Рус Eng За 365 дней одобрено статей: 1999,   статей на доработке: 339 отклонено статей: 788 
Библиотека
Статьи и журналы | Тарифы | Оплата | Ваш профиль

Линь М., Чжао С., Цзы С., Го П., Фань Ц. Классификация программного обеспечения по обработке данных метеорологических спутников

Опубликовано в журнале "Исследования космоса" в № 1 за 2018 год в рубрике "Исследования Земли" на страницах 335-341.

Аннотация: Эффективная работа метеорологических спутниковых систем предполагает наличие не только наземных комплексов управления с системой телеметрии, но и многочисленных прикладных программных продуктов по передаче, обработке и распространению данных самих метеорологических наблюдений. Оптимизация функционирования орбитальных и наземных подсистем получения метеорологических данных с точки зрения потребления системных ресурсов и улучшения их рационального распределения требует решения задачи классификации таких программных приложений на основе характеристик их функционирования. Решение задачи классификации предполагает построение концептуальной схемы (онтологии) линейки программных продуктов путем формирования структуры данных, содержащей выбранные классы объектов, их связи и правила функционирования. Для решения задачи использованы многомерные статистические процедуры в виде совокупности алгоритмов упорядочивания данных на основе иерархической кластеризации программных приложений. Для классификации выбрано несколько групп параметров: кривые загрузки ЦПУ, распределения оперативной памяти, объемов данных систем ввода-вывода и передачи по сетям связи. На основе оценки степени близости объектов в рамках итерационной процедуры обучения построен классификатор приложений (дерево принятия решений). В свою очередь, применение алгоритма большинства голосов дало возможность выявления наиболее ресурсно-емкого приложения. На конечном этапе анализа использована процедура эталонной оценки потребления ресурсов (построения рейтинга программных приложений). Предложенные алгоритмы классификации значительно повышают эффективность наземной системы обработки метеорологических данных.

Ключевые слова: Спутник, Наземная прикладная система, Классификация, Иерархическая кластеризация, Верификация программной модели, Параметры приложения, Загрузка памяти, Загрузка центрального процессора, Загрузка ввода-вывода, Загрузка сети

DOI: 10.7256/2453-8817.2018.1.26055

Эта статья может быть бесплатно загружена в формате PDF для чтения. Обращаем ваше внимание на необходимость соблюдения авторских прав, указания библиографической ссылки на статью при цитировании.

Скачать статью

Библиография:
Thüm, T., Apel, S., Schaefer, I., et al. (2014) A Classification and Survey of Analysis Strategies for Software Product Lines. ACM Computing Surveys, 47, 1-45. URL: https://doi.org/10.1145/2580950
Gómez, O.S., Juristo, N. and Vegas, S. (2014) Understanding Replication of Experiments in Software Engineering: A Classification. Information & Software Technology, 56, 1033-1048. URL: https://doi.org/10.1016/j.infsof.2014.04.004
Gabmeyer, S., Kaufmann, P. and Seidl, M. (2013) A Classification of Model Checking-Based Verification Approaches for Software Models. Proceedings of the STAF Workshop on Verification of Model Transformations (VOLT 2013), Budapest, 17 June 2013, 1-7.
Srinivas, C., Radhakrishna, V. and Rao, C.V.G. (2014) Clustering and Classification of Software Component for Efficient Component Retrieval and Building Component Reuse Libraries. Procedia Computer Science, 31, 1044-1050. URL: https://doi.org/10.1016/j.procs.2014.05.358
Rashwan, A. and Ormandjieva, O. (2013) Ontology-Based Classification of Non-Functional Requirements in Software Specifications: A New Corpus and SVM-Based Classifier. IEEE, Computer Software and Applications Conference. IEEE Computer Society, Kyoto, 22-26 July 2013, 381-386. URL: https://doi.org/10.1109/COMPSAC.2013.64
Pancerz, K. (2015) On Selected Functionality of the Classification and Prediction Software System (CLAPSS). International Conference on Information and Digital Technologies, IEEE, Zilina, 7-9 July 2015, 278-285. URL: https://doi.org/10.1109/DT.2015.7222984
Wahono, R.S., Herman, N.S. and Ahmad, S. (2014) A Comparison Framework of Classification Models for Software Defect Prediction. Advanced Science Letters, 20, 1945-1950. URL: https://doi.org/10.1166/asl.2014.5640
Naufal, M.F. and Rochimah, S. (2016) Software Complexity Metric-Based Defect Classification Using FARM with Preprocessing Step CFS and SMOTE a Preliminary Study. International Conference on Information Technology Systems and Innovation. IEEE, Al Ain, 28 November 2016, 1-6.
(9.} Peng, J., Elias, J.E., Thoreen, C.C., et al. (2003) Evaluation of Multidimensional Chromatography Coupled with Tandem Mass Spectrometry (LC/LC-MS/MS) for Large-Scale Protein Analysis: The Yeast Proteome. Journal of Proteome Research, 2, 43-50. URL: https://doi.org/10.1021/pr025556v

Правильная ссылка на статью:
просто выделите текст ссылки и скопируйте в буфер обмена