Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего профессионального образования «донской государственный технический университет»
|
Скачать 7.54 Mb.
|
|
МОДИФИЦИРОВАННАЯ ОПЕРАЦИЯ ОТОБРАЖЕНИЯ ДЛЯ АССОЦИАТИВНОЙ НЕЙРОННОЙ СЕТИ А.В. Козоброд, В.Е. Мешков (рук.) Рубрикация (как частный случай классификации) включает все процессы, заканчивающиеся указанием некоторого класса или принадлежности к нему рассматриваемых объектов и данных. Классификацией называют упорядоченное по некоторому принципу множество объектов, которые имеют сходные классификационные признаки (одно или несколько свойств), выбранных для определения сходства или различия между этими объектами. Рубрикация - это закономерность, позволяющая делать вывод относительно определения характеристик конкретной группы. В зависимости от выбранных признаков, их сочетания и процедуры деления понятий Рубрикация может быть:
Для проведения классификации должны присутствовать признаки, характеризующие группу, к которой принадлежит то или иной объект. Задачей классификации часто называют предсказание категориальной зависимой переменной (т.е. зависимой переменной, являющейся категорией) на основе выборки непрерывных и/или категориальных переменных. Задача кластеризации сходна с задачей классификации, является ее логическим продолжением, но ее отличие в том, что классы изучаемого набора данных заранее не предопределены. Термин "кластеризация" также называют [1, 2] синонимом "автоматической классификации" и "обучение без учителя" и "таксономия". 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". Цель кластеризации - поиск существующих структур. Кластеризация относится к стратегии обучения без учителя. Задача автоматической классификации текста разбивается на два этапа: Выбор признаков (в процессе предварительной обработки данных) по которым осуществляется Рубрикация. Формализация задачи. Пусть существует множество текстов: А={а1, а2, …аn} где: ai (i=1,…,n) – отдельно взятый текст, B, C, D – подмножества А, такие, что B  A, CA, DA и их пересечения суть пустые множества.Тогда, подмножества B, C, D соответствуют классам. Определяющее свойство P(x) – высказывание, или функция переменной x (соответствующее классификационному признаку), на основе которой определяется принадлежность элемента к подмножеству класса. Для нечетких множеств [2], аналогично, существует универсальное множество: А={а1, а2, …аn} такое, что B, C, D являются подмножествами А, такие, что B A, CA, DA.Подмножество, элементы которого удовлетворяют условию РВ, определяется как множество упорядоченных пар: В={μВ(x)/x} μВ(х) – характеристическая функция, принимающая значение 1, если х удовлетворяет свойству РВ, и в противном случае –0. Функция принадлежности μВ(х) указывает степень или уровень принадлежности элемента х подмножеству В и принимает значения в некотором множестве М. Множество М является множеством принадлежностей. Аналогично для множеств С и D. Выработка процесса решения, основанного на использовании этих признаков для получения результата классификации. Рубрикация по признакам предполагает, что внутри класса объекты эквивалентны, т.е. обладают свойствами рефлексивности, транзитивности и симметричности. Отношение эквивалентности определяет признак, который допускает разбиение множества А на непересекающиеся подмножества, называемые классами эквивалентности. Существуют различные методы определения принадлежности в условиях неопределенности: может быть введена некоторая пороговая функция, на основе которой xi с определенной степенью точности относится к какому-либо классу; проведено сравнение значений μj(х) и т.д. Литература 1. Мешков В.Е., Мешкова Е.В., Кочковая Н.В. Взаимная конверсия семантической и нейросетевой парадигм в задачах формирования смысловых образов // Труды Конгресса по интеллектуальным системам и информационным технологиям «AIS-IT’10». Научное издание в 4-х томах. – М.: Физматлит, 2010, Т.2. – 456 с 2. Мешков В.Е., Мешкова Е.В., Козоброд А.В. Анализ архитектур гибридных нейросетевых моделей в задачах автоматической классификации текстовой информации // Известия ТТИ ЮФУ. Технические науки. – 2010. - №4. СОВЕРШЕНСТВОВАНИЕ БИЗНЕС-ПРОЦЕССОВ В СФЕРЕ УСЛУГ НА ОСНОВЕ СОВРЕМЕННЫХ ИНФОРМАЦИОННЫХ ТЕХНОЛОГИЙ А.А. Матвеенко, О.И. Радина (рук) Одной из главных задач современного предприятия является автоматизация различных видов деятельности: от бухгалтерии, до финансового прогнозирования. Бизнес-процесс (БП) включает в себя взаимосвязанные действия, которые реализуют одну (или несколько) из бизнес-целей компании в информационной системе компании. Бизнес-процесс – это процесс из последовательности операций на предприятии, которые направлены на преобразование неких входных информационно-материальных потоков с целью получения результатов, представляющих ценность для клиента; Выделим 3 характеристики бизнес-процесса: Стоимость – она стремится к минимальной величине. Длительность – она стремится к максимальной скорости реализации бизнес-процесса. Степень удовлетворенности клиента (качество продукта). [3] Одним из инструментов совершенствования бизнес-процессов в организации является внедрение CRM системы. Система управления взаимоотношениями с клиентами (CRM, CRM-система, сокращение от англ. Customer Relationship Management) — прикладное программное обеспечение для организаций, предназначенное для автоматизации стратегий взаимодействия с заказчиками (клиентами), в частности, для повышения уровня продаж, оптимизации маркетинга и улучшения обслуживания клиентов путём сохранения информации о клиентах и истории взаимоотношений с ними, установления и улучшения бизнес-процедур и последующего анализа результатов.[4] Новый подход к управлению бизнесом влечет за собой изменение методов расчета ключевых показателей эффективности ведения бизнеса. В частности, прибыль компании должна рассчитываться в зависимости от размера и качества клиентской базы, а не продукта. Затраты компании также должны учитываться в расчете на клиента, а не на единицу продукта/услуги. [1] Современная CRM система состоит из 4-х элементов, представленных на рисунке. В настоящее время большинство компаний ограничивается лишь сбором информации о своих клиентах, применяя только из вышеперечисленных элементов: стратегия, люди и IT – система. [2] Разработка показателя CLV, который будет выступать в качестве критерия управления клиентской базой и, целью которого будет являться максимизация прибыли на ограниченном интервале времени, т.е. показатель, способный оценить прибыль от клиентов за определенный заданный период времени, является основополагающим критерием современных клиентоориентированных предприятий.  Рис. – Составляющие элементы CRM системы (разработан автором) В работе Berger и Nasr, 1998 г. приводится методика расчета показателя:  где t – номер периода, в который производится расчет поступления от клиентов;  – доход от клиентов в период T; – общие расходы на получение дохода в период t;T – общее число периодов в течение жизненного цикла клиента; d – ставка дисконтирования. Помимо этого расчет и анализ показателя CLV позволяет компаниям: Создать систему распределения всех клиентов в зависимости от их ценности и на основании этого оптимизировать свои расходы на обслуживание и удержание самых ценных из них. Соотнести прибыль, которую приносит клиент компании, и те силы и средства, которые были затрачены на поиск и удержание этого клиента. Ценность клиента для компании можно оценить, используя частоту совершения покупок и размер среднего чека. В своей работе Fader и Hardie предполагают, что простая статистика, такая как частота и время последней покупки, может дать довольно точную оценку будущей ценности. На основе данного предположения, доход, полученный от клиентов компании за период времени t, можно описать следующим уравнением:  где  - численность группы j в момент времени h; - средняя частота покупок для группы j в момент времени h; - величина среднего чека в группе j в момент времени h; – количество групп, полученных в результате сегментации клиентской базы; - дисконтный множитель в момент времени h.Расходы, понесенные компанией на управление клиентской базой, можно отнести к двум категориям: расходы на привлечение новых клиентов и расходы на удержание существующих клиентов и увеличение их лояльности, в частности, расходы на маркетинговые мероприятия, акции и т.д. Тогда математическая запись функции расходов компании на управление клиентской базой будет следующая:  где - численность группы j в момент времени h; - количество новых клиентов в группе j соответственно в момент времени h; - средние расходы компании в расчете на 1-го клиента из группы j в момент времени h; - средние расходы компании на привлечение 1-го нового клиента в группу j в момент времени h;К– количество групп, полученных в результате сегментации клиентской базы; - дисконтный множитель в момент времени h.Разработка и моделирование управления клиентами дает ряд преимуществ современным организациям. [5] Во-первых, модель позволит не только спрогнозировать итоговое число клиентов в будущем, но и показать, сколько клиентов какой группы будут сотрудничать с организацией в интересующий момент времени. Во-вторых, модель позволит оценить прибыльность различных групп, посчитав доход, который принесет данный клиент, и стоимость его обслуживания. Как правило, получив данные по этому показателю, многие руководители обнаруживают, что почти 80% клиентов не стоят затрачиваемых на них денег. В-третьих, модель позволит оценить эффективность затрат на маркетинг и поможет оптимально распределить финансовые ресурсы, направляемые на развитие бизнеса. [6] Литература
URL: http://ru.wikipedia.org/wiki/Система_управления_взаимоотношениями_с_клиентом;
ЭВОЛЮЦИОННЫЙ АЛГОРИТМ СИНТЕЗА ТОПОЛОГИИ ВЫЧИСЛИТЕЛЬНОЙ СЕТИ А.В. Прудий, В.Е. Мешков (рук.) Минимизируемая многопараметрическая функция  , выражающая зависимость критерия оптимальности Q от управляемых переменных  [1], может быть как унимодальной, так и многоэкстремальной функцией. Независимо от вида функции  оптимальное решение  должно удовлетворять условию: для всех  .В случае унимодальной функции (одно-экстремальной функции, которая может быть разрывной, не дифференцируемой и т.д.) оптимальное решение задачи является единственным и достигается в точке локального минимума  : для всех  ,где  - e -окрестность точки локального минимума  .В случае многоэкстремальной функции (функции  , имеющей несколько локальных минимумов  , k=1..l в области поиска D) оптимальное решение задачи является глобальным минимумом - наименьшим из всех локальных минимумов:  ,где  - к-ый локальный минимум функции  ;l - число локальных минимумов в области поиска D. В общем случае оптимальное решение задачи может достигаться на некотором подмножестве допустимых решений W Í D, удовлетворяющих условию: =Q* для всех  .Тогда, в зависимости от постановки задачи однокритериального выбора, требуется либо перечислить все решения, принадлежащие подмножеству W, либо указать любое одно из решений этого подмножества. В заключение данного раздела приведем отличия генетических алгоритмов от поисковых методов оптимизации. 1. Генетические алгоритмы осуществляют прямое манипулирование бинарными строками E( ), с помощью которых закодированы в двоичном коде допустимые решения  , а не самими внутренними параметрами , заданными действительными числами.2. Генетические алгоритмы в каждом t-ом поколении оперируют одновременно со всей совокупностью из n допустимых решений  , образующих множество технических решений Pt, с целью получения хромосомного набора популяции следующего поколения Pt+1.Таким образом генетические алгоритмы на каждой итерации, совпадающей с текущим поколением, позволяют определять n новых допустимых решений, в то время как классические методы поиска на каждой итерации определяют единственное новое допустимое решение. Например, градиентный метод минимизации реализуется с помощью рекуррентного выражения:  , k=0,1,2,...где  - начальное приближение; - градиент минимизируемой функции;l - шаг вдоль градиента. 3. Генетические алгоритмы основаны на вероятностных схемах преобразования бинарных строк E( ), составляющих хромосомный набор популяции Pt, которые моделируют биологические механизмы популяционной генетики.4. Генетические алгоритмы - это методы нулевого порядка, стратегия поиска в которых построена только на вычислении значений критерия оптимальности Q и не требует знания дополнительной информации о производных, константе Липшица и т.д., что характерно для градиентных и квази-ньютоновских методов. 5. Генетические алгоритмы являются робастными методами по отношению к виду минимизируемой функции, т.к. при их применении не требуется, чтобы критерий оптимальности был непрерывным, дифференцируемым, унимодальным и т.д. Они осуществляют поиск оптимального решения по одной и той же стратегии, как для унимодальных, так и для многоэкстремальных функций. Литература 1. Мешков В.Е., Ермолаева Н.В. Эволюционное моделирование топологии локальной вычислительной сети // Информационные системы и технологии. Теория и практика: сб. науч. тр.: – Шахты: Изд-во ЮРГУЭС, 2009 2. Мешков В.Е., Береза А.Н. Решение задачи синтеза топологии ЛВС на основе эволюционных методов проектирования // Труды Международных научно-технических конференций «Интеллектуальные системы» (AIS”05) и «Интеллектуальные САПР» (CAD-2005). Научное издание в 4-х томах.- М. ФИЗМАТЛИТ. 2005. Т4.- 256с.- ISBN 5-9221-0621-х.- с.120-126. НЕЙРОСЕТЕВЫЕ МОДЕЛИ ЭЛЕМЕНТОВ И УЗЛОВ ВЫЧИСЛИТЕЛЬНЫХ СЕТЕЙ А.В. Прудий, В.Е. Мешков (рук.) Топологическая структура ЛВС, представлена совокупностью узлов (терминалов, узлов коммутации и т.п.) и соединяющих их линий (каналов связи). Каждый узел представляет собой функциональный элемент сети (каналы связи, коммутатор, сервер, повторитель и т.п.). Структура показывает потенциальные возможности сети по доставке информации между отдельными узлами этой сети. В работе рассматривается звездообразная топология. Отметим, что иные топологии могут быть легко преобразованы к указанной. В качестве модели структуры сети используется графовая модель «дерево». Сеть представлена деревом G (Р, B) и имеет множество вершин aijÎA, соответствующих пунктам сети и множество дуг или ребер bijÎB, т.е. линий связи между рi и рj. Каждой вершине графа может приписываться некоторый набор атрибутов (параметров) (например, пропускная способность узла cij, стоимость узла sij, и т.д.). Для описания структуры сети и количественных оценок ее элементов используют следующий подход. Все функциональные компоненты сети представлены классами объектов в стиле C#. Каждому объекту ставится в соответствие генная структура. Для класса объектов в генной структуре определена оценочная функция в виде аддитивного функционала: F =  ,где ai – весовой коэффициент влияния xi параметра объекта. Сеть в целом представлена абстрактной структурой «дерево». Используя алгоритм прямого обхода дерева строится хромосомная модель структуры сети. В процессе обхода формируется целевой функционал сети, подобный аддитивному функционалу F, в котором в качестве параметров выступают оценочные функции элементов (классов объектов) сети, а коэффициенты влияния объектов заранее определяются экспертным путем. Параметрический синтез и оптимизация проводятся на основе базового генетического алгоритма. Литература 1. Мешков В.Е., Ермолаева Н.В. Эволюционное моделирование топологии локальной вычислительной сети // Информационные системы и технологии. Теория и практика: сб. науч. тр.: – Шахты: Изд-во ЮРГУЭС, 2009 2. Мешков В.Е., Береза А.Н. Решение задачи синтеза топологии ЛВС на основе эволюционных методов проектирования // Труды Международных научно-технических конференций «Интеллектуальные системы» (AIS”05) и «Интеллектуальные САПР» (CAD-2005). Научное издание в 4-х томах.- М. ФИЗМАТЛИТ. 2005. Т4.- 256с.- ISBN 5-9221-0621-х.- с.120-126. 3. Мешков В.Е., Береза А.Н. Решение задачи синтеза схем с регулярной структурой с применением эволюционных методов // Радиоэлектроника, телекоммуникации, информационные технологии: Межвуз. сб. науч. трудов / Южно-Рос. гос. ун-т экономики и сервиса; Ред. кол.: Н.Н. Прокопенко и др. – Шахты: Изд-во ЮРГУЭС, 2004.-119 с. Анализ программного обеспечения, используемого при разработке динамических web-сайтов В.Е. Ткаченко, Т.А. Брыкина (рук.) Аннотация: В статье проводится исследование в области разработки динамических web-сайтов, с использованием систем управления содержимым (CMS). Проводится сравнительный анализ популярных CMS. Content Management System (CMS) — информационная система или компьютерная программа для обеспечения и организации совместного процесса создания, редактирования и управления контентом. Основные функции CMS: - Предоставление инструментов для создания содержимого, организация совместной работы над содержимым; - Управление содержимым: хранение, контроль версий, соблюдение режима доступа, управление потоком документов и т. п.; - Публикация содержимого; - Представление информации в виде, удобном для навигации, поиска. Разновидности. В общем случае системы управления содержимым делятся на: - Систему управления содержания масштаба предприятия (ECMS). - Система управления веб-содержимым (WCMS). Наиболее популярными в русскоязычном Интернете являются такие бесплатные платформы как Drupal, Joomla, MODx, WordPress, TYPO3. Таким образом, провели исследование в области разработки динамических web-сайтов, с использованием систем управления содержимым (CMS). Представили сравнительный анализ популярных CMS. Таблица 1 Плюсы и минусы CMS
Установили, что при применении той или иной CMS для разработки следует исходить из целей из задач в каждом конкретном случае. Таблица 2 - Сравнение наиболее популярных в русскоязычном Интернете бесплатных CMS систем
Литература 1. [Электронный ресурс] Martin Brampton. PHP5 CMS Framework Development. — PACKT publishing, June 2008. — 328 p. — ISBN 978-1-847193-57-5 2. [Электронный ресурс] Денис Колисниченко Движок для вашего сайта. CMS Joomla!, Slaed, PHP-Nuke. — Петербург: БХВ, 2008. — 352 с. — ISBN 978-5-9775-0258-0 РАЗВИТИЕ СЕТЕВЫХ ТЕХНОЛОГИЙ В ДИАГНОСТИКЕ ШВЕЙНЫХ МАШИН А.С. Черкашов, А.С. Ермаков (рук.) Современные швейные машины представляют собой сложные электронно-механические устройства, содержащие множество деталей механизмов, электромагниты, электроприводы, электронные панели, датчики, панели ввода-вывода информации и прочее. В отличие от электромеханических машин, в которой механическая часть диагностировалось с использованием органолептических методов исследования и механических методов измерения, в сложной, скрытой от взгляда системе передачи команд управления и привода исполнительных инструментов машине с цифровой системой управления, необходимо использование систем самодиагностики. В реальности, каждому устройству регулирования рабочего процесса машины соответствует своя собственная подсистема автоматизации. Это осложняет, а зачастую делает невозможным процесс самодиагностики оборудования. Также отсутствует комплексный подход для решения проблем технологической диагностики из-за отсутствия его информационного обеспечения. В связи с этим возникает снижение качества саморегулирования выполняемых действий швейной машиной, что приводит к увеличению времени выполнения технологической операции. Все это происходит вследствие работы локальных подсистем в отсутствие интегральной среды в процессе производства. Применяемые на сегодняшний день формы обработки и поиска информации не способны предоставить достоверные и полные данные. Следовательно, достижение высоких технико-экономических показателей разрабатываемой и выпускаемой продукции невозможно без решения следующих проблем: - создание информационного и методического обеспечения процесса управления и диагностирования швейных машин, - совершенствование системы информационного обеспечения в целом и систем информационного поиска неисправности (или отказа) с использованием электронно-механических устройств сбора и обработки данных о рабочем процессе функционирования машины, - применения новых видов источников информации и способов ее анализа [1] через реализацию современных технических средств и информационных технологий в сервисе оборудования. Решение таких задач делает наиболее рациональным использование сетевых технологий для контроля работы оборудования. Сетевые системы предоставляют ряд уникальных возможностей: - с помощью сервера можно посылать образцы к конкретной машине, - операторы могут загружать образцы с сервера, - машина может выгружать образцы на сервер [2], - сервер протоколирует статус машины на основе реального времени (что является весьма важным в процессе диагностики устройств). Сетевая система автоматически поддерживает, а при необходимости восстанавливает соединение между сервером и швейными машинами. Система делает возможным периодическую профилактику устройств с целью диагностики состояния и выявления участков, подверженных сбоям. В случае поломки делает возможным отремонтировать технику в самые короткие сроки благодаря тому, что в базе данных наблюдения за датчиками уже будет известна неисправность. Сетевые технологии позволяют работать с машиной по средствам удаленного доступа. То есть отсутствует необходимость постоянного присутствия человека при выполнении технологических операций, которые соответствуют той или иной программе. Следовательно существенным образом уменьшаются затраты на производство изделий, и увеличивается время при котором устройство может быть задействовано в производстве. Несмотря на множество существующих автоматизированных систем в оборудование, зачастую присутствие человека при выполнении технологических операций не только желательно, но и необходимо. Современные информационные ресурсы позволяют найти решения для оптимизации процессов саморегулирования и самодиагностики швейных машин без влияния человеческого фактора. Однако для создания интегрированных систем автоматизации необходимы тщательные доработки имеющихся систем и корректировки их показателей с целью обеспечения их согласования. Авторами данного сообщения проведен анализ технических средств, используемых в современных швейных машинах с цифровым управлением, и предложена система технологической диагностики бытовых машин с сетевой системой сбора, обработки и принятия решения по обслуживанию, диагностике, регулированию и устранению неисправностей в обслуживаемых машинах. Данная система может принимать, как передаваемую по заданному шаблону, так и снимаемую с помощью сенсоров (датчиков) с машины информацию о ее техническом состоянии. Обработка данной информации и принятия решения по состоянию машины выполняется с использованием автоматизированного рабочего места оператора-диагностика. Обработка информации ведется одновременно для нескольких объектов диагностики и независимо друг от друга. Информационно-методическое обеспечение диагностики оборудования может храниться в базах данных и знаний по диагностики. Причем организация хранения информации выполнена таким образом, что позволяет производить автоматически ее отбор, обработку и передавать рекомендуемые решения. Внедрение сетевой технологии в диагностировании технологического оборудования швейных предприятий и бытовых швейных машин позволит повысить не только качество изготавливаемых изделий, но и снизить трудоемкость технологических процессов пошива изделий. Литература 1. [Электронный ресурс] URL: http://www.znaytovar.ru/new1121.html 2. Инструкция. Вышивальная машина Barudan BEVT. С. 180–183. ЦЕЛЕСООБРАЗНОСТЬ РАЗРАБОТКИ ИНДИВИДУАЛЬНЫХ СИСТЕМ УПРАВЛЕНИЯ САЙТОМ Д.П. Щепелев, Е.В. Мешкова (рук.) На сегодняшний день большинство динамических сайтов реализовано с помощью готовых «коробочных» систем управления контентом (CMS – Content Management System). Этих систем на данный момент достаточно много и их можно группировать по различным категориям. По ценовой политике: платные (1C Bitrix, UMI CMS) и бесплатные (MODx, Joomla), по их назначению: новостные (DataLife Engine), блоговые (Wordpress), интернет магазины(1С Bitrix), универсальные (1С Bitrix, MODx). Преимущества готовых систем достаточно широкие – не нужно тратить время на саму разработку, много готовых шаблонов дизайна, а так же модулей/плагинов/хаков под конкретную систему, различные сообщества, где можно изучить вопросы, связанные с конкретной системой в процессе реализации сайта, функциональность и доступность. Некоторые из достоинств влекут за собой и недостатки, например широкой функциональностью администраторы, как правило, расплачиваются большей требовательностью к системным ресурсам. Что при большой посещаемости может привести к дополнительным затратам на хостинг или даже необходимость снять в аренду выделенный сервер. Богатый функционал, как правило, реализуют, чтобы заинтересовать как можно большее число пользователей и зачастую 60-70% реализованных возможностей, просто не используются администраторами сайтов. И тем самым получается «лишний груз», который отражается на скорости работы сайта. К этому пункту еще стоит отнести излишнюю красоту и анимацию в административной панели, которая на первый взгляд может понравиться, но при длительной работе только мешает. Так как системы управления доступны всем, либо только тем, кто купил систему, либо тем, кто незаконно получил копию, то можно свободно проанализировать исходной код распространенных систем, выявить места, где наиболее слабая фильтрация данных или присутствует ошибка алгоритма, и при успешном нахождении, все сайты с подобной системой будут подвержены данной уязвимости. Конечно, могут быть дополнительные условия в виде, использования определенного модуля, либо определенной версии системы. Многие разработчики при нахождении таких уязвимостей хоть и стараются их закрыть, выпустить различные патчи безопасности, но далеко не многие администраторы сайтов следят за новостями в сфере безопасности их систем, а некоторые даже и не в силах, что-то с этим патчем сделать, например, если администратор сайта пользовался услугами сторонних специалистов. В индивидуальных CMS конечно можно так же проанализировать различные данные, поступающие от пользователей, реагирование системы на различную подмену данных, но этот метод будет лишь пробой «наугад», т.к. исходной код недоступен общественности. Еще одна сторона безопасности связана, со сторонними модулями. Многие администраторы, создатели сайтов используют сторонние модули, расширения без различных проверок. Это опасно тем, что зачастую неизвестен создатель этих дополнений, это может быть как опытный веб-программист, так и обычный «любитель», который решил либо просто поделиться своим решением, либо намеренно распространяет дополнение с уязвимостью для последующего получения доступа к сайту. Теперь стоит отметить и плюсы индивидуальной разработки, большинство достоинств является следствием недостатков готовых CMS. Во первых это отсутствие лишнего функционала. При индивидуальной разработке составляется техническое задание, и по этому заданию реализуется ровно те функции в системе, которые нужны. Особенно это важно, если проект специфичный. Например, если необходимо сделать сайт какой-нибудь «промо акции», с регистрацией промо-кодов, еженедельным розыгрышем победителей, плюс к тому вывести общую статистику по датам регистраций, операторам сотовой связи, ни одна CMS изначально не подойдет. Конечно, выходом здесь может быть реализация дополнительного функционала к готовой системе, но порой доработка выходит очень сложной, т.к. необходимо доделывать чужой код и далеко не каждый программист возьмется за это. И это уже не говоря о том, что иногда такая разработка будет очень существенной, что ставит под сомнение саму доработку, т.к. проще будет реализовать именно индивидуальную систему. Сокращение ненужных функций влечет за собой повышение скорости работы системы. Следующим плюсом является «закрытость» для сторонних разработчиков. Как уже писалось выше, если нельзя просмотреть исходной код, риск обнаружения уязвимости значительно снижается. Документация в таких системах не нужна, так как разработчик создает систему сам и соответственно он ее знает. Но ее может потребовать заказчик, в случае если в будущем данную систему будет сопровождать другой исполнитель. Важным критерием является возможность задать определенные требования к управлению сайтом, так как это индивидуальная разработка, можно изначально (на этапе составления технического задания) либо уже на этапе корректировки можно указать требования, пожелания, для более удобного управления сайтом. В готовых системах это сделать либо невозможно, либо достаточно проблематично. Конечно, и в индивидуальной разработке присутствуют свои минусы. Во-первых – это сроки, гораздо быстрее взять, что-то готовое, чем реализовывать это с самого начала. Во-вторых – это высокая стоимость разработки, опять же из-за затрачиваемого времени и сложности, цена будет в несколько раз выше. В-третьих – это привязка клиента к исполнителю, не каждый программист возьмется доделывать чужой код, и к тому же не всегда этому позволит уровень нового программиста – если новый программист будет менее опытный, чем тот, кто проектировал и создавал систему. Подводя итоги, можно сказать, что выбор типа системы зависит от конкретного проекта, и чем специализированнее и специфичнее проект, тем сложнее будет подобрать готовую, подходящую CMS. И скорее всего ее пришлось бы переделывать, править, или модернизировать. А если нужен простой сайт визитка, можно взять любую CMS с базовым функционалом вывода текстового содержания, например MODX. Да, она подойдет, сэкономит время, но тогда, остальной функционал как писалось в пунктах выше, будет лишним грузом. |
Похожие:
 |
Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение... Министерство образования и науки российской федерации федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего профессионального... |
|
Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение... Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего профессионального образования |
 |
«донской государственный технический университет» (дгту) Кафедра «Иностранные языки» Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего профессионального образования |
|
Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение... Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего профессионального образования |
|
Высшего профессионального образования «донской государственный технический... Министерство образования и науки российской федерации государственное бюджетное образовательное учреждение |
|
Отчет о самообследовании деятельности федерального государственного... Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего профессионального образования |
|
Отчет о самообследовании деятельности федерального государственного... Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего профессионального образования |
|
Федеральное агентство воздушного транспорта Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего профессионального образования «Московский государственный... |
|
Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение... Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего профессионального образования |
|
Программ а стратегического развития Федерального государственного... Полное наименование вуза – федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего профессионального образования... |
|
Федеральное государственное образовательное учреждение высшего профессионального... Федеральное государственное образовательное учреждение высшего профессионального образования |
|
Рекомендации по приведению в соответствие мероприятий и планов реализации Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего профессионального образования «Нижегородский государственный... |
|
Самарский государственный технический университет Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего образования |
|
Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение... Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего профессионального образования |
|
Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение... Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего профессионального образования |
|
Учебное пособие под редакцией проф. С. Н. Гаражи Ставрополь 2017... Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего образования «ставропольский государственный медицинский... |