Автоматизированное проектирование математического обеспечения систем сбора и обработки информации

Автоматизированное проектирование математического обеспечения систем сбора и обработки информации

Автор: Тараненко, Марина Александровна

Шифр специальности: 05.13.12

Научная степень: Кандидатская

Год защиты: 2003

Место защиты: Санкт-Петербург

Количество страниц: 262 с. ил

Артикул: 2614675

Автор: Тараненко, Марина Александровна

Стоимость: 250 руб.

ОГЛАВЛЕНИЕ
Введение
ГЛАВА 1. Обзор состояния вопроса и задачи автоматизации исследования и проектирования программноалгоритмического обеспечения систем сбора и обработки информации.
1.1. Обзор состояния вопроса.
1.2. Концепция систем автоматизированного проектирования.
1.3. Особенности проектирования программноалгоритмического
обеспечения
1.4. Методы автоматизированного проектирования программно
алгоритмического обеспечения.
1.5. Задачи автоматизации исследования и проектирования программно
алгоритмического обеспечения ССОИ
1.6. Постановка задачи автоматизации исследования и проектирования
программноалгоритмического обеспечения ССОИ о геомагнитном поле
1.7. Выводы.
ГЛАВА 2. Разработка и исследование математических моделей
автоматизированной ССОИ.
2.1. Анализ и особенности процесса автоматизированного проектирования математических моделей.
2.2. Принципы и методы разработки математических моделей ССОИ.
2.3. Автоматизированные методы исследования математических моделей ССОИ.
2.3.1. Структура и параметры математических моделей ССОИ.
2.3.2. Структурные свойства ССОИ.
2.4. Исследование методов оценивания параметров.
2.4.1. Погрешности измерений.
2.4.2. Статистическая обработка результатов преобразования.
2.4.3. Схема оценивания
2.4.4. Свойства оценок.
2.4.5. Метод наименьших квадратов.
2.4.6. Марковские оценки.
2.4.7. Метод средневзвешенной фильтрации.
2.4.8. Рекуррентные байесовские соотношения
2.4.9. Оценка максимума правдоподобия
2.4 Оценивание по минимальному среднему риску.
2.5. Обобщенный анализ статистических методов оценивания
2.6. Методы регуляризации.
2.7. Цифровая фильтрация
2.7.1. Фильтр Винера
2.7.2. Фильтр Калмана.
2.8. Выводы.
ГЛАВА 3. Разработка методов проектирования математических
моделей автоматизированного выбора методов обработки информации в ССОИ.
3.1. Основные требования, предъявляемые к алгоритмам обработки
информации
3.2. Оценки характеристик вычислительных алгоритмов
3.3. Автоматизированный выбор метода обработки информации
3.4. Функционал качества проектирования алгоритма автоматизированного
выбора методов обработки информации
3.5. Разработка алгоритма автоматизированного выбора метода обработки
3.6. Принципы построения автоматизированной ССОИ.
3.7. Выбор языка программирования и структура пакета прикладных программ
проектирования математических моделей ССОИ о геомагнитном поле
3.8. Разработка структуры ДГС и особенности ее программной
реализации.
3.9. Выводы
ГЛАВА 4. Применение разработанной методики в ССОИ о
геомагнитном поле.
4.1. Особенности работы с геомагнитной информацией.
4.1.1. Структура геомагнитного поля.
4.1.2. Средства измерения земного магнетизма
4.2. Методы измерения геомагнитной информации
4.3. Задачи, стоящие перед ССОИ о геомагнитном поле
4.4. Автоматизированная система сбора и обработки информации.
4.5. Структура ССОИ
4.5.1. Монитор
4.5.2. Банк данных.
4.5.2.1. База данных
4.5.2.2. Программное обеспечение
4.5.3. Система диалога.
4.5.4. Система получения первичной информации
4.5.5. Система обработки информации
4.6. Выводы.
Литература


Отмеченные обстоятельства оказали существенное влияние на методологию создания автоматизированных ССОИ, выбор архитектурных решений и способов представления и реализации процессов обработки, хранения и поиска данных, методов организации вычислений. Математическое обеспечение этой системы состоит из трех частей. Первая часть от установки, се контроль, сжатие и запись на магнитные ленты. Подпрограммы этой части обеспечивают также взаимодействие ЭВМ и оператора. Вторая группа программ обеспечивает окончательную обработку данных эксперимента. Специфическими функциями этих программ является: контроль событий и восстановление их пространственной картины. Сюда же относятся программы идентификации и статистической обработки данных. Третью группу составляют программы получения параметров работы установки и моделирующие программы. Принципы построения специализированных автоматизированных систем для научных исследований рассмотрены в работе (3). К специализированным системам обработки данных (пакетам прикладных программ второго поколения) относятся пакеты (4, 5), построенные с использованием универсальных алгоритмических языков и ориентированных на решение задач линейной алгебры, а также работы (6, 7) и др. Одним из достоинств прикладных программ второго поколения являются отмеченная в работе (8) автоматизация вызова нужных программ и организация информационной связи между ними, недостатком - фиксированный характер вычислительного процесса, реализуемого пакетом. В пакеты этого поколения, как правило, включались самые подходящие на данный момент прикладные программы, и не особенно заботились о его развитии и совершенствовании. Необходимость иметь гибкий и открытый аппарат для решения прикладных задач обработки данных привела к появлению пакетов прикладных программ третьего поколения - модульным системам обработки данных (9, , , и др. Алгоритмы на этом этапе развития применялись для решения практических задач без серьезного обоснования. Дальнейшее развитие отличалось попытками, с одной стороны, ставить и решать задачу выбора в конкретной ситуации наилучшего в некотором смысле алгоритма, а с другой стороны - переходить от описания отдельных некорректных алгоритмов к описанию принципов их формирования. Основным требованием при решении этой задачи является достижение относительно минимальной сложности вычислений, устойчивости к шуму и искажениям входной информации и статистической надежности. В процессе решения используется принцип прецендентности, формализация настройки алгоритма на задачу в том числе автоматизация выбора класса алгоритмов, оптимальных для рассматриваемого класса задач, и принцип коррекции окончательного решения посредством расширения базового множества моделей алгоритмов, используемых для его получения. Обзор достижений в области разработки систем автоматизации процесса обработки данных показывает, что в настоящее время существует несколько подходов к их созданию. Стремление предоставить максимум удобств пользователю при создании пакета программной обработки статистических данных, достичь разумного компромисса в определении возможностей пакета, учитывать взаимосвязь методов решения задач одного класса, экономить высококвалифицированный труд программистов, достичь приемлемой эффективности обработки данных и др. Отсюда вытекает задача автоматизированного проектирования ССОИ, учитывающей новые требования, возлагаемые на нее. Система автоматизированного проектирования - это человеко-машинная система, и объединенные в этой системе человек и машина достигают таких показателен производительности и качества проектирования, которые недоступны каждому из них в отдельности. Основная функция САПР состоит в осуществлении автоматизированного проектирования на всех или на отдельных стадиях проектирования объектов и их составных частей на основе применения разработанной логической схемы проектирования, системы моделей объекта проектирования, автоматизированных проектных процедур и использования средств вычислительной техники. Целью функционирования САПР является получение проектного решения, т.

Рекомендуемые диссертации данного раздела

28.06.2016

+ 100 бесплатных диссертаций

Дорогие друзья, в раздел "Бесплатные диссертации" добавлено 100 новых диссертаций. Желаем новых научных ...

15.02.2015

Добавлено 41611 диссертаций РГБ

В каталог сайта http://new-disser.ru добавлено новые диссертации РГБ 2013-2014 года. Желаем новых научных ...


Все новости

Время генерации: 0.278, запросов: 244