Учебное пособие 2125

Для каждого из указанных признаков можно указать некоторый класс ИИС. Существуют разные признаки интеллектуальности в разных системах. Они могут разным образом проявляться.

Есть возможности для применения средств ИИ, чтобы реализовывать различные функции. Они выполняются в ИИС.

Интеллектуальный интерфейс с системах ИИ дает возможности для того, чтобы усиливать коммуникативные способности. Можно выделить такие составляющие.

1.Интеллектуальные базы данных. На их основе есть возможности для того, чтобы проводилась выборка требуемой информации. Она может не быть

вявном виде. Ее требуется выводить из множества хранимых данных.

2.Естественно-языковой интерфейс. Его применяют для того, чтобы был доступ к интеллектуальным базам данных.

Также применяется в контекстном поиске текстовой информации, используется голосовой ввод команд для систем управления, в машинном переводе с иностранных языков.

С точки зрения практической реализации, требуется проводить решение проблем, связанных с морфологическим, синтаксическим и семантическим анализом.

Встречаются задачи синтеза высказываний на естественных языках.

представлении знаний и выявляются недостающие части.

В ходе семантического анализа устанавливается смысловая правильность в синтаксических конструкциях. Представление информации в цифровом виде преобразовывается в представление на естественных языках.

3.Гипертекстовые системы. Их применяют для того, чтобы реализовать поиск по ключевым словам внутри баз данных, имеющих текстовую информацию.

Семантическую организацию ключевых слов применяют для того, чтобы более полным отражать разные смысловые отношения терминов.

4.Системы контекстной помощи. Они рассматриваются в виде класса систем распространения знаний.

Подобные системы большей частью прилагаются к к документации. Такие системы являются частным случаем гипертекстовых систем.

5.Системы когнитивной графики. В них пользователь связывается при помощи графических образов.

Идет их генерация на базе изменений параметров тех процессов, которые моделируются или наблюдаются.

На базе когнитивной графики можно в рамках наглядного и выразительного вида осуществлять представление множества параметров.

20

Они позволяют характеризовать изучаемые явления.

Экспертные системы, когда они только появились. Но в дальнейшем они стали активно применяться в компьютерных сетях.

ЭС работают в сфере «инженерии знаний». При этом соответствующие принципы в сфере искусственного интеллекта переносятся для того, чтобы решать трудные прикладные проблемы. Для них необходимы знания экспертов.

ЭС формируются разным способом. Первый из них связан с анализом, а второй – с синтезом. Выбор решений в первом случае осуществляется по множеству известных решений. При этом используется анализ знаний. Во втором случае процесс синтеза решений осуществляется на базе того, что есть отдельные знаниевые компоненты.

Статика и динамика в ЭС основывается на том, что учитываются временные характеристики. В первом случае рассматриваются проблемы, в которых данные и знания не меняются при решениях.

Существуют возможности для того, чтобы ЭС были объединены в сети.

разнородным источником знаний. Происходит обмен результатами между такими источниками.

.

-С. 65-69.

3.Преображенский А.П. Оптимизация характеристик дифракционной антенны на основе генетического алгоритма [Текст] / А.П. Преображенский, О.Н. Чопоров // В мире научных открытий. - 2016. - № 11 (83). - С. 142-146.

4.Преображенский А.П. Оптимизация конфигурации электродинамического объекта с требуемыми характеристиками рассеяния

[Текст] / А.П. Преображенский, О.Н. Чопоров // International Journal of Advanced Studies. - 2016. - Т. 6. - № 2. - С. 97-107.

АНОО ВО «Воронежский институт высоких технологий», ФГБОУ ВО «Воронежский государственный технический университет»,

Россия

21

УДК 681.3

И.Я. Львович, А.П. Преображенский, О.Н. Чопоров

ПРОГНОЗИРОВАНИЕ ХАРАКТЕРИСТИК КОМПЬЮТЕРНЫХ СЕТЕЙ

Когда проектируются линейные и станционные сооружения сетей телекоммуникации, то требуется решения множества задач. Проводится сбор статистических данных по населению и тенденциях роста населения в рамках определенного региона. Также рассчитывается число абонентских и соединительных линий. Оценивается емкость по телефонным станциям. Анализируются особенности схемы, как распределяется трафик по направлениям и др.

В этой связи необходимо в процессах проектирования телекоммуникационных сетей [1] требуется ориентироваться на методы прогнозирования.

При этом прогнозирование связано с выявлением и изучением возможных альтернатив, какое будет развитие, и какие будут возможные компьютерные структуры.

Качество проектов компьютерных в большой мере определяется тем, какая точность в прогнозировании исходных данных и какой период в

основных исходных данными, для которых требуются прогнозы, можно указать:

1.Характеристики роста и прироста людей по годам.

2.Характеристики потока трафика и особенности его распределения с точки зрения направлений.

3.Характеристики рост емкостей телекоммуникационных сетей [2] или параметры плотности телефонной аппаратуры.

Следует отметить, что в настоящее время развитие сети стационарных квартирных телефонов практически нет. Процессы заметного роста могут, пожалуй, наблюдаться в тех местах, где происходим массовая застройка новых кварталов.

Могут возникать ограничения, связанные с ограничением финансирования, в телекоммуникационных сетях.

Если появляются достаточные средства, тогда могут наблюдаться резкие скачки по увеличению мощностных емкостей электросетей и компьютерных сетей.

22

В связи с тем, что обновляются требования относительно услуг связи, осуществляется изменение и в технологиях оборудования, и в подходах, связанных с тем как проектируются современные телекоммуникационные сети [3], и как ведется прогнозирование.

С точки зрения прогнозирования телекоммуникационных сетей важно обращать внимание на такие параметры:

- Характеристики спроса людей по телекоммуникационным услугам; -Характеристики прогноза по росту плотности телефонной аппаратуры; -Характеристики прогнозирования телекоммуникационного трафика,

анализ тех направлений, по которым он распространяется.

Указанные параметры являются взаимосвязанными. При их оценках следует учитывать и используемые методы для расчетов параметров и экономического обоснования для создания телекоммуникационных сетей.

Литература

1.Аленичев В.В. Моделирование протоколов стека в сенсорных синхронизированных сетях [Текст] / В.В. Аленичев, Ю.П. Преображенский // Вестник Воронежского института высоких технологий. - 2018. - № 4 (27).- С. 40-43.

2.Lvovich Ya. Оценка производительности и состава оборудования локальных компьютерных сетей [Текст] / Ya. Lvovich, O. Choporov, Yu. Preobrazhenski // Information Technology Applications. - 2017. - № 2. - С. 18-33.

3.Ермолова В.В. Архитектура системы обмена сообщений в немаршрутизируемой сети [Текст] / В.В. Ермолова, Ю.П. Преображенский // Вестник Воронежского института высоких технологий. - 2010. - № 7. - С. 79-81.

АНОО ВО «Воронежский институт высоких технологий» ФГБОУ ВО Воронежский государственный технический университет»,

Россия

УДК 681.3

Ю.А. Клименко

АНАЛИЗ ХАРАКТЕРИСТИК РАСПРЕДЕЛЕННЫХ ЭЛЕКТРИЧЕСКИХ СИСТЕМ

Внестоящее время в энергетической сфере можно отметить ряд проблем. Растут тарифы на электроэнергию. Также, если стремятся к подключению источников малой генерации к большим сетям, то такое подключение характеризуется высокой стоимостью. Требуется обеспечивать теплоснабжение на больших территориях.

Вэтой связи следует проводить разработки, связанные с применением альтернативных источников энергии, а также распределенной малой генерации.

23

Подобные энергетические источники могут быть полезны в таких сетях, где отсутствует централизованное диспетчерское управление. Для его учета может потребоваться существенное усложнение всей сети как с точки зрения функционала, так и структуры. Поэтому исследователи занимаются разработками, базирующимися на технологиях Smart Grid. Получаются качественно новые энергосистемы [1, 2].

Вэтих энергетических системах есть новые характеристики. Например, они могут эффективным образом противостоять возмущениям. Также есть возможности для адаптации к условиям работы. Это достигается вследствие того, что развиваются современные системы управления. В регулировании режимов участвуют различные субъекты. Тогда реализуется мультиагентное управление режимами.

Процесс управления в сложных больших энергетических сетях должен быть децентрализованным. Это связано с тем, что нет возможностей для того, чтобы наблюдать режимы.

Всуществующих условиях процессы развития и эксплуатации энергосистем основываются на том, что есть инвариантность схемы коммутации сетей и их режимов [3].

Не всегда полноценным образом происходит применение потенциала

реконфигурации сетей для того, чтобы обеспечивать надежность в электроснабжении потребителя. Не для всех случаев обеспечивается живучесть систем электроснабжения.

Процесс деления сетей используется, чтобы отделять район или электростанцию на изолированные работы с примерным образом сбалансированной нагрузкой [4].

Процесс реконфигурации энергетических систем, имеющих пониженную

эффективным образом применяются внутренние резервы в энергосистемах, имеющие структурный характер.

Втрадиционных энергосистемах, описываемых с точки зрения

требований целостности, а также возможностей параллельного функционирования генераторов в ней, исследователи дали описание общих требований по устойчивости и живучести. В них произошло аккумулирование опыта по проектированию и эксплуатации.

Существенные отличия по условиям функционирования энергосистем и реализации различных видов энергетического оборудования, которое применяется в больших сетях и на распределительных уровнях, можно говорить о задачах по разработке требований относительно устойчивости и живучести компонент альтернативных источников энергии.

Вследствие того, что нет на настоящий момент достаточного опыта в проектировании и эксплуатации подобных систем, можно говорить об актуальности разработок рекомендаций, которые будут обеспечивать условия по интеграции различных энергетических подсистем.

24

Литература

1.Преображенский Ю.П. Некоторые этапы истории развития информатики

ивычислительной техники / Ю.П. Преображенский, Д.В. Жилин // Вестник Воронежского института высоких технологий. - 2018. - № 3 (26). - С. 37-39.

А.В. Шапаев // Вестник Воронежского института высоких технологий. - 2018. - № 1 (24). - С. 95-98.

4. Львович И.Я. Проблемы создания интеллектуальных систем / И.Я. Львович, Н.Е. Кравцова, Ю.Л. Чупринская // Вестник Воронежского института высоких технологий. - 2018. - № 2 (25). - С. 13-15.

АНОО ВО «Воронежский институт высоких технологий», Россия

УДК 681.3

Ю.П. Преображенский

ИНФОРМАЦИОННЫЕ ТЕХНОЛОГИИ В СИСТЕМЕ ИНТЕРНЕТ-ВЕЩЕЙ

Внастоящее время, в связи с тем, что происходит развитие сетевых технологий, расширяются возможности Интернета вещей, в том числе, с точки зрения того, как хранится и обрабатывается информация.

Всистеме Интернет вещей есть несколько компонентов: датчики и сенсоры позволяют собирать данные. На основе мобильного модуля происходит процесс передачи их в диспетчерский центр. В дальнейшем используется программное обеспечение на серверах и диспетчерских терминалах. На разных системах устанавливается разное программное обеспечение. Им определяется функционал систем.

Происходит увеличение объемов информации в системе Интернет вещей.

Вэтой связи наблюдается развитие технологий, связанных с большими данными. К большим сетям происходит подключение самых разных устройств. Их

число увеличивается. Сгенерированные данные необходимо хранить. Тогда увеличиваются вычислительные мощности и свободные объемы для того, чтобы хранить информацию.

Данные могут быть как структурированные, так и не структурированные, они характеризуются огромными объемами.

Кроме того, информация должна обрабатываться с большими скоростями. Хранение Больших данных осуществляется на основе распределенных файловых систем. То есть применяются тысячи жестких дисков, стандартных

25

компьютеров. При помощи тар осуществляется отслеживание (индексация) той информации, которая хранится в конкретном месте.

На базе стандартных видов оборудования и использования программных средств есть возможности для того, чтобы распределенная файловая система была управляемая.

Среди основных подходов и техник анализа, которые используются в Больших данных, можно указать:

-связанные с обучением ассоциативным правилам. Также рассматриваются методы классификации, кластерного и регрессионного анализа;

-основанные на краудсорсинге. Тогда с данными могут работать некоторые лица, которые, привлекаются при помощи публичной оферты. Люди не вступают в трудовые отношения;

-связанные со смешением и интеграцией данных. При этом различные данные, разных типов интегрируются, что дает возможности для того, чтобы был их более глубинный анализ;

-использующие технологии машинного обучения. Тогда можно получать обобщенные прогнозы с точки зрения применения базовых моделей;

-основанные на искусственных нейронных сетях. Также могут быть применены технологии сетевого анализа, оптимизации, а также генетических алгоритмов;

-базирующиеся на распознавании образов;

-использующие прогнозную аналитику;

-основанные на имитационном моделировании;

-использующие технологии пространственного анализа;

-базирующиеся на статистическом анализе; Объем данных в Интернете вещей можно уменьшить за счет

соответствующих подходов.

Литература

1.Русанов П.И. Феномен информационной зависимости и "жизни в сети"

/П.И. Русанов, А.Г. Юрочкин // Вестник Воронежского института высоких технологий. - 2018. - № 1 (24). - С. 156-159.

2.Русанов П.И. Особенности построения сетей wi-fi / П.И. Русанов, А.Г. Юрочкин // Вестник Воронежского института высоких технологий. - 2018. - № 1 (24). - С. 85-89.

3.Применение интеллектуальных технологий в информационно-

измерительных системах / И.Г. Чернышов, Д.Г. Тимохин, Г.В. Сысоев, А.В. Шапаев // Вестник Воронежского института высоких технологий. - 2018. - № 1 (24). - С. 95-98.

4. Львович И.Я. Проблемы создания интеллектуальных систем / И.Я. Львович, Н.Е. Кравцова, Ю.Л. Чупринская // Вестник Воронежского института высоких технологий. - 2018. - № 2 (25). - С. 13-15.

АНОО ВО «Воронежский институт высоких технологий», Россия

26

УДК 681.3

Ю.П. Преображенский

ИНФОРМАЦИОННЫЕ ТЕХНОЛОГИИ В СИСТЕМЕ "УМНЫЙ ДОМ"

"Умный" дом рассматривается в виде системы автоматизированного жилого дома. Для него используется комплекс датчиков и сенсоров [1], что ведет к повышению комфортности жильцов.

Врамках ограниченного пространства можно управлять конкретными ситуациями, делать изменения в системе.

Управление возможно автоматизированным образом, даже если люди непосредственным образом не присутствуют внутри помещений [2].

Есть технологии автоматического выключения освещения, умных полов, умных чайников и др.

Исследователями было показано, что на основе соответствующих применяемых технологий можно достичь заметной экономии. Затраты по различным видам ресурсов сокращаются на несколько десятков процентов.

Кроме того, есть выигрыш с точки зрения уменьшения вредного влияния на окружающую среду.

Обычные предметы могут быть дополнены интеллектуальными датчиками, сенсорами.

Вследствие этого меняется форма их создания, а также уровень автоматизации [3].

За счет того, что применяются инфракрасные датчики, возможно отслеживание положения людей внутри помещений, чтобы было точное позиционирование.

Затем подобную информацию можно применять при регулировании освещения в домах [4].

Если помещения пустые, то свет будет выключен. Где в помещениях появятся люди, там свет будет включен.

Всистеме, связанной с умным домом, можно выделить несколько подсистем:

-позволяющих управлять освещением; - позволяющих управлять электропитанием; - позволяющих управлять климатом; - позволяющих управлять связью;

- позволяющих управлять безопасностью.

Есть возможности для автономного функционирования каждой из подсистем. При этом максимальный эффект получается, когда подсистемы работают одновременным образом.

Для того, чтобы управлять подсистемами формируют единый центр контроля.

27

Есть датчики в системе освещения, на основе которых формируется информация по присутствию людей.

Также подобная информация может быть получена из других подсистем. Автоматические устройства входят в состав систем освещения. Они на

показания. Тогда есть процесс управления кондиционером, открываются и закрываются окна

Телекоммуникационные составляющие применяются для того, чтобы объединять управление разными подсистемами.

Литература

1.Применение интеллектуальных технологий в информационноизмерительных системах / И.Г. Чернышов, Д.Г. Тимохин, Г.В. Сысоев, А.В. Шапаев // Вестник Воронежского института высоких технологий. - 2018. -

№1 (24). - С. 95-98.

2.Львович И.Я. Проблемы создания интеллектуальных систем / И.Я. Львович, Н.Е. Кравцова, Ю.Л. Чупринская // Вестник Воронежского института высоких технологий. - 2018. - № 2 (25). - С. 13-15.

АНОО ВО «Воронежский институт высоких технологий», Россия

28

УДК 681.3

Э.И. Воробьев, Б.Н. Тишуков, А.В. Васильева

РАЗРАБОТКА АЛГОРИТМА ВЫЯВЛЕНИЯ НЕШТАТНЫХ СИТУАЦИЙ ДЛЯ СИСТЕМЫ ДИСПЕТЧЕРСКОГО КОНТРОЛЯ МАГИСТРАЛЬНЫХ ГАЗОПРОВОДОВ

В статье рассматриваются вопросы, связанные с определением нештатных ситуаций в газораспределительной системе.

В случае, когда возникает нештатная ситуации диспетчеру необходимо обнаружить НС, определить ее тип, принять меры по ее локализации и устранению последствий, т.е. осуществить переход из нештатного в штатный режим. Можно выделить метод распознавания по определенным признакам типа основных нештатных ситуаций:

несанкционированной перестановки (открытия / закрытия) запорной арматуры

нештатной ситуации, связанной с закрытием основного крана на нитке МГ или с открытием крана-перемычки между нитками МГ с разным давлением;

неправильного показания датчика давления – нештатной ситуации, связанной с выходом из строя датчика;

утечки газа из-за одиночного частичного или полного разрыва на линейной части МГ.

образование кристаллогидратных пробок в МГ и газопроводах-

отводах.

Обнаружить наличие нештатной ситуации позволяет система телемеханики, установленная на линейной части участка магистрали. На крановых площадках до и после основных кранов устанавливают датчики давления. Для каждого датчика давления задается минимально и максимально допустимые значения для конкретного штатного режима [1].

На рисунке представлены основные типы нештатных ситуаций на магистральном газопроводе.

Основные типы нештатных ситуаций на МГ

29