Разработка лабораторных работ по изучению механизма защиты ресурсов оС Текст научной статьи по специальности «Компьютерные и информационные науки»

УДК 681.3.06

С.М. Гушанский, A.B. Сергеев РАЗРАБОТКА ЛАБОРАТОРНЫХ РАБОТ ПО ИЗУЧЕНИЮ МЕХАНИЗМА ЗАЩИТЫ РЕСУРСОВ ОС

Прогресс вычислительной техники и внедрение ее во все сферы человеческой деятельности побуждает уделять компьютерным системам все большее внимание как в образовательной, так и в научно-исследовательской работе вузов. Применение компьютеров в учебном процессе позволяет не только автоматизировать контроль знаний студентов, но и существенно облегчить проведение лабораторных и практических работ. Компьютерное моделирование широко применяется в научно-исследовательских работах. Функционирование компьютера обеспечивает операционная система. Знание принципов функционирования операционных систем является необходимым условием для создания программных или программно-аппаратных комплексов. Данная задача имеет существенную значимость при изучении вопросов, связанных с устойчивостью работы операционных систем, а именно: разделение ресурсов между отдельными процессами. С целью освещения проблемы защиты ресурсов была разработана часть курса лабораторных работ, посвященных изучению вопросов функционирования и реализации многозадачной ОС. Часть включает в себя теоретическое введение, освещающее необходимые сведения для реализации поставленных заданий. Задания подразделяются на пять уровней сложности. Для контроля знаний студентов были составлены вопросы по данной тематике.

Таким образом, изучение операционных систем очень актуально, и данная часть курса внедрена в образовательный процесс и позволяет более полно осветить вопросы организации и механизмов защиты операционных систем.

В.И. Божич, Ю.А. Брюхомицкий, Ю.Л. Шницер НЕЙРОГЕНЕТИЧЕСКИЙ УСКОРИТЕЛЬ ПРИНЯТИЯ РЕШЕНИЙ

В данной работе предлагается нейросетевой подход для построения моделей систем поддержки принятия решений (СППР). Предлагаемый подход является синтетическим, а не аналитическим подходом. Отличительная особенность нейросетевых моделей от математических моделей объектов заключается в том, что нейросетевая модель имитирует динамические характеристики объекта только в виде отношения «вход - выход», исключая процедуру анализа объекта. Другими словами, при нейросетевом подходе отсутствует привычная для классической парадигмы моделирования декомпозиция объекта на части и не рассматривается взаимосвязь поведения каждой части объекта с физическим смыслом нейронов. Механизм работы синтетического подхода при построении нейронной