CC BY
23Решетнеескцие чтения. 2015
Библиографические ссылки
1. Голубков Е. П. Маркетинговые исследования: теория, методология и практика. М. : Финпресс, 1998.
2. Еремеевский А. А., Ханов В. Х. Метод поиска заданного шаблона во временном ряду // Вестник СибГАУ. 2010. № 4(30). С. 27-29.
3. Боровиков В. П., Ивченко Г. И. Прогнозирование в системе STATISTICA в среде Windows. Основы теории и интенсивная практика на компьютере.
4. Информационно-аналитический портал, посвященный рынкам цветных металлов, металлопроката, рудного сырья и ферросплавов [Электронный ресурс]. URL: http://www.infogeo.ru/metalls/press/?act= show&rev=156 (дата обращения: 27.05.2015).
5. Информационно-аналитический портал, посвященный рынкам цветных металлов, металлопроката, рудного сырья и ферросплавов [Электронный ресурс]. URL: http://www.infogeo.ru/metalls/press/?act= show&rev=158. (дата обращения 29.05.2015).
6. Новые информационные технологии и программы [Электронный ресурс]. URL: http://pro-spo.ru/systeml/1360-rapidminer (дата обращения 27.06.2015).
References
1. Golubkov E. P. Marketingovye issledovanija: teorija, metodologija i praktika. M. : Finpress, 1998.
2. Eremeevskij A. A., Hanov V. H. Metod poiska zadannogo shablona vo vremennom rjadu // Vestnik SibGAU. 2010. No. 4, p. 27-29 (In Russ.).
3. Borovikov V. P., Ivchenko G. I. Prognozirovanie v sisteme STATISTICA v srede Windows. Osnovyteorii i intensivnaja praktika na komp'jutere.
4. Informacionno-analiticheskij portal, posvjashhen-nyj rynkam cvetnyh metallov, metalloprokata, rudnogosyr'ja i ferrosplavov. Available at: http://www. infogeo.ru/metalls/press/?act=show&rev=156 (accessed: 27.5.2015).
5. Informacionno-analiticheskij portal, posvjashhen-nyj rynkam cvetnyh metallov, metalloprokata, rudnogosyr'ja i ferrosplavov. Available at: http://www. infogeo.ru/metalls/press/?act=show&rev=158 (accessed: 29.5.2015).
6. Novye informacionnye tehnologii i programmy. Available at: http://pro-spo.ru/systeml/1360-rapidminer (accessed: 27.6.2015).
© Eypgrna E. B., 2015
УДК 519.873
АНАЛИЗ МЕТОДОВ ПОВЫШЕНИЯ УРОВНЯ НАДЕЖНОСТИ ИНФОРМАЦИОННЫХ СИСТЕМ
С. С. Бычков
Сибирский государственный аэрокосмический университет имени академика М. Ф. Решетнева Российская Федерация, 660037, г. Красноярск, просп. им. газ. «Красноярский рабочий», 31
E-mail: bychkov_ss@sibsau.ru
Представлены современные методы повышения уровня надежности информационных систем. Для анализа уровня надежности рассмотрены методы расчета уровня надежности информационной системы. Рассмотрены методы, позволяющие повысить уровень надежности информационной системы на различных этапах существования информационной системы, методы прогнозирования уровня надежности информационной системы, а также вероятности возникновения ошибок при эксплуатации информационной системы.
Ключевые слова: математическое моделирование, оптимизация, надежность, информационная система, анализ.
ANALYSING METHODS TO INCREASE LEVEL OF RELIABILITY OF INFORMATION SYSTEMS
S. S. Bychkov
Reshetnev Siberian State Aerospace University 31, Krasnoyarsky Rabochy Av., Krasnoyarsk, 660037, Russian Federation E-mail: bychkov_ss@sibsau.ru
Modern methods to increase the level of reliability of information systems are considered. Special mathematical methods are necessary to analyze the level of reliability of information systems. They are to increase level of reliability of information system at various stages. Special mathematical methods, up to forecast level of reliability of information system, and probability of emergency at information system the operation are studied.
Keywords: mathematical modeling, optimization, reliability, information system, analysis.
Математические методы моделирования, управления и анализа данных
Экономическое планирование деятельности, а также эффективность деятельности организаций связана с процессом автоматизации части или всех бизнес-процессов. В этой связи возникает требование к производительности информационных систем, на основе которых реализована автоматизация.
В соответствии с законодательством РФ информационно-вычислительная система (ИС) - это совокупность данных (баз данных) и программ, функционирующих на вычислительных средствах как единое целое для решения определенных задач [1], при этом надежность ИС является важным эксплуатационным параметром [2].
Существует множество определений надежности ИС, при этом они едины в своей сути. Таким образом, под надежностью принято понимать комплекс свойств ИС, которые обеспечивают выполнение заданных функций ИС с сохранением во времени и в заданных ограничениях эксплуатационных характеристик, характеристики определяются показателями, которые поддаются контролю и учету.
Для расчета показателей надежности информационных систем используются различные подходы, снабженные собственными методиками. Так, принято выделять следующие подходы при оценке надежности ИС [3]:
1) динамический - использует результаты выполнения программы;
2) статический - основан на анализе различных артефактов процесса проектирования;
3) архитектурный - основаны на анализе архитектуры системы и может использовать как динамический, так и статический подходы;
4) эмпирический - использует информацию о процессе проектирования.
Недостатком последнего метода является сильное искажение результатов оценки в зависимости от внесенных данных.
При рассмотрении вопроса повышения надежности ИС часто обращаются к классическим методам повышения надежности ИС [4]. При этом принято выделять несколько направлений повышения надежности ИС:
1. Уменьшение наработки.
2. Снижение интенсивности отказов.
3. Улучшение восстанавливаемости.
4. Резервирование.
Недостатком представленных методов является отсутствие возможности проведения спланированной работы по улучшению информационной системы, так как в результате исправления одних ошибок могут возникать новые.
Также применяются методы математического моделирования, которые позволяют оценить характер ошибок в ИС и прогнозировать их появление при эксплуатации [5]. Недостатком является вероятностный подход, при этом достоверность полученных данных зависит от точности математической модели и глубины прогнозирования по времени. Использование математической модели позволяет эффективнее проводить отладку и испытания модулей ИС.
В настоящее время существует ряд математических моделей, основными из которых являются:
- экспоненциальная модель изменения ошибок в зависимости от времени отладки;
- модель, учитывающая дискретно-понижающуюся частоту появления ошибок как линейную функцию времени тестирования и испытаний.
Представленные методы применяются отдельно друг от друга, зачастую достижение максимального эффекта от применения представленных методов заложено в применении комбинированной методики. Для решения поставленной задачи предложен алгоритм применения описанных методов в рамках работы комбинированного метода.
При построении комбинированной методики анализа надежности информационной системы были выбраны следующие математические методы:
- методы расчета показателей надежности информационной системы, в частности, динамический метод;
- методы математического моделирования информационной системы;
- методы уменьшения наработки на отказ информационной системы;
- методы снижения интенсивности отказов информационной системы.
Эти методы на принципиальном уровне являются самостоятельными, однако существует возможность их объединения и построения их взаимодействия. Так, методы уменьшения наработки на отказ и снижения интенсивности отказов являются методами, направленными на решение уже выявленных проблем в работе информационной системы. Динамические методы расчета показателей надежности информационной системы лучше всего работают в условиях эксплуатации информационной системы, тем самым являясь хорошим индикатором уровня надежности информационной системы. Математическое моделирование используется для прогнозирования уровня надежности информационной системы в определенный момент времени, тем самым давая возможность выявить потенциальные места возникновения ошибок при эксплуатации информационной системы.
Библиографические ссылки
1. Золотарев В. В., Лапина Е. В. Системы электронного документооборота : учеб. пособие / Сиб-ГАУ. Красноярск, 2012. 96 с.
2. Надежность информационных систем : учеб. пособие / Ю. Ю. Громов [и др.]. Тамбов : Изд-во ТГТУ, 2010. 160 с.
3. Павлов И. В. Статистические методы оценки надежности сложных систем по результатам испытаний. М. : Радио и связь, 1982. 168 с.
4. Рябинин И. А. Надежность и безопасность структурно-сложных систем : монография. СПб. : Изд-во Санкт-Петербург. ун-та, 2007.
5. Кузнецов В. П. Интервальные статистические модели. М. : Радио и связь, 1991. 352 с.
Решетневские чтения. 2015
References
1. Sistemy elektronnogo dokumentooborota [Electronic document management systems] // SibGAU. Krasnoyarsk, 2012. 96 s.
2. Nadezhnost' informatsionnykh sistem [Reliability of information systems]. Tambov : Izdatel'stvo TGTU, 2010. 160 s.
3. Pavlov I. V. Statisticheskie metody otsenki nadezhnosti slozhnykh sistem po rezul'tatam ispytaniy [Statistical techniques of reliability assessment of difficult systems on test results]. M. : Radio i svyaz', 1982. 168 s.
4. Ryabinin I. A. Nadezhnost' i bezopasnost' strukturno-slozhnykhsistem [Reliability and safety of structural and difficult systems]. SPb. Izdatel'stvo Sankt-Peterburgskogo universiteta, 2007.
5. Kuznetsov V. P. Interval'nye statisticheskie modeli [Interval statistical models]. M. : Radioisvyaz', 1991. 352 s.
© Бычков С. С., 2015
УДК 519.6
СРАВНЕНИЕ ЭФФЕКТИВНОСТИ АЛГОРИТМОВ КЛАССИФИКАЦИИ ДЛЯ ЗАДАЧ ОЦЕНКИ КАЧЕСТВА ДИАЛОГОВОГО ВЗАИМОДЕЙСТВИЯ ТИПА «ЧЕЛОВЕК-ЧЕЛОВЕК»*
О. А. Васьковская1, А. В. Спирина2
1Сибирский государственный аэрокосмический университет имени академика М. Ф. Решетнева Российская Федерация, 660037, г. Красноярск, просп. им. газ. «Красноярский рабочий», 31
E-mail: 1soul.lesuy@mail.ru
2Ульмский университет Германия, 89081, г. Ульм, аллея Альберта Эйнштейна, 43 E-mail: 2s_nastia@mail.ru
Повышение качества коммуникаций между компьютером и человеком является задачей большой размерности, встречающейся, в частности, в области пилотируемой космонавтики. Рассмотрены методы классификации для решения поставленной задачи.
Ключевые слова: речевой анализ, алгоритмы классификации, диалог типа «человек-человек», эволюционное исчисление.
COMPARING EFFICIENCY OF CLASSIFICATION ALGORITHMS FOR THE PROBLEM OF THE INTERACTION QUALITY MODELING IN "HUMAN-HUMAN" TASK-ORIENTED
CONVERSATIONS
O. A. Vaskovskaya1, A. V. Spirina2
:Reshetnev Siberian State Aerospace University 31, Krasnoyarsky Rabochy Av., Krasnoyarsk, 660037, Russian Federation E-mail: soul.lesuy@mail.ru 2Ulm University 43, Albert Einstein Alee, Ulm, 89081, Germany E-mail: s_nastia@mail.ru
Problem of advancing the Computer-Human communication quality is principal one, for instance, it is relevant to the field of manned cosmonautics. This article is devoted to the classification of the possible methods to solve the problem.
Keywords: speech analysis, classification algorithms, 'human-human ' type dialogue, evolutionary computation.
Развитие техники и технологий играет всё более важную роль в современном мире. Неотъемлемым последствием научно-технического прогресса стало появление множества сфер, где компании (интернет-провайдеры, мобильные операторы, банки и другие организации, занимающиеся сопровождением процессов продажи продуктов, услуг и сервисного обслужи-
вания) нуждаются в выделенных подразделениях, занимающихся обработкой обращений и информированием по голосовым каналам связи, т. е. колл-центрах.
*
Работа выполнена при финансовой поддержке Министерства образования и науки Российской Федерации в рамках проекта М'МЕЕ157414Х0037.
