Публикации автора

Поддержание работоспособности и своевременное восстановление после отказа радиоэлектронной аппаратуры (РЭА) программно-аппаратных комплексов (ПАК) является важной задачей. Данную задачу на этапе эксплуатации, как правило, решает система технического диагностирования. Для информационной поддержки обслуживающего персонала при выполнении ими задач технического диагностирования разрабатывается диагностическая модель, которая входит в состав диагностического обеспечения изделия. Очевидным преимуществом при выполнении операций технического диагностирования является автоматизация информационной поддержки обслуживающего персонала при техническом диагностировании с применением вычислительных систем. По результатам проведенных исследований в статье предложена автоматизированная система информационной поддержки технического диагностирования на основе объектно-диагностической декомпозиции радиоэлектронной аппаратуры программно-аппаратного комплекса, которая позволяет существенно сократить среднее время поиска диагностической информации в процессе восстановления РЭА.

В статье исследованы основные методы автоматической обработки, группировки и аннотирования информации. Показано, что методы автоматического анализа Data Mining базируются на использовании определенных статистических закономерностей (классификация, регрессия), поиске ключевых слов, однако не используют алгоритмы лингвистической обработки текстов. Таким образом, автоматический анализ текстовой информации, осуществляемый современными средствами аналитической обработки, не способен прорабатывать содержание текстов. Для сравнения двух простых предложений по содержанию был использован метод резолюций. Как показали исследования, при применении алгоритма унификации содержание предложений не учитывается. Поэтому как решение проблемы сравнительного анализа текстовой информации по содержанию были предложены новые алгоритмы работы с логико-лингвистическими моделями. Научная новизна полученных результатов состоит в методе быстрого извлечения набора локальных дескрипторов, описывающих все части изображения, что позволяет существенно ускорить процесс аннотирования и формировать более полный глобальный визуальный дескриптор изображения.