WWW.DISSERS.RU

БЕСПЛАТНАЯ ЭЛЕКТРОННАЯ БИБЛИОТЕКА

   Добро пожаловать!

Pages:     | 1 | 2 ||

Применение двухуровневой системы управления, а именно, введение дополнительного блока высокоскоростного управления и контроля на базе цифровых сигнальных процессоров ADSP-2186 (рис. 5), позволило получить новый технический результат, защищенный патентом на полезную модель: реализация в АСНИ быстродействующего генератора импульсной последовательности и быстродействующей обратной связи (время реакции от 10-5 с), удовлетворяющей требованиям современных задач медицины, обеспечивающей возможность кон троля параметров объекта и автоматической коррекции импульсной последовательности в зависимости от этих параметров в режиме реального времени.

Рис. 5. Структурная схема автоматизированной системы медицинских исследований Применение данных комплексов в медицинской практике и научных исследованиях привело к выявлению новых эффектов, свойственных биологическим объектам, таких как овершут и гистерезис; обеспечило разработку новых методов диагностики (метод высокоскоростной хронаксии, графический итерационный метод), применение которых в медицинской практике существенно повышает качество лечения и снижает его сроки.

Применение нескольких групп АСНИ (АСНИ кулонометрического контроля, АСНИ электроимпульсных возбуждений биологических объектов) в учебном процессе ряда вузов, позволило познакомить студентов с современным уровнем научных проблем в ряде областей, освоить методологию современного численного эксперимента, принять участие под руководством ведущих ученых в анализе полученных результатов, выявлении новых эффектов и, в то же время, проявить способность и готовность к совершенствованию использованных АСНИ на уровне программирования.

Методика организации исследовательской работы студентов способствовала формированию целого спектра профессиональных компетенций: способность участвовать в постановке и проведении экспериментальных исследований, способность обосновать правильность выбранной модели, сопоставляя результаты экспериментальных данных и полученных решений, готовность использовать математические методы обработки, анализа и синтеза профессиональных исследований, умение оформлять полученные рабочие результаты в виде презентаций, научно-технических отчетов, статей и докладов на научно-технических конференциях.

ОСНОВНЫЕ РЕЗУЛЬТАТЫ ИССЛЕДОВАНИЯ В диссертации на основе выполненных теоретических и экспериментальных исследований предложены элементы тезаурусной системы знаний и методы ее применения в процессе формирования АСНИ в условиях вуза, а также несколько конкретных АСНИ, разработанных с помощью данной методологии.

Основные научные результаты заключаются в следующем:

1. В результате анализа научно-методических информационных источников выявлены аналоги, предложен прототип средств автоматизации разработки АСНИ, предназначенных для использования в высшем профессиональном образовании, указаны и устранены большинство его недостатков, на концептуальном уровне определена специфика применения интеллектуальных средств поддержки разработки АСНИ в условиях вуза: подсказывающие, направляющие и объясняющие инструменты, имитирующие последовательность действий специалиста по созданию АСНИ.

2. Создан тезаурус формирования АСНИ, в достаточно большом объеме произведено его наполнение формализованными знаниями.

Построена иерархическая структура тезауруса, определяющая множество основных понятий предметной области и отношения структуризации на этом множестве.

С помощью методологии структурного анализа и проектирования разработана структурно-функциональная модель процесса функционирования АСНИ, что позволило выявить специфику АСНИ, ее структуру, состав подсистем, выработать концепцию построения АСНИ, определить семантические отношения между элементами тезауруса. Показано, что данная модель может быть применена в качестве формализованного метода построения АСНИ, для осуществления качественного выбора структуры системы.

Для реализации логического вывода была разработана математическая модель с помощью продукционной и фреймовой моделей представления знаний, и на ее основе алгоритмическая модель.

Указанные средства позволяют существенно повысить качество принимаемых решений, что влечет к лучшим показателям производительностьстоимость АСНИ, снижению сложности систем, сокращению времени их разработки.

3. Установлено, что ключевой подсистемой АСНИ, определяющей ее специфику и являющейся отправной точкой в процессе ее создания, является система управления входами. Для этой системы определено пространство поиска решений, разделенное на ряд независимых подпространств.

Предложен метод поиска решений: поиск в фиксированном множестве подпространств. С помощью матрицы связи между подпространствами определена степень влияния одних подпространств на другие, построен оптимальный путь поиска решений в подпространствах, позволяющий эффективно формировать интеллектуальную систему логического вывода: выбор основных характеристик устройства ввода-вывода, определение управляющих и вычислительных сред, выбор операционной системы, определение интерфейсов транспортировки данных, выбор способов обмена данными и определение дополнительных элементов устройств ввода-вывода.

Разработана авторская методика расчета весовых коэффициентов потенциально эффективных продукционных правил, которая позволяет алгоритмизировать интеллектуализацию решения задач построения АСНИ - выявлять вероятность успешности решения задачи формирования АСНИ с заданными харак теристиками в результате срабатывания тех или иных продукционных правил с учетом сформированных частичных решений.

На основе данной методики создано алгоритмическое обеспечение логического вывода.

4. На основе тезауруса формирования АСНИ разработано алгоритмическое обеспечение экспертной системы поддержки принятия решений, в том числе сформирована система продукционных правил, содержащих причинную, следственную части, номер подпространства, в котором они могут быть применены, а также весовые функции в зависимости от выбранного критерия: на основе вероятности реализации АСНИ или ее оценочной стоимости.

Создан демонстрационный вариант экспертной системы поддержки принятия решений, позволяющий использовать разработанные интеллектуальные средства тезаурусной системы знаний. Проведены многократные экспериментальные проверки функционирования системы при решении ряда типовых задач в процессе создания АСНИ, что показало высокую эффективность ее применения.

5. С помощью тезаурусной системы знаний реализовано несколько вариантов автоматизированных систем научных исследований, которые могут быть применены как в научных целях для исследования быстропротекающих процессов, так и в промышленных и полупромышленных целях как эффективное технологическое средство. В данных системах реализован новый технический результат, заключающийся в применении двухуровневой системы управления, что позволило реализовать быстродействующий генератор импульсной последовательности и быстродействующую обратную связь, характеристики которых удовлетворяют требованиям современных задач различных предметных областей: физики, химии, биологии, медицины и др.

6. Разработанные АСНИ успешно внедрены в исследовательскую деятельность ряда вузов и научных учреждений. Использование разработанных систем в учебном процессе позволило привлечь студентов старших курсов к участию в серьезных научных исследованиях с использованием автоматизированных систем, исключающих рутинную обработку экспериментальных данных, сосредоточиться на их анализе, получить ценные научные результаты в различных направлениях, мотивировать студентов на продолжение углубленных занятий научной деятельностью в прорывных областях химии, физики твердого тела, биологии.

ПУБЛИКАЦИИ АВТОРА Автором опубликовано более 20 работ общим объемом 5,8 п.л. – среди них:

Статьи, опубликованные в периодических изданиях, рекомендованных ВАК 1. Матвеев А.В. Современные средства аналогового и цифрового вводавывода [Текст] / М.Л. Гольдштейн, А.В. Матвеев // Датчики и системы. – 2004. – № 6. – С. 56-65.

2. Матвеев А.В. К вопросу о математическом моделировании состояний биологических объектов [Текст] / Т.А. Матвеева, А.В. Матвеев // Вестн. УГТУУПИ. – 2004. – № 11 (41).– С. 344-346.

3. Матвеев А.В. Автоматизированная система кулонометрического контроля [Текст] / М.Л. Гольдштейн, А.В. Матвеев // Приборы и техника экспериме- нта. – 2003. – № 6. – С. 48-54.

Статьи в сборниках научных трудов 4. Матвеев А.В. Проблемы создания автоматизированных систем научных исследований для высших учебных заведений [Текст] / О.А. Козлов, А.В. Матвеев// В сб. трудов II Межвузовской научно-методической конференции «Шуйская сессия студентов, аспирантов, молодых ученых». – Москва-Шуя: Изд-во ГОУ ВПО ШГПУ, 2009. – С. 66-68.

5. Матвеев А.В. Моделирование процессов адаптации в биологических объектах [Текст] / А.В. Матвеев // Математические методы в технике и технологиях: Сб. трудов XX1 Международной науч. конф., 27-31 мая 2008 г. – Саратов, 2008. – том 9. – С.101-103.

6. Матвеев А.В. Формирование элементов тезауруса разработки АСНИ [Текст] / О.Е.Александров, А.В. Матвеев // Инновационные и наукоемкие технологии в высшем образовании России: Межвузовский сборник научнометодических трудов.– МГУПИ, 2007.– С.44-46.

7. Матвеев А.В. Формирование тезаурусной системы знаний в области построения автоматизированных систем научных исследований [Текст] / А.В. Матвеев // Сб. трудов XXXV региональной молодежной школы-конференции «Проблемы теоретической и прикладной математики», 26-30 января 2004 г.– Екатеринбург.– 2004.– С. 127-130.

8. Матвеев А.В. Разработка элементов системного интеллектуального подсказчика построения автоматизированных систем научных исследований [Текст] / А.В. Матвеев // Алгоритмы и программные средства параллельных вычислений: сб.науч.тр. УрО РАН: Екатеринбург.– 2003. –Вып. 7.– С.98-109.

9. Matveyev A.V. The Informal Modeling of Input-Preprocessing Subsystems For Scientific Research [Тext] / M.L. Goldshtein, A.V. Matveyev // Proceedings of the 10th Digital Signal Processing Workshop, 2nd Signal Processing Education Workshop, October 13-16, Callaway Gardens, Pine Mountain, Georgia, USA.– 2002.

– P.110-116.

10. Матвеев А.В. Моделирование многопроцессорной подсистемы ввода и первичной обработки информации автоматизированных систем научных исследований [Текст] / М.Л. Гольдштейн, А.В. Матвеев // Алгоритмы и программные средства параллельных вычислений: сб. науч. тр. УрО РАН: Екатеринбург.– 2002. – Вып. 6. – С. 129-148.

11. Matveyev A.V. The Structurally-Functional Modelling of Multiprocessor Subsystem of Input and Preprocessing [Тext] / M.L. Goldshtein, A.V. Matveyev // Proceedings of the IASTED International Conference “Automation, Control, and Information Technology”, June 10-13, 2002. – Novosibirsk, Russia. – P. 370-375.

12. Matveyev A.V. The Semi-Formal Model of Multiprocessor InputPreprocessing Subsystem [Тext] / M.L. Goldshtein, A.V. Matveyev // Проблемы управления и моделирования в сложных системах: Труды IV Международной конференции / Под ред. акад. В.П. Мясникова. – Самара: Самарский научный центр РАН, 2002. – С. 227-233.

13. Матвеев А.В. Многопроцессорная система сбора и обработки данных научного эксперимента [Текст] / М.Л. Гольдштейн, А.В. Матвеев //Материалы международного научно-практического семинара «Высокопроизводительные параллельные вычисления на кластерных системах», 20-24 ноября 2001 г, – Н.

Новгород. – 2001.– C. 99-112.

Pages:     | 1 | 2 ||



© 2011 www.dissers.ru - «Бесплатная электронная библиотека»

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.