Материал: Оптимизация и моделирование в автоматизированных системах. труд. ФГБОУ В.О., Воронежский г.т.и

По сути API – это промежуточный слой, через который взаимодействуют внутренние сервисы и внешние потребители сервисов.

Создание общедоступных API к ИС Университета позволит посетителям заходить в систему из браузера, преподавателям и обслуживающему персоналу

– из приложений для ПК, а обучающимся использовать мобильные приложения со смартфонов и планшетов.

Типичная микросервисная архитектура представлена на рисунке. В ее состав входят Поставщики удостоверений, API-шлюз и сами Микросервисы.

Поставщики удостоверений (Identity Providers) аутентифицируют запросы клиентов и передают запросы в API Gateway.

CDN Статический контент

Рис. Микросервисная архитектура информационных систем

API-шлюз выступает в качестве точки входа для клиентов для пересылки запросов соответствующим микросервисам. Необходимость использования API-шлюза обусловлена необходимостью автономного обновления услуг, а также позволяет использовать различные протоколы обмена сообщениями и выполнять такие служебные функции, как обеспечение безопасности, балансировка нагрузки и т. д.

Каждый микросервис предназначен для обслуживания конкретных запросов и имеет собственную базу данных для реализации соответствующих бизнес-функций. Кроме того, базы данных микросервисов обновляются только через сервис API. Услуги, предоставляемые микросервисами, передаются на любую удаленную службу, которая поддерживает межпроцессное взаимодействие для различных технологических стеков.

115

После того как микросервисы обменяются данными внутри себя, они развертывают статический контент в облачной службе хранения, которая может доставлять их напрямую клиентам через сети доставки контента (CDN). Помимо вышеупомянутых компонентов, в типичной архитектуре микросервисов обычно присутствуют управляющий компонент (Management), который отвечает за балансирование сервисов на узлах и выявление сбоев, и сервис доставки (Service Discovery), необходимый для поиска маршрут связи между ними и содержащий список служб, на которых расположены узлы.

Если ИОС строится с нуля, то ее следует разрабатывать в соответствии с принципами микросервисной архитектуры. Но поскольку в ВУЗе уже работает портал то имеет смысл обеспечить доступ через API к имеющимся функциям и сформулировать принципы построения новых.

В этой связи возникают две актуальные задачи:

–выделение имеющегося функционала в отдельный сервис, путем разработки API и создания его описания;

–выявление потребностей заинтересованных лиц и создание новых сервисов.

Предложенный подход к организации информационной системе ВУЗа позволит создать для каждого студента уникальную личностно ориентированную среду для получения и развития общекультурных и профессиональных компетенций. Общедоступность API позволит студентам ИТ-специальностей разрабатывать собственные мобильные приложения для управления информацией, предоставляемой университетом, а всем остальным обучающимся найти удобные, полезные и интересные ему сервисы, чтобы построить индивидуальную образовательную траекторию или просто быть частью цифрового университетского сообщества.

Литература

1.Приказ Министерства образования и науки РФ от 19 сентября 2017 г. N 926 "Об утверждении федерального государственного образовательного стандарта высшего образования - бакалавриат по направлению подготовки 09.03.02 Информационные системы и технологии".

2.Цуканова Е. В. Нормативные требования к созданию электроннообразовательной среды вуза // «СОВРЕМЕННЫЕ ОБРАЗОВАТЕЛЬНЫЕ ТЕХНОЛОГИИ В МИРОВОМ УЧЕБНО-ВОСПИТАТЕЛЬНОМ ПРОСТРАНСТВЕ» 2016, №9.

3.Саникович В. В. Принципы проектирования информационнообразовательной среды учреждений профессионального образования / В. В. Саникович // Инновационные образовательные технологии. — 2014. — № 2

(38). — С. 13—17.

116

4.Осмоловская И. М., Шалыгина И. В., Шабалин Ю. Е. Информационнообразовательная среда как стратегическая модель образовательного процесса //Совет ректоров. – 2016. – №. 5. – С. 65-75.

5.Иванцова Н. А., Гуров В. Н. Информационно-образовательная среда современной инновационной школы в контексте повышения качества образования //Современные проблемы науки и образования. – 2015. – №. 2-3. –

С. 294-294.

6.Pautasso C. et al. Microservices in practice, part 1: Reality check and service design //IEEE Software. – 2017. – №. 1. – С. 91-98.

Воронежский государственный технический университет

УДК 681.3

Е. И. Новикова, Е. Н. Коровин, Е. В. Кондаурова

РАЗРАБОТКА ИСКУССТВЕННОЙ НЕЙРОННОЙ СЕТИ ДЛЯ ДИАГНОСТИРОВАНИЯ ЗАБОЛЕВАНИЙ ЩИТОВИДНОЙ ЖЕЛЕЗЫ

В настоящее время для выявления и диагностики многих сложных проблем в медицине требуются дорогостоящие и длительные методы. Это связано с тем, что медицинские знания по симптоматике, а также диагноз и оценка экспертов являются источниками неопределенности. Многие методы математического анализа и моделирования, а также вычислительного интеллекта внесли свой вклад в диагностику заболеваний и терапевтические методы лечения.

Перспективным направлением развития средств диагностирования заболеваний щитовидной железы – является применение искусственных нейронных сетей (ИНС). Главное отличие и преимущество нейронных сетей от других систем для обработки и анализа данных – способность к обучению на примерах и исправлению ошибок в случае необходимости.

Результатом построения таких нейросетей служат математические модели нейронов, которые позволяют с некоторой степенью точности определять наличие заболевания у пациента.

Вследствие этого, разработана и построена ИНС, позволяющая диагностировать одну из болезней: гипотиреоз, подострый тиреоидит, тиреотоксикоз.

На начальном этапе, был произведен анализ данных эндокринных заболеваний, после чего сформирована матрица исходных классификационных признаков, включающая 80 пациентов и имеющая 49 входных вектора (признаков заболеваний).

117

Построен ансамбль из 21 нейросети на основе имеющейся выборки. Она была разбита на 3 группы:

1)обучающая группа – 63 пациента,

2)контрольная группа - 9 случаев,

3)тестовая группа – 8 случаев.

Обучение сетей осуществлялось с использованием синаптической линейной функции на входном слое, гиперболической функцией на первом и втором скрытых слоях и логистической функцией на выходном слое.

Из 21 полученной нейросети была выбрана сеть с наибольшей достоверностью и оптимальным количеством оставленных признаков: достоверность обучения ИНС в тестовой группе – 100 %, в контрольной группе 1 пациенту поставлен неверный диагноз, из-за чего достоверность классификации составила 88,89 %. Таким образом, общая достоверность НС составила 94,12 %. Архитектура сети, представляющая собой четырехслойный персептрон, показана на рисунке. Сеть состоит из 49 входов (X1, X2, … , X49), и 4 выходов, соответствующим классам заболевания, и двух скрытых слоев, состоящих из 15 нейронов в каждом.

Рис. Структура четырехслойного персептрона

X1, …, X49 – нейроны входного слоя; ǡǥǡ – нейроны первого скрытого слоя;

ǡǥǡ – нейроны первого скрытого слоя; Y1, Y2, Y3, Y4 – выходные нейроны.

Математическая модель сети для диагностики заболеваний щитовидной железы имеет вид:

Нейроны первого скрытого слоя:

118

Ǥʹ ͻכ Ǥ ͺͻכ Ǥכ ڮ Ǥʹʹכ Ǥ ʹ

…

Ǥ ʹכ Ǥכ Ǥ ʹͺכ ڮ Ǥכ Ǥ

Нейроны второго скрытого слоя:

Ǥʹכ Ǥ ͻ͵כ Ǥכ ڮǤ ʹכ Ǥͻ

…

Ǥכ Ǥʹͺכ Ǥ ͻכ ڮǤ͵ ͺכ Ǥ ͵ͻ.

Нейроны выходного слоя:

Ǥͺכ Ǥʹכ Ǥכ ڮǤ ͵ͻכ Ǥ ʹǤͻͻכ Ǥ ͻ͵כ Ǥ ͺכ ڮ ͵Ǥ͵͵ʹכ ʹǤʹ ͻǤכ Ǥ ͻכ Ǥכ ڮǤ ͺͻכ ǤǤ ʹכ Ǥʹ ʹכ Ǥ ͻכ ڮǤʹ ʹכ Ǥ ͻ

Таким образом, при помощи построенной математической модели данной нейросети можно поставить один из диагнозов: гипотиреоз, подострый тиреоидит, тиреотоксикоз, другая патология, с достоверностью 94,12 %.

Литература

1.Новикова Е. И. Моделирование биомедицинских систем / Е. И. Новикова, О. В. Родионов, Е. Н. Коровин // Учебное пособие.; Воронеж: ВГТУ,

2008. – 196 с.

2.Новикова Е. И. Разработка логической модели на основе методов распознавания образов и добычи данных для диагностики внутреннего эндометриоза, миомы матки и опухолей яичников / Новикова Е. И., Родионов О. В. // Вестник Воронежского государственного технического университета. 2008. Т. 4. № 12. С. 108-111.

3.Новикова Е. И. Нейросетевая классификация инфекционных желудочно-кишечных заболеваний / Е. И. Новикова, В. Ю. Калиничев // Системный анализ и управление в биомедицинских системах. – 2016. Т. 15. №

3.С. 448-451.

4.Новикова Е. И. Анализ, алгоритмизация и управление процессом диагностики гинекологических заболеваний на основе многовариантного моделирования / Новикова Е. И. диссертация на соискание ученой степени

119