Визуализация графических данных в приложении Asp. Net MVC

достаточно для их предварительного извлечения и концентрирования до 30% в аппаратах с ЭГД диспергированием жидкости.

Автор статьи имеет многолетний опыт разработки и эксплуатации различных, в том числе и патентоспособных конструкций с электрогидродинамическим распылом жидкости. К сожалению почти 20 лет назад был вынужден прекратить исследования, но может и заинтересован их продолжить или передать наработанный опыт их эксплуатации.

Список литературы

1. Болога М.К., Максимук Е.П. Регенерация технологических жидкостей в электрическом поле. Международная конференция "Fizika-2005". Баку. № 114. С. 430-433.

2. Третьяков М.Ю., Кошелев М.А., Серов В.В., Паршин В.В, Одинцова Т.А., Бубнов Г.М. Димеры воды и атмосферный континуум. УФН. Т. 184, 2014. № 11. С. 1199-1214.

3. Храпатый С.В., Махлайчук В.Н. Константа равновесия димеризации молекул насыщенного пара тяжелой воды согласно второму вириальному коэффициенту уравнения состояния. Вюник ХНУ. № 1113. Серм 'фзика". Вип.20, 2014. С. 16-19.

4. Шиняев Б.М., Дубрович Н.А. О роли коэффициента аккомодации в механизме испарения. Ленинградский гидрометеорологический институт, труды выпуск 38, 1971. С. 101-106.

5. Фадеев Ю.А., Слтанова Е.В. Изучение межмолекулярного взаимодействия полярных молекул в твердых растворах с неупорядоченной микроструктурой. Ползуновский вестник. № 2, 2006. С. 49-52.

ВИЗУАЛИЗАЦИЯ ГРАФИЧЕСКИХ ДАННЫХ В ПРИЛОЖЕНИИ

ASP.NET MVC Хасенов Е.А.1, Санкибаев А.Т.2

'Хасенов Есиль Адикенович — кандидат физико-математических наук, доцент;

2Санкибаев Арман Темирханович — магистрант, кафедра информатики и информационной безопасности, Евразийский национальный университет им. Л.Н. Гумилева, г. Астана, Республика Казахстан

Аннотация: в статье рассматривается проблема визуализации больших объемов данных, которая заключается в создании модуля для информационно-аналитической системы, с помощью средств веб-разработки. Показан подход к решению задачи визуализации больших объемов данных, обеспечивающий анализ и правильную интерпретацию результатов вычислений, а также дальнейшую работу с вычислительной моделью. Ключевые слова: визуализация, график, ASP .NETMVC, Highcharts, jQuery.

УДК 004.81: 004.89

Построение моделей - универсальный способ изучения окружающего мира, позволяющий обнаруживать зависимости, прогнозировать, разбивать на группы и решать множество других задач. Основная цель моделирования в том, что модель должна достаточно хорошо отображать функционирование моделируемой системы [1].

Чтобы получить новые знания об исследуемом объекте или явлений, не обязательно строить сложные модели. Часто достаточно посмотреть данные в нужном виде, чтобы сделать определенные выводы или выдвинуть предположение о характере зависимостей в системе, получить ответ на интересующий вопрос. Это помогает сделать визуализация [1].

использовать AJAX, обращаться к БД, получать в формате JSON. Также путем манипуляций полученные графики можно сохранять в PNG картинки. Очень удобно построен экспорт из браузера - библиотека реализует экспорт в формате JPEG, PDF, SVG [2].

Рассмотрим конкретный пример визуализации данных с помощью библиотеки Highcharts на примере отображения динамики изменения количества фактов пресечения попытки провоза наркотических средств через государственную границу. Реализация будет осуществляться с фреймворком ASP.NET MVC на платформе Microsoft Visual Studio 2012. Отобразим статистику по количеству фактов по двенадцати месяцам.

<script src="@Url.Content("~/Scripts/jquery-ui/jquery-ui.min.js")"

<div id="datepicker" style="font-size:13px;"></div> <div id="bar_chart" style="margin: 0 auto"></div>

</div>

$(function () {

$('#bar_chart').highcharts({ chart: { type: 'line'

},

title: {

text: 'Всего с начала года'

},

subtitle: { text: 'Источник: База данных'

},

xAxis: {

type: 'category', labels: {

rotation: -45, style: { fontSize: '13px',

fontFamily: 'Verdana, sans-serif

}

}

},

plotOptions: { series: {

color: '#FF0000'

}

},

yAxis: { min: 0, title: {

text: 'Количество'

}

},

legend: {

enabled: false

},

tooltip: {

pointFormat: 'Всего: <b>{point.y:.1f} единиц^а)^^,

38

},

series: [{ name: 'Population', data: [], dataLabels: { enabled: true, rotation: -90, color: '#FFFFFF', align: 'right', x: 4, y: 10,

style: { fontSize: '13px',

fontFamily: 'Verdana, sans-serif, textShadow: '0 0 3px black'

}

}

}]

});

}); $.ajax({

url: '@Url.Action("getDataByQual")',

data: "qual_id=" + qual_id + "&startdate="+start + "&enddate="+end, dataType: 'JSON', success: function (data) { var chart = $('#bar_chart').highcharts(); var new_data = JSON.parse(data); chart. series[0].remove(); chart.addSeries({data: new_data});

}

});

public JsonResult getDataByQual

{

//передается в виде json для графика

chartModel data = new chartModel(); //получаем дату начала года var start = DateTime.Now;

//Смещаем месяц плюс один для получения начала предыдущего года start = start.AddMonths(-start.Month+1); start = start.AddDays(-start.Day);

// формируем запрос

var facts = db.M_FACT.Where(i. SYSTIME >= start && i.FACTTYPE_ID == 10); //месяца

var monthes = new string[] { "янв", "фев", "мар", "апр", "май", "июнь", "июль", "авг", "сен", "окт", "ноя", "дек" };

//считаем данные по регионам var counts = facts

.GroupBy

.Select(g => new { Month = g.Key.Month, Count = g.Select(l => l.ID).Count() }) .ToDictionary(o => o.Month, o => o.Count); // наполняем данными по именам регионов data.data = new List<IList<object>>();

39

for

{

if (DateTime.Now.Month < i+1) break;

if (counts.ContainsKey(i)) data.data.Add(new List<object>(new object[] { monthes[i],

counts[i] }));

else data.data.Add(new List<object>(new object[] { monthes[i], 0 }));

}

//цвет в зависимости от уровня

color="#0000FF";

data.color = color;

return Json(data, JsonRequestBehavior.AllowGet);

}

Таким образом, в результате формируем массив месяцев с численными показателями (Таблица 1).

Таблица 1. Численные показатели

Январь 32

Февраль 12

Март 7

Апрель 25

май 16

июнь 25

июль 15

август 39

сентябрь 39

октябрь 4

ноябрь 5

декабрь 6

В итоге получим график с отображением динамики фактов по республике на рис. 1. Таким образом, с помощью библиотеки Highcharts мы получили наглядную диаграмму с численными параметрами, которая показывает изменение ситуации по времени.

6« г о с начала гола

Рис. 1. График с отображением динамики количества фактов Список литературы

1. Паклин Н.Б., ОрешковВ.И. Бизнес-аналитика от данных к знаниям. Питер, 2013. 20-27 с.

2. Чекко Р. Графика на JavaScipt: ORelly, 2014. № 9. С. 15-16.

3. Highcharts Demos / Spline with symbols. [Электронный ресурс]. Режим доступа: http://www.highcharts.com/demo/spline-symbols/ (дата обращения: 02.04.2017).

ИССЛЕДОВАНИЕ МЕТОДОВ ПРОГНОЗИРОВАНИЯ СИТУАЦИЙ С ПРИМЕНЕНИЕМ СЕТЕЙ АДАПТИВНОЙ РЕЗОНАНСНОЙ ТЕОРИИ Гамазов И.Н.1, Терехов В.И.2, Мялкин М.П.3

'Гамазов Иван Николаевич - бакалавр, магистрант; 2Терехов Валерий Игоревич — кандидат технических наук, доцент; 3Мялкин Максим Павлович - бакалавр, магистрант, кафедра системы обработки информации и управления, Московский государственный технический университет им. Н.Э. Баумана,

г. Москва

Аннотация: в статье рассмотрены методы поиска аналогов описываемой ситуации с помощью различных архитектур сетей адаптивной резонансной теории. Рассмотрены преимущества и недостатки описанных архитектур, предложено использование двунаправленной ассоциативной памяти для решения поставленной задачи.

Ключевые слова: прогнозирование ситуации, адаптивная резонансная теория, сети АРТ, ассоциативная память, двунаправленная ассоциативная память, рекуррентные нейронные сети.

Введение

В исследованиях, проведенными авторами в работе [1], были подробно рассмотрены принципы построения когнитивных карт для описания различных процессов и ситуаций. Основой построения когнитивной карты и дальнейшего прогноза развития ситуации является вектор состояний системы