Производственная практика по ИБ. Отчёт по производственной практике. Ann, обычно называемые просто нейронными сетями
 Скачать 3.64 Mb.
|
|
Отчёт по производственной практике. Задание №1 Существуют следующее современные и актуальные методы анализа данных в информационных системах: - Искусственная нейронная сеть (ANN), обычно называемые просто нейронными сетями (NN) или, еще проще, нейронными сетями, [1] представляют собой вычислительные системы, основанные на биологических нейронных сетях, которые составляют мозг животных.  ИНС основана на наборе соединенных блоков или узлов, называемых искусственными нейронами, которые в общих чертах моделируют нейроны биологического мозга. Каждое соединение, подобно синапсам в биологическом мозге, может передавать сигнал другим нейронам. Искусственный нейрон получает сигналы, затем обрабатывает их и может передавать сигналы нейронам, подключенным к нему. "Сигнал" при соединении представляет собой действительное число, а выходные данные каждого нейрона вычисляются с помощью некоторой нелинейной функции от суммы его входных данных. Соединения называются ребрами. Нейроны и ребра обычно имеют вес, который корректируется по мере обучения. Вес увеличивает или уменьшает силу сигнала при соединении. Нейроны могут иметь такой порог, что сигнал отправляется только в том случае, если совокупный сигнал пересекает этот порог. Обычно нейроны объединяются в слои. Различные слои могут выполнять различные преобразования на своих входных данных. Сигналы передаются от первого слоя (входного слоя) к последнему слою (выходному слою), возможно, после многократного обхода слоев. - Фа́кторный анализ — многомерный метод, применяемый для изучения взаимосвязей между значениями переменных. Предполагается, что известные переменные зависят от меньшего количества неизвестных переменных и случайной ошибки. Факторный анализ позволяет решить две важные проблемы исследователя: описать объект измерения всесторонне и в то же время компактно. С помощью факторного анализа возможно выявление скрытых переменных факторов, отвечающих за наличие линейных статистических корреляций между наблюдаемыми переменными. Две основных цели факторного анализа: определение взаимосвязей между переменными, (классификация переменных), то есть «объективная R-классификация»[1][2]; сокращение числа переменных необходимых для описания данных. При анализе в один фактор объединяются сильно коррелирующие между собой переменные, как следствие происходит перераспределение дисперсии между компонентами и получается максимально простая и наглядная структура факторов. После объединения коррелированность компонент внутри каждого фактора между собой будет выше, чем их коррелированность с компонентами из других факторов. Эта процедура также позволяет выделить латентные переменные, что бывает особенно важно при анализе социальных представлений и ценностей. Например, анализируя оценки, полученные по нескольким шкалам, исследователь замечает, что они сходны между собой и имеют высокий коэффициент корреляции, он может предположить, что существует некоторая латентная переменная, с помощью которой можно объяснить наблюдаемое сходство полученных оценок. Такую латентную переменную называют фактором. Данный фактор влияет на многочисленные показатели других переменных, что приводит нас к возможности и необходимости выделить его как наиболее общий, более высокого порядка. Для выявления наиболее значимых факторов и, как следствие, факторной структуры, наиболее оправданно применять метод главных компонент (МГК). Суть данного метода состоит в замене коррелированных компонентов некоррелированными факторами. Другой важной характеристикой метода является возможность ограничиться наиболее информативными главными компонентами и исключить остальные из анализа, что упрощает интерпретацию результатов. Достоинство МГК также в том, что он — единственный математически обоснованный метод факторного анализа[1][3]. По утверждению ряда исследователей МГК не является методом факторного анализа, поскольку не расщепляет дисперсию индикаторов на общую и уникальную[4].Основной смысл факторного анализа заключается в выделении из всей совокупности переменных только небольшого числа латентных независимых друг от друга группировок, внутри которых переменные связаны сильнее, чем переменные, относящиеся к разным группировкам. Факторный анализ может быть: разведочным — он осуществляется при исследовании скрытой факторной структуры без предположения о числе факторов и их нагрузках; конфирматорным (подтверждающим), предназначенным для проверки гипотез о числе факторов и их нагрузках.  - Регрессио́нный анализ — набор статистических методов исследования влияния одной или нескольких независимых переменных {\displaystyle X_{1},X_{2},...,X_{p}} на зависимую переменную {\displaystyle Y}. Независимые переменные иначе называют регрессорами или предикторами, а зависимые переменные — критериальными или регрессантами. Терминология зависимых и независимых переменных отражает лишь математическую зависимость переменных (см. Корреляция), а не причинно-следственные отношения. Наиболее распространённый вид регрессионного анализа — линейная регрессия, когда находят линейную функцию, которая, согласно определённым математическим критериям, наиболее соответствует данным. Например, в методе наименьших квадратов вычисляется прямая(или гиперплоскость), сумма квадратов между которой и данными минимальна.;  - Панельный анализ (данных) статистический метод, широко используемый в социальная наука, эпидемиология, и эконометрика для анализа двухмерного (обычно поперечного и продольного) данные панели. Данные обычно собираются с течением времени и по одним и тем же лицам, а затем регресс проходит по этим двум измерениям. Панельные данные[1][2], или лонгитюдные данные[2] — используемые в социальных науках и эконометрике многомерные данные, получаемые серией измерений или наблюдений за несколько периодов времени для одних и тех же компаний или людей. Исследование, в котором используются панельные данные, называется панельным исследованием.  В приведенном примере показаны два набора данных, собранные в панельную структуру. Индивидуальные характеристики (доход, возраст, пол) собираются для разных людей и разных лет. В первом наборе данных два человека (№ 1, № 2) наблюдаются каждый год в течение трех лет (2016, 2017, 2018). Во втором наборе данных три человека (№ 1, № 2, № 3) наблюдаются два раза (человек № 1), три раза (человек № 2) и один раз (человек № 3), соответственно, за три года (2016, 2017, 2018); в частности, для человека № 1 отсутствуют данные по 2018 году, а для человек № 3 — по 2016 и 2018 году. Сбалансированная панель[3] (первый пример) представляет собой набор данных, в котором каждый член группы (то есть человек) наблюдается каждый год. Следовательно, если сбалансированная панель содержит N единиц наблюдения и Т периодов, число наблюдений (n) в наборе данных обязательно составит п = N × T[4]. Несбалансированная панель[3] (второй набор данных в примере) представляет собой набор данных, в котором, по меньшей мере, один член группы не имеет данных по всем периодам. Поэтому, если несбалансированная панель содержит N единиц наблюдения и Т периодов, то число наблюдений (n) в наборе данных строго меньше их произведения: п < N × T[4]. Оба набора данных структурированы в длинном формате, в котором одна строка содержит одно наблюдение за один раз. Другим способом структурирования панельных данных является широкий формат, где одна строка представляет одну единицу наблюдения для всех моментов времени[5] (например, в широком формате будет только две (первый пример) или три (второй пример) строки данных, с дополнительными столбцами для каждой переменной времени (доход, возраст).  - Корреляционный анализ — метод обработки статистических данных, с помощью которого измеряется теснота связи между двумя или более переменными.;  Семанти́ческий ана́лиз — этап в последовательности действий алгоритма автоматического понимания текстов, заключающийся в выделении семантических отношений, формировании семантического представления текстов. Один из возможных вариантов представления семантического представления — структура, состоящая из «текстовых фактов». Семантический анализ в рамках одного предложения называется локальным семантическим анализом.  - Анализ данных — область математики и информатики, занимающаяся построением и исследованием наиболее общих математических методов и вычислительных алгоритмов извлечения знаний из экспериментальных (в широком смысле) данных[1]; процесс исследования, фильтрации, преобразования и моделирования данных с целью извлечения полезной информации и принятия решений. Анализ данных имеет множество аспектов и подходов, охватывает разные методы в различных областях науки и деятельности.  Прежде чем говорить о выборе метода анализа данных, следует выделить фундаментальную основу любого программного продукта - основная цель или задача, которую будет решать этот продукт. От направления зависит, какую информацию необходимо подавать на вход информационной системы, а от того какой она будет на входе уже зависит сам выбор метода. Таким образом, если вектор имеет, например, экономическую направленность, то на вход будет подаваться экономическая информация (чаще выраженная в числах), а в качестве метода будет использоваться метод, работающий с такой информацией. Наиболее часто в организациях используются экономические информационные системы, то есть системы, работающие с экономической информацией и на выходе дающие соответствующего рода результаты. Под экономической информацией понимаются сведения о процессах производства, материальных ресурсов, трудовых ресурсов, финансовых процессах и о состоянии объектов управления на определенное время. Она возникает в процессе производственной-хозяйственной деятельности хозяйствующих субъектов, а ее назначение состоит в применении для управленческих нужд. Особенности экономической информации предопределяют необходимость и экономическую целесообразность применения специальных технических средств, в том числе средств вычислительной техники, при её сборе, накоплении, передаче и обработке. Поэтому экономическая информация является как предметом, так и продуктом автоматизированной обработки. Данный вид информации чаще всего выражается в числовом формате, поэтому методам для его обработки необходимо находить причинно-следственные связи в числовых структурах для этих целей могут использоваться методы факторного анализа, регрессионного анализа и анализа панельных данных. Информация, подаваемая на вход информационной системы может быть представлена в смешанном виде или иметь отфильтрованный вид, то есть однородную числовую или текстовую структуру. В случае, когда информация выражена в смешанном виде, в зависимости от целей ее приводят к однородному виду с помощью метода Data mining или вручную, или используют методы способные без участия человека обрабатывать такую информацию - искусственные нейронные сети или искусственный интеллект. Задачи по обработки смешанной информации могут сводится к «смешиванию» или комбинированию методов, в зависимости от поставленных задач. Таким образом, отфильтровав информацию с помощью метода Data Mining и получив однородную числовую структуру, можно использовать метод факторного анализа.  Возвращаясь к типизации информации стоит отметить такой вид как текстовая информация. Обрабатывая такого рода информацию, используются методы семантического анализа. Данные методы является сложной математической задачей для «машины» и как правило применяются в процессе создания искусственного интеллекта, однако являются эффективным помощником для информационных систем сфер торговли, маркетинга, журналистики и т. д. Таким образом, перед тем как выбирать метод для анализа данных в информационных системах, необходимо определится с целью или задачей, которая будет выполнятся с помощью программного продукта. После того как выявлена цель, необходимо обозначить ряд критериев к входной информации, а затем привести ее к необходимому виду. И только после того как информация имеет необходимый вид, программист переходит к этапу применения метода анализа данных. Задание №2  Техническая документация- это комплект документов, используемых при создании, проектировании, строительстве, а также при эксплуатации объектов технического назначения. К таким объектам относятся сооружения, здания, промышленное оборудование, программное, аппаратное обеспечение и т.п. Согласно требованиям проведения процедуры сертификации и процедуры экспертизы промышленной безопасности заявителю необходимо предоставить в центр по сертификации комплект технической документации. В рамках оказания данной услуги проводится разработка технической документации. Техническую документацию разделяют на несколько видов: Конструкторская документация (КД) — графические и текстовые документы, которые, в совокупности или в отдельности, определяют состав и устройство изделия и содержат необходимые данные для его разработки, изготовления, контроля, эксплуатации, ремонта и утилизации. В соответствии с ГОСТ 2.102-2003 (Единая система конструкторской документации (ЕСКД). Виды и комплектность конструкторских документов), эксплуатационная документация - это документы, предназначенные для использования при эксплуатации, обслуживании и ремонте изделия в процессе эксплуатации. Разрабатываются такие документы на этапе рабочего проектирования. Ремонтная документация (РД) - рабочая конструкторская документация, содержащая в зависимости от назначения данные, необходимые для подготовки ремонтного производства, проведения ремонта и контроля изделий после ремонта. Технологической документацией — это комплект текстовых и графических документов, которые устанавливают чёткие правила и требования для выполнения технологического процесса производства. документы, определяющие технологический цикл изделия документы, дающие информацию, необходимую для организации производства и ремонта изделия Технической документацией также может называться технические условия, технический паспорт, техническое руководство или техническая литература. Кроме того существуют более узко применимые документы, устанавливающие специфические требования. К таким можно отнести паспорта безопасности, расчет калорийности и некоторые другие. Техническая документация наглядно демонстрирует и позволяет проследить правильность хода процесса, своевременно выявить отклонения или сбои и предупредить выпуск некачественной продукции или выполнение услуг. Также техническая документация необходима при оформлении договоров, сертификатов соответствия и при прохождении инспекционных проверок в компании надзорными органами. В производстве продукции существуют следующие виды технической документации – спецификация, паспорт качества, технические условия (ТУ), которые необходимо зарегистрировать в надзорных органах Опытные эксперты Российского Сертификационного Центра осуществляют разработку технической документации строго в соответствии с требованиями действующих нормативных документов: Технических регламентов Таможенного Союза, ГОСТ 2 "Единая система конструкторской документации", Стандартов международной организации по стандартизации (ISO), Внутренних стандартов клиента  Техническая документация делиться на несколько видов: Технические условия на пищевую продукцию Регистрация технических условий Разработка технологической инструкции Расчет энергетической ценности Паспорт на продукцию Разработка технических условий Паспорт безопасности продукции регистрация паспорта безопастности Руководство по эксплуатации Разработка макета этикетки согласно требованиям ТР ТС Технической документацией называют перечень технических и конструкторских документов, которые содержат информацию о товарах (услугах), порядке их выпуска, хранения, транспортировки, нормах безопасности и иное. Стадии разработки технической документации: Процедура разработки техдокументации состоит из следующих стадий: 1. Сначала изготовитель товаров (исполнитель услуг) заполняет заявку на сайте https://delotest.ru/. 2. После этого эксперты компании связываются с заявителем по телефону и уточняют детали оформления в каждом конкретном случае. 3. Подписывается договор о сотрудничестве. 4. Следующий этап подготовительный – клиент предоставляет определенный пакет сведений. Специалисты анализируют его и сопоставляют с требованиями действующих нормативных актов. 5. Затем составляется проект документа с учетом актуальных норм закона. 6. Макет направляется заказчику для изучения и утверждения – при необходимости субъект хозяйствования может вносить свои правки и дополнения. 7. Далее вносятся соответствующие изменения, после чего НТД утверждается заявителем. 8. Оформленная техдокументация передается заказчику – при желании ее можно предварительно зарегистрировать в реестре (если это предусмотрено действующим законодательством). Задание №3 Техническая архитектура представляет собой совокупность следующих технических средств: один сервер, 200 персональных компьютеров, два канала связи для подключения к сети Интернет, двадцать многофункциональных устройств (принтер-сканер-копир). Структурная схема технической архитектуры предприятия представлена на рисунке  Задание №4  Разработка должна быть проведена в три стадии: разработка технического задания рабочее проектирование внедрение Этапы разработки  На стадии разработки технического задания должен быть выполнен этап разработки, согласования и утверждения настоящего технического задания. На стадии рабочего проектирования должны быть выполнены перечисленные ниже этапы работ: разработка программы; разработка программной документации; испытания программы. На стадии внедрения должен быть выполнен этап разработки - подготовка и передача программы. Содержание работ по этапам  На этапе разработки технического задания должны быть выполнены перечисленные ниже работы: постановка задачи; определение и уточнение требований к техническим средствам; определение требований к программе; определение стадий, этапов и сроков разработки программы и документации на неё; выбор языков программирования; согласование и утверждение технического задания. На этапе разработки программы должна быть выполнена работа по программированию и отладке программы. На этапе разработки программной документации должна быть выполнена разработка программных документов в соответствии с требованиями ГОСТ 19.101-77 и требованием п. «Предварительный состав программной документации» настоящего технического задания. На этапе испытаний программы должны быть выполнены перечисленные ниже виды работ: разработка, согласование и утверждение программы и методики испытаний; проведение приемо-сдаточных испытаний; корректировка программы и программной документации по результатам испытаний. На этапе подготовки и передачи программы должна быть выполнена работа по подготовке и передаче программы и программной документации в эксплуатацию. Задание №5  Методы урегулирования организационных конфликтов: Четкая формулировка требований. Разъяснение требований к результатам работы каждого конкретного работника. Использование координирующих механизмов. Строгое соблюдение принципа единоначалия облегчает управление большой группой конфликтных ситуаций. Установление общих целей. Этому способствует информированность всех работников о политике, стратегии и перспективах организации. Система поощрений. Установление таких критериев эффективности работы, которые исключают столкновение интересов различных подразделений и работников.  Принципы разрешения конфликта: Институциализация – установление норм и процедур регулирования конфликтов. Легитимация- введение обязательных норм взаимодействия конфликтующих сторон. Редукция – последовательное ослабление конфликта в результате перевода на более мягкий тип противоборства. |