ISSN 1991-2927
 

АПУ № 3 (53) 2018

Автор: "Ярушкина Надежда Глебовна"

УДК 681.3

Ярушкина Надежда Глебовна, Ульяновский государственный технический университет , доктор технических наук, профессор, окончила Ульяновский политехнический институт (УлПИ) по специальности «Электронные вычислительные машины», заведующая кафедрой «Информационные системы» Ульяновского государственного технического университета (УлГТУ). Имеет более 400 научных работ в области мягких вычислений, нечеткой логики, гибридных систем. [e-mail: jng@ulstu.ru]Н.Г. Ярушкина,

Афанасьева Татьяна Васильевна, Ульяновский государственный технический университет, доктор технических наук, доцент, окончила радиотехнический факультет УлПИ, заместитель заведующего кафедрой «Информационные системы» УлГТУ. Имеет статьи и монографии в области интеллектуального анализа временных рядов. [e-mail: tv.afanasjeva@gmail.com]Т.В. Афанасьева,

Негода Виктор Николаевич, Ульяновский государственный технический университет , доктор технических наук, окончил радиотехнический факультет УлПИ, профессор кафедры «Вычислительная техника» УлГТУ. Имеет статьи, монографии и авторские свидетельства в области проектирования встроенных систем контроля и управления. Область научных интересов - автоматизация проектирования логического управления техническими системами. [e-mail: nvn@ulstu.ru]В.Н. Негода,

Самохвалов Михаил Константинович, Ульяновский государственный технический университет , доктор физико-математических наук, профессор, окончил физический факультет Саратовского государственного университета им. Н.Г. Чернышевского, профессор кафедры «Проектирование и технология электронных средств» УлГТУ. Имеет статьи в области оптоэлектроники. [e-mail: sam@ulstu.ru]М.К. Самохвалов,

Наместников Алексей Михайлович, Ульяновский государственный технический университет , кандидат технических наук, окончил радиотехнический факультет УлГТУ. Доцент кафедры «Информационные системы» УлГТУ. Имеет более 80 работ в области автоматизированного проектирования и интеллектуальных систем. [e-mail: nam@ulstu.ru]А.М. Наместников,

Гуськов Глеб Юрьевич, Ульяновский государственный технический университет , аспирант кафедры «Информационные системы» УлГТУ, окончил факультет информационных систем и технологий УлГТУ. Ассистент кафедры «Информационные системы» УлГТУ. Имеет работы в области онтологического моделирования и интеллектуального анализа временных рядов. [e-mail: g.guskov@ulstu.ru]Г.Ю. Гуськов,

Романов Антон Алексеевич, Ульяновский государственный технический университет , окончил факультет информационных систем и технологий УлГТУ, доцент кафедры «Информационные системы» УлГТУ. Имеет статьи в области интеллектуальных систем хранения и обработки информации. [e-mail: romanov73@gmail.com]А.А. Романов

Интеграция проектных диаграмм и онтологий в задаче балансировки мощностей авиастроительного предприятия50_11.pdf

В данной статье сформулированы основные принципы построения информационного обеспечения автоматизированной системы балансировки производственных мощностей крупных промышленных предприятий на примере агрегатно-сборочного самолетостроительного производства. Также приведен выбор и обоснование нотации проектных диаграмм для описания технологических процессов на примере фрагмента модели описания технологического процесса «сборка каркаса служебной двери» на предприятии АО «Авиастар-СП». Также в статье приведено описание подхода к трансформации UML-OWL и поиск схожего софтверного проекта из репозитория по выраженности общих шаблонов проектирования с применением методов онтологического инжиниринга. Помимо этого, приведена модель прогнозирования временных рядов в задаче балансировки мощностей.

Балансировка мощностей, репозиторий, проектная диаграмма, онтология, шаблон проектирования, авиастроение.

2017_ 4

Рубрика: Искусственный интеллект

Тематика: Искусственный интеллект, Системы автоматизации проектирования .


УДК 681.3

Ярушкина Надежда Глебовна, Ульяновский государственный технический университет , доктор технических наук, профессор, окончила Ульяновский политехнический институт (УлПИ) по специальности «Электронные вычислительные машины», заведующая кафедрой «Информационные системы» Ульяновского государственного технического университета (УлГТУ). Имеет более 400 научных работ в области мягких вычислений, нечеткой логики, гибридных систем. [e-mail: jng@ulstu.ru]Н.Г. Ярушкина,

Негода Виктор Николаевич, Ульяновский государственный технический университет , доктор технических наук, окончил радиотехнический факультет УлПИ, профессор кафедры «Вычислительная техника» УлГТУ. Имеет статьи, монографии и авторские свидетельства в области проектирования встроенных систем контроля и управления. Область научных интересов - автоматизация проектирования логического управления техническими системами. [e-mail: nvn@ulstu.ru]В.Н. Негода,

Егоров Юрий Петрович, ФНПЦ ОАО «НПО Марс», доктор технических наук, профессор, окончил радиотехнический факультет Ленинградского высшего морского инженерного училища им. С.О. Макарова. Главный научный сотрудник ФНПЦ ОАО «НПО Марс». Специализируется в области макропроектирования больших информационно-управляющих систем. Имеет публикации монографии, изобретения в области проектирования систем управления. [e-mail: yupe@mail.ru]Ю.П. Егоров,

Мошкин Вадим Сергеевич, Ульяновский государственный технический университет , окончил факультет информационных систем и технологий УлГТУ, доцент кафедры «Информационные системы» УлГТУ. Имеет более 60 статей в области интеллектуальных систем анализа данных. [e-mail: v.moshkin@ulstu.ru]В.С. Мошкин,

Шишкин Вадим Викторинович, Институт авиационных технологий и управления Ульяновского государственного технического университета, кандидат технических наук, доцент, окончил радиотехнический факультет Ульяновского политехнического института. Директор Института авиационных технологий и управления УлГТУ. Имеет статьи в области интеллектуального анализа данных. [e-mail: shvv@ulstu.ru]В.В. Шишкин,

Романов Антон Алексеевич, Ульяновский государственный технический университет , окончил факультет информационных систем и технологий УлГТУ, доцент кафедры «Информационные системы» УлГТУ. Имеет статьи в области интеллектуальных систем хранения и обработки информации [e-mail: romanov73@gmail.com]А.А. Романов,

Эгов Евгений Николаевич, Ульяновский государственный технический университет , окончил факультет информационных систем и технологий УлГТУ. Ассистент кафедры «Информационные системы» УлГТУ. Имеет работы в области интеллектуального анализа временных рядов. [e-mail: e.egov@ulstu.ru]Е.Н. Эгов

Моделирование процесса технологической подготовки производства на основе онтологического инжиниринга50_12.pdf

В данной статье сформулированы задачи повышения эффективности использования производственных мощностей крупного промышленного предприятия в условиях строго определенных планов производства. Помимо этого, представлена крупноблочная структура информационного обеспечения процесса электронной технологической подготовки производства на основе онтологического инжиниринга. Также рассмотрены архитектура и основные принципы построения системы балансировки мощностей на примере агрегатно-сборочного самолетостроительного производства. Также в работе представлены эксперименты по семантической валидации технической документации для разработки автоматизированной системы управления поточной линией сборки АО «Авиастар-СП» с использованием принципов онтологического инжиниринга.

Информационное обеспечение, онтология, балансировка мощностей, самолетостроение, агрегатно-сборочное производство.

2017_ 4

Рубрика: Искусственный интеллект

Тематика: Искусственный интеллект, Системы автоматизации проектирования .


УДК 338.45(470.42)

Дударин Павел Владимирович, Ульяновский государственный технический университет, аспирант кафедры «Информационные системы» Ульяновского государственного технического университета, окончил Ульяновский государственный университет. Имеет научные работы в области кластеризации текстов. [e-mail: PDudarin@ibs.ru]П.В. Дударин,

Пинков Александр Петрович, Ульяновский государственный технический университет, кандидат экономических наук, окончил ульяновский филиал Куйбышевского планового института. Исполняющий обязанности ректора УлГТУ. Имеет более 50 научных работ, в том числе монографию и статьи, по экономике, планированию, маркетингу, организации производства, организации высшего образования и корпоративного обучения. [e-mail: rector@ulstu.ru]А.П. Пинков,

Ярушкина Надежда Глебовна, Ульяновский государственный технический университет, доктор технических наук, профессор, первый проректор - проректор по научной работе УлГТУ, заведующая кафедрой «Информационные системы» УлГТУ. Окончила Ульяновский политехнический институт. Имеет более 300 работ в области мягких вычислений, нечеткой логики, гибридных систем. [e-mail: jng@ulstu.ru]Н.Г. Ярушкина

Методика и алгоритм кластеризации объектов экономической аналитики000_12.pdf

Целью исследования, результаты которого изложены в данной статье, является разработка новых и модифицированных методов и алгоритмов решения задачи кластеризации объектов экономической аналитики. Применение известных алгоритмов кластеризации формулировок экономических показателей для установления сходства объектов затруднено тем, что формулировки показателей очень короткие и традиционные показатели встречаемости (частотности) терминов становятся недостаточными. Кроме того, широкое распространение в экономической аналитике опросов и различных анкет подразумевает использование лингвистических оценок. Например, показатель «Уровень удовлетворенности потребителя» затруднительно оценить количественно, поэтому вместо условных баллов часто используют нечеткие значения «высокая», «средняя», «низкая». В результате целесообразным становится использование нечеткого варианта метода k-средних - метода Fuzzy k-means. обычно количество показателей экономического анализа велико, что делает целесообразным модификацию алгоритма с учетом параллельного выполнения. В ходе исследования решены задачи: модифицирован метод k-средних, адаптированный к особенностям объектов экономической аналитики; разработана методика предварительной обработки данных для кластеризации; разработаны новые варианты кластеризации объектов экономической аналитики и проведено экспериментальное исследование результативности разработанных методов для больших объемов данных.

Кластеризация, метод k-средних, экономический анализ, большие данные, распараллеливание.

2017_ 1

Рубрика: Искусственный интеллект

Тематика: Искусственный интеллект.


УДК 621.9

Барабанова Елена Юрьевна, ФНПЦ АО «НПО «Марс», инженер-технолог 1 категории Службы главного технолога ФНПЦ АО «НПО «Марс», аспирант кафедры «Информационные системы» Ульяновского государственного технического университета. Имеет публикации в области автоматизации процессов управления технологической подготовки производства. [e-mail: mars@mv.ru]Е.Ю. Барабанова,

Ярушкина Надежда Глебовна, Ульяновский государственный технический университет, доктор технических наук, профессор, окончила радиотехнический факультет Ульяновского государственного технического университета. Первый проректор - проректор по научной работе УлГТУ. Имеет более 250 работ в области мягких вычислений, нечеткой логики, гибридных систем. [e-mail: jng@ulstu.ru]Н.Г. Ярушкина

Оценка результативности cam-обучения с применением модифицированного преобразования скользящих аппроксимаций000_8.pdf

В настоящее время применение онтологий в авиационной промышленности еще не получило должного развития, однако анализ работ отечественных и зарубежных авторов дает основание говорить о положительной динамике внедрения интеллектуальных систем поддержки в данную область. Статья посвящена созданию средств онтологической поддержки работ на этапе технологической подготовки авиационного производства на основе прецедентного подхода, позволяющего осуществлять эксперименты с семантическими моделями многономенклатурной технологической оснастки на стадии формирования технического задания и на основе полученных результатов принимать решения по конструктивному облику артефактов системы поддержки. Исходя из того, что процесс проектирования осуществляется с применением семантики и контролируемой лексики, предлагаемые средства позволят обеспечить эффективный диалог взаимодействия «проектировщик - система» (т. к. в данном случае проектирование ведется с использованием естественно-профессионального языка) и аккумулировать, перерабатывать и сохранять проектно-конструкторские знания в виде опытных единиц.

Результативность, сам-обучение, модель процесса, управляющие программы.

2016_ 4

Рубрика: Системы автоматизации проектирования

Тематика: Системы автоматизации проектирования.


УДК 681.3

Мошкин Вадим Сергеевич, Ульяновский государственный технический университет, ассистент кафедры «Информационные системы» Ульяновского государственного технического университета, окончил факультет информационных систем и технологий УлГТУ. Имеет более 40 статей в области интеллектуальных систем анализа данных. [e-mail: postforvadim@yandex.ru]В.С. Мошкин,

Пирогов Александр Николаевич, АО «Авиастар-СП», аспирант Института авиационных технологий и управления УлГТУ, начальник управления инвестиционных проектов АО «Авиастар-СП». [e-mail: anpirogov@icloud.com]А.Н. Пирогов,

Тимина Ирина Александровна, Ульяновский государственный технический университет, ассистент кафедры «Информационные системы» УлГТУ, окончила ФИСТ УлГТУ. Имеет работы в области интеллектуального анализа временных рядов. [e-mail: timina_i@mail.ru@ulstu.ru]И.А. Тимина,

Шишкин Вадим Викторинович, ИАТУ УлГТУ, кандидат технических наук, доцент, окончил радиотехнический факультет Ульяновского политехнического института. Директор ИАТУ УлГТУ. Имеет статьи в области интеллектуального анализа данных. [e-mail: shvv@ulstu.ru]В.В. Шишкин,

Ярушкина Надежда Глебовна, Ульяновский государственный технический университет, доктор технических наук, профессор, окончила радиотехнический факультет Ульяновского государственного технического университета. Первый проректор - проректор по научной работе УлГТУ. Имеет более 250 работ в области мягких вычислений, нечеткой логики, гибридных систем. [e-mail: jng@ulstu.ru]Н.Г. Ярушкина

Интеллектуальный анализ проектных и терминологических метрик в управлении проектами000_11.pdf

В данной статье рассмотрены особенности взаимодействия участников проектной деятельности на примере крупной проектной организации, а также предложена модель проектной деятельности на основе метрик систем контроля версий. В работе также рассматриваются направления применения предметных OWL-онтологий в проектной деятельности. Помимо этого, приводится пример использования онтологических структур при решении задач формирования унифицированного терминологического окружения проектной деятельности в области самолетостроения, предлагается модель предметной онтологии поточной линии сборки самолетов на примере сборки Ил-76МД- 90А. В работе представлены эксперименты по формированию единого терминологического базиса процесса проектирования посредством извлечения терминологии из учебно-методических материалов по соответствующей тематике в процессе разработки проектной документации для автоматизированной системы управления поточной линией сборки АО «Авиастар-СП».

Управление проектами, система контроля версий, предметная онтология, терминологическое пространство.

2016_ 4

Рубрика: Искусственный интеллект

Тематика: Искусственный интеллект.


УДК 004.942

Ярушкина Надежда Глебовна, Ульяновский государственный технический университет, доктор технических наук, профессор, окончила радиотехнический факультет Ульяновского государственного технического университета. Первый проректор - проректор по научной работе УлГТУ. Имеет более 250 работ в области мягких вычислений, нечеткой логики, гибридных систем. [e-mail: jng@ulstu.ru]Н.Г. Ярушкина,

Эгов Евгений Николаевич, Ульяновский государственный технический университет, аспирант кафедры «Информационные системы» УлГТУ, окончил факультет информационных систем и технологий УлГТУ. Ассистент кафедры «Информационные системы» УлГТУ. Имеет работы в области интеллектуального анализа временных рядов. [e-mail: e.egov@ulstu.ru]Е.Н. Эгов

Алгоритм выявления новых аномалий в диагностике технических временных рядов000_4.pdf

В статье рассматриваются способы диагностирования временных рядов (ВР) с целью выявления в них аномалий. Для выявления аномалий предлагается каждую точку ряда определять значениями двух параметров. Также составляется набор ситуаций, связанных с изменениями значений этих параметров между точками. При анализе ряда определяется частота появления каждой ситуации. Если вероятность появления ситуации менее 0,01, то такие ситуации можно отнести к возможно аномальным. На основе набора предшествующих ситуаций, составляется шаблон, который позволяет в будущем выявлять подобные аномалии. В качестве одной из пар для определения ситуаций предлагается использовать значения мер энтропий, полученных из нечеткого временного ряда (НВР). Первая мера энтропии вычисляется по значению функции принадлежности точки к нечеткой метке. Вторая мера энтропии вычисляется на основе отклонения прогнозного значения тенденции от фактического значения. Второй парой, по которой производится анализ ряда, является пара «нечеткая метка - нечеткая тенденция». Она введена для выявления длительных участков пребывания в определенных состояниях, которые можно отнести к аномальным. Также описывается алгоритм выявления как ранее неизвестных аномалий, так и поиска аномалий по шаблонам. Для проверки работоспособности алгоритма был проведен эксперимент. Были исследованы ВР со значениями физических величин, характеризующих работу важных агрегатов вертолетных двигателей, в которых необходимо было выявить наличие дефектов. Основной интерес данной статьи представляет разработанный алгоритм выявления аномалий на основе меры неопределенности ВР. Статья рассчитана на специалистов, диагностирующих технические системы.

Мера энтропии, диагностика, временные ряды, аномалии.

2016_ 2

Рубрика: Информационные системы

Тематика: Информационные системы.


УДК 004.942

Ярушкина Надежда Глебовна, Ульяновский государственный технический университет, доктор технических наук, профессор, окончила радиотехнический факультет Ульяновского государственного технического университета. Первый проректор - проректор по научной работе Ульяновского государственного технического университета. Имеет более 250 работ в области мягких вычислений, нечеткой логики, гибридных систем. [e-mail: jng@ulstu.ru]Н.Г. Ярушкина,

Воронина Валерия Вадимовна, Ульяновский государственный технический университет, кандидат технических наук, окончила факультет информационных систем и технологий Ульяновского государственного технического университета. Доцент кафедры «Информационные системы» Ульяновского государственного технического университета. Имеет статьи в области интеллектуального анализа временных рядов. [e-mail: vvsh85@mail.ru]В.В. Воронина,

Тимина Ирина Александровна, Ульяновский государственный технический университет, окончила факультет информационных систем и технологий Ульяновского государственного технического университета. Ассистент кафедры «Информационные системы» Ульяновского государственного технического университета. Имеет работы в области интеллектуального анализа временных рядов. [e-mail: timina_i@mail.ru@ulstu.ru]И.А. Тимина,

Эгов Евгений Николаевич, Ульяновский государственный технический университет, аспирант кафедры «Информационные системы», окончил факультет информационных систем и технологий Ульяновского государственного технического университета. Ассистент кафедры «Информационные системы» Ульяновского государственного технического университета. Имеет работы в области интеллектуального анализа временных рядов. [e-mail: e.egov@ulstu.ru]Е.Н. Эгов

Прогнозирование состояния технической системы с применением меры энтропии для нечетких временных рядов000_6.pdf

В статье рассматриваются способы прогнозирования временных рядов технических систем (ТС) на основе гипотезы сохранения тенденций, гипотезы устойчивости тенденции и гипотезы прогнозирования на заданный период, а также прогнозирование с использованием меры энтропии для нечетких временных рядов. Метод вычисления меры энтропии для нечетких временных рядов был описан в предыдущем номере журнала. Также описывается программный комплекс диагностирования и прогнозирования нечетких временных рядов на основе меры энтропии. Комплекс разбит на несколько модулей, с возможностью использования некоторых из них в иных комплексах по прогнозированию временных рядов. Основной интерес данной статьи представляют разработанный алгоритм прогнозирования на основе меры неопределенности временного ряда и сравнение двух подходов к прогнозированию нечетких временных рядов. Сравнение производилось на основе значений ошибок MAPE, MSE, RMSE, полученных при прогнозировании значений 10 рядов двумя программами прогнозирования. Первая программа, описанная в свидетельстве о регистрации программ, базируется на выборе одной из гипотез, вторая, описанная в этой статье, на прогнозировании по мере энтропии. Статья рассчитана на специалистов, диагностирующих технические системы.

Мера энтропии, прогнозирование, временные ряды.

2015_ 3

Рубрика: Математическое моделирование

Тематика: Математическое моделирование, Автоматизированные системы управления .


УДК 004.896:004.94

Ярушкина Надежда Глебовна, Ульяновский государственный технический университет, доктор технических наук, профессор, окончила радиотехнический факультет Ульяновского государственного технического университета. Первый проректор - проректор по научной работе Ульяновского государственного технического университета. Имеет более 250 работ в области мягких вычислений, нечеткой логики, гибридных систем. [e-mail: jng@ulstu.ru]Н.Г. Ярушкина,

Тимина Ирина Александровна , Ульяновский государственный технический университет, окончила факультет информационных систем и технологий УлГТУ по специальности «Прикладная информатика (в экономике)». Ассистент кафедры «Информационные системы» Ульяновского государственного технического университета. Имеет статьи и научные труды в области интеллектуального анализа данных. [e-mail: timina_i@mail.ru@ulstu.ru]И.А. Тимина

Модель и средства управления проектированием автоматизированной системы на основе динамики метрик программного кода000_10.pdf

В статье рассматривается вопрос управления проектами, связанными с разработкой продуктов программного обеспечения, посредством использования автоматизированной системы контроля версий (СКВ), и анализом метрик программного кода. Для решения поставленной задачи предлагается исследование работы СКВ с последующим использованием компоненты анализа данных ведения проекта на основе применения модели временного ряда (ВР), построения ВР нечетких тенденций, кластеризации для выделения доминирующей нечеткой тенденции, выделения ВР-предиката, который имеет влияние на исследуемый ВР, степени сходства между ВР, их корреляции, прогнозирования и корректировки прогноза на основе зависимости метрик событий в процессе разработки проекта. В качестве метрик программного кода были использованы ВР числа ошибок из общего числа изменений, количество улучшений также из числа изменений, количество введенных новых функций. Для прогнозирования была выбрана гипотеза сохранения тенденции. Предложенный подход исследован в примерах.

Система контроля версий, временной ряд, нечеткая тенденция, прогнозирование, корректировка прогноза.

2015_ 3

Рубрика: Системы автоматизации проектирования

Тематика: Системы автоматизации проектирования, Автоматизированные системы управления .


УДК 004.942

Ярушкина Надежда Глебовна , Ульяновский государственный технический университет, доктор технических наук, профессор, первый проректор - проректор по научной работе Ульяновского государственного технического университета. Окончила радиотехнический факультет Ульяновского государственного технического университета. Имеет более 250 работ в области мягких вычислений, нечеткой логики, гибридных систем. [e-mail: jng@ulstu.ru]Н.Г. Ярушкина,

Воронина Валерия Вадимовна , Ульяновский государственный технический университет, кандидат технических наук, доцент кафедры «Информационные системы» Ульяновского государственного технического университета. Окончила факультет информационных систем и технологий УлГТУ. Имеет статьи в области интеллектуального анализа временных рядов [e-mail: vvsh85@mail.ru]В.В. Воронина,

Эгов Евгений Николаевич , Ульяновский государственный технический университет, ассистент кафедры «Информационные системы» Ульяновского государственного технического университета. Окончил факультет информационных систем и технологий Ульяновского государственного технического университета. Имеет статьи в области интеллектуальных информационных систем. [e-mail: e.egov@ulstu.ru]Е.Н. Эгов

Применение энтропийной меры в диагностике технических временных рядов000_6.pdf

В статье рассматривается способ диагностики временных рядов (ВР) на основе меры неопределенности временного ряда. Определена формула нахождения меры энтропии для нечеткого временного ряда (НВР). Основной интерес представляет собой алгоритм нахождения меры энтропии для нечеткого временного ряда. Разработана модель экспертного правила диагностики агрегатов летательных аппаратов. Построены модели поведения таких объектов, как главный редуктор и силовая установка двигателя вертолета. С помощью анализа качества построенных моделей проведена интерпретация данных натурного эксперимента с целью диагностики работы узлов вертолета. Разработан комплекс программ для математического моделирования и прогнозирования поведения агрегатов летательных аппаратов на основе меры неопределенности нечеткого временного ряда. В ходе выполнения экспериментов модель показала высокую точность определения характеристик временного ряда и выявления опасных участков. Разработанный алгоритм может применяться для диагностики и прогнозирования временных рядов. Статья рассчитана на специалистов, диагностирующих технические системы.

Мера энтропии, диагностика, временные ряды.

2015_ 2

Рубрика: Информационные системы

Тематика: Информационные системы.


УДК 004.942

Ярушкина Надежда Глебовна, Ульяновский государственный технический университет, доктор технических наук, профессор, первый проректор - проректор по научной работе Ульяновского государственного технического университета. Окончила радиотехнический факультет Ульяновского государственного технического университета. Имеет более 250 работ в области мягких вычислений, нечеткой логики, гибридных систем. [e-mail: jng@ulstu.ru]Н.Г. Ярушкина,

Афанасьева Татьяна Васильевна, Ульяновский государственный технический университет, доктор технических наук, доцент, заместитель заведующего кафедрой “Информационные системы” УлГТУ. Окончила радиотехнический факультет Ульяновского государственного технического университета. Имеет статьи и монографии в области интеллектуального анализа временных рядов. [e-mail: tv.afanasjeva@gmail.com]Т.В. Афанасьева,

Наместников Алексей Михайлович, Ульяновский государственный технический университет, кандидат технических наук, доцент, доцент кафедры “Информационные системы” УлГТУ. Окончил радиотехнический факультет Ульяновского государственного технического университета. Имеет статьи и монографию в области интеллектуальных систем обработки и хранения информации. [e-mail: nam@ulstu.ru]А.М. Наместников,

Гуськов Глеб Юрьевич, Ульяновский государственный технический университет, аспирант кафедры “Информационные системы” УлГТУ, окончил факультет информационных систем и технологий УлГТУ. Имеет работы в области интеллектуального анализа временных рядов. [e-mail: guskovgleb@gmail.com]Г.Ю. Гуськов

Интеграция нечетко-гранулярных и онтологических методов в задаче анализа временных рядов000_8.pdf

Для решения проблемы анализа нечетких тенденций временных рядов (ВР) были разработаны теоретические и методологические основы нечетко-гранулярного моделирования и предложена их практическая реализация в виде комплекса программ, что позволило получить решение ряда прикладных задач. Нечетко-гранулярное представление временного ряда включает в себя пять уровней грануляции: от гранулы числового значения до гранулы основной тенденции. Для интерпретации результатов анализа временных рядов предложено использовать нечеткие онтологии проблемной области. Базис онтологии основывается на модели RDF, предполагающей определение классов, экземпляров, онтологических отношений и ограничений. Логический вывод рекомендации осуществляется на основе взаимодействия нечеткой OWL-онтологии и системы продукционных SWRL-правил. В работе рассмотрены возможности интеграции нескольких методов прогнозирования временных рядов и соответствующие агрегирующие показатели. Приведенная в данной статье интеграция методов анализа временных рядов и онтологического анализа показывает конкурентоспособность моделей нечетких тенденций, основанных на взаимном усилении онтологических и нечетко-гранулярных методов.

Нечеткие временные ряды, нечеткие тенденции, онтология, нечеткая онтология.

2015_ 2

Рубрика: Информационные системы

Тематика: Информационные системы, Информационные системы.


УДК 681.3

Андреев Илья Алексеевич, Ульяновский государственный технический университет, студент факультета информационных систем и технологий Ульяновского государственного технического университета. Опубликовано несколько статей в области извлечения информации из текста. [e-mail: ares-ilya@yandex.ru]И.А. Андреев,

Башаев Виталий Александрович, Ульяновский государственный университет, аспирант, окончил факультет лингвистики и международного сотрудничества Ульяновского государственного университета. Имеет статьи в области извлечения информации из текста. [e-mail: perevod73@yandex.ru]В.А. Башаев,

Клейн Виктор Викторович, УлГТУ, студент факультета информационных систем и технологий УлГТУ. Опубликовано несколько статей в области извлечения информации из текста. [e-mail: vikklein93@gmail.com]В.В. Клейн,

Мошкин Вадим Сергеевич, УлГТУ, аспирант кафедры «Информационные системы» УлГТУ, окончил факультет информационных систем и технологий УлГТУ. Имеет статьи в области интеллектуальных систем анализа данных. [e-mail: postforvadim@yandex.ru]В.С. Мошкин,

Ярушкина Надежда Глебовна, УлГТУ, доктор технических наук, профессор, заведующая кафедрой «Информационные системы» УлГТУ. Имеет более 250 научных работ в области мягких вычислений, нечеткой логики, гибридных систем. [e-mail: jng@ulstu.ru]Н.Г. Ярушкина

Семантическая метрика терминологичности на основе онтологии предметной области38_10.pdf

В данной статье описана семантическая метрика извлечения списка терминов из текстов конкретной проблемной области, основанная на анализе ее онтологии. Представлена формальная модель используемой OWL-онтологии, а также модели и алгоритмы оценки степени терминологичности слов или сочетаний слов текстовых массивов.Помимо этого, приведены метрики оценки результатов работы представленных семантических алгоритмов, а также рассмотрена реализация формальных моделей представления знаний предметной области в онтологической форме и разработанных алгоритмов в программной системе извлечения терминологии из текста.В заключении приведены результаты вычислительных экспериментов по извлечению терминов на основе онтологии эксплуатации токарно-фрезерного станка с числовым программным управлением (ЧПУ) из набора текстов соответствующей предметной области, а также подведены итоги проведенных исследований, выявлены наиболее эффективные алгоритмы оценки терминологичности слов/сочетаний слов и рассмотрена перспектива дальнейших научных изысканий в этой области.

Извлечение терминов, семантическая метрика, онтология.

2014_ 4

Рубрика: Искусственный интелект

Тематика: Искусственный интеллект.


УДК 681.3

Мошкин Вадим Сергеевич, Ульяновский государственный технический университет, аспирант кафедры «Информационные системы» Ульяновского государственного технического университета, окончил факультет информационных систем и технологий УлГТУ. Имеет статьи в области интеллектуальных систем анализа данных. [e-mail: postforvadim@yandex.ru]В.С. Мошкин,

Ярушкина Надежда Глебовна, УлГТУ, доктор технических наук, профессор, заведующая кафедрой «Информационные системы» УлГТУ. Имеет более 250 научных работ в области мягких вычислений, нечеткой логики, гибридных систем. [e-mail: jng@ulstu.ru]Н.Г. Ярушкина

Система онтологического анализа временных рядов36_12.pdf

В данной статье описан семантический подход к анализу временных рядов (ВР) на примере показателей состояния локальной вычислительной сети (ЛВС) посредством использования онтологии проблемной области. Представлены формальная модель OWL-онтологии рассматриваемой предметной области, онтологическая модель представления набора продукций и алгоритм логического вывода рекомендаций по корректировке архитектуры ЛВС в процессе оценки ее состояния при искусственном повышении трафика. В данной работе решена задача объединения различных подходов представления экспертных знаний посредством интеграции знаний продукционного характера в онтологическую модель с использованием SWRL-правил. Помимо этого, рассмотрена реализация данного алгоритма в программной системе анализа ВР TSAnalyzer.В статье приведены результаты вычислительных экспериментов по моделированию состояния ЛВС при искусственном повышении трафика на примере локальной сети Центра разработки электронных мультимедиа технологий (ЦРЭМТ) УлГТУ, а также подведены итоги проведенных исследований и оценена перспектива дальнейших научных изысканий в этой области.

Онтология, временные ряды, интеллектуальный анализ данных, семантика.

2014_ 2

Рубрика: Искусственный интелект

Тематика: Искусственный интеллект, Автоматизированные системы управления .


УДК 681.3


Андреев Илья Алексеевич, Ульяновский государственный технический университет, студент факультета информационных систем и технологий Ульяновского государственного технического университета. Опубликовано несколько статей в области извлечения информации из текста. [e-mail: ares-ilya@yandex.ru]И.А. Андреев,

Башаев Виталий Александрович, Ульяновский государственный технический университет, аспирант, окончил факультет лингвистики и международного сотрудничества Ульяновского государственного университета. Имеет статьи в области извлечения информации из текста. [e-mail: perevod73@yandex.ru]В.А. Башаев,

Клейн Виктор Викторович, Ульяновский государственный технический университет, студент факультета информационных систем и технологий УлГТУ. Опубликовано несколько статей в области извлечения информации из текста. [e-mail: vikklein93@gmail.com]В.В. Клейн,

Ярушкина Надежда Глебовна, Ульяновский государственный технический университет, доктор технических наук, профессор, заведующий кафедрой «Информационные системы» УлГТУ. Имеет более 250 научных работ в области мягких вычислений, нечеткой логики, гибридных систем. [e-mail: jng@ulstu.ru]Н.Г. Ярушкина

Комбинирование статистического и лингвистического методов для извлечения двухсловных терминов из текста34_11.pdf

В данной статье рассматриваются результаты эксперимента по комбинированию лингвистического и статистического методов для извлечения двухсловных терминов из текста по предметной области «Станки с числовым программным управлением». Помимо эксперимента и результатов, особое внимание уделено описанию архитектуры разработанного программного обеспечения.

Извлечение терминов, лингвистический метод, статистический метод, частота биграмм.

2013_ 4

Рубрика: Системы искусственного интеллекта

Тематика: Искусственный интеллект, Информационные системы.


УДК 683.03


Афанасьева Татьяна Васильевна, Ульяновский государственный технический университет, Кандидат технических наук, доцент кафедры «Прикладная математика и информатика» Ульяновского государственного технического университета. Имеет статьи, монографию и учебное пособие в области интеллектуального анализа временных рядов. [e-mail: tv.afanaseva@mail.ru]Т.В. Афанасьева,

Ярушкина Надежда Глебовна, Ульяновский государственный технический университет, Доктор технических наук, профессор, проректор по научной работе, заведующая кафедрой «Информационные системы» УлГТУ. Имеет статьи, монографии в области интеллектуального анализа данных. [e-mail: jng@ulstu.ru]Н.Г. Ярушкина

Анализ эффективности модели нечеткой тенденции в прогнозировании временных рядов26_7.pdf

В статье приводится описание новой модели анализа временных рядов (ВР), ориентированной на прогнозирование временных рядов небольшой длины. В основе новой модели лежит формализация и идентификация нового объекта ВР - нечеткой тенденции (НТ). Предложенная модель свободна от предположений, используемых в стохастическом моделировании, проста в реализации, ориентирована на лингвистическую интерпретацию результатов. Экспериментальные исследования показателей точности предложенной модели показали ее пригодность в прогнозировании ВР небольшой длины и конкурентоспособность по сравнению с аналогами.

Прогнозирование, временной ряд, нечеткая тенденция, показатели точности.

2011_ 4

Рубрика: Системы искусственного интеллекта

Тематика: Искусственный интеллект, Автоматизированные системы управления , Математическое моделирование.


УДК 681.3


Ярушкина Надежда Глебовна, Ульяновский государственный технический университет, Доктор технических наук, профессор, проректор по научной работе, заведующая кафедрой «Информационные системы» Ульяновского государственного технического университета. Имеет статьи, монографии в области интеллектуального анализа данных. [e-mail: jng@ulstu.ru]Н.Г. Ярушкина,

Воронина Валерия Вадимовна, Ульяновский государственный технический университет, Аспирант кафедры «Информационные системы» УлГТУ, окончила факультет информационных систем и технологий УлГТУ. Имеет статьи в области интеллектуальных систем хранения и обработки информации. [e-mail: vvsh85@mail.ru]В.В. Воронина,

Афанасьева Татьяна Васильевна, Ульяновский государственный технический университет, Кандидат технических наук, доцент кафедры «Прикладная математика и информатика» УлГТУ. Имеет статьи, монографию в области интеллектуального анализа данных. [e-mail: tv.afanaseva@mail.ru]Т.В. Афанасьева

Диагностика узлов вертолета на основе модели гранулированного временного ряда26_8.pdf

В данной работе рассматривается решение задачи диагностики узлов вертолета. Диагностика осуществляется путем анализа временных рядов (ВР) ключевых физических величин на основе экспертной базы правил, содержащей суждения о значимости тенденций изменения этих величин. Также в работе сформулированы экспертные правила для таких узлов вертолета, как силовая установка двигателя и главный редуктор.

Диагностика, временной ряд, вертолеты, экспертная база правил.

2011_ 4

Рубрика: Системы искусственного интеллекта

Тематика: Искусственный интеллект, Информационные системы.


УДК 683.03


Ярушкина Надежда Глебовна, Ульяновский государственный технический университет, Доктор технических наук, профессор. Окончила радиотехнический факультет Ульяновского политехнического института. Проректор по научной работе, заведующий кафедрой «Информационные системы» Ульяновского государственного технического университета. Имеет статьи и монографии в области интеллектуального анализа данных. [e-mail: jng@ulstu.ru]Н.Г. Ярушкина

Интеллектуализация автоматизированного проектирования сложных технических систем в условиях неопределенности23_2.pdf

В статье рассмотрены основные этапы и перспективы интеллектуализации САПР сложных технических систем через основные парадигмы. Особенность настоящей статьи заключается в том, что проявления базовых парадигм иллюстрируется на материале проблемно-ориентированных систем, разрабатываемых в Ульяновском государственном техническом университете в сотрудничестве с ФНПЦ ОАО «НПО «Марс» на протяжении последних 25 лет. Уникальное по длительности сотрудничество позволяет проследить, как возрастал встроенный «интеллект» конкретных разработок, и делает целесообразным хронологический порядок расположения материала статьи.

Интеллектуальные сапр, инженерия знаний, мягкие вычисления, вычислительный интеллект, мягкая экспертная система, нечеткая тенденция временного ряда.

2011_ 1

Рубрика: Системы автоматизации проектирования

Тематика: Искусственный интеллект, Автоматизированные системы управления , Системы автоматизации проектирования .


УДК 510.63


Ярушкина Надежда Глебовна, Ульяновский государственный технический университет, Доктор технических наук, профессор. Проректор по научной работе,заведующая кафедрой «Информационные системы». Имеет статьи и монографии в области интеллектуальных систем нечеткого моделирования. [e-mail: jng@ulstu.ru]Н.Г. Ярушкина,

Чекина Александра Валерьевна, Ульяновский государственный технический университет, Окончила Ульяновский государственный технический университет, аспирант кафедры «Информационные системы». Сфера научных интересов - интеллектуальные информационные системы. Имеет статьи по интеллектуальным хранилищам данных. [e-mail: a.sladkova@ulstu.ru]А.В. Чекина

Кластеризация информационных ресурсов на основе генетического алгоритма22_12.pdf

В данной статье предложен метод решения задачи кластеризации электронных информационных ресурсов (ЭИР), основанный на генетическом алгоритме (ГА). Все документы проектного репозитария описаны частотными распределениями встречающихся терминов. Исходные данные представлены структурами генетических алгоритмов.

Информационный ресурс, кластеризация, индексация, генетический алгоритм, кроссовер, функция приспособленности.

2010_ 4

Рубрика: Системы искусственного интеллекта

Тематика: Искусственный интеллект.


УДК 683.03


Ярушкина Надежда Глебовна, Ульяновский государственный технический университет, Проректор по научной работе, доктор технических наук, профессор, заведующая кафедрой «Информационные системы». Имеет статьи, монографии в обла- сти интеллектуального анализа данных. [e-mail: jng@ulstu.ru]Н.Г. Ярушкина,

Перфильева Ирина Григорьевна, Остравский университет, Чехия, Кандидат физико-математических наук, профессор. Имеет статьи, монографию в области интеллектуального анализа временных рядов. [e-mail: Irina.Perfilieva@osu.cz]И.Г. Перфильева,

Афанасьева Татьяна Васильевна, Ульяновский государственный технический университет, Кандидат технических наук, докторант, доцент кафедры «Прикладная математика и информатика». Имеет статьи, монографию в области интеллектуального анализа данных. [e-mail: tv.afanaseva@mail.ru]Т.В. Афанасьева

Интегральный метод нечеткого моделирования и анализа нечетких тенденций20_9.pdf

Рассматривается новый метод моделирования временных рядов (ВР), интегрирующий интеллектуальные методы решения задач извлечения знаний из временных рядов не только в числовой форме, но и в форме лингвистического описания уровней и элементарных тенденций.

Нечеткая модель, временной ряд, нечеткая тенденция, извлечение знаний, прогнозирование.

2010_ 2

Рубрика: Теоретические вопросы автоматизации процессов управления

Тематика: Искусственный интеллект.


УДК 681.3


Ярушкина Надежда Глебовна, Ульяновский государственный технический университет, Доктор технических наук, профессор. Проректор по научной работе, заведующий кафедрой «Информационные системы» УлГТУ. Имеет статьи и монографии в области интеллектуальных систем нечеткого моделирования. [e-mail: jng@ulstu.ru]Н.Г. Ярушкина,

Перфильева Ирина Григорьевна, Остравский университет, Кандидат физико-математических наук. Профессор университета г. Острава (Чехия). Имеет статьи и монографии в области систем нечеткого моделирования. [e-mail: I_Perfilieva@osu.cz]И.Г. Перфильева,

Игонин Андрей Геннадьевич, Ульяновский государственный технический университет, Кандидат технических наук, доцент кафедры «Вычислительная техника». Имеет статьи в области интеллектуальных систем обработки информации. [e-mail: agigonin@gmail.com]А.Г. Игонин,

Романов Антон Алексеевич, Ульяновский государственный технический университет, Аспирант кафедры «Информационные системы». Имеет статьи в области интеллектуальных систем хранения и обработки информации. [e-mail: romanov@ulstu.ru]А.А. Романов,

Юнусов Тагир Рагатович, Ульяновский государственный технический университет, Кандидат технических наук, начальник лаборатории автоматизации организационной деятельности. Имеет статьи в области интеллектуальных систем обработки информации. [e-mail: unusov@ulstu.ru]Т.Р. Юнусов,

Шишкина Валерия Вадимовна, Ульяновский государственный технический университет, Аспирант кафедры «Информационные системы». Имеет статьи в области интеллектуальных систем хранения и обработки информации. [e-mail: shvv@ulstu.ru]В.В. Шишкина

Разработка internet-сервиса, интегрирующего нечеткое моделирование и анализ нечетких тенденций временных рядов20_10.pdf

В статье представлена реализация новой сервисно-ориентированной архитектуры нового метода нечеткого моделирования. Новизна полученного программного продукта в форме Internet-сервиса заключается в реализации нового интегрального метода нечеткого моделирования и анализа нечетких тенденций временных рядов (ВР) для повышения эффективности управленческих решений, а также в учете новых требований менеджеров к снижению издержек на содержание, эксплуатацию и модернизацию аппаратных и программных средств. В результате исследования интегрального метода установлено, что ошибка точности краткосрочного прогноза не превышает 20%, ошибки краткосрочного прогноза типов нечетких тенденций равны нулю.

Интеллектуальная система, принятие решения, internet-сервис, нечеткое моделирование, прогнозирование временного ряда.

2010_ 2

Рубрика: Теоретические вопросы автоматизации процессов управления

Тематика: Искусственный интеллект.


© ФНПЦ АО "НПО "Марс", 2009-2018 Работает на Joomla!