No abstract

(Волгоградский государственный технический университет, просп. Ленина, 28, г. Волгоград, 400005, Россия) В статье описан разработанный фреймворк для автоматизации исследований в области проектирования математи-ческого и ПО проактивных систем поддержки принятия решений. В частности, рассматривается проблема анализа и прогнозирования временных рядов для формирования компонент автоматизации прогнозирования различных процес-сов.На практике для прототипирования компонент используются различные библиотеки анализа данных (на языках R, Python). Основная проблема -отсутствие или недостатки реализации методики анализа, то есть последовательности действий при анализе. Кроме этого, следует выделить ряд сдерживающих факторов, влияющих на эффективность про-ектирования компонент анализа и прогнозирования: рутинные операции при ручном анализе временных рядов, отни-мающие много времени разработчика; недостаточная квалификация разработчика как сдерживающий фактор реали-зации компонент проактивных систем; зачастую необходимость анализа большого числа однотипных данных.Предлагаемое программное решение, представляющее собой ПО на языке Python, позволяет автоматизировать процесс анализа временных рядов и формировать отчет в формате LaTeX. Формирование осуществляется в автомати-ческом режиме в соответствии с методологией CRISP-DM. Отчет содержит результат комплексного анализа времен-ных рядов в соответствии с опубликованными и признанными методиками.Все функции фреймворка можно отнести к одной из следующих групп: функции загрузки данных и формирование внутреннего фрейма данных; функции дескриптивного анализа временных рядов с визуализацией; функции прогно-зирования и функции формирования отчета. Показан пример использования фреймворка для решения задачи под-держки принятия проактивных управленческих решений в системах энергетического менеджмента (прогнозирование потребления электроэнергии).Ключевые слова: проактивные системы, программный фреймворк, анализ временных рядов, прогнозирование вре-менных рядов, визуализация данных.Низкая степень автоматизации бизнес-процес-сов все еще остается серьезной проблемой для про-изводства и бизнеса, а следовательно, и для разра-ботчиков автоматизированных систем и системных интеграторов [1]. Развитие современных подходов и методов анализа данных позволяет расширить область объектов автоматизации, автоматизиро-вать операции, связанные с принятием решений (поддержка принятия решений), повышая уровень зрелости бизнес-процессов предприятий.Одним из направлений автоматизации является совершенствование механизмов прогнозирования развития ситуации и оценка риска возникновения неблагоприятных исходов. В этом случае рассмат-ривается новый класс систем поддержки принятия решений -проактивные системы принятия реше-ний. Эти системы позволяют выявлять проактив-ные ситуации, требующие внимания или вмеша-тельства заинтересованных лиц. В результате вы-рабатываются и принимаются превентивные меры для минимизации риска возникновения неблаго-приятной ситуации [2].В основе подобных систем лежат модели и ме-тоды п...

The article presents the results of a study to determine the color of the central incisor on the upper jaw. Traditionally, the choice of the color of this tooth is the most difficult and controversial. Color determination was carried out by hardware (Vita Easyshade Advance 4.0) and visual methods, which were attended by students of SamSMU aged 19 to 22 years. The obtained results say that it is preferable to use the hardware method based on the digital perception of the object under study and adapted to the generally accepted color scale; this method minimizes the requirements for color determination criteria, is a high-tech and convenient solution in the daily practice of a dentist.

No abstract

No abstract