Подходы к определению взаимодействия подсистем биологических объектов Текст научной статьи по специальности «Компьютерные и информационные науки»

Известия ЮФУ. Технические науки

Специальный выпуск

тем выше уровень подготовки; чем больше времени тестируемый затрачивает, тем ниже уровень подготовки.

Для оценки уровня сложности задания вводится десятибалльная шкала и такие характеристики, как: «наибольшая сложность», «сложно», «самое легкое задание» и т.д. Для перехода на более высокий уровень сложности система оценивает: относится ли задание к категории «наиболее сложных», количество правильных ответов более 50 %. Для перехода на более низкий уровень сложности система оценивает: относится ли задание к категории «наиболее легких», количество неправильных ответов более 50 %.

Тестирующий комплекс должен отвечать требованиям защищенности, высокой производительности, а также обеспечивать надежность тестовых заданий и всего теста в целом. Программа должна обеспечить работу с тестом произвольной длины, т.е. без ограничений на количество вопросов в тесте. Вопрос и ответ должны сопровождаться иллюстрацией и для каждого вопроса может быть до десяти возможных вариантов ответа со своей оценкой в баллах. Программа должна быть инвариантна к различным тестам, т.е. изменения в тесте не должны вызывать требование изменения программы.

Тестирующий комплекс должен обладать возможностью на основе области незнания тестируемого выдавать рекомендации о том, какие темы следует повторить испытуемому, а также должна быть реализована функция учета времени тестирования.

УДК 517.2:614.2

Ю.Ф. Кутенкова ПОДХОДЫ К ОПРЕДЕЛЕНИЮ ВЗАИМОДЕЙСТВИЯ ПОДСИСТЕМ БИОЛОГИЧЕСКИХ ОБЪЕКТОВ

Сердечно-сосудистая система (ССС) выполняет в организме важную роль транспорта кислорода, гормонов и других элементов жизнедеятельности. Любые изменения в состоянии биологической системы (БС) вызывают реакцию в поведении ССС. Важной задачей является нахождение синхронизации с внешней силой или взаимодействия ССС и какой-либо подсистемы.

Для анализа сигнала, характеризующего БС, можно применить метод фазового стробоскопа [1], где имеется две осциллирующие системы с частотами (р1 и (р2 . Первый осциллятор играет роль временного маркера, фиксируя <р1к в те моменты, когда (р2 возросла на 2р , §2($) = (р0 + 2к • к . В результате имеем соотношение кратности п : 1. Этот случай можно обобщить до соотношения п : т, путем операции шоё 2р . Далее можно получить соотношение *¥к = (р1(?к)шоё2тР и

построить график синхрограммы. По данным строится гистограмма, где при нормальном распределении синхронизация отсутствует, а если выраженные пики, то можно выделить частоту синхронизации. Более детально проводится исследование методами скользящего окна и взаимосвязанной корреляции.

Еще один способ - это метод кросс-рекуррентного (КР) анализа [2]. КР-график изображается в виде двумерной матрицы, заполненной нулями и единица-

Секция автоматизированных систем обработки информации и управления

ми. К . = 0(£. — ||хг. — у . |), I,] = 1,...,N, где N - число состояний , £ -

граничное расстояние, Ч Ч - норма, 0() - функция Хевисайда. Если состояние системы в момент / равно рекуррентному состоянию ] , то значение элемента (/, ]) равно единице, иначе - нулю. Наличие диагональных линий на КР-графике говорит о синхронной эволюции рассматриваемых процессов.

Для улучшения результатов диагностики можно расширить метод КР-анализа, введя вместо &(•) запись расстояния в матрицу, а векторы рассматривать в многомерном пространстве. При этом выполняется реконструкция фазового пространства по теореме Такенса. В итоге есть два вектора

Х (0 = Хг = (Щ , и+г ,..., и+(т—1)т ) и У (Г) = У] = (у] , У+ ,..., У;+(т—1)Т ^ I = Ш ,

т £ К” , где т - размерность фазового пространства. Проводя анализ в многомерном пространстве, можно более полно и точно оценить состояние системы.

Выявление синхронизации носит важный диагностический характер, поскольку имеется возможность предсказать поведение системы в будущем, опираясь на текущее состояние. Имеется программный модуль в пакете Мап1аЬ.

БИБЛИОГРАФИЧЕСКИЙ СПИСОК

1. Пиковский А., Розенблюм М., Куртс Ю. Синхронизация. Фундаментальное нелинейное явление. - М.: Техносфера, 2003. - 493 с.

2. Золотова Н.И., Понявин Д.И. Метод обнаружения скрытой синхронизации. Письма в ЖТФ, 2006. Т. 32. В. 21.

УДК 681.3.01:621.397:629.133

Ю.М. Бородянский, С.С. Корост ИНФОРМАЦИОННАЯ СИСТЕМА РАСПОЗНАВАНИЯ АВТОМОБИЛЬНЫХ НОМЕРОВ

Современный уровень развития вычислительной техники позволяет упростить решение ряда проблем, связанных с транспортными потоками: вести учет и регистрацию номерных знаков; следить за нарушителями дорожного движения и автомобилями; наладить контроль движения автомобилей на автостоянках и закрытых объектах.

В докладе представлена информационная система, которая решает задачу распознавания автомобильных номерных знаков как часть более общей задачи контроля и учета передвижения транспортных средств.

В результате проведенного анализа существующих решений поставленной задачи были рассмотрены такие программные комплексы, как “ДИГНУМ АВТО” и “АВТОИНСПЕКТОР”. Их достоинствами являются: высокий процент распознавания объектов, использование просмотра изображения в режиме мультиэкрана и создание удобных для пользователя баз данных. В то же время эти программы имеют некоторые недостатки: высокая стоимость, высокие системные требования (связанные с работой с потоковым видео), узкая специализация в связи с привязанностью к государственным службам, нацеленность на использование в масштабах крупных региональных образований.