ОНИ_2012 / Рукопись_для_РИО / ОНИ06_ПРИЛОЖЕНИЯ
.rtf
Приложение. Примеры оформления общих характеристик диссертационной работы
Наименование работы.
«Использование имитационного моделирования вычислительных сетей в учебном процессе».
Объект исследования.
Методы изучения топологий и методов доступа вычислительных сетей
Предмет исследования.
Повышение качества изучения топологий и методов доступа вычислительных сетей посредством применения методов имитационного моделирования.
Описание научной проблемы.
В настоящее время, детальное изучение функционирования сетей с различными топологиями и методами доступа затруднено отсутствием возможности построения их на реальных вычислительных сетях. Данную проблему можно частично решить путем применения имитационных моделей вычислительных сетей. Применение имитационных моделей позволит упростить исследование и наглядно представить работу различных топологий и методов доступа к сети для сравнительного анализа. В настоящий момент методы моделирования вычислительных сетей в обучающем процессе не применяются.
Актуальность исследования.
В настоящий момент, имеется потребность в разработке интерактивных методов обучения, в дополнение существующим.
Повышение количества персональных компьютеров в учебных заведениях, наличие вычислительных кластеров создают предпосылки для разработки эффективных обучающих методик и их использования.
Цель исследования.
Повышение качества изучения топологий и методов доступа вычислительных сетей посредством применения методов имитационного моделирования.
Разработка методик моделирования вычислительных сетей позволит создать гибкий, наглядный инструмент для изучения и исследования функционирования вычислительных сетей, что безусловно отразится в лучшую сторону на качестве исследований вычислительных сетей и качестве обучающего процесса.
Задачи исследования.
-
Сбор исходных данных путем мониторинга функционирования вычислительной сети
-
Разработка методик построения имитационных моделей
-
Разработка методик планирования эксперимента
-
Разработка методик моделирования
-
Разработка методик анализа результатов моделирования
Методы исследования.
Методики планирования экспериментов, теории графов, теории вероятностей, математической статистики
Научная новизна.
Предложена методика использования имитационного моделирования в изучении функционирования вычислительных сетей, позволяющая упростить исследование и наглядно представить работу различных топологий и методов доступа к сети для сравнительного анализа.
Практическая полезность.
Разработанные методики найдут применения в следующих дисциплинах:
«Архитектура вычислительных систем и сетей ЭВМ»
«Математическое моделирование»
«Сетевые технологии»
«Информационные сети»
«Моделирование систем»
«Сети ЭВМ и телекоммуникации»
Достоверность полученных результатов.
Адекватность моделирования вычислительной сети подтверждена экспериментальными исследованиями.
Цель экспериментальных исследований.
Проверка работоспособности методов моделирования вычислительных сетей
УДК.
004.942 Исследование объекта на основе его математической модели, 004.85 Обучение и индуктивный вывод
Наименование.
Поиск похожих растровых изображений в базе данных с применением вейвлет-преобразования.
Объект исследования.
Технология поиска растровых изображений в базе данных на основе содержания растрового изображения-запроса.
Предмет исследования.
Улучшение качества поиска похожих растровых изображений в базе данных применением вейвлет-преобразования.
Описание научной проблемы.
В связи с ростом размера баз данных традиционные методы нахождения заданного растрового изображения исчерпывают свои возможности. Одной из распространенных стратегий поиска является индексирование базы данных ключевыми словами, однако этот подход имеет свои трудности. Во-первых, он требует, чтобы пользователь вручную пометил все изображения ключевыми словами, а это весьма трудоёмкая процедура. Во-вторых, подобный метод сложен по причине того, что визуально описать некоторые изображения бывает достаточно тяжело, а другие изображения можно описать одинаково хорошо множеством различных способов.
Альтернативной стратегией поиска растровых изображений в базе данных является «запрос изображения по содержанию», когда поисковым запросом является другое изображение искомого объекта. Однако такие методы имеют низкое быстродействие и недостаточную точность.
Актуальность исследования.
Поиск изображений в базе данных по содержанию является очень трудоёмкой задачей. Если размер базы данных составляет тысячи изображений, то процедура поиска может занять длительное время. Следовательно, актуальной задачей является разработка быстро вычисляемой метрики расстояния между изображениями. Кроме того, разрабатываемая метрика должна быть инвариантна к освещению, масштабированию и повороту, так как запросом может являться другое изображение искомого объекта, полученное с другого ракурса или с другим освещением.
Существующие методы поиска изображений по содержанию не в полной мере решают эти проблемы.
Цель исследования.
Совершенствование метода поиска похожих изображений в базе данных с использованием вейвлет-преобразования. Необходимо получить метод, инвариантный к аффинным преобразованиям камеры, освещению и обеспечивающий высокую скорость поиска.
Задачи исследования.
-
Анализ современного состояния проблемы поиска изображений по содержанию изображения-запроса;
-
Исследование свойств вейвлет-преобразования и оценка возможности его применения для решения поставленной задачи;
-
Разработка алгоритма поиска похожих изображений в базе данных с применением вейвлет-преобразования;
-
Проверка разработанного алгоритма путём программной реализации и экспериментальная проверка качества поиска.
Методы исследования.
-
Вейвлет-преобразование, выделение точечных особенностей изображения;
-
Сегментация изображений;
-
Кластеризация изображений;
-
Распознавание изображений.
Научная новизна.
Предложен новый метод поиска растровых изображений в базе данных по содержанию, основанный на использовании вейвлет-преобразования; предложена инвариантная к освещенности и аффинным преобразованиям мера подобия растровых изображений.
Практическая полезность.
Алгоритм может быть использован при разработке автоматизированных систем. Например, в системах видеонаблюдения, для автоматического контроля состояния наблюдаемого объекта и принятия решения, в зависимости от ситуации. Кроме того, алгоритм применим в системах биометрической идентификации личности: идентификации лица, отпечатков пальцев, сетчатки глаза. Программная реализация может быть применена для поиска описания объекта в базе данных по фото-запросу.
Достоверность полученных результатов.
-
Использование хорошо проработанного математического аппарата вейвлет-преобразования;
-
Использование известных методов сегментации, классификации и распознавания изображений;
-
Применение классических статистических методов оценки полученных результатов;
-
Экспериментальная реализация предложенного алгоритма поиска похожих изображений подтвердила возможность практического применения теоретических предположений. В 85% случаев разработанная система дала правильный результат.
Цель экспериментальных исследований.
Проверка работоспособности предлагаемой методики с помощью разработанной программы на реальной базе данных изображений.
УДК.
004.93 - Распознавание и преобразование образов.
Наименование.
Разработка системы автоматизации имитационных исследований для судостроения и проведение исследований при проектировании доков с использованием средств имитационного моделирования и статистики.
Объект исследования.
САПР доков в судостроении.
Предмет исследования.
Автоматизация выбора технологического оборудования при строительстве доков.
Описание научной проблемы.
Технологические процессы имеют критические различия и используются впервые, поэтому имеет место отсутствие статистических данных в этой области. Статистические данные, в свою очередь, необходимы для выбора оптимального набора оборудования в доках. В этом случае использование имитационного моделирования является необходимым. Имеет место отсутствие методики использования имитационного моделирования для задачи выбора оптимального набора оборудования в доках.
Актуальность исследования.
Использование имитационного моделирования в этой области не является повседневной практикой. Поэтому создание методики применения имитационного моделирования является актуальным.
Цель работы.
Обеспечить САПР доков средствами имитационного моделирования.
Научные задачи.
-
Обзор существующих и применяемых на практике средств моделирования технологических процессов в судостроении.
-
Формирование базовых моделей в имитационном приложении.
-
Разработка способа генерации моделей для эксперимента по, введенным пользователем, данным и на основе библиотеки классов.
-
Подтверждение теоретических результатов работы экспериментальными данными.
Методы исследования.
-
Имитационное моделирование (построение имитационных моделей) с использованием языка GPSS World.
-
Общий статистический анализ.
Научная новизна.
Предложена методика использования имитационного моделирования в САПР доков для принятия решений по выбору оборудования, позволяющая, при отсутствии статистических данных, провести моделирование и принять решение выбору оптимального оборудования.
Практическая полезность.
1) Использование методики имитационного моделирования в САПР для проектных организаций.
2) Методика может быть использована проектировщиками доков для выбора технологического оборудования.
Достоверность результатов.
Достоверность теоретических результатов подтверждается экспериментальными исследованиями.
Цель экспериментальных исследований.
Подтвердить теоретические результаты работы.
Наименование.
«Организационное управление и кооперативное поведение в мультиагентных системах приобретения знаний».
Объект исследования.
Объектом исследования являются мультиагентные системы (MAC) приобретения знаний.
Предмет исследования.
Предметом исследования является снижение затрат времени и ресурсов при выполнении задач приобретения знаний за счёт выбора оптимальной организационной структуры и характеристик и параметров кооперативного поведения MAC приобретения знаний.
Описание научной проблемы.
Современные методики проектирования MAC характеризуются низкой эффективностью методов управления структурой MAC. Следствием низкой эффективности методов управления структурой MAC являются недопустимые затраты времени и ресурсов при выполнении задач приобретения знаний. Сокращение затрат времени и ресурсов при использовании традиционных методов управления структурой MAC понижает качество знаний. Проблема заключается в том, как при низких затратах времени и ресурсов повысить качество выполнения задач приобретения знаний.
Актуальность исследования.
В современных исследованиях, посвященных разработке мультиагентных систем, недостаточное внимание уделяется вопросам влияния организационной структуры и принципов кооперативного поведения на затраты MAC при решении задач приобретения знаний. Использование теории расписаний в выборе организационной структуры и разработке принципов кооперативного поведения мультиагентных систем, направленное на решение этих проблем, является актуальной задачей. Цель исследования.
Целью исследования является снижение затрат времени и ресурсов при выполнении задач приобретения знаний за счёт выбора оптимальной организационной структуры и характеристик и параметров кооперативного поведения.
Задачи исследования.
В данной работе решаются следующие задачи:
-
анализ существующих методов выбора организационной структуры MAC приобретения знаний;
-
анализ существующих характеристик и параметров кооперативного поведения MAC приобретения знаний;
-
разработка методики выбора оптимальной организационной структуры MAC приобретения знаний;
-
разработка методики выбора характеристик и параметров кооперативного поведения;
-
разработка алгоритмов функционирования MAC приобретения знаний с использованием методов теории расписаний
Методы исследования.
В данной работе для достижения поставленной цели используются: теория и методы искусственного интеллекта, методы имитационного моделирования, теория и методы принятия решений, теория иерархических систем, теория расписаний, теория организации.
Научная новизна.
Научная новизна данной работы в том, что предложен метод проектирования MAC, сочетающий выбор оптимальной организационной структуры и различные способы кооперации агентов для снижения затрат времени и ресурсов при выполнении задач приобретения знаний посредством использования теории расписаний.
Практическая полезность.
Применение MAC приобретения знаний в сфере медицинской диагностики позволит: снизить затраты от несвоевременного лечения заболеваний пациентов и патологий беременных; снизить затраты от устранения последствий неправильного лечения пациентов.
Достоверность результатов подтверждается:
1) Использованием известных математических теорий и методов.
2) Экспериментальным подтверждением увеличения производительности мультиагентной системы.
Цель экспериментальных исследований.
Подтверждение теоретических результатов работы по снижению затрат времени и ресурсов при выполнении задач приобретения знаний.
УДК 61:658.011.56 (Автоматизированные системы)