Абшерон игтисади ъоьрафи районун шящярляринин

Magistrantların XV Respublika Elmi konfransı, 14-15 may  2015-ci il 
 
 
 
144 
этого  рынка  стремились  к  лидерству,  выпуская  продукты  ограниченной  области  действия, 
использующие средства и технологии, не совместимые с системами других поставщиков. 
Сегодня  ситуация  меняется  к  лучшему  -  появляются  продукты,  претендующие  на 
универсальность  управления  всем  разнообразием  корпоративных  информационных  ресурсов,  от 
настольных систем до мэйнфреймов и от локальных сетей до ресурсов Сети. 
Актуальность  данной  работы  обусловлена  тем,  что  в  связи  с  распространением 
персональных компьютеров и созданием на их основе автоматизированных рабочих мест (АРМ) 
возросло  значение  локальных  вычислительных  сетей  (ЛВС),  диагностика  которых,  является 
объектом нашего исследования. Предметом исследования являются основные методы организации 
и проведения реактивной диагностики современных компьютерных сетей. 
"Диагностика 
локальной  сети"  -  процесс  (непрерывного)  анализа  состояния 
информационной  сети.  При  возникновении  неисправности  сетевых  устройств  фиксируется  факт 
неисправности, определяется ее место и вид. Сообщение о неисправности передается, устройство 
отключается и заменяется резервным. 
Сетевой  администратор,  на  которого  чаще  всего  ложатся  функции  по  проведению  диагностики, 
должен начинать изучать особенности своей сети уже на фазе ее формирования т.е. знать схему 
сети  и  подробное  описание  конфигурации  программного  обеспечения  с  указанием  всех 
параметров и интерфейсов. Для оформления и хранения этой информации подойдут специальные 
системы  документирования  сети.  Используя  их,  системный  администратор,  будет  заранее  знать 
все  возможные  «скрытые  дефекты»  и  «узкие  места»  своей  системы,  для  того,  чтобы  в  случае 
возникновения  нештатной  ситуации  знать,  с  чем  связана  проблема  с  оборудованием  или 
программным обеспечением, повреждена программа или к ошибке привели действия оператора. 
 
 
СОЗДАНИЕ ИНФОРМАЦИОННОЙ СИСТЕМЫ ПО ПРОДАЖЕ АВТОМОБИЛЕЙ 
«СЕТИ АВТОСАЛОНОВ» 
 
Курапова А.Р. 
Азербайджанская государственная нефтяная академия 
 
В  данной  работе  рассматривается  коммерческая  организация,  представляющая  собой  сеть 
автосалонов продажи автомобилей. Таким образом, можно утверждать, что основной целью такой 
организации,  как  сеть  автосалонов,  является  извлечение  прибыли  посредством  продажи  новых 
автомобилей  своим  клиентам.  Как  правило,  в  структуру  такой  организации  должна  входить 
система  сервисного  обслуживания  автомобилей,  однако,  данный  вопрос  не  включен  в  данную 
работу.  Описание  организации  строится  из  представления  о  наличии  нескольких  автосалонов 
продажи автомобилей одинаковых брендов, объединенных в одну коммерческую организацию.  
Основная  функция  отдела  выражена  в  его  названии,  однако,  это  общее  понятие  включает 
достаточно большой список бизнес-процессов: 
- встреча клиента в автосалоне; 
- помощь и консультация в выборе автомобиля; 
- проведение тест – драйва; 
- заказ на заводе-производителе автомобиля необходимой комплектации; 
- обслуживание склада автосалона; 
- отслеживания текущего положения дел по каждому автомобилю; 
- ведение необходимого документооборота; 
- оформление кредита и страхование автомобиля; 
- выдача автомобиля клиенту. 
В  процессе  выполнения  проекта  была  разработана  ИС  сети  автосалонов  продажи 
автомобилей.  В  качестве  среды  разработки  ИС  было  выбрано  CASE-средство  фирмы  Rational 
Software  Corporation  –  Rational  Rose  Enterprise  Edition,  с  помощью  которого  были  построены 
концептуальная и логическая модели ПО ИС. 
 
 

---

Magistrantların XV Respublika Elmi konfransı, 14-15 may  2015-ci il 
 
 
 
145 
ИССЛЕДОВАНИЕ И ПРИМЕНЕНИЕ НЕЧЕТКОЙ КЛАСТЕРИЗАЦИИ В  
ЭЛЕКТРОННОЙ БИБЛИОТЕКЕ 
 
Мамедов Г.И. 
Азербайджанская государственная нефтяная академия 
 
Кластеризация предназначена для разбиения совокупности объектов на однородные группы 
(кластеры или классы). Если данные выборки представить, как точки в признаковом пространстве, 
то  задача  кластеризации  сводится  к  определению  "сгущений  точек".  Применяется  кластерный 
анализ  в  таких  областях  науки,  как  в  медицине,  биологии,  маркетинге,  социологии,  а  также  в 
области ИТ.  
Данная  работа  посвящена  исследованию  и  применению  нечеткой кластеризации  в  области 
ИТ.  Отличительной  чертой  нечеткой  кластеризации  является  то,  что  нечеткий  метод  позволяет 
присваивать  каждый  объект  кластеризации  одновременно  в  различные  кластеры  с  разными 
степенями принадлежности. 
Актуальность данной работы заключается в применении кластерного анализа к отдельным 
категориям книг. В отличие от книжного каталога обычных библиотек, применение кластерного 
анализа  позволяет  читателю  отобрать  книгу,  которая  больше  всего  соответствует  требуемой 
тематике.  
В  различных  научных  статьях  и  публикациях  отмечаются  недостатки  нечеткого  метода 
кластеризации.  Одним  из  недостатков  является  определение  оптимального  числа  кластеров.  В 
некоторых работах число кластеров определяется на основе горной кластеризации, а также выборе 
большого  числа  кластеров  и  постепенного  его  уменьшения  до  оптимального  числа.  Также  в 
зависимости  от  исходных  данных,  алгоритм  также  требует  правильного  задания  функции 
расстояния (расстояния от каждого объекта до центра каждого кластера).     
В  качестве  объекта  исследования  использовался  архив  электронной  библиотеки. 
Результатом исследования является создание программного интерфейса электронной библиотеки с 
применением нечеткого метода кластеризации. Посредством нечеткой кластеризации FCM (Fuzzy 
C-Means)  текстовые  материалы  распределяются  в  различные  группы  по  мере  схожести  и  будут 
представлять  набор  атрибутов  (ключевых  слов)  с  определенной  степенью  принадлежности,  а 
также со степенью принадлежности к различным кластерам. 
В  работе  за  основу  был  взят  созданный  мною  веб  интерфейс  электронной  библиотеки 
университета.  В  качестве  искомой  тематики  книг  для  кластерного  анализа  был  взят  раздел 
«Компьютерные сети».  
Исходными данными являются электронные документы (книги, статьи). Каждый документ 
был описан своими ключевыми словами. Так как данный метод решает «задачи без учителя», была 
создана программа для извлечения атрибутов (ключевых слов), определяющих каждый объект. 
Выбор  атрибутов  представляет  собой  извлечения  отдельных  слов  из  электронного 
материала. Для фильтрации ненужных слов из числа атрибутов была применена библиотека «Stop 
words», а также алгоритм Word Steaming. Stop Words – библиотека, состоящая из грамматических 
и  часто  используемых  слов.  Word  Steaming  –  это  алгоритм  преобразования  слова  в  его 
первоначальный  вид.  Для  уменьшения  количества  атрибутов  (признаков)  был  использован 
алгоритм TD-IDF, который посредством измерения частот появления атрибута в тексте и в других 
документах представляет степень важности слова в текстовом корпусе.    
При выполнении кластерного анализа был использован метод убывающего числа кластеров. 
То есть число кластеров определялось автоматически. В качестве функции расстояния была взята 
Эвклидова  функция.  Данная  функция  является  простой  в  использовании  и  дает  хорошие 
результаты.  
Весь  программный  код  программы  был  написан  на  языке  PHP.  Интерфейс  электронной 
библиотеки  реализован  на  языках  PHP  и  HTML.  Для  внедрения  данного  программного 
обеспечения были использованы PHP и javascript.  
Оценка  качества  кластеризации  осуществлена  на  основе  энтропии  и  чистоты  (purity). 
Энтропия  известна  как  численное  выражение  упорядоченной  системы.  Энтропия  разбиения 
достигает минимума при наибольшей упорядоченности в системе. 

---