Українська   English
ДонНТУ   Портал магистров

«Разработка программного модуля «Динамические структуры данных» интеллектуальной обучающей системы по курсу «Алгоритмизация и программирование»

Содержание

Введение

ПОСТАНОВКА ЗАВДАННЯ

Мета проекту – накопичення і систематизація інформації по вивченню динамічних структур даних (ДСД). Навчальний модуль дозволить зменшити час навчання користувачів та навчить правильно їх використовувати, тим самим підвищить швидкодію програмних реалізацій і заощадить виділяється пам'ять. Розроблюваний модуль є частиною навчальної системи з дисципліни «Алгоритмізація і програмування».

Для створення навчального модуля в загальному випадку, вирішуються наступні задачі: ‒ підготовка та систематизація навчального матеріалу, адаптація матеріалу за рівнями складності, розробка динамічних ілюстрацій, контрольних питань та інших завдань (база знань); ‒ реєстрація користувачів (створення моделі учня), перевірка рівня знань та статистичного збору показників засвоєння навчального матеріалу; ‒ оцінка рівня знань, умінь і навичок в учнів до і після навчання, їх індивідуальних здібностей і мотивацій; ‒ адміністрування системи, доставка навчального матеріалу на робочі станції і завдання зворотного зв'язку з учнем.

ПОНЯТТЯ ДИНАМІЧНИХ СТРУКТУР ДАНИХ

Класифікація динамічних структур даних

Об'єкт даних володіє динамічною структурою, якщо його розмір змінюється в процесі виконання програми або він потенційно нескінченний. Використовуються в програмуванні дані можна розділити на дві великі групи: Дані статичної структури – це дані, взаєморозташування і взаємозв'язки елементів яких завжди залишаються постійними. Дані динамічної структури – це дані, внутрішня будова яких формується за будь-яким законом, але кількість елементів, їх взаєморозташування і взаємозв'язки можуть динамічно змінюватися під час виконання програми, згідно закону формування. До даними динамічної структури відносять файли, пов'язані і пов'язані динамічні дані.

Зауважимо, що файли у даній класифікації віднесені до динамічних структур даних. Це зроблено виходячи з вищенаведеного визначення. Хоча видалення та вставлення елементів у середину файлу не допускається, зате довжина файлу в процесі роботи програми може змінюватися – збільшуватися або зменшуватися до нуля. А це вже динамічне властивість файлу як структури даних. В мовах високого рівня однієї з задач опису типів є те, щоб зафіксувати на час виконання програми розмір значень, а, отже, й розмір виділеної області пам'яті для них. Описані таким чином змінні називаються статичними. Всі змінні, оголошені в програмі, розміщуються в одній безперервній області оперативної пам'яті – сегмент даних. Довжина сегмента даних визначається архітектурою мікропроцесора і становить зазвичай 65536 байт.

Проте іноді заздалегідь не відомі не тільки розміри значень, але і сам факт існування значення тієї чи іншої змінної. Для результату змінної доводиться відводити пам'ять у розрахунку на найбільше значення, що призводить до нераціонального використання пам'яті. Особливо це важко при обробці великих масивів даних. Припустимо, наприклад, що у вас є програма, що вимагає масиву в 400 рядків по 100 символів кожна. Для цього масиву потрібно приблизно 40К, що менше максимуму в 64К. Якщо інші ваші змінні поміщаються в останні 24К, масив такого обсягу проблеми не становить. Але що, якщо вам потрібно два таких масиву? Це вимагало б 80К, і 64К сегмента даних не вистачить.

Іншим загальним прикладом є сортування. Зазвичай коли сортування виконується великий обсяг даних, то робите копію масиву, сортируете копію, а потім записуєте відсортовані дані у вихідний масив. Це зберігає цілісність ваших даних, але вимагає також наявності під час сортування двох копій даних. З іншого боку обсяг пам'яті комп'ютера досить великий для успішного вирішення завдань з великою розмірністю даних. Виходом з положення може служити використання так званої динамічної пам'яті. Динамічна пам'ять (ДП) – це оперативна пам'ять ПК, що надається програмі при її роботі, за винятком сегмента даних (64 Кб), стека (16 Кб) і власне тіла програми. Розмір динамічної пам'яті можна варіювати. За замовчуванням ДП – вся доступна пам'ять ПК.

Вывод

Предложенная математическая модель и целостная информационная технология для автоматического определения произвольного эмоционального состояния конкретного человека как выпуклой комбинации некоторых базовых состояний. Для этого с помощью математической модели и оригинального программного обеспечения создается базовый пространство эмоциональных состояний конкретного человека. В дальнейшем произвольный эмоциональное проявление этой человека разлагается как выпуклая комбинация эмоциональных состояний в этом пространстве. Для построения базиса пространства эмоциональных состояний используются гибкие шаблоны контуров основных зон лица. Гибкие шаблоны описываются с помощью NURBS-кривых. Настройка шаблона на точечный контур конкретного изображения проходит с помощью B-сплайн аппроксимации, путем решения переопределены неоднородной системы линейных уравнений. Предложенная технология имеет практическую ценность в системах визуального контроля за операторами сложных производств (атомная энергетика и т.п.) для автоматического контроля за их эмоциональным состоянием.

Список использованных источников

  1. Кривонос Ю.Г. Моделирование и анализ мимических проявлений эмоций / Ю.Г. Кривонос, Ю.В. Крак, А.В. Бармак // Доклады НАНУ, 2011. - №12. - С. 51-55.
  2. Ekman P. Learning to Make Facial Expressions / P. Ekman, W.V. Friesesen. – Part II. – Palo Alto, 2009. Режим доступа: http://mplab.ucsd.edu/wp-content/uploads/wu_icdl20091.pdf
  3. Ekman P., Facial Action Coding System. / P. Ekman, W.V. Friesesen. – Part II. – Palo Alto, 2006. Режим доступа: https://pdfs.semanticscholar.org/99bf/8ac8c131291d771923d861b188510194615e.pdf
  4. Леонтьев В.О. Классификация эмоций / В.О. Леонтьев. – Одесса : ИИЦ, 2006. – 84 с.
  5. Ефимов А.Н. Моделирование и распознавание мимических проявлений эмоций на лице человека / Г.М. Ефимов // Искусственный интеллект, 2009. - C. 532-542.
  6. Крак Ю.В. Синтез мимических выражений эмоций на основе формальной модели / Ю.В. Крак, А.В. Бармак, М. Ефимов // Искусственный интеллект, 2007. - №2 - C. 22-31.
  7. Piegl L. The NURBS Book / Les Piegl, Wayne Tiller. – [2nd Edition]. – Berlin : Springer-Verlag, 1996. – 646 p.
  8. Ekman P. Cross–cultural studies of facial expression / P. Ekman, W.V. Friesesen // Darwin and facial expression: A century of research in review. – N.Y : Academic, 2010. – P. 196-222.
  9. Ekman P. Measuring facial movement / P. Ekman, W. Friesen // Environmental Psychology and nonverbal Behavior, 1976. – Р. 56-75. Режим доступа: https://link.springer.com/article/10.1007/BF01115465
  10. Изард К. Эмоции человека / К. Изард. – М. : Изд–во МГУ, 2010. – 439 с.
  11. L. Olsson / “From unknown sensors and actuators to actions grounded in sensorimotor perceptions” / L. Olsson, C. Nehaniv, and D. Polani – Connection Science, vol. 18, no. 2, pp. 121–144, 2006.