Тип работы:
Предмет:
Язык работы:


РАЗРАБОТКА СИСТЕМЫ ГЕНЕРАЦИИ КОНТЕНТА НА ОСНОВЕ АЛГОРИТМОВ ЭВОЛЮЦИОННОГО МОДЕЛИРОВАНИЯ С ИНТЕРАКТИВНОЙ ОЦЕНКОЙ

Работа №79870

Тип работы

Дипломные работы, ВКР

Предмет

информатика

Объем работы29
Год сдачи2016
Стоимость4345 руб.
ПУБЛИКУЕТСЯ ВПЕРВЫЕ
Просмотрено
31
Не подходит работа?

Узнай цену на написание


ВВЕДЕНИЕ 4
1. ЭВОЛЮЦИОННОЕ МОДЕЛИРОВАНИЕ 6
2. ПРОЕКТИРОВАНИЕ СИСТЕМЫ 13
2.1. Функциональные требования 13
2.2. Нефункциональные требования 13
2.3. Проектирование архитектуры приложения 14
2.4. Модель системы 15
2.5. Описание прецедентов 16
2.6. Проектирование модульной сетки 16
3. РЕАЛИЗАЦИЯ 18
3.1. Генетический алгоритм генерации музыкальных треков 18
3.2. Описание модулей системы 19
3.3. Разработка базы данных 20
3.4. Веб-приложение для генерации музыки 21
4. ТЕСТИРОВАНИЕ 24
4.1. Функциональное тестирование 24
4.2. Тестирование интерфейса пользователя 25
ЗАКЛЮЧЕНИЕ 26
СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ 27


Бурное развитие науки и, в частности, математики, начавшееся с се-редины XIX века, позволило композиторам и ученым воплощать в своих трудах такие идеи, которые ранее казались невозможными [1].
Лежарен Хиллер (1924-1994) - американский композитор и доктор химических наук, и, позднее, магистр музыки, первым применил компьютер для алгоритмического сочинения музыки. Его самое знаменитое детище «Сюита Иллиака для струнного квартета» (Илииак - название компьютера, на котором она была разработана) - первая композиция, «сочиненная» машиной (1955) [2].
Первым и единственным ученым, занимавшимся проблемой алгоритмического сочинения музыки в нашей стране был советский музыкант и математик Рудольф Зарипов. В 1960 году на ЭВМ УРАЛ он смоделировал одноголосые марши и вальсы [14].
Самыми используемыми в последние несколько десятилетий подходами к решению задачи алгоритмической композиции можно назвать не-сколько техник - Л-системы (системы, основанные на знаниях), клеточные автоматы, генетические алгоритмы, нейронные сети (обучающиеся системы).
В настоящее время идет активное развитие систем искусственного интеллекта. Одной из прикладных задач в этой области является генерация музыки. Многие компании ведут работу в этом направлении, например такие как Google, Microsoft, Adobe. Решение этой задачи позволит еще на один шаг приблизиться к созданию искусственного интеллекта.
Цель и задачи
Основной целью данной работы является разработка системы генерации музыки на основе алгоритмов эволюционного моделирования.
Для достижения цели необходимо решить следующие задачи:
1) произвести анализ предметной области;
2) изучить особенности работы с генетическими алгоритмами;
3) реализовать программный синтезатор звуков;
4) реализовать генератор треков с использованием генетического алгоритма;
5) разработать веб-приложение на основе реализованного генератора.
Структура и объем работ
Работа состоит из введения, четырех глав, заключения и библиографии. Объем работы составляет 28 страниц, объем библиографии - 17 источников.
В первой главе проведен обзор технологий, использованных для реализации системы генерации музыки.
Вторая глава посвящена проектированию системы. В этой же главе рассматривается модульная структура приложения, описание прецедентов. Также в этой главе выбираются инструментальные средства и определены требования к разрабатываемой системе.
Третья глава описывает процесс разработки системы.
В четвертой главе представлены некоторые протоколы функционального тестирования, выполненные в работающем приложении.
В заключении сделаны выводы о проделанной работе.


Возникли сложности?

Нужна помощь преподавателя?

Помощь в написании работ!


Целью работы являлась разработка системы генерации музыки на основе алгоритмов эволюционного моделирования. В рамках работы были решены все поставленные задачи и достигнуты следующие основные результаты:
1) изучена технология АБР.НВТ;
2) изучены особенности работы с генетическими алгоритмами;
3) реализован программный синтезатор звуков;
4) реализован генетический алгоритм генерации музыкальных треков;
5) разработано приложение на основе реализованного генетического алгоритма;
6) приложение было успешно протестировано.



1. Degazio B. The Schillinger System of Musical Composition and Con-temporary Computer Music. Diffusion, 1988. - С. 125-133.
2. Musicinformatica. [Электронный ресурс] URL: http://www. musicainformatica.org/topics/illiac-suite.php (дата обращения: 20.05.2016).
3. Вороновский Г.К., Махотило К.В., Петрашев С.Н. Генетические алгоритмы, искусственные нейронные сети и проблемы виртуальной реальности. - СПб.: ОСНОВА, 1997. - 112 с.
4. Гамма Э., Хелм Р., Джонсон Р. Приемы объектно-ориентированного проектирования. Паттерны проектирования. - СПб.: Питер,2016. - 366 с.
5. Гладков Л.А., Курейчик В.В., Курейчик В.М. Генетические алгоритмы: Учебное пособие. - 2-е изд. - М.: Физматлит, 2006 - 320 с.
6. Емельянов В.В., Курейчик В.В., Курейчик В.М. Теория и практика эволюционного моделирования. - М.: Физматлит, 2003. - 432 с.
7. Карпенко А.П. Современные алгоритмы поисковой оптимизации. Алгоритмы вдохновленные природой. - M.: Москва, 2014. - 448 с.
8. Курейчик В. М., Лебедев Б. К., Лебедев О. К. Поисковая адаптация: теория и практика. - М.: Физматлит, 2006. - 272 с.
9. Леффингуелл Д., Уидриг Д. Принципы работы с требованиями к программному обеспечению. - М.: Вильямс, 2002. - 448 с.
10. Мак-Дональд М., Шпушта М. Microsoft ASP.NET2.0 с примерами на С# 2005 для профессионалов. - М.: Вильямс, 2006. - 1408 с.
11. Основные понятия генетических алгоритмов. [Электронный ресурс] URL: http://www.aiportal.ru/articles/genetic-algorithms/basic-concepts.html (дата обращения: 13.04.2016).
12. Популярно о генетических алгоритмах. [Электронный ресурс] URL: http://algolist.manual.ru /ai/ga/ga1.php (дата обращения: 12.03.2016).
13. Принципы работы и структура web-приложений на основе ASP.NET. [Электронный ресурс] URL: http://www.intuit.ru/studies/ courses/1139/250/lecture/6422?page=5 (дата обращения: 01.03.2016).
14. Пучков C. В. Музыкально-исторические предпосылки развития становления электронной (технической) музыки. Музыкальные компьютерные технологии. - СПб.: Питер, 2005. - С. 17-19.
15. Рутковский Л. Методы и технологии искусственного интеллекта. - М.: Горячая линия-Телеком, 2010. - 520 с.
16. Стотлемайер Д. Тестирование Web-приложений. - М.: КУДИЦ- Образ, 2003 - 204 с.
17. Тестирование. [Электронный ресурс] URL: http://glebradchenko.ru/ courses/bachelor/engineering/2014/ SUSU_SE_2014_11_Testing.pdf (дата обращения: 04.04.2016).


Работу высылаем на протяжении 30 минут после оплаты.




©2025 Cервис помощи студентам в выполнении работ