CC BY
48
4. Резников Ф. 3ds Max 2009. Установка, настройка и результативная работа. - М.: Триумф, 2009. - 1б7 с.
5. . . - //
2008: труды IX международной научно-технической конференции (Санкт-Петербург, 24-25 июня 2008). - СПб.: СПбГПУ. Изд-во Политехи. ун-та. 2008. - С. 45-47.
Статью рекомендовал к опубликованию д.т.н., профессор ПС. Панатов.
Орехов Вячеслав Валентинович
Технологический институт федерального государственного автономного образовательного учреждения высшего профессионального образования «Южный федеральный университет» в г. Таганроге.
E-mail: [email protected].
347928, г. Таганрог, пер. Некрасовский, 44.
Тел.: 88б34371794.
Кафедра инженерной графики и компьютерного дизайна; ассистент.
Аббасов Ифтихар Балакишиевич
Кафедра инженерной графики и компьютерного дизайна; к.ф-м.н.; доцент.
Orekhov V’iacheslav Valentin
Taganrog Institute of Technology - Federal State-Owned Autonomy Educational Establishment of Higher Vocational Education “Southern Federal University”.
E-mail: [email protected].
44, Nekrasovskij, Taganrog, 347928, Russia.
Phone: +78б34371794.
The Department of Engineering Drawing and Computer Design; Assistent.
Abbasov Iftikhar Balakishi
The Department of Engineering Drawing and Computer Design; Cand. of Phis.-Math. Sc.; Associate Professor.
УДК 681.3.06
С Л. Беляков, ДА. Диденко, Д.С. Самойлов
АДАПТИВНАЯ ПРОЦЕДУРА УПРАВЛЕНИЯ ПРЕДСТАВЛЕНИЕМ РАБОЧЕЙ ОБЛАСТИ ЭЛЕКТРОННОЙ КАРТЫ
Предлагается адаптивная процедура классификации пользователя в ГИС, позволяющая увеличить точность классификации по мере получения информации о поведении пользователя. Предполагается и разрабатывается версия, когда ответ ГИС, вернее его качество, зависит от класса пользователя. Рассматриваются задачи, связанные с поведением пользователя, при предоставлении системой рабочих областей. Выдвинутое предположе-.
Классификация пользователя; ГИС; нечеткое множество; матрица потерь; адап-.
S.L. Beliacov, D.A. Didenko, D.S. Samoylov
ADAPTIVE PROCEDURE OF MANAGEMENT BY REPRESENTATION OF WORKING AREA OF AN ELECTRONIC CARD
Adaptive procedure of classification of the user in ГИС is offered, allowing to increase accuracy of classification by a measure of reception of the information on behavior of the user. The version when answer , is more true its quality Is supposed and is developed, depends on a
class of the user. The problems connected with behavior of the user are considered, by granting by system of working areas. The put forward assumption proves to be true.
Classification of the user; GIS; indistinct set; a matrix of losses; adaptive procedure.
Решение задач в среде ГИС требует либо предварительного, либо оперативного построения рабочей области - отбора фрагментов карт, планов, схем и подмножества внешних ресурсов [1]. Процесс отбора трудноформализуем и носит
, . -ция пользователя в ГИС позволит уменьшить количество «ненужной» картогра-, . предлагается адаптивная процедура классификации пользователя, с помощью которой увеличивается точность классификации по мере получения информации о .
Задача отнесения пользователя к одному из классов относится к задаче распознавания образов и заключается в следующем: задано множество классов
C = {c1, c2,...cN }, требуется построить процедуру классификации, которая сопоставит заданному экземпляру ut^U, из множества U, зарегистрированных в системе пользователей класс cj Е C . Процедура классификации должна учитывать следующие особенности задачи:
♦ правила классификации формулируются нечётко, поскольку понятие «класс пользователя» отражает трудноформализуемое поведение пользо-
, -. , « » -, , -та, компоновки строений, инженерных сооружений, транспортных объектов и сетей, элементы социальной структуры населения, регистрационные данные объектов недвижимости, исторической информации о городской , . , слои могут использоваться пользователями класса «Строители и архитекторы», однако в иной комбинации и способе представления;
♦
максимально информативных картографических изображений. Следовательно, неверная классификация ведёт к потере информативности. Информативность изменяется при изменении площади обработки растрового или векторного фрагмента карты, количества слоев, количества примитивов и так далее;
♦
всех возможных профессиональных особенностей работы с электронными картами. Поэтому нельзя утверждать, что каждому пользователю в течение сеанса работы с ГИС соответствует ровно один класс cj Е C . Переходы между классами с течением времени является нормальным режимом .
Для описания процесса классификации пользователя предлагается модель
< C, W, SC >,
где C - множество классов пользователей системы; W - матрица потерь информативности размерности | C | X | C |, в которой есть потеря информативности
12б
при ошибочном отнесении к классу С ■ пользователя, принадлежащего классу С; ;
У 1
3С - нечёткая ситуационная модель [2], описывающая возможности перехода между различными классами при изменении параметров поведения пользователя. Ситуационная модель в любой момент времени позволяет определить вектор ситуации
С = {д/ С1,Д2/С2,...,^Ы / СМ ,}, (1)
в котором Д - степень принадлежности пользователя классу С{, а также матрицу переходов
Р =11 1Ь (2)
где р^ - степень уверенности в возможности перехода из класса С{ в класс С ■ . Можно видеть, что в любой момент времени ^-матричное произведение
V = V • Р
даёт матрицу средних потерь информативности. Под операцией • понимается нахождение «центра тяжести» нечёткого множества для каждого элемента матрицы
V: ______
{(Wn1, Рт Р 2т Х...,(^ , Рипг )}, П П = 1,1 С I •
с ,
V = V • (С. (3)
В выражении (3) V, - это вектор средних потерь информативности в момент
времени ,, соответствующий принятию решения о принадлежности пользователя к одному из классов С ■ Е С .
Описанная модель позволяет ввести адаптивную процедуру классификации, заключающуюся в выборе в заданный момент времени Этакого класса С ■ Е С, чтобы
= ШЩ^. }. (4)
■ /=1,|С| '
Рассмотрим решение задачи отнесения пользователя к одному из классов, , . 1. -зователю ы( сопоставлен один из классов системы С ■ . В течение сеанса работы
наблюдение со стороны системы ведется не только за удовлетворением запроса , .
Случай а - «полное соответствие потребности пользователя». Пользователь работает в пределах предоставленной ему рабочей области. Тогда считаем, что сопоставление Ы1 ^ С ■ верно, и в заданный момент времени , класс С ■ такой, что верно выражение (4).
а б в
Риа 1 Ситуации поведения пользователя
Случай б - «частичное соответствие потребности пользователя» подразуме-, -ласти, определенной ему в результате сопоставления и1 ^ С ■ (на рис. 1 добавлена прямоугольная область). В этом случае матрица потерь информативности V должна быть сбалансирована по-новому. Балансировка может проводиться с применением байесовских процедур. К преимуществу использования байесовского подхода при классификации пользователя относится оценка априорной вероятности принадлежности пользователя к одному из классов С = {с1,С2,...Сы } помимо
оценки основной функции классификации.
Будем считать, что до момента времени , - времени изменений, вносимых
пользователем в рабочую область, и1 ^ С ■ (рис. 1,а). В момент времени Т > ,
пользователь перешел на часть карты, частично принадлежащей пользователю
С ■+1 (рис. 1,6), тогда
Р(и ^ С | и ^ С ) = (Р(и> ^ ^ ^ cj) х Р(и.■ ^ с.»/ , (5)
Р (и; ^ Сj | 111 ^ Сj + 1) ур (и^ ^ с. + 1) V ’
где Р(и ^ С ■ | и1 ^ С ■ +1) - вероятность гипотезы и1 ^ С ■ при условии, что произошло событие и1 ^ С ■+1 - апостериорная вероятность;
Р(и,- ^ С ■ +1 | и{ ^ С ■)- вероятность наступления события и{ ^ С ■+1 при условии истинности события и1 ^ С ■, т.е. происходит замена класса С ■ на класс С ■+1 только при первоначальном определении пользователя как представителя класса С ■ .
Применяя правило (5), помечаем наблюдаемого пользователя и{ меткой класса С ■+1, соответственно степень принадлежности (1) к классу С ■ уменьшится, а к классу С.+1 увеличится. Увеличится и степень уверенности в возможности
перехода (2) пользователя и; из класса С ■ в класс С ■+1. Для подтверждения принадлежности пользователя к классу С ■+1 в следующий сеанс общения с пользователем и{ (имеется в виду не конкретный пользователь, а класс пользователей и{ , обладающий одинаковыми признаками) ему предоставляется вся рабочая область, соответствующая С ■+1. (рис. 2,а).
Рис. 2. Предоставление рабочих областей пользователю в процессе генерации
новых образов
Если пользователь и1 ^ С ■ +1 дополняет рабочую область набором данных
из и1 ^ С ■ и так повторяется определенное экспертами количество к раз, то ГИС переходит в режим генерации новых образов и в (к+1) раз сопоставляет поль-
*
зователю и1 новый класс С.+1 , тогда будет выполняться выражение (4) (рис. 2,6).
Случай в рис. 1 соответствует ошибочной классификации пользователя. Вы-(4) . -
зователя и1 . В этом случае следует перерегистрироваться в ГИС.
,
,
уменьшить потери информативности рабочей области. Рассмотрены примеры поведения пользователя при работе в ГИС. Также описана процедура байесовского оценивания при классификации пользователя, а именно при балансировке матрицы потерь информативности.
БИБЛИОГРАФИЧЕСКИЙ СПИСОК
1. Беляков С.Л. Интеллектуальные оболочки геоинформационных систем. - Таганрог: Изд-во ТТИ ЮФУ, 2008. - 112 с.
2. Мелихов А.Н., Берштейн Л.С., Коровин С.Я. Ситуационные советующие системы с нечеткой логикой. - М.: Наука, 1990. - 272 с.
Статью рекомендовал к опубликованию д.т.н., профессор Л.С. Берштейн.
Беляков Станислав Леонидович
Технологический институт федерального государственного автономного образовательного учреждения высшего профессионального образования «Южный федеральный университет» в г. Таганроге.
-mail: [email protected].
347928, . , . , 44.
Тел.: 88634371743.
; . . .; .
Диденко Диана Александровна E-mail: [email protected].
Тел.: +79185250475.
Кафедра прикладной информатики; аспирант.
Самойлов Дмитрий Станиславович
E-mail: [email protected].
Тел.: 88634371743.
Кафедра автоматизированных систем научных исследований и экспериментов; .
Beliacov Stanislav Leonidovich
Taganrog Institute of Technology - Federal State-Owned Autonomy Educational Establishment of Higher Vocational Education “Southern Federal University”.
-mail: [email protected].
44, Nekrasovskiy, Taganrog, 347928, Russia.
Phone: +78634371743.
The Department of Applied Information Science; Dr. of Eng. Sc.; Professor.
Didenko Diana Alexandrovna
E-mail: [email protected].
Тел.: +79185250475.
The Department of Applied Information Science; Postgraduate Student.
Samoylov Dmitry Stanislavovich
E-mail: [email protected].
Phone: +78634371743.
The Department of Automated Research Systems; Postgraduate Student.
УДК 004.415.26
Ю.И. Рогозов, АХ. Свиридов, Ю.Ю. Липко
ИСПОЛЬЗОВАНИЕ ГИПЕРМЕТОДА РАЗРАБОТКИ МЕТОДОВ СОЗДАНИЯ ПРОТОТИПОВ НА ПРИМЕРЕ ПОСТРОЕНИЯ СТРУКТУРНО-НЕЗАВИСИМЫХ БАЗ ДАННЫХ
Представлен пример использования гиперметода для разработки метода создания структурно-независимой базы данных. Показан процесс синтеза метода с учетом общей , , определяют мотивацию метода по созданию БД. Показан процесс синтеза метода, который при реализации даст возможность получить БД со статической структурой.
Жизненный цикл; этапы жизненного цикла; база данных; структура данных.
