Информационно-поисковая система для разработки программного обеспечения систем автоматизации на основе паттернов проектирования тема диссертации и автореферата по ВАК РФ 05.13.18, кандидат технических наук Бевзов, Алексей Николаевич

• Бевзов, Алексей Николаевич
• кандидат технических наук
• 2009

Оглавление диссертации кандидат технических наук Бевзов, Алексей Николаевич

Введение

Оглавление

Глава 1. Анализ информационно-поисковых систем.

1.1 Примеры некоторых ИПС.

1.2 Возможности поиска информации в Интернете.

1.3 Обработка текстов на естественном языке.

1.4 Основные составляющие ИПС.

1.4.1 Основные типы информационно-поисковых языков (ИПЯ).

1.4.2 Базовые принципы обработки текстов на естественных языках (ЕЯ).

1.4.3 Индексирование документов.

1.5 Эволюция и тенденции развития ИПС.

1.6 Построение экспертных систем на основе алгоритмов нечеткой логики.

1.7 Изучение сложных объектов в синергетике.

1.8 Исследование формальной структуры текстов на естественном языке.

Глава 2. Возможности выполнения частично автоматизированной и полностью автоматической обработки, а также поиска информации в текстовых документах.

2.1 Частично автоматизированный поиск информации.

2.1.1 Поиск 1111 на основе методов нечеткой логики.

2.1.2 Определение ЛП и дискретизация областей значений параметров.

2.1.3 Ввод экспертных знаний.

2.1.4 Получение продукционных правил (построение нечеткого отношения между значениями входных и выходных параметров).

2.1.5 Формулировка пользовательского запроса.

2.1.6 Фазификация четкого входа и определение степени влияния каждого продукционного правила.

2.1.7 Моделирование функциональной зависимости нечеткими композициями.

2.1.8 Дефазификация полученного результата для определения четкого значения выхода.

2.1.9 Определение целевого объекта.

2.2 Полностью автоматическая обработка и поиск текстовой информации.

2.2.1 Методология синергетики. Отказ от полного динамического описания феномена и переход к поиску аттрактора

2.2.2 Синергетический взгляд на информацию.

Информация как эволюционный процесс.

2.2.3 Возможности синергетики при обработке временных рядов.

2.2.4 Алгоритм обработки временного ряда для оценки размерности аттрактора.

2.2.5 Текст как сложный объект.

2.2.6 Аналогия между текстом и физическим объектом.

2.2.7 Методика предварительной обработки текста.

2.2.8 Получение временных рядов и их обработка.

2.3 Основные особенности для программной реализации ИПС.

Глава 3. Создание ИПС для поиска паттернов проектирования.

3.1 Создание модуля ПКС.

3.1.1 Методика исследования текста с целью выявления ключевых слов на основе обработки временных рядов.

3.1.2 Модели текста и алгоритмы обработки данных для поиска аттракторов.

3.1.3 Проведение сравнительных испытаний.

3.2 Создание модуля ППК

3.2.1 Создание списка идентификационных признаков 1111.

3.2.2 Ввод экспертных знаний для определения ГШ.

3.2.3 Ввод пользовательского вопроса для поиска ГШ.

3.2.4 Алгоритм поиска ГШ и диаграмма объектов модуля ППК.

3.2.5 Настройка модуля ППК на предметную область

3.3 Оценка созданной информационно-поисковой системы.

Глава 4. Использование созданной ИПС для поиска паттернов проектирования при создании программного обеспечения в проектах автоматизации промышленных объектов.

4.1 Создание коммуникационного программного обеспечения для системы автоматизации Новосибирской ГЭС.

4.1.1 Новосибирская ГЭС как объект автоматизации.

4.1.2 Поиск паттернов для коммуникационной системы.

4.2 Создание программного обеспечения для ростовой установки для выращивания монокристаллов кремния.

4.2.1 Ростовая установка как объект автоматизации.

4.2.2 База данных параметров.

4.3 Эффективность использования паттернов проектирования при создании программного обеспечения для автоматизации промышленных объектов.

Введение диссертации (часть автореферата) на тему «Информационно-поисковая система для разработки программного обеспечения систем автоматизации на основе паттернов проектирования»

В программировании проблема поиска информации весьма актуальна. Это связано с тем, что при разработке современного программного обеспечения (ПО) необходимо владеть не только языками и технологиями программирования, но и постоянно работать со справочным материалом. Большинство этого материала представлено в текстовой форме. К сожалению, существующие в настоящее время справочно-поисковые системы, предназначенные для работы с этими текстами, далеки от совершенства.

Среди основных справочных материалов, с которыми сталкивается современный разработчик программного обеспечения в своей ежедневной работе, можно выделить:

1) Классические работы по объектному проектированию и программированию [1], [2].

2) Классические работы по Windows технологиям программирования, в том числе касающиеся программирования на уровне API, предоставляемого операционной системы [3], программирования на уровне поддержки библиотеки MFC [4], работы с важнейшей технологией Windows программирования COM/DCOM на элементарном уровне [5], [6], работы с технологией COM/DCOM на уровне поддержки библиотеки ATL [7], [8]. Такого рода работы часто сопровождаются электронной версией книги с поставляемой вместе с ней справочно-поисковой системой.

3) Работы с описанием различных успешных архитектурных решений создания программного обеспечения для ряда типовых задач в рамках парадигмы объектного программирования. В качестве примеров можно указать работы [9], [10], [11], [12].

4) Справочно-поисковая система крупнейших фирм-производителей программного обеспечения, например фирмы Microsoft (MSDN). Такие справочные системы либо устанавливаются на компьютер пользователя, либо доступны на сервере фирмы производителя [13].

5) Специализированные, ориентированные на разработку программного обеспечения справочно-поисковые системы, доступные в Интернете. В качестве примера можно указать такие информационные \\/еЬ-сайты, как [14], [15].

6) Популярные поисковые машины Интернета, например [16].

В целом проблема поисковых средств, доступных для работы с указанными информационными источниками, заключается в том, что они ограничиваются поддержкой достаточно простых средств, например, таких, как показ разделов, в которых присутствуют указанные пользователем ключевые слова.

Помимо нарастания объема информации есть еще ряд факторов, которые требуют более быстрой и качественной ее обработки. К таким факторам следует отнести:

1) сжатые сроки программирования, необходимость быстрого создания прототипов и оценки взаимодействия и производительности различных узлов;

2) невозможность быстро проконсультироваться по всем вопросом со специалистом-экспертом даже при наличии службы поддержки в той фирме, продукты которой используются для создания программного обеспечения;

3) расширение количества проектов, связанных с задачами системной I интеграции (в таких проектах разработчик ПО не свободен в выборе средств разработки программного обеспечения, а вынужден пользоваться тем, что уже заложено в архитектуру разрабатываемых или уже реализованных продуктов);

4) отсутствие переводов для многих важных справочных материалов (особенность этой ситуации в том, что программист самостоятельно может не выйти на нужный раздел справки, т.к. для этого необходимо переработать большое количество текстовой информации).

Все перечисленные факторы делают актуальным создание более совершенных информационно-поисковых систем (ИПС), которые можно использовать для качественного поиска необходимой справочной информации в тексте на естественном языке (например, русском, английском и т.д.) при разработке программного обеспечения.

Цель этой работы состоит в создании ИПС, ориентированной на разработку программного обеспечения, в которой хранятся тексты на естественном языке (ЕЯ) либо ссылки на эти тексты, и которая может подсказать пользователю, какой текст наиболее полно отвечает сформулированному им вопросу.

Для достижения этой цели были решены две задачи — созданы поисковые модули 1-ой и 2-ой ступени. Поисковый модуль 1-ой ступени предназначен для поиска необходимого текста в коллекции документов на основе использования ключевых слов. Результатом его работы является ранжированный список документов, удовлетворяющий запросу пользователя. Модуль 2-ой ступени предназначен для того, чтобы, опираясь на результаты работы модуля 1-ой ступени, продолжить более точный поиск необходимого документа, используя признаки контекста задачи, которую решает разработчик программного обеспечения.

Предметом исследования в данной работе являются методы поиска содержательной информации на основе использования принципов и алгоритмов синергетики и нечеткой логики в информационно-поисковой системе с коллекцией документов в виде текстов на естественном языке, а также сами эти тексты.

В качестве объекта исследования в этой работе выбрано более узкое понятие - поиск необходимых паттернов проектирования с помощью информационно-поисковой системы в процессе создания программного обеспечения, а также тексты с описанием самих паттернов.

Паттерны проектирования (1111) — это наиболее удачные проектные решения, которые являются обобщением опыта многих разработчиков, для решения типичных задач, возникающих при создании программного обеспечения. Одним из идейных вдохновителей создания паттернов проектирования явился Кристофер Александер, не программист, а архитектор по профессии. Он определил понятие паттерна как "решение проблемы в контексте" [17]. При этом каждый паттерн и описывает проблему, которая возникает в типичном контексте, и предлагает принцип ее решения.

Применительно к созданию программного обеспечения, авторы классической работы , по объектно-ориентированному программированию определяют паттерны проектирования как "описание взаимодействия объектов и классов, адаптированных для решения общей задачи проектирования в конкретном контексте" [9]. В настоящее время паттерны проектирования принято описывать в том виде, как это сделано в этой работе. При этом описываются различные аспекты идентификации и использования паттернов, начиная от типичной ситуации, в которой может оказаться полезным тот или иной паттерн и, заканчивая примером кода, поясняющим использование паттерна уже на конкретном языке программирования.

Специалисты в области создания программного обеспечения признают необходимость применения паттернов проектирования для создания гибкого,' допускающего модификацию, обладающего возможностью повторного использования программного кода [1], [9], [10], [11], [18].

Выбор ПП в качестве поисковых объектов при создании ИПС, позволяющей работать с текстами на естественном языке, обусловлен несколькими причинами.

Во-первых, классическое описание одного или группы паттернов состоит из текста длиной приблизительно в 10-20 тысяч символов. В теоретическом

I > плане поиск описания такого объекта интересен тем, что как его длина, так и стиль сопоставимы со статьей (в документации к программе или журнальной статье), или с объяснением, которое дает эксперт человеку, обратившемуся к нему за помощью с каким-либо вопросом. Поэтому, создав ИПС, которая эффективно работает с поиском описаний паттернов проектирования, можно расширить поисковую базу такой системы с помощью наполнения ее новым содержанием из другой предметной области, используя уже готовые принципы и алгоритмы добавления и поиска информации.

Во-вторых, с практической точки зрения ИПС, облегчающая поиск ПП интересна в том отношении, что ПП не привязаны ни к какому-либо языку, ни к какой-либо выделенной технологии программирования. Поэтому использовать такую ИПС могут люди из самых разных областей программирования. Это также немаловажный факт, т.к. те пользователи, которые работают с ИПС, одновременно могут расширять ее экспертную базу знаний.

В качестве методологической основы используется комплексная методология обработки различной информации в естественнонаучной и технической областях, а также в области лингвистики.

При обработке текста формальными методами используется методология, применяемая лингвистами при формально-статистической обработке текстов на естественных языках (выявление наиболее важных частей текста, выявление повторяющихся частей текста, неравноправность различных областей в структуре предложения).

При исследовании текста как продукта, созданного человеком, используется методология синергетики, когда текст рассматривается как некоторый сложный природный феномен или объект (т.е. как объект, который может описываться динамическими уравнениями, обладать новыми свойствами, которых нет у составляющих его частей и т.д.). При этом используются методы обработки временных рядов, принятые в синергетике, аналогичные методам обработки экспериментальных данных при анализе результатов физических экспериментов или наблюдений.

Для создания ИПС как системы искусственного интеллекта используется методология построения экспертных систем в виде набора экспертных правил, которые задаются экспертами в предметной области и с помощью которых можно находить ответы на поставленные вопросы. Созданная в этой работе ИПС аналогична экспертным системам (ЭС), которые создаются и используются при решении задач управления в промышленности, а также в медицинской и технической диагностике. При этом внутренний механизм поиска в ИПС создается на основе математического аппарата нечеткой логики.

Основными методами исследования в данной работе являются:

1) метод сравнения и поиска аналогий (при попытке исследовать текст аналогично обычному физическому объекту, динамические параметры которого меняются со временем, и которые можно наблюдать и измерять);

2) методы математического аппарата нечеткой логики (при настройке ИПС с помощью создания решающих правил на основе знаний экспертов, обработке запросов пользователей на основе введенных знаний);

3) • методы статистической и математической обработки данных (синергетический метод обработки временных рядов);

4) метод проведения численных экспериментов (во время обработки текста на естественном языке и получения временных рядов).

В работе использовались результаты, полученные учеными и исследователями в естественнонаучных и технических областях знаний.

Методологические основы к исследованию сложных объектов были заложены А. Пуанкаре, И. Пригожиным, Г. Хакеном. Математический аппарат и методы решения и качественного исследования дифференциальных уравнений, описывающих динамику поведения сложных объектов, были исследованы в работах А. Пуанкаре, A.M. Ляпунова, Р.Тома, А.Н. Колмогорова, И.В. Арнольда и многих других. При создании информационно-поисковой системы использовались принципы, изложенные в работах JT.A. Заде, которые затем были применены для решения задач нечеткого управления промышленными объектами [19]. В методическом отношении, при построении информационно-поисковой системы использовались идеи и рекомендации, изложенные в работах [20], [21]. При исследовании текста как информационного объекта использовались идеи и методы описания, а также исследования сложных объектов, включая алгоритмы обработки временных рядов, разработанные в рамках синергетики.

Информационная база данного исследования включает несколько источников, наиболее важными из которых являются:

1) методологические, физико-математические, технические и лингвистические работы, которые стали теоретической и методологической основой данного исследования; идеи и методы исследования, описанные в этих работах, определили постановку задачи и алгоритмы обработки различных данных в этой работе;

2) в качестве объекта исследования использовались тексты с описанием паттернов проектирования так, как они приведены в работе [9] ;

3) авторская программа, реализующая информационно-поисковую систему; с помощью этой программы была проведена настройка созданной информационно-поисковой системы, и исследована возможность поиска в ней необходимой информации;

4) ряд программ, которые позволили в результате обработки текстов на естественном языке сначала получить необходимые данные (временные ряды), а затем провести численные эксперименты над этими данными.

Научная новизна работы состоит в том, что: 1. Предложен подход, который продолжает и расширяет существующие классические методы проведения автоматического индексирования текстов на естественном языке, которые опираются на статистические свойства текста без детального учета и разбора его семантических свойств, требующих привлечения специфических, зависящих от конкретного языка лингвистических знаний. В основе разработанных методов, с одной стороны, лежит идея поиска ключевых слов, отражающих смысл текста с опорой на частоту употребления слов. С другой стороны, учитывается и тот факт, что осмысленный текст коренным образом отличается от бессмысленного текста, имеющего идентичные статистические характеристики с точки зрения частоты употребления одних и тех же слов. Учет и использование данного факта, который не используется в классических алгоритмах этого направления, позволяет опереться на работу со смыслом текста в рамках полностью автоматической обработки текста на естественном языке и получить ряд полезных характеристик индексирования (таких, например, как независимость параметров индексирования от коллекции документов).

2. Предложено выполнять сравнение двух типов текста: исходного (со смыслом) и хаотичного (без смысла) - для определения наиболее важных ключевых слов в тексте. Поскольку оба типа текстов легко и надежно можно получить в рамках машинной обработки текста на естественном языке, удается решить сложную в техническом отношении проблему, связанную с использованием смысловых характеристик текста при выполнении его автоматической индексации.

3. Предложено рассматривать текст как динамический объект, из которого можно извлечь последовательность некоторых измеренных значений. Полученная последовательность измерений трактуется как временной ряд, что позволяет обрабатывать такой сложный для формализации объект, как текст на естественном языке, методами обработки временных рядов с целью определения наиболее важных ключевых слов.

4. Предложены модели рассмотрения текста как динамического объекта, благодаря которым можно исследовать эволюцию поведения текста. В основе этих моделей лежит исследование эволюции частотных и позиционных характеристик повторяющихся слов в тексте. На основании проведенных численных экспериментов для предложенных моделей показано различное поведение обычного текста и хаотически перемешанного текста.

5. Разработаны методы и алгоритмы индексирования текста на естественном языке, в рамках которых сформулирован критерий выявления ключевых слов из повторяющихся слов. Разработанные методы и алгоритмы могут быть использованы для выполнения полностью автоматического индексирования текстов на естественном языке без необходимости привлечения экспертов-* лингвистов.

6. Предложена методика автоматизированного поиска шаблонов (паттернов) проектирования в информационно-поисковой системе. Основой предлагаемой методики является использование описаний признаков контекста задачи, которую решает разработчик программного обеспечения, в качестве поисковых признаков паттернов. Предложенная методика позволяет упростить обнаружение и выбор необходимых для разработки программного обеспечения паттернов по сравнению с тем, как это делается с помощью использования традиционных каталогов с описанием паттернов проектирования.

Практическая ценность созданной ИПС состоит в том, что:

1. С помощью созданной ИПС существенно облегчен поиск и работа с 1111, что позволяет более эффективно создавать программное обеспечение.

2. Созданная ИПС может быть настроена на выявление наиболее подходящих паттернов с учетом анализа запросов различных групп пользователей, что позволяет снизить квалификационные требования к разработчику программного обеспечения при использовании паттернов проектирования.

3. ИПС может быть использована для хранения и поиска любой другой текстовой информации, которая может быть описана аналогично тому, как это принято при описании паттернов.

4. С помощью созданной поисковой системы разработано программное обеспечение с гибкой архитектурой для программных компонентов в проектах по автоматизации промышленных объектов, что позволяет эффективно решать задачи сохранения программного кода при необходимости модификации и расширения функциональных возможностей программы.

Созданная ИПС использовалась для поиска 1111 при создании программного обеспечения для системы автоматизации Новосибирской ГЭС, и создании автоматизированной ростовой установки для выращивания монокристаллов кремния.

Благодаря найденным и использованным паттернам проектирования удалось создать переносимый, модифицируемый и повторно используемый код. В обоих проектах создание программного обеспечения включало несколько этапов, во время которых выполнялась его дополнительная настройка и модификация.

На защиту выносятся следующие положения:

1. Рассмотрение текста в качестве динамического информационного объекта позволяет строить модели поведения различных характеристик текста и создавать на их основе поисковые алгоритмы для решения задач автоматического индексирования текстов на естественном языке.

2. Использование двух типов текстов - исходного и полученного из исходного хаотически перемешанного текста - позволяет выполнять поиск ключевых слов с опорой на смысл текста, делать это без помощи человека-эксперта полностью в автоматическом режиме.

3. Учет изменений частотных и позиционных характеристик слов в тексте внутри предложения дает возможность из обычного текста извлекать ряд измерений, которые могут быть обработаны в автоматическом режиме с целью нахождения ключевых слов и определения их весов.

4. Обработка текста на основе его рассмотрения как динамического объекта, извлечение из него временных рядов и обработка этих временных рядов выявляют различия в поведении текста со смыслом и хаотически перемешанным текстом, что невозможно при использовании статистических методов, учитывающих только частоту повторения слов в тексте.

Диссертация включает введение, четыре главы, заключение, список литературы и словарь сокращений.

Заключение диссертации по теме «Математическое моделирование, численные методы и комплексы программ», Бевзов, Алексей Николаевич

Заключение

В результате разработки и создания ИПС были получены результаты теоретического и прикладного характера.

1. Разработана и создана ИПС в виде двух поисковых модулей, предусматривающих возможность как ручной, так и автоматической обработки и поиска информации в коллекции документов с текстами на естественном языке.

2. Разработан и реализован алгоритм обработки пользовательских запросов при поиске паттернов проектирования, в основе которого лежит использование признаков контекста задачи, которую решает разработчик программного обеспечения.

3. Разработана методика предварительной обработки текста и получения различных временных рядов, позволяющая исследовать формальными математическими методами динамическое поведение текста.

4. Разработана методика выявления ключевых слов, отражающих смысл текста, на основе использования методов моделирования и исследования сложных объектов в синергетике.

5. Предложены различные модели текста как сложного объекта, для которых разработаны и реализованы алгоритмы обработки данных, позволяющие проводить автоматическое индексирование текстов при их добавлении в информационно-поисковую систему, предназначенную для работы с документами в виде текстов на естественном языке.

6. С помощью разработанной и созданной ИПС, которая использовалась для поиска ПП при создании программного обеспечения в 2-х проектах по автоматизации промышленных объектов, создан переносимый, модифицируемый и повторно используемый код. Благодаря этому удалось сократить затраты на разработку, а также создать такую архитектуру программного обеспечения, которая позволила расширять функциональные возможности программы по мере эволюции систем автоматизации в обоих проектах.

Список литературы диссертационного исследования кандидат технических наук Бевзов, Алексей Николаевич, 2009 год

1. Г.Буч. Объектно-ориентированный анализ и проектирование М. 2001.

2. Б. Страуструп. Язык программирования С++. М. 2000.

3. Дж. Рихтер. Программирование под Windows для профессионалов. М. 2003.

4. Круглински Д., Уингоу С., Шеферд Дж. Программирование на Microsoft VC++ для профессионалов. М. 2004.

5. Д. Роджерсон. Основы СОМ. М. 1997.

6. Д. Бокс. Сущность СОМ. Спб. 2001.

7. Э. Рофайл, Я. Шохауд. СОМ и СОМ+. М.2000.

8. Трельсен Э. Модель СОМ и применение ATL 3.0. СПб. 2001.

9. Гамма Э. Хелм Р., Джонсон Р., Влиссидес Дж. Приемы объектно-ориентированного проектирования. Паттерны проектирования. Спб. 2001.

10. А. Шаллоуей, Дж.Э. Тротт. Шаблоны проектирования. Новый подход к объектно-ориентированому анализу и проектированию. М. 2002.

11. К. Ларман. Применение UML и шаблонов проектирования. М. 2001.

12. Мейерс С. Эффективное использование С++. М. 2000. 13 .http://msdnl .microsoft.com/en-us/default.aspx.14.http://www.code-project.com.15.http://www.codeview.com.16.http://www.Google.com.

13. Alexander С., Ishikawa S., Silverstein M. The Timeless Way of Building. New York, NY: Oxword University Press. 1979.

14. А.Л. Фридман. Основы объектно-ориентированной разработки программных систем. М. 2000.

15. Mamdani Т. N. Application of fuzzy algorithms for control of simple dynamic plant. In Proc. IEEE 1974, v.CS-121, p.1585-1588.

16. Пивкин В.Я. Нечеткие D-модели. Ч. I. Структура, синтез, свойства, использование для локализации решений оптимизационных задач // Автометрия. 2001. № 5.

17. В.Я. Пивкин, Е.П. Бакулин, Д.И. Кореньков. Нечеткие множества в системах управления. Новосибирск. 1997.

18. Ф.С. Воройский. Информатика. Новый систематизированный толковый словарь-справочник. М. 2001.

19. Ч. Мидоу. Анализ информационно-поисковых систем. М. 1970.

20. Под ред. О.Ф. Коряковой, Е.А. Жуковской. Информационно-поисковые системы, их разработка и применение. Минск. 1969.

21. М. С. Ананько, В.А. Москович, Г.А. Негуляев. Информационно-поисковые системы ИСЕРЕПАТ.

22. ИНТ. Информатика. Т. 3. А.И. Черный, В.И. Горькова. // Зарубежные автоматизированные справочно-информационные системы интегрального типа. М. 1980.

23. Д.В. Краюшкин. Анализ технологий предварительной обработки документальной информации // Системы и средства информатики. Выпуск 15 Отв. Ред чл-кор. РАНИ.А. Соколов. М. 2005.

24. И.П. Кузнецов. Особенности обработки текстов естественного языка на основе технологии баз знаний. // Системы и средства информатики. Выпуск 13 Отв. Ред чл-кор. РАН И.А. Соколов. М. 2003.

25. H.B. Сомин, H.C. Соловьева, E.B. Кузнецова, М.М. Шарнин. Система морфологического анализа: опыт эксплуатации и модификации. // Системы и средства информатики. Выпуск 15 Отв. Ред чл-кор. РАН И.А. Соколов. М. 2005.

26. Батура Т.В., Еркаева О.Н., Мурзин Ф.А. К вопросу об анализе текстов на естественном языке. // Новые информационные технологии в науке и образовании. Под ред. проф. В.Н Касьянова. Новосибирск. 2003.

27. Батура Т.В., Мурзин Ф.А. Логические методы представления смысла текста на естественном языке. // Новые информационные технологии в науке и образовании. Под ред. проф. В.Н Касьянова. Новосибирск. 2003.

28. О.Г. Чанышев. Автоматическое построение терминологической базы знаний. // Труды 10-й Всероссийской научной конференции ""Электронные библиотеки: перспективные методы и технологии, электронные коллекции" RCDL'2008, Дубна, Россия, 2008. С.85-92.

29. Итоги науки и техники. Информатика. Т. 7. Под ред. В.И. Горьковой. // Автоматизация индексирования и реферирования документов. H.A. Пащенко, Л.В. Кнорина, Т.В. Молчанова и др. М. 1983.

30. Итоги науки и техники. Информатика. Т. 8. Под ред. В.И. Горьковой. // Автоматизированная обработка научно-технической информации. Лингвистические аспекты. Г.Г. Белоногов, Б.А. Кузнецов, А.П. Новоселов. М. 1984.

31. Итоги науки и техники. Информатика. Т. 4. С.С. Терещенко. // Проектирование автоматизированных систем научно-технической информации. М. 1980.

32. Итоги науки и техники. Информатика. Т. 12. Гл. ред. А.И. Черный. // Автоматизированные информационно поисковые системы. Г.Г. Белоногов, Б.А. Кузнецов, А.П. Новоселов. М. 1988.

33. Итоги науки и техники. Информатика. Т. 14. Научн. ред. А.И. Черный. //Информационная индустрия: современное состояние. М. 1990.

34. Итоги науки и техники ИНТ. Информатика. Т. 15. Научн. ред. В. К. Финн. // Интеллектуальные информационные системы. М. 1991.

35. М. ван Дейк, Ж. Ван Слип. Информационная служба в условиях информационного взрыва. М. 1972.

36. Тихомиров И.А. Особенности поискового алгоритма и архитектуры Exactus. // Труды российского семинара по оценке методов информационного поиска РОМИП 2007-2008. Спб., 2008. С. 193-198.

37. Text REtrieval Conference (TREC), http://trec.nist.gov.

38. И. Некрестьянов, M. Некрестьянова. Особенности организации и проведения РОМИП'2007. // Труды РОМИП 2007-2008. Спб., 2008. С. 526.

39. М. Агеев, И. Кураленок, И. Некрестьянов. Приложение А. Официальные метрики РОМИП 2007. // Труды РОМИП 2007-2008. Спб., 2008. С. 237-247.

40. Заде JI.А. Понятие лингвистической переменной и его применение к принятию приближенных решений. М.: Мир. 1976.

41. Earl Сох. The Fuzzy Systems Handbook: A practitioner's guide to building, using and maintaining fuzzy systems. San Diego et al. 1999/

42. Шеннон К. Работы по теории информации и кибернетики. М.: Изд-во иностр. лит., 1963.

43. Р.Г. Баранцев. Синергетика в современном естествознании. М. 2003.

44. Г.Г. Москальчук. Структура текста как синергетический процесс. М. 2003.

45. Соколов Ю.А. Тайны золотого сечения. // Техника молодежи. 1978. № 5. С. 40-42.

46. Сороко Э.М. Структурная гармония систем. Минск. 1984. 264 С.

47. Волошинов A.B. Математика и искусство. М. 1992. 335 С.

48. Ковалев Ф.В. Золотое сечение в живописи. Киев. 1989. 143 С.

49. Розенов Э.К. Закон золотого сечения в поэзии и в музыке. // Розенов Э.К. Статьи о музыке. М. 1982. С. 119-156.

50. Шубников A.B., Копцик В.А. Симметрия в науке и искусстве. М. 1972. 339 С.

51. Марутаев М.А. Гармония как закономерность природы. // Шевелев И.Ш., Марутаев М.А., Шмелев И.П. Золотое сечение: Три взгляда на природу гармонии. М. 1990. С. 130-233.

52. Соколов Ю.Н. Общая теория цикла. Проблемы методологии // Циклические процессы в природе и обществе. Ставрополь., 1994. Вып. 1.С. 9-37.

53. Соколов Ю.Н. Цикл как основа мироздания. Ставрополь., 1995. Вып. 1. 123 С.

54. А.Н. Бевзов. Использование экспертных систем в задачах проектирования программного обеспечения. Датчики и системы. 2002. №12. с. 31-33.

55. A.B. Сычев Информационно-поисковые системы. http://company.yandex.ru/class/courses/sychev.xml.

56. Г.Г. Малинецкий. Синергетика, предсказуемость и детерминированный хаос. // Ред.-сост. Ю.А. Кравцов. Пределы предсказуемости. М. 1997.

57. Г.Г. Малинецкий, А.Б. Потапов. Современные проблемы нелинейной динамики. М. 2002.

58. И.В. Андрианов, Р.Г. Баранцев, Л.И. Маневич. Асимптотическая математика и синергетика: путь к целостной простоте. М. 2004.

59. Г. Хакен. Синергетика. М.1980.

60. И. Пригожин, И. Стенгерс. Познание сложного. М. 2003.

61. И. Пригожин. Порядок из хаоса. Новый диалог человека с природой. М. 2003.

62. И.В. Мелик-Гайказян, М.В. Мелик-Гайказян. В.Ф. Тарасенко. Методология моделирования- нелинейной динамики сложных систем. М. 2001.

63. Г. Хакен. Синергетика и информация. М.1991.

64. Д.С. Чернавский. Синергетика и информация: Динамическая теория информации. М.: Наука. 2001.

65. Packard N.H., Crutchfield J.P., Farmer J.D., Shaw R.S., Geometry from a time series. //Phys. Rev. Lett. 45 (1980). P712.

66. Takens F. Detecting strange attractors in turbulence. // Lect. Notes in Math. Berlin: Springer. 898. (1981). P.336-381.

67. А.Якобсон, Г.Буч, Дж.Рамбо. Унифицированный^ процесс разработки программного обеспечения. М. 2002.

68. A.H. Бевзов. Использование паттернов проектирования для ' организации программного обеспечения установки по выращиваниюмонокристаллов кремния. Кремний-2004. Тезисы докладов совещания. Иркутск, 2004, с.63.

69. А.Н. Бевзов. Применение паттернов проектирования при создании автоматизированной установки по выращиванию монокристаллов кремния. Датчики и системы, 2004, № 12, с.22-24.

70. Клисторин И.Ф., Курочкин В.В., Лубков А.А. Архитектура и концепции АСТОУ Новосибирской ГЭС. Датчики и системы. 1999. № 9. с. 2-8.

71. И.И. Безштейнов, Н.В. Котов, А.Д. Петухов. Распределенная подсистема контроля гидрогенератора. Датчики и системы. 1999. № 9. с. 14-16.

72. A.N. Bevzov, A.V. Kurochkin. Specialized Hardware for the Analysis, Visualization and Control of Technological Objects. Pattern recognition and Image analysis, Vol. 9, No 2, 1999, pp. 222-224.

73. К.И. Будников. Инженерный уровень АСТОУ Новосибирской ГЭС на основе Интранет технологий. Датчики и системы. 1999. № 9. с. 12-14.

74. Кабаев С.В., Хреляц С. Пакет программного обеспечения InTouch -, система мониторинга и управления в объектах промышленнойавтоматизации. // Мир компьютерной автоматизации. 1996. №2. '

75. А.Н. Бевзов. Коммуникационный программный интерфейс для сопряжения информационных потоков в системах автоматизации промышленных объектов. Датчики и системы. 1999.

76. А.Н. Бевзов. Передача данных и организация межмодульного взаимодействия в задачах автоматизации промышленных объектов. //Труды 4-го сибирского конгресса по прикладной и индустриальной математике (ИНПРИМ-2000), Новосибирск 2000.

77. А.Н. Бевзов, С.А. Лылов. Проектирование коммуникационной системы в задачах автоматизации технологических объектов. Датчики и системы. 2001.

78. К.Джамса, К.Коуп. Программирование для интернет. Санкт-Петербург: Питер, 1996.

79. А.В. Фролов, Г.В. Фролов. Библиотека системного программиста. Т. 17. Операционная система Microsoft Windows 3.1. Москва: Диалог-МИФИ, 1995.

80. Буч. Г., Рамбо Д., Джекобсон А. Язык UML. Руководство пользователя. М. 2000.

81. Бевзов А.Н. Модель единой коммуникационной системы в задачах автоматизации промышленных объектов. // Труды международной конференции "(ИСТ 2000)". Новосибирск, 2000.

82. J.C. Brice, Crystal Growth Processes (New York, John Wiley & Sons, 1986).

83. B.E. Зюбин, B.H. Котов и др. Базовый модуль, управляющий установкой для выращивания монокристаллов кремния. Датчики и системы. 2004. № 12. с. 17-21.

84. А.Н. Бевзов, С.В. Окунишников, А.В. Курочкин. Программное обеспечение оператора для контроля и управления процессом выращивания монокристаллом кремния. Кремний-2004. Тезисы докладов совещания. Иркутск, 2004, с.79.

85. А.Н. Бевзов, ^Окунишников С.В. Курочкин А.В. Программное обеспечение оператора установки по выращиванию монокристаллов ' кремния. Датчики и системы, 2004, № 12, с.27-29.

86. БДП база данных параметров1. ВР временной ряд1. ГЦ гармонический центр1. ЕЯ естественный язык1. ЗНП значение наблюдаемойпеременной

87. ИПС Информационно-поисковая система

88. ИПЯ Информационно-поисковый язык

89. КС — Ключевое слово ЛЕ лексическая единица ЛП - лингвистическая переменная Модуль ИКС - модуль поиска по ключевым словам

90. Модуль ППК модуль поиска попризнакам контекста1. НЛ нечеткая логика1. НП наблюдаемая переменная1. ОС операционная система

91. ООП Объектно-ориентированноепрограммирование1. ПредГЦ область перед ГЦ

92. ПослеГЦ — область после ГЦ1. ПС повторяющееся слово1. ПМ Поисковые машины1Ш паттерн проектирования 1111 — поисковое предписание ПО - программное обеспечение ПОД — поисковый образ документа РСК - распределенная система контроля

93. СТК система термоконтроля УП — Унифицированный процесс УПД - Узел передачи данных ФП - Фазовые переменные ХФ — характеристическая функция

94. ХВР — хаотичный временной ряд, полученный в результате хаотичного перемешиваниятекста, из которого уже и получается необходимый для той или иной модели BP ЭС — экспертная система

95. Словарь сокращений (англ.)

96. API Application Program Interface ATL - Active Template Library MFC — Microsoft Foundation Classes