Тип работы:
Предмет:
Язык работы:


Программная система идентификации комбинаторным методом группового учета аргументов

Работа №23418

Тип работы

Бакалаврская работа

Предмет

информатика

Объем работы39
Год сдачи2016
Стоимость5600 руб.
ПУБЛИКУЕТСЯ ВПЕРВЫЕ
Просмотрено
233
Не подходит работа?

Узнай цену на написание


ВВЕДЕНИЕ
1 Характеристика и анализ предметной области 7
1.1 Определение и характеристика предметной области
1.2 Задача идентификации
1.2 Метод наименьших квадратов
1.3 Метод группового учета аргументов 15
Вывод
2 Обзор существующих аналогов
3 Технологии разработки и ведения проекта 24
3.1 Методологии разработки программного обеспечения 24
3.2 Средства разработки
4 Описание программной системы идентификации комбинаторным методом группового учета аргументов
4.1 Алгоритм работы системы 27
4.1. Полное наименование
4.2 Назначение разрабатываемой системы
4.3 Перечень модулей, их назначение и основные характеристики 28
4.4 Описание интерфейса системы
4.5 Диаграмма вариантов использования 29
4.6 Описание разработанных модулей
ЗАКЛЮЧЕНИЕ
ПЕРЕЧЕНЬ СОКРАЩЕНИЙ
СПИСОК ИСПОЛЬЗОВАННЫХ ИСТОЧНИКОВ 36


Обработка больших объемов данных - задача, которую необходимо решать практически во всех сферах деятельности. На основании данных, полученных в результате эксперимента или в ходе производственного процесса, можно получить закономерности распределения данных, предсказать результаты, которые будут получены в дальнейшем, выявить необходимые изменения для оптимизации производственного процесса. В общем случае эти задачи решаются построением математической модели на основании имеющихся данных.
Такая задача возникает, например, в теплоэнергетике при работе тепловых котлов. Выявление взаимосвязей между паропроизводительностью и температурой в топке, паропроизводительностью и давлением в трубопроводе, паропроизводительностью и коэффициентом избытка воздуха позволило бы оптимизировать работу котла.
Одним из существующих методов математического моделирования является метод группового учета аргументов, он сравнительно новый и пока не часто реализуется программно, но, в то же время, он предлагает быстрые и эффективные алгоритмы обработки данных, что делает его перспективным для изучения.
В связи с этим, целью данной работы являлась разработка программного обеспечения, реализующего комбинаторный (однорядный) алгоритм МГУА на двумерной выборке и проверка работы приложения на тестовых примерах с целью дальнейшего применения в теплоэнергетике.
Для достижения данной цели решались следующие задачи:
1. Анализ теоретического материала о методе группового учета аргументов.
2. Обзор существующих аналогов.
3. Разработка приложения.


Возникли сложности?

Нужна помощь преподавателя?

Помощь в написании работ!


В результате ВКР была реализована программная система идентификации комбинаторным методом учета аргументов. Все поставленные задачи были выполнены, программная система успешно отработала на тестовых примерах .
Сильной стороной данного проекта является наглядность представления результатов, что достигнуто использованием специализированного компонента среды разработки Microsoft Visual Studio ComponentOne.
В дальнейшем планируется использовать данную систему в теплоэнергетике для выявления новых зависимостей между технологическими параметрами теплоэнергетических объектов.



1. Новик, И. Б. О философских вопросах кибернетического моделирования. / И. Б. Новик - М.: Знание, 1964.
2. Данилов, Ю. А. Лекции по нелинейной динамике. Элементарное введение. Серия «Синергетика: от прошлого к будущему». Изд.2. / Ю.А. Данилов - M.: URSS, 2006. — 208 с.
3. Советов, Б. Я. Моделирование систем: Учеб. для вузов — 3-е изд., перераб. и доп. / Б. Я. Советов, С. А. Яковлев - М.: Высш. шк., 2001. — 343 с.
4. Andreski, S. Social Sciences as Sorcery. / S. Andreski - New York: St. Martin's Press, 1972.
5. Ивахненко, А. Г. Индуктивный метод самоорганизации моделей сложных систем. / А. Г. Ивахненко - Киев: Наукова думка, 1982.
6. Прохоров, А. М. Большая советская энциклопедия / Ред. А. М. Прохоров, Н. К. Байбаков, А. А. Благонравов - М.: Советская Энциклопедия, 1969— 1978.
7. Радлов, Э. Л. Индукция в логике / Э. Л. Радлов // Энциклопедический словарь Брокгауза и Ефрона : в 86 т. (82 т. и 4 доп.). — СПб.: 1890—1907
8. Линник, Ю. В. Метод наименьших квадратов и основы математикостатистической теории обработки наблюдений. - 2-е изд. / Ю. В. Линник - М.: 1962.
9. Рубан, А. И. Теория вероятностей и математическая статистика /А. И.
Рубан. - Красноярск: ИПЦ КГТУ, 2002.
10. Software // GMDH National Institute for Strategic Studies International Center for Informational Technologies and Systems of the National Academy of Sci-ence of Ukraina [Электронный ресурс]. - Режим доступа: http://www.gmdh.net/GMDH_sof.htm
11. KnowledgeMiner - Store // KnowledgeMiner Software That Extracts Knowledge From Data [Электронный ресурс]. - Режим доступа: http://www.knowledgeminer.com/index.htm
12. Ей // Zaptron [Электронный ресурс]. - Режим доступа:
http://zaptron.com/?page_id=61
13. Desktop Operating System Market Share // NetMarketShare Market Share Statistics for Internet Technologies [Электронный ресурс] - Режим доступа: https://www.netmarketshare.com/operating-system-market-share.aspx?qprid=10& qpcustomd=0
14. Рахимбердиев, А. Современные процессы разработки программного обеспечения / А. Рахимбердиев // RSDN [Электронный ресурс]: - Режим доступа: http://www.rsdn.ru/article/Methodologies/SoftwareDevelopmentProcesses.xml


Работу высылаем на протяжении 30 минут после оплаты.




©2025 Cервис помощи студентам в выполнении работ