Мехатроника - новая область науки и техники, посвященная созданию и эксплуатации машин и систем с компьютерным управлением движением, которая базируется на знаниях в области механики, электроники и микропроцессорной техники, информатики и компьютерного управления движением машин и агрегатов.
1. ФЕДЕРАЛЬНОЕ АГЕНТСТВО ПО ОБРАЗОВАНИЮ
ФЕДЕРАЛЬНАЯ СЛУЖБА ПО НАДЗОРУ В СФЕРЕ
ОБРАЗОВАНИЯ И НАУКИ
СОВЕТ РЕКТОРОВ ВЫСШИХ УЧЕБНЫХ ЗАВЕДЕНИЙ
МОСКВЫ И МОСКОВСКОЙ ОБЛАСТИ
ДЕПАРТАМЕНТ ОБРАЗОВАНИЯ ГОРОДА МОСКВЫ
ГОСУДАРСТВЕННОЕ ОБРАЗОВАТЕЛЬНОЕ УЧРЕЖДЕНИЕ
ВЫСШЕГО ПРОФЕССИОНАЛЬНОГО ОБРАЗОВАНИЯ
«МОСКОВСКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ ИНСТИТУТ
РАДИОТЕХНИКИ, ЭЛЕКТРОНИКИ И АВТОМАТИКИ
(ТЕХНИЧЕСКИЙ УНИВЕРСИТЕТ)»
СБОРНИК ТРУДОВ
Х РЕГИОНАЛЬНОЙ НАУЧНО-ПРАКТИЧЕСКОЙ
КОНФЕРЕНЦИИ
«ПРОФЕССИОНАЛЬНАЯ ОРИЕНТАЦИЯ И МЕТОДИКИ
ПРЕПОДАВАНИЯ В СИСТЕМЕ «ШКОЛА – ВУЗ»
В УСЛОВИЯХ ВВЕДЕНИЯ ЕДИНОЙ ФОРМЫ
ГОСУДАРСТВЕННОЙ АТТЕСТАЦИИ ВЫПУСКНИКОВ
ОБЩЕОБРАЗОВАТЕЛЬНЫХ УЧРЕЖДЕНИЙ»
28 апреля 2009 года
МОСКВА 2010
3. 3
СОДЕРЖАНИЕ
В.В. Кузнецов
АЛГЕБРА ЛОГИКИ В ДИСЦИПЛИНЕ «ИНФОРМАТИКА»... 7
А.А. Акимов
АНАЛИЗ ФОРМАТОВ ХРАНЕНИЯ ДАННЫХ ДЛЯ
ПОСТРОЕНИЯ ОТЧЕТОВ НА ОСНОВЕ ВЫЧИСЛЕНИЯ
ХАРАКТЕРИСТИК МНОГОМЕРНЫХ СОЦИАЛЬНЫХ
СЕТЕЙ……………………………………………………………. 17
С.Д. Иванов, В.В. Грязнова
СРЕДСТВА РЕАЛИЗАЦИИ И ОПЫТ ПРИМЕНЕНИЯ
ПАССИВНОЙ ЗАЩИТЫ КОМПЬЮТЕРОВ ОБЩЕГО
ДОСТУПА……………………………………………………….... 23
М.А. Приходько
АРХИТЕКТУРА И ОСНОВНЫЕ ФУНКЦИОНАЛЬНЫЕ
ВОЗМОЖНОСТИ АВТОМАТИЗИРОВАННОЙ СИСТЕМЫ
ИНТЕРАКТИВНОГО КОНТРОЛЯ ЗНАНИЙ «АРГУС-М»…... 27
Д.Ю. Степанов
ПЕРСПЕКТИВЫ РАЗВИТИЯ МЕТОДА ДРЕВОВИДНЫХ
ОПИСАНИЙ ДЛЯ РЕШЕНИЯ ЗАДАЧИ
БИОМЕТРИЧЕСКОЙ ИДЕНТИФИКАЦИИ ЛИЧНОСТИ НА
ОСНОВЕ РАЗНОРОДНЫХ ДАННЫХ………………………… 31
А.А. Дагесян
ПРОЕКТИРОВАНИЕ ПРОГРАММНЫХ СРЕДСТВ
АНКЕТИРОВАНИЯ СОЦИАЛЬНОГО ИССЛЕДОВАНИЯ….. 35
Г.Е. Некрасова
ИСПОЛЬЗОВАНИЕ ПРОЕКТНОЙ ДЕЯТЕЛЬНОСТИ ДЛЯ
ПОДГОТОВКИ К СДАЧЕ ЕГЭ ПО ИНФОРМАТИКЕ………… 39
А.А. Марченко, Л.Л. Котович
УСТРОЙСТВО УПРАВЛЕНИЯ ПОЛЯРОИДНЫМ
ФОТОМЕТРОМ………………………………………………….. 50
М.Г. Садиков
АНАЛИЗ ПРОГРАММНЫХ СРЕДСТВ ОБРАБОТКИ
ДАННЫХ В МОДЕЛИ СОЦИАЛЬНЫХ СЕТЕЙ……………… 55
4. 4
А.Э. Федорович
ПРИМЕР МАКРОСА ДЛЯ АВТОМАТИЗАЦИИ ПРОЦЕССА
ОБРАБОТКИ СЛОЖНОГО НАУЧНОГО ТЕКСТОВОГО
ДОКУМЕНТА В ПАКЕТЕ MICROSOFT OFFICE……………... 60
Е.Ю. Кузнецова, Т.А. Морозова, С.А. Унучек
ОПТИМАЛЬНЫЙ АЛГОРИТМ ОБНАРУЖЕНИЯ СЛАБЫХ
СИГНАЛОВ СО СЛУЧАЙНЫМИ ПАРАМЕТРАМИ НА ФОНЕ
ПОМЕХ…………………………………………………............... 63
О.А. Малыгина, Е.В. Кольцова, И.Н. Руденская
О МАТЕМАТИЧЕСКОМ МЫШЛЕНИИ………………………. 67
Т.Р. Игонина, О.А. Малыгина
ОДИН ИЗ ПОДХОДОВ К РЕШЕНИЮ ПРОБЛЕМЫ
ИНДИВИДУАЛИЗАЦИИ ОБУЧЕНИЯ ВЫСШЕЙ
МАТЕМАТИКЕ…………………………………………………... 71
Ю.И. Туснов
НЕКОТОРЫЕ ОСОБЕННОСТИ ПРЕПОДАВАНИЯ
ФИЗИКИ В ФИЗИКО-МАТЕМАТИЧЕСКОЙ ШКОЛЕ В
УСЛОВИЯХ ПОДГОТОВКИ К ЕГЭ…………………………… 73
И.В. Паламарчук
НАПРЯЖЕННОСТЬ ЭЛЕКТРИЧЕСКОГО ПОЛЯ
В ЦЕНТРЕ ЗАРЯЖЕННОГО КУБА……………………………. 76
В.С. Никулина
ПРОФОРИЕНТАЦИЯ В УСЛОВИЯХ СЕТЕВОГО
ВЗАИМОДЕЙСТВИЯ СИСТЕМЫ «ШКОЛА-КОЛЛЕДЖ»….. 79
В.С. Никулина
РЕСУРСНЫЙ ЦЕНТР ПРОФОБРАЗОВАНИЯ:
ВЗАИМОДЕЙСТВИЕ СО ШКОЛАМИ………………………... 81
С.Ф. Сизикова, М.Ю. Романова
МЕТОДОЛОГИЧЕСКИЕ ПОДХОДЫ К КОНЦЕПЦИИ
ШКОЛЬНОГО ЭКОНОМИЧЕСКОГО ОБРАЗОВАНИЯ……... 83
Д.А. Парнов
ПРОФИЛЬНОЕ ОБУЧЕНИЕ В КОНТЕКСТЕ
ПРОФОРИЕНТАЦИОННОЙ РАБОТЫ В ШКОЛЕ…………… 88
5. 5
Д.А. Парнов
ПРОФИЛЬНЫЕ ПРЕДПОЧТЕНИЯ И
ПРОФЕССИОНАЛЬНЫЙ ВЫБОР МОЛОДЕЖИ…………….. 97
С.В. Жундрикова, Д.А. Парнов
К ВОПРОСУ ОБ АКТУАЛЬНОСТИ СОЦИАЛЬНО-
ПЕДАГОГИЧЕСКОЙ РАБОТЫ С ДЕТЬМИ ИЗ СЕМЕЙ
МИГРАНТОВ……………………………………………………. 103
С.Ф. Сизикова, Т.В. Акулинина
ЭКОНОМИЧЕСКОЕ ТВОРЧЕСТВО СТАРШИКЛАССНИКОВ 108
С.Ф. Сизикова, Л.Э. Новикова
ЭКОНОМИЧЕСКОЕ ОБРАЗОВАНИЕ В ОСНОВНОЙ
ШКОЛЕ, КАК КОМПЛЕКС ПРЕДМЕТОВ И МЕР,
УЧИТЫВАЮЩИЕ НЕОБХОДИМОСТЬ СООТВЕТСТВИЯ
МЕЖДУ СОБОЙ, ВОЗРАСТНЫЕ ОСОБЕННОСТИ И
ПЕРЕГРУЗКУ УЧАЩИХСЯ……………………………………. 120
Г.Ф. Ручкина
РЕФОРМИРОВАНИЕ РОССИЙСКОГО ОБРАЗОВАНИЯ:
НЕКОТОРЫЕ ВОПРОСЫ МЕТОДИКИ ПРЕПОДАВАНИЯ
ФИЛОСОФИИ В ТЕХНИЧЕСКОМ ВУЗЕ…………………….. 126
Л.Ф. Матронина
МЕДИАПРОЕКТИРОВАНИЕ КАК СПОСОБ ОРГАНИЗАЦИИ
САМОСТОЯТЕЛЬНОЙ РАБОТЫ СТУДЕНТОВ………………... 132
С.Г. Гладышева
О МЕТОДИЧЕСКОМ ПОТЕНЦИАЛЕ
ФУНДАМЕНТАЛЬНОГО ТРУДА П.П. ГАЙДЕНКО
«ИСТОРИЯ НОВОЕВРОПЕЙСКОЙ ФИЛОСОФИИ В ЕЕ
СВЯЗИ С НАУКОЙ»…………………………………………….. 139
Е.А. Никитина
ФИЛОСОФИЯ: ОРГАНИЗАЦИЯ САМОСТОЯТЕЛЬНОЙ
РАБОТЫ СТУДЕНТОВ………………………………………….. 151
Е.Ю. Перова
УЧЕБНЫЕ ПОСОБИЯ ПО ИСТОРИИ КУЛЬТУРЫ РОССИИ
ДЛЯ ВУЗОВ: ОПЫТ АКТУАЛЬНОЙ РЕЦЕНЗИИ…………….. 159
6. 6
Н.Б. Зуева
ФИЛОСОФИЯ В КОНТЕКСТЕ СОВРЕМЕННОГО
ОБРАЗОВАНИЯ…………………………………………………... 175
Е.И. Кисунько, Е.С. Музланова
МЕТОД ПРОЕКТНОЙ ТЕХНОЛОГИИ ПРИ ИЗУЧЕНИИ
АНГЛИЙСКОГО ЯЗЫКА……………………………………….. 179
Е.И. Кисунько, Е.С. Музланова
ПОДГОТОВКА К ЕГЭ ПО РАЗДЕЛУ «ГОВОРЕНИЕ»
(АНГЛИЙСКИЙ ЯЗЫК)…………………………………………. 181
С.В. Хорькова
СИСТЕМА ПОДГОТОВКИ УЧАЩИХСЯ К ЕГЭ ПО
АНГЛИЙСКОМУ ЯЗЫКУ……………………………………….. 184
А.И. Орехова
МОДЕЛИРОВАНИЕ ПРОЦЕССА ОБУЧЕНИЯ ОСНОВАМ
ГРАММАТИКИ КЛАССИЧЕСКОЙ ЛАТЫНИ В УСЛОВИЯХ
ФАКУЛЬТАТИВНЫХ ЗАНЯТИЙ В ТЕХНИЧЕСКОМ ВУЗЕ... 189
А.В. Гусева, А.А. Галинский, Г.В. Лебедев
НЕОБХОДИМЫЕ ИННОВАЦИИ ДЛЯ ПЕДАГОГИКИ……… 197
М.В. Попова
ОСОБЕННОСТИ ВЗАИМОСВЯЗИ СПЕЦИАЛЬНЫХ
СПОСОБНОСТЕЙ И ПСИХОЛОГИЧЕСКИХ
ХАРАКТЕРИСТИК ЛИЧНОСТИ В ПРОЦЕССЕ
ПРОФЕССИОНАЛЬНОГО ОБУЧЕНИЯ ВОКАЛЬНОМУ
ИСКУССТВУ…………………………………………………….. 202
О.Н. Капелько
СИСТЕМА ПОВЫШЕНИЯ КАЧЕСТВА
ПРОФЕССИОНАЛЬНОГО ОБРАЗОВАНИЯ КАК
НЕОБХОДИМОСТЬ НА СОВРЕМЕННОМ ЖИЗНЕННОМ
ЭТАПЕ РОССИЙСКОГО ОБЩЕСТВА 209
А.В. Чернов
ПОСТРОЕНИЕ АЛГОРИТМА КОМПЛЕКСНОЙ ОЦЕНКИ
КАЧЕСТВА ПРОФЕССИОНАЛЬНОЙ ИНЖЕНЕРНОЙ
ПОДГОТОВКИ В ВУЗЕ…………………………………………. 211
7. 7
АЛГЕБРА ЛОГИКИ В ДИСЦИПЛИНЕ «ИНФОРМАТИКА»
В.В. Кузнецов
Московский государственный институт радиотехники,
электроники и автоматики (технический университет)
Одним из разделов информатики, изучаемой в средней шко-
ле, является алгебра логики. Мне хотелось бы продемонстрировать
важность изучения данного раздела, используя наглядную демон-
страцию его практического использования в реальной творческой
инженерной деятельности. Ведь совершенно очевидно, что легче
всего познаются области знаний, находящие практическое исполь-
зование в повседневной жизни. Здесь я имею в виду использова-
ние получаемых знаний не только в быту, но и в изучении других
дисциплин, применении к решению различных задач.
Сначала небольшое предисловие.
Логика является одной из древнейших наук, её основателем
считается величайший древнегреческий философ Аристотель. Ан-
тичную логику, основанную Аристотелем, принято называть фор-
мальной логикой. Это название происходит от основного принципа
логики как науки: правильность рассуждения (умозаключения) оп-
ределяется только его логической формой, или структурой, и не за-
висит от конкретного содержания входящих в него рассуждений.
Первые идеи о «математизации» логики появились в XVII веке.
В то время учёные обратили внимание, что логические выводы со-
гласно определённым схемам напоминают математические выклад-
ки при нахождении решений систем уравнений и неравенств. Вели-
кий немецкий философ и математик Готфрид Вильгельм Лейбниц
(1646-1716), предложил использовать в логике математическую сим-
волику и впервые высказал мысль о возможности применения в ней
двоичной системы счисления. Однако высказывания Лейбница оста-
вались неизвестными вплоть до конца XIX столетия.
Отцом математической логики по праву считается англий-
ский математик XIX столетия Джордж Буль (1815-1864), именем
которого назван раздел математической логики – булева алгебра.
В своих трудах Буль показал возможность изучения свойств ма-
8. 8
тематических операций, используя символический (от слова
«символ» – знак, буква) метод. Именно он построил один из раз-
делов формальной логики в виде некоторой «алгебры», аналогич-
ной алгебре чисел, но не сводящейся к ней полностью.
Эта логика, развиваемая математическими методами, играет
важную роль в вопросах обоснования математических теорий и на-
ходит многочисленные приложения в вопросах конструирования и
применения вычислительных машин и других цифровых устройств.
Во всех без исключения электронно-вычислительных маши-
нах и любых процессорных устройствах информация подвергает-
ся не только арифметической, но и логической обработке. Да и
сами арифметические операции реализуются посредством логи-
ческих элементов. В основе работы логических схем в таких уст-
ройствах лежит специальный математический аппарат – раздел
математической логики, называемый алгеброй логики.
Алгебра логики – раздел математической логики, изучаю-
щий строение (форму, структуру) сложных логических высказы-
ваний и способы установления их истинности с помощью алгеб-
раических методов.
Под высказыванием понимается повествовательное предло-
жение, относительно которого можно сказать, истинно оно или
ложно. В алгебре логики для обозначения истинности вводится
символ «И», а для обозначения ложности - символ «Л». Часто
вместо этих символов употребляются двоичные числа 1 и 0.
Все высказывания можно условно разделить на две группы –
простые и сложные (составные). Составные высказывания обра-
зуются из простых посредством логических операций.
Значения истинности составного высказывания определяются
значениями истинности простых высказываний, из которых оно
образовано. Поскольку для определения истинности высказывания
его конкретное содержание не играет никакой роли, а важно лишь,
истинно оно или ложно, то каждое такое простое высказывание
можно заменить символом или буквой, называемой логической пе-
ременной. В данной статье мы будем использовать для обозначения
логических переменных заглавные буквы латинского алфавита.
Как уже говорилось, для образования составного высказы-
9. 9
вания логические переменные соединяются при помощи связок –
логических операций. Получающееся при этом выражение назы-
вается формулой (логическим выражением). Замена логического
высказывания на формулу хотя и ведет к утрате содержания со-
ставного высказывания, но дает и преимущество, которое заклю-
чается в том, что с помощью такой формулы можно анализиро-
вать и упрощать по формальным правилам алгебры логики любые
сложные логические выражения.
Напомним основные логические операции, используемые в
алгебре логики.
Операция конъюнкции (логическое умножение) для простых
высказываний X и Y образует составное высказывание X*Y (дру-
гие варианты записи: XΛY; X&Y; «X и Y»), которое истинно то-
гда, когда истинны оба простые высказывания и X, и Y. В осталь-
ных случаях оно ложно.
Операция дизъюнкции (логическое сложение) X+Y (другие
варианты записи: XVY; «X или Y») образует составное высказы-
вание, которое ложно, когда ложны оба простые высказывания и
X, и Y, а в остальных случаях оно истинно.
Операция отрицания (инверсия) X (другие варианты записи:
¬X, «не X») меняет значение высказывания на противоположное:
если X – истинно, то X – ложно, и наоборот.
При выполнении логических операций применяется отноше-
ние эквивалентности X=Y, образующее сложное высказывание,
имеющее значение истина, когда оба простых выражения либо
ложны, либо истинны и значение ложь в остальных случаях. При
помощи этой операции можно составлять сложные логические
выражения, аналогичные математическим. Также как при записи
обычных алгебраических, при записи сложных логических выра-
жений применяются скобки «( )», которые определяют порядок
выполнения операций. Иногда скобки употребляют для наглядно-
сти записи при выполнении преобразований. Если скобок нет, то
операции выполняются в следующей последовательности: отри-
цание, логическое умножение и логическое сложение.
В дальнейшем для записи логических операций мы будем
пользоваться следующими обозначениями: знаками логической
10. 10
суммы «+», логического умножения «*», инверсии «¯» и эквива-
лентности «=», что, на мой взгляд, удобнее, так как логические опе-
рации во многом повторяют алгебраические и имеют много общего.
В алгебре логики для двух логических переменных сущест-
вует 16 различных операций (называемых также функциями), но
использование конъюнкции, дизъюнкции и отрицания достаточно,
чтобы через них выразить любое логическое высказывание. На-
пример, операция импликации X→Y (из X следует Y; если X, то
Y), образующая сложное высказывание, имеющее значение ложь
тогда и только тогда, когда из истинной предпосылки X следует
ложный вывод Y (во всех остальных случаях сложное высказыва-
ние истинно), выражается через дизъюнкцию и отрицание
X→Y= YX + (1)
На практике в цифровой схемотехнике логические операции
реализуются при помощи логических элементов. Основные логи-
ческие элементы изображаются следующим образом:
Рис. Основные логические элементы
Для доказательства тождеств сложных логических высказы-
ваний в школьных учебниках информатики обычно используют
метод составления и сравнения таблиц истинности для левой и
правой частей сравниваемых логических выражений. Если эти
таблицы совпадают, то делается вывод об эквивалентности (логи-
ческом равенстве) данного высказывания.
& &
Х
Y
1 1
&
Х
Y
Х
Y
Х
Y
Х X
Х+Y
Х*Y
YX +
YX *
11. 11
Так, например, для доказательства эквивалентности выра-
жения (1) можно составить две таблицы истинности:
Таблица 1 Таблица 2
X Y X→Y X Y X YX +
0 0 1 0 0 1 1
0 1 1 0 1 1 1
1 0 0 1 0 0 0
1 1 1 1 1 0 1
Из сравнения этих таблиц видно, что столбцы X→Y и YX +
совпадают, а значит доказана эквивалентность высказывания (1).
Такой подход применим в тех случаях, когда количество вы-
сказываний мало и сложное логическое высказывание содержит
небольшое количество логических операций. В противном случае
более эффективным оказывается использование упрощения (ми-
нимизации) логических выражений, основанное, например, на
использовании законов алгебры логики.
Перечислим основные из них:
1. Законы исключения констант
11=+X (2)
XX =1* (3)
XX =+ 0 (4)
00* =X (5)
2. Закон противоречия
0* =XX (6)
3. Закон исключения третьего (дополнительности)
1=+ XX (7)
4. Закон двойного отрицания
XX = (8)
5. Законы идемпотентности (тавтологии)
XXX =+ (9)
XXX =* (10)
6. Законы де Моргана (общей инверсии)
YXYX *=+ (11)
YXYX +=* (12)
12. 12
7. Коммутативные законы (переместительные)
XYYX +=+ (13)
XYYX ** = (14)
8. Ассоциативные (сочетательные) законы
)()( ZYXZYX ++=++ (15)
)*(**)*( ZYXZYX = (16)
9. Дистрибутивные (распределительные) законы
)*()*(*)( ZYZXZYX +=+ (17)
)(*)()*( ZYZXZYX ++=+ (18)
10. Законы поглощения (абсорбции)
XYXX =+ )*( (19)
XYXX =+ )(* (20)
11. Законы склеивания (исключения)
YYXYX =+ )*()*( (21)
YYXYX =++ )(*)( (22)
Для того чтобы наглядно продемонстрировать возможности
применения законов алгебры логики для проведения логических
преобразований и минимизации логических выражений, восполь-
зуемся практическим примером. Как уже упоминалось выше, ал-
гебра логики находит многочисленные приложения в вопросах кон-
струирования вычислительных машин и других цифровых уст-
ройств. Рассмотрим это на конкретном примере. Предположим, что
есть некоторая схема (рис.1), состоящая из логических элементов,
на вход которой подается три независимых двоичных сигнала (при-
нимают значения 1 или 0), обозначенных переменными X, Y и Z.
Результат выполнения логических преобразований всей схемой
(выходная логическая функция) обозначим переменной F. Вопрос
поставим таким образом: а можем ли мы упростить данную схему?
Продемонстрируем порядок действий сначала для анализа
данной схемы.
На схеме рис.1 изображены следующие логические элементы:
- DD1 – элемент, выполняющий логическую функцию
«ИЛИ-НЕ»;
- DD2 и DD3 - элементы, выполняющие логическую функ-
цию «И-НЕ»;
13. 13
- DD4 - элемент, выполняющий логическую функцию
«ИЛИ»;
- DD5 - элемент, выполняющий логическую функцию «И».
Рис. 1. Пример логической схемы
Исходя из выполняемых элементами логических функций,
можно обозначить результат, получающийся на выходе каждого
элемента, через логические переменные X, Y и Z. В соответствии
с этим на рис. 2 указаны все промежуточные результаты.
Рис. 2. Логическая схема с выполняемыми
логическими функциями
1
&
&
1
&
Х
Y
Z
F
DD1
DD2
DD3
DD4
DD5
YX +
ZX *
)*(*)( ZXYX +
)*( ZXY +
1
&
&
1
&
Х
Y
Z
F
DD1
DD2
DD3
DD4
DD5
14. 14
На этой схеме выходная функция F имеет вид
))*((*)*(*)( ZXYZXYX ++ .
Скобки у выражения )*( ZX оставлены для наглядности.
То есть выполняемую схемой логическую функцию можно
записать так
))*((*)*(*)( ZXYZXYXF ++= (23)
Попробуем преобразовать выражение (23), используя законы
логики.
Сначала избавимся от общего отрицания выражения )*(*)( ZXYX +
=++=+ )*()()*(*)( ZXYXZXYX - использован закон де Моргана (12)
=++= ZXYX * - использован закон двойного отрицания (8)
=++= YZXX )*( - использованы законы (13) и (15)
YX += - использован закон поглощения (19).
Преобразуем оставшуюся часть, используя закон де Мор-
гана (12)
ZXYZXY ++=+ )*( .
Объединяя полученные части, имеем
=+++=+++= ))((*)()(*)( ZYXYXZXYYXF использованы законы пе-
реместительный (13) и сочетательный (15)
=++++= ZYXYXYX *)()(*)( - использован закон (17)
=++= ZYZXY ** - использованы законы (21) и (17)
ZXYZXZYY *** +=++= - использованы законы распределитель-
ный (17) и поглощения (19).
В итоге всех преобразований получаем
ZXYF *+= (24)
То есть исходное выражение существенно упростилось. Да-
вайте проверим, что исходное выражение и упрощенный вариант
равносильны (эквивалентны). То есть что верно следующее логи-
ческое выражение
ZXYZXYZXYX *))*((*)*(*)( +=++ (25)
Для этого воспользуемся методом сравнения таблиц истин-
ности сложного логического выражения.
15. 15
Для левой части выражения (25)
Таблица 3
X Y Z X+Y YX + X*Z ZX * ( )*
*( * )
X Y
X Z
+ )*(*)( ZXYX +
)*( ZXY +
F
0 0 0 0 1 0 1 1 0 1 0
0 0 1 0 1 0 1 1 0 1 0
0 1 0 1 0 0 1 0 1 1 1
0 1 1 1 0 0 1 0 1 1 1
1 0 0 1 0 0 1 0 1 1 1
1 0 1 1 0 1 0 0 1 0 0
1 1 0 1 0 0 1 0 1 1 1
1 1 1 1 0 1 0 0 1 1 1
Для правой части
Таблица 4
X Y Z Z ZX * ZXY *+
0 0 0 1 0 0
0 0 1 0 0 0
0 1 0 1 0 1
0 1 1 0 0 1
1 0 0 1 1 1
1 0 1 0 0 0
1 1 0 1 1 1
1 1 1 0 0 1
Очевидно, что таблицы истинности 3 и 4 совпадают, а это
значит, что левая и правая части выражения (25) эквивалентны.
Попутно заметим, что в таблице 3 столбцы X+Y и
)*(*)( ZXYX + совпадают, а значит и эти выражения эквивалентны,
что видно и из проведенных выше преобразований, использую-
щих законы логики.
Теперь сделаем еще один шаг – упростим схему рис.1, со-
держащую логические элементы, согласно полученному укоро-
ченному выражению. Или, другими словами, синтезируем схему
по заданному логическому выражению. Исходя из логического
16. 16
выражения ZXYF *+= , мы видим, что в его состав входят все три
переменные X, Y и Z. Причем, мы здесь имеем все три основные
логические операции (логическое сложение, логическое умноже-
ние и отрицание), использующихся в выражении по одному разу,
а значит, мы должны в синтезируемой схеме использовать три ло-
гических элемента, выполняющих эти операции.
Схема, реализующая логическую функцию (24), представле-
на на рис.3.
Рис. 3. Упрощенный вариант логической схемы
На схеме рис. 3 изображены следующие логические элементы:
- DD1 – элемент, выполняющий логическую функцию «НЕ»
– инвертор;
- DD2 – элемент, выполняющий логическую функцию «И»;
- DD3 – элемент, выполняющий логическую функцию
«ИЛИ».
Как видим, схема существенно упростилась. Вместо пяти
логических элементов в нее входит только три, которые выпол-
няют абсолютно ту же логическую функцию, что и исходный ва-
риант.
Таким образом, мы показали, что, во-первых, алгебру логики
можно применить на практике, например для анализа логических
схем. По схеме, содержащей логические элементы, можно опре-
делить логическую функцию, которую она выполняет. Во-вторых,
можно упрощать схемы, содержащие большое количество логи-
ческих элементов, используя при этом лишь абстрактную алгеб-
ру логики (булеву алгебру). И, в-третьих, по заданному логиче-
скому выражению можно легко синтезировать электрическую
&
1
Х
Z
Y
DD1
DD2
DD3
Z
ZX *
ZXY *+
17. 17
схему, содержащую логические элементы.
Помимо этого, на примерах было показано, как преобразовы-
вать абстрактные логические выражения, используя законы алгеб-
ры логики, составлять таблицы истинности для сложных логиче-
ских выражений, как с помощью этих таблиц проверять на эквива-
лентность различные логические выражения, что немаловажно для
процесса обучения в части овладения навыками практического ис-
пользования основных законов алгебры логики.
БИБЛИОГРАФИЧЕСКИЙ СПИСОК
1. Акулов О.А., Медведев Н.В. Информатика. Базовый курс.
-М.: Омега-Л, 2005.
2. Шило В.Л. Популярные цифровые микросхемы. М.: Ме-
таллургия, 1988.
3. Пухальский Г.И., Новосельцева Т.Я. Цифровые устройст-
ва. Санкт-Петербург: Политехника, 1996.
АНАЛИЗ ФОРМАТОВ ХРАНЕНИЯ ДАННЫХ ДЛЯ
ПОСТРОЕНИЯ ОТЧЕТОВ НА ОСНОВЕ ВЫЧИСЛЕНИЯ
ХАРАКТЕРИСТИК МНОГОМЕРНЫХ СОЦИАЛЬНЫХ
СЕТЕЙ
А.А. Акимов
Московский государственный институт радиотехники,
электроники и автоматики (технический университет)
Сегодня модель многомерных социальных сетей широко ис-
пользуется для проведения социального анализа различных орга-
низаций, учебных сообществ и центров. Итоговым документом
обычно является отчет, содержащий помимо текстовой информа-
ции графические объекты, диаграммы, таблицы. Таким образом,
при выборе формата хранения данных для формирования отчётов
необходимо учитывать требования:
• удобная работа с форматом на уровне исходного кода по-
средством имеющихся библиотек для языка Python, на котором
велась разработка всей системы (для уменьшения времени разра-
18. 18
ботки своего транслятора документа);
• наличие свободных средств просмотра отчетов;
• максимальная лёгкость создания шаблона отчёта.
На основании этих требований было проведено изучение 4
популярных форматов хранения документов: Word 97-2003 Binary
File Format, Office Open XML (DOCX), OpenDocument Format
(OpenOffice.ORG), HTML.
Word 97-2003 Binary File Format (*.doc файлы)
Данный формат предложен компанией Microsoft в 1997 г.
(подробное описание формата – 2008 г.), и получил широкое рас-
пространение, благодаря популярности операционной системы
Windows. Файлы этого формата в полной мере могут быть отре-
дактированы или просмотрены только MS Office Word.
Формат представляет собой бинарный файл, поддерживающий
технологию OLE – технологию связывания и внедрения объектов в
другие документы и объекты, разработанные компанией Microsoft.
OLE выглядит как обычная файловая система жестких дисков и со-
стоит из нескольких компонентов. Любой документ состоит из «big
blocks» (большие блоки), которые зачастую имеют размер в 512 байт
(хотя это и не является обязательным условием). Отдельный блок по
аналогии с файловой системой является директорией и указывает на
другой блок или поток (stream), что в нашей аналогии является фай-
лом. Текст в документе всегда хранится в потоке называемом
«WordDocument». Первый «большой блок» в документе называется
«заголовком» и в нём содержится о местоположении основных бло-
ков в документе. Блок свойств, следующий блок документа, содер-
жит информацию о блоке или потоки (адрес начала, название и т.п.).
Таким образом, этот формат не основывается ни на каких стандарт-
ных решениях и требует отдельного решения для работы с ним.
Office Open XML (*.docx файлы)
Этот формат был внедрен корпорацией Microsoft вместе с
выходом MS Office 2007 и только в нём реализована полноценная
поддержка формата OOXML. Формат основан на языке разметки
XML, для которого на языке Python существуют средства чтения и
редактирования, однако, отсутствуют средства интерпретации
прочитанного. Документ формата docx представляет собой zip-
19. 19
архив, содержащий текст в виде XML, графику и другие данные,
которые могут быть сериализованы с применением защищённых
патентами двоичных форматов. Спецификации форматов были
опубликованы Microsoft на условиях Microsoft Open Specification
Promise. Две разные версии OOXML определены в ECMA-376 и
ISO 29500. Эту неоднозначность можно отнести к недостаткам
формата. OOXML подразумевает использование так называемого
не-смешанного («non-mixed») содержимого (табл. 1).
Из таблицы 1 видно, что не-смешанное представление мо-
жет привести к появлению излишних тегов. Форматирование тек-
ста также не очевидно: текст не заключается в теги, отвечающие
за тот или иной стиль отображения, а выделены в отдельные бло-
ки. За счет этого код сильно разрастается, и им сложно управлять
и обрабатывать посредством XAML.
Таким образом, можно сделать вывод, что формат OOXML
довольно сложен для интерпретации и обработки сторонними
библиотеками и требует написания отдельного решения, основы-
ваясь на имеющихся средствах работы с XML. Но вместе с тем,
ввиду его открытости, частичного использования уже готовых
решений, он сильно превосходит предыдущий формат с точки
зрения требования данного дипломного проекта.
Таблица 1
Примеры смешанного и не-смешанного XML
Non-mixed content Mixed content
<document>
<name>Алексей</name>
<age>18</age>
<address>
<city>Москва</city>
<zipcode>123321</zipcode>
</address>
</document>
<document>
<para>Мы рады приветствовать
<name>Алексея</name>
в нашей команде</para>
<para>Ему <age>18</age> лет и он
живёт в городе <city>Москва</city>,
почтовый индекс
<zipcode>123321</zipcode>.</para>
</document>
20. 20
OpenDocument Format (ODF)
Это открытый формат файлов документов для хранения и
обмена редактируемыми офисными документами, в том числе
текстовыми документами (такими как заметки, отчёты и кни-
ги), электронными таблицами, рисунками, базами данных, пре-
зентациями. Стандарт был разработан индустриальным сооб-
ществом OASIS и основан на XML-формате, с 2006 года принят
как международный стандарт ISO/IEC 26300. Стандарт был со-
вместно и публично разработан различными организациями,
доступен для всех и может быть использован без ограничений.
Сфера применения формата ODF – офисные документы. Фор-
мат пригоден для хранения не только текстовых файлов, но и
электронных таблиц, презентаций, формул, графических фай-
лов и прочих объектов. Этот формат часто ошибочно называют
форматом OpenOffice.org, т.к. те же разработчики, однако этот
формат не является собственностью SUN – разработчика и вла-
дельца OpenOffice.org.
Файл формата ODT – это zip-архив содержащий несколько
отдельных XML файлов, среди которых отдельно стоит выделить:
content.xml – файл основного содержимого документа хра-
нит текст, обрамленный тегами, определяющими его форматиро-
вание, его содержимое представлено в mixed формате. Это основ-
ной файл, с которым придется работать при заполнении докумен-
та-шаблона данными;
meta.xml – файл метаданных документа;
styles.xml – файл стилей документа;
settings.xml – файл настроек программы связанных с распо-
ложением курсора, масштабом просмотра документа и т.д.
Для формирования отчета можно использовать стандартный
механизм среды разработки Django для работы с шаблонами. Для
работы со структурой документа подходит любое средство рабо-
ты с XML.
Для языка Python сегодня разработаны две библиотеки для
работы с этим форматом: PyUNO и POD. PyUNO – это программ-
ное API для работы с наиболее известным редактором файлов
этого формата – OpenOffice.org написанного на Java. Библиотека
21. 21
для работы с Python называется Python UNO Bridge. UNO – ком-
понентная модель, основанная на интерфейсах, применяемая в
OpenOffice.Org.
UNO обеспечивает взаимодействие объектов, созданных с
применением различных технологий (OLE/COM, CLI, Web) и
языков программирования (Python, C, C++, Java, Basic), функцио-
нирующих на одном или разных компьютерах Internet/Intranet-
сети. PyUNO bridge (от английского «мост») является связующим
звеном между программой, написанной на языке Python и моде-
лью UNO. Вторым пакетом является POD – это библиотека для
работы с документом без анализа его разметки. Работает по
принципу шаблонного процессора, однако в качестве шаблонного
языка выбран сам язык Python. Так как язык Python интерпрети-
руемый, выполнение передаваемого кода весьма просто осущест-
вить.
В процессе подготовки шаблона для передачи его на обра-
ботку POD, надо вставить в текст блоки кода на языке Python в
режиме записи (это опция OpenOffice.org), или комментарии,
внутри которых вставляется выражения на языке, похожем на
языке Python. Эти выражения, которые служат для проверки ус-
ловий или выполнения циклических действий.
HTML
Это стандартный язык разметки документов соответствует
международному стандарту ISO 8879:1986. Его недостатком яв-
ляется неоднозначность трактовки кода разными средствами про-
смотра (браузерами). Любой документ на языке HTML представ-
ляет собой набор элементов, причём начало и конец каждого эле-
мента обозначается специальными пометками (тегами). Элемен-
ты могут не содержать никакого текста и других данных (напри-
мер, тег перевода строки <br>). В этом случае обычно не указы-
вается закрывающий тег. Кроме того, элементы могут иметь атри-
буты, определяющие какие-либо их свойства (например, размер
шрифта для элемента font). Атрибуты указываются в открываю-
щем теге.
Вывод: на основе проведенного анализа можно сразу ис-
ключить формат HTML, ввиду его неприменимости для редакти-
22. 22
рования, а также Word Binary File Format ввиду сложности его
обработки и отсутствия полноценной поддержки редакторами на
любой ОС, кроме Windows и Mac.
Выбор между OOXML и ODT требует более детального
сравнения отельных аспектов форматов, ввиду их схожести для
обработки шаблонным процессором. В первую очередь рас-
смотрим работе с форматом в исходном виде, т.к. после выра-
ботки шаблонного документа появляется необходимость в рас-
становки шаблонных тегов и выделении повторяющихся бло-
ков текста, т.е. потребуется работа с исходным кодом файла со-
держимого документа (content.xml). Тут проще работать с фор-
матом ODF ввиду использования им смешанного типа содер-
жимого. Также необходимо учесть, что несмотря на свою от-
крытость, формат OOXML практически не поддерживается ни
одним из современных офисных пакетов, за исключением на-
бора офисных приложения последней версии от разработчиков
формата. На данный момент, этот пакет не имеет широкого
распространения, что означает возможность возникновения
сложностей при редактировании сгенерированного отчета спе-
циалистами. Стоит заметить, что поддержка формата OOXML
добавляется и в более ранние версии MS Office, однако она не
является стабильной и приводит к искажениям внешнего ото-
бражения данных.
Таким образом, формат ODT является наиболее перспектив-
ным для формирования отчётов.
БИБЛИОГРАФИЧЕСКИЙ СПИСОК
1. Standard ECMA-376:Office Open XML File Formats
http://www.ecma-international.org/publications/standards/Ecma-
376.htm
2. М. Брауде-Золотарёв, Г. Гребнев, А.Ралько, Е.Сербина,
Перспективы стандарта электронных документов ISO 26300 ODF.
Сборник материалов, INFO-FOSS.RU, ISBN:978-5-903423-02-6.
2008 г.
3. Спецификация HTML 4.01 http://www.w3.org/TR/html401/
4. Word 97-2007 Binary File Format (.doc) Specification.
23. 23
СРЕДСТВА РЕАЛИЗАЦИИ И ОПЫТ ПРИМЕНЕНИЯ
ПАССИВНОЙ ЗАЩИТЫ КОМПЬЮТЕРОВ ОБЩЕГО
ДОСТУПА
С.Д. Иванов, В.В. Грязнова
Московский государственный институт радиотехники,
электроники и автоматики (технический университет)
Во многих учебных учреждениях имеются компьютеры об-
щего пользования. В связи с этим существует проблема защиты
от нежелательного (как умышленного, так и случайного) вмеша-
тельства сторонних лиц в настройки операционной системы, гра-
фического интерфейса и прикладного программного обеспечения.
Для борьбы с этим применяются два основных метода: активный
(основанный на ограничении прав пользователя) и пассивный.
Пассивная защита компьютера – это комплекс мер по вир-
туализации ресурсов и прежде всего дискового пространства,
доступного пользователю, не позволяющий ему вносить измене-
ния непосредственно в содержимое носителя, а лишь предостав-
ляющий пользователю иллюзию об этом.
Виртуализация дискового пространства является достаточно
эффективным и простым в применении способом. Идея состоит в
том, что все операции записи на диск не затрагивают его физиче-
ски, а лишь кешируются и уничтожаются по завершении работы
пользователя. В отличие от активных методов защиты (ограниче-
ния функционала, ограничения прав доступа и т.п.), данный ме-
тод является незаметным для конечного пользователя и не вызы-
вает у него чувства ограниченности. Техника пассивной защиты с
одной стороны помогает пользователю почувствовать себя сво-
боднее в отношении компьютера, перестать бояться случайно на-
вредить системе, а с другой обеспечивает надежную защиту даже
от таких серьезных проблем, как вирусы.
Запись части или всего объема изменений данных из кеша,
на диск, используется для обновления и/или настройки про-
граммного обеспечения защищенного компьютера, без снятия
защиты. Большинство систем, реализующих подобные методы
24. 24
защиты, работают на уровне драйверов файловых систем, поэто-
му как для приложений, так и для пользователей защищенный
носитель ничем не отличается от обычного и по этой же причине
являются строго платформозависимыми. Поэтому рассмотрим
реализацию механизмов защиты для платформ Windows и
GNU/Linux отдельно.
Windows
Наиболее популярными продуктами являются deep freez и
shadow user. Обе программы являются коммерческими. Кроме того,
корпорация Майкрософт предлагает бесплатное (но требующее про-
верку системы на лицензионность) решение SteadyState. Microsoft
SteadyState является комплексным средством, специально разрабо-
танным для использования на компьютерах общего пользования. В
контексте данной статьи нас интересует компонент данной системы
под названием Windows Drive Protection. Все остальные компоненты
являются средствами активной защиты и выходят за рамки статьи,
информацию о них вы можете почерпнуть на сайте Майкрософт
(http://www.microsoft.com/windows/products/winfamily/sharedaccess/de
fault.mspx). После установки SteadyState и активизации WDP в ре-
жиме удаления изменений при перезагрузке, на системном жестком
диске создается скрытый файл объемом порядка 5ГБ (эта величина
не постоянна и может изменяться). Это можно сделать через интуи-
тивно понятный интерфейс средства управления, доступный в акка-
унте администратора. После этого все операции записи на диск
осуществляются путем записи в этот файл. Пользователю выдается
сообщение о необходимости сохранять все свои документы на
внешних носителях. При завершении сеанса администратора пред-
лагается сохранить все изменения на диск, что удобно для админи-
стративных задач. SteadyState защищает только системный жесткий
диск (где расположены папки Windows, Documents and settings).
Программа ShadowUser фирмы StorageCraft, несмотря на
свою платность, более известна среди пользователей, чем
StreadyState. Данный продукт разработан с целью предотвраще-
ния последствий деятельности злонамеренных и нестабильных
программ. Активизация системы происходит также при переза-
грузке. ShadowUser позволяет защищать различные, в том числе
25. 25
не системные носители. Важным достоинством программы явля-
ется возможность добавлять папки исключения, в которых разре-
шено сохранение файлов. После установки и активации защиты
ShadowUser создает на каждом защищенном диске файл динами-
чески увеличиваемого размера, в который кеширует все измене-
ния. В контекстное меню проводника добавляется пункт Commit
для сохранения изменений в отдельных файлах и папках. Защита
от не авторизованного доступа специально не предусмотрена, од-
нако можно удалить соответствующий пункт из контекстного ме-
ню и установить пароль на выход из Shadow Mode. Кроме того,
программа имеет опции командной строки (описанные в справке),
которые могут быть использованы для управления поведением
программы в зависимости от пользователя входящего в систему.
(в Автозагрузке создается ярлык, команда в котором предписыва-
ет при входе пользователя активировать защиту, а при входе ад-
министратора отключить ее). Еще одним достоинством програм-
мы является возможность перезагрузки без очистки кеша, что
удобно при тестировании программного обеспечения.
GNU/Linux
Для виртулазации дискового пространства в операционных
системах семейства Linux можно использовать механизм стеко-
вых (многослойный) файловых систем. Наиболее распространен-
ной является UnionFS. Эта файловая система имеет свою специ-
фику. UnionFS применяется, например, для создания LiveCD, т.е.
когда необходимо создать над файловой системой, доступной
только для чтения, надстройку, позволяющую программам не за-
мечать различий между CD и перезаписываемым носителем.
Следует отметить отсутствие графического интерфейса управле-
ния как такового, так что настройка осуществляется с помощью
командной строки и файлов конфигурации.
В GNU/Linux профили пользователей расположены в папке
/home и содержат, как файлы пользователей, так и все настройки
программ. Наиболее простой вариант применение UnionFS, это
добавление в файл /etc/rc.local (командный файл, который выпол-
няются при каждой загрузке системы), следующих строк:
# rm -rf /tmp/vprofile
26. 26
# mkdir /tmp/vprofile
# chown stud:stud /tmp/vprofile
# mount -t unionfs -o dirs=/tmp/vprofile:/home/stud=ro
unionfs /home/stud
Подразумевается, что имя пользователя, для которого уста-
навливается защита, stud.
Их интерпретация такова:
1. Удалить папку /tmp/vprofile со всем содержимым
2. Создать пустую папку /tmp/vprofile
3. Задать владельцем папки пользователя, профиль кото-
рого будет защищен (в нашем случае stud).
4. Смонтировать папку /tmp/vprofile поверх домашней
папки пользователя.
Таким образом, запись всех данных вместо профиля пользо-
вателя будет производиться в папку /tmp/vprofile, которая очища-
ется при перезагрузке.
Несомненным достоинством данной схемы является то, что
защищается не весь жесткий диск, а только профиль одного поль-
зователя. Однако, отсутствие средств настройки с графическим
интерфейсом существенно снижает удобство эксплуатации по-
добной защиты (хотя повышает удобство сетевого администриро-
вания).
Более гибким решением было бы применение модуля систе-
мы авторизации Linux PAM-Script. В этом случае, для очистки
изменений достаточно выхода пользователя из системы. На сего-
дняшний день нами ведется разработка необходимых скриптов и
средств администрирования.
Дополнительные материалы:
1. http://www.storagecraft.com/products/ShadowUser/
2. http://www.microsoft.com/windows/products/winfamily/shar
edaccess/default.mspx
3. http://www.filesystems.org/project-unionfs.html
4. http://ru.wikipedia.org/wiki/UnionFS
5. http://izenfire.blogspot.com/2008/02/unionfs-fs.html
6. http://www.freesource.info/wiki/AltLinux/unionfs.
27. 27
АРХИТЕКТУРА И ОСНОВНЫЕ ФУНКЦИОНАЛЬНЫЕ
ВОЗМОЖНОСТИ АВТОМАТИЗИРОВАННОЙ СИСТЕМЫ
ИНТЕРАКТИВНОГО КОНТРОЛЯ ЗНАНИЙ «АРГУС-М»
М.А. Приходько
Институт Государственного Управления, Права
и Инновационных технологий
Автоматизированная система интерактивного контроля знаний
«Аргус-М» (Система «Аргус-М») разрабатывается с 2006 г.
(http://www.argusm.com), реализована в виде клиент-серверного
PHP-приложения, функционирует на Apache-сервере и использует
для хранения исходных данных, контрольно-методических материа-
лов и результатов тестирования СУБД MySQL (рис. 1). Основной
информационной единицей Системы «Аргус-М» является вопрос.
База вопросов имеет 4-уровневую иерархическую структуру (вопрос
– тема – подраздел – раздел), поддерживающую объединение вопро-
сов в темы, а также многофункциональные разделы более высоких
уровней, что позволяет, в частности, проводить мультидисципли-
нарные аттестации. Поддерживается использование произвольного
числа ответов на вопрос, в том числе правильных, а также ответа
специального вида – «среди приведенных вариантов нет правильно-
го» (в системе реализована обработка обоих случаев, вариант ответа
может быть правильным или неправильным).
Главным отличием Системы «Аргус-М» от существующих на
сегодня аналогов является механизм формирования аттестационного
задания и прохождения аттестации. Аттестационное задание набор
вопросов – формируется динамически и индивидуально для каждого
аттестующегося в момент начала прохождения аттестации. Аттеста-
ционное задание формируется на основе набора правил, объединен-
ных в «Схему аттестации». В общей сложности процесс формиро-
вания аттестационного задания и прохождения аттестации опреде-
ляет более 30 параметров: описание области базы вопросов, из кото-
рой будет формироваться аттестационное задание; правила выбора
вопросов; ограничения на число вопросов и состав вариантов отве-
тов; временные и другие ограничения; правила навигации по атте-
28. 28
стационному заданию и отображения хода аттестации; ограничения
доступа. В ходе аттестации в аттестационное задание вносятся дан-
ные ответы, а также вся информация о ходе аттестации – пропуски
вопросов, время просмотра вопросов, попытки изменения ответа.
Такая схема формирования аттестационного задания позволяет:
• формировать различные аттестационные задания, как в
случае повторного прохождения аттестации, так и в случае груп-
повой аттестации;
Рис. 1 Архитектура Системы «Аргус-М»
29. 29
• использовать адаптивные методы для формирования ат-
тестационного задания;
• контролировать результаты аттестации, как конкретного
участника, так и группы в целом, а также использовать аналити-
ческие механизмы в любой момент времени, в том числе в ходе
аттестации.
Реализованные в Системе «Аргус-М» архитектурные решения
исключают такое понятия как «проверка работ» – полная информа-
ция о результатах прохождения аттестации, в том числе отметка,
доступны в любой момент времени с самого начала аттестации. От-
метка за аттестацию выставляется автоматически на основании на-
бора правил, объединенных в «Схему оценивания». Поддерживается
оценивание по любой шкале – как с точки зрения числа выставляе-
мых отметок, так и с точки зрения их наименований и порядка сле-
дования – в том числе по системам «зачет/незачет», 5-бальной шка-
ле, буквенной шкале A, B, C, D, 10-бальной шкале и любой другой.
Выбор отметки может производиться на основе фиксированных по-
роговых значений, а также на основе пороговых значений, выражен-
ных в процентах от максимально возможного результата. Поддержи-
вается оценивание с учетом лучшего показанного в аттестации ре-
зультата, фиксированного лучшего результата, а также на основе
лучшего результата, показанного в другой аттестации.
Все действия пользователя в Системе «Аргус-М» полностью
протоколируются встроенной системой обеспечения безопасно-
сти. Это позволяет выявлять недобросовестные действия участ-
ников аттестации, а также обнаруживать, протоколировать и бло-
кировать возможные атаки извне всех основных типов (sql-
инъекция, php-инъекция, межсайтовый скриптинг).
Аналитическая подсистема позволяет производить:
• анализ сложности заданных вопросов и сложности тем (в
абсолютном и процентном соотношении правильных и непра-
вильных ответов);
• статистический анализ ответов на вопросы (выявление
наиболее частых ошибок) для конкретной аттестации и среди
всех аттестаций в целом;
• анализ времени, затраченного на аттестацию в целом и
30. 30
каждый из вопросов в среднем;
• анализ цепочек одинаковых ответов, данных в течение
короткого промежутка времени, и выявление групп участников,
участвующих в одной или более цепочках.
Система «Аргус-М» отвечает требованиям, предъявляемым
к автоматизированным системам интерактивного контроля зна-
ний, используемым в традиционных учебных заведениях. В Сис-
теме «Аргус-М» реализованы автоматизированные средства кон-
троля над временными ограничениями как по моменту начала и
завершения аттестации, так и по ее длительности, механизмы он-
лайн-мониторинга, предоставляющие полную информацию о
прохождении аттестации отдельным участником или группой в
целом не только после завершения аттестации, но и в любой те-
кущий момент, средства управления ходом аттестации:
• аннулирование предыдущих результатов аттестации, ко-
торое в данном случае равносильно уменьшению числа использо-
ванных попыток на единицу;
• возможность предоставления дополнительных попыток
по запросу пользователя.
Среди дополнительных функций, необходимость в наличии
которых показала опытная эксплуатация, в Системе «Аргус-М»
реализованы:
• промежуточный этап дополнительной идентификации
пользователя, когда ему перед непосредственным прохождением
аттестации предлагается еще раз подтвердить (без дополнитель-
ного ввода имени пользователя и пароля или любой другой ин-
формации) корректность его аутентификации системой;
• механизм принудительной активации учетной записи ад-
министратором или организатором аттестации (по запросу поль-
зователя).
Проблема «коллективного знания» (обмена вариантами от-
ветов между студентами) решена двумя способами:
• формированием аттестационного задания так, чтобы со-
став вопросов отличался от участника к участнику;
• формированием аттестационного задания так, чтобы со-
став вариантов ответов на один и тот же вопрос отличался от уча-
31. 31
стника к участнику.
Защита от различных способов заведомого улучшения ре-
зультатов аттестации реализована введением интеллектуального
механизма разграничения прав на просмотр информации об атте-
стации и ее результатах.
За время своего существования Система «Аргус-М» использо-
валась для официальных аттестаций в Институте Государственного
Управления, Права и Инновационных технологий, Московской Фи-
нансово-Промышленной Академии, Московском Государственном
Лингвистическом Университете, Московском Государственном Гор-
ном Университете, Комратском Государственном Университете
(Молдова), школах Москвы и Кургана. В общей сложности было
проведено более 40 аттестаций по дисциплинам «Базы данных»,
«Проектирование информационных систем», «Высокоуровневые
методы программирования», «Открытые системы», «Английский
язык», «Математика», «Язык программирования C++».
Многолетний опыт применения Системы «Аргус-М» дока-
зал эффективность ее использования в условиях ВУЗа и школы,
следствием которого в том числе стало повышение интереса сту-
дентов к учебе.
ПЕРСПЕКТИВЫ РАЗВИТИЯ МЕТОДА ДРЕВОВИДНЫХ
ОПИСАНИЙ ДЛЯ РЕШЕНИЯ ЗАДАЧИ
БИОМЕТРИЧЕСКОЙ ИДЕНТИФИКАЦИИ ЛИЧНОСТИ НА
ОСНОВЕ РАЗНОРОДНЫХ ДАННЫХ
Д.Ю. Степанов
Московский государственный институт радиотехники,
электроники и автоматики (технический университет)
Область применения биометрической идентификации лично-
сти включает в себя криминалистику, банковскую сферу, службы
безопасности и контроля. Уровень экономических преступлений,
мошенничества, терроризма, правовых нарушений может быть
существенно снижен путем идентификации потенциально опас-
ных лиц [1].
32. 32
В общем случае, задача биометрической идентификации
личности разрешима за счет распознавания изображений лиц, от-
печатков пальцев, подписей, сетчатки глаза, ладони, речевого сиг-
нала и др. (рис. 1).
Речевой сигнал
Отпечаток пальца
Сетчатка глаза
Жест
Подпись
Изображение
лица
Рис. 1. Объекты биометрической идентификации человека
Использование метода классификации в пространстве древо-
видных представлений образов эллиптическими примитивами по-
зволяет быстро и качественно выполнять классификацию разнород-
ных объектов. Структура используемых представлений позволяет
существенно уменьшить объем вычислений при поиске решения.
Предварительные опыты показывают, что вычислительная слож-
ность поиска решения на древовидных представлениях достигает
порядка KK 2log , что существенно меньше переборного поиска,
имеющего порядок сложности 2
K , где K – число классов. Результа-
ты применения предлагаемого метода для распознавания личности
по цветному изображению лица приведены в работе [4].
Эффективность распознавания системы биометрической
идентификации на основе метода древовидных описаний может
быть увеличена за счет повышения информативности исходных
данных: цветные изображения лиц, полутоновые объекты отпе-
чатков пальцев и подписей в различных ракурсах представления.
33. 33
Отпечаток, l = 0 l = 1 l = 2 l = 3 l = 4 l = 5 l = 6 l = 7 l = 8
ракурс N
. . .
Отпечаток, l = 0 l = 1 l = 2 l = 3 l = 4 l = 5 l = 6 l = 7 l = 8
ракурс 1
Рис. 2. Древовидное представление изображений отпечатков
пальцев в различных ракурсах по каналу I
Работа системы распознавания на основе развиваемого мето-
да будет включать в себя следующие шаги: предобработка, пред-
ставление и классификация [5]. Шаг предобработки состоит в по-
иске и выделении информативной части объектов на основе поро-
говой сегментации входного изображения подписей и ссылочных
точек (reference point) для изображений отпечатков пальцев [6].
На шаге представления данных будут выполняться проце-
дуры рекурсивного разбиения и аппроксимации информативной
области изображения эллиптическими примитивами. Каждое
изображение будет представляться древовидным описаниям в за-
висимости от уровня разрешения l (рис.2). Задание пространства
признаков будет осуществляться с использованием информации
каждого ракурса по каналам изображения: HSI для цветного изо-
бражения лица и I для полутоновых изображений подписей и от-
печатков пальцев.
В рамках классификации для определения класса входного
изображения будет использована модифицированная мера разли-
чия стопок деревьев в виду многоракурсности и многоканально-
сти информативных объектов (рис.3) [4].
Результаты работы системы на основе разнородных данных
(подписи, отпечатки пальцев, изображения лиц) будут сравни-
ваться с аналогичными результатами, приведенными в [4], на ос-
нове однородных данных (изображения лиц).
34. 34
Рис. 3. Биометрическая идентификация человека на основе
многоракурсных и многоканальных объектов
Согласно теории информации качество работы системы
распознавания увеличивается с увеличением числа классифика-
торов, вероятность ошибочных решений которых не превышает
50% [7]:
∏
=
=
N
i
iqQ
1
, Ni ,1= (1)
где i – количество классификаторов, iq - вероятность ошибочного
решения i – ого классификатора, Q - вероятность ошибочных ре-
шений системы. При увеличении i уменьшается Q.
Таким образом, увеличивая число ракурсов и каналов пред-
ставления объекта, качества распознавания системы должно уве-
личиваться.
БИБЛИОГРАФИЧЕСКИЙ СПИСОК
1. Степанов Д.Ю. О распознавании образов в искусственном
интеллекте // 3-я Всероссийская конференция студентов, аспирантов
и молодых ученых «Искусственный интеллект: философия, методо-
логия, инновации»: Сб. трудов – М.: Связь – Принт, 2009. с. 382-385.
35. 35
2. Lange M.M., Ganebnykh S.N. Tree-like Data Structures for
Effective Recognition of 2-D Solids // IEEE Proceedings of ICPR-
2004, Cambridge, England: IAPR, 2004. – Vol. 1.
3. Ганебных C.Н., Ланге М.М. Древовидное представление
образов для распознавания полутоновых объектов, М.: ВЦ РАН,
2007. – 30 с.
4. Ланге М.М., Степанов Д.Ю. Многослойное древовидное
представление объектов многоканальных изображений // 14-я
Всероссийская конференция «Математические методы распозна-
вания образов»: Сб. трудов – М.: Макс Пресс, 2009. с. 376-378.
5. Jain A.K. Statistical pattern recognition: a review // IEEE
Transactions on pattern analysis and machine intelligence, 2000 –
Vol.22.
6. Porwik P., Wrobel K. The New Algorithm of Fingerprint
Reference Point Location Based on Identification Masks // Computer
Recognition Systems, Heidelberg.: Springer Berlin, 2007 . p. 807 –
814.
7. Шеннон К. Работы по теории информации и кибернетики,
М.: Информационная литература, 1963. – 824 с.
ПРОЕКТИРОВАНИЕ ПРОГРАММНЫХ СРЕДСТВ
АНКЕТИРОВАНИЯ СОЦИАЛЬНОГО ИССЛЕДОВАНИЯ
А.А. Дагесян
Московский государственный институт радиотехники,
электроники и автоматики (технический университет)
Современные методы проведения социального исследования
позволяют получить с высокой точностью математическую модель
взаимоотношений сотрудников организации в виде социальной се-
ти с многомерными связями, вычислить некоторые интегральные
характеристики сети и персональные характеристики сотрудников,
формализующие различные аспекты этих отношений.
Результаты подобного исследования могут быть применены
для поддержки принятия управленческих решений, однако, в свя-
зи с большими объемами информации, сложностью ее получения
36. 36
и обработки, требуется автоматизация всех этапов проведения ис-
следования, в том числе, и этапа сбора информации, который
обычно проводится в виде анкетирования.
Первый вопрос, который следует учесть при разработке про-
граммного средства автоматизации анкетирования – это выбор архи-
тектуры, которая должна удовлетворять следующим требованиям:
1. Кроссплатформенность. Известно, что среди анкетируе-
мых могут быть пользователи различных операционных систем:
Linux, MacOS, Windows.
2. Большой территориальный разброс. Нельзя исключать
возможности, что некоторые пользователи могут оказаться на
значительном расстоянии, администрирование их вычислитель-
ных машин может быть затруднено.
3. Участие в исследовании пользователей с низким уровнем
владения компьютером. Необходимо предусмотреть решение, не
требующее от пользователей выполнения сложных операций.
4. Ограниченные людские ресурсы. Выбранное решение
должно обеспечивать минимальные трудозатраты со стороны ор-
ганизаторов исследования касательно настройки пользователь-
ских компьютеров.
5. Безопасность. Собираемая в ходе исследования инфор-
мация является конфиденциальной, следовательно, выбранный
способ взаимодействия должен обладать средствами идентифи-
кации и аутентификации пользователей, должен поддерживать
шифрование передаваемых данных.
Всем перечисленным требованиям удовлетворяет клиент-
серверная архитектура и протокол HTTP. Иными словами, опти-
мальным решением является предоставление возможности за-
полнения анкеты через браузер.
Анкетирование начинается с автоматической рассылки со-
общений по электронной почте с приглашением сотрудников ис-
следуемой организации. Текст и тему письма определяет социо-
лог, ответственный за проведение исследования, отдельно для
каждой рассылки.
При этом должна сохраняться возможность включения в
текст приглашения фамилии, имени, отчества и другой информа-
37. 37
ции об анкетируемом. В обязательном порядке письмо содержит
уникальную ссылку с идентификационной информацией, пройдя
по которой, сотрудник может приступить непосредственно к за-
полнению персональной анкеты.
Идентификация и аутентификация участника исследования
проводится по персональному ключу, содержащемуся в ссылке.
При необходимости ключ может быть введен вручную в специ-
альную форму. Пользователь имеет возможность в любой момент
приостановить заполнение анкеты, чтобы затем продолжить, ис-
пользуя тот же ключ.
Первым шагом заполнения анкеты является выбор сотруд-
ников для включения их в список контактов. Пользователю пред-
лагается ввести имя или фамилию искомого сотрудника, по мере
ввода осуществляется поиск и отображение возможных вариан-
тов. Отображение включает фамилию, имя, отчество, отдел,
должность и фотографию сотрудника. В случае если ни один из
найденных вариантов не является верным, пользователю предла-
гается подтвердить правильность заполнения информации, затем
создается анкета нового сотрудника. Пока пользователь не пере-
шел на следующий шаг, он может удалить недавно добавленный
контакт. После добавления первого контакта сотрудник помечает-
ся как начавший заполнение анкеты. После добавления контакта,
он исключается из возможных результатов поиска
На втором шаге пользователю предлагается ответить на вопро-
сы анкеты (рис. 1). Пользователю поочередно показываются все со-
трудники из списка контактов (информация по сотрудникам такая
же, как и на первом шаге). Относительно каждого сотрудника пред-
лагается ответить на вопросы анкеты. По мере заполнения анкеты
изменяются связи между участниками социальной сети в соответст-
вии с весами ответов и их принадлежностью к определенному срезу.
Здесь следует подробнее остановиться на математической мо-
дели социальной сети, используемой при проведении исследова-
ния. Как уже было сказано, при социальном исследовании исполь-
зуется социальная сеть с многомерными связями – направленный
взвешенный граф, узлами которого являются социальные объекты
(люди или группы людей), а ребрами – их взаимоотношения. При
38. 38
этом вес ребра представляет собой вектор, элемент вектора называ-
ется весов связи по какому-либо срезу. Срезом социальной сети на-
зывают изоморфный социальной сети граф, весами связей которого
являются веса по этому срезу. Анкета построена таким образом, что
каждый вопрос привязан к какому-либо срезу, а каждому ответу по-
ставлено в соответствие значение веса от 0 до 1. Результирующим
значением веса связи по какому-либо срезу является среднее ариф-
метическое от весов ответов на вопросы данного среза.
Рис. 1. Пример заполнения анкеты
Вопросы, на которые заполнен ответ, отделяются от осталь-
ных. После ответа на все вопросы связь помечается как закончен-
ная, пользователю предлагается заполнить анкеты по следующе-
му респонденту. Ответ можно поменять, пока пользователь не пе-
решел к следующему сотруднику. При этом пользователь в любой
момент может вернуться к первому шагу и дополнить список
контактов. После того, как все вопросы исчерпаны, пользователю
предлагается перейти на третий шаг.
