Программные продукты и системы

В статье рассматривается современное состояние области автоматического извлечения терминов из специализированных текстов на естественном языке, включая научно-технические документы. К числу актуальных практических приложений методов и средств извлечения терминов из текстов относятся создание терминологических словарей, тезаурусов и глоссариев предметных областей, а также выявление ключевых слов и построение предметных указателей для узкоспециализированных документов. Представлен обзор подходов к автоматическому распознаванию и извлечению терминологических слов и словосочетаний, охватывающих традиционные статистические методы, а также методы на основе машинного обучения, включая обучение по признакам терминов и с применением современных нейросетевых языковых моделей. Проводится сравнение подходов, в том числе оценки качества распознавания и извлечения терминов, указываются наиболее известные программные средства для автоматизации извлечения терминов в рамках статистического подхода и обучения по признакам. Описываются исследования, проведенные авторами для распознавания терминов на базе нейросетевых языковых моделей применительно к обработке научных текстов по математике и программированию на русском языке. Кратко характеризуется набор данных с терминологической разметкой, созданный для обучения программных моделей распознавания терминов и охватывающий данные семи близких предметных областей. Программные модели разработаны на основе предобученной нейросетевой модели BERT c ее дообучением двумя способами: как бинарного классификатора терминов-кандидатов (предварительно извлеченных из текстов) и как классификатора для последовательной разметки терминологических слов в обрабатываемых текстах. Для разработанных моделей экспериментально определены оценки качества распознавания терминов, проведено сравнение со статистическим методом. Лучшие результаты продемонстрировали модели бинарной классификации, существенно превосходя остальные рассмотренные подходы. Проведенные эксперименты показывают применимость обученных моделей и для текстов близкой научной области.

В статье рассматривается задача планирования производственных процессов потокового типа. В рамках каскадной схемы комплексное решение охватывает этап назначения подготовительных агрегатов и последующий этап формирования детализированных технологических маршрутов для исполнения заданного множества требований точно в срок и с учетом ограничений на допустимые длительности обработки на каждом переделе. Данная схема реализуется в составе проблемно-ориентированного вычислительного комплекса, однако по ряду естественных причин задача может оказаться несовместной уже на этапе назначения подготовительных агрегатов. Один из путей преодоления обозначенных трудностей – разработка и реализация алгоритмов штрафных функций для поиска максимальных совместных подсистем в противоречивых задачах оптимизации. В настоящей работе для этих целей предлагается идеологически другой подход, основанный на рассмотрении предварительного этапа размещения требований таким образом, чтобы последующие этапы решения комплексной задачи были гарантированно разрешимы. Размещение требований формализуется как задача поиска отображения установленного вида, оптимального по эвристическому критерию потенциальной нагрузки на подготовительные агрегаты в рассматриваемом периоде планирования. Для решения этой задачи авторы статьи разработали генетический алгоритм, что обусловило существенное преимущество по быстродействию в сравнении с фундаментальными подходами математического программирования (например, в сравнении с моделями целочисленного линейного программирования). В целях снижения рисков вымирания популяции на каждой итерации генетического алгоритма применяется правило безусловной миграции представителя с наименьшим значением критерия. Такой подход обеспечивает также эффективные показатели сходимости алгоритма по числу итераций без существенного улучшения целевого функционала. Разработанный генетический алгоритм реализуется как автономный модуль вычислительного комплекса для решения задач планирования процессного производства. Вычислительный эксперимент проводится с использованием данного модуля в разрезе сравнительного анализа качества решения исходной комплексной задачи.

Актуальность данного исследования обусловлена тем, что надежность программных компонентов киберфизических систем является ключевой составляющей их эффективного функционирования. Ее адекватное математическое моделирование имеет существенное значение для прогресса цифровизации экономики. Работа направлена на устранение недостатков известных подходов к моделированию надежности программных компонентов, при реализации которых оценки характеристик надежности формируются на основе эмпирических данных о количестве ошибок, выявленных при тестировании программ. Поэтому результаты тестирования существенно зависят как от его длительности, так и от полноты покрытия области обрабатываемых данных подобластью данных, генерируемых при тестировании, что снижает эффективность оценивания надежности. Предметом исследования стали методы моделирования надежности программных компонентов киберфизических систем, характеризуемой временем запаздывания в цепи обратной связи между компонентами. В работе использованы методы программной инженерии, теории надежности, теории вероятностей и марковских процессов. Основным результатом являются математические модели надежности программных компонентов киберфизических систем, объединяющей полумарковские модели программных компонентов, генерации их сбоев и отказов. Разработанные математические модели основаны на структурно-параметрической полумарковской модели сбоев и отказов программного обеспечения, параметры которой определяются вычислительной сложностью и требованиями, предъявляемыми к программному обеспечению с учетом его функционального назначения. Получены формализованные описания пуассоновских потоков сбоев и отказов программных компонентов киберфизической системы. Практическая значимость работы определяется ее ориентированностью на применение для определения надежности программных компонентов на всех этапах жизненного цикла киберфизических систем, элементы которых взаимодействуют, самонастраиваются и адаптируются к изменениям с помощью стандартных программно реализуемых протоколов.

Объектами данного исследования являются спецификация и верификация программных систем и их компонентов. Предмет исследования – унифицированный язык спецификаций, оснащенный соотнесением как с системами случайного тестирования, так и со средствами статической верификации на основе систем типов. Разнообразие языков программирования, систем конфигурирования, развертывания и другие инструменты требуют от разработчиков усилий по их интеграции. Упростить задачу помогает наличие верифицируемых спецификаций компонентов. В работе предложен подход к унифицированному представлению спецификаций, интегрированному с системами как для статической проверки типов, так и для динамического тестирования. Это решение опирается на методы аппликативных вычислительных систем и теории типов и предоставляет понятийный каркас для построения спецификаций, встраиваемых в различные программные среды. Недостаток возможностей статической верификации из-за ограниченности систем типов до некоторой степени устраняется за счет динамического тестирования. Тестирование осуществляется посредством интерпретации спецификаций в определения для систем случайного тестирования на основе свойств. Практическая значимость предлагаемого подхода состоит, в частности, в автоматизации процесса построения типизированных оберток, или фасадов, необходимых для использования компонентов из менее типизированных сред в языках программирования с более выразительными системами типов. Автоматизируются как верификация таких оберток, так и способы их построения за счет определения операций уточнения спецификаций. На практике это позволяет выявлять ошибки в типизации сторонних компонентов на ранних стадиях разработки. В статье приведены примеры спецификаций программ с побочными эффектами. В качестве основы для спецификаций использованы формализации из теории категорий. Проанализированы подходы к транслированию спецификаций в другие представления и к итеративному усовершенствованию спецификаций путем их трансформации.

Актуальность темы статьи обусловлена наличием в сфере информационной безопасности задач, требующих сравнения программ в их различных представлениях, таких, как текстовый ассемблерный код (например, для поиска уязвимостей или подтверждения авторства). В работе представлена метрика близости двух текстов в виде списка строк из символов, являющаяся развитием ее предыдущей версии. Основным результатом текущего исследования (как части главного, направленного на генетическую деэволюцию программ) являются сама метрика, а также ее характеристики и особенности, выявленные с помощью проведенных экспериментов. Метрика представлена в аналитическом виде, программно реализована на языке Python, принимает на вход два списка символьных строк для сравнения и коэффициенты учета позиции ее элементов от начала списка и последовательности символов. Результатом ее вычисления является числовое значение в диапазоне от 0 до 1. Новизна метрики заключается в достаточно точной и чувствительной оценке близости двух текстов независимо от форматов представления данных; текущая версия метрики отличается от предыдущей учетом указанных коэффициентов. Теоретическая значимость заключается в развитии способов сравнения произвольных текстов, представляющих собой список символьных строк, содержащих информацию, последовательно излагаемую согласно определенной логике (что требует учета позиции). Помимо общего назначения сравнительных инструментов такого рода, практическая значимость метрики состоит в возможности определения близости двух программ, имеющих бинарное представление машинного кода, предварительно преобразованное в текстовое представление ассемблерного кода.

В статье описывается реализация как специализированного программного инструмента модели нейро-нечеткой сети (ННС), основанной на байесовской логико-вероятностной модели нечеткого вывода. Помимо собственно модели ННС, в нем реализованы адаптированные алгоритмы построения (алгоритм сеточного разбиения для генерации нечетких правил) и обучения (алгоритм обратного распространения ошибки и гибридный алгоритм) ННС, известные по использованию для сети ANFIS из пакета MATLAB. Программный инструмент разработан на языке Java, предназначен как для решения практических задач, так и для исследования эффективности и возможностей применения ННС на основе байесовской логико-вероятностной модели нечеткого вывода. Обсуждается опыт построения и обучения ННС предложенного типа с использованием разработанного авторами инструментария. Рассматриваются примеры создания и обучения ННС, ориентированных на решение конкретных задач аппроксимации функций нескольких переменных на основе реальных открытых и синтетических наборов данных. Сравниваются результаты, полученные с помощью разработанного инструмента и инструмента ANFIS из пакета MATLAB. Подтверждается способность предложенной модели ННС служить универсальным аппроксиматором сложных функциональных зависимостей, что позволяет судить об ее эффективности и возможностях применения в разных областях. Включение в программу различных метрик оценки качества аппроксимации позволяет комплексно оценивать качество обучения сети, ее точность, стабильность и адаптивность к новым данным. Ограничение доступа российских потребителей к коммерческому программному обеспечению зарубежных производителей повышает практическую значимость созданного на основе оригинальной модели ННС программного инструмента и делает разработку актуальной и полезной для широкого круга пользователей.

В данной статье описана разработка подхода, при котором инженерные методики расчета оборудования оформляются в виде отдельных программ, связанных с моделирующими САПР, а результаты являются исходными данными для CAD-системы. Объект исследования – отстаивание толуола от водометанольной смеси, а его предмет – нестандартное технологическое оборудование процесса отстаивания (отстойник). Технологические расчеты для составления материального и энергетического балансов проведены в среде универсальной моделирующей программы, геометрические размеры нестандартного оборудования определены при помощи разработанной программы, а трехмерная модель оборудования сформирована в графической CAD-системе. Указанный подход реализован в виде программы на языке VBA, которая связана с моделью процесса отстаивания. Выбор VBA объясняется тем, что он является базовым для программы и используется при разработке программ для автоматизации вычислений в указанном комплексе. Поскольку в БД программы отсутствует модуль расчета отстойника, данный модуль разработан при использовании инструмента Import User Model. Надстройкой Case Study проведен параметрический анализ и определено предельное содержание метанола в исходной смеси (до 0.3 массовой доли), при котором плотность водометанольной смеси больше плотности толуольной фазы. Расчет основных размеров оборудования проводился по инженерной методике, которая оформлена в виде отдельной программы, связанной с моделью в моделирующей САПР. Трехмерная модель корпуса аппарата разработана в графической САПР при использовании переменных и является основой сборки отстойника, дополненной стандартными элементами, выбранными из БД программы. В результате разработана программа по определению размеров отстойника, связывающая моделирующую и графическую САПР, что позволяет автоматизировать инженерные методики расчета энергоэффективного оборудования.

В статье рассматривается интегрированная задача раскроя и маршрутизации, объединяющая задачи оптимизации раскроя и минимизации стоимости процесса резки на технологическом оборудовании с числовым программным управлением (ЧПУ). Для ее решения и разработки соответствующих оптимизационных алгоритмов, эффективных на практике, необходимо получить научно обоснованные данные о значениях стоимостных параметров процесса листовой резки на технологическом оборудовании с ЧПУ для различных марок и толщин обрабатываемых материалов. В данной статье описывается база данных таких стоимостных параметров этого процесса, приводятся ее схема, основная структура и организация. Для хранения данных стоимостных параметров выбрана реляционная модель, которая состоит из восьми таблиц и содержит информацию о марках и толщинах обрабатываемых материалов, значениях стоимости и плотности материалов, стоимости единицы пути режущего инструмента на рабочем и холостом ходу, а также одной точки врезки. Для удобства работы с данными (визуализация, добавление новых записей, удаление записей, расчет стоимостных параметров для новых марок материалов и толщин, изменение значений параметров), хранящимися в базе, разработано ПО на языке Python. Его можно использовать либо как отдельный продукт, либо совместно с ПО для автоматического проектирования управляющих программ для оборудования листовой резки с ЧПУ при решении практических задач. Значимость работы показана на модельном примере проектирования раскроя и маршрутизации инструмента для одного типа машины лазерной резки.

Объектом представленного исследования является системный анализ процессов микробиологической очистки сточных вод и почвы с последующей разработкой базы данных. Актуальность работы обусловлена проблемой неструктурированности больших объемов поступающей разнородной информации по данному направлению. Проведен анализ литературы с описанием существующих баз данных по микробиологической очистке и с указанием их достоинств и недостатков. Дано обоснование актуальности разработки базы данных, объединяющей все ключевые составляющие процессов микробиологической очистки сточных вод и почвы. Проведен системный анализ предметной области, с использованием системного подхода построена архитектура хранения данных. Отмечены достоинства разработанной системы, показаны примеры выполнения поисковых запросов. Разработанная база данных «Микробиологическая очистка» содержит обширную информацию о загрязняющих веществах и микроорганизмах с описанием процессов микробиологической очистки. Предлагаемая система хранения данных может быть полезна исследователям, областью научных интересов которых являются процессы микробиологической очистки, микробиология, химия и химическая технология. Она позволит уменьшить время на поиск информации при выполнении научно-исследовательских работ.