Главная страница » Конкурсные работы участников » Технические науки » Выпускная квалификационная работа “Разработка автоматизированной системы выявления аномалий SQL-запросов PostgreSQL”

Выпускная квалификационная работа “Разработка автоматизированной системы выявления аномалий SQL-запросов PostgreSQL”

Автор (ы)

Фасхутдинова Диляра Альбертовна

Аффилиация

Ульяновский государственный технический университет,

Научный руководитель

Корунова Надежда Владимировна, ст. преподаватель

Аннотация

Не смотря на актуальность вопроса на данный момент нет широко распространённых программных продуктов, способных выявлять аномалий в данных. Для решения данной задачи необходимо разработать автоматизированную систему выявления аномалий данных. Выявление дефектных данных должно быть реализовано с применением различных методов для каждого типа данных. Пользователь должен иметь возможность самостоятельно настраивать методы поиска или же использовать данные, представленные программой по умолчанию. На выходе пользователь должен получить отчет о выявленных аномалиях.

Целью проекта является сокращение времени на процесс выявления точечных аномалий в данных.

Задачи, необходимые для реализации:

  1. произвести анализ предметной области выявления аномалий;
  2. спроектировать приложение для автоматизированного системы выявления аномалий;
  3. разработать автоматизированную систему выявления аномалий.

Решение реализовано в виде десктоп-приложения, ориентированного на работу с операционной системой Microsort, в котором будет реализовано взаимодействие с системой управления базами данных PostgreSQL. В качестве IDE будет использована Visual Studio, а для управления версиями использоваться GIT.

Результаты и выводы. В результате выполнения выпускной квалификационной работы была разработана автоматизированная система выявления аномалий в данных. В ходе проектирования были построены модели предметной области и разработанной системы. Модель предметной области включает в себя диаграммы бизнес-процессов “Как есть” в нотации IDEF0, диаграмму потоков данных, диаграммы бизнес-процессов “Как должно быть” в нотации IDEF0. Модель системы проектировалась в нотации UML и включает в себя описание функциональных возможностей системы, ее логической и физической структуры, а также схему взаимодействия модулей.

Полученный программный продукт отвечает требованиям, а также выполнил все задачи и цель ВКР. Разработанная программа позволяет автоматизировать поиск дефектных данных в базах данных пользователя.

В дальнейшем планируется провести расширение возможностей системы. Возможно дальнейшее изучение методов обнаружения аномалий, их сравнительный анализ и поиск взаимосвязи типов данных, содержания данных  и применяемых методов для повышения эффективности детектирования аномалий. Также возможно расширение взаимодействия системы, одной из которых будет возможность работать с различными СУБД.

Содержание работы

Автор предпочел не показывать работу на сайте

Добавить комментарий

Ваш адрес email не будет опубликован. Обязательные поля помечены *

Конкурс, в котором автор работы принял участие:

High Goals – 2019: открытый международный конкурс инициативных научно-исследовательских проектов

Отрасль наук

Технические науки

Форма представления работы

Выпускная квалификационная работа

Дата публикации работы: 03.12.2019

Смотреть похожие работы

Выпускная квалификационная работа “Применение рекуррентных нейронных сетей для цели автоматизации стенографирования законотворческого процесса”

Неустроев Николай Арианович
Северо-Восточный федеральный университет имени М.К.Аммосова
Актуальность: Большой объем текста, подлежащего стенографированию, определяет задачу частичной автоматизации набора текста. Частичная автоматизация набора текста может применяться в целях стенографирования любых мероприятий, связанных с законодательной деятельностью Государственной Думы. Цель:...

Выпускная квалификационная работа “Разработка нейронной сети на Java для задачи распознавания образа”

Васильев Дамир Александрович
Северо-Восточный федеральный университет имени М.К. Аммосова
Нейронные сети — это математические модели, которые используются для анализа сложных данных и решения задач, требующих обучения и адаптации. Они состоят из нескольких слоев нейронов, которые обрабатывают входные данные и...

Выпускная квалификационная работа “Применение нейронных сетей для распознавания рукописных букв”

Кычкин Артемий Алексеевич
Северо-Восточный федеральный университет имени М.К. Аммосова, г. Якутск
На сегодняшний день в мире активно развивается такая область искусственного интеллекта, как нейронные сети. Актуальность разработок в области нейронных сетей обуславливается их широкими возможностями применения в самых различных сферах. Сейчас...

Выпускная квалификационная работа “Разработка программы дополнительного профессионального образования и электронного курса в LMS Moodle по профилю кафедры”

Мосунова Татьяна Николаевна
Томский государственный университет систем управления и радиоэлектроники
В современных условиях рынок труда обновляется очень быстро, исчезают старые и появляются новые профессии, сменяются приоритетные направления подготовки специалистов. Этот факт приводит к осознанию потребности не только в получении качественного...