Будь ласка, використовуйте цей ідентифікатор, щоб цитувати або посилатися на цей матеріал: http://elartu.tntu.edu.ua/handle/123456789/19021
Назва: Дослідження методів штучного інтелекту для оптимального вибору архітектурних шаблонів програмних систем
Інші назви: Artificial intelligence methods studying for software systems architecture patterns optimal choice
Автори: Козак, Ярослав Михайлович
Kozak, Yaroslav
Бібліографічний опис: Козак Я. М. Дослідження методів штучного інтелекту для оптимального вибору архітектурних шаблонів програмних систем: автореферат дипломної роботи магістра за спеціальністю «8.05010201» – комп’ютерні системи та мережі/ Я. М. Козак – Тернопільський національний технічний університет імені Івана Пулюя – Тернопіль, ТНТУ, 2017. – 8 с.
Bibliographic description: Kozak Y. M. Artificial intelligence methods studying for software systems architecture patterns optimal choice: abstract of master’s thesis on speciality 8.05010201 – compuer systems and networks / Y. M. Kozak – Ivan Pul’uj Ternopil National Technical University – Ternopil: TNTU, 2017. – 8 p.
Дата публікації: 17-лют-2017
Дата внесення: 17-лют-2017
Видавництво: Тернопільський національний технічний університет імені Івана Пулюя
Країна (код): UA
Місце видання, проведення: Тернопіль
УДК: 004.891.2
Теми: архітектура
програмна система
шаблон
нейронна мережа
вибір
architecture
software system
pattern
neural network
choice
Короткий огляд (реферат): Основними завданнями дипломної роботи магістра є дослідження сучасного стану і підходів до проектування архітектури програмних систем, виявлення недоліків виборі оптимальних архітектурних шаблонів проектування, обґрунтування моделей якості для забезпечення вимог повноти до архітектури, розробка методу оптимального вибору архітектурних шаблонів на основі підходів штучного інтелекту і розробки програмного засобу його підтримки, які в комплексі дали б змогу підвищити ефективність процесу проектування архітектури і якості кінцевого продукту. На концептуальному рівні, метод оптимального вибору шаблонів проектування архітектури програмних систем орієнтований на процес визначення шаблонів шляхом автоматичного аналізу моделей вимог до архітектури та моделей шаблонів проектування. Моделі вимог та шаблонів можуть формуватися експертом виходячи із цілей розробки, специфіки процесу розробки чи прийнятих погоджень. Основним компонентом процесу визначення шаблонів проектування є багаторівнева нейромережа. Розмірність нейромережі визначається розмірністю відповідних матриць. Запропоновано програмний комплекс для підтримки методів побудови моделей вимог до архітектури програмного забезпечення. У даному засобі реалізовано можливість збору потреб замовника і об’єднання їх в групи.
The main objectives of the thesis master is to study the current state and approaches to the design of the architecture of software systems, identify gaps choosing the best architectural design patterns, justification of quality to meet the requirements of completeness to architecture, design method of optimal choice of architectural patterns based approaches to artificial intelligence and software development its support, which together would allow to increase the efficiency of the design process architecture and quality of the final product. At the conceptual level, the method of selecting the optimum architecture design patterns software systems focused on the process of identifying patterns by automatically analyzing requirements for models and models of architecture design patterns. Models of requirements and patterns can be formed on the basis of expert development goals, specific development process or accept approvals. The main component of the definition of design patterns is a multilevel neural network. The dimension of the neural network is determined by the dimension of the matrices.. A software system to support methods for constructing models of requirements to software architecture. This means ability to collect customer needs and combining them into groups. This tool allows you to work with the database and facilitates the creation of architectural requirements for software template. Developed a tool to support methods for constructing models of architectural pattern that enables you to describe them and add to the choice of a neural network.
URI (Уніфікований ідентифікатор ресурсу): http://elartu.tntu.edu.ua/handle/123456789/19021
Тип вмісту: Thesis
Розташовується у зібраннях:8.05010201 — комп’ютерні системи та мережі

Файли цього матеріалу:
Файл Опис РозмірФормат 
KSM_arefKozak2017.pdf277,68 kBAdobe PDFПереглянути/відкрити


Усі матеріали в архіві електронних ресурсів захищені авторським правом, всі права збережені.

Інструменти адміністратора