Статья 10221

Название статьи

МЕТОДЫ САМОАДАПТАЦИИ ПРОГРАММНЫХ СИСТЕМ, ОСНОВАННЫЕ НА МАШИННОМ ОБУЧЕНИИ И ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНОМ АНАЛИЗЕ ДАННЫХ 

Авторы

Александр Сергеевич Бождай, доктор технических наук, доцент, профессор кафедры систем автоматизированного проектирования, Пензенский государственный университет (Россия, г. Пенза, ул. Красная, 40), bozhday@yandex.ru
Юлия Игоревна Евсеева, кандидат технических наук, доцент кафедры систем автоматизированного проектирования, Пензенский государственный университет (Россия, г. Пенза, ул. Красная, 40), shymoda@mail.ru
Алексей Анатольевич Гудков, кандидат технических наук, доцент, доцент кафедры систем автоматизированного проектирования, Пензенский государственный университет (Россия, г. Пенза, ул. Красная, 40), alexei-ag@yandex.ru 

Индекс УДК

004.4 

DOI

10.21685/2227-8486-2021-2-10 

Аннотация

Актуальность и цели. Цель исследования – изучение вопросов по созданию универсальной технологии самостоятельной адаптации программных систем, математического аппарата, на котором основана данная технология.
Материалы и методы. Чтобы создать универсальную технологию самостоятельной адаптации, используются методы интеллектуального анализа данных и машинного обучения.
Результаты. Методы, которые предлагается применять для самоадаптации программных систем, позволяют выявить те знания про предметную область программы, о которых ничего не было известно, когда она только разрабатывалась.
Выводы. Использование предложенных методов открывает возможности для создания программного обеспечения, которое имеет расширенный жизненный цикл, более высокие показатели надежности и производительности. Затраты ресурсов на его разработку и сопровождение будут ниже. 

Ключевые слова

самоадаптивное программное обеспечение, интеллектуальный анализ данных, машинное обучение 

 

 Скачать статью в формате PDF

Для цитирования

Бождай А. С., Евсеева Ю. И., Гудков А. А. Методы самоадаптации программных систем, основанные на машинном обучении и интеллектуальном анализе данных // Модели, системы, сети в экономике, технике, природе и обществе. 2021. No 2. С. 144–152. doi:10.21685/2227-8486-2021-2-10

Ссылка для цитирования на английском языке.

 

Дата создания: 24.08.2021 10:46
Дата обновления: 06.04.2022 14:18