Разработка программного продукта для прогнозирования развития компонентов компьютерных систем

Пояснительная записка: 78 с., 21 рис., 2 табл., 28 источник, 8 прил.

Целью выпускной квалификационной работы является разработка программного приложения на основе сверточной нейросети по прогнозу компьютерных характеристик.

Главным назначение программы является автоматизация прогнозирования компьютерных характеристик.

Объектом исследования являются компьютерные характеристик.

Предметом исследования являются нейросетевое прогнозирование компьютерных характеристик.

Программа была разработана как нейросетевая программа, которая предназначена для автоматизации прогнозирования компьютерных характеристик.

ВВЕДЕНИЕ. 9

1 ОБЗОР ПРЕДМЕТНОЙ ОБЛАСТИ В РАЗВИТИИ ЭВМ, НЕЙРОННЫХ СЕТЕЙ И АНАЛОГОВ ПРОГНОЗА РАЗВиТИЯ СИСТЕМНЫХ КОМПОНЕТОВ КОМПЬЮТЕРА 10

1.1 Развитие ЭВМ.. 11

1.1.1 Нулевое поколение – механические компьютеры.. 11

1.1.2 Первое поколение – электронные лампы 13

1.1.3 Второе поколение – транзисторы.. 17

1.1.4 Третье поколение – интегральные схемы.. 19

1.1.5 Четвертое поколение – сверхбольшие интегральные схемы.. 19

1.2 Обзор и анализ архитектуры нейронной сети. 22

1.2.1 Виды нейросетей. 22

1.2.1.1 Перцпетрон. 22

1.2.1.2 Многослойный перцептрон. 23

1.2.1.3 Сеть радиальных базисных функций (RBFN) 24

1.2.1.4 Рекуррентные нейронные сети (RNN) 25

1.2.1.5 Долгая краткосрочная память (LSTM) 25

1.2.1.6 Сверточные нейронные сети (CNN) 26

1.2.1.7 Деконволюционные сети (DNN) 27

1.2.1.8 Автоэнкодер. 28

1.2.1.9 Вариационный автоэнкодер. 28

1.2.1.10 Шумоподавляющий автоэнкодер. 29

1.2.2 Выбор архитектуры нейронной сети. 29

1.3 Программы для прогноза системных характеристик компьютера. 29

1.3.1 Microsoft Excel 29

1.3.2 Statistica. 31

1.3.3 Разрабатываемый программный продукт. 33

2 ПРОЕКТИРОВАНИЕ И РАЗРАБОТКА ПРОГРАММНОГО МОДУЛЯ ПРОГНОЗИРОВАНИЯ НЕЙРОСЕТЬЮ ПОВЕДЕНИЯ РАЗВИТИЯ КОМПЬЮТЕРНЫХ ХАРАКТЕРИСТИК. 34

2.1 Концептуальное проектирование через диаграмму mind map. 34

2.2 Моделирование архитектуры НС.. 37

2.3 Диаграмма вариантов. 40

3.4 Диаграмма компонентов. 41

2.5 Диаграмма взаимодействия. 42

2.6 Реализации функций модуля. 43

2.6.1 Реализации функции разделения последовательности. 43

2.6.2 Реализации метода прогнозирования. 44

3 ТЕСТИРОВАНИЕ И АНАЛИЗ РЕЗУЛЬТАТОВ РАБОТЫ ПРОДУКТА.. 46

4 ОХРАНЫ ТРУДА, БЕЗОПАСНОСТЬ ЖИЗНЕДЕЯТЕЛЬНОСТИ И ГРАЖДАНСКАЯ ОБОРОНА.. 51

4.1 Анализ характеристик и потенциальных опасностей при работе за ПК.. 51

4.2 Выбор мероприятий для создания безопасных условий труда за ПК.. 53

4.3 Расчет воздухообмена в помещении. 55

4.4 Обеспечение пожарной безопасности на предприятии. 58

ЗАКЛЮЧЕНИЕ. 66

СПИСОК ИСПОЛЬЗУЕМЫХ ИСТОЧНИКОВ.. 67

Приложение А ТЕХНИЧЕСКОЕ ЗАДАНИЕ. 68

Приложение Б ЛИСТИНГ. 70

Приложение В ПРОГРАММА ПРОГНОЗА. ДИАГРАММА ВАРИАНТОВ ИСПОЛЬЗОВАНИЯ. 72

Приложение Г ПРОГРАММА ПРОГНОЗА. ДИАГРАММА КОМПОНЕНТОВ. 73

Приложение Д ПРОГРАММА ПРОГНОЗА. ДИАГРАММА ВЗАИМОДЕЙСТВИЙ 74

Приложение Е ПРОГРАММА ПРОГНОЗА. МЕНТАЛЬНАЯ КАРТА ПРОЕКТА 75

Приложение Ж ПЕРЕЧЕНЬ ЗАМЕЧАНИЙ НОРМОКОНТРОЛЕРА.. 76

К ДИПЛОМНОМУ ПРОЕКТУ.. 76

Приложение З ЗАЯВЛЕНИЕ

1. Аноприенко, А.Я. Закономерности развития компьютерных систем / А.Я. Аноприенко // Научная дискуссия: инновации в современном мире: сб. ст. по материалам XVIII междунар. заоч. науч.-практ. конф./ Междунар. центр науки и образования. – М., 2013. – № 10(18). - С. 19-29.

2. Олег Коленченко, О Эволюция процессоров. Часть 1: 8-битная эпоха [Электронный ресурс]. - URL: https://www.ferra.ru/review/computers/processor-evolution-part-1.htm (Дата обращения 22.09.2019).

3. Олег Коленченко, О Эволюция процессоров. Часть 2: 16-битная эпоха [Электронный ресурс]. - URL: https://www.ferra.ru/review/computers/processor-evolution-part-2.htm (Дата обращения 22.09.2019).

4. Олег Коленченко, О Эволюция процессоров. Часть 3: 32-битные процессоры во второй половине 1980-х годов [Электронный ресурс]. - URL: https://www.ferra.ru/review/computers/processor-evolution-part-3.htm (Дата обращения 22.09.2019).

5. Олег Коленченко, О Эволюция процессоров. Часть 4: архитектура RISC и развитие индустрии в 1990-е годы [Электронный ресурс]. - URL: https://www.ferra.ru/review/computers/processor-evolution-part-4.htm (Дата обращения 22.09.2019).

6. Олег Коленченко, О Эволюция процессоров. Часть 5: современность [Электронный ресурс]. - URL: https://www.ferra.ru/review/computers/processor-evolution-part-5.htm (Дата обращения 22.09.2019).

7. AMD 2901 bit-slice processor family [Электронный ресурс]. – Режим доступа: https://www.cpu-world.com/CPUs/2901/index.html

8. AMD 29100 controller family [Электронный ресурс]. – Режим доступа: http://www.amdclub.ru/content/view/62/2/

9. Спецификации процессоров AMD Athlon 64/FX, AMD Phenom [Электронный ресурс]. – Режим доступа: http://www.faqs.org/faqs/pc-hardware-faq/chiplist/part2/

10. Personal computer chip list [Электронный ресурс]. – Режим доступа: http://www.faqs.org/faqs/pc-hardware-faq/chiplist/part2/

11. Список и характеристики процессоров К8 [Электронный ресурс]. – Режим доступа: https://web.archive.org/web/20070715212049/http://www.sandpile.org/impl/k8.htmГелиг, А. Х. Введение в математическую теорию обучаемых распознающих систем и нейронных сетей. Учебное пособие / А.Х. Гелиг, А.С. Матвеев. – М.: Издательство СПбГУ, 2018. – 224 c.

12. Кащенко, С. А. Модели волновой памяти / С.А. Кащенко, В.В. Майоров. – М.: Либроком, 2019. – 288 c.

13. Круглов, В. В. Искусственные нейронные сети. Теория и практика / В.В. Круглов, В.В. Борисов. – М.: Горячая линия – Телеком, 2019. – 382 c.

14. Латыпова, Рамиля Нейронные сети / Рамиля Латыпова. – М.: LAP Lambert Academic Publishing, 2018. – 422 c.

15. Олескин, А. В. Сетевые структуры в биосистемах и человеческом обществе / А.В. Олескин. – М.: Едиториал УРСС, Либроком, 2018. - 304 c.

16. Омату, Сигеру Нейроуправление и его приложения. Книга 2 / Сигеру Омату. – М.: Радиотехника, 2019. – 325 c.

17. Редько, В.Г. Подходы к моделированию мышления / В.Г. Редько. – Москва: Мир, 2017. – 657 c.

18. Редько, В.Г. Эволюция, нейронные сети, интеллект: Модели и концепции эволюционной кибернетики / В.Г. Редько. – Москва: ИЛ, 2017. – 224 c.

19. Рутковская, Д. Нейронные сети, генетические алгоритмы и нечеткие системы / Д. Рутковская, М. Пилиньский, Л. Рутковский. - М.: Горячая линия – Телеком, 2018. – 384 c.

20. Рышард, Тадеусевич Элементарное введение в технологию нейронных сетей с примерами программ / Тадеусевич Рышард. – М.: Горячая линия – Телеком, 2018. – 896 c.

21. Тархов, Д.А. Нейросетевые модели и алгоритмы. Справочник / Д.А. Тархов. – М.: Радиотехника, 2018. – 359 c.

22. Хайкин, Саймон Нейронные сети. Полный курс: моногр. / Саймон Хайкин. – М.: Вильямс, 2017. – 788 c.

23. Безопасность жизнедеятельности [Электронный ресурс]. – Режим доступа: https://studme.org/1821100128514/bzhd/strukturnye_urovni_ bezopasnosti_zhiznedeyatelnosti.

24. Арутунян, Р.В. Воздействие лазерного излучения на материалы / Р.В. Арутунян, В.Ю. Баранов, Л.А. Большов, и др. – М.: Наука, 2011. – 367 c.

25. Безопасность жизнедеятельности. Производственная безопасность и охрана труда. – М.: Высшая школа, 2015. – 432 c.

26. Безопасность и охрана труда. Шпаргалка. – М.: Окей-книга, 2015. – 630 c.

27. Безопасность России. Анализ риска и проблем безопасности. В 4 частях. Часть 2. Безопасность гражданского и оборонного комплексов и управление рисками. – М.: Международный гуманитарный фонд «Знание», 2015. – 752 c.

28. Ботыгин, Владимир Иванович; Кисляков Павел Александрович Гражданская Оборона / Александрович Ботыгин Владимир Иванович; Кисляков Павел. – Москва: Гостехиздат, 2016. – 266 c.