Главная » Просмотр файлов » Диссертация

Диссертация (1090776), страница 8

Файл №1090776 Диссертация (Методы, алгоритмы и программные инструменты достижения интероперабельности прикладного программного обеспечения на основе частотного анализа данных) 8 страницаДиссертация (1090776) страница 82018-01-18СтудИзба
Просмтор этого файла доступен только зарегистрированным пользователям. Но у нас супер быстрая регистрация: достаточно только электронной почты!

Текст из файла (страница 8)

На идентификацию сущности предметной области от объёма выборкианализируемых влияетиндивидуальные особенности повторения лексем в еёобъектах: даже при благоприятном исключении (в первую очередь, редкоиспользуемых в алфавите) объектов сущности из выборки для одних сущностейпредметной области возможна правильная идентификация при объёме выборки <20%, а для других же объём выборки необходим не меньше 86-100% отэталонных данных.Критерием принятия решения о принадлежности данных к сущностипредметной области с учётом возможных ошибок является расчётная величина55коэффициентакорреляцииПирсона,бо́льшаяповеличине0,7,междунеобходимыми и рассчитанными частотами встречи лексем алфавита частотнойидентификации сущности предметной области в данных - при условии, что вобъектах данных встречается не менее 60 ± 5% лексем алфавита частотнойидентификации сущности предметной области.ВЫВОДЫРазработан метод идентификации сущности предметной области на основечастотного анализа данных, заключающийся в расчёте частот встречи лексемалфавита частотной идентификации сущности предметной области в данных споследующим расчётом коэффициента Пирсона между рассчитанными частотамиданных и частотами встречи в данных поисковой сущности предметной областилексем алфавита частотной идентификации сущности предметной области,позволяющий достичь интероперабельности прикладного ПО.Направильностьоценкипринадлежностикалфавитучастотнойидентификации сущности предметной области влияет объём её данных(относительно эталонных, по которым создавался алфавит идентификациисущности предметной области).

На идентификацию сущности предметнойобласти от объёма выборки анализируемых данных влияютиндивидуальныеособенности повторения лексем в её объектах: даже при благоприятномисключении (в первую очередь, редко используемых в алфавите) объектовсущности предметной области из выборки для одних сущностей предметнойобласти возможна правильная идентификация при объёме выборки < 20%, а длядругих же объём выборки необходим не меньше 86-100% от эталонных данных.Эксперименты показали, что гарантированно со 100%-ной вероятностьюневозможноидентифицироватьсущностьпредметнойобласти,используячастотный анализ данных [77]:- в одном случае из-за неполноты данных может произойти пропускобнаружения;56- в другом случае, из-за того что объекты различных сущностей предметнойобласти мало различимы, происходит ложное обнаружение.Эти недостатки частотного анализаданных предложено устранитьпривлечением эксперта.Критерием принятия решения о принадлежности данных к сущностипредметной области с учётом возможных ошибок является расчётная величинакоэффициентакорреляцииПирсона,бо́льшаяповеличине0,7,междунеобходимыми и рассчитанными частотами встречи лексем алфавита частотнойидентификации сущности предметной области в данных - при условии, что вобъектах данных встречается не менее 60 ± 5% лексем алфавита частотнойидентификации сущности предметной области.Нормализация алфавита частотной идентификации сущности предметнойобласти (исключение из алфавита лексем, входящих в другие лексемы этого жеалфавита с аналогичной частотой повтора в объектах сущности предметнойобласти) позволяет в среднем уменьшить число лексем алфавита в 3,8 раза иускорить процессвычислениякорреляциив5раз,уменьшаяошибкураспознавания в среднем на 0,02036 на каждую идентификацию.Несмотря на то, что в некоторых случаях (из-за схожести в данных объектовсущности предметной области либо их искажения) невозможноправильноидентифицировать сущность предметной области на основе частотного анализа.Данный метод в целом облегчает реализацию взаимодействия между прикладнымПО, упрощая работу оператора, обеспечивая интероперабельность прикладногоПО.Идентификация сущности предметной области на основе частотногоанализа их данных, в отличие от существующих методов обеспеченияинтероперабельности,позволяетввестивпроцесссогласованияданныхобъединяемых программ и программных систем элементы автоматизации,переложив часть функций распознавания сущностей предметной области навычислительную машину.57ГЛАВА 2.РАЗРАБОТКА МЕТОДА ОЦЕНКИ ИНТЕРОПЕРАБЕЛЬНОСТИПРИКЛАДНОГО ПРОГРАММНОГО ОБЕСПЕЧЕНИЯ НА ОСНОВЕОБЪЕКТНО-ОРИЕНТИРОВАННЫХ ПОЛИХРОМАТИЧЕСКИХМНОЖЕСТВ СОСТАВА И СВОЙСТВ ИХ ДАННЫХГлава посвящена созданию удобного для оценки интероперабельностипредставления информации по составу и свойствам данных прикладного ПО ввиде объектно-ориентированного полихроматического множества, а такжеразработке метода оценки его интероперабельности.2.1.

Аналитический обзор методов оценки интероперабельности прикладногопрограммного обеспеченияИнтероперабельность - это способность двух и более систем к обменуинформацией и к использованию информации, полученной в результате обменадруг с другом.Среди методов оценки можно выделить субъективные, где главная рольиграют экспертные оценки, и объективные, где главная роль принадлежитклассическим измерительным процедурам и математическим методам обработкирезультатов [52]:1)Многокритериальнаяметодикаоценкиинтероперабельности,разработанная Петровым А.Б., Стариковской Н.А., Батовриным В.К., КоролёвымА.С.,основаннаянаэкспертнойоценкехарактеристик,влияющихнаинтероперабельность системы [15, 19, 99].Методика сравнительной оценки систем для определения степени ихинтероперабельности состоит из шести этапов:1 этап: Выделение свойств систем и их детализация.

В качестве возможныхсвойствсистемы,информационныхпредназначенныхсистемподляэтойоценкиметодике,интероперабельностииспользуются[99]:функциональность системы, производительность системы, удобство работы с58системой, уровень защиты информации, степень проработанности алгоритмаработысистемы,масштабсистемы,стоимостьпользованиясистемой,адаптивность системы к внешним и внутренним изменениям, зависимостьпользователя от конкретного производителя.2 этап: Выделение интервалов значений для каждой детализированнойединицы каждого свойства.3 этап: Присвоение каждой детализированной единице одного из четырёхрангов согласно интервалам значений, в которых они находятся. Самый высокийранг - 4, самый низкий - 1.4 этап: Расчёт средних рангов свойств, характеризующих степеньинтероперабельности, для каждой рассматриваемой системы:Rср = ∑r1, r2, ..., rn/n,(2.1)где Rср - средний ранг свойства;r1, r2, ..., rn - ранги детализированных единиц данного свойства;n - количество детализированных единиц данного свойства.5 этап: Расчёт совокупного взвешенного ранга системы:Rвзв = ∑ Rср.1f1, Rср.2f2, ..., Rср.nfn,(2.2)где Rвзв - совокупный взвешенный ранг системы;Rср.1; Rср.2; ..., Rср.n - средние ранги свойств системы;f1, f2, ..., fn - веса свойств системы.6 этап: Принятие решения о степени интероперабельности системы наосновеееправиламисовокупногооценки.взвешенногоОтнесениеранга,системыкруководствуясьоднойизрешающимивосьмистепенейинтероперабельности.2) Оценка интероперабельности систем на основе расчёта коэффициентасовместимости как отношения объема согласованных между системами данных кобщему объёму данных [124]:Ксовм = ΣДсогл / (ΣДсогл + ΣДнесогл).(2.3)59Многокритериальная методика оценки интероперабельности основана наметодеинтервальнойиэкспертнойвзвешеннойоценки.Дляоценкиинтероперабельности (способности двух и более систем к обмену информацией)рассматриваются свойства только одной системы, а не всех систем, междукоторыми возникает взаимодействие, что может негативно повлиятьна еёоценку.

Методика в ряде случаёв зависит от человеческого фактора, что можетснижать точность оценки интероперабельности.В диссертационной работе оценка интероперабельности выполняется наоснове коэффициента совместимости. Для возможности вычисления количествасогласованных однотипных данных прикладного ПО, определяющего его уровеньинтероперабельности, необходимо перейти к структурному описанию объектовпредметной области ПО.2.2. Объектно-ориентированные полихроматические множества составаи свойств данных как средство структурного описания прикладногопрограммного обеспеченияСуществующаяинтероперабельности,БатовринымВ.К.,многокритериальнаяразработаннаяКоролёвымА.С.,ПетровымметодикаА.Б.,основаннаянапооценкеСтариковскойэкспертнойН.А.,оценкехарактеристик, влияющих на интероперабельность системы, в ряде случаёвзависит от человеческого фактора.Поэтому необходимоперейтик структурномуописанию объектовпредметной области ПО для возможности вычисления количества согласованныходнотипных данных, определяющего его уровень интероперабельности.Для структурного описания объектов предметной области в CALSтехнологияхиспользуютсяполихроматические(многоцветные)множествасостава и свойств данных (ПS) (В.В.

Павлов, В.П. Соколов, О.С. Самсонов и др.)[96]. ПS-множества, в отличие от обычных множеств, имеют средства описанияразнородных и разнообразных свойств объектов. Цвет в этой теории означаетнекоторое свойство или атрибут объекта.60Полихроматическое множество представляется в виде следующего кортежа:(2.4)На рисунке 2.1 показана онтологическая модель ПS-множества:Рисунок 2.1.

Онтологическая модель базовых понятий ПS – множества: А –элементы; F(a) - персональные цвета элементов; [A x F(A)] - матрица унитарныхцветов; [A x F(a)] - матрица соответствия персональных цветов; [A x A(F)] матрица вычисленийС помощью ПS-множества возможно описать системы, содержащие неболее двух иерархических уровней, что делает невозможным использованиеполихроматических множеств для описания много иерархической систем. Дляподдержки многоуровневости в исходное ПS-множество автором введеныматрицы наследования и включения, вследствие чего получено объктноориентированное полихроматическое множество (ООПS-множество) [74]:ООПSA = (A, F(A), [A×F(A)], [F(A)×F(A)], [A×A]N, [F(A)]V).(2.5)ООПS-множество описывает состав и свойства сущностей предметнойобласти и предназначено для их идентификации.

Характеристики

Список файлов диссертации

Методы, алгоритмы и программные инструменты достижения интероперабельности прикладного программного обеспечения на основе частотного анализа данных
Документы
Свежие статьи
Популярно сейчас
Почему делать на заказ в разы дороже, чем купить готовую учебную работу на СтудИзбе? Наши учебные работы продаются каждый год, тогда как большинство заказов выполняются с нуля. Найдите подходящий учебный материал на СтудИзбе!
Ответы на популярные вопросы
Да! Наши авторы собирают и выкладывают те работы, которые сдаются в Вашем учебном заведении ежегодно и уже проверены преподавателями.
Да! У нас любой человек может выложить любую учебную работу и зарабатывать на её продажах! Но каждый учебный материал публикуется только после тщательной проверки администрацией.
Вернём деньги! А если быть более точными, то автору даётся немного времени на исправление, а если не исправит или выйдет время, то вернём деньги в полном объёме!
Да! На равне с готовыми студенческими работами у нас продаются услуги. Цены на услуги видны сразу, то есть Вам нужно только указать параметры и сразу можно оплачивать.
Отзывы студентов
Ставлю 10/10
Все нравится, очень удобный сайт, помогает в учебе. Кроме этого, можно заработать самому, выставляя готовые учебные материалы на продажу здесь. Рейтинги и отзывы на преподавателей очень помогают сориентироваться в начале нового семестра. Спасибо за такую функцию. Ставлю максимальную оценку.
Лучшая платформа для успешной сдачи сессии
Познакомился со СтудИзбой благодаря своему другу, очень нравится интерфейс, количество доступных файлов, цена, в общем, все прекрасно. Даже сам продаю какие-то свои работы.
Студизба ван лав ❤
Очень офигенный сайт для студентов. Много полезных учебных материалов. Пользуюсь студизбой с октября 2021 года. Серьёзных нареканий нет. Хотелось бы, что бы ввели подписочную модель и сделали материалы дешевле 300 рублей в рамках подписки бесплатными.
Отличный сайт
Лично меня всё устраивает - и покупка, и продажа; и цены, и возможность предпросмотра куска файла, и обилие бесплатных файлов (в подборках по авторам, читай, ВУЗам и факультетам). Есть определённые баги, но всё решаемо, да и администраторы реагируют в течение суток.
Маленький отзыв о большом помощнике!
Студизба спасает в те моменты, когда сроки горят, а работ накопилось достаточно. Довольно удобный сайт с простой навигацией и огромным количеством материалов.
Студ. Изба как крупнейший сборник работ для студентов
Тут дофига бывает всего полезного. Печально, что бывают предметы по которым даже одного бесплатного решения нет, но это скорее вопрос к студентам. В остальном всё здорово.
Спасательный островок
Если уже не успеваешь разобраться или застрял на каком-то задание поможет тебе быстро и недорого решить твою проблему.
Всё и так отлично
Всё очень удобно. Особенно круто, что есть система бонусов и можно выводить остатки денег. Очень много качественных бесплатных файлов.
Отзыв о системе "Студизба"
Отличная платформа для распространения работ, востребованных студентами. Хорошо налаженная и качественная работа сайта, огромная база заданий и аудитория.
Отличный помощник
Отличный сайт с кучей полезных файлов, позволяющий найти много методичек / учебников / отзывов о вузах и преподователях.
Отлично помогает студентам в любой момент для решения трудных и незамедлительных задач
Хотелось бы больше конкретной информации о преподавателях. А так в принципе хороший сайт, всегда им пользуюсь и ни разу не было желания прекратить. Хороший сайт для помощи студентам, удобный и приятный интерфейс. Из недостатков можно выделить только отсутствия небольшого количества файлов.
Спасибо за шикарный сайт
Великолепный сайт на котором студент за не большие деньги может найти помощь с дз, проектами курсовыми, лабораторными, а также узнать отзывы на преподавателей и бесплатно скачать пособия.
Популярные преподаватели
Добавляйте материалы
и зарабатывайте!
Продажи идут автоматически
6392
Авторов
на СтудИзбе
307
Средний доход
с одного платного файла
Обучение Подробнее