенсивность
возмущений сразу за звукопоглощающим покрытием существенно уменьшается (до 50%) по
сравнению со сплошной пластиной на частотах f = 20−40кГц, что свидетельствует о
высокой эффективности поглощения пульсаций давления на высоких частотах
звукопоглощающим материалом из трубчатых каналов.
а
б
72
Моделирование сложных систем
Рис. 2. Спектры эффективности поглощения пульсаций давления в ударном слое
звукопоглощающими материалами в сечении x=0.95 на поверхности пластины, размер
каналов Δ=(а) - 4мм и (б) - 1мм.
Получено, что с уменьшением ширины каналов увеличивается эффективность
вязкого звукопоглощения в канале, что приводит к изменению эффективности
поглощения пульсаций давления на низких частотах(f <20 кГц).
Показано хорошее совпадение результатов по эффективности подавления
пульсаций давления в ВУС полученных с помощью численного моделирования и
экспериментальными данными, полученными в гиперзвуковой аэродинамической
трубе Т-327 ИТПМ СО РАН [3].
Работа выполнена при финансовой поддержке Российского фонда
фундаментальных исследований (грант 12-08-00435).
1.
2.
3.
ЛИТЕРАТУРА
Fedorov A.V., Shiplyuk A.N., Maslov A.A., Burov E.V., Malmuth N.M. Stabilisation of a
hypersonic boundary layer using an ultrasonically absorbtive coating. J. Fluid Mech. V. 479.
2003. P. 99-124.
Sandham N. D., Ludeke H. Numerical study of mach 6 boundary-layer stabilization by means
of a porous surface //AIAA J. 2009. V. 47, N 9.
Маслов А.А., Миронов С.Г., Поплавская Т.В., Цырюльников И.С., Кириловский С. В.
Воздействие звукопоглощающих материалов на интенсивность возмущений в ударном
слое на пластине под углом атаки // ПМТФ. – 2012. – Т. 53. – № 2. – С.21-32.
ТЕКСТУРНАЯ СЕГМЕНТАЦИЯ ИЗОБРАЖЕНИЙ. АЛГОРИТМ, ОСНОВАННЫЙ НА
ФИЛЬТРАХ ГАБОРА
И.А.Козлова
(г. Томск, Томский Политехнический Университет)
TEXTURE IMAGE SEGMENTATION. ALGORITHM BASED ON GABOR FILTERS
I.A.Kozlova
(Tomsk, Tomsk Polytechnic University)
The human’s capability to distinguish perceptually different textures is difficult to reproduce
using machine vision due the variety of textural patterns and illumination conditions. In this paper
the results of experimentation with the technique are presented. Texture segmentation using the
magnitude of the channel response is shown to be robust with a variety of synthetic and real
textures. Experimentation with texture segmentation using the phase of channel response is
inconclusive.
Сегментация изображений – одна из главных задач распознавания изображений. Это
разделение изображения на несколько областей, которые отличаются друг от друга
элементарными признаками, такими как яркость, цвет, текстура, форма. Сегментация
73
Моделирование сложных систем
позволяет выделить участки изображения, которые могут рассматриваться однородными.
Неправильное выделение сегментов на изображении в конечном счёте может отразиться на
качестве распознавания и даже сделать его невозможным. Поэтому задача сегментации
является чрезвычайно важной и актуальной.
В настоящее время сегментация изображений имеет множество практических
применений: распознавание лиц, выделение объектов на спутниковых снимках, медицина,
машинное зрение и т.д. Одной из основных задач в области компьютерного зрения является
задача извлечения информации и знаний из изображений. Сегментация позволяет уменьшить
объем информации на изображении и облегчить его анализ. Кроме того, решение задачи
сегментации изображений является ключевым для многих других задач и методов
компьютерного зрения, таких как: распознавание, идентификация, обнаружение, слежение за
перемещениями объекта.[4]
Алгоритм, использующий фильтры Габора подразделяется на 3 этапа:
 разложение исходного изображения с использованием фильтров Габора;
 функция извлечения;
 кластеризация.
Пусть имеется исходное изображение. Алгоритм, использующий фильтры Габора,
основан на работе с двумя матрицами: матрицей изображения и матрицей-фильтром.
Исходное изображение может быть представлено в виде матрицы I, матрицы изображения,
заполненной значениями – пикселями. Эти значения помещаются в каждую ячейку матрицы.
Матрица G, матрица-фильтр, представлена матрицами 5*5, 10*10, 20*20, 40*40.
Матрица-фильтр и матрица изображений накладываются друг на друга. Матрицу G
необходимо расположить таким образом, чтобы ее центр находился в начале координат.
Матрица G накладывается на матрицу I следующим образом: первая ячейка матрицы G
должна соответствовать первой ячейке матрицы I, вторая ячейка – второй и т.д. Далее при
исчерпании ячеек матрицы G, необходимо перенести матрицу далее – вдоль изображения
(так как матрица I в сотни раз больше матрицы G, это зависит от разрешения изображения) с
каким-то шагом. Когда матрица G доходит до конца изображения, необходимо перенести ее
уже вниз с таким же шагом. Этот процесс продолжается до тех пор, пока матрица I не
закончится. Реализация алгоритма основана на следующей формуле:
(1)
где
(2)
(3)
В этом уравнении:
- представляет собой длину волны множителя-косинуса,
- определяет ориентацию нормали параллельных полос функции Габора в градусах,
- определяет сдвиг фаз в градусах,
- коэффициент сжатия.[1]
74
Моделирование сложных систем
В результате получается 16 массивов. Эти 16 значений получаются в после
применения разных углов аспекта, то есть угол аспекта равен θ = 0, π/4,π/2,3π/4, а также в
результате применения разных масштабов: 5*5, 10*10, 20*20, 40*40.
Таким образом, в результате перебора всех пикселей, вычисляется 16 массивов: x1,
x2,.., x16. Чтобы получить значение х1, каждый фильтр накладывается на исходное
изображение. Соответствующие элементы фильтра и изображения перемножаются и
складываются. Результат записывается в х1. Далее – сдвиг фильтра, для вычисления
значения х2, которое получается таким же образом как и х1. Такие вычисления
продолжаются, пока фильтр не дойдет до конца изображения, то есть не вычислит значение
х16 для первого пикселя. Так как изображение состоит из большого числа пикселей,
вычисления производятся для всех точек.
Следующим шагом является метод k -средних.
Кластеризация — это разделение множества входных векторов на группы (кластеры)
по степени «схожести» друг на друга.
Наиболее простой, он в то же время достаточно неточный метод кластеризации в
классической реализации. Он разбивает множество элементов векторного пространства на
заранее известное число кластеров k. Действие алгоритма таково, что он стремится
минимизировать среднеквадратичное отклонение на точках каждого кластера. Основная
идея заключается в том, что на каждой итерации вычисляется центр масс для каждого
кластера, полученного на предыдущем шаге, затем векторы разбиваются на кластеры вновь в
соответствии с тем, какой из новых центров оказался ближе по выбранной метрике.[3]
Действие алгоритма таково, что он стремится минимизировать суммарное квадратичное
отклонение точек кластеров от центров этих кластеров:
Алгоритм завершается, когда на какой-то итерации не происходит изменения
кластеров.
Как результат реализации алгоритма, основанного на использовании фильтров
Габора, можно выделить следующее:
 не требует большого количества вычислений;
 позволяет работать как с RGB-моделью, так и с HSL-цветовой моделью;[2]
 высокая эффективность и быстродействие.
1.
2.
3.
4.
ЛИТЕРАТУРА
Учебник по фильтрам Габора [Электронный ресурс]. – Режим доступа:
http://mplab.ucsd.edu/tutorials/gabor.pdf, свободный.
Эффективная сегментация изображений на графах [Электронный ресурс]. – Режим
доступа: http://habrahabr.ru/post/81279/, свободный.
Метод
k-средних
[Электронный
ресурс].
–
Режим
доступа:
http://www.basegroup.ru/glossary/definitions/k_means/, свободный.
Исследование методов сегментации изображений [Электронный ресурс]. – Режим
доступа: http://masters.donntu.edu.ua/2010/fknt/savchenko/diss/index.htm, свободный.
75
Моделирование сложных систем
ЧИСЛЕННОЕ МОДЕЛИРОВАНИЕ СВЕРХЗВУКОВОГО ОБТЕКАНИЯ ЦИЛИНДРА
С ПЕРЕДНЕЙ ГАЗОПРОНИЦАЕМОЙ ПОРИСТОЙ ВСТАВКОЙ
С.Г. Миронов, Т.В. Поплавская, С.В. Кирилловский
(Новосибирск, Институт теоретической и прикладной механики им. С.А. Христиановича)
NUMERICAL SIMULATION OF SUPERSONIC AIRFLOW OF CYLINDER WITH
FORWARD GAS-PERMEABLE POROUS INSERTION
S.G. Mironov, T.V. Poplavskaya, S.V. Kirilovski
(Novosibirsk, Khristianovich Institute of Theoretical and Applied Mechanics SB RAS)
The work deals with numerical investigation of the effect of gas-permeable porous insertions
on drag of cylinder with the help of package ANSYS Fluent. The numerical simulation was carried
out for the airflow through the cell-porous materials. Constants in the equation of quadratic filtering
were found by comparison with data of measurements. The problem of external airflow of the
cylinder model with forward gas-permeable cell-porous insertions was solved. The body drag
coefficients were obtained and compared with experimental data.
Научно-исследовательские работы по созданию перспективных гиперзвуковых
летательных аппаратов выявили необходимость конверсии жидкого топлива в газообразное
перед его подачей в прямоточный воздушно-реактивный двигатель за счет тепла
аэродинамического нагрева. Это обеспечивает меньшую длину перемешивания топлива с
воздухом в камере сгорания и уменьшает время индукции смеси перед началом горения, что
существенно сокращает вес и длину двигателя. Наиболее эффективным теплообменным
устройством для осуществления процесса конверсии может быть система тонких труб
обтекаемых горячим воздухом набегающего потока, через которые течет жидкое топливо.
Предельным случаем такого устройства является пористый газопроницаемый материал. С
другой стороны, взаимодействие газопроницаемого материала со сверхзвуковым или
гиперзвуковым потоком может существенно изменить картину обтекания и повлиять на
волновое сопротивление летательного аппарата и тепловые потоки на его поверхность.
Наиболее сильно это должно проявляться при обтекании затупленных тел, поэтому этот
эффект может быть использован для управления сопротивлением затупленных тел с целью
их курсового маневрирования.
Первые результаты прямых весовых измерений сопротивления модели цилиндра с
передней газопроницаемой вставкой были получены в работе [1], где было показано
значительное (до 40%) снижение волнового сопротивления модели при увеличении длины
передней пористой вставки. С целью выявления физических механизмов снижения
аэродинамического сопротивления в такой системе в [2] было выполнено численное
исследование обтекания цилиндра с пористыми газопроницаемыми вставками. Задача
решалась в приближении нелинейной фильтрации воздуха через поры путем подбора
коэффициентов в уравнении, описывающем фильтрацию, по данным измерений давления за
пористой вставкой. В данном исследовании эти коэффициенты брались постоянными по
всей длине пористой газопроницаемой вставки для всех скоростей течения.
Однако в реальности параметры, описывающие фильтрацию газа вдоль пористого
материала непостоянны, что было показано специальными экспериментами.
Цилиндрический образец вспененного никеля диаметром 15мм вставлялся в отверстие в
76
Моделирование сложных систем
вакуумной камере. Далее вакуумная камера откачивалась насосом до давления 10 -1 мм рт. ст.
Для того, чтобы воздух во время откачки не втекал в камеру на выходящий в атмосферу
торец накладывалась токая резиновая пластинка, которая присасывалась к торцу под
действием атмосферного давления и не пропускала воздух внутрь. Затем включалась система
регистрации в ЭВМ показаний манометра на вакуумной камере, резиновая пластинка быстро
срывалась с торца образца и воздух начинал втекать в вакуумную камеру, давление в ней
постепенно начинало расти до величины атмосферного давления. В предположении
изотермического заполнения вакуумной камеры воздухом была получена зависимость
средней скорости протекания воздуха через образец от перепада давления между атмосферой
и камерой (рис.1).
Далее было проведено численное моделирование течения воздуха в цилиндрическом
канале с газопроницаемой вставкой внутри канала. Задача решалась с помощью пакета
ANSYS Fluent. На левой границе расчетной области с помощью граничного условия pressureinlet задавался измеренный в эксперименте перепад давления, на правой границе ставилось
граничное условие pressure outlet с давлением, равным нулю. Параметры газопроницаемой
вставки задавались моделью пористой среды (МПС), заложенной в пакете ANSYS Fluent. Эта
модель включает в себя эмпирически определяемое сопротивление потоку в пористой зоне и
является не более чем дополнительным
импульсом
уравнения движения. Зная
эмпирическую зависимость перепада давления от скорости, можно вычислить требуемые в
МПС параметры вязких (закон Дарси) и инерционных потерь при протекании воздуха через
пористую вставку в предположении квадратичной зависимости скорости от перепада
давления. Однако аппроксимировать полученные экспериментальные данные во всем
диапазоне скоростей единой квадратичной зависимостью не удалось, что говорит о сильной
скоростной неоднородности течения в пористой вставке. Поэтому были получены 2 набора
параметров МПС для случаев малых (менее 20м/с) и больших (более 20м/с) скоростей. На
рис.1 символами приведены расчетные данные, удовлетворительно согласующиеся с
экспериментом.
Далее с использованием полученных параметров МПС численно решалась задача о
влиянии газопроницаемой ячеисто-пористой вставки, расположенной перед торцом
цилиндра, на сопротивление всей системы в сверхзвуковом потоке воздуха (рис.2). Расчетная
область состояла из 5 подобластей (1-5) с целью сгущения расчетной сетки вблизи головной
ударной волны и вблизи поверхности цилиндра. При этом пористая вставка состояла из двух
зон I и II, в каждой из которых задавались свои параметры МПС, полученные описанным
выше способом на базе экспериментальных данных.
В расчетах получены данные о полях давлений и скоростей при обтекании цилиндра с
пористыми вставками на его переднем торце, получены данные о его сопротивлении, и
проведено сравнение этих результатов с экспериментальными данными. Показано
существенное снижение волнового сопротивления цилиндра с пористой вставкой по
сравнению с сопротивлением сплошного цилиндра.
P, Па
I
II
30000
20000
10000
0
0
10
20
V, м/сек
30
Рис.1.
Рис. 2.
77
Моделирование сложных систем
Работа выполнена при финансовой поддержке РФФИ (проект 12-08-00357-a).
1.
2.
ЛИТЕРАТУРА
Фомин В.М., Миронов С.Г., Сердюк К.М. Снижение волнового сопротивления тел
в сверхзвуковом потоке пористыми материалами // Письма в ЖТФ. 2009. – Т.35. – Вып.3.
– С. 39-45.
Бедарев И.А., Миронов С.Г., Сердюк К.М., Федоров В.А., Фомин В.М. Физическое и
математическое моделирование сверхзвукового обтекания цилиндра с пористой вставкой
// Прикладная механика и теоретическая физика. 2010. – Т. 52. – № 1. – С. 13-23.
МОДЕЛИРОВАНИЕ ГАЗОВОГО РАЗРЯДА В АРГОНЕ В ОТСУТСТВИИ
ВНЕШНЕГО МАГНИТНОГО ПОЛЯ
Нгуен Бао Хынг, А.С. Огородников
(г. Томск, Томский политехнический университет)
MODELING OF GAS DISCHARGE IN ARGON IN AN EXTERNAL MAGNETIC FIELD
Nguyen Bao Hung, A.S. Ogorodnikov
(s. Tomsk, Tomsk Polytechnic University)
Studied the gas discharge in argon low pressure (0,1 ÷ 10 Torr) in the absence of an external
magnetic field by using package COMSOL 4.2. Mathematical modeling is consisted in solving the
hydrodynamic equations with coefficients, obtained from the solution of the Boltzmann equation in
the 2-term approximation.
Среди используемых различных ионно–плазменных устройств, разрядные системы с
внешней инжекцией электронов выгодно отличаются возможностью реализации разряда с
пониженным напряжением горения в более широком диапазоне рабочих давлений. Такие
устройства основаны на двухступенчатой разрядной ячейке с «холодными» электродами.
Первая разрядная ступень обеспечивает инжекцию электронов с управляемой энергией и
током в область основного разряда. В данной работе рассматривается газовый разряд в трубе
дрейфа, в том числе их плотность и плотность их энергии. Для достижения поставленной
цели необходимо решить ряд следующих задач:
 изучить теорию дрейфово–диффузионного интерфейса;
 разработать алгоритм и программу определения распределения плотности
электронов и плотности энергии;
 провести тестовые и контрольные расчеты;
 проанализировать полученные результаты
С целью провождения моделирования на компьютере ограниченного ресурса, труба
была выбрана с длиной 5мм и шириной 0,5мм и заполнена аргоном комнатной температуры
(300К). Электроны испускаются из–за термоэлектронной эмиссии на левой границе с
произвольной средней энергией и ускоряются к правой границе с помощью наложенного
внешнего электрического поля, которое ориентируется в противоположном направлении от
скорости дрейфа электронов:
78
Моделирование сложных систем
Электрическое поле
Электронная
инжекция
стенка
Рис. 1. Схема исследуемой трубы дрейфа
Вообще, перенос электронов описывается уравнением Больцмана, которое является
нелокальным уравнением неразрывности в фазовом пространстве (r,u). Оно может быть
аппроксимировано двумя гидродинамическими уравнениями (1) и (2). Тщательно определяя
транспортные коэффициенты и коэффициенты разряда неупругого столкновения с помощью
программы BOLSIG+ [1], мы можем сделать гидродинамическую модель самосогласованной
с уравнением Больцмана насколько возможно.
Математическая модель. Уравнение для электронной плотности:

 ne     Γe  Re   u    ne (1), где Γe    e  E ne  De  ne – поток
t
электронов.
Плотность энергии электронов описывается следующим уравнением:

 n     Γ  E  Γe  R   u    n (2), где Γ      E n  D  n – поток
t
энергии электронов.
Коэффициенты, определяющие источник, в вышеупомянутых уравнениях
определяются плазменной химией и записываются, используя или разрядные коэффициенты.
Предположим, что есть М реакций, которые способствуют росту или уменьшению плотности
электронов и P неупругих электронно–нейтральных столкновений. В общем P>> М, и тогда:
M
Re   x j k j Nn ne
j 1
P
Потеря энергии электронов: R   x j k j N n ne  j
j 1
На стенке обмен электронами происходит через следующие механизмы: потеря
электронов из–за чистого потока электронов от плазменного образования до стенки; потеря
электронов из–за случайного движения электронов в пределах среднего пути свободного
пробега до стенки; выход электронов из–за вторичной электронной эмиссии; стенка
испускает электрон с некоторой вероятностью, когда положительный ион сталкивается с
ней; выход электронов из–за термоэлектронной эмиссии.
Результирующее уравнение для нормального компонента электронного потока на
стенке:


1 r  1
2

n  Γe 
1  a    p  Γ p  n   Γt  n 
 ve,th ne  
1 r  2
 1 r
 p

и для нормального компонента электронной плотности энергии:


1 r  1
2

n  Γ 
1  a    p p  Γ p  n    t Γt  n 
 ve,th n  
1 r  2
 1 r
 p

Граничное условие просто устанавливает нормальный компонент электронного и
электронного энергетического потока равным нулю: n  Γe  0 и n  Γ  0
Граничное условие устанавливает плотность электронов, равной указанной плотности
или среднюю энергию электронов указанной энергии. ne  new и    0 , где   n / ne
79
Моделирование сложных систем
Результаты. Электронная плотность представлена на рисунке 2. Пиковая электронная
плотность наблюдается вблизи дальней стенки. Пиковая электронная плотность в пять раз
выше, чем электронная плотность на левой стенке из-за новых электронов, создаваемых
посредством ионизации.
Рис.2: График электронной плотности в
Рис.3: График электронной температуры в
трубе дрейфа.
трубе дрейфа.
На рисунке 3 представлена электронная "температура" ( Te  2 / 3   ), на левой стенке
электронная "температура" установлена 2 электронвольта и она увеличивается вдоль трубы.
1.
2.
ЛИТЕРАТУРА
Hagelaar G.J.M., Pitchford L. C. Solving the Boltzmann Equation to Obtain Electron
Transport Coefficients and Rate Coefficients for Fluid Models // Plasma Sources Science and
Technology, vol. 14, pp. 722–733, 2005.
В.П. Григорьев, Т.В. Коваль, Г.Е. Озур. Формирование и транспортировка
низкоэнергетических сильноточных электронных пучков в плазмонаполненном диоде
во внешнем магнитном поле // Журнал технической физики, 2010, том 80, вып. 1. – С.
103 – 109.
МОДЕЛИРОВАНИЕ ПЛОТНОСТИ НЕЙТРОННОГО ПОТОКА В РАЗЛИЧНЫХ
СРЕДАХ В ПАКЕТЕ COMSOL MULTIPHYSICS
Нгуен Ван Нган, А.С. Огородников
(г. Томск, Томский политехнический университет)
MODELING OF DENSITY OF NEUTRON STREAM IN DIFFERENT ENVIRONMENTS
IN COMSOL MULTIPHYSICS
Nguyen Van Ngan, A.S. Ogorodniko.
(s. Tomsk, Tomsk Polytechnic University)
The question of an origin of the most deep breeds - products of crystallization of the
ultrabasic and the basic melt, being smelting, mantiyny substrata is very topical in the modern
petrology. For knowledge of mechanisms of formation of these breeds data on distribution in them
rare-earth elements have absolute importance.
To successfully solve the formulated task requires the use of a high-sensitivity and effective
method of the neutron and activation analysis in a combination with preliminary preconcentration
and optimum separation of rare earth elements by chemical methods.
80
Моделирование сложных систем
Постановка задачи. Задача моделирования состоит в том, чтобы получить плотности
нейтронного потока, при заданной геометрии системы и начальных данных, в различных
поперечных сечениях. Для этого необходимо рассчитать групповые сечения, коэффициенты
диффузии и задать источник излучения
Для того чтобы начать моделирование, производится запуск COMSOL Multiphysics. В
результате запуска программы будет развернуто окно Навигатора моделей. Геометрия
модели представлена на рис. 1
Рис. 1. Упрощенная схема детектора предметов
Объект моделирования состоит из источника излучения нейтронов, трех
коаксиальных цилиндрических областей, заполненных средой с различными физическими
свойствами. Источник излучения нейтронов плутониево – бериллиевый Pu-Be находится во
внешней среде.
Система уравнений диффузии для плотности нейтронного потока в многогрупповом
приближении.
D1  21   a11  Q ( x, y, z, E )  0
,
D2  2 2   a 2 2   s11  0
D3  210   a 3 3   s 9 2  0


где D j , D j , D j - коэффициенты диффузии см;  2 - оператор Набла см 2 ;  n ,  n ,  n  n 
плотности нейтронного потока  2  ;  aj ,  sj - полное сечение поглощения, полное
 см с 
 n 
сечение рассеяния см 1 ; Q  x, y, z, E  - источник излучения  3  .
 см с 
Результат моделирования. Система COMSOL Multiphysics – первый инженерный
инструментарий, позволяющий выполнять моделирование мультифизики на основе
уравнений математической физики в интерактивной среде. C помощью этой системы решим
задачи с заданными коэффициентами и граничными условиями.
По умолчанию визуализация производится в виде поверхности


81
Моделирование сложных систем
Рис. 2. Распределение плотности нейтронного потока
Созданная имитационная модель в последующем будет использована для
проектирования детектора предметов органического происхождения. Проведенное
моделирование показывает, необходимость точных вычислений всех коэффициентов
системы, усложнения модели и приведения ее к виду реальных установок.
1.
2.
3.
4.
5.
ЛИТЕРАТУРА
Бекурц К., Виртц К. Нейтронная физика. – М.: Атомиздат, 1968. – 456 с.
Кожевников Д.А. Нейтронные характеристики горных пород и их использование в
нефтегазопромысловой геологии. – М.: Издательство «Недра», 1974. – 184 с.
Дональд Дж. Юз. Нейтронные эффективные сечения. – М.: Издательство иностранной
литературы, 1959. – 260 с.
Сегерлинд Л. Применение метода конечных элементов. – М.: Мир, 1979. – 392 с.
COMSOL Multiphysics User’s Guide.
ИССЛЕДОВАНИЕ ЭЛЕКТРОДИНАМИЧЕСКИХ ХАРАКТЕРИСТИК
КОАКСИАЛЬНОГО ОТРАЖАТЕЛЬНОГО ТРИОДА
Нгуен Мань Хынг, Нгуен МиньТуан, Т.В.Коваль
(Томск, Национальный исследовательский Томский политехнический университет)
ELECTRODINAMIC CHARACTERISTICS INVESTIGATION OF COAXIAL
REFLECTING TRIODE
Nguyen Manh Hung, Nguyen Minh Tuan, T.V.Koval
(Tomsk Polytechnic University, Sovetskaya, Tomsk )
The numerical investigation of electrodynamic characteristics of reflecting triode has been
carried out. It has been proved that, the transfer coefficient of TEM wave and mode composition of
radiation on the output window depend on the length of inner conductor and horn antenna.
Отражательные триоды, являются СВЧ генераторами мощных импульсов (десятки
мегаватт) электромагнитного излучения в дм-см диапазоне длин волн. Наибольший интерес
представляют низшие типы волн, так как их передача энергии по направляющей системе
обеспечивается наиболее просто, и они имеют наименьший уровень шумов в точке приема
сигнала. В коаксиальном отражательном триоде формирование виртуального катода и
82
Моделирование сложных систем
взаимодействие пучка с полем волны ТЕМ происходит в одном и том же резонансном
объеме (рис.1). В работе [1] показано, что при передаче волны ТЕМ волны (или возбуждении
ее в коаксиальной области триода) она преобразуется в волну Е01 в цилиндрической области,
так как волны ТЕМ и Е01 имеют близкие конфигурации полей. Поэтому представляет
интерес исследовать влияние геометрии на передачу энергии волны ТЕМ, на собственные
частоты и структуру собственных полей на выходе системы.
Коэффициент прохождения волны S определяется как отношение потока энергии
прошедшей через выходное окно к энергии на входе. Исследование передачи энергии и
распределения поля в электродинамической системе коаксиального отражательного триода
проведено с помощью численного решения трехмерной электродинамической задачи с
применением CST Microwave Studio и COMSOL.
Численные результаты показывают, что коэффициент передачи энергии зависит от
геометрии системы и от частоты передаваемых волн, при переходе от коаксиальной
конфигурации к цилиндрической (рис. 1) происходит отражение и преобразование волн в
другие типы волн.
А
б
в
Рис. 1. Электродинамические системы отражательных триодов: а – без рупора,
б и в – с рупором
Рассмотрим электродинамическую систему отражательного триода без рупора (рис.
1а). Расчеты частотных зависимостей коэффициента передачи энергии S волны ТЕМ
показали, что на частоте 3 ГГц при увеличении внешнего радиуса триода R от 13 см до 25 см
при трансформации волны ТЕМ в волну Е01 коэффициент передачи энергии волны меняется
несущественно (S ~0.9). На рис.2 показаны частотные зависимости S для двух значений
радиусов R=13 и 25 см. С увеличением размера системы уменьшается критическая частота
волны Е01, поэтому, как видно из рис. 2, уменьшается ширина областей с максимальным
значением S (ширина резонансной полосы). При этом высшие моды волн (Е02 и др.) в
десятисантиметровом диапазоне длин волн имеют коэффициенты S<0,2 при 13 см <R<25 см.
а
б
Рис. 2. Частотные зависимости коэффициента прохождения волн Е01 и Е02 при разном
внешнем радиусе системы: а – R =13 см; б –25 см
Рассмотрим электродинамическую
систему отражательного триода с рупором
(рис.1б). На рис. 3 показана частотная зависимость коэффициента передачи ТЕМ волны при
83
Моделирование сложных систем
R=17,5 см и радиусе рупора 22 см. Из сравнения рис. 2 и рис. 3а видно, что наличие рупора
на частоте 3 ГГц приводит к уменьшению амплитуды волны Е01 (S ~0,8) и увеличению
амплитуды Е02 (S ~0,5).
а
б
Рис. 3. Частотные зависимости коэффициента прохождения волн Е01 и Е02 при разной
длине внутреннего электрода: а – Lw =32 см; б – 72 см
Представляет интерес рассмотреть влияние длины внутреннего электрода Lw
отражательного триода (рис.1 б) на передачу энергии волны ТЕМ, Lw =LA+LC, LA =32 см –
длина анода, LC – длина выступающей части катододержателя. Как видно из рис. 3а, с
увеличением длины внутреннего электрода происходит уменьшение амплитуды волны Е01 и
увеличение амплитуды Е02. При Lw =72 см электродинамическая система триода является
коаксиальной, в которой волна ТЕМ является основной и коэффициент передачи имеет
значение, близкое к единице (рис. 3б). Присутствие волны Е02 указывает на рассеяние волны
ТЕМ в областях смены радиусов внешнего и внутреннего проводников.
На рис. 4 показано распределение электрического поля на выходном окне для
геометрии 1б и 1в.
ТМ02
ТEM
ТМ02
Рис. 4. Распределение электрического поля на выходном окне для геометрии 1б и 1в
ТМ01
1.
ЛИТЕРАТУРА
В.П. Григорьев, А.Г. Жерлицын, Т.В. Коваль, Г.В. Мельников, А.Л. Марченко, Нгуен
М. Туан. Исследование структуры полей и резонансных частот планарно-коаксиального
отражательного триода // Известия Томского политехнического университета. – 2011. –
Т. 319. – № 2. – С. 77-80.
ПОСТРОЕНИЕ И ИССЛЕДОВАНИЕ АЛГОРИТМА ПОИСКА МНОЖЕСТВА
КРАЙНИХ ПОДСИСТЕМ ДЛЯ ЗАДАННОЙ СОВМЕСТНОЙ СИСТЕМЫ
ЛИНЕЙНЫХ НЕРАВЕНСТВ
С.Г. Небаба, О.Н. Вылегжанин
84
Моделирование сложных систем
(г. Томск, Томский политехнический университет)
CONSTRUCTION AND RESEARCH OF AN ALGORYTHM OF SEARCHING THE
ARRAY OF EXTREME SUBSYSTEMS FOR A GIVEN CONSISTENT SYSTEM OF
LINEAR INEQUALITIES
S.G. Nebaba, O.N. Vylegzhanin
(s.Tomsk, Tomsk Polytechnik University)
Mathematical model of extreme subsystems searching for consistent system of linear
inequalities was developed. Extreme subsystems were found for a test case. Availability of
developed model was shown and potential problems of mathematical model were detected.
Введение. Усложнение производства, техники и организационной структуры
общества приводит к тому, что принятие решений и эффективное руководство все больше и
больше нуждаются в широкой, точной и быстрой информации, количественной оценке и
прогнозе результатов, последствий принятых решений.
Подавляющее большинство задач оценки и прогноза реальных производственноэкономических ресурсов и результатов их использования сводится к нахождению решения
(области допустимых решений) для некоторой системы неравенств, выражающих
ограничения по тем или иным ресурсам. Эти неравенства представляются в виде линейных
функций, либо легко могут быть приведены к ним с использованием ряда допущений.
Нахождение решения системы линейных неравенств при наличии некоторой целевой
функции обычно относят к задачам математического программирования. Эти задачи
относятся к задачам исследования конкретных производственно-хозяйственных ситуаций,
которые в том или ином виде интерпретируются как задачи об оптимальном использовании
ограниченных ресурсов.
На практике нередко отсутствует целевая функция, на нахождение оптимального
значения которой направлено большинство моделей математического программирования, и
на основании учета ограничений в виде системы линейных неравенств определяется
множество точек, выпуклая оболочка которых является областью допустимых значений
задачи.
В связи с этим возникает задача построения алгоритма, позволяющего найти область
допустимых значений для любой заданной системы линейных неравенств при наличии
ограничений равенств.
Другими словами, необходимо найти множество крайних подсистем, образующих
область допустимых значений для этих систем, и определить для каждой из крайних
подсистем зависимые неравенства и, если область допустимых значений не является
замкнутой, список ребер, описывающих многомерный конус.
Теоретические предпосылки. Ранее [1] были рассмотрены методы нахождения
первой крайней подсистемы, учета ограничений равенств и выявления зависимых
неравенств.
Рассмотрим задачу нахождения области допустимых значений для системы линейных
неравенств, которая учитывает в явном виде ограничения-равенства. В этом случае
математическая постановка задачи может быть сформулирована следующим образом:
Ax  b , x  R n , b  R m ,
85
(1)
Моделирование сложных систем
где А – матрица коэффициентов неравенств, b - вектор правой части.
Будем полагать, что система линейных неравенств (1) определена или
переопределена, и все k столбцов А – линейно независимы.
Необходимо найти множество крайних подсистем, узловые решения которых
образуют множество точек, выпуклая оболочка которых совпадает с областью допустимых
значений решаемой системы.
В работе [1] предложен метод решения задачи отыскания крайней подсистемы путем
последовательного перемещения рабочей точки вдоль области пересечения удерживающих
неравенств. Этот же метод с учетом некоторых условий может быть применен и для
перебора всех крайних подсистем.
Из теорем, доказанных в [2], можно вывести формулу перехода от одной крайней
подсистемы к другой:
x*  x   d ,
(2)
где d – вектор направления, γ – расстояние между точками.
d  ( I  Ai Ai  ) * a ,
(3)
+
где Аi – матрица подсистемы, из которой была исключена i-ая строка, Аi - соответствующая
ей псевдообратная матрица, а – произвольный ненулевой вектор.
  x

d ,
где α и β – компоненты ребра многогранника, описываемые соответствующим неравенством
(i-ая строка матрицы A).
Алгоритм поиска. Для поиска множества крайних подсистем был разработан
следующий алгоритм:
1. Задаются начальные данные: система линейных неравенств (матрица A, вектор b ),
первая крайняя подсистема A0, точка пересечения неравенств x0.
2. Выделяется ребро, вдоль которого будет производиться поиск следующей крайней
подсистемы, то есть из числа неравенств, образующих крайнюю подсистему, исключается
одно.
Движение из точки x в направлении ребра будет описываться формулами (2)-(4).
3. Проверяется направление поиска (выполнение неравенств).
4. Поиск пересечения ребра с плоскостью. Если пересечений в данном направлении
нет, ребро составляет часть конуса. Если существует пересечение, то оно будет крайней
подсистемой. Вычисляется новая точка xn и вектор разностей
y  b  Axn .
5. Если число рассмотренных ребер меньше числа входящих в крайнюю подсистему
неравенств, то происходит смена ребра поиска, переход к п. 2. Если все входящие в
подсистему ребра рассмотрены, выбирается следующая крайняя подсистема из найденных и
поиск повторяется.
В результате работы данного алгоритма находятся наборы ребер и крайних
подсистем, образующих область допустимых значений для заданной системы линейных
неравенств, а также список подсистем, не являющихся крайними.
Разработанный алгоритм был реализован в виде программы в пакете MatLab.
Тестирование алгоритма. Для проверки работоспособности алгоритма проведено
вычисление тестового примера. В качестве тестового примера была взята преобразованная
система неравенств из [3].
86
Моделирование сложных систем
Система линейных неравенств:
 0,998 1 
 2 




8
3 

 16 
 7
 4,999 
5 




26,998 25 
135 


, b
.
A
 2,998
 15 
5 




 0,162 0, 4 
 1 
 0, 455
 9,5 
3 




2
0,5 

 7 
Первая найденная крайняя подсистема образована 1 и 5 неравенствами. Они
пересекаются в точке
x0   0.626 2.625 .
В результате работы алгоритма были найдены 5 крайних подсистем:
1) 1 и 3 неравенства, точка x1   1.251 0.752 ;
2) 2 и 5 неравенства, точка x2  1.129 2.322 ;
3) 2 и 8 неравенства, точка x3   2.9 2.4 ;
4) 3 и 6 неравенства, точка x4  1.497 3.106  ;
5) 6 и 8 неравенства, точка x5   2.611 3.557  .
Как можно убедиться из графического решения, представленного на рис. 1., все
крайние подсистемы найдены верно.
87
Моделирование сложных систем
Рис. 1. Область допустимых значений для тестового примера
Выводы. Разработан способ вычисления области допустимых значений для заданной
совместной системы совместных неравенств. Предложен алгоритм поиска множества
крайних подсистем. Результаты расчета тестового примера подтверждают
работоспособность предложенного алгоритма.
1.
2.
3.
ЛИТЕРАТУРА
Небаба С.Г., Вылегжанин О.Н. Построение и исследование алгоритма поиска первой
крайней подсистемы для заданной совместной системы линейных неравенств //
Известия Томского политехнического университета. – 2012. – Т. 320. – № 5. – С. 17–21.
Вылегжанин О.Н., Шкатова Г.И. Решение задачи линейного программирования с
использованием оператора-проектора // Известия Томского политехнического
университета. – 2009. – Т. 314. – № 5. – С. 37–40.
Вылегжанин О.Н., Шкатова Г.И. Учет ограничений равенств при решении
оптимизационных задач с линейными ограничениями // Известия Томского
политехнического университета. – 2008. – Т. 312. – № 5. – С. 76–78.
88
Моделирование сложных систем
ЛОГИКО-ВЕРОЯТНОСТНАЯ ИМИТАЦИОННАЯ МОДЕЛЬ АНАЛИЗА
ВЛИЯНИЯ ПРИРОДНЫХ ФАКТОРОВ НА ЗАБОЛЕВАЕМОСТЬ КЛЕЩЕВЫМ
ЭНЦЕФАЛИТОМ
Г.Л. Полякова
(г. Новосибирск, Институт математики СО РАН, НГУ)
LOGICAL-AND-PROBABILISTIC SIMULATION MODEL OF ANALYSIS OF
CLIMATIC FACTORS INFLUENCING THE INCIDENCE OF TICK-BORNE
ENCEPHALITIS
G.L. Polyakova
(s. Novosibirsk, Institute of Mathematics Siberian Branch
of the Russian Academy of Sciences, NGU)
In this paper the method of analysis of empirical information represented in the form of
multidimensional time series is suggested. These time series reflect astrophysical, climatic features
and tick-born encephalitis disease’s indices. Results of statistical analysis are represented in the
form of logical rules reflected cause-effect relations of object under investigation.
Введение. Исследование влияния природных факторов на заболеваемость людей КЭ,
заключалось в статистической обработке временных рядов путем построения логиковероятностной имитационной модели. При построении логико-вероятностных моделей
требуется решение различных оптимизационных задач, например, при выборе наилучшей
решающей функции распознавания в виде дерева решений. Методы обнаружения
вероятностных логических закономерностей обладают рядом положительных свойств,
например, дают более надежные результаты в условиях малой выборки, осуществляют отбор
более информативных переменных и результаты статистического анализа представляются на
языке, близком к естественному языку логических суждений [1, 2].
Эффективность предложенного метода иллюстрируется результатами решения задачи
исследования влияния природных факторов на заболеваемость КЭ [3, 4]. При этом
анализировалось
влияние
среднемесячных
показателей
(температуры
воздуха,
относительной влажности воздуха и осадков, и среднегодовых показателей солнечной
активности, выраженных числами Вольфа, на уровни заболеваемости КЭ населения
Новосибирского Научного Центра, Иркутской области и Горного Алтая в течение 20тилетнего периода (с 1991 г.).
Рассматривалась следующая формальная постановка задачи. Пусть некоторый объект
(явление) описывается набором случайных характеристик X  ( X1 , , X n ) , изменяющихся по
времени. Необходимо на основе анализа информации, представляющей измерения этих
характеристик в последовательные моменты времени (предыстории), обнаружить
вероятностную зависимость значения целевой характеристики Y (показателя заболеваемости
КЭ) от предыстории в некоторый будущий момент времени. В таблице исходных данных
каждая строка соответствовала наблюдениям за один год (12 месяцев), начиная с октября в
силу специфики влияния метеорологических факторов на заболеваемость КЭ через
воздействие не только на физиологическое состояние человека, но и на состояние
естественных хозяев вируса,
существенно зависящее от условий
переживания
неблагоприятных условий холодного периода года. Анализ влияния метеорологических
89
Моделирование сложных систем
факторов текущего года (последних 12 месяцев) на значение целевой переменной
(показателя заболеваемости КЭ) и прогноз заболеваемости КЭ в текущем году выполнялись
по значимым факторам за один год (т.е. текущий прогноз).
При обработке исходных данных для переменной Y было выбрано 3 интервала, т.е. 3
образа. Первый образ определялся величиной показателя заболеваемости КЭ до 10 (низкая
заболеваемость), второй – от 10 до 20 (средняя), третий – больше 20 (высокая). Дерево
решений строилось путем разбиения пространства переменных на области с помощью
алгоритма, осуществляющего направленный поиск варианта решения, оптимального по
критерию минимизации оценки риска ошибочной классификации. Выбор значимых
переменных (факторов) выполнялся на основе принципов, заложенных в алгоритме
случайного поиска с адаптацией (СПА) [5].
Логические закономерности определялись отдельно для каждого образа-интервала Y.
Дерево решений строилось путем разбиения пространства значений переменных на
прямоугольные области и приписывания каждой области решение в виде номера образа.
Критерием качества дерева решений было число ошибочно классифицируемых объектов
выборки. Сначала определялись допустимые границы интервалов значений для каждой
переменной, затем определялись потенциальные области классификации путем выбора
сочетания допустимых границ. Значительное сокращение перебора всевозможных вариантов
потенциальных областей осуществлялось путем выбора только тех вариантов, которые
обеспечивали заданную статистическую надежность определения целевой переменной для
любой прямоугольной области. Прямоугольная область определялась диапазонами значений
факторов, влияющих на заболеваемость. Каждой логической закономерности из списка,
характеризующего логико-вероятностную модель, соответствовала своя область истинности
в пространстве переменных, значения которых изменялись по времени. Если некоторая
предыстория временного ряда соответствовала логической закономерности, описывающей
образ (класс), то данная предыстория попадала в область истинности рассматриваемой
закономерности. Сравнивая степени близости рассматриваемой предыстории к областям
истинности всех найденных закономерностей, оценивалось значение целевой функции. Для
нахождения оптимальных значений параметров, определяющих степень близости
предыстории, решалась задача оценивания вероятностей нахождения экстремума в
подобластях построенного разбиения пространства переменных [1, 2, 6]. Для оценки
качества найденных решающих функций использовались метод разделения исходной
выборки на обучающую и контрольную, и метод «скользящего экзамена». Доля ошибок
прогноза для всей выборки показывает качество алгоритма построения логической
решающей функции.
Построение логико-вероятностной имитационной модели. Введем следующие
обозначения: x ij (t ) – значение переменной X j для объекта a i в момент времени t ;
y i  Y (a i )
–
значение
Y
ai ;
целевой
переменной
для
объекта
x i (t )  ( x1i (t ),..., x ij (t ),..., xni (t )) ; D j и D y – области определения переменных X j и Y ;
D   j 1 D j – пространство разнотипных переменных.
n
Предполагается, что объекты a i могут быть упорядочены по значению целевой переменной
Y и отнесены к одному из K классов, K  2 . Обозначим через  i номер класса для объекта
ai .
Метод определения номера класса состоит из двух этапов.
Этап 1. Для каждого момента времени t ,   1, R ; выполняются следующие действия:
90
Моделирование сложных систем


(1) Формируется обучающая выборка V  x1i (t ),..., x ij (t ),..., xni (t ),  i , i  1, N .
(2) Строится логическая решающая функция
 , r ( ) ,

где

  E1 ,..., E ,..., EM 
f . Этой функции соответствует пара
–
разбиение
пространства
D,
r ( )  r1 ,..., r ,..., rM , r – номер класса для множества E .
(3) Вводится новая переменная Z с областью определения DZ  {1,...,  ,..., M  } . Будем
считать, что zi  Z (a i )   , если x i (t )  E .
Этап 2. Формируется обучающая выборка V ( Z )  z1i ,..., zi ,..., z Ri ,  i  , i  1, N . Строится
логическая решающая функция f (Z ) . Этой функции соответствует пара  ( Z ) , r( Z ) ( ( Z ) ) , где
 (Z )  E(1Z ) ,..., E(mZ ) ,..., E(MZ ) 


–
разбиение
D( Z )   1 DZ ,
R
пространства
r( Z ) ( ( Z ) )  r(1Z ) ,..., r{mZ} ,..., r(MZ) , r(mZ ) – номер класса для множества E(mZ ) .
Таким образом, объекту a *
по наблюдениям
x (t ),..., x (t
*
*
1
поставить в соответствие некоторое определенное множество E
m
(Z )

),..., x * (t R )

можно
и, следовательно,
наиболее вероятный номер класса r(mZ ) .
Заключение. При построении логико-вероятностных моделей получено множество
деревьев решений, среди которых выбирались те, которые давали на прогнозе наименьшую
ошибку. Каждое дерево включало свой список значимых переменных и отражало причинноследственную связь значимых переменных с заболеваемостью КЭ, т.е. каждому варианту
решающего правила соответствовала своя «область компетенции». [3, 4, 7].
1.
2.
3.
4.
5.
6.
ЛИТЕРАТУРА
Лбов Г.С., Старцева Н.Г. Логические решающие функции и вопросы статистической
устойчивости решений. – Новосибирск: Изд-во Ин-та математики, 1999. – 211 c.
Лбов Г.С., Бериков В.Б. Устойчивость логических решающих функций в задачах
распознавания образов и анализа разнотипной информации. – Новосибирск: Изд-во Инта математики, 2005. – 218 c.
Лбов Г.С., Полякова Г.Л., Бахвалова В.Н., Морозова О.В. Исследование влияния
природных факторов на заболеваемость клещевым энцефалитом. // Вестник Новосиб.
гос. ун-та. Серия: Биология, клин. Медицина. – 2010. – № 3. – С. 31-37.
Лбов Г.С., Полякова Г.Л., Гусев В.А., Бахвалова В.Н., Морозова О.В., Банникова Л.М. ,
Козловский Л.И., Михеев В.Н., Шульгина Н.И., Глупов В.В. Математический анализ
влияния астрофизических и метеорологических природных факторов на
заболеваемость клещевым энцефалитом населения Новосибирской области. // Сборник
«Инфекции, передаваемые клещами в Сибирском регионе», Новосибирск: Изд-во СО
РАН, 2011. - 395 С. – (Интеграционные проекты СО РАН; вып. 30). С. 163-173. ISBN
978-5-7692-1141-6 (вып.30); ISBN 978-5-7692-0669-6
Лбов Г.С. Выбор эффективной системы зависимых признаков. //Вычислительные
системы, Новосибирск: ИМ СО РАН. – 1965. – Вып. 19. – С.21-34.
Лбов Г.С., Полякова Г.Л. Метод прогнозирования в классе логических решающих
функций // Вестник Сибирского государственного аэрокосмического университета
имени академика М.Ф. Решетнева. – 2010. – Выпуск 5 (31). – С. 42-45.
91
Моделирование сложных систем
7.
Бериков В.Б., Лбов Г.С., Полякова Г.Л. и др. Анализ факторов, влияющих на
заболеваемость клещевым энцефалитом, с использованием логико-вероятностных и
корреляционно-регрессионных моделей. // Эпидемиология и Вакцинопрофилактика.
ООО "Анториум", Москва. – 2011. – С. 25-33.
ЧИСЛЕННОЕ МОДЕЛИРОВАНИЕ ГИПЕРЗВУКОВОГО ОБТЕКАНИЯ ПЛАСТИНЫ
РЕАЛЬНЫМ ГАЗОМ
Т.В. Поплавская, С.В. Кириловский
(г. Новосибирск, Институт теоретической и прикладной механики им. С.А. Христиановича)
NUMERICAL SIMULATION OF HYPERSONIC REAL GAS FLOW
ABOUT A FLATE PLATE
T.V. Poplavskaya, S.V. Kirilovskiy
(Novosibirsk, Khristianovich Institute of Theoretical and Applied Mechanics SB RAS)
The work deals with the numerical investigation of the effect of internal degrees of freedom
of the molecules on mean flow and on perturbations evolution in a hypersonic shock layer on a flat
plate with a sharp leading edge at zero and non-zero angle of attack with the help of the package
ANSYS Fluent.
Работа посвящена численному исследованию влияния внутренних степеней свободы
молекул на среднее течение и развитие возмущений в гиперзвуковом ударном слое на
пластине с острой передней кромкой под нулевым и ненулевым углами атаки с помощью
пакета ANSYS Fluent. Актуальность подобных исследований обусловлена тем, что при
высоких скоростях и температурах, сопутствующих полетам гиперзвуковых летательных
аппаратов в атмосфере, в газе вокруг аппарата возникают различного рода явления
(возбуждение и неравновесность степеней свободы молекул, диссоциация, ионизация
молекул), которые могут быть обобщены термином «реальный газ». Свойства реального газа
оказывают существенное воздействие на среднее течение вокруг летательного аппарата и
через него на процессы развития его неустойчивости. Кроме того, внутренние степени
свободы молекул могут непосредственно взаимодействовать с возмущениями потока.
Учет реальных свойств течений часто приводит к эксклюзивным эффектам
газодинамического характера, однако чаще всего эти эффекты как бы накладываются на
основные свойства течений, что позволяет использовать при исследованиях методы,
развитые для газов с уравнением состояния общего вида, или даже для совершенных газов.
Бурное развитие численных исследований по изучению влияния внутренних степеней
свободы на ламинарно-турбулентный переход началось после опубликования
экспериментальной работы [1 Хорнунга], в которой было получено двухкратное увеличение
ламинарного участка гиперзвукового пограничного слоя при обтекании пятиградусного
конуса высокотемпературным потоком углекислого газа.
В ИТПМ СО РАН уже имеется немалый опыт экспериментального и численного
моделирования развития неустойчивости в гиперзвуковом вязком ударном слое (ВУС) на
пластине при числах Маха 10-21 [2]. Эти данные получены для «холодного» гиперзвукового
92
Моделирование сложных систем
ударного слоя, а именно при сравнительно небольшой температуре торможения Т 0 1000К,
когда температура азота в набегающем потоке не превышает 13К, а максимальная
температура в ударном слое – 400К. В этих условиях колебательные степени свободы не
могут себя проявить, а вращательные степени находятся в равновесии с поступательными.
Углекислый газ – это газ с низкой температурой возбуждения колебательных
степеней свободы (300К). В ИТПМ СО РАН в высокоэнтальпийной аэродинамической трубе
ИТ-302 были проведены эксперименты по обтеканию пластины под углом атаки
гиперзвуковым потоком СО2 и смесей СО2 с воздухом. Одновременно с помощью пакета
ANSYS Fluent было проведено численное моделирование обтекания пластины под углом
атаки 10,2 гиперзвуковым (М=6-10) потоком воздуха, СО2 и смесей СО2 с воздухом при
температурах торможения 2000-3000К.
На первом этапе обтекание моделировалось для трех случаев: 1) идеальный газ с
постоянной удельной теплоемкостью Ср, 2) идеальный газ с Ср, заданным кусочно-линейным
полиноном по температуре, и 3) реальный газ, моделируемый моделью NIST. Сравнение с
экспериментальными данными по положению головной ударной волны показало, что для
воздуха все три модели дают практически одинаковые результаты, а для СО2 наиболее
подходящими являются модели 2 и 3, дающие близкие результаты (см. рис.1). Полученные в
расчете для СО2 температуры не превышают 900К внутри ударного слоя. По справочнику
Варгафтика [3] удельная теплоемкость до этих температур действительно хорошо
аппроксимируется полиноном пятой степени по температуре, поэтому для последующих
расчетов была выбрана модель 2.
Сравнение характеристик ударного слоя при обтекании пластины воздухом и СО 2 при
одинаковых условиях
показало, что возбуждение колебательных степеней свободы
углекислого газа существенно влияет на положение УВ (рис.1). Заметим, что в данных
расчетах одинаковым моделировалось единичное число Рейнольдса Re1 , число Маха М и
температурный фактор Т0/Tw, статическое давление различалось. Также получены расчетные
данные по другим характеристикам среднего течения (давление, температура и др.) и
проведено исследование по влиянию колебательных степеней свободы.
Расчетная область представляла собой прямоугольник, включающий в себя область
набегающего потока, УВ и ВУС на пластине. При решении стационарной задачи на левой и
верхней границах расчетной области задавался равномерный гиперзвуковой поток с помощью
граничного условия pressure-far-field (термин пакета Fluent). На нижней границе, не занятой
поверхностью пластины, а также на правой границе ставилось граничное условие pressure outlet.
При решении нестационарной задачи о взаимодействии ВУС с возмущениями в виде плоских
монохроматических акустических волн медленной моды на верхней и левой границах расчетной
области c помощью User-Defined-Function задавалась суперпозиция стационарного течения и
периодических возмущений.
На рис. 2 представлено сравнение среднеквадратичных пульсаций давления на
поверхности пластины для воздуха и СО2 для параметров течения с рис. 1. Видно, что
возбуждение колебательных степеней свободы молекул СО2 оказывает существенное влияние на
интенсивность возмущений в ВУС.
Подобные исследования были проведены и для смесей СО2 и воздуха.
93
Моделирование сложных систем
40
y, m
MRe1=5.78105 Tw=300K
CO2
Air
0.02
30
0.015
rmsP'w, Па
To=1863K
To=2090K
0.01
20
Exp CO2
CO2 Cp=const
10
CO2 Cp polynom
0.005
CO2 Nist
Air Cp polynom
0
0
0
0.04
0.08
0.12
0.16
0
x, m
0.04
0.08
Рис.1.
0.12
0.16
x,m
Рис. 2.
Работа выполнена при финансовой поддержке Российского фонда фундаментальных
исследований (грант 12-08-00435) и ФЦП «ННПКИР» № 16.740.11.0303.
1.
2.
3.
ЛИТЕРАТУРА
Keisuke F., Hornung H.G. Experimental investigation of high-enthalpy effects on attachmentline boundary-layer transition // AIAA Journal. 2003. V. 41, No. 7. P. 1282-1291.
Maslov A.A., Mironov S.G., Kudryavtsev A.N., Poplavskaya T.V., Tsyryulnikov I.S. Wave
processes in a viscous shock layer and control of fluctuations // J. Fluid Mech. 2010. V. 650.
P. 81-118.
Варгафтик Н.Б. Справочник по теплофизическим свойствам газов и жидкостей. –
Москва: Изд-во «Наука». 1972.
ПРИМЕНЕНИЕ МЕТОДА ПОДВИЖНОЙ ВЫЧИСЛИТЕЛЬНОЙ СЕТКИ ПРИ
РЕШЕНИИ ЗАДАЧИ СТЕФАНА
То Тхи Уиэн , А.С. Огородников
(г. Томск, Томский политехнический университет)
APPLICATION OF MOBILE COMPUTING MESH FOR THE STEFAN PROBLEM
To Tchi Uien, A.S.Ogorodnikov
(s.Tomsk, Tomsk Polytechnik University)
Developed a one-dimensional computer model of the program Comsol Mutiphysics
solutions for the Stefan problem.
Введение. Задача Стефана, которая приспособлена к теплообмену фазового
превращения, учитывает движущуюся фазовую поверхность раздела, привлекает огромное
внимание уже более века. Аналитические и приближенные решения задачи Стефана в
различных конфигурациях и с различными граничными условиями были экстенсивно
рассмотрены в литературе. В частности теплопроводности с плавлением и затвердеванием
94
Моделирование сложных систем
была включена как часть многих публикаций по теплопроводности, например, O ¨ zis¸ik [1] и
Jiji [2].
Кроме того, что в механике континуума широкое распространение получили два
основных подхода к описанию движения: Лагражев, Эйлеров подходы. Однако эти подходы
при численном исследовании имеют определенные ограничения. Например, для лагражевого
подхода любая точка, в которой определяют характеристики механического процесса,
непосредственно связана с материальной частицей. Поэтому чрезмерная деформация
расчетной области неизменно ведет к чрезмерной деформации сетки. С другой стороны
эйлеровы сетки определяются непосредственным точками в пространстве, поэтому
значительное движение континуума на границе не может быть объяснено точно. И большие
трудности возникают, когда при описании движения границы раздела твердого и жидкого
пол, полагают, что движение границы их раздела описывается по Лагранжу, а движение
твердого слоя по Эйлеру, чтобы объединить преимущества этих подходови преодолеть
ограничения, налагаемые ими, был предложен
метод подвижной вычислительной
сетки(ALE).
В данное исследование с помощью метод подвижной вычислительной сетки с
использованием граничных условием Стефана можно моделировать процессы изменения
фазы материала.
Постановка задачи. Рассматривается плоское затвердевание жидкости, в начальный
момент находится при температуре замерзания T f . У материала есть однородный
внутренний источник теплообразования q  t  . В определенный момент температура Tb
ниже чем T f , приложена на граничной плоскости. Затвердевание тогда начинается с границы
и поверхность раздела фаз продвигается. Чтобы далее упростить задачу, предполагается, что
теплообразование только затрагивает образовавшийся твердый слой, и вся жидкая область
всегда остается при замораживающей температуре, приводя, к тому, что нет никакой
теплопроводности в области жидкости. Отметим, что это трудно, если не невозможно,
обеспечить такие условия на практике, которая утверждает, что внутреннее
теплообразование вообще затрагивает обе фазы. Однако в этой заметке такое предположение
сделано, чтобы упростить математическую формулировку и дифференцирование.
Математическая постановка. Уравнение теплопроводности в образовавшемся
твердом слое с теплообразованием:
T  x, t 
 2T  x, t 
cp
k
 q ''' (t )
(1)
2
t
x
с граничными условиями:
(2)
T  0, t   Tb и T  s  t  , t   Tb
где c p – yдельная теплота (J/kg K), k– коэффициента теплопроводности (W/m K), q  t 
– объемное теплообразование ( W / m3 ), s – граничное местоположение (m), T–температура
(K), t – время (s), x – координата (m).
s (t) является мгновенным местоположением движущейся поверхности раздела.
Условие Штефана на поверхности раздела x = s (t)
(3)
T  x, t 
ds(t )
k
x  s (t )   L
x
dt
где L - латентная теплота сплава.
Кроме того, начальные условия:
95
Моделирование сложных систем
T ( x, 0)  T f и s (0)  0
(4)
Результаты. Численное решение производилось с использованием программного
пакета Comsol Mutiphysics. В работе произведено сравнение полученного численного
решения с точным решением(без учета дополнителного нестационарного источника тепла), а
также рассмотрено влияния дополнителного нестационарного источника тепла на текущую
позицию фронта затвердевания для Ste=0.05).
Рис.1. Сравнение численного решения с
точным решение без учета дополнительного
нестационарного источника тепла
Рис.2. Влияние дополнительного
нестационарного источника тепла на
текущую позицию фронта затвердения
для Ste=0.05.
Из рис. 1 видно что, чем меньше Ste, тем лучше полученные результаты. Полученные
результаты незначительно отличаются от результатов полученных с помощью метода
возмущений в 2010 году [5].
Из рис. 2 видно что, если теплообразование чрезвычайно высоко, например, C = 1 000,
то затвердевание может только иметь место в очень тонком слое от охлажденной границы.
1.
2.
3.
4.
ЛИТЕРАТУРА
O¨ zis¸ik MN (1980) Heat conduction. Wiley, New York
Jiji LM (2009) Heat conduction, 3rd edn. Springer, Berlin
Gupta SC (2003) The classical Stefan problem. Elsevier, Amsterdam
Zi-Tao Yu, Li-Wu Fan(2010) "Perturbation solution to heat conduction in melting or
solidification with heat generation." Int. J. Heat Mass Transf. 46:479-483
96
Моделирование сложных систем
ПРИМЕНЕНИЕ ЧАСТОТНО-ВРЕМЕННОГО КОРРЕЛЯЦИОННОГО АНАЛИЗА ДЛЯ
ПОВЫШЕНИЯ ТОЧНОСТИ ЛОКАЛИЗАЦИИ МЕСТ УТЕЧКИ ЖИДКОСТИ
В.А. Фаерман, В.С. Аврамчук
(г. Томск, Томский Политехнический Университет)
APPLICATION OF TIME-FREQUENCY CORRELATION ANALYSIS FOR IMPROVING
ACCURACY OF PIPELINE LEAKS DETECTION
V.A. Faerman, V.S. Avramchuk
( s. Tomsk, Tomsk Polytechnic University)
In this work described method of band-pass and band-stop digital filters adjustment with
help of time-frequency cross-correlation functions. Stages of procedure for calculating timefrequency cross-correlation functions are also provided in the text.
Введение. Цифровая обработка сигналов (ЦОС) в настоящее время используется во
многих отраслях науки и техники для решения разнообразных задач, одной из которых
является определение местоположения утечек в трубопроводах по воспроизводимым ими
звуковым сигналам. В связи с тем, что в реальных задачах поиска утечек соотношение
сигнал/шум мало, корреляционный анализ в традиционной реализации не всегда
обеспечивает достаточную точность обнаружения дефекта и может привести к
детектированию ложных утечек [1].
Для повышения точности обнаружения, как правило, используется информация о
частотном спектре анализируемых сигналов. Классическим подходом является
предварительная частотная фильтрация сигналов, позволяющая увеличить соотношение
сигнал/шум и приводящая к повышению точности [2]. Однако данный способ связан со
значительными трудностями при определении частотных границ фильтров из-за
неопределенного спектрального состава полезного сигнала [3]. Для определения границ
полезного сигнала, для последующей настройки полосовых фильтров, также возможно
привлечение функции когерентности, однако данный способ не лишен недостатка
детектирования ложных течей. Альтернативным подходом является анализ корреляционных
функций, аргументами которых являются время и частота, т.е. частотно-временных
корреляционных функций[3]. Данный подход рассматривается далее.
Получение частотно-временной корреляционной функции. Пусть имеются
функции времени
, представленные дискретными последовательностями
. Задача состоит в выявлении имеющейся взаимосвязи между
данными сигналами (то есть вычисление взаимной корреляционной функции) на нескольких
различных частотных диапазонах. Далее рассмотрена процедура получения частотно
временной корреляционной функции [4]. На начальном этапе осуществляется расчет величин
по формуле
где
- прямое дискретное преобразование Фурье (ПДФ);
- комплексно-сопряженное
представление результатов ПДФ. Далее формируются
векторов
,
каждый из которых представляет Фурье – образ суммы спектральных составляющих
97
Моделирование сложных систем
взаимной корреляционной функции, принадлежащих одному из
рассматриваемых
частотных диапазонов. Формирование векторов
происходит по следующему правилу
где
- оконная функция, определенная следующим образом
На следующем этапе полученные векторы
преобразованию Фурье
подвергаются обратному дискретному
Полученный в результате сложный вектор
состоит из
векторов, каждый из которых в
свою очередь представляет собой взаимную корреляционную функцию сигналов на
соответствующем частотном диапазоне. Таким образом, из него могут быть восстановлены
значения частотно временной корреляционной функции
Компьютерное моделирование. В качестве примера была использована тестовая
последовательность, имитирующая звуковой сигнал и построена ее частотно-временная
корреляционная функция, представленная на рисунке 1. По ее максимумам может быть
определена частота, на которой коррелируют сигналы, и временная задержка между их
приходами.
Рис. 1.Частотно-временная корреляционная функция
Заключение. Применение рассмотренного подхода позволяет избежать итерационной
процедуры подбора частотных границ фильтров, достаточным образом увеличивающих
соотношение сигнал/шум, так как положение максимумов частотно – временной
корреляционной функции несет необходимую для настройки фильтров информацию.
1.
2.
ЛИТЕРАТУРА
Айфичер Э. C., Джервис Б. У. Цифровая обработка сигналов: практический подход, 2-е
изд. с англ. – М. : Издательский дом «Вильямс», 2004. – 992 с.
Смирнов В.А. Корреляционный метод поиска утечек жидкостей из трубопровода под
давлением // Вибродиагностика для начинающих и специалистов. 2005. URL:
http://www.vibration.ru/tech/tech.shtml, (дата обращения 11.10.2012).
98
Моделирование сложных систем
3.
4.
Аврамчук В.С., Чан Вьет Тьяу Частотно-временной корреляционный анализ цифровых
сигналов // Известия Томского политехнического университета. – 2009. – № 5. – С. 112–
115.
Аврамчук В.С., Гончаров В.И., Чан Вьет Тьяу. Способ частотно-временного
корреляционного анализа цифровых сигналов // Патент на изобретение № 2405163. –
Бюлл. № 33, 2010.
ПРИМЕНЕНИЕ ЧАСТОТНО - ВРЕМЕННОЙ АВТОКОРРЕЛЯЦИОННОЙ ФУНКЦИИ
ДЛЯ ВЫДЕЛЕНИЯ ГАРМОНИК В ЗАШУМЛЕННЫХ СИГНАЛАХ
В.А. Фаерман, В.С. Аврамчук
(г. Томск, Томский Политехнический Университет)
APPLICATION OF TIME-FREQUENCY AUTO-CORRELATION FUNCTION FOR
HARMONICS IDENTIFICATION IN THE PRESENCE OF ADDITIVE NOISE
V.A. Faerman, V.S. Avramchuk
( s. Tomsk, Tomsk Polytechnic University)
In this work described method of harmonics identification in the presence of additive noise
with help of time-frequency auto-correlation functions. Stages of procedure for calculating timefrequency auto-correlation functions are also provided in the text.
Введение. Цифровая обработка сигналов (ЦОС) в настоящее время используется во
многих отраслях науки и техники для решения разнообразных задач, в том числе цифровая
фильтрации сигналов и выделение периодических сигналов на фоне интенсивных помех. Ряд
методов решения упомянутых задач основывается на математическом аппарате
корреляционного анализа и показывает высокую эффективность при решении задачи
выделения гармонической составляющей полезного сигнала из смеси. Основным подходом
при решении такого рода задач является расчет автокорреляционной функции и определение
по ее форме периода полезного сигнала [1].
Однако традиционный метод анализа автокорреляционной функции зачастую не дает
желаемого результата при выделении полигармонического сигнала из смеси, в связи с тем,
что в таком случае по временной диаграмме автокорреляционной функции не всегда
представляется возможным достаточно точно определить период сигнала. В этом случае, для
определения гармонических составляющих, применяются методы спектрального анализа и
цифровой фильтрации [1], что связано с рядом сложностей: в случае интенсивных помех
энергетическое соотношение сигнал/шум может быть мало; спектр полезного сигнала может
быть частично перекрыт спектром помех. Альтернативным методом решения задачи
выделения полигармонического сигнала из смеси, не сопряженным с перечисленными
сложностями, является анализ частотно-временной автокорреляционной функции [2].
Получение частотно-временной автокорреляционной функции. Пусть имеется
зашумленный полигармонический сигнал
редставленный дискретными
последовательностями
. Задача состоит в выявлении
99
Моделирование сложных систем
гармонических составляющих сигнала
. Далее рассмотрена процедура получения
частотно временной корреляционной функции [3]. На начальном этапе осуществляется
расчет величин
по формуле
где
- прямое дискретное преобразование Фурье (ПДФ);
- комплексно-сопряженное
представление результатов ПДФ. Далее формируются
векторов
,
каждый из которых представляет Фурье – образ суммы спектральных составляющих
автокорреляционной функции, принадлежащих одному из
рассматриваемых частотных
диапазонов. Формирование векторов
происходит по следующему правилу
где
- оконная функция, определенная следующим образом
На следующем этапе полученные векторы
преобразованию Фурье
подвергаются обратному дискретному
Полученный в результате сложный вектор
состоит из
векторов, каждый из которых в
свою очередь представляет собой автокорреляционную функцию сигнала на
соответствующем частотном диапазоне. Таким образом, из него могут быть восстановлены
значения частотно-временной автокорреляционной функции
Компьютерное моделирование. В качестве примера была использована дискретная
последовательность, представляющая зашумленный полигармонический сигнал. График
автокорреляционной функции данной последовательности изображен на рисунке 1. Из
рисунка видно, что все гармонические составляющие имеют хорошо видимый «след», то есть
идентифицированы (насыщенность цвета показывает величину автокорреляционной
функции).
Рис. 2. Диаграмма автокорреляционной функции
Заключение. Описанный в данной работе способ позволяет с необходимой
точностью определять гармонические составляющие зашумленного полигармонического
100
Моделирование сложных систем
сигнала. Данная возможность полезна при осуществлении контроля качества механических
исполнительных органов с использованием современных методов вибродиагностики [4].
1.
2.
3.
4.
ЛИТЕРАТУРА
Айфичер Э. C., Джервис Б. У. Цифровая обработка сигналов: практический подход, 2-е
изд. с англ. – М. : Издательский дом «Вильямс», 2004. – 992 с.
Способ частотно-временного корреляционного анализа цифровых сигналов: пат.
2405163 Рос. Федерация. № 2009118627/28; заявл. 18.05.09; опубл. 27.11.09, Бюл. № 33.
– 10с.).
Аврамчук В.С., Чан Вьет Тьяу Частотно-временной корреляционный анализ цифровых
сигналов // Известия Томского политехнического университета. – 2009. – № 5. – С. 112–
115.
Бритова Ю.А. Исследование вибрационных характеристик электродвигателей
маховиков систем ориентации космических аппаратов. Автореферат дис. кан. тех. наук
– Томск, 2012.
ВЛИЯНИЕ СИСТЕМЫ ИЗМЕРЕНИЯ ТЕМПЕРАТУРЫ НА ТЕМПЕРАТУРНОЕ
ПОЛЕ НАГРЕВАТЕЛЬНОГО МОДУЛЯ
М.М. Филиппов, Ю.В. Бабушкин
(г. Томск, Томский политехнический университет)
INFLUENCE OF TEMPERATURE MEASUREMENT SYSTEM ON THE HEATING
MODULE TEMPERATURE FIELD
M.M. Philippov, Yu. V. Babushkin
(s. Tomsk, Tomsk Polytechnic University)
The mathematical model for research of temperature measurement system influence on
temperature field of multizone thermal installation heating module is developed. Computing
experiments show relevant systems can exert essential influence on the temperature level in the
measurement point.
Введение. Контроль температурного поля промышленных установок, в том числе и
многозонных термических установок для выращивания кристаллов (МТУ) [1],
осуществляется с помощью термопар, расположенных в специальных каналах. Например, в
нагревательных модулях МТУ для установки чувствительного элемента (горячего спая)
термопары в точку измерения температуры используются каналы в виде трубки внешним
диаметром до 4 мм и толщиной до 1 мм. Установка таких систем измерения температуры
(СИТ) приводит не только к возникновению паразитных утечек тепла, а, следовательно, и
изменению температуры в зоне измерения, но и нарушению симметрии температурного поля
модуля.
Постановка задачи. Интерес представляет проведение исследований по оценке
влияния СИТ на температурное поле нагревательного модуля МТУ в точках измерения
101
Моделирование сложных систем
температур. Исследования подобного рода проводились ранее для различных объектов как
экспериментально, так и с помощью численных математических моделей [2, 3].
Математическое описание решаемой задачи представлено в [4]. Для оценки влияния
СИТ на температуру в контрольной точке рассмотрены два варианта: нагревательный модуль
без СИТ (а) и модуль, оснащенный СИТ (б). Расчетная схема модуля с СИТ изображена на
рис. 1.
Рис. 1. Разрез части нагревательного модуля: 1) изолятор 1; 2) изолятор 2; 3) рабочий объем;
4) термопарная трубка; 5) спай термопары; 6) термопарная проволока; 7) воздушный зазор;
Н1, Н2 – нагревательные элементы; Т1, Т2 – токовыводы
Нагревательные элементы Н1, Н2, изготовленные из высокотемпературного сплава,
встроены в кольцевую структуру из электроизоляционных материалов с различными
теплофизическими свойствами. Изолятор 1 изготавливается из материала с высокой
теплопроводностью и предназначен для оперативной передачи тепловой энергии от
нагревательных элементов к рабочему объему установки. Изолятор 2 изготавливается из
материала с низкой теплопроводностью и предназначен для сохранения тепловой энергии в
рабочем объеме путем уменьшения ее перетекания в окружающую среду.
Рабочий диапазон температур МТУ при выращивании кристалла составляет от ~1150
до 1500 К. Поэтому для измерения температуры в этом диапазоне используются двойные
термопары платиновой группы с градуировкой ПП(S), упакованные в термопарную трубку из
алюмосиликатной
керамики.
Теплопроводность
термопарной
трубки
выше
теплопроводности изолятора 2. Следовательно, она способствует усиленному отводу тепла
от места расположения контрольной точки (спая термопары).
Результаты исследований. Оценка влияния СИТ на температурное поле
нагревательного модуля проводилась при выделении тепла в нагревателе Н1 – 5,82∙107 Вт/м3
и в Н2 – 6,96∙107 Вт/м3.
На рис. 2 изображены расчетные распределения температуры вдоль границы между
изолятором 1 и изолятором 2 между токовыводами Т1 и Т2 для случаев a и b. Падения
температуры вблизи токовыводов связаны с их высокой теплопроводностью. Локальное
снижение температуры (~20 К) в центре области (рис. 2, б) вызвано термопарным каналом.
102
Моделирование сложных систем
а
б
Рис. 2. Расчетные распределения температуры на границе между изолятором 1 и
изолятором 2, l – длина границы
Выводы. Системы измерения температуры, приводят к паразитным утечкам тепла и
снижению абсолютных значений температуры в контролируемых точках ~20 К. Расчеты
показывают, что локальное снижение температуры на границе рабочего объема
соответствует ~17 К. Компенсация этих утечек производится повышенным потреблением
мощности нагревателей МТУ.
1.
2.
3.
4.
ЛИТЕРАТУРА
Филиппов М.М., Грибенюков А.И., Бабушкин Ю.В. Система управления
технологическим процессом выращивания кристаллов методом Бриджмена // Датчики
и системы. – 2012. – № 6. – C. 2–5.
Бек. Искажающее влияние термопары на температурное поле в материалах с низкой
теплопроводностью // Теплопередача. – 1962. – № 2. – С. 33–42.
Гордов А.Н., Эргардт H.H. О некоторых источниках ошибок измерения температур с
помощью термопар // Заводская лаборатория. – 1958. – Т. 24. – № 12. – С. 1467–1470.
Филиппов М.М., Бабушкин Ю.В., Гинсар В.Е. Моделирование температурных режимов
нагревательного модуля многозонной планарной печи // Современные техника и
технологии: труды XV Международной научно-практической конференции студентов и
молодых учёных. Томск, 4–8 мая 2009. – Т. 2. – Томск: Изд-во ТПУ, 2009. – С. 315–316.
103
Моделирование сложных систем
ТЕХНОЛОГИЯ УСКОРЕНИЯ МЕТОДА МУЛЬТИСТАРТА НА ОСНОВЕ
ЭЛЛИПСОИДНЫХ АППРОКСИМАЦИЙ ОБЛАСТЕЙ ПРИТЯЖЕНИЯ
ЛОКАЛЬНЫХ ЭКСТРЕМУМОВ
Е.А.Финкельштейн
(г. Иркутск, Институт динамики систем и теории управления СО РАН)
THE MULTISTART METHOD ACCELERATION TECHNOLOGY BASED ON
ELLIPSOIDAL APPROXIMATION OF LOCAL EXTREMA ATTRACTION DOMAIN
E.A. Finkelstein
(Irkutsk, Institute for System Dynamics and Control Theory SB RAS)
Thepaperconsiders a modification of the multistart method for solving of nonconvex
optimization problems. Suggestedalgorithm of the startingapproximationselection uses the coating
ofthe knownextremaattraction domainsby ellipses.
Одним из основных подходов к решению практических, за редким исключением,
невыпуклых, задач оптимизации, продолжает оставаться метод мультистарта. Большие
вычислительные затраты, требуемые для реализации многочисленных локальных спусков, в
какой-то мере компенсируются ростом мощности современных компьютерных систем.
Многие модификации метода мультистарта позволяют создать конкурентоспособные
вычислительные технологии решения, позволяющие получать решения достаточно сложных
экстремальных задач[1]. С другой стороны, представляется возможным находить новые
способы ускорения этого общеприменимого метода, основанные на предотвращении спусков
в уже найденные локальные экстремумы.
В докладе рассматривается алгоритм отбора стартовых приближений, использующий
покрытие областей притяжения известных экстремумов. Основная идея предлагаемого
подхода заключается в построении на базе имеющейся информации – базы точек локальных
экстремумов – покрытий, отсекающих неинформативные стартовые точки. В качестве
базового элемента построения покрывающих множеств, предлагается использовать
эллипсоиды. Для рассматриваемого случая – задачи минимизации функции двух переменных
эллипсоид является эллипсом.
Рассматривается следующаяпостановка задачи,
Требуется найти все локальные минимумы функции двух переменных
,заданной на
прямоугольной области
.
Для работы алгоритма требуется накопление информационной базы, элементы
которой — пары точек (
), где случайно брошенная точка, а
точка, в которую
привел локальный спуск из точки . Суть метода состоит в покрытии
области пересекающимися эллипсами, большая полуось которых соединяет
и . На
начальномэтапе расчетов,сгенерировав определенное количество начальных точек, грубо
покроем область эллипсами, у которых малая и большая полуоси равны, т.е. кругами. На
следующих этапах, после генерации новой стартовой точки, будем проверять, входит ли она
в уже имеющееся покрытие и производить локальный спуск только в случае отрицательного
результата, основываясь на гипотезе, что спуск из точки лежащей внутри эллипса приведет в
104
Моделирование сложных систем
уже
известный
экстремум.
На
дальнейших
этапах
расчета
производится
сужениепокрывающих эллипсов путем уменьшения малой полуоси. При нулевой «толщине
эллипса» предлагаемый метод практически полностью совпадает с исходным методом
мультистарта.
Для поиска локальных экстремумов используем специализированную реализацию
алгоритма локального спуска, основанную методе Коши и
стандартной программе
интегрирования системы дифференциальных уравнений DOPRI5[2]. Запишем систему
дифференциальных уравнений
с начальными условиями
. Запустим алгоритм интегрирования этой системы на
произвольном большом интервале времени и остановим его, когда значение нормы
градиента станет меньше заранее заданного параметра точности.
Вычислительная технология, основанная на предлагаемом алгоритме, реализует
последовательное изменениеалгоритмического параметра, приводящее к постепенному
уменьшению толщины покрывающих эллипсов. Результатом работы алгоритма является
информация о значениях локальных и глобальных минимумов, значениях координат, в
которых они достигаются, а также графически представленные области притяжения разных
экстремумов.
Предложенная технология численно исследована на небольшой коллекции тестовых
задач.Пример построенного покрытия приводится на рис. 1., где черным цветом показаны
аппроксимации
областей
притяженияэкстремумовфункции
,
. Для достижения
заданной точности потребовалось 1996 локальных спусков, общее время выполнения
которых не превысит 10 секунд на настольном компьютере. Получено значение глобального
минимума
, совпадающее со значением, полученным классическим
методом мультистарта с ограниченным временем счета.
Рисунок 3
Проведенные вычислительные эксперименты показали, что предложенная технология
позволяет быстро и достаточно надежно находить глобальные и локальные минимумы
функции двух переменных.Поскольку для аппроксимации областей притяжения
использованы эллипсы, можно надеяться, что с применением рассматриваемого подхода
105
Моделирование сложных систем
удастся реализовать эффективные эллипсоидальные алгоритмы покрытия для задачи
минимизации многомерной функции.
1.
2.
ЛИТЕРАТУРА
Жиглявский А.А., Жилинскас А.Г. Методы поиска глобального экстремума. М.: Наука.,
1991. 248 с.
Хайрер Э., Нерсетт С., Ваннер Г. Решение обыкновенных дифференциальных
уравнений. Нежесткие задачи. — М.: Мир,1990. – 512 с.
ПАКЕТ РАСШИРЕНИЯ MATLAB ДЛЯ ИССЛЕДОВАНИЯ
ЭЛЕКТРОЭНЕРГЕТИЧЕСКИХ СИСТЕМ В УСТАНОВИВШИХСЯ РЕЖИМАХ
М.В. Хохлов
(г.Сыктывкар, ИСЭ и ЭПС Коми НЦ УрО РАН)
THE MATLAB TOOLBOX FOR THE STUDY
OF ELECTRIC POWER SYSTEMS IN STEADY STATES
M.V. Khokhlov
(Syktyvkar, Institute for Socio-Economic and Energy Problems of the North,
Komi Science Centre, Ural Division, RAS)
This paper presents a simple to use and computationally efficient Matlab-based software
package for power systems analysis. The developed toolbox is a collection of C MEX-files dynamic
link libraries built on the Matlab computing environment. Toolbox includes basic routines for
power system analysis such as evaluating steady-state power system equations, computation of
Jacobian and Hessian matrices, etc., and can be used by researchers, educators, and software
developers to design high-performance models and methods within the framework of Matlab.
Большинство программ, применяемых при решении электроэнергетических задач,
представляют собой промышленные программные продукты закрытого типа. Это делает
затруднительным их использование в исследовательских и учебных целях, где появляется
потребность в эксперименте с математической моделью, методами и алгоритмами. В данной
работе представлен разрабатываемый в лаборатории энергетических систем ИСЭ и ЭПС
Коми НЦ УрО РАН специализированный пакет прикладных программ, реализующих
базовые функции и процедуры, выполняемые при моделировании электроэнергетических
систем (ЭЭС), и предназначенный для использования в вычислительной среде Matlab.
Установившиеся режимы ЭЭС описываются системами нелинейных алгебраических
уравнений вида wx, y   0 , где w – вектор-функции, определяемые схемой и параметрами
сети, x – вектор зависимых параметров режима, y – вектор независимых параметров режима,
являющихся заданными. В зависимости от постановки задачи исследования уравнения
режима могут выступать в качестве ограничений в виде равенств или неравенств, число
задаваемых переменных y может быть равным или большим числа неизвестных x. В силу
нелинейности и большой размерности систем, решение таких задач осуществляется
итеративными методами, которые предполагают вычисление матрицы Якоби
J x  yx x , некоторые из них требуют вычисления трехмерной матрицы Гессе
106
Моделирование сложных систем
Gx   2 yx  xi x j . Существует ряд задач, в которых матрица Якоби уравнений
установившегося режима непосредственно выступает в качестве математического объекта
исследования.
Система Matlab широко используется в научных исследованиях и является одной из
наиболее мощных универсальных систем компьютерной математики. На ее основе
реализованы такие пакеты программ анализа ЭЭС, как VST [1], PSAT [2] и Matpower [3]. В
отличие от зарубежных программ, реализующих функции расчета уравнений режима и их
производных в виде М-файлов, программы разрабатываемого пакета написаны на языке С.
Скомпилированные в МЕХ-файлы (динамически подключаемые библиотеки), они могут
вызываться из Matlab как встроенные функции. Такой подход позволяет не только
обеспечить высокое быстродействие разрабатываемых в Matlab исследовательских
приложений, но и реализовать вычисления, не поддерживаемые Matlab, в частности,
операции с трехмерными разреженными матрицами.
Текущая версия пакета предоставляет функции вычисления уравнений
установившегося режима ЭЭС и формирования и расчета матриц их первых и вторых
производных, функции для оперирования с разреженными трехмерными матрицами. При
разработке алгоритмов учтена возможность наличия в сети параллельных ветвей,
комплексных коэффициентов трансформации, несимметричности схемы замещения ветвей,
возможность задания произвольного состава исходных параметров режима. В качестве
иллюстрации на рис.1 приведен код программы на языке Matlab для решения задачи расчета
потокораспределения ЭЭС классическим методом Ньютона с использованием функций
пакета mx_inc и mx_jacobp. Выразительные средства языка Matlab позволяют
запрограммировать метод расчета, используя всего 15 строчек.
Рис. 1. Код программы расчета потокораспределения ЭЭС
В настоящее время пакет расширения используется при разработке и исследовании
математических методов и алгоритмов анализа измерительных систем и решения задач
оценивания состояния ЭЭС. Высокая эффективность реализации базовых процедур (рисунок
2) обеспечивает время выполнения расчетов, сопоставимое с быстродействием
промышленных программ. Для примера, оценивание по критерию наименьших квадратов
состояния ЭЭС, содержащей 2736 узлов и наблюдаемой по 13072 измерениям параметров
режима, требует 0,1 сек машинного времени. Использовалась ПЭВМ Intel® Core™ i3 CPU
540@ 3.08 ГГц.
107
Моделирование сложных систем
математическая библиотека (Matlab)
3
Время расчета, мс
2,5
разработанная библиотека
2
1,5
1
0,5
0
Расчет Расчет Умноw(x),
w(x),
жение
J(x) J(x), G(x) GT
Умно- Матрица Правый Упоря- Разло- Решение
жение коэф. столбец дочение жение z=LT\b
Gdd
A=JTJ
b=JTw
А
LLT=А x=L\w
Рис. 2. Время выполнения базовых процедур для 887-узловой
схемы сети с 3300 измерениями
Система Matlab в сочетании со специализированным пакетом расширения позволяет
легко создавать сложные программы анализа установившихся режимов ЭЭС и
организовывать ни их основе крупные формы программного обеспечения. Дальнейшее
развитие пакета связано с расширением набора базовых функции с учетом новых элементов
сети ЭЭС.
1.
2.
3.
ЛИТЕРАТУРА
Nwankpa C. Voltage Stability Toolbox, version 2. Center for Electric Power Engineering,
Drexel University, 2002. URL: power.ece.drexel.edu/vst.html
Vanfretti L., Milano F. The experience of PSAT as a free and open source software for power
system education and research // Int. journal of electrical engineering education, V.47, №1,
2010, pp. 47-62. URL: www.uclm.edu/area/gsee/Web/Federico/psat.htm
Zimmerman R. D., Murrilo-Sanchez C.E., Tomas R.J. Matpower steady-state operations,
planning and analysis tools for power system research and education // IEEE Trans. on PS,
V.26, №1, 2011, pp. 12-19. URL: www.pserc.cornell.edu/matpower/
108
Информационные системы и информационные технологии
ИНФОРМАЦИОННЫЕ СИСТЕМЫ И ИНФОРМАЦИОННЫЕ
ТЕХНОЛОГИИ
ВОЗМОЖНОСТЬ ПРИМЕНЕНИЯ МЕТОДОЛОГИИ MSF ДЛЯ УПРАВЛЕНИЯ
СТРОИТЕЛЬСТВОМ НЕФТЕПРОВОДА
В.Н. Босенко, А.Г. Кравец
(г. Волгоград, Волгоградский государственный технический университет)
POSSIBILITY OF APPLICATION OF METHODOLOGY MSF FOR
MANAGEMENT OF OIL PIPELINE CONSTRUCTION
V.N. Bosenko, A.G. Kravets
(s.Volgograd, Volgograd State Technical University )
In this article possibility of modernization of MSF methodology for its application in
management of oil pipeline construction is considered. The advantages and disadvantages of this
methodology are shown. The model on management of process of construction of oil pipeline is
offered.
Модель MSF применима к процессу разработки традиционного программного
обеспечения, но также она может быть использована для других проектов.[ 1]
Рассмотрим ключевые аспекты методологии и возможность их применение в
управлении строительством магистрального нефтепровода:
1) Совмещение каскадной и спиральной моделей. В части строительства
нефтепровода этот момент очень важен, так как на первоначальном этапе – разработка
проекта – невозможно учесть все детали.[2] Перед разработкой проекта институт проводит
инженерные изыскания. Но в процессе реализации проекта возникают расхождения. Они
могут возникнуть по ряду причин:
 невозможно проложить трассу нефтепровода по ранее намеченному маршруту - нет
согласия землевладельцев на временное занятие их земель под строительство нефтепровода.
 невозможно выполнить доставку материалов от запланированного поставщика.
По этим и другим причинам строительство нефтепровода сопровождается внесением
изменений в проект. Поэтому для проекта строительства необходима методология
управления, которая предусматривает изменение целей и направлений.
2) Открытый и честный обмен информацией. При реализации проекта по
строительству нефтепровода эта особенность методологии MSF должна изменить проект в
лучшую сторону. Пример: подрядная организация, которая выполняет весь комплекс работ
по строительству НП, не может начать производство работ на каком-либо участке трассы по
своим причинам. В тоже время подрядчик скрывает этот факт перед заказчиком, срывая
установленные сроки производства работ. Во время этого простоя истекает срок аренды
заказчиком вышеуказанного земельного участка, что означает необходимость заключения
нового договора с землевладельцев, следовательно – непредвиденные затраты для заказчика.
3) “Рамки” проекта. Формулирование рамок проекта в процессе управления
строительством позволяет проектной группе:
 Облегчить разбиение объемных и нечетких задач;
109
Информационные системы и информационные технологии
 Выявить специфическую работу, не увязанную напрямую с реализацией какой либо
составляющей проекта;
 Облегчить распределение фронта работ среди субподрядчиков и партнеров
проектной группы;
 Обеспечить персонификацию ответственности за создание и поддержку каждой из
составляющих решения.
4) Проведение анализа хода работы в контрольных и промежуточных вехах.
Строительство нефтепровода должно проводиться только в строгой последовательности.
Использование промежуточных и главных вех в процессе управления строительством
позволит выделить основные и промежуточные этапы. Отслеживание выполнение проекта
по его промежуточным и главным вехам позволяет проверять соответствие плановых
значений проекта и его текущих значений. Следовательно, своевременно предпринять
необходимые меры для устранения вышеуказанного несоответствия.
5)
Оценивание
рисков.
Иногда
существует
возможность
изменить
последовательность внутри каждого из этапов строительства. В это время рекомендуется в
первую очередь выполнить задачи, которые наиболее подвержены рискам. Например: в
первую очередь выполнить земляные работы в тех районах, которые наиболее подвержены
осеннему/весеннему паводку.
Существуют и положения, которые неприменимы для строительства МН. MSF
предполагает возможность отката к более ранним удачным версиям продукта и
версионирование, что в строительстве нефтепровода не представляется возможным. Но часто
возникают ситуации, когда приходится изменять рабочий проект. Поэтому проектная группа
вынуждена проходить фазы проекта еще раз полностью или частично.
MSF рекомендует как можно чаще собирать текущие версии всех компонент решения
для проведения тестирования и анализа. Эта особенность методологии применима только к
IT проектам. Строительство МН является долгосрочным проектом с пошаговым
выполнением операций, но, в свою очередь, предполагает возврат к более ранней стадии
проекта.
Выводы
Исходя из вышесказанного, можно сделать вывод, что для строительства МН
необходимо модернизировать методологию MSF. Она должна быть гибкой, чтобы учитывать
изменения, которые могут возникнуть в процессе реализации проекта, но в тоже время иметь
четко определенную последовательность реализации этапов проекта. Методология должна
иметь рамки проекта; иметь возможность оценивать риски и выполнять приоритезацию
задач в соответствии с возможными рисками.
Также методология должна выполнять: управление производством строительномонтажных и специальных работ по сооружению объекта; управление ресурсным
обеспечением проекта; управление стоимостью; управление временем; управление
качеством; управление взаимодействием с участниками проекта с информационными
связями; управление персоналом.
1.
2.
ЛИТЕРАТУРА
Модель процессов MSF. Белая книга, 2003, перевод eLine Software.
Босенко В.Н., Кравец А.Г. - Автоматизация процесса управления проектом при
строительстве нефтепровода // Известия ВолГТУ – 2012г.
110
Информационные системы и информационные технологии
МОДЕЛИ И СРЕДСТВА ВЫЧИСЛИТЕЛЬНО ИНТЕНСИВНЫХ
ИНФОРМАЦИОННЫХ СИСТЕМ
В.Э. Вольфенгаген, И.А. Волков, Б.Б. Горелов, А.Н. Долбин, А.С. Доронин, П.Б. Евдокимовов,
М.А. Маслов, В.В. Навроцкий
(г. Москва, ГК “ЮрИнфоР”/НИЯУ МИФИ/МФТИ)
MODELS AND MEANS FOR COMPUTATIONALLY INTENSIVE
INFORMATION SYSTEMS
V.E. Wolfengagen, I.A. Volkov, B.B. Gorelov, A.N. Dolbin, A.S. Doronin, P.B. Evdokimov,
M.A. Maslov, V.V. Navrotskiy
(c.Moscow, GK “JurInfoR/NRNU MEPhI/MIPT”)
In this paper we discuss the technologies and measures to ensure semantically consistent
basis on which to develop and improve the theory and application of the system. As is known, such
a task is still far from a complete solution, which would replicate the end-users. Encountered in its
solution to the problem are not private, and are characterized by a fundamental scientific problem.
Введение. В настоящее время имеется необходимость в создание комплексной,
прозрачной, развиваемой и расширяемой среды и информационных технологий,
обеспечивающих надежный, эффективный и семантически безопасный доступ к данным,
допускающим множественную интерпретацию. В предлагаемой работе обсуждаются
технологии и меры для обеспечения семантически непротиворечивой основы, на которой
можно развивать и улучшать прикладные теории и системы. Как известно, подобная задача
все еще далека от своего завершенного решения, которое тиражировалось бы конечным
пользователям. Возникающие на пути ее решения трудности не являются частными, а носят
характер фундаментальной научной проблемы.
Направления работы. В настоящей работе обсуждается один из аспектов ее
решения, связанный с обеспечением среды данных, поддерживающей семантические
инварианты, на основе которых строятся семейства согласованных интерпретаций данных
для семантически безопасного управления динамикой информации. Предварительные
результаты [1-7] указывают на возможность ее решения, повышая вычислительную
интенсивность информационной системы (ИС). Обсуждаются, причем во взаимной связи,
следующие вопросы: (1) семантическая безопасность, (2) обобщенная среда справочной
модели данных для формирования предметных приложений, (3) среда разработки
приложений на основе двухуровневой вычислительной модели аппликативного типа, (4)
реляционные структуры и инварианты моделирования для имитационных симуляторов, (5)
среда вычислений и интегрирование Web-поиска в среду разработки, (6) поддержание
семантической стабильности при выполнении операций над концептуальными
зависимостями, (7) разработка информационной системы с динамичностью таксономий для
областей правоприменительной деятельности, (8) некоторые средства для сервиса групповой
разработки специальных приложений.
Требования к среде и реляционным структурам. Среда и реляционные структуры
должны
обеспечить
построение
параметризованной
вычислительной
модели,
поддерживающей разворачивание событий для семейства предметных сценариев
имитационной деловой игры. Источник информации, представленный в виде семейств
111
Информационные системы и информационные технологии
наборов отношений среды, непрерывно пополняется интерактивно уточняемыми данными.
Особенностью их представления служит использование многоуровневой реляционной
структуры со стандартными реляционными интерфейсами как внутри уровня, так и между
уровнями. Общая среда строится в виде поддерживающей информационной системы в Веб
(ВИС). Таксономии метаданных настраивается в интерактивном режиме, образуя
правильные математические структуры и предлагая стратегии предметно-ориентированного
опроса пользователя-эксперта. Формирование среды основано на системе двухуровневой
концептуализации, позволяющей построить систему управления ролями для элементов,
входящих в сценарий пользователя. Настройка и профилирование ИС выполняются как
реализация плана опроса в виде серий взаимосвязанных шаблонов, обработка содержимого
которых приводит к семействам многоуровневых взаимосвязанных отношений.
Поддержание семантической стабильности. Для ВИС предпринимается попытка
конкретизировать постановку задачу отыскания индивида по оставленной им
“информационной траектории”, что в общей постановке относится к еще не решенным
задачам информационных технологий, требующих своего решения, а также отыскать ее
частные решения. Для этого создается среда данных, обеспечивающая семантически
непротиворечивую основу на базе таксономий концептов, на которых можно развивать и
улучшать имеющиеся прикладные системы. В среде выполняется создание ИС обнаружения
и локализации семантически небезопасной активности методами логико-аппликативного
моделирования. Одной из серий решаемых тестовых задач являются информационные
задачи юриспруденции и правоприменительной деятельности, порождающие высоко
динамичные, часто меняющиеся и противоречивые образы предметных областей.
Заключение. Получены и представлены обобщения результатов исследований,
частично поддержанных грантами 11-07-00305-а, 11-07-00184-а, 12-07-00646-а, 11-07-00080а, 12-07-00702-а, 11-07-00096-а, 11-07-00106-а, 12-07-31091 мол_а по проектам РФФИ.
1.
2.
3.
4.
ЛИТЕРАТУРА
Вольфенгаген В.Э., Исмаилова Л.Ю., Косиков С.В., Лаптев А.Д., Назаров В.Н.,
Рословцев В.В., Сафаров И.С., Степанов А.Л. Аппликативный компьютинг: попытки
установить природу вычислений. // Вестник Удмуртского университета. Серия 1:
Математика. Механика. Компьютерные науки. Выпуск 2. – Ижевск: ГОУ ВПО УГУ,
2009. – C. 118-131.
Вольфенгаген В.Э., Исмаилова Л.Ю., Косиков С.В., Лаптев А.Д., Назаров В.Н.,
Рословцев В.В., Сафаров И.С., Степанов А.Л. Комбинаторы: объекты, помогающие
понять строение компьютинга. – Вестник Удмуртского университета. Серия 1:
Математика. Механика. Компьютерные науки. Выпуск 2. – Ижевск: ГОУ ВПО УГУ,
2009. – C. 132-146.
Вольфенгаген В. Э., Исмаилова Л. Ю., Косиков С. В. Модель вычислений,
чувствительная к семантической нестабильности. // Электронное научно-техническое
издание “Наука и образование”, Эл № ФС 77-30569. Государственная регистрация №
0421000025.
ISSN
1194-0408,
№
12,
декабрь
2010.
–
13
с.
(http://technomag.edu.ru/doc/163548.html).
Вольфенгаген В. Э., Исмаилова Л. Ю., Косиков С. В. Структура компьютинга и
конструирование вычисления. // Электронное научно-техническое издание “Наука и
образование”, Эл № ФС 77-30569. Государственная регистрация № 0421000025. ISSN
1194-0408, № 08, август 2010. 21 с. (http://technomag.edu.ru/doc/153062.html).
112
Информационные системы и информационные технологии
5.
6.
7.
Вольфенгаген В. Э., Исмаилова Л. Ю., Косиков С. В. и др. Сервис групповой
разработки системы тестирования // Электронное издание, номер государственной
регистрации 0321201224, регистрационное свидетельство 25991 от 15 мая 2012 г. ©
2012 АО “Центр ЮрИнфоР ”).
Вольфенгаген В. Э., Исмаилова Л. Ю., Косиков С. В. Парадигма функционального
программирования // Электронное издание, номер государственной регистрации
0321200743, регистрационное свидетельство 25510 от 17 апрел 2012 г. © 2012 АО
“Центр ЮрИнфоР ”).
Вольфенгаген В.Э. Парадигма функционального программирования. / Под ред. к.т.н.
Л.Ю. Исмаиловой. – М.: АО Центр ЮрИнфоР, 2012. – 96 с.
О СОВРЕМЕННЫХ ТЕНДЕНЦИЯХ РАЗВИТИЯ ИТ НА ОСНОВЕ
СТАТИСТИЧЕСКИХ ДАННЫХ БЮЛЛЕТЕНЕЙ РОСПАТЕНТА
И.А. Галимов, Л.Ю. Уразаева
(г.Уфа, УГАЭС, г. Нижневартовск, НГГУ))
ON CONTEMPORARY TRENDS IN IT BASED ON STATISTICS BULLETIN
ROSPATENT
I.A. Galimov, L.Y. Urazaeva
(Ufa, UGAES, Nizhnevartovsk, NGGU)
The authors explore the current state and trends of development of IT in Russia. Research is
–based on public information materials, published by competent organizations and Rospatent.
Конкурентоспособность экономики страны в настоящее время в современном мире во
многом определяется уровнем инноваций и модернизации в стране, уровнем развития
информационных технологий (ИТ), способностью квалифицированных специалистов страны
создавать продукты интеллектуальной деятельности и вводить новшества в реальный
сектор экономики, модернизировать окружающую среду. Одним из показателей уровня
развития высоких технологий в экономике страны, показателем ее уровня в целом является
уровень развития ИТ.
Россия пока не лидирует на мировом ИТ – рынке. Доля России в общемировом
объеме составляет невелика, отмечается в докладе АП КИТ (Ассоциация предприятий
компьютерных и информационных технологий). Однако Россия имеет огромный потенциал
внутреннего ИТ - рынка. Россия еще не достигла предельного порога насыщения как
аппаратными, так и программными средствами по сравнению с другими странами,
постоянно наблюдается рост числа пользователей ИТ, Интернетом.
Для России на нынешнем этапе характерно неуважение к авторскому праву. По
данным исследований INSEAD[2] за 2011 год в нашей стране 67% от всего программного
обеспечения составляет нелицензионное программное обеспечение. Таким образом,
опережают Россию по этому показателю такие страны, как Филиппины, Перу, Китай,
Индонезия, всего 7 стран. В то время, как в США уровень нелицензионного программного
113
Информационные системы и информационные технологии
обеспечения составляет всего 20%. В Израиле -33%. Отчасти это связано с тем, что в нашей
стране выше уровень цен на «железо», также с тем, что очень мало доступных
распространенных
программ
отечественного
производства,
достаточно
слабо
распространены свободно распространяемые программы, цены на лицензионное
программное обеспечения высоки, имеется возможность скачивания и передачи пиратского
программного обеспечения. Конечно, основная причина кроется в самосознании самих
граждан России, в неуважении к авторскому праву.
Согласно данным INSEAD за 2012 год Россия оказалась на 51-м месте в мире по
инновационности. Отметим, что Россия поднялась на пять ступенек по сравнению с 2011
годом, но все равно пока показатель невысок.
Важнейшее значение для модернизации экономики России и развития инноваций
имеет интеллектуальная собственность, создаваемая в России.
Хотя Россия уступает ряду стран по числу заявок на патенты на 1 миллион населения,
в России подаваемые заявки относились к достижениям в области высоких технологий.
В настоящее время ИТ выступает как двигатель прогресса во всех
высокотехнологичных производствах. Рассмотрим, как отраженны различные виды
деятельности в бюллетенях Роспатента с информацией о зарегистрированных базах данных
и программах для ЭВМ.
Официальный бюллетень "Программы для ЭВМ. Базы данных. Типологии
интегральных микросхем" начал издаваться с 1994 года. Бюллетень теперь разделен на три
самостоятельных издания, каждое из которых посвящено отражению информации по
регистрации одного вида продукта: программ для ЭВМ, баз данных, топологий
интегральных микросхем. Отдельные бюллетени содержат следующие сведения: дату и
номер регистрационного свидетельства, библиографические данные, аннотация и
технические характеристики.
Интерес представляет анализ статистических закономерностях, наблюдаемых в
данных бюллетеня. За основу исследовано было взято исследование рефератов
зарегистрированных баз данных. Всего за 2 квартал 2012 года, согласно официального
бюллетеня Роспатента, была зарегистрирован 321 база данных. Анализируя содержимое
рефератов, авторами были выделены четыре важнейшие категории для объединения
имеющихся зарегистрированных баз данных. В качестве категорий были выбраны
категории: «Человек-Природа», «Образование – Науковедение», «Техника-Технологии»,
«Экономика-Финансы». Объем выборки составил 125 баз данных. На основе группировки
данных выборки была получена следующая таблица.
Табл.1 Распределение зарегистрированных в Роспатенте баз данных по 4 категориям
Категория
«Человек«Техника«Образование
– «ЭкономикаПрирода»
Технологии»
Науковедение»
Финансы».
Относительная
частота, %
35
26
25
14
Примерами баз данных категории «Человек-Природа» могут служить такие базы
данных как
«ГИДРОМЕТЕОРОЛОГИЧЕСКИЕ ДАННЫЕ ПО АСТРАХАНСКОЙ
ОБЛАСТИ»,
"КУЛЬТУРНЫЕ
РАСТЕНИЯ
РУССКОГО
АЛТАЯ",
«БАЗА
ПРОСТРАНСТВЕННЫХ
ДАННЫХ
НА
ТЕРРИТОРИЮ
ПРИВОЛЖСКОГО
ФЕДЕРАЛЬНОГО ОКРУГА (БПД ПФО)», «АНТРОПОМЕТРИЧЕСКИЕ ПАРАМЕТРЫ ЛИЦ
ЮНОШЕСКОГО ВОЗРАСТА (16-21 ЛЕТ) ПОСТУПИВШИХ НА ОБУЧЕНИЕ В КРАСГМУ
ИМ. ПРОФ. В.Ф. ВОЙНО-ЯСЕНЕЦКОГО В 2008-2010 ГГ.» И ДР. Отметим,
востребованность и научную значимость данных приведенных в этих базах данных.данные
114
Информационные системы и информационные технологии
могут быть использованы как на современном этапе в научных исследованиях, так и
представляют определенную историческую ценность для будущих поколений. Вторая по
распространенности категория-это базы данных, содержащие структурированные данных по
технике и технологиям. В качестве типичных представителей можно назвать такие базы, как,
например, «База данных анализа исходных текстов приложений».
Этот продукт предназначена для хранения информации о типах и иерархии объектов
(функциональных и информационных), видах уязвимостей находящихся в исходном коде
программ для ЭВМ. База данных позволяет классифицировать уязвимости по типу и уровню
опасности, содержит ссылки на описание и примеры использования уязвимостей, а также
координаты найденных уязвимостей в анализируемых исходных текстах(Рег. номер
2012620418 (05.05.2012)).
Рис. 1. Распределение зарегистрированных в первом квартале 2012 года баз данных по
категориям.
Следующая многочисленная группа, незначительно уступающая по объему, второй
Как правило, в базах этой категории автором является физическое лицо, а правообладателем
выступает образовательное учреждение. Регистрация баз данных дает возможности для
отчуждения произведенных продуктов. В качестве баз данных (согласно ГК РФ) можно
зарегистрировать и презентации лекций, и электронные учебные пособия. Последняя – самая
115
Информационные системы и информационные технологии
малочисленная категория представлена базами данных экономического содержания(всего
14%).
На основе даже первоначального знакомства с полученными результатами можно
выделить следующие тенденции развития ИТ в России.
Первая категория «Человек-Природа» преобладает, прежде всего, видимо, из-за
большей доступности данных, представляемых в этих базах, из-за развитости навыков
классификации и систематизации у представителей естественно - научных специальностей.
Самое главное, из-за востребованности подобных достоверных систематизированных
данных в связи с переходом России к 6-му технологическому укладу. Недаром начало XXI –
середина XXI века определяют как эпоху шестого технологического уклада... Нано- и
биотехнологии, молекулярная, клеточная технологии, нанобиотехнологии,; новые медицина,
использование стволовых клеток, инженерия живых тканей и органов -важнейшие
инновационные технологии современности.
Накануне наступление 7-ого технологического уклада, для которого центром будет
человек, как главный объект технологий.
Инновации, новые технологии должны иметь для своего развития и внедрения
финансовую поддержку. Иначе все эти достижения канут в лету, устарев так и
необнародованными и неиспользованными.
Вторая многочисленная группа -«Техника и технологии. Промышленность и сегодня
остается ведущим заказчиком исследований в области ИТ технологий. От уровня развития
промышленности зависят темпы научно-технического обновления, рост
уровня
благосостояния населения. Развитая инновационная промышленность - мощный рычаг
развития национальной экономики, видно, что в этом направлении , работают многие авторы
зарегистрированных баз данных. Такая картина вселяет уверенность в дальнейшей
интеллектуальной поддержке отечественными авторами развития техники и технологий в
стране.
Инновационная экономика требует подготовленных кадров. Учить сейчас надо поновому. Стремление к повышению качества образования нашло свое отражение в достаточно
большой по объему группе зарегистрированных баз данных, посвященных процессу
образования.
Последняя самая немногочисленная группа «Экономика. Финансы». Считаем, что
немногочисленность этой группы, связано с широкой распространенностью на рынке
продуктов крупных ИТ - компаний.
Представленные продукты, решают частные задачи, посвящены специализированным
проблемам, которые по каким-то причинам не нашли отражения или слабо отражены в
продуктах крупных компаний.
На основе полученных результатов можно сделать выводы о правильных тенденциях
наблюдаемых в развитии ИТ технологий. Хотя данные Роспатента не охватывают всего
многообразия направлений использования и развития ИТ - технологий, но очевидны общие
тенденции, и они находятся в соответствии с теми тенденциям которые наблюдаются во
всем мире.
Важной проблемой является возможность дальнейшего коммерческого и
некоммерческого использования продуктов интеллектуальной деятельности.
Важнейшим инструментом государственной политики в области ИТ должно
дальнейшее развитие системы госзаказа, поддержка малого и среднего бизнеса в ИТ- секторе
экономии, создание технопарков, общая координация развития ИТ в стране.
116
Информационные системы и информационные технологии
Отметим также, что охрана интеллектуальной собственности в некотором смысле
является тормозом для развития технического прогресса. Если важнейшие открытия и
технологии в области ИТ будут открытыми, экономика будет быстрее развиваться.
Закрытие доступа к важнейшим достижениям человечества может привести к утере
важнейших изобретений могут быть навсегда утеряны ввиду их временной
невостребованности, а затем уже из-за морального устаревания.
1.
2.
3.
4.
5.
6.
7.
8.
ЛИТЕРАТУРА
«О стратегических направлениях развития ИТ - индустрии в России». М.:Ассоциация
АП КИТ. 2010. Электронный ресурс/
www.apkit.ru/committees/investment/projects/strategy/ (дата посещения 04.10.2012).
Глобальный
отчет
по
использованию
ИТ
за
2010-2011г.
INSEAD..
http://reports.weforum.org/wp-content/pdf/gitr-2011/wef-gitr-2010-2011.pdf
(дата
посещения 04.10.2012).
Всемирная организация интеллектуальной собственности (ВОИС). Общий отчет.
Женева. 2009. 186 с. /электронный ресурс
http://www.wipo.int/edocs/mdocs/govbody/ru/a_47/a_47_16.pdf
(дата
посещения
04.10.2012).
Промышленность России
инновации, новости, тренды. Информационно аналитический сборник. Москва. июль 2012/
http://ирп.рф/assets/files/ANALITIKA(07.2012).pdf (дата посещения 04.10.2012).
Сайт Роспатента.www.rupto.ru (дата посещения 04.10.2012)
УПРАВЛЕНИЕ ПОРТФОЛИО ОБУЧАЮЩИХСЯ НА ПРИМЕРЕ ОБЛАСТИ
ИНФОРМАЦИОННЫХ ТЕХНОЛОГИЙ
А.Ф. Галямов
(г.Уфа, Уфимский государственный авиационный технический университет)
MANAGEMENT OF STUDENTS' PORTFOLIO BY THE EXAMPLE OF INFORMATION
TECHNOLOGIES
A.F. Galyamov
(Ufa, Ufa state aviation technical university)
It's quite important for all universities to implement competence approach and to increase
level of integration with enterprises nowadays. Approach for achievement of these purposes is
proposed, based on students’ portfolio concept. Example of such portfolios is given. Algorithm of
students’ portfolio management is proposed.
Введение. Внедрение образовательных стандартов третьего поколения подразумевает
трансформацию образовательного процесса, что обуславливает необходимость достижения
следующих целей: внедрить применение компетентностного подхода и повысить степень
интеграции образовательного учреждения и предприятий соответствующих отраслей
промышленности и сферы услуг. В данной статье рассматривается область информационных
117
Информационные системы и информационные технологии
технологий. Рассмотрим, каким образом возможно приблизить достижение описанных выше
целей.
Предлагаемые решения. Разработана система управления портфолио обучающихся,
которая внедрена на портале «Центра профессионального роста УГАТУ» (career.ugatu.ac.ru).
Теоретическим основанием данной системы является концепция поддержки принятия
решений при управлении образовательным процессом [1], центральными понятиями которой
являются «контекст формирования компетенций» и «портфолио обучающегося». Понятие
«контекст формирования компетенций» базируется на формы описания полученных
компетенций, разработанной в рамках методики управления процессом формирования
профессиональных компетенций. Данная форма описания представлена, например, в статье
[2]. «Портфолио обучающегося» представляет собой совокупность подтверждённых
контекстов формирования компетенций. Пример портфолио представлен на рис. 1. Это
понятие дополняет традиционное представление «портфолио обучающегося», которое
состоит из опыта работы, перечисления выполненных заданий, описания хобби и пр., т.к.
базируется на компетентностном подходе и даёт возможность детализации заявляемых в
портфолио результатов. Упрощённо алгоритм управления портфолио обучающихся будет
состоять из следующих основных этапов:
1. Составление задания преподавателем/работодателем для формирования компетенции.
2. Согласование данного задания с работодателем/преподавателем.
3. Получение обучающимся задания для формирования компетенции.
4. Выполнение задания обучающимся либо исправление выполненного задания.
5. Создание/редактирование контекста формирования компетенций, соответствующего
компетенции и выполненному заданию для формирования данной компетенции и
добавление контекста в портфолио.
6. Подтверждение сформированности заинтересованным лицом (преподаватель и/или
работодатель), в случае, если всё выполнено корректно. Либо отклонение, тогда
возвращаемся на шаг 5.
Заключение. Разработанная система управления портфолио обучающихся позволяет
образовательному учреждению расширить сферу применения компетентностного подхода и
повысить
степень
интеграции
образовательного
учреждения
и
предприятий
соответствующих отраслей промышленности и сферы услуг. Работодатели могут
формировать кадровую базу из студентов, уже на ранних этапах обучения предлагая задания
на практические и лабораторные занятия, курсовые/дипломные проекты, осуществлять
краудсорсинг. Для обучающихся применение этой системы позволяет повысить их
мотивацию к обучению и планировать им своё обучение, в том числе самостоятельное.
Последнее особенно актуально для магистрантов, у которых существует ряд дисциплин по
выбору.
118
Информационные системы и информационные технологии
Рис. 1. Пример портфолио бакалавра направления 231000 «Информатика и
вычислительная техника»
1.
2.
ЛИТЕРАТУРА
Поддержка принятия решений при управлении процессом формирования компетенций
/ А. Ф. Галямов, Д. В. Попов // Современные проблемы науки и образования. – 2012. –
№ 3; URL:http://www.science-education.ru/103-6107 (дата обращения: 03.05.2012).
Методика управления процессом формирования компетенций / А. Ф. Галямов,
Д. В. Попов // Подготовка и переподготовка педагогов учреждений общего школьного
и непрерывного профессионального образования: сборник статей VI Всероссийской
научно-практической конференции. Пенза: ПДЗ, 2011. С. 33–35.
119
Информационные системы и информационные технологии
РАЗРАБОТКА ИНФОРМАЦИОННЫХ ТЕХНОЛОГИЙ ДЛЯ ВЫЯВЛЕНИЯ
ГРУПП РИСКА СРЕДИ ЖЕНЩИН, ОЖИДАЮЩИХ РЕБЕНКА
Н.Ю.Долгих
(г.Томск, Национально исследовательский Томский политехнический университет)
Ю.В. Ясюкевич
(г. Юрга, Юргинский технологический институт НИ
Томского политехнического университета)
Е. В. Берестнева
(г.Томск, Национально исследовательский Томский политехнический университет,)
DEVELOPMENT OF INFORMATION TECHNOLOGIES FOR IDENTIFICATION
OF GROUPS OF RISK AMONG WOMEN, EXPECTING THE CHILD
N. Y. Dolguikh
(Tomsk, National Research Tomsk Polytechnic University)
Y.V.Yasukevich
(Yurga, Yurga Institute of Technology National Research Tomsk Polytechnic University)
E.V. Berestneva
(Tomsk, National Research Tomsk Polytechnic University)
In the real work the urgency of development of technologies of forecasting of an outcome of
pregnancy at the women differing both by physiological indicators, and mechanisms of a
psychological approach to patrimonial preparation of pregnant women is reflected. Information
system is supposed to be used in maternity hospital of No. of 1 g of Tomsk.
Актуальность. На сегодняшний день одной из актуальных проблем
клинической психологии беременных женщин является изучение психологической
готовности к родам. Несмотря на это, исследований по изучению поведенческой
реакции беременных женщин и их влияния на исход родов недостаточно. Как
показывает реальный опыт и анализ литературы, реализация этой исследовательской
работы будет перспективна и актуальна для общества, акушерской практики и
отечественной психологии.
Целью нашей работы являлась разработка технологий прогнозирования исхода
беременности у женщин, отличающихся как физиологическими показателями, так и
механизмами психологического подхода к родовой подготовке беременных женщин.
Информационную систему предполагается использовать в роддоме №1 г. Томска,
круг пользователей – женские консультации роддомов по г.Томску и Томской
области.
В женской консультации роддома №1 г. Томска было проведено
психологическое исследование женщин в возрасте 23±5 лет, средний рост 164±6 см.
В группу исследуемых входят первородящие, замужние (70%) женщины.
Результаты исследования и их обсуждение. Исследование проводится на основе
полученных данных следующих опросников, тестов и анкет: методика E.Heim [4];
«Томского опросника ригидности Залевского»; Антиципационную состоятельность
изучили при помощи теста [5]; методика Д.А.Леонтьева; модифицированный тест
Люшера (МЦВ); «Теста отношений беременной» [6].
120
Информационные системы и информационные технологии
На начальном этапе психологами были предложены показатели, которые могут
оказывать
влияние на исход беременности, и предоставлен соответствующий
экспериментальный материал. С помощью методов Data Mining эти данные были
проанализированы: получены логические закономерности и решающие правила,
оценена информативность (полезность) признаков [3].
Система работы должна иметь все компоненты информационной системы, такие как:
технология информации, хранение этой информации о каждой женщине, методы обработки,
выдача информации, формирование табличных отчетов, визуализация данных и результатов.
Блок формирования заключений и рекомендаций – это область памяти, которая содержит
базу знаний (совокупность знаний, представленных в форме правил «ЕСЛИ, ТО»; базу
данных (БД). База данных – это область памяти, содержащая фактические данные о
беременных женщинах. Фактически все базы данных могут быть описаны как группа
данных, содержащих имена данных, атрибуты и значения атрибутов. Блок принятия решения
– своего рода механизм вывода, и он является тем компонентом системы, который
формирует заключения, используя блок формирования заключений и рекомендаций.
Для хранения и обработки данных о беременных женщинах была создана база
данных на основе СУБД MySQL [1]. Вся информация предоставлена экспертом и
внесена в базу вручную.
База данных предназначена для хранения информации о беременных
женщинах, которые находятся под наблюдением во время беременности, а также об
исходе родов каждой из них. Внедрение автоматизированной системы учета наиболее
удобно на сегодняшний день, так как использование данной системы позволяет вести
статический учет по различным показателям, как физиологическим, так и
психологическим.
Разработка инфологической модели базы данных начинается с анализа предметной
области: классифицируются необходимые объекты, фиксируются необходимые в базе
данных типы объектов. Для каждого типа объектов фиксируется совокупность свойств,
посредством которых будут описываться конкретные объекты этого типа в базе данных,
виды взаимоотношений (связей) между этими объектами. Далее решается вопрос о том,
какая информация об этих объектах должна быть отображена в базе данных.
Для проверки предсказаний исходов родов, что является нашей основной
задачей, были проанализированные полученные 161 правило с п омощью системы
WizWhy [2] . Результатом работы WizWhy является набор логических правил,
характеризующих выявленные закономерности. Структура логического правила
имеет вид: «Если (условие), то (действие)». В качестве действия (консеквента) в
нашем случае был показатель «исход родов».
Таким образом, из анализа обнаруженных правил, получили, что исходом родов будет
кесарево сечение, равна 0,558 (187 случаев из 335). Вероятность того, что исходом родов
будет не кесарево сечение равна 0,442 (148 случаев из 335). Из анализа значимости
признаков сделан вывод о том, что наибольшее значение при выявлении закономерностей
имеют следующие показатели: эмоциональная составляющая в преодолении стрессовых
ситуаций, наличие мужа, рост женщины, подготовка к родам.
Выводы.
В результате выполнения работы была спроектирована
информационная система, состоящая из базы данных, позволяющей накапливать
информацию о беременных женщинах, и блока поддержки принятия решения,
предназначенного для выявления групп риска и получения рекоменда ций по
рекомендуемым видам психологической коррекции.
121
Информационные системы и информационные технологии
В конечном итоге, используя разработанную информационную систему можно
делать прогноз относительности исхода беременности, а также накапливать
информацию для обновления базы знаний системы.
Работа выполнена при финансовой поддержке РФФИ, проект № 12-06-31079
и РГНФ №12-06-12057в
1.
2.
3.
4.
5.
6.
ЛИТЕРАТУРА
Андон Ф.И., Резниченко В.А. Язык запросов SQL. Учебный курс. // Питер. 2006. С.416.
Берестнева О.Г., Шаропин К.А., Добрянская Р.Г., Муратова Е.А. Разработка прототипа
интеллектуальной системы прогнозирования исхода беременности //Математические
методы распознавания образов (ММРО-13): Труды Всероссийской научно-технической
конференции - Москва, 10-15 октября 2007. - Москва: Физматлит. - 2007. - c. 574-577.
Вассерман Л.И., Щелкова О.Ю. Медицинская психодиагностика: Теория, практика и
обучение. //СПб.: Издательский центр «Академия», 2003. – С.262-264.
Добрянская Р.Г. Исследование стратегий преодоления эмоционального стресса у
беременных женщин. //Сибирский психологический журнал. 2003. №18. С. 65-67.
Менделевич В.Д, Скиданенко Т.В. Методы исследования прогностических функций и
антиципационных способностей: Учебно-методические рекомендации для студентов и
аспирантов. //Казань: КГМУ, 2005. – 71с.
Карпатова Т. Базы данных: модели, разработка, реализация //СПб: Питер, 2004.
РАЗРАБОТКА ПРИЛОЖЕНИЙ ДЛЯ ПОДДЕРЖАНИЯ ВЫЧИСЛИТЕЛЬНО
ИНТЕНСИВНОГО СЕМАНТИЧЕСКОГО МОДЕЛИРОВАНИЯ НА ОСНОВЕ
ОБОБЩЕННОЙ АБСТРАКТНОЙ МАШИНЫ
С.В. Косиков, В.Н. Назаров, М.Л. Файбисович
(г. Москва, ГК “ЮрИнфоР”/НИЯУ МИФИ)
APPLICATION DEVELOPMENT TO MAINTAIN COMPUTATIONALLY INTENSIVE
SEMANTIC MODELING BASED ON GENERALIZED ABSTRACT MACHINE
S.V. Kosikov, V.N. Nazarov, M.L. Faybisovich
(c.Moscow, GK “JurInfoR/NRNU MEPhI”)
Discussed issues related to the field of construction of systems and technologies for the
creation and support of application specific systems. We consider the system of semantic modeling
with application of derivative (based on natural deduction) technology to analyze programs in the
static mode, i.e. without their execution. Thereby offering new abstract interpretation for languages
using higher-order functions, the flow control, states and, potentially, garbage collection, which are
issued in the form of a generalized abstract machine.
Введение. Обсуждаемая проблематика относится к области построения систем и
технологий создания и поддержки проблемно ориентированных систем. В работе
рассматривается система семантического моделирования с применением деривационной
122
Информационные системы и информационные технологии
(основанной на натуральной дедукции) технологии для анализа программ в статическом
режиме, т.е. без их непосредственного исполнения. Тем самым предлагаются новые
абстрактные интерпретации языков, использующих функции высших порядков, потоки
управления, состояния и, потенциально, сборку мусора, которые оформляются в виде
обобщенной абстрактной машины, развиваемой на основе работ [1-6].
Характеристика класса задач. Выполняется работа, направленная на
совершенствование
оригинальных
инструментальных
средств
семантического
моделирования, разработанных в коллективе. Строятся новые абстрактные интерпретации
системных языковых средств с конструкциями высших порядков, что является
отличительной особенностью предлагаемой реализации.
Направления работы. В настоящей работе обсуждаются: (1) средства
семантического моделирования с применением обобщенной абстрактной машины, (2)
версифицированная система управления процедурным контентом с возможностью прямого
наследования, (3) среда параметризации рекомендаций для моделирующей базы данных.
Поддерживающая абстрактная машина. Абстрактные интерпретации языковых
средств оформляются и реализуются в виде абстрактной машины, оснащаемой
вычислительными моделями, и достигаются с применением техники прямого обновления
указателей и структурной абстракции, с которой увязываются адресное пространство. В
результате, как ожидается, использование вычислительных моделей будет семантически
непротиворечивым и эффективным. Из формализации извлекается непосредственная
технология реализации, в частности, с добавлением механизма сборки мусора или без него.
При этом обеспечивается статический анализ поведения программы, т.е. без ее фактического
исполнения. Приложением служат деловые игры для правоприменительной деятельности,
допускающие проактивные вычисления и пересмотр посылок.
Среда
версифицирования
контента.
Разрабатывается
прототипная
версифицированная система управления объектами данных с возможностью прямого
наследования. Система предназначена для приложений, когда требуется относительно много
хранимых производных отношений. Одним из условий ее функционирования служит
предоставление возможности доступа к версиям объектов данных в случае, когда выполнены
изменения базовых объектов данных. Примерами таких приложений могут быть управление
научными данными, системы для интеграции данных или системы для организации среды
для изучения нового материал, в том числе по системам программирования. В основу
проектных решений закладывается версифицирование и механизм прямого наследования,
которые обеспечивают поддержку модификаций в общей среде. Как ожидается,
наследование будет способствовать повышению эффективности распространения
модификаций от базовых к производным объектам данных, а также расширению класса
поддерживаемых запросов к версиям производных объектов данных.
Среда параметризации рекомендаций. В имеющихся советующих системах методы,
в соответствии с которыми генерируются рекомендации, обычно просто жестко
запрограммированы и интегрированы с конкретной реализацией программного обеспечения.
Выполняется построение прототипа системы управления рекомендациями (СУР),
содержащей среду конфигурирования и параметризации рекомендаций. В ней
предполагается выполнить отделение определений рекомендаций от системы их исполнения.
Это дает возможность оперирования определениями рекомендаций как объектами
данных/метаданных, предоставляя возможности их накопления, комбинирования и
распространения среди пользователей. Предполагается, что для определения рекомендаций
будет использована аппликативная среда параметризованных конструкций, совместимая с
123
Информационные системы и информационные технологии
традиционными операторами реляционных языков. Реляционная компонента расширяется
операциями, необходимыми для введения рекомендаций и их комбинирования. Она будет
поддерживаться в рамках прототипа, который позволит обеспечить расширяемость СУР, не
снижая показателей ее производительности..
Заключение. Ппредставлены обобщения результатов исследований, частично
поддержанных грантами 12-07-00554-а, 10-07-00203-а, 10-07-00261-а по проектам РФФИ.
1.
2.
3.
4.
5.
6.
ЛИТЕРАТУРА
Косиков С.В. Информационные системы: категорный подход. / Под ред. к.т.н. Л.Ю.
Исмаиловой. – М.: АО Центр ЮрИнфоР, 2005. – 96 с. ISBN 5-9587-0005-7.
Исмаилова Л.Ю., Косиков С.В. Модели управляемой редукции как основа построения
систем с динамичной семантикой. Категорный подход. // Гл. 2 в кн.: Информационные
системы и технологии, Красноярск: Научно-инновационный центр, 2011. – С. 27-45.
Исмаилова Л.Ю. Аппликативные вычисления и аппликативные вычислительные
технологии. // Труды XVI Байкальской Всероссийской конференции “Информационные
и математические технологии в науке и управлении”. Часть 1. – Иркутск: ИСЭМ СО
РАН, 2011. – С. 11-21.
А.Е. Зайцев, Л.Ю. Исмаилова, С.В. Косиков Lux-AZ — система описания предметной
области на основе семантических конструкций. // Технологии информатизации
профессиональной деятельности (в науке, образовании и промышленности) -- ТИПД2011: Том I, Ижевск, 8–12 ноября 2011г. /Под ред. С.Г. Маслова — Ижевск: Изд-во
«Удмуртский университет», 2011. – С. 29-31.
Вольфенгаген В. Э., Исмаилова Л. Ю., Косиков С. В. Парадигма функционального
программирования // Электронное издание, номер государственной регистрации
0321200743, регистрационное свидетельство 25510 от 17 апрел 2012 г. © 2012 АО
“Центр ЮрИнфоР ”).
Исмаилова Л.Ю., Косиков С.В. и др. Средства инструментальной поддержки
композиции и специализации предметно-ориентированных механизмов наследования
для правовых деловых игр. // В мире научных открытий. 2010. № 1-4. – С. 32-36.
ИНФОРМАЦИОННЫЕ ТЕХНОЛОГИИ ОБНОВЛЕНИЯ ОБЩЕСТВА
А.Н. Лебедев
(Москва, Институт психологии РАН)
INFORMATIVE TECHNOLOGIES OF SOCIAL RENEWAL
A.N. Lebedev
(Moscow, Institute of Psychology, Russian Academy of Sciences)
The main matter of social diseases is the corrosion of social elite. Author proposed a new
informative technology of voting procedure, which is capable to prevent such corrosion. This
procedure is based on the knowledge of new fundamental laws and neuronal constants
quantitatively describing the internal world of human beings. Corresponding publications in Russian
and in English are attached.
124
Информационные системы и информационные технологии
Наше общество остро нуждается в новых радикальных технологиях c целью лечения
своего весьма болезненного состояния. По продолжительности жизни мужчин Россия
занимает 134-е место в мире. По уровню смертности населения наша страна откатилась на
182-е место среди 207 стран мира. Мы уверенно держим первое место по количеству
самоубийств детей, подростков и стариков и первое место по смертности от заболеваний
сердечно-сосудистой системы [1, с. 220-223].
С чего начать лечение общества? Подчеркиваю, общества, а не конкретного больного
человека. Как помочь России выбраться с помощью подходящих технологий из очередной
глубокой ямы?
Ответ простой. Начну издалека. Давайте сравним. Микроорганизмы, любые иные
клетки и прочие живые существа рождаются, непременно стареют, засоряются шлаками и
умирают. Все. Без исключения. Третьего не дано. Точно так же любые партии, государства,
цивилизации, религии рождаются, засоряются шлаками, стареют и умирают. Что такое
шлаки в государстве? Это прежде всего неработоспособные элементы управления, в первую
очередь, прогнившая
элита, номенклатура.
Результат проталкивания "своих" на
государственные посты. Разложение такого государства неизбежно. Запаздывающая смена
элит всегда болезненна. Из-за дефектов управления, из-за простых человеческих ошибок
государственных лидеров, их близорукости, неумения договариваться порой вспыхивают
войны. До сих пор все это было терпимо. Но слишком много стало в мире государств с
ядерным оружием. Вполне возможно ныне погибнуть в ядерном котле уже не отдельному
государству, а всему человечеству из-за глупости какого-то недоумка, решившего первым
нажать на кнопку в своем ядерном чемоданчике. Пора заняться профилактикой и лечением
мирового сообщества. Для этого нужны новые информационные технологии.
Жизнь показывает, что известные во всем мире всеобщие выборы "хороших" лидеров
вместо "плохих" – далеко не лучший способ обновления элиты с целью ее лечения. Ибо с
помощью печати, телевидения, а теперь уже интернета легко оболванивать массы
избирателей, делать их управляемыми, подвигать на действия, нужные гнилым властям. Что
же делать? Не видя выхода, некоторые предлагают без всяких умствований создавать
тайные честные "параллельные" государства [2, c.285] .
Думаю, стоит поступить иначе, а именно, попытаться организовать с помощью новых
информационных и математических технологий абсолютно прозрачные надежные
многоступенчатые выборы интеллектуально одаренных и высоконравственных президентов
и прочих лидеров, составляющих элиту общества [3].
Не все же в составе элиты тупые и подлые! Всегда наверху, как и внизу, есть немало
умных и порядочных людей. Каким же образом следует плавно, безболезненно заменять
загнивающие элементы государственного управления работоспособными, здоровыми
элементами? Найти такой способ – достойная конечная цель для разработчиков новых
технологий в наши дни в любом государстве мира. Авторам новых информационных
технологий незачем прятаться в кусты, избегая высокой политики.
Например, следует подумать, как шажками, постепенно, понемногу, снизу вверх
обновлять элиту на всех ее этажах и вертикалях власти, не допуская оранжевых, болотных и
прочих революций и войн. Ведь обновляются же понемногу, чуть-чуть, шажками, без
громогласного всенародного голосования церковные элиты во всем мире. Не потому ли
религии - самые долгоживущие объединения самых высоконравственных людей в мире
сравнительно с другими объединениями - цивилизациями, государствами, партиями?
125
Информационные системы и информационные технологии
Как могут выглядеть подобные информационные технологии, например, в России?
Один из вариантов возможного решения я предлагаю обсудить на нашей конференции.
Допустим, на первой ступени в любой организации каждый десяток, в среднем,
хорошо знакомых между собой сотрудников образует по взаимному согласию ячейку (к
примеру, от 7-8 до 12-13 человек). Пенсионеры, члены всяческих партий, бомжи,
гастарбайтеры тоже объединяются. Но каждый имеет право состоять только в одной
ячейке. Это закон. В первичной ячейке по общему согласию выбирается в руководители
один из ее членов, наиболее порядочный и толковый человек. Выбранные на первой
ступени руководители с наказами своих избирателей затем собираются в свои особые
вторичные ячейки, т.е. в новые десятки выборщиков (второго уровня). Избранные,
собравшись вместе, заслушивают друг друга, обсуждают наказы своих избирателей и
решают, кого именно выбрать руководителем в своей десятке второго уровня. Ясно, что
вновь избранные имеют каждый в своем кармане списки примерно двадцати своих
предыдущих избирателей. И все они на следующей ступеньке также добровольно
собираются по десять человек в очередной новой группе, слушают друг друга, дискутируют
и в новой десятке третьего уровня выбирают также только одного из своей ячейки. И так
далее.
Пусть для перехода на каждую новую ступеньку в подобных выборах потребуется
месяц. В итоге за восемь месяцев на самую вершину пирамиды будет избран один делегат в
целом от 10*10*10*10*10*10*10*10 = 100 миллионов избирателей. В России избирателей
пока немного больше. Поэтому, возможно, понадобится еще один месяц для выбора самой
последней десятки выборщиков.
Пусть, например, в финальной десятке окажутся Путин, Медведев, Зюганов,
Жириновский, Миронов и им подобные лидеры. Всего десяток. Они-то и выберут сами из
своего состава нового президента России на новый срок. У президента в кармане окажется,
в целом, список примерно из 80-90 его непосредственных выборщиков, т.е. руководителей
предшествующих десяток, ознакомившихся с ним лично во время предвыборных дискуссий
на каждом из 8-9 этапов. Делегаты рангом пониже, хранящие в своих карманах списки из
50-70 выборщиков каждый, вполне могут войти в состав иных представительных органов,
например, в Государственную Думу. И не нужно будет, пожалуй, для этого дополнительных
особых одномоментных всеобщих выборов, как сейчас. Все уравновешено. Все просто. Все
контролируется избирателями – выборщиками. Разумеется, управленческая и
законодательная элиты подбираются на определенный срок.
В результате на вершине пирамиды выборщиков будем иметь президента. У него
десять помощников рангом пониже, выбравших его в предыдущем, т.е. в самом последнем
раунде. У тех, в свою очередь, у каждого тоже примерно по десять помощников. И так далее
вниз. Вот и все. Простая многоэтажная пирамида выборщиков. Абсолютно прозрачная
система. Все друг друга на любом этаже в любой ячейке знают. Выбирают честно, глаза в
глаза, после детального обсуждения политических позиций друг друга и планов без помех
со стороны всякого телевидения и радио.
Технология таких выборов на каждой очередной ступеньке простая. Каждый член
ячейки на отдельном своем персональном листочке пишет, например, две-три фамилии
делегатов (и не меньше!), в том числе, возможно, включая в их число и самого себя, лучше
всего подходящих, на его взгляд, для продвижения на следующий верхний уровень. После
этого все десять членов ячейки собираются вместе, открывают свои записи (карты на стол,
господа!) и считают сообща, открыто, чья же фамилия упоминалась во всех списках чаще
всех. Его (или ее) и утверждают автоматически руководителем ячейки. Однако, если
126
Информационные системы и информационные технологии
окажется, что две или три первых фамилии встречаются в объединенном списке одинаково
часто, то выбирают последующим открытым голосованием только одного из кандидатов.
Либо поступают еще проще. Бросают монету типа «орел-решка». Все справедливо, честно,
открыто. Затраты на выборы ничтожны, ибо в каждой организации любого уровня
найдется комната для встречи и дискуссий одного десятка выборщиков. Иные расходы
также невелики.
Прозрачность полная. Разумеется, вся информация полностью передается населению
на каждой ступени таких выборов, в том числе с помощью телевидения, интернета. Обид
никаких. Повторяю, домохозяйки, пенсионеры, члены разных партий и беспартийные,
служивые, бомжи на вокзалах (они тоже люди) собираются в свои десятки или включаются
по своему желанию и по согласию остальных в любые иные десятки.
На вакантное место руководителя, ушедшего вверх по конкурсу, в каждой такой
десятке выбирается его заместитель, точнее говоря, новый руководитель этой десятки.
Каждый до голосования имеет право покинуть свою десятку и перейти в другую. Дважды на
одном уровне не голосует никто. Пирамида живет, не окостеневая.
Предлагаемая процедура начисто исключает коррупцию и кумовство. Все прозрачно.
Все легко проверяется. На каждом этапе все обнародуется. Подчеркнем еще раз, что
существующие в разных странах, не только в России, современные процедуры выборов явно
устарели, превращаясь порою в маскарад. В отличие от выборщиков подавляющее число
сегодняшних избирателей не знает лично тех, кого они избирают, получая информацию
лишь из газет, телевидения, интернета без всякого личного общения с избираемыми.
Вы можете спросить, при чем же здесь новые технологии? Ведь предлагаемая
система выборщиков - старинная, всем давно известная система. Поэтому подчеркну особо,
что только сейчас, в наши дни, благодаря новым технологиям, компьютерным сетям,
опоясавшим мир, можно обеспечить мгновенную связь вверх и вниз по всем вертикалям и
горизонталям власти между избирателями и избранными. Цепные процессы взаимообмена
информацией, процессы обсуждения, принятия решений и контроля за их исполнением с о
стороны избирателей в такой системе отличаются высокой скоростью и надежностью.
Обеспечивается своевременная замена фальшивых лидеров действительно уважаемыми,
высоконравственными и дальновидными руководителями. В предлагаемой для обсуждения
пирамиде власти все обновляется в лучшую сторону быстро, плавно, своевременно и
безболезненно. В этом и заключается новизна подобных информационных технологий.
Стоит, наверное, обсудить сообща предлагаемый вариант, все его плюсы и минусы, а может
быть, придется обсудить, к счастью, и другие, более подходящие варианты лечения
больного общества.
Все проблемы можно решать по-доброму, с умом, если в любой стране порядочные и
умные профессионалы, действительно избранные снизу, будут составлять пирамиду власти.
О таких непременных качествах своих, желательных ему помощников, не раз говорил вслух
Президент России В.В. Путин в своих ежегодных беседах с населением России по
телевидению.
Существует ли в природе прототип предлагаемой технологии? Конечно, есть.
Многие десятки миллиардов нейронов человека организованы подобным образом.
Например, нечаянный укол руки булавкой. Повреждено окончание одного нейрона. Спасая
его, мгновенно включаются десятки и сотни тысяч других нейронов на всех этажах,
отдергивая Вашу руку от острия булавки. Это ли не чудо? Все спасают одного. Один за
всех и все за одного! В этом феномене раскрывается суть цепных нейронных процессов,
открытых впервые моим научным руководителем академиком М.Н. Ливановым [4]. Поэтому
127
Информационные системы и информационные технологии
каждый в сообществе нейронов живет долго и счастливо десятки лет (!) вместо нескольких
минут или дней, предназначенных для жизни любой иной клетки [5, с.21]. Миллиарды
нейронов, объединившись, берегут самих себя и нас с вами. Почему же люди уничтожают
друг друга в мировых мясорубках и в других, более мелких, но не менее ужасных
кровавых разборках до сих пор? Классовая борьба якобы как главная причина
происходящего навязла в зубах у всех. Она давно уже ничего не объясняет. Сейчас важно
знать, какими действительными естественными законами управляются разноуровневые
человеческие сообщества.
Предпосылки решения созданы. В наше время в нейронауке впервые появилось
небольшое число простых фундаментальных констант и всеобъемлющих простых законов,
подобных законам физики, химии и генетики. Новые законы намного точнее объясняют
поведение человека, чем десятки накопившихся в психологии эмпирически найденных
законов и правил с узкой сферой действия [6-10]. Тем самым созданы все предпосылки для
открытия фундаментальных законов коллективного поведения людей с целью спасения
человечества от братоубийственных войн, болезней и позорной нищеты вследствие
тупоумия своих поддельных лидеров. Такова, на мой взгляд, главная конечная цель
разработки информационных и математических технологий в науке, технике, медицине, в
экономике и в обществоведении.
1.
2.
3.
4.
5.
6.
7.
8.
9.
10.
ЛИТЕРАТУРА.
Костин А. Петля Путина: Разбор полетов за 10 лет. – М.: Алгоритм. – 2010. – 272 с.
Калашников М. Вперед, в СССР-2. – М.: Изд-во "Яуза", изд-во "ЭКСМО". – 2003. –
416 с.
Лебедев А.Н. Элита: нейронные предикторы поведения. – Психология элиты. №1,
2009. – . 65-72.
Ливанов М.Н. Избранные труды. Пространственно-временная организация
потенциалов и системная деятельность головного мозга. – М.: Наука. – 1989. – 230 с.
Лебедев А.Н. Психобиологические предикторы поведения человека. В кн.: Ежегодник
научно-методологического
семинара
«Проблемы
психолого-педагогической
антропологии» Отв. ред. И.В. Егоров, Л.Б. Филонов. – М.: Экон-Информ. – 2010. – С.
15-36.
Лебедев А.Н.. Единицы внутреннего мира человека. – Вестник ТПГУ. Вып. 3(31). –
2002. – С. 3-9.
Лебедев А.Н. Нейронные константы в психологии. – Вестник ТПГУ. Вып. 10(73). –
2007. – С. 5-16.
Lebedev A.N., Myshkin I.Yu., Mayorov V.V. The wave model of memory. // In:
Neurocomputers and attention. Vol. 1. Neurobiology, synchronisation and chaos. / Eds. A.V.
Holden and V.I. Kryukov. Manchester: Manchester University Press., 1990, p. 53-59.
Lebedev A.N. Cyclical neural codes of human memory and some quantitative regularities in
experimental psychology. // In: Psychophysical explorations of mental structures. / Ed. by H.G. Geissler. Toronto: Hogrefe and Huber Pbl., 1990, p. 303-310.
Lebedev A.N. The oscillatory mechanism of memory. – Cognitive Processing, International
Quarterly of Cognitive Sciences, 2001,v.2, p.57-66.
128
Информационные системы и информационные технологии
BLOCKING FACTORS IN COMPUTER TANDEM NETWORKS WITH THRESHOLD
POLICY
W. Oniszczuk
(c. Bialystok, Bialystok University of Technology, Poland)
The study presented in this manuscript is motivated by the performance analysis of computer
tandem network with HOL priority feed backed service and blocking [1, 2]. The use of finite
capacity buffers with thresholds, blocking and adequate service strategies are well-known
techniques for multi-computer networks traffic congestion control. We consider a three-station
network with two finite buffers, for which a set of thresholds (tm1 and tm2) is defined. Using an
open Markovian queuing schema with blocking, priority feedback service and thresholds, a closed
form cost-effective analytical solution is obtained. Based on numerical experiments and collected
results we conclude that the proposed model with blocking, feedback and thresholds can provide
accurate performance estimates of linked in series servers.
Model description. Fig. 1 presents a simplified three-station (source, station A and station
B) description of the proposed model. Tasks arrive from the source at station A according to the
Poisson process with rate λ and they are processed in a FIFO manner. Initially, all tasks receive an
exponentially distributed service with rate μ1A. After service completion at station A, tasks are sent
to station B, where are processed with exponentially distributed service with rate μB. Once tasks
have finished processing at station B, they get sent back to station A for re-processing with
probability σ with exponentially distributed service rate μ2A, according to HoL priority discipline.
Once finished, each re-processed task departs from the network. We are also assuming that tasks
after being processed in the station B can leave the network with 1- σ probability. The HoL priority
service means that a task cannot get into service at station A (it waits at station B – blocking factor)
until the task currently in service is completed. The successive service times at both stations are
assumed to be mutually independent and they are independent of the state of the network. Any task
is served independently of all other, if the number of tasks in the second buffer exceeds a threshold
tm2 and the number of task in the first buffer is less than tm1. If the number of tasks in second
buffer is less than tm2 and the number of tasks in the first buffer exceeds tm1, another procedure is
applied. This “no two priority services in succession” procedure prevents a possible overflow in the
first buffer.
Fig.1. Three-station network model with blocking, priority feedback service and thresholds.
129
Информационные системы и информационные технологии
In such networks, another one blocking factor may occur when a station reaches its
maximum capacity, which, in turn, may momentarily stop the traffic of all incoming tasks to that
station [3–5]. Let us say that between station A and station B, there is a waiting buffer with finite
capacity m2. When the buffer fills up completely, the accumulation of new tasks from the first
station is temporarily suspended. Similarly, if the first buffer (with capacity m1) in front of the first
station gets full, then that source station is momentarily blocked. This is a classical mechanism for
controlling the intensity of an arriving task streams from a source station [6-8].
Deadlocks can occur in a multistage network with feedback and blocking - as depicted
above. For example, assume that station A is blocked by station B (the second buffer is full). In such
situation, it is possible that a task in station B, upon its completion may get send back to station A,
which in turn, will cause a deadlock. In this research, we assume that deadlocks are detected and
resolved instantaneously without any delay, simply by exchanging the blocked tasks.
External arrivals (tasks) from the source station join the first station in a Poisson fashion at
the rate λ. We assume that each successive exponentially distributed service at both station and the
inter-arrival times are independent of each other. Under such assumptions the queuing network we
are describing can be represented by a continuous-time Markov chain, in which the underlying
Markov process can analyze the stationary and transient behavior of the network. We consider this
network in its stationary conditions.
In theory, any Markov model can be solved numerically. In particular, solution algorithm for
Markov queuing networks with blocking, priority feedback service and thresholds is a five-step
procedure:
1. Definition of the tandem network state space.
2. Enumerating all the transitions that can possible occur among the states.
3. Definition of the transition rate matrix Q that describes the network evaluation.
4. Solution of linear system of the global balance equations to derive the stationary state
distribution vector.
5. Computation from the probability vector of the average performance indices.
Numerical examples. To demonstrate our analysis procedures, we have performed
numerous calculations. The main series of calculations were realized for many parameters
combinations by varying the service rates μ B (in station B) within a range from 3.0 to 10.0 and by
varying threshold value tm1 (in first buffer) within a range from 3 to 10. The inter-arrival rate λ
from the source station to station A is chosen as equal to 4.0. The service rates in station A are equal
to μ1 A = 10.0, μ2 A = 8.0 and the feedback probability σ is 0.6. The buffers size is taken as m1 = 12
and m2 = 10. Based on such input parameters, the following results were obtained and presented in
Fig. 2. This Figure depicts the Quality of Service (QoS) parameters as a function of the service rates
in station B and thresholds policy.
130
Информационные системы и информационные технологии
QoS parameters
1,2
1
blA-pr
0,8
blS-pr
0,6
blB-pr
util-A
0,4
util-B
0,2
0
3
4
5
6
7
8
9
10
Server B service rates and threshold buffer A value
Fig. 4. Graphs of QoS parameters, where, blA-pr is the station A blocking probability, blS-pr is the
source station blocking probability, blB-pr is the station B blocking probability, and idle-pr is idle
network probabilisty, util-A and util-B are buffers m1 and m2 utilization coefficients.
The Table 1 shows another parameters obtained during these series of numerical
experiments, where vA is the average number of tasks in the first buffer, vB is the average number
of tasks in the second buffer, qA is the mean response time in station A, qB is the mean response
time in station B, tthr is the average network throughput (sojourn) time, t-bl-A is the mean
blocking time in station A, t-bl-S is the mean blocking time in source station, t-bl-B is the mean
blocking time in station B.
Table 1. The measures of effectiveness, where (given parameters: λ = 4.0, μ1A = 10.0, μ2A = 8.0, μB
(var) = 3.0 – 10.0, m1 = 12, m2 = 10, tm1 (var) = 3 – 10, tm2 = 5, and σ = 0.60).
μB = tm1
3
4
5
6
7
8
9
10
vA
8.440
4.269
1.941
1.240
1.115
1.113
1.134
1.157
vB
9.639
7.956
5.019
2.822
1.714
1.152
0.835
0.638
qA
1.233
0.699
0.405
0.316
0.300
0.300
0.302
0.304
qB
3.386
2.106
1.132
0.606
0.375
0.265
0.204
0.166
tthr
4.926
3.075
1.804
1.191
0.944
0.833
0.775
0.740
t-bl-A
0.172
0.067
0.017
0.004
0.001
0.000
0.000
0.000
t-bl-S
0.049
0.006
0.001
0.000
0.000
0.000
0.000
0.000
t-bl-B
0.009
0.014
0.017
0.018
0.019
0.019
0.019
0.019
Conclusions. The results can be used for capacity planning and performance evaluation of
real-time computer networks where blocking, feedback and thresholds are present. Moreover, this
proposal is useful in designing buffer sizes or channel capacities for a given blocking probability
requirement constraint.
131
Информационные системы и информационные технологии
1.
2.
3.
4.
5.
6.
7.
8.
REFERENCES
Balsamo S., de Nito Persone V., Onvural R. Analysis of Queueing Networks with Blocking,
Boston: Kluwer Academic Publishers, 2001, 255 p.
Perros H.G. Queuing Networks with Blocking. Exact and Approximate Solution, New York:
Oxford University Press, 1994, 299 p.
Oniszczuk W.: Analysis of linked in series servers with blocking, priority feedback service
and threshold policy, International Journal of Computer Systems Science and Engineering,
Vol. 5, No.1, pp.1-8, 2009.
Oniszczuk W. Analysis of an Open Linked Series Three-Station Network with Blocking. In
Advances in Information Processing and Protection, New York: Springer, pp. 419-429, 2007.
Oniszczuk W.: Flexible buffer management with thresholds and blocking for congestion
control in multi-server computer systems, Theoretical and Applied Informatics, Vol. 20, no.1,
pp. 49-61, 2010.
Oniszczuk W.: Semi-Markov-based approach for analysis of open tandem networks with
blocking and truncation, International Journal of Applied Mathematics and Computer Science,
Vol. 19, No. 1, pp. 151-163, 2009.
Oniszczuk W.: An Intelligent Service Strategy in Linked Networks with Blocking and
Feedback, In Studies in Computational Intelligence N. 134 New Challenges in Applied
Intelligence Technologies, Berlin, Heidelberg: Springer-Verlag, pp. 351-361, 2008.
Oniszczuk W.: Quality of Service Requirements in Computer Networks with Blocking, In
Information Processing and Security Systems, New York: Springer Science+Business Media,
Inc, pp. 245-254, 2005.
APPLIYNG NVIDIA CUDA TECHNOLOGY FOR PARALLEL COMPUTING IN
NEURAL NETWORKS
V.Parubets, D.Devjatyh, O.Berestneva
(National Research Tomsk Polytechnic University)
*Work is supported by Russian Foundation for Humanities (proj. num. 12-06-12057в)
The application of artificial neural networks in image regognition is described. Describes the
opportunity to network optimization technology for the NVIDIA CUDA parallel processing in
learning and pattern recognition network. The increase productivity and establish the most optimal
network structure.
Introduction.The theory ofpattern recognitionis the sectionof cyberneticsthat includes
theoretical foundations and methodsfor classification and identificationof objects, processes,
signals, situations, objects that arecharacterized by a set of someproperties and features. The
creation of artificialrecognition systemsremains atheoretical andtechnical challenge.The need for
suchrecognitionoccursin a variety offields - frommilitary andsecurity systemstocaptureall kinds
ofanalogue signals.Oneof the unsolved problemsin this section isoff-line handwriting recognition.
Pattern recognition is formally defined as of assigning input pattern to one of the predefined
classes. In order to make neural network able to solve the problems of pattern recognition, it is
necessary to train network, giving it a sequence of input images, along with the categories which
132
Информационные системы и информационные технологии
these images belong to. After training is completed, the network recognizespreviously unseeninputs,
which belongs to the same set of categories.
Task.The task of this research was to find out the influence of many neural network
parameters: 1) coefficient of speed training 2) types of activation function and coefficients 3) Neural
network architecture 4) CUDA empowerment of training method.
Neural Networks.Pattern wererecognized by a neural networks.Input daraconsists of
individual points in multidimensional dimensional space of solutions. The solution space is divided
into regions, each of which is associated with a particular class. The boundaries of these areas is
precisely formed in the process of training. Due to that fact that we had bot input and output data
and all patterns were marked multilayer perceptron was used. For the method of training backpropagation method was chosen.
CUDA technology.The peculiarity of the equipment that supports the CUDA (Compute
Unified Device Architecture), is able to provide an order of magnitude greater (in comparison with
the clusters), the bandwidth of the memory.
In the graphic accelerators NVIDIA, starting with the eighth series, implemented parallel
computing architecture CUDA, which provides specialized programming interface for non-graphics
calculations.
Logically, the GPU with CUDA support can be considered as a set of multi-core
processors. The basic computational units of GPUs are multiprocessors, which consist of eight
cores, a few thousand 32-bit registers, 16 Kbytes of total memory, texture and constant caches.
Prior to the formal appearance of CUDA technology, experiments were conducted on the use
of graphics cards for desktop systems implementing stream computing. For example, using graphics
hardware and software interfaces, and present data in an array of textures, it was possible to achieve
a threefold increase in productivity in the experiments. It is worth noting also one of the key
advantages of technology CUDA - no need to develop programs to follow the graphic "metaphors" data types and principles of construction calculations, characteristic only for the processing of
vertices and pixels in the construction of the frame.
The implementation of a neural network with a combination of CUDA and OpenMP and
parallelism of the CPU (central processing units) at the level of programming language and
hardware-software interface (API) provides another level of productivity gains.
Literature concerning not only the CUDA, but the previous hardware implementations of
genetic algorithms and neural networks demonstrate the acceleration of between 2 × and 15 × [4 6].
The main source of information on the application of this technology can serve as a portal
for developers of NVIDIA, where you can find the most recent version of software libraries, and
basic information about the immediate implementation of the GPU (graphics processing units) for
general calculations in your project.
Despite the greater information content of the portal company NVIDIA, direct and evaluate
the performance of some of the subtleties of the GPU for numerical integration of tasks, relied on
the work.
Thus, the use of algorithms described above in conjunction with each other has the right to
subsistence and development.
Input Data.The objectsfor researchare70,000digitized imagesof handwrittenArabic
numerals.These data ispart of the MNIST database(Maryland National Institute of Standard and
Technologies).The dataare divided intotraining and testingsamples,at a ratio ofsix to one.
133
Информационные системы и информационные технологии
Each of the 70,000 images is 28x28 matrix. Each elementincludes value of the pixel (0black, 255 white). Each image is assigned a label, vector, consisting out of 10 elements, each
element of which take the value 1 or 0, the element is 1, defines a class which the image.
In order to solve this task neural network was created using Visual Studio 2010.
Neural Networks Variations.To solve the problem of recognizing handwritten characters
multilayer perceptron architecture was chosen. This class of networks supervisory trained with
back-propagation method.
4 networks were created with these parameters:
1) Network did not include neurons with biases. Output layer neurons did not have
activation fucntio, they just summed input data.
2) This network is similar to previous network apart from bias values located in hidden
neuron.
3) Neurons of hidden layer posessed bias value. Output layer neurons had activation
function.
4) Network №4 had same parameters as network№2 but it was trained was empowerement
by CUDA algorithm.
All networks had 758 input, 600 hidden and 10 output neurons.
Learning Rate Coefficient Adjustment.The most correct result was achieved with learning
rate coefficient, which changes over iterations. Choosing the most commonlearning rate coefficient
of the neural network 0.1 ledto increasing MSE instead of desired decreasing.Same situation
occurred with such learning rates as 0.01.
Parameter of the learning rate such as 0.001 led to decreasing of an error but failed to
achieve desired accuracy.
The most correct way to adjust learning rate was favoring of setting the learning rate, which
varies with time. At the first epoch of learning the value is equal to 0.001, and with each epoch of
training was reduced to 0.00005, after 18 epochs of training, change of speed training ceased, but
the training lasted for 5 eras. This parameter is the learning rate neural networks allowed to reach a
stopping criterion is 0.1, and not to exceed the number of training epochs is 30.
Activation Functions.For the activation functions for each network logistic and hyperbolic
tangent functions were used. For the hyperbolic tangent function both constants remained similar to
each other.
Steepness parameter of the sigmoid lesser than 0.5 led neural networks to not
reachingstopping criteria, and training was stopped when the maximum number of epochs was
achieved. Sigmoidsteepness parametertakes valuesbetween 5and above,brought led to degenerating
intoclose to Heaviside step function thus preventing achievement stop criteria.
Accuracy.This table reveales the accurasyachived by testing neural networks depending on
their activation fucntions, learning rate coefficients, and some features of architecture.
Table 1. Testing accuracy achieved by CPU implemented training
Activation function
Networks
accuracy
1 (no bias, no output
54,4%
51,9%
68,7%
48,1%
84,2%
83,3%
84,5%
81,3%
neurons act. func.)
2 (bias, no act. func for
134
Информационные системы и информационные технологии
output neurons)
3 (bias, act func for
93,4%
90,8%
92,7%
85,3%
output neurons)
The best results of testing shows a network with output layer possesingactivation function.
The sigmoid activation function achieved recognition 93,4% accuracy of handwritten character.
CUDA Implementation.These results were achieved by training network with following
parametres:
1. sigmoid activation function
2. amount of input neurons – 758, hidden – 600, output – 10
3. sigmoid activation function, steepness coefficient – 1.
Table 2. Training speed results
Training Implementation
Speed-up
Training Time (h:mm)
CPU, 1 thread
6:43
CUDA
0:55
7,2x
Despite thesignificant difference of algorithmsexecuted withGPU,a set of generalstepscan
be revealed:
1. Extraction ofa set of instructionsexecutableby one instancekernel.
2. Allocation ofthe data set, common for the blockcoresand loadingit intoshared memory.
3. If the data2is too big orset of instructionsselectedin Step 1involves too much computing,
intensivetaskis decomposedinto simplertasks.
4. Perform calculations onpre-loaded data.
5. Results of calculating are copied back to global memory
Paying attention tothe dimensionsof blocks andgrids is vital.So, ifthe kernel containsa large
numberof instructions –it is worthto reducethe dimension ofthe blocks.This will enablemore
efficient use ofregistered modulesGPU.
With a relatively small number of threads delays associated with data transfer from the host
to the graphics card play an important role, which significantly reduces the resulting performance.
Increasing the number of threads and, accordingly, the amount of data to be processed at the same
time, to avoid this "bottleneck" technology CUDA.
Findings.
1. Mostly optimized network architecture was investigated
2. Calculation time was reduced in 7 times.
1.
2.
3.
REFERENCES
Галушкин А.И. О методике решения задач в нейросетевом логическом базисе //
Нейрокомпьютер.- 2006.- №2.- С.49-70.
Мызников А.В., Россиев Д.А., Лохман В.Ф. Нейросетевая экспертная система для
оптимизации лечения облитерирующего тромбангиита и прогнозирования его
непосредственных исходов // Ангиология и сосудистая хирургия.- 1995.- №2.- С.100.
Горбань А.Н., Россиев Д.А. Нейронные сети на персональном компьютере.Новосибирск: Наука.- 1996.- 276с.
135
Информационные системы и информационные технологии
4.
5.
6.
7.
8.
9.
Harris M. Mapping Computational Concepts to GPUs. // GPU Gems 2.-Addison Wesley.2006.- С.493-508.
J. D. Hall, N. A. Carr, and J. C. Hart. Cache and Bandwidth Aware Matrix Multiplication on
the
GPU.
Technical
Report.
-UIUCDCS-R-2003-2328,
URL:
http://graphics.cs.uiuc.edu/~jch/papers/UIUCDCS-R-2003-2328.pdf.
Horn D. Stream Reduction Operations for GPGPU Applications. // GPU Gems 2. -Addison
Wesley.- 2006.- С. 573-589.
Хайкин С, Нейронные сети полный курс, 2-е изд., испр.: пер. сангл. – М.:ООО
«И.Д. Вильямс», 2006. 1104 с.
Лазарев И.А., Русаков В.И., Ткачева Т.Н. Иммунопатологические изменения у больных
язвенной болезнью желудка и двенадцатиперстной кишки и их имму-нокоррекция // 4
Всесоюзный Съезд гастроэнтерологов.: Тез.докл. - Москва, Ле-нинград, 1990.- Т.1.С.702-703.
А.Н.Горбань, В.Л.Дунин-Барковский, А.Н.Кардин «Нейроинформатика» Отв. Ред.
Новиков Е.А., РАН, Сиб. Отд., Институт выч. Моделирования – Новосибирск: Наука,
1998.
ИССЛЕДОВАНИЕ БЫСТРОДЕЙСТВИЯ МЕТОДА ИНДЕКСАЦИИ ФАКТОВ
И.А. Осадчая
(г. Томск, Томский политехнический университет)
FACTS INDEXING APPROACH SPEED RESEARCH
I.A. Osadchaia
(Tomsk, Tomsk Polytechnic University)
Decision support systems give an opportunity to «ascertained» information output
appropriate of user needs. SemanticV1.5beta package meant for representation and visualization
knowledge by way of semantic network, as well as access to knowledge base on the graphical
interface and query language. This article gives information about test and performance of indexing
approach facts, realized in SemanticV1.5beta.
Наиболее активно на сегодняшний день растут неструктурированные данные и
информация в электронном виде – их объем удваивается каждый год, и некоторые компании
буквально тонут в океане данных. Управление информацией (УИ) стало одной из ключевых
задач во всех отраслях, и компании ищут способы сократить производственные расходы,
позволяющие эффективно управлять электронным содержимым хранилищ данных.
Появление баз данных (БД) знаменовало собой немалый шаг на пути организации
работы с декларативной информацией. В базах данных могут одновременно храниться
большие объемы информации, а специальные средства, образующие систему управления
базами данных (СУБД), позволяют эффективно манипулировать данными.
Традиционные информационные системы независимо от доступных средств или
применяемых технологий обеспечивают пользователя «сырой» информацией без каких-либо
136
Информационные системы и информационные технологии
дополнительных пояснений. Они просто обрабатывают и распространяют данные, хранящиеся
в базе данных.
Системы поддержки принятия решений состоят не только из базы данных, но также из
базы, содержащей техники, методы, прогнозы и статистику, что делает возможным
комплексную
обработку
доступной
информации.
Они
дают
возможность
«индивидуализированного»
вывода
информации,
соответствующего
потребностям
пользователя.
Пусть базу знаний составляет множество правил R = {r}, где r = (A → C), A = {a} –
множество антецедентов (условий) правила, С = {c} – множество консеквентов (следствий)
правила, а также фактов F = {f}. Факты f, антецеденты a и консеквенты c правил состоят из
триплетов (s, p, o), где s – субъект, p – предикат и o – объект. Запросы к базе знаний g также
состоят из триплетов. Если запрос g успешно унифицируется (сопоставляется) с фактом f, то
среднее время выполнения запроса tf невелико и зависит линейно от числа фактов в базе
знаний tf =½ τ·|F|, где τ – время извлечения одного факта, |F| – мощность множества фактов.
Если запрос g унифицируется с консеквентом правила, то среднее время обработки правила
без использования алгоритмов ускорения составит tr = tfbd, где b – число условий в правиле,
d – средняя глубина вложенности правил.
Программа SemanticV1.5beta разработана в Санкт-Петербургском НИ университете
информационных технологий и оптики. Пакет предназначен для представления и
визуализации знаний в виде семантических сетей, а также для доступа к базам знаний с
помощью графического интерфейса и языка запросов. Данный программный продукт может
использоваться в режиме обучающей системы, в котором база знаний содержит в неявном
виде некоторую гипотезу, например, диагноз, а пользователь, задавая вопросы, должен
выявить данную гипотезу, затратив на это минимум вопросов. Кроме того, программа может
работать в режиме экспертной системы, сопоставляя имеющиеся факты с правилами в базе
знаний.
Индексация фактов производится следующим образом. Присвоим каждому факту в
базе знаний порядковый номер i, тогда нумерованный факт будет выглядеть следующим
образом.
fn = (i,s,p,o).
Для множества термов T = {t}, встречающегося в фактах, построим индекс в виде
X  {x}  {(t , w,{itw})},
где w – место данного терма в атоме (в качестве субъекта, предиката или объекта), {itw} –
множество номеров фактов, имеющих терм t в роли w, w=(‘s’;’p’;’o’). Резолюция правила
заключается в установлении истинности условий и присвоении значений переменным.
Теперь, при обращении к правилу, тело которого состоит из множества условий
{c1,c2,…, ck}, где cj = (sj,pj,oj), sj – субъект, pj – предикат, oj – объект, (s;o) = (t;v), v —
переменная, pj = t. Поскольку в логике первого порядка не допускается использование переменных в качестве предиката, каждое из условий cj может иметь одно из четырех сочетаний
термов и переменных: (t,t,t); (t,t,v); (v,t,t); (v,t,v).
Для каждого из cj условий правила извлечение релевантных фактов для
перечисленных сочетаний термов заключается в нахождении пересечений множеств
индексов:
137
Информационные системы и информационные технологии
I j  {its }  {itp }  {ito }, s j  const , p j  const , o j  const ;
I j  {itp }  {ito }, p j  const , o j  const ;
I j  {its }  {itp }, s j  const , p j  const ;
I j  {itp }, p j  const
Каждой переменной v, используемой в j-ом условии, из списков Ij u можно поставить в
соответствие множество кортежей {i,ui}, где i — номер факта, i  I j , ui — значение
переменной v, извлекаемое из i-го факта. Если переменная v используется более чем в одном
условии правила, пересечение
U v  {uv } 
{u} j
jC
множеств значений переменной во всех условиях С правила, в которых эта переменная
используется, позволит сократить число фактов, требуемых для унификации этих условий.
Для получения списка фактов Ivj, содержащих переменную v для j-го условия правила, где эта
переменная встречается, достаточно выполнить операцию реляционного деления
Ivj  i, ui  uv
.
Наконец, если в условии правила cj участвуют более одной переменной, то
пересечение списков
Ij 
I vj для каждой из двух переменных даст окончательный
vc j
список фактов, которые отвечают j-му условию правила.
Данный метод реализован в программе Semantic. Поскольку прямой логический
вывод предполагает независимую обработку каждого правила, длительность вывода имеет
линейную зависимость от числа правил. Следовательно, оценку быстродействия можно
оценивать на одном правиле. Тестирование данного метода проводилось на базе знаний,
описывающей родственные отношения. Факты вида субъект-is_parent-объект создавались с
помощью генератора случайных чисел. Правило, которое использовалось для измерения
времени вывода, описывает отношение типа «прапрародитель» и имеет три условия:
r([с("?x1","is_parent","?x2"), с("?x2","is_parent","?x3"), с("?x3","is_parent","?x4")],
[f("?x1","is_grandgrandparent","?x4")]).
Приведенный ниже график (см. рис.1.) показывает зависимость времени работы
программы логического вывода в зависимости от числа фактов в базе знаний.
138
Информационные системы и информационные технологии
Рис. 1. Зависимость времени логического вывода от числа фактов в базе знаний
Эксперименты на тестовом наборе фактов показали, что эффективность индексации
фактов зависит также от результативности правил. Если количество успешных применений
правил невелико, то время вывода с использованием индексов стремится к нулю. Если
каждая комбинация исходных фактов приводит к успешной резолюции (ситуация, на
практике, маловероятная), то использование индексов только увеличивает время за счет
издержек на индексацию. В использованном примере успешными были приблизительно 15%
всех применений правил.
1.
2.
3.
4.
5.
6.
ЛИТЕРАТУРА
Forgy C. L. RETE: A fast algorithm for the many pattern / many object pattern match problem
// Artificial Intelligence, 1982. Vol. 19, pp. 17-37.
Бессмертный И.А. Методы поиска информации с использованием интеллектуального
агента // Известия вузов. Приборостроение. 2009. № 12. С. 26-31. - ISSN 0021-3454.
Бессмертный И.А. Семантическая паутина и искусственный интеллект // Научнотехнический вестник СПбГУИТМО. - Санкт-Петербург: СПбГУИТМО, 2009. - Т. 64,
вып. 6. - С. 77-83. - 122 с. - ISSN 1819-222Х.
Информационные технологии в бизнесе / Под ред. М.Желены. – СПб: Питер, 2002.
Бессмертный И.А. Управление базами знаний с использованием прецедентов // Научнотехнический вестник СПбГУИТМО. - Санкт-Петербург: СПбГУИТМО, 2011.
Бессмертный И.А. Теоретико-множественный подход к логическому выводу в базах
знаний // Научно-технический вестник СПбГУИТМО. - Санкт-Петербург:
СПбГУИТМО, 2010. - Т. 66, вып. 2. - С. 43-48. - 128 с. - ISSN 1819-222Х.
139
Информационные системы и информационные технологии
ОБЗОР ИМИТИРУЮЩИХ СИСТЕМ ОЦЕНКИ ЭФФЕКТИВНОСТИ
ВНЕДРЕНИЯ ИТ
С.В. Разумников
г. Юрга ( Юргинский технологический институт (филиал) национального
исследовательского Томского политехнического университета)
THE REVIEW OF SIMULATING SYSTEMS TO ASSESSMENT OF EFFICIENCY
FROM INTRODUCTION IТ
S. V. Razumnikov
Yurga (Yurga technological institute (branch) of national research Tomsk polytechnic
university)
Some years in Russia actively develop in the last introduction of information technologies
(systems). Costs of firms of IT form a considerable share from their turns. Considering it, a
reasonable question is economic efficiency of these expenses.
Projects of introduction of IT – in fact investment projects, however their financial result less
явен, and risks are higher. The analysis of existing simulating systems is provided in this work
according to economic efficiency of investment projects. Features and shortcomings of their
practical application are considered.
Для упрощения расчетных процедур существуют программные продукты,
позволяющие оценивать и прогнозировать финансовое состояние предприятия, выполнять
сравнительный анализ эффективности вариантов проекта, моделировать экономическое
развитие проекта и получать приемлемые для инвестора результирующие показатели.
Проекты внедрения ИТ – по сути инвестиционные проекты, однако их финансовый
результат менее явен, а риски более высоки. ИТ-проект является гораздо более масштабным,
так как в нем должны рассматриваться не только начальное вложение финансовых средств,
но и этапы после внедрения: обслуживание, сопровождение, доработка, обучение и т.д. Все
это требует дополнительных средств и усилий.
В России наибольшее распространение получили несколько компьютерных
имитирующих систем, используемых для оценки инвестиционных проектов. Основными из
них являются: пакеты COMFAR и PROPSPIN, созданные в ЮНИДО – Организации
Объединенных Наций по промышленному развитию [2]. Comfar – первая в России
программа инвестиционного анализа, которая явилась эталоном для разработки
отечественных программных продуктов таких, как Project Expert Professional (фирма Про Инвест - ИТ), Альт - Инвест (фирма АЛЬТ), программный комплекс "Инвестор", "Аналитик"
(фирма ИНЭК), ТЭО-ИНВЕСТ (Институт проблем управления РАН), ENERGY - INVEST
(Научный центр прикладных исследований - РАО"ЕЭС России"), система оценки проектов в
нефтяной промышленности "FOCCAL" (фирма CIS) и других "закрытых" и "открытых"
программных пакетов. В последние годы на рынке появились новые современные пакеты:
Primavera, Open Plan, Microsoft Project for Time-Line, Arthemis Problisher.
"Закрытость" означает невозможность изменения пользователем формул и алгоритмов,
по которым происходят вычисления в программном пакете (пакеты Comfar, Project Expert).
При этом пользователь понимает, что сделано, но не видит, как это сделано. К "открытым"
относятся пакеты, написанные на базе электронных таблиц в соответствующей среде, где
140
Информационные системы и информационные технологии
пользователь имеет возможность модификации формул (все остальные пакеты). Каждая
программа так или иначе адаптирована к условиям российской экономики, имеет
определенный круг пользователей и примерно одинаковые с другими программами
принципы работы, исходные данные, выходные формы, методики анализа результирующих
показателей эффективности проекта.
В статье Берсенева Н.П. «Роль и место программных продуктов в оценке
эффективности инвестиционных проектов» [1] приведены показатели, которые должны
относиться к функциональным возможностям программ:
1. Использование современной методики расчета, основанной на имитации потока
реальных денег.
2. Минимизация ограничений на горизонт и шаг расчета.
3. Минимизация ограничений на количество продуктов.
4. Богатство набора финансовых и экономических показателей, используемых для
оценки проекта.
5. Допускаемое пакетом разнообразие сценариев реализации проекта.
6. Возможность и способы учета инфляции, расчетов в текущих и прогнозных ценах.
7. Возможность и способы учета неопределенности и риска.
8. Возможность сохранения в памяти компьютера приемлемых вариантов расчета для
последующего сравнения и окончательного отбора.
К качеству программной реализации относятся следующие показатели:
1. Возможность реализации пакета на распространенных типах компьютерной техники
с использованием доступной операционной среды.
2. Надежность в работе.
3. Быстродействие, позволяющее в приемлемые сроки производить расчеты
необходимого количества вариантов, их сравнение и др.
Под удобством пользовательского интерфейса понимается возможность упрощения и
минимизации трудоемкости ввода информации; возможная защита от ошибок при вводе;
наглядность результатов, достаточный объем графической информации [1].
Так, например, Comfar использует систему отображения исходных данных в виде
дерева, которое может раскрывать или сворачивать "листки" диалога с исходными данными,
показывая состояние подготовки дерева к получению достоверного результата.
Project Expert – все разделы программы отображает в виде книги, с постраничным
описанием основных блоков, к которым отнесены следующие - Проект, Компания,
Окружение, Инвестиционный план, Операционный план, Финансирование, Результаты,
Анализ проекта, Актуализация. Программа предлагается как инструмент, вынуждающий
делать выбор на каждой странице, причем, диалоговые окна не приглашают к
взаимодействию по раскрытию или анализу информации данной страницы, а носят
инструктивный или рекомендательный характер.
Программы Альт –
Инвест, Инвестор, Аналитик и другие, построенные на
стандартных средствах Excel, развивались по пути создания своих аналитических
инструментов, дополняющих стандартный набор. Все исходные данные вводятся с листа, а
не в диалогах со сложной системой представления информации, поэтому не имеют проблем
с печатью. Однако, таблицы исходных данных и результирующих показателей не защищены
от повреждения, от "затирания формул" при их изучении или исправлении, что заставит
начинать расчет заново.
В таблице 1 приведен сравнительный анализ компьютерных имитирующих систем,
используемых для оценки инвестиционных проектов.
141
Информационные системы и информационные технологии
Таблица 1 — Сравнительный анализ компьютерных имитирующих систем,
используемых для оценки инвестиционных проектов
Название
Особенности
Достоинства
Недостатки
системы
COMFAR
Является
Содержит блок оценки Отсутствие реакции
закрытой
коммерческой и
создателей пакета на
системой, т.е.
экономической
изменяющиеся условия
пользователь не эффективности,
функционирования
может изменить большой объем
программы; несоответствие
формулы и
выдаваемой
налогового блока
алгоритмы, по
графической
российским условиям
которым
информации, что
налогообложения; принятый
производятся
позволяет оперативно
в системе годичный (или
вычисления в
получить достоверную полугодичный) шаг расчета;
программном
оценку без
жесткая постановка перечня
пакете
дополнительных
исходных данных при
расчетов при
ограниченности их
варьировании ряда
количества; трудности ввода
исходных данных
некапитализируемых затрат;
трудность учета инфляции;
несравнимость интегральных
показателей, вычисленных
при различных уровнях
инфляции
PROPSPIN
Является
Интегрированность, т.е. Отсутствие учета фактора
законченным
пользователь
инфляции и отсутствие
вариантом
одновременно видит на влияния рыночных факторов
финансового
экране и входные
на цену и объем
профиля проекта данные, и финансовые выпускаемой продукции и
с учетом
последствия
ресурсы
заданных
ограничений
Project Expert Является
Наличие
Не предусмотрено
закрытой
формализованных
использование бальных или
системой;
процедур как
вероятностных оценок при
обладает
собственно
анализе рисков; не
системностью
качественного анализа
предусмотрены «поправки на
(по 40 позициям), так и риск» (увеличение требуемой
анализа рисков (по 71
нормы дисконтности)
позиции),
охватываются 11
стадий проекта
Альт-Инвест Является
Возможность к
Плохо защищен от
открытой
адаптации к изменению ошибочных действий
системой,
условий реализации
написанной на
проекта и к введению
базе
дополнительных
142
Информационные системы и информационные технологии
электронных
таблиц в
соответствующе
й среде, где
пользователь
имеет
возможность
модификации
формул
показателей; имеет
налоговый блок,
полностью
соответствующий
российским условиям;
легко осуществляется
пересчет результатов к
другим данным
К общим недостаткам данных систем оценки инвестиционных проектов относятся
следующие [2]:
- все эти системы имеют ограниченную возможность учета влияния конкретных
рисков. В системах COMFAR, PROPSPIN, PROJECT EXPERT этот вопрос не ставится;
- все указанные пакеты являются расчетными моделями, не представляя ни одного
алгоритма оптимизации. Однако в различных случаях возможно решение задачи, например,
линейного программирования; при этом один из финансовых показателей – целевая
функция, а на остальные заданы ограничения;
- рассмотренные продукты не имеют ни визуальных (графических), ни
аналитических средств сравнения различных проектов;
- пакеты «не различают» пользователей, выдавая один и тот же набор выходных
показателей для инвестора, реципиента или другого участника инвестиционного проекта;
- все рассмотренные системы – статические в том смысле, что рассматривают
заранее инвестиционные затраты, программу реализации и т.д. в отличие от динамических
систем, допускающих автоматическую корректировку показателей на t-м шаге в зависимости
от значений показателей на предыдущих шагах.
Этим предопределена необходимость проведения дальнейших исследований по
развитию и детализации методов оценки экономической эффективности инвестиционных
ИТ-проектов и разработки информационной системы, которая позволит производить оценку
именно Информационных технологий с учетом всех недостатков приведенных
имитирующих систем.
1.
2.
ЛИТЕРАТУРА
Берсенев Н.П. Роль и место программных продуктов в оценке эффективности
инвестиционных проектов // Сборник статей 3-ей конференции «Роль аналитика в
управлении компанией», Москва: ИКФ Альт, 28 июня 2002. [Электронный ресурс].
Режим доступа: http://www.aup.ru/books/m74/13.htm. Дата обращения – 4.10.2012.
Колчанов В.Д., Кобко Л.И. Экономическая эффективность внедрения информационных
технологий // Учеб. пособие, Москва 2006, с. 177.
143
Информационные системы и информационные технологии
INTELLIGENT APPROACH TO THE TOURIST CUSTOMER RELATIONSHIP
MANAGEMENT SYSTEM DEVELOPMENT
Ekaterina Romanenko, Alla Kravets, Andrey Olyanitch, Michael Koniordos, Eduardo Sarmento
(Volgograd, Russia, Volgograd State Technical University, Volgograd State Agricultural
University)
The multiagent approach to the development of CRM systems for tourism is considered at
the article. Based on these researches, the authors developed a CRM system architecture based on
the multiagents, which was applied to the development of CRM system for the tourist companies.
Particularly, the intelligent agent for gathering information from distributed resources is designed
and implemented.
Introduction. In an increasingly competitive during the saturation of the market, as well as
moments of the downturn and economic crisis, the heads of travel companies of small and mediumsized businesses looking for resources to improve business performance. The use of modern
technologies gives a definite effect of the business, creating a competitive advantage for a travel
company [1].
Today the Russian market of tourist services is directed almost entirely on outbound tourism,
major tour operators are provided with "typical tourist products." Even a slight customization of the
tour at the request of the client involves a substantial increase of the product cost. Based on these
assumptions, develops and markets specialized software for travel agencies, including regional
ones. In fact, such firms are engaged in the resale of the larger tour companies and tour operators.
Accordingly, the travel agency software is often limited to the paid access to the database via the
Internet tour. In some cases, travel agencies have sufficient access to expensive reservation systems
(Amadeus, etc.) or use various free online resources (booking.com, etc.) Current trends in the
tourism industry (both in Russia and abroad) are directed on the development of inbound (foreign)
and internal (domestic) tourism. This problem is particularly relevant for the regional tourism
market. However, without solving the problem of consolidation of information on tourism services
in the region to implement such trends is impossible.
Related work. The authors have analyzed both the market of software products designed to
automate the travel agencies activities, and subject area - the tourism in the context of regional
characteristics.
During studies of the regional market has made the following findings:
For the development of inbound and domestic tourism to the solution of the consolidation of
various information of the regional market of tourist services;
To promote the services of the regional tourism agencies need to implement technology
customer relationship management (CRM);
The problem of automation must be addressed comprehensively, with the use of advanced
information technologies [2].
For complex decision problems described above, tend to attract the CRM-system. Expanded
CRM-system may include a variety of modules, or use information from other applications and
databases available at the company. However, to maximize the value of each customer is achieved
mainly due to three elements of the strategy: the organization of integrated marketing
communication channels, develop programs to stimulate demand and create products and services
144
Информационные системы и информационные технологии
in accordance with the needs and expectations of customers. Accordingly, the most important
technology components of CRM-system is a subsystem of online interaction with customers,
monitor the current operations as well as databases on customers and products, and analytical
modules [3].
A modern dynamic business in a constantly changing field of the client (the level of culture,
fashion, tastes, habits and national characteristics) significantly changed the existing paradigm of
interaction with the client, it is increasingly taking place at the rising uncertainty. The question
arises, how the company can build an effective strategy customer-based business? In so doing, it
may help of modern information technology, including technology and multi-agent systems. The
possible gap between theory and real benefits from the use of CRM can be overcome with the help
of intellectualization of the subsystems, which are responsible for effective communication with
customers, preparing decisions under uncertainty and are specifically designed to meet the specific
needs of the company.
The purpose of article - review of the possibility of using a hybrid approach (multi-agent
systems plus methods of customer relationship management) for companies that provide travel
services.
Methodology. The methodological basis of this study is the dialectical method of learning
and a systematic approach. The study used such scientific methods and techniques as a scientific
abstraction, analysis and synthesis methods of grouping, comparisons, etc.
The object of study - social and economic system of the tourism industry.
Why multiagents?
CRM - what is it. In modern literature there are many definitions of concepts and technology
CRM - from the perspective of advanced information technologies, formation processes, workflows,
policies, business philosophy, however, we consider the very first.
In terms of information technology CRM implemented a set of specific software and
technologies to automate and improve business processes in marketing, sales, customer service and
support. CRM in procedural terms may be a business process and technology. The very concept of
CRM - Customer Relationship Management - defines the basic business functions of these systems.
Successful CRM-initiative must begin with a business philosophy of communication with the
consumer, which consistently ranks of the company with respect to customer needs and
expectations.
Fig. 1. Diagram of the CRM-system.
The methodology of the concept of customer relationship management includes the following:
145
Информационные системы и информационные технологии
 Business strategy that enables companies to effectively manage their customer
relationships;
 Systematic approach to customer relationship management;
 Identification, profiling and personalization of the customer's identity;
 Assessment of the client and his needs by analyzing and sorting data;
 Create long-term relationships with clients;
 Implementation of the client's needs;
 Use of advanced management and information technology to collect Information about
customers at all stages of its life cycle;
 New level of strategy, technology and software, for example, the mechanism of evasion
of service;
 Automation of the three key business areas, which are the primary interface between the
company and its customer service marketing, sales and service;
 Development of new products based on the processing of messages received from clients;
 Fixation of each contact with the client, keeping the history of contacts.
Mechanisms of CRM:
 Collecting and processing information on contractors in a single database;
 Automation of the management, control over their work;
 Operational analysis of the impact of the company[3].
1.1 . What is multiagents? At the heart of multi-agent approach is the concept of a mobile
software agent, which is implemented and operated as an independent specialized computer
program or an element of artificial intelligence.
The concept of agents developed in the framework of multi-agent technology and multiagent systems (MAS), implies the existence of an active agent behavior, that is the ability of a
computer program yourself to respond to external events and to choose the appropriate action.
Today agent technologies offer different types of agents, models of their behavior and properties, a
family of architectures and component libraries oriented to modern requirements.
A simple computer program differs from the agent that did not bother with the target
behavior and the analysis results. Then, as an agent representing the interests of the user is interested
in that job was done. In the event of a failure or malfunction he should try again later or to have in
reserve an alternative solution to the problem. Agents always make a list of activities performed, the
results of testing and verification, and send it to the control system.
Fig. 2. The structure of the agent.
In Fig. 2 shows the enlarged structure of a typical agent. Inputs are the internal parameters of
the agent and the state of the environment. Output parameters that affect the environment and
inform the user (or a program that performs the role of manager in the system) on the state of the
environment and the decisions taken. Solver decision-making process. Solver can be fairly simple
algorithm, or an element of artificial intelligence.
146
Информационные системы и информационные технологии
Examples of effective implementation of multi-agent systems in resource management can
be considered large companies such as:
 Tankers International (London, UK) - to control the world's largest tanker fleet,
 Addison Lee (London, UK) - to control the largest fleet of corporate taxi in England,
 Gist (Manchester, UK) - to control one of the largest parks in England, trucks,
 Avis (Liverpool, UK) - to manage the delivery vehicles for rent.
As a result of the introduction of systems and technologies is ensured more efficient use of
resources, improved customer service, reduced costs and risks, reduced dependence on human
factors.
Developed at the request of Addison Lee (London), multi-agent system for planning and
resource optimization to automatically plan the 15,000 orders per day to 800 vehicles equipped with
GPS-navigation facilities, interacting with the drivers via mobile phones. As a result of the
introduction in the first month the number of orders sold increased by 7% in the same park cars,
now 97% of all orders taxis are planned automatically, without the participation of managers, by 3.5
times (up to 2%) decreased the proportion of orders executed at the wrong time , decreased by
22.5% return journey the taxi, the taxi every now serves on two additional trips per week for the
same expenditure of time and fuel, which is reflected in the increasing profitability of each machine
at 5%; taxi is 40% faster time training of new operators has decreased by 4 times, earned a better
website, through which now runs for about 16% of orders the company[4].
In other areas of the multi-agent system is also quite effective. For example, agent-based
systems have found wide application in industry. For example, IBM uses agents for the production
of semiconductor chips, the Danish shipbuilding company - for welding the holes in the ship, and in
Japan a system based on the agent acts as the operator interface bullet train.
In the sphere of tourist services multi-agent technology is not used yet, but it does not mean
that it can not be applied. Normal situation - the customer is required to tour certain parameters.
Due to heterogeneous multi-agent system, all information on tourist services provided by tour
operators is contained in a single database up to date. This database can be accessed by a tour
operator, but a few, which entails the probability of redundancy the same tour a few travel agencies.
Reservations may be canceled by the tour that will also need to track and to notify the client that you
want him to tour free. And if customers claiming to tour, not three, but a dozen? It is time
consuming and inefficient use of human resources. But if in these travel agencies implemented
multi-agent system, its elements - intelligent agents - can communicate with each other without the
involvement of people, thus facilitating the work of employees of travel agencies. The effect is
obvious - reducing the time solving problems, reducing the volume of data transmitted through the
transmission of other agents of high-level partial solutions, reducing the time and the harmonization
of conditions of formation of contracts.
1.2 . The hybrid technology. At first glance, these two technologies are at different poles of
complexity, focus on specific tasks. However, on closer inspection one can say that in the long term,
these methodologies can complement each other.
Both methodologies based on appropriate technologies implement a specific approach to the
construction business, and not just contribute to the automation of individual processes. Multiagent
systems have opened the era of network organizations (systems) to the collective interaction of
intelligent agents, offering to replace the powerful, centralized systems are fully decentralized, in
which the hierarchical structure is giving way to an adaptive organization, rigid bureaucratic
management from top to bottom - the negotiations, a solid plan - flexible arrangements. The result
of applying this concept of growth management efficiency under conditions of uncertainty, the
successful solution of problems, conditions that are not fully specified in advance and may change
147
Информационные системы и информационные технологии
during the task. CRM also offers a flexible approach to building our business to client preferences
are not revealed until the end of the contingent of users of the product is constantly changing in
many ways. These circumstances allow you to combine two diverse methodologies based on the
common needs of users well, and as soon as possible.
Talking about the full integration of CRM and the methodology of multi-agent approach is
not entirely correct, but you can combine the positive effects of their use and talk about the
integration of methodologies and capabilities that are complementary and allow us to determine an
intelligent CRM. Implementation of CRM methodology based on multi-agent approach is the
following:
 Design of agents for automating and improving the process of Customer Support
(customer support) within the concept of CRM;
 Coordination of the units with the help of multi-agent system;
 Accumulation of knowledge and skills of sales staff in the knowledge bases of the agents;
 Simulations and the behavior of customers, forecasting by agents;
 Monitoring of external information search agent;
 Administration of the software client hardware.
1.3 . Multi-agent architecture of the CRM-system and the team of agents collecting
information. As a result, research has begun to develop an intelligent system using multi-agent
technology. The system architecture is shown in Figure 3.
Fig. 3. The system architecture.
To date, developed software products that are essential for developing an integrated
automated system. The first system is designed to implement the complex interaction of all the
information space tourism industry. It is cross-platform application, the client portion of which can
run on operating systems of personal computers, mobile OS, and on the basis of automated teller
machines and terminal fees.
The second system is a complex designed for 1C Enterprise 8.2 and allows you to automate
business processes in the enterprise tourism industry. She is certified in compliance with "1Ccompatible" [2].
1C: Enterprise - a software company 1C, designed to automate the activities of the
enterprise.
Initially, the product of 1C: Enterprise has been designed to automate accounting and
management accounting (including payroll and personnel management). But today, this product
finds application in areas distant from the actual accounting problems [5].
148
Информационные системы и информационные технологии
The developed software system has the following features [7]:
 "Run-time" management of agents and objects in the domain;
 Scalability;
 Customizable display of objects;
 Smart search;
 Convenient reporting system;
 The flexible configuration of access rights;
 Interaction with other systems;
 Intelligent system alerts;
 Visualization of interactions between objects;
 Expandable functionality by adding additional libraries.
In accordance with the proposed architecture, the algorithm is to collect, analyze, and make
recommendations to the user will be based on multi-agent approach.
Multi-agent acquisition module tours with travel agencies portals contains the following
types of agents:
 The interface agent (UserAgent) - organizes the interaction of user data;
 Management Agent (ControlAgent) - summarizes the data collected by the agents,
builders, specifies general methods and data for all collectors;
 Collectors (AgentSite1 - AgentSiteN) - Agents, assemblers tuned to specific sites of
travel agencies (Figure 4).
Fig. 4. Architecture of multi-agent elements.
1.4 . Design and implementation of automated data collection agent. We single out the
basic requirements to the developed agent:
 Client-server architecture;
 Collection of information;
 Integration with the supervising agent;
 Storing information on tours to the invariant structure of the data.
Architecture of agent is presented in Figure 5.
149
Информационные системы и информационные технологии
Fig. 5. Architecture of agent.
The agent uses two servers: to place a custom kernel and a database of tours, which will be
filled during the operation of the agent.
Here is a typical scenario, the verbal ability of the system:
 Analysis subsystem resource tour operator establishes a connection to the resource,
initializes the input data, determines the location of the required information;
 Formation and sending a request to the server provider of tours;
 The query processing system, content management;
 Analysis subsystem initiates the processing of query results that come from the server as
the page layout and analyzed in the corresponding subsystem;
 Query results are converted into a data structure that is temporarily stored in RAM;
 The subsystem generates tours fill database queries to the database server, using data
from the structure. Verified the relevance of the data, if necessary, removes the obsolete information
from the database.
As a means of implementing agents were used:
 jade library for building multi-agent systems in the language Java;
 JSoup-HTML parser for Java. Used only to connect to the server and get the object model
pages.
The most convenient way to implement a parser object model is the realization of the pattern
pages of object-oriented design "visitor." For each object, create a visitor object is passed in the
round.
Just crawl object model because its structure is implemented in the form of a recursive
algorithm.
2 Conclusion. As a result of research, the authors concluded that for the automation of
business travel can be used hybrid technology, combining the techniques of CRM-systems and
multiagents, as evidenced by the development of an intelligent system of customer relationship
management. This system is able to cope with complex scientific and technical challenges of
aggregating, analyzing and processing information in diverse socio-economic system for the
example of interoperability between the company and its travel industry customers.
First proposed information model of the interaction of subjects of the tourism industry using the
methods of coherent control and taking into account the synergies, as well as the technique of using
multi-agent intelligent techniques for solving problems of aggregation, analysis and processing of
information in a complex socio-economic system of the tourism industry.
150
Информационные системы и информационные технологии
The functional solution is fundamentally different from existing designs using a multi-agent
technology, which allows for more efficient collection and processing of business performance, and
work closely with the replicated platform that will adapt the product to the needs of any travel
company and set up the collection of business rates from accounting solutions 1C: Enterprise
(Accounting. Trade Management, Manufacturing Enterprise Management). This can significantly
save on the cost of technology implementation and significantly increase the speed of
implementation.
1.
2.
3.
4.
5.
6.
REFERENCES
Romanenko, E.: Hotel business-administration software development (in Russian).
Proceedings of the All-Russian conference and youth scientific school: “Scientific research in
information processing, storage, transfer and protection”, 2009, in 4 vol., vol. 3., p. 79-82.
Romanenko, E.: Intelligent technologies in customer relationship management on example of
tourism industry (in Russian). Proceedings of the VIII scientific-practical conference
"Dynamics of scientific research", 2012, t.23, Przemyśl, Czech Republic. Nauka i studia. P.
72-76.
Kijaev, V., Gerasimov, R.: Intelligent CRM on the base of multi-agent approach (in Russian).
Stochastic optimization in informatics, 2012, v. 8, iss. 1. P. 68-79.
Site of the group of companies "Genesis of knowledge", http://www.smartsolutions123.ru/company/about.php.
Article about 1C, the free encyclopedia Wikipedia, http://ru.wikipedia.org/wiki/1C:Enteprise.
Garin M.S., Kravets A.G., Romanenko E.V. Tourist firm business administration automation
(in Russian). Bulletin of Volgograd State Technical University, 2001, Vol. 3, № 10. P. 100102.
АВТОМАТИЗИРОВАННАЯ СИСТЕМА МЕНЕДЖМЕНТА КАЧЕСТВА
ОБРАЗОВАНИЯ В УЧЕБНОМ ЦЕНТРЕ «ПРОФИЛЬ»
Е.А. Темникова, В.С. Асламова
(г. Иркутск, Иркутский государственный университет путей сообщения)
AUTOMATIC SYSTEM OF MANAGEMENT EDUCATION IN THE TRAINING
CENTER «PROFILE»
E.A. Temnikova, V.S. Aslamova
(Irkutsk, FGBOU VPO "Irkutsk State University of Tracks and Reports")
As part of the quality management system provides continuous monitoring of the
educational process and analyze the quality of education. Therefore, we developed a set of test
programs for automated control of an autonomous non-profit organization Training Center (TC)
"Profile", founded in 2005 to provide services to additional vocational training in industrial safety.
This set of test programs to evaluate the automated control of knowledge in the field of
safety: in the gas filling stations (gas stations) as well as assess the level of knowledge of students
who received the profession, "Slinger". The analysis of educational material and legal documents
151
Информационные системы и информационные технологии
were drawn up issues at different levels of complexity. Developed a training program and to
determine the form of duty cranes of various types in different environments.
Tests automated controls allow you to: adequately and accurately determine the level of
knowledge acquired by students during the period of training in CA "Profile"; assess the knowledge
of the five-point scale, as well as a percentage, which is displayed in a pie chart; automatically
receive the test result is traversed, which greatly speeds up the process of analyzing the knowledge
gained in the process of student learning; automatically save the results of the test covered.
For students who received the profession, "Slinger", the form defining the lifting capacity,
includes a golf instructor and a field for the listener, where the teacher determines the type of cargo,
its size and foothold, and the listener in its field, considering the original data, to determine the type
of lines, size and type gruzozahvata. This result is displayed graphically.
The basis for the creation of automated control tests served as editor of the tests «MyTestX»,
a form of payment for duty crane RADStudioDelphiXE.
Введение. Законы рыночных отношений в условиях глобализации мировой
экономики требуют от современных учебных заведений постоянного балансирования между
максимально возможным удовлетворением запросов всех заинтересованных сторон
(руководства,
потребителя,
органов
государственного
управления,
общества),
конкурентоспособностью и безусловным соблюдением уровня образовательных услуг и
отраслевых требований [1]. Концептуально известные модели качественного менеджмента,
такие как международные стандарты ISO 9000, Стандарты и Директивы ENQA или модели
EFQM, опираются на восемь известных принципов: ориентация на потребителя, лидерство
руководителя, вовлечение персонала, процессный подход к деятельности, системный подход
к менеджменту, постоянное улучшение качества образовательных услуг, принятие решений,
основанных на фактах. В рамках системы менеджмента качества (СМК) предусмотрен
постоянный мониторинг учебного процесса и анализ качества обучения. Специально для
этого нами был разработан комплекс тестовых программ автоматизированного контроля и
профиль для определения грузоподъёмности крана по профессии «Стропальщик» для
автономной некоммерческой организации Учебный Центр (УЦ) «Профиль», основанной в
2005 году для оказания услуг дополнительного профессионального образования в области
промышленной безопасности. Также для упрощения организационной и учебной
деятельности УЦ нами было разработана автоматизированная система мониторинга
учебного процесса (АСМУП), на которую получено свидетельство о государственной
регистрации программы ЭВМ [2].
АСМУП ориентирована на автоматическом решении задач: первичной обработки
заявок предприятий на обучение, включая процедуру определения области аттестации;
составления списков слушателей (клиентов учебного центра (УЦ)); оформления протоколов,
свидетельств, удостоверений в зависимости от направления обучения и вида ответственности
слушателя; оценивания качества обучения слушателей и работы УЦ.
На рис. 1 представлена схема процесса управления учебным процессом в УЦ.
152
Информационные системы и информационные технологии
Рис. 1. Общая схема макропроцесса управления СМК
На схеме показаны входные и выходные параметры процесса обучения: И1 –
требования потребителей; И2 – информация об удовлетворенности потребителя; И3 –
требования к образовательным услугам; И5 – внутренние требования; И6 – информация об
услугах процесса. Входы процесса: преподаватель, учебный журнал, расписание занятий,
учебно-методическое обеспечение по реализуемому направлению обучения, слушатели.
Выходы процесса: слушатели, прошедшие обучение и успешно сдавшие экзамен. Точки
измерений: количество обучающихся на момент начала занятий по списку заявок,
интегральная оценка предварительного уровня обучающегося по анкете 1, количество
обучающихся на момент окончания занятий по списку посещаемости, интегральная оценка
уровня обучающегося по анкете 2, количество, успешно сдавших экзамен и получивших
удостоверения.
На рис. 2 отображены функции, осуществляемые АСМУП в ходе подготовки и
реализации учебного процесса.
Рис. 2. Схема «Функции АСМУП»
153
Информационные системы и информационные технологии
Математическое обеспечение. Нами предложены следующие показатели качества.
Показатель начального уровня знаний определяется по формуле:
n
П у _ 1   Пi  i ,
i 1
где Пi – оценка ответа на текущий вопрос, i – номер текущего вопроса, n – количество
вопросов во «входной» анкете, vi – весовой коэффициент текущего вопроса. Весовые
коэффициенты введены с целью приведения значения рассчитанных показателей уровня к
единому диапазону (0-1), независимо от количества вопросов в данной анкете. Аналогичным
образом подсчитывается показатель уровня знаний по окончании курса обучения Пу-2 на
основании оценки ответов на вопросы «выходной» анкеты.
Коэффициент эффективности обучения вычисляется по формуле:
( П у _ 2  П у _1  3)
1
К эфф 
 exp ( П у _ 2  6)
( П у _ 2  П у _1 )
2
Для
измерения
показателей
удовлетворенности
заказчиков
применялся
социологический метод. Руководителям n предприятий предлагалось оценить такие
показатели, как Оперативность, Качество подготовки, Удовлетворенность слушателей (см.
таблицу).
Таблица – Показатели удовлетворенности заказчиков
№
Показатели
Вариант Заполняет Балл Формула для Целевые Допустим
п/п удовлетворенн
ы
ся
Вi
расчета
показате
ые
ости
ответов заказчико
ли
значения
м
хорошо
2
1 n
Оперативность,
ОП 
Вi
1
удовл
1
2
>1
ОП
n i 1
неуд
-1
хорошо
2
1 n
КП

Вi
Качество
удовл
1
2
2
>1
n
i 1
подготовки, КП
неуд
-1
Удовлетворенн хорошо
2
1 n
ость
удовл
1
УС 
Вi
3
2
>1
слушателей,
n
i 1
неуд
-1
УС
Реализация программного решения. АСМУП работает в архитектуре
«клиент/сервер», главное достоинство которой – распределенная обработка данных. В
качестве сервера базы данных (БД) используется FireBird SQL Server, на который ложится
основная нагрузка по поддержанию целостности БД, ее восстановлению после сбоев, защита
БД и обработка запросов. Для удобного интерфейса используется клиентское приложение на
языке программирования Borland Delphi 7.0. Данное приложение отвечает за обработку
результатов и двустороннюю связь с БД.
В качестве примера на рисунках 3-5 представлено несколько форм, с которыми может
работать пользователь. Тесты автоматизированного контроля знаний разработаны в
редакторе тестов «MyTestX», что позволяет: адекватно и точно определять уровень знаний,
полученных студентами за период обучения в УЦ «Профиль»; оценивать знания по
пятибалльной шкале, а также в процентном соотношении; автоматически получать и
сохранять результаты пройденного теста.



154
Информационные системы и информационные технологии
СИСТЕМНЫЙ АНАЛИЗ ПРОБЛЕМЫ USABILITY.
ЭФФЕКТИВНЫЙ ИНТЕРФЕЙС ПОЛЬЗОВАТЕЛЯ
В.П. Хранилов
(Нижний Новгород, Институт радиоэлектроники и информационных технологий
Нижегородского государственного технического университета им. Р.Е Алексеева)
THE SYSTEM ANALYSIS OF PROBLEM USABILITY
THE EFFECTIVE INTERFACE OF THE USER
V.P. Khranilov
(Nizhny Novgorod, Institute of Radio Electronics and Information Technologies,
Nizhny Novgorod State Technical University n.a. R.E. Alekseev)
The basic problems of designing of users interfaces are determined. The methodological
bases for construction of the theory and technology of creation of conditions of effective interaction
of user with computer are offered. The structure of system a rating of efficiency of the user interface
is offered.
Международный стандарт ISO 9241-11 определяет usability, как степень, с которой
продукт может быть использован определёнными пользователями при определённом
контексте использования для достижения определённых целей с должной эффективностью,
продуктивностью и удовлетворённостью. В приложении к задачам организации
взаимодействия между человеком-оператором и машиной в системе человек-машина (СЧМ)
[1] решение этой проблемы трансформируется в создание методов и средств разработки
эффективного интерфейса пользователя. Проблема актуальна для современных
информационных технологий, так как охватывает перспективные средства и устройства
компьютерной техники: персональные компьютеры (ПК, КПК), планшетные устройства,
коммуникаторы, мобильные телефоны, сенсорные панели и т.п. Информационные источники
по указанной проблематике [2-4] освещают только частные случаи и подходы к
проектированию устройств (гаджетов) и программно-аппаратных систем конкретных типов
и узкоспециализированного назначения. Решение действительно сложной комплексной
проблемы эргономического дизайна сводится к демонстрации достигнутых проектных
решений и перечислению конкретных рекомендаций в том или ином случае без малейших
попыток обобщения или методического осмысления и анализа принятых решений.
Неизбежно используемые при этом базовые основы эргономики, инженерной психологии,
психофизиологии
зрительного
восприятия,
функционально-структурного
анализа
деятельности оператора и другие направления, разработанные отечественными авторами
[1,5,6] и представляющие действительно фундаментальный научный базис утилитарноориентированной проектной деятельности дизайнера, остаются по непонятным причинам не
замеченными и незаслуженно забытыми [5]. Сказывается также не завершенная должным
образом работа по обобщению теоретических основ и практических принципов творческой
проектной деятельности по созданию промышленных изделий индустриальными методами в
соответствии с эстетическими и утилитарными закономерностями, то есть собственно
системно законченной теории дизайна [5,7].
Попытку построить методологические основы решения современных проблем
usability для новых и перспективных информационных технологий и базирующихся на их
155
Информационные системы и информационные технологии
применении инновационных устройств предлагается предпринять
на теоретических
положениях и подходах, заложенных в работах нижегородской школы теории дизайна под
руководством Л.А. Зеленова [7]. Определения и взаимосвязи основных элементов проблемы
usability формулируются аналогично принципам дизайна, построенным в результате
логического анализа соответствия двух базовых философских категорий – меры предмета и
меры человека. Выдвигаемые спецификой объекта (интерфейс пользователя)
функциональные особенности решаемой проблемы, выражаемые в первоочередном решении
задач психофизиологической оптимизации визуально воспринимаемого информационного
пространства, определяют ведущее значение научного направления инженернопсихологических разделов эргономики, сформулированного и развитого А.В. Шаповалом
как теория формальной композиции [8].
Возникающая при описании интерфейса пользователя задача описания способов
взаимодействия человека и машины наиболее рационально и без специальной адаптации
решается применением функционально-алгоритмического описания деятельности оператора,
предложенного и развитого Г.М. Зараковским [5,6]. Применение этого подхода позволило
решить и задачу оценки эффективности интерфейса пользователя. Для этой цели были
выделены статическая и динамическая составляющие его инженерно-психологической
оценки. Статическая заключается в оценке тех или иных качеств системы без учета процесса
ее функционирования. Примером ее является оценка расположения элементов
взаимодействия, несущих информацию и управляющих процессом ее представления. Однако
только она одна не может решить всех задач оптимального проектирования эффективного
интерфейса пользователя. Характер работ и сложность алгоритмов взаимодействия в СЧМ
определяется динамической оценкой. Смысл ее заключается в оценке СЧМ по результатам
деятельности пользователя в процессе информационного обмена в пространстве структур
алгоритма для выявления структурных характеристик всех возможных состояний системы и
организации контроля этих состояний [9,10].
Предлагаемые средства проектирования и анализа интерфейса пользователя были
апробированы при разработке и анализе сложных панелей управления [9], при разработке и
оценке web-сайтов [10], при разработке интерфейсов touchscreen устройств [11], позволив
разработчикам достигнуть действительно эффективных решений для интерфейсов
пользователя.
1.
2.
3.
4.
5.
6.
7.
ЛИТЕРАТУРА
Основы инженерной психологии / под ред. Б.Ф. Ломова. – М.: Высшая школа, 1977.
Юзабилити в России. – 2012 [Электр. ресурс].URL: http://usability.ru
Купер А., Рейман Р., Кронин Д. Об
интерфейсе. Основы проектирования
взаимодействия : [пер. с англ.]. – СПб.: Символ-Плюс, 2009.
Нильсен Я., Перниче К. Веб-дизайн: анализ удобства использования веб-сайтов по
движению глаз.– М.: Вильямс, 2010.
Зараковский Г.М. Проектирование функциональной структуры деятельности
пользователя изделий: роль в дизайне, методология // Дизайн-ревю – науч. практ.
журнал по дизайну и архитектуре. №1. 2008 [Электр. ресурс].URL: http://designreview.net
Зараковский Г.М., Павлов В.В. Закономерности функционирования эргатических
систем.– М.: Радио и связь, 1987.
Зеленов Л.А. История и теория дизайна.– Н.Новгород: ННГАСУ, 2000.
156
Информационные системы и информационные технологии
8.
9.
10.
11.
Шаповал А.В. Разработка аксиом теории формальной композиции // Приволжский
научный журнал. №2. 2008. С.101-110.
Хранилов В.П., Великанов Н.И. Алгоритм оценки качества размещения элементов на
панелях управления по маршрутным картам сенсорного и моторного полей // Системы
обработки информации и управления: межвуз. сб. науч. тр./ НГТУ.  Н.Новгород, 2001.
Вып.7. С.106-109.
Хранилов В.П, Шестакова И.В. Оценка интерактивного информационного поля WEBсайта по структурным эргономическим характеристикам алгоритмов его обзора //
КОГРАФ 2003-2005: материалы междунар. конф./ НГТУ.Н.Новгород, 2006. С.131-134.
Сероглазов В.В., Хранилов В.П. Исследование методов и подходов к эргономическому
проектированию взаимодействия для пользовательского интерфейса touchscreenустройств // ИСТ-2011: материалы междунар. конф./ НГТУ.Н.Новгород, 2011. С.385.
ПОДХОДЫ К УПРАВЛЕНИЮ РИСКАМИ ИТ-ПРОЕКТОВ
Т.Ю. Чернышева
г.Юрга (Юргинский технологический институт (филиал)
Томского политехнического университета)
APPROACHES TO RISK MANAGEMENT OF IT PROJECTS
T.Yu. Chernysheva
Yurga (Yurga Technological Institute (branch) of Tomsk Polytechnic University)
The expediency of development of multilevel information system linking whole phases of
risk management cycle IT project is shown. Approaches to risk management at the pre-stage are
analyzed.
Актуальной
является проблема недостаточной проработки комплексной
методологической базы и инструментальной среды поддержки принятия решений,
обеспечивающих процессы управления рисками проектов информатизации (ИТ-проектов)
инновационной организации в условиях неопределенности среды принятия решений.
Необходимо использовать на каждом этапе управления рисками качественные и
количественные оценки, интегрирующие разные уровни влияния риска на принятие решения
об осуществлении ИТ проекта на предпроектном этапе.
Следовательно, целесообразно разработать многоуровневую информационную
систему, поэтапно связывающую весь цикл управления рисками ИТ проекта.
Цель работы - разработка комплекса взаимосвязанных моделей принятия решений и
программ информационной системы управления риском ИТ проекта.
В процессе управления проектными рисками осуществляются следующие этапы [1]:
1. Идентификация рисков, на котором строится как можно более полный список
рисков, имеющих место в конкретном проекте. В процессе идентификации
конкретизируются большинство параметров всех выделенных рисков в перечне их свойств.
157
Информационные системы и информационные технологии
2. Категоризация рисков, в процессе которой каждому риску приписывается одна из
категорий, влияющая на метод мониторинга, предотвращения и реагирования на риск.
Предлагается иерархический подход для данного анализа.
3. Планирование мониторинга, предотвращения и реагирования на риски, результатом
которого будут планы мониторинга, предотвращения и реагирования на риски различных
категорий. Предлагается использование комбинаторных методов для оценки бюджета
рисков.
4. Мониторинг, предотвращение и реагирования на риски, который является
итеративным и выполняется в соответствии с плановым регламентом.
5. Контроль и анализ эффективности управления рисками, по результатам оценки
эффективности действий по минимизации рисков осуществляется обратная связь на
планирование и принятие текущих решений по управлению рисками
6. Обновление базы известных рисков – внесение в базу новой информации и новых
знаний, полученных в процессе работы над проектом.
Рассмотрены существующие подходы к управлению рисками. Процедура анализа
рисков при использовании метода CRAMM предполагает последовательное выполнение
нескольких этапов [2]. На первом этапе производится анализ и оценка ценности
защищаемых информационных ресурсов. На втором идентифицируются и оцениваются
угрозы в сфере информационной безопасности. На третьем предлагаются различные
варианты минимизации рисков информатизации.
Алгоритм, реализуемый в программном продукте управления рисками
информатизации RiskWatch, включает 4 этапа. Первый предполагает определение предмета
исследования в соответствии с такими параметрами, как тип организации, состав
исследуемой системы, базовые требования в области информационной безопасности. На
втором этапе осуществляется ввод данных, описывающих конкретные характеристики
системы. На третьем проводится количественная оценка риска и выбор средств обеспечения
информационной безопасности. Следует отметить, что в качестве показателей при оценке
риска используются прогнозируемые годовые потери при его реализации и оценка возврата
от инвестиций, что является несомненным преимуществом данного подхода. На четвертом
этапе осуществляется генерация отчетов различных типов.
Российский программный продукт ГРИФ 2006 представляет собой комплексную
систему анализа и управления рисками информатизации на предприятиях и позволяет
анализировать риски для информационной системы с помощью модели информационных
потоков или модели угроз и уязвимостей.
Модель информационных потоков системы строится с учетом цены и полезности
информации, характеристик пользователей, имеющих доступ к данным ресурсам, а также
параметров средств информационной защиты и сетевых взаимосвязей. Использование
модели анализа угроз и уязвимости предполагает определение уязвимости каждого ресурса с
ценной информацией и возможных угроз. Выбор конкретной модели осуществляется в
зависимости от того, какими исходными данными располагает пользователь и желаемого
результата. На завершающем этапе генерируется отчет об уровне риска для каждого
анализируемого ресурса и расчетом экономической эффективности возможных контрмер. В
общем случае данный подход позволяет выбирать эффективные контрмеры с точки зрения
соотношения цена/качество.
Учет информационных рисков любой организации определяет целесообразность
выделения общих, экологических и профессиональных рисков информатизации, источники
которых могут находиться во внешней или внутренней среде предприятий. В общем случае
158
Информационные системы и информационные технологии
информационные риски влияют на возникновение финансовых, предпринимательских и
коммерческих рисков.
Таким образом, необходимо принимать во внимание риски с низкой степенью
вероятности, но с высоким уровнем потенциального ущерба.
Предлагается многоуровненый циклический подход:
1) идентифицировать и кластеризовать риски на основе продукционных правил;
2) проводить качественную оценку риска информационного проекта на
предпроектной стадии на основе метода анализа иерархий, а также интегральную оценку
совокупности рисков [3];
3) использовать комбинаторные методы для оценки бюджета рисков.
Предполагается разработка программного продукта на платформе 1С: Предприятие 8.2.
1.
2.
3.
ЛИТЕРАТУРА
Методика управления рисками — обобщение моего опыта работы над проектами //
[Электронный ресурс] Режим доступа: http://habrahabr.ru/ post/137645/. Дата обращения
25.09.2012.
Куканова Н. Современные методы и средства анализа и управления рисками
информационных систем компаний [Электронный ресурс] Режим доступа:
http://www.dsec.ru/about/articles/ar_compare/. Дата обращения 25.09.2012.
Чернышева Т. Ю. , Жуков А. Г. Программный модуль учета рисков проекта на основе
дерева решений // Ползуновский вестник. – 2012. – №. 3/2. – C. 70-73.
ИНФОРМАЦИОННАЯ СИСТЕМА ЗАКАЗОВ
НА ООО "ЮРГИНСКИЙ МАШЗАВОД"
Д. В. Штоллер
(Кемеровская область, г. Юрга
Юргинский технологический институт (филиал) Национального исследовательского
Томского политехнического университета)
INFORMATION SYSTEM ORDERS
AT YURGINSKY MACHINE ENGINEERING PLANT
D.V. Shtoller
(Kemerovo region, city Yurga
Yurginskiy Institute of Technology National Research Tomsk Polytechnic University)
To improve the quality of customer service and speedy meet their expectations need to
reduce the time and number of components of the cycle due to more efficient management. Faster
delivery of products to customers in accordance with their orders provide a competitive advantage.
Управление заказами на любом предприятии начинается с приема и обработки
заказов потребителей (покупателей). В современном бизнесе менеджмент, связанный с
управлением заказами, становится критическим с точки зрения потребительского сервиса.
Для повышения качества обслуживания потребителей и скорейшего удовлетворения их
159
Информационные системы и информационные технологии
ожиданий необходимо сокращать время и количество составляющих цикла за счет более
эффективного менеджмента.
Общая процедура управления заказами включает в себя несколько этапов,
образующих так называемый цикл заказа:
1.прием и предварительная обработка информации о заказе;
2.передача;
3.конфигурирование;
4.определение источников выполнения заказа;
5.планирование;
6.мониторинг выполнения и доставки заказа потребителю [1].
Хорошо скоординированные и быстрые поставки продукции потребителям в
соответствии с их заказами обеспечивают конкурентные преимущества. Способность
быстро и надежно удовлетворять заказы потребителей, также важна, как и высокое
качество поставляемых товаров. Фокусирование менеджмента на удовлетворение заказов
потребителей привело к необходимости учета каждого отдельного заказа и определения
соответствующих активностей для его выполнения.
Фокусируясь на входных требованиях потребителей, менеджмент заказов определяет
пути и источники их наилучшего выполнения с позиции качества сервиса и минимизации
затрат на эти цели. Интегрированный подход к менеджменту заказов выдвигает
определенные требования к составляющим цикла заказа.
Современная комплексная потребительская окружающая среда требует от
предприятий поиска оптимального программного продукта по решению поставленных задач.
К таким решениям относят программные продукты класса SCM.
Системы управления цепями поставок (англ. Supply Chain Management, SCM)
предназначены для автоматизации и управления всеми этапами снабжения предприятия и
для контроля всего товародвижения на предприятии. Система SCM позволяет значительно
лучше удовлетворить спрос на продукцию компании и значительно снизить затраты на
логистику и закупки. SCM охватывает весь цикл закупки сырья, производства и
распространения товара. Исследователи, как правило, выделяют шесть основных областей,
на которых сосредоточено управление цепями поставок: производство, поставки,
месторасположение, запасы, транспортировка и информация.
В составе SCM-системы можно условно выделить две подсистемы [2]:
1. SCP — (англ. Supply Chain Planning) — планирование цепочек поставок. Основу
SCP составляют системы для расширенного планирования и формирования
календарных графиков. В SCP также входят системы для совместной разработки
прогнозов. Помимо решения задач оперативного управления, SCP-системы позволяют
осуществлять стратегическое планирование структуры цепочки поставок:
разрабатывать планы сети поставок, моделировать различные ситуации, оценивать
уровень выполнения операций, сравнивать плановые и текущие показатели.
2. SCE — (англ. Supply Chain Execution) — исполнение цепей поставок в режиме
реального времени.
Управление цепями поставок представляет собой процесс планирования, исполнения
и контроля с точки зрения снижения затрат потока сырья, материалов, незавершенного
производства, готовой продукции, сервиса и связанной информации от точки зарождения
заявки до точки потребления (включая импорт, экспорт, внутренние и внешние
перемещения), т.е. до полного удовлетворения требований клиентов. Сущностью понятия
"управления цепочками поставок" является рассмотрение логистических операций на
160
Информационные системы и информационные технологии
протяжении всего жизненного цикла изделий, т.е. процесс разработки, производства,
продажи готовых изделий и их послепродажное обслуживание.
Управление
цепями
поставок
представляет
собой
стратегию
бизнеса,
обеспечивающую
эффективное
управление
материальными,
финансовыми
и
информационными потоками для обеспечения их синхронизации в распределенных
организационных структурах.
Производители SCM-решений являются такие фирмы как: Oracle Corporation,
OpenERP, Система Alfa и другие крупные компании.
По данным AMR Research и Forrester Research, с внедрением SCM компании
получают такие конкурентные преимущества, как уменьшение стоимости и времени
обработки заказа (на 20-40%), сокращение закупочных издержек (на 5-15%), сокращение
времени выхода на рынок (на 15-30%), уменьшение складских запасов (на 20-40%),
сокращение производственных затрат (на 5-15%), увеличение прибыли на 5-15% [3].
Примером построения собственной системы опирающейся на принципы SCM может
служить ООО «Юргинский машиностроительный завод», на котором на базе платформы 1С
8.1 «Управление Производственным Предприятием» выстраивается цепочка от открытия
заказа менеджерами производств (горношахтное, металлургическое, грузоподъёмных
машин) до отгрузки продукции покупателю, включая перемещение произведенной части
заказа внутри предприятия по складам. Схема работы приведена на рисунке 1.
Рис. 1. Схема движения заказа в системе 1С Предприятие на Юргинском
машиностроительном заводе
При реализации данной схемы можно получить полную картину по выполненным и
не выполненным заказам, на какой стадии готовности находится заказ, исполнение сроков
выполнения, финансовый контроль. Сейчас не вся информация находится в одной базе, для
получения интересующих данных менеджерам необходимо вести большие реестры учета в
документах MS Excel.
Выходными формами в системе 1С являются отчеты, а документы представляют
собой информационную составляющую программы. Сотрудники отделов будут вносить
информацию на основе сдаточных производств для формирования общей базы данных по
заказам. Такой подход поможет начальникам отделов оперировать актуальной информацией
и грамотно руководить производственным процессом.
161
Информационные системы и информационные технологии
В набор инструментов 1С 8.1 «Управление производственным предприятием»
заложен богатый функционал, но из-за универсальности механизмов, он не может быть
внедрен без учета реальной ситуации на каждом отдельном производстве. Сейчас задача
перед отделом разработки и программирования управления информационными
технологиями стоит моделирование отдельных механизмов работы этой схемы с
сотрудниками других подразделений, в частности менеджерами производств и отделом
сбыта готовой продукции.
На данный момент в программе 1С на заводе ведется учет только по открытым
заказам в производстве, без складского учета. Идет постоянное расширение остальных
модулей конфигурации «Управления производственным предприятием».
В современных предприятиях является приоритетным внедрение передовых методов
в областях производства и менеджмента для повышения уровня взаимодействия производств
и отделов, как внутри компании, так и в работе с потребителями. Отслеживание состояния
выполнения заказов в любой момент времени позволяет выявить отклонения и определить
слабые места в производстве. Программные продукты класса SCM-решений это
комплексный подход к управлению, в процессе внедрения и эксплуатации специалистами на
местах производится настройка программ под нужды и специфику заказчика, так же не
прекращается работа по совершенствованию методов работы системы.
1.
2.
3.
ЛИТЕРАТУРА
Управление логистическими цепями поставок/ С. В. Саркисов: «Дело», 2006. – 362с.
К.Поляков. Время действий [Электронный ресурс] //Computerworld Россия. - 2006. - №
04. Режим доступа: http://www.osp.ru/cw/2006/04/375113/ .
Системы управления цепочками поставок [Электронный ресурс] // Режим доступа:
http://ru.wikipedia.org/wiki/Системы_управления_цепочками_поставок.
162
Математические методы и информационные технологии в медицине
МАТЕМАТИЧЕСКИЕ МЕТОДЫ И ИНФОРМАЦИОННЫЕ ТЕХНОЛОГИИ
В МЕДИЦИНЕ
ПРОГРАММНЫЙ КОМПЛЕКС «СИТУАЦИОННЫЕ ЗАДАЧИ» ДЛЯ ОБУЧЕНИЯ
СТУДЕНТОВ-МЕДИКОВ
О.В. Воробейчикова
(г. Томск, Сибирский Государственный медицинский университет)
PROGRAM COMPLEX « SITUATIONAL PROBLEMS » FOR TRAINING MEDICAL
STUDENTS
O.V. Vorobeychikova
(Tomsk, siberian state medical university)
The analysis of existing clinical problems is lead, the structure of a program complex for
realization of clinical problems on the COMPUTER is considered.
Клиническая база кафедры является одним из основных факторов, определяющих
качество подготовки врача. Но прежде, чем студент подойдет к «реальному больному»,
необходимо проверить его знания на «виртуальном больном». В связи с этим большое
значение при обучении студентов-медиков приобретают ситуационные клинические задачи.
Они позволяют оценить не только знания, что можно узнать при обычном контроле знаний,
но и умения и навыки, необходимые в практической клинической работе.
Анализ ситуационных задач, применяемых в настоящее время, показывает [1, 2], что,
во-первых, с содержательной точки зрения, они представляют собой описание комплекса
симптомов и два основных вопроса: постановка диагноза, выбор лечения. С точки зрения
проверки знаний и умений испытуемых – это две совершенно разные задачи. Кроме того,
первая задача – постановка диагноза – служит отправной точкой для второй – назначение
лечения. Если неправильно поставлен диагноз, то и лечение будет проведено неправильно.
Решение первой задачи требует от испытуемого применения клинического мышления,
основной составляющей которого является интуиция. И в данном случае необходимо
контролировать сам способ мышления. Для решения второй задачи существует большое
количество медицинской литературы, в том числе и студенческой, с четкими
рекомендациями о способах лечения, в зависимости от установленного диагноза, от
показаний и противопоказаний к тем или иным видам лечения и т.п. В этом случае,
фактически, проверяется память испытуемого.
Во-вторых, с алгоритмической точки зрения ситуационные задачи представляют
собой одно- или многошаговые этапы линейного характера. Переход к следующему этапу
осуществляется при правильном ответе на задание текущего этапа. Как представляется – это
связано с тем, что ранее ситуационные задачи использовались только на устных экзаменах
или при письменном опросе.
Использование компьютерных технологий, безусловно, позволяет перевести такие
задачи «один-к-одному» в электронный вид без особых усилий [3]. При этом проверка
правильного решения второй задачи заключается в соотнесении алгоритма лечения,
выбранного испытуемым, с эталонным алгоритмом. И, в принципе, в данном случае можно
163
Математические методы и информационные технологии в медицине
воспользоваться линейным алгоритмом проверки: если врач выбрал неверный шаг при
лечении, это может привести к ухудшению состояния больного, поэтому логично при выборе
неправильного ответа, прекращать контроль.
Решение же первой задачи «постановки диагноза» заключается в оценке понимания
того, как именно испытуемый пришел к верному ответу, или почему он выбрал неверный
ответ, и при линейном опросе типа «правильно – идем дальше» невиден механизм решения
задачи.
В какой-то степени ответы на подобные вопросы можно получить, используя
разветвленные алгоритмы решения ситуационных клинических задач постановки диагноза.
В этом случае алгоритм решения клинической задачи можно представить в виде графа или
дерева, в вершинах которого располагаются отдельные этапы ее решения. Ветви же
соединяют возможные варианты представленного решения.
Кроме того, компьютерная реализация такой системы должна включать в себя
справочники, содержащие информацию по семантике болезни и симптомам заболевания, а
также информацию консультативного порядка.
Алгоритм проверки заключается в представлении испытуемому неполного набора
симптомов и предполагает, что врач либо сразу ставит диагноз, или, при неправильном
выборе ответа, получает предупреждение или совет (если это необходимо) и возвращается на
текущий этап определения диагноза. При правильном ответе переходит на следующий этап.
В итоге оценка выводится как процент количества верных этапов от всех попыток
испытуемого. Чем выше этот процент, тем лучше оценка, которую можно проранжировать.
Использование такого алгоритма с предоставлением неполной исходной
информацией, помимо выполнения основной задачи – определения уровня знаний
испытуемого, позволит развивать интуицию, которая является немаловажной составляющей
клинического мышления врача.
1.
2.
3.
ЛИТЕРАТУРА
Сборник ситуационных задач по генетике и медицинской паразитологии. / Под ред.
Г.В. Хомулло; МОО: Медицинское информационное агентство. – М. 2007. – 144 с.
Хирургия в тестах и задачах: практикум: пособие. / Л.И. Колб [и др]; – Мн.: Выш.
школа. – 2006. – 320 с.
Воробейчикова О.В. Разработка программного комплекса «Ситуационные клинические
задачи». Новые технологии в образовании. – 2008. – №3. – С. 61 – 62.
164
Математические методы и информационные технологии в медицине
ОЦЕНКА РЕЗУЛЬТАТОВ ХИРУРГИЧЕСКОЙ КОРРЕКЦИИ
НОСОВОЙ ПОЛОСТИ ЧЕЛОВЕКА
НА ОСНОВЕ МАТЕМАТИЧЕСКОЙ МОДЕЛИ
В.Л. Ганимедов, М.И. Мучная, А.С. Садовский
(г. Новосибирск, Институт теоретической и прикладной механики им. С.А. Христиановича)
EVALUATION OF RESULTS OF SURGICAL CORRECTION
OF HUMAN NASAL CAVITY ON MATHEMATICAL MODEL BASIS
V.L. Ganimedov, M.I. Muchnaya, A.S. Sadovsky
(Novosibirsk, Khristianovich Institute of Theoretical and Applied Mechanics SB RAS)
Mathematical modeling of air flow in human nasal cavity provides a possibility to receive
detailed flow pattern in geometrically difficult area which is not easily accessible for instrumental
methods of research. In the present work there are considering consequences of the spent operations
on a nasal cavity of four real persons. On the basis of series tomography pictures the volume models
of nasal cavities have been constructed by means of the program "Gambit". With the program
"Fluent" calculations of flow have been carried out for these models at various values of respiratory
effort. Distributions of speed and temperature, and also value of volume flow rate through
computation area are received. The results show that expansion of a nasal cavity by a surgical way
can have undesirable consequences.
Математическое моделирование течения воздуха в носовой полости человека,
являющееся в последнее время предметом внимания авторов [1, 2], дает возможность получить
детальную картину течения в геометрически сложной области, которая с трудом поддается
инструментальным методам исследования. Результаты, полученные с помощью моделирования,
имеют конкретное практическое применение: они дают информацию для организации адресной
доставки через нос лекарственных веществ и для защиты дыхательного тракта от вредных
примесей в воздухе. Кроме того, численное моделирование позволит проводить виртуальные
операции перед реальным хирургическим вмешательством для предсказания его последствий.
В данной работе рассматриваются последствия проведенных операций на носовой
полости четырех человек, чьи томографические снимки были в нашем распоряжении. На рис. 1
показаны контуры характерных сечений в коронарной плоскости. Случаи 1 и 2 демонстрируют
последствия операции с резекцией носовых раковин, в результате которой образовался так
называемый "пустой нос". В случае 3 данные томографии имелись как до, так и после операции.
В случае 4 томография была проведена дважды - спустя полгода и два года после операции.
165
Математические методы и информационные технологии в медицине
Рис. 1. Контуры характерных сечений носовой полости.
На первом этапе моделирования с помощью программы "Gambit" строятся объемные
модели носовых полостей на основе серий томографических снимков и проводится
дискретизация области решения. Этот этап - наиболее трудоемкий, результат зависит от
квалификации и опыта исполнителя. Затем для построенных геометрических моделей с
помощью программного пакета "Fluent" проводятся расчеты течения при различных значениях
респираторного усилия (перепада давления) на режимах вдоха и выдоха. Результатами расчетов
являются распределения скорости и температуры, а также значения массового расхода воздуха.
Для корректного анализа послеоперационных случаев были привлечены результаты
расчетов для моделей носовой полости 15-и пациентов, относящихся к случаю физиологии,
т.е. без жалоб на носовое дыхание. Из этих расчетов следует, что спокойному дыханию,
которое определяется значением расхода воздуха через носовую полость 500 мл/с,
соответствует респираторное усилие, равное примерно 50 Па. В этих условиях в диапазоне
температур вдыхаемого воздуха от -20 °С до +23 °С значения средней температуры на входе
в носоглотку не понижаются ниже 30 °С, а значения минимальной температуры - ниже 25 °С.
Для исследуемых четырех случаев на рис. 2 представлены зависимости расхода воздуха
через носовую полость Q от перепада давления dP для режимов вдоха и выдоха. На рис. 3 для
них приведено сравнение по значению средней температуры на выходе из носовой полости Тout.
На оба графика нанесены также значения, соответствующие физиологии.
Рис.2.
Рис. 3.
Из рис. 2 видно, что во всех случаях в отношении облегчения дыхания (уменьшения
респираторного усилия) хирургическое вмешательство было успешным - все
166
Математические методы и информационные технологии в медицине
послеоперационные зависимости лежат выше зависимости, соответствующей физиологии
носового дыхания. Для случая 3 после операции расход воздуха через носовую полость
значительно увеличился, хотя и до операции он был выше среднего физиологического
значения за счет левой половины носовой полости. В случае 4 расход воздуха через два года
после операции уменьшился и стал ниже, чем при физиологическом дыхании. Из рис. 3
видно, что расширение носовых полостей, которое приводит к увеличению расхода воздуха
через них, может иметь следствием существенное снижение терморегулирующей функции:
вдыхаемый воздух попадает в носоглотку, не успевая достаточно прогреться в носовой
полости. Это обстоятельство следует учитывать хирургу при планировании операции.
1.
2.
ЛИТЕРАТУРА
Фомин В.М., Ветлуцкий В.Н., Ганимедов В.Л., Мучная М.И., Шепеленко В.Н., Мельников
М.Н., Савина А.А. Исследование течения воздуха в носовой полости человека //
Прикладная механика и теоретическая физика. 2010. Т. 51, №2. С. 107115.
Фомин В.М., Ганимедов В.Л., Мучная М.И., Мельников М.Н., Садовский A.С.,
Шепеленко В.Н. Численное моделирование течения воздуха в полости носа человека с
имитацией применения клинического метода передней активной риноманометрии //
Прикладная механика и теоретическая физика. 2012. Т. 53, №1. С. 58-66.
ПРЕИМУЩЕСТВА КАРДИОТОКОГРАФИИ ПЛОДА
Н.Ю. Долгих
(Томск, НИ ТПУ)
ADVANTAGES OF FETAL CARDIOTOCOGRAPHY
N.U.Dolgikh
(Tomsk, TPU)
Cardiotocography is widely used, all over the world, for fetal heart rate and uterine
contractions monitoring before (ante partum) and during (intra partum) labor. Main task of
cardiotocographs are identification abnormalities of the fetus in early pregnancy. Such monitoring
fetal heart rate significantly enhances diagnostic both during pregnancy and at delivery. It also
allows effective addressing of rational tactics in their reference. According to numerous of
International Researching the structure of prenatal losses more than 50% are antenatal death. In turn,
the structure of antenatal deaths more than 60% is asphyxia, caused by various disorders of the
placenta and / or the mother. Less than 40% are other reasons: congenital malformations and
chromosomal abnormalities (15%), intrauterine infection (5%), other reasons (20%). In the structure
of postnatal losses first place also belongs asphyxia at birth. Use the cardiotocography in fetal
monitoring can identify asphyxia of fetal. Our aim is to design of improved fetal monitor, which
have been successfully applied in detection of alarming events.
1 Introduction. Cardiotocography is widely used, all over the world, for fetal heart rate
(FHR) and uterine contractions (UC) monitoring before (ante partum) and during (intra partum)
labor, regarding the detection of fetuses in danger of death or permanent damage [1]. Fetal heart rate
167
Математические методы и информационные технологии в медицине
recorded a special ultrasonic transducer with a frequency of 1.5 - 2.0 MHz. The sensor is based on
the Doppler effect. This sensor are mounted on the front of the abdominal wall of a pregnant woman
in best hearing fetal heart tones, which was previously determined by conventional fetal
stethoscope. The sensor generates an ultrasonic signal that is reflected from the fetal heart and again
perceived sensor. Electronic heart monitor system converts recorded changes intervals between
individual heart beats in the instantaneous frequency of the fruit in his heart, counting the number of
beats per minute at the time of research [2].
2. Precision of the monitoring method. The monitoring of the fetus should be considered
that the heart rate of the fetus is not constant. It is varies from one and the same fetal at different
stages of pregnancy. Basically, with the help of modern fetal monitors can register the fetal heart
rate from 12-16 weeks. But a stable quality curve can be only in the second half of pregnancy in the
third trimester (28-30 weeks gestation) [3].
In the study of cardiotocography (CTG) evaluate three basic parameters:
1. Basal rate (the average between the instantaneous values of the fetal heart rate for 10
minutes without the emotional stress).
2. Heart rate variability (the regularity of the amplitude and frequency).
3. Periodic changes in heart rate (usually associated with a reduction of the uterus and / or
the fetus) [3].
Until recently, the transcript cardiotocography performed based on its visual assessment.
However, with this method of analysis monitor curves obtained different results. Taking into
account the human factor discrepancy to interpret the results could be up to 60%. In modern
cardiotocography decryption process is automated. The results showed that the accuracy of the
automated assessment fetal monitors are sufficiently high (70%) [4].
Usually, the fetal heart rate increases when it moves, and it remains stable or even slightly
slower during contractions. But then, if the fetal can tolerate labor and getting enough oxygen, it
quickly recovered. During the fight, the oxygen supply to the fetus is temporarily reduced [5].
If changes in the fetal heart ("variable") are not correct, or if the heart rate is not restored
after contractions, there is reason for concern. The advantage of electronic fetal monitoring is the
possibility of long-term tracking of such phenomena.
Advanced fetal monitors have the following characteristics:
1. Automatic analysis of CTG does an automatic calculation, reduces human error to a
minimum and allows you to accurately diagnose the condition of the fetus and to identify fetal
distress;
2. Ability to calculate the following parameters CTG such as: basal heart rate of the fetus,
the number of significant / insignificant and decelerations, the number of episodes of high / low
heart rate variability, variability of short / long intervals (FRI / WFI)
3. The possibility of constructing a curve HR "from a blow to the punch," which ensures the
accuracy of registration forms without distortion and provides the basis for further processing;
4. The presence of an extended range of forming heart rate - more than 240 beats / min - to
monitor cases of complex pathologies;
5. The presence of the color marking major fragments HR curve allows the doctor to control
the analysis and facilitates the diagnosis;
6. Opportunity to complete outfitting of two independent sensors with different frequencies
with hardware, eliminating interference, to register the twins;
7. Availability of a database to store the results of surveys simplifies dynamic monitoring of
pregnancy;
168
Математические методы и информационные технологии в медицине
8. The ability to export to the conclusion of the survey with a resolution JPG file to be sent
to the hospital and to make the history of pregnancy.
9. Transferability of results allows remote operational consulting with experts;
10. The ability to connect the device and install the software on any computer;
11. Mobility and autonomy.
Possible disadvantages of CTG
• The complexity of fetal heart rate patterns makes standardization difficult.
• CTG prevents mobility and restricts the use of massage, different positions and/or
immersion in water used to improve comfort, control and coping strategies during labour.
• Shifting staff focus and resources away from the mother may encourage a belief that all
perinatal mortality and neurological injury can be prevented.
3. Conclusion. Cardiotocography method has several advantages:
- A short-term and long-alarm signaling;
- Is carried out directly at the bedside of mothers;
- Allows for visual status information and the nature of the fruit of labor;
- Allows the doctor to work in-line with the appliance.
Currently, fetal monitors are fitted all maternity hospitals in Russia, and this provides
another important plus to the existing positive aspects of childbirth.
Cardiotocography has no contraindications and it is absolutely harmless. On this basis, the
method can be used for a long time, and if necessary every day. This is a mane value of this method.
1.
2.
3.
4.
5.
REFERENCES
http://ceur-ws.org/Vol-765/paper7.pdf
http://www.medison.ru/si/art239.htm
http://www.cironline.ru/articles/pregnancy/18/
http://www.medison.ru/si/art128.htm
http://elibrary.ru/item.asp?id=12956972
ПРИМЕНЕНИЕ КРИТЕРИЯ ВИЛКОКСОНА ДЛЯ ИССЛЕДОВАНИЯ
ПСИХОЛОГИЧЕСКИХ ОСОБЕННОСТЕЙ ЛЮДЕЙ С ЗАБОЛЕВАНИЕМ
БРОНХИАЛЬНОЙ АСТМЫ
П.В. Карпенко
(г.Томск, Томский политехнический университет)
APPLICATION OF WILCOXON’S CRITERIUM FOR STUDYING OF PSYCHOLOGICAL
FEATURES OF PEOPLE SUFFERING FROM ASTHMA
P.V. Karpenko
(Tomsk, Tomsk Polytechnik University)
Main goal of this research is carrying out of investigation for revelation of degree and
tendency of psychological and physiological change of state for patient after audio and visual
stimulation courses. For this purpose non-parametric statistical Wilcoxon test is used. The study is
169
Математические методы и информационные технологии в медицине
based on the rates of psychological tests. Moreover, a table with the results of the Wilcoxon test is
shown. After analyzing all the results the conclusion is drawn.
Бронхиальная астма является самым известным психосоматическим заболеванием. У
больных невротические реакции играют важную роль. Эмоциональные конфликты часто
служат причиной очередного обострения. В настоящее время признается роль психических
факторов в возникновении и развитии психосоматических заболеваний, например, таких как
хронический неконтролируемый стресс, тревога, депрессия, алекситимия, подавленная
агрессия и т.д. [1].
Специалисты выделяют несколько типов бронхиальной астмы, симптомы и процесс
развития у которых отличаются друг от друга:
 Бронхиальная астма непсихогенная (BANP)
 Бронхиальная астма соматопсихогенная (BASP)
 Бронхиальная астма психогенно индуцированная (BAPI).
Кроме того имеется контрольная группа пациентов с диагнозом психогенная одышка
(PD). Пациенты с данным типом диагноза не больны бронхиальной астмой, но при какихлибо психологических факторах начинают задыхаться думая, что это бронхиальная астма.
Экспериментальный материал содержит данные о 100 пациентах: физиологические
показатели до и после курса аудиовизуальной стимуляции (вес, емкость легких, пиковый
объем скорости выдоха и т.д.) и психологические показатели до и после курса
аудиовизуальной стимуляции (показатели теста Кеттелла, степень тревоги по Шихану, и т.д.
[2]). Все пациенты распределены по группам в зависимости от типа бронхиальной астмы.
Ставится задача провести исследование по выявлению степени и направленности
психологического и физиологического изменения состояния больного после курса
аудиовизуальной стимуляции.
Для решения поставленной задачи был выбран критерий Вилкоксона. Это
непараметрический статистический критерий, используемый для проверки различий между
двумя выборками парных измерений. Он позволяет выявить направленность, и
выраженность изменений, т.е. установить, насколько сдвиг показателей в одном направлении
является более интенсивным, чем в другом.
Для исследования формулируются две гипотезы:
 H0: Интенсивность сдвигов в типичном направлении не превосходит интенсивности
сдвигов в нетипичном направлении.
 H1: Интенсивность сдвигов в типичном направлении превышает интенсивность
сдвигов в нетипичном направлении.
Применение данного критерия позволяет выявить достоверные изменения
психологических и физиологических показателей до и после курса аудиовизуальной
стимуляции. Полученные результаты представлены в таблицах, где напротив каждого
показателя, знаком «+» или «-», обозначено направление изменения показателя и уровень
значимости каждого изменения (т.е. вероятность того, что гипотезу H0 принимаем, а H1
отвергаем).
170
Математические методы и информационные технологии в медицине
Таблица 1. Результаты физиологических показателей
BAPI
BANP
BASP
PD
0.00
0.02
0.01
Минутный объем дыхания
3
4
1
0.00
Жизненная емкости легких
+
+ 0.022
3
0.00
Форсированная ЖЕЛ
+
+ 0.014
0
0.00
0.00
Объем форсированного выдоха за секунду
+
+
+ 0.004
0
9
0.00
0.00
ОФВ1/ЖЕЛ
+
+
0
0
0.00
Максимальная вентиляция легких
+
2
0.00
Пиковая объемная скорость выдоха
+
0
Макс. Объемная Скорость выдоха на уровне 25%
0.00
+
ФЖЕЛ
0
Макс. Объемная Скорость выдоха на уровне 50%
0.00
+
ФЖЕЛ
0
Макс. Объемная Скорость выдоха на уровне 75%
0.00
+
ФЖЕЛ
1
0.03
Динамическая растяжимость легких
+
6
Статическая растяжимость легких
0.00
Бронхиальное сопротивление на вдохе
- 0.003
0
0.00
Бронхиальное сопротивление на выдохе
- 0.001
0
0.00
0.01
Общая работа дыхания
- 0.043
0
4
0.00
Удельная работа дыхания
0
0.00
0.03
Неэластическая фракция общей работы дыхания
- 0.039
0
7
0.02
Эластическая фракция общей работы дыхания
2
0.00
Общая работа дыхания при МОД10
- 0.006
0
0.00
Общая работа дыхания при МОД15
- 0.039
0
0.03
0.03
Общая работа дыхания при МВЛ
+
+
4
0
0.01
Работа дыхания при МВЛ
+
5
171
Математические методы и информационные технологии в медицине
Таблица 2. Результаты показателей психологического теста Кеттела
BAPI
BANP
BASP
PD
Общительность
0.00
Интеллект
+
5
0.00
0.00
Эмоциональная устойчивость
+
+
+ 0.008 + 0.010
0
4
Подчинённость – доминантность
Сдержанность – экспрессивность
Подверженность чувствам
0.00
Смелость
+
1
Чувствительность
Доверчивость
Практичность - развитое воображение
Прямолинейность – дипломатичность
0.00
Уверенность в себе
0
Консерватизм – радикализм
+ 0.041
0.02
Конформизм – нонконформизм
+
- 0.029
4
Самоконтроль
- 0.032
0.00
Напряжённость
0
Таблица 3. Результаты показателей психологического теста ММИЛ
BAPI
BANP
BASP
PD
Шкала «лжи»
0.00
0.01
Достоверность
0
1
0.04
Коррекция
+
2
0.00
0.00
0.00
Ипохондрия
0
8
5
0.00
Депрессия
1
0.00
0.03
0.01
0.02
Истерия
0
5
7
6
0.00
0.01
Психопатия
1
5
Маскулинность — феминность
0.00
0.03
0.02
Паранойя
0
5
2
0.00
0.01
0.02
0.00
Психастения
0
3
1
6
Шизофрения
- 0.00 - 0.01 - 0.00 - 0.01
172
Математические методы и информационные технологии в медицине
Гипомания
-
Социальная интроверсия
-
0
0.02
1
0.00
9
2
8
9
Таблица 4. Результаты показателей депрессии, тревоги и алексетимии
BAPI
BANP
BASP
PD
Депрессия по Беку
- 0.000 - 0.000 - 0.002
Депрессия по Цунгу
- 0.000 - 0.001
Реактивная тревога
- 0.000 - 0.000 - 0.000 - 0.002
Личностная тревожность
- 0.000 - 0.003 - 0.002 - 0.020
Тревога по Шихану
- 0.000 - 0.000 - 0.000 - 0.002
Таблица 5. Результаты показателей психологического теста ИЖС
BAPI
BANP
BASP
PD
Вытеснение
+ 0.002
+ 0.004
Регрессия
- 0.037
Замещение
Отрицание
Проекция
Компенсация
- 0.041
- 0.016
Гиперкомпенсация
+ 0.005
Анализируя таблицу результатов физиологических показателей можно сделать вывод,
что наибольшие изменения после курса аудиовизуальной стимуляции произошли у
пациентов группы BAPI, а менее всего аудиовизуальная стимуляция повлияла на пациентов
группы PD, тем самым подтверждая, что пациенты группы PD не больны бронхиальной
астмой. Анализируя таблицы результатов психологических показателей можно сделать
вывод, что после курса аудиовизуальной стимуляции у пациентов группы BAPI также
произошло больше всего изменений в показателях, это объясняется тем, что пациенты
данной группы наиболее подвержены психологическому влиянию.
1.
2.
3.
4.
ЛИТЕРАТУРА
Сидоренко Е.В. Математические методы в психологии. – СПб.: Социальнопсихологический центр, 2000. – 346 с.
Немеров Е.В., Языков К.Г. К вопросу изучения личностных свойств в
психофизиологической
реактивности
больных
бронхиальной
астмой
на
аудиовизуальную стимуляцию // Вестник ТГПУ. – 2011. – Вып. 6 (108). – С. 134–137.
Берестнева О.Г., Муратова Е.А. Компьютерный анализ данных. – Томск: Издательство
ТПУ, 2010. – 223 с.
Немеров Е.В., Языков К.Г. К вопросу изучения личностных свойств в
психофизиологической
реактивности
больных
бронхиальной
астмой
на
аудиовизуальную стимуляцию // Вестник ТГПУ. – 2011. – Вып. 6 (108). – С. 134–137.
173
Математические методы и информационные технологии в медицине
ПРОБЛЕМЫ АНАЛИЗА СИСТЕМ НА ОСНОВЕ БИОНИЧЕСКИХ МОДЕЛЕЙ
В.А. Кочегуров, О.М. Гергет, Л.И. Константинова
(г. Томск, Томский политехнический университет)
PROBLEM ANALYSIS SYSTEMS BASED BIONIC MODEL
V.A. Kochegurov, O.M. Gerget, L.I.. Konstantinovа
(Tomsk, Tomsk Polytechnic University)
The problem of highway technology of observation results presentation has been discussed.
The possibility of individualized approach to decision making in practical medicine problems is
used in it. The substantiated choice of vector of indices characterizing properties of highways and
methods of observation results reflection based on bionic models were discussed.
Введение. В настоящее время большое внимание уделяется разработке моделей
выявления закономерностей в развитии сложных систем. Сложные системы могут
качественно отличаться друг от друга – быть физической, экономической, физиологической,
социальной и др. природы, однако все они подчиняются общесистемным законам
естествознания и представляют собой целостный объект с взаимосвязанной структурой,
взаимодействующий с окружающей средой. Для организма детей большой интерес
представляют суточные колебания, происходящие в раннем возрасте. Если оценивать
ситуацию обобщенно, то в организме наблюдается широкий спектр колебаний (осцилляции),
и их контроль обеспечивается информационной средой, включающей генетические,
нейронные и иммунные системы, поддерживающие качество обменных процессов.
Применение моделей закономерностей развития в медицинских приложениях позволит
решать важные задачи как оценки адаптационных возможностей организма ребенка в раннем
периоде развития, так и выделения магистральных траекторий в условиях нормального
функционирования.
Структурное представление объекта исследования. В настоящей работе будем
рассматривать организм ребенка в раннем неонатальном периоде как некоторую сложную
динамическую биосистему. Для того чтобы биосистема существовала, она должна
обмениваться с внешней средой информацией, энергией и веществом. Обменные процессы в
организме ребенка подчиняются фундаментальным законам естествознания и его
функционирование можно рассматривать как изменение внутреннего состояния под
действием внутренних и внешних сил. На рис. 1 представлена динамическая система,
которая характеризуется вектором состояния, выходом, входом.
174
Математические методы и информационные технологии в медицине
Информационная
Информационная
среда
среда
Внешняя
среда
Органы
чувств
Тело
Тело
Исполнитель
ные органы
Состояние Х(t)
Тело
Тело
Рис. 1. Обобщенная структурная схема, которая отображает взаимодействующие
элементы организма
Изменение состояния X(t), обеспечивается обменными энергетическими процессами,
происходящими внутри и поддерживаемыми поступлением энергии извне.
Деградация динамических систем при равновесном функционировании связана с
нарушением обменных энергоинформационных процессов, поддерживающих изменение
переменных состояния в допустимых пределах. Это означает, что обобщенные критерии
оценки функционирования динамической биосистемы целесообразно формировать на основе
либо энергетических, либо информационных критериев.
Для перехода к энергетическим показателям воспользуемся общесистемным
формализмом представления переменных состояния через обобщенные векторы:
В обобщенных координатах состояние системы определяется уровнем кинетической
энергии
и потенциальной
. При этом частные производные:
соответственно равны обобщенному импульсу и обобщенной силе, определяющие
временные (обменные) процессы в динамической системе. Связь между х(t) и q(t)
определяется некоторым нелинейным преобразованием
х(t)=x(q(t)) и
Обменные процессы сопровождаются расходом кинетической энергии
совершение работы, частично на восстановление потенциальной энергии
Введем разность
тогда справедливо равенство:
,
175
на
.
Математические методы и информационные технологии в медицине
где
– это силовая функция, учитывающая внутренние потери и внешнее
воздействие.
Режим
характеризует динамическое равновесие, при этом
переменные состояния x(t) совершают циклические колебания в допустимых пределах
вблизи устойчивого равновесного состояния x0(t), зависящего от
времени и определяющего закономерность развития системы.
Из приведенных выражений следует, что для оценки функционирования
динамической системы (организма) необходимо контролировать не только уровни состояния
x(t), но и их динамическую взаимосвязь. При разных наблюдениях возможны различные
методы обработки наблюдаемых величин. Ниже рассматривается два подхода: применение
среднегеометрических показателей и энтропийных критериев.
Определение закономерностей развития детей в раннем периоде на основе
среднегеометрических показателей.
Развитие динамических процессов происходит по некоторой траектории,
обеспечивающей равновесное сбалансированное изменение переменных состояния во
времени. Такие траектории можно назвать магистралями. Для наблюдения за состоянием
магистрали (оценки свойств системы, связанной с закономерностью изменения переменных
состояния биообъекта) целесообразно использовать среднегеометрический показатель [1]:
Для
равновесного
состояния
среднегеометрическое значение равно:
Относительные отклонения
равновесных определяется в виде:
При известных значениях
(функционирование
среднегеометрического
в
пределах
значения
нормы)
биообъекта
от
для интервалов времени, в пределах которых
остается неизменным, оценкой принадлежности наблюдений к траектории
является условие:
176
Математические методы и информационные технологии в медицине
При известных допустимых отклонениях
арактер напряженности состояния
системы может быть определен на основе относительного изменения среднегеометрических
показателей из выражений:
, где
В данных выражениях 0≤α≤1 и 0≤γ≤∞.
Ниже приведем результаты обработки данных для выявления закономерности
реакции организма ребенка на условия жизнедеятельности по показателям крови. Для
проведения исследования экспертами были сформированы 3 группы детей: группа здоровых
детей; дети с риском возникновения отклонений в состоянии здоровья; больные дети
(диагностировано перинальное поражение центральной нервной системы ППЦНС).
В ходе работы моделировались усредненные значения для указанных выше групп,
относительно которых формировались индивидуальные модельные траектории. На рис.2
приведены модельные траектории закономерностей для различных групп детей.
а)
b)
c)
Рис.2. Модельные траектории закономерностей a) здоровые дети; b) дети с риском
возникновения отклонений в состоянии здоровья; c) больные дети.
Заключение. Показана необходимость для оценки функционирования систем
учитывать не только уровень, но и динамическую взаимосвязь переменных состояния.
Предложены модели и методы, позволяющие выявить закономерности развития
биологических систем. Получены аналитические выражения, позволяющие получать
объективные оценки временных закономерностей. Рассмотренные модели и методы
177
Математические методы и информационные технологии в медицине
апробированы на реальных данных. Полученные результаты позволяют разработать
универсальные типы оценки состояния здоровья детей в раннем возрасте.
1.
2.
3.
ЛИТЕРАТУРА
Константинова Л.И. Кочегуров В.А., Шумилов Б.М. Параметрическая идентификация
нелинейных дифференциальных равнений на основе сплайн схем, точных на
многочленах// Автоматика и телемеханика. – 1997.– №5.– С. 15-20.
Константинова Л.И. Кочегуров В.А., Кочегуров АИ. Информационные технологии
магистралей в задачах доказательной медицины// Известие ТПУ.-2011.–№5. С.32-38.
Гергет О.М., Кочегуров А.И. Решение актуальных медицинских задач
математическими методами/LAP LAMBERT Academic Publishing GmbH&Co. KG:
Монография.–145с.
МЕТОД МАТЕМАТИЧЕСКОГО ПРОГНОЗИРОВАНИЯ РИСКА РАЗВИТИЯ
ТЯЖЕЛОГО ПОРАЖЕНИЯ ЦЕНТРАЛЬНОЙ НЕРВНОЙ СИСТЕМЫ У
НОВОРОЖДЕННЫХ ДЕТЕЙ, С РАЗЛИЧНЫМ СРОКОМ ГЕСТАЦИИ, В РАННЕМ
НЕОНАТАЛЬНОМ ПЕРИОДЕ
Е.В. Михалев, С.П.Ермоленко, И.В.Михаленко, Н.Е. Ряшенцева, А.В.Дмитриева
( г.Томск, Сибирский государственный медицинский университет)
METHOD MATHEMATICAL FORECASTING THE RISK OF SEVERE DAMAGE TO
THE CENTRAL NERVOUS SYSTEM BY NEWBORNS WITH DIFFERENT
GESTATIONAL AGES IN EARLY NEONATAL PERIOD.
E.V.Mikhalev,S.P.Ermolenko, I.V.Mikhalenko, N.E.Ryashentseva, A.V.Dmitrieva
(Tomsk, Siberian State Medical University)
The article about predictive model of the possibility of severecentral nervous system(CNS)
damage in newborn after birth, regardless of gestational age using logistic regression with
calculation of odds ratios. To determine the characteristics of the obtained models calculated the
sensitivity and specificity, and predictive positive result on the testing sample. To create the model
was taken 210 indicators covering medical history, clinical and paraclinical information on
pregnancy and childbirth, assessing neurological and somatic status of children, and include data
from laboratory and instrumental methods of examination after the birth of infants.
As a division of the groups used a sign regressive or progressive disease course.
Based on the analysis for the model were chosen two indicators: the content
vaskuloendotelialny factor and neurospecificenolase in serum. The result is defined as the likely
outcome by applying the logistic regressiontechnique.
Введение. В структуре младенческой смертности новорожденные дети составляют
более 60%, причем шестая часть принадлежит патологии центральной нервной системы
(ЦНС). По данным специальных медицинских исследований, распространенность
неврологических заболеваний у новорожденных детей в России составляет 50–60 случаев на
1000, причем на долю перинатальных поражений ЦНС приходится до 70% случаев, а в 60–
178
Математические методы и информационные технологии в медицине
65% детская инвалидность обусловлена поражением мозга в перинатальном периоде[1]. В
связи с этим приоритетными направлениями перинатальной медицины является разработка
информативных и точных методов ранней диагностики перинатального поражения ЦНС
новорожденного, возникающих на различных этапах перинатального развития.В настоящее
время перспективным направлением для изучения патогенетических механизмов
перинатальных церебральных повреждений является иммунохимическое определение
тканеспецифических белков в различных биологических жидкостях (кровь, ликвор), которые
дают возможность получить исчерпывающую информацию, необходимую для оценки
степени тяжести повреждений органов-мишеней у новорожденных для определения
последующей стратегии терапии и реабилитации[2-5].
C этих позиций очень актуальным является поиск диагностических и прогностических
маркеров, отражающих сохранение и выраженность патологических изменений нервной
системы, с целью адекватного и своевременного терапевтического вмешательства в
патологический процесс, когда лечение приходится на фазу обратимых нарушений.
Целью нашего исследованияявилось создание модели прогнозирования риска развития
тяжелого поражения ЦНС у новорожденных детей на основании статистической выборки.
Группы наблюдений и методы: Под нашим наблюдением находилось 102
недоношенных новорожденных с гипоксическим поражением ЦНС с 2009 по 2011 гг.
Гестационный возраст детей составлял от 27 до 37 недель, масса тела при рождении
колебалась в пределах 890-2820 г, из них 32 новорожденных Ш-IV степени недоношенности
(основная группа), 48 детей со II степенью недоношенности (Iгруппа сравнения) и 22
ребенка с I степенью недоношенности (IIгруппа сравнения).
Всем новорожденным проводилось общеклиническое обследование, нейросонография
(НСГ), рентгенография головы и шейного отдела позвоночника. Кроме того, всем пациентам
проводили биохимический анализ крови с определением содержания
(NSE)
и
васкулоэндотелиального фактора (VEGF) в сыворотке крови методом иммуноферментного
анализа с 5-е по 7-е сутки жизни.
Результаты исследования и их обсуждение:Клинический диагноз всем детям был
выставлен на основании данных анамнеза, динамической оценки неврологического и
соматического статусов, нейросонографических данных и показателей люмбальной пункции.
Тяжесть состояния недоношенных новорожденных была обусловлена неврологической
симптоматикой. В клинической картине гипоксических поражений ЦНС у
глубоконедоношенных новорожденных основной группы одним из ведущих синдромов
являлся синдром угнетения, который составил 100%. Новорожденные этой группы были
адинамичны, физиологические рефлексы у них резко угнетены, отмечались тремор, клонусы
стоп. Судорожный синдром отмечался у 4 (14,2%) детей, внутричерепная гипертензия - у 2
(7,1%), повышенная нервно-рефлекторная возбудимость - у 4 (14,2%) новорожденных. У
детей этой группы наиболее частыми (71,5%) были внутричерепные кровоизлияния в
полости желудочков и паренхиму мозга.
В неврологическом статусе детей I группы сравнения при рождении и в 1-ю неделю
жизни тяжесть состояния определялась выраженным угнетением 30 (90,9%) безусловных
рефлексов, снижением спонтанной двигательной активности, общей мышечной гипотонией.
У 15,1% ведущими были признаки повышенной нервно-рефлекторной возбудимости,
судорожный синдром наблюдался у 6 (12,5%).
Неврологические нарушения у детей II группы сравнения в остром периоде
проявлялись клиническими синдромами: повышенной нервно-рефлекторной возбудимости -
179
Математические методы и информационные технологии в медицине
у 5 (22,7%), общего угнетения - у 14 (63%), внутричерепной гипертензии - у 6 (27,2%),
судорожным - у 1 (4,5%) и синдромом вегето- висцеральных дисфункций - у 17 (77,2%).
Нами предложена модель прогнозирования риска развития тяжелого поражения
центральной нервной системы у новорожденных детей, различного срока гестации .
Для построения данной прогностической модели возможности развития тяжелого
поражения ЦНС у новорожденных детей после рождения, независимо от срока гестации,
использовали методы логистической регрессии с расчетом отношения шансов. Для
определения характеристик полученных моделей рассчитывали чувствительность и
специфичность, а также прогностичность положительного результата на тестирующей
выборке. Для создания модели была взяты 210 показателей, охватывающих
анамнестические, клинические и параклинические сведения о течение беременности и родов,
оценивающих неврологический и соматический статусы детей, а также включающих данные
лабораторных и инструментальных методов обследования после рождения новорожденных.
В качестве разделения на группы использовали признак регрессивного или прогрессивного
течения заболевания.
На основании проведенного анализа для построения модели были выбраны два
показателя:
содержание
васкулоэндотелиального
фактора
роста(VEGF)
и
нейроспецифическойенолазы(NSE) в сыворотке крови. Результат определяется как
вероятность исхода события путем применения логит-преобразования:
Р=1/(1+e-F)
(1)
где P – вероятность формирования тяжелого поражения ЦНС;
е – основание натурального логарифма = 2,718;
Fразделяющая функция:
F=0,0235*VEGF – 4,5 * NSE — 2,46
(2)
где VEGF - содержание васкулоэндотелиального фактора роста в сыворотке крови;
NSE - содержание нейроспецифическойенолазы в сыворотке крови.
При P равном, либо более 0,5 риск развития тяжелого поражения ЦНС, у
новорожденных детей в неонатальном периоде считается низким.
При P менее 0,5 развитие тяжелого поражения ЦНС у новорожденных детей в
неонатальном периоде считается высоким.
Способ обеспечивает высокую чувствительность, диагностическую точность и
информативность.
Установлено, что полученная нами модель обладает высокой степенью распознавания
детей: чувствительность составила 83,5%, специфичность — 85,4 %, предсказательная
ценность положительного результата - 87,5 %. Существенным является, что для проведения
анализов и определения используемых маркеров требуется достаточно малое количество
сыворотки, времени и трудозатрат.
Таким образом, предложенная нами модель наряду с учетом «классических факторов
риска», позволяет прогнозировать риск развития тяжелого поражения ЦНС у
новорожденных детей, с различным сроком гестации, в неонатальном периоде, что
позволяет индивидуализировать проведение ранних реабилитационных и профилактических
мероприятий у этих детей.
Демонстрация применения модели представлена на следующих клинических
примерах:
180
Математические методы и информационные технологии в медицине
Клинический пример 1. Выписка из истории болезни ребенка В., находившегося на
лечении в отделении интенсивной терапии и реанимации новорожденных. Из анамнеза
известно, что девочка родилась от 3-й беременности, 3-х родов. Состояние после рождения
было тяжелым. Ребенок получал базисную терапию, проводимую по временным отраслевым
стандартам объема медицинской помощи детям, утвержденным в 1998 г. ( приказ № 151 от 7
мая 1998г., МЗ РФ, г. Москва)
Проведено исследование согласно предлагаемому способу - у ребенка была взята
кровь на VEGF и NSЕ, где VEGF – 239,6 (нг/м), NSЕ – 0,169 (нг/м), следовательно, Р=0,92,
что соответствовало позитивному прогнозутеченияперинатального гипоксическиишемического травматического поражения ЦНС.
На фоне проводимого лечения состояние ребенка улучшилось. Ребенок выписан из
отделения в возрасте 2 месяцев 5 дней. В катамнезе до 1,5 лет сохранялись неврологические
дефекты в виде субкомпенсированногогидроцефального синдрома, цереброастенического
синдрома и задержки психомоторного и предречевого развития.
Клинический пример 2. Выписка из истории болезни новорожденного Ш., который
находился в отделении интенсивной терапии и реанимации новорожденных. Из анамнеза
жизни известно, что мальчик родился от шестой беременности, первых родов. При рождении
состояние было крайне тяжелым. Проводились реанимационные мероприятия. Через 20
минут после рождения ребенок переведен на аппаратную ИВЛ, которая проводилась в
течение 5-ти суток. Ребенок получал всю базисную терапию, проводимую по временным
отраслевым стандартам объема медицинской помощи детям, утвержденным в 1998 г. (
приказ № 151 от 7 мая 1998г., МЗ РФ, г. Москва)
Было проведено исследование согласно предлагаемому способу: у ребенка была взята
кровь на VEGF и NSЕ, где VEGF – 86,6 (нг/м), NSЕ – 0,61 (нг/м), следовательно, Р=0,04, что
попадало в зону высоких рисков тяжелого течения перинатального гипоксическиишемического травматического поражения ЦНС. На 11-е сутки ребенок переведен в
отделение интенсивной терапии и реанимации в крайне тяжелом состоянии. Данный
клинический случай завершился летальным исходом.
Таким образом, предложенная математическая модель, позволяет прогнозировать
риск развития тяжелого поражения ЦНС у новорожденных с различным сроком гестации,
что дает возможность индивидуализировать проведение ранних реабилитационных и
профилактических мероприятий у этих детей.
1.
2.
3.
ЛИТЕРАТУРА
Карпова, Т.Е. Таранушенко, А.Б. Салмина, С.И. Устинова, А.В. Моргун /КЛИНИКОМЕТАБОЛИЧЕСКИЕ
ОСОБЕННОСТИ
ЦЕРЕБРАЛЬНОЙИШЕМИИ
У
ДОНОШЕННЫХ НОВОРОЖДЕННЫХ С АНЕМИЕЙ //Педиатрия/2011/Том 90/№ 1-С.
23-29.
Н.Н. Володин /Перинатальная неврология – проблемы и пути решения //ЖУРНАЛ
НЕВРОЛОГИИ И ПСИХИАТРИИ № 10, 2009- С. 4-8.
Г.С. Голосная, А.С. Петрухин, Т.М. Красильщикова, Д.И. Албагачиева, А.Л. Эрлих,
С.В.Трепилец,А.Б.Карпенко, А.Ю. Герасимов, А.С. Трифонова/ ВЗАИМОДЕЙСТВИЕ
НЕЙРОТРОФИЧЕСКИХ
И
ПРОАПОПТОТИЧЕСКИХ ФАКТОРОВ
В
ПАТОГЕНЕЗЕ ГИПОКСИЧЕСКОГО ПОРАЖЕНИЯ ГОЛОВНОГО МОЗГА У
НОВОРОЖДЕННЫХ /Педиатрия/2010/Том 89/№ 1-С.20-25.
181
Математические методы и информационные технологии в медицине
4.
5.
И. С. Сидорова, Т. Б. Дмитриева, В. П. Чехонин, А. Г. Габибов, О. И. Гурина, О. С.
Билявская, Н. А. Никитина/ Молекулярные маркеры в оценке степени тяжести гестоза
/Молекулярная медицина №3 2009 -С. 9-17 .
Сидорова И.С., Зарубенко Н.Б., Турина О.И./Маркеры дисфункции эндотелия в оценке
степени тяжести гестоза и эффективности терапии беременных, страдающих этим
осложнением/Российский вестник акушера-гинеколога, 2012.-N 1.-С.8-12.
ПОДХОДЫ К МОДЕЛИРОВАНИЮ ПСИХОБИОЛОГИЧЕСКИХ СВОЙСТВ
БРОНХИАЛЬНОЙ АСТМЫ
К.Г. Языков, Е.В. Немеров
(Томск, СибГМУ)
PSYCHOBIOLOGICAL APPROACH TO MODELING PROPERTIES OF ASTHMA
K. Yazukov, E. Nemerov
(Tomsk)
Currently, initiated the formation of the methodological foundations psychobiological
studies of somatic diseases. But the developed system approaches the subject areas of the human
sciences remain poorly together. Further studies on the association requires a consistent theoretical
positions already achieved in the intermediate models.
Введение. В настоящее время положено начало формированию методологических
оснований
психобиологических
исследования
соматических
заболеваний.
Но
разрабатываемые системные подходы предметных областей наук о человеке пока еще слабо
объединяются. Причиной такого положения следует считать следование редукционистским
положениям.
В клинической психологии принята биопсихосоционоэтическая парадигма, которая
продолжает биопсихосоциальную традицию и предполагает качественное преобразование
эпистемологических оснований в соответствии антропологическому.
Общий подход определен в методологии нелинейно-динамических (НЛД) систем. В
ней определяющими являются идеи самоорганизации и системного подхода. В частности, в
психосоматической (ПС) медицине предложена концепция Пригожина-Ананьева в которой
вводится понятие ПС-симптома, как результат действия энтропийного фактора и аттрактора
болезни.
Дальнейшее развитие исследований требует последовательного объединения на уже
достигнутых теоретических положениях в промежуточных моделях.
Проблемы и схемы исследования. Психобиологическая модель БА конструируется
исходя из принципа полиморфизма БА. Полиморфизм заболевания предполагает наличие в
ее структуре форм, имеющих триггерный механизм возникновения стрессогенного характера
и развития на преформированном субстрате в определенном соматическом оформлении.
Модель БА рассматривается в рамках концепции психосоматического расстройства,
хотя эта концепция является уязвимой. Под ПСР понимаются как актуальные, так и
долговременные сдвиги в работе функциональных систем организма, связанные с
психоэмоциональными факторами. Анохин предлагал определять психосоматическое
182
Математические методы и информационные технологии в медицине
расстройство как способ «компенсации» патологического изменения биологической матрицы
тревоги, проявляющейся психическими, вегетативными и соматическими (органными)
нарушениями [1].
Наряду с клиническим полиморфизмом симптоматики, сложным остается вопрос и о
причинах гетерогенности.
ПС формы заболевания в своих исходных параметрах
генетически заданы,
организуется фенотипически и реализуются через психологические системы, проявляющие
активность во взаимодействии индивида с окружающей средой.
В разрабатываемой нами психобиологической модели БА применяются концепции,
которые относятся к семейству системных теорий: теории психологических систем ТПС
(Клочко, 2005); теории интегральной индивидуальности (Мерлин, 1986); теории ПСсиндрома, как структурного аттрактора болезни (Ананьев, 2002), теории самоорганизации
деятельности мозга и отображение в телесных физиологических параметрах
В рамках ТПС определяются эмпирические характеристики открытости/закрытости в
решении проблемы вероятностного прогнозирования и антиципации [2] (Фейгенберг, 1978);
[3] (Брушлинский, 1979); [4] (Ломов 1991); в соответствии с антиципационной концепцией
неврозогенеза [5] (Менделевич, 1999).
Открытость системы определялась в характеристиках рефлексия-антиципация
событий, их эмоционально-когнитивной оценки. Ретроспекция (прошлое) системы
раскрывает область метаиндивидуального – «зависимость», антиципация будущего – область
метаиндивидуального - «обладание».
Метаиндивидуальность рассматривается как свойство индивидуальности, возникшее в
результате отношения к ней окружающих людей. Концепция метаиндивидуальности
является дальнейшим развитием теории интегральной индивидуальности [6].
Закрытость ПС выражается в форме тревожно-астенодепрессивного комплекса,
чувства незащищенности, «зависимости».
Дополнительные
эмпирические
референты
открытости
в
область
метаиндивидуального мира (МИМ) выявляется при исследовании психологических защит.
В рамках концепции структурного аттрактора болезни анализировали НЛД природу
психофизиологических показателей респираторной системы (показатели динамики
дыхания).
Перспективной с практической точки зрения для работы с психосоматическими
заболеваниями является методика аудиовизуальной стимуляции (АВС). АВС, воздействуя на
эмоциональную компоненту психосоматического заболевания, является в значительной
степени патогенетическим методом. АВС есть метод "слабого" резонансного воздействия на
мозг и организм. Можно утверждать, что эффект воздействия АВС направлен на
самоорганизацию систем в координатах: «мозг-телопсихика↔соматика» в ведущей и
организующей роли эмоционально-когнитивной сферы. В АВС реализуется эффект научения
поддержания "альфа/тета состояния". АВС - соматические эффекты можно рассматривать
как эмпирические референты «глубины» психобиологического воздействия. Эффекты АВС
на мозг отображаются в параметрах дыхательной системы. Эффективность указывают на
лабильность
функциональных
показателей,
индивидуальную
реактивность
и
функциональную чувствительность мишеней системы.
Исследовательские гипотезы. Структура контингента больных БА характеризуется
гетерогенностью. Она устанавливается на основании определенных решающих правил.
Таковыми в исследовании были приняты правила, полученные при анализе анамнестических
183
Математические методы и информационные технологии в медицине
данных. Решающее правило определило разделение групп больных по связи появления
симптомов астмы с эпизодами стресса.
Условные обозначение исследуемых групп больных БА были приняты, исходя из
целей исследования. Сформированные группы не представляют формы болезни, а являются
эмпирически наблюдаемыми и квалифицированными феноменами. Были выделены
эмпирические группы условно названные: БАПИ - бронхиальная астма психогенно индуцированная; БАСП - бронхиальная астма соматопсихогенная (предварительный
термин); БАНП - бронхиальная астма непсихогенная. Группу, условно названную БА
психогенно индуцированная (БАПИ), составили лица, у которых ведущий элемент болезни,
первый приступ удушья развился после перенесенного эмоционального стресса,
психотравмирующего жизненного события. Дальнейшее резкое ухудшение течения болезни
было связаны с психологическими проблемами негативного характера. Во вторую группу
больных с БА непсихогенной (БАНП) вошли лица с “классической” БА, преимущественно
атопической формой заболевания, у которых в начале болезни наблюдались различные
проявления атопии (риниты, конъюнктивиты, кожные высыпания). К обострению болезни
приводили чаще аллергия, вирусные инфекции, физические факторы (холодовые, колебания
метеоусловий), а не психологические факторы. Третья групп – БА соматопсихогенная
(БАСП). У представителей БАСП«обычное» течение болезни было нарушено жизненным
стрессом, после которого психо- эмоциональные триггеры вызывали тяжелые приступы
удушья, обострения болезни.
Основываясь на методологии самоорганизующихся систем, биопсихосоциальной
парадигме, клинически развивая ТПС, в рамках частных психологических теорий, используя
единую технологию получения эмпирических данных, были сформулированы и тестированы
промежуточные гипотезы.
Схема исследования. В формировании дизайна исследования исходили из
стремления следовать нелинейной парадигме в решении тех задач, где это было возможно прямое НЛ решение или НЛ-интепретации. Исходили из принципиального положения об
«открытости» системы.
184
Математические методы и информационные технологии в медицине
Темпоральный
анализ ЖС
«Мягкие»
биорезонансные
воздействия
АВС (AVE)
VE)
Личностные
переменные
Нелинейная
динамика
респираторной
системы
Дыхательная
система
Биомеханика
Модель 1
Структурные
линейные
уравнения
(СЛУ)
Регрессионная
модель
БА (2)
Рис. 1. Схема исследования
Методы
В исследовании переменные свойств личности измеряли с помощью теста PF16 личностного вопросника Кэттелла, вопросником MMPI (версия ММИЛ; К-метод).
Психодинамические свойства определяющие уровень тревожности (шкалы – СТ, ЛТ) и
(шкала - ЛТ) исследовали с помощью тестов Спилбергера-Ханина; Шихана. Уровень
депрессии измеряли шкалами тестов Бека и Цунга. Психологические защиты определяли
по тесту «Индекс жизненных событий» в концепции психодиагностической системы
Келлермана-Плутчика.
Деятельность системы дыхания определяли через характеристики биомеханики.
Функциональное состояние дыхательной системы оценивалось по данным спирометрии
(ЖЕЛ; М ВЛ; МОД; ОФВ1, индекс Тиффно- ОФВ1/ ФЖЕЛ, МОС25-75 (25-75% ФЖЕЛ), ПОС,
Cdyn, Cstat и др.) - всего 19 показателей. Показатели рассчитывали в процентах к должным
величинам. Наибольшую роль в диагностике ранних стадий легочных заболеваний играют
три показателя: ЖЕЛ, ОФВ1 и ИТ (индекс Тиффно) = ОФВ1 /%ЖЕЛ.
Показатели респираторной системы измеряли в процессе ночного мониторинга.
Исследовалии частоту дыхания (пневмотахография). Фрактальные характеристики
оценивали с помощью: показателя Ляпунова, размерности пространства вложения,
корреляционной размерностью, энтропии Колмогорова.
Исследовали биорезонансное воздействие эффективных частот на мозг с помощью
бинауральных биений на основе АВС (AVE, audiovisual entrainment) технологии. АВС
является «мягким» воздействием. При высокой чувствительности управляющего параметра
185
Математические методы и информационные технологии в медицине
система имеет способность к самоорганизации в аттрактивные области. Результат АВС
оценивался по показателям дыхательной системы.
Участники
В разных исследованиях приняли участие 206 человек, обратившихся к врачу с
жалобами, впоследствии диагностируемых, как симптомы БА. Распределение по полу
составило 127/79 (ж/м), в процентах – 61,7/38,3%. Возраст находился в диапазоне от 15 до 65
лет (общая выборка: M=40,5; SD=12,2; жен. – M=41,7; SD=11,5; муж. – M=38,7; SD=13,1).
Дизайн и анализ данных
Эмпирический материал был получен в рамках исследовательского дизайна ex post
facto. Данные преобразовывали в z – оценки
Применялись методы непараметрической (U-, T-критерии) и параметрической
статистики (сравнение средних, корреляционный дизайн, ANOVA, эксплораторный
факторный анализ - метод главных компонент, вращение varimax с нормализацией по
Кайзеру). В классификации применяли методы регрессионного анализа. Причинноследственные связи тестировали в модели CЛУ (LISREL).
Результаты
Существует проблема оценки открытости
психологических систем (ПС)
человека. Одно из решений базируется на гипотезе, что ПС присущи системные качества
(новообразования), которые рождаются в настоящем, определяют облик будущего и
переопределяют прошлое [7].
Время человека представлено событийным пространством. В нем присутствуют
события, имеющие ключевое значение, как ценностно-смысловые образования (ЦСО),
которые могут стать облигатными, вневременными (транстемпоральными). Смыслы в
становлении человека заявляют о себе наиболее выражено во времени (Пр-Наст-Буд). Они
объективируют трансспективу – общее направление движения системы «человек».
Эта система в виду особой роли психического в ее самоорганизации может
рассматриваться как ПС.Открытость психологической системы человека рассматривается
как событийно-темпоральное явление. Прошлое (ретроспективное) и будущее
(антиципационное) время, его временная «глубина» и артикулированность указывает на
степень открытости системы.
Гипотеза 1 Открытость психологической системы у больных БА, оцениваемая по
удалению в прошлое, будущее и когнитивно-эмоциональной оценке выражена в меньшей
степени, чем у здоровых лиц. Гипотеза 2 Более низкая степень открытости наблюдается в
группах больных БА, у которых на формирование болезни влияют психологические
факторы.
Эмпирическое решение
Определяли время ретроспекции и антиципации, а также модус ретроспективных и
антиципационных событий у лиц с БА с различной коморбидностью тревожнодепрессивными состояниями (БАНП; БАПИ; БАСП)). Использовался клиникобиографический метод (Психологический анализ ЖС) ([8]Бурлачук, Коржова, 1998).
Время ретроспекции
Показано различие времени ретроспекции у пациентов с БА (F=4,82; p=0,009).
Наибольшее время ретроспекции присуще больным БАПИ. Эти указывает на
«психологическое застревание» больных БА в прошлом (в норме показатель ретроспекции в
2 раза ниже).
186
Математические методы и информационные технологии в медицине
Время антиципации
Среднее время антиципации (ВА) событий существенно различалось для групп
пациентов с БА. Наиболее удаленным будущее представлено у пациентов с БАНП
(3,02±1.98) и наименее – у пациентов с БАПИ (0.51±1.40). ВА является
высокоинформативным признаком. Наибольшие позитивные оценки будущего присущи
пациентам с БАНП и наименьшие – для пациентов с БАПИ. Негативная оценка событий
будущего (Э-Антц) варьировала в зависимости от формы БА (F=3,25 p=0,04). Наибольшая
негативная оценка была присуща больным БАПИ.
Гипотеза о меньшей открытости психологической системы лиц с БА и, в частности, в
отношении психогенной формы подтвердилась.
События
Другой подход, подтверждающий гипотезу показывает различие частот
ретроспективных (РC) и антиципационных (АС) событий, оцениваемых пациентами с БА как
позитивно/негативно окрашенных. Показано, что ЧАСТОТЫ СОБЫТИЙ ПРОШЛОГО
различаются в диагностических группах (F=10,93 p=0,00). Наименьшая частота РС
характерна для БАНП. Частоты событий будущего (антиципационных событий) различались
в диагностических группах (F=24,28 p=0,00). Различия между группами БА были
достоверны. Наименьшая частота АС обнаружена в группе пациентов с БАПИ.
События также классифицировались по степени выраженности личностной реакции
(слабо-, умерено-, сильнозначимые) и типу событий (биологические; личностнопсихологические связанные с изменениями в природной, или социально-средовые)
Оценка субъективной значимости БУДУЩЕГО показала, что частоты
«малозначимых» и «умеренных» событий не различалась у лиц групп БА (F=1,86 p=0,16).
Наиболее выражена частота событий будущего «значимых» для пациентов с БАНП
(2,73±1,5), БАСП(1,37±1,56) по сравнению с БАПИ (0,59±0,91) (F=45,53 p=0,000, по методу
Шеффе с р<0,001). Для прошлого (РС) частоты мало- и умеренно значимых событий не
различались.
В оценке ПРОШЛОГО, КАК И БУДУЩЕГО превалировали оценки событий как
«ЗНАЧИМЫЕ» (F=10,15 p=0,00), при наименьшем значении для лиц с БАПИ (12,66±4,75), а
с БА2,3 (17,54±7,99 и 15,37±7,71) при различии форм БА1 и БА2 (p<0,001).
Информативность признака «КОЛИЧЕСТВО АНТИЦИПАЦИОННЫХ НЕГАТИВНЫХ
СОБЫТИЙ» В 6.6 раз информативнее для пациентов с БАПИ в сравнении с БАНП и
является высокозначимым признаком в дифференциальной оценке лиц с БАПИ
(Информационная мера по Кульбаку)
Информативность признака «количество значимых антиципационных негативных
событий» в 9.8 раз выше для пациентов с БАПИ в сравнении с группой лиц с БАПН. Данный
показатель является очень высокозначимым признаком в дифференциальной оценке
темпорально-смыслового континуума больных БА и БАПИ, в частности.
Оценка типа событий различалась у лиц с БА. Отличия были обнаружены для событий
определяемых как тип “биологического воздействия” (F=3,42 p=0,04) и тип “связанный с
природными изменениями” (F=6,29 p=0,002).
Сравнение между собой типологических оценок событий показало, что более высокие
значения для группы лиц с бапи имели события социального характера воздействия.
В работе тестировались области психологического пространства (в рамках
современной концепции метаиндивидуального мира (Л. Дорфман, 2004)), особенности его
организации.
187
Математические методы и информационные технологии в медицине
В терминах эксплораторного ФА сформулированы исследовательские гипотезы (Нр) о
факторных структурах переменных личности.
Гипотеза 1. Переменные (свойства) личности образуют факторы, дифференцирующие
черты лиц групп БА по критерию принадлежности разным областям метаиндивидуального
мира. Гипотеза 2. Эмпирические референты областей в виде оценок факторов определяют
различия гипотетических групп БА.
Комментарий к результам теста ММИЛ:
Особенности личностностных свойств пациентов (БАПИ, БАСП), отражающиеся в
пике профиля на 8-й шкале сочетаются с повышение профиля на 1-й шкале (T>70). Это
сочетание характеризуется неприятными физическими ощущениями и идеями, имеющими
отношение к состоянию физического здоровья. Сочетание высоких пиков на 7-й и 1-й
шкалах указывает на легко возникающее беспокойство о состоянии своего физического
здоровья как следствие высокого уровня тревоги и стремления избежать вероятной
опасности. Склонность ориентироваться на внутренние критерии и коммуникативные
затруднения у этих пациентов сочетается с выраженной тревожностью.
Сочетания с высокими значениями по 7 шкале (психастения) позволяют утверждать,
что для групп БА (БАПИ; БАСП) характерен выраженный ригидный тревожно психоастенический комплекс.
Комментарий к результам теста16 PF Кеттелла
Представителям группы БАПИ присущи: повышенная тревожность, внутренняя
напряженность, фрустрированность. Особенно показательна для них повышенная
фрустрированная напряженность Q4/C+. В общении они предпочитают поведенческие
стереотипы, ригидные установки (N-). В целом они ориентированы на внешнюю ситуацию.
Пациенты субмиссивны. Им присущи нерешительность, неуверенность в себе,
озабоченность, склонность к самоупрекам, недооценка своих способностей и
компетентности, пессимистичность (Q4+, O+, H-, F- и С-; (+/-) – превышающие/сниженные
значения шкал). Относительно высокие значения шкалы I+ указывают на эту группу лиц, как
более эмоциональных, чувствительных, предпочитающих действовать по интуиции. Они
неудовлетворенны собой, беспокойны, озабочены, ранимы, ипохондричны подвержены
настроению, неуверенны в себе.
Для групп БА (БАПИ, БАСП) также характерна низкая эмоциональная устойчивость,
низкая толерантность по отношению к фрустрации, раздражительность и утомляемость,
слабость «Я» (С-).
Комплексные оценки 16PF выражают существенные конструкты: F1 – тревожность;
F2 – экстраверсия; F3 – эмоциональная лабильность и F4 – доминантность.
Первый выражает черту личности, психологический эквивалент напряженности,
стресса. Эта черта наиболее выражена в группе лиц с БАПИ. Первый и второй факторы –
определяет область метаиндивидуального мира управляемую латентным фактором
«Обладание». Четвертый фактор определяет область - «Зависимость». Отметим низкие
значения этого фактора у лиц БАПИ, БАСП. (низкая экстраверсия-высокая интроверсия,
субмиссивность).
Это означает, что лица с БАПИ характеризуются в метаиндивидуальном (МИМ)
областью низкого обладания миром и сильной от него зависимостью.
Испытуемые группы БАПИ относятся к высокотревожным (F1+). Низкие значения
фактора (F3-) у них указывает на высокую эмоциональность, чувствительность, а низкие
188
Математические методы и информационные технологии в медицине
значения (F4-) показывают, что они зависимы, склонны ориентироваться на групповые
нормы (субмиссивность).
Комлексирование I. Шкалы тестов Кеттелла и ММИЛ основываются на разных
подходах (факторно-аналитическом и критериальном) и описывают различные черты
личности.
Результаты поиска латентных факторов, управляющих переменными MMPI, и
комплексными шкалами 16PF, показали, что в пятитифакторной структуре (51%
объясненной дисперсии) переменные MMPI сведены в 1-й фактор (15% - объясненной
дисперсии), а комплексные (F1-F4) теста Кеттелла сведены в факторы - с 2-го по 5-й. 1-я
компонента, составленный из шкал ММИЛ, определяет тревожно-депрессивный комплекс
с невротической триадой, с механизмом «бегства в болезнь». Эта компонента связана с
фактором стресса и способствует поддержанию болезни в рециркуляции ПСсимптомокомплекса БА.
Остальные компоненты соответствуют комплексным шкалам Кеттелла. 2-я
компонента описывает переменная «экстраверсия» (11%). Она соответствует области
метаиндивидуального мира по Л. Дорфману [4] – «Обладание». 3-я компонента (10%)
описывает переменная «эмоциональная лабильность (нестабильность/стабильность)». 4-я
компонента (9%) описывает переменная «тревожность». Она соответствует области
метаиндивидуального мира – “Обладание”. 5-я компонента описывает переменная
«доминантность» (6%). Она соответствует, видимо, области метаиндивидуального мира –
“Зависимость”.
По-крайней мере, две системные области метаиндивидуального мира «Зависимость» и
«Обладание» определили состояние и различие психологических систем лиц, относящихся к
тестируемым группам больных БА.
Представителям групп БАПИ и БАСП присущи высокие оценки астено-депрессивного
комплекса, высокая тревожность (БАПИ) и интраверсия (что соответствует области МИМ слабое или не- «обладание»), низкой эмоциональной лабильности и низкой доминантности
(в ММ - высокая «зависимость»).
Оценки латентных факторов, управляющие переменными, которые характеризуют
свойства личности, указывают на высокую энтропийность и низкую «открытость»
психологической системы лиц с БАПИ.
Итоги ФА свидетельствуют о правомерности выделения факторов определяющих
области индивидуальности, как самостоятельные измерения подсистем.
Результаты свидетельствуют - свойства метаиндивидуальности оценивают
открытость психологических систем в параметрах черт личности. Также они
определяют связи с патологическими свойствами групп БА.
КОМПЛЕКСИРОВАНИЕ II.
На следующем этапе факторизовали полученные на первом этапе оценки состояния
психологических систем и оценки теста ИЖС (LSI), который определяет выраженность
психологических защит. Объясненная дисперсия составляет 62%.
Фактор Ф1(24%) представлен в переменных комплексного фактора (тревожно-астенодепрессивный комплекс) F1 (подсистема МИ Обладание) с различного характера
защитными механизмами регресса – ИЖС(С), компенсации – (D), проекции – (E) и
замещения – (F).
189
Математические методы и информационные технологии в медицине
Фактор Ф2 (14%) представлена переменными F3 – эмоциональной лабильностью и
доминантностью F4 (подсистема МИ «Зависимость») с ЗМ по типу вытеснения –
ИЖС(В).
Фактор Ф3 (13%)- с защитными механизмами отрицанием -А и G –
интеллектуализацией и
Фактор Ф4 (11%) – экстраверсией.
Латентные факторы (Ф1-4) управляют в психической сфере больных БА комплексами
системных параметров метаиндивидуального мира («Зависимость», «Обладание»),
тревожного астено-депрессивного синдрома и защитных механизмов.
Отметим высокий уровень алекситемии у пациентов с БАПИ; БАСП. Это
дополнительная информация в пользу психосоматической природы этих форм.
Следующая группа задач
Особенности феномена нелинейности.
Преамбула. Во-первых, благодаря нелинейности оказывается возможным разрастание
малого, усиление флуктуаций, когда микроскопические процессы, разрастаясь, пробиваются
на макроуровень. Во-вторых, определенные классы нелинейных открытых систем
демонстрируют порог чувствительности. Т.е. выше порога, напротив, все многократно
увеличивается, что необратимо организует принципиально новый порядок в сложной
системе. В-третьих, нелинейность означает возможность неожиданных изменений
направления течения процессов.
Очевидно, что система «мозг» относится к самоорганизующимся нелинейным
открытым системам.
АВС как воздействие на мозг изменяет состояние управляющих параметры системы
«мозг-тело» меняя структуру самоорганизации.
Для оценки реактивности респираторной системы- фокуса поражения при БА было
предпринято изучение механики дыхания, определение внутрилегочных сопротивлений и
мощности дыхания до и после воздействия АВС
Цель: изучение личностных особенностей больных бронхиальной астмой в
зависимости от выраженности физиологических реакций бронхолегочной системы в ответ
на психофизиологическое воздействие (эффективность АВС).
В качестве модели психогенного воздействия использована технология
аудиовизуальной стимуляции мозга по программе релаксации. В результате чего изменяется
ЭЭГ-активность мозга, происходит навязывание медленно-волновых (преимущественно
альфа-, и тета) ритмов, что соответствует состоянию покоя и релаксации.
АВС является технологией относительно слабого воздействия на мозг (группа “мягких»
soft технологий). Высокая эффективность технологии позволяет предполагать, что
стимуляция направлена на ключевые, «управляющие» параметры системы.
Для оценки реактивности респираторной системы- фокуса поражения при БА о
изучали биомеханику дыхания, определяли внутрилегочные сопротивления и мощности
дыхания ДО И ПОСЛЕ ВОЗДЕЙСТВИЯ АВС. (АВС проводилась с использованием прибора «Voyager
XL» по программе релаксации. До и после процедуры АВС путем синхронной регистрации спирограммы,
пневмотахограммы и кривой транспульмонального давления с использованием внутрипищеводного зонда
изучались не только традиционные показатели вентиляции легких, но и механика дыхания, т. к. последние более
точно отражали вклад в процесс дыхания внутрилегочных сопротивлений)
Результаты. В результате АВС наиболее значительное и достоверное увеличение
большинства показателей вентиляции и уменьшения параметров W произошло у больных
группы БАПИ.
190
Математические методы и информационные технологии в медицине
1. Степень улучшения всех исследованных параметров внешнего дыхания
была наибольшей в группе БАПИ, также улучшились эластические свойства
легких (С и эластической фракции W), но наиболее значительно и высоко
достоверно уменьшились Rвд. и Rвыд.
2. В группе БАСП отмечено относительное увеличение ФЖЕЛ, ОФВ1, МВЛ,
МОС25, снижение сопротивлений на вдохе и выдохе.
3. У пациентов группы БАНП изменения не были выраженными: наблюдалось
некоторое значимое увеличение ОФВ-1, ОФВ1/ЖЕЛ (индекса Тиффно)
уменьшение W, преимущественно за счет неэластической фракции и WМВЛ
общей и удельной.
Таким образом, пациенты БА, наиболее реагирующие на психоэмоциональные
триггеры, обладают и высокой психофизиологической реактивностью в ответ на
психорелаксирующее воздействие АВС.
МОДЕЛЬ I
Для оценки предикторной роли отдельных свойств личности в эффективности
АВС были построены модели множественной регрессии.
Комментарий
Регрессионные модели (РМ) характеризуют взаимосвязи разноуровневых систем. С
другой стороны, они проявляют свойства отражающие влияние на мозг и НС и в целом
психику (ЭКС) на соматические функции. Это влияние носит характер самоорганизующего.
При этом, РМ передают лишь предикторные свойства, указывая на управляющие параметры
психосоматической (-биологической) организации системы.
Зависимой переменной здесь выступала сумма абсолютных, по модулю индексов
физиологических показателей дыхания (|ФПД|) в ответ на АВС, независимыми
переменными служили шкалы опросника MMPI(ММИЛ), Кеттелла.
Сумма |ФПД|= 7,63 + 0,39*A(циклотимия/шизотимия) – 0,42*Q3(интеграция (самоконтроль2
импульсивность)). R= 0,79 R = 0,62, F(6,17)=4,62 p<,001(БАПИ)
Сумма
|ФПД|=
2,60 + 0,40*L(неврот.х-ки) + 0,97*B(интеллект) – 0,28*G(суперЭго)-
0,68*Q4(фрустр)
Сумма |ФПД|= 4,55 – 0,47*O(трев) R= 0,53 R2= 0,29, F(5,21)=1,67 p=,18 (БАНП)
Модели, основанные на тестированиии черт личности в ММИЛ оценках и
психологических защит в отношении АВС показали более высокие предикторные свойства,
чем 16PF (R2 выше 0,90). ФПД означает «физиологические показатели дыхания»
Комментарий:
БАПИ:
Сумма|ФПД|=117+1,3*ММИЛ6(паранойяльность)
0,6*ММИЛ8(шизоидность) - 1,2ММИЛ7(психастения) + 0,3*ИЖС(Н)(реактивн.
напряж-сть) - 0,8*ДепрБ R=0,91(R2=0,82 – доля объясненной дисперсии)
Эффективность АВЕ тем выше для лиц группы БАПИ, чем выше уровень
аффективной ригидности (шкала 6+), и чем менее выражены тревожность и психастения (7-,
8-), показатели депрессии по Беку, и чем более выражена психологическая защита по типу
реактивного образования (предотвращается выражение неприятных или неприемлемых
мыслей, чувств или поступков путем преувеличенного развития противоположных
стремлений).
191
Математические методы и информационные технологии в медицине
БАСПИ:
Сумма |ФПД|=50,8 + 0,4*ММИЛ8(шизоидность)
+ 0,9*Дц +
0,3*ИЖС(Е)(проекция) +0 ,3*ИЖС(F)(замещение)
R=0,96 (R2=0,92 – доля объясненной дисперсии).
Для лиц группы БАПИ АВЕ тем эффективнее, чем выше уровень ригидности,
направленной на физическое благополучие (шкала 8), показатели депрессии по Цунгу и
выше уровень психологических защит – проекции (неосознаваемые и неприемлемые для
личности чувства и мысли локализуются вовне, приписываются другим людям и таким
образом фактом сознания становятся как бы вторичными) и замещения (проявляется в
подавлении эмоций - гнева, которые направляются на объекты, представляющие меньшую
опасность).
БАHП: Сумма |ФПД|=175,2 - 2,7*ММИЛ1(ипохондрия) - 1,2*ММИЛ5(муж/жен) +
2,5*ММИЛ3(истерия)
0,8*ММИЛ0(соц.
интроверсия)
+
1,8*ДепрБ
0,8*ИЖС(С)(регрессия) - 0,2*ИЖС(D)(компенсация) + 0,5*ИЖС(Е)(проекция)
R=0,92 (R2=0,85 – доля объясненной дисперсии).
Отметим те предикторы, которые имеют наибольшие коэффициенты в уравнении и,
следовательно, вносят больший вклад. Сюда входят отрицательный вклад 1-й шкалы снижение ипохондрии; 3-й шкалы, означающий большую эмоциональную устойчивость и
уровень защиты – «компенсации» (замена реального или воображаемого недостатка).
Положительный вклад в модель эффективности АВС вносит повышение депрессии по Цунгу
и уровень ПЗ «проекции».
Прямое исследование нелинейных свойств дыхания у пациентов с БА.
Исследования нелинейно-динамических (НД) параметров ритмики дыхания
проводили методом субэпох для устранения нарушения стационарности.
Параметры, используемые для оценки нелинейной динамики процесса дыхания.
Известно, что нелинейные модели улавливают сложные паттерны динамики
физиологических процессов. В анализе нелинейности, в теории детерминированного хаоса,
объясняющего нерегулярное поведение в системах, вводятся такие понятия, как фазовое
пространство, аттрактор, показатели экспоненты Ляпунова, фрактальная размерность.
Структура хаотической системы, содержащая в себе всю информацию о системе,
может быть восстановлена через измерение только одной наблюдаемой переменной этой
динамической системы, фиксированной как временной ряд.
Согласно теореме Такенса реальный аттрактор динамической системы и “аттрактор”,
восстановленный в лаг-пространстве размерности вложения m по временному ряду со
являются топологически эквивалентными и обладают одинаковыми обобщенными
фрактальными размерностями, показателями Ляпунова.
Для каждого фрагмента записи были определены нелинейно-динамические (НД)
параметры, характеризующие “хаотичность” ритма дыхания: показатель Ляпунова (h) –
показатель энтропии, означающий скорость, с которой заполняется фазовое пространство
(разбегания фазовых траекторий) – скорость нарастания энтропии. Он характеризует
степень хаотичности динамической системы: чем выше показатель Ляпунова, тем
хаотичнее колебания.
Обратная величина h-1 [с.] – характеризует время перемешивания в системе; чем
больше h, тем быстрее заполняется фазовое пространство и тем больше хаос.
192
Математические методы и информационные технологии в медицине
Хаотическую детерминированность определяли по свойству и поведению
корреляционной размерности de(m) в зависимости от размерности вложения m.
Согласно Грасбергеру и Прокаччиа корреляционная размерность для реальных
хаотических систем является хорошим приближением для фрактальной размерности
«странного» аттрактора.
Корреляционная размерность (de) – это показатель экспоненты, характеризующий
“разбегание” интервалов между точками в выборках ряда. В хаотической динамике
«расстояние между точками экспоненциально увеличивается». Т.о. параметр de
характеризует степень сложности.
Результаты
Нелинейно-динамическая структура дыхания при БА различного генеза. Самая низкая
корреляционная размерность (сложность) дыхательной динамики обнаружена при
атопической форме БА (цифра по оси «х» -3; БАНП) (de= 3,43). В норме и при психогенной
астме (БАПИ) функциональная нелинейная динамика дыхания имеет одинаковый уровень
сложности: норма (цифра 1) -3,61±0,03, психогенная астма– 3,67±0,02 (БАПИ –цифра 2) (рис.
2).
Categ. Box & Whisker Plot:
de
3,75
3,70
3,65
de
3,60
3,55
3,50
3,45
3,40
3,35
1
2
Type
3
Средство
±SE
±1,96*SE
Рис. 2. Зависимость корреляционной размерности de динамики дыхания
при различных формах БА.
Дыхание при бронхиальной астме (психогенной, непсихогенной; h в пределах [0,520,54]) имеет более хаотичную динамику, с достоверно более высокими показателями
Ляпунова, чем в норме (h=0,43), что свидетельствует о превышении уровня энтропии,
достигающего дисрегуляторного предела.
193
Математические методы и информационные технологии в медицине
Categ. Box & Whisker Plot:
h
0,58
0,56
0,54
0,52
h
0,50
0,48
0,46
0,44
0,42
0,40
0,38
1
2
T ype
3
Средство
±SE
±1,96*SE
Рис. 3. Зависимость показателя Ляпунова (h) динамики дыхания
при различных формах БА
ВЫВОД: При БА дыхание имеет более хаотичную динамику. То есть степень
хаотичности системы при астме независимо от формы заболевания существенно выше, чем в
норме. Это говорит о нарастании степени иррегулярности ночного дыхания. Степень
сложности, а значит пластичности, перестраиваемости - отклика системы дыхания в норме и
при психогенно индуцированной астме выше, чем при атопической астме. В последнем
случае система дыхания ригидна и устойчиво репродуцирует свой паттерн дыхания.
Видимо, это связано с патологически измененной реактивностью дыхательной системы.
Модель II
Линейный структурный анализ (LISREL; СЛУ)
Исследовались причинно-следственные связи (квазикаузальные), которые могли бы
выявить систему связанных иерархических уровней и ведущие управляющие
психологические параметры, определяющие активность (патологическую) дыхательной
системы у больных БА.
Экзогенными латентными параметрами выбраны параметры метаиндивидуального
мира «Обладание» (оцениваемые по комплексным параметрам 16 PF Кеттелла - F1; F2 и
ММИЛ 7-шкала (психастения), характеризующая астено-тревожнодепрессивный синдром) и
«Зависимость» - шкала F4 (доминантность). В качестве эндогенных параметров были
выбраны «Депрессия» определяемая по тесту Цунга и параметр биомеханики дыхательной
системы оцениваемый по интегральному параметру (сумме индексов дыхательной системы в
реакции на АВС).
Представленная
модель
психобиологическая
модель
БА
оказалась
статистически значимой и достаточно адекватно описывала реальность.
194
Математические методы и информационные технологии в медицине
Сумма
дыхательных
индексов
Депрессия по
Цунгу
биомеханика
дыхания
ДЕПРЕССИЯ
0,54
ОБЛАДАНИЕ
0,49
3,49
ЗАВИСИМОСТ
Ь
-1,84
-0,77
шкала
7
ММИЛ
1,3
1
F1
тревога
F4
доминантность
F2
экстраверсия
Рис.4. Психобиологическая модель БА
Оценка модели
Method of Estimation: GLS -> ML Chi-Square Statistic: 7,58419
Discrepancy Function: 0,112
Degrees of Freedom: 3
Maximum Residual Cosine: 3,22E-005
Chi-Square p-level: 0,055434
Max. Abs. Gradient: 0,0224
Steiger-Lind RMSEA
ICSF Criterion: 5,88E-009
--->Point Estimate: 0,143
ICS Criterion: 5,51E-006
-->Lower 90% Bound: 0
Boundary Conditions: 2
-->Upper 90% Bound: 0,281
Parameter - Estimate Standard - Error T - Statistic Prob. - Level
(обладание)---[F1тревожность] 1,31
0,11
11,7
0,000
(обладание)-->[F2 экстраверсия] -0,77
0,27
-2,68
0,007
(зависимость)-->[F4 домин-сть] -1,84
0,16
-11,66
0,000
(обладание)-->(депрессия)
3,49
0,96
3,64
0,000
(обладание)-->(биомеханика)
0,54
0,20
2,76
0,006
(зависимость 1)--> (биомеханика) 0,49
0,20
2,5
0,012
195
Математические методы и информационные технологии в медицине
Заключение. Исследование объединяет единая технология получения эмпирического
знания, направленного на тестирование гипотезы о существовании специфической формы
БА с специфическими этиопатогенезом и терапией. В применении технологии получения
знаний происходит перевод гипотетической модели в эмпирическую в терминах вероятности
и статистических критериев. В результате становится возможным построение
психобиологической модели БА.
Центральным звеном формирования в модели придано ценностно-смысловым
транстемпоральным облигатными образованиями (ЦСО) оформленным в психотелесной
сфере в рефлексогенные (рецидивирующие контуры, обладающие аутокаталитическими
свойствами). Контуры имеют взаимные психотелесные отображения. Они являются
источником напряжения и тревоги. Их запуск и функционирование может определяться
стресс-факторами (событиями).
Стресс- ситуация может трансформироваться в стресс-состояние (здесь это понятие
используется в рамках определения Давыдова-Запорожца-Ломова) и функционировать как
динамические образования в феноменах сознания.
Неблагоприятное качество феномена отраженное в телесном, имеет вид стереотипных
соматических реакций (например, симптом одышки). Стимул-реакция запуска системно
развернута в рецидивирующее функциональное состояние. Поэтому, в частности,
антиципация минус-значимых событий действует на настоящее.
Изучение и понимание взаимодействия и отражения психических феноменов бытия
человека в телесном является важной задачей современной ПС медицины. В прикладном
аспекте представленная ПБ-модель, это дальнейшее развитие конструкта «телесность». В
качестве основного посредника в субъективном взаимодействии можно рассматривать
телесность, обладающую, как телесно-чувственной материальной основой, так и являющейся
смыслообразующей основой сознания.
Эмоции и чувства есть свойства отражения системных качеств (смыслов, ценностей).
Как психологические свойства, проявляются и другие системные свойства человека,
отражающие синергийные параметры функционирования. В системе больного человека эти
качества системно объединяются в проекции психического в соматическом (соматические
эквиваленты) выраженные в телесных чувствах-реакциях.
Функционирование организма в сложных для него условиях может вести к
формированию-реактивации неассимилированного психологического переживания в
физиологических понятиях-свойствах. Физиолого-психическая реактивность как свойство
принимает разные преформированные формы пороговых значений параметров системы.
Возникают разнотипные индивидуальные состояния системы, проявляющие комплексные
реакции.
В терминах ТФС Анохина в патологической системе происходит рассогласование
программно-результативного комплекса, что оценивается как негативное эмоциональное
переживание. В патологической системе результатом является включение соматических
эфферентных путей и активизация физиологических систем
Результатом развертывающейся патологической системной интеграции становится
формирование психосоматического комплекса БА.
В психобиологической Модели БА последовательно проведены синергетические
принципы. Однако понятие синергетики в узком смысле достаточно строгое и соотносится с
динамическими состояниями во времени. Но методологами подхода рассматриваются и
другие возможности в рамках общей парадигмы.
196
Математические методы и информационные технологии в медицине
Метафорическая, неформализованная, мягкая синергетика (в терминах В.Г Буданова)
выходит за пределы собственно естественнонаучного дискурса и практики и является
первым мотивом и языком в междисциплинарном контакте. Здесь разворачивается диалог с
другими междисциплинарными направлениями. Такая синергетика укореняется в массовом
сознании, мировоззрении, в постмодернистской философии. Синергетика гуманитариев
разрабатывает когнитивные, педагогические, психологические и коммуникативные приемы и
технологии, поставляет новые проекты и методы, питающие ядро синергетики. Именно
метафорическая синергетика подвергается критике за нестрогость и отсутствие
математизации.
Тем не менее синергетические модели могут плодотворно применяться в качественном
виде. Главное не путать границы применения синергетики и границы применения
синергетических моделей, не использовать необоснованно синергетическую терминологию.
Синергетика в метафорическом смысле - это, прежде всего модели, понимание
сложных внутренних механизмов эволюционных процессов в природе и обществе, человеке.
Внедрение такой синергетики и соответствующих ей образов мышления в общественное
сознание задает новые ориентиры в современном мире.
Работа выполнена при финансовой поддержке РГНФ (проект 12-06-12057в)
1.
2.
3.
4.
5.
6.
7.
8.
ЛИТЕРАТУРА
Анохин П. К. Узловые вопросы теории функциональной системы. – М.: 1980. – 197с.
Фейгенберг И.М. Вероятностное прогнозирование и преднастройка к движениям /
И.М. Фейгенберг, В.А. Иванников. – М.: МГУ. – 1978. – 112 с.
Брушлинский А.В. Мышление и прогнозирование / А.В. Брушлинский. – М.: Мысль. –
1979. – 230 с.
Ломов Б.Ф. Антиципация в структуре деятельности / Б.Ф. Ломов, Е.Н. Сурков. – М.:
Наука. – 1980. – 280 с.
Менделевич В.Д. Антиципационные механизмы неврозогенеза // Психологический
журнал. – 1992. – № 4. – С.107-115.
Дорфман Л.Я. Концепция метаиндивидуального мира: современное состояние
//Психология. Журнал Высшей школы экономики. – 2006. –Т. 3. – № 3. – С. 3–34.
К Клочко В.Е. Самоорганизация в психологических системах: проблемы становления
ментального пространства личности (введение в транспективный анализ). –Томск. –
2005. – 172 с.
Бурлачук Л.Ф., Коржова Е.Ю. Психология жизненных ситуаций: Учебное пособие . –
М.: Российское педагогическое агентство. – 1998. – 263 с.
197
Информационные технологии в экономике и управлении
ИНФОРМАЦИОННЫЕ ТЕХНОЛОГИИ В ЭКОНОМИКЕ
И УПРАВЛЕНИИ
ИСПОЛЬЗОВАНИЕ ПРИНЦИПА ОТКРЫТОГО УПРАВЛЕНИЯ В РАБОТЕ
ПРЕДПРИЯТИЯ МАЛОГО БИЗНЕСА ПРИ РАСПРЕДЕЛЕНИИ РЕСУРСОВ МЕЖДУ
ЕГО ОТДЕЛЬНЫМИ ВИДАМИ ДЕЯТЕЛЬНОСТИ
А.Н. Важдаев
(Юрга, Юргинский технологический институт (филиал)
Томскогополитехническогоуниверситета)
USING THE PRINCIPLE OF OPERATION OPEN SMALL BUSINESSES IN
ALLOCATING RESOURCES TO ITS INDIVIDUAL ACTIVITIES
Vazhdaev A.N.
(Yurga, Yurga Institute of Technology of Tomsk Polytechnic University)
In this paper, the use of the principle of open governance in the allocation of resources to
individual activities within small businesses. It was found that due to the existing features of a small
business, the use of open management in small companies may fully. Overview of the main
mechanisms for the distribution of resources led to a number of recommendations on the use of
various distribution methods depending on the existing conditions within a small business.
Предприятие малого бизнеса (ПМБ) – вновь созданное или действующее предприятие
с определенным количественным критерием численности работающих и объема
хозяйственного оборота [1, 2]. К ним, в частности, относятся предприятия с максимальной
численностью работающих в промышленности и строительстве до 200 человек, в науке и
научном обслуживании - до 100, в других отраслях производственной сферы – до 25, в
розничной торговле - до 15 человек.
Во многих случаях деятельности ПМБ приводит к появлению несколько видов
деятельности (ВД) в рамках одного малого предприятия.При этом зависимость этих ВД друг
от друга нисколько не снижается – руководители малых предприятий перемещают
различные ресурсы (финансовые, трудовые и т.п.) между отдельными ВД, стараясь
достигнуть наиболее оптимального распределения ресурсов. В дальнейшем такие виды
деятельности будем называть взаимодействующими.
Представим ПМБ, осуществляющее одновременно несколько взаимодействующих
ВД, в виде двухуровневой многоэлементной организационной системы (ОС) [3], состоящей
из управляющего органа – руководителя малого предприятия (РМП) – и n управляемых
субъектов – отдельных ВД. Стратегией каждого из ВД является передачаРМП некоторой
информации
,
– множеству ВД. РМП на основании поступающей от
ВД информации определяет планы каждого из ВД:
,
где
– процедура планирования,
– вектор сообщений всех ВД.
198
Информационные технологии в экономике и управлении
Функция предпочтения конкретного ВД, отражающая его интересы в планировании
заключается в следующем:
[3].Она зависит от соответствующей
компоненты, назначенного РМП плана и типа ВД – точки максимума функции предпочтения
ВД.
На момент принятия решений каждому ВД известны [3]: процедура планирования,
значение его собственного типа
(точки максимума), целевые функции и допустимые
множества всех других ВД. РМП известны зависимости
, множества возможных
сообщений от ВД и точные значения типов ВД (в отличие от классической задачи, где
точные типы значений агентов чаще всего неизвестны). Последнее стало возможным
благодаря используемому нами допущению, о котором речь пойдет чуть ниже.
Последовательность функционирования ОС следующая: РМП выбирает процедуру
планирования и сообщает ее своим ВД, после этого ВД сообщают РМП информацию, на
основании которой и формируются планы.Именно в этот момент в ОС может возникнуть
проблема манипулирования, вызванная ситуацией, когда ВД сообщают более выгодную для
себя информацию, чем есть на самом деле. В случае вышеописанной ситуации, когда все ВД
малого предприятия являются взаимодействующими, РМП активно участвует в управлении,
распределении ресурсов и контроле за функционированием каждого извидов деятельности.
Это дает возможность предполагать, что все сообщения ВД являются достоверными. Такое
существенное допущение позволяет использовать в нашей модели принцип открытого
управления (ОУ) [4, 5, 6]. Его основная идея заключается в том, чтобы использовать
процедуру планирования, максимизирующуюцелевую функцию каждого ВД [4, 5, 6, 7, 8].
После рассмотрения вопроса открытого управления необходимо обратиться к
вопросу, касающемуся эффективного распределения ресурсов между ВД в рамках одного
ПМБ. Данная задачазаключается внахождении такого механизма распределения ресурсов
между ВД, которое максимизировало бы определенный критерий эффективности (например,
суммарнуюэффективность использования ресурсами ВД).
Изучениеосновных способов, которыми можно воспользоваться для распределения
ресурсов между ВД в рамках одного малого предприятия, позволило сформулировать
рядобщих рекомендаций:
1. Принцип пропорционального распределения лучше всего использовать на этапах
становления малого предприятия и в случаях одновременного развития нескольких видов
деятельности.
2. Из приоритетных механизмов можно порекомендовать для использования
механизм обратных приоритетов, который еще называют механизмом распределения ресурса
пропорционально эффективности. Данный механизм благодаря оценке эффективности
использования ресурсов позволит уже ставшему на ноги малому предприятию более
эффективно распределять ресурсы между отдельными видами деятельности.
3. Конкурсные механизмы имеет смысл использовать в тех случаях, когда
руководитель (или собственник) решает дать отдельным видам деятельности больше
автономности и независимости от себя, как от управляющего центра. В этом случае,
руководители отдельных ВД будут вынуждены конкурировать за ограниченные ресурсы
компании, а РМП сможет использовать конкурсные механизмы для распределения ресурсов.
Но такая относительная независимость с большой долей вероятности приведет к проблеме
манипулирования, что выходит за границы обсуждения настоящей работы.
199
Информационные технологии в экономике и управлении
1.
2.
3.
4.
5.
6.
7.
8.
ЛИТЕРАТУРА
Малое
предприятие
//
Экономический
словарь.
URL:
http://abc.informbureau.com/html/iaeia_idaaidessoea.html (дата обращения: 02.08.2012).
Манохин А.Ю. Стратегия развития малого и среднего предпринимательства в
современной России. Монография. // НОУ ВПО Российский новый университет
(Тамбовский филиал). URL: http://www.tambov-rosnou.ru/monograf/ (дата обращения:
01.07.2012).
Губко М.В., Новиков Д.А. Теория игр в управлении организационными системами. М.:
Синтег, 2002. – 148 с.
Бурков В.Н., Горгидзе И.И., Новиков Д.А., Юсупов Б.С. Модели и механизмы
распределения затрат и доходов в рыночной экономике. М.: ИПУ РАН, 1997. – 57 с.
Бурков В.Н., Еналеев А.К., Новиков Д.А. Механизмы функционирования социальноэкономических систем с сообщением информации // Автоматика и Телемеханика. 1996.
№ 3. С. 3 – 25.
Бурков В.Н., Кондратьев В.В. Механизмы функционирования организационных систем.
М.: Наука, 1981. – 384 с.
Бурков В.Н., Новиков Д.А. Как управлять проектами. М.: Синтег, 1997. – 188 с.
Бурков В.Н., Новиков Д.А. Теория активных систем: состояние и перспективы. М.:
СИНТЕГ, 1999. – 128 с.
ВЫБОР МЕТОДА МИНИМИЗАЦИИ РИСКА БАНКРОТСТВА ПРЕДПРИЯТИЯ
НА ОСНОВЕ ИЕРАРХИЧЕСКОЙ МОДЕЛИ
А.А. Мицель, Е.В. Телипенко
(г. Юрга, Юргинский технологический институт (филиал)
Томского политехнического университета)
CHOICE OF THE METHOD FOR MINIMIZATION RISK OF BANKRUPTCY OF THE
ENTERPRISE BASED ON HIERARCHICAL MODEL
A.A.Mitsel, E.V.Telipenko,
(The technological institute of Yurga (branch) of Tomsk polytechnical university)
In article the mechanism of a choice of a method of minimization of risk of bankruptcy of
the enterprise on the basis of hierarchical model (a method of the analysis of hierarchies) is
presented. The short description of a method and its main stages, and also justification of its
application for the solution of an objective is given.
Введение. Проблемы выявления негативных финансово-производтвенных факторов
деятельности предприятия, а также их оценка и прогнозирование риска банкротства
предприятия довольно широко освещены в работах как зарубежных, так и российских
ученых и исследователей. В отношении задачи минимизации риска необходимо отметить,
что в литературе нет четких подходов и механизмов для ее решения, а лишь некоторые
200
Информационные технологии в экономике и управлении
теоретические предложения. Авторами предлагается решение этой задачи с помощью метода
анализа иерархий (МАИ).
Основное содержание метода. Проведен анализ данных бухгалтерской отчетности и
рассчитаны 11 показателей (в соответствии с результатами полученными в [1]) финансовохозяйственной деятельности ОАО “Ишимбайский машиностроительный завод” за период с
первого квартала 2007 года по четвертый квартал 2011. В результате оказалось, что 8 из 11
показателей имеют низкое значение. Рассчитав и классифицировав значение степени риска
банкротства предприятия (производится свертка на основе нечетких моделей [2]) получили,
что оно на 60% соответствует среднему и на 40% высокому уровню риска банкротства. Этот
факт говорит о том, что необходимо применение корректирующих мероприятий,
направленных на приведение значений указанных коэффициентов к нормальным и
снижению степени риска банкротства. Представим процесс выбора корректирующих
мероприятий на основе иерархической модели.
Метод включает в себя несколько основных этапов.
Этап 1. Формулировка проблемы и постановка цели анализа.
Этап 2. Построение дерева иерархии проблемы. В нашем случае используются
следующие уровни иерархии:
1) Фокус иерархии – снижение риска банкротства предприятия.
2) Первичные факторы – показатели, имеющие неудовлетворительное текущее
значение и напрямую влияющие на уровень риска банкротства (в нашем случае 8
показателей: сумма хозяйственных средств в распоряжении организации, величина
собственных оборотных средств, коэффициент текущей ликвидности, чистая прибыль,
рентабельность основной деятельности, рентабельность совокупного капитала,
рентабельность собственного капитала, коэффициент износа основных средств).
3) Акторы – действующие силы предприятия (финансы, производство, маркетинг,
управление), способные повлиять на снижение риска банкротства.
4) Цели акторов – способы, которыми можно изменить неблагоприятную динамику
или неудовлетворительное текущее значение факторов. Выделено 10 целей, среди которых
привлечение долгосрочных кредитов и займов; приобретение нового оборудования;
расширении рекламы; совершенствование системы менеджмента качества и др.
5) Сценарии (возможные исходы) – это возможные методы минимизации риска
банкротства, к которым можно прийти в результате достижения целей акторов. Выделено 5
сценариев: увеличение объемов производства и реализации продукции; повышение
конкурентоспособности продукции; снижение затрат на производство продукции;
укрепление имиджа предприятия; освоение новых видов продукции.
6) Обобщенный исход – наиболее оптимальное решение по выбору метода
минимизации риска.
Этап 3. Построение множества матриц относительной важности для каждого элемента
каждого уровня, кроме нижнего уровня альтернатив.
Этап 4. Расчет вектора локальных приоритетов. Соответствующие локальные
приоритеты вычисляются из матрицы попарных сравнений путем нахождения собственного
вектора матрицы, соответствующего максимальному собственному значению.
Этап 5. Определение согласованности локальных приоритетов.
Этап 6. Этапы 3, 4, 5 проводятся для всех уровней иерархии.
Этап 7. Иерархический синтез. Иерархический синтез используется для взвешивания
собственных векторов матриц парных сравнений альтернатив весами критериев (элементов),
имеющихся в иерархии, а также для вычисления суммы по всем соответствующим
201
Информационные технологии в экономике и управлении
взвешенным компонентам собственных векторов нижележащего уровня иерархии [3].
В результате применения метода получили следующие результаты. На снижение
риска банкротства предприятия в большей степени может повлиять увеличение чистой
прибыли. Способствовать этому в большей мере может эффективное использование
производственных сил и возможностей предприятия, а также внедрение передовых
технологий для улучшения качества продукции. Вероятнее всего для снижения риска
банкротства предприятия применить первый сценарий – увеличение производства и
реализации продукции.
Заключение. Применение МАИ позволило провести анализ проблемы, собрать
данные по проблеме, оценить противоречивость данных и минимизировать ее, а также
позволило оценить важность учета каждого решения и важность учета каждого фактора,
влияющего на приоритеты решений. В результате мы не только решили задачу выбора
способа минимизации риска банкротства предприятия, но и выбрали механизмы для его
реализации.
1.
2.
3.
ЛИТЕРАТУРА
Мицель А.А., Телипенко Е.В. Оценка влияния показателей финансово-хозяйственной
деятельности предприятия на выручку от реализации продукции. – Экономический
анализ: теория и практика. № 27 (234) – 2011 июль, с.57-64.
Телипенко Е.В., Захарова А.А. Моделирование риска банкротства производственного
предприятия//Экономика, статистика и информатика. Вестник УМО.-№6.-2011, с.174184.
Андрейчиков А.В. Анализ, синтез, планирование решений в экономике/ А.В.
Андрейчиков, О.Н. Андрейчикова. – М.: Финансы и статистика, 2000. – 368 с.: ил.
О ЗАДАЧЕ УПРАВЛЕНИЯ ИНВЕСТИЦИОННЫМ ПОРТФЕЛЕМ ПЕНСИОННЫХ
НАКОПЛЕНИЙ 1
О.И. Рекундаль
(Томск, Национальный исследовательский Томский политехнический университет)
ON THE TASK OF INVESTMENT PORTFOLIO OF PENSION CAPITAL 1
O.I. Rekundal
(Tomsk, National Research Tomsk polytechnic University)
In this article is presented mathematical formulation of investment portfolio of pension
funds, based on the minimization of the average losses.
Пенсионные накопления – это средства, из которых образуется накопительная часть
трудовой пенсии граждан Российской Федерации. Граждане, на которых распространяется
обязательное пенсионное страхование, могут самостоятельно выбрать, какому финансовому
институту доверить управление средствами своих пенсионных накоплений. Это могут быть
негосударственные пенсионные фонды; Пенсионный фонд Российской Федерации, по
202
Информационные технологии в экономике и управлении
желанию застрахованного лица передающий накопительную часть управляющей компании,
отобранную по результатам конкурса или государственной управляющей компании.
Пусть в момент времени t=0 управляющая компания располагает средствами
пенсионных накоплений граждан объема X(0),которые в дальнейшем необходимо
инвестировать в разрешенные законодательством финансовые инструменты с целью
получения инвестиционного дохода. Выбор активов в момент времени t=0 может быть
получен с помощью модели, рассмотренной в работе [1]. Уравнение исходного капитала
n
представим уравнением X (0)   XRi (0) (1), где
i 1
XRi (0), i  1, n -
средства, затраченные на ценные
бумаги i-го типа (ЦБi); vi (0) - количество ЦБi на момент времени t=0 в инвестиционном
портфеле; S i (0) - цена ЦБi в момент времени t=0. Через единичный промежуток времени
уравнение капитала примет вид
X (1) 
n
n
i 1
i 1
 (1  i (1)) XRi (0)  X (0)   i (1) XRi (0) , где
 i (1), i  1, n -
доходность ценной бумаги i-го типа. Наконец, в момент времени k+1 объем средств составит
n
величину: X (k  1)  X (k )   i (k  1) XRi (k ).
i 1
Запишем уравнение эталонного портфеля X 0 (0) (гипотетического портфеля с
задаваемой управляющим доходностью r) X 0 (0)  X (0) , X 0 (k  1)  (1  r ) X 0 (k ) . Если портфель
состоит из бумаг одного вида (например, акций), то в качестве эталона можно выбрать
подходящий индекс фондового рынка.
Для оценки качества управления сформированным инвестиционным портфелем,
воспользуемся универсальным критерием оптимизации [2]. Зададим функцию потерь
l ( X , X 0 ) , значения которой будут случайными, т.к. значения процентных ставок i (k ) в
момент времени k заранее не известны и носят случайный характер. За критерий качества
системы будем принимать условное математическое ожидание функции потерь, т.е. средние
потери при фиксированном состоянии xr управляющего вектора XR:  ( xr )  M [l ( X . X 0 ) | xr ] средний риск или функция качества. Минимальное значение средних потерь называется
критерием оптимальности и находится из соотношения: min  ( xr )  min M [l ( X .X 0 ) | xr ] (*). В
xr
s
рамках рассматриваемой задачи в качестве функции потерь целесообразно принять функцию

если
0,
l( X , X 0 )  
0

 X (k )  X (k ), иначе
X (k )  X 0 (k )  0
.
В будущий момент времени k ставки доходностей ценных бумаг i (k ), i  1, n заранее
неизвестны. Поэтому для того чтобы своевременно принять решение о необходимости
переформирования инвестиционного портфеля и реализации управляющих воздействий,
необходимо оценить неизвестные параметры. Рассматривая доходность μ(k) как временной
ряд, ее значение в каждый последующий момент времени можно оценить по значениям
предыдущих наблюдений. Эту процедуру называют сглаживанием временного ряда или
выделением тренда.
На практике при решении задачи (*) основной проблемой является учет
законодательных ограничений, накладываемых на объемы ЦБ, а также трансакционные
издержки, связанные с переформированием ИП.
203
Информационные технологии в экономике и управлении
Резюмируя, в данной работе предложена математическая постановка задачи
управления инвестиционным портфелем пенсионных накоплений, основанная на
минимизации средних потерь. При этом потерей считается отклонение капитала
сформированного портфеля от капитала некоторого эталонного портфеля с задаваемой
доходностью.
1.
2.
Л ИТЕРАТУРА
Мицель А.А., Рекундаль О.И. Инвестиционный портфель пенсионных накоплений//
Финансовая аналитика: проблемы и решения. 2011 №40(82). – С. 2-6.
Казаков И.Е., Гладков Д.И. Методы оптимизации стохастических систем. – М.: Наука.
Гл. ред. физ.-мат. лит., 1987. – 304 с.
ВИЗУАЛИЗАЦИЯ СЕТЕВЫХ МОДЕЛЕЙ ИНСТРУМЕНАМИ САПР
Рахымов Д.Б.,* Родыгина А.E.,* Тихомиров А.А.,** Труфанов А.И,*. Умеров Р.А.***
(Иркутск, Иркутский Государственный Технический Университет)*
(Москва, Международная академия информатизации)**
(Киев, Национальный Авиационный Университет)***
VIZUALIZATION OF NETWORK MODELS BY MEANS OF CAD/CAM
Rakhimov D.B. ,* Rodygina A.E.,* Tikhomirov A.A.,** Trufanov A.I.,* Umerov R.A.***
(Irkutsk, Irkutsk State Technical University)*
(Moscow, International Informatization Academy)**
(Kiev, National Aviation University)***
CAD/CAM systems has been applied for visualization of plain and space networks.
Введение. Визуализация является эффективным языком междисциплинарного
информационного обмена. Так, работы А.-Л. Барабаши
(A.-L. Barabasi) (его h-индекс цитирования составляет
77) в области теории сетей приобрели общую
популярность благодаря : удачному введению и
использованию простой и ясной терминологии; кроссдисциплинарным приложениям и , что не менее важно ,
яркой визуализации [1] (рис.1). Более того визуализация
сетевых структур представляет собой новое направление
технического и художественного творчества [2] , в
котором авторы используют различные графические
инструменты
–
независимые
(см.,
например,
Рис.1. Безмасштабная сеть
«Графоанализатор» [3] или встроенные в программные
продукты (например, Maple 16 [4]). Возможности специализированных средств мэппинга
сетевых структур ограничены либо плоским рендерингом, либо сложностью и
204
Информационные технологии в экономике и управлении
утомительностью ручного отображения многоэлементных конструкций в 3-D графических
редакторах.
Метод. В настоящей работе исследовались приемы визуализации комплексных и
стволовых [5 ] сетей с помощью большинства известных программного продуктов САПР.
Основные результаты. Во-первых, на примере простой задачи, с использованием
PowerShape была отображена сетевая модель принципиальной схемы членения гражданского
узкофюзеляжного самолета (рис. 2). Можно отметить
достаточный набор опций данного продукта как для
3-D построения модели , так и ее просмотра.
Во-вторых средствами CAD системы Autodesk
Inventor 10 осуществлялась визуализация социального
кружева единой сети, в основе конструкции которой
находятся стволы генеалогических деревьев, в
Рис.2. Сетевая модель самолета
предположении, что ось времени направлена
перпендикулярно поверхности Земли и каждому
поколения соответствует свой уровень геометрической конструкции [6]. Выбор Inventor 10
определялся задаваемыми нами принципами построения : а) элементы уровней, связи, узлы
построены примитивами для удобства восприятия; б)все элементы универсальны и
изначально не зависят друг от друга (хранятся в отдельных файлах). Далее, модель
размещается в едином файле уровней и связей между элементами, сборка осуществляется
посредством наложения зависимостей (совмещение, задание расстояния либо угла между
элементами). Такой подход облегчает построение иерархии, делает модель более
универсальной и упрощает редактирование.
Исследовалось следующие четыре варианта геометрической модели.
1. Связь между двумя взаимодействующими элементами любого уровня - одна,
пересечение же содержит один или несколько элементов следующего уровня (рис.3).
Недостаток: мэппинг ниже среднего- элементы уровней располагаются произвольно к
базовой поверхности (сфера – земной шар). Достоинство: полная свобода перемещения
компонентов системы без изменения ее иерархии.
2. Число связей между двумя взаимодействующими элементами определяется числом
наследуемых элементов следующего уровня (рис.4).
Рис.4. Вариант 3
Рис.3. Вариант 3
Достоинства: элементы всех уровней расположены нормально базовой поверхности.
Модель 2 , как и 1 , обладает некоторой степенью подвижности. Недостатки вариант 2 (как и
1) : а) значительные временные затраты на расчет всех зависимостей (проверка
противоречий наложенных связей), наложенных на элементы и связи при построении
205
Информационные технологии в экономике и управлении
иерархии; б) сужение занимаемой области пространства при переходе от уровня к уровню
(снизу вверх).
3. Связи, накладываются концентрично базовой поверхности (рис. 5). Недостатки:
жесткость
структуры, дополнительное построение большего числа видов связей.
Достоинства: однозначное разделение уровней по ярусам; оптимальное использование
пространства построения.
4. «Фрактальный» вариант ( рис.6), с простым визуальным выделением веток взаимосвязей.
Рис.5. Вариант 4
Рис.6. Вариант 3
Все уровни и связи между элементами имеют фиксированное положение. Предусмотрено
подобие подструктур в направлении «снизу вверх» от одного уровня элементов к другому,
что, однако, ограничивает область использования такого варианта - далеко не все системы
структурированы подобным образом. Другие ограничения: необходимость четкого
представления размеров связующих элементов, что усложняет процедуру создания модели.
Выводы. САПР инструменты являются мощным средством визуализации и маппинга
сетевых структур с огромным числом элементов. Тем не менее, для реализации такой
возможности как автоматизированное построение геометрических моделей эволюции
данных структур требуется разработка и/или настройка эффективных алгоритмов
пространственного анализа и трассировки связей.
1.
2.
3.
4.
5.
6.
ЛИТЕРАТУРА
URL: http://www.flickr.com/photos/ajc1/2553555562.
URL: http://www.visualcomplexity.com/vc/http://www.visualcomplexity.com/vc/.
URL: http://grafoanalizator.unick-soft.ru/about.html.
URL: www.maplesoft.com/products/maple/index.aspx.
Тихомиров А.А, Труфанов А.И., Носырева Л.Л., Носырева Е.В. Математическое
описание стволовых сетей. Труды XVII Байкальской Всероссийской конференции. т. 3.
Иркутск 2012. С.149- 153.
М. Аминова, А. Россодивита, А.А. Тихомиров, А.И. Труфанов. Кружево единых сетей
(как управлять миром) // Научные Труды Вольного экономического общества России. –
2011. Т. 148. – С. 190-207.http://www.iuecon.org/2011/148%20VEOR_PRINT.pdf.
206
Алфавитный список авторов (часть I)
ФИО автора
Аврамчук В.С.
Александрова И.А.
Асламова В.С.
Ахмадеева А.А.
Бабушкин Ю.В.
Бахвалов С.В.
Белаков Р.С.
Белинская Н.С.
Берестнева О.Г.
Борзяк А.А.
Босенко В.И.
Васильев В.С.
Важдаев А.Н.
Волков И.А.
Вольфенгаген В.
Воробейчикова О.В.
Вылегжанин О.Н.
Гайворонский С.А.
Галимов И.А.
Галямов А.Ф.
Ганимедов В.Л.
Гергет О.М.
Гозбенко В.Е.
Горелов Б.
Горнов А.Ю.
Григорьев В.П.
Гультяева Т.А.
Данилов А.Н.
Девятых Д.
Дмитриева А.В.
Долбин А.
Долгих Н.Ю.
Доронин А.
Евдокимов П.
Езангина Т.А.
Ермоленко С.П.
Звигинцев И.Л.
Инденко О.Н.
Исмаилова Л.Ю.
Карпенко П.В.
Кинаш Н.А.
Кириловский С.В.
Коваль Т.В.
Кравец А.Г.
Козлова И.А.
Koniordos M.
Константинова Л.И.
Косиков С.В.
Кочегуров В.А.
Лебедев А.Н.
Марухина О.В.
Маслов М.
Миронов С.Г.
Михалев Е.В.
Стр. Часть I
97, 99
11
151
33
101
54
37
39, 42
120, 132
11
109
45
198
111
111
163
85
61
113
117
47, 165
174
33
111
52
63
49
54
132
178
111
120, 167
111
111
59, 61
178
63
65
11
169
16
69, 71, 76, 92
82
109
73
144
174
122
174
124
13
111
76
178
ФИО автора
Михаленко И.В.
Мицель А.А.
Мокина Е.Е.
Муратова Е.А.
Мучная М.И.
Навроцкий В.
Наджи А.А.А.
Назаров В.
Нгуен Б.Х.
Нгуен В.Н.
Нгуен М.Х.
Нгуен М.Т.
Небаба С.Г.
Немеров Е.В.
Огородников А.С.
Olyanitch A.
Oniszczuk W.
Осадчая И.А.
Парубец В.В.
Полякова Г.Л.
Поплавская Т.В.
Попов А.А.
Разумников С.В.
Рахымов Д.Б.
Рекундаль О.И.
Родыгина А.Е.
Романенко Е.В.
Ряшенцева Н.Е.
Садовский А.С.
Sarmento E.
Телипенко Е.В.
Темникова Е.А.
Тихомиров А.А.
Толстолес Е.С.
То Т.У.
Труфанов А.И.
Умеров Р.А.
Уразаева Л.Ю.
Файбисович М.
Фаерман В.А.
Филиппов М.М.
Финкельштейн Е.А.
Фисоченко О.Н.
Францина Е.В.
Хохлов М.В.
Хранилов В.П.
Цырюльников И.С.
Черникова Е.В.
Чернышева Т.Ю.
Шелехов И.Л.
Штоллер Д.В.
Юсупова Э.С.
Языков К.Г.
Ясюкевич Ю.В.
207
Стр. Часть I
178
200
13
18
47, 165
111
16
122
78
80
82
82
85
182
78, 80, 94
144
129
136
132
89
69, 71, 76, 92
49
140
204
202
204
144
178
47, 165
144
200
151
16, 204
22
94
16, 204
204
113
122
97, 99
101
52, 104
24, 28
42
106
155
69, 71
9
157
22
159
45
182
120