Нечеткая кластеризация электронных информационных ресурсов проектного репозитория при автоматизированном проектировании

• Автор: Островский, Александр Александрович
• Шифр специальности: 05.13.12
• Научная степень: Кандидатская
• Год защиты: 2010
• Место защиты: Ульяновск
• Количество страниц: 135 с. : ил.

Содержание
Введение .

Глава 1. Обзор основных функций систем.

1.1. Место систем в САПР.

1.1.1. Распространенные системы

1.1.2. Основные функции систем

1.1.2.1. Хранение и управление данными

1.1.2.2. Управление классификацией и кластеризацией .

1.1.3. Недостатки современных систем

1.2. Обзор методов кластеризации.

1.2.1. Классификация методов кластеризации

1.2.2. Общая схема кластеризации
1.2.2.1. Определение множества признаков .
1.2.2.2. Выбор меры сходства.
1.2.2.3. Проверка достоверности результатов . .
1.2.3. Нечеткие методы кластеризации
1.2.3.1. алгоритм
1.2.3.2. алгоритм.
1.2.4. Выбор метода для применения к задаче кластеризации электронных информационных ресурсов . .
1.3. Варианты ускорения .
1.3.1. Параллельные реализации алгоритма
1.3.2. Обзор программного обеспечения для создания вычислительного кластера
1.3.2.1. .
1.3.2.2. ii
1.3.3. Обоснование выбора программного продукта для
создания кластера
1.4. Выводы по главе и постановка исследования.
1.4.1. Выводы по главе
1.4.2. Постановка исследования
Глава 2. Модели и средства кластеризации электронных информационных ресурсов.
2.1. Адаптированный
2.1.1. Описание объекта кластеризации.
2.1.2. Адаптация к входным данным.
2.1.3. Возможность иерархической кластеризации
2.1.4. Уточннный алгоритм
2.1.4.1. Шаг 1. Инициализация.
2.1.4.2. Шаг 2. Вычисление центров кластеров .
2.1.4.3. Шаг 3. Вычисление степеней принадлежности
2.1.4.4. Шаг 4. Проверка условий остановки ал
горитма
2.1.4.5. Шаг 5. Сохранение результатов
2.2. Метод организации поисковой системы на основе результатов кластеризации.
2.2.1. Матрица принадлежностей как основа для ассоциативного поиска.
2.2.2. Алгоритм поиска
2.3. Вариант параллельного выполнения алгоритма .
2.4. Вариант выполнения алгоритма РСМ на вычислительном
кластере .
2.4.1. Вычисление центров кластеров.
2.4.2. Вычисление матрицы принадлежности
Глава 3. Реализация приложений.
3.1. Программное обеспечение и технологические средства . .
3.2. Структуры данных.
3.2.1. Структура входных данных.
3.2.2. Структура выходных данных
3.3. Кластсризатор
3.3.1. Варианты использования.
3.3.2. Функции но работе с базой данных.
3.3.3. Выполнение кластеризации.
3.3.4. Работа с отчетами
3.3.5. Редактирование иерархии кластеров
3.3.6. Сервисные функции .
3.4. Приложение поиска
3.4.1. Варианты использования.
3.4.2. Диаграмма компонентов
Глава 4. Вычислительные эксперименты по кластеризации
4.1. Эксперименты по качеству кластеризации.
4.1.1. План экспериментов.
4.1.2. Математическая модель оценки качества кластеризации
4.1.3. Результаты экспериментов.
4.2. Эксперименты по производительности кластеризатора . .
4.2.1. Производительность параллельной реализации адаптированного РСМ алгоритма
4.2.1.1. Вычисление центров кластеров.
4.2.1.2. Вычисление матрицы принадлежности .
4.2.1.3. Общее время выполнения .
4.2.2. Производительность кластерной реализации адаптированного РОМ алгоритма.
4.2.2.1. Вычисление центров кластеров.
4.2.2.2. Вычисление матрицы принадлежности .
4.2.3. Сравнение многопоточной и кластерной реализаций
Заключение.
Литература


Предложена методика использования модифицированного нечеткого алгоритма на базе РСМ-метода, адаптированного к задаче кластеризации проектных документов, обеспечивающая иерархическую кластеризацию. Разработан быстродействующий параллельный алгоритм модифицированного РСМ-метода. Разработан быстродействующий параллельный алгоритм модифицированного РСМ-метода для выполнения на вычислительном кластере. Разработана программная система кластеризации проектных документов. Созданная программная система кластеризации проектных документов практически используется на производстве и позволяет' достичь улучшенных техническо-экономических показателей объектов проектирования. Практическая ценность состоит в том, что разработанные модели и алгоритмы реализованы в форме программной системы и внедрены в деятельность ФНПЦ ОАО «НПО Марс» (г. Ульяновск). Практическое использование результатов диссертационной работы подтверждено соответствующими документами о внедрении. Данная научная работа выполнялась в рамках тематического плана научных исследований Федерального агентства по образованию в , , , г. РФФИ № 2 и - в г. НИР № 0/ УлГТУ по заказу ФНПЦ ОАО «НПО МАРС». Достоверность научных положений, выводов и рекомендаций подтверждена результатами экспериментов, а так же результатами использования материалов диссертации и разработанной системы в проектной организации. Модифицированный нечеткий алгоритм на базе РСМ-метода, адаптированный к задаче кластеризации проектных документов, эффективно решает задачу идентификации проблемной области проектного документа. Предлагаемая методика использования модифицированного нечеткого алгоритма на базе FCM-метода, адаптированного к задаче кластеризации проектных документов, обеспечивает иерархическую кластеризацию проектных документов. Разработанный параллельный алгоритм модифицированного FCM-метода обеспечивает необходимое быстродействие. Разработанный параллельный алгоритм модифицированного FCM-метода, для реализации на вычислительном кластере, обеспечивает необходимое быстродействие. Разработанная программная система кластеризации проектных документов позволяет реализовать интеллектуальный проектный репозиторий, функционирующий в автоматизированном режиме. Основные положения и результаты диссертации докладывались, обсуждались и получили одобрение на второй всероссийской научной конференции с международным участием «Нечеткие системы и мягкие вычисления НСМВ — » (г. Ульяновск, год); одиннадцатой национальной конференции по искусственному интеллекту с международным участием КИИ — (г. Дубна, г. Ульяновск, г. Ульяновск, г. Интегрированные модели, мягкие вычисления, вероятностные системы и комплексы программ в искусственном интеллекте ИММВИИ — » (г. Коломна, г. Коломна, г. XI научно-практической конференции «Реинжиниринг бизнес-процессов на основе современных технологий. Системы управления знаниями» (РБП-СУЗ-). Диссертация состоит из введения, четырех глав, заключения, списка литературы из 4 наименований, трех приложений, содержит 5 страниц машинописного текста, рисунков и таблиц. В первой главе рассмотрены основные функции PDM-систем. Приведена классификация методов кластеризации и рассмотрены алгоритмы нечеткой кластеризации. Рассмотрена общая для всех методов схема работы. Обоснован выбор FCM метода для кластеризации электронных информационных ресурсов. Проведен обзор существующих реализаций параллельного FCM и продуктов для построения вычислительного кластера. Обоснован выбор программного продукта для реализации кластерного вычисления алгоритма. Во второй главе описаны процедуры адаптации fuzzy c-means алгоритма к задаче кластеризации электронных информационных ресурсов. Предложены варианты параллельного выполнения метода FCM на одном компьютере и на вычислительном кластере. Описан метод организации поиска по результатам кластеризации. В третьей главе рассмотрены функциональные возможности приложений, реализующих адаптированный метод FCM и поиск по результатам кластеризации. Структуры входных и выходных данных, программное обеспечение и технологические средства.