авторефераты диссертаций БЕСПЛАТНАЯ БИБЛИОТЕКА РОССИИ

КОНФЕРЕНЦИИ, КНИГИ, ПОСОБИЯ, НАУЧНЫЕ ИЗДАНИЯ

<< ГЛАВНАЯ
АГРОИНЖЕНЕРИЯ
АСТРОНОМИЯ
БЕЗОПАСНОСТЬ
БИОЛОГИЯ
ЗЕМЛЯ
ИНФОРМАТИКА
ИСКУССТВОВЕДЕНИЕ
ИСТОРИЯ
КУЛЬТУРОЛОГИЯ
МАШИНОСТРОЕНИЕ
МЕДИЦИНА
МЕТАЛЛУРГИЯ
МЕХАНИКА
ПЕДАГОГИКА
ПОЛИТИКА
ПРИБОРОСТРОЕНИЕ
ПРОДОВОЛЬСТВИЕ
ПСИХОЛОГИЯ
РАДИОТЕХНИКА
СЕЛЬСКОЕ ХОЗЯЙСТВО
СОЦИОЛОГИЯ
СТРОИТЕЛЬСТВО
ТЕХНИЧЕСКИЕ НАУКИ
ТРАНСПОРТ
ФАРМАЦЕВТИКА
ФИЗИКА
ФИЗИОЛОГИЯ
ФИЛОЛОГИЯ
ФИЛОСОФИЯ
ХИМИЯ
ЭКОНОМИКА
ЭЛЕКТРОТЕХНИКА
ЭНЕРГЕТИКА
ЮРИСПРУДЕНЦИЯ
ЯЗЫКОЗНАНИЕ
РАЗНОЕ
КОНТАКТЫ


Pages:     | 1 || 3 | 4 |   ...   | 8 |

«3 ОРГАНИЗАЦИОННЫЙ КОМИТЕТ М.П. Федоров – ректор СПбГПУ, член-корреспондент РАН (председатель) Ю.С. Васильев – президент СПбГПУ, академик ...»

-- [ Страница 2 ] --

Санкт-Петербургский государственный политехнический университет Из медицинской практики известно, что при изменении угла дефор мации коленного сустава (КС) перераспределяется нагрузка на суставные поверхности (мыщелки). Латеральные или медиальные мыщелки КС ока зываются нагруженными сверх нормы (синдром гиперпрессии), что при водит к различным заболеваниям. Существует точка зрения [1], что саги тальные деформации дистального отдела бедренной кости свыше 10° вы зывают повреждение хряща КС. Есть и другая точка зрения [2], согласно которой сагитальные деформации от 0° до 10° относятся к деформациям легкой степени, а деформации от 11° до 21° к деформациям средней сте пени тяжести.

В настоящей работе поставлена задача уточнения существующих сведений о допустимой величине угла деформации КС и нахождения био механического критерия, разграничивающего паталогическое состояние КС, на основе решения задач биомеханики. Для решения задач использо вался метод конечных элементов с целью установления максимальных на пряжений в хряще коленного сустава в зависимости от угла деформаций.

Для определения возможного разброса значений контактного давления в зависимости от индивидуальных особенностей пациентов проведено па раметрическое исследование модели КС. В процессе работы также создана полномасштабная трехмерная (3D) модель КС пациента ж., 14 лет, воссоз данного по компьютерной томограмме, предоставленной НИИ им. Г.И. Турнера. Созданная модель адекватно воспроизводит гео метрию КС, и в ней учтены все основные элементы КС: связки, сухожи лия, коленная чашечка, гиолиновый хрящ, мениски.

Литература:

1. Меркулов В.Н., Гаврюшенко Н.С., Супрунов К.Н., Дорохин А.И.

Биомеханические критерии определения показаний к оперативному лече нию посттравматических деформаций коленного сустава у детей // Вест ник травматологии и ортопедии им. Н.Н. Приорова 2006. № 1. С. 43– 2. Брытов А.В., Поздеев А.П., Маричева О.Н., Попова Т.В., Гарка венко Ю.Е. Варианты поражения зон роста трубчатых костей и деформа ций коленного сустава у детей после перенесенного острого гематогенно го остеомелита (рентгено-томографическая диагностика) // Травматология и ортопедия России 2008. № 3(49). С. 47– КОНЕЧНО-ЭЛЕМЕНТНОЕ МОДЕЛИРОВАНИЕ ГИДРОДИНАМИЧЕСКОГО ВОЗДЕЙСТВИЯ НА ПОДВОДНЫЙ ТРУБОПРОВОД Михалюк Д.С., Боровков А.И., Гилёв Е.Е., Шубин С.Н.

Санкт-Петербургский государственный политехнический университет Цель работы - определение гидродинамического воздействия по верхностных волн на подводный трубопровод в незаполненной траншее при заданных условиях волнения. Исследования проводились с помощью конечно-элементного моделирования в программном комплексе COMSOL Multiphysics [1].

Схема задачи представлена на рис. 1: ширина расчётной области по добрана в соответствии с длиной волн на мелкой воде [2]. Рассматривается стоячая волна над траншеей. Трубопровод обладает нейтральной плавуче стью и связан с основанием линейной упругой связью с жёсткостью с.

Движение жидкости описывается уравнением Навье-Стокса (подход Ла гранжа). Между трубопроводом и жидкостью заданы условия контактного взаимодествия.

Рис. 1. Схема задачи При решении нестационарной мультидисциплинарной задачи оце ниваются поля давлений, скоростей, перемещений жидкости, а также от клик трубопровода в результате гидродинамического воздействия. Иссле дования показывают возможность наступления резонансного режима ко лебаний трубопровода при условии близости парциальной частоты систе мы "трубопровод - линейная упругая связь" и частоты, соответствующей спектральному пику поверхностных волн.

Литература:

1. Comsol Multiphysics 3.5 User's Guide. COMSOL AB, 2008.

2. Уизем Дж. Линейные и нелинейные волны. М., Мир, 1977.

ПРИМЕНЕНИЕ НЕЙРОННЫХ СЕТЕЙ И ПРИРОДНЫХ ВЫЧИСЛЕНИЙ ДЛЯ РЕШЕНИЯ ЗАДАЧ МАРШРУТИЗАЦИИ Буйнов Д.М.

Санкт-Петербургский государственный политехнический университет В связи с ростом числа автомобилей и недостаточно развитой транс портной инфраструктуры в России, перед водителем зачастую возникает проблема выбора маршрута следования с учетом текущей дорожной об становки. Схожая ситуация, связанная с распределением информационно го потока, наблюдается в компьютерных сетях. Применяемая распреде ленная архитектура построения сетей обеспечивает высокую надежность и масштабируемость компьютерных сетей, но в то же время привносит сложность в процесс управления, возрастающую с ростом самих сетей. В обеих ситуациях процесс выбора оптимального маршрута следования объ екта требует больших ресурсных затрат на его выполнение.

Цель работы заключается в исследовании существующих методов и алгоритмов оптимизации маршрута, а также рассмотрении возможности использования альтернативных методов, основанных на применении при родных вычислений и нейросетевых моделей для снижения затрат на опти мизацию и повышения производительности сетей. Данные методы отлича ет возможность оперативного нахождения субоптимального решения в ус ловиях ограниченного времени. В качестве результата исследования пред полагается создание программного продукта, построенного на платформе вычислительной среды Matlab и реализующего алгоритм маршрутизации на базе природных механизмов.

В качестве инструмента исследования применяется теория графов, основы компьютерных сетей, основы построения нейронных сетей и гене тических алгоритмов.

Рассматриваемые в работе задачи относятся к классу комбинаторно оптимизационных, не имеющих простых аналитических решений. К таким задачам относятся задача коммивояжера, задача поиска кратчайшего пути, задача распределения трафика в сетях связи. Среди исследуемых алгорит мов маршрутизации выделяются как статические алгоритмы (деревянный алгоритм, волновой алгоритм, алгоритм Дейкстры), так и динамические алгоритмы, включающие в себя дистанционно-векторную маршрутизацию (алгоритм Беллмана-Форда) и маршрутизацию с учетом состояния кана лов. Кроме того, особое внимание уделяется природным механизмам мар шрутизации (генетические и муравьиные алгоритмы), позволяющим с меньшими ресурсами решить задачу маршрутизации и повысить произво дительность сетей.

НИЗКОЧАСТОТНАЯ ПЛАЗМЕННАЯ АНТЕННА Дементьева О.Б.

Московский государственный университет технологий и управления (филиал), г. Волоколамск В последние годы появилось много работ по плазменным передаю щим антеннам, В [1] изучалась высокочастотная приемная антенна на ос нове плазменного столба, где плотность электронов во много раз больше критической. Указывается также на отсутствие сведений о приемных плаз менных антеннах. Между тем, подобные исследования проводились еще в 80-е годы. В [2-3] обнаружен эффект резонансного усиления внешнего электромагнитного поля плазмой СВЧ разряда на пороге 2-го ленгмюров ского резонанса (субрезонанс). В нем происходит параметрический распад и переход флуктуационного спектра в триплет собственных мод. При этом плазма работает как приемная антенна-усилитель для частот внешнего по ля, принадлежащих к нижней распадной ветви [3], [4], [5].

Эксперименты с приемной плазменной антенной показали, что вбли зи резонансов ленгмюровской частоты со второй гармоникой накачки Le 2о собственные шумы являют глубокий провал, а принятый сигнал – максимум. По сравнению со стандартной штыревой антенной длиной L, согласованной с НЧ приемником, плазменная антенна дает намного луч шее отношение сигнал/шум: на 15 – 20 дБ. При этом её длина составляла 0,1L.

Математическая модель субрезонанса построена на основе уравне ний гидродинамики двухкомпонентной плазмы совместно с условиями существования плазмонов. Рассмотрен параметрический распад в услови ях близости частоты модуляции электронной плотности к собственной частоте плазмы. В этом состоянии параметрически связанными оказыва ются частоты, различающиеся на 3 – 5 порядков. Показано, что в распре деленной плазменной системе происходит перекачка энергии по спектру в пользу нижней распадной ветви. Применение альвеновского (токового) метода описания плазмы дает возможность перейти к физической модели субрезонансного состояния в виде эквивалентной схемы. Это двухконтур ный параметрический усилитель с емкостной связью. Пороговое поведе ние импедансов контуров позволяет сделать вывод о резком уменьшении резонансной длины плазменной НЧ антенны. Таким образом, СВЧ разряд низкотемпературной плазмы в режиме субрезонанса представляет эффек тивную короткую приемную антенну-усилитель в НЧ диапазоне.

Литература:

1. Гусейн-заде Н.Г., Минаев И.М., Рухадзе К.З. Четвертьволновая вибраторная плазменная приемная антенна. XXXVII Международная (Зве нигородская) конференция по физике плазмы и УТС, 2010.

2. Дементьева О.Б. Резонансные свойства плазменного столба, соз данного СВЧ полем. VII Всесоюзная конференция по физике низкотемпе ратурной плазмы. Ташкент, 1987, т. 1.

3. Дементьева О.Б. Самоорганизация и антенные свойства плазмы СВЧ разряда. Тезисы Всесоюзной конференции «Современные проблемы радиоэлектроники», М., 1988.

4. Дементьева О.Б. Исследование резонансных свойств плазменного столба, созданного СВЧ полем. Диссертация на соискание ученой степени кандидата физико-математических наук. Москва, ИВТАН – Харьков, ХГУ, 1990.

5. Дементьева О.Б. Аномальная проводимость и эффект параметри ческого усиления в холодной плазме СВЧ разряда. Международная кон ференция «Математика, образование, экономика», Воронеж, 2003.

ОБ ОДНОЙ ПРОБЛЕМЕ ОПРЕДЕЛЕНИЯ ОБЩЕГО ПОЛЯ НАПРЯЖЕНИЙ В ЛИТОСФЕРНЫХ ПЛИТАХ Зарецкая М.В.

Кубанский государственный университет Ратнер С.В.

Южный научный центр РАН Одной из нерешенных проблем в задачах определения общего поля напряжений в литосферной плите и оценки сейсмичности территории яв ляется учет эндогенных процессов. Эндогенные факторы, внутренние про цессы, происходящие в земной коре и в мантии Земли, генерируют как глобальное поле напряжений Земли, так и тектонические движения в зем ной коре. Неоднородности верхней мантии, то есть ее участки, обладаю щие различной плотностью и температурой, также являются источниками напряжений в литосфере и земной коре и им принадлежит существенная, ведущая роль (более 70-80%) в формировании напряжений в верхней и средней коре.

Для решения задачи определения контактных напряжений на грани це литосферная плита – астеносфера используется теория блочных струк тур.

Рассматриваем астеносферу и литосферную плиту как блоки блоч ной структуры. При наличии трещин, разломов, включений в литосферной плите последние надо рассматривать как границы блоков. В общем случае материалы и литосферной плиты, и астеносферы являются линейными анизотропными, термоэлектроупругими средами. Движение блоков в коре порождает напряженное состояние, в частности, тектонические напряже ния. Развитие блочных структур влияет на распределение напряжений в земной коре.

В Кубанском государственном университете для исследования и ре шения краевых задач для совокупности контактирующих тел с разными физико-механическими свойствами разработана теория блочных структур.

Теория блочных структур позволяет строить общие представления физи ко-механических полей в средах блочного строения, каждый блок которых обладает своими специфическими физико-механическими свойствами.

Среды такого рода обобщают известные слоистые структуры, и с их по мощью можно описывать практически все известные макроструктуры (к которым можно отнести литосферные плиты), материалы и конструкции.

В основе теории лежат дифференциальный и интегральный методы фак торизации, опирающиеся на методы факторизации матриц-функций не скольких комплексных переменных, внешний анализ, теорию представле ния групп, которые позволяют получить представления решений краевых задач в каждом блоке, необходимые для постановки и решения задач об устойчивости и резонансах подобных структур.

Работа выполнена при финансовой поддержке гранта президента РФ (НШ-3765.2010.1), грантов РФФИ (08-08-00669_а, 08-08-00447_а).

ДВУМЕРНЫЙ КУСОЧНО-БИЛИНЕЙНЫЙ ОПЕРАТОР Козлов В.Н., Хлопин С.В.

Санкт-Петербургский государственный политехнический университет При моделировании физических объектов возникает необходимость учета многослойных свойств двумерных и многомерных объектов. Дву мерные кусочно-билинейные операторы позволяют интерпретировать не линейности по двум координатам. Уравнения, пописывающие кусочно билинейные операторы представлены в 1.

s y u, z fuz b0 z zu z u aj z, 0 j j k ( z) b j 0 j j z ai j z j 0 i i (1) k j j j j a j ( z) b z z ai 0 0 i i k b0 ( z ) b j j j z ai j z 0 0 i i Синтез Двумерного кусочно-билинейного оператора Для проведения синтеза билинейного оператора на основании ис ходных данных, воспользуемся значениями, представленными в табл. 1.

Таблица Исходные данные к синтезу билинейного оператора f1 f2 f3 f4 fn y1,1 y2,1 y3,1 y4,1 yn, z y1,2 y2,2 y3,2 y4,2 yn, z y1,m y2,m y3,m y4,m yn, m zm Будем полагать, что в промежутках между соседними табличными данными, значения изменяются по линейному закону.

Синтез двумерного кусочно-билинейного оператора разобьем на 2 этапа:

1 этап - построение кусочно-линейных операторов на слое для каж дой строки (столбца) таблицы, получение соответствующих значений ;

i 2 этап – построение кусочно-линейных операторов для полученных значений по другой пространственной координате – столбцу (строке) i таблицы.

В качестве примера поведем синтез двумерного кусочно билинейного оператора, построенного на основании данных, представлен ных в табл. 2.

Таблица Исходные данные для задачи синтеза билинейного оператора 0 10 20 30 0 -10 1 25 1 10 1 20 40 30 20 1 15 35 5 30 10 1 10 1 - Для кусочно-билинейного оператора матрица коэффициентов при мет следующие значения:

0.036 0.013 0.01 0.075 0. 0.044 0.043 0.095 0.2 0. 0.022 0.008 0.013 0.16 0. 0.044 0.013 0.135 0.08 0. матрицы коэффициентов и a в нашем случае примут нулевые зна чения.

Для проверки и визуализации полученных данных построим графи ки значений оператора y z, f на срезе 0, 10, 20, 30 координатных z слоев для пространственного диапазона координат f (рис. 1), пространственный график гистограмм кусочно-билинейного оператора (рис. 2) и пространст венный график поверхности, образованной плоскостями значений кусоч но-билинейного оператора (рис. 3).

y ( 0 x) y ( 10 x) y ( 20 x) y ( 30 x) 0 10 20 30 40 x Рис. 1. Значения оператора y z, f на срезе Рис. 2. Оператор y z, f в виде гистограмм y y Рис. 3. Оператор y z, f в виде поверхностей ОБЗОР МЕТОДОВ РЕДУКЦИИ С ПРИМЕНЕНИЕМ ПОДПРОСТРАНСТВА КРЫЛОВА Куприянов В.Е., Васильев А.Ю.

Санкт-Петербургский государственный политехнический университет Методы редукции в подпространстве Крылова опираются на поня тие моментов передаточной функции системы. Само понятие подпро странства Крылова было впервые введено в трудах русского и советского инженера-кораблестроителя Алексея Николаевича Крылова, отсюда и его название. Подпространством Крылова размерности m, порожденным век тором и матрицей A, называется линейное пространство v K m ( v, A) span v, Av, A2v,..., Am 1v.

Методы редукции в подпространстве Крылова относятся к так назы ваемым проекционным методам. Пусть дана система в пространстве со стояний ( A, B, C, D ). Для проекционных методов сокращенная модель мо nq nq жет быть получена построением двух матриц проекции U иV и дальнейшим преобразованием модели к новым переменным состояния, при которых матрицы будут описываться как ( V T AU, V T B, CU, D). Собст венно при этом и будет получаться система сокращенного порядка. Все проекционные методы редукции отличаются друг от друга методикой вы числения двух вышеописанных матриц проекции.

Смысл методов редукции в подпространстве Крылова заключается в том, что если дано множество частотных точек si передаточной функции, то можно получить сокращенную систему, соответствующую любому за данному числу моментов исходной системы конкретным построением матриц проекции U и V и выполнением проекции.

Преимущества методов в подпространстве Крылова заключаются в первую очередь в простоте и быстроте их реализации. Что же касается не достатков, то в общем случае отсутствуют гарантии точности и устойчиво сти, а число векторов в подпространствах Крылова прямо пропорциональ но числу входных и выходных сигналов соответственно.

Стоит отметить, однако, что при некоторых предположениях устой чивость (и даже более сильные свойства) сокращенной системы может га рантироваться, например, в случае симметричных систем (матрица A яв ляется симметричной положительно определенной, и B C T ). Тогда систе ма, сокращаемая при помощи U V, гарантированно устойчива.

Выделяют следующие методы редукции в подпространстве Крыло ва:

1. Метод оценки асимптотических колебаний.

2. Метод аппроксимации Паде с применением алгоритма Ланцоша.

3. Методы Арнольди 4. Метод PRIMA.

5. Методы Лагерра.

Метод оценки асимптотических колебаний в основе своей содержит идею, что передаточная функция может быть хорошо аппроксимирована методом аппроксимации Паде, которая представляет собой отношение двух полиномов P ( s ) и Q ( s ). Метод рассчитывает аппроксимацию Паде конечной степени так, что степени и конечны, и P( s) Q( s) deg( P( s )). В самом методе рассматривается известное уравнение deg(Q ( s )) состояния ( sI n A) x ( s ) Bu( s ), в котором x ( s ) раскладывается в ряд Тейлора в окрестности точки s0, а коэффициенты этого разложения становятся ис комыми моментами и одновременно элементами базиса соответствующего подпространства Крылова: K (( s0 I n A) 1 B, ( s0 I n A) 1 ). Далее в рамках метода осуществляется переход к аппроксимации Паде с решением двух систем линейных уравнений для нахождения коэффициентов полиномов этой ап проксимации. Главным недостатком данной методики является то, что она быстро становится плохо обусловленной с ростом числа рассматриваемых моментов. Эта проблема может быть отчасти решена увеличением количе ства точек, в которых производится разложение, но эффективнее исполь зовать более поздние методы.

Метод аппроксимации Паде с применением алгоритма Ланцоша от личается от предыдущего тем, что здесь аппроксимация Паде, основанная на моментах, вычисляется средствами двухстороннего алгоритма Ланцо ша. Осуществляется несколько отличное от предыдущего разложение ре зольвенты в представлении передаточной функции в пространстве состоя ний: H ( s ) cT ( I n ( s s0 ) A) 1 ( s0 I n A) 1 b, где A A) 1. После прохожде ( s0 I n ния q шагов алгоритма Ланцоша находится аппроксимация A в виде тре угольной матрицы Tq, а с ней и редуцированная передаточная функция c T ( s0 I n A) 1 b e1 ( I n T ( s s0 )Tq ) 1 e1. Здесь e1 – первый единичный век H q ( s) тор. Недостатками этого метода является то, что не всегда сохраняется ус тойчивость, а сам алгоритм использует неортогональные проекции. Кроме того, алгоритм может спонтанно останавливаться, если матрицы в ходе его выполнения становятся достаточно близкими к нулю.

Метода Арнольди, в отличие от алгоритма Ланцоша, лучше рабо тающего с симметричными матрицами, прекрасно работает и с матрицами общего вида. Разложение передаточной функции в терминах пространства состояний полностью совпадает с аналогичным для предыдущего метода.

Далее строится подпространство Крылова K q ( R, A) span R, AR,, Aq R, где и R ( s0 I n A) 1 B. Главным отличием является то, что проек A ( s0 I n A) ция является ортогональной.

Метод PRIMA следует тем же принципам, что и два предыдущих ал горитма, но в отличие от них он осуществляет прямую проекцию по бази су подпространства Крылова Aq VqT AVq, а не занимается построением вспомогательных матриц типа тридиагональных. Существенным преиму ществом этого метода является сохранение не только устойчивости, но и пассивности модели, пусть он и является более затратным.

Метод Лагерра использует свою своеобразную методику разложения передаточной функции на компоненты. Она представляется в терминах функций Лагерра (2 t ), где – положительный пара (t ) 2 exp( t) k k метр масштабирования, а – полином Лагерра (t ) k exp(t ) d k (exp( t )t k ). Несмотря на всю сложность описания самих (t ) k k k ! dt функций, алгоритм метода получается сравнительно простым и включает в себя рекурсивный расчет векторов, составляющих подпространство Кры лова и сингулярное разложение результирующей матрицы проекции на две. Данный метод также сохраняет устойчивость и пассивность модели.

ИССЛЕДОВАНИЕ БИФУРКАЦИОННЫХ ЯВЛЕНИЙ НА ОСНОВЕ МАТЕМАТИЧЕСКОЙ МОДЕЛИ ТЕЧЕНИЯ ВЯЗКОЙ ЖИДКОСТИ В БЕСКОНЕЧНОЙ КРУГЛОЙ ТРУБЕ Лившиц С.А., Карташова А.А.

Казанский государственный энергетический университет, г. Казань Исследования течения реологически сложных сред в трубах и кана лах представляется актуальной проблемой как с позиции усовершенство вания математического аппарата, описывающего процессы динамических систем, так и с точки зрения обеспечения надежности эксплуатации хими ческого и теплоэнергетического оборудования. Точное описание поведе ния сложных систем подразумевает выявление критических режимов ра боты оборудования. В данном исследовании возникновение бифуркации объясняется явлением теплового взрыва в конденсированных средах, ко торое представляет собой резкое нарастание температуры при незначи тельном изменении сопутствующих параметров.

В процессе исследования нами был проведен анализ системы урав нений движения и сохранения энергии, в ходе которого была получена ма тематическая модель в виде характеристического уравнения. Было выяв лено, что полученная зависимость имеет две части, одна из которых отве чает за теплоперенос от химической реакции, другая – от диссипации энергии. В результате построения поверхностей на основе варьирования определяющих параметров в программе Matematica 5.0 был оценен вклад каждой из частей в возникновения бифуркационных явлений, которые представляются резким нарастанием температуры в системе.

Полученные поверхности позволяют получить не только качествен ную картину поведения системы, но и выйти на численные решения по ставленной задачи. В результате становится возможным разработать алго ритм компьютерной программы, исчисляющей критические точки возник новения неоднозначности в поведении системы для различных жидкостей.

Таким образом, полученные данные позволяют сделать качествен ные и количественные выводы, подтверждающие наличие бифуркацион ных явлений в системе, вызванных явлением теплового взрыва. В процес се работы была исследована модель на основе экспоненциальной реологи ческой модели. В дальнейшем планируется взять в качестве объекта ис следования жидкости со степенной реологической моделью и модель Ку тателадзе-Хабахпашевой.

ДЕТЕРМИНАЦИОННАЯ ФУНКЦИЯ СЛУЧАЙНОГО ПРОЦЕССА Максимов Ю.Д.

Санкт-Петербургский государственный политехнический университет Пусть X t – случайный процесс. Образуем автодетерминационную (детерминационную, для краткости) функцию этого процесса по формуле K x, x ;

t, t f 2 x, x ;

t, t dxdx, De t, t где K x, x ;

t, t интегрируемая по Риману функция, называемая ядром;

;

f 2 x, x ;

t, t двумерная плотность процесса.

0t,0 t F2 x, x ;

t, t F1 x;

t F1 x ;

t K x, x ;

t, t K as x, x ;

t, t F1 x;

t 1 F1 x;

t F1 x ;

t 1 F1 x ;

t x – одномерная, F1 x, t PXt двумерная функции распределения F2 x, x ;

t, t PXt x;

X t x процесса.

Свойства детерминационной функции. (Доказательство см. [1]).

1. Для того, чтобы детерминационная функция была тождественно равна нулю, необходимо и достаточно, чтобы сечения процесса были не зависимы.

2. 0 De t, t 1.

t, то De t, t 1.

3. Если t 4. Если при фиксированных имеет место соотношение t,t x, где детерминированная строго возрастающая Xt Xt функция, то De t, t 1.

Если процесс X t стационарный, то детерминационная функция зависит лишь от разности аргументов времени t : De t, t.

De t В этом случае dxdx ;

De K x, x ;

f 2 x, x ;

F2 x, x ;

F1 x F1 x.

K as x, x ;

F1 x 1 F1 x F1 x 1 F1 x В качестве модельных для реальных детерминационных функций можно использовать те функции, которые применяются в корреляционной теории, преобразовав их так, чтобы они удовлетворяли условию норми ровки: 0 De 1. Например, De ;

0. Существуют другие де e терминационные функции. В отличие от них рассмотренная называется ассоциативной.

Литература:

1. Максимов Ю.Д. Новые методы детерминационного и корреляци онного анализа. СПб. Изд. СПбГПУ, 2007.

МАТЕМАТИЧЕСКОЕ МОДЕЛИРОВАНИЕ ПРОИЗВОДСТВЕННЫХ СВЯЗЕЙ В КЛАСТЕРЕ ТИПА «КОЛЕСО»

Родионова Е.А.

Санкт-Петербургский государственный политехнический университет В настоящее время одной из актуальных проблем развития России является управление процессами формирования конкурентной среды. Из вестно, что возникновение промышленных кластеров относится к важ нейшим направлениям усиления конкурентоспособности региона и пред приятий, входящих в кластер.

В работе рассматривается модель производственного кластера типа «колесо», основу которого составляют вертикально-интегрированные про изводственные цепочки. Внутри кластера доминирует крупное центрооб разующее предприятие, определяющее чёткую иерархию связей. Вокруг крупного предприятия группируются средние и малые фирмы, связанные тесными производственными связями с основным предприятием и друг с другом.

Для описания производственных связей между доминирующим предприятием и периферийными участниками кластера предлагается рас сматривать функциональный аспект идентификации кластера на основе анализа потоков товаров и услуг. Среди всех продуктов, циркулирующих в кластере, можно выделить три основные группы и отразить их в матрице товарных потоков:

1) продукты, потребляемые участниками кластера как первичное сы рьё;

2) конечные продукты, реализуемые на конечном рынке или поку паемые дистрибьюторскими компаниями;

3) промежуточные продукты, производимые участниками кластера и потребляемые другими предприятиями в качестве сырья.

В кластере типа «колесо» главное предприятие является производи телем основных промежуточных продуктов, используемых для производ ства периферийными участниками кластера. Поскольку подавляющее большинство малых предприятий кластера зависят от головного предпри ятия (как поставщика продукции для дальнейшей переработки), в модели используется математический аппарат, описывающий системы массового обслуживания.

Параметры производственной системы определяются как характери стики одноканальной СМО с ожиданием и неограниченной длиной очере ди. Для более полного отражения характера внутрикластерных связей ме жду периферийными участниками, предлагается использовать модель на основе СМО с неоднородным характером очереди. В этом случае для пе риферийных предприятий кластера можно учесть разный ущерб от про стоя заявок на обслуживание.

КАЧЕСТВО ЖИЗНИ И АНАЛИТИЧЕСКИЕ ИНСТРУМЕНТЫ ЕГО ИССЛЕДОВАНИЯ Саркисян Р.Е., Щербакова Н.В., Стрельникова А.В.

Московский государственный университет путей сообщения Сущность и актуальность проблемы введения и измерения различ ных синтетических (латентных, т.е. не поддающихся измерению) катего рий качества и образа жизни населения стран и регионов уже не раз под робно обсуждалась. На протяжении последних пятнадцати лет на базе IMD-International в рамках проекта «Мировой конкурентоспособности»

проводится подробнейший ежегодный мониторинг основных макропока зателей социально-экономического развития. По результатам этого мони торинга проводится разноаспектный сравнительный анализ стран и регио нов, стоятся различные рейтинги, выявляются определенные тенденции.

Результаты этого анализа ежегодно публикуются и обсуждаются специа листами, в том числе, на так называемом «Всемирном экономическом фо руме». Среди 323-х отслеживаемых показателей 113 имеют синтетическую (латентную) природу и оцениваются экспертно по десятибалльной шкале.

В настоящее время в развитых странах наблюдается тенденция более масштабного и интенсивного инвестирования в человеческий капитал (в первую очередь в образование, здравоохранение, культуру и духовное раз витие, экологию). Она имеет своей целью обеспечить свободу и достой ную жизнь людей на данном этапе социокультурной эволюции.

Проводимые в этой сфере научные исследования направлены на вы явление и адекватное описание взаимосвязей между интегральными кате гориями качества и образа жизни людей, с одной стороны, и соответст вующими компонентами проводимой в стране социальной, экономической и экологической политики, с другой стороны.

В докладе с позиции обобщенной модели управления в сложных системах рассматриваются традиционные отечественные и зарубежные модели описания и оценки качества жизни, обосновывается необходимо сти применения концепции и инструментария теории аналитических сетей для выявления интенсивности социальных предпочтений относительно интегральных индикаторов качества жизни, а также компонентов прово димой политики с учетом внутренних и межуровневых обратных связей.

ОБ ОДНОМ МЕТОДЕ РЕШЕНИЯ ОБЩИХ ЗАДАЧ НЕЛИНЕЙНОГО ПРОГРАММИРОВАНИЯ Симаков И.П., Козлов Ю.В.

Санкт-Петербургский государственный политехнический университет Рассматривается общая задача нелинейного программирования в следующей постановке: f ( x) max, где - -мерный вектор ( x1, x2,.., xN )., при N x ограничениях двух типов N). При наличии g j (x) 0, ( j 1,..,m), hk ( x) 0, (k 1,.., n;

n ограничений обоих типов можно показать, что для координат точек, при надлежащих одновременно и области, заданной системой неравенств, и поверхности 0, выполняется уравнение (равенство) h( x1, x 2,.., x N ) m m G ( x) g j ( x) g j ( x) h( x ) 0. Если же точка не принадлежит со j1 j вместно области, заданной системой неравенств, и поверхности 0, то, очевидно, что одно из выраже h( x1, x 2,.., x N ) m m g j ( x) g j ( x), h( x) или оба они для координат такой точки ний j1 j будут положительны, и потому уравнение не будет иметь места. Очевидно, что уравнение представляет ту часть поверхности h( x) 0, которая заклю чена внутри области, заданной системой неравенств.

Систему равенств hk ( x) 0, (k 1,2,..., n;

n N ) можно рассматривать как пересечение n -штук многообразий в N -мерном пространстве и опи сать одним уравнением Отмеченное свойство функции G ( x ) дает возможность формально записать “модифицированную” функцию Лагранжа в виде G( x). Метод решения задачи нелинейного программирова L( x, ) f ( x) ния в такой постановке приведен в [1].

Литература:

1. Козлов Ю.В., Симаков И.П. Градиентные методы решения задач конечномерной оптимизации с невыпуклыми областями допустимых ре шений. – В сборнике научных трудов «Вычислительные, измерительные и управляющие системы». – СПб.: Изд-во СПбГПУ. 2009. – с. 102-112.

ОБ ОДНОЙ ВАРИАЦИОННОЙ ЗАДАЧЕ СПЕЦИАЛЬНОГО ВИДА Фирсов А.Н.

Санкт-Петербургский государственный политехнический университет В некоторых задачах управления движением возникает необходи мость нахождения экстремалей функционала вида b x F ( x, y, y (t )dt )dx. (1) J ( y) a a Опишем процедуру решения этой задачи. Положим:

x y (t )dt.

( x) a Тогда функционал (1) примет обычный вид функционала простейшей за дачи вариационного исчисления:

b F ( x,, )dx. (2) J ( y) a Тонкость здесь состоит в правильном задании дополнительных условий для однозначного отыскания экстремали.

Уравнение Эйлера для функционала (2) имеет обычный вид dF F 0, (3) dx но должно быть дополнено соответствующими краевыми или начальными условиями, обеспечивающими корректность его решения.

b Вариант 1. Если величина y (t )dt имеет содержательный для a конкретной задачи физический смысл, то мы приходим к краевой задаче вида (a ) 0;

(b) для уравнения (3).

Вариант 2. Если же содержательный смысл имеет величина y(a), то мы получаем следующую задачу Коши для уравнения (3):

y (a).

(a ) 0;

(a) Для обоих вариантов, если решение ( x) уравнения (3) найдено, то искомая экстремаль будет определяться равенством y ( x) ( x).

МОДЕЛИРОВАНИЕ ТЕЧЕНИЯ ЖИДКОСТИ И ГАЗА ДЛЯ ПРОСТРАНСТВ С РАЗЛИЧНОЙ РАЗМЕРНОСТЬЮ Шишкина Л.В., Степанова Н.В.

Ижевский государственный технический университет Для математического моделирования волны прорыва, как правило, используют систему уравнений Сен-Венана (одномерные, двумерные) и Навье-Стокса (двумерные, трехмерные), которые целесообразно приме нять в консервативном (дивергентном) виде, то есть в виде законов сохра нения импульса и массы, что позволяет проводить расчеты как для облас тей с непрерывным течением, так и при возникновении разрывов [1].

С помощью трехмерных моделей можно описать волну прорыва и ее распространение по нижнему бьефу, но на небольшое расстояние, так как для этого потребуется большое количество времени. А смысла в этом нет, потому что достаточно использовать двумерные модели, которые являют ся более эффективными.

Для укрупненной оценки ущербов от волны прорыва предпочти тельнее применение одномерных уравнений – при этом существенно об легчается сбор исходной информации и ускоряется проведение соответст вующих исследований [2].

Применение одномерной, двумерной или трехмерной модели зави сит, прежде всего, от наличия исходных данных, а во-вторых, от получе ния требуемой точности результатов. При одномерной постановке задачи требуется иметь не столь обширные исходные данные, и она более устой чива, по сравнению с двумерной и тем более, трехмерной постановкой, однако она дает не столь высокую точность результатов, по сравнению с двумя остальными.

Литература:

1. Методика определения размера вреда, который может быть при чинен жизни, здоровью физических лиц, имуществу физических и юриди ческих лиц в результате аварии СГТС, утверждена Приказом МЧС России и Минтранса России от 2 октября 2007 года № 528/ № 143.

2. Гидравлические расчеты водосбросных гидротехнических соору жений. Справочное пособие, Энергоатомиздат, 1988. – 624c.

РАЗЛИЧНЫЕ ПОДХОДЫ ПРИ ЧИСЛЕННОМ МОДЕЛИРОВАНИИ УРАВНЕНИЙ НАВЬЕ-СТОКСА Шишкина Л.В., Степанова Н.В.

Ижевский государственный технический университет Для расчета неустановившихся течений вязкой жидкости создано большое число численных методов. Наибольшее распространение получил метод конечных разностей [1]. Данный метод позволяет создать саму ма тематическую модель и течение жидкости после частичного разрушения плотины, что в свою очередь позволяет спрогнозировать возможные раз рушения местности и оценить возможный ущерб при аварии на ГТС.

Расчетная область представляет собой резервуар прямоугольного се чения с отверстием. В отверстии установлен затвор, после которого распо ложен лоток квадратного сечения, заполненный водой. Резервуар заполнен водой до определенного уровня. После того как затвор поднимается около дна, вода начинает поступать в лоток. На свободной поверхности в лотке формируются волны. При этом резервуар равномерно пополняется водой для поддержания постоянного напора.

Также систему уравнений Навье-Стокса можно решить с помощью вариационного метода. Вариационный метод Ритца можно уложить в сле дующую последовательность задач, порождающих одна другую:

1) решение операторного уравнения;

2) минимизация функционала;

3) выбор системы координатных элементов;

4) минимизация функции n переменных;

5) решение СЛАУ [1].

Заключение Метод конечных разностей и вариационный метод являются одина ковыми по сложности выполнения. Вариационный метод заключается в подборе подходящих элементов (параметров) для решения системы Навье Стокса. С помощью него можно определить более точное значение данных параметров и на их нахождение, возможно, будет затрачено длительное время.

Литература:

1. В.М. Вержбицкий. Основы численных методов. – М.: Высш. шк., 2005.-840 с.

СЕКЦИЯ Информационные технологии и вычислительные системы ОСОБЕННОСТИ ИЗМЕРЕНИЙ ПРИ ИССЛЕДОВАНИИ ТЕРРИТОРИАЛЬНЫХ САЙТОВ Аксенова О.А., Никифорова В.М Санкт-Петербургский государственный политехнический университет Исследование территориальных сайтов основывается на Интернет мониторинге. Базовым элементом в разработке методики мониторинга яв ляется определение набора комплексных критериев и их составляющих, по которым проводится оценка открытости и доступности информации.

Практическая фаза мониторинга заключается в построении шкал оценки по каждому критерию, в соответствии с которыми проводится последую щая оценка информации на сайте и формирование итоговой оценки по комплексному критерию.

Характеристики, необходимые для данного исследования, в боль шинстве случаев носят качественный характер и не имеют установленных эталонов измерений. Процедуры измерения в данном исследовании конст руируются в соответствии с природой изучаемого объекта и на основе по ложений теории измерений, так, чтобы они отображали эмпирическую систему в числовую систему с отношениями между числами. Сконструи рованные шкалы, должны пройти проверку по данным критериям обосно ванности, валидности, устойчивости и чувствительности.

Информация, получаемая в результате первичных процедур сбора и квантификации, нуждается в дальнейшей интерпретации, обработке и ко личественном анализе. Для избегания ошибок при обработке квалиметри ческой информации были определены типы используемых шкал и допус тимые для них операции количественного анализа: 1. Шкала наименова ний использовалась при оценке географического распределения аудитории сайтов. Производились допустимые преобразования: определение числен ности в каждом классе и частоты;

поиск средней тенденции;

установление связи между рядами свойств. 2. Порядковая шкала использовалась при оценке доли представленных на сайте объектов размещения от указанных в статистическом бюллетене. Порядковые шкалы позволяют суммировать баллы по этому и другим критериям, образующим комплексный критерий, и получить интегрированную оценку, позволяющую ранжировать сайты.

3. Шкала равных интервалов применялась при оценке активности пользо вателей. Оценивается среднее за 7 дней распределение пользователей по числу просмотренных страниц. Помимо перечисленных преобразований данный тип шкал допускает операцию деление (нахождение среднего арифметического, стандартного отклонения, коэффициентов парных и множественных корреляций).

В заключение необходимо подчеркнуть, что квантификация слож ных и далеко не однородных явлений, с которыми имеет дело специалист, проводящий внутреннюю/внешнюю экспертную оценку доступности и от крытости информации на территориальном сайте, накладывает и другие ограничения на математические операции измерения, как то:

1) соразмерность количественных показателей, фиксированных разными шкалами;

2) влияние формы распределения величины фиксированных признаков на возможность сравнения средних значений признака.

ОБ ОЦЕНКЕ УРОВНЯ ОПЕРАТИВНОЙ ПЕРСПЕКТИВНОСТИ ТИПОВОЙ ИНФРАСТРУКТУРЫ ИНФОРМАТИЗАЦИИ УЧЕБНОГО ПРОЦЕССА ВУЗА Белов В.С., Белова О.П.

Псковский государственный политехнический институт Довольно часто в практике построения и применения инфраструктур информатизации вузовского образовательного процесса возникает задача оценки перспективности существующих типовых инфраструктурных ре шений поддержки процесса подготовки дипломированных выпускников.

I I Пусть в распоряжении вуза имеется множество типовых инфраструктур информатизации учебного процесса образовательных про грамм высшего образования и необходимо оценить степень оперативной перспективности каждого такого типового варианта инфраструктуры I.

Для этого введем соответствующих критерий степени оперативной перспективности типового инфраструктуры I, под которым будем по нимать реальную приспособленность варианта I к расширению состава информационно обеспечиваемых учебных дисциплин, возможность -й инфраструктуры I гибкого реагировать на изменение требований к уровню информационного сопровождения вузовского образовательного процесса. По своей сути являет собой показатель, описывающий вари ант I с точки зрения его возможностей по развитию функциональности (увеличению состава функций и расширению информационного потен циала уже задействованных функций) информационного обеспечения учебного процесса конкретных образовательных программ или учебных -й типовой вариант I в случае, когда име дисциплин, возложенных на ется физическая временная возможность загрузки инфраструктуры I учебным процессом. Формально показатель можно определить из сле дующего соотношения:

I 0, при ~ Vf. Vf.var I, при ~ Vf.0 Vf.var,.m Vf 1, при I ~ Vf.0 Vf.m где запись I ~ означает соответствие -го варианта инфраструктуры I информатизации некоторому объему функциональности (перечню ин м. формационных функций, работ и услуг);

Vf – базовый объем инфор мационной функциональности, который определен для -го варианта ин фраструктуры I в процессе отображения предписаний S i учебных S дисциплин на информатизацию процесса обучения (содержание S i опре делено соответствующим образовательным стандартом) на множество ти I I, последующей учебной сертификации, повых инфраструктур устанавливающей вариативное соответствие вида I ~ S i (символ ( ) означает выборку из всего массива дисциплин только тех, которые вариа тивно сертифицированы к реализации на инфраструктуре I ), и реально му расписанию учебной загрузки инфраструктуры I учебным процес сом;

Vf.m – максимально возможный дополнительный к Vf.0 объем функциональности, каковой может быть еще возложен на -й типовой ва риант инфраструктуры I ;

Vf.var – вариативный дополнительный к Vf. объем функциональности, реально возлагаемый на инфраструктуру I, если таковое осуществляется при наличии временных возможностей ис пользования инфраструктуры информатизации в образовательном процес се, при этом Vf.0 Vf.0 Vf.var Vf.0 Vf.m.

При определении объема функциональности, как базового Vf.0 для I, -й типовой инфраструктуры так максимально допустимого Vf.0 Vf.m и вариативного Vf.0 Vf.var, учитываются не вся информацион ная функциональность, предлагаемая системными и прикладными про граммными средствами инфраструктуры, а также развернутыми на ее базе информационными и телекоммуникационными технологиями, а только та функциональность, которая соответствуют основным квалификационным и компетентностным требованиям к учебно-профессиональной результа тивности и эффективности образовательного процесса обучения студентов по конкретным дисциплинам, реализованного на данной типовой инфра структуре I.

ОЦЕНКА «СОВРЕМЕННОСТИ» ИНФРАСТРУКТУРЫ ИНФОРМАТИЗАЦИИ Белов В.С.

Псковский государственный политехнический институт Критерий уровня «современности» характеризует уровень соот -го варианта инфраструктуры I текущему состоянию разви ветствия тия программно-технической платформы информатизации, прикладных программных систем и информационных технологий, информационно коммуникационных средств и технологий, удовлетворяющих по общим признакам и параметрам условиям применимости для построения инфра структуры информатизации образовательного процесса вуза.

Известно, что любая инфраструктура I, может быть одно 1, значно охарактеризована вектором параметров h I.q H I I I, q 1, m поскольку каждая инфраструктура I, hI hI * формируется на основе одной и той же группы кумулятивных, комму никативных и ассоциативных преобразований из установленного набора параметризированных базовых ресурсных примитивов информатизации, когда q h I I I h I.q I *. (1) q h I q 1,m Выделим из множества q h I I только те компоненты, которые наиболее актуальны в смысле оценки уровня «современности»,а I именно – технические и телекоммуникационные компоненты, сис темные программные компоненты q I, прикладные программы и инфор мационные технологии p I офисного, общенаучного, учебного, инстру ментального, профессионального, узкоспециального и иного назначения, осуществляющие информационное обеспечения учебного процесса вуза.

Уровень развитости отмеченных базовых ресурсов-примитивов информа тизации, как правило, хорошо характеризуется конкретными количествен ными значениями определенных параметров, например, типом централь ного процессора и его тактовой частотой, тактовой частотой системной шины материнской платы, длительностью элементарной вычислительной операции, размером КЭШ’а, объемом ОЗУ, временем цикла записи-чтения из ОЗУ, точностью компьютерных вычислений, пропускной скоростью коммуникационного канала, базовой функциональностью системного и прикладного программного обеспечения и т.д. Эти характеристики, есте ственно, с течением времени, в силу прогресса науки и техники, в силу не прерывного совершенствования информационных технологий и системно технической платформы компьютерных и телекоммуникационных систем, существенно изменяются в сторону повышения эффективности, качества, объемов, степени развитости, уровня «интеллектуальности» и т.д.

Обобщая сказанное, заметим, что для каждой из типизированных в техническом и информационно-технологическом плане сегментов инфра структуры информационно-образовательной среды вуза можно сформиро вать некие «эталонные» программно-технические комплексы вычисли тельных и телекоммуникационных систем, соответствующие текущему состоянию развития технических, системных и информационно технологи-ческих базовых ресурсов-примитивов информатизации, кото рые в итоге образуют некоторый набор «эталонных» инфраструктур ин, где каждая из таких инфраструктур I I I форматизации, 0 0 0 I формируется, так же как и любая типовая инфраструктура, на основе * той же самой группы кумулятивных, коммуникативных и ассоциатив ных преобразований из установленного набора (несколько усеченного, без I организационных ресурсов w ) параметризированных базовых ресурс ных примитивов информатизации q h I, q 1, m, т.е.

I0 I0 h I.q I *. (2) q h I q 1,m В итоге, как для любой типовой I, так и для каждой «эталонной»

инфраструктуры I, можно определить усеченные векторы параметров:

h I.q hI.q I I для типовой инфраструктуры I, 1. h h I I при этом I I w (символом “ ” обозначена процедура исключения из полной информационной инфраструктуры I организационной состав ляющей w );

h I.q hI.q 0 0 0 I I 2. h для «эталонной» инфраструктуры h I I 0 I0.

Тогда, имея эти усеченные наборы параметров hI.q и hI.q, крите- инфраструктуры I можно определить как:

рий «современности» hI.q m, (3) q hI.q q где q – вектор коэффициентов значимости (весовых коэффициентов) q -го базового ресурса-примитива информатизации из усеченного состава hI.q (технического, системного или информационно-технологического);

– hI.q отношение векторов параметров q -го базового ресурса, определяемое как:

h I.q, при h I.q h I.q h I.q. (4) h I.q h I.q0 1, при h I.q h I.q Вектор весовых коэффициентов q по размерности совпадает с раз мерностью векторов hI.q и hI.q, при этом значения компонентов вектора q выбираются из следующего условия нормировки:

m 1, (5) q q q в котором каждый локальный весовой коэффициент q., = 1, m вектора T q.1, q.2,..., q.mq, устанавливающий значимость локального параметра q i векторов hI.q и hI.q, выбирается из условия:

h I.q.,i q mq. (6) q.

Заметим, что значение критерия «современности» инфраструкту ры I в пределе равно 1, когда имеет место полное соответствие (или да же превышение по отдельным локальным параметрам h I.q. ) характеристик реальных типовых инфраструктур I характеристикам соответствующих «эталонных» инфраструктур I. Естественно, чем ближе конкретное зна чение критерия к 1, тем выше качество оцениваемой типовой инфра структуры I.

ПРОГРАММА АНАЛИЗА ЗАГРУЗКИ ИНФОРМАЦИОННОЙ ИНФРАСТРУКТУРЫ ВУЗА Белов В.С., Самаркин А.И.

Псковский государственный политехнический институт В рамках выполнения работ по федеральной целевой программе воз никла необходимость в мониторинге загрузки наличных информационных ресурсов, статистическом и математическом анализе полученных резуль татов.

Несмотря на наличие как платного, так и бесплатного программного обеспечения, решающего поставленные задачи, выяснилось, что оно не в полной мере удовлетворяет потребностям настоящего исследования, по этому было принято решение о разработке специализированного про граммного продукта для сбора специфической информации, ее монито ринге в режиме реального времени и первичной обработке.

Операционная система Windows обладает необходимыми средства ми контроля – счетчиками производительности, начиная с версии NT 4, таким образом, их использование позволяет контролировать весь налич ный парк ПЭВМ вуза. Стандартные счетчики сгруппированы по категори ям (например, контролирующие процессор) а, при наличии нескольких контролируемых объектов (многоядерные процессоры, несколько жестких дисков) – указать конкретный экземпляр для контроля или выбрать сум марные показатели. Информация со счетчиков может сниматься или в «сыром» виде, что неудобно из-за ее значительной вариабельности или ус редненной по участку, что более корректно.

При выполнении работы исследуется загрузка основных элементов ПЭВМ: оперативной памяти, процессора и жестких дисков в процессе учебных занятий. Сетевой трафик анализируется факультативно, так как пока доля активно использующих локальную сеть приложений невысока.

Средства операционной системы дают лишь первичный материал для анализа, который можно сохранить в числовой форме лишь в специ альном формате, что неудобно для последующей обработки данных.

Разработанная авторами программа ориентирована на сбор сведений о загрузке ПЭВМ в ходе исполнения учебной нагрузки. Программа не тре бует инсталляции и потребляет минимум ресурсов. Контролируемые па раметры представляются в реальном времени – в виде графиков по груп пам, по окончании периода мониторинга (обычно двух академических ча сов) – в виде графических материалов к отчету и экспортированных в уни версальный обменный формат числовых данных МНОГОКРИТЕРИАЛЬНАЯ ОПТИМИЗАЦИЯ НА МНОЖЕСТВЕ АЛЬТЕРНАТИВ Болотин И.В.


Санкт-Петербургский государственный политехнический университет Задача принятия решений (ПР) возникает, когда существует не сколько вариантов действий (альтернатив) для достижения заданного ре зультата. При этом требуется выбрать наилучшую в определенном смысле альтернативу.

Обозначим: ={ } множество альтернатив,. Задача ста вится как многокритериальная. Сравнение альтернатив осуществляется путем бинарного отношения R на множестве, т. е. R (R ).

Обозначим: Q — число критериев;

n — номер оценки по шкале q-го критерия — множество оценок q-го крите рия, расположенных в порядке возрастания их качества (шкала q-го крите рия): (. Качество каждой альтер нативы оценивается вектором,,.

— множество векторных оценок.

Рассмотрим следующую задачу: имеется множество из М альтерна тив,, задано Q критериев оценки качества альтернатив. Необходимо упорядочить множество альтернатив в соответствии с их качеством.

Рассмотрим альтернативу с оценками и альтернати ву с оценками, где — оценки на шкалах q-го крите риев,.

Требуется на множестве X построить на основе предпочтений ЛПР отношение квазипорядка. Такое отношение можно построить используя либо отношение Парето (1), либо отношение Слейтера (2):

(1) (2) где, — векторы оценок альтернатив i и j.

Процедура построения квазипорядка на множестве многокритери альных альтернатив формируется путем попарного сравнения как асим метричное транзитивное отношение доминирования, по Парето:

(3) по Слейтеру:

(4) В общем случае возможны следующие варианты:

1. Одна альтернатива предпочтительнее другой;

2. Альтернативы равноценны;

3. Альтернативы несравнимы между собой.

В соответствии с отношением на множестве альтернатив можно выделить подмножество недоминируемых альтернатив. После их удаления можно выделить второе подмножество и т.д. до исчерпания множества.

Такие подмножества различаются по качеству. Последнее подмножество по качеству будет лучшим. Несравнимые альтернативы можно выделить в первый недоминируемый слой.

РАЗРАБОТКА МОДЕЛИ И ИССЛЕДОВАНИЕ ПАРАМЕТРОВ ФУНКЦИОНИРОВАНИЯ МНОГОПРОЦЕССОРНЫХ ВЫЧИСЛИТЕЛЬНЫХ СИСТЕМ РЕАЛЬНОГО ВРЕМЕНИ Бухтеева Н.А.

Санкт-Петербургский государственный политехнический университет В настоящее время основными методами анализа вероятностных ма тематических моделей вычислительных систем являются методы имита ционного моделирования. Это вызвано сложностью или просто невозмож ностью аналитического решения этих моделей. Актуальной задачей в на стоящее время является разработка многопроцессорных вычислитель ных систем, методов их описания и анализа.

Аналитические модели вычислительных систем носят обычно веро ятностный характер и строятся на основе понятий аппарата теорий массо вого обслуживания, вероятностей и марковских процессов, а также мето дов диффузной аппроксимации. При построении имитационных моделей такого класса систем используется дискретно-событийный подход. Для реализации имитационной модели высокопроизводительной многопроцес соррной системы использовалась среда имитационного моделирования Anylogic. AnyLogic представляет собой инструмент имитационного моде лирования, объединивший методы системной динамики, дискретно событийного и агентного моделирования в одном языке и одной среде раз работки моделей. Основным структурным блоком при создании моделей в Anylogic являются классы активных объектов. Внутри высокопроизводи тельной вычислительной системы были выделены следующие сущности, которые представляются отдельными классами активных объектов Any logic (рис. 1).

Рис. 1. Функциональная схема высокопроизводительной вычислительной системы Созданы планировщики для дисциплин EDF (Earliest Deadline First), LLF(Least Laxity First), RM (Rate Monotonic), FIFO(First in – First out). За дания реализуются в виде классов сообщений, содержащих набор пара метров задания. Реализованные планировщики работают с периодически ми и апериодическими заданиями, которые могут появляться в системе одновременно или в различные моменты времени. Процессоры имеют следующие параметры: номер, производительность. Сетевой интерфейс позволяет вычислить время передачи сообщений и заданий между узлами по сети. Основная технология канального уровня FastEthernet. Также раз работаны средства для моделирования сетей Arcnet и CAN(Control Area Network).

Разработанная модель позволяет определять временные резервы за даний, находящихся в очереди. Размер очереди, при котором будут фик сироваться резервы заданий, можно изменять. Временной резерв задания рассчитывается по следующей формуле:

t, ri di где ri - величина временного резерва для i-того задания, d i - директивный срок завершения i-того задания, а t – момент времени, когда был зафикси рован заданный размер очереди. Кроме заданий с положительным времен ным резервом, учитываются также задания, пропустившие свой директив ный срок завершения.

Рассмотрим систему с 4 процессорами (загрузка каждого процессора равна 0.9), дисциплины планирования – RM и FIFO. Временные резервы фиксируются при размере очереди, равном 5. Гистограмма (рис. 2) пред ставляет оценку для условной функции распределения вероятности попа дания временного резерва задания в определенный интервал при фиксиро ванной длине очереди.

Количество заданий RM FIFO (-10 - 0) (0 - 10) (10 - 20) (20 - 30) (30 - 40) (40 - 50) (50 - 60) (60 - 70) (70 - 80) (80 - 90) (90 - 100) Временной резерв Рис. 2. Распределение временных резервов заданий для дисциплин RM и FIFO Из гистограммы видно, что планировщик FIFO обеспечивает мень шие временные резервы заданий, чем планировщик RM. Таким образом, при высокой загрузке системы планировщик RM является более эффек тивным.

АНАЛИЗ И СИНТЕЗ СИСТЕМ ОБРАБОТКИ ИНФОРМАЦИИ С ПРИМЕНЕНИЕМ СЕТЕЙ НЕЧЕТКИХ ВЫЧИСЛИТЕЛЕЙ Васильев А.Е., Мурго А.И., Петров Д.Д.

Санкт-Петербургский государственный политехнический университет Современные системы обработки информации и управления, как правило, функционируют в условиях наличия различного рода неопреде ленностей, учет действия которых повышает качество функционирования, но приводит к увеличению сложности таких систем. В случаях, когда воз можности описания или реализации системы с применением традицион ного математического аппарата близки к исчерпанию, широко применя ются иные аппараты описаний. Перспективным является применение в системах обработки данных и управления т.н. интеллектуальных подходов – в частности, принципов нечеткой обработки информации.

Важными проблемами проектирования систем нечеткого управления являются проблемы оценки сложности таких систем и проблемы их мини мальной реализации. Существующие технологии автоматизированного проектирования баз нечетких знаний, несмотря на очевидные достоинства, характеризуются рядом недостатков, в том числе значительной чувстви тельностью к начальным условиям и параметрам работы алгоритма, низ кой степенью унификации результирующих структур, субоптимальностью получаемых решений.

Перспективным представляется подход к описанию систем нечеткой обработки данных совокупностью элементарных нечетких вычислителей (нечетких контроллеров), называемой нечеткой сетью. При таком способе задания передаточная функция искомой системы характеризует структуру ориентированного многосвязного графа, в узлах которого расположены элементарные нечеткие вычислители. Это позволяет объективно оцени вать эквивалентность реализаций, их сложность, определять минимальную реализацию.

Немаловажной является также проблема физической реализации системы обработки данных, особенно для встраиваемых приложений. Се тевое представление нечеткого контроллера в ряде случаев обеспечивает существенное сокращение вычислительных затрат.

Авторами разработаны инструментальные средства поддержки про ектирования и анализа сетей нечетких контроллеров, рассмотрен ряд задач синтеза сложных передаточных функций с применением сетей нечетких вычислителей. Разрабатываются специализированные аппаратные реше ния для эффективного расчета нечетких сетей в реальном времени.

Представляется, что предлагаемый подход позволит повысить пока затели производительности встраиваемых интеллектуальных систем управления при одновременной минимизации затрат на их проектирова ние.

О ПРОБЛЕМЕ СОГЛАСОВАНИЯ ОНТОЛОГИЙ Востров А.В., Курочкин М.А.

Санкт-Петербургский государственный политехнический университет Сегодня использование онтологий позволяет эффективно решать ис следовательские и практические задачи. Формальное представление базо вых категорий предметной области создает предпосылки расширения об ластей использования знаний экспертов. К числу наиболее сложных во просов использования онтологий, относится проблема согласования или одновременного использования на практике онтологий разных авторов.

Сегодня достаточно редки случаи использования одинаковых моделей описания и представления данных у разных авторов, что затрудняет по строение обобщенной информационной среды для специалистов разных предметных областей.

Методы согласования неоднородных онтологий можно разделить на две группы: интерактивные методы, требующие участие эксперта для ус тановления соответствия понятий разных онтологий;

формальные методы, позволяющие построить мета онтологию или осуществить объединение. В обоих подходах присутствует общий недостаток – слабый учет специфики предметной области, отраженной в спецификации описания понятий и от ношений онтологии. В большей степени этот пробел характерен формаль ным методам. Противоречивость и неоднородность спецификаций обу словлена формальным языком, принятым для описания онтологии;


моде лью отображения данных;

набором понятий;

набором отношений;

квали фикацией эксперта и его личными предпочтениями;

спецификой предмет ной области.

Для обеспечения семантической целостности и непротиворечивости двух онтологий необходимо создать методы детального анализа соответ ствия онтологических контекстов, методы анализа специфики предметной области, преобразования моделей представления понятий и отношений, модификации (трансформации) онтологий.

Эти проблемы в начальной постановке частично решаются авторами систем onto moph, observer, ontomerge, fca-merge, rimom, prompt и др., од нако проблема интеграции онтологических контекстов, практически не решена.

Перспективным направлением выхода из создавшегося положения является сетевая модель согласования онтологий. Данный подход соеди няет два взгляда на проблему: необходимость глубокой детализации опи сания специфики отдельных приложений, что и характеризует эксперта;

необходимость обобщения специфических знаний в интегральные понятия профессиональных направлений областей знаний. Категории второго (верхнего) уровня описываются обобщенно, допускающими разные реали зации при переходе на первый уровень. Число уровней в предлагаемой модели не ограничивается двумя. Таким образом, конфликт между высо кой точностью определения понятия или отношения и широтой его при менения будет снят. Эта концепция наиболее полно отражает модель ок ружающего мира, формируемую у человека в процессе его развития и обу чения.

ОБ ИСПОЛЬЗОВАНИИ УЛЬТРАМЕТРИК, ЗАДАННЫХ НА СТРУКТУРЕ ИНТЕРНЕТ-РЕСУРСА, ДЛЯ ОЦЕНИВАНИЯ ЕГО РЕЛЕВАНТНОСТИ Иванков А.А., Елисеев Д.С.

Санкт-Петербургский государственный политехнический университет Оценивание релевантности Интернет-ресурса поисковому запросу пользователя - это трудно формализуемая задача. Существующие подхо ды, реализованные в современных поисковых системах, учитывают как имплицитную, внутренне присущую документу семантику, так и внешние семантические ссылки, т.н. индекс цитируемости.

В нашей работе в дополнение к анализу лексического содержания Интернет-ресурса предлагается использовать еще и результаты анализа его структуры, заданной владельцем этого ресурса с помощью HTML грамма тики (здесь и далее предполагается работа исключительно с html страницами). Задание подмножества HTML-тегов, на основе которого про водится анализ структуры страницы, - это первый этап обработки страни цы после сохранения ее роботом нашей информационно-поисковой систе мы (ИПС) в репозитории ИПС (распределенная база данных ИПС). После анализа структуры документа мы можем представить математическую мо дель документа уже в форме помеченного дерева. Такая форма дает нам возможность задать на структуре дерева, т.е. множестве его узлов, ультра метрику (метрику, на которой выполняется строгое неравенство треуголь ника) уже с учетом лексического содержимого узлов этого дерева и глуби ны вложенности этих узлов в иерархической структуре дерева. В конечном итоге в качестве описателя текущей версии документа мы получаем век тор. Его элементами, как и в классической векторной модели документа, являются оценки частоты встречаемости лексем словаря ИПС в этом до кументе. Но, в отличие от классического алгоритма TF-IDF, эти оценки вычисляются как суммы взвешенных вкладов частоты встречаемости кон кретной лексемы на каждом уровне иерархии структуры документа. Дру гими словами, каждое слагаемое в такой сумме получено с помощью мультипликативной модели, где сомножителями являются частота вхож дения конкретной лексемы в лексический состав данного узла, вес HTML тега, который порождает данный элемент структуры, и вес, учитывающий глубину вложенности данного узла в структуре документа.

Апробация такой модели проводилась нами, например, в ходе реше ния задачи кластеризации корпуса документов, релевантных запросу "search engines". Результаты позволяют утверждать, что качество кластери зации, например такая характеристика, как количественная мера рассеяния документов относительно центра кластера, в несколько раз меньше, чем в случае классической модели TF-IDF.

О МАТЕМАТИЧЕСКОМ МОДЕЛИРОВАНИИ ВЫБРОСОВ В НЕКОТОРЫХ ФИНАНСОВЫХ ПОКАЗАТЕЛЯХ СПОТОВОГО РЫНКА Иванков А.А., Серов А.Ю.

Санкт-Петербургский государственный политехнический университет Формирование либерализованного рынка электроэнергии в России, в предположении, что это рациональная деятельность, должно учитывать уже имеющийся опыт. Речь идет как о формах организации, так и об управлении и торговле на этом рынке. На этом этапе становления весьма важным представляется рассмотрение уже существующих математических моделей вышеупомянутых аспектов. Заимствование из опыта, накоплен ного на рынках других стран, предполагает дальнейшее развитие этих мо делей с учетом уже сложившейся инфраструктуры энергетической отрас ли, тенденций ее развития. Одной из частных, но очень важных задач яв ляется построение моделей, доставляющих надежную, в вероятностном смысле, оценку поведения спотовой цены на таком рынке. Предсказание спотовой цены позволяет оценить величину прибыли и хеджировать риски как крупным промышленным потребителям электроэнергии, так и ее по ставщикам.

Выделяют следующие классы моделей для оценивания поведения спотовой цены: модели, основанные на себестоимости производства элек троэнергии;

модели теории игр или модели равновесия спроса и предло жения;

модели факторного анализа;

модели технического анализа;

непа раметрические модели, использующие аппарат нейронных сетей и нечет кой логики. Наиболее интенсивно развивается направление, где в основу положены стохастические модели. Динамика движения спотовых цен, как показывает опыт спотовых рынков ряда европейских стран, обладает сле дующими особенностями: сезонность, отражающая динамику ритма эко номики в разном временном масштабе, наличие редких выбросов большой амплитуды, стремление цены при отклонении вернуться к своему средне му значению. Выбросы в цене могут достигать сотен процентов от средне го уровня цен, их учёт является ключевым моментом при формировании форвардных контрактов. В большинстве современных исследований по пытки учесть и описать все вышеупомянутые особенности спотовых цен приводят к аддитивным математическим моделям. В их основе - процесс Уленбека-Орнштейна, а выбросы моделируются составным пуассонов ским процессом. Мы в своей работе рассматриваем процессы Леви в каче стве альтернативы составному пуассоновскому процессу как слагаемому, описывающему выбросы. Такой подход представляется нам предпочти тельнее и по отношению к классическим диффузионным моделям с неста ционарной волатильностью, когда ряд параметров модели практически не поддаются содержательной интерпретации.

ВОЗМОЖНОСТИ МУЛЬТИМЕДИЙНЫХ И ИНФОРМАЦИОННЫХ ТЕХНОЛОГИЙ В ОБЛАСТИ ЭКОЛОГИЧЕСКИХ ИССЛЕДОВАНИЙ Иванов В.М., Сорокина Г.Г.

Санкт-Петербургский государственный политехнический университет 1. Сегодня все больше внимания обращается на два основных фак тора современного мирового процесса: с одной стороны, это бурное раз витие научно-технического прогресса, с другой - вызванные им социаль ные и экологические проблемы. Технический мир становится все более автономным, новые средства производства и проектирования, появившиеся в век компьютерных технологий, а также новые материалы создают условия для самоорганизующегося технического мира. «Вторая природа» грозит оказаться единственной, о чем реально свидетельствует нарастающий процесс физического вытеснения естественной природы.

Экспансия новых технологий в самых разных областях культуры и быта, новые тенденции в сфере потребления и образа жизни создают предпосылки для коренных социально-культурных изменений.

2. Возникший в 1970-х гг. экологический подход во многих облас тях, обусловленный информацией о состоянии окружающей среды, полу ченной в ходе экологического мониторинга, явился реакцией на стихию научно-технической революции. Так на стыке экологии, охраны окру жающей среды, промышленности и дизайна складывается экологический дизайн - одно из направлений всемирного экологического движения, в за дачи которого входит охрана и восстановление окружающей среды.

3. Огромную роль в современном развитии экологического дизайна играют сегодня мультимедийные и информационные технологии, ставшие информационной базой междисциплинарных и прикладных исследований в обсуждаемых областях.

4. Анализируя современные возможности мультимедийных и ин формационных технологий в области экологических исследований, в ча стности экологического мониторинга, следует остановиться на выделении следующих первостепенных функций:

- создание в сети Интернет экологических баз данных, взаимосвя занных друг с другом;

- внедрение новых информационных технологий и средств наблюде ния, таких как автоматизированные системы сбора обработки данных, компьютерные системы обработки;

- создание единой информационной инфраструктуры и единого ин формационного пространства по оценке экологических систем на терри тории конкретных регионов;

- создание государственного реестра объектов экологического мони торинга;

- обеспечение доступа к экологической информации органов госу дарственной власти, общественных организаций, населения.

ФОРМАЛИЗАЦИЯ ОПИСАНИЯ ТРЕБОВАНИЙ К ИНФОРМАЦИОННОМУ И ПРОГРАММНОМУ ОБЕСПЕЧЕНИЮ АСУП Курочкин М.А., Мадорская Ю.М.

Санкт-Петербургский государственный политехнический университет Структура и содержание описания требований к информационному и программному обеспечению зависит от класса разрабатываемой систе мы.

При разработке систем класса АСУП, для структурирования проект ных данных, широко применяются различные архитектурные каркасы (ar chitecture framework или enterprise architecture framework), отражающие типовую архитектуру системы заданного класса. Архитектурный каркас, определяет способ типизирования и взаимосвязи требований к системе в виде одной или нескольких концептуальных схем.

Существующие методы формирования оценки изменений для систем класса ИО и ПО АСУП можно разделить на два класса по способу их раз работки. Метод ФОИ может быть создан с нуля, на основе анализа раз личных методов и практик, специально для решения задачи ФОИ или же создан на основе какого-либо метода проектирования АСУП. Такая клас сификация позволяет прогнозировать ряд особенностей рассматриваемого метода, важных с точки зрения задачи ФОИ.

Схема Захмана, [Zachman 1987] представляет собой таксономию, стратифицирующую знания о системе по шести слоям: предметная об ласть, модель предприятия, модель системы, модель технологии, компо ненты и функционирование системы, и трем основным концепциям: дан ные, процессы и сети.

Схема Захмана не зависит от парадигмы проектирования, техноло гии и средств разработки. К ключевым понятиям Захман относит классы бизнес-понятий, классы бизнес-процессов, бизнес-сущности, бизнес ограничения, бизнес-процессы, бизнес-ресурсы, элементы данных и отно шения на данных, функции приложений и т.д.

В 1992 году автор предлагает более формализованную модель – рас ширенную модель архитектуры информационной системы, представляю щую собой описание второго, третьего и четвертого слоя первоначальной схемы с использованием E-R диаграмм.

Однако, при использовании схемы Захмана на практике возникают трудности, связанные с отсутствием «встроенного механизма» распро странения изменений между элементами схемы. Таким образом, схема За хмана является, по сути, полной и универсальной классификацией инфор мации, используемой при разработке АСУП. Выбор методов описания требований каждая компания должна реализовать по-своему, с учетом своих целей и имеющихся ресурсов. Сегодня сформировались два направ ления фиксации опыта ее наполнения – это описание самого процесса на полнения или выбор нескольких видов схемы и их детализация для более узкой предметной области стандартизация процесса разработки архитектуры - реализует ся в TOGAF (это попытка описать процесс создания архитек туры на базе нескольких уровней схемы Захмана) проработка части схемы с сужением предметной области o 4+1 фиксация парадигмы проектирования и выбор не большого числа видов и даль (модель, уточнение двух слоев схемы Захмана с конкретным методом описания) o RM – ODP – сужение класса разрабатываемых систем и проработка общих деталей (OPD – формализация схемы Захмана для описания конкретных уровней и правил для приложений определенного типа) o DoDAF, FEAF - сужение типа предприятий и проработка общих деталей Рассмотренные архитектурные каркасы еще раз подтверждают пол ноту схемы Захмана как классификации и ее избыточность для практиче ского применения конкретными предприятиями.

ПЕРСПЕКТИВЫ ПРИМЕНЕНИЯ ЭКСПЕРТНЫХ СИСТЕМ В ПРОЕКТИРОВАНИИ МНОГОПОЛОСНЫХ ИЗДАНИЙ Лаптев В.В.

Санкт-Петербургский государственный политехнический университет Процесс проектирования многополосных изданий можно предста вить в виде трёх составляющих: (1) анализа исходного материала и его структурной организации;

(2) композиционных решений на уровнях соб ственно издания и его составных частей – разворотов и страниц;

(3) последовательной вёрстки и набора, согласно заданной структуре, сво да определённых правил и композиционных решений. Информационные технологии в этом процессе в основном применяются лишь на конечной стадии проекта: вёрстка и набор производятся с помощью пакетов изда тельских программ (Adobe InDesign, QuarkXPress).

Однако существует предположение о конечных множествах компо зиционных решений для конкретного материала. Это позволяет применить информационные технологии для анализа и прогноза композиции для ка ждого разворота сложно-составного издания, имеющего в виде исходных данных основной и дополнительный текст, иллюстративный материал.

Появление таких экспертных систем будет являться следующим шагом формализации вёрстки и набора при имеющемся структурном проекте ди зайна, включающим в себя выбор необходимых форматов (издания, поло сы, колонки, строки), шрифта, модульной сетки, правил вёрстки и набора.

Переход от субъективных действий дизайнера к механизму выбора гото вых решений позволит значительно ускорить процесс подготовки издания к печати без потери качества его дизайна.

Применение экспертных систем лежит в практической области изда тельской деятельности, а также в рамках высшей школы в процессе обуче ния специальностям «Графический дизайн», «Информационные техноло гии в дизайне». Это могут быть: (1) тренинги принятия композиционных решений, (2) сопровождение вёрстки и набора, (3) экспертиза выполнен ного проекта. Такие экспертные системы ознаменуют начало смещения центра принятия композиционных решений от человека к искусственному интеллекту не только в вопросах дизайна многополосного издания, но и в других областях графического и коммуникационного дизайна. Дальней шее их развитие позволит перейти от использования баз данных, заложен ных на основании практических образцов, к применению векторного ана лиза, расчёта визуальных центров и масс согласно теории формальной композиции.

РАЗРАБОТКА ИНФОРМАЦИОННОЙ СИСТЕМЫ УПРАВЛЕНИЯ КЛИНИКО-ДИАГНОСТИЧЕСКОЙ ЛАБОРАТОРИЕЙ Макеева О.В.

Московский государственный университет технологий и управления (филиал), г. Волоколамск Современная клинико-диагностическая лаборатория ГУЗ МО «Волоколамского противотуберкулезного диспансера» – это са мостоятельное структурное подразделение медицинского учреждения, ра ботающее на удовлетворение его нужд в объективной информации о со ставе биоматериалов пациентов, которая может быть полезной при выяв лении и диагностике патологии и наблюдении за течением болезни и ре зультатами её лечения. В деятельности лаборатории сочетаются две сто роны – аналитическая и диагностическая.

Главная задача клинической лабораторной диагностики – полноцен но удовлетворить потребность клиники в лабораторной информации на уровне современных возможностей аналитических технологий.

Компьютеризация лаборатории позволяет преодолеть много тради ционных проблем. Основные преимущества, которые дает использование автоматизированных систем в клинической лабораторной диагностике, со стоит в следующем:

1. Повышение производительности труда;

2. Улучшение качества исследований;

3. Совершенствование контроля качества;

4. Первичная оценка диагностической информации в сопоставлении со значениями нормы;

5. Улучшение экономических показателей.

Для лаборатории была разработана база данных (рис. 1), в которой был реализован более простой и интуитивно понятный интерфейс, кото рый содержит основную таблицу и справочники исследований. В основ ной таблице отображаются все основные данные, где производится и сам основной подсчет данных. Вводятся количество поступивших амбулатор ных и стационарных больных.

Рис. Разработанная автоматизированная информационная система была внедрена в Лабораторию и ей сейчас уже активно пользуются. Она облег чила работу заведующей лабораторией.

ИНСТРУМЕНТ АНАЛИЗА СТАТИСТИКИ ПОСЕЩЕНИЙ ВИКИ-ПОРТАЛОВ Новиков Ю.Н., Петров А.Ю.

Санкт-Петербургский государственный политехнический университет В собрании новых Интернет-технологий, поддерживающих коллек тивное сотрудничество посетителей Интернет-ресурсов, весьма перспек тивна технология вики (англ., — wiki, широкая известность — с 2001 г.).

Открытость вики-среды, комфортные условия функционирования способ ствуют сбору, редактированию, обсуждению материалов разнообразной тематики. Широко доступный вики-портал — «живая» среда, и админист раторам необходимо иметь четкую картину востребованности ресурса.

Интерес представляет как общее количество посетителей, так и структу рированная информация, например: о количестве посещений, связанных с публикацией в определенный день новых статей, категорий (разделов ви ки) или проведением каких-либо акций;

о зонах, из которых идут обраще ния — с компьютеров «родительской» сети портала, или из сторонних ад ресных пространств;

о мониторинге портала внешними роботами. Эти и другие, отвечающие тематике, характеру вики-среды сведения помогают правильным образом строить стратегию поддержки и развития проектов.

Инструментальная среда MediaWiki — наиболее распространенного движка вики-проектов — изначально оборудована механизмами сбора ста тистических данных. Так на служебной странице «Статистика» можно увидеть количество просмотров, правок, ранжированный список часто по сещаемых страниц. Но «встроенные» в MediaWiki инструменты статисти ки отражают, главным образом, процесс создания и редактирования стра ниц, вклада отдельных участников в формирование содержания и инстру ментальной основы портала. Однако «вал посещений» движок MediaWiki не отслеживает, и поэтому актуальна задача создания инструмента, позво ляющего администраторам анализировать статистику посещений. В каче стве источника данных резонно использовать штатные средства веб серверов, которые протоколируют обращения на сервер и собирают дан ные в специальные файлы (лог-файлы). В них в хронологическом порядке фиксируются c различной (настраиваемой) степенью детализации сведе ния о событиях на веб-сервере.

В докладе представлены результаты разработки инструмента анализа статистики посещения вики-порталов. Создана специальная, адаптирован ная к специфике вики-технологии утилита обработки лог-файлов веб сервера. Программа, ее имя Stat.pr, внедрена в инструментальную среду вики-портала «Технологии образования в Политехническом» (короткое имя: ТОП-Вики, адрес: http://spbgpu.net/wiki), который разработан и под держивается отделом технологий образования управления академической политики Политехнического университета (СПбГПУ, Санкт-Петербург).



Pages:     | 1 || 3 | 4 |   ...   | 8 |
 





 
© 2013 www.libed.ru - «Бесплатная библиотека научно-практических конференций»

Материалы этого сайта размещены для ознакомления, все права принадлежат их авторам.
Если Вы не согласны с тем, что Ваш материал размещён на этом сайте, пожалуйста, напишите нам, мы в течении 1-2 рабочих дней удалим его.