Обеспечение надежности сложных программных средств на основе искусственных нейронных сетей тема диссертации и автореферата по ВАК РФ 05.13.01, кандидат наук Кабак, Илья Самуилович

• Кабак, Илья Самуилович
• кандидат наук
• 2015

Оглавление диссертации кандидат наук Кабак, Илья Самуилович

Оглавление

ВВЕДЕНИЕ

ГЛАВА 1

СОСТОЯНИЕ ВОПРОСА И ПОСТАНОВКА ЗАДАЧИ

1.1 Статистическое моделирование надежности

1.1.1 Простое статистическое моделирование с введением ошибок в программные средства

1.1.2 Статистическая модель Литтлвуда-Веррола

1.2 Аналитическое моделирование надежности

1.3 Прогнозирование надежности сложных программных средств

Выводы по главе 1

ГЛАВА 2

ОЦЕНКА НАДЕЖНОСТИ ПРОГРАММНЫХ СРЕДСТВ ПО ИХ СТРУКТУРЕ И НАДЕЖНОСТИ КОМПОНЕНТОВ

2.1 Различие в подходе к надежности сложных программных средств и аппаратуры

2.2 Системный подход к программным средствам. Оценка надежности сложных программных средств

2.3 Построение и исследование матрицы переходных вероятностей Марковского процесса

2.4 Вычисление частотного коэффициента V по матрице переходных вероятностей Марковского процесса

2.5 Основные формулы математической модели

2.6 Особенности математической модели надежности

2.7 Прогнозирующий характер разработанной модели оценки надежности сложных программных средств

2.8 Сравнение предлагаемой модели надежности сложных программных средств с ранее существовавшими моделями

2.9 Экспериментальная проверка математической модели надежности сложных программных средств автоматизированных систем управления

2.10 Методика проверки разработанной модели прогнозирования и оценки

надежности сложных программных средств

2.11 Практическая реализация методики проверки модели оценки и прогнозирования надежности программных средств

Выводы по главе 2

ГЛАВА 3

МОДЕЛИРОВАНИЕ НАДЕЖНОСТИ СЛОЖНЫХ ПРОГРАММНЫХ СРЕДСТВ НА БАЗЕ ИСКУССТВЕННЫХ НЕЙРОННЫХ СЕТЕЙ

3.1 Объектно-ориентрованный подход к программированию и модель прогнозирования и оценки надежности ПС АСУ

3.2 Преобразование формулы для моделирования интенсивности отказов сложных программных средств

\

3.3 Использование искусственных нейронных сетей для прогнозирования надежности сложных программных средств автоматизированных систем управления

3.4 Разработка многослойной модульной вычислительной системы для моделирования надежности сложных программных средств

3.5 Разработка структуры многослойной модульной вычислительной системы для моделирования надежности

Выводы по главе 3

ГЛАВА 4

ТЕХНОЛОГИЯ РЕАЛИЗАЦИИ БОЛЬШИХ ИСКУССТВЕННЫХ НЕЙРОННЫХ СЕТЕЙ МОДУС-НС

4.1 Модель надежности сложных программных средств на базе искусственных нейронных сетей

4.2 Разработка технологии МОДУС-НС для создания модели надежности сложных программных средств

4.3 Разработка архитектуры и протокола транспортной сети обмена данными

4.4 Оптимизация трафика информации в многослойной ¡модульной вычислительной системе

4.5 Постановка задачи оптимизации трафика информации в многослойной модульной вычислительной системе

4.6 Метод решения задачи оптимизации трафика информации для многослойной модульной вычислительной системы

4.7 Маршрутизация информации в многослойной модульной вычислительной системе

4.8 Структура нейронной сети в МОДУС-НС

4.9 Коммутаторная структура фрагмента ИНС в МОДУС-НС

4.10 Экспорт и импорт информации в домены в МОДУС-НС

4.11 Инициализация модулей многослойной модульной вычислительной системы в МОДУС-НС

4.12 Макетирование аппаратно-программной системы по технологии МОДУС-НС

4.13 Особенности использования генетических алгоритмов при обучении нейронных сетей

4.14 Послойное обучение многослойной модульной вычислительной системы

Выводы по главе 4

ГЛАВА 5

ОПТИМИЗАЦИЯ ЗАТРАТ НА ОБЕСПЕЧЕНИЕ НАДЕЖНОСТИ СЛОЖНЫХ ПРОГРАММНЫХ СРЕДСТВ

5.1 Постановка задачи оптимизации надежности сложных программных средств и выбор метода ее решения

5.2 Решение оптимизационной задачи на основе принципа Беллмана

5.3 Решение оптимизационной задачи с использованием искусственных нейронных сетей

Выводы по главе 5

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

ОСНОВНЫЕ РЕЗУЛЬТАТЫ И ВЫВОДЫ РАБОТЫ

ПРИЛОЖЕНИЯ

Приложение А . Вывод формулы оценки погрешности при переходе от дискретного к непрерывному аргументу интенсивности отказов

Приложение Б. Вывод расчетных формул алгоритма оптимизации

Приложение В. Методика распределения времени отладки между модулями программных средств автоматизированных систем управления, обеспечивающая заданную надежность

Приложение Г. Расчет экономической эффективности от внедрения разработанной модели оценки и прогнозирования надежности программных средств

Приложение Д. Программа для проведения экспериментальной проверки разработанной модели оценки и прогнозирования надежности ПС

Приложение Е. Реализация макета многослойной модульной вычислительной системы по технологии МОДУС-НС

СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ

173

Введение диссертации (часть автореферата) на тему «Обеспечение надежности сложных программных средств на основе искусственных нейронных сетей»

ВВЕДЕНИЕ

Актуальность работы. В условиях рыночной экономики главным фактором становится качество продукции. Качество включает ряд показателей, в том числе — надежность. Для производства качественной продукции требуются надежные системы автоматизации. Автоматизированные системы управления (АСУ) включают аппаратную часть и программные средства (ПС). Надежность ПС АСУ -это комплексное свойство, где главным показателем является безотказность. Безотказность - это свойство, характеризующее способность сохранять работоспособное состояние при соблюдении заданных режимов и условий эксплуатации. В настоящее время возрастает значение АСУ. Они используются в промышленности, на транспорте, в авиационно-космическом комплексе, в оборонных и др. областях

Современные АСУ - это сложные системы, где используются компьютеры, сети передачи данных, контроллеры, датчики, исполнительные механизмы и другие устройства Они включают в себя, как необходимый компонент, сложные программные средства ПС. Качество и надежность работы всей автоматизированной системы управления в существенной степени зависит от качества и надежности ПС. Требования к качеству и надежности ПС необходимо обеспечивать при выполнении всех процессов жизненного цикла. Для оценки надежности ПС АСУ необходимо собирать и обрабатывать данные об отказах. Причиной отказов в ПС АСУ являются ошибки в программном коде.

Особый класс АСУ составляют системы реального времени (РВ). АСУ РВ принято разделять на два основных типа: системы жесткого и мягкого РВ, в зависимости от последствий отказа. Для систем жесткого РВ нарушение времени выполнения программы означает отказ и может привести к аварийной ситуации. Системы мягкого РВ решают широкий диапазон задач, где нет жестких требований к времени выполнения. Для систем мягкого РВ нарушение времени выполнения программы означает уменьшение производительности и может привести к экономическому ущербу.

В составе ПС обычно выделяют системные и прикладные ПС.

Объектом исследования являются сложные прикладные ПС АСУ мягкого РВ. Предметом исследования является совершенствование надежности и качества сложных прикладных программных средств систем управления, включая анализ, моделирование, оптимизацию, совершенствование управления процессами жизненного цикла [4].

Основное содержание работы связано с теоретическими и прикладными исследованиями системных связей и закономерностей функционирования процессов жизненного цикла с учетом особенностей ПС автоматизированных систем управления (АСУ), разработке новых и совершенствовании существующих методов и средств анализа управления сложными системами для повышения надежности и качества программных компонентов технических систем[4].

Степень разработанности темы исследования. Современные программные средства для автоматизированных систем управления, часто бывает многокомпонентным, т.е. являются системой многих комплексов программ, которые разрабатывались параллельно несколькими независимыми коллективами специалистов, с использованием различных технологий и стилей программирования, тестирования и отладки.

Вместе с тем, при оценке и прогнозировании надежности программных средств традиционно ПС рассматривали как единый продукт, используя принцип «черного ящика». Для программных средств АСУ такой подход дает существенную погрешность в оценке и прогнозировании.

Программные средства систем управления характеризуется большим объемом кода, состоят из различных по назначению подсистем и являются сложным прикладным объектом исследования. Для разработки и исследования ПС. АСУ необходимо применение методов системного анализа, включая вопросы анализа, моделирования, оптимизации, управления и принятия решений, с целью повышения. эффективности функционирования на всех этапах жизненного цикла, в первую очередь при их разработке.

Программные средства автоматизированных систем управления имеет свои специфические особенности. Задача управления комплексом разнообразного оборудования и аппаратуры АСУ приводит к необходимости рассматривать большое количество нештатных ситуаций, например, отказов тех или иных устройств, ошибок операторов и прочее. Кроме того, эти нештатные ситуации должны обрабатываться в автоматическом или автоматизированном режиме в реальном масштабе времени. Как правило, их обработка не требует существенных вычислительных операций, но сопровождается большим количеством операций сравнения.

Специфические особенности программных средств автоматизированных систем управления вызывают необходимость теоретических и прикладных исследований системных связей и закономерностей их функционирования, а также разработки новых и совершенствования существующих методов и средств анализа обработки информации и управления сложными программными системами, повышения эффективности надежности и качества[4].

ПС АСУ получают информацию о состоянии оборудования, потребности в изготовлении каждого типа деталей, о наличии заготовок и инструмента для изготовления этих деталей и т. п. На основании исходной информации производится расчет и передача на оборудование необходимых управляющих воздействий.

Высокая стоимость оборудования и аппаратуры, которыми управляют программные средства АСУ, требует совершенствования теоретических и прикладных .методов анализа и повышения эффективности и надежности АСУ на всех этапах жизненного цикла, в первую очередь при его разработке.

Программные средства является одной из самых дорогих частей автоматизированных систем управления техническими системами. По данным из отечественных и зарубежных источников [6...12],стоимость программных средств значительно превышает стоимость электронного оборудования. Средняя стоимость автоматизированных систем управления находится в достаточно широком диапазоне, измеряемом часто десятками миллионов долларов [13... 15].

В таблице 1 приведены данные о стоимости некоторых видов оборудования и программных средств системы управления гибкой производственной системы АЛП-3-2 (наиболее совершенной отечественной гибкой производственной системы), а также данные о стоимости современного аналогичного зарубежного оборудования.

Стоимость современного оборудования, соответствующего оборудованию АЛП-

3-2

Таблица 1-а

Оборудование стоимость

Станки

Вертикально-фрезерный 5-ти осевой обрабатывающий центр HEDELIUS серии ВС 100/50 (Германия) 422 тыс. €

5-осевой обрабатывающий центр мод. ВХ-700/ВХ-700А $ 420-480 тыс.

Вертикальный обрабатывающий центр портального типа DV1722 (Тайвань) $ 340-520 тыс.

Вертикально-фрезерный 5-ти осевой обрабатывающий центр HEDELIUS серии RS 505 Single (Германия) 215 тыс. €

Дополнительное оборудование

АСИО 400 тыс. €

АТСС 400 тыс. €

Состав АЛП-3-2

Таблица 1-6

Оборудование количество

Станок ОЦ 6-координатный 2

Станок ОЦ 5-координатный 4

Станок для глубокого сверления на базе ОЦ 5-координатный 1

АСИО 1

АТСС 1

Справочная обобщенная информация

Таблица 1-в

Стоимость оборудования ( включая системы ЧПУ) в современных ценах ~ 2,5 млн. €

Стоимость электронной аппаратуры (включая контроллеры и компьютеры) - 7-10 тыс. €

Стоимость программных средств- -4,5-5 млн. €

За 40 лет, в течение которых разрабатывались автоматизированные и автоматические технические системы производственного назначения, например, гибкие производственные системы, удельный вес стоимости программных средств относительно стоимости оборудования постоянно увеличивается. Из таблицы 1-в можно сделать вывод, что стоимость разработки программных средств уже сегодня превышает стоимость всего оборудования, и значительно выше стоимости каждого вида оборудования в отдельности.

Увеличение доли стоимости программных средств в общих затратах делает особенно актуальным исследование процесса разработки программных средств систем управления, т.к. любое сокращение стоимости разработки программных средств значительно снизит общие затраты на создание промышленных комплексов.

Как известно, для разработки и проверки программных средств требуется нормальное функционирование оборудования.

Надежность программных средств должна обеспечиваться во всех процессах лх жизненного цикла. Особую важность имеют завершающие процессы создания ПС. Разработка программных средств является одним из завершающих процессов разработки технических комплексов в целом. Планирование разработки программных средств подразумевает определение параллельно разрабатываемых частей программного продукта, сроков окончания разработки каждой из этих частей, выделение для выполнения работ трудовых ресурсов и времени ЭВМ.

Целью диссертационной работы является обеспечение заданного уровня надежности сложных программных средств на основе комплекса моделей.

Для достижения цели диссертационной работы необходимо решить следующие задачи:

• Провести исследование, систематизацию существующих методов прогнозирования и оценки надежности ПС АСУ и их сравнительный анализ.

• Разработать комплекс моделей для прогнозирования и оценки надежности, связывающих интенсивность отказов ПС со структурой и временем отладки модулей.

• Разработать методику оптимизации времени отладки ПС АСУ.

• Разработать средства для прогнозирования и оценки надежности ПС АСУ на основе ИНС, включая:

а) математическую модель для прогнозирования и оценки надежности ПС АСУ,

б) нейросетевую модель для прогнозирования и оценки надежности ПС АСУ,

в) новую структуру большой ИНС, которая позволит реализовать разработанную нейросетевую модель;

г) метод построения ИНС, реализующий новую структуру ИНС и позволяющий увеличивать размер сети во время ее функционирования;

д) метод последовательного обучения большой ИНС, базирующийся на специфике ее реализации;

е) пакет, компьютерных программ для поддержки предложенного в диссертации метода прогнозирования и оценки надежности ПС АСУ;

ж), анализ экспериментальных данных, проверку и подтверждение полученных теоретических результатов.

Научная новизна. В работе получены следующие новые научные результаты:

1. Установлены количественные связи между надежностью ПС АСУ, структурой и временем отладки модулей.

2. На базе выявленных связей и особенностей программных средств

У

теоретически разработан комплекс моделей для прогнозирования и оценки

надежности ПС АСУ. Комплекс моделей включает математическую модель в виде системы нелинейных алгебраических уравнений и нейросетевую модель.

3. Применение математической модели для прогнозирования и оценки надежности программных средств требует сложных математических расчетов и оценки параметров. Для упрощения оценки параметров и моделирования надежности была разработана нейросетевая модель для прогнозирования и оценки надежности ПС АСУ, которая реализована как большая обученная искусственная нейронная сеть, с новой коммутаторно- доменной структурой.

4. Пространство состояний сложных программных средств описано с помощью ИНС.

5. Созданы новые методы и технологии ИНС для реализации нейросетевои модели: разработаны и исследованы методы построения больших ИНС, позволяющие динамически изменять состав и структуру ИНС за счет активации избыточных нейронов во время работы ИНС.

6. На основе разработанных моделей и методов была поставлена, исследована и решена задача прогнозирования, оценки и оптимизации времени отладки, как одного из процессов жизненного цикла ПС АСУ. Задача оптимизации времени отладки ПС АСУ была решена с применением разработанной модели прогнозирования и оценки надежности на базе искусственных нейронных сетей.

Методы исследований

Поставленные в работе задачи решались методами аналитических, численных и экспериментальных исследований. В работе использованы методы оптимизации, теории вероятности и математической статистики, теории случайных процессов, математической теории надежности, методы построения компьютерных и промышленных сетей, теории искусственного интеллекта (нечеткая логика, искусственные нейронные сети, генетические алгоритмы).

Теоретическая и практическая ценность работы Разработан комплекс моделей для оценки и прогнозирования надежности ПС, разработаны методы

создания ИНС большого размера, предложен инструментарий и намечены пути существенного сокращения времени обучения больших ИНС.

Разработаны методики и программные средства для прогнозирования и оценки надежности ПС АСУ, позволяющие:

- определить оптимальное, экономически обоснованное время разработки программных средств, обеспечивающее указанный в техническом задании уровень их надежности и соответствующее этому распределение времени отладки между модулями.

- прогнозировать изменение надежности ПС АСУ во время их отладки, что позволяет принимать решение об окончании этой стадии разработки.

Полученные в работе результаты могут также использоваться не только при разработке ПС АСУ, но и при разработке интеллектуальных систем различного назначения, в том числе, систем автоматизации проектирования, систем технологической подготовки производства.

Конкретной целью планирования разработки программного продукта является определение срока окончания разработки и организация окончания разработки к.заданному сроку. Планирование разработки программных средств является сложной задачей. Чем сложнее и объемнее программные средства, тем труднее определить срок окончания разработки. Программные средства систем управления отличается значительным объемом, разнообразием типов обслуживаемого оборудования, обилием связей между отдельными программными модулями.

Из опыта проецирования программных средств различного назначения, например, операционных систем, трансляторов, крупных сервисных и стандартных прикладных программ, банков данных и т.д., известно, что практически все разработанные программные системы не соответствовали своим первоначально запланированным техническим характеристикам, не были закончены в срок и не уложились в бюджет [16]. Одной из причин, которая затрудняла планирование сроков разработки программных средств, являлась сложность определения реальной производительности труда программистов.

Известна методика, когда производительность труда программистов измеряли в отлаженных операторах исходного языка программирования за промежуток времени, например, за день. Эта методика является устаревшей и не учитывает специфику задачи, сложность и многокомпонентность программного продукта. Оценка времени разработки по этой методике является неточной, поскольку производительность труда колеблется от двух до двадцати отлаженных операторов в день.

В таблице 2 приводятся данные о производительности труда программистов из отечественных и зарубежных источников, а также данные по разработке программных средств отечественных промышленных комплексов (АЛП-3-2).

Производительность труда при программировании без использования ООП __Таблица 2-а

Источник производительность Объем Тип Примечание

дневная годовая программ программ

Техническая - документация , АЛП-3 8 2000 120000 Управление Среднее за 10 лет

Оценка, Липаев В.В. 5-10 1300-2500 Сведения отсутству ют Системы управления

Оценка, Харр (США) 2-3 500-600 Десятки тысяч Операционные системы Разделение по типу задач

Оценка, Арон 20 500 Малые ПС Разделение

(США) 10 2500 Средние ПС по

— - 3 750 Большие ПС количеству модулей

Оценка, Корбато (США) 5 1200 миллионы Программы на Ассемблере

- Техническая документация 2-3 600-800 Операционные системы

IBM 8-11 2000-3000 Трансляторы

---- 4 1000 миллионы Программы на Ассемблере

Разработка программных средств является сложным процессом и в процессе их создания различают ниже следующие стадии:

1. Разработка алгоритма.

2. Кодирование алгоритма, трансляция, редактирование связей , подготовка его кода на носителе,

3. Отладка и тестирование программного обеспечения.

Распределение затрат при разработке программ

Таблица 2-6

Разработка технического задания 15-20%

Разработка алгоритмов 15-20%

Разработка кода программ 10-20%

Отладка программ 40-60 %

1. Стадия разработки алгоритма. На этой стадии производится анализ задачи, выбираются приемы и методы ее решения, выбирается алгоритмический язык для программирования, задача формализуется и, если она достаточно большая, то разбивается на подзадачи.

Принято" оценивать трудоемкость этой стадии как 30-40 % от общей трудоемкости разработки программного обеспечения в целом [13,8].

Результатом стадии разработки алгоритма является формальное описание алгоритма решения данной задачи на мета-языке, языке высокого уровня (часто машинно- независимом ) или в виде блок-схемы или граф- схемы

2. Стадия кодирования алгоритма. На этой стадии осуществляется привязка алгоритма к конкретной вычислительной среде (т.е. к определенной ЭВМ, конкретной версии операционной системы и т.п.). Затем алгоритм кодируется, т.е. приводится к виду, пригодному для непосредственной обработки в конкретной вычислительной среде. Для того, чтобы алгоритм мог быть выполнен^ на ЭВМ, после кодирования, его необходимо подготовить на носителе

информации и провести ряд вспомогательных операций : оттранслировать символьную программу, отредактировать связи, скомпоновать загрузочный модуль и т.п. Трудоемкость этой стадии оценивают обычно 10-20% общей трудоемкости разработки [19].

На первых двух стадиях в программных средствах появляются ошибки. Появление ошибок в программах является следствием ряда причин, в том числе: -неправильного понимания поставленной задачи; -нечеткой или неформальной постановки задачи; -неоднозначного описания входов и выходов из алгоритма; -различием в квалификации и многочисленностью коллектива разработчиков.

-ошибки при записи алгоритма на алгоритмическом языке (синтаксические и семантические ошибки)

-опечатки при вводе текста программы и другие.

3. Стадия отладки. На этой стадии производится выявление и устранение ошибок в программных средствах. При этом, поскольку в программные средства вносятся изменения, возможно появление новых ошибок. Наличие ошибок в программных средствах достаточно большого объёма и сложности можно считать неизбежным [20].

Отказы в программных средствах связаны с наличием в них ошибок [21,22]. Поэтокгу отладку (выявление и устранение ошибок) можно рассматривать как процесс повышения надежности программных средств. Чем больше будет длительность отладки, тем больше ошибок можно выявить и тем выше будет надежность программных средствах.

г Добиться абсолютной надежности сложных программных средств с больщим объемом кода (свыше ста тысяч операторов языка программирования) не удается [23,24]. При этом на отладку затрачивается 50-60% общего времени разработки и до 75% используемого времени ЭВМ. Программные средства отлаживаются до уровня надежности, установленного техническим заданием.

Хотя ошибки и присутствуют во всех программных средствах постоянно, проявляются лишь при определенных, иногда редких, ситуациях. Например, ошибочный оператор выполняет неправильно определенный набор данных, причем при выполнении другого набора данных, ошибки может и не произойти. Общее количество различных технологических ситуаций при эксплуатации АСУ может быть очень большим (например, для АЛП-3-1 порядка 10 б0°). Поэтому провести испытания для всех возможных технологических ситуаций не представляется возможным.

При разработке программных средств задают определенный уровень их надежности. Например, в 70-х годах прошлого века при разработке программных средств наземного центра управления американской космической программы Shuttle среднее время между отказами программных средств было выбрано 129 часов [25].

Из приведенных выше материалов следует, что разработка и отладка сложных программных средств, приводит к большим затратам труда разработчиком, поэтому снижение стоимости разработки является весьма актуальной задачей.

Будем называть модулем фрагмент программы, выполняющий определенные функции, начиная от отдельного оператора (как модуля нижнего уровня) и до компонентов ПС (как модулей верхнего уровня).

В,, настоящей работе рассматривается один из способов снижения стоимости и времени разработки - оптимизация времени отладки программных средств. Основу этого способа составляют следующие научно-технические

Уд

положения: _„ ,

1. Программные средства автоматизированной системы управления рассматриваются как сложная программная система, обладающая определенной структурой.,

2.Структура программных средств имеет особенности, связанные с характером решаемой задачи — управлением техническими системами. В первую

очередь к таким особенностям относят наличие главной обратной связи в программной системе.

3.Процесс выполнения программных средств рассматривается как случайный Марковский процесс. Наличие главной обратной связи позволяет говорить об эргодичности и наличии вектора стационарных вероятностей этого процесса.

4. По вектору стационарных вероятностей и интенсивностям отказов модулей системы количественно оценивается надежность программных средств целом.

5. Программный модуль рассматривается, как система, элементами которой являются отдельные операторы алгоритмического языка программирования.

6. Применяя выше рассмотренные положения к программному модулю, выведена математическая модель для прогнозирования и оценки надежности программного модуля, позволяющая до начала отладки оценить интенсивность отказов модуля, а затем уточнять расчетные оценки во время отладки.

7. Применение разработанной модели прогнозирования с использованием экспериментальных данных и оценки надежности программных средств по их структуре и интенсивностям отказов модулей, позволяет поставить и решить задачу оптимизации надежности в процессе отладки.

Диссертация соответствует формуле научной специальности 05.13.01-«Системный анализ, управление и обработка информации (по отраслям)», посвящена вопросам анализа, моделирования, оптимизации, совершенствования управления ^и принятия решений, с целью повышения эффективности функционирования объектов исследования - сложных программных средств управления техническими системами. Значение решенных в работе научных и технических,проблем для народного хозяйства состоит в разработке новых и совершенствовании существующих методов повышения эффективности, надежности и качества ПС АСУ технических систем и включает следующие области исследования[4]:

• Методы и алгоритмы прогнозирования и оценки эффективности, качества и надежности сложных систем (п. 11 ). В главе второй работы проведен вывод формулы для количественной оценки показателей надежности (интенсивности отказов) сложных программных средств с учетом времени проектирования, структуры и состава. В главе третьей работы предложен способ количественной оценки интенсивности отказов сложных программных средств на базе искусственных нейронных сетей. В разделе 5 рассмотрен метод оптимизации процесса разработки сложных программных средств, повышающий их эффективность и качество.

• Теоретико-множественный и теоретико-информационный анализ сложных систем (п.8). В главе второй на основе анализа взаимодействия модулей проведена количественная оценка показателей надежности сложных программных средств.

• Разработка специального математического и алгоритмического обеспечения систем анализа, оптимизации, управления, принятия решений и обработки информации (п.5). В главе пятой работы предложен способ обучения ИНС для конкретной задачи моделирования показателей надежности сложных программных средств и приведен алгоритм его функционирования.

• Методы и алгоритмы интеллектуальной поддержки при принятии управленческих решений в технических системах (п. 10). В главах четыре и пять разработан новый способ построения ИНС, позволяющий, без дополнительных доработок создавать сложные системы с элементами искусственного интеллекта, в том числе автоматизированные системы управления и системы принятия решений.

• Разработка методов и алгоритмов решения задач системного анализа, оптимизации, управления, принятия решений и обработки информации (п.4). В шестой главе предложены метод и алгоритмы оптимизации процесса разработки сложных програлшных средств.

На защиту выносятся: Ь Комплекс моделей прогнозирования и оценки надежности сложных ПС.

2. Метод построения нейросетевой модели для прогнозирования и оценки надежности ПС с помощью ИНС особой структуры.

3. Метод создания искусственных коммутаторно-доменных ИНС для прогнозирования и оценки надежности сложных ПС АСУ.

Степень достоверности и апробация работы. Результаты диссертационной работы внедрены в образовательный процесс на факультете «Информационные технологии и системы управления» ФГБОУ ВПО МГТУ «СТАНКИН» (в виде лабораторного практикума и разделов лекционных курсов) и использованы при подготовке бакалавров и магистров в рамках следующих образовательных программ: «Распределенные системы управления технологическими процессами», а также на факультете «Системы управления, информатика и электроэнергетика» ФГБОУ ВПО Московского авиационного института (Национального исследовательского университета) по направлениям «Вычислительные машины, комплексы, системы и сети», «Программное обеспечение средств вычислительной техники и автоматизированных систем», «Автоматизированные системы обработки информации и управления», «Программная инженерия». Результаты работы использованы и внедрены в работе по проекту № 1.7 «Архитектурные и системные решения для аппаратно-программных вычислительных комплексов с элементами искусственного интеллекта», выполняемой в соответствии с Программой фундаментальных научных исследований ОНИТ РАН "Архитектурно-программные решения и обеспечение безопасности суперкомпьютерных информационно-вычислительных комплексов новых поколений".

Список литературы диссертационного исследования кандидат наук Кабак, Илья Самуилович, 2015 год

СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ

1. Соломенцев, Ю.М. Управление гибкими производственными системами [Текст] /Ю. М. Соломенцев, В. Л. Сосонкин. - М.: Машиностроение, 1988. - 351 с.

2. Design of Flexible Production Systems. Methodologies and Tools. Tolio, Tullio (Ed.) 2009, XIV, 299 p.

3. Положение о присуждении ученых степеней. Постановление правительства [Электронный ресурс]. Режим доступа: http://vak.ed.gov.ru/documents/. свободный.

4. Паспорт научной специальности 05.13.01. [Электронный ресурс]. Режим доступа: http://budget-niokr.ri/dsrf/federal level/spec list/050000/051301 l.shtml , свободный.

5. Гибкие производственные комплексы [Текст] /[В. А. Лещенко и др.]: под. ред. П. Н. Белянина и В. А. Лещенко. -М.:Машиностроение, 1984,- 384 с.

6. Липаев, В.В. Расчет и анализ технико-экономических характеристик и показателей разработок программного обеспечения [Текст] / В.В. Липаев, В.Н. Макаров, А.Н. Потапов //Управляющие системы и машины,- 1982.-№1.- с. 3-6.

7. Lehman М.М. Programs, Life Cycles and Laws of Software Evaluation, // Proceeding IEEE, 1980, vol 68 , №9 - p. 1069-1076.

8. Shindler M. Software Productivity Needs Tool for Improvement, //Electron Design, 1980, vol 20 №17- p.45-48.

9. Брукс, Ф. Мифический человеко-месяц или как создаются программные системы : пер. с англ. [Текст] / Ф. Брукс.-С-Пб'.Символ-Плюс, 1999. - 304 с.

10. Липаев, В.В. Прогнозирование рациональной длительности отладки больших управляющих комплексов программ АСУ [Текст] / В.В. Липаев, П.Г. Гаганов, В.А. Просвирин //Управляющие системы и машины,- 1979.- №3,- с. 1522.

11. Липаев, В.В. Состояние и проблемы производства программного обеспечения систем управления и обработки информации [Текст] / В.В. Липаев / /Управляющие системы и машины,- 1980.-№1.- с. 9- 15.

12. Ksmijo Fumihiko Оценка стоимости программного обеспечения [Текст] / Ksmijo Fumihiko .- 1980,- Дзехо серия,- V 20,- № Ю,- с. 1050-1056.

13. Липаев, В.В. Программная инженерия. Методологические основы [Текст]: Учеб. / В. В. Липаев. - М.: ТЕИС, 2006. - 608 с.

14. Орлов, С. А. Технологии разработки программного обеспечения: современный курс по программной инженерии [Текст] / С.А.Орлов.- С-Пб: Издательский дом "Питер", 2012.- 608с.

15. Методика CETIN: оценка стоимости разработки информационных систем [Электронный ресурс]. Режим доступа:

http://ww'w.tadviser.n.i/index.php/CTaTbH:MeTC^Ka СЕТ1Ы%ЗА_оценка стоимости разработки информационных систем, свободный.

16. Брукс, Фредерик П. Проектирование процесса проектирования: записки компьютерного эксперта [Текст] / Ф.П. Брукс. -М.: «Вильяме», 2012. - 464 с.

17. Скопин, И.Н. Модели жизненного цикла программного обеспечения [Электронный ресурс]/ И.Н. Скопин. Режим доступа:

http://wvvvv.computer-museinTi.ru/books/n_colleclion/models.htm, свободный.

18. Жизненный цикл программного обеспечения. [Электронный ресурс] . Режим доступа: http://inftis.narod.ru/ais/ais-n4.htm , свободный.

19. Жизненный цикл программного обеспечения. [Электронный ресурс] . Режим доступа: http://niios.ru/docs/Kunlenko/lifecycle.pdf. свободный.

20. Шварц, Дж. Т. Обзор ошибок. // Средства отладки больших систем [Текст]: под ред. Растина/ Дж. Т. Шварц .- М.: Статистика, 1977,- с. 8-22.

21. Sukert A., Goel A,L., F Guidebook for Software Reliability Assesment, Proc. Annual. Reliab. And Maintainab. Symp., San-Francisco, Calif., 1980,- p. 186-190.

22. Kline M.B. Software and Hardware Reliability and Maintainability: What are the Differences? //Proc. Annual. Reliab. And Maintainab. Symp., San-Francisco, Calif., 1980,-p. 179-185.

23. Distaso J.R. Software Management - a Survey of the practice in 1980. Proceeding IEEE, 1980, vol 68 , vol 68 , № 9, 1980,- p. 1103-1119.

24. Linger R.C. Human Productivity in Software Development. COMPCON FALL 81: 23- th IEEE Comput. Soc. Int. Conf., Washington, DC, 1981.-p. 55-64.

25. Sooman M.L., Richeson G. Reliability of Shuttle Mission Control Centre Software./ Proc. Annual. Reliab. And Maintainab. Symp., Orlando, Florida, 1983,- p. 125-135.

26. Bocbert W.E. Formal Verification of Embedded Software, Software Eng. Notes, 1980,vol 5, № 3.- p. 41-43

27. Синицын, С. В. Верификация программного обеспечения [Текст] / С. В. Синицын, Н. Ю.Налютин. -М.:БИНОМ, 2008,- 368 с.

28. Вегнер, П. Программирование на языке АДА[Текст]: пер. с англ. / П.Вегнер. -М. : Мир, 1983.- -240 с.

29. Пайл, Я. Ада - язык встроенных систем [Текст]: пер. с англ./ Я/ Пайл. -М.: Финансы и статистика, 1984,- 238 с.

30. Себеста, Роберт В. Величайший проект в истории: язык Ada. Основные концепции языков программирования [Текст]/ Роберт В. Себеста. - М.: «Вильяме», 2001. - 672 с.

31. Ada Reference Manual, ISO/IEC 8652:1995(E) with Technical Corrigendum 1 and Amendment 1. Ada Resource Association- c588 [Электронный ресурс] . Режим доступа: http://psc.informatik.uni-iena.de/languages/Ada/lrm95-corl.pdf, свободный.

32. Иодан, Э. Структурное проектирование и конструирование программ. [Текст]: пер. с англ./ Э. Иодан. - М.:Мир, 1979.- 416 с.

33. Ван Тассел, Д. Стиль, разработка, эффективность, отладка и тестирование программ [Текст]: пер. с англ./Д. Ван Тассел -М.:Мир, 1981.-332 с.

34. Dijkstra E.W. GO TO Statement Considered Harmful. Conf. of the ACM, vol 11, №3, 1968.-p. 147-148.

35. Дал, У. Структурное программирование [Текст]:пер. с англ./ У. Дал, Э. Дейкстра, К.Хоар. - М.:Мир, 1975.- 247 с.

36. Dijkstra E.W Complexity Controlled by Hierarchical Ordering of Function and Variability//Software Engineering , NATO Science Committee Report, 1969.- p. 181185.

37. Bohm C., Jacopini G., Flow Diagrams, Turing Machines and Languages with only two Formation Rules. Com. Of the ACM, 1966, vol.9.- p. 366-371.

38. Миллс, X. Программирование больших систем по принципу сверху- вниз [Текст]:под ред. Растини Р./ Х.Миллс //Средства отладки больших систем. -М.:Статистика,1977. -с. 41-56.

39. Страуструп, Б. Язык программирования С++. Специальное издание. [Текст] / Б. Страуструп.-М.: Бином,- 2011,- 1136 с.

40. Лафоре, Роберт Объектно-ориентированное программирование в С++[Текст] / Роберт Лафоре. -С-Пб.: Питер, 2013,- 928 с.

41. Mohantysiba N. Software Cost Estimation. Present and Future. // Software- Pract. And Expect., 1981, vol 11,-p. 103-121.

42. Daneev D. A Model for Determining Programming Time.// Perform. Eval. Rev., 1981, vol 10, № 1-p. 153-155.

43. Goel A.L. Okumoto Kazuhira When to Stop Testing and to Start Using Software.// Perform. Eval. Rev., 1981, vol 10, № 11,- p. 131-138.

44. Kapur,Hoang Pham,A. Gupta,P.C. Jha Software Reliability Assessment with OR Applications Springer 2011.-p.561.

45. Pandey, Ajeet Kumar,Goyal, Neeraj Kumararly Software Reliability Prediction [Электронный ресурс]. Режим доступа:

http://webcache.googleusercontent.eom/search7q-cache:dlCWhN2FWFoJ:www.spring er.com/cda/content/document/cda downloaddocument/9788132211754-c2.pdP/o3FSGWID%3D0-0-45-1406320-pl75084388+&cd=2«fehl=ru&ct=clnk&gl=Ru свободный.

46. Майерс, Г. Надежность программного обеспечения [Текст]: пер. с англ./ Г. Майерс. -М:Мир„ 1980.-360 с.

47. Duran S.W. ,Wiorkowski J.J. Capture-Recapture Sampling for Estimation Software Errors Content IEEE Trans. On Software Eng., 1981, vol.7,№1,- p. 147-148.

48. Littlewood В., Verrall J.L. A Bayesian Reliability Growth Model for Computer Software//Record of the 1973 IEEE Symp. On Computer Software Reliability, N.Y., IEEE, 1973.- p. 70-77.

49. Littlewood B. Theories of Software Reliability: How Good are They and How Good They are improved// IEEE Trans. On Software Eng., 1980, vol. 6, № 5,- p. 489500.

50. Littlewood B. How to Measure Software Reliability and How Not to// IEEE Trans. On Reliability, 1979, vol. 28, p. 103-110.

51. Тейер, Т. Надежность программного обеспечения [Текст]:пер. с англ./ Т.Тейер, М.Липов, Э. Нельсон. - М.: Мир, 1981.-326 с.

52. Shooman M.L. Probabilistic Models for Software Reliability Prediction// Freiberger Statistical Computer Performance Evaluation.,N.Y. Academic Press, 1972.-p. 485-502.

53. Jelinsky Z., Moranda P.B. Software Reliability Research// Freiberger Statistical Computer Performance Evaluation.,N.Y. Academic Press, 1972.-p. 465-484.

54. Диллон, Б. Инженерные методы обеспечения надежности систем. [Текст]/ Б.Диллон, Ч.Сингх. - М.: Мир. 1984.-318 с.

55. Shick G.J. , Wolwerton R.W. An Analysis of Computer Software Reliability Models// IEEE Trans. On Software Eng., 1975, vol. 4, № 2,- p. 104-120.

56. Лонгботтом P. Надежность вычислительных систем [Текст]: пер. с англ./ Р. Лонгботтом.-М.:Энергоатомиздат, 1985. - 284 с.

57. Sukert A.N. An Investigation of Software Reliability Models // Proc of the 1977 Annual Reliability and Maintainability Symp., IEEE, N.Y., 1977.-p. 478-484.

58. Musa J.D. Validity of Execution Time Theory of Software Reliability //IEEE Trans. On Reliability, 1975, vol. 28,- p. 181-191.

59. Musa J.D. A Theory of Software Reliability and its Application //IEEE Trans. On Software Eng., 1975, vol. 1,- p. 312-327.

60. Musa J.D. The Measurement and Management of Software Reliability. //Proc. of the IEEE, 1980,vol 68,№ 9.- p. 1131-1143.

61. Goel A.L. A Summary of the Discussion An Análisis of Competing Software Reliability Models.// IEEE Trans. On Software Eng., 1980, vol. 6, №5,- p. 501-502.

62. Schneidewind N.F. Análisis of Errors Processes in Computer Software.// Proc of the 1975 Int. Conf. Reliable Software, Los Angeles, 1975,- p. 337-346.

63. Schneidewind N.F. An approach to Software Reliability, Predication and Quality Control.//1971 Fall Joint Comput.Conf. AFIS, vol 44,- p.837-847.

64. ГОСТ 27.002-2009. Надежность в технике. Термины и определения. -М: Стандартинформ,2011,- 29 с.

65. ГОСТ 27.002--89 Надежность в технике. Термины и определения. -М: Издательство стандартов, 1990,- 24 с.

66. Таненбаум Э. Многоуровневая организация ЭВМ [Текст]: пер. с англ./ Э. Таненбаум -М.: Мир, 1979.-547 с.

67. William Aspray. John von Neumann and the Origins of Modern Computing. — MIT Press, 1990, —394 p.

68. Барлоу, P. Математическая теория надежности [Текст] : пер. с англ./ Р.Барлоу, Ф.Прошан.-М.: Сов. Радио, 1969,- 488 с.

69. Кабак, И.С. Оценка надежности программного обеспечения по его математической модели [Текст]: под ред. И.М. Макарова и др./ И.С.Кабак, Г.Н. Рапопорт // Проблемы создания гибких автоматизированных производств -М. Наука, 1987,-с. 236-245.

70. Супник, Р .М. Отладка в режиме моделирования[Текст]: под ред. Растина Р./ P.M. Супник //Средства отладки больших систем- М.:Статистика, 1977. - с. 107-124,

71. Скорость - выполнение - программа. [Электронный ресурс]. Режим flocTyna:http://www.ngpedia.ru/id435112pl.html. свободный.

72. Полак, Э. Численные методы оптимизации. [Текст]: пер. с англ./ Э. Полак. -М. Мир, 1974,- 376 с.

73. Васильев, Ф.П. Лекции по методам решения экстремальных задач [Текст] / Ф.П.Васильев.- М.: изд. МГУ, 1974,- 400 с.

74. Беллман, Р. Динамическое программирование [Текст]: пер. с англ. /Р. Беллман. -М.: Иностр. литер., 1960,- 400 с.

75. Гундырев, К.В. Применение аппарата нейронных сетей для диагностирования и прогнозирования отказов элементов и устройств СЦБ [Электронный ресурс] Режим доступа: http://nilksa.ru/content_files/research207.pdf, свободный.

76. Колмыков, В. В. Применение искусственных нейронных сетей для прогнозирования[Текст]/ В. В. Колмыков // Журнал научных публикаций аспирантов и докторантов. [Электронный ресурс] Режим доступа: 1Щр://\у\у\у.iunial.org/articles/2010/infl4.htiTil, свободный.

77. Корнеев, Д.С. Использование аппарата нейронных сетей для создания модели оценки и управления рисками предприятия [Текст]/Д.С. Корнеев// Управление большими системами. Вып. 17 -М.: ИПУ РАН, 2007,- с.81-102.

78. Крючин, О.В. Прогнозирование временных рядов с использованием нейронных сетей типа Вольтерри и сравнение показателей с многослойным персептроном [Электронный ресурс] / О.В. Крючин, О.В. Кондраков //Исследовано ^ в России,- 2010. Режим доступа: http://zhurnal.ape.relam.ru/articles/2010/082.pdf, свободный.

79. Домогаев, В.В. Разработка интеллектуального инструментария прогнозирования развития систем на базе нейронных сетей [Текст] Автореферат ... дис. канд. тех. наук: 05.13.12, 05.13.11/ Домогаев Валерий Викторович. М.,2009.-21 с.

80. Барский, А.Б. Логические нейронные сети [Текст] / А. Б. Барский.-М.:Интернет-университет информационных технологий, 2007. -352 с.

81. Галушкин, А.И. Нейронные сети. Основы теории[Текст]/ А.И. Галушкин.-М.: Горячая Линия - Телеком 2012. -496 с.

82. Галушкин, А.И. Нейрокомпьютеры и их применение Книга 3. Нейрокомпьютеры[Текст]/ А.И. Галушкин. -М.: ИПРЖР, 2000. -528 с.

83. Хайкин, Саймон Нейронные сети. Полный курс [Текст]/ Саймон Хайкин,-М.: Вильяме , 2006. -1104 с.

84. Барский, А.Б. Нейронные сети: распознавание, управление, принятие решений [Текст]/ А. Б. Барский,- М.: Финансы и статистика, 2004. - 176 с.

85. Патент на полезную модель 66831 Российская Федерация МПК 7 G06G7/66 Нейронная сеть [Текст]/ Кабак И.С. , Суханова Н. В.: заявитель и патентообладатель Кабак И.С., Суханова Н. В.-№ 2007111998; заявл.02.04.2007; опубл. 27.09.2007, Бюл. № 27- 2 е.: ил.

86. Патент на полезную модель 72084 Российская Федерация МПК 7 G06G7/60, G06G7/62, G06G7/66 Доменная нейронная сеть [Текст]/ Кабак И.С. , Суханова Н. В.: заявитель и патентообладатель Кабак И.С., Суханова Н. В .-№ 2007144359; заявл. 03.12.2007; опубл. 27.03.2008, Бюл. № 9 - 2 е.: ил.

87. Патент на полезную модель 77483 Российская Федерация МПК 7 G11С15/00 Ассоциативная память [Текст]/ Кабак И.С. , Суханова Н. В.: заявитель и патентообладатель Кабак И.С. , Суханова Н. В.-№ 2007147587; заявл.24.12.2007; опубл.20.10.2008, Бюл. №29- 2 е.: ил.

88. Патент на полезную модель 80979 Российская Федерация МПК 7 G08G1/00 Устройство контроля знаний [Текст]/ Кабак И.С. , Суханова Н.В.: заявитель и патентообладатель Кабак И.С. , Суханова Н. В.-№ 2007148691; заявл. 28.12.2007 ; опубл. 27.02.2009 Бюл.№ 6- 2 е.: ил.

89. Патент на полезную модель 75247 Российская Федерация МПК 7 G06F15/16 Модульная вычислительная система [Текст]/ Кабак И.С. , Суханова Н. В.: заявитель и патентообладатель Кабак И.С. , Суханова Н. В.-№ 2008106859; заявл.26.02.2008; опубл. 27.07.2008, Бюл. №21-2 е.: ил.

90. Патент на изобретение 2398281 Российская Федерация МПК 7 G06N 3/06 Многослойная модульная вычислительная система [Текст]/ Соломенцев 10. М. , Шептунов С.А., Кабак И.С. , Суханова Н.В.: заявитель и патентообладатель Федеральное государственное бюджетное учреждение науки Институт конструкторско-технологической информатики Российской академии наук (ИКТИ РАН.-№ 2008143737 ;заявл.07.11.2008; опубл. 27.08.2010, Бюл. № 24- 8с.: ил.

91. Патент на изобретение 2417442 Российская Федерация МПК 7 G06N7/02 Способ построения систем нечеткой логики и устройство для его реализации [Текст]/ Соломенцев Ю. М. ,Шептунов С.А., Кабак И.С. , Суханова Н. В.: заявитель и патентообладатель Федеральное государственное бюджетное учреждение науки Институт конструкторско-технологической информатики Российской академии наук (ИКТИ РАН.-№ 2008150203; заявл. 19.12.2008; опубл. 27.04.2011, Бюл. № 12- 8 е.: ил.

92. Кабак, И. С. Технология реализации автоматизированных систем управления на базе больших искусственных нейронных сетей МОДУС-НС [Текст]/ И.С. Кабак, Н.В. Суханова //Межотраслевая информационная служба.-2012,- № 4.-С.43-47.

93. Кабак, И.С Создание больших аппаратно-программных нейронных сетей для систем управления [Текст] / И.С. Кабак //Авиационная промышленность.-2012,-№4.- с. 57-61.

94. Кабак,-И.С. Аппаратная реализация ассоциативной памяти произвольного размера [Текст]/ И.С. Кабак, Н.В. Суханова //Вестник МГТУ СТАНКИН,- 2010.-№ 1(9). -с.135-139.

95. Степанов, С. Ю. Алгоритм фрагментации больших нейронных сетей и исследование его сходимости [Текст] / С.Ю. Степанов, И.С Кабак // Информационные технологии. 2012,- №7,- с. 73- 78.

96. Кабак, И.С. Оптимизация трафика информации в коммутаторной нейронной сети [Текст] / И.С. Кабак, С.Ю. Степанов //Труды XIV международной научно-технической конференции «Информационные средства и технологии» ,17-19 октября 2006,- том 3.- М:Изд.дом МЭИ,2006. -с. 163-167.

97. Деменков, Н.П. Нечеткое управление в технических системах [Текст]/ Н.П. Деменков. -М : Изд. МГТУ им. Н.Э. Баумана, 2005.-199 с.

98. Рутковская, Д. Нейронные сети, генетические алгоритмы и нечеткие системы [Текст]/ Д. Рутковская, М. Пилиньский, J1. Рутковский,- М.: Горячая линия -Телеком, 2006. - 452 с.

99. Кабак, И.С. Моделирование надежности программного обеспечения систем управления автоматизированными технологическими комплексами на базе искусственного интеллекта [Текст] / И.С. Кабак, И.В. Суханова //Вестник МГТУ СТАНКИН.- 2012,- № 1 (19).- с.95-99.

100. Кабак, И.С. О моделировании и оценке надежности сложных программных комплексов [Текст]/ И.С.Кабак , Н.В. Суханова //Известия Кабардино-балкарского государственного университета. -2012.- № 5.-е. 74-76.

101. Степанов, С. Ю. Проектирование процедур организации управления объектами машиностроения на основе аппарата фрагментации больших нейронных сетей [Текст]: автореферат ... дис. канд. тех. наук: 05.13.06 / Степанов Сергей Юрьевич,- М., 2011. - 22 с.

102. Кабак, И.С. Применение нейронных сетей при диагностике состояния режущего инструмента [Текст]/ И.С. Кабак, Н.В. Суханова, A.M. Гаделев //Известия Кабардино-балкарского государственного университета.- 2012,- № 5,-с.77-79.

103. Кабак, И.С. Методика применения аппарата нейронных сетей для решения задач диагностики процесса резания [Текст]/ И.С. Кабак, Н.В. Суханова, A.M. Гаделев //Вестник МГТУ СТАНКИН,- 2012,- № 4 (22).- с. 130-133.

104. Кабак, И. С. Система диагностики технологического процесса резания с использованием аппарата нейронных сетей [Текст]/ И.С. Кабак, А. М. Гаделев // Мехатроника, автоматизация, управление.- 2012.-№10,- с. 25-29.

105. Буассо, М. Введение в технологию ATM [Текст]/ М. Буассо, М. Деманж, Ж,-М. Мюнье ,-М.: Издательство: Радио и связь ,1997г. -с. 128.

106. Дикер-Пилдуш, Г. Сети ATM корпорации Cisco [Текст] / Г. Дикер-Пилдуш. -М.: Издательство Вильяме ,2004,- 880 с.

107. Кабак, И.С. Большие нейронные сети в системах управления [Текст]/ И.С. Кабак, Н.В. Суханова //Труды XVI международной научно-технической конференции «Информационные средства и технологии», том 3, Москва, 2008,-с.204-210.

108. Кабак, И.С. Технология МОДУС_НС для разработки систем управления сложными комплексами оборудования в машиностроении./ И.С. Кабак, Н.В. Суханова //Труды XVIII международной научно-технической конф. «Информационные средства и технологии», том 1, Москва, 2010.- с. 134-143.

109. Кабак, И.С. Построение аппаратного комплекса интегрированных систем управления по технологии МОДУС-НС на примере системы числового управления станками/ И.С. Кабак, М.А. Григорьев, Н.В. Суханова //Сборник материалов VI-й международной конф. "Стратегия качества в промышленности и образовании" (4-11 июня 2010 г., Варна, Болгария),т.2, 2010.-С.153-165.

110. Кабак, И.С. Большие нейронные сети в системах управления [Электронный ресурс]/И.С. Кабак, Н.В. Суханова // Электронный журнал BC/NW.- 2008.- №2 (13). Режим доступа:

http://network-journal.mpei.ac.ru/cgi-bin/main.pl?l=m&n=13&pa=5&ar=l, свободный.

111. Кабак, И.С. Модульное построение систем числового программного управления [Текст]/ И.С. Кабак, М.А. Григорьев, Н.В. Суханова // Труды Международной конф. «Системы проектирования, технологической подготовки производства и управления этапами жизненного цикла промышленного продукта (СAD/CAM/PDM-2010)» М.:ИПУ РАН,- 2010. [Электронный ресурс]. Режим доступа: http://labl8.ipu.iti/proiects/coni2010/2/37.htm, свободный.

112. Кабак И.С. Разработка подсистемы интеллектуальной диагностики оборудования для системы управления технологическими процессами/ И.С. Кабак, A.M. Гаделев , Н.В. Суханова [Текст] //Труды Международной конф. «Системы проектирования, технологической подготовки производства и управления этапами жизненного цикла промышленного продукта

(CAD/CAM/PDM-2010)» М.:ИПУ РАН, 2010. [Электронный ресурс]. Режим доступа: http://lab 18.ipu.ru/projects/conf2010/2/36.htm , свободный.

113. Шубинский, И. Б. Структурная надежность информационных систем. Методы анализа [Текст] /: монография / И. Б. Шубинский. - Ульяновск : Надежность, 2012. - 215 с.

114. Гладков, J1.A. Генетические алгоритмы [Текст] / J1.A. Гладков, В.В. Курейчик, В.М. Курейчик,- М.:Физматлит, 2006.- 320 с.

115. Курейчик, В. М. Поисковая адаптация: теория и практика [Текст] / В. М. Курейчик, Б. К. Лебедев, О. К. Лебедев,- М: Физматлит, 2006. -272 с.

116. Колмогоров, А.Н. Элементы теории функций и функционального анализа -изд. четвёртое, переработанное [Текст] / А.Н. Колмогоров, С.В.Фомин .- М.: Наука, 1976. - 544с.

117. Корн, Г. А. Справочник по математике для научных работников и инженеров [Текст]/Г. А. Корн, Т. М. Корн. - М: Лань, 2003,- 832 с.

118. Шубинский, И. Бифункциональная надежность информационных систем. Методы анализа. [Текст]: монография / И.Б. Шубинский. - Ульяновск : Надежность, 2012. - 295 с.

119. Гроссман, К. Нелинейное программирование на основе безусловной минимизации [Текст] / К. Гроссман, A.A. ^аплан.- Новосибирск: Наука, 1981.-184с.

120. Полак, Э. Численные методы оптимизации. Единый подход [Текст] / Э.Полак .- М: Мир, 1974.-е. 376.

121. Cea, Ж. Оптимизация. Теория и алгоритмы [Текст] / Ж. Cea.- М.: Мир, 1973,- 244с.

122. Фиакко, А.. Нелинейное программирование. Методы последовательной безусловной минимизации [Текст] / А.Фиакко, Г. Мак- Кормик. -М.: Мир, 1972. -240 с.

123. Беллман, P.E. Прикладные задачи динамического программирования [Текст] / P.E. Беллман, С.Е. Дрейфус. -М. Наука, 1965,- 460 с.

124. Пугачев, В. С. Лекции по функциональному анализу [Текст] / В. С. Пугачев. -М.: Изд-во МАИ, 1996,- 744 с.

125. Кабак, И.С. Оценка защищенности программного обеспечения с помощью интеллектуальных методов [Текст] /И.С. Кабак, Н.В. Суханова, Э. А. Гейдаров // Известия Кабардино-балкарского государственного университета. -2012.-Т.2,- № 4.-е. 80-83.

126. Патент на изобретение 2459367 Российская Федерация МПК 7 H04L9/00 Способ формирования переменного ключа для блочного шифрования и передачи шифрованных данных [Текст]/ Кабак И.С. , Суханова Н. В., Позднеев Б. М.: заявитель и патентообладатель Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего профессионального образования "Московский государственный технологический университет "СТАНКИН" (ФГБОУ ВПО МГТУ "СТАНКИН").-№ 2010129310 ; заявл. 16.07.2010; опубл. 20.08.2012, Бюл. №23- 11 е.: ил.

127. Патент на изобретение 2481715 Российская Федерация МПК 7 H04L9/00 Способ блочного шифрования сообщений и передачи шифрованных данных с закрытым ключом [Текст]/ Позднеев Б. М., Кабак И.С., Суханова Н.В.: заявитель и патентообладатель Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего профессионального образования "Московский государственный технологический университет "СТАНКИН" (ФГБОУ ВПО МГТУ "СТАНКИН").-№ 2011148733 ; заявл. 30.11.2011; опубл. 10.05.2013, Бюл. № 13- 13 е.: ил.

128. Соломенцев, Ю.М. О повышении производительности суперкомпьютера путем оптимизации информационного межпроцессорного трафика [Текст]/Ю. М. Соломенцев,. И.С. Кабак, Н.В. Суханова // Известия Кабардино-балкарского государственного университета.- 2014,- т.4.-, № 5.- с. 9-11.

129. Патент на изобретение 2488500 Российская Федерация МПК 7 B60V3/04, В61В13/04, В61В13/08 Монорельсовая транспортная система с вагонами на воздушной подушке [Текст]/ Соломенцев Ю. М., Шептунов С.А., Кабак И.С.,

Суханова Н.В.: заявитель и патентообладатель Федеральное государственное бюджетное учреждение науки Институт конструкторско-технологической информатики Российской академии наук (ИКТИ РАН.-№ 2011132604; заявл. 04.08.2011; опубл. 27.07.2013, Бюл. № 21 - 11 е.: ил.