Вестник КРАУНЦ. Физ.-мат. науки. 2018. № 4(24). C. 186-196. ISSN 2079-6641

Содержание

DOI: 10.18454/2079-6641-2018-24-4-186-196

УДК 006.72

СИНТЕЗ МОДЕЛЕЙ ПРИРОДНЫХ ОБЪЕКТОВ ПО ДАННЫМ НАБЛЮДЕНИЙ

В. Ю. Осипов¹, А. И. Водяхо², А. Б. Тристанов³, Н. А. Жукова¹, О. О. Луковенкова4

¹Санкт-Петербургский институт информатики и автоматизации РАН, 199178, г. Санкт-Петербург, 14 линия, 39, Россия
²Санкт-Петербургский государственный электротехнический университет «ЛЭТИ» им. В.И. Ульянова (Ленина), 197376, г. Санкт-Петербург, ул. Профессора Попова, 5, Россия
³Калининградский государственный технический университет, 236022, г. Калининград, Советский проспект, 1б Россия

4Институт космофизических исследований и распространения радиоволн ДВО РАН, 684034, Камчатский край, Паратунка, ул.Мирная, 7б Россия

E-mail: alextristanov@outlook.com

В статье рассматриваются вопросы синтеза моделей по данным, получаемым от объектов в ходе мониторинга их состояния. Интерес представляют текущее состояние объекта и его состояния на различных временных интервалах. Анализируются известные модели и методы связывания информационных элементов. Предлагается подход к синтезу моделей с использованием аппарата относительно конечных операционных автоматов.

Ключевые слова: модели природных объектов, автоматический синтез.

MSC 93A30

SYNTHESIS OF NATURAL OBJECT MODELS ACCORDING TO OBSERVATION DATA

V. Yu. Osipov¹, A. I. Vodyaho², A. B. Tristanov³, N. A. Zhukova¹, O. O. Lukovenkova4

¹St. Peterburg Institute for Informatics and Automation of the RAS, 199178, St. Peterburg, 14-th Linia, 39
²The First Electrotechnical University, 197376, St. Peterburg, Professora Popova str., 5
³Kaliningrad State Technical University, 236022, Kaliningrad, Sovietsky pr., 1

4Institute of Cosmophysical Research and Radio Wave Propagation FEB RAS, 684034, Kamchatka region, Paratunka, Mirnaya str., 7

E-mail: alextristanov@outlook.com

The problems of model synthesis according to data received by monitoring object state are considered in this article. The current state of the object and its state at different time intervals are of interest. Known models and methods of linking information elements are analyzed. Approach to the synthesis of models using relatively finite automata is proposed.

Key words: natural object models, automatic synthesis.

 

Список литературы/References

  1. Linked Data — Connect Distributed Data across the Web, http://linkeddata.org/.
  2. Hastie T., Tibshirani R., Friedman J., The Elements of Statistical Learning: Data Mining, Inference, and Prediction, 2nd ed., Berlin Heidelberg: Springer-Verlag, 2009.
  3. Witten I.H., Frank E., Data Mining: Practical Machine Learning Tools and Techniques (Second Edition), Morgan Kaufmann, NY, 2005.
  4. Gorodeckij V.I., Tushkanova O.N., “Associativnaya klassifikaciya: analiticheskij obzor. Chast’ 1”, Trudy SPIIRAN, 38 (2015), 183–203.
  5. Городецкий В.И., Тушканова О.Н., “Ассоциативная классификация: аналитический обзор. Часть 2”, Труды СПИИРАН, 39 (2015), 212–240. [Gorodeckij V.I., Tushkanova O.N., “Associativnaya klassifikaciya: analiticheskij obzor. CHast’ 2”, Trudy SPIIRAN, 39 (2015), 212–240].
  6. Ganter B., Stumme G., Wille R. (Eds.), Formal Concept Analysis Foundations and Applications, Springer-Verlag, Berlin Heidelberg, 2005.
  7. Liggins M., Hall D., Llinas J. (Eds.), Handbook of multi sensor data fusion: theory and practice, 2nd ed., Taylor & Francis Group, FL. BocaRaton, 2009.
  8. Жукова Н. А., “Контексты адаптивной обработки многомерных измерений параметров пространственно соотнесенных объектов”, Актуальные проблемы инфотелекоммуникаций в науке и образовании, Сб. статей III-ей межд. науч.-технич. и науч.-методич. конф. Санкт-Петербург, 25–26 февр., 2014 г., СПбГУТ, СПб., 2014, 465–471. [ZHukova N. A., “Konteksty adaptivnoj obrabotki mnogomernyh izmerenij parametrov prostranstvenno sootnesennyh ob»ektov”, Aktual’nye problemy infotelekommunikacij v nauke i obrazovanii, Sb. statej III-ej mezhd. nauch.-tekhnich. i nauch.-metodich. konf. Sankt-Peterburg, 25–26 fevr., 2014 g., SPbGUT, SPb., 2014, 465–471].
  9. Osipov V., Lushnov M., Stankova E., Vodyaho A., Zhukova N., “Inductive Synthesis of the Models of Biological Systems According to Clinical Trials”, ICCSA, 2017, 103–115.
  10. Osipov V., Vodyaho A., Stankova E., Zhukova N., Zeno B., “Finding Motifs in Medical Data”, ICCSA, 2017, 371–386.
  11. Osipov V., “Automatic Synthesis of Action Programs for Intelligent Robots”, Programming and Computer Software, 42(3) (2016), 155–160.
  12. Осипов В.Ю., “Синтез результативных программ управления информационно-вычислительными ресурсами”, Приборы и системы управления, 12 (1998), 24–27. [Osipov V.YU., “Sintez rezul’tativnyh programm upravleniya informacionno-vychislitel’nymi resursami”, Pribory i sistemy upravleniya, 12 (2014), 24–427].
  13. Osipov V., Vodyaho A., Zhukova N., Glebovsky P., “Multilevel Automatic Synthesis of Behavioral Programs for Smart Devices”, ICCAIRO, 2017.
  14. Osipov V.Yu. , Zhukova N.A. , Vodyaho A.I., “About One Approach to Multilevel
    Behavioral Program Synthesis for Television Devices”, International Journal of computer sand communications, 11 (2017), 17–25.
  15. Ehrig H., Ermel C., Golas U., Hermann F., Graph and Model Transformation General Framework and Applications, Springer-Verlag, Berlin Heidelberg, 2015.

Список литературы (ГОСТ)

  1. Linked Data — Connect Distributed Data across the Web. http://linkeddata.org/
  2. Hastie T., Tibshirani R., Friedman J. The Elements of Statistical Learning: Data Mining, Inference, and Prediction. 2nd ed. Berlin Heidelberg: Springer-Verlag. 2009.
  3. Witten I.H., Frank E. Data Mining: Practical Machine Learning Tools and Techniques (Second Edition). NY: Morgan Kaufmann. 2005.
  4. Городецкий В.И., Тушканова О.Н. Ассоциативная классификация: аналитический обзор. Часть 1 // Труды СПИИРАН. 2015. Т. 38. С. 183-203.
  5. Городецкий В.И., Тушканова О.Н. Ассоциативная классификация: аналитический обзор. Часть 2 // Труды СПИИРАН. 2015. Т. 39. С. 212-240.
  6. Ganter B., Stumme G., Wille R. (Eds.). Formal Concept Analysis Foundations and Applications. Berlin Heidelberg: Springer-Verlag. 2005.
  7. Liggins M., Hall D., Llinas J. (Eds.). Handbook of multi sensor data fusion: theory and practice. 2nd ed. FL. BocaRaton: Taylor & Francis Group. 2009.
  8. Жукова Н.А. Контексты адаптивной обработки многомерных измерений параметров пространственно соотнесенных объектов / Актуальные проблемы инфотелекоммуникаций в науке и образовании. Сб. статей III-ей межд. науч.-технич. и науч.-методич. конф. Санкт-Петербург, 25—26 февр., 2014 г. СПб.: СПбГУТ, 2014. C. 465-471.
  9. Osipov V., Lushnov M., Stankova E., Vodyaho A., Zhukova N. Inductive Synthesis of the Models of Biological Systems According to Clinical Trials // ICCSA. 2017. P.103-115.
  10. Osipov V., Vodyaho A., Stankova E., Zhukova N., Zeno B. Finding Motifs in Medical Data // ICCSA. 2017. P. 371-386.
  11. Osipov V. Automatic Synthesis of Action Programs for Intelligent Robots // Programming and Computer Software. 2016. vol 42(3). P. 155-160.
  12. Осипов В.Ю. Синтез результативных программ управления информационно-вычислительными ресурсами // Приборы и системы управления. 1998. Т. 12. С. 24-27.
  13. Osipov V., Vodyaho A., Zhukova N., Glebovsky P. Multilevel Automatic Synthesis of Behavioral Programs for Smart Devices // ICCAIRO. 2017.
  14. Osipov V.Yu. , Zhukova N.A. , Vodyaho A.I. About One Approach to Multilevel Behavioral Program Synthesis for Television Devices // International Journal of computer sand communications. 2017. vol. 11. P. 17-25.
  15. Ehrig H., Ermel C., Golas U., Hermann F. Graph and Model Transformation General Framework and Applications. Berlin Heidelberg: Springer-Verlag. 2015.

 

Для цитирования: Осипов В. Ю., Водяхо A. И, Тристанов А. Б., Жукова Н. А., Луковенкова О. О. Синтез моделей природных объектов по данным наблюдений // Вестник КРАУНЦ. Физ.-мат. науки. 2018. № 4(24). C. 186-196. DOI: 10.18454/2079-6641-2018-24-4-186-196
For citation: Osipov V. Yu., Vodyaho A.,I., Tristanov A. B. Zhukova N. A., Lukovenkova O. O. Synthesis of natural object models according to observation data, Vestnik KRAUNC. Fiz.-mat. nauki. 2018, 24: 4, 186-196. DOI: 10.18454/2079-6641-2018-24-4-186-196

Поступила в редакцию / Original article submitted: 20.09.2018

osip     Осипов Василий Юрьевич – доктор технических наук, профессор, руководитель лаборатории информационно-вычислительных систем и технологий программирования, Федеральное государственное бюджетное учреждение науки Санкт-Петербургский институт информатики и автоматизации Российской академии наук (СПИИРАН), Санкт-Петербург, Россия. ORCID: 0000-0001-5905-4415.
   Osipov Vasiliy Yuryevich – Dr. Sci. (Phys. & Math.), Professor, Head of computing & information systems and programming technologies laboratory, St. Petersburg Institute for Informatics and Automation of Russian Academy of Sciences (SPIIRAS), St. Petersburg, Russia, ORCID: 0000-0001-5905-4415.

1

1

vod

    Водяхо Александр Иванович – доктор технических наук, профессор, профессор кафедры вычислительной техники СПбГЭТУ «ЛЭТИ», Санкт-Петербург.
     Vodyaho Alexander Ivanovich – Dr. Sci. (Tech.), professor, professor of Department of Computer Science and Engineering of The First Electrotechnical University «LETI».

1

1

1

1

1

tris   Тристанов Александр Борисович – кандидат технических наук, заведующий кафедрой информатики и информационных технологий Калининградского государственного технического университета, г. Калининград, Россия.
  Tristanov Alexander Borisovich – Ph.D. (Tech.), Assistant Professor, Head of Department of Informatics and Information Technologies, Kaliningrad State Technical University, Kaliningrad, Russia.

1

1

1

1

zhuk  Жукова Наталия Александровна – кандидат технических наук, старший научный сотрудник лаборатории информационно-вычислительных систем и технологий программирования, Федеральное государственное бюджетное учреждение науки Санкт-Петербургский институт информатики и автоматизации Российской академии наук (СПИИРАН), Санкт-Петербург, Россия.
  Zhukova Nataly Alexandrovna – Ph.D. (Tech.), researcher of computing & information systems and programming technologies laboratory, St. Petersburg Institute for Informatics and Automation of RussianAcademy of Sciences (SPIIRAS), St. Petersburg, Russia.

1

1

Luk

    Луковенкова Ольга Олеговна – кандидат технических наук, старший научный сотрудник лаборатории акустических исследований Института космофизических исследований и распространения радиоволн ДВО РАН, Камчатский край, c. Паратунка, Россия.
   Lukovenkova Olga Olegovna – Ph.D. (Tech.), Senior Researcher of Laboratory of acoustic Research Institution Institute of Cosmophysical Research and Radio Wave Propagation FEB RAS, Russia.

1

1

1

1

Скачать статью Осипов В.Ю. и др.