Все выпуски

Рассматривается проблема автоматизации процессов передачи и обработки информации в адаптивных информационных системах. Анализ существующих подходов к решению данной задачи показал перспективность использования нейросетевых технологий. Сформулирован нейросетевой метод обработки и передачи информации в адаптивных информационных системах. Метод включает формализованное описание нейросетевого канала данных — программного инструмента для анализа, обработки данных и выбора протокола передачи данных. Изложены основные этапы предлагаемого метода: классификация структур исходных данных, их преобразование, обработка данных, выбор необходимого протокола передачи информации. Каждый из этапов реализуется посредством нейронных сетей различной архитектуры. Приведено теоретическое обоснование возможности применения нейросетевого метода, полученное на основе доказательства ряда теорем. Новизна предлагаемого метода заключается в переходе от аналитического решения задач классификации, обработки и передачи данных к автоматизированному подходу с применением технологий машинного обучения. Практическая значимость нейросетевого метода состоит в снижении сложности реализации процессов обработки и передачи информации, повышении уровня автоматизации при организации межмодульного взаимодействия. Проведена оценка реализации нейросетевого метода по ряду метрик оценки сложности программного обеспечения. Проанализированы область применения, достоинства и недостатки разработанного метода.

Рассматривается задача автоматизации процесса разработки информационных систем на основе применения оригинальной нейросетевой архитектуры. Проведен анализ существующих подходов к автоматизации проектирования информационных систем. Сформулированы рекомендации к архитектуре информационных систем, направленные на снижение негативного влияния человеческого фактора. Представлена общая концепция нейросетевой архитектуры в виде структурной модели, даны определения основных сущностей и компонентов. Ключевыми отличиями нейросетевой архитектуры являются: независимость ключевых сущностей информационных систем и возможность автоматизации их проектирования и взаимодействия на основе применения нейронных сетей; изолированность математического обеспечения архитектуры; разграничение моделей информационных процессов и функциональных элементов от управляющих систем и систем представления информации; учет влияния окружения на процессы движения информационных потоков, элементы управления и представления системы; возможность адаптации структурных блоков информационных систем под особенности предметной области, параметры оборудования пользователя без необходимости внесения существенных изменений в архитектуру. Рассмотрено понятие нейросетевого канала данных, его структура и обобщенное математическое обеспечение. Осуществлена декомпозиция структурной модели. Представлены структурные схемы каждой сущности нейросетевой архитектуры информационных систем, описание основных компонентов, используемые нейросетевые каналы данных для связи сущностей и их компонентов. Проанализирована область применения нейросетевой архитектуры.