Разработка методов решения задач интеллектуального анализа данных при проектировании сложных (механических) систем : отчет о НИР (заключительный) | Научно-инновационный портал СФУ

Разработка методов решения задач интеллектуального анализа данных при проектировании сложных (механических) систем : отчет о НИР (заключительный)

Перевод названия: Development of methods for solving problems of data mining in the design of complex (mechanical) systems

Тип публикации: отчёт о НИР

Год издания: 2008

Ключевые слова: genetic algorithm, evolutionary algorithms, optimization methods, Symbolic regression, real-time systems, генетический алгоритм, эволюционный алгоритм, методы оптимизации, символьная регрессия, системы реального времени

Аннотация: Целью научно-исследовательской работы является: разработка эволюционного алгоритма символьной регрессии для генерирования аналитических и дифференциальных зависимостей, разработка алгоритма нахождения автоматически определяемых функций для метода генетического программирования, разработка алгоритма автоматизированного проектирования специализированных многопроцессорных вычислительных систем интеллектуального анализа данных в режиме реального времени, разработка аналитической модели функционирования вычислительной сети типа клиент-сервер. В процессе работы проведено исследование: генетического алгоритма как метода оптимизации структур сложных механических систем; генетического алгоритма как метода автоматизированного проектирования специализированных многопроцессорных вычислительных систем интеллектуального анализа данных в режиме реального времени. Выполненные авторами исследования базировались на основных положениях теории системного анализа, теории вероятностей, теории массового обслуживания, имитационного моделирования, комбинаторики, теории оптимизации. В результате исследования разработаны: генетический алгоритм выбора параметров зубчатых передач при проектировании; генетический алгоритм для решения задач символьной регрессии при обработке результатов экспериментов; алгоритм нахождения автоматически определяемых функций для метода генетического программирования, генетический алгоритм для автоматизации проектирования многопроцессорных специализированных вычислительных систем интеллектуального анализа данных в режиме реального времени; разработана аналитическая модель функционирования вычислительной сети типа клиент-сервер, построенная средствами теории массового обслуживания.? The aim of the research work is: the development of an evolutionary algorithm to generate a symbolic regression analysis and differential dependencies, design algorithm for finding the automatically defined functions for the method of genetic programming, algorithm development of specialized computer-aided design of multiprocessor computer systems data mining in real time, the development of an analytical model of the functioning Computer network client-server. In the process, a study: the genetic algorithm as a method of optimizing the structure of complex mechanical systems; genetic algorithm as a method for computer-aided design of specialized multiprocessor computer systems data mining in real time. Study authors were made ??based on the fundamentals of the theory of systems analysis, probability theory, queuing theory, simulation, combinatorics, optimization theory. The study developed: genetic algorithm parameter selection of gears in the design; genetic algorithm for solving symbolic regression in analyzing the results of experiments; algorithm for finding the automatically defined functions for the method of genetic programming, genetic algorithm to automate the design of multiprocessor computer systems specialized data mining in real time; developed an analytical model of the computer network, client-server, built by means of queuing theory.

Ссылки на полный текст

Авторы

  • Терсков В.А. (Сибирский государственный аэрокосмический университет им. акад. М.Ф. Решетнева)
  • Ефимов С.Н. (Сибирский юридический институт ФСКН России)
  • Семенкин Е.С. (Сибирский государственный аэрокосмический университет им. акад. М.Ф. Решетнева)
  • Молоков В.В. (Сибирский юридический институт ФСКН России)
  • Шерстяных А.С. (Сибирский юридический институт ФСКН России)

Вхождение в базы данных

Информация о публикациях загружается с сайта службы поддержки публикационной активности СФУ. Сообщите, если заметили неточности.

Вы можете отметить интересные фрагменты текста, которые будут доступны по уникальной ссылке в адресной строке браузера.