За бележки
жүктеу/скачать 3,24 Mb. Pdf көрінісі
|
| ЗА БЕЛЕЖКИ ______________________________________________________ ______________________________________________________ ______________________________________________________ ______________________________________________________ ______________________________________________________ ______________________________________________________ ______________________________________________________ ______________________________________________________ ______________________________________________________ ______________________________________________________ ______________________________________________________ ______________________________________________________ ______________________________________________________ ______________________________________________________ ______________________________________________________ ______________________________________________________ ______________________________________________________ ______________________________________________________ ______________________________________________________ ______________________________________________________ ______________________________________________________ ______________________________________________________ ______________________________________________________ ______________________________________________________ ______________________________________________________ ______________________________________________________ ______________________________________________________ ______________________________________________________ ______________________________________________________ ______________________________________________________ ______________________________________________________ ______________________________________________________ ______________________________________________________ ______________________________________________________ ______________________________________________________ ______________________________________________________
МАТЕРИАЛИ ЗА XI МЕЖДУНАРОДНА НАУЧНА ПРАКТИЧНА КОНФЕРЕНЦИЯ «КЛЮЧОВИ ВЪПРОСИ В СЪВРЕМЕННАТА НАУКА - 2015»
17 - 25 април 2015 г.
Том 18 Математика Съвременни технологии на информации
София «Бял ГРАД-БГ» ООД 2015
То публикува «Бял ГРАД-БГ» ООД, Република България, гр.София, район «Триадица», бул. «Витоша» №4, ет.5
Материали за 11-а международна научна практична конференция, «Ключови въпроси в съвременната наука», - 2015. Том 18. Математика. Съвременни технологии на информации. София. «Бял ГРАД-БГ» ООД - 88 стр.
Редактор: Милко Тодоров Петков
Материали за 11-а международна научна практична конференция, «Ключови въпроси в съвременната наука», 17 - 25 април, 2015 на Математика. Съвременни технологии на информации.
Цена 10 BGLV ISBN 978-966-8736-05-6 © Колектив на автори, 2015 © «Бял ГРАД-БГ» ООД, 2015
______________________________________________________ ______________________________________________________ ______________________________________________________ ______________________________________________________ ______________________________________________________ ______________________________________________________ ______________________________________________________ ______________________________________________________ ______________________________________________________ ______________________________________________________ ______________________________________________________ ______________________________________________________ ______________________________________________________ ______________________________________________________ ______________________________________________________ ______________________________________________________ ______________________________________________________ ______________________________________________________ ______________________________________________________ ______________________________________________________ ______________________________________________________ ______________________________________________________ ______________________________________________________ ______________________________________________________ ______________________________________________________ ______________________________________________________ ______________________________________________________ ______________________________________________________ ______________________________________________________ ______________________________________________________ ______________________________________________________ ______________________________________________________ ______________________________________________________ ______________________________________________________ ______________________________________________________ ______________________________________________________ Материали за XI международна научна практична конференция
86 *193405* *193656* *193496* *193549* *193632* *192901* *193071* *193079* *193080* *193098* *193159* *193525* *193534* *193718* *193279* *193633* *193719* *192114* *193237* *193258* *193520* *193645* *193715* *193819*
3
МАТЕМАТИКА ТЕОРИЯ НА ВЪЗМОЖНОСТИ И МАТЕМАТИЧЕСКА СТАТИСТИКА *193719* К.т.н. Тюмиков Д.К., Титов С.Ю. Самарский государственный университет путей сообщения, Россия
ПО ЭМПИРИЧЕСКИМ ДАННЫМ
При исследовании сложных систем по экспериментальным данным возни- кает необходимость определить тип статистической зависимостей между пере- менными. Основным методом определения типа зависимости до настоящего вре- мени является корреляционных анализ, определяющий линейные связи между переменными сложной системы. Для нелинейной системы в основном использу- ются нелинейные регрессионный анализ, основная идея которого сводится к вы- бору из некоторых эвристических соображений вида нелинейной зависимости и оценивание коэффициентов этой зависимости. Релейные зависимости широко распространены в измерительных и испол- нительных системах, системах автоматического управления, ряда технологиче- ских процессов, в системах диагностики. Возникает необходимость в идентифи- кации таких зависимостей в экспериментальной практике [1]. Однако, методов обнаружения неоднозначных по значениям практически отсутствуют. Идентификация нелинейных многомерных объектов представлено не так успешно, как в линейном случае. Постановка задачи. Пусть, рассмотрена нелинейная система с одной входной переменной и одной выходной переменной . Пусть система может быть
описана некоторой зависимостью , где F(x)-множество классов функций, – погрешность модели. Множество классов функций, в общем случае, включает линейные, нели- нейные, однозначные и нелинейные неоднозначные статистические зависимости (связи). Требуется идентифицировать тип нелинейной зависимости. Рассмотрим характеристики нелинейных статистических связей. Дисперсионные отношения. Метод основывается на разложении[2]. , где M[y|x] – условная математическое ожидание, D[y] – дисперсия. Материали за XI международна научна практична конференция
4 Поделив это выражение на то получим , где,
– остаточная дисперсия, дисперсионное отношение (ДО):
] [ / ) ) | ( ]) [ ] | [ ( ( 2 yx y D dx dy y x y M x y M , где
– условная плотность распределения.
Энтропия характеризует меру неопределенности некоторых событий. Чаще го- ворят как о мере хаоса, о мере беспорядка, о мере неструктурируемости. Однако, энтропийные характеристики позволяют определить статистическую взаимо- связь поскольку в основе определения энтропии участвует совместная плотность распределения переменных, а при определении взаимной информации использу- ются условная плотность распределения вероятностей, характеризующая стати- ческую зависимость переменных. Энтропия выходной переменной может быть представлена [2,3]: , где
– взаимная информация, – условная энтропийная мера. Взаимная информация, выражающая статистическую связь между перемен- ными, определяется: IH yx
) ( ) | ( 1 ) ( ) | ( ) ( ) ( ) , ( y H x y H y H x y H y H y H x y I , где ) | ( log
) | ( 1 |
j N j i j x y x y p x y p H , . ))
log( ) ( ) ( N i i i y p y p y H В работе исследуются неоднозначные зависимости гистерезисного типа, представленных на рисунке 1: «месяц», «летучая мышь» [1]. По заданному ана- литическому виду этих зависимостей получены экспериментальные данные, та- булированием этих зависимостей, затем эти данные обрабатывались тремя мето- дами: корреляционным анализом, методом дисперсионных отношений и расче- том энтропийно-информационных характеристик. В качестве исходных зависи- мостей были взяты следующие варианты[1]. а) «Месяц»: аналитический вид
85 Елдеева Д.К. Студенттердің ақпараттық-мәдени көзқарасын жетілдіру мәселелері ................................................................................................. 51 Mnazhatdinov A. 2 simple methods to find broken in the set of ibeacons ............... 54 СОФТУЕРЪТ Куликов В.П., Калабин А.Ю. К вопросу разработки информационных систем для предприятий ЖКХ ................................................................................. 61 Жармагамбетова Г.О. Информационные технологии в коммерческой деятельности .................................................................................. 63 Куликов В.П., Калабин А.Ю. Специфика внедрения информационных технологий на предприятиях ЖКХ ......................................................................... 65 Куликов В.П., Маковеев А.А. Специальные аспекты разработки web-ресурса УВД СКО ............................................................................................. 67 Отинова И.В., Сейткулова Г.М. Управление человеческим капиталом в информационной системе SAP R/3 на примере АО «КазТрансОйл» ............... 69 Куликов В.П., Муталляпов Н.А. К вопросу актуальности создания сайта сельхозпредприятия ........................................................................................ 71 Байганова А.М., Воронцова В.В. Использование мультимедийных средств обучения ....................................................................................................... 73 Мұқанбетқазы.Ұ.М. Кафедраға арналған интерактивті Интернет газетті құру ................................................................................................................. 75 Шамсиева Н.С., Алибаева Н.Е. Бейне ақпараттырды өңдеу негізделген Pinnacle Studio бағдарламасының мүмкіншіліктері ............................................... 77 ИНФОРМАТИВНАТА БЕЗОПАСНОСТ Калиева Г.К. Защита информации в сетях ............................................................ 80 Satmaganbetova Zh.Z., Sarbasova A.N. Computer viruses will become biological weapons ...................................................................................................... 82
Материали за XI международна научна практична конференция
84 СЪДЪРЖАНИЕ МАТЕМАТИКА ТЕОРИЯ НА ВЪЗМОЖНОСТИ И МАТЕМАТИЧЕСКА СТАТИСТИКА Тюмиков Д.К., Титов С.Ю. Обнаружение неоднозначных зависимостей по эмпирическим данным ........................................................................................... 3 ПРИЛОЖНАТА МАТЕМАТИКА Буянкин В.М., Ковалева С.К. Моделирование системы нейросамонастройки токового контура электропривода ........................................ 8 Кабулова Е.Г. Совершенствование процесса выплавки стали и сплавов .......... 14 Еличева Н.В., Базака Л.Н. Задачи оптимизации. Методология создания индивидуализированных рационов питания спортсменов ................................... 17 Ryaboshtan O.F., Milenin A.M., Skofenko S.M. Construction surfaces of gas turbine blades of the plurality of the envelope for the given conditions .......... 21 Дуйсенбек Б. Жоғарғы оқу орнындағы компьютерлік орталықтың жұмысын зерттеу және басқаруға арналған жұйені құру ..................................... 24 Джанузаков С.Д., Иманбаев А.К., Сарсенбаев Д.А. Анализ универсальной структурной системы проф.Л.Т.Дворникова для механизмов высокого класса ....... 27 Бейсенова Д.Р., Тажибеков Н. Математика курсында теңдеулер, теңсіздіктер және олардың жүйелерін оқыту әдістемесі (10-сынып алгебра курсы негізінде) ........................................................................ 31 СЪВРЕМЕННИ ТЕХНОЛОГИИ НА ИНФОРМАЦИИ КОМПЮТЪРНОТО ИНЖЕНЕРСТВО Антипенко Г.А., Дубовик Т.Н. Разработка региональной сети для днепропетровского филиала аптек ООО «Рений фарм» (с доступом к сети Интернет) ................................................................................... 38
2015 года ..................................................................................................................... 40 РАБОТА С КОМПЮТЪР ИНЖЕНЕРСТВО И ПЛАНИРАНЕ Kameshova S.S. The possibility of utilization neuron networks for construction system identification speech ............................................................. 45 «Ключови въпроси в съвременната наука – 2015» • Том 18. Математика
5 - ,
, где
, .
б) «Летучая мышь»: аналитический вид - , , где
, . Формально задача исследования сводятся к доказательству факта наличия статистической связи, предложенными характеристиками, оцененными по эмпи- рическим данным. Рисунок 1. Зависимости релейного типа: а-»Месяц» , б-»Летучая мышь» Приведенные в таблице результаты были получены на основании вычисле- ния парного коэффициента корреляции (ПКК), парного дисперсионного отноше- ния (ПДО) и парной взаимной информации (ПВИ). Для двумерного случая эти характеристики могут быть приняты в качестве критериев идентичности, изме- няющихся в диапазоне от 0 до 1. Где близкие к нулю значения характеристик связи будут характеризовать отсутствие статистической взаимосвязи и при зна- чении близких к 1 – функциональную зависимость. Таблица
ПКК ПДО ПВИ А.»Месяц» 0 0.019
0.833 Б.»Летучая мышь» 0
0,733
Материали за XI международна научна практична конференция
6 Из таблицы видно, что множественная корреляция в двух случаях имеет нуле- вые значения. Напротив, парная взаимная информация показывают достаточно вы- сокие значения, что подтверждает наличие нелинейной связи. Дисперсионная мера во втором случае так же подтверждает статистическую связь. Для статистики «ме- сяц» иллюстрируются вариант оценки статистических связей, когда неоднознач- ность идентифицируется парной взаимной информацией. Исследование статисти- ческой информации входной и выходной переменных показывает, что они распре- делены не по нормальному закону распределения вероятностей, что подтверждает нулевые значения коэффициентов корреляции. Это условие и нелинейность зави- симости объясняют неработоспособность корреляционного анализа. На практике при получении экспериментальных данных и их исследования корреляционным анализом приходят к выводу об отсутствии статистической за- висимости, что приводит к потере может быть ценной информации. Поэтому тре- буется убедиться в отсутствии статистической связи применением энтропийно- информационного похода.
На рисунке 2 представлены гистограммы, которые иллюстрируют плот- ность распределения переменных x и y для зависимости «месяц». Видно, что плотности распределения отличны от нормального распределения. Вывод: на основании статистического исследовании двух неоднозначных по входу и выходу зависимостей показано неработоспособность корреляцион- ного анализа и эффективность оценок взаимной информационных мер.
«Ключови въпроси в съвременната наука – 2015» • Том 18. Съвременни технологии на информации
83 During his speech Hessel predicted the advent of when the «print» and «decryp- tion» DNA will become commonplace. «I dream about what life will be programming to solve global problems, and enable mankind to find harmony within the biosphere», – he said. However, immediately warned that the breakthrough could be a disaster in the event that research and development will fall into the wrong hands. According to Hessel, biocybernetics will allow the programming of viruses and bacteria so that getting into the human brain; they become agents of another's will. Thus, harmful microorganisms introduced under the guise of an ordinary human vac- cine will allow influencing the behavior of «carrier» and even fully controlling his mind. Hessel suggested that dishonest people will turn these technologies into a kind of weapon, and the rest will have to be hooked on various anti-virus software. «The spread of computer virus is much more difficult to control than, for example, anthrax bacteria. Biological terrorists may be interested in using computer viruses to terrorist attacks, and by the thought is scary», – said Guillaume Love (Guillaume Lovet), senior research manager, threats of Fortinet. Next topic affecting researchers quite worrying. Fortunately, biological viruses are not able to packing itself, encryption, and virtual machine detection and debug mode. Ge- neticists should pray that future viruses did not evolve from the genomes of cyber-crimi- nals, or antiviral drugs will be less effective in identifying and preventing viruses. In addition, we are very fortunate that the biological viruses are not playing «cat and mouse» with the doctors. Just imagine that the patient is sent to the stylist, instead of health workers (by URL redirect), or viruses that welcome you in identifying a mi- croscope. It becomes clear that computer viruses are more developed than their biolog- ical counterparts. One shudders to think what awaits us in the near future. Is it true that computer viruses will become biological weapons? Completely refute it – silly because this era of computer technology. In addition, the fact that the computer hackers in the future may create a virus that will cause an epidemic among humans – only a matter of time.
Материали за XI международна научна практична конференция
82 *193633* жүктеу/скачать 3,24 Mb. Достарыңызбен бөлісу:
|