Алгоритмы и комплекс программ моделирования персонифицированного естественно-языкового взаимодействия оператора с ЭВМ тема диссертации и автореферата по ВАК РФ 05.13.18, кандидат наук Суранова, Дарья Александровна

• Суранова, Дарья Александровна
• кандидат наук
• 2013

Оглавление диссертации кандидат наук Суранова, Дарья Александровна

Содержание

Введение

1 Проблема диалогового человеко-машинного взаимодействия

1.1 Человеко-машинные интерфейсы диалогового взаимодействия

1.2 Актуальность проблемы проектирования адаптированных диалоговых интерфейсов на примере биллинговых систем

1.3 Современное состояние проблемы создания человеко-машинных интерфейсов и обзор существующих решений

1.4 Постановка задачи исследования

Выводы к главе 1

2 Разработка теоретико-множественной модели адаптивного взаимодействия для биллинговой системы

2.1 Существующие методы обеспечения адаптивного взаимодействия

2.2 Области применения систем. Выделение функционально значимых областей применения человеко-машинных интерфейсов на примере биллинговой системы. Проектирование многомодальных интерфейсов

2.3 Особенности использования информационного фона речевых сигналов в модулях синтеза и распознавания

2.4 Расчет параметров речевого сигнала на примере компиляционного метода синтеза

2.5 Варианты испытаний системы диалогового взаимодействия

2.6 Выбор критериев оценки способов адаптации

Выводы к главе 2

3 Методика и примеры проведения испытаний диалоговой системы взаимодействия

3.1 Состав словаря и структура фраз предметной области

3.2 Настройка системы диалогового взаимодействия

3.3 Приемы адаптации для операторов биллинговой системы

3.4 Алгоритмы анализа фраз естественного языка

3.4.1 Алгоритм поиска синонимов с учетом предметной области на основе позиции слова во фразе

3.4.2 Алгоритм поиска с применением расстояния Левенштейна и учетом попадания в предметную область

3.5 Описание поведения системы для различных сценариев взаимодействия

3.6 Примеры испытаний системы

3.6.1 Сравнение качества распознавания различных модулей для словаря биллинговых систем

3.6.2 Оценка количества и категорий ошибок для выбранного модуля распознавания

3.6.2.1 Распознавание одного слова

3.6.2.2 Распознавание отдельных слов

3.6.2.3 Распознавание команд

3.6.3 Сравнение качества синтеза различных модулей для словаря биллинговых систем

3.6.4 Оценка времени взаимодействия

3.6.5 Оценка изменения количества ошибок после применения алгоритмов поиска синонимов и поиска слова

3.6.5.1 Оценка алгоритма поиска синонимов

3.6.5.2 Оценка алгоритма поиска слова

3.6.6 Оценка скорости синтеза и распознавания речи

3.7 Выводы, сделанные на основе испытаний

Выводы к главе 3

4. Описание алгоритмов и структуры данных программного комплекса

4.1 Выбор аппаратного, программного, алгоритмического обеспечения для реализации диалоговой системы взаимодействия

4.2 Структура хранения данных диалоговой системы

4.3 Структура хранения данных системы оценки параметров взаимодействияЮО

4.4 Алгоритм разбора и анализа фраз

4.5 Преобразование структуры данных для оптимизации взаимодействия

4.6 Модули распознавания и синтеза речи

4.7 Инструментарий для генерации выходных форм и режимы работы

4.8 Структура комплексов программ

4.8.1 Комплекс диалогового взаимодействия

4.8.2 Комплекс оценки параметров взаимодействия

4.9 Внедрение

Выводы к главе 4

Заключение

Список использованных источников

Приложение А. Справка о внедрении в ООО «Биллинговый центр»

Приложение Б. Акт о внедрении в ООО НПФ «АИСТ»

Приложение В. Справка об использовании в учебном процессе (АТУ)

Приложение Г. Акт о внедрении в учебный процесс (ТУСУР)

Введение диссертации (часть автореферата) на тему «Алгоритмы и комплекс программ моделирования персонифицированного естественно-языкового взаимодействия оператора с ЭВМ»

Введение

Актуальность темы. В связи с повсеместным распространением компьютеров в большинстве сфер общественной жизни, возникает необходимость в простых и понятных способах человеко-машинного взаимодействия. Исторически ситуация радикально улучшилась с появлением манипулятора «мышь» и графического способа обмена информацией -персональный компьютер стал доступен широкому кругу людей [66]. Возникло понятие «удобного» интерфейса, разработчики программ стали уделять внимание внешнему виду своих продуктов. В настоящее время удобство пользователя является приоритетной задачей любого разработчика, и для достижения этой цели уже используются не только графические, но и голосовые, сенситивные, тактильные возможности [13, 17, 44, 55]. В качестве примеров можно привести коммуникаторы, смартфоны, планшеты, где по умолчанию реализовано несколько видов взаимодействия.

Несмотря на широкие возможности, многие программные продукты, реализованные на автоматизированных рабочих местах, ограничиваются лишь использованием графического способа обмена данными, особенно если это касается взаимодействия с персональным компьютером [50, 93]. В сложных вычислительных системах зачастую большое внимание уделяется точности расчетов, а не процессу взаимодействия пользователя с программой. Тем не менее, хорошо продуманный интерфейс, включающий речевое взаимодействие человека и ЭВМ, может существенно сократить временные затраты операторов и в некоторых случаях повысить точность задания исходных данных.

Исследованием возможностей применения естественного языка занимались такие ученые, как Т.В. Батура, Терри Виноград, O.A. Герасименко, В.А. Жигалов, Ю.А. Косарев и другие. Программные системы, использующие распознавание и генерацию речевых сигналов на ЭВМ, были успешно применены для научных исследований многими российскими и зарубежными учеными, такими как A.B. Аграновский, А. Блэк, В.П. Бондаренко,

Т.К. Винцюк, В.Р. Женило, Ю.Н. Жигулевцев, Ю.И. Журавлев, Н.Г. Загоруйко, Д. Клатт, Э.Г. Кнеллер, Ю.И. Косарев, О.Ф. Кривнова, Д.А. Леднов, Б.М. Лобанов, Р.В. Мещеряков, Р.К. Потапова, И.В. Поттосин, А.Л. Ронжин, С.Ю. Мельников, Ю.Н. Ромашкин, М.А. Сапожков, А.К. Скляров, В.Н. Сорокин, П. Тэйлор, Г. Фант, Дж. Фланаган, М.В. Хитров, В.Я. Чучупал и другими. Проведенные в последнее время исследования позволили существенно снизить количество ошибок распознавания речи и разработать новые способы адаптации в системе человеко-машинного взаимодействия на естественном языке. Однако исследований, посвященных применению речевых возможностей в определенных областях человеческой деятельности, проводится недостаточно.

Таким образом, тема диссертации, посвященная решению проблем человеко-машинного взаимодействия на естественном языке, является актуальной.

Целью данной работы является разработка теоретико-множественной модели процессов персонифицированного человеко-машинного взаимодействия и комплекса программ, реализующего сценарии естественноязыкового взаимодействия в ограниченной предметной области.

Для достижения данной цели необходимо решить следующие задачи:

1. Анализ предметной области и обзор существующих подходов к решению проблемы многомодального человеко-машинного взаимодействия.

2. Проектирование теоретико-множественной модели процессов человеко-машинного взаимодействия с учетом ограничений предметной области.

3. Проектирование структуры системы компьютерного моделирования процессов взаимодействия человека и ЭВМ с использованием речевых технологий на естественном языке.

4. Проведение комплекса экспериментальных исследований по сравнению качества речевых модулей, по оценке вариантов взаимодействия, способов адаптации системы к сложности диалога.

5. Модификация численных алгоритмов поиска синонимов и алгоритма поиска слова, эквивалентного эталонному, при наличии ограничения предметной области.

6. Разработка алгоритмического и программного обеспечения персонифицированного естественно-языкового взаимодействия, применяющего методические рекомендации по построению многомодальных естественноязыковых интерфейсов.

Объект исследования. Процессы взаимодействия человека и ЭВМ на естественном языке.

Предметом исследования является разработка системы компьютерного моделирования для исследования возможностей применения естественноязыкового взаимодействия в системах автоматизации рабочих мест.

Соответствие содержания диссертации избранной специальности.

Диссертация выполнена в соответствии с пп. 4. «Реализация эффективных численных методов и алгоритмов в виде комплексов проблемно-ориентированных программ для проведения вычислительного эксперимента»; 5. «Комплексные исследования научных и технических проблем с применением современной технологии математического моделирования и вычислительного эксперимента»; 8. «Разработка систем компьютерного и имитационного моделирования» паспорта специальности 05.13.18 - «Математическое моделирование, численные методы и комплексы программ» ВАК (технические науки).

Методы исследования. Для достижения поставленных целей использовались методы имитационного моделирования, прикладное, системное программирование, программирование баз данных, а также вычислительный эксперимент.

Научная новизна работы

1. Предложена новая теоретико-множественная модель процессов человеко-машинного взаимодействия, в основу которой положены

многомодальные интерфейсы и обоснованная совокупность параметров настройки автоматизированных рабочих мест.

2. Модифицированы численные алгоритмы поиска слова, эквивалентного эталонному, и алгоритмы поиска синонимов при наличии ограничения предметной области и сценариев взаимодействия.

3. Разработаны алгоритмы персонифицированного построения естественно-языкового взаимодействия ограниченной предметной области, отличающиеся от существующих наличием обоснованных методических рекомендаций и учетом модальности интерфейсов.

Теоретическая и практическая значимость. Результаты диссертации могут быть использованы для развития математического моделирования и обработки информации речевого взаимодействия и для совершенствования математического и программного обеспечения прикладных информационных систем.

Практическая значимость результатов работы определяется возможностями их использования для повышения точности и сокращения времени ввода и контроля данных при создании речевых интерфейсов. Разработанные алгоритмы, программный комплекс и базы данных используются в ООО «Биллинговый центр», ООО «НПФ «АИСТ». Результаты работы используются в учебном процессе в Алтайском государственном университете и Томском государственном университете систем управления и радиоэлектроники.

Основные положения, выносимые на защиту.

1. Теоретико-множественная модель процессов человеко-машинного взаимодействия позволяет описать взаимодействие с учетом предметной области, ограничений, протоколов, сценариев поведения, типа, характеристик и целей пользователя.

2. Численный алгоритм поиска слова, эквивалентного эталонному, использующий словарь синонимов, и численный алгоритм схожести слов, учитывающий ограничения предметной области и сценарии взаимодействия.

3. Алгоритмическое и программное обеспечение персонифицированного естественно-языкового взаимодействия, сокращающее время, затрачиваемое на операцию, и применяющее методические рекомендации по построению многомодальных интерфейсов.

Апробация работы. Основные результаты работы докладывались и обсуждались на российских и международных научно-практических конференциях: региональных конференциях по математике «МАК-2012», «МАК-2013» (Барнаул, 2012, 2013 гг.); Всероссийской научно-практической конференции «Многоядерные процессоры, параллельное программирование, ПЛИС, системы обработки сигналов», посвященной 40-летию АлтГУ (Барнаул, 2013); II Всероссийской научно-технической конференции молодых ученых, аспирантов и студентов с международным участием «Высокие технологии в современной науке и технике» (Томск, 2013); Краевом семинаре по геометрии и математическому моделированию (Барнаул, 2013); X Всероссийской научно-технической конференции студентов, аспирантов и молодых ученых «Наука и молодежь - 2013» (Барнаул, 2013); Всероссийской молодежной школе-семинаре «Анализ, геометрия и топология» (Барнаул, 2013), Международной молодежной школе-семинаре «Ломоносовские чтения на Алтае-2013» (Барнаул, 2013); Научно-практической конференции «Виртуальные и интеллектуальные системы» (Барнаул, 2013).

Публикации. По теме диссертации автором опубликовано 12 печатных работ, в том числе 4 статьи в ведущих реферируемых научных журналах, рекомендуемых ВАК Минобрнауки РФ для публикаций результатов диссертационных работ.

Структура и объем работы. Диссертация состоит из введения, четырех глав, заключения, списка литературы из 102 источников, содержит 17 таблиц и 31 рисунок. Общий объем работы составляет 128 страниц.

В первой главе проводится обзор современного состояния проблемы взаимодействия человека и компьютера в автоматизированных системах.

Во второй главе описывается модель человеко-машинного взаимодействия для многомодальных интерфейсов. Происходит выделение областей применения данной модели на примере биллинговой системы. Рассматривается механизм настройки и выбор режимов работы для диалоговых систем. Приводятся критерии для их проверки.

Третья глава содержит описание настроек системы для выбранной предметной области и приемы, используемые при подготовке к проведению испытаний. Приведены алгоритмы поиска синонимов и слов, определены способы адаптации, описано поведение системы для различных сценариев работы и варианты проверки системы и оценки ее по различным параметрам.

В четвертой главе приведено описание структуры модулей, использованных для реализации системы диалогового взаимодействия: структура базы данных, алгоритмы преобразования фраз, алгоритмы настройки, режимы взаимодействия. Приведены требования к программному и аппаратному обеспечению. Подробно описан словарь для предметной области биллинговых систем. Приведены примеры выходных форм и этапы их получения.

В заключении сформулированы основные результаты проделанной работы.

1 Проблема диалогового человеко-машинного взаимодействия

1.1 Человеко-машинные интерфейсы диалогового взаимодействия

Появление персонального компьютера в жизни человека и распространение его в различные сферы общественной жизни определяет постоянно растущие требования к интерфейсу взаимодействия с ним. Под интерфейсом понимается совокупность средств и методов, при помощи которых пользователи взаимодействуют со сложными устройствами. Роль интерфейсов в современном мире велика - насколько ни была бы сложной система, интерфейс позволяет разработать пути, упрощающие работу с ним [24, 26, 73]. В настоящее время сформировался следующий ряд основных требований к человеко-машинному интерфейсу:

• Естественность заключается в использовании знакомой и интуитивно понятной пользователю среды.

• Согласованность позволяет использовать полученные на ранних этапах знания и навыки, делая интерфейс узнаваемым и предсказуемым. Согласованность важна как в пределах среды, так и в пределах самого приложения.

• Дружественность интерфейса проявляется в разрешении на каждом этапе ограниченного набора действий, в предупреждении ошибок, а также в умении адаптироваться к потенциальным ошибкам пользователя и оказывать помощь в их устранении.

® Простота - легкость в изучении и использовании интерфейса, но при этом должен быть доступ ко всему функционалу.

• Принцип обратной связи состоит в том, что каждое действие должно подтверждаться визуально или при помощи звука; в случае выполнения длительной операции - предоставление соответствующей информации об этом.

• Гибкость - способность учитывать уровень подготовки и производительность пользователя.

Любой интерфейс содержит средства для ввода (кнопки, микрофон, датчики) и вывода (дисплей, динамики, экран) данных. В интерфейсах допускается комбинация различных способов ввода/вывода, при этом необходимо чувствовать грань между повышением удобства за счет увеличения способов взаимодействия и перегруженностью интерфейса. Современные интерфейсы должны учитывать тот факт, что пользователи ПК различаются по роду занятий, возрасту, уровню образования, опыту работы с ПК и целями его использования. Для удовлетворения требований людей были разработаны различные виды интерфейсов:

• визуальный (текстовый или графический);

• тактильный;

• жестовый;

• голосовой;

• материальный;

• сенситивный.

Выбор способа ввода или вывода информации определяется функционалом, которого требуется достичь. Например, для вывода системы сложных статистических данных целесообразнее использовать графический интерфейс, а для набора письма - произносить текст голосом. При проектировании интерфейсов также необходимо учитывать информацию о том, кто и в каких условиях будет с ним работать. При выборе типа интерфейса нужно быть уверенным в том, что люди, для которых предназначена программа, имеют необходимое оборудование и возможности его использовать.

До недавнего времени самыми распространенными были текстовый и графический интерфейсы [89]. Для интерфейсов данного типа необходимы стандартные устройства ввода/вывода - экран, клавиатура, мышь. Текстовый интерфейс имеет преимущества по производительности (быстрый ввод/вывод,

отображение) и отдельные плюсы по юзабилити1 (в частности - командная строка). В режиме работы через текстовые команды, написанные на формальном языке, достигается гибкость в управлении диалогом человека и машины, поэтому во многих современных системах он используется в качестве дублирующего интерфейса. Недостатками данного вида интерфейса являются необходимость в высокой квалификации пользователя, а также ограниченность в наборе устройств и инструментов для отображения (зачастую только клавиатура).

Графический интерфейс позволяет задействовать более широкий инструментарий ввода (клавиатура, мышь, джойстик и др.) и различные варианты вывода информации (начиная от типовых экранных форм и заканчивая трехмерной графикой). Данный вид интерфейса позволяет зрительно запоминать положение нужных пунктов и кнопок. Манипулируя объектами на экране и получая немедленный отклик на свои действия, пользователь чувствует себя уверенно и комфортно. Но чем сложнее предметная область системы, тем труднее спроектировать удобный и интуитивно понятный интерфейс, и тем выше должна быть квалификация пользователя для работы с такой системой. Графический интерфейс пришел на смену текстовому, но не заменил его полностью ввиду ограниченности функциональных возможностей.

В последнее время, ввиду появления и распространения планшетов, мобильных телефонов, терминалов, банкоматов, популярность приобретают тактильные интерфейсы. Ограниченное пространство экрана и ограничения функционала для ввода данных требуют способа взаимодействия, отличного от традиционных. Ввод происходит путем прикосновения пальцами к экрану, для вывода чаще всего используется графический интерфейс. Данный способ применим в случае несложной логики приложения (выбор действия в пункте

1 Юзабилити (англ. иБаЫШу — дословно «возможность использования», «способность быть использованным», «полезность») - эргономическая характеристика степени удобности предмета для применения пользователями при достижении определённых целей в некотором контексте.

меню, некоторые игры, просмотр новостей), но ввод текста и работа со сложной информационной системой могут быть затруднены.

Также с появлением мобильных устройств увеличилось число приложений, использующих голосовые возможности. При этом речевые способы взаимодействия можно использовать как с мобильными устройствами, так и с персональным компьютером. Преимущество такого типа интерфейса особенно важно для ввода и вывода информации без отрыва от выполнения какого-либо действия, например, при вождении автомобиля или прогулки. Кроме того, использование речи в качестве способа взаимодействия для человека является наиболее естественным. Недостатками такого способа можно считать несовершенство технологий синтеза и распознавания речи на современном этапе [99]. Но прогресс в области речевых возможностей происходит постоянно, развитием технологий занимаются не только ученые, но и крупные компании, такие, как Microsoft, Google, и с каждым годом происходит улучшение качества распознавания и синтеза речи.

На основе вышесказанного можно сделать вывод о том, что текстовый и графический интерфейсы, привычные для использования при работе с персональными компьютерами, не всегда могут обеспечить неподготовленному пользователю комфортное взаимодействие с системой. Поэтому возникает необходимость в применении дополнительных решений для адаптации человека. Современные приложения позволяют применять более одного способа ввода/вывода информации, так, например, в комплекте с некоторыми мобильными телефонами и планшетами предоставляется клавиатура, а на вокзале расписание поездов отображается на табло и произносится диктором. Дублирование способов ввода/вывода данных позволят увеличить вероятность достоверного донесения информации до пользователя, обеспечить выбор комфортного способа введения данных и в целом уменьшить вероятность ошибки и повысить юзабилити приложения.

При разработке интерфейсов для пользователей персональных компьютеров в настоящее время чаще всего используется графический

интерфейс. Такой способ взаимодействия позволяет полностью реализовать весь необходимый функционал системы и осуществлять работу в нормальном режиме. Часть функционала при этом работает оптимально, но могут существовать такие режимы работы, при которых использование альтернативного способа ввода/вывода даст положительный эффект, например, массовый ввод однотипных данных или вызов страницы, которая часто используется. В некоторых случаях применение графического способа ввода данных может приводить к повышению утомляемости и, как следствие, ошибкам. Хорошим решением в дополнение к графическому интерфейсу может стать диалоговый интерфейс, использующий естественный язык и достижения в области речевых технологий [96]. Так, «разговаривая» с компьютером как с обычным человеком, задавая вопросы и получая ответы, пользователь сможет делать свою работу, минимизируя при этом неудобства.

1.2 Актуальность проблемы проектирования адаптированных диалоговых интерфейсов на примере биллинговых систем

Проблема взаимодействия человека и компьютера возникла с появлением первых вычислительных машин, но наибольшую актуальность она приобрела в течение последнего десятилетия. Сегодня успех любого нового программного продукта определяется удобством его использования, что в первую очередь зависит от интерфейса. Автоматизация большинства сфер общественной жизни обусловила необходимость учета человеческого фактора. Появилось большое количество потенциальных пользователей, не подготовленных к работе с компьютером.

Еще недавно потенциал пользователей был небольшим, и можно было разрабатывать «усредненные» интерфейсы, учитывающие особенности всех пользователей [14, 26]. Но «массового» потребителя они устроить уже не могли, ведь заранее неизвестно, кто будет пользоваться. И даже если этот момент известен, то со временем характеристики людей, следовательно, и требования к программе, могут меняться.

В настоящее время круг пользователей расширился, стал неоднородным. У людей наблюдается различный уровень образования и подготовки, а также возможности и время, которое они готовы потратить на обучение. Поэтому появляется потребность в программах, адаптированных к уровню подготовки пользователей [50]. В основе адаптивного интерфейса лежит гибкая структура диалога, которая легко адаптируется к разным людям. При этом структура человеко-машинного взаимодействия меняется в процессе интерактивного общения. Гибкий адаптивный подход подразумевает автоматическую настройку программного окружения вычислительной системы в соответствии с рядом особенностей конкретного пользователя, таких как: уровень знакомства пользователя с системой, его профессиональная подготовленность, ряд психологических особенностей и т.д. Также адаптивность подразумевает многорежимный характер эксплуатации системы, увеличение способов ввода-вывода, богатый синтаксис и семантику, кооперацию с пользователем для достижения целей задачи, возможность ведения переговоров [80]. Это приводит к улучшению жизнеспособности системы, расширению потенциала пользователей, увеличению скорости выполнения операций, сокращению процесса обучения, повышению точности действий, а также к удовлетворению многих других потребностей пользователей. Предпочтение адаптивному интерфейсному проектированию, как правило, отдают при разработке систем, рассчитанных на массового пользователя, систем многофункционального или многозадачного назначения, а также систем, для которых важна повышенная надежность функционирования.

Примером такой системы является биллинговая система, используемая для ежемесячного расчета платы за жилищно-коммунальные ресурсы. Пользователи биллинговой системы (операторы) имеют определенный уровень квалификации и обладают разными возможностями [82]. Специалисты вычислительного центра, курирующие работу других пользователей и выполняющие наиболее сложные операции, должны обладать высокой квалификацией не только в своей предметной области, но и отличным знанием

самого программного комплекса. К остальным пользователям требования не так высоки, достаточно выполнять ежемесячные операции по текущей обработке данных в рамках своих должностных обязанностей. Система определяет список доступных пользователю возможностей в момент авторизации. Взаимодействие происходит при помощи графического интерфейса и, как правило, носит односторонний характер. В процессе такого взаимодействия с системой имеют значение следующие факторы:

• время, необходимое на формирование запроса к системе и получение ответа;

• количество ошибок, допускаемых при вводе данных;

• удобство использования системы, т.е. доступность и интуитивная понятность совершаемых действий; .

• получение ожидаемого результата в наглядном виде.

Данные факторы важны для обеспечения удобства использования системы или юзабилити. Для большинства современных автоматизированных систем расчета главной задачей является получение правильного результата за разумное время, и при проектировании приложений для взаимодействия с такими системами разработчики не всегда учитывают вышеперечисленные факторы. Так, например, при выполнении длительных операций пользователи жалуются на отсутствие информации о времени выполнения либо время выполнения необоснованно велико. Кроме того, в случае некорректно спроектированного интерфейса могут быть не замечены очевидные неточности. По этой же причине операторы, работающие с приложениями, испытывают неудобства и иногда допускают ошибки.

В биллинговых системах взаимодействие операторов с вычислительным центром происходит через прикладное приложение, содержащее формы для ввода данных, экранные и печатные формы в виде отчетности, инструментарий для выполнения расчетных операций. Работа оператора с приложением происходит в одностороннем режиме, без обратной связи, что является для

человека неестественным и увеличивает вероятность ошибки. Объем входных и выходных данных, как правило, большой, и процесс взаимодействия можно оптимизировать, адаптировав к более привычным для человека средствам коммуникации. Такая оптимизация позволит не только улучшить качество работы операторов, но и может стать инструментом для людей с ограниченными возможностями.

1.3 Современное состояние проблемы создания человеко-машинных интерфейсов и обзор существующих решений

Проблемы создания человеко-машинных интерфейсов рассматривались российскими и зарубежными учеными, а также научно-исследовательскими отделами крупных корпораций [14, 19, 21, 25, 37, 58, 62, 97]. Проблемы речевого взаимодействия в человеко-машинных системах рассматривались в трудах таких ученых, как: Женило В.Р. [15], Жигулевцев Ю.Н. [47], Загоруйко Н.Г. [18], Кривнова О.Ф. [22], Потапова Р.К. [49], Фант Г. [87], Хитров М.В., а также в настоящее время представляют интерес для крупных компаний, таких как Google [101], Microsoft [65], Apple [100] и др. Вопросы генерации и распознавания речевых сигналов изучались такими учеными, как Бондаренко В.П., Конев A.A., Лобанов Б.М., Мещеряков Р.В., Ронжин А.Л. [32, 53-57], Ромашкин Ю.Н. [21], Шелупанов A.A., группой специалистов из «Центра Речевых Технологий (ЦРТ)», г. Санкт-Петербург, «Стэл -Компьютерные Системы» [63], учеными из Вычислительного центра Академии наук, Института информатики и автоматизации РАН [64], Московского государственного лингвистического университета и др. Технологии построения интерфейсов с элементами искусственного интеллекта были изучены автором на основе трудов Лобанова Б.М. [33], Филиппович Ю.Н., Филиппович А.Ю. [88] и др.

Список литературы диссертационного исследования кандидат наук Суранова, Дарья Александровна, 2013 год

Список использованных источников

1. Барсегян А. А., Куприянов М. С., Степаненко В. В., Холод И. И. Технологии анализа данных. Data Mining, Visual Mining, Text Mining, OLAP. -Санкт-Петербург: «БХВ Петербург», 2007. - 384 с.

2. Батура Т.В., Еркаева О.Н., Мурзин Ф.А. К вопросу об анализе текстов на естественном языке // Новые информационные технологии в науке и образовании. - Новосибирск, 2003. - С. 7-58.

3. Бежанова М.М., Поттосин И.В. Современные понятия и методы программирования. - М.:Научный мир, 2000. - 192 с.

4. Бондаренко В.П., Мещеряков Р.В. Диалог как основа построения речевых систем // Кибернетика и системный анализ. - 2008. - №2. - С. 30-41.

5. Бондаренко В.П., Мещеряков Р.В., Шелупанов A.A. Биометрические методы идентификации // Известия ТРТУ.-2004.-№4. - С. 176177.

6. Бондаренко В.П., Конев A.A., Мещеряков Р.В., Шелупанов А. А. Математическое и алгоритмическое обеспечение в задачах идентификации и распознавания речи // Вестник сибирского государственного аэрокосмического университета им. М.В.Решетнева. - 2006. - №10. - С. 11-14.

7. Бондаренко В.П., Коцубинский В.П., Мещеряков Р.В. Модель управления просодией при синтезе речи // Теория и практика речевых исследований (АРСО-99). Материалы конференции. - Москва: МГУ им. М.В. Ломоносова, 1999. - 160 е., С. 37-38.

8. Бондарос Ю.Г. Программно-аппаратный комплекс «Тренер»для тестирования систем распознавания речевых команд // Материалы четвертого междисциплинарного семинара «Анализ разговорной русской речи» АРЗ-2010. - Санкт-Петербург, 2010. - С. 41-45.

9. Винцюк Т.К. Анализ, распознавание и интерпретация речевых сигналов. - Киев: Наук, думка, 1987. - 264 с.

10. Глазков С.Г. Разработка интерактивных приложений с многомодальным интерфейсом для гетерогенных мобильных устройств // Материалы четвертого междисциплинарного семинара «Анализ разговорной русской речи» АРЗ-2010. - Санкт-Петербург, 2010. - С. 51-56.

11. Гэри М., Джонсон Д. Вычислительные машины и труднорешаемые задачи. - М.: Мир, 1982. - 416 с.

12. Д. А. Суранова, С. Д. Тиунов, Р.В. Мещеряков. Численная реализация эффективного доступа в биллинговой системе с использованием голосового интерфейса // Доклады ТУСУРа, № 2 (28), июнь 2013. - С. 129-135.

13. Девятков В. В., Алфимцев А. Н. Интеллектуальный мультимодальный интерфейс для анализа мультимедийной информации //

Труды конференции «Технические и программные средства систем управления, контроля и измерения». - Москва, 2010. - С. 396-410.

14. Дробышев B.C. Комплексный подход к реализации интерфейса на естественном языке в информационных системах // Сборник научных статей «Труды ТГТУ». - Тамбов, 2004. - С. 158-161.

15. Женило В.Р. Компьютерная фоноскопия. - М.: Изд-во Акад. МВД России, 1995.-208с.

16. Жигалов В.А. Естественное общение приложением // Открытые системы -2001. - №12 - С. 22-27.

17. Журавлев Ю.И. Распознавание. Математические методы. Программная система. Практические применения. - М.: Фазис, 2006. - 176с.

18. Загоруйко Н.Г. Методы распознавания и их применение. -М.:Советское радио, 1972. - 208с.

19. Кагиров И.А., Карпов A.A., Ронжин A.JI. Особенности дистанционной записи и обработки речи в автоматах самообслуживания // Информационно-управляющие системы - 2009. - №5(42) - С. 32-38.

20. Карпов Ю.Г. Имитационное моделирование систем. Введение в моделирование с AnyLogic 5. - Санкт-Петербург: «БХВ Петербург», 2009. - 400 с.

21. Кибкало A.A., Данилов А.Г., Сысоев В.Н., Ромашкин Ю.Н. Экспериментальная оценка качества распознавания разговорной русской речи // Журнал «Речевые технологии». - 2012. - №4. - С. 23-33.

22. Кодзасова C.B., Кривнова О.Ф. Общая фонетика. - Изд-во РГТУ, 2001. - 592с.

23. Корсакова Н.С., Засыпкина К.А. Методика тестирования систем автоматического синтеза и распознавания речи в целях определения коммерческой целесообразности их использования // Журнал «Речевые технологии». - 2012. - №3. - С. 92-98.

24. Косарев Ю.А.Естественная форма диалога с ЭВМ. - Л.: Машиностроение. Ленинградское отделение, 1989. - 143 с.

25. Костюченко Е.Ю., Мещеряков Р.В. Распознавание пользователя по клавиатурному почерку на фиксированной парольной фразе в компьютерных системах // Известия ТРТУ. - 2004. - №4. - С. 177-178.

26. Кочергин А.Н. Моделирование мышления. - М.: Наука, 1969. -

224 с.

27. Крайванова В.А. Модель естественно-языкового интерфейса для систем управления сложными техническими объектами и оценка эффективности алгоритмов на ее основе / В.А. Крайванова // Управление большими системами. - М.: ИПУ РАН, 2009. - Выпуск 26. - С. 159-179.

28. Красовский Г.И., Филаретов Г.Ф. Планирование эксперимента. -Минск, 1982.-302 с.

29. Кремер Н.Ш. Теория вероятностей и математическая статистика. -М.: Юнити-ДАНА, 2004. - 573с.

30. Кудряшев А.Ф. О математизации научного знания // Философские науки, 1975, №4, С. 133-139.

31. ЛеоновичА.А. Современные технологии распознавания речи // Труды международной конференции «Диалог». - М:, 2005. [Электронный ресурс]. - URL: http://www.dialog-21.ru/Archive/2005/Leonovich%20A/Leonovich%20A.htm

32. Ли И.В., Ронжин А.Л. Проектирование речевого диалога // Труды СПИИРАН. - СПб.:Наука, 2006. -№.3 (1). - С. 320-338.

33. Лобанов, Б.М. Применение облачных интернет-технологий при распознавании речи / Б.М. Лобанов, В.А. Житко // Информатика. - № 4. -Минск. 2012.-С.2-10.

34. Лоу Аверилл М., Кельтон В.Дэвид. Имитационное моделирование. - Спб.:Питер, 2004. - 848 с.

35. Люгер Д.Ф. Искусственный интеллект: стратегии и методы решения сложных проблем. 4-е издание. - М.: Вильяме, 2003. - 864 с.

36. Мещеряков Р.В. Использование информационных критериев для оценки иерархических диалоговых систем // Научно-технические ведомости СПбГУ, 2009 г. - №4(82). - С. 113-122.

37. Мещеряков Р.В. Модель системы синтеза параметров речи по печатному тексту с использованием информационных представлений // Ползуновский альманах - 1999.-№2. - С. 62-68.

38. Мещеряков Р.В. Структура систем синтеза и распознавания речи // Известия ТПУ, 2009г., - №5 - Т. 315. - С. 121-126.

39. Мещеряков Р.В., Бондаренко В.П., Коцубинский В.П. Адаптивный анализ голосового сигнала // Интеллектуальные системы в управлении, конструировании и образовании. Выпуск 3 / под ред. A.A. Шелупанова. -Томск: STT, 2004. - С. 58-61.

40. Мещеряков Р.В., Бондаренко В.П., Конев A.A. Сегментация и параметрическое описание речевого сигнала // Изв. вузов. Приборостроение. -2007.-Т. 50, № 10.-С. 3-7.

41. Мещеряков Р.В. Система оценки качества передаваемой речи // Доклады ТУСУРа. - 2010. - № 2(22). - С. 324-329.

42. Нгуен Ши Данг. Имитационное моделирование в системе поддержки принятия решений // Проблеми шформатизацй' та управлшня. Зб1рник наукових праць: Випуск 3(18), 2006. - С. 107-120.

43. Никифоров А.Ю. Язык описания взаимодействия иерархических систем и его персонализация // Программные продукты и системы. - 2009. - №1 -С. 36-37.

44. Никифоров А.Ю., Русаков В.А. Комплекс поддержки разработки учебных вариантов протоколов // Научная сессия МИФИ-2001: Сборник научных трудов. - Т.З. - М.: МИФИ, 2001. - С. 226-227.

45. Олищук А. Введение в FPDF [Электронный ресурс]. -URL: http://www.php.su/articles/?cat=others&page=004 (дата обращения 18.03.2012).

46. Петров A.A. Экономика. Модели. Вычислительный эксперимент. -М.: Наука, 1996.-252с.

47. Плотников В.Н., Суханов В.А., Жигулевцев Ю.Н. Речевой диалог в системах управления. - изд-во Машиностроение, 1988. - 224с.

48. Пономарев Г.А., Пономарева В.Н., Якубов В.П. Статистические методы в радиофизике: Практикум с применением диалого-вычислительных комплексов. - Томск: Изд-во Том. ун-та, 1989. - 235с.

49. Потапова Р.К. Тайны современного Кентавра. Речевое взаимодействие "человек-машина". - изд-во УРСС, 2003. - 250с.

50. Принципы юзабилити: понятно, удобно, комфортно. Коротко о главном: блог компании Digital Professionals Hub // Хабрахабр: сайт. Москва, 2006. URL: http://habrahabr.ru/company/webprofessionals/blog/132564/ (дата обращения: 14.04.2013).

51. Рабинер P.JI. Цифровая обработка речевых сигналов. - Радио и связь, 1981. -С.41-71.

52. Рабинер P.JI. Цифровая обработка речи в системах речевого общения человека с машиной. - Радио и связь, 1981. - С. 429-470.

53. Ронжин A.JI. Карпов A.A., Кагиров И.А. Особенности дистанционной записи и обработки речи в автоматах самообслуживания // Информационно-управляющие системы, № 42, т. 5. - Москва, 2009. - С. 32-38.

54. Ронжин A.JL, Карпов A.A., Ли И.В. Автоматическая система распознавания русской речи Sirius // Научно-теоретический журнал «Искусственный интеллект». - Донецк, 2005. - №3. - С. 590-601.

55. Ронжин А. Л., Карпов A.A. Исследование многомодального человеко-машинного взаимодействия на базе информационно-справочного киоска // Информационно-измерительные и управляющие системы, № 4, Т. 7. -Москва, 2009. - С. 22-26.

56. Ронжин А.Л., Ли И.В. Автоматическое распознавание русской речи // Вестник Российской Академии Наук, Том 77, Вып. 2. - М.: 2007. - С. 133-138.

57. Ронжин Ал. Л., Будков В.Ю., Ронжин Ан.Л. Формирование профиля пользователя на основе аудиовизуального анализа ситуации в

интеллектуальном зале совещаний // Труды СПИИРАН, № 23. - Москва, 2012. - С. 482-494.

58. Сайт «SpeechAPI.com» [Электронный ресурс]. - URL: http://speechapi.com/ (дата обращения 05.07.2011).

59. Сайт «Интерфейс Ltd» [Электронный ресурс]. - URL: http://www.interface.ru/horne.asp?artId=9228 (дата обращения: 17.04.2012).

60. Сайт «Речевые технологии» [Электронный ресурс]. - URL: http://www.speech-soft.ru/ (дата обращения 05.09.2013).

61. Сайт компании «Speereo» [Электронный ресурс]. - URL: http://www.speereo.com/(flaTa обращения 01.09.2013).

62. Сайт компании «Сакрамент» [Электронный ресурс]. - URL: http://www.sakrarnent.com/(flaTa обращения 17.05.2013).

63. Сайт компании «Стэл - Компьютерные системы» [Электронный ресурс]. - URL: http://speech.stel.ru/about (дата обращения 07.09.2013).

64. Сайт лаборатории речевых и многомодальных интерфейсов Санкт-Петербургского института информатики и автоматизации РАН [Электронный ресурс]. - URL: http://www.spiiras.nw.ru/speech/index.html (дата обращения 05.09.2013).

65. Сайт проекта Microsoft Speech SDK [Электронный ресурс]. - URL: http://www.microsoft.com (дата обращения 05.12.2010).

66. Салвенди Г. Человеческий фактор. Том 6. Эргономика в автоматизированных системах. - М.: Мир, 2001. - 522 с.

67. Самарский А.А., Гулин А.В. Численные методы. - М.: Наука, 1989. -

432с.

68. Самарский А.А., Михайлов А.П. Математическое моделирование: Идеи. Методы. Примеры. - М.: Физматлит, 2001. - 320 с.

69. Сапожков М.А. Электроакустика. Учебник для вузов. — Москва: Связь, 1978. — 272 е.: ил.

70. Система «потребитель» автоматического приема показаний электросчетчиков для энергосбытовых компаний [Электронный ресурс]. -URL: http://www.speechpro.ru/product/recognition/platform/potrebitel (дата обращения 23.02.2013).

71. Советов Б.Я., Яковлев С.А. Моделирование систем. - М.: Высшая школа, 1998.-319с.

72. Соромин В.Н. Синтез речи. - М.:Наука, 1992. - 392с.

73. Страндсон К., Герасименко О., Кастерплау Р. и др. К взаимодействию компьютера и человека на естественном языке // Диалог 2008: Труды международной конференции. - С. 495-502.

74. Суранова Д.А. Моделирование процессов взаимодействия человека с компьютером на естественном языке // Сборник научных трудов П

Всероссийской научно-технической конференции молодых ученых, аспирантов и студентов с международным участием «Высокие технологии в современной науке и технике». - Томск, Т.2., 2013. - С. 442-444.

75. Суранова Д.А. Применение технологий синтеза и распознавания речи для моделирования интерфейсов в вычислительных системах // Многоядерные процессоры, параллельное программирование, ПЛИС, системы обработки сигналов: материалы всероссийской научно-практической конференции, посвященной 40-летию АТУ. Барнаул: Изд-во АТУ, 2013. - 176с. - С. 117-120.

76. Суранова Д.А. Проектирование диалоговых интерфейсов для биллинговых систем // МАК-2012: материалы пятнадцатой региональной конференции по математике. - Барнаул: Изд-во АТУ, 2012. - С. 142-143.

77. Суранова Д.А. Адаптивные интерфейсы для взаимодействия человека с компьютером // Сборник научных трудов X Всероссийской научно-технической конференции студентов, аспирантов и молодых ученых "Наука и молодежь - 2013". - Барнаул, 2013. - С. 91-92.

78. Суранова Д.А. Использование естественного языка для формирования запросов в биллинговых системах // Доклады ТУСУРа, № 1 (25), часть 2, июнь 2012. - С. 216-219.

79. Суранова Д.А. Моделирование речевого взаимодействия при проектировании интерфейсов // Анализ. Геометрия, топология: труды Всероссийской молодежной школы-семинара. Барнаул, ч.2, 2-4 октября, 2013.-С. 152-155.

80. Суранова Д.А. Применение речевых возможностей в разработке программного обеспечения для взаимодействия человека с компьютером на естественном языке // Сборник трудов краевого семинара по геометрии и математическому моделированию. - Барнаул: Изд-во АГУ, 2013. - С. 67-70.

81. Суранова Д.А. Применение речевых технологий в проектировании интерфейсов // Ползуновский альманах - 2013. - №1. - С. 176-177.

82. Суранова Д.А. Проектирование человеко-машинных интерфейсов на естественном языке // МАК-2013: материалы шестнадцатой региональной конференции по математике. Барнаул: Изд-во АГУ, 2013. - С. 137-140.

83. Суранова Д.А. Разработка и применение человеко-машинных интерфейсов с голосовым взаимодействием // Сборник трудов школы-семинара "Ломоносовские чтения на Алтае - 2013" - Барнаул, 2013. - С. 403-408.

84. Суранова Д.А. Разработка модели диалоговых человеко-машинных интерфейсов в биллинговых системах // Известия Алтайского государственного университета. 2012. № 1 - 1 (73). - С. 167-170.

85. Суранова Д.А. Структура стенда для исследования человеко-машинного интерфейса на естественном языке // Известия Алтайского государственного университета. 2013. № 1 - 2 (77). - С. 114-117.

86. Сухов К. Web Speech Api - html5. Распознавание речи на вебстранице // Системный администратор. - 2013. - №1-2. - С. 108-111.

87. Фант Г. Акустическая теория речеобразования. Под ред. В.С.Григорьева. - М.: Наука, 1964. - 304с.

88. Филиппович Ю.Н. Интеллектуальные технологии и системы. — М.: НОК «CLAIM», 2006. — 326 с.

89. Фисун А.П., Гращенко JT.A. и др. Теоретические и практические основы человеко-компьютерного взаимодействия: базовые понятия человеко-компьютерных систем в информатике и информационной безопасности: монография / под ред. д.т.н. А.П. Фисуна. - Орел: Орловский государственный университет. 2004. - 169с.

90. Фланаган Дж. Анализ, синтез и восприятие речи. - М.: связь, 1968. - 394с.

91. Фролов А.В., Фролов Г.В. Синтез и распознавание речи. Современные решения [Электронный ресурс]. - URL: http://www.frolov-Iib.ru/books/hi/ch01 .html (дата обращения 19.02.2011).

92. Шелепов В.Ю. К проблеме пофонемного распознавания // Журнал «Искусственный интеллект». 2005. - №4 - С. 662-668.

93. Эргономика взаимодействия человек-система. Часть 110. Принципы организации диалога.: ГОСТ Р ИСО 9241-110-2009. [Электронный ресурс] -URL: http://standartgost.ru/ (дата обращения 17.09.2011).

94. Blondel V., Senellart P. Automatic extraction of synonyms in a dictionary. Arlington (Texas, USA). - 2002. [Электронный ресурс]. - URL: http://pierre.senellart.com/publications/blondel2002automatic.pdf

95. Gierad Laput, Mira Dontcheva, Gregg Wilensky, Walter Chang, Aseem Agarwala, Jason Linder, and Eytan Adar. PixelTone: A Multimodal Interface for Image Editing [Электронный ресурс]. - 2013. URL: http://www.cond.org/pixeltone.pdf (дата обращения 27.03.2013).

96. Harper R., Rodden Т., Rojers Y., Sellen A. Being Human: HumanComputer Interaction in the Year 2020. - Microsoft Research Ltd 7 J J Thomson Avenue, Cambridge, CB3 0FB, England. - 2008. - 100 pp.

97. Jeremy Reimer. A History of the GUI. Ars Technica [Электронный ресурс]. - 2005. URL:http://arstechnica.com/old/content/2005/05/gui.ars (дата обращения 02.12.2010).

98. Krzysztof J. Cios, Data Mining: A Knowledge Discovery Approach. -Springer. - 2007. - 621 pp.

99. Rainer Martin, Ulrich Heute, Christiane Antweiler. Advantages in Digital Speech Transmissions. - John Wiley&Sons. - 2008. - 572 pp.

100. Roemmele Brian. Why Siri is Important? [Электронный ресурс]. -2011. URL: http://www.quora.com/Siri-productAVhy-is-Siri-important?q=Why+sir (дата обращения 12.11.2011).

101. Strickland Jonathan. Expert Stuff: Google's Mike Cohen [Электронный ресурс]. - 2010. URL: http://computer.howstuffworks.com/mike-cohen-google.htm (дата обращения 23.11.2010).

102. Winograd Т. Understanding Natural Language. - New York: Academic Press, 1972. -191 pp.

Приложение А. Справка о внедрении в ООО «Биллинговый центр»

ООО «Биллинговый центр»

"УТВЕРЖДАЮ" Генеральный директор ООО «Биллинговый центр» Парамзин Н.П.

" £3" ММЯЪ^ 2013 г.

СПРАВКА

о внедрении результатов кандидатском диссертационной работы Суоановой Дарья Александровны

ООО «Биллинговый центр» занимается разработкой и применением программного обеспечения для произведения расчета платы за пользование жилищно-коммунальными услугами в г Барнауле В рамках совместной деятельности результаты диссертационной работы Сурановой ДА «Алгоритмы и комплекс программ моделирования персонифицированного естественноязыкового взаимодействия оператора с ЭВМ» используются в процессе разработки и эксплуатации программного комплекса «Каскад» Данный комплекс необходим для осуществления расчета платы за услуги, а также реализации взаимодействия с пользователями при помощи клиентской части На основе применения результатов диссертационного исследования Сурановой Д А по вопросу перспективной разработки программного обеспечения для улучшения способов взаимодействия с пользователями было установлено следующее

1 Предложенный поход к реализации взаимодействия с применением речевых технологий позволяет улучшить взаимодействие за счет уменьшения времени, затрачиваемого на поиск объектов системы в общей сложности на 15-20%

2 Практическое внедрение научных результатов по теме диссертации осуществлялось Сурановой Д А

3 Отмечена целесообразность применения разработок и алгоритмов, использующих эффективные численные методы, описанных в кандидатской диссертации Сурановой Д.А для реализации взаимодействия в биллинговых системах

В настоящее время идет опытная эксплуатация комплекса программ, созданных в рамках диссертационной работы

Генеральный директор ООО «Биллинговый центр»

Н П.Парамзин

Приложение Б. Акт о внедрении в ООО НПФ «АИСТ»

Настоящий акт составлен в том, что результаты работы Д.А. Сурановой используются в ООО НПФ «АИСТ» в качестве программно-аппаратного макета для оценки защиты от несанкционированного доступа в информационно-телекоммуникационных системах с наличием речевого канала утечки информации Реализованный алгоритм используется как отдельный программный продукт для исследования голосовых характеристик речевого сигнала различных дикторов В результате внедрения программного средства система показала эффективность сделанных разработок Реализованные способы выделения произносимых слов позволяют проводить в совокупности с техническими средствами защиты информации от утечки по акустическому и виброакустическому каналам квалифицированную оценку объектов информатизации. Теоретические и практические результаты работы внедрены на стадии разработки тестовой системы, что сократило временные затраты на подготовку программного модуля генерации сигнала и его приема. Наряду с увеличением эффективности внедренного метода положительными аспектами можно отметить отсутствие конфликтов с системным, прикладным программным и аппаратным обеспечением и простоту применения.

«УТВЕРЖДАЮ»

директора Ю НПФ «АИСТ»

о внедрении результатов диссертационной работ^^.А/Су^ановой

Специалист по защищенным системам ООО «НПФ «АИСТ»

Приложение В. Справка об использовании в учебном процессе (АГУ)

ajtfU

миннп wereo о ьр уадвлшш mitM.ii

РОССИЙСКОЙ ФЕ u cv'l'üllf фпера н.нве iосударственное бюджетное обрлюватеяьное учреждение высшего профессионального обрамшаиия «Алтайский государственный университет»

fip-r %юшя, 61 г Ьарна, "I {156049 Тел.(MV2)66-75-Ä4 «iu(3iUl«ЬЗМ»

rerleri^asö-rö

ОГРН 10Ш01Г01М НШ122гчвв4738-КТ1ШЛ501®1 *r 20i!6USS9TOOKHO o:o«7»i» цГс 4SS0iai94OI7J2«PCDöJ . ITKII1 * Копья России (10 Ллпйсквму kpsm r Ьарнауч Ф1 ЬО> ВНО »Алтайский гос>да&юш-нкый уш!(ц*[>еигег> ыгк 04 omooi /у'ä) i3si ч Jf ff Л ,

наК« ят

В диссертационный совет Д 212 268 02 при ФГБОУ ВПО «Томский государственный университет систем управления и радиоэлектроники»

СПРАВКА

об использовании в учебном процессе и научных исследованиях результатов диссертации Д.А. Сурановой «Алюригмы и комплекс программ моделирования персонифицированного естественно-языкового взаимодействия оператора с ЭВМ»

ФГБОУ ВПО «А ггайский государственный университет» подтверждает, что результаты диссертации ДА Сурановой используются в учебном процессе и научных исследованиях математически о фаху шгета Алтайсш о государственного университета

Теорешческие разработки автора диссертационной работы применялись при разработке учебно-мегодическич материалов по дисциплинам «Гибридные интеллектуальные системы», «Автоматизация производственных процессов», преподаваемым магистрантам первого, второго курсов направ !ения 010500 62 «Прикладная математика к информатика»

Материалы аналитической и экспериментальной 1лав диссертации использовались при разработке и проведении ряда табораторных работ и семинарских занятий по указанным дисциплинам

Резучыагы диссертации ДА Сурановой используются магистрантами по указанному направлению при выполнении научно-исследовательских работ, подготовке магистерских диссертаций Формы реализации результатов исследовательские аналитические работы, разработка алгоритмического и программного обеспечения, разработка аппаратного обеспечения ^

Первый прорс: —^ ^

дюн, профес! — Е С Аничкин

Приложение Г. Акт о внедрении в учебный процесс (ТУСУР)

Мииисгерство образования н >шуки

Федеральное государственное образовательное учреждение высшего профессионального

Томский государственный университет систем управления н радиоэлектроники

ОКНО 02069326,ОГТН 102700086706а. ИНН 7021000043, КПП 701701001

6?4050» г («чек лр Ленина. 40

(3822)510530 фате (3822)513262,52636S e-mail- afficdguisur.m http.// www.tusur ru

№_

на М»

от

от

«УТВЕРЖДАЮ» Первый проректор- проректор по учебной работе Томского ^венного университета управления и

ья&я&^Кк. Боков

~26В r»

[АКТ]

АКТ

о внедрении результатов диссертационной работы Сурановой Дарьи Александровны в учебный процесс

Комиссия в составе: Председателя:

Давыдовой Е.М., к.т.н., доцента, заместителя заведующего кафедрой-по учебной работе КИБЭВС ТУСУРа; Членов комиссии:

Евсготина О.О., к.т.н.» доцента каф. КИБЭВС ТУСУРа; Конева A.A., к.т.н., доцента каф. КИБЭВС ТУСУРа составила настоящий акт о нижеследующем:

Результаты диссертационной работы Д.А. Сурановой используются в учебном процессе на факультете вычислительных систем ТУСУР при чтении курса лекций по дисциплине «Вычислительная математика» для подготовки специалистов по специальностям 090105 - Комплексное обеспечение информационной безопасности автоматизированных систем и 210202 -Проектирование и технология электронно-вычислительных средств и при выполнении научно-исследовательской работы студентами кафедры комплексной информационной безопасности электронно-вычислительных систем Томского

государственного университета систем управления и радиоэлектроники (КЙБЭВС).

Программная реализация и алгоритмы работы программ применяются при

проведении лабораторного практикума для студентов кафедры: Лабораторный

практикум содержит программное и методическое обеспечение по реализации

i

численных методов и методов искусственного интеллекта.

у?

„Давыдова Е.М. О - —-— Евсютан О.О.

Конев A.A.