достаточно для их предварительного извлечения и концентрирования до 30% в аппаратах с ЭГД диспергированием жидкости.
Автор статьи имеет многолетний опыт разработки и эксплуатации различных, в том числе и патентоспособных конструкций с электрогидродинамическим распылом жидкости. К сожалению почти 20 лет назад был вынужден прекратить исследования, но может и заинтересован их продолжить или передать наработанный опыт их эксплуатации.
Список литературы
1. Болога М.К., Максимук Е.П. Регенерация технологических жидкостей в электрическом поле. Международная конференция "Fizika-2005". Баку. № 114. С. 430-433.
2. Третьяков М.Ю., Кошелев М.А., Серов В.В., Паршин В.В, Одинцова Т.А., Бубнов Г.М. Димеры воды и атмосферный континуум. УФН. Т. 184, 2014. № 11. С. 1199-1214.
3. Храпатый С.В., Махлайчук В.Н. Константа равновесия димеризации молекул насыщенного пара тяжелой воды согласно второму вириальному коэффициенту уравнения состояния. Вюник ХНУ. № 1113. Серм 'фзика". Вип.20, 2014. С. 16-19.
4. Шиняев Б.М., Дубрович Н.А. О роли коэффициента аккомодации в механизме испарения. Ленинградский гидрометеорологический институт, труды выпуск 38, 1971. С. 101-106.
5. Фадеев Ю.А., Слтанова Е.В. Изучение межмолекулярного взаимодействия полярных молекул в твердых растворах с неупорядоченной микроструктурой. Ползуновский вестник. № 2, 2006. С. 49-52.
ВИЗУАЛИЗАЦИЯ ГРАФИЧЕСКИХ ДАННЫХ В ПРИЛОЖЕНИИ
ASP.NET MVC Хасенов Е.А.1, Санкибаев А.Т.2
'Хасенов Есиль Адикенович — кандидат физико-математических наук, доцент;
2Санкибаев Арман Темирханович — магистрант, кафедра информатики и информационной безопасности, Евразийский национальный университет им. Л.Н. Гумилева, г. Астана, Республика Казахстан
Аннотация: в статье рассматривается проблема визуализации больших объемов данных, которая заключается в создании модуля для информационно-аналитической системы, с помощью средств веб-разработки. Показан подход к решению задачи визуализации больших объемов данных, обеспечивающий анализ и правильную интерпретацию результатов вычислений, а также дальнейшую работу с вычислительной моделью. Ключевые слова: визуализация, график, ASP .NETMVC, Highcharts, jQuery.
УДК 004.81: 004.89
Построение моделей - универсальный способ изучения окружающего мира, позволяющий обнаруживать зависимости, прогнозировать, разбивать на группы и решать множество других задач. Основная цель моделирования в том, что модель должна достаточно хорошо отображать функционирование моделируемой системы [1].
Чтобы получить новые знания об исследуемом объекте или явлений, не обязательно строить сложные модели. Часто достаточно посмотреть данные в нужном виде, чтобы сделать определенные выводы или выдвинуть предположение о характере зависимостей в системе, получить ответ на интересующий вопрос. Это помогает сделать визуализация [1].
Все большую популярность приобретает язык JavaScript как средство визуализации данных на веб-интерфейсе. На текущий момент существует много JavaScript - библиотек визуализации данных.
Одной из самых популярных библиотек для построения графиков с помощью JavaScript является Highcharts. В Highcharts имеется много удобных функции и дополнений. Поддерживается во всех основных браузерах: Mozilla Firefox, Google Chrome, Safari, в Internet Explorer. С графиками можно взаимодействовать: менять масштаб, отключать ненужные графики или подсвечивать необходимые, добавлять новые точки, использовать обработчики нажатий кнопки мыши, надписи и т.п.; входные данные можно считывать из локального файла,
использовать AJAX, обращаться к БД, получать в формате JSON. Также путем манипуляций полученные графики можно сохранять в PNG картинки. Очень удобно построен экспорт из браузера - библиотека реализует экспорт в формате JPEG, PDF, SVG [2].
Рассмотрим конкретный пример визуализации данных с помощью библиотеки Highcharts на примере отображения динамики изменения количества фактов пресечения попытки провоза наркотических средств через государственную границу. Реализация будет осуществляться с фреймворком ASP.NET MVC на платформе Microsoft Visual Studio 2012. Отобразим статистику по количеству фактов по двенадцати месяцам.
На первом этапе создадим html-страницу с div-элементом. Затем создадим, добавим ссылки на JavaScript-библиотеки Highcharts, jQuery [3].
<script src="@Url.Content("~/Scripts/highcharts/highcharts.js")" type="text/javascript"></script>
<script src="@Url.Content("~/Scripts/jquery-ui/jquery-ui.min.js")"
type="text/javascript"></script> <div id="calendar-chart">
<div id="datepicker" style="font-size:13px;"></div> <div id="bar_chart" style="margin: 0 auto"></div>
</div>
Создадим JavaScript-функцию, которая будет загружать график на html-страницу, через метод подгрузим данные динамически в график.
$(function () {
$('#bar_chart').highcharts({ chart: { type: 'line'
},
title: {
text: 'Всего с начала года'
},
subtitle: { text: 'Источник: База данных'
},
xAxis: {
type: 'category', labels: {
rotation: -45, style: { fontSize: '13px',
fontFamily: 'Verdana, sans-serif
}
}
},
plotOptions: { series: {
color: '#FF0000'
}
},
yAxis: { min: 0, title: {
text: 'Количество'
}
},
legend: {
enabled: false
},
tooltip: {
pointFormat: 'Всего: <b>{point.y:.1f} единиц^а)^^,
38
},
series: [{ name: 'Population', data: [], dataLabels: { enabled: true, rotation: -90, color: '#FFFFFF', align: 'right', x: 4, y: 10,
style: { fontSize: '13px',
fontFamily: 'Verdana, sans-serif, textShadow: '0 0 3px black'
}
}
}]
});
}); $.ajax({
url: '@Url.Action("getDataByQual")',
data: "qual_id=" + qual_id + "&startdate="+start + "&enddate="+end, dataType: 'JSON', success: function (data) { var chart = $('#bar_chart').highcharts(); var new_data = JSON.parse(data); chart. series[0].remove(); chart.addSeries({data: new_data});
}
});
Как видим из кода, данные загружаются динамически из метода контроллера getDataByQual, реализованного на языке программирования C#. Данный метод создает объект типа chartModel, который, обернутый в JSON-формат, передается в JavaScript-функцию. То есть, вся логика MVC обрабатывается в контроллере и интерфейс получает только готовый численный результат.
public JsonResult getDataByQual(int qual_l2_id)
{
//передается в виде json для графика
chartModel data = new chartModel(); //получаем дату начала года var start = DateTime.Now;
//Смещаем месяц плюс один для получения начала предыдущего года start = start.AddMonths(-start.Month+1); start = start.AddDays(-start.Day);
// формируем запрос
var facts = db.M_FACT.Where(i. SYSTIME >= start && i.FACTTYPE_ID == 10); //месяца
var monthes = new string[] { "янв", "фев", "мар", "апр", "май", "июнь", "июль", "авг", "сен", "окт", "ноя", "дек" };
//считаем данные по регионам var counts = facts
.GroupBy(l => new { Month = l.SYSTIME.Month })
.Select(g => new { Month = g.Key.Month, Count = g.Select(l => l.ID).Count() }) .ToDictionary(o => o.Month, o => o.Count); // наполняем данными по именам регионов data.data = new List<IList<object>>();
39
for (var i = 0; i < monthes.Length; i++)
{
if (DateTime.Now.Month < i+1) break;
if (counts.ContainsKey(i)) data.data.Add(new List<object>(new object[] { monthes[i],
counts[i] }));
else data.data.Add(new List<object>(new object[] { monthes[i], 0 }));
}
//цвет в зависимости от уровня
color="#0000FF";
data.color = color;
return Json(data, JsonRequestBehavior.AllowGet);
}
Таким образом, в результате формируем массив месяцев с численными показателями (Таблица 1).
Таблица 1. Численные показатели
Январь 32
Февраль 12
Март 7
Апрель 25
май 16
июнь 25
июль 15
август 39
сентябрь 39
октябрь 4
ноябрь 5
декабрь 6
В итоге получим график с отображением динамики фактов по республике на рис. 1. Таким образом, с помощью библиотеки Highcharts мы получили наглядную диаграмму с численными параметрами, которая показывает изменение ситуации по времени.
6« г о с начала гола
Рис. 1. График с отображением динамики количества фактов Список литературы
1. Паклин Н.Б., ОрешковВ.И. Бизнес-аналитика от данных к знаниям. Питер, 2013. 20-27 с.
2. Чекко Р. Графика на JavaScipt: ORelly, 2014. № 9. С. 15-16.
3. Highcharts Demos / Spline with symbols. [Электронный ресурс]. Режим доступа: http://www.highcharts.com/demo/spline-symbols/ (дата обращения: 02.04.2017).
ИССЛЕДОВАНИЕ МЕТОДОВ ПРОГНОЗИРОВАНИЯ СИТУАЦИЙ С ПРИМЕНЕНИЕМ СЕТЕЙ АДАПТИВНОЙ РЕЗОНАНСНОЙ ТЕОРИИ Гамазов И.Н.1, Терехов В.И.2, Мялкин М.П.3
'Гамазов Иван Николаевич - бакалавр, магистрант; 2Терехов Валерий Игоревич — кандидат технических наук, доцент; 3Мялкин Максим Павлович - бакалавр, магистрант, кафедра системы обработки информации и управления, Московский государственный технический университет им. Н.Э. Баумана,
г. Москва
Аннотация: в статье рассмотрены методы поиска аналогов описываемой ситуации с помощью различных архитектур сетей адаптивной резонансной теории. Рассмотрены преимущества и недостатки описанных архитектур, предложено использование двунаправленной ассоциативной памяти для решения поставленной задачи.
Ключевые слова: прогнозирование ситуации, адаптивная резонансная теория, сети АРТ, ассоциативная память, двунаправленная ассоциативная память, рекуррентные нейронные сети.
Введение
В исследованиях, проведенными авторами в работе [1], были подробно рассмотрены принципы построения когнитивных карт для описания различных процессов и ситуаций. Основой построения когнитивной карты и дальнейшего прогноза развития ситуации является вектор состояний системы