Пример готовой дипломной работы по предмету: Информационные технологии
Содержание
Введение 5
1 АНАЛИТИЧЕСКАЯ ЧАСТЬ 6
1.1 Обоснование актуальности разработки 6
1.2 Описание предметной области 7
1.3 Постановка задачи 13
1.4 Описание технических и программных средств разработки 14
2 ФАКТОРЫ РИСКА ССП 16
2.1 Описание состава и специфики функционирования ССП 16
2.2 Выявление факторов риска ССП 27
3 РЕАЛИЗАЦИЯ НЕЧЕТКОЙ МОДЕЛИ ОЦЕНКИ И УПРАВЛЕНИЯ РИСКАМИ ССП 29
3.1 Пакет Fuzzy Logic Toolbox 29
3.2 Реализация нечеткой модели оценки рисков подсистемы ССП ПВД 31
3.3 Реализация нечеткой модели оценки рисков подсистемы ССП СПП 39
3.4 Реализация нечеткой модели оценки рисков подсистемы ССП ГЧП 45
3.5 Реализация нечеткой модели оценки рисков подсистемы ССП ПСП 53
3.6 Реализация нечеткой модели оценки рисков подсистемы ССП ПАП 61
4 ОХРАНА ТРУДА 69
4.1 Требования к производственным помещениям для работы с ВДТ 69
4.2 Требования к микроклимату помещений для ЭВМ 74
4.3 Требования к организации рабочего места пользователя ЭВМ 76
4.4 Национальные нормативные документы по охране труда пользователей ВДТ 79
ЗАКЛЮЧЕНИЕ 81
ПЕРЕЧЕНЬ ССЫЛОК 82
ПРИЛОЖЕНИЕ А 8
Выдержка из текста
Тенденция увеличения сложности математических и формальных моделей реальных систем и процессов управления связана с желанием повысить их адекватность и учесть все большее число различных факторов, влияющих на процессы принятия решений способствует необходимости разработки и использования нечеткого моделирования. Традиционные методы построения нечетких моделей не приводят к удовлетворительным результатам, когда входной описание, подлежащего решению проблемы, заведомо является неточным или неполным.
При этом стремление получить всю исчерпывающую информацию для построения точной математической модели сколько-нибудь сложной реальной ситуации может привести к потере времени и средств, так как это может быть в принципе невозможно
В подобных случаях наиболее целесообразно воспользоваться такими методами, которые специально ориентированы на построение моделей, учитывающих неполноту и неточность исходных данных. Именно в таких ситуациях технология нечеткого моделирования оказывается наиболее конструктивной, поскольку за последнее десятилетие на ее основе были решены сотни практических задач управления и принятия решений.
Тщательная проработка и учет рисков стала неотъемлемой частью и важной составляющей успеха деятельности каждого судовии компании. Однако все чаще компаниям приходится принимать решения в условиях неопределенности, которые могут привести к непредсказуемым последствиям и, соответственно, нежелательным результатам и убыткам.
Своевременное выявление, а также адекватная и наиболее точная оценка рисков является одной из насущных проблем современного анализа.
В настоящее время актуальной задачей является необходимостью многокритериальной оценки рисков для принятия соответствующих мер при планировании и контроле состояния судовых систем пожаротушения
Список использованной литературы
1. Аверкин А.Н. Нечеткие множества в моделях управления и искусственного интеллекта / А.Н. Аверкин, И.З. Батыршин. – М.:Наука, 1986. – 312 с.
2. Акимов В.А. Риски в природе, техносфере, обществе и экономике / В.А. Акимов, В.В. Лесных, Н.Н. Раднаев. – М.: Деловой экспресс, 2004. – 352 с.
3. Александров А.В. Судовые системы / А.В. Александров. – Л.: Судостроение, 1985. — 544 с.
4. Аронов И.З. Современные проблемы безопасности технических систем и анализа риска / Аронов И.З. // Стандарты и качество, 1998. — № 3. — С. 451.
5. Борисов В.В. Нечеткие модели и сети / В.В. Борисов, В.В. Круглов. – М.: Горячая линия-Телеком, 2007. – 284 с.
6. Головко С.В. Диагностика технического состояния судового электрооборудования на основе интеллектуального анализа данных / С.В. Головко // Вестник АГТУ, Управление вычислительная техника и информатика, 2009. – № 2. – С 90-94.
7. Жидецкий В.Ц. Основы охраны труда / В.Ц. Жидецкий, В.С. Джигирей, Ф.В. Мельников. – Львов: Афиша, 2000. – 351 с.
8. Заде Л.А. Размытые множества и их применения в распознавании образов и кластер-анализе / Л.А. Заде. — М.: Мир, 1980. – 390 с.
9. Таганов А.И. Методика анализа и сокращения рисков проектов сложных программных систем по характеристикам качества / А.И. Таганов // Вестник РГРТУ. – Рязань, 2010. – № 30. – С. 77 – 82.
10. Леоненков А. Нечеткое моделирование в среде MATLAB и fuzzyTECH / А. Леоненков. – СПб.: БХВ-Петербург, 2005. – 736 с.
11. Марков А.С. Управление рисками – нормативный вакуум информационной безопасности / А.С. Марков, В.Л. Цирлов // Открытые системы. СУБД: Журнал для профессионалов в области информационных технологий, 2007. – № 8. – С. 63 – 67.
12. Надеев А.И. Диагностика технического состояния судовых дизелей на основе интеллектуального анализа данных / А.И. Надев, Ф.В Свирепов // Судовые энергетические установки и машинно-движительные комплексы, 2012. – № 6. – С 119-124.
13. Покусаев М.Н., Касимов Н.Н. Система диагностики судовых энергетических установок с применением нейросетевых моделей / М.Н. Покусаев, Н.Н. Касимов // Вестник АГТУ, Управление вычислительная техника и информатика, 2012. – № 2. – С. 88-92.
14. Симонов С.В. Анализ рисков, управление рисками. / С.В.Симонов – Jet Info, 2003. – 28 с.
15. Тарасян В.С. Пакет Fuzzy Logic Toolbox for Matlab: учеб.пособие / В.С. Тарасян. – Екатеринбург: УрГУПС, 2013. – 112 с.
16. Тетерин И.М., Методология разработки экспертных систем для оценки рисков / И.М. Тетерин, В.М. Климовцов, Ю.В. Прус. − Интернет – журнал «Технологии техносферной безопасности» − 2008. − № 5 (21).
– С. 1 – 68.
17. Хенли Э.Д. Надежность технических систем и оценка риска / Э.Д. Хенли, Х. Кумамото. – М.: Машиностроение, 1984. – 320 с.
18. Чиняев И.А. Судовые системы / И.А. Чиняев. – М.: Транс, 1984. – 216 c.
19. Штовба С.Д. Проектирование нечетких систем средствами MATLAB / С.Д. Штовба. – М.: Горячая линия – Телеком, 2007. – 288 с.
20. Яхъяева Г.Э. Нечеткие множества и нейронные сети: Учебное пособие/ Г.Э. Яхъяева. – М.: Интернет-Университет Информационных Технологий; БИНОМ. Лаборатория знаний, 2006. – 316 с.
