Методология структурно-параметрического синтеза адаптивных информационных систем на основе нейросетевых технологий
Рассматривается научная проблема повышения эффективности процесса разработки адаптивных информационных систем (АИС): уменьшение экономических затрат и сложности программной реализации, повышение адаптивности, качества и производительности работы. Существующие методологии разработки информационных систем не ориентированы на решение задач автоматизации процессов обработки информации, адаптации программных модулей, что не позволяет при их помощи решить поставленную задачу. Анализ подходов к решению данных подзадач показал возможность эффективного применения нейросетевых технологий, поэтому в данной статье рассматривается разработка и развитие теоретических основ и инструментальных программных средств на основе технологий машинного обучения и нейронных сетей, объединенных в рамках методологии структурно-параметрического синтеза АИС. Научная новизна методологии заключается в использовании нейросетевой архитектуры и добавлением этапа реализации нейросетевых компонентов на основе новых нейросетевых методов. Сформулированы принципы методологии, формализована ее общая структура и осуществлена декомпозиция основных этапов. Апробация методологии в двух предметных областях позволила снизить экономические затраты и сложность программной реализации, повысить адаптивность и качество АИС. Полученные результаты могут использоваться для организации процесса разработки различных информационных систем. Дальнейшие исследования заключаются в апробации методологии и нейросетевых методов в новых предметных областях.
Авторы: А. Д. Обухов
Направление: Информатика, вычислительная техника и управление
Ключевые слова: Адаптивные информационные системы, нейросетевые технологии, машинное обучение, методология структурно-параметрического синтеза, методы анализа и обработки информации
Открыть полный текст статьи