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 |   ...   | 4 | 5 ||

«МИНИСТЕРСТВО ОБРАЗОВАНИЯ И НАУКИ РОССИЙСКОЙ ФЕДЕРАЦИИ ВОЛГОГРАДСКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ ТЕХНИЧЕСКИЙ УНИВЕРСИТЕТ »«¬–“» ¬—–  ...»

-- [ Страница 6 ] --

вания для повышения его эффективности. Под Концептуальным Проектированием по Необходимо заметить, что стратегическое нимается стадия проектирования Систем любо планирование непосредственно связано как го рода, на которой принимаются решения, оп с закономерностями развития систем, посколь- ределяющие ее последующий облик: о главной ку оно занимается проявлением вероятного бу- функции системы, функциональной структуре, дущего. С другой стороны, Стратегическое Пла- принципе действия и соответствующем ему нирование связано с концептуальным проекти- решении. Концептуальное проектирование по рованием, так как призвано решать задачи в ус- современным представлениям является первой ловиях высокой неопределенности. стадией создания систем. В силу неполноты Логически бесспорным является утвержде- и неопределенности информации на начальной ние, что образ вероятного будущего для систе- стадии проектирования решение проблемы ее мы во многом определяется именно закономер- формализации представляется особенно слож ностями развития систем, поскольку они явля- ным. Ранее нами было показано на примере ются причиной изменений в эволюционирую- технических систем [3, 9], что любая процедура щей системе. Определение стратегической цели проектирования систем должна содержать сле системы является главной задачей стратегиче- дующие модули: модуль генерации целей, ана ского планирования. Цель может быть опреде- литический модуль, формирование системы лена в процессе интерпретации главной или ча- объекта, модуль синтеза, модуль оценки полу стной цели надсистемы в которую создаваемая ченных решений.

или эволюционирующая система входит в ка- Представим последовательность решения честве элемента. Таким образом, закономерно- задач концептуального проектирования в стра сти развития систем определяют результатив- тегическом планировании в виде последова ность процесса внешнего проектирования лю- тельности стадий:

бой системы. Примером может служить «путь Первая стадия: Анализ заключается в опреде победы» китайской политики: Мао Цзэдун лении координат расположения системы на ли «Освобождение и Возрождение»;

Ден Сяопин – ниях развития этой системы. И вторая, немало «Модернизация и Наращивание»;

Цзян Цземинь – важная часть – нахождение неизвестных осей, «Стабилизация и Выравнивание»;

Ху Цзинтао – линий развития системы, являющихся обобщени «Величие и Достоинство». В основе выдвиже- ем известных. В задачу Стратегического Анализа ния таких стратегических целей лежит модель входит также подзадача Диагностики.

смены качественных состояний системы извест- Вторая стадия: Расставить приоритеты по ная под названием «цикл Вень-Вана» [4, 5]. линиям развития. Это многокритериальная за Но закономерности развития систем опре- дача выбора.

деляют и процесс внутреннего проектирования. Третья стадия: Генерация целей. Выбор це Для стратегического планирования это влияние лей, построение иерархии целей, это задачи на процесс решения последовательности сис- принятия решений и декомпозиции.

темных задач для достижения стратегической Четвертая стадия: Создание сценария дви цели. Закономерности развития систем опреде- жения от одного уровня иерархии целей к более ляют, какие именно промежуточные цели высокому уровню целей. Переход от «состоя должны быть достигнуты, причем они указы- ния 1» к «состоянию 2». Построение идеальной вают самый эффективный путь. Например, модели «состояния 2», генерируются и выби наиболее эффективной является система с ми- раются эвристики преобразования состояния, нимальным потреблением вещества и энергии, генерация альтернативы сценариев продвиже большим количеством обратных информацион- ния к «состоянию 2», оценка результата выпол ных связей, динамически меняющимися струк- нения эвристик и выбор эффективных альтер турой и элементами, работающими в режиме натив продвижения – генерация тактик.

124 ИЗВЕСТИЯ ВолгГТУ Тогда систему X, Y, С, U, R, {xn}, Пятая стадия: Создание и осуществление {yn} будем называть открытой управляемой работы «Супервизора – Регулятора», предна системой.

значенного для решения задач организации Здесь:

управляющих воздействий, задач оптимизации X = {x(1), …, x(n)} – непустое открытое решения самих системных задач в процессе множество состояний;

стратегического планирования, учета условий Y = {y(1), …, y(n)} – непустое открытое внешней среды.

множество выходов;

Все эти задачи содержат в себе в качестве С – конструктор целей управления откры основной процедуры – процедуру прямого и той системой. Определяет включение операто обратного индуктивного вывода, являющегося, ра генерации управляющих воздействий. Явля с одной стороны, процессом распознавания об ется фильтром для оператора выбора управ раза, с другой стороны, эта процедура может ляющих воздействий.

быть названа семантическим синтезом или се U {u(1), …, u(k)} – непустое открытое мантическим программированием.

множество значений управляющих воздейст Следует отметить, что названные процеду вий;

ры являются самыми сложными среди проце R = (, G, O, V, Ra) – полное вероятное дур, которые должна содержать интеллекту пространство альная система поддержки стратегического – пространство элементарных исходов;

планирования, и теоретические исследования в G (u(n)) – оператор генерации управляющих области каждой из этих процедур, на сего воздействий;

дняшний день далеки от завершения. Главными O (x(n)) – оператор оценки альтернатив;

причинами являются: плохая изученность форм V (x(n)) – оператор выбора альтернатив;

представления знаний у человека, незавершен Ra (x(n)) – конструктор распознавания и ус ность теории классификации, неразработан тановления возможных связей. Это особая сис ность теории правдоподобного вывода, обу тема, которая устанавливает существование словленная немонотонностью вывода в откры массива связей между элементами (пространст тых системах знаний, отсутствие формальных венные, временные, вещественные, логические, языков высокого уровня для организации логи коммуникативные, вплоть до случайных) ческого вывода.

{xn} – последовательность семантических Наиболее перспективными, с точки зрения функций (состояний xn = xn (xn-1, u, )), прини нетривиальности получаемых результатов и, мающих значения в X и при всех xn-1(x1, …, в свою очередь, наиболее трудоемкими пред xn-1), xtX, (t=1, n-1) и utU, являющихся G се ставляют собой открытые системы знаний.

мантически измеримыми функциями ;

Формальным описанием таких систем на при {yn} – последовательность семантических мере множеств оперирующих элементами зна функций (состояний yn = yn (yn-1, u, )), прини ний могут быть определенного рода топологи мающих значения в YR и при всех xn-1(x1, ческие структуры [6]. Это род структуры …, xn-1), xtX, t=1, n-1) и uU, являющихся G не имеющий вспомогательных базисных мно- семантически измеримыми функциями ;

жеств и состоящий из основного базисно- Стратегией управления будем называть по го множества А, типовой характеристики следовательность {un} – последовательность V ((A)) и аксиомы переносимого соот- сгенерированных функций un = un (yn-1, un-1, ), ношения: которые семантически G измеримы относи тельно, при всех ytYи utU, (t=1, n-1).

( V) (VV) U XV и AV Саму функцию un=un(yn-1, un-1, ) назовем XV правилом генерации управляющего воздействия и (X) (Y) ( (X V и YV) ( (XY) V) ).

в момент времени n. Таким образом, можно Семантический оператор преобразования представить, что стратегия управления – это (эвристическое правило) имеет принципиально последовательность правил генерации и выбора немарковский вид и может содержать в себе управления на основе имеющейся к данному элементы, отвечающие за генерацию, оценку моменту информации.

альтернатив, их выбор и распознавания их воз- Можно предположить, что сама стратегия можных связей. управления может быть описана в общем виде ИЗВЕСТИЯ ВолгГТУ как неубывающая последовательность алгебр Значение критерия оптимальности ci зави {Sn} управляющих воздействий, которая опи- сит от совокупности un управляющих воздейст сывает сценарий управления: вий на всех стадиях. С точки зрения оптимиза ции своих растущих параметров оператор Р Sn = (yn, un) можно представить как функциональное семан Такая постановка вопроса, очевидно, дает тическое уравнение вида:

возможность продолжить изучение операций Р{un}(x0) = max{ci(x0,u1)+ Р{un-1}[1, (x0,u1)] } над выявленными подмножествами и поведение где Р{un}(x0) – оптимизируемая функция n-ста данных операций при отображении множеств.

дийного процесса, максимального значения Адаптивную стратегию управления [8] критерия cn.

можно описать по-новому следующим образом:

И, таким образом это выражение Р{un}(x0) S = { un }, когда она обеспечивает достиже ние цели адаптации для любой системы из представляет собой рекуррентное соотношение, характеризующее последовательность функций заданного класса управляемых систем.

Р. Стратегия решения такого семантического Однако, автор считает, что главным и опре функционала может быть перенесена и на опе деляющим недостатком существующего фор раторы G, O, V. Здесь можно предположить, мального описания является отсутствие описа что важнее всего знать сам характер оптималь ния возникновения нового. Раз мы имеем дело ной стратегии, нежели значение оптимизируе с открытыми системами, этот недостаток мож мой функции.

но устранить, введя понятие растущей управ Используя зоны развития систем, в частно ляющей системы, дополнив имеющееся опре сти симметрии, определяющему, что атрибуты деление следующими элементами:

каждого из элементов системы стремятся к со X, Y, С, U, R, {xn}, {yn}, Р, А, Е, стоянию, обеспечивающему максимальную эф фективность системы при минимуме затрат, отвечающими за:

Р {un} – рост множества U значений управ- можно заявить, что сама структура процесса стратегического планирования имеет фрак ляющих воздействий;

А {un} – аккомодация новых элементов в тальный вид, обеспечивая этим «устойчивость»

процесса планирования.

множество U;

Е {un} – элиминирование устаревших или Таким образом, применение закономерно стей развития систем переводит процесс стра измененных элементов U;

тегического планирования из области «экс Следуя вышеописанному можно сформули пертного угадывания» в область детерминиро ровать основную задачу стратегического плани ванных процессов, повышает его управляе рования как: сгенерировать, оценить и выбрать мость, объективность и обоснованность, что последовательность правил (стратегию), позво должно привести к эффективности этого про ляющую в каждый момент времени tn на основе цесса. Кроме того, показано, что общим для совокупности данных из открытого множества U.

процессов стратегического планирования и Конструктор целей С, представляет из себя концептуального проектирования являются автономную подсистему, в которой формули процедуры семантического синтеза на различ руются цели для стратегического планирова ных системных уровнях.

ния. Эвристиками для стратегического опреде ления целей являются закономерности строе ния и развития систем (управление образования БИБЛИОГРАФИЧЕСКИЙ СПИСОК тактических целей ci). А глобальная цель C оп 1. Минцберг, Г. Школы стратегий / Г. Минцберг, ределяется закономерностями развития надсис Б. Альстрэнд, Дж. Лемпел;

пер. с англ. под ред. Ю. Н. Кап тем. В результате работы операторов Р, А и Е туревского. – СПб: «Питер», 2001. – 336 с.: ил. – (Серия цели стратегического планирования могут быть «теория и практика менеджмента»).

(и постоянно должны) пересмотрены. То есть 2. Андрейчиков, А. В. Анализ, синтез, планирование цели могут быть откорректированы или даже решений в экономике / А. В. Андрейчиков, О. Н. Андрей чикова. – М.: Финансы и статистика, 2000. – 386 с.: ил.

изменены. В связи с постоянной необходимо 3. Бутенко, Д. В. Методологические основы построе стью пересмотра целей можно предположить, ния линий развития технических систем / Д. В. Бутенко // что процесс стратегического планирования раз- Известия ВолгГТУ : межвуз. сб. науч. ст. № 9 / ВолгГТУ. – вития системы носит рекуррентный характер. Волгоград, 2011. – (Серия «Актуальные проблемы управ 126 ИЗВЕСТИЯ ВолгГТУ ления, вычислительной техники и информатики в техни- 6. Бурбаки, Н. Основные структуры анализа. Теория ческих системах» ;

вып. 11). – C. 131–133. Множеств / пер.с фр. под ред. В. А. Успенского. – М.:

4. Томас Клири. Японское искусство войны. Пости- «Мир», 1965. – 455 с.

жение стратегии. Пер. с англ. Р. В. Котенко. – СПб.: Евра- 7. Энциклопедия кибернетики. Главная редакция ук зия, 2001. – 256 с. раинской советской энциклопедии. – Киев, 1975.

5. Прогнозирование развития экономической ситуации 8. Срагович, В. Г. Адаптивное управление / В. Г. Сра на основе цикла Вэнь-Вана / Лу Лу, Я. В. Кукин, Л. Н. Бу- гович. – М.: Наука, 1981.

тенко, Д. В. Бутенко // Известия ВолгГТУ : межвуз. сб. 9. Бутенко, Д. В. Инновационные интеллектуальные науч. ст. № 6 / ВолгГТУ. – Волгоград, 2009. – (Серия «Ак- технологии. Конструирование методов концептуального туальные проблемы управления, вычислительной техники анализа технических систем / Д. В. Бутенко // Открытое и информатики в техн. системах» ;

вып. 6). – C. 59–63. образование. – 2011. – № 2. – C. 73–76.

УДК 658.512:004. А. В. Вишняков, С. В. Кручинин, М. Ю. Кручинина ЯЗЫК ОПИСАНИЯ ТОПОЛОГИИ ВЫЧИСЛИТЕЛЬНЫХ СЕТЕЙ NTDL ОАО «Концерн «Созвездие», АНО ВПО ВИВТ siblis@yandex.ru Авторами разработан и описан язык описания топологий вычислительных сетей NTDL. Язык состоит из языка графического описания топологии вычислительных сетей (NTDGL) и текстового языка разметки (NTDML), для хранения топологии вычислительных сетей и их обработки. Язык обладает универсально стью, гибкостью и расширяемостью, позволяя на его основе создавать различные проблемно-ориентирован ные программные инструменты для анализа и поддержки разнообразных специализированных телекомму никационных сетей.

Ключевые слова: топология вычислительных сетей;

расширяемый язык разметки XML;

IDEF14;

САПР;

устройства телекоммуникаций.

A. V. Vishnyakov, S. V. Kruchinin, M. Yu. Kruchinina NETWORK TOPOLOGY DESCRIPTION LANGUAGE NTDL JSC «Sozvezdie» Concern”, IPO HPE VIHT The authors have developed a language for describing topology of computer networks NTDL. NTDL language consists of a graphic description of computer networks topology (NTDGL) and a text markup language (NTDML), for storage area network topologies and their processing. Language has the versatility, flexibility and extensibility, allowing to create a variety of problem-based software tools for analysis and support a variety of specialized tele communications networks.

Keywords: network topology;

extensible markup language XML;

IDEF14;

CADD (computer-aided design and drafting);

telecommunication devices.

В процессе проектирования узкоспециали- Практика показала, что при построении зированных вычислительных сетей и разработ- топологий инженеры часто пользовались ре ки для них программного обеспечения (в том дактором Microsoft Visio, впрочем, шаблоны, числе САПР систем связи [1]), авторы столкну- доступные для этого редактора не могут пре лись с потребностью в инструменте, позво- тендовать на универсальность, и при этом не ляющем как наглядно, универсально представ- достаточно абстрактны (т. е. ЭВМ так и ото лять разрабатываемые схемы в графическом бражается значком «компьютер», сервер – сти виде, так и хранить их в формате, удобном для лизованным изображением сервера и т. д.).

обработки программным обеспечением (в це- И хотя в Microsoft Visio присутствуют такие лях анализа, обработки введенных пользовате- средства, как IDEF, UML, претендующий на лем топологий, а также формирования настро- некоторую стандартность IDEF14 не представ ечных данных для телекоммуникационного лен набором шаблонов. Более того, доступная оборудования). При этом проблемой является литература, посвященная IDEF14 достаточно отсутствие достаточно универсального и стан- скудна: в русскоязычной литературе упомина дартизированного языка описания (как графи- ния ограничены обзором стандартов IDEF14, ческого, так и формализованного) топологий в котором упоминается всего лишь область при вычислительных сетей. менения, т. е. «network design» [2][3][4]. Наиболее ИЗВЕСТИЯ ВолгГТУ подробным же из источников является доку- поверхности прямоугольника. Одним из основ мент «Information integration for concurrent engi- ных объектов является объект «устройство»

neering (iice) compendium of methods report» [5]. (См. рис. 1) Таким образом, для проектирования вычисли тельных систем имеющегося инструментария недостаточно.

Поэтому авторы ведут работу над создани ем методов описания вычислительных сетей.

Язык графического описания – Network Topol ogy Description Graphic Language (NTDGL) Рис. 1. Устройство – объект телекоммуникации может применяться не только при проектиро вании вычислительных сетей, но и для нотации Если не все свойства умещаются на изо в научных работах, посвященных математиче- бражении, при наведении на него курсора мы ским моделям и алгоритмам в области теле- ши и задержке появляется «hint» – всплываю коммуникационных сетей. Язык текстового щая подсказка, которая помимо отображаемых формализованного представления топологии – свойств выводит те свойств, которые не помес Network Topology Description Markup Language тились в области прямоугольника.

(NTDML), являющийся подмножеством XML, предназначен для хранения топологии на диске и упрощения ее автоматизированной обработ ки. В совокупности NTDGL и NTDML образу ют язык описания топологии вычислительных сетей – Network Topology Descripion Language (NTDL).

Графический язык описания топологии вычислительных сетей NTDGL Рис. 2. Объект телекоммуникации с «подсказкой»

Основным элементом является «объект».

Объекты могут быть нескольких типов. У каж- Другим типом объекта является «интер дого объекта могут быть «атрибуты», которые фейс» (в общем случае «сетевой интерфейс»).

описывают его технические или пользователь- Он также отображается в виде прямоугольника, ские свойства. Объект может быть «родитель- но его атрибуты выводятся в сокращенном виде ским»: в этом случае в него вкладываются «до- (обычно значение первого свойства) (рис. 3, а.) черние» объекты. Объект «интерфейс» является «дочерним» для В качестве изображения «объекта» был вы- «устройства» и размещается на его поверхно брано не стилизованное изображение устройст- сти. Все атрибуты с их наименованиями выво ва, но прямоугольник. Любые «атрибуты», дятся также при наведении курсора в режиме приписанные объекту, могут отображаться на «подсказки» (рис. 3, б.) а б Рис. 3. Объекты «Интерфейс», расположенный на родительском элементе «устройство»

и «Интерфейс» со всплывающей подсказкой Кроме того, имеется тип объекта «контей- (например, «здание») (рис. 4, а), так и в виде нер», являющийся родительским для объектов области, ограниченной знаком «гусеничное»

«устройство», его использование опционально. (рис. 4, б) или «колесное транспортное средст Отображаться он может как прямоугольником во» (рис. 4, в).

128 ИЗВЕСТИЯ ВолгГТУ а б в Рис. 4. Примеры объектов-контейнеров Для объектов контейнер также возможна нения дополнительных линий связи. При этом всплывающая подсказка, если число свойств совокупность линий связи, соединенных кон объекта не умещается в графической области некторами считается одной сетью. Как правило, на экране. Рассмотрим теперь самый простой это относится к беспроводным сетям, впрочем, вид связи между объектами – «точка-точка» сеть может быть и проводной, например, обра (см. рис. 5.) зованной с помощью каскада сетевых концен траторов, в отображении которых на схеме нет необходимости.

Рис. 5. Связь типа «точка-точка»

Сама линия тоже является объектом, к ко торому также могут быть привязаны свойства.

Это может быть тип сети (проводная, беспро водная), используемый протокол и т. д. Язык не Рис. 7. Межлинейный коннектор регламентирует, где и какие свойства необхо В отличие от объекта «интерфейс» у меж димо прописывать, так как конечный результат линейного коннектора отсутствуют собствен зависит от интерпретации введенных данных.

ные атрибуты. Кроме того, при соединении Но из опыта использования авторами установ межлинейным коннектором двух сетей с задан лено, что крайне желательно прописывать об ными атрибутами, будет открыто окно выбора – щие для сети свойства для объекта «сеть», а не какие из свойств войдут в дочернюю, возни для объекта «интерфейс» – это позволяет обес кающую в результате объединения сеть. Линии печить как целостность данных, так и устра связи можно как добавлять, так и удалять. Ли нить ненужную избыточность. Свойства сети нией связи является участок (линия, ломанная) также могут быть отображены во всплывающей между двумя коннекторами, каждый из кото подсказке при наведении курсора мыши на ли нию связи. рых может быть либо «интерфейсом», либо «межлинейным коннектором». Если же удалить линию связи, соединяющую две подсети, каж дая есть становится автономной сетью, и каж дая получит свойства родительской сети.

Частично рассмотренная выше нотация реа лизована в программе «Графическое ядро ви зуализации и анализа инженерных схем»[6], в виде библиотеки на языке C++, и может быть использована в разработке САПР и иного ПО, Рис. 6. Пример всплывающей подсказки где нужна визуализация топологии вычисли со свойствами для линий связи тельных сетей.

Если сеть состоит из более чем двух объек- Предложенная нотация может найти двоя тов, то необходим специальный вид «коннекто- кое применение. Как непосредственно исполь ров» (межлинейный коннектор) для присоеди- зоваться в ПО, где необходима визуализация ИЗВЕСТИЯ ВолгГТУ топологии вычислительных сетей, так и ис- Если хотя бы между двумя объектами сущест пользование в научной литературе для унифи- вует связь, секция nets / также становится цированного изображения телекоммуникаци- обязательной. Каждый объект описывается онных объектов. Данная нотация не является элементом object /.

исчерпывающей, так как была разработана для Каждый объект может иметь параметры.

решения узкого класса задач, но может найти Параметры делятся на три вида: системные, применение в задачах разработки телекомму- графические и пользовательские. Системные никаций, а также может быть расширена, так параметры имеют префикс s_ и служат для обе как является XML. спечения целостности самой нотации. Графи ческие параметры имеют префикс g_ и служат Текстовый язык описания топологии для хранения информации, используемой для графических схем NTDML отображения схемы в графическом виде (в но За основу авторами был выбран расширяе- тации NTDGL). Пользовательские параметры мый язык разметки XML [7]. Существуют ре- имеют префикс k_ и служат для сохранения ин шения для представления графов на основе формации о параметрах аппаратуры и необхо языка XML, например GraphML [8]. Еще более димые для приложений, использующих NTDL.

общая задача – представление векторной гра- Это обеспечивает расширяемость, так как фики, решается с помощью SVG (Scalable vec NTDGL определяет правила графического ото tor graphics) [9], также являющегося расшире бражения, NTDML – правила хранения в фай нием XML. Разработанный авторами язык так ловом виде, а область применения и описывае же описывает граф, но в отличие от вышепере мые устройства и сети определяет сам пользо численных языков, является более узкоспециа ватель.

лизированным решением. Авторы ставили задачу Рассмотрим параметры объекта object:

не усложнять средство описания и обеспечить его s_type определяет тип объекта – complex (кон дальнейшую расширяемость в духе XML.

тейнер), device (устройство), connector (коннек NTDML является языком текстового описа тор-интерфейс), label (текстовая надпись);

s_id ния топологий и схем состояний вычислитель определяет уникальный хеш-идентификатор ных сетей в XML. NTDML позволяет хранить в объекта;

g_x и g_y – координата x и y в пиксе текстовом виде графические элементы, неото лях относительно вышестоящего объекта (в ко бражаемые элементы, сети (соединительные торый объект вложен), либо верхнего левого линии). NTDML связан с NTDGL: описанная на угла схемы;

g_w и g_h – ширина и высота NTDML схема может быть визуализирована в в пикселях;

g_visible – принудительное задание виде NTDGL, и наоборот, описанная в графи отображение. Если параметр отсутствует, то ческой нотации NTDGL схема может быть объекты отображаются только в том случае, ес представлена в виде текстовой нотации NTDML.

ли не выходят за границы родительского объ Именно это и определило важную особенность екта (если же выходят, отображаются в виде языка NTDML – язык NTDML решает две зада подсказки «hint»).

чи: описание логической структуры схемы и Для отображения описаний используются описание графического отображения объектов объекты label. Для связи с указанным свойст схемы. Объекты схемы задаются элементами вом используется параметр s_propertyname, языка NTDML, параметры и свойства объектов значение которого принимает имя отображае – их атрибутами. Таким образом, элементы и мого параметра. Параметр s_property задает, атрибуты языка NTDML могут нести логиче следует ли отображать имя параметра, или ский или графический смысл, или совмещать только значение.

их. Для файлов в формате NTDML рекоменду Для хранения сетей используется объект со ется использование расширения.ntdml или свойством s_type= «net». Сами сети состоят из.ntdmlz (если файл упакован с помощью gzip).

вложенных элементов типа «line».

Первая строка документа – стандартный Идентификаторы смежных объектов могут XML заголовок, затем следует корневой эле ссылаться на объекты: линия, интерфейс, меж мент ntdml /. В NTDML предусмотрены две линейный коннектор. Для связи более трех ли секции: objects / для хранения описаний объ ний используется объект межлинейный кон ектов и nets / для хранения описаний сетей.

нектор. Графические свойства межлинейного Если в сети присутствует хотя бы один объект, коннектора аналогичны свойствами интерфей секция objects / становится обязательной.

130 ИЗВЕСТИЯ ВолгГТУ основе инструменты, адаптированные для узко са, а тип имеет значение s_type=«lineconnec-tor»).

специальных сфер применения, не теряя универ Связь между объектами и сетями напрямую не сальности и расширяемости самого языка.

задаются. Принадлежность объекта сети опреде ляется через принадлежащий ему коннектор БИБЛИОГРАФИЧЕСКИЙ СПИСОК интерфейс, на идентификатор которого указывает соединенная с ним линия какой-либо сети. 1. Кручинин, С. В. К вопросу выбора между специали Итак, NTDML позволяет создавать независи- зированностью и универсальностью в проектировании САПР (на примере САПР систем связи) / C. В. Кручинин, мые от основного ПО работы с NTDGL (редактор С. В. Зотов, А. В. Вишняков // Известия ВолгГТУ : меж или САПР) утилиты для анализа и обработки то- вуз. сб. науч. ст. / ВолгГТУ. – Волгоград, 2012. – (Серия пологий вычислительных сетей (конфигураторы, «Актуальные проблемы управления, вычислительной тех ники и информатики в технических системах»).

программы для моделирования и тестирования 2. Яковлев, Ю. С. О построении онтологии предметной нагрузок, верификаторы для проверки целостно- области «Реконфигурируемые PIM-системы» / Ю. С. Яков сти сети и т. д.) Формат XML предоставляет воз- лев // Комп’ютерні засоби, мережі та системи. 2007, № 6, можности для преобразований документов, а са- C.22. http://www.dasd.com.ua/kzms/2007/2007_st3.pdf 3. Норенков, И. П. Автоматизированное проектирова ми утилиты могут быть написаны на любом из ние / И. П. Норенков. – М., 2000. – 188 c., C. 164 http://www.

языков высокого уровня. ПО на основе NTDML ict.edu.ru/ft/002272/cad.pdf может быть реализовано как при использовании 4. Норенков, И. П. Подходы к проектированию авто матизированных систем / И. П. Норенков // Наука и обра библиотеки «Ядро визуализации и анализа инже зование № 6, 2005 http://technomag.edu.ru/doc/52253.html нерных схем», так и на основе описанной специ- 5. Richard J. Mayer, Ph.D., John W. Crump, IV, Ronald фикации. Пользовательские свойства могут зада- Fernandes, Ph.D., Arthur Keen, Ph.D., Michael K. Painter. In ваться в редакторе или САПР, поддерживающем formation integration for concurrent engineering (iice) com pendium of methods report http://www.idef.com/pdf/ com NTDL. Для их интерпретации следует использо pendium.pdf вать ПО, написанное для диалекта NTDML с 6. С. В. Кручинин, С. В. Зотов, А. М. Кузнецов «Гра конкретными пользовательскими свойствами. фическое ядро визуализации инженерных схем», заявка № 2011617192, 27.09.2011, свидетельство о регистрации Для расширения графических свойств уже потре программы для ЭВМ №2011618938, 16.11.2011.

буется модифицировать ядро. В перспективе воз- 7. Extensible Markup Language (XML) 1.1 (Second Edi можно создание независимых описаний свойств, tion) W3C Recommendation, 16.08.2006 http://www.w3.

по аналогии с CSS для HTML. org/TR/2006/REC-xml11-20060816/ 8. GraphML Specification http://graphml.graphdrawing.

Таким образом, разработанный язык позво org/specification.html ляет достаточно гибко использовать его в разно- 9. Scalable Vector Graphics (SVG) 1.1 (Second Edition) W3C образных областях применения, создавать на его Recommendation 16.08.2011http://www.w3.org/TR/SVG11/ УДК 004.932:159. А. Г. Финогеев, М. В. Четвергова РАЗРАБОТКА И ИССЛЕДОВАНИЕ МЕТОДИКИ РАСПОЗНАВАНИЯ ИЗОБРАЖЕНИЙ ДЛЯ СИСТЕМ РАСШИРЕННОЙ РЕАЛЬНОСТИ Пензенский государственный университет finogeev@sura.ru, marysha85@inbox.ru В статье рассматривается технология распознавания особых точек изображений объектов в видеоряде для мобильных систем расширенной реальности. Предложена методика определения и сопоставления дескрип торов особых точек на изображениях объектов с возможностью обучения подсистемы распознавания на осно ве использования леса рандомных деревьев. Предложены две структуры леса рандомных деревьев: базовая и расширенная. Проведены сравнительные аналитические и экспериментальные исследования существующих и разработанной методики распознавания объектов по детектированным точечным особенностям.

Ключевые слова: расширенная реальность, распознавание изображений, особые точки, точечная особен ность, детектирование, дескриптор, рандомные деревья.

A. G. Finogeev, M. V. Chetvergova ALGORITM SCENE RECOGNITION FOR AUGMENTED REALITY SYSTEMS Penza State University This paper describe the technique of recognition of objects on the base of random trees for systems of augmented reality. Proposed algorithm of creation and training of a subsystem of recognition based of random trees. Essentially new structure of the wood of random trees is offered: basic and expanded. Comparative researches of available methods of the description of images on key points are carried out. Experimental results confirm efficiency of proposed method.

Keywords: augmented reality, scene recognition, point feature, special point, detecting, descriptor, random tree.

ИЗВЕСТИЯ ВолгГТУ делирования в направлении создания новых Введение принципов и интерфейсов человеко-машинного На современном этапе развития информа взаимодействия на основе технологии допол ционно-вычислительных технологий особое мес ненной или расширенной реальности (augment то занимают программно-инструментальные сред ted reality). Пользователь с ноутбуком, смарт ства автоматизированного создания систем вир фоном или планшетом может непосредственно туальной и расширенной реальности. Если ком участвовать в процессе синтеза и визуализации поненты системы виртуальной реальности пред виртуальных объектов расширенной реально назначены для «погружения» пользователей в сти, с возможностью встраивания в сцены виртуальную среду, создаваемую компьютером, реального мира и управления ими (рис. 1).

то компоненты расширенной реальности «искус Появление новых аппаратных средств для ственно» изменяют окружающий мир посред синтеза и использования данных технологий ством композиции реальных и виртуально синте выдвигает задачи разработки моделей и мето зированных виртуальных объектов.

дов автоматизированного проектирования ком Появление и распространение мобильных понент систем расширенной реальности, спо коммуникационных устройств с достаточно собов их привязки к объектам реального мира, большой вычислительной мощностью процес алгоритмов дистанционного управления вирту соров и видеокамерами высокого разрешения альными объектами с использованием возмож позволило перейти к технологиям получения и ностей беспроводной мобильной связи [1].

обработки видеопотока с одновременным до Согласно стандартам типовыми компонен бавлением виртуальных текстовых и графи тами систем автоматизированного проектиро ческих объектов на трехмерные сцены факти вания компонент расширенной реальности яв чески в режиме реального времени. Это расши ляются аппаратное, информационное, матема ряет сферу применения методов искусствен тическое и программное обеспечение.

ного интеллекта, технологий трехмерного мо Рис. 1. Схема системы расширенной реальности Аппаратное обеспечение включает различ- различные алгоритмы и методики получения и ную компьютерную технику с встроенной или обработки входного видеосигнала, идентифи подключаемой видеокамерой или мобильные кации видеокадров, определения положения ка средства связи с встроенной видеокамерой. меры, оценка пространственного расположения Информационное обеспечение включает биб- наблюдаемых объектов, распознавания точеч лиотеки маркеров с их битональными моде- ных особенностей маркеров, изображений ре лями, базу с шаблонами объектов распознава- альных объектов, сопоставления маркеров ин ния, другие информационные ресурсы, включа- формационного объекта, синтеза виртуальных ющие видео-файлы, 3D модели виртуальных объектов, интеграции виртуальных и реальных объектов и т. п. В качестве маркеров могут вы- объектов в сцены расширенной реальности и т. д.

ступать искусственно созданные планарные Одной из сложных задач автоматизирован изображения, 3D модели или изображения ча- ного проектирования компонент расширенной стей реальных объектов (точечные особенно- реальности является выделение и распознавание сти), которые могут служить точками привязки в видеоряде частей объектов реальной сцены виртуальных объектов. (точечных особенностей) с целью привязки к К математическому обеспечению относятся ним синтезированных виртуальных 3D моделей.

132 ИЗВЕСТИЯ ВолгГТУ 1. Определение особых точек ные позиции и может быть надежно обнару на изображениях объектов жена для последующей идентификации объекта наблюдения. Она должна иметь ряд признаков, Для объединения виртуальных объектов и существенно отличающих ее от множества со сцен реального окружения необходимо реше седних с ней точек изображения объекта. Это ние задачи выделения и распознавания элемен означает, что особая точка может представлять тов изображения в видеоряде, поступающем с характерные области на изображениях, напри камеры устройства. В общем случае решение мер, вершины геометрических фигур, края пло задачи сводится к определению точечных осо скостей, углы, небольшие окружности и круги, бенностей на изображениях объектов реального перепады яркости или контрастности, резкие мира в отдельных кадрах [2]. Вычислительные цветовые переходы и т. п. Фактически она мо и коммуникационные возможности современ жет быть изолированной точкой локального ных мобильных компьютерных устройств по максимума или минимума линии интенсив зволяют использовать более совершенные про ности, точкой на кривой с максимальной ло граммные средства анализа изображений, что кальной кривизной, т. е. представляет собой на способствует развитию новых методов и алго иболее простой элемент дискретного представ ритмов решения задачи распознавания изобра ления функции описания объекта распозна жений в режиме реального времени. Несмотря вания.

на то, что создано достаточно большое количе В общем случае, методика сопоставления ство методик и алгоритмов распознавания, точечной особенности изображения (xL1, yL1) потребность в разработке новых и модерниза особым точкам эталона (xR1, yR1) включает сле ции старых методик остается, поскольку точ дующие шаги:

ность решения данных задач при анализе 1) Обнаружение особых точек изображения кадров видеоряда зависит от таких факторов, (xL1, yL1);

как условия освещения, сложность текстуры, 2) Составление описания особых точек (де движение, зашумленность, характеристики ви скриптора точечной особенности);

деокамеры и т. п.

3) Обучение с заполнением «эталонной» ба Так как поток видеокадров содержит слож зы точечных особенностей;

ную структурированную информацию о наблю 4) Сопоставление точечных особенностей объ даемой сцене, то требуется методика извлече ектов на изображении точечным особенностям ния из потока видеоданных в режиме реального эталонов (xR1, yR1);

времени с камеры устройства, находящейся в движении, информации о точечных особенно- 5) Поиск связей или определение рассто стях объектов, или методика извлечения из яний между дескрипторами особых точек на кадра изображения специального маркера, что сравниваемых изображениях. Предполагается, позволит однозначно идентифицировать дан- что если расстояние между парами дескрипто ный объект. ров точечных особенностей в пространстве В процессе распознавания объектов сцены классификации меньше заданного предела, то одной из значимых проблем остается задача между точечной особенностью изображения сопоставления выделенного из фотоснимка или исходного объекта и выбранного эталона уста видеокадра изображения объекта с его эталон- навливается связь с весовым коэффициентом, ными образами, хранящимися в базе данных. пропорциональным расстоянию между данны Существующие средства распознавания изо- ми дескрипторами. В дальнейшем при иденти бражений используют различные способы со- фикации объекта алгоритм в первую очередь отнесения объектов распознавания и их обра- метод проверяет подобные пары;

зов. Однако, основной методикой решения 6) Синтез модели преобразования изобра задачи является установление соответствия жений, с помощью которой из одного изо между некоторым подмножеством особых то- бражения можно получить другое.

чек изображения (точечных особенностей) и Для определения особых точек будем ис соответствующими подмножествами особых пользовать понятие окрестности. Тогда особой точек эталонных образов объекта распозна- точкой изображения будем называть точку pi, вания. окрестность которой O (pi) можно отличить от Точечная особенность является точкой на окрестности O(pj) любой другой особой точки изображении, которая имеет четко определен- изображения pj. Процесс выделения этой точки ИЗВЕСТИЯ ВолгГТУ на кадре называется детектированием, а про- торам особых точек. К наиболее известным от грамма, реализующая данную функцию – де- носятся:

тектором. В настоящее время создано доста- 1. Алгоритм SIFT (Scale Invariant Feature точное количество детекторов особых точек Transform) [5]. Один из наиболее часто исполь с разными подходами к формированию пиксель- зуемых алгоритмов описания дескрипторов ной оценочной функции выделения точек. особых точек. Дескрипторы, полученные с по Для реализации нашей методики был вы- мощью алгоритма инвариантны к масштаби бран детектор Ши-Томаси [3], который в свою рованию и поворотам изображения, устойчивы очередь базируется на угловом детекторе Хаар- к изменениям освещения, шумам и изменениям риса [4] и учитывает аффинные искажения позиции наблюдателя.

изображения окрестности особой точки. 2. Алгоритм SURF (Speeded Up Robust Features) [6]. Методика основана на поиске осо 2. Сравнительный анализ алгоритмов описания бых точек и создание дескрипторов, инвариант и сопоставления дескрипторов особых точек ных к масштабированию и вращению с по Для каждой особой точки, найденной с мощью матрицы Гессе. При этом для каждой помощью данного детектора, необходимо за- точки считается градиент максимального изме дать вектор-дескриптор, описывающий струк- нения яркости и коэффициент масштабиро туру окрестности точки, выделяющей ее из вания по матрице Гессе.

остального множества точек и инвариантный 3. Метод RIFF (Rotation Invariant Fast Fea по отношению к аффинным преобразованиям tures) [7]. В основу метода положено радиальное изображения, так распознавание происходит и тангенциальное разложение гистограмм в процессе движения камеры по отношению градиента и последующая обработка по кольцам.

к объектам видеосъемки. Дескриптор также инвариантен к масштабиро В нашем случае дескриптор определяется ванию, вращению и изменению освещенности.

как: d n = ( f n,1,..., f n, j ), где fn,j – параметры, отве- Проведенные экспериментальные иссле дования данных подходов при анализе и иден чающие условиям специфики, локальности, ус тификации элементов изображений, получае тойчивости, простоты вычислений и т. д. Мно мых от 5 мегапиксельной камеры смартфона жество дескрипторов особых точек определяет при движении наблюдателя и в условиях изме модель объекта на изображении, которая в нения освещенности в связи с погодными усло дальнейшем используется для сопоставления виями были определены основные недостатки объекта с его эталонными изображениями в данных методик.

базе данных. Решение о том, являются ли сопо Основными недостатками методов SIFT и ставляемые изображения аналогами, принима SURF являются нечеткое выделение объекта ется на основе анализа множества пар дескрип относительно фона и низкий процент правиль торов исходного объекта и его эталонных об разов. ного распознавания элементов изображений Сопоставление дескрипторов осуществляет- объектов без ярко выраженной текстуры.

ся в два этапа. На первом этапе в пространстве Метод RIFF также показал плохие резуль классификации выбирается множество пар на- таты, вызываемые размытием изображения иболее близких дескрипторов. Степень близо- вследствие движения наблюдателя с камерой сти рассчитывается как расстояние в простран- относительно неподвижных объектов.

стве изображений: Поэтому для выделения особых точек и идентификации реального объекта в нашем ( f ( xL, yL ) f ( xR, yR )) M=, (1) случае разработана методика выделения осо 1 1 1 бых точек с использованием рандомных дере где (xL1, yL1), (xR1, yR1) – точечные особенности вьев для подсистемы распознавания в струк сравниваемых изображений.

туре системы проектирования компонент рас На втором этапе отбираются пары наиболее ширенной реальности.

близких дескрипторов и принимается решение о соответствии исходного изображения его 3. Методика распознавания объектов образу, путем сравнения расстояний относи на базе рандомных деревьев тельно некоторого порогового значения.

Основная идея заключается в обучении под В настоящее время существует ряд алго системы распознавания на базе статистики рас ритмов описания изображений по дескрип 134 ИЗВЕСТИЯ ВолгГТУ G ( x, y ) = пределения возможных сопоставлений деск рипторов путем построения леса рандомных = (I ( x + 1, y) I ( x 1, y))2 + (I ( x, y + 1) I ( x, y 1))2.

деревьев. На этапе детектирования, предполага (2) емая особая точка как бы «перебрасывается» по Перед выбором подходящей разности, не дереву решений (рис. 2), которое строится для обходимо определить множество векторов Dxy, каждого изображения распознаваемого объек каждый их которых представляет значения та, снимаемого с разных ракурсов и при раз разностей для каждой точки pi {P}.

личных условиях. В каждом узле рассчитыва Пусть T (Dxy) – множество тестов для опреде ется значение вероятности того, что особая точка ления разности градиента на множестве точек P.

относится к одной из определенных ранее.

Каждый тест возвращает битовое значение 0 или Процесс выполняется для множества дере 1 при выполнении условия в первой p1 и второй вьев, причем итоговая вероятность накаплива p2 точках окрестности в каждом направлении:

ется по каждой предполагаемой гипотезе о принадлежности особой точки к множеству 0,если I ( Dxy ( p1 )) I ( Dxy ( p2 )) n n T ( Dxy ) =, (3) точечных особенностей эталонов распознава 1,если I ( Dxy ( p1 )) I ( Dxy ( p2 )) n n емого объекта. Наибольшая вероятность пока где n є [0, Dxy).

жет связь изображения исходного объекта с эталонными образами. Результатом выполнения множества тестов будет битональная маска направления гради ентов вокруг особой точки. Маска представляет собой бинарное дерево решений, в котором каждый элемент множества Dxy рассматрива ется как узел дерева. Условие перехода «впра во» или «влево» определяется тем, какое значе ние возвращает тест T (Dxy) при выполнении условия (3) в первой и второй точке окрест ности pi(xi,yi).

Каждая вершина дерева является счетчиком.

Переход по дереву решений происходит с увели чением счетчика на 1 согласно случайным разно стям градиентов Dxy. В итоге, после определения Рис. 2. Примеры рандомных деревьев множества образов окрестности одной и той же Рассмотрим подробнее предлагаемую мето- особой точки для разных изображений одного дику. В основе методики лежит идея класси- объекта, на множестве вершин дерева получим фикатора Байеса. Она относится к классу алго- распределение вероятности соответствия исход ритмов выделения окрестности вокруг особой ного изображения его образу.

точки для ее фиксации на изображении объек- Перебор производится для всех деревьев в та. Пусть (x, y) – координаты некоторой точки лесу, соответствующих множеству эталонных pi на изображении объекта, при этом pi {P}, образов исходного объекта, а итоговая вероят ность накапливается по каждому распознава где P – множество особых точек.

нию. Максимум вероятности для множества Пусть I (xi, yi) – цветовое значение пикселя деревьев показывает связь изображения конту в произвольной точке pi(xi, yi), причем 0 xiWi ра исходного объекта и множества его образов, и 0 yiHi, где Wi и Hi соответственно ширина полученных на этапе обучения при различных и высота изображения в пикселях.

условия видеосъемки.

Для снижения размерности изображение Таким образом, каждое дерево решений первоначально приводится к монотонному в строится для сравнения исходного объекта с соответствии со шкалой градаций серого. Для конкретным эталонным образом из базы дан того, чтобы определить и зафиксировать окре ных и представляет собой лес решений для стность особой точки, необходимо ее исследо вать по направлениям градиентов яркости. В [8] множества образов. В общем случае результа показано, что случайный выбор разностей том построения леса является множество градиентов яркости для произвольного окруже- F – деревьев, с массивом P вершин размерно стью 2{Dxy}, где хранятся вероятности распре ния точки дает устойчивый результат.


Величина градиента вычисляется по фор- деления решений для конкретного дерева. Для муле: снижения размерности и получения независимых ИЗВЕСТИЯ ВолгГТУ результатов можно выбрать случайное подмно- чающей выборки. Поэтому необходимо выпол жество деревьев Fi, которое будет включать в нить соответствующую фильтрацию по задан себя подмножество случайно выбранных Dxy. ному априори пороговому значению вероятно сти соответствия. Для определения гомографии 4. Обучение подсистемы распознавания между множествами особых точек изображе на базе рандомных деревьев ний, соответствующих одной и той же точке На этапе обучения, для каждой гипотетиче- трехмерного объекта, можно использовать ме ской точки p*, найдем индекс вершины для тод RANSAC [9].

каждого вектора Dxy є Fi. Тогда Pa представляет Поскольку на начальном этапе обучения от подмножество особых точек, для которых рас сутствует большое число образов окрестностей считывается итоговая вероятность по вершинам особых точек для множества изображений объ дерева для каждой новой точки из обучаемой екта, то следует синтезировать множество изо коллекции. В итоге получим вероятность того, бражений объекта, применяя различные аффин что выбранная точка p* соответствует какой ные преобразования (масштабирование, пере либо точке pi {P}, где Pai – вероятность, что нос, поворот) и случайных набор шумов для ис p*=pi. Пороговое число вероятностей соответ кажения изображения.

ствия близких к 100% для множества особых точек изображения исходного объекта pi*=pji 5. Экспериментальное исследование подтвердит гипотезу, что данное изображение методики распознавания объекта соответствует некоторому эталонному В результате экспериментального исследо образу, который есть в базе данных и, следова вания предложенной методики установлено, что тельно, это изображение может считаться также качество распознавания изображений объекта образом объекта. Таким образом, после каждого зависит от числа детектированных особых точек правильного распознавания, и в случае, если изображений (xL1, yL1), (xR1, yR1) и множества итоговая вероятность соответствия всех особых вершин (глубины) рандомного дерева. Было точек исходного объекта конкретному образу проведено исследование методики для числа меньше 100 %, распознанный объект считается особых точек изображения 200, 500 и 1000 и для эталонным образом, полученным при новых двух вариантов лесов рандомных деревьев:

условиях съемки, и может быть добавлен в базу 1. Вариант RF(базовый) – для леса из 30 де данных, что и является обучением системы ревьев решений с глубиной 8 вершин, распознавания. При следующем распознавании 2. Вариант RF(расширенный) – для леса из для него строится новое дерево решений.

30 деревьев решений с глубиной 12 вершин, Однако при таком подходе всегда сущест Также было проведено сравнение резуль вует вероятность того, что множество особых татов распознавания с методами SURF и SIFT.

точек изображения исходного объекта всегда Результаты сравнительного анализа приведены будет показывать их соответствие множеству в табл. 1.

особых точек образов данного объекта из обу Таблица Аналитическое сравнение результатов распознавания Число Качество Объем требуемой Время сопоставления, Метод точек распознавания, % памяти, Мб сек SURF 74 0,05 ~ 0,5- SIFT 63 0,98 ~ 0,5- RF (base) 68 6,1 ~ 0,4-0, RF (extended) 88 18,3 ~0,8-1, SURF 76 0,86 ~0,8-1, SIFT 78 0,93 ~0,8-1, RF (base) 80 12,5 ~1-1, RF (extended) 92 26,7 ~1- SURF 75 1,2 ~1-1, SIFT 78 1,2 ~1-1, RF (base) 82 25,6 ~ RF (extended) 94 56,9 ~ 136 ИЗВЕСТИЯ ВолгГТУ БИБЛИОГРАФИЧЕСКИЙ СПИСОК Таким образом, результаты сравнения наи более часто используемых алгоритмов SIFT и 1. Финогеев, А. Г. Мониторинг и поддержка принятия SURF с предложенным подходом показывают, решений в системе городского теплоснабжения на базе гетерогенной беспроводной сети / А. Г. Финогеев, В. Е. Бо что использование методики распознавания на гатырев, В. А. Маслов, А.А. Финогеев // Известия ВолгГТУ :

базе леса рандомных деревьев дают лучшие межвуз. сб. науч. ст. № 3(76) / ВолгГТУ. – Волгоград, оценки качества распознавания при более вы- 2011. – С. 73–82.

2. Васильев, В. Н. Математические методы и алгорит соких требованиях к оперативной памяти и мическое обеспечение анализа и распознавания изображе большем, но вполне приемлемом времени рабо- ний в информационно- телекоммуникационных системах / ты системы в зависимости от размерности де- В. Н. Васильев, И. П. Гуров, А. С. Потапов // Всероссий ский конкурс обзорно- аналитических статей по приори рева. Одним из основных отличий предложен тетному направлению «Информационно-телекоммуника ной структуры системы распознавания на базе ционные системы», Режим доступа: http://www.itc.edu.ru/ рандомных деревьев является то, что методы itkonkurs2008/ SIFT и SURF являются запатентованными. 3. Shi, J. Good features to track / J. Shi, T. Kanade // IEEE Computer Society Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR’94), IEEE Computer Society, Заключение Sietl 1994.

Результаты исследований методики распо- 4. Harris, C. A combine corner and edge detector / C. Harris, M. Stephens // In Fourth Alvey Vision Conference, знавания с использованием рандомных деревь- Manchester, UK, pp. 147–151.

ев для системы проектирования компонент рас- 5. Lowe, D. Object Recognition from Local Scale-Invariant ширенной реальности демонстрируют допусти- Features / David G. Lowe // Proceedings of the International Conference on Computer Vision. 2. 1999, pp. 1150–1157.

мое качество работы даже на объектах с не- 6. Herbert, B. SURF: Speeded Up Robust Features / большим количеством особых точек. При этом B. Herbert, Andreas Ess, Tinne Tuytelaars, Luc Van Gool // на изображениях с достаточно большим коли- Computer Vision and Image Understanding (CVIU), Vol. 110, No. 3, 2008, pp. 346–359.

чеством особых точек качество и время распо- 7. Takacs, G. Unified Real-Time Tracking and Recogni знавания являются высокими, что позволяет tion with Rotation-Invariant Fast Features / G. Takacs, V. Chand использовать методику для систем, работаю- rasekhar, S. Tsai, D. Chen, R. Grzeszczuk, B. Girod // [Электронный ресурс] CVPR2010_RIFF.pdf щих в режиме реального времени и на мобиль- 8. Calonder, M. BRIEF: Binary Robust Independent ных устройствах. Однако большой объем опе- Elementary Features / M. Calonder, V. Lepetit, P. Fua // ративной памяти, затрачиваемой при работе [Электронный ресурс]: http://cvlab.epfl.ch/~lepetit/ 9. Hartley, R. Multiple View Geometry In Computer алгоритма, является критичным для реализации Vision / R. Hartley, A. Zisserman // 2nd edition: Cambridge алгоритма на мобильные устройства. University Press, 2003. p. 670.

УДК 681.3. Т. В. Хоменко ФОРМИРОВАНИЕ КРИТЕРИЯ ОЦЕНИВАНИЯ РЕШЕНИЙ ПРИ ПОИСКОВОМ КОНСТРУИРОВАНИИ ФПД ЧЭ Астраханский государственный технический университет t_v_khomenko@mail.ru Формирование критерия оценивания технических решений на начальных стадиях проектирования физиче ского принципа действия (ФПД) чувствительных элементов (ЧЭ) является одной из важнейших задач, так как случайный выбор эксплуатационных характеристик (ЭХ) – компонентов критерия оценивания технических решений может привести к случайным, далеко не лучшим реализациям на этапе технологического проектиро вания. В статье рассмотрены методы исследования структуры критерия оценивания на минимальность.

Ключевые слова: автоматизированные системы поискового конструирования, чувствительные элементы систем управления, физический принцип действия, эксплуатационные характеристики, критерий оценива ния технических решений.

T. V. Khomenko FORMATION EVALUATION CRITERIA DECISIONS IN DESIGNING SEARCH OF THE PHYSICAL PRINCIPLE OF ACTION Astrakhan state technical university Formation of the criterion of estimation of technical solutions in the initial stages of designing the physical principle of action (PPA) sensitive elements (SE) is one of the major problems, as a random selection of performance – components of criterion of estimation of technical decisions can lead casual, is far not to the best realisations at a stage of technological designing. In article methods of research of structure of criterion of estimation on a minimality are considered.

Keywords: the automated systems of the search designing, sensitive elements of control systems, a physical principle of action, operational characteristics, criterion of estimation of technical decisions.

ИЗВЕСТИЯ ВолгГТУ Ведение Пусть критерий f ( E j ) оценивания ФПД – В современных условиях тенденция уже- технического решения этапа концептуального сточения требований эксплуатационных харак- проектирования содержит три компоненты теристик датчиковой аппаратуры при сокраще-,, E j. Одним из возможных случаев яв нии сроков их морального старения привело к ляется наличие информационной связи между необходимости решения задачи опережающего всеми компонентами, где ( ), ( ), ( ) – развития: поиска, на начальных этапах проек количество информации содержащихся в ком тирования, новых технических решений – ФПД понентах X, Y и Z критерия оценивания.


ЧЭ – первичных преобразователей информа Тогда: ( ) = ( ), ( ( ) = ции, удовлетворяющих изменяющимся ЭХ [1].

= ( ), ( ) = ( ) ) – отражает в Решение этой проблемы во многом опреде ляется тем, как будет обеспечен разработчик критерии количество взаимной информации новыми информационными технологиями, уси- между компонентами X и Y, (X и Z, Y и Z со ливающими его интеллектуальные возможно- ответственно);

сти, позволяющими автоматизировать процес- (, ) ( (, ), (, ), (,, ) ) – сы поиска и обработки информации [2].

отражает в критерии оценивания f ( E j ) совме Постановка задачи стное количество информации о системе ком понент X и Y (X и Z;

Y и Z;

X, Y и Z соответст Существующие автоматизированные сис венно);

темы поискового конструирования позволяют ( ) ( ( ), ( ) ) – отра выполнять ранжирование синтезированных ва жает количество взаимной информации о ком риантов ФПД по совокупности ЭХ этапа тех понентах X и Y заключенное в компоненте Z нологического проектирования, выбранных (X и Z – в компоненте Y;

Y и Z – в компоненте экспертами субъективно и считающихся наи X соответственно).

более важными [3].

При этом, критерий оценивания ФПД мож Следовательно, решив задачу формирова но рассматривать как структурированный и ло ния критерия оценивания на этапе концепту гически связанный набор информационных ального проектирования, согласно основопола объектов – компонент критерия, выбранных из гающим принципам: полноты, независимости и онтологии научно-технических характеристик минимальности компонент критерия, элимини датчиковой аппаратуры.

руется вероятность выбора случайных решений Совокупность отображений информацион синтезированных ФПД и дальнейшая прора ной составляющей ФПД ЧЭ определим как ин ботка не лучших вариантов их конструктивных формационную область объекта проектирова реализаций на этапе технологического проек ния, движение информации внутри информа тирования.

ционной области – как информационный поток.

При этом, компоненты критерия оценива Очевидно, что любому изменению в критерии ния на этапе концептуального проектирования, должен соответствовать определенный инфор отражая качество ФПД, только отождествляют- мационный поток, для выявления которого и ся с ЭХ этапа технологического проектиро- целостного представления информационной вания. составляющей ФПД ЧЭ были выполнены сле дующие шаги.

Методы и результаты исследования I ш а г : поиск пространства эксплуатаци При формировании критерия оценивания на онных характеристик этапе концептуального проектирования, для В результате анализа технической докумен определения информации, допускающей коли- тации обусловлено формирование вектор – чественные выражения, а не конкретную при- критерия, содержащего N компонент [5]. Мето роду самих сообщений, содержащихся в каж- ды математической статистики позволили вы дой компоненте;

выявления взаимосвязей, ме- явить более двадцати ЭХ для теплопреобразо жду информацией каждой пары, тройки и т. д. вателей и датчиков давления (рис. 1), примене компонент критерия;

установления правил, по ние методов кластерного анализа позволили которым осуществляется движение информа- получить кластеры, где в первый кластер попа ционных потоков, используется аппарат теории ли наиболее важные ЭХ, как наиболее часто информации [4]. встречающиеся (рис. 2).

138 ИЗВЕСТИЯ ВолгГТУ Рис. 1. Полигон распределения ЭХ датчиков температуры и давления Рис. 2. Структура классификации частоты использования ЭХ индуктивных датчиков давления ( ) = pi ln pi, Определить необходимость оценивания ФПД – технического решения этапа концепту где i = 1, n, pi = f i n – эмпирическая вероят ального проектирования по всем n N компо ность попадания случайной величины Х в нентам критерия, отождествляемых с ЭХ пер i-состояние;

fi – эмпирическая частота;

n – чис вого кластера, или ограничить число компонент ло опытов.

возможно посредствам определения количества В результате проведения первичной обра информации, содержащейся в каждой из ком ботки получилась информационная база, со понент;

взаимосвязи между критериями;

струк держащая данные об оценке вариантов ФПД по туры информационных потоков между крите десяти эксплуатационным характеристикам:

риями и правил, по которым осуществляется их движение. ( ) = 1, 2 ;

( ) = 1,1 ;

( ) = 0,8 ;

1 II ш а г : сбор данных об объекте ( 4 ) = 1,6 ;

( 5 ) = 1,18 ;

Обработка результатов опроса ЛПР – ин формации полученной при проведении анкети- ( 6 ) = 0,83 ;

( 7 ) = 1,1 ;

( 8 ) = 0,81 ;

рования группы экспертов: по множеству син ( 9 ) = 1,32 ;

( 10 ) = 1,3.

тезированных вариантов ФПД автоматизиро ванной системы поискового конструирование III ш а г : вычисление информационной зави указывается оценка по n компонентам крите- симости рия, в предлагаемой форме. Информационный анализ критерия оцени Вычисляется значение энтропии вания заключается в последовательном опреде ИЗВЕСТИЯ ВолгГТУ лении количества информации переданной от мосвязи n компонент исследуемого вектор – одной/группы компонент формируемого крите- критерия, содержащего оценки вариантов ФПД рия, каждой компоненте [6]. рассматриваются с использованием системы Возможные случаи информационной взаи- уравнений (1):

I(X1 X 2 ) = H(X1 ) + H(X 2 )-H(X1,X 2 ) ……… I(X1 X n ) = H(X1 ) + H(X n )-H(X1,X n ) (1) I(X1,X 2 X 3 ) = H(X1,X 2 ) + H(X 3 )-H(X 1,X 2, X 3 ) ……… I(X1,X 2,…, X n-1 X n ) = H(X1,X 2,…, X n-1 ) + H(X n )-H(X 1,X 2, …,X n ) H(X1,X2,…,Xn-1 ) ( H(X1,X2,…,Xn ), (n ) ) – Зависимость между n – компонентами вы ражается системой (2): совместное количество информации о компо I(X1,X 2,…, X n-1 X n ) = H(X1,X 2,…, X n-1 ) + нентах 1, 2,…, n1 ( 1, 2,…, n, n соот + H(X n )-H(X 1,X 2, …,X n ), (2) ветственно) критерия оценивания f ( E j ).

где I(X1,X 2,…, X n-1 X n ) – количество ин- В результате установления информационной зависимости, подставляя полученные значения формации о компонентах 1, 2,…, n1, за оценок энтропии в формулу (1) и (2), получены ключенное в компоненте n критерия оцени- значения (табл. 1) информации переданной от вания f ( E j ) ;

одного критерия i другому критерию j.

Таблица Значения величины информации ( i j ) критерии x1 x2 x3 x4 x5 x6 x7 x8 x9 x x1 *** 0,17 0,37 0,18 0,24 0,12 0,15 0,30 0,12 0, x2 0,17 *** 0,30 0,27 0,25 0,24 0,30 0,22 0,25 0, x3 0,37 0,30 *** 0,49 0,37 0,58 0,56 0,30 0,13 0, x4 0,18 0,27 0,49 *** 0,20 0,61 0,70 0,42 0,14 0, x5 0,24 0,25 0,37 0,20 *** 0,11 0,13 0,24 0,16 0, x6 0,12 0,24 0,58 0,61 0,11 *** 0,49 0,30 0,13 0, x7 0,15 0,30 0,56 0,70 0,13 0,49 *** 0,32 0,21 0, x8 0,30 0,22 0,30 0,42 0,24 0,30 0,32 *** 0,19 0, x9 0,12 0,25 0,13 0,14 0,16 0,13 0,21 0,19 *** 0, x10 0,25 0,35 0,26 0,31 0,21 0,20 0,26 0,58 0,23 *** IV ш а г : расчет коэффициента информа- I(X1 X 2 ) R(X1 X 2 ) = H(X ) ционной связи Для количественной оценки зависимостей … компонент критерия вычисляются коэффици- R(X X ) = I(X1 X n ) енты информационной связи (3).

1 n H(X n ) В результате вычисления оценки информаци- (3) R(X,X X ) = I(X1,X 2 X n ) онной зависимости, подставляя полученные зна чения информации переданной от одного крите- 1 2 n H(X n ) рия другому ( i j ) в формулу (3), получе … ны значения (табл. 2) R( i j ) при передаче I(X1,X 2,…, X n-1 X n ) R(X1,X 2,…, X n-1 X n ) = информации от одного критерия каждому. H(X n ) 140 ИЗВЕСТИЯ ВолгГТУ Таблица Значения коэффициента информационной связи R( i j ) критерий x1 x2 x3 x4 x5 x6 x7 x8 x9 x критерий x1 *** 0,46 0,15 0,12 0,46 0,15 0,14 0,37 0,09 0, x2 0,45 *** 0,21 0,17 0,46 0,09 0,27 0,02 0,37 0, x3 0,30 0,27 *** 0,62 0,32 0,58 0,61 0,18 0,46 0, x4 0,28 0,25 0,61 *** 0,17 0,59 0,51 0,15 0,39 0, x5 0,43 0,42 0,29 0,26 *** 0,14 0,12 0,30 0,12 0, x6 0,10 0,22 0,55 0,61 0,10 *** 0,58 0,17 0,10 0, x7 0,13 0,27 0,59 0,60 0,17 0,57 *** 0,14 0,16 0, x8 0,15 0,20 0,18 0,27 0,21 0,17 0,29 *** 0,15 0, x9 0,46 0,39 0,37 0,39 0,36 0,35 0,39 0,14 *** 0, x10 0,21 0,15 0,13 0,12 0,08 0,04 0,04 0,57 0,18 *** V ш а г : определение доверительного ин- рия между собой информационно связаны. Ко личественно связь между ними выражается тервала Информация I и коэффициент информаци- следующим образом:

онной связи Ri, определяемые на основе опроса – критерий «срок службы» (х3), в среднем, ЛПР, являются случайными величинами. 62,02 % информации передает критерию «ре Значимость информационного взаимодей- сурс работы» (х4);

ствия двух компонент критерия определяется – критерий «время безотказной работы»

по оценке информации ( Y) 2-распреде- (х6), в среднем, 60,3 % информации передает критерию «срок службы» (х3);

60,8 % инфор ления с точностью до постоянного множителя.

мации передает критерию «ресурс работы»

Информация, передаваемая от одного критерия (х4);

49,7 % информации передает критерию к другому, считается значимой, если выполня «время наработки на отказ» (х7);

ется условие 2n 2 m,, где 2 m, – квантиль – критерий «габаритные размеры» (х8) в 2 – распределения;

– уровень доверительной среднем, 48,7 % информации передает крите вероятности, то значимость коэффициента ин- рию «масса» (х10).

формационной связи Ri, определяется значимо- Для дальнейших исследований вычисляет стью информации. ся, значения количества информации и коэф Тогда, доверительный интервал для коэф- фициенты информационной связи от двух кри фициента информационной связи Ri находится териев каждому, от трех критериев каждому, как минимальный объем выборки, необходимо- от четырех критериев каждому.

го для построения информационного отобра- При анализе количества информации пере жения с заданной точностью I: данной от пяти критериев каждому значения не принадлежат промежутку [0,4677;

0,6317], t 2m t 2m RI RI RI + (4) из чего можно сделать вывод, что информацию, 2n H (Y ) 2n H (Y ) переданную пятью критериями можно считать В результате, 16;

0,025 = 28,845, 16;

0,075 = 6, 2 не значимой.

Таким образом, исследованное количество и, согласно (4), доверительный интервал нахо информации и коэффициент информационной дится в интервале [0,4677;

0,6317].

связи между одним, двумя, темя, четырьмя VI шаг: установление значимости инфор критериями позволил сделать вывод:

мационного взаимодействия 1. совокупность из десяти критериев избы Исследования показали, что согласно зна точна, так как критерии информационно зави чению количества информации, коэффициенту симы;

информационной связи от одного критерия ка 2. вектор – критерий может приниматься ждому и определенным доверительным интер как критерий с возможным объединением ком валом [0,4677;

0,6317] все компоненты крите ИЗВЕСТИЯ ВолгГТУ понент, имеющим информационную зависи- му критерию оценивания. Реализация такой мость, что позволяет уменьшить число компо- системы позволила, во–первых, последователь ного и строго структурировать процесс анализа нент критерия оценивания f ( E j ) до информа информационных потоков в рамках исследуе ционно независимых;

мого объекта, определять структуру и объем 3. на основании принятых правил теории информационных потоков между отдельны информации [7] оценка должна проводиться по ми/группами компонент критерия, минимизи критерию, содержащему в себе большую часть руя количество компонент критерия оценива информации от других критериев;

ния, во – вторых, повысить качественный при 4. поскольку критерий формируется для знак ранжирования и выбор вариантов техни оценивания ФПД – технического решения на ческих решений чувствительных элементов, этапе концептуального проектирования и ком а так же применять разработанную систему при поненты критерия только отождествляются с поисковом конструировании технических объ эксплуатационными характеристиками этапа ектов.

технологического проектирования, то предла гается:

БИБЛИОГРАФИЧЕСКИЙ СПИСОК – компоненту «надежность» критерия оце нивания рассматривать как наиболее информа- 1. Перспективы развития рынка систем автоматиза тивную по отношению к критериям: «срок ции технологических процессов // Датчики и системы, N3, службы» (х3), «ресурс работы» (х4), «время 2005. – С. 53–56.

2. Заболеева-Зотова, А. В. Автоматизация начальных безотказной работы» (х6), «время наработки на этапов проектирования программного обеспечения / А. В. За отказ» (х7);

болеева-Зотова, Ю. А. Орлова // Известия ВолгГТУ : межвуз.

– компоненту «вес» критерия оценивания сб. науч. ст. № 6 (66) / ВолгГТУ. – Волгоград, 2010. – рассматривать как наиболее информативную по (Серия «Актуальные проблемы управления, вычисли отношению к критериям: «габаритные разме- тельной техники и информатики в технических системах» ;

вып. 8). – С. 121–124.

ры» (х8), «масса» (х10).

3. Хоменко, Т. В. Автоматизированные системы поис 5. оценку ФПД достаточно вести по 6 кри- кового конструирования: системный анализ и развитие териям: диапазон, погрешность, чувствитель- системной парадигмы / Т. В. Хоменко // Вестник АГТУ, ность, надежность, вес, цена, как наиболее № 1, 2010. – С. 136–141.

4. Хартли, Р. Передачи информации и ее применение / информативным, что определяет минималь Р. Хартли. – М.: Физматгиз, 1959. – 368 с.

ность критерия оценивания. 5. Хоменко, Т.В. Поиск компактного пространства эксплуатационных характеристик датчиковой аппаратуры Заключение при поисковом конструировании / Т. В. Хоменко // Датчи В настоящее время разработана система, ки и системы, № 8, 2010. – С. 25–28.

6. Григорович, В. Т. Информационные методы в управ охватывающая задачи минимизации критерия лении качеством / В. Т. Григорович, С. В. Юдин, Н. О. Коз оценивания ФПД чувствительных элементов, лова. – М.: РИА «Стандарты и качество», 2001. – 421 с.

реализующая алгоритмы ранжирования и вы- 7. Мартин, Н. Математическая теория энтропии / бора технических решений по сформированно- Н. Мартин, Дж. Ингленд. – М.: Мир, 1988. – 350 с.

Научное издание ИЗВЕСТИЯ Волгоградского государственного технического университета № 15 (102), 2012 г.

С е р и я «АКТУАЛЬНЫЕ ПРОБЛЕМЫ УПРАВЛЕНИЯ, ВЫЧИСЛИТЕЛЬНОЙ ТЕХНИКИ И ИНФОРМАТИКИ В ТЕХНИЧЕСКИХ СИСТЕМАХ»

Выпуск Межвузовский сборник научных статей Компьютерная верстка Е. В. Макаровой Темплан 2012 г. (заказные издания). Поз. № 2з.

Подписано в печать 28.11.2012. Формат 6084 1/8. Бумага офсетная.

Гарнитура Times. Печать офсетная. Усл. печ. л. 16,74. Уч.-изд. л. 16,53.

Тираж 80 экз. Заказ Волгоградский государственный технический университет.

400005, г. Волгоград, просп. им. В. И. Ленина, 28, корп. 1.

Отпечатано в типографии ИУНЛ ВолгГТУ.

400005, г. Волгоград, просп. им. В. И. Ленина, 28, корп. 7.

К СВЕДЕНИЮ АВТОРОВ В сборнике научных статей «Известия высших учебных заведений», серия «Актуальные проблемы управления, вычислительной техники и информатики в технических системах» публикуются статьи, которые содержат результаты теоре тических и экспериментальных исследований, направленных на совершенствова ние наземных транспортных и тяговых систем и их элементов, а также на повыше ние эффективности транспортных операций.

Вопрос об опубликовании статьи или ее отклонении решает редакционная кол легия сборника, которая утверждается ректором университета, ее решение является окончательным. Редколлегия направляет представленный для издания материал на рецензирование.

Рукопись должна быть набрана и сверстана в текстовом редакторе Word и распечатана на лазерном принтере в режиме полной загрузки тонера. Формат бу маги А4 (210297 мм).

Для ускорения подготовки издания необходимо представлять файлы статей на дискетах или компакт-дисках (CD) в полном соответствии с распечатанным ориги налом. Дискета должна быть вложена в отдельный конверт, на этикетке дискеты указываются фамилии авторов статьи.

При наборе текста следует соблюдать следующие требования: поля – верхнее – 2,0 см, нижнее – 3,0 см, левое – 2,5 см, правое – 2,5 см;

шрифт Times, кегль 14, ин тервал полуторный.

Текст набирается с применением автоматического переноса слов, перед знака ми препинания (в том числе внутри скобок) пробелы не допускаются, после них ставится один пробел. Разрядка слов не допускается, следует избегать перегрузки статей большим количеством формул, рисунков, таблиц. Для набора символов в формульном редакторе MS Equation (MS Word) использовать установки (Стиль/Размеры) только по умолчанию;

рисунки должны быть выполнены в редак торах векторной графики, таких как CorelDRAW или в любом приложении к Word.

Допускается сканирование рисунков в программе Microsoft Photo Editor.

Инициалы и фамилия автора (авторов) пишутся над заглавием статьи. Ниже заглавия, перед основным текстом, указывается организация или предприятие, в котором работает автор статьи. В конце статьи ставится подпись автора (на бумаж ном варианте).

Литературные ссылки должны быть оформлены в соответствии с ГОСТ 7.1– «Библиографическая запись. Библиографическое описание. Общие требования и правила составления». Библиографический список использованной литературы, составленный в порядке упоминания в тексте, дается в конце статьи;

связь с ос новным текстом осуществляется цифровым порядковым номером в квадратных скобках в строке. Подстрочные ссылки не допускаются.

Иностранные фамилии и термины в тексте следует приводить в русском пере воде. В библиографическом списке фамилии авторов, полное название книг и журналов приводится на языке оригинала.

Ссылки на неопубликованные работы не допускаются.

При обозначении единиц физических величин должна применяться Междуна родная система единиц (СИ).

Объем статьи не должен превышать 8 страниц бумаги формата А4, включая таблицы и библиографический список;

число рисунков – не более четырех, вклю чая рисунки, помеченные буквами а, б, и т. д. Рекомендуется включать в сбор ник статьи с авторским коллективом не более четырех человек с участием каждого автора в одной – двух статьях.

Статьи должны представлять сжатое четкое изложение результатов, получен ных автором без повторов приводимых данных в тексте статьи, таблицах и ри сунках. К статье должны быть приложены: сведения об авторах (полное имя, отче ство, фамилия, ученая степень, звание, домашний адрес, номер телефона служеб ный, домашний, E-mail), документация, подтверждающая возможность ее открытого опубликования.



Pages:     | 1 |   ...   | 4 | 5 ||
 





 
© 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.