В статье представлен обзор алгоритмов оценки активной мощности в однофазной цепи электроснабжения с использованием цифровой обработки сигналов во временной и частотной областях. Также проведено сравнение свойств этих алгоритмов для синусоидального тестового сигнала. Сравниваются не только уже известные алгоритмы, но и предлагаемый новый алгоритм. Дается дополнительная информация о некоторых известных алгоритмах. Приведены результаты компьютерного моделирования в среде MATLAB и результаты измерений, полученные с помощью мультиплексированных компьютерных плат сбора данных. Также исследованы косинусные окна сглаживания в сочетании с предлагаемым итеративным алгоритмом. Помимо этого, исследуется влияние аддитивного шума и субгармоник на точность оценки активной мощности. Показано, что наиболее точные результаты оценивания обеспечивает метод во временной области, основанный на методе максимального правдоподобия
Идентификаторы и классификаторы
В данном исследовании мы рассматриваем значимость измерения мощности и оценки качества электроэнергии. Многочисленные исследования посвящены различным аспектам измерения мощности. В нашей статье представлен обзор и сравнение алгоритмов расчета активной мощности однофазной цепи с использованием цифровой обработки сигналов (ЦОС).
Список литературы
- Cristaldi L. Power and Current Components Measurement in Three-Phase System Under Nonsinusoidal Conditions / L. Cristaldi, A. Ferrero, R. Ottoboni // Measurement. – 1994. – Vol. 12, № 3. – P. 251–273.
- Novotny, M. Measurement of Active Power by Time-Domain Signal Processing / M. Novotny, M. Sedlacek // Measurement. – 2009. – Vol. 42, № 8. – P. 1139–1152.
- Балабан, О. М. Проблема измерения реактивной мощности несинусоидальных сигналов в системах электроснабжения / О. М. Балабан, Е. В. Львова, А. А. Серанова, Ю. Б. Томашевский // Надежность и качество : сб. тр. ХХII Междунар. симп. : в 2 т. – Пенза : ПГУ, 2017. – Т. 2. – С. 128–132.
- Карташев, И. И. Управление качеством электроэнергии / И. И. Карташев, В. Н. Тульский, Р. Г. Шамонов, Ю. В. Шаров, Р. Р. Насыров. – Москва : Издательский дом МЭИ, 2017. – 347 с.
- Долинина, О. Н. Измерение мощности в промышленных электрических сетях цифровыми методами: обзор стандартов / О. Н. Долинина, О. А. Торопова, Е. В. Львова // Вестник Саратовского государственного технического университета. – 2020. – № 2 (85). – С. 5–16.
- Львов, А. А. Неоднозначность методов измерения реактивной мощности в промышленных сетях переменного тока / А. А. Львов, И. И. Артюхов, М. А. Соломин // Проблемы управления, обработки и передачи информации : сб. тр. IV Междунар. науч. конф. : в 2 т. – Саратов : Издательский дом «Райт-Экспо», 2015. – Т. 2. – С. 164–172.
- Жежеленко, И. В. Качество электроэнергии на промышленных предприятиях / И. В. Жежеленко, Ю. Л. Саенко. – Москва : Энергоатомиздат, 2005. – 261 с.
- Zhang, J. Q. An Adaptive Window Function Method for Power Measurement / J. Q. Zhang, S. J. Ovaska // IEEE Trans. on Instrumentation and Measurement. – 2000. – Vol. 49, № 6. – P. 1194–1200.
- Dolinina, O. Estimating Algorithm for Harmonics of Current and Voltage Signals When Measuring Reactive Power in Industrial Power Networks / O. Dolinina, O. Toropova, E. L’vova, N. Vagarina // Information and Communication Technologies for Research and Industry. – Springer Nature, Switzerland, 2020. – Vol. 337. – P. 250–271.
- Желбаков, И. Н. Сравнительный анализ методов измерения реактивной мощности / И. Н. Желбаков, А. Н. Серов, А. А. Шатохин // Измерительная техника. – 2011. – № 1. – С. 64–76.
- Artyukhov, I. I. A Method of Reactive Power Measurement in Industrial Alternative Current Mains Supplies / I. I. Artyukhov, M. A. Solomin, E. V. L’vova // Proc. of the 2016 Int. Conf. on Actual Problems of Electron Devices Engineering. – Saratov : IEEE, 2016. – P. 361–366.
- Кандидов, В. П. Дискретное преобразование Фурье : учеб. пос. / В. П. Кандидов, С. С. Чесноков, С. А. Шленов. – Москва : Физический факультет МГУ, 2019. – 88 с.
- Bracewell, R. N. The Fourier Transform and Its Applications / R. N. Bracewell. – McGraw-Hill Science-Engineering-Math, 1999. – 640 p.
- Sedlacek, M. Iterative Design of DSP Cosine Windows by Placing Spectrum Zeros, and Some New Classes of DSP Cosine Windows / M. Sedlacek, Z. Stoudek // Measurement. – 2010. – Vol. 43, № 8. – P. 994–1011.
- Agrež, D. Power Measurement in Non-coherent Sampling / D. Agrež // Measurement. – 2008. – Vol. 41, № 3. – P. 230–235.
- Sedlacek, M. Interpolations in Frequency and Time Domain Used in FFT Spectrum Analysis / M. Sedlacek, M. Titera // Measurement. – 1998. – Vol. 23, № 3. – P. 185–189.
- Schmidt, J. W. Staircase Algorithm and Construction of Convex Spline Interpolants up to the Continuity C3 / J. W. Schmidt // Computers and Mathematics with Applications J. – 1996. – Vol. 31, № 4/5. – P. 67–79.
- Дробынин, М. Е. Компенсация влияния температуры в авиационных пьезорезистивных датчиках давления / М. Е. Дробынин, О. Д. М. Аль-Таи, Е. В. Филина, П. А. Львов, С. А. Кузин // Известия ЮФУ. Технические науки. – 2021. – № 5. – С. 69–82.
- Руфов, А. А. О выборе оконной функции при измерении среднеквадратического значения гармонического сигнала методом интегрирования / А. А. Руфов, А. Д. Поздняков // Радиотехнические и теле-коммуникационные системы. – 2014. – № 4. – С. 34–39.
- Абакумов, А. В. Исследование методов оценивания стандартного отклонения последовательности при контроле качества изделий / А. В. Абакумов, А. А. Львов, Е. Н. Скрипаль, Ю. А. Ульянина // Надежность и качество : сб. тр. Междунар. симп. : в 2 т. – Пенза : ПГУ, 2018. – Т. 2. – С. 92–96.
- Agrež, D. Dynamics of Frequency Estimation in the Frequency Domain / D. Agrež // IEEE Trans. on Instrumentation and Measurement. – 2007. – Vol. 56, № 6. – P. 2111–2118.
- Radil, T. New Spectrum Leakage Correction Algorithm for Frequency Estimation of Power System Signals / T. Radil, P. M. Ramos, A. C. Serra // IEEE Trans. on Instrumentation and Measurement. – 2009. – Vol. 58, № 5. – P. 1670–1679.
- Slepicka, D. Weighted Multipoint Interpolated DFT to Improve Amplitude Estimation of Multifrequency Signals / D. Slepicka, D. Agrež, H. Lapuh et al. // IEEE Trans. on Instrumentation and Measurement. – 2002. – Vol. 51, № 2. – P. 282–292.
- Moutchkaev, A. S. Parameter Estimation of Superimposed Sinusoids by Data Matrix Subfactorization: Theory and Algorithm / A. S. Moutchkaev, S.-H. Kong, A. A. L’vov // Proc. of Int. Conf. on Actual Problems of Electron Devices Engineering. – Saratov, Russia : IEEE, 2016. – Vol. 2. – P. 442–447.
- Moutchkaev, A. S. Parameter Estimation of Superimposed Sinusoids by Data Matrix Subfactorization: Analysis and Results / A. S. Moutchkaev, S.-H. Kong, A. A. L’vov // Proc. of Int. Conf. on Actual Problems of Electron Devices Engineering. – Saratov : IEEE, 2016. – Vol. 2. – P. 448–455.
- Львов, А. А. Сравнение методов оценивания параметров квазигармонических сигналов / А. А. Львов, А. А. Серанова, Р. В. Ермаков, А. С. Мучкаев // Радиотехника. – 2019. – № 8 (12). – С. 88–95.
- L’vov, A. Comparison of Methods for Parameter Estimating of Superimposed Sinusoids / A. L’vov, A. Seranova, R. Ermakov, A. Sytnik, A. Muchkaev // Information and Communication Technologies for Research and Industry. – Springer Nature, Switzerland, 2020. – P. 140–151.
- Agrež, D. Weighted Multipoint Interpolated DFT to Improve Amplitude Estimation of Multifrequency Signals / D. Agrež // IEEE Trans. on Instrumentation and Measurement. – 2007. – Vol. 51, № 2. – P. 282–292.
- Belega, D. Multifrequency Signal Analysis by Interpolated DFT Method with Maximum Sidelobe Decay Windows / D. Belega, D. Dalet // Measurement. – 2009. – Vol. 42. – P. 420–426.
- Rife, D. C. Use of Discrete Fourier Transform in Measurement of Frequencies and Levels of Tones / D. C. Rife, G. A. Vincent // Bell System Technical J. – 1976. – Vol. 42. – P. 197–228.
CASPIAN JOURNAL: Control and High Technologies, 2024, 1 (65)
134 - Nazrul, F. Grid Frequency Estimation Using Rife-Vincent Class I Window Based Discrete Fourier Transform / F. Nazrul, S. A. Masuma, H. I. Kafi, M. S. Reza, M. M. Hossain, F. Abedin // Proc. 2016 IEEE Int. WIE Conference on Electrical and Computer Engineering. – Pune : IEEE, 2016. – P. 246–249.
- Долинина, О. Н. Сравнительный анализ двухканальных алгоритмов оценки параметров синусои-дальных сигналов в системах управления качеством электроэнергии / О. Н. Долинина, Е. В. Львова, А. А. Се-ранова // Известия Тульского государственного университета. Технические науки. – 2018. – Вып. 5. – С. 46–59.
- Львова, Е. В. Цифровые методы измерения мощности в силовых сетях: обзор стандартов / Е. В. Львова, К. С. Ефремов, П. О. Балабан, И. А. Самохин // Проблемы управления, обработки и передачи информации : сб. тр. V Междунар. юбилейн. науч. конф. – Саратов : ООО СОП «Лоди», 2019. – C. 518–528.
- Sandrolini, L. Impact of Short-Time Fourier Transform Parameters on the Accuracy of EMI Spectra Estimates in the 2–150 kHz Supraharmonic Interval / L. Sandrolini, A. Mariscotti // Electric Power Systems Research. – 2021. – Vol. 195. – P.107130.
- IEEE Standard for Digitizing Waveform Records. – IEEE Std., 2007. – P. 1057–2007.
- Ramos, P. M. A New Sine-Fitting Algorithm for Accurate Amplitude and Phase Measurements in Two Channel Acquisition Systems / P. M. Ramos, A. C. Serra // Measurement. – 2008. – Vol. 41, № 2. – P. 135–143.
- Львов, А. А. Оценивание параметров квазигармонических сигналов методом максимального правдоподобия / А. А. Львов, В. П. Глазков, В. П. Краснобельмов, Р. С. Коновалов, М. А. Соломин // Вестник Саратовского государственного технического университета. – 2014. – № 1 (77), вып. 4. – С. 147–154.
- Казаков, К. В. Алгоритм двухканального оценивания параметров квазигармонических сигналов / К. В. Казаков, А. А. Львов, В. А. Пыльский // Вестник Саратовского государственного технического университета. – 2009. – № 2 (43), вып. 4. – С. 38–41.
- Львов, А. А. Сравнение методов оценивания параметров квазигармонических сигналов / А. А. Львов, А. А. Серанова, Р. В. Ермаков, А. С. Мучкаев // Радиотехника. – 2019. – № 8 (12). – С. 88–95.
- L’vov, A. A. A Novel Parameter Estimation Technique for Software Defined Radio System Based on Broadband Multi-port Receiver / A. A. L’vov, R. V. Geranin, N. Semezhev, P. A. L’vov, E. A. Moiseykina // Proc. 2015 Int. Siberian Conf. on Control and Communications. – Omsk, 2015. – P. 320–324.
- L’vov, P. A. The Use of Current Loop Circuit as a Signal Conditioner for High Accuracy Digital Piezoresistive Pressure Sensors / P. A. L’vov, R. S. Konovalov, S. A. Kuzin, A. A. L’vov // 2016 Dynamics of Systems, Mechanisms and Machines (Dynamics). – Omsk, Russia, 2016. – P. 1–5. – DOI: 10.1109/Dynamics.2016.7819039.
- L’vov, A. A. Statistical Approach to Measurements with Microwave Multi-port Reflectometer and Optimization of Its Construction / A. A. L’vov, R. V. Geranin, N. Semezhev, P. A. L’vov // Proc. of Microwave and Radio Electronics Week and 14th Conf. on Microwave Techniques. – Pardubice : IEEE, 2015. – P. 179–183.
- L’vov, A. A. Statistical Estimation of the Complex Reflection Coefficient of Microwave Loads Using a Multi-Port Reflectometer / A. A. L’vov, A. A. Morzhakov // Proc. 1995 SBMO/IEEE MTT-S Int. Microwave and Optoelectronic Conf. – Rio-de-Janeiro : IEEE, 1995. – Vol. 2. – P. 685–689.
Выпуск
Другие статьи выпуска
В статье поставлена цель выработки критерия выбора радиуса тестового фрагмента круглой формы для виброизмерительной системы, анализирующей вибрационное размытие его изображения. Актуальность поставленной цели состоит в расширении функциональных возможностей виброизмерительной системы за счет измерения как сильных вибраций, так и слабых при минимизации погрешности измерений. Для обоснования взаимосвязи радиуса тестового фрагмента и измерительной погрешности применены методы математической статистики, сегментации изображений и численного моделирования. Проведен анализ состояния вопроса измерения параметров вибраций на основе анализа размытия изображения тестового фрагмента круглой формы. Составлена примерная схема измерения параметров вибрационных процессов на основе анализа размытия изображения тестового фрагмента круглой формы. Приведено описание этой схемы. Проведен анализ вибрационного перемещения тестового фрагмента круглой формы в плоскости объекта регистрирующего устройства по гармоническому закону. Проведена ре-конструкция такого вибрационного перемещения, представлена и описана ее графическая интерпретация. Проведена предметно ориентированная сегментация изображения тестового фрагмента круглой формы с вибрационным размытием при прямолинейном вибрационном перемещении в плоскости объекта регистрирующего устройства. Проведен сравнительный анализ погрешности измерения площади изображения, вносимой прямоугольным сегментом и полукруглыми сегментами. Введено понятие нормированной амплитуды вибрационного перемещения, которое применяется в качестве аргумента функции приведенной погрешности, когда в качестве нормирующего значения принимается радиус тестового фрагмента круглой формы. Введено, обосновано и конкретизировано понятие эквивалентной амплитуды вибрационного перемещения по произвольной траектории. Выработана и обоснована рекомендация выбирать радиус тестового фрагмента минимальным при условии превышения им наибольшей ожидаемой эквивалентной амплитуды вибрационного перемещения исследуемого элемента вибрирующей поверхности.
Существующие методы изучения студентами основ радионавигации, радиолокации, систем управления и радиоэлектронной борьбы в рамках обучения по специальности «Радиоэлектронные системы и комплексы» и обучения операторов обзорных радиолокационных станций ограничены по возможностям или при изучении тратится технический ресурс обзорных радиолокационных станций. В данной работе приводится описание разработанной в филиале «Взлет» Московского авиационного института компьютерной модели индикатора радиолокационной станции кругового обзора, которую предполагается использовать при изучении ряда дисциплин, а также обучении операторов индикаторов обзорных радиолокационных станций кругового обзора. Представлена реализация модели в виде частей программного кода, а также результаты экспериментов по моделированию радиолокационной обстановки в простых и сложных помеховых ситуациях. Предложенная модель индикатора обзорных радиолокационных станций кругового обзора обладает большим потенциалом дальнейшего развития по совершенствованию радиолокационной обстановки и приближению её к более реальным обстановкам.
В настоящее время использование связки – (а) программные средства глубокого обучения и (б) параллельный двуязычный выравненный корпус текстов – позволяет создать переводчик для определенной предметной области. С помощью семейства патентов Patent Family (изобретения, профессионально переведенные на различные языки: русский, английский и т. п. и зарегистрированные в патентных базах различных стран), полученного посредством парсинга Google Patents, возможно создать параллельный корпус текстов для обучения лингвистической модели. В ходе работы получен новый метод, обеспечивающий формирование русско-английского параллельного корпуса для автоматического перевода текста патентов. Разработаны алгоритмы: парсинга патентов с Google Patents; формирования параллельного корпуса; обучения лингвистической модели перевода текстов патентов с использованием модели seq2seq. Разработанные алгоритмы реализованы в виде программного модуля на языке Python с использованием PyTorch, NLTK, spaCy, MySQL, ClickHouse. Программный модуль апробирован на патентах с сайта Google Patents. Для вычисления точности перевода были рассчитаны коэффициент BLEU и коэффициент полноты.
Данное исследование охватывает развитие методов математического анализа фондовых рынков с использованием подходов машинного обучения и моделей математического программирования. В рамках исследования описана модель частично-целочисленного линейного программирования для решения задач бинарной классификации с наложением дополнительных условий на число используемых признаков модели и стабильности качества модели во времени. Данная модель реализует комитетный подход к решению задач классификации. Эффективность предложенной модели представлена на примере решения задачи прогнозирования моментов для покупки или продажи акций ПАО «Сбербанк» на основе биржевых данных за период с августа 2007 по май 2023 г. Полученные результаты торговой стратегии позволяют говорить о том, что предложенная модель имеет низкий риск получения убытков на периоде в 1 год, что подтверждается отсутствием периодов с метрикой Accuracy менее 50 %, а также оценкой потенциальных доходов, которая на всех годовых периодах была выше 10 %. Проведенное исследование подчеркивает значимость интеграции математического программирования и машинного обучения для повышения точности и эффективности торговых стратегий на фондовых рынках. Данная работа может представлять интерес для профессиональных трейдеров, исследователей данных, студентов экономических и технических специальностей, а также всех лиц заинтересованных в теме инвестиций и машинного обучения.
В работе проводится анализ существующих исследований по созданию интеллектуальных систем управления с ассоциативной памятью. Извлечение информации из ассоциативной памяти тесно связано с кластеризацией данных, что повышает способность системы обрабатывать и использовать большие объемы данных. Применяемые методы определения оптимального числа кластеров не учитывают последующую длительность, необходимую для поиска управления в кластеризованных данных из ассоциативной памяти. Целью исследования является разработка метода, критерия и алгоритма оптимизации функционирования интеллектуальной системы управления с ассоциативной памятью. Метод основан на поиске управления сначала среди центров кластеров, а затем внутри содержимого ближайшего к входным данным кластера. Критерий позволяет выбрать количество кластеров с точки зрения оценки максимальной длительности поиска управления в ассоциативной памяти для различных входных данных. Алгоритм сокращает количество итераций, необходимых для нахождения количества кластеров. Эффективность предложенного метода, критерия и алгоритма подтверждается результатами вычислительного эксперимента. Анализ полученных результатов показывает, что использование разработанных решений позволяет существенно сократить длительность поиска управления в ассоциативной памяти, повышая, в конечном итоге, эффективность функционирования интеллектуальной системы.
В данной статье представлены результаты систематического обзора литературы по проблемам управления киберфизическими системами на основе анализа данных мониторинга. Обзор включает в себя следующие этапы: формулировку вопроса исследования, поиск и отбор литературы, анализ данных и составление отчета. После отбора статей по критериям включения было выбрано 64 наиболее релевантных статьи. Результаты исследования представ-лены в виде диаграмм, таблиц и графиков. Анализ литературы позволил определить несколько основных проблем в управлении киберфизическими системами на основе данных мониторинга: проблемы безопасности, обработка больших объемов данных, сложность управления, недостаток стандартизации, необходимость быстрого реагирования. Также анализ позволил выделить методы и инструменты, использующиеся для решения проблем управления киберфизическими системами на основе анализа данных мониторинга.
В статье рассматривается проблема автоматизации процесса составления типовых документов по информационной безопасности, такие как положения, инструкции, регламенты и пр. Отмечено, что в большинстве малых российских организаций в штате отсутствует специалист по информационной безопасности, поэтому является актуальной задача разработки сервиса по генерации типовых документов для представителей малого бизнеса. Авторами проведен патентный поиск и анализ предметной области, что подтвердило гипотезу об актуальности поставленной проблемы. В рамках данной работы была предпринята попытка структурировать и систематизировать имеющиеся требования к разработке нормативных документов по информационной безопасности, а также сформулировать тот перечень документов, которые может быть типизирован. На основании данной работы были разработаны требования к программному обеспечению, а также проектные диаграммы и алгоритм работы программного продукта.
Геймификация – это методология, которая может быть успешно применена в различных сферах организации предприятия. В частности, она может быть использована для обучения новых сотрудников, повышения квалификации уже имеющегося персонала и подготовки к кризисным ситуациям. Введение элементов игры и соревнования в процесс обучения позволяет сотрудникам применять полученные знания и навыки в реальных ситуациях, что повышает их эффективность и способность реагировать на угрозы информационной безопасности. Кроме того, использование геймификации стимулирует мотивацию сотрудников и улучшает их вовлеченность в процесс обучения. Одной из особенно-стей геймификации является возможность создания персонажей, которые отражают реальные должности и функции сотрудников организации. Авторы предлагают новые подходы к обучению персонала реагированию инцидентов ин-формационной безопасности, которые ставят процесс учебы под конкретные потребности и особенности организации. Кроме того, результаты игры могут быть представлены в виде описания состояния компании и условий работы сотрудников, которые являются следствием принимаемых во время игры решений. Использование геймификации в обучении информационной безопасности имеет не только преимущества для сотрудников, но и для самой организации. Она помогает сотрудникам развивать необходимые навыки и знания, а также повышает их мотивацию и участие в обучении. В результате информационная безопасность организации улучшается, а риск возникновения угроз снижается.
Для динамически изменяющихся объектов управления в задаче управления информационной безопасностью возникают новые задачи, такие как изменение подходов к сбору и анализу данных, разработка динамических сценариев реагирования на инциденты информационной безопасности. Они должны быть решены через создание применимых в указанной задаче алгоритмов, моделей, методик и подходов управления безопасностью, в том числе на уровне организации процессов, работы с данными и формирования архитектуры информационной безопасности организации. Необходимо в первую очередь создать основу для реагирования в виде модели управляемого объекта, что, в свою очередь, позволит сформировать единый подход для представления управляемых объектов в виде унифицированных записей, удобных для автоматизированного анализа. В настоящей работе приведен вариант модели управляемого объекта на основе гиперграфа с возможностью представления в виде покрытия его звездами в графовой модели. Показана привязка модельной задачи к свойствам объектов задачи управления информационной безопасностью. Статья также содержит ограничения и применимые меры контроля в части управления объектами в цикле непрерывного детектирования и реагирования на инциденты информационной безопасности, а также приложение к задаче управления информационной безопасностью вопросов эксфильтрации данных. Упоминаются также условия контроля эксфильтрации данных. Результаты работы могут быть использованы как для имитационных моделей, так и для реализации в виде модели управляемого объекта для процессов управления информационной безопасностью в практических задачах.
В статье производится краткий обзор существующих платформ для создания умного дома, описывается функциональность каждой платформы, их совместимость с устройствами и возможности управления умным домом через мобильные приложения и голосовые команды. Рассматриваются особенности построения гибкой сетевой архитектуры и устройство приватного облачного сервера. Приведен пример построения гибкой архитектуры умного дома, позволяющей управлять различными устройствами в доме с помощью единого интерфейса, обеспечивая максимальный комфорт и удобство для пользователя. Также доказывается важность выбора открытых стандартов и протоколов, которые обеспечивают совместимость устройств и будущую расширяемость системы.
Статья рассматривает использование цифрового двойника в химии, представляющего собой виртуальное отображение реальной химической системы, а также методику его создания и применения. Проиллюстрирована сложность моделирования молекулярных систем и обоснована необходимость автоматизации этого процесса. Проведен анализ процесса возникновения молекулярных связей, и на его основе разработаны критерии составления продукционных правил, применяемых при моделировании сложных молекулярных систем. Показаны специфика составления и добавления продукционных правил в базу данных, а также особенности их использования в процессе моделирования. Кроме того, описаны программные алгоритмы формирования модели сложной молекулярной системы. Выполнена оценка эффективности автоматизированной системы в сравнении с ручной обработкой данных. Полученные результаты могут быть использованы специалистами в области химии, биологии и др.
Рассмотрен ряд условий и особенностей применения методов определения нечетких отношений предпочтения в сочетании с алгоритмами анализа и сравнения недоминирующих альтернатив в интересах формулировки оптимального состава и номенклатуры системы показателей качества информационного поиска на ресурсах современных дата-центров и электронных библиотек. Данный подход опирается на известные методы теории нечетких множеств, теории синтеза оптимальных систем, теории качества и традиционные методы классификации показателей существенных свойств сложных процессов, учитывающие аспекты релевантности, оперативности, адекватности и минимальной размерности результатов реализации поисковых запросов. Рас-смотрены этапы, физическая сущность и математические аспекты подходов, реализующих синтез оптимальной системы показателей релевантности процессов такого класса в условиях априорной неопределенности (нечет-кости) исходных данных. Практическое применение предложенного подхода позволит повысить объективность формулировки исходных данных для информационного поиска, достоверность определения состава множества оцениваемых параметров качества реализации поисковых запросов, создавая тем самым предпосылки для повышения эффективности процессов такого класса в целом.
Издательство
- Издательство
- АГУ им. В. Н. Татищева
- Регион
- Россия, Астрахань
- Почтовый адрес
- 414056, Южный федеральный округ, Астраханская область, г. Астрахань, ул. Татищева, 20а
- Юр. адрес
- 414056, Южный федеральный округ, Астраханская область, г. Астрахань, ул. Татищева, 20а
- ФИО
- Алексеев Игорь Александрович (РЕКТОР)
- E-mail адрес
- asu@asu.edu.ru
- Контактный телефон
- +7 (851) 2246800
- Сайт
- https://asu.edu.ru/