Модель идентификации свойств ошибок в технологии обработки данныхстатья из журнала
База данных: Каталог библиотеки СФУ (И 851)
Библиографическое описание: Исаев, Георгий Николаевич. Модель идентификации свойств ошибок в технологии обработки данных = Model identification of properties of errors in data processing technology / Г. Н. Исаев. - (Новые технологии). - Текст : непосредственный // Открытое образование. - 2016. - № 1. - С. 57-59. - Библиогр.: с. 59 (6 назв.). - ISSN 1818-4243.
Аннотация: Разработана модель идентификации свойств ошибок обработки данных в технологии информационных систем. Задача распознавания свойств решается на основе классификации статистической структуры ошибок, обозначаемые как дефекты. Классификация выполняется посредством агломеративного кластер-анализа по метрике Эвклида. Экспериментальная кластеризация проведена по переменным времени и стоимости обнаружения и устранения дефектов. Выявлены три основные класса дефектов – по достоверности, полноте и своевременности обработки данных. Выполнен анализ каждого класса дефектов по их параметрам, весовой значимости, причинам возникновения и др. С учетом идентификации свойств дефектов решаются задачи улучшения качества ИС.
The recognition problem is solved on the basis of the properties of the statistical classification structure errors, referred to as defects. Classification is performed by agglomerative cluster analysis on Euclidean metric. Experimental clustering carried out by varying the time and cost of finding and eliminating defects. We identified three major classes of defects – for accuracy, completeness and timeliness of the data. The analysis of each class of defects in their parameters, the weight value, the causes and others. In view of the identification of the properties of defects solved the problem of improving the quality of information systems.
The recognition problem is solved on the basis of the properties of the statistical classification structure errors, referred to as defects. Classification is performed by agglomerative cluster analysis on Euclidean metric. Experimental clustering carried out by varying the time and cost of finding and eliminating defects. We identified three major classes of defects – for accuracy, completeness and timeliness of the data. The analysis of each class of defects in their parameters, the weight value, the causes and others. In view of the identification of the properties of defects solved the problem of improving the quality of information systems.
Год издания: 2016
Авторы: Исаев Георгий Николаевич
Источник: Открытое образование
Выпуск: № 1
Номера страниц: 57-59
Количество экземпляров:
- Книгохранилище научной литературы (пр. Свободный, 79, 3 этаж): свободно 1 из 1 экземпляров
Ключевые слова: информационные системы, кластер-анализ, обработка данных, причины ошибок, распознавание свойств ошибок, устранение ошибок
Рубрики: Информатика,
Информационное обслуживание,
Вычислительная техника,
Программирование ЭВМ. Компьютерные программы. Программотехника
Информационное обслуживание,
Вычислительная техника,
Программирование ЭВМ. Компьютерные программы. Программотехника
ISSN: 1818-4243
Идентификаторы: полочный индекс И 851, шифр otob/2016/1-537843