Инструментальное средство для создания гибких информационно-аналитических систем тема диссертации и автореферата по ВАК РФ 05.13.11, кандидат технических наук Павлов, Александр Иннокентьевич

• Павлов, Александр Иннокентьевич
• кандидат технических наук
• 2005

Оглавление диссертации кандидат технических наук Павлов, Александр Иннокентьевич

Введение.

Глава 1. Аналитический обзор.

1.1. Современные инструментальные средства для создания информационно-аналитических систем.

1.2. Проблемно-ориентированные инструментальные средства.

1.3. Информационные технологии в задачах исследования и обеспечения надежности механических систем.

1.4. Онтология, как средство структурированного хранения знаний.

1.5. СУБД Cache.

Выводы.

Глава 2. Адаптивный подход к реализации информационно-аналитических систем.

2.1. Адаптивный подход к реализации информационно-аналитических систем.

2.1.1. Описание проблемы.

2.1.2. Описание подхода.

2.2. Моделирование стандартных функций информационно-аналитической системы.

2.2.1. Моделирование функций "Ввод новой и изменение существующей информации"

2.2.2. Моделирование функции "Просмотр информации".

2.2.3. Моделирование функции "Создание пользовательских запросов".

2.3. Моделирование проблемно-ориентированных функций информационно-аналитической системы.

2.3.1. Использование когнитивной графики при создании информационноаналитических систем.

Выводы.

Глава 3. Представление знаний предметной области.

3.1. Моделирование знаний предметной области.

3.1.1. Модель онтологии предметной области.

3.1.2. Этапы создания модели предметной области.

3.2. Моделирование программного средства для создания модели предметной области в виде онтологии.

3.2.1. Создание базы данных.

3.2.2. Извлечение понятий онтологии из существующей базы данных.

3.2.3. Передача знаний из онтологии во внешнюю систему.

3.2.4. Извлечение знаний из существующей базы данных.

3.3. Реализация информационно-аналитической системы для работы с онтологией предметной области.

3.3.1. Хранение онтологии.

3.3.2. Функции стандартного манипулирования данными.

3.3.3. Проблемно-ориентированные функции.

Выводы.

Глава 4. Проблемно-ориентированное инструментальное средство для создания информационно-аналитических систем.

4.1. Концепция проблемно-ориентированного инструментального средства.

4.2. Моделирование проблемно-ориентированного инструментального средства.

4.2.1. Функции проблемно-ориентированного инструментального средства.

4.2.2. Архитектура проблемно-ориентированного инструментального средства.

4.3. Реализация проблемно-ориентированного инструментального средства.

4.4. Методика создания информационно-аналитической системы.

4.5. Реализация информационно-аналитической систем с помощью проблемно-ориентированного инструментального средства.

4.5.1. Моделирование предметной области надежность механических систем.

4.5.2. Информационно-аналитическая система учета оборудования предприятия.

4.5.3. Автоматизированное рабочее место врача-эпидемиолога.

Выводы.

Введение диссертации (часть автореферата) на тему «Инструментальное средство для создания гибких информационно-аналитических систем»

Актуальность темы

Процесс создания информационно-аналитических систем для решения задач в сложных и слабоформализованных предметных областях характеризуется многократными изменениями в требованиях в связи с различными уточнениями и дополнениями функциональности и модели предметной области. Изменения в требованиях обусловливают необходимость внесения изменений в разработанные функциональные модули, структуру базы данных, базы знаний и пользовательский интерфейс информационно-аналитической системы. Необходимость модификации разрабатываемой системы, особенно на завершающих стадиях проекта, когда стоимость внесения изменений максимальна, может вызвать крах проекта или же создание некачественной информационно-аналитической системы. Таким образом, задачи моделирования и программной реализации методов, обеспечивающих автоматическую адаптацию (гибкость) к изменениям в модели предметной области, является актуальной, т.к. позволяет повысить эффективность процесса разработки и развития информационно-аналитических систем [Липаев-02, Буч-98, Васильев-99, Вендров-98, Геловани-01, Головина-02, Мартин-04, Якобсон-02, Трахтенгерц-04, Рыбина-02, Розенберг-02 и др.].

Обеспечение гибкости информационно-аналитических систем особенно актуально в слабоформализованных мультидисциплинарных исследованиях, к которым, в частности, относятся исследования надежности уникальных механических систем, и обусловлено непрерывным развитием методов исследования и решения задач на стыке различных научных дисциплин. Например, таких, как материаловедение и физика твердого тела, физика и механика разрушения, физико-химическая механика материалов и сопротивление материалов, диагностика технического состояния и прогнозирование остаточного ресурса и других [Махутов-01, Рябинин-00 и др.].

Теория надежности механических систем требует дальнейшего развития [Алымов В.Т., Берман А.Ф., Болотин В.В., Васильченко Г.С., Гаденин М.М., Когаев В.П., Махутов Н.А., Мешалкин В.П., Москвичев В.В., Лепихин A.M., Рембеза А.И., Рябинин И.А., Северцев Н.А., Слепцов О.В., Тимашев С.А, и др.], которое в значительной степени обусловлено возможностями современных информационных технологий, обеспечивающих обработку неколичественной информации. Необходимость обеспечения и восстановления надежности уникальных механических систем в значительной степени связано с проблемой обеспечения техногенной безопасности, т.к. в подавляющем большинстве случаев источником техногенных чрезвычайных ситуаций являются отказы механических систем, используемых для реализации, например, химических, нефтехимических и энергетических процессов при высоких значениях технологических параметров опасных сред.

Проблемам повышения эффективности программирования и разработки проблемно-ориентированных инструментальных средств, автоматизирующих процесс создания информационно-аналитических систем для слабоформализо-ванных предметных областей, посвящены работы Башлыкова А.А., Бритки В.Б., Вязила Е.Д., Геловани В. А., Мешалкина В.П., Трахтенгерца Э.А., Гавр иловой Т.А., Хорошевского В.Ф., Рыбиной Г.В., Ноженковой Л.Ф., Хмелыюва А.Е., Пышагина С.В., Смирна В.В., Левина Д. Е., Душкина Р.В., Буча Г., Джекобсона А., Мартина Р.К., Ньюкирка Д.В., Косса Р.С., Лармана К., Рамбо Д., Хеггинса Д. и других.

Цель исследования

Повысить эффективность и качество разработки информационно-аналитических систем для исследования и обеспечения надежности уникальных механических систем за счет создания и применения инструментального средства, автоматизирующего процесс разработки.

Задачи исследования

Процесс создания инструментального средства представлен следующими задачами:

Обеспечить инструментальное средство свойствами для создания и модификации модели предметной области. В том числе:

• разработать модель представления знаний предметной области;

• разработать модель программного средства для создания модели предметной области;

• разработать программное средство для создания модели предметной области.

Обеспечить инструментальное средство свойствами для реализации информационно-аналитических систем. В том числе:

• разработать модель информационно-аналитической системы, отражающую функции ввода, просмотра и изменения существующей информации, создание пользовательских запросов (далее функции стандартного манипулирования данными);

• выполнить программную реализацию модуля, обеспечивающего выполнение функций стандартного манипулирования данными;

• разработать модель информационно-аналитической системы, отражающую функции обработки информации методами искусственного интеллекта, статистического анализа, численными методами и т.п. (далее проблемно-ориентированные функции);

• выполнить программную реализацию модуля, обеспечивающего выполнение проблемно-ориентированных функций;

• разработать модель и выполнить программную реализацию проблемно-ориентированного инструментального средства.

Разработать информационно-аналитическую систему, обеспечивающую подготовку данных и знаний для решения задач исследования и обеспечения надежности механических систем с помощью реализованного проблемно-ориентированного инструментального средства.

Объект исследования - проблема автоматизации процесса создания информационно-аналитических систем.

Предмет исследования - инструментальное средство, обеспечивающее автоматизацию процесса разработки информационно-аналитических систем.

Методы исследования. В работе использовались принципы и методы системного анализа, методология объектно-ориентированного подхода, методы искусственного интеллекта, теория объектно-ориентированных баз данных.

Защищаемые положения:

1. Концепция адаптивного (гибкого) подхода к реализации информационно-аналитических систем.

2. Модель (система знаний) предметной области "надежность механических систем" в виде онтологии.

3. Программное средство, предоставляющее непрограммирующим пользователям возможность описания предметной области в виде иерархии существующих объектов и связей между ними.

4. Модели н программная реализация методов, обеспечивающих автоматическую реализацию функций информационно-аналитической системы, обеспечивающих ввод, просмотр и изменение существующей информации, создание пользовательских запросов.

5. Проблемно-ориентированное инструментальное средство для непрограммирующих пользователей, обеспечивающее поддержку при создании информационно-аналитических систем.

Научная новизна полученных результатов

1. Впервые предложена концепция адаптивного подхода, отличающаяся совместным использованием методологий управляемой данными разработки приложений (Data (Metadata) Driven Application Development) [Perera-04] и быстрой разработки программ (Agile Software Development) [Map-тин-04], реализация которой обеспечивает функциям информационно-аналитической системы возможность работы в любой предметной области без изменений исходного кода и перекомпиляции.

2. Впервые разработана модель предметной области "надежность механических систем". Формализованы ключевые понятия предметной области.

3. Разработана архитектура проблемно-ориентированного инструментального средства, реализующая предложенную концепцию адаптивного подхода и обеспечивающая непрограммирующим пользователям возможность создания информационно-аналитических систем.

4. Созданы модели и осуществлена программная реализация методов, обеспечивающих автоматическую реализацию функций стандартного манипулирования данными.

Практическая значимость. Разработанное инструментальное средство обеспечивает непрограммирующих пользователей возможностью использования современных информационных технологий для автоматизации своей деятельности. Инструментальное средство также автоматизирует реализацию рутинных функций стандартного манипулирования данными, что позволяет профессиональным разработчикам существенно повысить эффективность труда.

Внедрение. Разработанная программная система используется в Институте машиноведения Российской академии наук (ИМАШ РАН) и ИДСТУ СО РАН.

Связь работы с научными планами института и программами РАН.

Исследование выполняется в соответствии с планом фундаментальных исследований ИДСТУ СО РАН по проекту "Методы системного анализа и оптимального управления с приложениями к техническим, природно-производственным и социальным системам" и по программе 16 Отделения энергетики, машиностроения, механики и процессов управления РАН «Динамика и устойчивость многокомпонентных машиностроительных систем с учетом техногенной безопасности», проект № 3.16 «Разработка основ моделирования и обеспечения устойчивости многокомпонентных машиностроительных систем при экстремальных условиях функционирования» (рук. проекта д.т.н. А.Ф. Бер-ман).

Личный вклад автора заключается в постановке и реализации задач исследования; обеспечении и формулировке основных положений научной новизны и практической значимости работы; формализации и моделировании данных и знаний; в программной реализации инструментального средства для создания информационно-аналитических систем и онтологий.

Логическая модель онтологии и детализация онтологических понятий является неделимой с научным руководителем О.А. Николайчук, логическая модель базы данных оборудования является неделимой с научным руководителем О.А. Николайчук и соисполнителем исследований А.Ю. Юриным, что отражено в совместных публикациях.

Апробация результатов

Результаты работы докладывались на Всероссийской конференции "Ин-фокоммуникационные и вычислительные технологии и системы" (Улан-Удэ, 2003 г.); IV Всероссийской конференции молодых ученых по математическому моделированию и информационным технологиям (Красноярск, 2003 г.); Международной конференции "Разрушение и мониторинг свойств металлов" (Екатеринбург, 2003 г.); Школах-семинарах молодых ученых, аспирантов и студентов г. Иркутска "Математическое моделирование и информационные технологии: управление, искусственный интеллект, прикладное программное обеспечение, технологии программирования" (Иркутск, 2003-2004 гг.); III Всероссийской конференции "Математика, информатика, управление" (Иркутск, 2004 г.); Международной конференции "Интеллектуальные системы" (IEEE AIS'04, Дивно-морское, 2004 г.); V Международной конференции "Искусственный интеллект-2004" (Кацивели, 2004 г.); V Всероссийской конференции с международным участием "Новые информационные технологии в исследовании сложных структур" (Иркутск, 2004 г.); Конференциях "Ляпуновские чтения & Презентация информационных технологий" (Иркутск, 2002-2004 гг.); Научно-образовательном семинаре Центра исследования устойчивости и нелинейной динамики и кафедры математической кибернетики Московского авиационного института (Москва, 2005г.).

Публикации. По теме диссертации опубликовано 20 работ. В том числе три в изданиях, рекомендованных ВАК, десять публикаций в трудах международных конференций и два Свидетельства об официальной регистрации программных продуктов.

Благодарности. Автор благодарит д.т.н. проф. А.Ф. Бермана и к.т.н. с.н.с. О.А. Николайчук за руководство диссертационной работой.

Структура диссертации

Первая глава содержит обзор известных исследований в области создания инструментальных средств для создания информационно-аналитических систем. В обзоре освещаются основные идеи наиболее известных из реализованных в настоящее время инструментальных средств.

Вторая глава содержит описание концепции адаптивного подхода к реализации информационно-аналитических систем, модели адаптивной реализации стандартных и проблемно-ориентированных функций информационно-аналитической системы.

Третья глава посвящена проблеме моделирования предметной области. Описывается применение онтологии для моделирования предметной области. Представлено моделирование и реализация информационно-аналитической системы для работы с онтологией предметной области.

В четвертой главе представлена концепция создания проблемно-ориентированного инструментального средства, базирующаяся на применение онтологии для моделирования предметной области и адаптивного подхода для реализации функций информационно-аналитической системы. Представлены модели и реализация проблемно-ориентированного инструментального средства, методология создания информационно-аналитических систем и примеры создания информационно-аналитической систем.

Диссертация содержит 127 страниц текста, в том числе 72 рисунка, 1 таблица, 167 наименований библиографии, приложение.

Заключение диссертации по теме «Математическое и программное обеспечение вычислительных машин, комплексов и компьютерных сетей», Павлов, Александр Иннокентьевич

Выводы

Разработана концепция проблемно-ориентированного инструментального средства, обеспечивающего:

• создание модели произвольной предметной области в виде онтологии; возможность создания информационно-аналитических систем непрограммирующими специалистами-предметниками. Разработано проблемно-ориентированное инструментальное средство для создания информационно-аналитических систем автоматизирующих процесс исследования и обеспечения надежности механических систем. Создана онтология предметной области "Надежность механических систем", обеспечивающая унифицированный понятийный аппарат, отражающий на едином лингвистическом уровне сущность механизмов формирования и выявления признаков технического состояния. Разработана информационно-аналитическая система оборудования предприятия, обеспечивающая подготовку данных для интеллектуальной информационно-аналитической системы исследования технического состояния деталей машин и конструкций [Юрин-05].

Заключение

Основными результатами диссертационной работы являются:

• Концепция, обеспечивающая адаптивность информационно-аналитической системы благодаря совместному использованию методологий управляемой данными разработки приложений [Регега-04] и быстрой разработки программ [Мартин-04] для создания информационно-аналитических систем, что обеспечивает возможность использования информационно-аналитической системы в любой предметной области. Применение концепции в создании информационно-аналитических систем обеспечивает:

Устойчивость разработанных информационно-аналитических систем к любым изменениям в модели предметной области.

Независимость разработанных информационно-аналитических систем от СУБД.

Возможность многократного повторного использования разработанных программных модулей без их модификации.

Существенную автоматизацию процесса создания информационно-аналитической системы.

Возможность концентрации внимания разработчиков на создании эффективной модели предметной области.

• Модель представления знаний предметной области "надежность механических систем".

• Программная реализация информационно-аналитической системы для работы с онтологией. Информационно-аналитическая система обеспечивает: создание эффективных моделей для сложных и (или) слабоформализованных предметных областей в виде онтологии предметной области; согласование знания экспертов на основании механизма онтологии предметной области. автоматизацию этапа реализации информационно-аналитической системы.

• Проблемно-ориентированное инструментальное средство, предоставляющее непрограммирующим пользователям возможность создания информационно-аналитических систем.

• Информационно-аналитическая система оборудования предприятия, обеспечивающая подготовку данных для интеллектуальной информационно-аналитической системы исследования технического состояния деталей машин и конструкций [Юрин-05].

Возможность создания произвольных запросов к базе данных с помощью специального мастера в терминах естественного языка предметной области обеспечивает разрабатываемым систе*мам высокую комфортность работы для специалистов предметников.

Применение когнитивной графики при создании пользовательского интерфейса обеспечивает высокую комфортность работы и минимизирует время, необходимое пользователям на освоение информационно-аналитической системы.

Направления дальнейших исследований Дальнейшие исследований будут посвящены развитию предложенного математического и программного обеспечения. Планируется расширить набор функций стандартного манипулирования данными функцией вывода на печать произвольных запросов, развитие созданной онтологии надежности механических систем, а также обеспечить возможность использования, разрабатываемых с помощью инструментального средства, приложений в реальном масштабе времени.

Список литературы диссертационного исследования кандидат технических наук Павлов, Александр Иннокентьевич, 2005 год

1. Адаптивные снстемы-72. Адаптивные системы. Выпуск 1 / Под ред. JI. А. Растригина. -Рига Знание, 1972.- 156 с.

2. Асратян-04. Асратян Р.Э., Козлов А.Д., Лебедев В.Н., Маракапов И.Н. Распределенная интегрированная информационная система поддержки принятия решений // Проблемы управления. 2004. - № 2. - С. 14-20.

3. Бадд-97. Бадд, Тимоти. Объектно-ориентированное программирование в действии: Пе-рев. с англ. СПб.: Питер, 1997.-464 е.: ил.

4. Бахмудов-04. Бахмудов Р.М.-Р., Терелянский П.В. Концепция распределенной системы поддержки принятия решений //Известия вузов. Машиностроение. 2004. - №7.- С. 4953.

5. Башлыков-02. Башлыков А.А., Еремеев А.П. Экспертная диагностическая система в составе интеллектуальной системы поддержки принятия решений реального времени // Новости искусственного интеллекта. 2002. - № 3 - С.35-40.

6. Бсрс'/кпова-01. Баженова И.Ю. Delphi 5. Самоучитель программиста. -М.: Кудиц-Образ, 2001.-336 с.

7. Бсрмаи-94. Берман А.Ф. Формализация эмпирического смысла процесса отказа уникальных механических систем // Проблемы машиностроения и надежности машин. 1994. -№ 3. - С.89-95.

8. Бермап-98. Берман А.Ф. Деградация механических систем. Новосибирск: Наука, 1998. - 320 с.

9. Бсрман-04а. Берман А. Ф., Николайчук О.А., Павлов А.И., Юрин А.Ю. Онтология надежности механических систем // Искусственный интеллект. Донецк: Наука I оевгга, 2004. -№3.-С.266-271.

10. Бсрмаи-046. Берман А.Ф., Николайчук О.А., Павлов A.M., Юрин А. 10. Инструментальное средство идентификации состояний механических систем // Искусственный интеллект.- Донецк: Наука I оевпга, 2004. № 4,- С.268-275.

11. Благодатских-03. Благодатских В,А, Волонип В.А, Поскакалов К.Ф. Стандартизация и разработка программных средств: Учеб. пособие. М.: Финансы и статистика, 2003. - 288 е.: ил.

12. Болотнн-90. Болотин В.В. Ресурс машин и конструкций. М.: Машиностроение, 1990. -448 с.

13. Вапш-01. Вагин В.Н., Еремеев А.П. Некоторые базовые принципы построения интеллектуальных систем поддержки принятия решений реального времени // //Изв. РАН. ТиСУ. -2001.-№ 6.-С.114-123.

14. Вагнн-02. Вагин В.Н. Знание в интеллектуальных системах // Новости искусственного интеллекта. 2002. - № 6.- С.8-18.

15. Вагнн-04. Вагин В.Н., Головина Е.Ю., Загорянская А.А., Фомина Н.В. Достоверный и правдоподобный вывод в интеллектуальных системах. / по ред. Вагина В.Н., Поспелова Д.А. М.: Физматлит, 2004. -704 с.

16. Васильсв-99. Васильев С.Н. К интеллектному управлению// Оптимизация, управление, интеллект. 1999. -№3.-С.4-67.

17. Гаврнлов-01. Гаврилов А.В. Системы искусственного интеллекта: Учеб. пособие: в 2-х ч. Новосибирск: Изд-во НГТУ, 2001. - Ч. 1. - 67 с.

18. Грнзпов-00. Грязное А.В. Основные требования к системам поддержки принятия решений // Банковские Технологии. 2000. - № 3.

19. Дворянкин-ОЗб. Дворянкип A.M., Сшыивая М.Б., Жукова И.Г. Искусственный интеллект. Моделирование рассуждений и формальные системы. Учеб.пособие Волгоград: Изд-во ВГТУ, 2003.- 140 с.

20. Девятков-01. Девятков В.В. Системы искусственного интеллекта: Учеб. пособие для вузов. М.: Изд-во МГТУ им. Н.Э. Баумана, 2001. - 352 е., ил.

21. Дейт-04. Дейт К. Дж., Дарвен X. Основы будущих систем баз данных. Третий манифест. Изд. 2-е. /Пер. с англ. М.: Янус-К, 2004. - 656 е., ил.

22. Джексон-01. Джексон, Питер. Введение в экспертные системы.: Пер. с англ.: Учеб. пособие. М.: Вильяме, 2001. - 624 е.: ил.

23. Еремеев-ОЗб. Еремеев А.П. Об интеграции моделей представления и оперирования знаниями в интеллектуальных системах поддержки принятия решений // Сб. тр. Научной сессии МИФИ-2003. В 14 т. Т. 3. - М.: МИФИ, 2003. - С.18-19.

24. Коголев-04. Жоголев Е.А. Технология программирования. М.: Научный мир, 2004. -216 с.

25. Инфор.матика-01. Информатика: Учебник. 3-е перераб. Изд. /Под ред. Проф. Н.В. Макаровой. - М.: Финансы и статистика, 2001. - 768 е.: ил.

26. ИИ-90.Искусственный интеллект. В 3-х кн. Кн. 2. Модели и методы: Справочник / Под ред. Поспелова Д.А. - М.: Радио и связь, 1990. - 304 е.: ил.

27. Калшшченко-96. Л.А.Калиничеико Стандарт систем управления объектными базами данных ODMG-93 // Системы Управления Базами Данных . 1996 - № 1. С. 102-109 (http://lib.csu.ni/dl/bases/prg/dbms/1996/01/source/standard.html)

28. Калянов-96. Каляное Г.Н. CASE структурный системный анализ. М.: Лори. 1996. - 242 с.

29. Кватрани-03. Кватрани Терри. Визуальное моделирование с помощью Rational Rose 2002 и UML.: Пер. с англ. М.: Вильяме, 2003. - 192 е.: ил.

30. Кнрстеп-01. Кирстен В., Притер М., Рериг Б., Шульте П. СУБД Cache: объектно-ориентированная разработка приложений. Учебный курс. СПб.: Питер, 2001. - 384 е.: ил.

31. Корнеев-00. Корнеев В.В., Гареев А.Ф., Васютин С.В., РайхВ.В. Базы данных. Интеллектуальная обработка информации. М.: Нолидж, 2000. - 352 е., ил.

32. Козлов-99. Козлов В.А. Открытые информационные системы. -М.: Финансы и статистика, 1999.-224 е.: ил.

33. Коуд-99. Коуд Петер, Порт Дэвид, Мейфилд Марк Объектные модели. Стратегии, шаблоны и приложения.: Пер. с англ. М.: Лори, 1999. - 432 е.: ил.

34. Крачтеи-02. Крачтен Филипп Введение в Rational Unified Process. 2-е изд.: Пер. с англ. -М.: Вильяме, 2002. 240 е.: ил.

35. Ларичев-96. Ларичев О.И., Мошкович Е.М. Качественные методы принятия решений. -М.: Наука, 1996.

36. Ларичев-ОЗб. Ларичев О.И., Афанасьев В.М., Чугунов Н.В. Web-конструктор для построения систем поддержки принятия решений // Новости искусственного интеллекта. -2003. -№ 4. С.21-25.

37. Ларман-01. Ларман К. Применение UML и шаблонов проектирования.: Пер. с англ. М.: Вильяме, 2001.-496 с.

38. Лнтвак-04. Литвак Б.Г. Экспертные технологии в управлении: Учебное пособие. 2-е изд. - М.: Дело, 2004. - 400 с.

39. Лукьянов-00. Лукьянов А.В. Управление техническим состоянием роторных машин. -Иркутск: ИрГТУ, 2000. 230 с.

40. Мартнн-04. Мартин, Роберт С. Быстрая разработка программ: принципы, примеры, практика.: Пер. с англ. М.: Вильяме, 2004. - 752 е.: ил.

41. Мажаров-00. Мажаров Л.Г. Онтология холономии // Труды II Международной конференции «Проблемы управления и моделирования в сложных системах». — Самара, 2000. — С.117-124.

42. Махутов-01. Махутов Н.А. Безопасность России. Правовые, социально-экономические и научно-технические аспекты. Региональные проблемы безопасности. Красноярский край. М.:МГФ «Знание», 2001. - 576с.

43. Мацяшек-02. Мацяшек, Лешек А. Анализ требований и проектирование систем. Разработка информационных систем с использованием UML.: Пер. с англ. М.: Вильяме, 2002. -432 с.: ил.

44. Москвичев-02. Москвичев В.В. Основы конструкционной прочности технических систем и инженерных сооружений: в 3 ч. Новосибирск: Наука, 2002. -4.1: Постановка задач и анализ предельных состояний. - 106 с.

45. Мюллер-02. Мюллер Роберт Дж. Базы данных и UML. Проектирование.: Пер. с англ. -М.: Лори, 2002.-420 е.: ил.

46. Нейбург-02. Нейбург ЭрикДж., Максимчук Роберт А. Проектирование баз данных с помощью UML.: Пер. с англ. М.: Вильяме, 2002. - 228 е.: ил.

47. Павлов-04. Павлов А.И. Онтология надежности и безопасности сложных технических систем // Материалы IV Байкальской школы-семинара «Математическое моделирование и информационные технологии». Иркутск Ангасолка, 14-20 марта 2004 г. - Иркутск, 2004.-С.28.

48. Поиов-95. Попов Э.В. Экспертные системы реального времени // Открытые системы. — 1995. -№ 2. (http://www.osp.nl/os/1995/02/66.htm).

49. Понов-96. Попов Э.В., Фоминых И.Б., Кисель Е.Б., Шапот М.Д. Статические и динамические экспертные системы: Учеб. пособие. М.: Финансы и статистика, 1996. - 320 е.: ил.

50. Посиелов-88. Поспелов Г. С. Искусственный интеллект основа новой информационной технологии. - М.: Наука, 1988. - 280 е.: ил.

51. Рыбипа-01а. Рыбина Г.В. Современные экспертные системы: тенденции к интеграции и гибридизации. //Приборы и Системы. Управление, Контроль, Диагностика. 2001. - № 8.- С.18-21.

52. Рыиппа-016. Рыбина Г.В., Пышагин С.В., Смирнов ВВ., Левин ДЕ., Душкин Р.В. Инструментальный комплекс АТ-ТЕХНОЛОГИЯ для поддержки разработки интегрированных экспертных систем: Учеб пособие. М.: МИФИ, 2001. - 100 с.

53. Рябннин-00. Рябинин И.А. Надежность и безопасность структурно-сложных систем. СПб, Издательство "ПОЛИТЕХНИКА", 2000,15 а. л.

54. Стсрнпн-03. Стернин М.Ю., Шепелев Г.И. Метод представления знаний в интеллектуальных системах поддержки экспертных решений // Новости искусственного интеллекта.- 2003. № 4. - С.26-34.

55. Стогпнн-04. Стогний А.А., Рыбаков JT.A. Роль и место структурного анализа при создании систем информационно-аналитической поддержки организаций // УСиМ. 2004. -Ms 5. - С.3-10.

56. Сугак-01. Сугак Е.В., Василенко Н.В., Назаров Г.Г., Паньшин А.Б., Каркарин А.П. Надежность технических систем: Учебное пособие. 2-е изд.- Красноярск: НИИ СУВПТ, 2001.-608с.

57. Трахтепгсрц-02. Трахтенгерц Э.А. Неопределенность в моделях компьютерных систем поддержки принятия решений (часть 3) // Новости искусственного интеллекта. 2002. -№ 3. - С.13-21.

58. Уотермен-89. Уотермен Д. Руководство по экспертным системам: Пер. с англ. М.: Мир, 1989.-388 с.

59. Фридман-00. Фридман A.JI. Основы объектно-ориентированной разработки программных систем. М.: Финансы и статистика, 2000. - 192 е.: ил.

60. Хенес-Рот-87. Построение экспертных систем: Пер. с англ./ Под ред. Хейеса-Рота Ф., Уотермана Д., Лената Д. М.: Мир, 1987.-441 е., ил.

61. Хомопеико-03. Хомоненко А.Д и dp. Delphi 7. СПб.: БХВ - Петербург, 2003. - 1216 е.: ил.

62. Частиков-03. Частиков А.П., Гаврилова Т.А., Белов Д.Л. Разработка экспертных систем. Среда CLIPS. СПб.: БХВ-Петербург, 2003. - 608 с: ил.

63. Черморуцкип-01. Черноруцкий И.Г. Методы оптимизации и принятия решений: Учеб.пособие. СПб.: Лань, 2001. - 384 с.

64. Чериоруцкий-05. Черноруцкий И.Г. Методы принятия решений: Учеб.пособие. СПб.: БХВ-Петербург, 2005. - 416 е.: ил.

65. Эрлих-94. ЭрлихА.И. Проблемы моделирования в интеллектуальных системах // Вестник МГТУ. Приборостроение. — 1994. №1. - С.29-33.

66. Юсупов-00. Юсупов P.M., Заболоцкий В.П. Научно-методологические основы информатизации. СПб.: Наука, 2000. - 455 е., ил.

67. ODB-Jupiter. Описание ООБД ODB-Jupiter http://www.inteltec.ru OMG] Introduction to OMG's Unified Modeling Language™ (UML®) http://www.omg.orti/gettingstarted/what is uml.htm

68. Selic-98. Sclic В., Rumbaugh J. Using UML for Modeling Complex Real-Time Systems. Ob-jecTime. http://www.obiectime.on.ca/. 1998, 22 p.