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:   || 2 | 3 | 4 |
-- [ Страница 1 ] --

IХ ВСЕРОССИЙСКАЯ КОНФЕРЕНЦИЯ ПО

ТЕОРЕТИЧЕСКИМ ОСНОВАМ ПРОЕКТИРОВАНИЯ И

РАЗРАБОТКИ РАСПРЕДЕЛЕННЫХ

ИНФОРМАЦИОННЫХ СИСТЕМ

«ПРИС 2011»

10 июня 2011 года

Материалы заочной конференции

Красноярск

2011

ГОУ ВПО «СИБИРСКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ ТЕХНОЛОГИЧЕСКИЙ УНИВЕРСИТЕТ»

ЦЕНТР МУЛЬТИМЕДИА И WEB-ПРИЛОЖЕНИЙ

КРАСНОЯРСКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ МЕДИЦИНСКИЙ УНИВЕРСИТЕТ КРАСНОЯРСКИЙ КРАЕВОЙ МЕДИЦИНСКИЙ ИНФОРМАЦИОННО-АНАЛИТИЧЕСКИЙ ЦЕНТР ООО «ИНФОРМАЦИОННЫЕ ТЕХНОЛОГИИ»

СИБИРСКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ АЭРОКОСМИЧЕСКИЙ УНИВЕРСИТЕТ САНКТ-ПЕТЕРБУРГСКИЙ УНИВЕРСИТЕТ ГПС МЧС РОССИИ IХ ВСЕРОССИЙСКАЯ КОНФЕРЕНЦИЯ ПО ТЕОРЕТИЧЕСКИМ ОСНОВАМ ПРОЕКТИРОВАНИЯ И РАЗРАБОТКИ РАСПРЕДЕЛЕННЫХ ИНФОРМАЦИОННЫХ СИСТЕМ ПРИС-20011 Материалы заочной конференции Красноярск 10 июня 2011 года Красноярск УДК 28. IХ Всероссийская конференция по теоретическим основам проектирования и разработки распределенных информационных систем (ПРИС-2011): Материалы заочной конференции, 10 июня 2011 г. / Под ред. к.ф.-м.н. Г.М. Рудаковой;

Отв.за вып.

к.т.н. Л.Д. Якимова. – Красноярск: ООО «Формат», 2011. - 150 с.

В сборнике представлены материалы девятой Всероссийской заочной конферен ции по теоретическим основам проектирования и разработки распределенных инфор мационных систем (ПРИС-2011), проходившей в Красноярске 10 июня 2011 г.

Основной целью конференции является содействие обмену информацией о новых до стижениях в области методологии и средств создания, проектирования и поддержки распределенных информационных систем, а также обсуждение вопросов, связанных с информационными технологиями как инструментом обучения проектированию и разра ботке систем.

Материалы предназначены для научных работников и специалистов в области информатизации, руководителей предприятий и органов территориально административного управления, а также студентов и аспирантов соответствующих спе циальностей.

Конференция проводится при поддержке:

ГОУ ВПО «Сибирский государственный технологический университет»

Санкт-Петербургский университет ГПС МЧС РОССИИ Редакционная коллегия:

Г.М. Рудакова, кандидат физико-математических наук

– ответственный редактор Л.Д. Якимова, кандидат технических наук – ответственная за выпуск Печатается в авторской редакции ©ГОУ ВПО «СибГТУ», ©Коллектив авторов, ЧАСТЬ СЕКЦИЯ 1. ПЕРСПЕКТИВНЫЕ ТЕХНОЛОГИИ В РАЗРАБОТКЕ ИНФОРМАЦИОННЫХ СИСТЕМ ГЕОМЕТРИЧЕСКАЯ ИНТЕРПРЕТАЦИЯ ПРОСТРАНСТВЕННО-ВРЕМЕННЫХ СИГНАЛОВ ПРИ АНАЛИЗЕ ЭНЕРГОСЕТИ А.Б. Путилин, Д.В. Жматов Московский государственный открытый университет, г. Москва Энергетические системы представляют собой пример физических си стем, которые определяются совокупностью параметров в различных еди ницах, но являются содержанием одного континуума.





Можно определить структуру информационного представления об объ екте в трх разных видах представленных в пространственно-временном континууме, которые поддаются регистрацией и составляют триаду (рису нок 1).

Сигнал Qt отображает метрический параметр Q по координате t. Это одномерный скалярный сигнал.

Физическая составляющая представлена электрическим сигналом, па раметры которого представлены в виде величин токов и напряжений, и мо гут иметь функциональную или нелинейную зависимость от времени i(t) и u(t). Фактически, этих величин достаточно для решения широкого спектра задач измерения, сбора и обработки данных при построении аппаратно программного комплекса.

Пространственный сигнал QS является скалярной величиной и несет в себе информацию о распределении в пространстве энергии и неизбежно сопровождается помехой, что приводит к потере части информации.

Как правило, сигнал QS несет информацию о форме или структурных характеристиках при передаче заряда, условно зафиксированного в про странстве. Сигнал QS – это сигнал, показывающий форму, образованную пространственно-распределенными зарядами, определяемый вектором в трехмерном пространстве x, y, z. Вследствие чего, сигнал QSt представлен как связь пространственно-временных характеристик трехмерного про странства x, y, z и времени t. Сигнал QSt является информативным, в дан ном случае в общем виде представлены данные о распределении значений напряжения и токов.

В целом можно отметить возможность реализации большого числа фи зических преобразователей для различного типа физических сред. Осно вываясь на реально существующих системах необходимо можно выделить три распространенных схемы вход-выход:

электрическое поле электрический сигнал;

акустическое поле электрический сигнал;

тепловое поле электрический сигнал.

Общим для таких систем является представление информации в про странственных координатах [1].

Рису су нок 4– KU Q Диа грам ма KP Qt QS поль зова вате те- KI лей си сте Рисунок 1 - Триада сигналов энергосети мы Qt– временной сигнал;

QS – пространственный сигнал;

QSt – пространственно-временной сигнал;

KU– коэффициент нелинейных искажений по напряжению;

KI – коэффициент нелинейных искажений по току;

KP – коэффициент мощности.

Рассмотрим в качестве одного из примеров электрические сети и воз можность их информационного анализа.

Высокая оснащенность бытовых и промышленных потребителей элек троэнергии компьютерной и офисной электронной техникой, энергосбере гающими лампами, другими современными электронными приборами с импульсными блоками питания привела к значительному возрастанию уровня гармонических составляющих токов в сетях 0,4кВ. В то же время, многие современные электроприемники (оргтехника, телекоммуникацион ное оборудование, промышленные комплексы) и счетчики электроэнергии, достаточно требовательны к е качеству, регламентируемому ГОСТ 13109 97 [5]. Кроме того, искажение синусоидальности и симметрии токов и напряжений, приводит к дополнительным потерям мощности в линиях, трансформаторах, электрических машинах и батареях конденсаторов, а также вносят дополнительные погрешности счетчиков электроэнергии и других измерительных приборов. Современный специалист-энергетик должен иметь представление о причинах искажения сетевого напряжения и тока для разработки мер по преодолению низкого качества электроэнер гии. Для этого необходимо иметь возможность детального исследования и наглядного представления процессов изменения сетевого напряжения и тока при действии различных возмущений.

С конца 1990-х годов достаточно резко возросла доля нелинейных электропотребителей. В первую очередь это персональные компьютеры и файл-серверы, мониторы, лазерные принтеры, блоки бесперебойного пи тания и прочее офисное оборудование;

газоразрядные лампы и другие не линейные электропотребители. Для электропитания вышеперечисленной техники используются встроенные импульсные источники питания (рису нок 2), представляющие собой нелинейные нагрузки, сопротивление кото рых изменяется с течением времени [2].

Рисунок 2 - Схема встроенного источника питания Ток, потребляемый такими источниками, имеет ярко выраженный им пульсный характер. В свою очередь это объясняется схемными особенно стями импульсных источников питания, а именно наличием сетевого вы прямителя (диодного моста) и сглаживающего емкостного фильтра. Так же в результате подвижности заряда временной сигнал неизбежно сопровож дается помехой. Поэтому ни один фильтр, построенный на R, L, C элемен тах принципиально не может оптимально настроиться на поток информа ции, т.к. она ему просто неизвестна [3].

На рисунке 3 представлена кривая тока, потребляемого люминесцент ной лампой мощностью 20 Вт, разложена в гармонический ряд. Хорошо видно, что третья гармоника составляет 80% от величины основной гармо ники частотой 50 Гц.

Рисунок 3 - Форма тока люминесцентной лампы Для лучшего решения проблемы необходима комплексная контрольно измерительная система, с помощью которой можно будет определять, и анализировать помехи и искажения в электропитании. Для решения задачи был разработан аппаратно-программный измерения и анализа параметров энергосети. Программное обеспечение комплекса разработано в среде гра фического программирования LabVIEW (Laboratory Virtual Instrumentation Engineering Workbench). Система позволяет наблюдать отклонения часто ты, а также детектировать искажения и пиковые выбросы напряжения в реальном масштабе времени.

Разработан прототип устройства согласования, которое служит для приведения диапазона измеряемых напряжений к входному диапазону напряжений устройства сбора данных (± 10 В) и обеспечения гальваниче ской развязки от напряжения сети (защиту устройства ввода данных и компьютера от выбросов напряжения в сети). Устройства согласования представляет собой понижающий трансформатор и делитель напряжения.

Для бесконтактного измерения тока применены токовые клещи адаптер АТА-2504 с датчиком на эффекте Холла. Токовые клещи имеют три диапазона измерения (4 А, 40 А и 200 А), выходной сигнал от 1 до мВ на 1 А, частотный диапазон 40 Гц – 1 кГц.

В процессе мониторинга состояние зафиксированных событий отобра жается на лицевой панели виртуального прибора такие параметры как дей ствующие значения, коэффициенты нелинейных искажений тока и напря жения, форма входных сигналов напряжения и тока, а также их спектры.

Аппаратно-программный комплекс для контроля линии электропита ния измеряет и отображает параметры, форму напряжения и тока по каж дой фазе в отдельности. Комплекс отслеживает искажения осциллограммы напряжения и отклонениями частоты. Гармонический анализ, анализ фазо вых сдвигов и измерения мощности реализуются в электронные счетные таблицы формата.xls.

При анализе параметров электроэнергии программа рассчитывает и выводит реальный коэффициент мощности, активную, полную и реактив ную мощность по каждой фазе в отдельности.

Основой разработки аппаратно-программного комплекса анализа энер госети является построение геометрической пространственно-временной модели снятия сигналов и преобразование их в энергетические параметры.

Геометрическая интерпретация сигналов достаточно широко известна в теории связи в настоящее время. В таких случаях сигнал рассматриваются как функция времени f(t).

Аппаратно-программный комплекс представлен в виде виртуального рабочего прибора разработанного в среде графического программирования LabVIEW (рисунок 4) сопряжен с платой сбора данных компании National Instruments USB-6009 через модуль согласования DAQ (Data Acquisition).

Рисунок 4 - Экранные формы программы измерения и анализа параметров электросети Гибкость и расширяемость программного интерфейса и его много мо дульность позволяют увеличить аналитические возможности и функцио нальность сбора параметров при измерении и анализе энергосети.

Основные функционально-технические характеристики комплекса:

Измерение значения напряжения и силы переменного тока.

Измерение активной, реактивной и полной мощности нелинейной нагрузки. В программное обеспечение комплекса встроен счетчик электро энергии.

Измерение частоты основной гармоники сетевого напряжения.

Измерение угла между напряжением и напряжением, током и током, напряжением и током в каждой фазе. Построение векторных диаграмм.

Определение коэффициента мощности.

Определение коэффициента нелинейных искажений по напряжению и току.

Обеспечение высокой точности измерений токов и напряжений, как в однофазной, так и трехфазной сети 220/380 В.

Достаточная частота дискретизации измеряемых сигналов, позволяю щая фиксировать гармонические составляющие токов и напряжений в ин тервале от 1-й до 50-й гармоники.

Простота разработки и возможность последующей модификации про граммного обеспечения стенда для реализации сложных алгоритмов обра ботки сигналов и представления информации.

Регистрация полученных параметров в электронные счетные таблицы формата.xls Построим геометрическую модель пространственных сигналов, где временной параметр отсутствует, а характеристика определяется только формой. Для этого воспользуемся самой простой геометрической формой – сферой [3]. В свою очередь выбор формы фигуры будет представлять не который оптимум параметров при решении задач сбора и преобразования физических величин. Сигналы, снятые с первичных преобразователей ин формации преобразуются в электрические параметры. Такими параметра ми при анализе энергосистемы будем считать коэффициенты несимметрии по напряжению KU и току KI, а также коэффициент мощности Kр.

За основу возьмем трехмерную пространственную модель сферы еди ничного радиуса R в точке начала координат (x0, y0, z0), которая представ лена на рисунке 5.

Уравнение сферы в трехмерном пространстве:

, (1) где (x0, y0, z0) – координаты центра сферы;

R – ее радиус.

Построим сферу через ее параметрическое уравнение, которое вы ражено в виде системы уравнений:

(2) где и.

Рисунок 5 - Трехмерное представление триады параметров Для того чтобы определить степень отклонения параметров триады ве личин KU, KI, Kpот абсолютного оптимума необходимо и достаточно рас считать объем тела вращения сферической поверхности.

Определим в сферических координатах:

Как известно, площадь поверхности сферы с радиусом R определяется формулой V=4/3R3. В пространственных координатах x, y, z,она представ лена на рис. 5. Имеем триаду величин:, R, 3. Первый параметр (с посто янным коэффициентом 4/3) является трансцендентным числом и отобра жает континуум, второй – рациональное число R и третий – 3 представляет собой элементарную операцию умножения, т.е. возведение в куб.

Сфера в явном виде отображает процессы самоорганизации, если учи тывать временной параметр t. Вследствие чего легко вписывается и триад ный подход при оценке пространственно-временных сигналов. Если вы брать на сфере любые три точки и соединить их прямыми линиями, т.е.

осуществить триагуляцию, то получим различные варианты триад в про странстве континуума [3].

Итогом разработки аппаратно-программного комплекса анализа энер госети является снятия сигналов и преобразование их в энергетические па раметры, а также построение геометрической пространственно-временной модели. В программной среде графического программирования LabVIEW разработана блок-диаграмма алгоритма построения трехмерной модели сферы, которая представлена в виде зависимости пространственных харак теристик сферы от времениf (KU, KI, Kp, t). В свою очередь, разница найденных объемов V1 и V2 «энергетических» сфер есть отклонение трех основных параметров KU, KI, Kp от заданных (эталонных) параметров гео метрической пространственно временной модели для аппаратно программного комплекса измерения и анализа электрической энергии. Это необходимо чтобы четко визуализировать, а затем сформировать необхо димые рекомендации по компенсации параметров энергосети при работе на реальном технологическом комплексе или объекте. Рекомендации могут носить как методологический характер, так и практический. Например, выбор типа компенсирующего устройства: батарея конденсаторов, син хронные и асинхронные двигатели, электронная коррекция на основе IGBT транзисторов.

Рассмотренный в статье метод представления информации в виде про странственно-временного сигнала используется в теории информации, и применим как к линейным, так и нелинейным системам [4].

Литература 1. Путилин А. Б. Континуальные системы обработки информации. — М.: Квадрат-С, 2005, 156 с. – ISBN – 5 – 85124-007- 2. О. Григорьев, В. Петухов, В. Соколов, И. Красилов. Компьютер в нагрузку. ЖУРНАЛ «КОМПЬЮТЕРРА» №47 от 3 декабря 2002 года. Режим доступа:

http://www.computerra.ru/offline/2002/472/22266/, свободный. – Загл. с экрана.

3. Ставицкий А.И., Никитин А.Н. На одном языке с природой. С-Пб.: Из-во Итан, 1997 г.

4. Путилин А.Б. Введение в теорию преобразования и обработки сигналов. – М. 2000. – ISBN – 5 – 85124-007-5 5. ГОСТ 13109-97. Электрическая энергия. Совместимость технических средств электро магнитная. Нормы качества электрической энергии в системах электроснабжения обще го назначения.

ПРОГРАММА АНАЛИЗА СЕТЕЙ АКТИВНЫХ РЕСУРСОВ З.А. Прибыткова, Т.С. Титовская, Д.М. Бармин, Г.А.Доррер Сибирский федеральный университет, г. Красноярск В данной статье рассматривается разработанное программное обеспе чение, приводятся краткие теоретические сведения о сетях активных ре сурсов, описывается алгоритм работы программы, указывается среда раз работки.

В настоящее время задачи моделирования и анализа параллельных и распределенных систем широко распространены в различных сферах че ловеческой деятельности. Существует несколько различных формальных, по-разному описывающих функционирование этих систем, и, соответ ственно, разнообразное программное обеспечение, позволяющее быстро построить модель и произвести расчеты. Однако, в таких ситуациях, ко гда поставленная задача предполагает слияние пассивной и активной составляющих модели системы, возникает необходимость в программном продукте, который предоставляет возможность анализа так называемых сетей активных ресурсов [1].

Сети активных ресурсов (АР-сети) используют тот же способ сохра нения и преобразования информации, что и сети Петри – конечное муль тимножество как хранилище данных и проверка наличия в нем данного конечного подмножества как условие запуска действия. АР-сети облада ют той же выразительной мощностью, что и обыкновенные сети Петри.

Основное различие заключается в том, что позиции и переходы АР-сети являются равноправными узлами. Отсюда вводятся понятия: производя щий, производимый, потребляющий и потребляемый ресурс, каждый из которых одновременно может быть любого типа, в зависимости от сраба тывания ресурсов, хранящихся в других вершинах. Для определения вида связи между вершинами вводится два типа дуг – производящие и потреб ляющие.

Анализ сетей активных ресурсов позволяет получить важную инфор мацию о структуре и динамическом поведении моделируемой системы.

Эта информация будет полезна для оценки моделируемой системы и вы работки предложений по е усовершенствованию и изменению.

Разработанное приложение позволяет произвести динамический ана лиз АР-сети для последующей оценки е свойств путем построения дере ва маркировок. Взаимодействие с пользователем осуществляется с по мощью интерфейса, разработанного с помощью Qt – кросс платформенного инструментария разработки программного обеспечения на языке программирования C++. Программа состоит из трех модулей:

главного модуля и двух модулей диалоговых окон. Главный модуль осу ществляет начальную инициализацию окна программы, прорисовку и удаление вершин и дуг АР-сети. После задания необходимого количества вершин и дуг становится доступной кнопка «анализ сети», нажатие на которую вызывает функцию, осуществляющую расчет дерева маркиро вок. Расчет производится по матрицам производящих и потребляющих дуг, которые заполняются автоматически по мере составления сети. На рисунке 1 приведен рекурсивный алгоритм построения дерева маркиро вок.

После ввода маркировки M ( ) и ее проверок в блоках 3, 4, 6 расчет новой маркировки M ' ( ) в блоке 8 осуществляется по формуле:

V M ' () M () I (, v) O(v, ), где I – матрица потребляющих дуг, О – матрица производящих дуг сети, v – активная при разметке М вершина.

Графический интерфейс создается с помощью стандартных классов объектов Qt, таких как QPushButton, QLineEdit, QTextEdit, QLabel, QGraphicScene, QGraphicsView. QPushButton, QLineEdit, QTextEdit, QLa bel обьединяются в объект типа QList для удобства программирования.

При запуске программы поле, на котором будет располагаться сеть, пусто – всем кнопкам вершин в конструкторе класса главной формы присваи вается свойство невидимости. По мере добавления вершин в сеть стано вятся видимыми кнопки и соответствующие им текстовые поля, в кото рые впоследствии заносится начальная маркировка. Когда пользователь добавляет дугу, инициализируется диалоговое окно, в специальные поля которого нужно занести данные о том, из какой вершины в какую необ ходимо провести линию. Как только данные получены, в соответствую щую ячейку матрицы дуг добавляется единица и запускается функция прорисовки, внутри которой происходит расчет по матрицам I и O необ ходимого смещения линии относительно других, если они существуют, и ее (добавляемой дуги) прорисовка.

Прорисовка осуществляется на графической сцене QGraphicScene, а объект QGraphicsView необходим для е отображения, поскольку сцена невидима для пользователя. Если пользователю необходимо удалить ду гу, соответствующая ячейка матрицы уменьшает свое значение на едини цу и вызывается функция очистки, а затем внутри нее происходит вызов функции прорисовки по матрицам дуг. При загрузке сети из файла сраба тывает та же функция очистки и прорисовки. Программа предусматрива ет возможности сохранения сети в различных форматах, загрузки создан ной ранее сети, вызова справки о программе, информации о среде разра ботки[2].

Необходимость разработки представленной программы объясняется тем, что вычислительные системы достаточно сложны и включают мно жество взаимодействующих компонент. Каждая компонента также может быть очень сложной, поскольку взаимодействует с другими компонента ми системы. Это справедливо и для многих других систем. Экономиче ские системы, юридические системы, системы управления дорожным движением, химические системы состоят из многих отдельных компо нент, взаимодействующих друг с другом сложным образом.

Представленная программа является первой попыткой разработки ин струмента моделирования таких систем. Главным достоинством про граммы является то, что у нее нет аналогов, нет другого программного обеспечения, позволяющего также просто и наглядно составить сеть ак тивных ресурсов и произвести построение дерева маркировок.

В завершение можно сказать, что разработанная программа может быть усовершенствована со стороны пользовательского интерфейса – мо гут быть добавлены функции пошагового анализа сети, задействована технология Drag-and-drop и многое другое. Однако все эти дополнения не меняют основного алгоритма вычислений и построения дерева маркиро вок, что говорит о его оптимальности и универсальности.

начало Ввод текущей маркировки.

Переходим к анализу следующей вершины.

нет В текущей вершине есть ресурс?

да Текущая вершина нет вносит изменения в сеть?

да нет Потребляемых ресурсов достаточно?

да нет Глубина рекурсии меньше 10?

да Расчет следующей маркировки.

Анализ полученной маркировки.

да нет Все вершины просмотрены?

конец Рисунок Литература 1. Башкин, В. А. Формализация семантики систем с ненадежными агентами при помощи сетей активных ресурсов / В. А. Башкин // Программирование. - 2010. - N 4. - С. 3- 2. Шлее М. - Qt4. Профессиональное программирование на C++. БХВ-Петербург, 2007. – 831 с.

ИСПОЛЬЗОВАНИЕ ДИНАМИЧЕСКИХ МЕТОДОВ ВЕРИФИКАЦИИ ПРОГРАММ С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ ЖУРНАЛА СОБЫТИЙ А.А.Соловьв Санкт-Петербургский государственный электротехнический университет «ЛЭТИ»

This article deals with the problem of verification software. The author proposes to use the Process Mining algorithms to verify compliance with the actual behavior of the real software system and model of the system at the design stage.

Сегодня информационные системы являются неотъемлемым элементом инфраструктуры общества. Без них невозможно представить деятельность современного человека. Вместе с ростом значимости информационных си стем возрастает их сложность, что в свою очередь приводит к увеличению числа ошибок.

Наиболее очевидным и широко применяемым методом проверки кор ректности работы программных систем является тестирование – проверка работы разрабатываемой системы в различных реальных ситуациях, при различных исходных данных [1]. Такой подход не может гарантировать правильность работы, а лишь только доказать наличие ошибок. Кроме то го, тестирование достаточно трудомкий и плохо поддающийся автомати зации процесс. Однако, несмотря на свои недостатки, тестирование являет ся самым широко распространенным методом проверки корректности про граммных систем.

Другим подходом является формальная проверка корректности моде лей – Model Checking. Model Checking – формальная проверка того, вы полняется ли заданная логическая формула на данной структуре. Структу ра представляет собой модель разрабатываемой системы, логическая фор мула описывает требования к поведению системы [1].

Для использования данного метода необходимо затратить значитель ные усилия на построение формальных моделей.

К тому же, построить такие модели и провести их анализ могут только специалисты по формальным методам, которых не так много, и чьи услуги стоят достаточно дорого. Построение формальных моделей нельзя автома тизировать, для этого всегда необходим человек [2].

Таким образом, как тестирование, так и Model Checking обладают сво ими преимуществами и недостатками, поэтому этих подходы можно счи тать взаимно дополняющими. Для повышения надежности программных систем должны применяться оба метода [1].

В данной работе предлагается подход к верификации программ, осно ванный на проверке свойств модели, построенной на основе информации из журнала событий, получаемого в результате тестирования верифициру емой программы. Такой подход позволит судить о наличии ошибок не только за счт сравнения полученных и ожидаемых выходных данных на некотором тестовом наборе, но и за счт анализа модели поведения про граммы.

Такой метод верификации можно считать динамическим, так как в его рамках производится анализ и оценка свойств программы по результатам е реальной работы.

В программных системах, снабженных подсистемой журналирования событий, вся информация о выполненных экземплярах процесса записы вается в протоколы работы. За вс время работы системы журналы накап ливают большой объм информации о протекающих в ней процессах. Без условно, данная информация является ценной, а е анализ позволяет из влекать новые знания о процессах. Для этого к журналам регистрации со бытий применяются адаптированные методы Data Mining.

Применение методов Data Mining для анализа информации о реальных процессах, выполняемых системами, получило в литературе название Process Mining [3].

Стоит отметить, что свое развитие методы Process Mining получили благодаря работам Кука, в которых он предлагал вероятностные алгорит мы RNet, KTail и Markov для выявления часто встречающихся шаблонов в журналах программных систем и для валидации протекающих процессов.

Но алгоритмы RNet, KTail и Markov оказались непригодными для анализа поведения сложных систем и дальнейшее свое развитие методы Process Mining получили уже в работах других исследователей, посвящнных ана лизу бизнес-процессов. Идеи Кука по использованию Process Mining для верификации ПО не получили широкого распространения [4].

В данной работе предлагается вновь вернутся к проблеме верификации ПО с использованием методов Process Mining с учтом последних разрабо ток и исследований в данной области.

Для реализации такого подхода в первую очередь необходимо обеспе чить возможность журналирования возникающих событий в программной системе. Авторы библиотеки алгоритмов Process Mining ProM, которая бы ла использована в данном исследовании, предлагают использовать для хранения журнала событий формат MXML (Mining XML).

MXML – это расширяемый формат, основанный на языке разметки XML. Он используется для представления и хранения информации в виде журналов событий. Данный формат содержит информацию, необходимую для работы методов Process Mining, а также позволяет хранить дополни тельную пользовательскую информацию [3].

Журнал содержит множество следов событий, а каждый след является экземпляром протекающего процесса.

Для поддержки журналирования в формате MXML на языке Java раз рабатывается открытая библиотека MXMLib. Данная библиотека предо ставляет необходимые интерфейсные функции для записи происходящих событий в «симметричном» формате. Т.е. для записи событий, относящих ся к некоторому экземпляру протекающего процесса, требуется последова тельный вызов функций:

startProcess();

startProcessInstance();

addEvent();

… addEvent();

endProcessInstance();

endProcess();

После завершения регистрации событий некоторого экземпляра про цесса с помощью вызова функции endProcessInstance();

добавление к эк земпляру новых событий становится невозможным.

В рамках исследования методов верификации программ с использова нием журналов событий предлагается снабжать тело каждого метода ве рифицируемой системы функцией регистрации события о начале работы этого метода и об окончании работы этого метода. Применительно к про грамме, разработанной на языке Java, началом работы метода является первый оператор, размещнный после знака открывающей фигурной скоб ки. Завершением работы метода является последний оператор, размещн ный перед закрывающей фигурной скобкой, или оператор return, разме щнный в теле метода.

Таким образом, использование для этой цели библиотеки MXMLib яв ляется затруднительным.

Для обеспечения записи событий в журнал была разработана собствен ная библиотека, использующая пользовательские аннотации языка Java для упрощнной интеграции функций журналирования.

Для обеспечения поддержки журналирования достаточно добавить ан нотацию вида @Log перед заголовком метода, для которого требуется вы полнять регистрацию события.

При сборке программы обработчик аннотаций обходит все методы, по меченные таким образом, и производит подстановку вызова функции жур налирования в начале тела метода, в конце тела метода и перед каждым оператором return.

При выполнении программы все события, связанные с началом и окон чанием работы метода будут зарегистрированы в журнале событий.

Для возможности анализа данного журнала с помощью библиотеки ал горитмов Process Mining - ProM требуется предварительная конвертация его в формат MXML. Для этой цели был разработан конвертер, использу ющий библиотеку MXMLib.

После того, как программная система была снабжена поддержкой реги страции сообщений, и был выполнен запуск этой системы на некоторых входных данных, необходимо произвести анализ журнала событий с по мощью методов Process Mining.

Алгоритмы Process Mining позволяют строить модель процесса в виде сети Петри.

Основной характеристикой любого алгоритма Process Mining является его возможность извлекать различные типовые шаблоны (паттерны) пото ка управления. Рассмотрим основные типа элементов модели процесса.

Последовательные задачи – представляют собой ситуации, когда зада чи выполняются в заранее установленном порядке, одна за другой.

Параллельные задачи – означают, что выполнение двух или более задач независимо друг от друга и происходит параллельно.

Циклы – представляют собой многократно повторяющиеся части про цессов.

Выбор – представляют собой выполнение только одной из возможных задач.

Несвободный выбор – представляет собой сочетание синхронизации и выбор.

Дублирующиеся задачи – возникают в случаях, когда несколько задач имеют одну и ту же метку.

Невидимые задачи – переходы, предназначенные для преодоления формализма сетей Петри, не отображают выполнение реальной задачи.

Все описанные выше конструкции имеют место в моделях процессов реально выполняемых программных систем.

Как показало практическое использование существующих алгоритмов Process Mining, в настоящее время ни один алгоритм не обрабатывает все конструкции одинаково полноценно.

Единственным исключением является генетический алгоритм, предло женный в [5]. Данный алгоритм позволяет распознавать все типы элемен тов модели процесса, однако имеет высокую вычислительную сложность и его выполнение на больших журналах событий занимает слишком боль шое время.

Более перспективным является использование алгоритма, проверяюще го выполнение некоторого формального условия, описанного с помощью формулы LTL-логики, на модели процесса.

LTL-логика – темпоральная логика линейного времени. Темпоральные логики – это логики, в которых истинностное значение логических формул зависит от момента времени, в котором вычисляются значения этих фор мул [2].

LTL-логика является расширением логики высказываний с помощью специальных темпоральных предикатов U и X.

Оператор X: утверждение Xq истинно в момент времени t, если q ис тинно в следующий момент времени t+1.

Оператор U (до тех пор, пока не наступит нечто) требует двух утвер ждений. Утверждение pUq истинно в момент времени t, если q истинно в некоторый будущий момент времени, t' а во всм промежутке от момента t до t' истинно p [1].

Операторы X и U образуют темпоральный базис LTL: другие темпо ральные операторы можно выразить через них. Чаще всего в LTL исполь зуются выводимые операторы F и G: F trueU, G ¬F¬ [1].

Таким образом, с помощью LTL-логики можно описывать свойства по ведения системы, а затем проверять их с помощью алгоритма LTL-Checker, который изначально был предназначен для проверки свойств моделей биз нес-процессов. Данный алгоритм уже реализован в составе библиотеки ProM в виде подключаемого модуля и может быть использован в других разработках.

Предложенный метод верификации с использованием журнала собы тий является дополнением к широко распространенному тестированию, но не заменяет его. В отличие от подхода Model Checking, при верификации с использованием журнала событий производится проверка свойств не мо дели системы, разработанной на раннем этапе проектирования, а модели системы, построенной на основе журнала событий работающей в реальных условиях системы.

Литература 1. Карпов Ю. Model Checking. Верификация параллельных и распределенных программ ных систем. – СПб.: БХВ, 2010.

2. Кулямин В. Методы верификации программного обеспечения. Всероссийский конкурс ный отбор обзорно-аналитических статей по приоритетному направлению "Информа ционно-телекоммуникационные системы", 2008.

3. Барсегян А., Куприянов М., Холод И., Тесс М., Елизаров С. Анализ данных и процес сов. – СПб.: БХВ, 2009.

4. Wil M.P. van der Aalst «Process Mining. Discovery, Conformance and Enhancement of Busi ness Processes». – Berlin: Springer-Verlag, 2011.

5. Alves de Medeiros, Ana Karla «Genetic Process Mining». - Eindhoven: Technische Universi teit Eindhoven, 2006.

ПАРАЛЛЕЛЬНЫЕ ВЫЧИСЛЕНИЯ: МЕТОД ДИНАМИЧЕСКИХ ЯДЕР В.С. Шкрадюк, Л.А.Жуков Сибирский государственный технологический университет, г. Красноярск Многие задачи требуют вычислений с большим количеством операций, которые занимают значительные ресурсы даже современной техники, бо лее того, можно с уверенностью считать, что каких бы скоростей ни до стигла вычислительная техника, всегда найдутся задачи, на решение кото рых потребуется значительное время. Многие из таких сложных задач тре буют, чтобы результат был получен за как можно меньшее время или даже строго ограниченное. К таким задачам, например, относится задача разби ения множества на непересекающиеся подмножества, или другими слова ми – кластеризация.

Очевидным способом увеличить скорость вычислений было бы приме нение не одного вычислительного устройства, а нескольких, работающих совместно над решением одной задачи. Такой подход носит название па раллельных вычислений.

Начало Ввод записей Выбор начальных центров Разделение массива на два подмассива Расчет расстояния Расчет расстояния от точек до центров от точек до центров для 1-го подмассива для 2-го подмассива Подготовка к вычислению центров тяжести кластеров Сложение Сложение соответствующих координат соответствующих координат точек, принадлежащих точек, принадлежащих одному кластеру, для 1-го одному кластеру, для 2-го подмассива подмассива Деление сумм координат точек на число точек в кластерах Координаты новых Да центров отличаются от координат предыдущих Нет Вывод распределения точек по кластерам Конец Рисунок На данный момент наиболее распространенным и эффективным спосо бом организации параллельных вычислений является многопоточный па раллелизм – использование нескольких потоков для достижения парал лельного исполнения операций. Для того чтобы обеспечить многопоточ ный параллелизм необходимо создать систему с несколькими процессора ми или процессорными ядрами. Параллельность возникает, когда не мень ше двух потоков выполняются одновременно.

Далее будет рассмотрено применение многопоточного подхода для распа раллеливания некоторого алгоритма. В качестве параллелизуемого алгоритма взят алгоритм кластеризации множества элементов векторного пространства методом динамических ядер.

Алгоритм представляет собой итерационную процедуру, в которой вы полняются следующие шаги:

1) Выбирается число кластеров k;

2) Из исходного множества данных случайным образом выбираются k записей, которые будут служить начальными центрами кластеров;

3) Для каждой записи исходной выборки определяется ближайший к ней центр кластера. При этом записи, «притянутые» определенным цен тром, образуют начальные кластеры;

4) Вычисляются центроиды – центры тяжести кластеров. Каждый цен троид – это вектор, элементы которого представляют собой средние значе ния признаков, вычисленные по всем записям кластера. Затем центр кла стера смещается в его центроид.

Затем 3-й и 4-й шаги итеративно повторяются. На каждой итерации происходит изменение границ кластеров и смещение их центров. В резуль тате минимизируется расстояние между элементами внутри кластеров.

Остановка алгоритма производится тогда, когда границы кластеров и рас положения центроидов не перестанут изменяться от итерации к итерации, т.е. на каждой итерации в каждом кластере будет оставаться один и тот же набор записей.

Распараллеливание данного алгоритма заключается в разделении мас сива записей на два подмассива с равным количеством элементов. Каждый подмассив обрабатывается в отдельном потоке как самостоятельный мас сив. Над подмассивом производятся все те же действия, что и над всем массивом при последовательной обработке. Отдельные записи не зависят друг от друга, что и позволяет применить данный подход.

Для программной реализации данной задачи удобно использовать класс TThread среды Delphi, который представляет полный и в то же время простой доступ к возможностям программирования интерфейса Win32.

Объект класса TThread – это конструкция Delphi, соответствующая потоку операционной системы.

Всего приложение должно использовать пять потоков:

1 – поток для основной части приложения;

2, 3 – потоки для расчета расстояния от точек до центров;

4, 5 – потоки для вычисления центров тяжести кластеров.

Алгоритм работы программы следующий:

1) Запуск основного потока;

2) Создание и приостановка 2-5 потоков;

3) Ввод записей, т. е. координат точек;

4) Выбор начальных центров, производится случайно;

5) Разделение массива записей на два подмассива. Разделение произво дится логически, физическая структура массива не меняется;

6) Приостановка 1 потока, запуск 2 и 3 потоков, расчет расстояния от точек до центров в обоих подмассивах;

7) Завершение 2 и 3 потоков, продолжение работы 1 потока, подготов ка к вычислению центров тяжести кластеров;

8) Приостановка 1 потока, запуск 4 и 5 потоков, сложение соответ ствующих координат точек, принадлежащих одному кластеру, в обоих подмассивах. 4 и 5 потоки используют результаты работы 2 и 3 потоков, поэтому они не могут работать параллельно с ними и запускаются только после их завершения;

9) Завершение 4 и 5 потоков, продолжение работы 1 потока, деление сумм координат точек на число точек в кластерах;

10) Если новые центры не совпадают с предыдущими, то повторяются шаги 5-10, иначе производится вывод распределения точек по кластерам;

11) Завершение работы основного потока и соответственно всей про граммы.

Обобщенная схема работы программы представлена на рисунке 1.

На данном примере было рассмотрено применение многопоточного па раллелизма для преобразования последовательного алгоритма в парал лельный, и построения на его основе программного средства, использую щего для обработки данных несколько вычислительных узлов.

Тестирование созданного программного средства показало, что на мно гоядерной платформе кластеризация по параллельному алгоритму прохо дит в среднем в 1,1-1,4 раза быстрее, чем по последовательному.

Литература 1. Воеводин, В. В. Параллельные вычисления. – СПб.: БХВ-Петербург, 2002. – 608 с.

2. Шуметов, В. Г. Кластерный анализ: подход с применением ЭВМ / В. Г. Шуметов – Орел: ОрелГТУ, 2000. – 118 с.

3. Жуков, Л. А. Параллельное программирование. / Л. А. Жуков – Красноярск: СибГТУ, 2004. – 116 с.

ЭФФЕКТИВНАЯ РЕАЛИЗАЦИЯ МУЛЬТИМЕТОДОВ В ЯЗЫКЕ ПРОЦЕДУРНО ПАРАМЕТРИЧЕСКОГО ПРОГРАММИРОВАНИЯ А.Ф. Солоха Сибирский федеральный университет, г Красноярск Введение. При разработке программного обеспечения (ПО) в настоя щее время гораздо чаще применяется внесение в него эволюционных из менений — расширение и дополнение функциональности, — чем полная замена реализованных в нм алгоритмов (либо другая их реализация), пол ная переработка интерфейсов и архитектуры в целом. Достигнутый к настоящему времени уровень сложности ПО и стоимости его разработки и сопровождения, риск внесения регрессивных изменений при исправлении ошибок или изменении функциональности вынуждают, насколько воз можно, минимизировать изменение существующего исходного кода [].

В связи с этим представляется естественным применение эволюцион ного подхода, представляющего собой методологию, направленную на со кращение объма изменений существующего исходного кода в процессе разработки. Основной объм вносимых изменений составляет добавление в уже написанный код новых программных объектов.

Эволюционный подход к разработке ПО может быть применн на раз личных этапах разработки — на стадиях проектирования, первоначального кодирования и отладки, последующего развития или сопровождения, — а так же во время выполнения программы. Не следует полагать, что эволю ционный подход применим только при такой организации работы, когда вышеназванные стадии процесса разработки разделены во времени и могут быть чтко отделены одна от другой, т. к. не существует принципиальных препятствий использованию данного подхода совместно с семейством т. н.

«гибких» методологий разработки []. Тем не менее, для использования эволюционного подхода в полном объме необходима его поддержка со стороны используемых языков программирования (ЯП). Такая поддержка может быть как явной, т. е. целенаправленно обеспечиваемой выбранным языком программирования, спроектированным, в т. ч., для решения задачи повышения качества разрабатываемого ПО с применением специализиро ванных методологий, так и неявной, когда выбранный ЯП располагает средствами (основан на принципах), побочным эффектом использования которых является возможность до некоторой степени осуществлять эво люционное расширение исходного кода.

Преобладающий в настоящее время объектно-ориентированный (ОО) подход обеспечивает частичную поддержку безболезненного расширения кода за счет использования механизмов полиморфизма1 (механизма вирту альных методов в ЯП, его поддерживающих) и наследования. Вместе с тем, при сложных отношениях классов эволюционное расширение про граммы только средствами ОО проектирования и программирования ста новится затруднительным, и возникает необходимость использования до полнительных алгоритмических примов, динамического связывания объ ектов;

часть известных паттернов проектирования предназначена именно для решения этой задачи []. Часто на практике только ОО парадигмы бы вает недостаточно для расширения программы, и приходится переходить к мультипарадигменному стилю — сочетанию различных подходов, пара дигм программирования []. Необходимость использования сочетания пара дигм и подходов обуславливается также существованием задач, при реше нии которых применяется множественный полиморфизм — мультимето ды. И хотя в данной ситуации возможно чистое объектно-ориентированное эволюционное решение, опирающееся на диспетчеризацию, более эффек тивными являются мультипарадигменные варианты [–].

Вместе с тем, следует отметить отсутствие в настоящее время языко вых средств, обеспечивающих эффективную поддержку мультиметодов, что не позволяет использовать их напрямую, к примеру, в критичных к производительности приложениях. Предложенные решения обладают не высокой производительностью, — или, во всяком случае, не позволяют на практике достичь теоретического верхнего порога производительности.

Общепринятый подход к реализации мультиметодов. Реализация мультиметодов, принятая в большинстве поддерживающих их языков, основана на диспетчеризации []. В ряде ЯП, таких как Common Lisp Object System (CLOS) и Dylan, мультиметоды могут быть реализованы на основе механизма обобщнных функций [].По сути, этот механизм является отступлением в сторону процедурного подхода и, несмотря на явное облегчение эволюционного расширения программы2 (в случае добавления мультиметодов и их изменения при добавлении специализаций) по сравнению с ОО языками в их «классическом» понимании, по-прежнему не может считаться оптимальным решением в критичных к производительности приложениях, т. к. в своей основе вс так же полагается на множественную диспетчеризацию [].

Известен прим, позволяющий расширить поддержкой мультиметодов ЯП, в которых определн концепт декоратора. Практическая реализация этого прима была продемонстрирована, например, для Python и Java [, ].

Практическая ценность мультиметодов с точки зрения их эволюционного расширения в этом случае существенно зависит от других свойств языка:

так, в примере с Java представленный способ введения в язык концепта мультиметодов имеет серьзные ограничения, способные помешать его применению на практике, в то время как в примере с Python такие мульти методы органично вписываются в структуру разрабатываемой программы и не препятствуют е модульному расширению. Можно отметить компакт ность и выразительность примера на Python. Тем не менее, даже такая реа лизация по-прежнему основывается на множественной диспетчеризации.

Скрывая диспетчеризацию от пользователя языка, два показанных при ма (обобщнные функции и декораторы) также не устраняют всех е не достатков. Хотя часто они позволяют упростить эволюционное расшире ние программы, разработанной с применением мультиметодов, проблема эффективности реализации механизма поддержки мультиметодов остатся нерешнной. Существуют различные техники повышения производитель ности реализации поддержки мультиметодов, которые рекомендуется применять разработчикам трансляторов, однако добиться наибольшей эф фективности реализации, по-видимому, можно лишь с поддержкой ЯП.

Другими словами, язык программирования изначально должен быть спро ектирован таким образом и основываться на такой парадигме программи рования, чтобы обеспечивать наибольшую эффективность реализации поддержки мультиметодов.

Реализация мультиметодов в языке процедурно-параметрического программирования. Подходом, изначально ориентированным на эффективную поддержку мультиметодов, является процедурно параметрическая (ПП) парадигма программирования [], обеспечивающая инструментальную поддержку эволюционной разработки программ в рамках процедурного подхода. Для его исследования был разработан язык программирования O2M []. В последующих работах были представлены результаты, расширяющие возможности парадигмы за счет использования обобщенных записей и подключаемых модулей [, ]. Появление новых конструкций привело к ряду новых возможностей, расширяющих процедурное программирование, которые были включены в язык процедурно-параметрического программирования Alien. Как и в случае с O2M, синтаксис нового языка аналогичен синтаксису языка программирования Oberon-2 []. Однако если О2М разрабатывался как расширение языка Oberon-2, Alien, напротив, является языком, ориентированным на поддержку только процедурного подхода. Это обусловлено тем, что предлагаемые ПП понятия полностью дублируют, а зачастую и перекрывают имеющиеся в языке Oberon-2 расширяемые типы данных и процедуры, связанные с типом, обеспечивающие возможность объектно-ориентированного программирования. Использование обобщающих процедур в сочетании с обобщенными записями обеспечивает поддержку множественного полиморфизма и включает в себя одиночный полиморфизм, используемый в ОО подходе в качестве частного случая.

Для гибкой реализации мультиметодов в ПП подходе используются обобщающие параметрические процедуры []. Являясь, по сути, внешними процедурами, они обеспечивают естественное эволюционное добавление мультиметодов в программу.

Так как ПП парадигма разрабатывалась для поддержки эволюционного расширения мультиметодов при добавлении новых специализаций, необ ходимость добавления каждой новой специализации ведт лишь к написа нию соответствующих обработчиков в новых единицах трансляции [, ].

Это обеспечивается описанием всех комбинаций аргументов методов в об работчиках специализаций, размещаемых независимо от обобщающей процедуры. Такой подход к реализации поддержки мультиметодов основан на простом механизме построения параметрических отношений, одна из возможных реализаций которого приведена в [].

Заключение. Инструменальная поддержка мультиметодов в языке процедурно-параметрического программирования позволяет без дополнительных алгоритмических затрат осуществлять прямое написание кода, который естественно выражается с помощью мультиметодов, в ситуациях, когда применение мультиметодов принято избегать по причине их излишней усложннности или неэффективности в процессе выполнения программы.


Для того, чтобы избежать использования мультиметодов в таких ситуациях, выработаны некоторые паттерны проектирования, нежелательным эффектом использования которых может являться повышение порога вхождения для новых программистов и недостаточная выразительность кода. ПП парадигма в целом позволяет избежать использования таких усложняющих понимание программы паттернов, избавляя от необходимости задания сложных отношений между классами и их корректного динамического связывания во время выполнения. Это повышает эффективность выполнения кода и способствует уменьшению его объма. Таким образом, множественное применение мультиметодов может безболезненно использоваться для решения класса задач, наиболее изящно выражаемых именно через мультиметоды.

Процедурно-параметрическое программирование обеспечивает воз можность эволюционного расширения программы, и мультиметодов в частности. Помимо очевидного упрощения исходного кода, эта особен ность рассматриваемой парадигмы позволяет повысить безопасность раз работки программ, упростить процесс сопровождения и развития про граммного обеспечения.

Примечания. Можно выделить по крайней мере два вида полиморфизма: «традиционный», когда вместо декларированного объекта определнного класса может использоваться объект любого класса, производного от заданного;

и полиморфизм «по интерфейсу», когда объект можно заменить другим объектом, переменные-члены и методы которого имеют те же имена и типы значений (в случае методов — те же сигнатуры и типы возвращаемых значений), что и у заменяемого объекта [, ]. Оба эти вида полиморфизма могут до некоторой степени способствовать эволюционному расширению исходного кода, при этом второй вид представляется более гибким с точки зрения эволюционного расширения, т. к. открывает возможность более существенной переработки архитектуры ОО программы с внесением меньших изменений в е исходный код. Это одно из достоинств подхода, предложенного в [].

Рассматривается ситуация, когда обобщнные функции в языке являются объектами первого класса. Кроме понятия обобщнных функций, ЯП также должен определять понятие «обычных» функций, обобщением которых и должны выступать первые.

Литература 1. Горбунов-Посадов М.М. Расширяемые программы. — М.: Полиптих, 1999. — 336 с.

2. Солоха А.Ф. Техническая поддержка процесса разработки эволюционно расширяемого программного обеспечения. / Интеллект и наука: труды XI Междунар. науч.-практ.

конф. (г. Железногорск, 28–29 апреля 2011 г.) — Красноярск: Центр информации. — 2011. — С. 137–139.

3. Гамма Э. Примы объектно-ориентированного программирования. Паттерны проекти рования. Пер с англ. / Э. Гамма, Р. Хелм, Р. Джонсон, Дж. Влиссидес. — СПб.: Питер, 2001. — 368 с.

4. Коплиен Дж. Мультипарадигменное программирование для C++. Библиотека програм миста — СПб.: Питер, 2005. — 235 с.

5. Легалов А.И. ООП, мультиметоды и пирамидальная эволюция. / А.И. Легалов // Откры тые системы. — 2002. — № 3. С. 41–45.

6. Легалов А.И. Мультиметоды и парадигмы. / А.И. Легалов // Открытые системы. — 2002. — № 5. — С. 33–37.

7. Мейерс С. Наиболее эффективное использование C++. 35 новых рекомендаций по улучшению ваших программ и проектов. Пер с англ. — М.: ДМК Пресс, 2000. — 304 с.

8. DeMichiel L.G. The Common Lisp Object System: An Overview / L.G. DeMichiel, R.P. Gabriel // In proceedings of European Conference on Object-Oriented Program ming'87. — France, 1987 — P. 151–170.

9. Kiczales G. The Art of the Metaobject Protocol. / G. Kiczales, J. des Rivieres, D.G. Bobrow. — Cambridge, Massachusetts, USA: MIT Press, 1991. — 345 p.

10. Van Rossum G. Five-minute Multimethods in Python [Электронный ресурс] / Режим доступа:

G. van Rossum // http://www.artima.com/weblogs/viewpost.jsp?thread=101605 — Загл. с экрана.

11. Ricken M. Java Multi-Methods Using Proxies and Annotations [Электронный ресурс] / M. Ricken // Режим доступа: http://www.concurrentaffair.org/2008/10/03/java-multi methods-using-proxies-and-annotations/ — Загл. с экрана.

12. Легалов А.И. Процедурно-параметрическая парадигма программирования. Возможна ли альтернатива объектно-ориентированному стилю? — Деп. рук. № 622-В00 Деп. в ВИНИТИ 13.03.2000. — Красноярск, 2000. — 43 с.

13. Легалов А.И. Язык программирования O2M [Электронный ресурс] / А.И. Легалов, Д.А. Швец // Режим доступа: http://www.softcraft.ru/ppp/o2m/o2mref.shtml — Загл. с экрана.

14. Легалов И.А. Применение обобщнных записей в процедурно-параметрическом языке программирования. / Научный вестник НГТУ. — 2007. — № 3 (28). — С. 25–38.

15. Легалов А.И. Расширение модульной структуры программы за счт подключаемых мо дулей. / А.И. Легалов, А.Я. Бовкун, И.А. Легалов // Доклады АН ВШ РФ. — 2010. — № 1 (14). — С. 114–125.

16. Свердлов С.З. Языки программирования и методы трансляции: Учебное пособие. — СПб.: Питер, 2007. — 638 с.

17. Александреску А. Современное проектирование на C++: Пер. с англ. / А. Александреску — М.: Издательский дом «Вильямс», 2002. — 336 с.

18. Колесов Ю.Б. Объектно-ориентированное моделирование сложных динамических си стем. — СПб.: Изд-во СпбГПУ, 2004. — 240 с.

19. Shield J. Towards an Object-Oriented Refinement Calculus (Ph. D. Thesis) — The University of Queensland, Australia, 2001. — 221 p.

20. Cook W.R. Inheritance Is Not Subtyping / W.R. Cook, W.L. Hill, P.S. Canning — Theoretical Aspects of Object-Oriented Programming;

Types, Semantics and Language Design — Cam bridge, Massachusetts, USA: MIT Press, 1994. — P. 497–517.

ИСПОЛЬЗОВАНИЕ МНОГОПОТОЧНОСТИ ПРИ РАЗРАБОТКЕ ПАРАЛЛЕЛЬНЫХ ПРОГРАММ В DELPHI К.В. Шидей, Л.А. Жуков Сибирский государственный технологический университет, г. Красноярск Многопоточность или параллельность — свойство платформы (напри мер, операционной системы, VM и т. д.) или приложения, состоящее в том, что процесс, порожднный в операционной системе, может состоять из не скольких потоков, выполняющихся параллельно, то есть без предписанно го порядка во времени. При выполнении некоторых задач такое разделение может достичь более эффективного использования ресурсов вычислитель ной машины.

В большинстве систем, поддерживающих многопоточность, может быть много пользователей, делающих одновременные запросы к вычисли тельной системе. Чаще всего они поддерживают разделение времени (time slicing), известное также как вытесняющая многозадачность (pre-emptive multitasking) для решения этой проблемы. В системе с разделением време ни потоки запускаются на короткое время, а затем вытесняются;

т.е. тай мер периодически заставляет ОС заново решать, какие потоки должны ис полняться, потенциально останавливая уже выполняющиеся потоки, и за пуская другие, которые были приостановлены. Это позволяет даже един ственному процессору выполнять много потоков.

Сутью многопоточности является то, что все потоки выполняются в адресном пространстве процесса. Кроме этого, все потоки процесса имеют не только общее адресное пространство. Многопоточность не следует пу тать ни с многозадачностью, ни с многопроцессорностью, несмотря на то, что операционные системы, реализующие многозадачность, как правило, реализуют и многопоточность.

Достоинства многопоточности в программировании:

Упрощение программы в некоторых случаях, за счет использования общего адресного пространства.

Меньшие относительно процесса временные затраты на создание по тока.

Повышение производительности процесса за счет распараллеливания процессорных вычислений и операций ввода/вывода.

Цель работы – реализовать многопоточный вариант метода динамиче ских ядер.

Задачи:

1) Формулировка основной задачи 2) Продумывание и составление организации программы 3) Написание последовательного кода 4) Разбиение алгоритма на потоки В первой версии ней были осуществлены самые простые операции: за полнение таблицы случайными числами, нормализация (таблица справа), выборка начальных ядер и реализована визуализация данных в исходной интерпретации. Было небольшое затруднение с округлением чисел, полу ченных при нормализации. Перепробовав несколько способов, пришлось создать две функции округления значений:

function RoundMax(Num: real;

prec: integer): real;

begin result:= roundto(num + Power(10, prec - 1) * 5, prec);

end;

function RoundMax100(Num: real): real;

begin result:= round(num * 100 + 0.5) / 100;

res:= Result;

end;

Получен интерфейс программы, представленный на рисунке 1.

Рисунок Заключение. В целом, про многопоточность можно сказать, что это довольно удобная и полезная вещь в программировании. Во-первых, рас пределять и оптимизировать код под потоки хоть и трудоемкий процесс, но зато это окупается тем, что время, затраченное на выполнение програм мы, значительно сокращается. Во-вторых, за счет использования общего адресного пространства программа упрощается. В-третьих, посредством возможности создания нескольких потоком или подпрограмм, которые мо гут выполняться как одновременно, так и по очереди, можно значительно сократить время выполнения программы. Таким образом, многопоточность осуществляет заметный прирост производительности вычислений.

Эксперименты с программой показывают заметный прирост произво дительности, но для данной задачи параллельность, на мой взгляд, не так и необходима. Речь идет о том, что код, во первых, трудно распараллелить (мало фрагментов, где каждый шаг не зависит от предыдущего), во вторых, в силу простых вычислений, выполняется и без того достаточно быстро.

Литература 1. http://ru.wikipedia.org/wiki/%D0%9C%D0%BD%D0%BE%D0%B3%D0%BE%D0%BF%D 0%BE%D1%82%D0%BE%D1%87%D0%BD%D0%BE%D1%81%D1%82%D1%8C 2. http://www.delphimaster.ru/cgi-bin/forum.pl?id=1289326102&n= 3. http://www.sdteam.com/?tid= РАЗРАБОТКА ОНТОЛОГИИ ПО ПРЕДМЕТУ «АРХИТЕКТУРА ЭВМ»


Я.Ю.Островская, Л.А. Жуков Сибирский государственный технологический университет, г. Красноярск В последние годы разработка онтологий - это формальное описание терминов предметной области и отношений между ними переходит из ми ра лабораторий по искусственному интеллекту на рабочие столы экспертов по предметным областям. Во многих дисциплинах сейчас разрабатываются стандартные онтологии. Онтология определяет общий словарь для ученых, которым нужно совместно использовать информацию в предметной обла сти. Она включает машинно-интерпретируемые формулировки основных понятий предметной области и отношения между ними.

Причины возникновения потребностей в создании онтологий:

• Для совместного использования людьми или программными агента ми общего понимания структуры информации;

• Для повторного использования знаний в предметной области;

• Для того чтобы сделать допущения в предметной области явными;

• Для отделения знаний в предметной области от оперативных знаний.

Можно описать задачу конфигурирования продукта из его компонентов в соответствии с требуемой спецификацией и внедрить программу, которая делает эту конфигурацию независимой от продукта и самих компонентов.

После этого можно разработать онтологию компонентов и характеристик ЭВМ и применить этот алгоритм для конфигурирования нестандартных ЭВМ;

• Для анализа знаний в предметной области.

Единого универсального подхода к созданию онтологий, который бы привел к однозначно успешному результату, не существует.

Практически, создание онтологий включает:

1. Определение классов в онтологии;

2. Организация классов в некоторую иерархию (базовый класс – под класс);

3. Определение слотов и их допустимых значений;

4. Заполнение значений слотов для экземпляров классов.

Знание назначения онтологии и необходимости ее детализации, повли яет на многие решения, касающиеся моделирования. Также нужно пом нить, что онтология – это модель реального мира, и понятия в онтологии должны отражать эту реальность.

Цель работы – разработка системы знаний по предмету Архитектура ЭВМ в виде онтологии.

Для решения задачи был составлен список терминов, наиболее важных для этой области. Это такие термины как ЭВМ, аналоговая вычислитель ная машина, гибридная вычислительная машины, цифровая вычислитель ная машина, внешние устройства, оперативная память, внешняя память и другие.

Рисунок Указанные термины были сведены в модель, подобную объектной. В этой модели, например, термин вычислительная машина был надклассом, а термины аналоговая вычислительная машина, гибридная вычислительная машины, циф ровая вычислительная машина – его подклассами (рисунок 1).

Выводы. Результатом работы стала онтология, пригодная для сопровождения и развития. Построение онтологии способствовало изучению предмета.

Литература 1. Д.И. Муромцев Онтологический инжиниринг знаний в системе protg, Санкт- Петер бург, 2007.

2. http://ru.wikipedia.org/wiki/Онтология.

СЕКЦИЯ 2. СОЗДАНИЕ ИНФОРМАЦИОННЫХ ОБРАЗОВАТЕЛЬНЫХ РЕСУРСОВ. ТЕХНОЛОГИИ WEB-ПРИЛОЖЕНИЙ РАЗРАБОТКА ПРОЕКТА СИСТЕМЫ УПРАВЛЕНИЯ ЗНАНИЯМИ НА ОСНОВЕ ОНТОЛОГИИ ЭЛЕКТРОННЫХ ИНФОРМАЦИОННЫХ РЕСУРСОВ НАУЧНОЙ БИБЛИОТЕКИ К.В. Аванесова, Р.Е. Жемайтис.

Сибирский государственный технологический университет, г. Красняорск.

При работе с электронными ресурсами в последние годы большое внимание уделяется созданию и использованию онтологий. Онтологии яв ляются новыми интеллектуальными средствами для поиска ресурсов в сети Интернет, новыми методами представления и обработки знаний и запро сов. Они способны точно и эффективно описывать семантику данных для некоторой предметной области и решать проблему несовместимости и противоречивости понятий. Онтологии обладают собственными средства ми обработки (логического вывода), соответствующими задачам семанти ческой обработки информации.

Поэтому онтологии получили широкое распространение в решении проблем представления знаний и инженерии знаний, семантической инте грации информационных ресурсов, информационного поиска и т.д.[3]. Под онтологией понимается точная спецификация некоторой предметной обла сти, которая включает в себя словарь терминов и множество логических связей (типа «элемент-класс», «часть-целое»), которые описывают, как эти термины соотносятся между собой.

Онтологическое представление знаний используется для семантиче ской интеграции информационных ресурсов, адекватной интерпретации содержания текстовых документов и поисковых запросов, представленных на естественном языке.

Для представления онтологии электронных ресурсов Научной Библио теки СибГТУ они были классифицированы в виде набора элементов мета данных «Дублинского ядра». Дублинское ядро (Dublin Core, DC) – это набор элементов метаданных для представления онтологии предметной области. В терминах значений этих элементов можно описывать содержа ние различного рода текстовых документов и документов, представленных в иных средах.

Для построения онтологий были использованы различные подходы, в том числе, классический подход, под которым понимается построение онтологий в соответствии со стандартом онтологического анализа IDEF5[4]. Стандарт IDEF5 предоставляет структурированную методологию, с помощью которой можно наглядно и эффективно разрабатывать, поддерживать и изучать эту он тологию. Эта методология обеспечивает наглядное представление данных в простой естественной графической форме (рисунок 1).

Основным классом онтологии является класс «Электронные ресурсы».

Данный класс имеет следующие свойства:

1. «Название». Имя, данное ресурсу. Данный элемент, как правило, содержит формальное имя, под которым данный ресурс известен;

2. «Описание». Текстовое описание содержимого ресурса. Описание может включать: аннотацию, оглавление и иные блоки;

3. «Дата». Дата, связанная с событием в жизненном цикле ресурса.

Как правило, даты определяют моменты создания, изменений, обеспечения доступности ресурса;

4. «Формат». Физический или цифровой базис представления ресурса.

Формат может включать тип носителя ресурса или его размеры, объем, величину, протяженность. Этот элемент может также вклю чать информацию о сервисах или оборудовании, необходимых для работы с ресурсом. Для описания формата рекомендуется исполь зовать контролируемые словари;

5. «Место хранения». Место расположения ресурса на электронном носителе;

6. «Поступление данных». Способ получения электронного ресурса;

7. Класс «Электронные ресурсы» содержит следующие подклассы:

8. «Данные». Информация представлена в определенной структуре (например, списки, таблицы);

9. «Изображения»;

10.«Интерактивный объект». Объект данного типа требует взаимодей ствия с пользователем, для того чтобы быть понятым, исполненным или реализованным;

11.«Программные средства». Компьютерная программа в исходном или компилированном коде, которая пригодна в неизменном виде для инсталляции на другой машине;

12. «Текст». Ресурс, первоначально представляющий собой слова для чтения (изображения текста также относятся к тексту).

Выше перечисленные подклассы класса «Электронные ресурсы» яв ляются основными типами информационных ресурсов онтологии.

Существует целый ряд инструментов для онтологического анализа, поддерживающих редактирование, визуализацию, документирование, им порт и экспорт онтологий разных форматов, их представление, объедине ние, сравнение [5].

Рисунок 1 – Онтология информационных ресурсов научной библиотеке СибГТУ на основе стандарта IDEF Нами был выбран свободно распространяемый онтологический редак тор Protg[6], предназначенный для построения (создания, редактирова ния и просмотра) онтологий той или иной прикладной области. Он вклю чает редактор онтологии, позволяющий проектировать онтологии, разво рачивая иерархическую структуру абстрактных и конкретных классов и слотов. На основе сформированной онтологии Protg позволяет генериро вать формы получения знаний для введения экземпляров классов и под классов. Важным преимуществом этой программы, влияющим на возмож ность согласования онтологической и структурной моделей, также являет ся то, что для не существует плагины, с помощью которого можно осу ществлять импорт-экспорт моделей, созданных в Protg и диаграмм.

В результате описания всех классов, их свойств и экземпляров в онто логическом редакторе Protg получилась онтология изображенная на ри сунке 2.

Рисунок 2 – Онтология информационных ресурсов научной библиотеке СибГТУ в ре дакторе Protg На данный момент на основе построенной онтологии разрабатывается система управления базами знаний с возможностью поиска данных по се мантическим связям и метаданным. Так же с возможностью редактировать саму структуру онтологии и содержание базы знаний.

Заключение. Онтологии являются новыми интеллектуальными сред ствами для поиска ресурсов в сети Интернет, новыми методами представ ления и обработки знаний и запросов. Они способны точно и эффективно описывать семантику данных для некоторой предметной области и решать проблему несовместимости и противоречивости понятий. Онтологии обла дают собственными средствами обработки (логического вывода), соответ ствующими задачам семантической обработки информации.

В процессе рассмотрения онтологии Дублинского ядра, были выявле ны информационные ресурсы НБ СибГТУ и классифицированы по типам, а также была выявлена интенсивность поступления и порядок хранения.

Таким образом, построенная онтология электронных ресурсов в гра фическом представлении в контексте IDEF5 и в редакторе Protege позволя ет управлять электронными ресурсами, значительно ускорить информаци онный поиск, формирование информации, а так же позволяет в короткие сроки производить необходимые дополнения и изменения. Разрабатывае мый проект системы управления БЗ даст возможность оперативного до ступа к электронным ресурсам научной библиотеки СибГТУ, а также поз волит создать хранилище для электронных информационных ресурсов.

Литература 1. Гилояревский Р.С., Гордукалова Г.Ф. Электронные документы: создание и использова ние в публичных библиотеках: справ. [Текст] / СПБ.: Профессия, 2007. – 664с.

2. Атопольский А.Б. Лингвистическое обеспечение электронных библиотек. [Текст] // М.:

ФГУП Научно-технический центр «Информрегистр», 2003. – 302с.

3. А.Н. Бездушный, Э.А. Гаврилова. Современные технологии в информационном обеспе чении науки / Место онтологий в единой интегрированной системе РАН // [Электрон ный ресурс] Режим доступа: http://www.benran.ru/Magazin/cgi-bin/Sb_03/pr03.exe?! 4. Верников Г. Стандарт IDEF5: Методология разработки онтологических моделей. [Элек тронный ресурс] Режим доступа: http://www.cfin.ru/vernikov/idef/idef5.shtml 5. Инструментальные средства проектирования онтологий [Электронный ресурс] Режим доступа:

6. http://www.intuit.ru/department/expert/ontoth/7/2.html 7. Муромцев Д.И. Онтологический инжиниринг знаний в системе Protg [Текст] Методи ческое пособие. — СПб: СПбГУ ИТМО, 2007. — 62 с.

ПРОЕКТИРОВАНИЕ И РЕАЛИЗАЦИЯ ДИНАМИЧЕСКОГО САЙТА ДЛЯ ООО «ДИАГНОСТИЧЕСКИЕ СИСТЕМЫ - СИБИРЬ»

А.А. Брандукова, О.В. Корчевская Сибирский государственный технологический университет, г. Красноярск Проанализировав особенности работы ООО «Диагностические системы - Сибирь» было принято решение о разработке сайта фирмы, основными функциями которого будут являться:

представлять информацию о компании и продаваемой ей продукции;

повысить продажи (выход на новые рынки и укрепление прежних по зиций);

устроить прямые продажи через web-сайт (интернет- магазин);

организовать новый бизнес в сети Интернет;

продвигать новый продукт или бренд.

На рисунке 1 приведена контекстная диаграмма процесса «Организо вать деятельность WEB-сайта» TO-BE.

Осуществлено разграничение прав пользователей программы:

- администратор:

- имеет доступ к панели управления сайтом;

- отвечает за регистрацию клиентов на сайте, так же закрепляет за ними менеджеров;

- следит за работоспособностью сайта;

- отвечает за контент сайта;

- менеджер:

- просмотр и обработка заказов, поступивших от клиентов;

- просмотр почты;

- клиенты (зарегистрированные пользователи):

- просмотр информации об имеющийся продукции;

- оформление заказов;

- незарегистрированные пользователи:

USED AT: AUTHOR: DATE: 17.05.2011 WORKING READER DATE CONTEXT:

PROJECT: Организовать деятел ьность интернет REV: 02.06.2011 DRAFT магазина - использование сайта, как информационного ресурса.

RECOMMENDED NOTES: 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 PUBLICATION A- Нормативные документы Сообщения о подтверждении Сведения о клиентах регистрации Зарегистрировать пользовател я Договор 0р. Информация о пользовател ях Оформить Необх одимая Заказ клиента заказ продукция 0р. Пакет документов на продажу Продать продукцию Денежные средства 0р. 3 Доставить продукцию Товар 0р. Данные продажи Оператор Менеджер Отдел доставки Клиент Информационная Администратор сайта система Рисунок 1 - Контекстная диаграмма процесса «ОРГАНИЗОВАТЬ ДЕЯТЕЛЬНОСТЬ Организовать деятельность Web-сайта To - Be NODE: TITLE: NUMBER:

WEB-САЙТА» TO-BE A Для разработки сайта была выбрана среда разработки и система управ ления сайтом MODx. Это профессиональный инструмент разработки сай тов, позволяющий управлять контентом и самим сайтом. MODx - система управления содержимым с открытым исходным кодом и открытой лицен зией. Написана на языке программирования PHP, использует для хранения данных СУБД MYSQL.

Разработанный сайт соответствует всем требованиям заказчика и раз мещен в сети Интернет по адресу www.ds-s.ru.

Сайт позволил автоматизировать работу менеджеров и операторов фирмы ООО «Диагностические системы - Сибирь», а так же процесс оформления заказа клиентами. Он стал связующим звеном между клиен тами и сотрудниками фирмы. При его использовании отпадает необходи мость менеджерам и клиентам встречаться лично (приезд менеджера к клиенту или клиента в офис фирмы), так как все условия сделки можно об судить и оформить через сайт. Использование сайта позволяет исключить дублирование информации, наладить электронный документооборот, со кратить время и стоимость обработки информации. Диаграмма характери стик сайта приведена на рисунке 2.

Рисунок 2 - Диаграмма характеристик динамического сайта для ООО «ДИАГНОСТИЧЕСКИЕ СИСТЕМЫ - СИБИРЬ»

Таким образом, внедрение данного сайта позволит добиться экономи ческой эффективности путем снижения стоимостных и трудовых затрат на обработку данных.

ОНТОЛОГИЧЕСКИЙ ПОДХОД К РАЗРАБОТКЕ КУРСОВ ДИСТАНЦИОННОГО ОБУЧЕНИЯ Н.В. Лутошкина, А.А.Высотин, Е.Ю. Тугунова, Е.И. Ульянова Сибирский государственный технологический университет, г. Красноярск Принятие в 1995 году "Концепции создания и развития единой системы ДО в России" привело к росту количества учреждений образования, ис пользующих в учебном процессе технологию ДО, а также произошли зна чительные изменения в различных сферах образовательной деятельности:

изменился характер развития, распространения и приобретения зна ний;

ускорилось обновление содержания обучения и методик преподава ния;

меняется роль преподавателя в обучении, из транслятора определен ной суммы знаний он превращается в создателя курса дистанционного обучения, при этом он выполняет функции координирования процесса по знания, корректировки и руководства учебными проектами с помощью компьютерных и сетевых технологий.

Развитие ДО выдвинуло новые требования: учебные курсы, создавае мые для дистанционного обучения должны базироваться не на расплывча том «учебном материале», а на отчетливой модели системы знаний. Учеб ные элементы должны быть представлены в удобном для использования виде, должны отвечать требованиям компактности и системности.

Развитие новых информационных технологий обучения, применение в российских образовательных учреждениях технологий дистанционного обучения влечет за собой необходимость моделирования систем знаний.

Целью моделирования систем знаний в предметной области является систематизация имеющихся у обучающихся знаний, активное усвоение учебного материала в ходе самостоятельной работы.

Введение в учебный процесс высших образовательных учреждений системы модульно рейтинговой технологии обучения позволяет устано вить значимость различных видов занятий (например, лекций, практиче ских, семинарских) и их вклад в итоговый результат изучения дисципли ны. При этом, за каждой такой единицей стоит определенное количество освоенных понятий и связей между понятиями.

Понятия составляют содержание знаний, поэтому владение системой понятий необходимо в любой образовательной технологии.

Для понимания термина «онтологический подход» будем использо вать определение, данное в [1]:-«ОНТОЛОГИЧЕСКИЙ ПОДХОД (ontological approach) — способ исследования, когда внимание сосредото чено на самих объектах исследования, а не на факторах, воздействующих на эти объекты». Из этого определения следует, что для создания дистан ционного курса на основе онтологического подхода необходимо разрабо тать онтологию контента интерактивного курса. В работах [2,3] показано, что онтология контента интерактивного курса включает в себя онтологию терминов (понятий) курса.

В СибГТУ на кафедре системотехники на базе СДО Moodle ведутся разработки интерактивных обучающих курсов, соответствующих требова ниям ФГОС ВПО третьего поколения. При разработке интерактивных обучающих курсов «Дискретная математика» для направления 220700.62»

и «Математическая логика и теория алгоритмов» для направления 230100.62» были разработаны онтологии понятий.

На рисунке 1 представлена онтология терминов-понятий, изучаемых в первом модуле дисциплины «Дискретная математика».

На рисунке 2 представлена онтология терминов-понятий, изучаемых в третьем модуле дисциплины «Математическая логика и теория алгорит мов».

Рисунок 1 -Онтология понятий 1 модуля дисциплины «Дискретная математика»

Рисунок 2 -Онтология понятий 3 модуля дисциплины «Математическая логика и теория алгоритмов»

Литература 1. Лопатников,Л.И. Экономико-математический словарь:Словарь современной экономи ческой науки./ Лопатников Л. И. — 5-е изд., перераб. и доп. — М.: Дело, 2003. — 520 с.

2. Лутошкина, Н.В. Семантическая модель онтологии контента интерактивных курсов// Н.В Лутошкина,. А.А Высотин VII Всероссийская конференция по теоретическим осно вам проектирования и разработке распределенных информационных систем, ПРИС – 2010. СибГТУ Красноярск С. 121 – 125.

3. Лутошкина, Н.В. Разработка онтологии интерактивных систем обучения // Н.В Лутош кина,. А.А Высотин Материалы V Всероссийской научно-практической конференции «Эффективные механизмы инновационно- технологического развития современного общества» г. Сочи, 15-16 декабря 2010. / СИЭИТ;

Отв. ред. В.И. Терентьева, Д.В. Ги рейчук. – Сочи: «Стерх», 2010. С.226-229.

ИСПОЛЬЗОВАНИЕ МУЛЬТИМЕДИЙНОЙ ПРЕЗЕНТАЦИИ ПО ПРЕПОДАВАНИЮ ДИСЦИПЛИНЫ «ИНФОРМАЦИОННЫЕ ТЕХНОЛОГИИ В УПРАВЛЕНИИ БЕЗОПАСНОСТЬЮ ЖИЗНЕДЕЯТЕЛЬНОСТИ» КАК ОДИН ИЗ СПОСОБОВ ОБЕСПЕЧЕНИЯ КАЧЕСТВА ОБУЧЕНИЯ Л.М. Мурашова Сибирский государственный технологический университет, г. Красноярск В настоящее время одной из наиболее важных профессий является профессия по защите, охране жизни и труда. Сибирский государственный технологический университет готовит кадры по специальности «Безопас ность жизнедеятельности в техносфере». Выпускники этой специальности подготовлены к решению любых задач безопасности: по охране труда на предприятиях лесного комплекса, обеспечение безопасности в чрезвычай ных ситуациях, промышленной безопасности, экологической безопасно сти.



Pages:   || 2 | 3 | 4 |
 



Похожие работы:





 
© 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.