90
3. ГОСТ 34.601-90. Информационная технология. Автоматизированные
системы. Стадии создания
4. Введение в системы баз данных – СПб: Издательский дом "Вильямс", 2000.
- 848 с.;
5. ГОСТ Р ИСО/МЭК 12207/99. Государственный стандарт РФ.
Информационная технология. Процессы жизненного цикла информационных
систем. Издание официальное. - М., 1999
6 Диго С.М. Базы данных: проектирование и использование: Учебник. – М.:
Финансы и статистика, 2005. – 592 с.
7. Информационные системы: Учебник для вузов. 2-е изд. СПб: "Питер",
2005 г - 656 стр.
8. Леффингуелл Д., Уидриг Д, Принципы работы с требованиями к
программному обеспечению, М.: ИД "Вильямс", 2002
9. 29. Макарова Н.В Информатика: Учебник, М.: Финансы и статистика,
2003. - 768 с
10. Орлик С., Булуй Ю, Введение в программную инженерию и управление
жизненным циклом ПО Программная инженерия. Программные требования
11. Разработка программного обеспечения - СПб : "Питер", 2004 г - 592 стр.
12.Мирошниченко, И.И. Языки и методы программирования: учебное
пособие / И.И. Мирошниченко, Е.Г. Веретенникова, Н.Г. Савельева;
Министерство образования и науки РФ, РГЭУ (РИНХ). – Ростов-на-Дону:
Издательско-полиграфический комплекс РГЭУ (РИНХ), 2019. – 188 с.
13 Марусева, И.В. Управление сложными системами: (введение в основы
автоматики и информатики) / И.В. Марусева, Ю.П. Петров; под общ. ред.
И.В. Марусевой. – Москва; Берлин: Директ-Медиа, 2019. – 180 с. – режим
доступа http:// biblioclub.ru
14. А.А.Ежов, С.А.Шумский. Нейрокомпьютинг и его применения в
экономике и бизнесе. М., МИФИ, 1998.
91
15. З.М.Шибзухов. Некоторые вопросы теоретической нейроинформатики. В
кн.: XIII Всероссийская научно-техническая конференция
"Нейроинформатика-2011". Лекции по нейроинформатике. М., НИЯУ
МИФИ, 2010. С.44-72.
16. В.А.Головко. Нейронные сети: обучение, организация и применение. М.,
ИПРЖР, 2001.
17. Г.Э.Яхъяева. Основы теории нейронных сетей. Интернет-университет
информационных технологий, изд-во "Открытые системы".
18. Хабр – новостной портал и коллективный блог
https://habr.com/ru/post/312450/
19. Хабр – новостной портал и коллективный блог
https://habr.com/ru/post/313216/
20. Studbooks – Студенческая онлайн библиотека
https://studbooks.net/1516163/menedzhment/ozhidaemye_riski_etapah_zhiznenno
go_tsikla_opisanie
92
ПРИЛОЖЕНИЕ
Приложение 1. Листинг программного кода
function y = expSm(x, t)
N = numel(x);
e = ones(N, 1);
L = triu(ones(N, N));
I = e * (1 : 1 : N);
J = (I' - I) .* L;
W = exp(5 / t * J) .* L;
W = W ./ (e * sum(W, 1));
y = W' * x;
function [x, q] = impactReply(tau)
t = (1 : 100 * tau + 2)';
x = -(t.^2) .* exp(-0.002 / tau^2 * t.^2);
x = x(2 : end) - x(1 : end - 1);
x = x(1 : 100 : end);
x = (x - min(x)) / (x(1) - min(x));
x = x - x(1);
y = x(2 : end) - x(1 : end - 1);
q = zeros(0, 1);
for k = 1 : numel(y) - 1
if sign(y(k)) * sign(y(k + 1)) < 0
q = [q; k];
end
end
clear all
clc
sz = get(0, 'ScreenSize');
93
h0 = figure(...
'color', [0 0 0],...
'position', [0.2 * sz(3) 0.06 * sz(4) 0.6 * sz(3) 0.83 * sz(4)]);
h1 = axes(...
'parent', h0,...
'color', get(h0, 'color'),...
'position', [0.08 0.55 0.9 0.4],...
'nextplot', 'add',...
'XColor', [1 1 1],...
'YColor', [1 1 1],...
'XGrid', 'on',...
'YGrid', 'on');
h2 = axes(...
'parent', h0,...
'color', get(h0, 'color'),...
'position', [0.08 0.08 0.9 0.4],...
'nextplot', 'add',...
'XColor', [1 1 1],...
'YColor', [1 1 1],...
'XGrid', 'on',...
'YGrid', 'on');
x = zeros(1000000, 1);
x0 = 0;
L = 15;
F = 15;
94
offset = 5;
% a = NaN(size(x));
% b = NaN(size(x));
% a1 = a;
% b1 = b;
t = (1 : numel(x))';
ImpulseAmplitude = 0;
ImpulseDuration = 0;
p = 0;
FLAG = false;
qOS = zeros(0, 1);
qOL = zeros(0, 1);
qC = zeros(0, 1);
t0 = now;
for k = 1 : numel(x)
% k
% ImpulseAmplitude
% ImpulseDuration
% p
% q1
% q2
if (rand() < 0.5) && (p < 0.01)
ImpulseDuration = randi([50 250]);
ImpulseAmplitude = randn();
95
p = 1;
FLAG = true;
elseif (p > 0.01) && FLAG
p = p + 1;
end
if k > 1.5
[x(k), q0OS, q0OL, q0C] = nextStep(x(k - 1), ImpulseAmplitude,
ImpulseDuration, p);
else
[x(k), q0OS, q0OL, q0C] = nextStep(x0, ImpulseAmplitude,
ImpulseDuration, p);
end
if k >= L + F
qOS = [qOS; k - p + q0OS + offset];
qOL = [qOL; k - p + q0OL + offset];
qC = [qC; k - p + q0C + offset];
end
if p > ImpulseDuration + 1e-8
ImpulseAmplitude = 0;
ImpulseDuration = 0;
p = 0;
FLAG = false;
end
% [a(k), b(k)] = trendDetector(x(1 : k), L, F);
%
% a1(L + F : k) = expSm(a(L + F : k), L);
96
% b1(L + F : k) = expSm(b(L + F : k), L);
% cla(h1)
% plot(h1, t(1 : k), x(1 : k), 'blue', 'linewidth', 2)
% if k >= L + F
% rectangle('parent', h1, 'position', ...
% [k - F - L + 1 min(x(k - F - L + 1 : k)) F + L - 1 max(x(k - F - L + 1
: k)) - min(x(k - F - L + 1 : k)) + 1e-9], ...
% 'linewidth', 2, 'edgecolor', [0 1 0])
% rectangle('parent', h1, 'position', ...
% [k - F - L + 1 min(x(k - F - L + 1 : k)) L - 1 max(x(k - F - L + 1 :
k)) - min(x(k - F - L + 1 : k)) + 1e-9], ...
% 'linewidth', 2, 'edgecolor', [1 0 0])
% end
% for ii = 1 : numel(qOS)
% scatter(h1, qOS, x(qOS), 'markerfacecolor', [0.05 1 1],
'markeredgecolor', [0.05 1 1], 'sizedata', 40)
% end
% for ii = 1 : numel(qOL)
% scatter(h1, qOL, x(qOL), 'markerfacecolor', 'red', 'markeredgecolor',
'red', 'sizedata', 40)
% end
% for ii = 1 : numel(qC)
% scatter(h1, qC, x(qC), 'markerfacecolor', 'green', 'markeredgecolor',
'green', 'sizedata', 40)
% end
% cla(h2)
% plot(h2, t, a1, 'green', t, b1, 'red', 'linewidth', 2)
%
% set(h2, 'xlim', get(h1, 'xlim'), 'ylim', [0 1])
97
set(h0, 'numbertitle', 'off', 'name', ...
['numel(qOS) = ' num2str(numel(qOS)) '; numel(qOL) = '
num2str(numel(qOL)) '; numel(qC) = ' num2str(numel(qC)) '; tElapsed = '
num2str((now - t0) * 24)])
drawnow
pause(0.01)
end
function [PR0, PROS, PROL, PRC] = makeDB(x, k, L, F, qOL, qOS, qC)
x = x(1 : k);
PROL = zeros(0, L + F);
PROS = zeros(0, L + F);
PRC = zeros(0, L + F);
PR0 = zeros(0, L + F);
for k = 1 : numel(x)
if k > L + F
if any(k == qOL)
PROL = [PROL; x(k - L - F + 1 : k)'];
elseif any(k == qOS)
PROS = [PROS; x(k - L - F + 1 : k)'];
elseif any(k == qC)
PRC = [PRC; x(k - L - F + 1 : k)'];
end
end
end
t = (1 : k)';
98
t = setdiff(t, qOL);
t = setdiff(t, qOS);
t = setdiff(t, qC);
t = t(randperm(numel(t)));
for k = 1 : max([numel(qOL) numel(qOS) numel(qC)])
if k > L + F
if any(k == t)
PR0 = [PR0; x(k - L - F + 1 : k)'];
end
end
end
Приложение 5
function [x1, qOS, qOL, qC] = nextStep(x0, ImpulseAmplitude,
ImpulseDuration, p)
x1 = x0 + 0.05 * randn();% <--------------<<<<< 0.05
qOS = zeros(0, 1);
qOL = zeros(0, 1);
qC = zeros(0, 1);
if p > 0.01
[z, q] = impactReply(ImpulseDuration);
if p < ImpulseDuration
x1 = x1 + (-ImpulseAmplitude) * (z(p + 1) - z(p));
end
if abs(ImpulseAmplitude) > 0.25
if (abs(p - q(1)) < 1e-8) && abs(p - q(2)) > 1e-8
if ImpulseAmplitude > 0
99
qOS = q(1);
qOL = zeros(0, 1);
qC = zeros(0, 1);
else
qOL = q(1);
qOS = zeros(0, 1);
qC = zeros(0, 1);
end
elseif (abs(p - q(2)) < 1e-8) && abs(p - q(1)) > 1e-8
qC = q(2);
qOL = zeros(0, 1);
qOS = zeros(0, 1);
else
qC = zeros(0, 1);
qOL = zeros(0, 1);
qOS = zeros(0, 1);
end
end
end
clear all
clc
load NN.mat
load PROS.mat
PR = PROS;
S = zeros(size(PR, 1), 1);
for k = 1 : numel(S)