Блог о написании дипломных работ и ВКР

Добро пожаловать в блог компании diplom-it.ru, где мы делимся профессиональными знаниями и опытом в области написания выпускных квалификационных работ. Наша команда состоит из опытных IT-специалистов и преподавателей ведущих вузов, которые помогли более чем 5000 студентам успешно защитить дипломы с отличными оценками.

Бесплатная консультация по вашей теме:
Telegram: @Diplomit
WhatsApp: +7 (987) 915-99-32
Email: admin@diplom-it.ru

Почему стоит выбрать профессиональную помощь в написании ВКР?

Написание выпускной квалификационной работы – это сложный и ответственный процесс, требующий глубоких знаний, времени и навыков научного исследования. Многие студенты сталкиваются с трудностями при самостоятельном выполнении этого задания. Если вы ищете надежного партнера, который поможет вам заказать диплом по программированию или написать ВКР по другой специальности, наша компания – ваш идеальный выбор.

Мы специализируемся на различных направлениях, включая информационные технологии, экономику, менеджмент и психологию. Например, если вам нужно заказать ВКР по психологии, мы предоставим вам работу, соответствующую всем требованиям вашего учебного заведения. Или, если вы изучаете управление, вы можете заказать диплом по менеджменту, который будет содержать актуальные кейсы и современные методы анализа.

Как правильно выбрать тему для ВКР?

Выбор темы – первый и один из самых важных этапов написания выпускной работы. Тема должна быть актуальной, соответствовать вашим интересам и возможностям, а также отвечать требованиям вашего учебного заведения.

Если вы учитесь на IT-специальности, вам может быть интересно ознакомиться с темами для магистерской диссертации по программированию. Для студентов, изучающих веб-разработку, мы рекомендуем посмотреть статьи о дипломной работе по веб программированию.

Для тех, кто интересуется разработкой сайтов, полезной будет информация о разработка web сайта дипломная работа и разработка и продвижение сайта компании диплом. Эти темы особенно востребованы среди студентов, изучающих прикладную информатику и веб-технологии.

Как проходит процесс заказа ВКР?

Процесс заказа ВКР у нас прост и прозрачен. Сначала вы можете оформить заказ новой работы на нашем сайте или связаться с нами напрямую. После этого мы обсуждаем детали вашей работы, сроки и стоимость.

Для студентов, изучающих информационные системы, мы предлагаем услуги по заказать ВКР по бизнес информатике. Если вам нужна работа по информационной безопасности, вы можете оформить заказ диплома по ИБ, который будет соответствовать всем требованиям вашего вуза.

Мы работаем со студентами по всей России, но особенно много заказов поступает от студентов из Москвы. Если вы ищете надежную компанию для написание ВКР на заказ Москва, вы обратились по правильному адресу. Наши специалисты знают все требования московских вузов и могут гарантировать соответствие работы стандартам вашего учебного заведения.

Сколько стоит заказать ВКР?

Стоимость ВКР зависит от множества факторов: сложности темы, объема работы, сроков выполнения и наличия программной части. Если вы хотите узнать точную вкр на заказ стоимость, рекомендуем связаться с нами для индивидуального расчета.

Для студентов технических специальностей мы предлагаем услуги по дипломная работа информатика и вычислительная техника и вкр информатика и вычислительная техника. Эти работы требуют глубоких технических знаний и практических навыков, которыми обладают наши авторы.

Если вам нужно дипломная работа разработка базы данных, мы можем предложить комплексное решение, включающее проектирование, реализацию и тестирование вашей системы. Для тех, кто предпочитает самостоятельный заказ, есть возможность заказать написание ВКР в полном объеме.

Какие преимущества у профессионального написания ВКР?

Заказывая ВКР у профессионалов, вы получаете ряд неоспоримых преимуществ. Во-первых, вы экономите время, которое можете потратить на подготовку к защите или другие важные дела. Во-вторых, вы получаете гарантию качества и оригинальности работы.

Если вы находитесь в Москве и ищете надежного исполнителя, вы можете вкр купить Москва или дипломная работа на заказ в москве. Наши специалисты работают с ведущими московскими вузами и знают все требования к оформлению и содержанию работ.

Для студентов, изучающих прикладную информатику, мы предлагаем услуги по диплом по прикладной информатике. Это одно из наших основных направлений, и мы имеем большой опыт написания работ по этой специальности.

Как заказать ВКР с гарантией успеха?

Чтобы заказать ВКР с гарантией успешной защиты, следуйте этим простым шагам:

1. Определите тему вашей работы и требования вашего вуза
2. Свяжитесь с нами для консультации и расчета стоимости
3. Заключите договор и внесите предоплату
4. Получайте промежуточные результаты и вносите правки
5. Получите готовую работу и успешно защититесь!

Если вы хотите заказать диплом по программированию, заказать дипломную по программированию или заказать дипломную работу по программированию, наши специалисты готовы помочь вам на всех этапах работы. Мы гарантируем высокое качество, своевременную сдачу и поддержку до самой защиты.

Не забывайте, что качественная ВКР – это ваш путь к успешной карьере. Сделайте правильный выбор и доверьтесь профессионалам!

Срочная помощь по вашей теме:
Получите консультацию за 10 минут!
Telegram: @Diplomit
Телефон/WhatsApp: +7 (987) 915-99-32, Email: admin@diplom-it.ru

Оформите заказ онлайн: Заказать ВКР

Студенты, выбирающие тему разработки программного обеспечения для нейролингвистических исследований, сталкиваются с уникальной междисциплинарной задачей, объединяющей компьютерные науки, лингвистику и нейрофизиологию. Создание эффективной системы для проведения таких экспериментов требует не только технических навыков программирования, но и понимания психолингвистических процессов и методов регистрации мозговой активности.

Нейролингвистические эксперименты представляют собой сложный процесс, где программное обеспечение должно одновременно управлять презентацией лингвистических стимулов, регистрировать поведенческие реакции и синхронизировать их с данными электроэнцефалографии или других нейрофизиологических методов. Это создает серьезные технические вызовы, особенно в части временной синхронизации и обработки разнородных данных.

В этом руководстве вы получите комплексную информацию по разработке специализированного ПО для нейролингвистических исследований: от проектирования архитектуры эксперимента до интеграции языковых моделей и обеспечения точной синхронизации с нейрофизиологическим оборудованием.

Срочная помощь по вашей теме: Получите консультацию за 10 минут! Telegram: @Diplomit Телефон/WhatsApp: +7 (987) 915-99-32, Email: admin@diplom-it.ru

Оформите заказ онлайн: Заказать ВКР ФИТ НГУ

Архитектура нейролингвистического эксперимента

? Спецпредложение для нейролингвистических проектов!

До конца месяца скидка 20% на разработку ПО для исследований. Узнать условия акции.

Ключевые компоненты системы

Эффективная система для нейролингвистических экспериментов должна включать следующие модули:

• Генератор лингвистических стимулов - создание и управление языковыми тестами
• Презентационный модуль - отображение стимулов с точным временным контролем
• Регистратор поведенческих реакций - сбор данных о времени реакции и точности ответов
• Интегратор нейрофизиологических данных - синхронизация с ЭЭГ, фМРТ и другими системами
• Менеджер экспериментов - управление протоколами и последовательностью тестов

Для выбора подходящей темы исследования рекомендуем ознакомиться с Перечнем тем выпускных квалификационных работ бакалавров ФИТ НГУ, предлагаемых обучающимся в 2025- 2026 учебном году.

Проектирование исследовательских сценариев

Типы лингвистических тестов и их реализация

Нейролингвистические эксперименты включают различные типы языковых тестов:

Практическая реализация системы

Почему 150+ студентов выбрали нас в 2025 году

• Оформление по всем требованиям вашего вуза (мы изучаем 30+ методичек ежегодно)
• Поддержка до защиты включена в стоимость
• Доработки без ограничения сроков
• Гарантия уникальности 90%+ по системе "Антиплагиат.ВУЗ"

Интеграция языковых моделей

Пример реализации генератора лингвистических стимулов

import random
import nltk
from nltk.corpus import wordnet as wn
class LinguisticStimulusGenerator:
    def __init__(self):
        self.words = []  # Загруженный словарь
        self.semantic_relations = {}
    def load_word_corpus(self, corpus_path):
        """Загрузка корпуса слов для экспериментов"""
        # Реализация загрузки словаря
        pass
    def generate_word_pairs(self, relation_type, n_pairs=20):
        """Генерация пар слов для семантического прайминга"""
        pairs = []
        if relation_type == "semantic_related":
            # Генерация семантически связанных пар
            for _ in range(n_pairs):
                word1 = random.choice(self.words)
                synsets = wn.synsets(word1)
                if synsets:
                    related_words = []
                    for syn in synsets:
                        for lemma in syn.lemmas():
                            if lemma.name() != word1:
                                related_words.append(lemma.name())
                    if related_words:
                        word2 = random.choice(related_words)
                        pairs.append((word1, word2))
        elif relation_type == "unrelated":
            # Генерация несвязанных пар
            for _ in range(n_pairs):
                word1, word2 = random.sample(self.words, 2)
                pairs.append((word1, word2))
        return pairs
    def create_sentence_stimuli(self, complexity_level):
        """Создание предложений различной грамматической сложности"""
        sentences = {
            'simple': ["Кот сидит на ковре.", "Девочка читает книгу."],
            'complex': ["Хотя шел сильный дождь, мальчик решил пойти гулять.", 
                       "Книга, которую подарила бабушка, была очень интересной."]
        }
        return sentences.get(complexity_level, [])
# Пример использования
generator = LinguisticStimulusGenerator()
related_pairs = generator.generate_word_pairs("semantic_related", 10)
complex_sentences = generator.create_sentence_stimuli("complex")

Этот код демонстрирует базовые методы генерации лингвистических стимулов. Для более сложных задач обработки естественного языка изучите тематики дипломных работ по прикладной информатике.

Синхронизация с нейрофизиологическим оборудованием

Методы временной синхронизации данных

Критически важным аспектом является точная синхронизация событий эксперимента с нейрофизиологическими данными:

1. Триггерные сигналы - отправка маркеров в систему ЭЭГ в момент предъявления стимула
2. Временные метки - запись точного времени каждого события эксперимента
3. Аппаратная синхронизация - использование специализированных устройств для синхронизации
4. Протоколы обмена данными
- интеграция через API оборудования (BrainVision, EGI, BioSemi)

Проблемы выявления противоречий в документах в современных условиях

Защита через месяц, а работа не готова?

Наши эксперты выполнят ВКР по онтологическим моделям всего за 14 дней! Напишите в Telegram прямо сейчас и получите бесплатную консультацию по выбору архитектуры системы.

Современные организации ежедневно обрабатывают огромные объемы документов, что приводит к сложностям в выявлении противоречий и несоответствий между ними. Согласно исследованию IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering (2024), 68% юридических и технических документов содержат скрытые противоречия, которые не выявляются традиционными методами проверки. Это приводит к увеличению рисков в принятии решений, юридическим спорам и финансовым потерям. Традиционные методы анализа документов, основанные на ключевых словах и простых правилах, не способны понимать семантику и контекст, что делает их неэффективными для обнаружения сложных противоречий.

Актуальность выявления противоречий в документах на основе онтологических моделей и глубокого машинного обучения обусловлена растущей сложностью документооборота в различных сферах и необходимостью повышения точности анализа документов. Это особенно важно для студентов ФИТ НГУ, изучающих прикладную информатику и методы искусственного интеллекта, так как позволяет применить теоретические знания на практике и получить навыки работы с современными технологиями обработки естественного языка, онтологического моделирования и глубокого обучения.

В данной статье мы подробно рассмотрим современные подходы к выявлению противоречий в документах на основе онтологических моделей и глубокого машинного обучения. Вы узнаете о ключевых архитектурных решениях, практических методах реализации и рекомендациях по созданию эффективных систем анализа. Мы также разберем типичные ошибки, которые допускают студенты при работе с этой сложной темой, и предложим проверенные решения для успешного выполнения ВКР.

Эта тема особенно важна для студентов ФИТ НГУ, так как требует комплексного применения знаний в области обработки естественного языка, семантического веба и машинного обучения. Успешная реализация подобного проекта не только поможет в написании качественной выпускной квалификационной работы, но и станет ценным навыком для будущей профессиональной деятельности в области разработки систем анализа документов и интеллектуальных помощников.

Если вы испытываете трудности с пониманием онтологических моделей или реализацией конкретных компонентов системы, рекомендуем ознакомиться с нашими гарантиями и отзывами клиентов, которые подтверждают высокое качество наших услуг.

Дополнительный список тем для ВКР ФИТ НГУ на 2025-2026 учебный год можно найти здесь.

Срочная помощь по вашей теме: Получите консультацию за 10 минут! Telegram: @Diplomit Телефон/WhatsApp: +7 (987) 915-99-32, Email: admin@diplom-it.ru

Оформите заказ онлайн: Заказать ВКР ФИТ НГУ

Основы выявления противоречий в документах

Ключевые проблемы выявления противоречий в документах

Технические основы выявления противоречий

Выявление противоречий в документах на основе онтологических моделей и глубокого машинного обучения основывается на ряде ключевых концепций:

Основы выявления противоречий в документах

• Онтологические модели — структурированное представление знаний о предметной области с определением отношений между концептами
• Семантический анализ — понимание смысла текста и извлечение семантических отношений
• Глубокое обучение для NLP — использование трансформеров (BERT, RoBERTa) для понимания контекста и выявления несоответствий
• Логические рассуждения — применение правил вывода для обнаружения противоречий в знаниях
• Графовые нейронные сети — комбинация графовых структур онтологий с нейронными сетями
• Методы объяснения моделей — интерпретация результатов анализа для понимания причин выявленных противоречий

Эти концепции лежат в основе современных систем выявления противоречий и должны быть хорошо поняты при разработке таких систем.

Современные подходы к выявлению противоречий

В последние годы в области выявления противоречий в документах наблюдается несколько ключевых тенденций:

Архитектура и реализация системы выявления противоречий

Выбор архитектурного подхода

Для эффективной реализации системы выявления противоречий в документах рекомендуется использовать следующую архитектуру:

Архитектура системы выявления противоречий в документах

1. Слой предварительной обработки — очистка, нормализация и подготовка документов для анализа
2. Слой извлечения знаний — извлечение сущностей, отношений и утверждений из документов
3. Слой онтологического представления — представление извлеченных знаний в онтологической форме
4. Слой семантического анализа — анализ семантических отношений и контекста
5. Слой выявления противоречий — применение логических правил и моделей для обнаружения несоответствий
6. Слой оценки и ранжирования — оценка степени уверенности и значимости выявленных противоречий
7. Слой визуализации и объяснения — представление результатов анализа в понятном формате с объяснениями

Эта многоуровневая архитектура обеспечивает гибкость и возможность расширения функциональности без переработки всей системы.

Пример реализации системы выявления противоречий на Python

Рассмотрим пример реализации ключевых компонентов системы выявления противоречий в документах:

# contradiction_detection.py
# Реализация системы выявления противоречий в документах на основе онтологических моделей и глубокого обучения
import os
import re
import json
import logging
from typing import Dict, List, Tuple, Optional, Any
import numpy as np
import networkx as nx
from sklearn.metrics.pairwise import cosine_similarity
import torch
from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForSequenceClassification, pipeline
import spacy
from rdflib import Graph, Namespace, RDF, RDFS, OWL, URIRef, Literal
# Настройка логирования
logging.basicConfig(level=logging.INFO)
logger = logging.getLogger(__name__)
# Загрузка NLP-модели
try:
    nlp = spacy.load("en_core_web_lg")
    logger.info("Загружена модель NLP: en_core_web_lg")
except OSError:
    logger.warning("Модель en_core_web_lg не найдена. Попробуйте установить: python -m spacy download en_core_web_lg")
    nlp = spacy.load("en_core_web_sm")
    logger.info("Загружена базовая модель NLP: en_core_web_sm")
class DocumentProcessor:
    """Обработка документов для выявления противоречий"""
    def __init__(self):
        # Загрузка предобученной модели для обнаружения противоречий
        try:
            self.contradiction_tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("textattack/bert-base-uncased-MNLI")
            self.contradiction_model = AutoModelForSequenceClassification.from_pretrained("textattack/bert-base-uncased-MNLI")
            self.contradiction_classifier = pipeline(
                "text-classification", 
                model=self.contradiction_model, 
                tokenizer=self.contradiction_tokenizer
            )
            logger.info("Загружена модель для обнаружения противоречий")
        except Exception as e:
            logger.error(f"Ошибка при загрузке модели для обнаружения противоречий: {str(e)}")
            self.contradiction_classifier = None
    def process_document(self, text: str) -> Dict:
        """
        Обработка документа для последующего анализа
        Args:
            text: Текст документа
        Returns:
            Словарь с результатами обработки
        """
        # Обработка текста с помощью spaCy
        doc = nlp(text)
        # Извлечение сущностей
        entities = self._extract_entities(doc)
        # Извлечение утверждений
        statements = self._extract_statements(doc)
        # Анализ предложений на наличие противоречий
        contradictions = []
        if self.contradiction_classifier and len(statements) > 1:
            for i in range(len(statements)):
                for j in range(i+1, len(statements)):
                    contradiction = self._check_contradiction(
                        statements[i]["text"], 
                        statements[j]["text"]
                    )
                    if contradiction and contradiction["score"] > 0.7:
                        contradictions.append({
                            "statement1": statements[i],
                            "statement2": statements[j],
                            "contradiction": contradiction
                        })
        return {
            "text": text,
            "entities": entities,
            "statements": statements,
            "contradictions": contradictions,
            "metadata": {
                "word_count": len(doc),
                "sentence_count": len(list(doc.sents))
            }
        }
    def _extract_entities(self, doc: spacy.tokens.Doc) -> List[Dict]:
        """Извлечение сущностей из обработанного документа"""
        entities = []
        for ent in doc.ents:
            entities.append({
                "text": ent.text,
                "label": ent.label_,
                "start": ent.start_char,
                "end": ent.end_char,
                "context": self._get_context(ent, doc)
            })
        return entities
    def _extract_statements(self, doc: spacy.tokens.Doc) -> List[Dict]:
        """Извлечение утверждений из документа"""
        statements = []
        for sent in doc.sents:
            # Удаляем предложения, которые являются вопросами или командами
            if sent.text.strip().endswith(('.', '!', '?')) and not sent.text.strip().endswith('?'):
                statements.append({
                    "text": sent.text.strip(),
                    "start": sent.start_char,
                    "end": sent.end_char,
                    "entities": self._get_entities_in_span(sent, doc)
                })
        return statements
    def _get_entities_in_span(self, span, doc) -> List[Dict]:
        """Получение сущностей в пределах указанного промежутка"""
        entities = []
        for ent in doc.ents:
            if ent.start_char >= span.start_char and ent.end_char <= span.end_char:
                entities.append({
                    "text": ent.text,
                    "label": ent.label_,
                    "start": ent.start_char - span.start_char,
                    "end": ent.end_char - span.start_char
                })
        return entities
    def _get_context(self, token, doc, window_size: int = 20) -> str:
        """Получение контекста вокруг токена"""
        start = max(0, token.i - window_size)
        end = min(len(doc), token.i + window_size)
        return doc[start:end].text
    def _check_contradiction(self, statement1: str, statement2: str) -> Optional[Dict]:
        """
        Проверка наличия противоречия между двумя утверждениями
        Args:
            statement1: Первое утверждение
            statement2: Второе утверждение
        Returns:
            Словарь с результатами проверки или None, если противоречия нет
        """
        if not self.contradiction_classifier:
            return None
        try:
            # Подготовка входных данных для модели MNLI
            # В задаче MNLI классы: entailment (следствие), neutral (нейтрально), contradiction (противоречие)
            result = self.contradiction_classifier(
                sequence_pair=(statement1, statement2),
                return_all_scores=True
            )
            # Ищем вероятность класса "contradiction"
            contradiction_score = 0.0
            for label in result[0]:
                if label["label"] == "contradiction":
                    contradiction_score = label["score"]
                    break
            if contradiction_score > 0.5:
                return {
                    "score": contradiction_score,
                    "explanation": f"Вероятность противоречия: {contradiction_score:.2f}"
                }
            return None
        except Exception as e:
            logger.error(f"Ошибка при проверке противоречия: {str(e)}")
            return None
class OntologyBuilder:
    """Построение онтологии на основе извлеченных знаний"""
    def __init__(self, domain: str = "general"):
        self.domain = domain
        self.ontology = Graph()
        self.namespace = Namespace(f"http://example.org/ontology/{domain}#")
        self._initialize_ontology()
    def _initialize_ontology(self):
        """Инициализация базовой структуры онтологии"""
        # Определение пространства имен
        self.ontology.bind("owl", OWL)
        self.ontology.bind("rdf", RDF)
        self.ontology.bind("rdfs", RDFS)
        self.ontology.bind("ont", self.namespace)
        # Добавление базовых классов
        self.ontology.add((self.namespace.Document, RDF.type, RDFS.Class))
        self.ontology.add((self.namespace.Statement, RDF.type, RDFS.Class))
        self.ontology.add((self.namespace.Entity, RDF.type, RDFS.Class))
        self.ontology.add((self.namespace.Contradiction, RDF.type, RDFS.Class))
        # Добавление свойств
        self.ontology.add((self.namespace.hasStatement, RDF.type, RDF.Property))
        self.ontology.add((self.namespace.hasStatement, RDFS.domain, self.namespace.Document))
        self.ontology.add((self.namespace.hasStatement, RDFS.range, self.namespace.Statement))
        self.ontology.add((self.namespace.hasEntity, RDF.type, RDF.Property))
        self.ontology.add((self.namespace.hasEntity, RDFS.domain, self.namespace.Statement))
        self.ontology.add((self.namespace.hasEntity, RDFS.range, self.namespace.Entity))
        self.ontology.add((self.namespace.hasContradiction, RDF.type, RDF.Property))
        self.ontology.add((self.namespace.hasContradiction, RDFS.domain, self.namespace.Statement))
        self.ontology.add((self.namespace.hasContradiction, RDFS.range, self.namespace.Statement))
        self.ontology.add((self.namespace.text, RDF.type, RDF.Property))
        self.ontology.add((self.namespace.text, RDFS.domain, self.namespace.Statement))
        self.ontology.add((self.namespace.text, RDFS.range, RDFS.Literal))
        self.ontology.add((self.namespace.entityType, RDF.type, RDF.Property))
        self.ontology.add((self.namespace.entityType, RDFS.domain, self.namespace.Entity))
        self.ontology.add((self.namespace.entityType, RDFS.range, RDFS.Literal))
    def add_document(self, doc_id: str, content: str):
        """Добавление документа в онтологию"""
        doc_uri = self.namespace[doc_id]
        self.ontology.add((doc_uri, RDF.type, self.namespace.Document))
        self.ontology.add((doc_uri, self.namespace.text, Literal(content)))
    def add_statement(self, statement_id: str, text: str, doc_id: str):
        """Добавление утверждения в онтологию"""
        statement_uri = self.namespace[statement_id]
        doc_uri = self.namespace[doc_id]
        self.ontology.add((statement_uri, RDF.type, self.namespace.Statement))
        self.ontology.add((statement_uri, self.namespace.text, Literal(text)))
        self.ontology.add((doc_uri, self.namespace.hasStatement, statement_uri))
    def add_entity(self, entity_id: str, text: str, entity_type: str, statement_id: str):
        """Добавление сущности в онтологию"""
        entity_uri = self.namespace[entity_id]
        statement_uri = self.namespace[statement_id]
        self.ontology.add((entity_uri, RDF.type, self.namespace.Entity))
        self.ontology.add((entity_uri, RDFS.label, Literal(text)))
        self.ontology.add((entity_uri, self.namespace.entityType, Literal(entity_type)))
        self.ontology.add((statement_uri, self.namespace.hasEntity, entity_uri))
    def add_contradiction(self, contradiction_id: str, statement1_id: str, statement2_id: str, confidence: float):
        """Добавление противоречия в онтологию"""
        contradiction_uri = self.namespace[contradiction_id]
        statement1_uri = self.namespace[statement1_id]
        statement2_uri = self.namespace[statement2_id]
        self.ontology.add((contradiction_uri, RDF.type, self.namespace.Contradiction))
        self.ontology.add((contradiction_uri, self.namespace.confidence, Literal(confidence)))
        self.ontology.add((statement1_uri, self.namespace.hasContradiction, statement2_uri))
        self.ontology.add((statement2_uri, self.namespace.hasContradiction, statement1_uri))
    def export_ontology(self, filename: str):
        """Экспорт онтологии в файл"""
        self.ontology.serialize(destination=filename, format="turtle")
        logger.info(f"Онтология экспортирована в {filename}")
    def find_contradictions(self) -> List[Dict]:
        """Поиск противоречий в онтологии"""
        contradictions = []
        # Запрос SPARQL для поиска противоречий
        query = """
        PREFIX ont: <http://example.org/ontology/general#>
        SELECT ?statement1 ?text1 ?statement2 ?text2 ?confidence
        WHERE {
            ?statement1 ont:hasContradiction ?statement2 .
            ?statement1 ont:text ?text1 .
            ?statement2 ont:text ?text2 .
            OPTIONAL { ?contradiction ont:confidence ?confidence . }
        }
        """
        try:
            results = self.ontology.query(query)
            for row in results:
                contradictions.append({
                    "statement1": str(row.statement1),
                    "text1": str(row.text1),
                    "statement2": str(row.statement2),
                    "text2": str(row.text2),
                    "confidence": float(row.confidence) if row.confidence else 0.8
                })
        except Exception as e:
            logger.error(f"Ошибка при выполнении SPARQL-запроса: {str(e)}")
        return contradictions
class ContradictionReasoner:
    """Система логических рассуждений для выявления скрытых противоречий"""
    def __init__(self, ontology: OntologyBuilder):
        self.ontology = ontology
        self.graph = nx.DiGraph()
        self._build_graph_from_ontology()
    def _build_graph_from_ontology(self):
        """Построение графа на основе онтологии"""
        # В реальной системе здесь будет сложный анализ онтологии
        # Для примера создадим простой граф
        for s, p, o in self.ontology.ontology:
            if p == self.ontology.namespace.hasContradiction:
                self.graph.add_edge(s, o, relation="contradiction")
            elif p == RDF.type:
                self.graph.add_node(s, type="class" if o == RDFS.Class else "instance")
    def detect_hidden_contradictions(self) -> List[Dict]:
        """
        Обнаружение скрытых противоречий через логические рассуждения
        Returns:
            Список выявленных скрытых противоречий
        """
        hidden_contradictions = []
        # Анализ графа на наличие транзитивных противоречий
        for node in self.graph.nodes():
            # Поиск всех узлов, к которым можно добраться от текущего
            reachable = nx.descendants(self.graph, node)
            # Проверка на наличие противоречий
            for target in reachable:
                if self.graph.has_edge(target, node) and self.graph[target][node]["relation"] == "contradiction":
                    hidden_contradictions.append({
                        "source": str(node),
                        "target": str(target),
                        "path": nx.shortest_path(self.graph, node, target),
                        "explanation": "Обнаружено транзитивное противоречие"
                    })
        return hidden_contradictions
    def explain_contradiction(self, statement1: str, statement2: str) -> str:
        """
        Объяснение причины противоречия между утверждениями
        Args:
            statement1: URI первого утверждения
            statement2: URI второго утверждения
        Returns:
            Текстовое объяснение противоречия
        """
        # В реальной системе здесь будет сложный анализ
        # Для примера создадим простое объяснение
        return (
            f"Утверждения '{statement1}' и '{statement2}' противоречат друг другу, "
            "потому что они выражают взаимоисключающие условия или факты в рамках одной предметной области."
        )
class ContradictionDetectionSystem:
    """Основная система выявления противоречий в документах"""
    def __init__(self, domain: str = "legal"):
        self.document_processor = DocumentProcessor()
        self.ontology_builder = OntologyBuilder(domain)
        self.reasoner = None
        self.domain = domain
        self.documents = []
        self.contradictions = []
    def process_document(self, doc_id: str, text: str):
        """
        Обработка документа и выявление противоречий
        Args:
            doc_id: Идентификатор документа
            text: Текст документа
        """
        # Добавляем документ в онтологию
        self.ontology_builder.add_document(doc_id, text)
        # Обрабатываем документ
        result = self.document_processor.process_document(text)
        # Добавляем утверждения и сущности в онтологию
        for i, statement in enumerate(result["statements"]):
            statement_id = f"{doc_id}_stmt_{i}"
            self.ontology_builder.add_statement(statement_id, statement["text"], doc_id)
            for j, entity in enumerate(statement["entities"]):
                entity_id = f"{statement_id}_ent_{j}"
                self.ontology_builder.add_entity(
                    entity_id, 
                    entity["text"], 
                    entity["label"], 
                    statement_id
                )
        # Добавляем выявленные противоречия в онтологию
        for i, contradiction in enumerate(result["contradictions"]):
            contradiction_id = f"{doc_id}_contrad_{i}"
            self.ontology_builder.add_contradiction(
                contradiction_id,
                f"{doc_id}_stmt_{result['statements'].index(contradiction['statement1'])}",
                f"{doc_id}_stmt_{result['statements'].index(contradiction['statement2'])}",
                contradiction["contradiction"]["score"]
            )
        # Сохраняем результаты
        self.documents.append({
            "id": doc_id,
            "content": text,
            "analysis": result
        })
        # Сохраняем противоречия
        for contradiction in result["contradictions"]:
            self.contradictions.append({
                "document": doc_id,
                "statement1": contradiction["statement1"]["text"],
                "statement2": contradiction["statement2"]["text"],
                "score": contradiction["contradiction"]["score"],
                "explanation": contradiction["contradiction"]["explanation"]
            })
        # Обновляем систему рассуждений
        self.reasoner = ContradictionReasoner(self.ontology_builder)
    def detect_hidden_contradictions(self) -> List[Dict]:
        """Обнаружение скрытых противоречий через логические рассуждения"""
        if not self.reasoner:
            return []
        return self.reasoner.detect_hidden_contradictions()
    def explain_contradiction(self, contradiction: Dict) -> str:
        """Объяснение причины противоречия"""
        if not self.reasoner:
            return "Невозможно объяснить противоречие: система рассуждений не инициализирована"
        return self.reasoner.explain_contradiction(contradiction["statement1"], contradiction["statement2"])
    def export_results(self, filename: str):
        """Экспорт результатов анализа"""
        results = {
            "domain": self.domain,
            "documents_processed": len(self.documents),
            "total_contradictions": len(self.contradictions),
            "contradictions": self.contradictions,
            "hidden_contradictions": self.detect_hidden_contradictions()
        }
        with open(filename, 'w', encoding='utf-8') as f:
            json.dump(results, f, ensure_ascii=False, indent=2)
        logger.info(f"Результаты экспортированы в {filename}")
    def get_summary(self) -> Dict:
        """Получение сводки по результатам анализа"""
        high_confidence = [c for c in self.contradictions if c["score"] > 0.8]
        medium_confidence = [c for c in self.contradictions if 0.6 <= c["score"] <= 0.8]
        low_confidence = [c for c in self.contradictions if c["score"] < 0.6]
        return {
            "total_documents": len(self.documents),
            "total_contradictions": len(self.contradictions),
            "high_confidence": len(high_confidence),
            "medium_confidence": len(medium_confidence),
            "low_confidence": len(low_confidence),
            "hidden_contradictions": len(self.detect_hidden_contradictions())
        }
# Пример использования
if __name__ == "__main__":
    # Инициализация системы выявления противоречий
    contradiction_system = ContradictionDetectionSystem(domain="legal")
    # Примеры документов для анализа
    documents = [
        (
            "doc_001",
            "Все граждане имеют право на свободу передвижения. Никто не может быть лишен этого права. "
            "Однако, в случае чрезвычайного положения, свободное передвижение может быть ограничено."
        ),
        (
            "doc_002",
            "Все граждане имеют право на свободу передвижения. Никто не может быть лишен этого права. "
            "Право на свободу передвижения является неотъемлемым правом человека и не может быть ограничено ни при каких обстоятельствах."
        ),
        (
            "doc_003",
            "Компания предоставляет своим сотрудникам 28 дней оплачиваемого отпуска в год. "
            "Сотрудники, проработавшие менее года, получают пропорциональную часть отпуска. "
            "Сотрудники, проработавшие более 5 лет, получают дополнительные 5 дней отпуска."
        ),
        (
            "doc_004",
            "Компания предоставляет своим сотрудникам 28 дней оплачиваемого отпуска в год. "
            "Сотрудники, проработавшие менее года, не имеют права на отпуск. "
            "Сотрудники, проработавшие более 5 лет, получают дополнительные 5 дней отпуска."
        )
    ]
    # Обработка документов
    for doc_id, text in documents:
        contradiction_system.process_document(doc_id, text)
    # Получение результатов
    summary = contradiction_system.get_summary()
    print(f"Обработано документов: {summary['total_documents']}")
    print(f"Обнаружено противоречий: {summary['total_contradictions']}")
    print(f"Высокая уверенность: {summary['high_confidence']}")
    print(f"Средняя уверенность: {summary['medium_confidence']}")
    print(f"Низкая уверенность: {summary['low_confidence']}")
    print(f"Скрытые противоречия: {summary['hidden_contradictions']}")
    # Экспорт онтологии
    contradiction_system.ontology_builder.export_ontology("legal_ontology.ttl")
    # Экспорт результатов
    contradiction_system.export_results("contradiction_results.json")
    # Вывод выявленных противоречий
    print("\nВыявленные противоречия:")
    for i, contradiction in enumerate(contradiction_system.contradictions[:3], 1):
        print(f"{i}. [{contradiction['score']:.2f}]")
        print(f"   Документ: {contradiction['document']}")
        print(f"   Утверждение 1: {contradiction['statement1']}")
        print(f"   Утверждение 2: {contradiction['statement2']}")
        print(f"   Объяснение: {contradiction['explanation']}\n")
    # Вывод скрытых противоречий
    hidden_contradictions = contradiction_system.detect_hidden_contradictions()
    if hidden_contradictions:
        print("\nСкрытые противоречия:")
        for i, contradiction in enumerate(hidden_contradictions[:2], 1):
            print(f"{i}.")
            print(f"   Источник: {contradiction['source']}")
            print(f"   Цель: {contradiction['target']}")
            print(f"   Путь: {' -> '.join(contradiction['path'])}")
            print(f"   Объяснение: {contradiction['explanation']}\n")

// src/services/contradictionService.js
// Сервис для взаимодействия с системой выявления противоречий
import axios from 'axios';
class ContradictionService {
  constructor() {
    this.apiUrl = process.env.REACT_APP_CONTRADICTION_API_URL || 'http://localhost:5000/api/v1/contradiction';
    this.headers = {
      'Content-Type': 'application/json',
      'Authorization': `Bearer ${process.env.REACT_APP_CONTRADICTION_API_KEY || ''}`
    };
  }
  /**
   * Анализ документа на наличие противоречий
   */
  async analyzeDocument(document) {
    try {
      const response = await axios.post(`${this.apiUrl}/analyze`, {
        document
      }, {
        headers: this.headers
      });
      return {
        success: true,
        result: response.data
      };
    } catch (error) {
      console.error('Contradiction analysis error:', error);
      return {
        success: false,
        error: error.response?.data?.error || 'Произошла ошибка при анализе документа'
      };
    }
  }
  /**
   * Сравнение двух документов на наличие противоречий
   */
  async compareDocuments(doc1, doc2) {
    try {
      const response = await axios.post(`${this.apiUrl}/compare`, {
        doc1,
        doc2
      }, {
        headers: this.headers
      });
      return {
        success: true,
        result: response.data
      };
    } catch (error) {
      console.error('Document comparison error:', error);
      return {
        success: false,
        error: 'Не удалось сравнить документы'
      };
    }
  }
  /**
   * Получение онтологии предметной области
   */
  async getOntology(domain) {
    try {
      const response = await axios.get(`${this.apiUrl}/ontology`, {
        params: { domain },
        headers: this.headers
      });
      return {
        success: true,
        ontology: response.data
      };
    } catch (error) {
      console.error('Ontology retrieval error:', error);
      return {
        success: false,
        error: 'Не удалось загрузить онтологию'
      };
    }
  }
  /**
   * Получение рекомендаций по разрешению противоречий
   */
  async getResolutionSuggestions(contradictionId) {
    try {
      const response = await axios.get(`${this.apiUrl}/suggestions/${contradictionId}`, {
        headers: this.headers
      });
      return {
        success: true,
        suggestions: response.data
      };
    } catch (error) {
      console.error('Resolution suggestions error:', error);
      return {
        success: false,
        error: 'Не удалось получить рекомендации'
      };
    }
  }
}
export default new ContradictionService();

// src/components/ContradictionDetection.jsx
// Компонент системы выявления противоречий в документах
import React, { useState, useEffect, useRef } from 'react';
import { Container, Row, Col, Card, Button, Form, Alert, Tabs, Tab, Badge, ProgressBar, Modal } from 'react-bootstrap';
import { FaBalanceScale, FaProjectDiagram, FaSearch, FaExclamationTriangle, FaPlus, FaEye, FaBrain } from 'react-icons/fa';
import { Bar, Line, Pie } from 'react-chartjs-2';
import 'chart.js/auto';
import ContradictionService from '../services/contradictionService';
const ContradictionDetection = () => {
  const [activeTab, setActiveTab] = useState('analyze');
  const [documentText, setDocumentText] = useState('');
  const [compareDoc1, setCompareDoc1] = useState('');
  const [compareDoc2, setCompareDoc2] = useState('');
  const [domain, setDomain] = useState('legal');
  const [analysisResult, setAnalysisResult] = useState(null);
  const [compareResult, setCompareResult] = useState(null);
  const [isLoading, setIsLoading] = useState(false);
  const [error, setError] = useState(null);
  const [ontology, setOntology] = useState(null);
  const [showExplanationModal, setShowExplanationModal] = useState(false);
  const [selectedContradiction, setSelectedContradiction] = useState(null);
  const [userId] = useState(`user_${Math.random().toString(36).substr(2, 9)}`);
  // Анализ документа
  const handleAnalyze = async () => {
    if (!documentText.trim() || isLoading) return;
    setIsLoading(true);
    setError(null);
    try {
      const response = await ContradictionService.analyzeDocument({
        text: documentText,
        domain: domain
      });
      if (response.success) {
        setAnalysisResult(response.result);
      } else {
        setError(response.error);
      }
    } catch (err) {
      setError('Произошла ошибка при анализе документа. Пожалуйста, попробуйте еще раз.');
      console.error('Document analysis error:', err);
    } finally {
      setIsLoading(false);
    }
  };
  // Сравнение двух документов
  const handleCompare = async () => {
    if ((!compareDoc1.trim() || !compareDoc2.trim()) && isLoading) return;
    setIsLoading(true);
    setError(null);
    try {
      const response = await ContradictionService.compareDocuments(
        { text: compareDoc1, domain: domain },
        { text: compareDoc2, domain: domain }
      );
      if (response.success) {
        setCompareResult(response.result);
      } else {
        setError(response.error);
      }
    } catch (err) {
      setError('Произошла ошибка при сравнении документов. Пожалуйста, попробуйте еще раз.');
      console.error('Document comparison error:', err);
    } finally {
      setIsLoading(false);
    }
  };
  // Загрузка онтологии
  const loadOntology = async () => {
    setIsLoading(true);
    setError(null);
    try {
      const response = await ContradictionService.getOntology(domain);
      if (response.success) {
        setOntology(response.ontology);
      } else {
        setError(response.error);
      }
    } catch (err) {
      setError('Произошла ошибка при загрузке онтологии. Пожалуйста, попробуйте еще раз.');
      console.error('Ontology loading error:', err);
    } finally {
      setIsLoading(false);
    }
  };
  // Получение рекомендаций по разрешению противоречия
  const getResolutionSuggestions = async (contradictionId) => {
    try {
      const response = await ContradictionService.getResolutionSuggestions(contradictionId);
      if (response.success) {
        return response.suggestions;
      }
    } catch (err) {
      console.error('Resolution suggestions error:', err);
    }
    return [];
  };
  // Подготовка данных для графиков
  const getContradictionDistributionData = () => {
    if (!analysisResult) return null;
    return {
      labels: ['Высокая', 'Средняя', 'Низкая'],
      datasets: [
        {
           [
             analysisResult.statistics.high_confidence,
             analysisResult.statistics.medium_confidence,
             analysisResult.statistics.low_confidence
           ],
          backgroundColor: [
            'rgba(220, 53, 69, 0.7)',
            'rgba(255, 193, 7, 0.7)',
            'rgba(40, 167, 69, 0.7)'
          ]
        }
      ]
    };
  };
  const getContradictionTypesData = () => {
    if (!analysisResult) return null;
    return {
      labels: Object.keys(analysisResult.statistics.types),
      datasets: [
        {
           Object.values(analysisResult.statistics.types),
          backgroundColor: [
            'rgba(54, 162, 235, 0.7)',
            'rgba(75, 192, 192, 0.7)',
            'rgba(153, 102, 255, 0.7)',
            'rgba(255, 159, 67, 0.7)'
          ]
        }
      ]
    };
  };
  const getComparisonData = () => {
    if (!compareResult) return null;
    return {
      labels: ['Совпадения', 'Противоречия', 'Дополнения'],
      datasets: [
        {
           [
             compareResult.similarity_score * 100,
             compareResult.contradiction_score * 100,
             (1 - compareResult.similarity_score - compareResult.contradiction_score) * 100
           ],
          backgroundColor: [
            'rgba(40, 167, 69, 0.7)',
            'rgba(220, 53, 69, 0.7)',
            'rgba(54, 162, 235, 0.7)'
          ]
        }
      ]
    };
  };
  // Определение цвета для уровня противоречия
  const getContradictionColor = (score) => {
    if (score > 0.7) return 'danger';
    if (score > 0.4) return 'warning';
    return 'info';
  };
  // Открытие модального окна с объяснением
  const openExplanationModal = async (contradiction) => {
    setSelectedContradiction(contradiction);
    // Получаем рекомендации
    const suggestions = await getResolutionSuggestions(contradiction.id);
    setSelectedContradiction(prev => ({
      ...prev,
      resolution_suggestions: suggestions
    }));
    setShowExplanationModal(true);
  };
  useEffect(() => {
    loadOntology();
  }, [domain]);
  return (
    <container classname="mt-5 mb-5">
      <row classname="justify-content-center">
          <card>
            <card.header as="h5" classname="d-flex align-items-center bg-primary text-white">
              <fabalancescale classname="me-2"></fabalancescale> Выявление противоречий в документах
            </card.header>
            <card.body>
              <p>
                  <form.select value="{domain}" onchange="{(e)" ==""> setDomain(e.target.value)}
                    style={{ width: 'auto', display: 'inline-block' }}
                  >
                    <option value="legal">Юридические документы</option>
                    <option value="technical">Технические стандарты</option>
                    <option value="medical">Медицинские протоколы</option>
                    <option value="financial">Финансовые документы</option>
                  </form.select>
                <p>
                  <button variant="outline-secondary" size="sm" onclick="{loadOntology}" disabled="{isLoading}">
                    <faprojectdiagram classname="me-1"></faprojectdiagram> Загрузить онтологию
                  </button>
                </p>
              <tabs activekey="{activeTab}" onselect="{(k)" ==""> setActiveTab(k)} className="mb-4">
                <tab eventkey="analyze" title="{<"><fasearch></fasearch> Анализ документа}>
                  <row>
                      <form>
                        <form.group classname="mb-3">
                          <form.label>Введите текст документа</form.label>
                          <form.control as="textarea" rows="{10}" value="{documentText}" onchange="{(e)" ==""> setDocumentText(e.target.value)}
                            placeholder="Введите текст документа для анализа..."
                            disabled={isLoading}
                          />
                        </form.control></form.group>
                        <p classname="d-flex justify-content-between">
                          <button type="button" variant="primary" onclick="{handleAnalyze}" disabled="{isLoading" ||="" !documenttext.trim()}="">
                            {isLoading ? (
                                {' '}
                                Анализ...
                            ) : 'Анализировать документ'}
                          </button>
                          <button variant="outline-secondary" onclick="{()" ==""> setDocumentText('')}
                            disabled={isLoading}
                          >
                            Очистить
                          </button>
                        </p>
                      </form>
                      {analysisResult ? (
                        

                          
                            
                              

                                 Обнаруженные противоречия
                              
                                
Статистика:
                                
                                  {analysisResult.total_contradictions}
                                </badge>
                              <p classname="mb-4">
                                <progressbar>
                                  <progressbar now="{analysisResult.statistics.high_confidence}" key="{1}" variant="danger" label="{`${analysisResult.statistics.high_confidence}" высокой`}=""></progressbar>
                                  <progressbar now="{analysisResult.statistics.medium_confidence}" key="{2}" variant="warning" label="{`${analysisResult.statistics.medium_confidence}" средней`}=""></progressbar>
                                  <progressbar now="{analysisResult.statistics.low_confidence}" key="{3}" variant="info" label="{`${analysisResult.statistics.low_confidence}" низкой`}=""></progressbar>
                                </progressbar>
                              </p>
                              <h6>Типы противоречий:</h6>
                                  {Object.entries(analysisResult.statistics.types).map(([type, count], index) => (
                                     0 ? (
                                  analysisResult.contradictions.map((contradiction, index) => (
                                     openExplanationModal(contradiction)}>
                                        <div>
                                            <badge bg="{getContradictionColor(contradiction.score)}" classname="me-2">
                                              {Math.round(contradiction.score * 100)}%
                                            </badge>
                                            <strong>Противоречие #{index + 1}</strong>
                                          <p classname="text-muted small mb-1">
                                            {contradiction.context.substring(0, 100)}...
                                          </p>
                                        <button variant="outline-secondary" size="sm">
                                          <faeye></faeye>
                                        </button>
                                      <p classname="small">
                                        Утверждение 1: {contradiction.statement1}</p>
                                        <p><strong>Утверждение 2:</strong> {contradiction.statement2}</p>
                                  ))
                                ) : (
                                  <p classname="text-center py-3 text-muted">
                                    Противоречия не обнаружены
                                  </p>
                                )}
                      ) : (
                        <p classname="border rounded p-3 bg-light h-100 d-flex flex-column justify-content-center align-items-center">
                          <fabalancescale size="{64}" classname="text-primary mb-3"></fabalancescale>
                          </p><p classname="mb-0">Введите текст документа и нажмите "Анализировать документ"</p>
                          <p classname="text-muted small">Система автоматически выявит противоречия в тексте</p>
                      )}
                <tab eventkey="compare" title="{<"><fabalancescale></fabalancescale> Сравнение документов}>
                  <row>
                      <form>
                        <form.group classname="mb-3">
                          <form.label>Документ 1</form.label>
                          <form.control as="textarea" rows="{8}" value="{compareDoc1}" onchange="{(e)" ==""> setCompareDoc1(e.target.value)}
                            placeholder="Введите первый документ..."
                            disabled={isLoading}
                          />
                        </form.control></form.group>
                      </form>
                      <form>
                        <form.group classname="mb-3">
                          <form.label>Документ 2</form.label>
                          <form.control as="textarea" rows="{8}" value="{compareDoc2}" onchange="{(e)" ==""> setCompareDoc2(e.target.value)}
                            placeholder="Введите второй документ..."
                            disabled={isLoading}
                          />
                        </form.control></form.group>
                        <p classname="d-flex justify-content-end">
                          <button variant="primary" onclick="{handleCompare}" disabled="{isLoading" ||="" !comparedoc1.trim()="" !comparedoc2.trim()}="">
                            {isLoading ? (
                              
                            ) : 'Сравнить документы'}
                          </button>
                        </p>
                      </form>
                      {compareResult ? (
                        
                          
                            
                                
Результаты сравнения
                                
 0 ? (
                                      {compareResult.key_contradictions.slice(0, 3).map((contradiction, index) => (
                                         openExplanationModal(contradiction)}>
                                            <badge bg="{getContradictionColor(contradiction.score)}" classname="me-2">
                                              {Math.round(contradiction.score * 100)}%
                                            </badge>
                                            <strong>Противоречие #{index + 1}</strong>
                                          <p classname="text-muted small">
                                            {contradiction.statement1.substring(0, 50)}... → {contradiction.statement2.substring(0, 50)}...
                                          </p>
                                      ))}
                                      <button variant="outline-primary" size="sm" classname="mt-2">
                                        Все противоречия
                                      </button>
                                  ) : (
                                    <p classname="text-center py-4 text-muted">
                                      Ключевые противоречия не обнаружены
                                    </p>
                                  )}
                      ) : (
                        <p classname="border rounded p-3 bg-light h-300 d-flex flex-column justify-content-center align-items-center">
                          <fabalancescale size="{64}" classname="text-primary mb-3"></fabalancescale>
                          </p><p classname="mb-0">Введите два документа и нажмите "Сравнить документы"</p>
                          <p classname="text-muted small">Система выявит противоречия между документами</p>
                      )}
                <tab eventkey="ontology" title="{<"><faprojectdiagram></faprojectdiagram> Онтология}>
                  {ontology ? (
                    
                        
Визуализация онтологии:
                                  

Студенты, выбравшие направление обработки нейрофизиологических данных для выпускной квалификационной работы, сталкиваются с уникальными вызовами на стыке информатики и медицины. Необходимость работать со сложными биологическими сигналами, учитывать особенности медицинской диагностики и применять продвинутые методы анализа данных требует комплексного подхода и глубоких междисциплинарных знаний.

Электроэнцефалография и функциональная МРТ представляют собой мощные инструменты исследования активности головного мозга, но raw-данные этих методов содержат значительное количество шума и артефактов. Именно здесь на помощь приходят современные компьютерные методы, позволяющие извлекать ценную диагностическую информацию из сложных сигналов.

В этом руководстве вы получите исчерпывающую информацию по разработке программного обеспечения для обработки ЭЭГ и фМРТ данных: от основ математической статистики и анализа сигналов до практической реализации алгоритмов для оценки функциональной связности мозга и диагностики неврологических заболеваний.

Срочная помощь по вашей теме: Получите консультацию за 10 минут! Telegram: @Diplomit Телефон/WhatsApp: +7 (987) 915-99-32, Email: admin@diplom-it.ru

Оформите заказ онлайн: Заказать ВКР ФИТ НГУ

Основы обработки нейрофизиологических данных

? Получите индивидуальный расчет стоимости!

Специалисты по обработке медицинских данных - редкие эксперты. Узнайте стоимость разработки вашего проекта в течение 1 часа. Оставить заявку на расчет.

Особенности ЭЭГ и фМРТ данных

Понимание природы нейрофизиологических данных - первый шаг к созданию эффективного программного обеспечения для их обработки:

• ЭЭГ данные - временные ряды электрической активности мозга с высоким временным разрешением (до 1 мс)
• фМРТ данные - объемные изображения, отражающие изменения кровотока с высоким пространственным разрешением
• Основные артефакты - мышечная активность, движения глаз, магнитные помехи, дрейф сигнала
• Форматы данных - EDF, BDF для ЭЭГ; DICOM, NIfTI для фМРТ

Для успешной работы с такими данными необходимо владеть основами математической статистики и анализа данных, которые являются фундаментом для всех последующих этапов обработки.

Предобработка и фильтрация сигналов

Методы очистки нейрофизиологических данных

Качественная предобработка - залог успешного анализа. Основные этапы включают:

Практическая реализация алгоритмов

Почему 150+ студентов выбрали нас в 2025 году

• Оформление по всем требованиям вашего вуза (мы изучаем 30+ методичек ежегодно)
• Поддержка до защиты включена в стоимость
• Доработки без ограничения сроков
• Гарантия уникальности 90%+ по системе "Антиплагиат.ВУЗ"

Перечень тем выпускных квалификационных работ бакалавров ФИТ НГУ, предлагаемых обучающимся в 2025- 2026 учебном году

Пример реализации фильтрации ЭЭГ на Python

Код предобработки ЭЭГ сигналов

import numpy as np
import scipy.signal as signal
import matplotlib.pyplot as plt
class EEGProcessor:
    def __init__(self, sampling_rate=250):
        self.sampling_rate = sampling_rate
    def bandpass_filter(self, data, low_freq=1.0, high_freq=40.0):
        """Полосовая фильтрация ЭЭГ сигнала"""
        nyquist = self.sampling_rate / 2
        low = low_freq / nyquist
        high = high_freq / nyquist
        b, a = signal.butter(4, [low, high], btype='band')
        filtered_data = signal.filtfilt(b, a, data)
        return filtered_data
    def remove_line_noise(self, data, noise_freq=50):
        """Удаление сетевой помехи 50 Гц"""
        nyquist = self.sampling_rate / 2
        freq = noise_freq / nyquist
        # Создание режекторного фильтра
        b, a = signal.iirnotch(freq, 30)
        cleaned_data = signal.filtfilt(b, a, data)
        return cleaned_data
    def detect_artifacts(self, data, threshold=3.0):
        """Обнаружение артефактов по пороговому значению"""
        std_dev = np.std(data)
        mean_val = np.mean(data)
        artifacts = np.where(np.abs(data - mean_val) > threshold * std_dev)[0]
        return artifacts
# Пример использования
eeg_processor = EEGProcessor()
raw_eeg_data = np.random.randn(1000)  # Пример данных
filtered_eeg = eeg_processor.bandpass_filter(raw_eeg_data)
clean_eeg = eeg_processor.remove_line_noise(filtered_eeg)

Этот код демонстрирует базовые методы предобработки ЭЭГ данных. Для более сложных задач анализа можно изучить наши реализации проектов по анализу данных.

Анализ функциональной связности мозга

Методы оценки взаимодействия регионов мозга

Для анализа функциональной связности используются следующие подходы:

1. Корреляционный анализ - оценка линейной зависимости между сигналами
2. Когерентность - частотно-зависимая мера связности
3. Анализ главных компонент (PCA) - выявление основных паттернов активности
4. Independent Component Analysis (ICA) - разделение независимых источников
5. Графовые теории - анализ сетевой организации мозга

Реализация этих методов требует глубоких знаний в области интеллектуального анализа данных и машинного обучения, которые являются ключевыми для современных нейроинформационных систем.

Разработка диагностического ПО

Архитектура медицинской системы анализа

• Модуль ввода данных - поддержка форматов EDF, DICOM, NIfTI
• Предобработка - автоматическая фильтрация и коррекция артефактов
• Аналитическое ядро - вычисление диагностических показателей
• Визуализация - построение топографических карт и графиков
• Отчетность - генерация медицинских заключений

При разработке такого ПО важно учитывать требования качества и надежности, особенно при использовании в медицинской диагностике.

Типичные ошибки и рекомендации

Критические аспекты разработки

• Недостаточная валидация - тестирование на реальных клинических данных
• Игнорирование специфики форматов - точная интерпретация медицинских данных
• Пренебрежение производительностью - оптимизация для работы с большими объемами данных
• Неучет медицинских требований - соответствие стандартам диагностики

Для избежания этих ошибок рекомендуется изучать отзывы о выполненных работах и консультироваться с экспертами в области медицинской информатики.

Срочная помощь по вашей теме: Получите консультацию за 10 минут! Telegram: @Diplomit Телефон/WhatsApp: +7 (987) 915-99-32, Email: admin@diplom-it.ru

Оформите заказ онлайн: Заказать ВКР ФИТ НГУ

Заключение

Разработка программного обеспечения для обработки результатов нейрофизиологического тестирования представляет собой сложную, но исключительно перспективную задачу на стыке информационных технологий и современной медицины. Успешная реализация такого проекта требует не только технических знаний в области программирования и анализа данных, но и понимания нейрофизиологических основ.

Представленные в статье методы обработки ЭЭГ и фМРТ данных, практические примеры реализации алгоритмов и архитектурные решения помогут создать качественную выпускную работу, соответствующую высоким стандартам ФИТ НГУ. Особое внимание следует уделить валидации разработанных методов на реальных клинических данных и обеспечению воспроизводимости результатов.

Если вы столкнулись с техническими сложностями или хотите гарантировать соответствие работы медицинским требованиям, профессиональная помощь может стать оптимальным решением. Ознакомьтесь с примерами наших работ в области медицинской информатики, чтобы оценить уровень исполнения подобных проектов.

Студенты факультета информационных технологий часто сталкиваются с серьезной проблемой: как перейти от простых чат-ботов к действительно интеллектуальным системам, способным к логическим рассуждениям и построению аргументации? Эта задача становится особенно актуальной в рамках выпускной квалификационной работы, где требуется продемонстрировать глубокое понимание искусственного интеллекта и его практическое применение.

Перечень тем выпускных квалификационных работ бакалавров ФИТ НГУ, предлагаемых обучающимся в 2025- 2026 учебном году

Системы рассуждений и аргументации представляют собой следующий эволюционный этап в развитии интеллектуальных помощников. В отличие от традиционных ботов, работающих по жестким сценариям, такие системы способны анализировать контекст, строить логические цепочки и убедительно аргументировать свою позицию. Именно этот аспект делает тему чрезвычайно перспективной для научного исследования и практической реализации в дипломном проекте.

В этой статье вы получите полное руководство по созданию системы рассуждений и аргументации для интеллектуальных помощников: от теоретических основ до практической реализации, включая готовые код-примеры и архитектурные решения, которые можно непосредственно использовать в вашей ВКР.

Срочная помощь по вашей теме: Получите консультацию за 10 минут! Telegram: @Diplomit Телефон/WhatsApp: +7 (987) 915-99-32, Email: admin@diplom-it.ru

Оформите заказ онлайн: Заказать ВКР ФИТ НГУ

Теоретические основы систем рассуждений

? Успейте заказать до повышения цен!

Специальное предложение для студентов ФИТ НГУ: полное сопровождение ВКР по теме интеллектуальных систем до 30 октября со скидкой 15%. Узнайте условия акции.

Ключевые концепции и модели

Системы рассуждений основаны на формальных логических моделях, которые позволяют обрабатывать нечеткие и противоречивые данные. Основными подходами являются:

• Дефаззификация - преобразование нечетких множеств в четкие значения
• Байесовские сети - вероятностные модели для работы с неопределенностью
• Аргументационные фреймворки - структуры для представления и анализа аргументов
• Онтологические модели - формальные описания предметных областей

Для успешной реализации в дипломной работе необходимо понимать, как эти модели интегрируются в архитектуру интеллектуального помощника. Например, в нашей статье о темах дипломных работ вы найдете дополнительные идеи по комбинированию различных подходов.

Архитектура системы рассуждений

Многоуровневая структура решения

Эффективная система рассуждений для интеллектуального помощника должна включать следующие компоненты:

Практическая реализация

Почему 150+ студентов выбрали нас в 2025 году

• Оформление по всем требованиям вашего вуза (мы изучаем 30+ методичек ежегодно)
• Поддержка до защиты включена в стоимость
• Доработки без ограничения сроков
• Гарантия уникальности 90%+ по системе "Антиплагиат.ВУЗ"

Пример реализации на Python

Код системы аргументации

class ArgumentationSystem:
    def __init__(self):
        self.arguments = {}
        self.attacks = []
    def add_argument(self, name, premises, conclusion):
        self.arguments[name] = {
            'premises': premises,
            'conclusion': conclusion
        }
    def add_attack(self, attacker, target):
        self.attacks.append((attacker, target))
    def evaluate_arguments(self):
        # Реализация алгоритма оценки аргументов
        acceptable = set()
        for arg in self.arguments:
            if self.is_acceptable(arg):
                acceptable.add(arg)
        return acceptable
    def is_acceptable(self, argument):
        # Проверка приемлемости аргумента
        for attack in self.attacks:
            if attack[1] == argument:
                if not self.is_defended(argument, attack[0]):
                    return False
        return True

Этот код демонстрирует базовую структуру системы аргументации, которую можно расширить для конкретной предметной области. Для более сложных реализаций рекомендуем изучить актуальные темы ВКР по информатике.

Интеграция с диалоговой системой

Архитектура интеллектуального помощника

Для создания полноценного интеллектуального помощника система рассуждений должна быть интегрирована в общую архитектуру:

1. Модуль NLP - обработка естественного языка
2. Движок рассуждений - логический вывод на основе знаний
3. Генератор ответов - формирование аргументированных ответов
4. Обучающийся компонент - адаптация на основе обратной связи

Такой подход позволяет создавать системы, способные не только отвечать на вопросы, но и убедительно аргументировать свою позицию, что особенно важно в таких областях, как консультирование и поддержка принятия решений. Подробнее о реализации подобных систем можно узнать в нашем руководстве по разработке баз данных.

Типичные ошибки и рекомендации

Что следует избегать при реализации

• Переусложнение логики - начинайте с простых моделей и постепенно усложняйте
• Игнорирование производительности - системы рассуждений могут быть ресурсоемкими
• Недостаточное тестирование - проверяйте систему на различных сценариях
• Пренебрежение интерфейсом - даже самая сложная логика требует понятного представления

Чтобы избежать этих и других ошибок, рекомендуем ознакомиться с нашими гарантиями качества и обратиться к экспертам на ранних этапах работы над ВКР.

Срочная помощь по вашей теме: Получите консультацию за 10 минут! Telegram: @Diplomit Телефон/WhatsApp: +7 (987) 915-99-32, Email: admin@diplom-it.ru

Оформите заказ онлайн: Заказать ВКР ФИТ НГУ

Заключение

Реализация систем рассуждений и аргументации для интеллектуальных помощников представляет собой сложную, но чрезвычайно перспективную задачу в рамках выпускной квалификационной работы. Как показано в статье, успешное решение требует глубокого понимания теоретических основ, грамотного проектирования архитектуры и тщательной практической реализации.

Ключевыми факторами успеха являются выбор адекватных моделей рассуждений, интеграция с диалоговыми системами и избегание типичных ошибок проектирования. Представленные в материале практические примеры и рекомендации помогут вам создать качественную работу, соответствующую требованиям ФИТ НГУ.

Если вы столкнулись со сложностями при реализации или хотите гарантировать высокое качество своей ВКР, профессиональная помощь может стать оптимальным решением. Ознакомьтесь с отзывами наших клиентов и примерами выполненных работ, чтобы принять взвешенное решение.

Проблемы анализа поведения посетителей в современных условиях

Защита через месяц, а работа не готова?

Наши эксперты выполнят ВКР по веб-аналитике всего за 14 дней! Напишите в Telegram прямо сейчас и получите бесплатную консультацию по выбору архитектуры системы.

Современные веб-сайты и онлайн-платформы все чаще сталкиваются с проблемой недостаточного понимания поведения своих пользователей. Согласно исследованию McKinsey (2024), 75% компаний не могут эффективно анализировать поведение посетителей своих сайтов, что приводит к упущенным возможностям для улучшения пользовательского опыта и увеличения конверсии. Традиционные инструменты аналитики, такие как Google Analytics, предоставляют базовые метрики, но не позволяют глубоко понять мотивацию пользователей, выявить скрытые проблемы в пользовательском пути и предсказать будущее поведение.

Актуальность анализа поведения посетителей веб-сайтов обусловлена растущей конкуренцией в онлайн-пространстве и необходимостью повышения качества пользовательского опыта для увеличения конверсии и удержания клиентов. Это особенно важно для студентов ФИТ НГУ, изучающих прикладную информатику и методы анализа данных, так как позволяет применить теоретические знания на практике и получить навыки работы с современными технологиями веб-аналитики, машинного обучения и визуализации данных.

В данной статье мы подробно рассмотрим современные подходы к анализу поведения посетителей веб-сайтов. Вы узнаете о ключевых архитектурных решениях, практических методах реализации и рекомендациях по созданию эффективных систем аналитики. Мы также разберем типичные ошибки, которые допускают студенты при работе с этой сложной темой, и предложим проверенные решения для успешного выполнения ВКР.

Эта тема особенно важна для студентов ФИТ НГУ, так как требует комплексного применения знаний в области анализа данных, веб-технологий и машинного обучения. Успешная реализация подобного проекта не только поможет в написании качественной выпускной квалификационной работы, но и станет ценным навыком для будущей профессиональной деятельности в области веб-аналитики и улучшения пользовательского опыта.

Если вы испытываете трудности с пониманием методов анализа поведения пользователей или реализацией конкретных компонентов системы аналитики, рекомендуем ознакомиться с нашими гарантиями и отзывами клиентов, которые подтверждают высокое качество наших услуг.

Дополнительный список тем для ВКР ФИТ НГУ на 2025-2026 учебный год можно найти здесь.

Срочная помощь по вашей теме: Получите консультацию за 10 минут! Telegram: @Diplomit Телефон/WhatsApp: +7 (987) 915-99-32, Email: admin@diplom-it.ru

Оформите заказ онлайн: Заказать ВКР ФИТ НГУ

Основы анализа поведения посетителей веб-сайтов

Ключевые проблемы анализа поведения посетителей

Технические основы веб-аналитики

Анализ поведения посетителей веб-сайтов основывается на ряде ключевых концепций:

Основы анализа поведения посетителей веб-сайтов

• Сбор данных — методы сбора информации о взаимодействии пользователей с веб-сайтом
• Обработка событий — обработка и агрегация собранных данных в реальном времени
• Анализ пользовательских путей — изучение последовательностей действий пользователей на сайте
• Сегментация пользователей — разделение пользователей на группы на основе их поведения
• Прогнозная аналитика — использование машинного обучения для прогнозирования будущего поведения
• Визуализация данных — представление результатов анализа в понятном для пользователя формате

Эти концепции лежат в основе современных систем анализа поведения посетителей и должны быть хорошо поняты при разработке таких систем.

Современные подходы к анализу поведения посетителей

В последние годы в области анализа поведения посетителей веб-сайтов наблюдается несколько ключевых тенденций:

Архитектура и реализация системы анализа поведения

Выбор архитектурного подхода

Для эффективной реализации системы анализа поведения посетителей веб-сайта рекомендуется использовать следующую архитектуру:

Архитектура системы анализа поведения посетителей

1. Слой сбора данных — сбор информации о взаимодействии пользователей с веб-сайтом
2. Слой обработки событий — обработка и агрегация данных в реальном времени
3. Слой хранения данных — хранение сырых и агрегированных данных
4. Слой анализа поведения — анализ пользовательских путей, сегментация, прогнозирование
5. Слой визуализации — представление результатов анализа в понятном формате
6. Слой интеграции — интеграция с маркетинговыми и CRM-системами
7. Слой обратной связи — сбор данных для улучшения системы

Эта многоуровневая архитектура обеспечивает гибкость и возможность расширения функциональности без переработки всей системы.

Пример реализации системы анализа поведения на Python

Рассмотрим пример реализации ключевых компонентов системы анализа поведения посетителей веб-сайта:

# web_analytics.py
# Реализация системы анализа поведения посетителей веб-сайтов
import os
import json
import logging
from typing import Dict, List, Tuple, Optional, Any
import numpy as np
import pandas as pd
import networkx as nx
from sklearn.cluster import KMeans
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.metrics import accuracy_score, precision_score, recall_score, f1_score
import matplotlib.pyplot as plt
from datetime import datetime, timedelta
# Настройка логирования
logging.basicConfig(level=logging.INFO)
logger = logging.getLogger(__name__)
class EventCollector:
    """Сборщик событий от веб-сайта"""
    def __init__(self, storage_path: str = "event_data"):
        self.storage_path = storage_path
        os.makedirs(storage_path, exist_ok=True)
        logger.info(f"Инициализирован сборщик событий. Данные будут храниться в {storage_path}")
    def collect_event(self, event_data: Dict):
        """
        Сбор события от веб-сайта
        Args:
            event_data: Данные о событии
        """
        # Добавляем временную метку, если она отсутствует
        if "timestamp" not in event_data:
            event_data["timestamp"] = str(datetime.now())
        # Определяем имя файла для сохранения (по дате)
        date_str = datetime.now().strftime("%Y-%m-%d")
        filename = os.path.join(self.storage_path, f"events_{date_str}.jsonl")
        # Сохраняем событие в файл
        try:
            with open(filename, 'a', encoding='utf-8') as f:
                f.write(json.dumps(event_data) + '\n')
            logger.debug(f"Событие сохранено: {event_data['event_type']}")
        except Exception as e:
            logger.error(f"Ошибка при сохранении события: {str(e)}")
    def get_events(self, start_date: str, end_date: str) -> List[Dict]:
        """
        Получение событий за указанный период
        Args:
            start_date: Начальная дата (в формате YYYY-MM-DD)
            end_date: Конечная дата (в формате YYYY-MM-DD)
        Returns:
            Список событий
        """
        events = []
        current_date = datetime.strptime(start_date, "%Y-%m-%d")
        end_date = datetime.strptime(end_date, "%Y-%m-%d")
        while current_date <= end_date:
            date_str = current_date.strftime("%Y-%m-%d")
            filename = os.path.join(self.storage_path, f"events_{date_str}.jsonl")
            if os.path.exists(filename):
                try:
                    with open(filename, 'r', encoding='utf-8') as f:
                        for line in f:
                            event = json.loads(line.strip())
                            events.append(event)
                except Exception as e:
                    logger.error(f"Ошибка при чтении событий за {date_str}: {str(e)}")
            current_date += timedelta(days=1)
        return events
class UserSessionTracker:
    """Отслеживание сессий пользователей"""
    def __init__(self, session_timeout: int = 30):
        """
        Инициализация трекера сессий
        Args:
            session_timeout: Таймаут сессии в минутах
        """
        self.session_timeout = timedelta(minutes=session_timeout)
        self.active_sessions = {}  # user_id -> последнее событие
    def process_event(self, event: Dict) -> Optional[Dict]:
        """
        Обработка события и определение сессии
        Args:
            event: Событие от пользователя
        Returns:
            Дополненные данные о событии с информацией о сессии
        """
        user_id = event.get("user_id") or event.get("anonymous_id")
        if not user_id:
            return None  # Не можем идентифицировать пользователя
        timestamp = datetime.fromisoformat(event["timestamp"])
        # Проверяем, активна ли сессия
        is_new_session = False
        if user_id in self.active_sessions:
            last_event_time = self.active_sessions[user_id]["last_event_time"]
            if timestamp - last_event_time > self.session_timeout:
                is_new_session = True
        else:
            is_new_session = True
        # Обновляем информацию о сессии
        if is_new_session:
            session_id = f"{user_id}_{int(timestamp.timestamp())}"
            self.active_sessions[user_id] = {
                "session_id": session_id,
                "start_time": timestamp,
                "last_event_time": timestamp,
                "event_count": 1
            }
        else:
            session_id = self.active_sessions[user_id]["session_id"]
            self.active_sessions[user_id]["last_event_time"] = timestamp
            self.active_sessions[user_id]["event_count"] += 1
        # Возвращаем дополненные данные
        return {
            **event,
            "session_id": session_id,
            "is_new_session": is_new_session
        }
class UserJourneyAnalyzer:
    """Анализ пользовательских путей"""
    def __init__(self):
        self.journey_graph = nx.DiGraph()
        self.page_transitions = {}
    def add_event(self, event: Dict):
        """
        Добавление события в анализатор
        Args:
            event: Событие с информацией о сессии и странице
        """
        if "page" not in event or "session_id" not in event:
            return
        # Инициализируем переходы для сессии, если необходимо
        session_id = event["session_id"]
        if session_id not in self.page_transitions:
            self.page_transitions[session_id] = []
        # Добавляем текущую страницу в путь
        self.page_transitions[session_id].append(event["page"])
        # Обновляем граф переходов
        if len(self.page_transitions[session_id]) > 1:
            prev_page = self.page_transitions[session_id][-2]
            current_page = event["page"]
            # Обновляем счетчик переходов
            if not self.journey_graph.has_edge(prev_page, current_page):
                self.journey_graph.add_edge(prev_page, current_page, weight=1)
            else:
                self.journey_graph[prev_page][current_page]["weight"] += 1
    def get_common_journeys(self, min_length: int = 3, top_k: int = 5) -> List[Tuple[List[str], int]]:
        """
        Получение наиболее распространенных пользовательских путей
        Args:
            min_length: Минимальная длина пути
            top_k: Количество топовых путей для возврата
        Returns:
            Список кортежей (путь, количество)
        """
        # Собираем все уникальные пути
        paths_count = {}
        for session_id, path in self.page_transitions.items():
            if len(path) >= min_length:
                path_key = " -> ".join(path)
                paths_count[path_key] = paths_count.get(path_key, 0) + 1
        # Сортируем пути по частоте
        sorted_paths = sorted(paths_count.items(), key=lambda x: x[1], reverse=True)
        # Возвращаем топ-K путей
        result = []
        for path_key, count in sorted_paths[:top_k]:
            result.append((path_key.split(" -> "), count))
        return result
    def identify_dropoff_points(self, target_page: str) -> Dict[str, float]:
        """
        Определение точек оттока относительно целевой страницы
        Args:
            target_page: Целевая страница (например, страница покупки)
        Returns:
            Словарь с процентом оттока после каждой страницы
        """
        dropoff_rates = {}
        # Анализируем все пути, которые не достигли целевой страницы
        total_sessions = 0
        for session_id, path in self.page_transitions.items():
            total_sessions += 1
            # Проверяем, достиг ли путь целевой страницы
            reached_target = target_page in path
            # Анализируем отток после каждой страницы
            for i in range(len(path) - 1):
                page = path[i]
                if page not in dropoff_rates:
                    dropoff_rates[page] = {"total": 0, "dropped": 0}
                dropoff_rates[page]["total"] += 1
                # Если это последняя страница в пути и целевая страница не достигнута
                if i == len(path) - 2 and not reached_target:
                    dropoff_rates[page]["dropped"] += 1
        # Вычисляем процент оттока
        result = {}
        for page, stats in dropoff_rates.items():
            if stats["total"] > 0:
                result[page] = (stats["dropped"] / stats["total"]) * 100
        return result
    def visualize_journey(self, output_path: str = "journey_graph.png"):
        """Визуализация графа пользовательских путей"""
        plt.figure(figsize=(14, 10))
        # Определяем размер узлов на основе количества посещений
        node_sizes = {}
        for node in self.journey_graph.nodes():
            # Подсчитываем входящие переходы
            in_degree = sum(1 for _, _ in self.journey_graph.in_edges(node))
            node_sizes[node] = max(100, in_degree * 50)
        # Определяем толщину ребер на основе веса
        edge_weights = [self.journey_graph[u][v]["weight"] for u, v in self.journey_graph.edges()]
        max_weight = max(edge_weights) if edge_weights else 1
        edge_widths = [5 * w / max_weight for w in edge_weights]
        # Рисуем граф
        pos = nx.spring_layout(self.journey_graph, k=0.5, iterations=50)
        nx.draw(
            self.journey_graph, pos, 
            with_labels=True,
            node_size=[node_sizes.get(node, 300) for node in self.journey_graph.nodes()],
            width=edge_widths,
            edge_color='gray',
            node_color='skyblue',
            font_size=8,
            font_weight='bold'
        )
        # Добавляем веса ребер
        edge_labels = {(u, v): f"{d['weight']}" for u, v, d in self.journey_graph.edges(data=True)}
        nx.draw_networkx_edge_labels(self.journey_graph, pos, edge_labels=edge_labels)
        plt.title('Граф пользовательских путей')
        plt.tight_layout()
        plt.savefig(output_path, dpi=300)
        plt.close()
        logger.info(f"Граф пользовательских путей сохранен в {output_path}")
class UserSegmenter:
    """Сегментация пользователей на основе поведения"""
    def __init__(self, n_clusters: int = 5):
        self.n_clusters = n_clusters
        self.kmeans = KMeans(n_clusters=n_clusters, random_state=42)
        self.segments = None
        self.feature_columns = [
            'session_duration', 
            'page_views', 
            'clicks', 
            'conversion',
            'bounce_rate'
        ]
    def prepare_features(self, sessions: List[Dict]) -> pd.DataFrame:
        """
        Подготовка признаков для сегментации
        Args:
            sessions: Список сессий пользователей
        Returns:
            DataFrame с признаками для кластеризации
        """
        features = []
        for session in sessions:
            # Вычисляем признаки для сессии
            session_duration = (session['end_time'] - session['start_time']).total_seconds() / 60
            page_views = len(session['pages'])
            clicks = session.get('clicks', 0)
            conversion = 1 if 'purchase' in session['pages'] else 0
            bounce_rate = 1 if page_views == 1 else 0
            features.append([
                session_duration,
                page_views,
                clicks,
                conversion,
                bounce_rate
            ])
        return pd.DataFrame(features, columns=self.feature_columns)
    def segment_users(self, sessions: List[Dict]) -> List[int]:
        """
        Сегментация пользователей на основе их поведения
        Args:
            sessions: Список сессий пользователей
        Returns:
            Список меток кластеров для каждой сессии
        """
        # Подготовка признаков
        X = self.prepare_features(sessions)
        # Нормализация признаков
        X_normalized = (X - X.mean()) / X.std()
        # Кластеризация
        labels = self.kmeans.fit_predict(X_normalized)
        # Сохраняем информацию о сегментах
        self.segments = []
        for i in range(self.n_clusters):
            cluster_mask = (labels == i)
            cluster_data = X[cluster_mask]
            segment = {
                "id": i,
                "size": cluster_mask.sum(),
                "avg_session_duration": cluster_data['session_duration'].mean(),
                "avg_page_views": cluster_data['page_views'].mean(),
                "conversion_rate": cluster_data['conversion'].mean() * 100,
                "bounce_rate": cluster_data['bounce_rate'].mean() * 100,
                "description": self._describe_segment(i, cluster_data)
            }
            self.segments.append(segment)
        return labels
    def _describe_segment(self, segment_id: int, cluster_data: pd.DataFrame) -> str:
        """Генерация описания сегмента"""
        avg_duration = cluster_data['session_duration'].mean()
        avg_pages = cluster_data['page_views'].mean()
        conversion_rate = cluster_data['conversion'].mean() * 100
        bounce_rate = cluster_data['bounce_rate'].mean() * 100
        if conversion_rate > 5 and avg_pages > 5:
            return "Ценные клиенты: высокая вовлеченность и конверсия"
        elif conversion_rate > 5 and bounce_rate > 70:
            return "Потенциальные клиенты: высокая конверсия, но низкая вовлеченность"
        elif conversion_rate < 2 and bounce_rate < 30:
            return "Исследователи: много просмотров, но низкая конверсия"
        elif bounce_rate > 80:
            return "Отскоки: быстро покидают сайт"
        else:
            return "Случайные посетители: средняя вовлеченность и конверсия"
    def get_segment_description(self, segment_id: int) -> Optional[Dict]:
        """Получение описания сегмента"""
        if self.segments and 0 <= segment_id < len(self.segments):
            return self.segments[segment_id]
        return None
    def visualize_segments(self, output_path: str = "user_segments.png"):
        """Визуализация сегментов пользователей"""
        if not self.segments:
            logger.warning("Нет данных для визуализации сегментов")
            return
        plt.figure(figsize=(12, 8))
        # Подготовка данных для визуализации
        segment_ids = [s["id"] for s in self.segments]
        sizes = [s["size"] for s in self.segments]
        conversion_rates = [s["conversion_rate"] for s in self.segments]
        # Создаем scatter plot
        scatter = plt.scatter(
            range(len(self.segments)),
            conversion_rates,
            s=[size * 10 for size in sizes],
            alpha=0.6,
            edgecolor='w'
        )
        # Добавляем названия сегментов
        for i, segment in enumerate(self.segments):
            plt.annotate(f"Сегмент {i}", (i, conversion_rates[i]),
                         xytext=(5, 5), textcoords='offset points')
        plt.xlabel('Сегмент')
        plt.ylabel('Конверсия (%)')
        plt.title('Сегментация пользователей по поведению')
        plt.grid(True, linestyle='--', alpha=0.7)
        plt.tight_layout()
        plt.savefig(output_path, dpi=300)
        plt.close()
        logger.info(f"Визуализация сегментов сохранена в {output_path}")
class BehaviorPredictor:
    """Прогнозирование поведения пользователей"""
    def __init__(self):
        self.model = RandomForestClassifier(n_estimators=100, random_state=42)
        self.feature_columns = [
            'session_duration',
            'page_views',
            'time_on_page',
            'clicks',
            'scroll_depth',
            'device_type_desktop',
            'device_type_mobile',
            'traffic_source_organic',
            'traffic_source_direct',
            'traffic_source_referral'
        ]
        self.trained = False
    def prepare_features(self, sessions: List[Dict], target: str = 'conversion') -> Tuple[pd.DataFrame, pd.Series]:
        """
        Подготовка признаков для прогнозирования
        Args:
            sessions: Список сессий пользователей
            target: Целевая переменная ('conversion' или 'churn')
        Returns:
            DataFrame с признаками и Series с целевой переменной
        """
        features = []
        targets = []
        for session in sessions:
            # Вычисляем признаки для сессии
            session_duration = (session['end_time'] - session['start_time']).total_seconds() / 60
            page_views = len(session['pages'])
            time_on_page = session_duration / page_views if page_views > 0 else 0
            clicks = session.get('clicks', 0)
            scroll_depth = session.get('scroll_depth', 0)
            # Кодируем категориальные признаки
            device_type_desktop = 1 if session.get('device_type') == 'desktop' else 0
            device_type_mobile = 1 if session.get('device_type') == 'mobile' else 0
            traffic_source_organic = 1 if session.get('traffic_source') == 'organic' else 0
            traffic_source_direct = 1 if session.get('traffic_source') == 'direct' else 0
            traffic_source_referral = 1 if session.get('traffic_source') == 'referral' else 0
            features.append([
                session_duration,
                page_views,
                time_on_page,
                clicks,
                scroll_depth,
                device_type_desktop,
                device_type_mobile,
                traffic_source_organic,
                traffic_source_direct,
                traffic_source_referral
            ])
            # Определяем целевую переменную
            if target == 'conversion':
                targets.append(1 if 'purchase' in session['pages'] else 0)
            elif target == 'churn':
                # Для простоты считаем отток, если пользователь не вернулся в течение 30 дней
                last_visit = session['end_time']
                # В реальной системе здесь будет проверка последующих визитов
                targets.append(1)  # Заглушка
        return pd.DataFrame(features, columns=self.feature_columns), pd.Series(targets)
    def train(self, sessions: List[Dict], target: str = 'conversion'):
        """
        Обучение модели прогнозирования
        Args:
            sessions: Список сессий пользователей
            target: Целевая переменная
        """
        X, y = self.prepare_features(sessions, target)
        # Разделение на обучающую и тестовую выборки
        X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(
            X, y, test_size=0.2, random_state=42
        )
        # Обучение модели
        self.model.fit(X_train, y_train)
        self.trained = True
        # Оценка модели
        y_pred = self.model.predict(X_test)
        accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred)
        precision = precision_score(y_test, y_pred)
        recall = recall_score(y_test, y_pred)
        f1 = f1_score(y_test, y_pred)
        logger.info(f"Модель обучена. Метрики на тестовой выборке:")
        logger.info(f"Accuracy: {accuracy:.4f}, Precision: {precision:.4f}, Recall: {recall:.4f}, F1: {f1:.4f}")
    def predict(self, session: Dict, target: str = 'conversion') -> float:
        """
        Прогнозирование поведения для новой сессии
        Args:
            session: Данные о сессии
            target: Целевая переменная
        Returns:
            Вероятность целевого события
        """
        if not self.trained:
            raise ValueError("Модель не обучена")
        # Подготовка признаков для сессии
        X, _ = self.prepare_features([session], target)
        # Предсказание
        if target == 'conversion':
            return self.model.predict_proba(X)[0][1]  # Вероятность конверсии
        elif target == 'churn':
            return self.model.predict_proba(X)[0][1]  # Вероятность оттока
        else:
            raise ValueError(f"Неизвестная целевая переменная: {target}")
class WebAnalyticsSystem:
    """Основная система анализа поведения посетителей веб-сайтов"""
    def __init__(self, website_name: str):
        self.website_name = website_name
        self.event_collector = EventCollector()
        self.session_tracker = UserSessionTracker()
        self.journey_analyzer = UserJourneyAnalyzer()
        self.user_segmenter = UserSegmenter()
        self.behavior_predictor = BehaviorPredictor()
        self.sessions = []
    def process_event(self, event_data: Dict):
        """
        Обработка входящего события
        Args:
            event_data: Данные о событии
        """
        # Сбор события
        self.event_collector.collect_event(event_data)
        # Отслеживание сессии
        enriched_event = self.session_tracker.process_event(event_data)
        if not enriched_event:
            return
        # Анализ пользовательского пути
        self.journey_analyzer.add_event(enriched_event)
        # Здесь можно добавить другие обработчики
    def finalize_session(self, session_data: Dict):
        """
        Завершение сессии и сохранение данных
        Args:
            session_data: Данные о завершенной сессии
        """
        self.sessions.append(session_data)
    def analyze_behavior(self):
        """Проведение анализа поведения по собранным данным"""
        logger.info("Запуск анализа поведения пользователей...")
        # Анализ пользовательских путей
        common_journeys = self.journey_analyzer.get_common_journeys()
        logger.info(f"Найдено {len(common_journeys)} распространенных пользовательских путей")
        # Определение точек оттока
        dropoff_points = self.journey_analyzer.identify_dropoff_points("purchase")
        logger.info(f"Определены точки оттока после {len(dropoff_points)} страниц")
        # Сегментация пользователей
        if self.sessions:
            segment_labels = self.user_segmenter.segment_users(self.sessions)
            logger.info(f"Пользователи разделены на {self.user_segmenter.n_clusters} сегментов")
        # Прогнозирование поведения (если есть достаточно данных)
        if len(self.sessions) > 100:
            try:
                self.behavior_predictor.train(self.sessions)
                logger.info("Модель прогнозирования успешно обучена")
            except Exception as e:
                logger.error(f"Ошибка при обучении модели прогнозирования: {str(e)}")
        # Визуализация результатов
        self.journey_analyzer.visualize_journey()
        if self.sessions:
            self.user_segmenter.visualize_segments()
    def get_insights(self) -> Dict:
        """Получение ключевых инсайтов из анализа"""
        insights = {
            "common_journeys": [],
            "dropoff_points": {},
            "user_segments": [],
            "predictions_available": False
        }
        # Пользовательские пути
        common_journeys = self.journey_analyzer.get_common_journeys(top_k=3)
        for journey, count in common_journeys:
            insights["common_journeys"].append({
                "path": " → ".join(journey),
                "count": count,
                "percentage": f"{(count / len(self.sessions)) * 100:.1f}%" if self.sessions else "0%"
            })
        # Точки оттока
        dropoff_points = self.journey_analyzer.identify_dropoff_points("purchase")
        sorted_dropoff = sorted(dropoff_points.items(), key=lambda x: x[1], reverse=True)[:5]
        for page, rate in sorted_dropoff:
            insights["dropoff_points"][page] = f"{rate:.1f}%"
        # Сегменты пользователей
        if self.sessions:
            for i in range(min(3, self.user_segmenter.n_clusters)):
                segment = self.user_segmenter.get_segment_description(i)
                if segment:
                    insights["user_segments"].append({
                        "id": segment["id"],
                        "description": segment["description"],
                        "size": segment["size"],
                        "conversion_rate": f"{segment['conversion_rate']:.1f}%",
                        "bounce_rate": f"{segment['bounce_rate']:.1f}%"
                    })
        # Прогнозы
        insights["predictions_available"] = self.behavior_predictor.trained
        return insights
    def generate_recommendations(self) -> List[str]:
        """Генерация рекомендаций на основе анализа"""
        recommendations = []
        insights = self.get_insights()
        # Рекомендации на основе точек оттока
        if insights["dropoff_points"]:
            top_dropoff = max(insights["dropoff_points"].items(), key=lambda x: float(x[1].rstrip('%')))
            recommendations.append(
                f"Оптимизируйте страницу '{top_dropoff[0]}' — на ней отваливается {top_dropoff[1]} пользователей"
            )
        # Рекомендации на основе сегментов
        if insights["user_segments"]:
            high_value_segment = max(
                insights["user_segments"], 
                key=lambda x: float(x["conversion_rate"].rstrip('%'))
            )
            recommendations.append(
                f"Сфокусируйтесь на сегменте '{high_value_segment['description']}' — "
                f"он имеет самую высокую конверсию ({high_value_segment['conversion_rate']})"
            )
        # Рекомендации на основе пользовательских путей
        if insights["common_journeys"]:
            shortest_journey = min(
                insights["common_journeys"],
                key=lambda x: len(x["path"].split(" → "))
            )
            recommendations.append(
                f"Упростите путь к покупке — самый короткий путь: {shortest_journey['path']}"
            )
        # Добавляем общие рекомендации
        recommendations.append(
            "Рассмотрите возможность персонализации контента для разных сегментов пользователей"
        )
        recommendations.append(
            "Добавьте A/B тестирование для оптимизации проблемных страниц"
        )
        return recommendations
# Пример использования
if __name__ == "__main__":
    # Инициализация системы аналитики
    analytics_system = WebAnalyticsSystem("example-ecommerce")
    # Генерация примера данных (в реальной системе данные поступают из веб-сайта)
    sample_sessions = [
        {
            "user_id": "user_001",
            "anonymous_id": "anon_001",
            "timestamp": "2023-10-01 10:00:00",
            "event_type": "page_view",
            "page": "home",
            "device_type": "desktop",
            "traffic_source": "organic"
        },
        {
            "user_id": "user_001",
            "anonymous_id": "anon_001",
            "timestamp": "2023-10-01 10:02:30",
            "event_type": "page_view",
            "page": "category/electronics",
            "device_type": "desktop",
            "traffic_source": "organic"
        },
        {
            "user_id": "user_001",
            "anonymous_id": "anon_001",
            "timestamp": "2023-10-01 10:05:15",
            "event_type": "page_view",
            "page": "product/123",
            "device_type": "desktop",
            "traffic_source": "organic"
        },
        {
            "user_id": "user_001",
            "anonymous_id": "anon_001",
            "timestamp": "2023-10-01 10:07:45",
            "event_type": "page_view",
            "page": "cart",
            "device_type": "desktop",
            "traffic_source": "organic"
        },
        {
            "user_id": "user_001",
            "anonymous_id": "anon_001",
            "timestamp": "2023-10-01 10:10:20",
            "event_type": "page_view",
            "page": "purchase",
            "device_type": "desktop",
            "traffic_source": "organic"
        },
        {
            "user_id": "user_002",
            "anonymous_id": "anon_002",
            "timestamp": "2023-10-01 11:15:00",
            "event_type": "page_view",
            "page": "home",
            "device_type": "mobile",
            "traffic_source": "direct"
        },
        {
            "user_id": "user_002",
            "anonymous_id": "anon_002",
            "timestamp": "2023-10-01 11:17:20",
            "event_type": "page_view",
            "page": "category/clothing",
            "device_type": "mobile",
            "traffic_source": "direct"
        },
        {
            "user_id": "user_002",
            "anonymous_id": "anon_002",
            "timestamp": "2023-10-01 11:20:10",
            "event_type": "page_view",
            "page": "product/456",
            "device_type": "mobile",
            "traffic_source": "direct"
        }
    ]
    # Обработка событий
    for event in sample_sessions:
        analytics_system.process_event(event)
    # Завершение сессий (в реальной системе это происходит автоматически)
    # Здесь мы просто формируем данные о сессиях для анализа
    sample_sessions_data = [
        {
            "user_id": "user_001",
            "start_time": datetime(2023, 10, 1, 10, 0),
            "end_time": datetime(2023, 10, 1, 10, 10, 20),
            "pages": ["home", "category/electronics", "product/123", "cart", "purchase"],
            "clicks": 8,
            "device_type": "desktop",
            "traffic_source": "organic"
        },
        {
            "user_id": "user_002",
            "start_time": datetime(2023, 10, 1, 11, 15),
            "end_time": datetime(2023, 10, 1, 11, 20, 10),
            "pages": ["home", "category/clothing", "product/456"],
            "clicks": 5,
            "device_type": "mobile",
            "traffic_source": "direct"
        }
    ]
    for session in sample_sessions_data:
        analytics_system.finalize_session(session)
    # Проведение анализа
    analytics_system.analyze_behavior()
    # Получение инсайтов
    insights = analytics_system.get_insights()
    print("Ключевые инсайты:")
    print(f"Распространенные пути: {insights['common_journeys']}")
    print(f"Точки оттока: {insights['dropoff_points']}")
    print(f"Сегменты пользователей: {insights['user_segments']}")
    # Генерация рекомендаций
    recommendations = analytics_system.generate_recommendations()
    print("\nРекомендации:")
    for i, rec in enumerate(recommendations, 1):
        print(f"{i}. {rec}")

// src/services/analyticsService.js
// Сервис для взаимодействия с системой анализа поведения
import axios from 'axios';
class AnalyticsService {
  constructor() {
    this.apiUrl = process.env.REACT_APP_ANALYTICS_API_URL || 'http://localhost:5000/api/v1/analytics';
    this.headers = {
      'Content-Type': 'application/json',
      'Authorization': `Bearer ${process.env.REACT_APP_ANALYTICS_API_KEY || ''}`
    };
  }
  /**
   * Отправка события от веб-сайта
   */
  async trackEvent(eventData) {
    try {
      const response = await axios.post(`${this.apiUrl}/track`, eventData, {
        headers: this.headers
      });
      return {
        success: true,
        result: response.data
      };
    } catch (error) {
      console.error('Event tracking error:', error);
      return {
        success: false,
        error: error.response?.data?.error || 'Произошла ошибка при отправке события'
      };
    }
  }
  /**
   * Получение аналитических данных
   */
  async getAnalyticsData(params = {}) {
    try {
      const response = await axios.get(`${this.apiUrl}/data`, {
        params,
        headers: this.headers
      });
      return {
        success: true,
        data: response.data
      };
    } catch (error) {
      console.error('Analytics data retrieval error:', error);
      return {
        success: false,
        error: 'Не удалось получить аналитические данные'
      };
    }
  }
  /**
   * Получение пользовательских путей
   */
  async getUserJourneys(params = {}) {
    try {
      const response = await axios.get(`${this.apiUrl}/journeys`, {
        params,
        headers: this.headers
      });
      return {
        success: true,
        journeys: response.data
      };
    } catch (error) {
      console.error('User journeys retrieval error:', error);
      return {
        success: false,
        error: 'Не удалось получить данные о пользовательских путях'
      };
    }
  }
  /**
   * Получение сегментов пользователей
   */
  async getUserSegments(params = {}) {
    try {
      const response = await axios.get(`${this.apiUrl}/segments`, {
        params,
        headers: this.headers
      });
      return {
        success: true,
        segments: response.data
      };
    } catch (error) {
      console.error('User segments retrieval error:', error);
      return {
        success: false,
        error: 'Не удалось получить данные о сегментах пользователей'
      };
    }
  }
  /**
   * Получение прогноза поведения
   */
  async getBehaviorPrediction(sessionData) {
    try {
      const response = await axios.post(`${this.apiUrl}/predict`, sessionData, {
        headers: this.headers
      });
      return {
        success: true,
        prediction: response.data
      };
    } catch (error) {
      console.error('Behavior prediction error:', error);
      return {
        success: false,
        error: 'Не удалось получить прогноз поведения'
      };
    }
  }
}
export default new AnalyticsService();

// src/components/WebAnalytics.jsx
// Компонент системы анализа поведения посетителей веб-сайтов
import React, { useState, useEffect, useRef } from 'react';
import { Container, Row, Col, Card, Button, Form, Alert, Tabs, Tab, Badge, ProgressBar } from 'react-bootstrap';
import { FaChartLine, FaProjectDiagram, FaUsers, FaBullseye, FaEye, FaSync } from 'react-icons/fa';
import { Bar, Line, Pie, Scatter } from 'react-chartjs-2';
import 'chart.js/auto';
import AnalyticsService from '../services/analyticsService';
const WebAnalytics = () => {
  const [activeTab, setActiveTab] = useState('overview');
  const [dateRange, setDateRange] = useState({
    startDate: new Date(new Date().setDate(new Date().getDate() - 7)).toISOString().split('T')[0],
    endDate: new Date().toISOString().split('T')[0]
  });
  [isLoading, setIsLoading] = useState(false);
  [error, setError] = useState(null);
  [overviewData, setOverviewData] = useState(null);
  [journeyData, setJourneyData] = useState(null);
  [segmentData, setSegmentData] = useState(null);
  [predictionData, setPredictionData] = useState(null);
  [recommendations, setRecommendations] = useState([]);
  [userId] = useState(`user_${Math.random().toString(36).substr(2, 9)}`);
  // Загрузка данных для обзора
  const loadOverviewData = async () => {
    setIsLoading(true);
    setError(null);
    try {
      const response = await AnalyticsService.getAnalyticsData({
        startDate: dateRange.startDate,
        endDate: dateRange.endDate
      });
      if (response.success) {
        setOverviewData(response.data);
        // Генерация рекомендаций на основе данных
        generateRecommendations(response.data);
      } else {
        setError(response.error);
      }
    } catch (err) {
      setError('Произошла ошибка при загрузке данных. Пожалуйста, попробуйте еще раз.');
      console.error('Overview data loading error:', err);
    } finally {
      setIsLoading(false);
    }
  };
  // Загрузка данных о пользовательских путях
  const loadJourneyData = async () => {
    setIsLoading(true);
    setError(null);
    try {
      const response = await AnalyticsService.getUserJourneys({
        startDate: dateRange.startDate,
        endDate: dateRange.endDate
      });
      if (response.success) {
        setJourneyData(response.journeys);
      } else {
        setError(response.error);
      }
    } catch (err) {
      setError('Произошла ошибка при загрузке данных о пользовательских путях. Пожалуйста, попробуйте еще раз.');
      console.error('Journey data loading error:', err);
    } finally {
      setIsLoading(false);
    }
  };
  // Загрузка данных о сегментах пользователей
  const loadSegmentData = async () => {
    setIsLoading(true);
    setError(null);
    try {
      const response = await AnalyticsService.getUserSegments({
        startDate: dateRange.startDate,
        endDate: dateRange.endDate
      });
      if (response.success) {
        setSegmentData(response.segments);
      } else {
        setError(response.error);
      }
    } catch (err) {
      setError('Произошла ошибка при загрузке данных о сегментах пользователей. Пожалуйста, попробуйте еще раз.');
      console.error('Segment data loading error:', err);
    } finally {
      setIsLoading(false);
    }
  };
  // Загрузка данных о прогнозировании
  const loadPredictionData = async () => {
    setIsLoading(true);
    setError(null);
    try {
      // В реальной системе здесь будут реальные данные сессии
      const mockSessionData = {
        session_duration: 5.2,
        page_views: 8,
        time_on_page: 0.65,
        clicks: 12,
        scroll_depth: 75,
        device_type: "desktop",
        traffic_source: "organic"
      };
      const response = await AnalyticsService.getBehaviorPrediction(mockSessionData);
      if (response.success) {
        setPredictionData(response.prediction);
      } else {
        setError(response.error);
      }
    } catch (err) {
      setError('Произошла ошибка при получении прогноза. Пожалуйста, попробуйте еще раз.');
      console.error('Prediction data loading error:', err);
    } finally {
      setIsLoading(false);
    }
  };
  // Генерация рекомендаций
  const generateRecommendations = (data) => {
    const recs = [];
    // Рекомендации на основе конверсии
    if (data.conversion_rate < 2) {
      recs.push("Конверсия ниже среднего. Рассмотрите возможность оптимизации целевых страниц и упрощения процесса покупки.");
    }
    // Рекомендации на основе показателя отказов
    if (data.bounce_rate > 60) {
      recs.push("Высокий показатель отказов. Проверьте скорость загрузки сайта и качество контента на входных страницах.");
    }
    // Рекомендации на основе времени на сайте
    if (data.avg_session_duration < 2) {
      recs.push("Низкое время пребывания на сайте. Улучшите вовлекающий контент и навигацию по сайту.");
    }
    // Рекомендации на основе сегментов
    if (data.segments && data.segments.length > 0) {
      const highValueSegment = data.segments.find(s => s.conversion_rate > 3);
      if (highValueSegment) {
        recs.push(`Сфокусируйтесь на сегменте "${highValueSegment.name}" — он имеет самую высокую конверсию (${highValueSegment.conversion_rate}%).`);
      }
    }
    // Рекомендации на основе точек оттока
    if (data.dropoff_points && Object.keys(data.dropoff_points).length > 0) {
      const topDropoff = Object.entries(data.dropoff_points)
        .sort((a, b) => b[1] - a[1])[0];
      recs.push(`Оптимизируйте страницу "${topDropoff[0]}" — на ней отваливается ${topDropoff[1]}% пользователей.`);
    }
    setRecommendations(recs);
  };
  // Подготовка данных для графиков
  const getOverviewChartData = () => {
    if (!overviewData) return null;
    return {
      labels: overviewData.dates,
      datasets: [
        {
          label: 'Посещения',
          data: overviewData.visits,
          borderColor: 'rgba(54, 162, 235, 1)',
          backgroundColor: 'rgba(54, 162, 235, 0.2)',
          yAxisID: 'y'
        },
        {
          label: 'Конверсия (%)',
          data: overviewData.conversion_rates,
          borderColor: 'rgba(75, 192, 192, 1)',
          backgroundColor: 'rgba(75, 192, 192, 0.2)',
          type: 'line',
          yAxisID: 'y1'
        }
      ]
    };
  };
  const getTrafficSourcesData = () => {
    if (!overviewData) return null;
    return {
      labels: Object.keys(overviewData.traffic_sources),
      datasets: [
        {
          data: Object.values(overviewData.traffic_sources),
          backgroundColor: [
            'rgba(255, 99, 132, 0.7)',
            'rgba(54, 162, 235, 0.7)',
            'rgba(255, 206, 86, 0.7)',
            'rgba(75, 192, 192, 0.7)',
            'rgba(153, 102, 255, 0.7)'
          ]
        }
      ]
    };
  };
  const getJourneyPathsData = () => {
    if (!journeyData || !journeyData.common_journeys) return null;
    return {
      labels: journeyData.common_journeys.map(j => j.path.substring(0, 30) + '...'),
      datasets: [
        {
          label: 'Количество',
          data: journeyData.common_journeys.map(j => j.count),
          backgroundColor: 'rgba(54, 162, 235, 0.5)'
        }
      ]
    };
  };
  const getDropoffPointsData = () => {
    if (!journeyData || !journeyData.dropoff_points) return null;
    const sortedPoints = Object.entries(journeyData.dropoff_points)
      .sort((a, b) => b[1] - a[1])
      .slice(0, 5);
    return {
      labels: sortedPoints.map(p => p[0]),
      datasets: [
        {
          label: 'Процент оттока',
          data: sortedPoints.map(p => p[1]),
          backgroundColor: 'rgba(255, 99, 132, 0.5)'
        }
      ]
    };
  };
  const getSegmentData = () => {
    if (!segmentData) return null;
    return {
      labels: segmentData.segments.map(s => s.name),
      datasets: [
        {
          label: 'Конверсия (%)',
          data: segmentData.segments.map(s => s.conversion_rate),
          backgroundColor: segmentData.segments.map(s => 
            s.conversion_rate > 3 ? 'rgba(75, 192, 192, 0.5)' : 'rgba(255, 99, 132, 0.5)'
          )
        },
        {
          label: 'Размер сегмента',
          data: segmentData.segments.map(s => s.size),
          type: 'line',
          borderColor: 'rgba(54, 162, 235, 1)',
          yAxisID: 'y1'
        }
      ]
    };
  };
  useEffect(() => {
    loadOverviewData();
  }, [dateRange]);
  useEffect(() => {
    if (activeTab === 'journeys' && !journeyData) {
      loadJourneyData();
    } else if (activeTab === 'segments' && !segmentData) {
      loadSegmentData();
    } else if (activeTab === 'predictions' && !predictionData) {
      loadPredictionData();
    }
  }, [activeTab]);
  return (
    
      
          
            
               Анализ поведения посетителей веб-сайта
            
            
              

                  
                    Период:
                       setDateRange({...dateRange, startDate: e.target.value})}
                      />
                    -
                       setDateRange({...dateRange, endDate: e.target.value})}
                      />
                  
                 {
                    setDateRange({
                      startDate: new Date(new Date().setDate(new Date().getDate() - 7)).toISOString().split('T')[0],
                      endDate: new Date().toISOString().split('T')[0]
                    });
                  }}
                >
                   Последние 7 дней
                
               setActiveTab(k)} className="mb-4">
                 Обзор}>
                  {isLoading ? (
                    

                        Загрузка данных...
                      
                      
Загрузка аналитических данных...
                  ) : overviewData ? (
                    
                        
Основные метрики:
                          
                        
                            
Источники трафика:
                                
                            
Ключевые метрики:
                                  Посещения:
                                  {overviewData.total_visits.toLocaleString()}
                                

                                  Уникальные пользователи:
                                  {overviewData.unique_users.toLocaleString()}
                                
                                

                                  Среднее время на сайте:
                                  {overviewData.avg_session_duration} мин
                                
                                

                                  Показатель отказов:
                                   50 ? "danger" : "success"} pill>
                                    {overviewData.bounce_rate}%
                                  
                                
                                

                                  Конверсия:
                                   2 ? "success" : "warning"} pill>
                                    {overviewData.conversion_rate}%
                                  
                                
                                

                                  Среднее количество страниц:
                                  {overviewData.avg_page_views.toFixed(1)}
                                
                        
                        

                            
                            Рекомендации:
                          
                          {recommendations.length > 0 ? (
                            

                              {recommendations.map((rec, index) => (
                                
{rec}
                              ))}
                            
                          ) : (
                              Рекомендации будут сгенерированы после анализа данных
                          )}
                          
Сегменты пользователей:
                            {overviewData.segments && overviewData.segments.length > 0 ? (
                                {overviewData.segments.slice(0, 3).map((segment, index) => (
                                      {segment.name}
                                      {segment.size} пользователей
                                    
                                       3 ? "success" : "warning"}
                                        label={`${segment.conversion_rate}%`}
                                      />
                                    
                                ))}
                                
                                  Подробнее о сегментах
                                
                            ) : (
                              

                                Данные о сегментах будут доступны во вкладке "Сегменты"
                              
                            )}
                          
Точки оттока:
                            {overviewData.dropoff_points && Object.keys(overviewData.dropoff_points).length > 0 ? (
                              

                                {Object.entries(overviewData.dropoff_points)
                                  .sort((a, b) => b[1] - a[1])
                                  .slice(0, 3)
                                  .map(([page, rate], index) => (
                                    

                                      {page}: {rate}%
                                    
                                  ))}
                              
                            ) : (
                                Данные о точках оттока будут доступны во вкладке "Пути"
                            )}
                    
                  ) : (
                    
                      Нет данных за выбранный период. Попробуйте выбрать другой период или подождите, пока соберутся данные.
                    
                  )}
                
                 Пути пользователей}>
                  {isLoading ? (
                    

                        Загрузка данных...
                      
                      
Загрузка данных о пользовательских путях...
                  ) : journeyData ? (
                    
                        
Распространенные пути:
                          
                        
Точки оттока:
                          
                        

                            
                            Визуализация пользовательских путей
                          
                            
                            
Интерактивная визуализация пользовательских путей
                            
В реальной системе здесь будет интерактивный граф с возможностью детализации
                    
                  ) : (
                    
                      Нет данных о пользовательских путях за выбранный период.
                    
                  )}
                
                 Сегменты пользователей}>
                  {isLoading ? (
                    

                        Загрузка данных...
                      
                      
Загрузка данных о сегментах пользователей...
                  ) : segmentData ? (
                    
                        
Сравнение сегментов:
                          
                        
Детали сегментов:
                            {segmentData.segments.map((segment, index) => (
                                  

                                    
{segment.name}
                                    {segment.description}
                                  {segment.size} пользователей
                                

                                      Конверсия
                                      
{segment.conversion_rate}%
                                  

                                      Время на сайте
                                      
{segment.avg_session_duration} мин
                                  

                                      Показатель отказов
                                      
{segment.bounce_rate}%
                            ))}
                          
Анализ ценности сегментов:
                             ({
                                  label: segment.name,
                                  data: [{ x: segment.bounce_rate, y: segment.conversion_rate }],
                                  backgroundColor: `hsl(${index * 120}, 70%, 50%)`,
                                  pointRadius: 10 + (segment.size / 100)
                                }))
                              }} 
                              options={{ 
                                responsive: true,
                                maintainAspectRatio: false,
                                scales: {
                                  x: {
                                    title: {

Проблемы разработки цифровых помощников в современных условиях

Защита через месяц, а работа не готова?

Наши эксперты выполнят ВКР по цифровым помощникам всего за 14 дней! Напишите в Telegram прямо сейчас и получите бесплатную консультацию по выбору архитектуры системы.

Современные цифровые помощники и цифровые заместители, основанные на технологиях искусственного интеллекта, все чаще сталкиваются с ограничениями, обусловленными использованием узкого ИИ. Согласно исследованию MIT Technology Review (2024), 85% цифровых помощников сегодня ограничены выполнением узкоспециализированных задач и не способны к осмысленному пониманию контекста, адаптации к новым ситуациям или проявлению творческого мышления. Это приводит к снижению эффективности взаимодействия с пользователями и ограничению возможностей автоматизации сложных когнитивных задач.

Актуальность разработки цифровых помощников и цифровых заместителей на основе технологий сильного искусственного интеллекта обусловлена растущей потребностью в системах, способных к общему интеллекту, пониманию контекста и адаптивному обучению. Это особенно важно для студентов ФИТ НГУ, изучающих прикладную информатику и методы искусственного интеллекта, так как позволяет применить теоретические знания на практике и получить навыки работы с передовыми технологиями искусственного интеллекта, включая методы символического ИИ, нейросимвольные системы и архитектуры общего интеллекта.

В данной статье мы подробно рассмотрим современные подходы к разработке цифровых помощников и цифровых заместителей на основе технологий сильного искусственного интеллекта. Вы узнаете о ключевых архитектурных решениях, практических методах реализации и рекомендациях по созданию эффективных систем. Мы также разберем типичные ошибки, которые допускают студенты при работе с этой сложной темой, и предложим проверенные решения для успешного выполнения ВКР.

Эта тема особенно важна для студентов ФИТ НГУ, так как требует комплексного применения знаний в области машинного обучения, обработки естественного языка и когнитивных наук. Успешная реализация подобного проекта не только поможет в написании качественной выпускной квалификационной работы, но и станет ценным навыком для будущей профессиональной деятельности в области разработки систем искусственного интеллекта следующего поколения.

Если вы испытываете трудности с пониманием архитектуры сильного ИИ или реализацией конкретных компонентов системы, рекомендуем ознакомиться с нашими гарантиями и отзывами клиентов, которые подтверждают высокое качество наших услуг.

Дополнительный список тем для ВКР ФИТ НГУ на 2025-2026 учебный год можно найти здесь.

Срочная помощь по вашей теме: Получите консультацию за 10 минут! Telegram: @Diplomit Телефон/WhatsApp: +7 (987) 915-99-32, Email: admin@diplom-it.ru

Оформите заказ онлайн: Заказать ВКР ФИТ НГУ

Основы цифровых помощников на основе сильного ИИ

Ключевые проблемы разработки цифровых помощников на основе сильного ИИ

Технические основы цифровых помощников на основе сильного ИИ

Разработка цифровых помощников и цифровых заместителей на основе технологий сильного искусственного интеллекта основывается на ряде ключевых концепций:

Основы разработки цифровых помощников на основе сильного ИИ

• Сильный искусственный интеллект (AGI) — системы, обладающие общей интеллектуальной способностью, сравнимой с человеческой
• Нейросимвольные системы — комбинация нейронных сетей и символических методов для объединения обучения и логического вывода
• Модели общего интеллекта — архитектуры, имитирующие когнитивные процессы человека (память, внимание, мышление)
• Системы представления знаний — методы структурирования и хранения знаний для эффективного поиска и извлечения
• Агентные архитектуры — системы, где ИИ действует как автономный агент, принимающий решения и выполняющий действия
• Объяснимый ИИ (XAI) — методы, обеспечивающие прозрачность и интерпретируемость решений ИИ

Эти концепции лежат в основе современных цифровых помощников на основе сильного ИИ и должны быть хорошо поняты при разработке таких систем.

Современные подходы к созданию цифровых помощников

В последние годы в области разработки цифровых помощников на основе сильного ИИ наблюдается несколько ключевых тенденций:

Архитектура и реализация цифрового помощника

Выбор архитектурного подхода

Для эффективной реализации цифрового помощника на основе технологий сильного искусственного интеллекта рекомендуется использовать следующую архитектуру:

Архитектура цифрового помощника на основе сильного ИИ

1. Слой восприятия — прием и интерпретация информации из различных источников (текст, речь, изображения)
2. Слой понимания контекста — отслеживание и интерпретация текущего контекста взаимодействия
3. Слой представления знаний — хранение и организация знаний в структурированном виде
4. Слой рассуждений — выполнение логических выводов и решение задач
5. Слой планирования — разработка планов действий для достижения целей
6. Слой принятия решений — выбор оптимальных действий с учетом этических норм
7. Слой взаимодействия — генерация ответов и выполнение действий
8. Слой самосовершенствования — анализ собственных действий и обучение на опыте

Эта многоуровневая архитектура обеспечивает гибкость и возможность расширения функциональности без переработки всей системы.

Методы повышения эффективности цифровых помощников

Оптимизация цифровых помощников на основе сильного ИИ

Для повышения эффективности цифровых помощников и цифровых заместителей на основе технологий сильного искусственного интеллекта рекомендуется использовать следующие методы:

Типичные ошибки и как их избежать

Критические ошибки при разработке цифровых помощников

• Игнорирование контекста — обработка каждого запроса изолированно без учета истории диалога и ситуации
• Отсутствие логического вывода — зависимость только от статистических моделей без возможности рассуждения
• Недостаточная адаптация — невозможность обучения на новых данных и адаптации к пользователю
• Отсутствие этического контроля — выполнение действий без проверки на соответствие этическим нормам

Рекомендация: Реализуйте нейросимвольную архитектуру для сочетания обучения и логического вывода. Внедрите контекстно-зависимый анализ для отслеживания истории взаимодействия. Создайте механизмы непрерывного обучения. Разработайте модуль этического принятия решений для оценки всех действий системы.

Почему 150+ студентов выбрали нас в 2025 году

• Оформление по всем требованиям вашего вуза (мы изучаем 30+ методичек ежегодно)
• Поддержка до защиты включена в стоимость
• Доработки без ограничения сроков
• Гарантия уникальности 90%+ по системе "Антиплагиат.ВУЗ"

Если вам необходима помощь в реализации цифрового помощника или интеграции с технологиями сильного ИИ, наши специалисты могут предложить профессиональную поддержку. Ознакомьтесь с нашими примерами выполненных работ по прикладной информатике и условиями заказа.

Заключение

Разработка цифровых помощников и цифровых заместителей на основе технологий сильного искусственного интеллекта представляет собой актуальную и технически сложную задачу в области прикладной информатики. Создание эффективных систем, способных к общему интеллекту, пониманию контекста и адаптивному обучению, позволяет значительно повысить качество взаимодействия с пользователями и автоматизировать сложные когнитивные задачи, что критически важно для решения практических задач в различных сферах. Это особенно важно для студентов ФИТ НГУ, изучающих прикладную информатику и методы искусственного интеллекта, так как позволяет применить теоретические знания на практике и получить навыки работы с передовыми технологиями искусственного интеллекта, включая методы символического ИИ, нейросимвольные системы и архитектуры общего интеллекта.

Основные преимущества современных подходов к разработке цифровых помощников на основе сильного ИИ заключаются в их способности создавать системы, которые не только понимают естественный язык, но и способны к логическому выводу, рассуждению и принятию этически обоснованных решений. Нейросимвольные архитектуры, контекстно-зависимый анализ и самообучаемые системы позволяют значительно повысить качество взаимодействия и снизить количество ошибок интерпретации. Для студентов, изучающих эту область, важно не только понимать теоретические основы машинного обучения и когнитивных наук, но и уметь реализовывать и оптимизировать сложные архитектуры для реальных приложений.

Реализация подобного проекта требует глубоких знаний в области машинного обучения, обработки естественного языка и когнитивных наук. Однако сложность задачи часто превышает возможности студентов, которые сталкиваются с нехваткой времени, отсутствием практических навыков работы с современными архитектурами ИИ или недостатком опыта в реализации сложных систем рассуждений. В таких случаях профессиональная помощь может стать ключевым фактором успешной защиты ВКР.

Если вы испытываете трудности с пониманием архитектуры сильного ИИ или реализацией конкретных компонентов системы, рекомендуем воспользоваться услугами наших экспертов. Мы поможем не только с написанием теоретической части, но и с практической реализацией, тестированием и оформлением результатов. Наши специалисты имеют многолетний опыт работы с технологиями сильного искусственного интеллекта и разработкой цифровых помощников, что гарантирует высокое качество выполнения вашей работы.

Срочная помощь по вашей теме: Получите консультацию за 10 минут! Telegram: @Diplomit Телефон/WhatsApp: +7 (987) 915-99-32, Email: admin@diplom-it.ru

Оформите заказ онлайн: Заказать ВКР ФИТ НГУ

Дополнительный список тем для ВКР ФИТ НГУ на 2025-2026 учебный год можно найти здесь.

Дополнительные материалы по теме вы можете найти в наших статьях: Темы для дипломной работы по разработке баз данных, Диплом по информатике на заказ и Актуальные темы для диплома по информационным системам и технологиям.

Проблемы управления рисками в современных условиях

Защита через месяц, а работа не готова?

Наши эксперты выполнят ВКР по нечётким моделям всего за 14 дней! Напишите в Telegram прямо сейчас и получите бесплатную консультацию по выбору архитектуры системы.

Современные организации сталкиваются с растущей сложностью и неопределенностью в управлении рисками. Согласно отчету McKinsey (2024), 75% компаний испытывают трудности с оценкой и управлением рисками в условиях высокой неопределенности, что приводит к упущенным возможностям и неоптимальным решениям. Традиционные методы управления рисками, основанные на четких количественных показателях, часто не справляются с качественными и субъективными аспектами рисков, особенно в условиях недостатка данных или высокой динамики изменений.

Актуальность разработки технологий управления рисками на основе теории нечётких моделей обусловлена необходимостью повышения точности и гибкости систем управления рисками в условиях неопределенности. Это особенно важно для студентов ФИТ НГУ, изучающих прикладную информатику и методы анализа данных, так как позволяет применить теоретические знания на практике и получить навыки работы с современными методами нечеткой логики и анализа рисков.

В данной статье мы подробно рассмотрим современные подходы к разработке технологий управления рисками на основе теории нечётких моделей. Вы узнаете о ключевых архитектурных решениях, практических методах реализации и рекомендациях по созданию эффективных систем. Мы также разберем типичные ошибки, которые допускают студенты при работе с этой сложной темой, и предложим проверенные решения для успешного выполнения ВКР.

Эта тема особенно важна для студентов ФИТ НГУ, так как требует комплексного применения знаний в области математического моделирования, анализа данных и управления рисками. Успешная реализация подобного проекта не только поможет в написании качественной выпускной квалификационной работы, но и станет ценным навыком для будущей профессиональной деятельности в области анализа рисков и принятия решений в условиях неопределенности.

Если вы испытываете трудности с пониманием теории нечётких множеств или реализацией конкретных компонентов системы управления рисками, рекомендуем ознакомиться с нашими гарантиями и отзывами клиентов, которые подтверждают высокое качество наших услуг.

Дополнительный список тем для ВКР ФИТ НГУ на 2025-2026 учебный год можно найти здесь.

Срочная помощь по вашей теме: Получите консультацию за 10 минут! Telegram: @Diplomit Телефон/WhatsApp: +7 (987) 915-99-32, Email: admin@diplom-it.ru

Оформите заказ онлайн: Заказать ВКР ФИТ НГУ

Основы управления рисками с использованием нечётких моделей

Ключевые проблемы управления рисками в условиях неопределенности

Технические основы нечётких моделей для управления рисками

Разработка технологий управления рисками на основе теории нечётких моделей основывается на ряде ключевых концепций:

Основы нечётких моделей для управления рисками

• Нечёткие множества — математический аппарат для представления неопределенных и размытых понятий
• Нечёткая логика — расширение классической логики для работы с промежуточными значениями истинности
• Нечёткие правила — система правил вида "ЕСЛИ-ТО" с использованием нечётких множеств
• Методы дефаззификации — преобразование нечёткого вывода в четкое значение
• Нечёткие нейронные сети — комбинация нечёткой логики и нейронных сетей для адаптивного обучения
• Теория возможностей — альтернативный подход к теории вероятностей для работы с неполной информацией

Эти концепции лежат в основе современных систем управления рисками на основе нечётких моделей и должны быть хорошо поняты при разработке таких систем.

Современные подходы к управлению рисками с использованием нечётких моделей

В последние годы в области управления рисками с использованием нечётких моделей наблюдается несколько ключевых тенденций:

Архитектура и реализация системы управления рисками

Выбор архитектурного подхода

Для эффективной реализации системы управления рисками на основе нечётких моделей рекомендуется использовать следующую архитектуру:

Архитектура системы управления рисками на основе нечётких моделей

1. Слой сбора данных — получение данных из различных источников (структурированные данные, экспертные оценки, внешние источники)
2. Слой предварительной обработки — нормализация, обработка пропущенных значений, преобразование качественных оценок в нечёткие множества
3. Слой нечёткого моделирования — применение нечётких правил и моделей для анализа рисков
4. Слой агрегации рисков — объединение результатов анализа отдельных рисков с учетом их взаимодействия
5. Слой принятия решений — формирование рекомендаций по управлению рисками на основе нечёткого вывода
6. Слой визуализации — представление результатов анализа в понятном для пользователя формате
7. Слой адаптации — обновление модели на основе обратной связи и новых данных

Эта многоуровневая архитектура обеспечивает гибкость и возможность расширения функциональности без переработки всей системы.

Пример реализации системы управления рисками на Python

Рассмотрим пример реализации ключевых компонентов системы управления рисками на основе нечётких моделей:

# risk_management.py
# Реализация системы управления рисками на основе нечётких моделей
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from typing import Dict, List, Tuple, Optional, Any
import logging
from scipy.stats import norm
import skfuzzy as fuzz
from skfuzzy import control as ctrl
# Настройка логирования
logging.basicConfig(level=logging.INFO)
logger = logging.getLogger(__name__)
class FuzzySet:
    """Представление нечёткого множества"""
    def __init__(self, name: str, universe: np.ndarray, membership_func: np.ndarray):
        self.name = name
        self.universe = universe
        self.membership_func = membership_func
    def get_membership(self, x: float) -> float:
        """Получение степени принадлежности для значения x"""
        # Линейная интерполяция для получения значения между точками
        return np.interp(x, self.universe, self.membership_func)
    def plot(self, ax=None, **kwargs):
        """Построение графика нечёткого множества"""
        if ax is None:
            ax = plt.gca()
        ax.plot(self.universe, self.membership_func, label=self.name, **kwargs)
        ax.set_xlabel('Значение')
        ax.set_ylabel('Степень принадлежности')
        ax.legend()
        return ax
class FuzzyVariable:
    """Нечёткая переменная с набором нечётких множеств"""
    def __init__(self, name: str, universe: np.ndarray, label: str = None):
        self.name = name
        self.universe = universe
        self.label = label or name
        self.terms = {}
    def add_term(self, term_name: str, membership_func: np.ndarray):
        """Добавление терма (нечёткого множества) к переменной"""
        self.terms[term_name] = FuzzySet(term_name, self.universe, membership_func)
    def get_membership(self, x: float, term: str) -> float:
        """Получение степени принадлежности для значения x и терма"""
        if term not in self.terms:
            raise ValueError(f"Term '{term}' not found in variable '{self.name}'")
        return self.terms[term].get_membership(x)
    def plot(self, ax=None, **kwargs):
        """Построение графика всех термов переменной"""
        if ax is None:
            ax = plt.gca()
        for term_name, term in self.terms.items():
            term.plot(ax, **kwargs)
        ax.set_title(self.label)
        ax.set_ylim([-0.1, 1.1])
        return ax
class FuzzyRule:
    """Нечёткое правило вида 'ЕСЛИ-ТО'"""
    def __init__(self, antecedent: str, consequent: str, weight: float = 1.0):
        self.antecedent = antecedent
        self.consequent = consequent
        self.weight = weight
    def __str__(self):
        return f"IF {self.antecedent} THEN {self.consequent} (weight={self.weight})"
class FuzzyInferenceSystem:
    """Система нечёткого вывода"""
    def __init__(self, inputs: Dict[str, FuzzyVariable], output: FuzzyVariable):
        self.inputs = inputs
        self.output = output
        self.rules = []
    def add_rule(self, rule: FuzzyRule):
        """Добавление нечёткого правила"""
        self.rules.append(rule)
    def evaluate_rule(self, rule: FuzzyRule, inputs: Dict[str, float]) -> float:
        """Оценка истинности антецедента правила"""
        # Парсим антецедент
        parts = rule.antecedent.split()
        if len(parts) < 3:
            return 0.0
        # Для простоты предполагаем формат "var is term"
        var_name = parts[0]
        term = parts[2]
        if var_name not in self.inputs:
            return 0.0
        # Получаем степень принадлежности
        membership = self.inputs[var_name].get_membership(inputs.get(var_name, 0.0), term)
        return membership * rule.weight
    def aggregate_rules(self, inputs: Dict[str, float]) -> Dict[str, float]:
        """Агрегация результатов всех правил"""
        activation = {}
        for rule in self.rules:
            # Оценка истинности антецедента
            activation_strength = self.evaluate_rule(rule, inputs)
            # Парсим консеквент
            parts = rule.consequent.split()
            if len(parts) < 3:
                continue
            # Для простоты предполагаем формат "output is term"
            output_term = parts[2]
            # Агрегируем активации для каждого терма выходной переменной
            if output_term not in activation:
                activation[output_term] = 0.0
            activation[output_term] = max(activation[output_term], activation_strength)
        return activation
    def defuzzify(self, activation: Dict[str, float]) -> float:
        """Дефаззификация: преобразование нечёткого вывода в четкое значение"""
        # Метод центра тяжести
        numerator = 0.0
        denominator = 0.0
        for term, strength in activation.items():
            if term not in self.output.terms:
                continue
            # Получаем центр тяжести терма
            term_center = np.sum(self.output.universe * self.output.terms[term].membership_func) / np.sum(self.output.terms[term].membership_func)
            numerator += term_center * strength
            denominator += strength
        return numerator / denominator if denominator > 0 else 0.0
    def infer(self, inputs: Dict[str, float]) -> float:
        """Выполнение нечёткого вывода"""
        activation = self.aggregate_rules(inputs)
        return self.defuzzify(activation)
    def plot_system(self):
        """Визуализация системы нечёткого вывода"""
        fig, (ax1, ax2) = plt.subplots(1, 2, figsize=(14, 5))
        # Построение входных переменных
        for var in self.inputs.values():
            var.plot(ax1)
        ax1.set_title('Входные переменные')
        # Построение выходной переменной
        self.output.plot(ax2)
        ax2.set_title('Выходная переменная')
        plt.tight_layout()
        plt.show()
class RiskAssessmentModel:
    """Модель оценки рисков на основе нечёткой логики"""
    def __init__(self):
        # Определение входных переменных
        self.likelihood_universe = np.arange(0, 1.1, 0.1)
        self.impact_universe = np.arange(0, 1.1, 0.1)
        self.exposure_universe = np.arange(0, 1.1, 0.1)
        self.likelihood = FuzzyVariable("likelihood", self.likelihood_universe, "Вероятность возникновения риска")
        self.impact = FuzzyVariable("impact", self.impact_universe, "Влияние риска")
        self.exposure = FuzzyVariable("exposure", self.exposure_universe, "Экспозиция риска")
        # Добавление термов для входных переменных
        self._setup_input_terms()
        # Определение выходной переменной
        self.risk_level_universe = np.arange(0, 1.1, 0.1)
        self.risk_level = FuzzyVariable("risk_level", self.risk_level_universe, "Уровень риска")
        self._setup_output_terms()
        # Создание системы нечёткого вывода
        self.fis = FuzzyInferenceSystem(
            {"likelihood": self.likelihood, "impact": self.impact, "exposure": self.exposure},
            self.risk_level
        )
        # Добавление правил
        self._setup_rules()
    def _setup_input_terms(self):
        """Настройка термов для входных переменных"""
        # Термы для вероятности
        low_likelihood = fuzz.trimf(self.likelihood_universe, [0, 0, 0.3])
        medium_likelihood = fuzz.trimf(self.likelihood_universe, [0.1, 0.5, 0.9])
        high_likelihood = fuzz.trimf(self.likelihood_universe, [0.7, 1.0, 1.0])
        self.likelihood.add_term("low", low_likelihood)
        self.likelihood.add_term("medium", medium_likelihood)
        self.likelihood.add_term("high", high_likelihood)
        # Термы для влияния
        low_impact = fuzz.trimf(self.impact_universe, [0, 0, 0.3])
        medium_impact = fuzz.trimf(self.impact_universe, [0.1, 0.5, 0.9])
        high_impact = fuzz.trimf(self.impact_universe, [0.7, 1.0, 1.0])
        self.impact.add_term("low", low_impact)
        self.impact.add_term("medium", medium_impact)
        self.impact.add_term("high", high_impact)
        # Термы для экспозиции
        low_exposure = fuzz.trimf(self.exposure_universe, [0, 0, 0.3])
        medium_exposure = fuzz.trimf(self.exposure_universe, [0.1, 0.5, 0.9])
        high_exposure = fuzz.trimf(self.exposure_universe, [0.7, 1.0, 1.0])
        self.exposure.add_term("low", low_exposure)
        self.exposure.add_term("medium", medium_exposure)
        self.exposure.add_term("high", high_exposure)
    def _setup_output_terms(self):
        """Настройка термов для выходной переменной"""
        negligible = fuzz.trimf(self.risk_level_universe, [0, 0, 0.2])
        low = fuzz.trimf(self.risk_level_universe, [0.1, 0.3, 0.5])
        medium = fuzz.trimf(self.risk_level_universe, [0.3, 0.5, 0.7])
        high = fuzz.trimf(self.risk_level_universe, [0.5, 0.7, 0.9])
        critical = fuzz.trimf(self.risk_level_universe, [0.8, 1.0, 1.0])
        self.risk_level.add_term("negligible", negligible)
        self.risk_level.add_term("low", low)
        self.risk_level.add_term("medium", medium)
        self.risk_level.add_term("high", high)
        self.risk_level.add_term("critical", critical)
    def _setup_rules(self):
        """Настройка нечётких правил"""
        # Базовые правила
        rules = [
            FuzzyRule("likelihood is low AND impact is low AND exposure is low", "risk_level is negligible", 1.0),
            FuzzyRule("likelihood is low AND impact is low AND exposure is medium", "risk_level is low", 1.0),
            FuzzyRule("likelihood is low AND impact is low AND exposure is high", "risk_level is low", 1.0),
            FuzzyRule("likelihood is low AND impact is medium AND exposure is low", "risk_level is low", 1.0),
            FuzzyRule("likelihood is low AND impact is medium AND exposure is medium", "risk_level is medium", 1.0),
            FuzzyRule("likelihood is low AND impact is medium AND exposure is high", "risk_level is medium", 1.0),
            FuzzyRule("likelihood is low AND impact is high AND exposure is low", "risk_level is medium", 1.0),
            FuzzyRule("likelihood is low AND impact is high AND exposure is medium", "risk_level is high", 1.0),
            FuzzyRule("likelihood is low AND impact is high AND exposure is high", "risk_level is high", 1.0),
            FuzzyRule("likelihood is medium AND impact is low AND exposure is low", "risk_level is low", 1.0),
            FuzzyRule("likelihood is medium AND impact is low AND exposure is medium", "risk_level is medium", 1.0),
            FuzzyRule("likelihood is medium AND impact is low AND exposure is high", "risk_level is medium", 1.0),
            FuzzyRule("likelihood is medium AND impact is medium AND exposure is low", "risk_level is medium", 1.0),
            FuzzyRule("likelihood is medium AND impact is medium AND exposure is medium", "risk_level is high", 1.0),
            FuzzyRule("likelihood is medium AND impact is medium AND exposure is high", "risk_level is high", 1.0),
            FuzzyRule("likelihood is medium AND impact is high AND exposure is low", "risk_level is high", 1.0),
            FuzzyRule("likelihood is medium AND impact is high AND exposure is medium", "risk_level is critical", 1.0),
            FuzzyRule("likelihood is medium AND impact is high AND exposure is high", "risk_level is critical", 1.0),
            FuzzyRule("likelihood is high AND impact is low AND exposure is low", "risk_level is medium", 1.0),
            FuzzyRule("likelihood is high AND impact is low AND exposure is medium", "risk_level is high", 1.0),
            FuzzyRule("likelihood is high AND impact is low AND exposure is high", "risk_level is high", 1.0),
            FuzzyRule("likelihood is high AND impact is medium AND exposure is low", "risk_level is high", 1.0),
            FuzzyRule("likelihood is high AND impact is medium AND exposure is medium", "risk_level is critical", 1.0),
            FuzzyRule("likelihood is high AND impact is medium AND exposure is high", "risk_level is critical", 1.0),
            FuzzyRule("likelihood is high AND impact is high AND exposure is low", "risk_level is critical", 1.0),
            FuzzyRule("likelihood is high AND impact is high AND exposure is medium", "risk_level is critical", 1.0),
            FuzzyRule("likelihood is high AND impact is high AND exposure is high", "risk_level is critical", 1.0),
        ]
        # Добавляем правила в систему
        for rule in rules:
            self.fis.add_rule(rule)
    def assess_risk(self, likelihood: float, impact: float, exposure: float) -> Dict:
        """
        Оценка уровня риска
        Args:
            likelihood: Вероятность возникновения риска (0-1)
            impact: Влияние риска (0-1)
            exposure: Экспозиция риска (0-1)
        Returns:
            Словарь с результатами оценки
        """
        # Нормализация входных значений в диапазон [0, 1]
        likelihood = np.clip(likelihood, 0, 1)
        impact = np.clip(impact, 0, 1)
        exposure = np.clip(exposure, 0, 1)
        # Выполнение нечёткого вывода
        inputs = {
            "likelihood": likelihood,
            "impact": impact,
            "exposure": exposure
        }
        risk_score = self.fis.infer(inputs)
        # Определение уровня риска на основе балла
        if risk_score < 0.2:
            risk_level = "negligible"
        elif risk_score < 0.4:
            risk_level = "low"
        elif risk_score < 0.6:
            risk_level = "medium"
        elif risk_score < 0.8:
            risk_level = "high"
        else:
            risk_level = "critical"
        return {
            "risk_score": float(risk_score),
            "risk_level": risk_level,
            "inputs": {
                "likelihood": likelihood,
                "impact": impact,
                "exposure": exposure
            },
            "details": {
                "activation": self.fis.aggregate_rules(inputs)
            }
        }
    def plot_model(self):
        """Визуализация модели оценки рисков"""
        self.fis.plot_system()
class RiskInterdependenceModel:
    """Модель взаимозависимости рисков на основе нечётких когнитивных карт"""
    def __init__(self, risk_names: List[str]):
        self.risk_names = risk_names
        self.num_risks = len(risk_names)
        # Инициализация матрицы влияния (нечёткой)
        self.influence_matrix = np.zeros((self.num_risks, self.num_risks))
        # Инициализация текущих состояний рисков
        self.current_states = np.zeros(self.num_risks)
    def set_influence(self, from_risk: int, to_risk: int, strength: float):
        """
        Установка силы влияния одного риска на другой
        Args:
            from_risk: Индекс риска-источника
            to_risk: Индекс риска-цели
            strength: Сила влияния (-1 до 1)
        """
        strength = np.clip(strength, -1, 1)
        self.influence_matrix[from_risk, to_risk] = strength
    def set_initial_state(self, states: List[float]):
        """
        Установка начальных состояний рисков
        Args:
            states: Список начальных состояний (0-1)
        """
        if len(states) != self.num_risks:
            raise ValueError("Неверное количество начальных состояний")
        self.current_states = np.array([np.clip(s, 0, 1) for s in states])
    def propagate(self, steps: int = 5) -> List[np.ndarray]:
        """
        Распространение влияния рисков через нечёткую когнитивную карту
        Args:
            steps: Количество шагов распространения
        Returns:
            Список состояний на каждом шаге
        """
        states_history = [self.current_states.copy()]
        for _ in range(steps):
            # Расчет нового состояния
            new_states = np.zeros(self.num_risks)
            for i in range(self.num_risks):
                # Суммируем влияние всех рисков
                influence_sum = 0.0
                for j in range(self.num_risks):
                    if i != j:
                        influence_sum += self.influence_matrix[j, i] * states_history[-1][j]
                # Нелинейная функция активации (сигмоида)
                new_state = 1 / (1 + np.exp(-5 * (influence_sum + states_history[-1][i] - 0.5)))
                new_states[i] = np.clip(new_state, 0, 1)
            states_history.append(new_states)
            self.current_states = new_states
        return states_history
    def visualize_influence_matrix(self):
        """Визуализация матрицы влияния"""
        plt.figure(figsize=(10, 8))
        plt.imshow(self.influence_matrix, cmap='coolwarm', vmin=-1, vmax=1)
        plt.colorbar(label='Сила влияния')
        # Добавляем метки рисков
        plt.xticks(range(self.num_risks), self.risk_names, rotation=45, ha='right')
        plt.yticks(range(self.num_risks), self.risk_names)
        plt.title('Матрица влияния рисков')
        plt.tight_layout()
        plt.show()
    def visualize_propagation(self, steps: int = 5):
        """Визуализация распространения влияния рисков"""
        states_history = self.propagate(steps)
        plt.figure(figsize=(12, 6))
        for i, risk_name in enumerate(self.risk_names):
            plt.plot(range(steps + 1), [state[i] for state in states_history], label=risk_name, marker='o')
        plt.xlabel('Шаг')
        plt.ylabel('Уровень риска')
        plt.title('Распространение влияния рисков')
        plt.legend()
        plt.grid(True)
        plt.show()
class RiskManagementSystem:
    """Основная система управления рисками на основе нечётких моделей"""
    def __init__(self):
        self.risk_assessment = RiskAssessmentModel()
        self.risk_interdependence = None
        self.mitigation_strategies = self._load_mitigation_strategies()
        self.risk_register = []
    def _load_mitigation_strategies(self) -> Dict[str, List[str]]:
        """Загрузка стратегий снижения рисков"""
        return {
            "negligible": ["Мониторинг"],
            "low": ["Мониторинг", "План на случай возникновения"],
            "medium": ["Активный мониторинг", "Частичное снижение", "Передача части риска"],
            "high": ["Приоритетное снижение", "Резервирование ресурсов", "Частичная передача"],
            "critical": ["Немедленные действия", "Полное устранение", "Передача риска"]
        }
    def add_risk(self, name: str, likelihood: float, impact: float, exposure: float, dependencies: Dict[str, float] = None):
        """
        Добавление риска в реестр
        Args:
            name: Название риска
            likelihood: Вероятность возникновения
            impact: Влияние
            exposure: Экспозиция
            dependencies: Зависимости от других рисков
        """
        assessment = self.risk_assessment.assess_risk(likelihood, impact, exposure)
        risk = {
            "name": name,
            "likelihood": likelihood,
            "impact": impact,
            "exposure": exposure,
            "assessment": assessment,
            "dependencies": dependencies or {},
            "status": "active",
            "mitigation_plan": []
        }
        self.risk_register.append(risk)
        logger.info(f"Добавлен риск: {name} (уровень: {assessment['risk_level']})")
    def analyze_risk_interdependence(self):
        """Анализ взаимозависимости рисков"""
        # Создаем модель взаимозависимости
        risk_names = [risk["name"] for risk in self.risk_register]
        self.risk_interdependence = RiskInterdependenceModel(risk_names)
        # Устанавливаем начальные состояния
        initial_states = [risk["assessment"]["risk_score"] for risk in self.risk_register]
        self.risk_interdependence.set_initial_state(initial_states)
        # Устанавливаем влияния на основе зависимостей
        for i, risk in enumerate(self.risk_register):
            for j, other_risk in enumerate(self.risk_register):
                if i != j and other_risk["name"] in risk["dependencies"]:
                    strength = risk["dependencies"][other_risk["name"]]
                    self.risk_interdependence.set_influence(j, i, strength)
        return self.risk_interdependence
    def get_mitigation_recommendations(self, risk_index: int) -> Dict:
        """
        Получение рекомендаций по снижению риска
        Args:
            risk_index: Индекс риска в реестре
        Returns:
            Словарь с рекомендациями
        """
        if risk_index >= len(self.risk_register):
            raise ValueError("Неверный индекс риска")
        risk = self.risk_register[risk_index]
        risk_level = risk["assessment"]["risk_level"]
        # Получаем базовые рекомендации
        basic_recommendations = self.mitigation_strategies.get(risk_level, [])
        # Если есть модель взаимозависимости, учитываем влияние других рисков
        detailed_recommendations = []
        if self.risk_interdependence:
            # Анализируем, какие риски усиливают данный риск
            influencing_risks = []
            for i, other_risk in enumerate(self.risk_register):
                strength = self.risk_interdependence.influence_matrix[i, risk_index]
                if strength > 0.3:  # Значимое влияние
                    influencing_risks.append((other_risk["name"], strength))
            # Формируем детализированные рекомендации
            if influencing_risks:
                detailed_recommendations.append(
                    f"Риск усиливается следующими рисками: {', '.join([f'{name} ({strength:.2f})' for name, strength in influencing_risks])}. "
                    "Рекомендуется сначала снизить эти риски."
                )
        return {
            "basic_recommendations": basic_recommendations,
            "detailed_recommendations": detailed_recommendations,
            "priority": 5 if risk_level == "critical" else 4 if risk_level == "high" else 3 if risk_level == "medium" else 2 if risk_level == "low" else 1
        }
    def generate_risk_report(self) -> Dict:
        """Генерация отчета по рискам"""
        # Анализируем взаимозависимость рисков
        if not self.risk_interdependence:
            self.analyze_risk_interdependence()
        # Распространяем влияние рисков
        propagation_history = self.risk_interdependence.propagate(steps=3)
        # Определяем критические риски
        critical_risks = [
            i for i, risk in enumerate(self.risk_register)
            if risk["assessment"]["risk_level"] in ["high", "critical"]
        ]
        # Определяем риски с сильным влиянием
        high_impact_risks = []
        for i in range(len(self.risk_register)):
            total_influence = np.sum(np.abs(self.risk_interdependence.influence_matrix[i, :]))
            if total_influence > 1.5:  # Пороговое значение
                high_impact_risks.append(i)
        return {
            "total_risks": len(self.risk_register),
            "critical_risks": len(critical_risks),
            "high_impact_risks": len(high_impact_risks),
            "risk_distribution": {
                "negligible": sum(1 for r in self.risk_register if r["assessment"]["risk_level"] == "negligible"),
                "low": sum(1 for r in self.risk_register if r["assessment"]["risk_level"] == "low"),
                "medium": sum(1 for r in self.risk_register if r["assessment"]["risk_level"] == "medium"),
                "high": sum(1 for r in self.risk_register if r["assessment"]["risk_level"] == "high"),
                "critical": sum(1 for r in self.risk_register if r["assessment"]["risk_level"] == "critical")
            },
            "recommendations": [
                self.get_mitigation_recommendations(i)
                for i in range(len(self.risk_register))
            ],
            "propagation_history": [
                [float(x) for x in step]
                for step in propagation_history
            ]
        }
    def visualize_risk_landscape(self):
        """Визуализация ландшафта рисков"""
        if not self.risk_register:
            logger.warning("Нет рисков для визуализации")
            return
        # Создаем график
        plt.figure(figsize=(12, 8))
        # Подготовка данных
        likelihoods = [risk["likelihood"] for risk in self.risk_register]
        impacts = [risk["impact"] for risk in self.risk_register]
        risk_scores = [risk["assessment"]["risk_score"] for risk in self.risk_register]
        risk_names = [risk["name"] for risk in self.risk_register]
        # Создаем scatter plot
        scatter = plt.scatter(
            likelihoods, 
            impacts, 
            s=[s * 1000 for s in risk_scores],  # Размер пропорционален уровню риска
            c=risk_scores,
            cmap='viridis',
            alpha=0.7,
            edgecolor='w'
        )
        # Добавляем названия рисков
        for i, name in enumerate(risk_names):
            plt.annotate(name, (likelihoods[i], impacts[i]),
                         xytext=(5, 5), textcoords='offset points')
        plt.colorbar(scatter, label='Уровень риска')
        plt.xlabel('Вероятность')
        plt.ylabel('Влияние')
        plt.title('Ландшафт рисков')
        plt.grid(True, linestyle='--', alpha=0.7)
        plt.tight_layout()
        plt.show()
    def visualize_risk_interdependence(self):
        """Визуализация взаимозависимости рисков"""
        if not self.risk_interdependence:
            self.analyze_risk_interdependence()
        self.risk_interdependence.visualize_influence_matrix()
        self.risk_interdependence.visualize_propagation()
# Пример использования
if __name__ == "__main__":
    # Инициализация системы управления рисками
    risk_system = RiskManagementSystem()
    # Добавление рисков
    risk_system.add_risk(
        "Технический сбой системы", 
        likelihood=0.7, 
        impact=0.9, 
        exposure=0.8
    )
    risk_system.add_risk(
        "Недостаток квалифицированных кадров", 
        likelihood=0.6, 
        impact=0.7, 
        exposure=0.6
    )
    risk_system.add_risk(
        "Изменение законодательства", 
        likelihood=0.4, 
        impact=0.8, 
        exposure=0.5,
        dependencies={"Недостаток квалифицированных кадров": 0.6}
    )
    risk_system.add_risk(
        "Кибератака", 
        likelihood=0.5, 
        impact=0.9, 
        exposure=0.7,
        dependencies={"Технический сбой системы": 0.7}
    )
    # Генерация отчета
    report = risk_system.generate_risk_report()
    print(f"Общее количество рисков: {report['total_risks']}")
    print(f"Критических рисков: {report['critical_risks']}")
    # Визуализация
    risk_system.visualize_risk_landscape()
    risk_system.visualize_risk_interdependence()
    # Получение рекомендаций для критического риска
    critical_risk_index = 0  # Индекс риска "Технический сбой системы"
    recommendations = risk_system.get_mitigation_recommendations(critical_risk_index)
    print(f"\nРекомендации для риска '{risk_system.risk_register[critical_risk_index]['name']}':")
    print("Основные рекомендации:", recommendations["basic_recommendations"])
    if recommendations["detailed_recommendations"]:
        print("Детальные рекомендации:", recommendations["detailed_recommendations"][0])

// src/services/riskService.js
// Сервис для взаимодействия с системой управления рисками
import axios from 'axios';
class RiskService {
  constructor() {
    this.apiUrl = process.env.REACT_APP_RISK_API_URL || 'http://localhost:5000/api/v1/risk';
    this.headers = {
      'Content-Type': 'application/json',
      'Authorization': `Bearer ${process.env.REACT_APP_RISK_API_KEY || ''}`
    };
  }
  /**
   * Оценка риска
   */
  async assessRisk(likelihood, impact, exposure) {
    try {
      const response = await axios.post(`${this.apiUrl}/assess`, {
        likelihood,
        impact,
        exposure
      }, {
        headers: this.headers
      });
      return {
        success: true,
        result: response.data
      };
    } catch (error) {
      console.error('Risk assessment error:', error);
      return {
        success: false,
        error: error.response?.data?.error || 'Произошла ошибка при оценке риска'
      };
    }
  }
  /**
   * Добавление риска в реестр
   */
  async addRisk(riskData) {
    try {
      const response = await axios.post(`${this.apiUrl}/risks`, riskData, {
        headers: this.headers
      });
      return {
        success: true,
        result: response.data
      };
    } catch (error) {
      console.error('Add risk error:', error);
      return {
        success: false,
        error: 'Не удалось добавить риск в реестр'
      };
    }
  }
  /**
   * Получение реестра рисков
   */
  async getRiskRegister() {
    try {
      const response = await axios.get(`${this.apiUrl}/risks`, {
        headers: this.headers
      });
      return {
        success: true,
        risks: response.data
      };
    } catch (error) {
      console.error('Risk register retrieval error:', error);
      return {
        success: false,
        error: 'Не удалось загрузить реестр рисков'
      };
    }
  }
  /**
   * Анализ взаимозависимости рисков
   */
  async analyzeInterdependence() {
    try {
      const response = await axios.post(`${this.apiUrl}/interdependence`, {}, {
        headers: this.headers
      });
      return {
        success: true,
        analysis: response.data
      };
    } catch (error) {
      console.error('Interdependence analysis error:', error);
      return {
        success: false,
        error: 'Не удалось проанализировать взаимозависимость рисков'
      };
    }
  }
  /**
   * Получение рекомендаций по снижению риска
   */
  async getRecommendations(riskId) {
    try {
      const response = await axios.get(`${this.apiUrl}/recommendations/${riskId}`, {
        headers: this.headers
      });
      return {
        success: true,
        recommendations: response.data
      };
    } catch (error) {
      console.error('Recommendations retrieval error:', error);
      return {
        success: false,
        error: 'Не удалось получить рекомендации'
      };
    }
  }
}
export default new RiskService();

// src/components/RiskManagement.jsx
// Компонент системы управления рисками
import React, { useState, useEffect, useRef } from 'react';
import { Container, Row, Col, Card, Button, Form, Alert, Tabs, Tab, Badge, ProgressBar, Modal } from 'react-bootstrap';
import { FaChartLine, FaProjectDiagram, FaShieldAlt, FaExclamationTriangle, FaPlus, FaEye, FaCogs } from 'react-icons/fa';
import { Bar, Line, Pie } from 'react-chartjs-2';
import 'chart.js/auto';
import RiskService from '../services/riskService';
const RiskManagement = () => {
  const [activeTab, setActiveTab] = useState('assess');
  const [likelihood, setLikelihood] = useState(0.5);
  const [impact, setImpact] = useState(0.5);
  const [exposure, setExposure] = useState(0.5);
  const [riskName, setRiskName] = useState('');
  const [riskDescription, setRiskDescription] = useState('');
  const [riskDependencies, setRiskDependencies] = useState([]);
  const [riskResult, setRiskResult] = useState(null);
  const [riskRegister, setRiskRegister] = useState([]);
  const [isLoading, setIsLoading] = useState(false);
  const [error, setError] = useState(null);
  const [showDependencyModal, setShowDependencyModal] = useState(false);
  const [selectedDependency, setSelectedDependency] = useState(null);
  const [dependencyStrength, setDependencyStrength] = useState(0.5);
  const [userId] = useState(`user_${Math.random().toString(36).substr(2, 9)}`);
  // Оценка риска
  const handleAssess = async () => {
    setIsLoading(true);
    setError(null);
    try {
      const response = await RiskService.assessRisk(likelihood, impact, exposure);
      if (response.success) {
        setRiskResult(response.result);
      } else {
        setError(response.error);
      }
    } catch (err) {
      setError('Произошла ошибка при оценке риска. Пожалуйста, попробуйте еще раз.');
      console.error('Risk assessment error:', err);
    } finally {
      setIsLoading(false);
    }
  };
  // Добавление риска в реестр
  const handleAddRisk = async () => {
    if (!riskName.trim() || isLoading) return;
    setIsLoading(true);
    setError(null);
    try {
      const riskData = {
        name: riskName,
        description: riskDescription,
        likelihood: parseFloat(likelihood),
        impact: parseFloat(impact),
        exposure: parseFloat(exposure),
        dependencies: riskDependencies.reduce((acc, dep) => {
          acc[dep.risk] = dep.strength;
          return acc;
        }, {})
      };
      const response = await RiskService.addRisk(riskData);
      if (response.success) {
        // Обновляем реестр
        loadRiskRegister();
        setRiskName('');
        setRiskDescription('');
        setRiskDependencies([]);
        setActiveTab('register');
      } else {
        setError(response.error);
      }
    } catch (err) {
      setError('Произошла ошибка при добавлении риска. Пожалуйста, попробуйте еще раз.');
      console.error('Add risk error:', err);
    } finally {
      setIsLoading(false);
    }
  };
  // Загрузка реестра рисков
  const loadRiskRegister = async () => {
    setIsLoading(true);
    setError(null);
    try {
      const response = await RiskService.getRiskRegister();
      if (response.success) {
        setRiskRegister(response.risks);
      } else {
        setError(response.error);
      }
    } catch (err) {
      setError('Произошла ошибка при загрузке реестра рисков. Пожалуйста, попробуйте еще раз.');
      console.error('Risk register loading error:', err);
    } finally {
      setIsLoading(false);
    }
  };
  // Анализ взаимозависимости
  const handleAnalyzeInterdependence = async () => {
    setIsLoading(true);
    setError(null);
    try {
      const response = await RiskService.analyzeInterdependence();
      if (response.success) {
        // Обновляем реестр с учетом анализа
        loadRiskRegister();
      } else {
        setError(response.error);
      }
    } catch (err) {
      setError('Произошла ошибка при анализе взаимозависимости. Пожалуйста, попробуйте еще раз.');
      console.error('Interdependence analysis error:', err);
    } finally {
      setIsLoading(false);
    }
  };
  // Получение рекомендаций
  const getRecommendations = async (riskId) => {
    try {
      const response = await RiskService.getRecommendations(riskId);
      if (response.success) {
        const riskIndex = riskRegister.findIndex(r => r.id === riskId);
        if (riskIndex !== -1) {
          const updatedRisks = [...riskRegister];
          updatedRisks[riskIndex].recommendations = response.recommendations;
          setRiskRegister(updatedRisks);
        }
      }
    } catch (err) {
      console.error('Recommendations error:', err);
    }
  };
  // Подготовка данных для графиков
  const getRiskDistributionData = () => {
    const distribution = {
      negligible: 0,
      low: 0,
      medium: 0,
      high: 0,
      critical: 0
    };
    riskRegister.forEach(risk => {
      distribution[risk.assessment.risk_level] += 1;
    });
    return {
      labels: Object.keys(distribution),
      datasets: [
        {
          data: Object.values(distribution),
          backgroundColor: [
            'rgba(40, 167, 69, 0.7)',
            'rgba(255, 193, 7, 0.7)',
            'rgba(255, 159, 67, 0.7)',
            'rgba(220, 53, 69, 0.7)',
            'rgba(108, 117, 125, 0.7)'
          ]
        }
      ]
    };
  };
  const getRiskLandscapeData = () => {
    return {
      labels: riskRegister.map(r => r.name),
      datasets: [
        {
          label: 'Вероятность',
          data: riskRegister.map(r => r.likelihood),
          borderColor: 'rgba(54, 162, 235, 1)',
          backgroundColor: 'rgba(54, 162, 235, 0.2)',
          yAxisID: 'y'
        },
        {
          label: 'Влияние',
          data: riskRegister.map(r => r.impact),
          borderColor: 'rgba(75, 192, 192, 1)',
          backgroundColor: 'rgba(75, 192, 192, 0.2)',
          yAxisID: 'y'
        },
        {
          label: 'Уровень риска',
          data: riskRegister.map(r => r.assessment.risk_score * 10),
          type: 'bubble',
          backgroundColor: riskRegister.map(r => 
            r.assessment.risk_level === 'critical' ? 'rgba(220, 53, 69, 0.7)' :
            r.assessment.risk_level === 'high' ? 'rgba(255, 159, 67, 0.7)' :
            r.assessment.risk_level === 'medium' ? 'rgba(255, 193, 7, 0.7)' :
            'rgba(40, 167, 69, 0.7)'
          )
        }
      ]
    };
  };
  const getDependencyChartData = () => {
    const riskNames = riskRegister.map(r => r.name);
    const matrix = Array(riskNames.length).fill().map(() => Array(riskNames.length).fill(0));
    riskRegister.forEach((risk, i) => {
      Object.entries(risk.dependencies).forEach(([target, strength]) => {
        const j = riskRegister.findIndex(r => r.name === target);
        if (j !== -1) {
          matrix[i][j] = strength;
        }
      });
    });
    return {
      labels: riskNames,
      datasets: [
        {
          data: matrix.flat(),
          backgroundColor: matrix.flat().map(val => 
            val > 0.7 ? 'rgba(220, 53, 69, 0.8)' :
            val > 0.4 ? 'rgba(255, 159, 67, 0.8)' :
            val > 0 ? 'rgba(255, 193, 7, 0.8)' : 'rgba(200, 200, 200, 0.5)'
          )
        }
      ]
    };
  };
  // Определение цвета для уровня риска
  const getRiskLevelColor = (level) => {
    const colors = {
      'negligible': 'success',
      'low': 'info',
      'medium': 'warning',
      'high': 'danger',
      'critical': 'dark'
    };
    return colors[level] || 'secondary';
  };
  // Добавление зависимости
  const addDependency = (dependency) => {
    if (!riskDependencies.some(d => d.risk === dependency.risk)) {
      setRiskDependencies([...riskDependencies, dependency]);
    }
  };
  // Удаление зависимости
  const removeDependency = (risk) => {
    setRiskDependencies(riskDependencies.filter(d => d.risk !== risk));
  };
  // Открытие модального окна для зависимости
  const openDependencyModal = (risk = null) => {
    setSelectedDependency(risk);
    setDependencyStrength(risk ? risk.strength : 0.5);
    setShowDependencyModal(true);
  };
  // Добавление/обновление зависимости через модальное окно
  const handleSaveDependency = () => {
    if (selectedDependency) {
      // Обновление существующей зависимости
      setRiskDependencies(riskDependencies.map(d => 
        d.risk === selectedDependency.risk ? { ...d, strength: dependencyStrength } : d
      ));
    } else {
      // Добавление новой зависимости
      if (dependencyStrength > 0) {
        addDependency({ risk: riskRegister[0].name, strength: dependencyStrength });
      }
    }
    setShowDependencyModal(false);
  };
  useEffect(() => {
    loadRiskRegister();
  }, []);
  return (
    <Container className="mt-5 mb-5">
      <Row className="justify-content-center">
        <Col md={12}>
          <Card>
            <Card.Header as="h5" className="d-flex align-items-center bg-primary text-white">
              <FaShieldAlt className="me-2" /> Система управления рисками на основе нечётких моделей
            </Card.Header>
            <Card.Body>
              <Tabs activeKey={activeTab} onSelect={(k) => setActiveTab(k)} className="mb-4">
                <Tab eventKey="assess" title={<><FaExclamationTriangle /> Оценка риска</>}>
                  <Row>
                    <Col md={6}>
                      <Form>
                        <Form.Group className="mb-3">
                          <Form.Label>Название риска</Form.Label>
                          <Form.Control
                            type="text"
                            value={riskName}
                            onChange={(e) => setRiskName(e.target.value)}
                            placeholder="Введите название риска..."
                          />
                        </Form.Group>
                        <Form.Group className="mb-3">
                          <Form.Label>Описание риска</Form.Label>
                          <Form.Control
                            as="textarea"
                            rows={3}
                            value={riskDescription}
                            onChange={(e) => setRiskDescription(e.target.value)}
                            placeholder="Введите описание риска..."
                          />
                        </Form.Group>
                        <Form.Group className="mb-3">
                          <Form.Label>Вероятность возникновения ({likelihood})</Form.Label>
                          <Form.Range
                            value={likelihood}
                            onChange={(e) => setLikelihood(e.target.value)}
                            min="0"
                            max="1"
                            step="0.1"
                          />
                        </Form.Group>
                        <Form.Group className="mb-3">
                          <Form.Label>Влияние на проект ({impact})</Form.Label>
                          <Form.Range
                            value={impact}
                            onChange={(e) => setImpact(e.target.value)}
                            min="0"
                            max="1"
                            step="0.1"
                          />
                        </Form.Group>
                        <Form.Group className="mb-4">
                          <Form.Label>Экспозиция риска ({exposure})</Form.Label>
                          <Form.Range
                            value={exposure}
                            onChange={(e) => setExposure(e.target.value)}
                            min="0"
                            max="1"
                            step="0.1"
                          />
                        </Form.Group>
                        <div className="d-flex justify-content-between">
                          <Button 
                            variant="primary" 
                            onClick={handleAssess}
                            disabled={isLoading}
                          >
                            {isLoading ? (
                                {' '}
                                Оценка...
                              </span>
                            ) : 'Оценить риск'}
                          </Button>
                          <Button 
                            variant="success" 
                            onClick={handleAddRisk}
                            disabled={isLoading || !riskName.trim()}
                          >
                            <FaPlus className="me-1" /> Добавить в реестр
                          </Button>
                        </div>
                      </Form>
                    </Col>
                    <Col md={6}>
                      {riskResult && (
                        
                          
                            

                               Результаты оценки
                            
                            

                              Немедленно принять меры по снижению критического риска
                                )}
                              </ul>
                            </div>
                          </Card.Body>
                        </Card>
                      )}
                    </Col>
                  </Row>
                </Tab>
                <Tab eventKey="register" title={<><FaProjectDiagram /> Реестр рисков</>}>
                  <div className="d-flex justify-content-between align-items-center mb-3">
                    <h5>Реестр рисков</h5>
                    <Button 
                      variant="primary" 
                      onClick={handleAnalyzeInterdependence}
                      disabled={isLoading || riskRegister.length === 0}
                    >
                      <FaCogs className="me-1" /> Анализировать взаимозависимость
                    </Button>
                  </div>
                  {riskRegister.length === 0 ? (
                    
                      Реестр рисков пуст. Добавьте первый риск на вкладке "Оценка риска".
                    
                  ) : (
                    
                       (
                                  
Рекомендации:
                                  

                                    {risk.recommendations.basic_recommendations.map((rec, i) => (
                                      
 (
                                      

                      Для анализа взаимозависимости необходимо добавить как минимум два риска в реестр.
                  ) : (
                    

                      {error}</Alert>}
              <div className="mt-4 p-3 bg-light rounded">
                <h6 className="d-flex align-items-center">
                  <FaInfoCircle className="me-2" />
                  Как это работает:
                </h6>
                <ul className="mb-0">
                  <li>Система использует нечёткую логику для оценки рисков с учетом вероятности, влияния и экспозиции</li>
                  <li>Риски классифицируются по пяти уровням: пренебрежимый, низкий, средний, высокий, критический</li>
                  <li>Нечёткие когнитивные карты моделируют взаимозависимость рисков и их распространение</li>
                  <li>Система предоставляет рекомендации по снижению рисков на основе их уровня и взаимодействия</li>
                  <li>Визуализация помогает понять ландшафт рисков и приоритизировать действия</li>
                </ul>
              </div>
            </Card.Body>
          </Card>
        </Col>
      </Row>
      {/* Модальное окно для управления зависимостями */}
      <Modal show={showDependencyModal} onHide={() => setShowDependencyModal(false)}>
        <Modal.Header closeButton>
          <Modal.Title>Управление зависимостями рисков</Modal.Title>
        </Modal.Header>
        <Modal.Body>
          <Form.Group className="mb-3">
            <Form.Label>Выберите риск-источник</Form.Label>
            <Form.Select>
              {riskRegister.map((risk, index) => (
                
Методы повышения эффективности систем управления рисками
Оптимизация систем управления рисками на основе нечётких моделей
Для повышения эффективности систем управления рисками на основе нечётких моделей рекомендуется использовать следующие методы:

        

            

                
Метод
                
Описание
                
Ожидаемый эффект
            
        
        

            

                
Нечёткие когнитивные карты
                
Графовые модели для представления и анализа взаимодействия рисков
                
Повышение точности прогнозирования на 30-40% за счет учета взаимозависимостей
            
            

                
Гибридные модели
                
Комбинация нечёткой логики с другими методами (нейронные сети, вероятностные модели)
                
Повышение адаптивности системы и точности оценки в динамических условиях
            
            

                
Адаптивное обучение
                
Обновление параметров нечётких моделей на основе новых данных и обратной связи
                
Постепенное улучшение системы без необходимости полной переработки модели
            
            

                
Интеграция экспертных знаний
                
Системы для сбора и агрегации экспертных оценок с учетом компетентности экспертов
                
Повышение качества оценки рисков в условиях недостатка данных
            
            

                
Визуализация рисков
                
Интерактивные представления ландшафта рисков и их взаимодействия
                
Улучшение понимания рисков и повышение качества принятия решений руководством
            
        
    
Типичные ошибки и как их избежать
Критические ошибки при разработке систем управления рисками

            
Игнорирование взаимозависимости рисков — анализ рисков изолированно без учета их взаимодействия
            
Слишком жесткие нечёткие правила — использование упрощенных правил, не учитывающих нюансы предметной области
            
Отсутствие механизма адаптации — невозможность обновления модели на основе новых данных и опыта
            
Недостаточная визуализация — сложность интерпретации результатов нечёткого вывода для принятия решений
        
Рекомендация: Реализуйте нечёткие когнитивные карты для анализа взаимозависимостей. Используйте гибридные подходы для повышения адаптивности системы. Внедрите механизмы адаптивного обучения на основе обратной связи. Разработайте эффективные методы визуализации для упрощения интерпретации результатов.
Почему 150+ студентов выбрали нас в 2025 году

            
Оформление по всем требованиям вашего вуза (мы изучаем 30+ методичек ежегодно)
            
Поддержка до защиты включена в стоимость
            
Доработки без ограничения сроков
            
Гарантия уникальности 90%+ по системе "Антиплагиат.ВУЗ"
        
Если вам необходима помощь в реализации системы управления рисками или интеграции с нечёткими моделями, наши специалисты могут предложить профессиональную поддержку. Ознакомьтесь с нашими примерами выполненных работ по прикладной информатике и условиями заказа.
Заключение
Разработка технологий управления рисками на основе теории нечётких моделей представляет собой актуальную и технически сложную задачу в области прикладной информатики. Создание эффективных систем управления рисками позволяет значительно повысить качество принятия решений в условиях неопределенности, что критически важно для решения практических задач в различных сферах, от финансов до управления проектами. Это особенно важно для студентов ФИТ НГУ, изучающих прикладную информатику и методы анализа данных, так как позволяет применить теоретические знания на практике и получить навыки работы с современными методами нечеткой логики и анализа рисков.Основные преимущества современных подходов к управлению рисками на основе нечётких моделей заключаются в их способности создавать системы, которые не только оценивают риски в традиционных количественных терминах, но и учитывают качественные аспекты, субъективные оценки и взаимозависимости между рисками. Нечёткие когнитивные карты, гибридные модели и адаптивное обучение позволяют значительно повысить точность прогнозирования и качество рекомендаций по управлению рисками. Для студентов, изучающих эту область, важно не только понимать теоретические основы нечёткой логики и теории возможностей, но и уметь реализовывать и оптимизировать сложные архитектуры для реальных приложений.Реализация подобного проекта требует глубоких знаний в области математического моделирования, анализа данных и управления рисками. Однако сложность задачи часто превышает возможности студентов, которые сталкиваются с нехваткой времени, отсутствием практических навыков работы с библиотеками нечёткой логики или недостатком опыта в реализации сложных систем анализа рисков. В таких случаях профессиональная помощь может стать ключевым фактором успешной защиты ВКР.Если вы испытываете трудности с пониманием теории нечётких множеств или реализацией конкретных компонентов системы управления рисками, рекомендуем воспользоваться услугами наших экспертов. Мы поможем не только с написанием теоретической части, но и с практической реализацией, тестированием и оформлением результатов. Наши специалисты имеют многолетний опыт работы с нечёткими моделями и разработкой систем управления рисками, что гарантирует высокое качество выполнения вашей работы.
        Срочная помощь по вашей теме: 
        Получите консультацию за 10 минут! 
        Telegram: @Diplomit
        Телефон/WhatsApp: +7 (987) 915-99-32, Email: admin@diplom-it.ruОформите заказ онлайн: Заказать ВКР ФИТ НГУ Дополнительный список тем для ВКР ФИТ НГУ на 2025-2026 учебный год можно найти здесь.Дополнительные материалы по теме вы можете найти в наших статьях: Темы для дипломной работы по разработке баз данных, Диплом по информатике на заказ и Актуальные темы для диплома по информационным системам и технологиям.

Проблемы распознавания эмоций в современных условиях

Защита через месяц, а работа не готова?

Наши эксперты выполнят ВКР по распознаванию эмоций всего за 14 дней! Напишите в Telegram прямо сейчас и получите бесплатную консультацию по выбору архитектуры системы.

Современные системы взаимодействия человека и компьютера все чаще требуют понимания эмоционального состояния пользователя для повышения качества взаимодействия. Согласно исследованию MIT Technology Review (2024), системы, способные распознавать эмоции, повышают удовлетворенность пользователей на 35-40% и эффективность взаимодействия на 25-30%. Однако точное распознавание эмоций остается сложной задачей из-за их субъективности, культурных различий и многообразия проявлений. Традиционные подходы, основанные только на анализе изображений или аудио, часто не учитывают контекст и семантику, что приводит к ошибкам в распознавании.

Актуальность реализации распознавания эмоций на основе нейронных сетей и логико-семантических технологий обусловлена растущей потребностью в более точных и контекстно-зависимых системах распознавания эмоций. Это особенно важно для студентов ФИТ НГУ, изучающих прикладную информатику и методы искусственного интеллекта, так как позволяет применить теоретические знания на практике и получить навыки работы с современными технологиями компьютерного зрения, обработки естественного языка и логического вывода.

В данной статье мы подробно рассмотрим современные подходы к распознаванию эмоций с использованием нейронных сетей и логико-семантических технологий. Вы узнаете о ключевых архитектурных решениях, практических методах реализации и рекомендациях по созданию эффективных систем. Мы также разберем типичные ошибки, которые допускают студенты при работе с этой сложной темой, и предложим проверенные решения для успешного выполнения ВКР.

Эта тема особенно важна для студентов ФИТ НГУ, так как требует комплексного применения знаний в области машинного обучения, компьютерного зрения и логических систем. Успешная реализация подобного проекта не только поможет в написании качественной выпускной квалификационной работы, но и станет ценным навыком для будущей профессиональной деятельности в области разработки систем искусственного интеллекта и анализа поведения.

Если вы испытываете трудности с пониманием архитектуры нейронных сетей или реализацией конкретных компонентов системы распознавания эмоций, рекомендуем ознакомиться с нашими гарантиями и отзывами клиентов, которые подтверждают высокое качество наших услуг.

Дополнительный список тем для ВКР ФИТ НГУ на 2025-2026 учебный год можно найти здесь.

Срочная помощь по вашей теме: Получите консультацию за 10 минут! Telegram: @Diplomit Телефон/WhatsApp: +7 (987) 915-99-32, Email: admin@diplom-it.ru

Оформите заказ онлайн: Заказать ВКР ФИТ НГУ

Основы распознавания эмоций

Ключевые проблемы распознавания эмоций

Технические основы распознавания эмоций

Реализация распознавания эмоций на основе нейронных сетей и логико-семантических технологий основывается на ряде ключевых концепций:

Основы распознавания эмоций

• Компьютерное зрение — методы анализа изображений и видео для распознавания выражений лица
• Обработка речи — анализ аудиосигнала для определения эмоциональной окраски речи
• Обработка естественного языка — анализ текста для определения эмоциональной окраски
• Мультимодальный анализ — интеграция данных из разных источников для повышения точности
• Логико-семантические системы — использование логических правил и семантических моделей для интерпретации данных
• Глубокое обучение — применение нейронных сетей для распознавания сложных паттернов

Эти концепции лежат в основе современных систем распознавания эмоций и должны быть хорошо поняты при разработке таких систем.

Современные подходы к распознаванию эмоций

В последние годы в области распознавания эмоций наблюдается несколько ключевых тенденций:

Архитектура и реализация системы распознавания эмоций

Выбор архитектурного подхода

Для эффективной реализации системы распознавания эмоций на основе нейронных сетей и логико-семантических технологий рекомендуется использовать следующую архитектуру:

Архитектура системы распознавания эмоций

1. Слой сбора данных — получение данных из различных источников (камера, микрофон, текстовый ввод)
2. Слой предварительной обработки — очистка, нормализация и подготовка данных
3. Слой модального анализа — распознавание эмоций в каждом модальном канале
4. Слой интеграции модальностей — объединение результатов из разных источников
5. Слой логико-семантического анализа — интерпретация результатов с учетом контекста
6. Слой принятия решений — формирование выводов и рекомендаций на основе анализа
7. Слой обратной связи — сбор данных для улучшения системы

Эта многоуровневая архитектура обеспечивает гибкость и возможность расширения функциональности без переработки всей системы.

Пример реализации системы распознавания эмоций на Python

Рассмотрим пример реализации ключевых компонентов системы распознавания эмоций:

# emotion_recognition.py
# Реализация системы распознавания эмоций на основе нейронных сетей и логико-семантических технологий
import cv2
import numpy as np
import torch
import torch.nn as nn
import torch.nn.functional as F
from transformers import pipeline, AutoModelForSequenceClassification, AutoTokenizer
import logging
from typing import Dict, List, Tuple, Optional, Any
import json
from sklearn.metrics.pairwise import cosine_similarity
import re
# Настройка логирования
logging.basicConfig(level=logging.INFO)
logger = logging.getLogger(__name__)
class FaceEmotionAnalyzer:
    """Анализ эмоций по изображению лица"""
    def __init__(self, model_path: str = "fer2013_resnet50.pth"):
        self.model = self._load_model(model_path)
        self.emotion_labels = ['angry', 'disgust', 'fear', 'happy', 'sad', 'surprise', 'neutral']
    def _load_model(self, model_path: str):
        """Загрузка предобученной модели для распознавания эмоций по лицу"""
        # В реальной системе здесь будет загрузка модели
        # Для примера создаем заглушку
        class MockModel(nn.Module):
            def __init__(self):
                super().__init__()
            def forward(self, x):
                # Генерируем случайные вероятности для демонстрации
                batch_size = x.shape[0]
                return torch.rand(batch_size, 7)
        return MockModel()
    def detect_faces(self, frame: np.ndarray) -> List[Tuple[int, int, int, int]]:
        """Обнаружение лиц на изображении"""
        # Используем каскад Хаара для обнаружения лиц
        face_cascade = cv2.CascadeClassifier(cv2.data.haarcascades + 'haarcascade_frontalface_default.xml')
        gray = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
        faces = face_cascade.detectMultiScale(gray, 1.3, 5)
        return faces
    def preprocess_face(self, face_img: np.ndarray, size: tuple = (48, 48)) -> torch.Tensor:
        """Предварительная обработка изображения лица"""
        # Конвертация в оттенки серого
        if len(face_img.shape) == 3:
            face_img = cv2.cvtColor(face_img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
        # Изменение размера
        face_img = cv2.resize(face_img, size)
        # Нормализация
        face_img = face_img / 255.0
        # Добавление размерностей для батча и каналов
        face_img = np.expand_dims(face_img, axis=0)
        face_img = np.expand_dims(face_img, axis=0)
        # Конвертация в тензор
        return torch.tensor(face_img, dtype=torch.float32)
    def analyze_frame(self, frame: np.ndarray) -> List[Dict]:
        """
        Анализ кадра на наличие эмоций
        Args:
            frame: Кадр видео в формате numpy array
        Returns:
            Список обнаруженных эмоций с координатами лиц и вероятностями
        """
        faces = self.detect_faces(frame)
        results = []
        for (x, y, w, h) in faces:
            # Извлечение области лица
            face_img = frame[y:y+h, x:x+w]
            # Предварительная обработка
            processed_face = self.preprocess_face(face_img)
            # Предсказание эмоции
            with torch.no_grad():
                outputs = self.model(processed_face)
                probabilities = F.softmax(outputs, dim=1)[0]
            # Формирование результата
            emotion_probs = {self.emotion_labels[i]: float(probabilities[i]) for i in range(len(self.emotion_labels))}
            dominant_emotion = max(emotion_probs, key=emotion_probs.get)
            results.append({
                "bbox": (int(x), int(y), int(w), int(h)),
                "dominant_emotion": dominant_emotion,
                "emotion_probs": emotion_probs,
                "confidence": float(emotion_probs[dominant_emotion])
            })
        return results
class SpeechEmotionAnalyzer:
    """Анализ эмоций по речи"""
    def __init__(self, model_name: str = "jungjin5/emotion_recognition_wav2vec2"):
        # В реальной системе здесь будет загрузка модели
        # Для примера создаем заглушку
        self.emotion_labels = ['neutral', 'calm', 'happy', 'sad', 'angry', 'fearful', 'disgust', 'surprised']
        logger.info(f"Speech emotion analyzer initialized with model {model_name}")
    def analyze_audio(self, audio_path: str) -> Dict:
        """
        Анализ аудио на наличие эмоций
        Args:
            audio_path: Путь к аудиофайлу
        Returns:
            Словарь с результатами анализа
        """
        # В реальной системе здесь будет обработка аудио
        # Для примера генерируем случайные результаты
        # Имитация анализа аудио
        emotion_probs = {emotion: np.random.random() for emotion in self.emotion_labels}
        total = sum(emotion_probs.values())
        emotion_probs = {k: v/total for k, v in emotion_probs.items()}
        dominant_emotion = max(emotion_probs, key=emotion_probs.get)
        return {
            "dominant_emotion": dominant_emotion,
            "emotion_probs": emotion_probs,
            "confidence": emotion_probs[dominant_emotion]
        }
class TextEmotionAnalyzer:
    """Анализ эмоций по тексту"""
    def __init__(self, model_name: str = "j-hartmann/emotion-english-distilroberta-base"):
        self.tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name)
        self.model = AutoModelForSequenceClassification.from_pretrained(model_name)
        self.emotion_labels = ['anger', 'disgust', 'fear', 'joy', 'neutral', 'sadness', 'surprise']
    def analyze_text(self, text: str) -> Dict:
        """
        Анализ текста на наличие эмоций
        Args:
            text: Текст для анализа
        Returns:
            Словарь с результатами анализа
        """
        # Токенизация
        inputs = self.tokenizer(text, return_tensors="pt", truncation=True, max_length=512, padding=True)
        # Предсказание
        with torch.no_grad():
            outputs = self.model(**inputs)
            probabilities = F.softmax(outputs.logits, dim=1)[0]
        # Формирование результата
        emotion_probs = {self.emotion_labels[i]: float(probabilities[i]) for i in range(len(self.emotion_labels))}
        dominant_emotion = max(emotion_probs, key=emotion_probs.get)
        return {
            "dominant_emotion": dominant_emotion,
            "emotion_probs": emotion_probs,
            "confidence": float(emotion_probs[dominant_emotion])
        }
class MultimodalFusion:
    """Интеграция результатов из разных модальностей"""
    def __init__(self, weights: Dict[str, float] = None):
        # Веса для разных модальностей
        self.weights = weights or {
            "face": 0.4,
            "speech": 0.3,
            "text": 0.3
        }
        # Проверка, что сумма весов равна 1
        total_weight = sum(self.weights.values())
        if not np.isclose(total_weight, 1.0):
            # Нормализация весов
            self.weights = {k: v/total_weight for k, v in self.weights.items()}
    def fuse_emotions(self, face_results: List[Dict], speech_result: Dict, text_result: Dict) -> Dict:
        """
        Объединение результатов из разных модальностей
        Args:
            face_results: Результаты анализа лица (может быть несколько лиц)
            speech_result: Результаты анализа речи
            text_result: Результаты анализа текста
        Returns:
            Объединенные результаты анализа
        """
        # Для простоты предполагаем, что анализируем одно лицо
        if not face_results:
            face_emotion_probs = {emotion: 0.0 for emotion in self._get_all_emotions()}
        else:
            # Берем первое лицо для примера
            face_emotion_probs = face_results[0]["emotion_probs"]
        # Приведение к общему набору эмоций
        face_probs = self._normalize_emotions(face_emotion_probs, "face")
        speech_probs = self._normalize_emotions(speech_result["emotion_probs"], "speech")
        text_probs = self._normalize_emotions(text_result["emotion_probs"], "text")
        # Объединение вероятностей
        fused_probs = {}
        all_emotions = set(face_probs.keys()) | set(speech_probs.keys()) | set(text_probs.keys())
        for emotion in all_emotions:
            weighted_sum = (
                self.weights["face"] * face_probs.get(emotion, 0.0) +
                self.weights["speech"] * speech_probs.get(emotion, 0.0) +
                self.weights["text"] * text_probs.get(emotion, 0.0)
            )
            fused_probs[emotion] = weighted_sum
        # Нормализация
        total = sum(fused_probs.values())
        if total > 0:
            fused_probs = {k: v/total for k, v in fused_probs.items()}
        # Определение доминирующей эмоции
        dominant_emotion = max(fused_probs, key=fused_probs.get)
        return {
            "dominant_emotion": dominant_emotion,
            "fused_emotion_probs": fused_probs,
            "face_probs": face_probs,
            "speech_probs": speech_probs,
            "text_probs": text_probs,
            "confidence": fused_probs[dominant_emotion]
        }
    def _get_all_emotions(self) -> List[str]:
        """Получение общего набора эмоций"""
        return ['anger', 'disgust', 'fear', 'happy', 'sad', 'surprise', 'neutral']
    def _normalize_emotions(self, probs: Dict[str, float], modality: str) -> Dict[str, float]:
        """Нормализация вероятностей эмоций к общему набору"""
        normalized = {}
        common_emotions = self._get_all_emotions()
        # Сопоставление эмоций разных модальностей
        mapping = {
            "face": {
                "angry": "anger",
                "disgust": "disgust",
                "fear": "fear",
                "happy": "happy",
                "sad": "sad",
                "surprise": "surprise",
                "neutral": "neutral"
            },
            "speech": {
                "angry": "anger",
                "disgust": "disgust",
                "fearful": "fear",
                "happy": "happy",
                "sad": "sad",
                "surprised": "surprise",
                "neutral": "neutral"
            },
            "text": {
                "anger": "anger",
                "disgust": "disgust",
                "fear": "fear",
                "joy": "happy",
                "sadness": "sad",
                "surprise": "surprise",
                "neutral": "neutral"
            }
        }
        for src_emotion, prob in probs.items():
            # Пытаемся найти соответствие в общем наборе
            target_emotion = mapping[modality].get(src_emotion, None)
            if target_emotion and target_emotion in common_emotions:
                normalized[target_emotion] = normalized.get(target_emotion, 0.0) + prob
        # Нормализация полученных вероятностей
        total = sum(normalized.values())
        if total > 0:
            normalized = {k: v/total for k, v in normalized.items()}
        # Добавляем отсутствующие эмоции с нулевой вероятностью
        for emotion in common_emotions:
            if emotion not in normalized:
                normalized[emotion] = 0.0
        return normalized
class SemanticEmotionInterpreter:
    """Логико-семантическая интерпретация эмоций"""
    def __init__(self, knowledge_base_path: str = "emotion_knowledge_base.json"):
        self.knowledge_base = self._load_knowledge_base(knowledge_base_path)
    def _load_knowledge_base(self, path: str) -> Dict:
        """Загрузка базы знаний для семантической интерпретации"""
        # В реальной системе здесь будет загрузка из файла
        # Для примера создаем базу знаний в коде
        return {
            "context_rules": [
                {
                    "condition": "topic == 'bad_news'",
                    "effects": {"sad": 0.3, "fear": 0.2}
                },
                {
                    "condition": "topic == 'good_news'",
                    "effects": {"happy": 0.4, "surprise": 0.1}
                },
                {
                    "condition": "interruption_count > 3",
                    "effects": {"anger": 0.3, "frustration": 0.2}
                }
            ],
            "cultural_rules": {
                "western": {
                    "smiling": {"happy": 0.7, "polite": 0.3},
                    "eye_contact": {"confidence": 0.6, "aggression": 0.1}
                },
                "eastern": {
                    "smiling": {"polite": 0.6, "happy": 0.4},
                    "eye_contact": {"respect": 0.5, "disrespect": 0.2}
                }
            },
            "temporal_patterns": [
                {
                    "pattern": "happy -> sad",
                    "interpretation": "disappointment",
                    "weight": 0.7
                },
                {
                    "pattern": "neutral -> angry",
                    "interpretation": "sudden frustration",
                    "weight": 0.8
                }
            ]
        }
    def interpret_emotions(self, 
                          fused_emotion: Dict, 
                          context: Dict = None,
                          cultural_background: str = "western") -> Dict:
        """
        Семантическая интерпретация эмоций с учетом контекста
        Args:
            fused_emotion: Объединенные результаты анализа эмоций
            context: Контекстная информация
            cultural_background: Культурный контекст
        Returns:
            Интерпретированные результаты с учетом контекста
        """
        context = context or {}
        result = {
            "base_emotions": fused_emotion["fused_emotion_probs"],
            "interpreted_emotions": dict(fused_emotion["fused_emotion_probs"]),
            "explanations": [],
            "context_influences": []
        }
        # 1. Применение контекстных правил
        for rule in self.knowledge_base["context_rules"]:
            try:
                # Оценка условия правила
                if self._evaluate_condition(rule["condition"], context):
                    # Применение эффектов
                    for emotion, effect in rule["effects"].items():
                        if emotion in result["interpreted_emotions"]:
                            result["interpreted_emotions"][emotion] = min(1.0, result["interpreted_emotions"][emotion] + effect)
                            result["context_influences"].append(f"Контекст '{rule['condition']}' увеличил вероятность '{emotion}' на {effect}")
            except Exception as e:
                logger.error(f"Ошибка при применении контекстного правила: {str(e)}")
        # 2. Применение культурных правил
        cultural_rules = self.knowledge_base["cultural_rules"].get(cultural_background, {})
        if "smiling" in context and cultural_rules.get("smiling"):
            for emotion, weight in cultural_rules["smiling"].items():
                if emotion in result["interpreted_emotions"]:
                    # Адаптация интерпретации улыбки в зависимости от культуры
                    smiling_intensity = context.get("smiling_intensity", 0.5)
                    adjustment = weight * smiling_intensity
                    result["interpreted_emotions"][emotion] = min(1.0, result["interpreted_emotions"][emotion] + adjustment)
                    result["context_influences"].append(f"Культурный контекст скорректировал интерпретацию улыбки для '{emotion}' на {adjustment}")
        # 3. Нормализация после корректировок
        total = sum(result["interpreted_emotions"].values())
        if total > 0:
            result["interpreted_emotions"] = {k: v/total for k, v in result["interpreted_emotions"].items()}
        # 4. Определение доминирующей интерпретированной эмоции
        dominant_emotion = max(result["interpreted_emotions"], key=result["interpreted_emotions"].get)
        result["interpreted_dominant_emotion"] = dominant_emotion
        result["interpreted_confidence"] = result["interpreted_emotions"][dominant_emotion]
        return result
    def _evaluate_condition(self, condition: str, context: Dict) -> bool:
        """Оценка условия контекстного правила"""
        # Упрощенная реализация для примера
        # В реальной системе нужно использовать безопасный парсер выражений
        try:
            # Замена операторов для безопасного выполнения
            safe_condition = condition.replace("==", " == ").replace(">", " > ").replace("<", " < ")
            # Разбор условия
            parts = safe_condition.split()
            if len(parts) == 3:
                var, op, val = parts
                if var in context:
                    # Преобразование значения контекста
                    ctx_val = context[var]
                    # Преобразование значения условия
                    if val.replace('.', '').isdigit():
                        val = float(val) if '.' in val else int(val)
                    elif val in ["True", "False"]:
                        val = val == "True"
                    # Оценка условия
                    if op == "==":
                        return ctx_val == val
                    elif op == ">":
                        return ctx_val > val
                    elif op == "<":
                        return ctx_val < val
            return False
        except Exception as e:
            logger.error(f"Ошибка при оценке условия '{condition}': {str(e)}")
            return False
class EmotionRecognitionSystem:
    """Основная система распознавания эмоций"""
    def __init__(self, 
                 face_model_path: str = "fer2013_resnet50.pth",
                 text_model_name: str = "j-hartmann/emotion-english-distilroberta-base",
                 cultural_background: str = "western"):
        self.face_analyzer = FaceEmotionAnalyzer(face_model_path)
        self.speech_analyzer = SpeechEmotionAnalyzer()
        self.text_analyzer = TextEmotionAnalyzer(text_model_name)
        self.multimodal_fusion = MultimodalFusion()
        self.semantic_interpreter = SemanticEmotionInterpreter()
        self.cultural_background = cultural_background
    def analyze_interaction(self, 
                           video_frame: np.ndarray = None,
                           audio_path: str = None,
                           text_input: str = None,
                           context: Dict = None) -> Dict:
        """
        Анализ взаимодействия на основе различных модальностей
        Args:
            video_frame: Кадр видео
            audio_path: Путь к аудиофайлу
            text_input: Текстовый ввод
            context: Контекстная информация
        Returns:
            Результаты анализа
        """
        result = {
            "timestamp": str(datetime.now()),
            "raw_analysis": {},
            "fused_analysis": None,
            "interpreted_analysis": None,
            "status": "success"
        }
        try:
            # Анализ по лицу
            if video_frame is not None:
                face_results = self.face_analyzer.analyze_frame(video_frame)
                result["raw_analysis"]["face"] = face_results
            else:
                result["raw_analysis"]["face"] = []
            # Анализ по речи
            if audio_path is not None:
                speech_result = self.speech_analyzer.analyze_audio(audio_path)
                result["raw_analysis"]["speech"] = speech_result
            else:
                result["raw_analysis"]["speech"] = {
                    "dominant_emotion": "neutral",
                    "emotion_probs": {e: 0.0 for e in self.speech_analyzer.emotion_labels},
                    "confidence": 0.0
                }
            # Анализ по тексту
            if text_input and text_input.strip():
                text_result = self.text_analyzer.analyze_text(text_input)
                result["raw_analysis"]["text"] = text_result
            else:
                result["raw_analysis"]["text"] = {
                    "dominant_emotion": "neutral",
                    "emotion_probs": {e: 0.0 for e in self.text_analyzer.emotion_labels},
                    "confidence": 0.0
                }
            # Объединение результатов
            fused_result = self.multimodal_fusion.fuse_emotions(
                result["raw_analysis"]["face"],
                result["raw_analysis"]["speech"],
                result["raw_analysis"]["text"]
            )
            result["fused_analysis"] = fused_result
            # Семантическая интерпретация
            interpreted_result = self.semantic_interpreter.interpret_emotions(
                fused_result,
                context,
                self.cultural_background
            )
            result["interpreted_analysis"] = interpreted_result
        except Exception as e:
            logger.error(f"Ошибка анализа взаимодействия: {str(e)}")
            result["status"] = "error"
            result["error"] = str(e)
        return result
    def process_video_stream(self, video_source: int = 0, callback=None):
        """
        Обработка видеопотока в реальном времени
        Args:
            video_source: Источник видео (0 - веб-камера)
            callback: Функция обратного вызова для обработки результатов
        """
        cap = cv2.VideoCapture(video_source)
        try:
            while True:
                ret, frame = cap.read()
                if not ret:
                    break
                # Анализ кадра
                result = self.analyze_interaction(
                    video_frame=frame,
                    context={"current_topic": "general_conversation"}
                )
                # Отображение результатов на кадре
                if result["status"] == "success" and result["raw_analysis"]["face"]:
                    for face in result["raw_analysis"]["face"]:
                        x, y, w, h = face["bbox"]
                        cv2.rectangle(frame, (x, y), (x+w, y+h), (0, 255, 0), 2)
                        # Отображение доминирующей эмоции
                        emotion = face["dominant_emotion"]
                        confidence = face["confidence"]
                        cv2.putText(frame, f"{emotion} ({confidence:.2f})", 
                                   (x, y-10), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.9, (0, 255, 0), 2)
                # Отображение кадра
                cv2.imshow('Emotion Recognition', frame)
                # Вызов callback-функции, если предоставлена
                if callback:
                    callback(result)
                # Выход по нажатию 'q'
                if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'):
                    break
        finally:
            cap.release()
            cv2.destroyAllWindows()
# Пример использования
if __name__ == "__main__":
    # Инициализация системы распознавания эмоций
    emotion_system = EmotionRecognitionSystem()
    # Пример анализа текста
    text_input = "Я очень рад, что мы наконец-то встретились! Это действительно замечательный день."
    text_result = emotion_system.text_analyzer.analyze_text(text_input)
    print("Анализ текста:")
    print(f"Доминирующая эмоция: {text_result['dominant_emotion']}")
    print(f"Вероятности: {text_result['emotion_probs']}")
    # Пример анализа взаимодействия (в реальной системе здесь будут реальные данные)
    context = {
        "current_topic": "good_news",
        "smiling": True,
        "smiling_intensity": 0.8
    }
    # В реальной системе здесь будут реальные данные с камеры и микрофона
    video_frame = np.zeros((480, 640, 3), dtype=np.uint8)  # Заглушка для кадра
    audio_path = "sample_audio.wav"  # Заглушка для аудио
    interaction_result = emotion_system.analyze_interaction(
        video_frame=video_frame,
        audio_path=audio_path,
        text_input=text_input,
        context=context
    )
    print("\nРезультаты анализа взаимодействия:")
    print(f"Объединенная доминирующая эмоция: {interaction_result['fused_analysis']['dominant_emotion']}")
    print(f"Интерпретированная эмоция: {interaction_result['interpreted_analysis']['interpreted_dominant_emotion']}")
    print(f"Пояснения: {interaction_result['interpreted_analysis']['explanations']}")

// src/services/emotionService.js
// Сервис для взаимодействия с системой распознавания эмоций
import axios from 'axios';
class EmotionService {
  constructor() {
    this.apiUrl = process.env.REACT_APP_EMOTION_API_URL || 'http://localhost:5000/api/v1/emotion';
    this.headers = {
      'Content-Type': 'application/json',
      'Authorization': `Bearer ${process.env.REACT_APP_EMOTION_API_KEY || ''}`
    };
  }
  /**
   * Анализ эмоций по тексту
   */
  async analyzeText(text) {
    try {
      const response = await axios.post(`${this.apiUrl}/text`, {
        text
      }, {
        headers: this.headers
      });
      return {
        success: true,
        result: response.data
      };
    } catch (error) {
      console.error('Text emotion analysis error:', error);
      return {
        success: false,
        error: error.response?.data?.error || 'Произошла ошибка при анализе текста'
      };
    }
  }
  /**
   * Анализ эмоций по аудио
   */
  async analyzeAudio(audioBlob) {
    try {
      const formData = new FormData();
      formData.append('audio', audioBlob, 'recording.wav');
      const response = await axios.post(`${this.apiUrl}/audio`, formData, {
        headers: {
          ...this.headers,
          'Content-Type': 'multipart/form-data'
        }
      });
      return {
        success: true,
        result: response.data
      };
    } catch (error) {
      console.error('Audio emotion analysis error:', error);
      return {
        success: false,
        error: 'Не удалось проанализировать аудио'
      };
    }
  }
  /**
   * Анализ эмоций по изображению лица
   */
  async analyzeFace(imageBlob) {
    try {
      const formData = new FormData();
      formData.append('image', imageBlob, 'face.jpg');
      const response = await axios.post(`${this.apiUrl}/face`, formData, {
        headers: {
          ...this.headers,
          'Content-Type': 'multipart/form-data'
        }
      });
      return {
        success: true,
        result: response.data
      };
    } catch (error) {
      console.error('Face emotion analysis error:', error);
      return {
        success: false,
        error: 'Не удалось проанализировать изображение лица'
      };
    }
  }
  /**
   * Комплексный анализ эмоций (мультимодальный)
   */
  async analyzeMultimodal(text, audioBlob, imageBlob, context = {}) {
    try {
      const formData = new FormData();
      if (text) {
        formData.append('text', text);
      }
      if (audioBlob) {
        formData.append('audio', audioBlob, 'recording.wav');
      }
      if (imageBlob) {
        formData.append('image', imageBlob, 'face.jpg');
      }
      formData.append('context', JSON.stringify(context));
      const response = await axios.post(`${this.apiUrl}/multimodal`, formData, {
        headers: {
          ...this.headers,
          'Content-Type': 'multipart/form-data'
        }
      });
      return {
        success: true,
        result: response.data
      };
    } catch (error) {
      console.error('Multimodal emotion analysis error:', error);
      return {
        success: false,
        error: 'Не удалось выполнить комплексный анализ эмоций'
      };
    }
  }
  /**
   * Получение рекомендаций на основе распознанных эмоций
   */
  async getRecommendations(emotionData) {
    try {
      const response = await axios.post(`${this.apiUrl}/recommendations`, {
        emotionData
      }, {
        headers: this.headers
      });
      return {
        success: true,
        recommendations: response.data.recommendations
      };
    } catch (error) {
      console.error('Recommendations error:', error);
      return {
        success: false,
        error: 'Не удалось получить рекомендации'
      };
    }
  }
}
export default new EmotionService();

// src/components/EmotionRecognition.jsx
// Компонент системы распознавания эмоций
import React, { useState, useEffect, useRef } from 'react';
import { Container, Row, Col, Card, Button, Form, Alert, Tabs, Tab, ProgressBar, Badge } from 'react-bootstrap';
import { FaCamera, FaMicrophone, FaComment, FaBrain, FaSync, FaInfoCircle } from 'react-icons/fa';
import { Line } from 'react-chartjs-2';
import 'chart.js/auto';
import EmotionService from '../services/emotionService';
const EmotionRecognition = () => {
  const [activeTab, setActiveTab] = useState('text');
  const [textInput, setTextInput] = useState('');
  const [isRecording, setIsRecording] = useState(false);
  const [audioBlob, setAudioBlob] = useState(null);
  const [faceImage, setFaceImage] = useState(null);
  const [emotionResult, setEmotionResult] = useState(null);
  const [isLoading, setIsLoading] = useState(false);
  const [error, setError] = useState(null);
  const [recommendations, setRecommendations] = useState([]);
  const [userId] = useState(`user_${Math.random().toString(36).substr(2, 9)}`);
  const videoRef = useRef(null);
  const mediaRecorderRef = useRef(null);
  const chunksRef = useRef([]);
  // Запуск видеопотока для захвата лица
  useEffect(() => {
    const startVideo = async () => {
      try {
        const stream = await navigator.mediaDevices.getUserMedia({ video: true });
        if (videoRef.current) {
          videoRef.current.srcObject = stream;
        }
      } catch (err) {
        console.error('Error accessing webcam:', err);
        setError('Не удалось получить доступ к камере. Пожалуйста, разрешите доступ к камере в настройках браузера.');
      }
    };
    startVideo();
    return () => {
      if (videoRef.current && videoRef.current.srcObject) {
        videoRef.current.srcObject.getTracks().forEach(track => track.stop());
      }
    };
  }, []);
  // Обработка отправки текста
  const handleTextSubmit = async (e) => {
    e.preventDefault();
    if (!textInput.trim() || isLoading) return;
    setIsLoading(true);
    setError(null);
    try {
      const response = await EmotionService.analyzeText(textInput);
      if (response.success) {
        setEmotionResult(response.result);
        fetchRecommendations(response.result);
      } else {
        setError(response.error);
      }
    } catch (err) {
      setError('Произошла ошибка при анализе текста. Пожалуйста, попробуйте еще раз.');
      console.error('Text analysis error:', err);
    } finally {
      setIsLoading(false);
    }
  };
  // Запуск записи аудио
  const startRecording = async () => {
    try {
      const stream = await navigator.mediaDevices.getUserMedia({ audio: true });
      mediaRecorderRef.current = new MediaRecorder(stream);
      chunksRef.current = [];
      mediaRecorderRef.current.ondataavailable = (e) => {
        if (e.data.size > 0) {
          chunksRef.current.push(e.data);
        }
      };
      mediaRecorderRef.current.onstop = () => {
        const blob = new Blob(chunksRef.current, { type: 'audio/wav' });
        setAudioBlob(blob);
        // Автоматически анализируем аудио
        analyzeAudio(blob);
      };
      mediaRecorderRef.current.start(1000);
      setIsRecording(true);
    } catch (err) {
      setError('Не удалось получить доступ к микрофону. Пожалуйста, разрешите доступ к микрофону в настройках браузера.');
      console.error('Microphone access error:', err);
    }
  };
  // Остановка записи аудио
  const stopRecording = () => {
    if (mediaRecorderRef.current && isRecording) {
      mediaRecorderRef.current.stop();
      setIsRecording(false);
      // Останавливаем аудио-треки
      const tracks = mediaRecorderRef.current.stream.getTracks();
      tracks.forEach(track => track.stop());
    }
  };
  // Анализ аудио
  const analyzeAudio = async (blob) => {
    setIsLoading(true);
    setError(null);
    try {
      const response = await EmotionService.analyzeAudio(blob);
      if (response.success) {
        setEmotionResult(response.result);
        fetchRecommendations(response.result);
      } else {
        setError(response.error);
      }
    } catch (err) {
      setError('Произошла ошибка при анализе аудио. Пожалуйста, попробуйте еще раз.');
      console.error('Audio analysis error:', err);
    } finally {
      setIsLoading(false);
    }
  };
  // Анализ лица
  const analyzeFace = async () => {
    if (!videoRef.current) return;
    setIsLoading(true);
    setError(null);
    try {
      // Создаем canvas для захвата изображения
      const canvas = document.createElement('canvas');
      canvas.width = videoRef.current.videoWidth;
      canvas.height = videoRef.current.videoHeight;
      const ctx = canvas.getContext('2d');
      ctx.drawImage(videoRef.current, 0, 0, canvas.width, canvas.height);
      // Конвертируем в Blob
      canvas.toBlob(async (blob) => {
        setFaceImage(URL.createObjectURL(blob));
        // Анализируем изображение
        const response = await EmotionService.analyzeFace(blob);
        if (response.success) {
          setEmotionResult(response.result);
          fetchRecommendations(response.result);
        } else {
          setError(response.error);
        }
        setIsLoading(false);
      }, 'image/jpeg', 0.95);
    } catch (err) {
      setError('Произошла ошибка при анализе лица. Пожалуйста, попробуйте еще раз.');
      console.error('Face analysis error:', err);
      setIsLoading(false);
    }
  };
  // Комплексный анализ
  const analyzeMultimodal = async () => {
    setIsLoading(true);
    setError(null);
    try {
      // Захватываем изображение лица
      let faceBlob = null;
      if (videoRef.current) {
        const canvas = document.createElement('canvas');
        canvas.width = videoRef.current.videoWidth;
        canvas.height = videoRef.current.videoHeight;
        const ctx = canvas.getContext('2d');
        ctx.drawImage(videoRef.current, 0, 0, canvas.width, canvas.height);
        canvas.toBlob(blob => faceBlob = blob, 'image/jpeg', 0.95);
      }
      // Контекст для анализа
      const context = {
        userId,
        currentTopic: "general_conversation",
        culturalBackground: "western"
      };
      const response = await EmotionService.analyzeMultimodal(
        textInput,
        audioBlob,
        faceBlob,
        context
      );
      if (response.success) {
        setEmotionResult(response.result);
        fetchRecommendations(response.result);
      } else {
        setError(response.error);
      }
    } catch (err) {
      setError('Произошла ошибка при комплексном анализе. Пожалуйста, попробуйте еще раз.');
      console.error('Multimodal analysis error:', err);
    } finally {
      setIsLoading(false);
    }
  };
  // Получение рекомендаций
  const fetchRecommendations = async (emotionData) => {
    try {
      const response = await EmotionService.getRecommendations(emotionData);
      if (response.success) {
        setRecommendations(response.recommendations);
      }
    } catch (err) {
      console.error('Failed to fetch recommendations:', err);
    }
  };
  // Подготовка данных для графика
  const getChartData