CC BY
18Решетнеескцие чтения. 2015
УДК 004.031, 004.75
ОПИСАНИЕ МОДЕЛИ ИЕРАРХИИ ПРОЦЕССОВ ДЛЯ ПЕРСОНИФИЦИРОВАННОЙ
СИСТЕМЫ ПОИСКА ИНФОРМАЦИИ
В. В. Брезицкая, П. В. Зеленков, Г. А. Прохорович
Сибирский государственный аэрокосмический университет имени академика М. Ф. Решетнева Российская Федерация, 660037, г. Красноярск, просп. им. газ. «Красноярский рабочий», 31
Рассматривается модель иерархии процессов для корпоративной системы сбора и обработки информации. Данная система позволяет работать на внутренних и внешних информационных ресурсах.
Ключевые слова: персонификация, поиск информации, корпоративные информационные системы, обработка информации.
MODEL DESCRIPTION OF PROCESS HIERARCHY FOR PERSONALIZED SEARCH SYSTEM
V. V. Bresitskaya, P. V. Zelenkov, G. A. Prohorovich
Reshetnev Siberian State Aerospace University 31, Krasnoyarsky Rabochy Av., Krasnoyarsk, 660037, Russian Federation
The paper describes a hierarchy process model for corporate collecting and processing information. This system allows to work with internal and external information resources.
Keywords: personalization, search for information, corporate information systems, information processing.
В настоящее время происходит существенное изменение требований к корпоративным системам обработки информации. Стоят задачи по качественному повышению надежности и отказоустойчивости, по усовершенствованию классических процессов обработки информации и разработки принципиально новых, связанных со сбором информации в сети Интернет. Таким образом, можно говорить, что в настоящее время большинство предприятий нуждается в собственной информационной системе, поддерживающей создание профилей пользователя, предоставляющей доступ к документам, расположенным на локальных компьютерах, открытым для общего пользования, к вики-ресурсам предприятия, предоставляющей возможности публикации статей и комментирования опубликованных сообщений.
Также система должна предоставлять возможность создания групп по тематикам, создание формальных и неформальных отношений между пользователями («начальник-подчиненный», «друг», и т. п.) [1-7].
Рассмотрим модель иерархии процессов данной системы. При этом необходимо учесть, что понятие процесса носит иерархический характер: процесс может содержать другой процесс (подпроцесс). Атомарное действие процесса называется задачей. Диаграммы иерархии процессов демонстрируют иерархическую структуру процессов путем их декомпозиции на подпроцессы.
На рисунке представлена модель иерархии бизнес-процессов для предлагаемой системы. Для пользователя системы работа в системе делится на четыре основных направления: информационный поиск, работа
с вики-ресурсами, участие в группах и общение на форуме.
Процесс информационного поиска, в свою очередь, включает в себя процесс сбора терминов для создания персонифицированного профиля пользователя, процессы поиска в файловой системе на компьютерах пользователей, находящихся во внутренней сети предприятия, поиска в вики-статьях, поиска на форуме среди сообщений и комментариев, поиска в материалах группы, поиска в сети Интернет. Процесс поиска в сети Интернет включает в себя поиск с использованием внешних поисковых систем Google и Bing.
Процесс работы с вики-ресурсами разделяется на такие подпроцессы, как создание статьи, которое, в свою очередь, включает в себя процесс утверждения статьи и подпроцесс правки статьи.
Процесс участия в группах делится на процесс создания группы и процесс создания тем, сообщений, комментариев. Процесс создания группы включает в себя процесс приглашения участников в группу.
И, наконец, процесс общения на форуме включает в себя процесс создания тем, имеющий подпроцесс создания сообщений (статей) и процесс комментирования.
Таким образом, при создании диаграммы иерархии процессов учтены ключевые ресурсы, на которых происходит учет информации как внутри корпоративных ресурсов, так и в рамках глобальной сети Интернет. В рамках поиска информации в сети Интернет, предлагается метапоисковая технология сбора информации как наиболее простая в реализации для корпоративных информационных систем.
Математические методы моделирования, управления и анализа данных
Диаграмма иерархии бизнес-процессов
Библиографические ссылки
1. Kovalev I. V., Zelenkov P. V., Tsarev M. Y. The control of developing a structure of a catastrophe-resistant system of information processing and control // IOP Conference Series: Materials Science and Engineering 17. Сер. XVII International Scientific Conference "Reshetnev Readings". 2015. С. 012008.
2. Model of the reliability analysis of the distributed computer systems with architecture "CLIENT-SERVER" / I. V. Kovalev [et al.] // IOP Conference Series: Materials Science and Engineering 17. Сер. XVII International Scientific Conference "Reshetnev Readings". 2015. С. 012009.
3. Information search module based on multilin-guistic thesauruses / M. V. Karaseva [et al.] // IOP Conference Series: Materials Science and Engineering 17. Сер. XVII International Scientific Conference "Reshetnev Readings". 2015. С. 012011.
4. Модельно-алгоритмическое обеспечение поддержки принятия решений в информационных системах управления / Ф. А. Акланов [et al.] // Вестник СибГАУ. 2014. № 3(55). С. 10-15.
5. Система поиска, анализа и обработки мульти-лингвистических текстов, интегрированная с информационно-поисковыми системами / И. В. Ковалев [et al.] // Вестник СибГАУ. 2013. № 1(47). С. 48-52.
6. К проблеме синтеза распределенных информационно-аналитических систем поддержки принятия решений / П. В. Зеленков [и др.] // Фундаментальные исследования. 2013. № 4-2. С. 286-289.
7. Модели и методы оптимизации сбора и обработки информации / Н. А. Распопин [и др.] // Вестник СибГАУ. 2012. № 2(42). С. 69-72.
References
1. Kovalev I. V., Zelenkov P. V., Tsarev M. Y. [The control of developing a structure of a catastrophe-resistant system of information processing and control] // IOP
Conference Series: Materials Science and Engineering 17. Ser. XVII International Scientific Conference "Reshetnev Readings". 2015. Pp. 012008.
2. Kovalev I. V., Zelenkov P. V., Karaseva M. V., Tsarev M. Y., Tsarev R. Y. [Model of the reliability analysis of the distributed computer systems with architecture "CLIENT-SERVER"] // IOP Conference Series: Materials Science and Engineering 17. Ser. XVII International Scientific Conference "Reshetnev Readings". 2015. Pp. 012009.
3. Karaseva M. V., Bachurina E. P., Zelenkov P. V., Brezitskaya V. V. [Information search module based on multilinguistic thesauruses] // IOP Conference Series: Materials Science and Engineering 17. Ser. XVII International Scientific Conference "Reshetnev Readings". 2015. Pp. 012011.
4. Aklanov F. A., Kovalev D. I., Tueva E. V., Zelenkov P. V., Pershakova K. K. [Model'no-algoritmicheskoe obespechenie podderzhki prinyatiya reshenij v informacionnyh sistemah upravleniya] // VestnikSibGAU. 2014. No. 3(55). Pp. 10-15.
Решетнееские чтения. 2015
5. Kovalev I. V., Polyanskij K. V., Zelenkov P. V., Brezickaya V. V., Sidorova G. A. [Sistemapoiska, analiza i obrabotki mul'tilingvisticheskih tekstov, integrirovan-naya s informacionno-poiskovymi sistemami] // Vestnik SibGAU. 2013. No. 1(47), pp. 48-52.
6. Zelenkov P. V., Kayukov E. V., Carev R. Y., Shtarik E. N., Shtarik A. V. [K probleme sinteza raspre
delennyh informacionno-analiticheskih system podderz-hki prinyatiya reshenij] // Fundamental 'nye issledovaniya. 2013. No. 4-2, pp. 286-289.
7. Raspopin N. A., Karaseva M. V., Zelenkov P. V., Kayukov E. V., Kovalev I. V. [Modeli i metody opti-mizacii sbora i obrabotki informacii] // Vestnik SibGAU. 2012. No. 2(42), pp. 69-72.
© Брезицкая В. В., Зеленков П. В., Прохорович Г. А., 2015
УДК 519.87
ДВУХКРИТЕРИАЛЬНАЯ ТЕХНОЛОГИЯ ПРОЕКТИРОВАНИЯ НЕЙРОСЕТЕВЫХ МОДЕЛЕЙ КОЛЛЕКТИВНЫМ ЭВОЛЮЦИОННЫМ АЛГОРИТМОМ*
К. Ю. Брестер1, О. Э. Семенкина2, М. Колемайнен3
1,2Сибирский государственный аэрокосмический университет имени академика М. Ф. Решетнева Российская Федерация, 660037, г. Красноярск, просп. им. газ. «Красноярский рабочий», 31 Е-mail: :abahachy@mail.ru, 2semenkina.olga@mail.ru
3Университет Восточной Финляндии Финляндия, 70211, Куопио, Илиопистонранта, 1E Е-mail: 3mikko.kolehmainen@uef.fi
Предлагается технология нейросетевого моделирования, позволяющая проектировать классификаторы с учетом дополнительного критерия «вычислительная сложность». Преимущества данного подхода предопределяют целесообразность его использования в аэрокосмической отрасли, где требования высокой точности и быстродействия являются ключевыми.
Ключевые слова: полносвязный персептрон, коллективный эволюционный алгоритм, многокритериальная оптимизация.
TWO-CRITERION TECHNIQUE OF NEURAL NETWORK DESIGN WITH THE COLLECTIVE EVOLUTIONARY ALGORITHMI
Ch. Yu. Brester1, O. E. Semenkina2, M. Kolehmainen3
1,2Reshetnev Siberian State Aerospace University 31, Krasnoyarsky Rabochy Av., Krasnoyarsk, 660037, Russian Federation E-mail: :abahachy@mail.ru, 2semenkina.olga@mail.ru 3University of Eastern Finland 1E, Yliopistonranta, Kuopio, 70211, Finland Е-mail: 3mikko.kolehmainen@uef.fi
In this paper we propose the technique of neural network modeling to design classifiers taking into account the additional criterion "computational complexity". Due to the advantages of this approach, it might be successfully applied in the aerospace field, where the requirements of high accuracy and speed are the most essential.
Keywords: multilayer perceptron, collective evolutionary algorithm, multi-objective optimization.
* Работа выполнена в рамках и при финансовой поддержке проекта RFMEFI57414X0037 [Research is performed with the financial support of the Ministry of Education and Science of the Russian Federation within the federal R&D programme (project RFMEFI57414X0037)].
