Статические модели элементов сложной системы Текст научной статьи по специальности «Компьютерные и информационные науки»

МЕЖДУНАРОДНЫЙ НАУЧНЫЙ ЖУРНАЛ «СИМВОЛ НАУКИ» №10-2/2016 ISSN 2410-700Х

Эксперты единодушно отмечают заметные отличия российского и западного опыта в области мобильной работы с корпоративным контентом. Эти отличия касаются и всего рынка ECM в целом, и мобильности, как частного вопроса. Причины кроются не только у общем уровне зрелости бизнеса и готовности к новым технологическим трендам, но и в культуре использования мобильных устройств в принципе [3, с. 170]. Положительный тренд в том, что разрыв быстро сокращается.

Выделяют следующие ограничения, о которых следует помнить при выборе подхода к обеспечению мобильности.

• ограничения, связанные с особенностями той или иной операционной системы.

• особенности и ограничения самих мобильных устройств и разнообразие парка устройств.

• ограничения, связанные с безопасностью данных и устройств, каналами связи.

• возможные ограничения, связанные отсутствием классификации корпоративной информации по уровням доступности.

В целом эксперты призывают смотреть в стороны возможностей мобильности, нежели ограничений, т.к. каждое из отмеченных ограничений может быть при необходимости преодолено [2].

Основные эффекты от внедрения мобильных решений - в обеспечении круглосуточной возможности выполнять те или иные операции в рамках корпоративных процессов. Мобильные приложения доступны всегда и везде (даже в офлайне), что позволяет радикально сократить скорость реакции сотрудников на возникающие задачи и сократить продолжительность конкретных процессов.

Среди наиболее интересных возможностей для бизнеса, открывающихся для компаний, пошедших по пути «мобильности», эксперты особо выделяют ввод фото-, видео-контента, управление контентом с использованием QR-кодов, использование мобильных рабочих мест для автоматизации корпоративных бизнес-процессов, получение мобильной аналитики, а также расширенные возможности для коллективной работы.

Список использованной литературы:

1. Что такое мобильная работа с корпоративными данными? Каковы сценарии мобильного использования бизнес-контента сегодня? / Docflow //[Электронный ресурс] / Режим доступа: http: //www .docflow.ru/toolkits/7/detail .php?ID=31028

2. Мобильная работа с корпоративными данными. Обзор опыта пользователей и экспертов ECM / Автоматизация процессов документооборота и делопроизводства // [Электронный ресурс] / Режим доступа: http://ecm.ict-online.ru/news/n124298/

3. Паскова А. А. Использование информационных технологий в территориальном управлении зарубежных стран [Текст] / А. А. Паскова// Современные тенденции в науке и образовании Сборник научных трудов по материалам Международной научно-практической конференции (Москва, 03 марта 2014 г.). В 6 частях. -М.: "Ар-Консалт" 2014. -175 с.

© Паскова А. А., Бутко Р. П., 2016

УДК 519.95

Рюкин Александр Николаевич

канд. техн. наук, доцент НИУ «МЭИ»

г. Москва, РФ E-mail: alryukin@yandex.ru

СТАТИЧЕСКИЕ МОДЕЛИ ЭЛЕМЕНТОВ СЛОЖНОЙ СИСТЕМЫ

Аннотация

Рассматривается описание и получение статических характеристик сложной системы, выходная переменная которой зависит от многих входных переменных. Наиболее совершенными являются экспериментально-статистические методы.

_МЕЖДУНАРОДНЫЙ НАУЧНЫЙ ЖУРНАЛ «СИМВОЛ НАУКИ» №10-2/2016 ISSN 2410-700Х_

Ключевые слова

Корреляционный и регрессионный анализы, регрессионная модель, критерии оптимальности плана эксперимента, множественный коэффициент корреляции.

При решении разнообразных задач анализа и синтеза систем управления возникает необходимость в описании (моделировании) свойств сложной системы. Если при описании опираться на свойства составляющих элементов, то часто получаются сложные модели. Больших успехов можно добиться, если, не вникая во внутреннюю структуру сложной системы, характеризовать ее как единое целое и моделировать связь между его входными и выходными процессами. Такая модель не вскрывает особенностей процессов, происходящих в объекте при функционировании. Однако получаемая с ее помощью связь между входом и выходом объекта образует совокупность тех соотношений, которые достаточны для проектирования системы управления. Модель, описывающая эту связь, характеризует свойства объекта при некоторых предположениях либо при определенных диапазонах изменения входного и выходного процессов.

Для математического описания и получения статических характеристик сложной системы, выходная переменная которой зависит от многих входных переменных, наиболее совершенными являются экспериментально-статистические методы. Аппарат корреляционного и регрессионного анализов позволяет получить математическое описание объекта в виде полинома заданного вида, связывающего входные и выходные переменные в статическом режиме. Полученная зависимость называется уравнением регрессии. В этом случае объект описывается уравнением, в которое входят:

наблюдаемая в опыте выходная переменная; вектор входных переменных в этом же опыте; значение случайной аддитивной помехи, распределенной по нормальному закону; вектор неизвестных коэффициентов; некоторая функция.

Часто исследователь не знает вида функции, которая может быть нелинейной как по переменным, так и по параметрам. Тогда предполагают, что в области, ограниченной экспериментом, вид функции -гладкая функция, допускающая разложение в ряд Тейлора, и при построении модели ограничиваются конечным числом членов ряда. В этом случае регрессионное уравнение становится линейным относительно неизвестных коэффициентов, т.е. задача построения регрессионной модели сводится к задаче нахождения оценок.

Для накопления исходного статистического материала используются активный и пассивный эксперименты.

Для оценки работоспособности регрессионной модели часто вычисляют множественный коэффициент корреляции (характеризует тесноту связи между входными и выходной переменной), т.е. анализируется разность между единицей и величиной отношения дисперсии внешнего шума к выборочной дисперсии выходной переменной, рассчитанной относительно своего среднего значения. Можно считать регрессионную модель достаточно точной, если множественный коэффициент корреляции более 0,86.

Таким образом, качество найденной математической модели, которое определяет возможность ее дальнейшего использования для целей управления системой, в значительной степени зависит от организации и методики сбора экспериментальных данных.

Особое значение при определении статической модели имеет учёт динамических характеристик сложной системы. Неучтённая динамика вносит существенную погрешность в определение математической модели. Практически наиболее целесообразна (но не всегда допустима) замена реального динамического объекта объектом с чистым запаздыванием, имеющим время запаздывания. В этом случае учёт динамики сводится к разделению моментов регистрации данных на входе и выходе объекта временным интервалом равным времени запаздывания. Влияние динамики объекта подобно действию неучтённых возмущающих переменных. Погрешность, которую вносит эквивалентный шум,

_МЕЖДУНАРОДНЫЙ НАУЧНЫЙ ЖУРНАЛ «СИМВОЛ НАУКИ» №10-2/2016 ISSN 2410-700Х_

характеризует величина остаточной дисперсии, которая будет минимальна, когда интервал съема данных соответствует максимуму взаимной корреляционной функции. Таким образом, погрешность, вносимая эквивалентной заменой динамического объекта, будет минимальна в том случае, когда моменты регистрации данных на входе и выходе объекта разделены определенным выше временным сдвигом.

Таким образом, учёт динамических свойств объекта при отыскании его математического описания в статике методом корреляционного анализа сводится к определению оптимального интервала (соответствующего максимуму взаимной корреляционной функции), которым нужно разделить моменты регистрации входных и выходных параметров объекта, и оценке относительной погрешности, определяемой как отношение минимальной погрешности к дисперсии входной величины.

Математическое описание (статическая характеристика), полученное на основании пассивного наблюдения за объектом, будет справедливо для наблюдавшегося диапазона изменения переменных, условия оптимальности имеют частный характер и в общем случае могут не соответствовать истинному положению оптимума.

© Рюкин А Н., 2016

УДК 744.43

Сахаров Владимир Валентинович

ст. преподаватель, КФ МГТУ, г. Калуга, РФ E-mail: vlad.saharov2011@yandex.ru Никольский Василий Васильевич ст. преподаватель, КФ МГТУ, г. Калуга, РФ E-mail: vvnikolskiy@yandex.ru

ТВОРЧЕСКИЙ ПОДХОД К РЕШЕНИЮ ЗАДАЧ ПО НАЧЕРТАТЕЛЬНОЙ ГЕОМЕТРИИ

Аннотация

Проблемы при изучении курса начертательной геометрии. Различные способы решения элементарных задач. Развитие творческого подхода к решению.

Ключевые слова Начертательная геометрия. Пересечение прямой с плоскостью.

Сложность преподавания инженерной графики и начертательной геометрии в вузе кроме всего прочего зависит от недостатка базовых знаний по данной теме у большинства студентов. Средняя школа не в полной мере вооружает выпускников этому направлению, а уроки по черчению и вовсе упразднены. Отведенных часов по инженерной графике и начертательной геометрии крайне мало для наверстывания пробелов у студентов по этим дисциплинам. Поэтому особенно важно грамотно организовать работу со студентами в отведенные для обучения часы. Кроме этого первокурсники еще не научились должным образом конспектировать лекции, выделять самое важное, пользоваться справочной и методической литературой, нет у них опыта самостоятельной работы, без которой немыслим процесс обучения в вузе. Цель преподавателя помочь ему в этом, научить студента правильно организовывать свое время, творчески подходить к решению задач, т.е. научить его «думать».