Модифікація нейрону ADALINE для розв’язання задачі пошуку повторно використовуваних функцій інформаційної системи

Автор(и)

  • Saif Q. Muhamed Університет інформаційних технологій і комунікацій вул. Аль-Нідаль, м. Багдад, Ірак, 00964, Ірак https://orcid.org/0000-0003-2565-8346
  • Mohammed Q. Mohammed Університет інформаційних технологій і комунікацій вул. Аль-Нідаль, м. Багдад, Ірак, 00964, Ірак https://orcid.org/0000-0002-2962-316X
  • Maksym Evlanov Харківський національний університет радіоелектроніки пр. Науки, 14, м. Харків, Україна, 61166, Україна https://orcid.org/0000-0002-6703-5166
  • Halyna Kliuchko Харківський національний університет радіоелектроніки пр. Науки, 14, м. Харків, Україна, 61166, Україна https://orcid.org/0000-0003-1120-0705

DOI:

https://doi.org/10.15587/1729-4061.2018.133670

Ключові слова:

функціональна вимога, функція, ADALINE, дублювання, асоціатор, алгоритм навчання, репозіторій

Анотація

Розглядається проблема скорочення витрат на розробку інформаційних систем і програмних продуктів. Запропоновано замінити персонал ІТ-проекту в ряді процесів і робіт з розробки програмного продукту, які повторюються, інтелектуальними інформаційними технологіями за умови економічної доцільності подібної заміни. Як апарат побудови таких технологій запропоновано використовувати апарат штучних нейронних мереж.

Серед основних напрямів автоматизації процесів розробки інформаційної системи виділено задачу пошуку повторно використовуваних функцій для реалізації функціональної вимоги, яку висунуто до системи. Для розв’язання даної задачі запропоновано модифікувати формальний опис та структурну схему нейрону ADALINE. Суть модифікації полягає у використанні мереж фреймів для формальних описів повторно використовуваних функцій та функціональної вимоги до інформаційної системи. Порівняння цих формальних описів дозволяє виявляти повторно використовувану функцію, яка в максимально можливому ступені відповідає висунутій функціональній вимозі. Результатом вирішення задачі пошуку є формальний опис системної функціональної вимоги. Цей опис формується на основі формальних описів знайденої функції та висунутої функціональної вимоги.

Виходячи з даного представлення задачі пошуку, було розроблено спеціальний алгоритм навчання модифікованого нейрону. Суть цього алгоритму полягає в пошуку опису повторно використовуваної функції, який максимально подібний формальному опису функціональної вимоги до системи.

За результатами модифікації елементів було модифіковано структурну схему нейрону ADALINE. Запропонований підхід та розглянуто основні особливості архітектурних рішень з реалізації модифікованої структурної схеми

Біографії авторів

Saif Q. Muhamed, Університет інформаційних технологій і комунікацій вул. Аль-Нідаль, м. Багдад, Ірак, 00964

Кандидат технічних наук, викладач

Кафедра інформаційних технологій і бізнесу

Mohammed Q. Mohammed, Університет інформаційних технологій і комунікацій вул. Аль-Нідаль, м. Багдад, Ірак, 00964

Кандидат технічних наук, викладач

Кафедра інформаційних технологій і бізнесу

Maksym Evlanov, Харківський національний університет радіоелектроніки пр. Науки, 14, м. Харків, Україна, 61166

Доктор технічних наук, доцент

Кафедра інформаційних управляючих систем

Halyna Kliuchko, Харківський національний університет радіоелектроніки пр. Науки, 14, м. Харків, Україна, 61166

Кафедра інформаційних управляючих систем

Посилання

  1. IT (world market). TAdviser. The State. Business. IT. Available at: http://www.tadviser.ru/index.php/Статья:ИТ_(мировой_рынок)
  2. Project Management Body of Knowledge (2013). Newton Square: Project Management Institute, Inc., 586.
  3. Biryukov, A. (2011). Five steps to excellence. Director of Information Service, 04. Available at: http://www.osp.ru/cio/2011/04/13008116/
  4. Terehov, A. Modern software quality models. Interface. Available at: http://www.interface.ru/fset.asp?Url=/misc/qs.htm
  5. Gulia, P. (2017). Nature inspired soft computing based software testing techniques for reusable software components. Journal of Theoretical and Applied Information Technologies, 95 (24), 6996–7004.
  6. Panyangam, B., Kiewkanya, M. (2017). Software Size Estimation in Design Phase Based on MLP Neural Network. Recent Advances in Information and Communication Technology 2017, 82–91. doi: 10.1007/978-3-319-60663-7_8
  7. Dwivedi, A. K., Tirkey, A., Ray, R. B., Rath, S. K. (2016). Software design pattern recognition using machine learning techniques. 2016 IEEE Region 10 Conference (TENCON). doi: 10.1109/tencon.2016.7847994
  8. Chythanya, N. K., Rajamani, L. (2017). Neural Network Approach for Reusable Component Handling. 2017 IEEE 7th International Advance Computing Conference (IACC). doi: 10.1109/iacc.2017.0030
  9. Aboud, N. A., Arevalo, G., Falleri, J.-R., Huchard, M., Tibermacine, C., Urtado, C., Vauttier, S. (2009). Automated architectural component classification using concept lattices. 2009 Joint Working IEEE/IFIP Conference on Software Architecture & European Conference on Software Architecture. doi: 10.1109/wicsa.2009.5290788
  10. Singh, C., Pratap, A., Singhal, A. (2014). Estimation of software reusability for component based system using soft computing techniques. 2014 5th International Conference – Confluence The Next Generation Information Technology Summit (Confluence). doi: 10.1109/confluence.2014.6949307
  11. Hwang, Y. (2015). Facilitating service matchmaking based on semantic similarity. Information (Japan), 18 (11), 4443–4458.
  12. Syed Mustafa, A., Kumara Swamy, Y. S. (2015). Web Service classification using Multi-Layer Perceptron optimized with Tabu search. 2015 IEEE International Advance Computing Conference (IACC). doi: 10.1109/iadcc.2015.7154716
  13. Dermeval, D., Vilela, J., Bittencourt, I. I., Castro, J., Isotani, S., Brito, P., Silva, A. (2015). Applications of ontologies in requirements engineering: a systematic review of the literature. Requirements Engineering, 21 (4), 405–437. doi: 10.1007/s00766-015-0222-6
  14. Serna, M. E., Bachiller, S. O., Serna, A. A. (2017). Knowledge meaning and management in requirements engineering. International Journal of Information Management, 37 (3), 155–161. doi: 10.1016/j.ijinfomgt.2017.01.005
  15. Levykin, V., Ievlanov, M., Neumyvakina, O. (2017). Developing the models of patterns in the design of requirements to an information system at the knowledge level. Eastern-European Journal of Enterprise Technologies, 5 (2 (89)), 19–26. doi: 10.15587/1729-4061.2017.110586
  16. Kliuchko, H. G. (2018). Research of models and methods for determining the configuration variant of the information system. 21 International Youth Forum "Radio Electronics and Youth in the 21st Century". Kharkiv: KhNURE, 6, 133–134.
  17. Rudenko, O. G., Bodyanskiy, E. V. (2002). Fundamentals of the theory of artificial neural networks. Kharkiv: Teletekh, 317.
  18. Rutkovskaya, D., Pilinskiy, M., Rutkovskiy, L. (2004). Neural networks, genetic algorithms and fuzzy systems. Мoscow: Goryachaya liniya-Telekom, 452.
  19. Ievlanov, M. (2015). Methods of presenting formulated requirements to the information system at the level of knowledge. Eastern-European Journal of Enterprise Technologies, 4 (3 (76)), 4–11. doi: 10.15587/1729-4061.2015.47535
  20. Ievlanov, M. (2016). Development of the model and method of selecting the description of rational architecture of information system. Eastern-European Journal of Enterprise Technologies, 1 (2 (79)), 4–12. doi: 10.15587/1729-4061.2016.60583
  21. Ievlanov, M., Vasiltcova, N., Panfyorova, I. (2015). Modeli i metody syntezu opysu ratsionalnoyi arhitektury informatsiynoyi systemy. Visnyk natsional'noho universytetu «L'vivs'ka politekhnika». Seriya: Informatsiyni systemy ta merezhi, 829, 135–152.
  22. Levykin, V. M., Ievlanov, M. V., Kernosov, M. A. (2014). Pattern planning of requirements to the informative systems: design and application. Kharkiv, 320.

##submission.downloads##

Опубліковано

2018-06-14

Як цитувати

Muhamed, S. Q., Mohammed, M. Q., Evlanov, M., & Kliuchko, H. (2018). Модифікація нейрону ADALINE для розв’язання задачі пошуку повторно використовуваних функцій інформаційної системи. Eastern-European Journal of Enterprise Technologies, 3(2 (93), 25–32. https://doi.org/10.15587/1729-4061.2018.133670

Номер

Том 3 № 2 (93) (2018): Інформаційні технології. Системи управління в промисловості

Розділ

Інформаційні технології

Ліцензія

Авторське право (c) 2018 Saif Q. Muhamed, Mohammed Q. Mohammed, Maksym Evlanov, Halyna Kliuchko

Creative Commons License

Ця робота ліцензується відповідно до Creative Commons Attribution 4.0 International License.

Закріплення та умови передачі авторських прав (ідентифікація авторства) здійснюється у Ліцензійному договорі. Зокрема, автори залишають за собою право на авторство свого рукопису та передають журналу право першої публікації цієї роботи на умовах ліцензії Creative Commons CC BY. При цьому вони мають право укладати самостійно додаткові угоди, що стосуються неексклюзивного поширення роботи у тому вигляді, в якому вона була опублікована цим журналом, але за умови збереження посилання на першу публікацію статті в цьому журналі.

Ліцензійний договір – це документ, в якому автор гарантує, що володіє усіма авторськими правами на твір (рукопис, статтю, тощо).
Автори, підписуючи Ліцензійний договір з ПП «ТЕХНОЛОГІЧНИЙ ЦЕНТР», мають усі права на подальше використання свого твору за умови посилання на наше видання, в якому твір опублікований. Відповідно до умов Ліцензійного договору, Видавець ПП «ТЕХНОЛОГІЧНИЙ ЦЕНТР» не забирає ваші авторські права та отримує від авторів дозвіл на використання та розповсюдження публікації через світові наукові ресурси (власні електронні ресурси, наукометричні бази даних, репозитарії, бібліотеки тощо).
За відсутності підписаного Ліцензійного договору або за відсутністю вказаних в цьому договорі ідентифікаторів, що дають змогу ідентифікувати особу автора, редакція не має права працювати з рукописом.
Важливо пам’ятати, що існує і інший тип угоди між авторами та видавцями – коли авторські права передаються від авторів до видавця. В такому разі автори втрачають права власності на свій твір та не можуть його використовувати в будь-який спосіб.