ISSN 1991-2927
 

АПУ № 2 (48) 2017

Ключевое слово: "интеллектуальная система"

УДК 004.89, 629.7

Гришин Максим Вячеславович, АО «УКБП», кандидат технических наук, окончил самолетостроительный факультет Института авиационных технологий и управления Ульяновского государственного технического университета. Инженер-конструктор АО «УКБП». Имеет статьи по тематике систем автоматизированного проектирования. [e-mail: likani7@mail.ru]М.В. Гришин,

Павлов Павел Юрьевич, АО «УКБП», аспирант УлГТУ, окончил самолетостроительный факультет ИАТУ УлГТУ. Инженер-конструктор АО «УКБП». Имеет статьи по производственной тематике и системам автоматизированного проектирования. [e-mail: pavel.y.pavlov@mail.ru]П.Ю. Павлов,

Соснин Петр Иванович, УлГТУ, заслуженный работник высшей школы РФ, доктор технических наук, профессор, окончил радиотехнический факультет Ульяновского политехнического института. Заведующий кафедрой «Вычислительная техника» УлГТУ. Имеет многочисленные труды в области концептуального проектирования автоматизированных систем. [e-mail: sosnin@ulstu.ru]П.И. Соснин,

Плутахин Вадим Владимирович, АО «УКБП», окончил самолетостроительный факультет ИАТУ УлГТУ. Инженерконструктор АО «УКБП». Область научных интересов составляют системы автоматизации проектирования. [e-mail: plutahin@ukbp.ru]В.В. Плутахин

Применение проектных онтологий в технологической подготовке авиационного производства000_7.pdf

В настоящее время применение онтологий в авиационной промышленности еще не получило должного развития, однако анализ работ отечественных и зарубежных авторов дает основание говорить о положительной динамике внедрения интеллектуальных систем поддержки в данную область. Статья посвящена созданию средств онтологической поддержки работ на этапе технологической подготовки авиационного производства на основе прецедентного подхода, позволяющего осуществлять эксперименты с семантическими моделями многономенклатурной технологической оснастки на стадии формирования технического задания и на основе полученных результатов принимать решения по конструктивному облику артефактов системы поддержки. Исходя из того, что процесс проектирования осуществляется с применением семантики и контролируемой лексики, предлагаемые средства позволят обеспечить эффективный диалог взаимодействия «проектировщик - система» (т. к. в данном случае проектирование ведется с использованием естественно-профессионального языка) и аккумулировать, перерабатывать и сохранять проектно-конструкторские знания в виде опытных единиц.

Онтология, технологическая подготовка производства, интеллектуальная система, технологическая оснастка, воздушное судно.

2016_ 4

Рубрика: Системы автоматизации проектирования

Тематика: Системы автоматизации проектирования.


УДК 681.3

Филиппов Алексей Александрович , Ульяновский государственный технический университет, кандидат технических наук, доцент кафедры «Информационные системы» Ульяновского государственного технического университета, окончил факультет информационных систем и технологий УлГТУ. Имеет статьи в области интеллектуальных систем хранения и обработки информации. [e-mail: al.filippov@ulstu.ru]А.А. Филиппов,

Шалаев Денис Олегович , Ульяновский государственный технический университет, магистрант кафедры «Информационные системы» УлГТУ, окончил факультет информационных систем и технологий УлГТУ. Имеет статьи в области интеллектуальных систем хранения и обработки информации. [e-mail: melges@post.ru]Д.О. Шалаев,

Шеркунов Вячеслав Владимирович , Ульяновский государственный технический университет, аспирант кафедры «Информационные системы» УлГТУ, окончил факультет информационных систем и технологий УлГТУ. Имеет статьи в области интеллектуальных систем хранения и обработки информации. [e-mail: al.filippov@ulstu.ru]В.В. Шеркунов

Реализация веб-ориентированной системы анализа электронного архива технических документов на основе онтологии000_7.pdf

В статье содержится описание и результаты экспериментов с веб-ориентированной системой формирования навигационной структуры электронного архива (ЭА) технических документов (ТД) на основе онтологических моделей. Предварительное индексирование документов выполняется с целью получения онтологических представлений. Онтология предметной области проектной организации представлена в формате OWL. Основными функциями данной системы являются: получение и хранение онтологических представлений ТД, а также формирование навигационной структуры ЭА с целью нахождения множества документов, схожих в семантическом смысле с определенным документом, представляющим интерес для проектировщика. Для хранения онтологии предметной области и онтологических представлений ТД используется графовая база данных Neo4j, взаимодействие с форматом OWL осуществляется с помощью библиотеки OWL API. Система реализована на платформе Java Enterprise Edition.

Интеллектуальная система, структуризация, онтология, навигационная структура, электронный архив, техническая документация.

2015_ 4

Рубрика: Информационные системы

Тематика: Информационные системы, Искусственный интеллект.


УДК 681.3

Субхангулов Руслан Айратович, УлГТУ, аспирант кафедры «Информационные системы» УлГТУ, окончил факультет информационных систем и технологий УлГТУ. Имеет статьи в области интеллектуальных систем хранения и обработки информации. [e-mail: subkhangulov-ruslan@yandex.ru]Р.А. Субхангулов

Онтологический поиск технических документов на основе модели интеллектуального агента38_11.pdf

В статье рассматривается моделирование интеллектуальных агентов для формирования информационных запросов к электронному архиву технических документов. Интеллектуальный агент содержит онтологическое описание профиля проектировщика, которое выражается в виде фрагмента онтологии предметной области. Фактически интеллектуальный агент обладает информацией о предпочтениях пользователя электронного архива. Данная информация имеет концептуальное представление и динамически изменяется в зависимости от изменения потребностей пользователя. Профиль проектировщика пополняется концептами предметной области из Википедии, и таким образом происходит расширение прикладной онтологии в автономном режиме. Опираясь на профиль пользователя, интеллектуальный агент более эффективно решает задачу информационного поиска технических документов. В основе алгоритма информационного поиска используется онтологическая модель, для которой пользовательский запрос и технический документ представляются как нечеткое множество концептов. Задачами интеллектуального агента являются: пополнение информации о пользовательских потребностях в профиль проектировщика, преобразование пользовательского запроса к концептуальному виду и нахождение текстовых документов по запросу пользователя электронного архива. В процессе исследовательской работы были разработаны подсистемы онтологического поиска и автоматического формирования концептуальной сети для онтологии. С данными подсистемами были проведены вычислительные эксперименты, которые доказывают эффективность реализованных подходов.

Интеллектуальная система, онтология, интеллектуальный агент, информационный поиск.

2014_ 4

Рубрика: Искусственный интелект

Тематика: Искусственный интеллект.


УДК 681.3


Филиппов Алексей Александрович, УлГТУ, ассистент кафедры «Информационные системы» Ульяновского государственного технического университета, окончил факультет информационных систем и технологий УлГТУ. Имеет статьи в области интеллектуальных систем хранения и обработки информации. [e-mail: al.filippov@ulstu.ru]А.А. Филиппов

Формирование навигационной структуры электронного архива технических документов на основе онтологических моделей33_9.pdf

В статье содержится описание процесса формирования навигационной структуры электронного архива (ЭА) технической документации (ТД) на основе онтологических моделей. Выполняется предварительное индексирование документов с целью получения онтологических представлений. Онтология предметной области представляется в виде RDFтроек «объект-субъект-предикат». Структуризация ЭА ТД и формирование его навигационной структуры производится с целью нахождения множества ТД, схожих в семантическом смысле с определенным документом, представляющим интерес для проектировщика.

Интеллектуальная система, структуризация, онтология, навигационная структура, электронный архив, техническая документация.

2013_ 3

Рубрика: Математическое моделирование, численные методы и комплексы программ

Тематика: Искусственный интеллект, Информационные системы.


УДК 519.7


Седова Нелли Алексеевна, ФБОУ ВПО «Морской государственный университет им. адм. Г.И. Невельского», кандидат технических наук, окончила Дальневосточный федеральный университет, Институт математики и компьютерных наук. Научный сотрудник учебно-научной лаборатории нелинейных и интеллектуальных систем управления ФБОУ ВПО «Морской государственный университет им. адм. Г.И. Невельского». Имеет статьи, патент, свидетельства о государственной регистрации программ для ЭВМ в области эксплуатации водного транспорта, судовождения. [e-mail: nellyfish81@mail.ru]Н.А. Седова,

Перечёсов Владимир Сергеевич, ФБОУ ВПО «Морской государственный университет им. адм. Г.И. Невельского», кандидат технических наук, окончил Дальневосточную государственную морскую академию. Старший научный сотрудник учебно-научной лаборатории технических средств навигации ФБОУ ВПО «Морской государственный университет им. адм. Г.И. Невельского». Имеет статьи и патенты в области эксплуатации водного транспорта, судовождения. [e-mail: perechesov@msun.ru]В.С. Перечёсов,

Седов Виктор Александрович, ФБОУ ВПО «Морской государственный университет им. адм. Г.И. Невельского», кандидат физико-математических наук, окончил Дальневосточную государственную морскую академию. Старший научный сотрудник учебно-научной лаборатории технических средств навигации ФБОУ ВПО «Морской государственный университет им. адм. Г.И. Невельского». Имеет статьи в области систем искусственного интеллекта. [e-mail: sedov@msun.ru]В.А. Седов

Удержание судна на курсе на базе нечеткой логики с учетом скорости судна32_11.pdf

Для удержания судна на курсе разработана интеллектуальная система на базе нечеткой логики, включающая в себя три входные лингвистические переменные, такие как отклонение судна от заданного курса, скорость такого отклонения, скорость движения судна, и одну выходную – положение пера руля судна. В работе представлены нечеткие множества, соответствующие термам указанных лингвистических переменных. База нечетких продукций содержит 175 правил.

Интеллектуальная система, нечеткая логика, курс судна, лингвистическая переменная, нечеткое множество.

2013_ 2

Рубрика: Математическое и программное обеспечение вычислительных машин, комплексов и компьютерных сетей

Тематика: Искусственный интеллект, Автоматизированные системы управления , Архитектура корабельных систем .


УДК 681.3


Наместников Алексей Михайлович, Ульяновский государственнй технический университет, кандидат технических наук, доцент, окончил радиотехнический факультет Ульяновского государственного технического университета. Доцент кафедры «Информационные системы» факультета информационных систем и технологий. Имеет статьи и монографию в области интеллектуальных систем хранения и обработки информации [e-mail: nam@ulstu.ru]А.М. Наместников

Концептуальное индексирование проектных документов на основе генетической оптимизации27_9.pdf

В статье содержится формальное описание процесса нахождения доминирующего понятия в текстовом фрагменте проектного документа (ПД). Представлена адаптация стандартного генетического алгоритма для решения задачи оптимального разбиения проектного документа на текстовые фрагменты с доминированием понятий онтологии. Рассмотрены реализации операторов кроссинговера и мутации.

Интеллектуальная система, индексирование, генетический алгоритм, онтология.

2012_ 1

Рубрика: Системы автоматизации проектирования

Тематика: Искусственный интеллект, Системы автоматизации проектирования .


УДК 681.3


Наместников Алексей Михайлович, Ульяновский государственный технический университет, кандидат технических наук, доцент, окончил радиотехнический факультет Ульяновского государственного технического университета. Доцент кафедры «Информационные системы» факультета информационных систем и технологий УлГТУ. Имеет статьи и монографию в области интеллектуальных систем хранения и обработки информации. [e-mail: nam@ulstu.ru]А.М. Наместников

Интенсиональное представление кластеров проектных документов на основе приближенных множеств павлака25_6.pdf

В статье содержится формальное описание метода интенсионального представления кластеров проектных документов (ПД), сопровождающееся иллюстративным примером. Содержание интеллектуального репозитория есть множество концептуальных индексов, каждый из которых представляет собой отдельный ПД. Для адаптации методики формирования логических правил, которые позволяют определить кластеры, на основе приближенных множеств Павлака применяется понятие лингвистической переменной Л. Заде.

Интеллектуальная система, кластеризация, лингвистическая переменная, приближенное множество.

2011_ 3

Рубрика: Системы искусственного интеллекта

Тематика: Автоматизированные системы управления , Системы автоматизации проектирования , Искусственный интеллект.


УДК 681.3


Наместников Алексей Михайлович, Ульяновский государственный технический университет, кандидат технических наук, доцент, окончил радиотехнический факультет Ульяновского государственного технического университета. Доцент кафедры «Информационные системы» факультета информационных систем и технологий УлГТУ. Имеет статьи и монографию в области интеллектуальных систем хранения и обработки информации. [e-mail: nam@ulstu.ru]А.М. Наместников,

Филиппов Алексей Александрович, Ульяновский государственный технический университет, аспирант кафедры «Информационные системы» УлГТУ, окончил факультет информационных систем и технологий УлГТУ. Имеет статьи в области интеллектуальных систем хранения и обработки информации. [e-mail: al.filippov@ulstu.ru]А.А. Филиппов

Реализация системы кластеризации концептуальных индексов проектных документов25_7.pdf

В статье содержится описание реализации системы кластеризации проектных документов (ПД). Выполняется предварительное индексирование документов с целью получения концептуальных индексов. Онтология предметной области представляется в виде RDF-троек «объект-субъект-предикат». Для хранения концептуальных индексов применяется формат XML. В качестве репозитория используется XML-сервер Tamino.

Интеллектуальная система, кластеризация, онтология, концептуальный индекс.

2011_ 3

Рубрика: Системы искусственного интеллекта

Тематика: Искусственный интеллект, Автоматизированные системы управления , Системы автоматизации проектирования .


УДК 681.3


Ярушкина Надежда Глебовна, Ульяновский государственный технический университет, Доктор технических наук, профессор. Проректор по научной работе, заведующий кафедрой «Информационные системы» УлГТУ. Имеет статьи и монографии в области интеллектуальных систем нечеткого моделирования. [e-mail: jng@ulstu.ru]Н.Г. Ярушкина,

Перфильева Ирина Григорьевна, Остравский университет, Кандидат физико-математических наук. Профессор университета г. Острава (Чехия). Имеет статьи и монографии в области систем нечеткого моделирования. [e-mail: I_Perfilieva@osu.cz]И.Г. Перфильева,

Игонин Андрей Геннадьевич, Ульяновский государственный технический университет, Кандидат технических наук, доцент кафедры «Вычислительная техника». Имеет статьи в области интеллектуальных систем обработки информации. [e-mail: agigonin@gmail.com]А.Г. Игонин,

Романов Антон Алексеевич, Ульяновский государственный технический университет, Аспирант кафедры «Информационные системы». Имеет статьи в области интеллектуальных систем хранения и обработки информации. [e-mail: romanov@ulstu.ru]А.А. Романов,

Юнусов Тагир Рагатович, Ульяновский государственный технический университет, Кандидат технических наук, начальник лаборатории автоматизации организационной деятельности. Имеет статьи в области интеллектуальных систем обработки информации. [e-mail: unusov@ulstu.ru]Т.Р. Юнусов,

Шишкина Валерия Вадимовна, Ульяновский государственный технический университет, Аспирант кафедры «Информационные системы». Имеет статьи в области интеллектуальных систем хранения и обработки информации. [e-mail: shvv@ulstu.ru]В.В. Шишкина

Разработка internet-сервиса, интегрирующего нечеткое моделирование и анализ нечетких тенденций временных рядов20_10.pdf

В статье представлена реализация новой сервисно-ориентированной архитектуры нового метода нечеткого моделирования. Новизна полученного программного продукта в форме Internet-сервиса заключается в реализации нового интегрального метода нечеткого моделирования и анализа нечетких тенденций временных рядов (ВР) для повышения эффективности управленческих решений, а также в учете новых требований менеджеров к снижению издержек на содержание, эксплуатацию и модернизацию аппаратных и программных средств. В результате исследования интегрального метода установлено, что ошибка точности краткосрочного прогноза не превышает 20%, ошибки краткосрочного прогноза типов нечетких тенденций равны нулю.

Интеллектуальная система, принятие решения, internet-сервис, нечеткое моделирование, прогнозирование временного ряда.

2010_ 2

Рубрика: Теоретические вопросы автоматизации процессов управления

Тематика: Искусственный интеллект.


© ФНПЦ АО "НПО "Марс", 2009-2017 Работает на Joomla!