Основной задачей данного исследования явилось изучение особенностей функционирования психологической защиты в юношеском возрасте при помощи методики «Индекс жизненного стиля» Келлерман–Плутчика с целью определения среднего уровня активизации и поиска путей изменения интенсивности защитных механизмов. В статье проанализирована специфика механизмов психологической защиты в юношеском возрасте во взаимосвязи с различными психологическими особенностями (особенностями личности, темперамента, акцентуациями, склонности к риску, потребности в поиске новых ощущений), выявлены психологические факторы, связанные с активизацией защитных механизмов, составлены психологические портреты личности в юношеском возрасте, выделенные по каждому конкретному ведущему механизму психологической защиты. Особое внимание уделяется анализу рискованного поведения юношей и девушек. В статье также приводится описание таких статистических методов, как описательные статистики, t-критерий Стьюдента, коэффициент корреляции Пирсона, факторный анализ, линейный регрессионный анализ, многофакторный регрессионный анализ, которые были использованы при обработке полученных данных.
Цель исследования заключается в разработке методики автоматизированного выделения активов информационной системы и сравнительной оценки уровня их критичности для последующей оценки защищенности анализируемой целевой инфраструктуры. Под активами в данном случае понимаются все информационно-технологические объекты целевой инфраструктуры. Размеры, разнородность, сложность взаимосвязей, распределенность и динамичность современных информационных систем затрудняют определение целевой инфраструктуры и критичности информационно-технологических активов для ее корректного функционирования. Автоматизированное и адаптивное определение состава информационно-технологических активов и связей между ними на основе выделения статичных и динамичных объектов изначально неопределенной инфраструктуры является достаточно сложной задачей. Ее предлагается решить за счет построения актуальной динамической модели отношений объектов целевой инфраструктуры с использованием разработанной методики, которая реализует подход на основе корреляции событий, происходящих в системе. Разработанная методика основана на статистическом анализе эмпирических данных о событиях в системе. Методика позволяет выделить основные типы объектов инфраструктуры, их характеристики и иерархию, основанную на частоте использования объектов, и, как следствие, отражающую их относительную критичность для функционирования системы. Для этого в работе вводятся показатели, характеризующие принадлежность свойств одному типу, совместное использование свойств, а также показатели динамичности, характеризующие вариативность свойств относительно друг друга. Результирующая модель используется для сравнительной оценки уровня критичности типов объектов системы. В работе описываются используемые входные данные и модели, а также методика определения типов и сравнения критичности активов системы. Приведены эксперименты, показывающие работоспособность методики на примере анализа журналов безопасности операционной системы Windows.
На сегодняшний день перечень прикладных задач, требующих точного оперативного позиционирования, постоянно растёт. К таким задачам относятся: задачи управления группами автономных мобильных роботов, геодезические задачи высокоточного позиционирования, задачи навигации и мониторинга в интеллектуальных транспортных системах. Источником данных для оперативного позиционирования в таких задачах являются спутниковые навигационные системы. На сегодняшний день активно используются глобальные и локальные спутниковые навигационные системы: GPS, GLONASS, BeiDou, Galileo. Их характеризует разная полнота развёртывания спутниковой группировки, что определяет точность оперативного позиционирования в конкретной географической точке, которая зависит числа доступных для наблюдения спутников, а также характеристик приёмника, особенностей ландшафта, погодных условий и возможности использования дифференциальных поправок.
Повсеместное использование дифференциальных поправок на данный момент невозможно ввиду того что количество стабильно работающих опорных станций ограничено - Земля покрыта ими неравномерно; надёжные сети передачи данных, необходимые для передачи дифференциальных поправок также развёрнуты не повсеместно; широкое применение нашли бюджетные версии одноканальных приёмников навигационного сигнала, не позволяющие использовать дифференциальные поправки. В этом случае возникает задача оперативного выбора системы или комбинации систем спутникового позиционирования, предоставляющей наиболее точные навигационные данные. В данной работе приведено сравнение статического и динамического методов выбора системы или комбинации систем спутникового позиционирования, обеспечивающих наиболее точное определение собственных координат объекта при использовании одноканального приёмника навигационных сигналов в автономном режиме (без использования сторонних поправок). Выбор осуществляется на основе статистического анализа данных, получаемых от систем спутникового позиционирования. При проведении анализа выполнялось сравнение результатов, сформированных при постобработке данных, полученных от спутниковых навигационных систем и уточнённых с применением дифференциальных поправок навигационных данных.
Предлагается метод оценки семантической близости документов на основе латентно-семантического анализа, учета динамики изменения сингулярных значений матрицы терм-документ и автоматического определения диапазона ранговых значений. Оценка семантической близости документов рассматривается применительно к решению задач выявления дублирования и противоречий в базах данных.
Приводится краткий обзор подходов, используемых при оценке семантической близости документов, выявлении дублирования и противоречий в базах данных и хранилищах данных. Приводятся результаты численных примеров оценки семантических зависимостей между термами документов в интересах выявления дублирования и противоречий в базах данных. При этом в качестве результирующей характеристики рассчитывается степень соответствия λ сравниваемых документов.
Приведены сравнительные оценки расчета степени соответствия λ документов с помощью основных методов (косинусной меры близости, векторной модели, коэффициента ранговой корреляции Спирмена, статической меры tf-idf — частота термина — обратная документная частота).
Показано, что использование предложенного метода анализа динамики изменения сингулярных чисел матрицы «терм-документ» с автоматическим выбором диапазона используемых ранговых значений позволяет устранить зависимость метода латентно-семантического анализа от выбора оптимального ранга.
1 - 4 из 4 результатов