Интеграция баз данных для информационной поддержки принятия решений в области неорганического материаловедения на основе технологии хранилищ данных тема диссертации и автореферата по ВАК РФ 05.13.01, кандидат наук Поляков, Александр Евгеньевич

• Поляков, Александр Евгеньевич
• кандидат наук
• 2013

Оглавление диссертации кандидат наук Поляков, Александр Евгеньевич

Оглавление

ВВЕДЕНИЕ

1.СИСТЕМНЫЙ ПОДХОД К РАЗРАБОТКЕ ХРАНИЛИЩА ДАННЫХ ПО СВОЙСТВАМ ВЕЩЕСТВ ДЛЯ СИСТЕМ ПОДДЕРЖКИ ПРИНЯТИЯ РЕШЕНИЙ

1.1 актуальность интеграции

1.2 Обзор технологий интеграции данных

1.2.1 Подходы к интеграции средствами EAI, Ell, ETL

1.2.2 Интеграции двух информационных систем с использованием подходов Ы1, ETL, EAI

1.3 Технология хранилищ данных

1.3.1 Структура хранилища данных

1.3.2 Этапы построения хранилища данных

1.3.3 Анализ информационных потоков при использвовании ETL-подхода

1.3.4 Вывод

1.4 Обзор ИС по свойствам неорганических веществ

1.5 Выбор технологической платформы

1.5.1 Производительность и масштабируемость

1.5.2 Безопасность

1.5.3 Интероперабельность

1.5.3 Совокупная стоимость владения

1.5.4 Квадрант Gartner для хранилищ данных

1.5.5 Хранилища данных

1.5.6 Windows Server 2008

1.5.5 Вывод

2. ПРОЕКТИРОВАНИЕ ХРАНИЛИЩА ДАННЫХ ПО СВОЙСТВАМ НЕОРГАНИЧЕСКИХ

ВЕЩЕСТВ

2.1 База данных «фазы»

2.1.1 Описание данных БД «Фазы»

2.1.2 Структура БД «Фазы»

2.2 База данных «Диаграмма»

2.2.1 Описание данных БД «Диаграмма»

2.2.2 Структура БД «Диаграмма»

2.3 База данных «Кристалл»

2.3.1 Описание данных БД «Кристалл»

2.3.1 Стуктура БД «Кристалл»

2.4 Диаграммы потоков данных DFD

2.5 Методология функционального моделирования IDEF0

2.6 Вербальная модель ХД

2.7 ER модель ХД

2.8 Реляционная структура ХД

2.9 Методика извлечения, преобразования и загрузки данных

2.9.1 Процедура извлечения

2.9.2 Процедура преобразования

2.9.3 Процедура загрузки

3. СТРУКТУРА ИНФОРМАЦИОННОЙ СИСТЕМЫ ДЛЯ КОМПЬЮТЕРНОГО

КОНСТРУИРОВАНИЯ НЕОРГАНИЧЕСКИХ ВЕЩЕСТВ

3.1 Методика использования интегрированной ИС при информационной поддержке принятия решений

3.2 Методика компьютерного эксперимента

3.3 Результаты компьютерных экспериментов

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ

ПРИЛОЖЕНИЯ

Введение диссертации (часть автореферата) на тему «Интеграция баз данных для информационной поддержки принятия решений в области неорганического материаловедения на основе технологии хранилищ данных»

Введение

В настоящее время существует огромное количество информационных систем (ИС) в различных предметных областях, что ставит задачу по рациональному использованию необходимой специалистам информации, содержащейся в них, как для информационной поддержки принятия решения, так и для выявления закономерностей с целью формирования новых знаний и прогнозирования неизвестных значений параметров объекта, а так же задачу по обеспечению специалистов в области неорганических соединений высококачественной информацией о свойствах и методиках получения перспективных неорганических веществ. Современные тенденции таковы, что на сегодняшний день, невозможно представить работу химиков-технологов без использования специализированных информационных систем, осуществляющих удаленный доступ через интернет. Разработка информационных систем в области неорганических соединений и материаловедения ведется во всех развитых странах.

На сегодняшний день, существует тренд в разработке и интеграции уже существующих ИС. В России, одним из первых разработчиков такого рода систем является Институт металлургии и материаловедения им. А.А. Байкова РАН (ИМЕТ РАН), если рассматривать зарубежных разработчиков, то наиболее полноценные ИС, разработанные на современных платформах, предлагает NIST (National Institute of Standards and Technology -Национальный институт стандартов и технологий, США) и STN (The Scientific and Technical Information Network - Международная сеть научно -технической информации). Как правило, редко встречается, когда данные, хранящиеся в специализированных ИС и характеризующие целую предметную область, располагаются в одном месте, чаще они разделены и собраны в различных странах и организациях, так же большинство таких ИС имеют платный доступ, что существенно осложняет процесс качественной и полной интеграции ИС.

Интеграция уже существующих систем в области неорганического материаловедения является одним из важнейших и актуальнейших направлений в современной химической промышленности, которая позволит структурировать данные в единое целое, что позволит уменьшить затраты на разработку и поддержку ИС, а так же значительно сократит количество дублированных работ. Новая интегрированная ИС совместно с системой поддержки принятия решений позволит без реального синтеза проводить прогнозирование образования неорганических соединений и оценивать их различные свойства, что существенно облегчит и ускорит поиск специалистами в области неорганического материаловедения перспективных неорганических веществ, необходимых для решения конкретной задачи.

Степень разработанности проблемы Вклад в изучение методик интеграции: A. Halevy (Levy), W. Inmon, D. Calvanese, M. Lenzerini, G. Gottlob, Т. Gruber, A.H. Бездушный, JI.A. Калиниченко, В. А. Серебряков, С. А. Ступников и др. Задачи прогнозирования решали: R. Duda, Р. Hart, К. Fu, L. Kuncheva, JI.A. Растригин, В.П. Гладун, Н.Г. Загоруйко, Ю.И. Журавлев, В.В. Рязанов, О.В. Сенько и др.

Цель работы

Цель работы заключается в информационной поддержке принятия решений при прогнозировании свойств неорганических веществ на основе технологии хранилищ данных.

Для достижения цели работы были поставлены следующие задачи:

• провести системный анализ потоков данных при использовании различных технологий интеграции гетерогенных информационных систем;

• на основе системного подхода разработать архитектуру ИС, в частности разработать схему хранилища данных, а так же разработать методику извлечения, трансформации и загрузки данных в ХД;

разработать методику построения хранилища данных по свойствам веществ для использования конечными пользователями в процессе поддержки принятия решений;

разработать методику применения хранилища данных для прогнозирования свойств веществ;

получение прогнозов образования перспективных неорганических веществ.

Объект исследования

Объектом исследования являются информационные системы в области неорганического материаловедения.

Предмет исследования Предметом исследования является использование технологий интеграции ИС с целью консолидирования информации в области неорганического материаловедения для компьютерного конструирования перспективных неорганических веществ.

Научная новизна разработана архитектура ИС на основе ХД для поддержки принятия решений при прогнозировании свойств веществ;

разработана реляционная структура ХД по свойствам неорганических соединений на основе формализации предметной области;

разработана методика интеграции химической информации на основе технологии хранилищ данных;

разработана методика применения созданного ХД в программном комплексе компьютерного конструирования неорганических соединений.

Теоретическая и практическая значимость В диссертации решается проблема консолидации данных по свойствам неорганических веществ на основе технологии хранилищ данных для информационной поддержки принятия решений при прогнозировании веществ в области неорганического материаловедения.

Разработан программный комплекс, реализующий интегрированную ИС, на базе платформы Microsoft, объединяющий информационные ресурсы по свойствам веществ и технологиям их получения. При помощи этого программного комплекса выполнена интеграция информационных ресурсов, разработанных ИМЕТ РАН совместно с другими организациями России: БД по свойствам неорганических соединений «Фазы», БД по фазовым диаграммам полупроводниковых систем «Диаграмма», БД по свойствам акустооптических, электрооптических и нелинейнооптических веществ «Кристалл». Интегрированное ХД позволяет пользователям получать доступ ко всей информации в рамках ХД и использовать его в качестве источника информации для программ компьютерного конструирования неорганических соединений и СППР.

Применение интегрированной ИС позволяет сократить время, затрачиваемое на поиск полной информации по свойствам и технологиям получения неорганических веществ.

Методология и методы исследования

Структуризация и формализация предметной области выполнена на основе методов структурного системного анализа. В основу решения поставленных задач положены: методология моделирования потоков данных DFD, методология функционального моделирования систем IDEF0, методология проектирования баз данных DDEF1X, теория реляционных баз данных. Для иллюстрации использования ИС в интеллектуальных системах использованы методы индуктивного вывода и компьютерного конструирования неорганических соединений, основанные на обучении ЭВМ распознаванию образов.

Апробация работы

Результаты диссертации обсуждались на научно-технических конференциях «Наукоемкие химические технологии 2011», МИТХТ им. М.В. Ломоносова, Москва, 2011, «Физика - химия и технология неорганических материалов», ИМЕТ РАН, Москва, 2011, «IV Всероссийская научно -

практическая конференция с международным участием «Научное творчество XXI века», Научно - инновационный центр, Красноярск, 2011.

Публикации

Материалы диссертации опубликованы в 3 журналах, рекомендованных ВАК РФ для опубликования результатов диссертационных работ, 2 публикации в сборниках трудов и тезисов докладов конференций и семинаров.

Положения выносимые на защиту

• методология интеграции данных в области неорганического материаловедения;

• системный анализ потоков данных при использовании разных подходов к интеграции;

• системный анализ потоков данных при использовании ЕТЬ подхода;

• методика применения хранилища данных для прогнозирования свойств веществ.

Структура и объем диссертации

Диссертация состоит из введения, трех глав, заключения и приложения, 120 страниц, 18 рисунков и 7 таблиц.

1.Системный подход к разработке хранилища данных по свойствам веществ для систем поддержки принятия решений

В современном информационном пространстве увеличение объёмов информации, которую необходимо обрабатывать специалисту в предметной области, возрастание сложности решаемых задач в условиях необходимости учёта большого числа взаимосвязанных факторов и высокой динамики внешней среды, привели к появления нового рода информационных систем -систем поддержки принятия решений или СППР (Decision Support Systems, DSS), отличающихся от традиционных систем аналогичного назначения тем, что ориентированы на конкретного пользователя с целью обеспечения пользователя нахождения оптимального решения.

Необходимость использования СППР обусловлена тем, что лицам принимающие решения, в дальнейшем JüiP, необходимо принять оптимальное решение, под оптимальным решением понимается решение, принятое пользователем в трудном ситуации, когда он учел все необходимые факторы, возможные последствия, получил оценки лучших экспертов -словом использовал всю имеющуюся информацию в предметной области.

СППР призвана решить 2 основных проблемы в процессе принятия решения:

• предоставление пользователю оптимального решения из множества возможных (оптимизация);

• упорядочивание возможных решений по предпочтительности (ранжирование).

Для создания информационной системы с поддержкой СППР, в первую очередь, необходимо разработать структурную схему СППР, построение осуществлялось в соответствии с методикой проф. В.В. Кафарова [1] (рис. 1.1.) Процесс создания разбивается на несколько шагов:

• формирование главной цели СППР;

• декомпозиция с целью выявления подсистем СППР;

• выявление информационных связей;

• определении роли ЛПР в управляющем воздействии.

На первом шаге формируется главная цель для чего создана СППР, в конкретном случае для компьютерного конструирования веществ, с целью определения свойств веществ, второй шаг заключается в декомпозиции системы, с целью выявления подсистем СППР, которая позволит постепенно и структурированно представить сложный комплекс СППР в виде иерархической структуры отдельных блок - схем, что делает ее менее перегруженной и более наглядной. Третий шаг заключается в выявлении информационных связей, что облегчит понимание взаимодействия между подсистемами СППР. Последний шаг заключается в определение роли ЛПР в управляющем воздействии на систему поддержки принятия решений. В конечном итоге пользователю предоставляется возможность, с учетом предоставляемых прогнозов из СППР, осуществить конструирование неорганических веществ.

Прогнозирование свойств соединений

II. Декомпозиция - Выделение подсистем

III. Выявление информационных связей и установление управляющих

Рис. 1.1. Системный подход к разработке структурной схемы СППР.

В дальнейшем будут рассмотрены методы и технологии необходимы для достижения главной цели диссертационной работы. Для этого необходимо выполнить системный анализ [2] технологий интеграций информационных систем, представить обзор уже существующих баз данных по свойствам неорганических веществ и методиках их получения, а также выбрать оптимальную платформу разработки интегрированной ИС,

основываясь на анализе современных платформ, предоставляемых разработчиками.

1.1 Актуальность интеграции

В связи с увеличением роста химической промышленности, появляются все новые и новые вещества и химические соединения, которые эффективно применяются специалистами. Объемы информации, содержащиеся в ИС, настолько велики, что стандартная система представления результатов работы в виде научных публикация не соответствует требованиям и темпам развития современной химической промышленности в области неорганического материаловедения, что существенно затрудняет специалисту поиск необходимой информации для принятия оперативного решения.

Следовательно, одним из главных приоритетов в условиях развития современной химической промышленности является обеспечение специалистов достоверной информацией о свойствах и технологиях получения современных веществ. На данном этапе качественная информационная поддержка специалистов невозможна без использования специализированных информационных систем в области неорганической химии и материаловедения. В настоящее время насчитывается огромное количество подобных информационных систем. В связи с этим, встают проблемы обмена и организации управления данными, и обеспечения специалистов достоверными данными для принятия решений. Одним из способов решения данной проблемы является интеграция уже существующих информационных систем. В связи с этим в создании единой интегрированной системы в данной диссертационной работе заложены следующие принципы:

• оперативное обновление данных;

• достоверность и полноту данных;

Так же, следует отметить, что по состоянию на 2009 год по данным Forrester Research, Inc. [3] интеграция ИС , по-прежнему, является как одной

из из приоритетнейших задач, так и наиболее затратной в современных крупных корпорациях, подтверждение данных слов отображено на рис 1.2.

Figur* 4 Security And integrator» Concerns Top The List

"Why Isn't your Aim interested in softwife-»s-a-i«r»ltt {SaaSJlT

Security concttrm Integration challenges with other applications Lack of (utiflfMuüort

Complicated pricing models We can't find the- spedftc application we need We're locked in ftnaneiaiiy with ear current vendor

Total cost conowns Ож, total cost of ownershlp> Difficulty and risk of migration or imtattatton Application performance flLe^ downtime, speed)

Don't know

Other

Base. 211 North American and European enterprise software decision makers iperceritages may not total tOO because of rounding}

Source- Entefprise And 5MB Software Survey. North America And Europe. Q4 2009

SOWWi Swr»Wi1*r ЯяышсЪ. inc.

Рис. 1.2. Основные затраты крупных корпораций по областям.

1.2 Обзор технологий интеграции данных

Под интеграцией данных в информационных системах понимается обеспечение единого унифицированного интерфейса для некоторой совокупности неоднородных независимых источников данных. Такими источниками данных могут быть традиционные системы баз данных, поддерживающие различные модели данных (реляционные, объектные, объектно-реляционные, графовые и т.п.), разнообразные унаследованные системы, репозитарии, ,\УеЬ-сайты, файлы структурированных данных. Иначе говоря, речь идет о представлении разнородных данных из множества независимых источников в терминах единой модели данных. Важно заметить, что состав множества источников может быть наперед заданным или динамически пополняемым, источники данных могут обладать неизменным или обновляемым содержание Разработка подходов к интеграции информационных ресурсов - одно из наиболее востребованных

направлений в области информационных систем. Особенно большое внимание она стала привлекать в последние годы. Однако проблема интеграции данных отнюдь не является новой. Первые шаги в этой области относятся еще к середине 70-х годов, когда начались разработки распределенных систем баз данных и когда во многом благодаря отчету ANSI/X3/SPARC сформировались более четкие представления о многоуровневой архитектуре систем баз данных, о моделях данных как инструменте моделирования реальности и об отображении моделей данных.

Речь при этом шла главным образом о поддержке глобальной схемы для совокупности локальных баз данных, функционирующих в разных узлах сети под управлением СУБД, которые поддерживают одну и ту же или, в общем случае, разные модели данных. Позднее несколько более общая формантой задачи была связана с созданием мультибаз и федеративных баз данных, хранилищ данных, различных репозитариев информационных ресурсов, а также приложений Web. В последние годы в широко развернувшихся во многих странах разработках электронных библиотек (Digital Libraries) возникли также проблемы интеграции текстовых информационных ресурсов из различных независимых источников.

В настоящее время выделяют 3 основных подхода подходов к интеграции. Это интеграция корпоративных приложений (Enterprise Application Integration, EAI), интеграция корпоративной информации (Enterprise Information Integration, Ell), программное обеспечение для извлечения, преобразования и загрузки данных (Extract, Transform, Load -ETL). Данные виды интеграции используются для решения широкого круга задач: от интеграции в режиме реального до пакетной интеграции и от интеграции данных и до интеграции приложений. Далее рассмотрим более подробно каждую из технологий [4].

1.2.1 Подходы к интеграции средствами EAI, Ell, ETL

Задача интеграции информации в настоящее время является актуальной для многих организаций, поскольку позволяет повысить эффективность их работы. Этим объясняется большой интерес к данному направлению развития ИТ, и появление множества новых программных продуктов от крупнейших компаний, направленных на решение задач интеграции. Проблема же, однако, заключается в том, разные компании по-разному понимают интеграцию и, следовательно, по-разному подходят к решению задач интеграции. Следует отметить, что это происходит на фоне еще не вполне четко сформировавшегося, размытого терминологического аппарата. Таким образом, необходимость разъяснения сути технологий интеграции и их преимуществ привела в июле 2001 года к созданию лидерами в области интеграции международного консорциума по интеграции (Integration Consortium - 1С). Следует отметить, что до мая 2004 года у консорциума 1С было другое название - консорциум отрасли интеграции корпоративных приложений (EAI Industry Consortium - EAIIC), которое было изменено, поскольку консорциум занимался всеми вопросами интеграции, а EAI является лишь одним из подходов к интеграции. В настоящее время 1С -это международная некоммерческая организация, объединяющая в своих рядах более 50 компаний из различных стран мира. В работе 1С принимают участие не только поставщики программного и аппаратного обеспечения и системные интеграторы, но и потребители технологий интеграции, представители научных кругов. Поскольку 1С задумывался как сообщество, целью которого является единение отрасли интеграции, все члены консорциума могут совместно определять проблемы и разрабатывать решения. По сути роль консорциума 1С в сфере интеграции эквивалентна роли консорциума W3C в области Web-технологий.

Принципы интеграции, заложенные в этих подходах, используются для решения широкого круга задач: от интеграции в режиме реального времени до пакетной интеграции, и от интеграции данных до интеграции приложений.

На рис. 1.3. показано положение названных технологий по отношению к этим двум типам задач. Для интеграции данных в режиме реального времени лучше всего подходит подход EIL Для пакетной интеграции данных - ETL. А для интеграции приложений, в режиме реального времени или пакетном, наиболее подходящим инструментом являются технологии, основанные на подходе EAI. Следует отметить, что ни один из существующих на сегодняшний день подходов к интеграции не способен решить все проблемы, возникающие при объединении ИС.

данные процесс

реальное время

пакетный режим

Рис. 1.3. Подходы к интеграции [5].

Как было отмечено, в настоящее время происходит не только становление терминологической базы в области интеграции, но и развитие самих интеграционных подходов. Вследствие этого наблюдается некоторая неоднозначность в отношении того, каковы функции каждого из трех описанных подходов, и в каких случаях тот или иной подход должен использоваться. Необходимо четко представлять возможности каждого подхода и определить класс задач, для решения которых подходит каждый из подходов. Для понимания различий в назначении интеграционных подходов необходимо привести соответствующие определения, учитывающие их назначения [5]:

• ЕА1 - это интеграционный подход, с помощью которого организация добивается централизации и оптимизации интеграции корпоративных приложений, обычно используя те или иные формы технологии

Источник Intelligent Solutions, Inc

оперативной доставки информации (push technology), которая управляется внешними событиями (event-driven);

• ETL - это интеграционный подход, который преобразует данные (обычно с помощью их пакетной обработки) из операционной среды, включающей гетерогенные технологии, в интегрированные, согласующиеся между собой данные, пригодные для использования в процессе поддержки принятия решений. EIL-технология ориентирована на разные базы данных, например, хранилища данных, витрины или операционные склады данных;

• ЕИ - это подход к интеграции в режиме реального времени несопоставимых типов данных из многочисленных источников как внутри, так и за пределами организации. Инструменты EII обеспечивают универсальный уровень доступа к данным и используют технологию поиска информации (pull technology) или возможности работы по запросам. Подход ЕИ ориентирован на конкретных сотрудников, которые получают информацию через специальную инструментальную панель или отчет.

1.2.2 Интеграции двух информационных систем с использованием подходов Ell, ETL, EAI

Для более полного понимания этих подходов необходимо рассмотреть их взаимосвязь в рамках уже существующей информационной инфраструктуры организации. Для простоты приводится схема использования трех указанных подходов в организации, имеющей две информационные системы, которые необходимо интегрировать. На рис. 1.4. показано, как каждый из этих подходов может быть использован наилучшим образом. Подход EAI интегрирует транзакции двух или более приложений, подход ETL интегрирует данные операционных систем и компонентов поддержки принятия решений, а подход Ell осуществляет виртуальную интеграцию данных из различных источников.

Рис. 1.4. Способы интеграции двух информационных систем с использованием подходов интеграции Ell, ETL, EAI [5].

Проанализируем информационные потоки при разных методах интеграции ИС по свойствам веществ и технологии их производства, учитывая связь интегрированной ИС с системами поддержки принятия решений (СППР) при исследовании и производстве химических соединений для электронной техники (рис. 1.5.).

Рис. 1.5. Архитектура ИС и системный анализ информационных потоков при использовании разных подходов к интеграции.

Подход EAI используется, когда необходимо связать информационные системы в реальном времени. Раньше для обозначения подобного рода интеграции часто использовался термин Business Process Integration (интеграция бизнес-процессов - BPI). Если же речь идет об интеграции ИС разных организаций, то такую интеграцию часто называют В2В-интеграцией (Business-To-Business). Подход EAI применяется также в ситуации, когда необходимо, чтобы изменения, внесенные в одну ИС (обычно это небольшой набор записей), были отражены во всех других ИС. Этот подход используется при решении задач фиксации изменений и их переноса в соответствующие ИС и часто применяется, например, в банковской сфере.

Интеграционный подход ETL оказывается наиболее полезным в том случае, когда необходимо создать хранилище данных (ХД), содержащее хорошо документированные и надежные данные для исторического анализа, например, для анализа временных рядов или многомерных запросов. Этот

подход также используется для интеграции ключевых справочных данных. ЕТЬ-подход незаменим для таких задач, как удаление дублирующихся данных, осуществление процессов проверки качества данных и т.п. ETL-инструменты также используются для создания отдельных витрин данных, обслуживающих конкретное подразделение организации или предназначенных для каких-либо долгосрочных целей. Инструменты ETL предоставляют пользователю возможность запустить повторяющиеся процессы для большей слаженности действий и возможности их многократного использования. Такие процессы включают создание точных технических метаданных, поддерживающих общую целостность среды Business Intelligence (BI).

Подход интеграции Ell [6] предназначен для случаев, когда необходимо создать общий шлюз (gateway) с едиными языком и точкой доступа к несогласованным источникам данных. Такие инструменты предоставляют приложениям и конечным пользователям возможности более гибкого, а также незапланированного доступа к данным. Стоит отметить, что при этом не требуется постоянного использования данных или долговременных целей для получения этого доступа. Помимо традиционных реляционных баз данных, инструменты Ell могут работать с XML и LDAP-источниками, плоскими файлами (ASCII flat-file) и другими нереляционными источниками информации. Инструменты ЕП являются особенно полезными, если есть необходимость добавить к справочным данным хранилища данных дополнительные детали, например, детальную информацию в режиме реального времени (например, сопоставление исторических данных с текущей ситуацией).

Следует отметить, что кроме понимания того, когда необходимо использовать эти подходы, нужно также знать и проблемы, которые им присущи. Во-первых, внедрение этих подходов к интеграции требует от ИТ-персонала глубокого понимания тех требований, которые предъявляются к данным для принятия как тактических, так и стратегических решений.

Применительно к подходу ЕТЪ это означает, что необходимые данные извлекаются, преобразуются и загружаются в виде, пригодном для использования непосредственно аналитиками, системами поддержки принятия решений (СППР) или ЕП-сервером. В случае ЕП-интеграции способы представления данных должны удовлетворять требованиям аналитиков, предъявляемым к построению отчетов, т.е. данные должны быть пригодны для использования в аналитических отчетах. Во всех случаях понимание структур источников данных и требований, предъявляемых к данным, является необходимым шагом при внедрении этих подходов интеграции и, безусловно, оправдывает то время, которое приходится тратить, чтобы достичь этого понимания.

Список литературы диссертационного исследования кандидат наук Поляков, Александр Евгеньевич, 2013 год

Список литературы

1. Кафаров В.В., Дорохов И.Н. Системный анализ процессов химической технологии. - М., Наука, 1976, 500 С.

2. Костров А.В. Системный анализ и принятие решений. - Владимир: ВлГТУ, 1995.

3. http://www.forresterresearch.com.

4. Поляков А.Е., Принцип интеграции БД в Области неорганической химии// Материалы научно - технической конференции «Физика - химия и технология неорганических материалов», ИМЕТ РАН, Москва, 2011.

5. Imhoff С. Understanding the Three E's of Integration EAI, ЕП and ETL. Intelligent Solutions, Inc, April 2005. Available at http://www.intelsols.com.

6. Halevy A. et all. Enterprise Information Integration: Successes, Challenges and Controversies - SIGACM-SIGMOD 2005 Baltimore, Maryland USA

7. Inmon W.H. Building the Data Warehouse. - New-York, John Wiley, 1992.

8. Kimball R. The Data Warehouse Lifecycle Toolkit. - New York: Wiley Computer Publishing, 1998.

9. Колыбанов К.Ю., Панова C.A. Хранилище данных как основа корпоративной информационной системы. // Программные продукты и системы, М., №1, 2007.

10. Поляков А.Е. Интеграция баз данных в области неорганических веществ и материаловедения на основе технологии хранилищ данных // «В мире научных открытий», Выпуск 2 , Красноярск, 2011

11. Belsky A., Hellenbrandt М., Karen V.L., Luksch P. New developments in the Inorganic Crystal Structure Database (ICSD): accessibility in support of materials research and design // Acta Crystallogr. 2002. V.B58. №3. - P.364-369.

12. Wood G.H., Rodgers J.R., Gough S.R., Villars P. CRYSTMET - The NRCC metals crystallographic data file // J.Res.NIST. 1996. V.101. №3. - P.205-215.

13. http://www.nist.gov/srd/nist3.htm.

14. http://www.nist.gov/srd/nistl5.htm.

15. Carr M.J., Chambers W.F., Melgaard D., et al. NIST (Sandia) ICDD electron diffraction database: A database for phase identification by electron diffraction // J.Res.NIST. 1989. V.94. №1. -P.15-20.

16. http://www.npl.co.uk/npl/cmmt/mtdata/sgsub.html.

17. http://www.mst.gov/srd/nist31 .htm.

18. http://www.nist.gov/srd/nistl2.htm.

19. http://physics.nist.gov/cgi-bin/AtData/main_asd.

20. NIST/NRIM High Temperature Superconductors Database: Version 2.0, Standard Reference Data Program, National Institute of Standards and Technology, Gaithersburg, MD.

21. http://www.uni-konstanz.de/ZE/Bib/stn/nistcera.htm.

22. Van Hove M.A, Hermann 1С, Watson P.R. The NIST Surface Structure Database -SSD version4//Acta Crystallogr. 2002. V.B58. №3. -P.338-342.

23. Drago V.J., Kaufman J.G. Technical features of the chemical and materials property data network services on STN international // J.Chem.Inf.and Comput.Sci. 1993. V.33. №1.-P.46-51.

24. 10 years STN International. Databases in Science & Technology. 1993. FIZ Karlsruhe. STN Service Center Europe. - 45 p.

25. Helter S.R. NIST/EPA/MSDC mass spectral database, PC version 3.0 // J.Chem.Inf. and Comput.Sci. 1991. V.31. №2. -P.352-354.

26. Киселева Н.Н., Кравченко Н.В. Банк данных по свойствам тройных неорганических соединений как основа для компьютерного конструирования новых веществ // Журн.неорган.химии. 1992. Т.37. №3. - С.698 - 702.

27. Акчурин Р.Х., Берлинер Л.Б. Информационно-расчетная система для компьютерного моделирования процессов жидкофазной эпитаксии // Изв.ВУЗов. Материалы электронной техники. 1998. №2. - С.51-56.

28. Mishima Y., Ishino S., Iwata S. An approach to information processing of phase diagrams//Mater.Sci.andEng. 1973. V.ll. №3. -P.163-176.

29. Голикова M.C., Бурханов Г.С., Киселева H.H. и др. Банк данных по свойствам акустооптических кристаллов неорганических соединений // Изв.АН СССР. Неорган.материалы. 1989. Т.25. №4. - С.700-701.

30. . Xu L., Li G., Wang S., et al. CIAC comprehensive information system of rare earths //J.Chem.Inf. and Comput.Sci. 1991. V.31. №3. -P.375-380

31. http://www.crystalimpact.com/pauling.

32. Морозов Е.Г., Ратнер И.М., Авербух B.M. и др. Реализация банка данных по люминофорам на персональном компьютере // Неорган.материалы. 1993. Т.29. №10. - С.1332-1337.

33. Fokin L., Popov V., Kalashnikov A., et al. Joint Russian and Bulgarian Academies of Sciences Database of intermolecular potentials and diffusion coefficients for components of the CVD processes in microelectronics // Int. J. Thermophysics. 2001. V.22. №5. - P.1497-1506

34. http://www.cas.org/ONLINE/DBSS/asmdatass.html.

35. Ansara I. Generation et application des bases de donnees thermochimiques // Entropie. 1991. V.27. №161. - P.74-79.

36. Vogt J., Mez-Starck В., Vogt N., Hutter W. MOGADOC - a database for gasphase molecular spectroscopy and structure // J.Mol.Struct. 1999. V.485-486. №1. - P.249-254.

37. http://www.cas.org/ONLINE/DBSS/copperdatass.html.

38. http://www.bus.iastate.edu/mennecke/server/courses/RICDBSpecifications.htm.

39. Andersson J.-O., Jansson В., Sundman B. THERMO-CALC: a data bank for equilibria and phase diagram calculations // CODATA Bull. 1985. №58. - P.31-35.

40. Spencer P.J. Development of thermodynamic databases and their relevance for the solution of technical problems // Z.Metallk. 1996. Bd.87. H.7. S.535-539.

41. http://iric.imet-db.ru.

42. http://www.crn.com/news/applications-os/20420Q897/channel-best-sellers-software.htm.

43. http://www.tpc.org.

44. http://www.sap.com/cis/index.epx.

45. http://www.esg-global.com.

46. National Vulnerability Database Version http://nvd.nist.gov/home.cfm

47. http://www.gartner.com/technology/research/media_products/overview.isp

48. http://www.idc.com

49. Дударев B.A., Поляков A.E. Хранилище данных для интеграции информационных систем по свойствам неорганических веществ // «Интеграл», №6, 2011;

50. Дударев В.А., Киселева Н.Н., Земсков B.C. Интегрированная система баз данных по свойствам материалов для электроники // Перспективные материалы, №5,2006.

51. Киселева H.H., Дударев В.А. База данных "Информационные ресурсы неорганической химии и материаловедения" // Информационные технологии. 2010. N.12. С.63-66.

52. Kiselyova N.N. Databases of Baikov Institute on properties of inorganic materials and substances // Proc. International Symposium of Materials Database (MITS 2007), March, 2007, Tsukuba, NIMS

53. Киселева H., Мурат Д., Столяренко А. и др. База данных по свойствам по свойствам тройных неорганических соединений «Фазы» в сети Интернет. Информационные ресурсы России, №4,2006

54. Земсков B.C., Киселева H.H., Петухов В.В. и др. Банк данных по фазовым диаграммам полупроводниковых систем // Изв.ВУЗов. Материалы электронной техники. 1998. №3. - С.17-23.

55. Христофоров Ю.И., Хорбенко В.В., Киселева H.H. и др. База данных по фазовым диаграммам полупроводниковых систем с доступом из Интернет // Изв.ВУЗов. Материалы электронной техники. 2001. №4. - С.50-55.

56. Земсков B.C., Киселева H.H., Киселев H.H. и др. Банк данных по фазовым диаграммам полупроводниковых систем "ДИАГРАММА" // Неорган, материалы. 1995. Т.31. №.9. - С. 1198-1203

57. Киселев H.H. Система управления реляционными базами данных ДАТАРЕАЛ-1810//Управляющие системы и машины. 1991. №6. - С.105-109.

58. Белокурова И.Н., Дударев В.А., Земсков B.C. и др. Базы данных по материалам для электроники, доступные пользователям Интернета // Ин-формационное общество. 2001. №5. - С.24-27.

59. Термодинамика и материаловедение полупроводников. Под ред. В.М.Глазова. // М.: Металлургия, 1992.-319 С.

60. Абрикосов Н.Х., Банкина В.Ф., Порецкая JI.B., Скуднова Е.В., Чижевская С.Н. Полупроводниковые халькогениды и сплавы на их основе // М.: Наука, 1975. — 219 с.

61. Глазов В.М., Павлова JI.M. Химическая термодинамика и фазовые равновесия.// М.: Металлургия, 1988.-336 С.

62. Зломанов В.П., Новоселова A.B. Р-Т-х диаграммы состояния систем металл-халькоген. // М.: Наука, 1987. - 208 С.

63. Глазов В.М., Земсков B.C. Физико-химические основы легирования полупроводников //М.: Наука, 1967.371 С.

64. Глазов В.М., Павлова JI.M. Химическая термодинамика и фазовые равновесия. // М.: Металлургия, 1988. - 336 С.

65. И.Н. Белокурова, В.А. Дударев, B.C. Земсков, H.H. Киселева, В.В. Подбельский, И.В. Прокошев, В.В. Хорбенко, Ю.И. Христофоров Базы данных по материалам для электроники, доступные пользователям системы интернет. // Информационное общество, 2001, вып. 5, С. 24-27.

66. Калашян А.Н., Калянов Г.Н. Структурные модели бизнеса: DFD-технологии -М: Финансы и статистика, 2003.

67. Маклаков C.B. Моделирование бизнес-процессов с AllFusion Process Modeler (BPwin4.1). //M.: ДИАЛОГ-МИФИ, 2004.

68. Колыбанов К.Ю., Боридко B.C. Извлечение, очистка и загрузка данных из первичных информационных систем в централизованное хранилище данных. // Сборник трудов научно-практической конференции «Об организации системы мониторинга материально-технического оснащения учреждений профессионального образования» - СПб: Издательство МИТХТ им. М.В.Ломоносова, 2005.

69. Чаусов В.И. Практическое применение языка XML в задаче интеграции бизнес-приложений. // Сборник трудов П-й Всероссийской практической конференции "Стандарты в проектах современных информационных систем", М., 2002 .

70. Валиков А. Технология XSLT. БХВ-Пегербург, 2002.

71. Дударев В.А., Масютин В.В., Поляков А.Е. Компьютерное конструирование неорганических соединений на основе интегрированной информационной системы // «Прикладная информатика», №4(40), 2012.

72. Дударев В.А., Поляков А.Е. Компьютерное конструирование новых неорганических соединений состава АВ2Х4. // Материалы научно -технической конференции «Наукоемкие химические технологии 2011», МИГХТ им. М.В. Ломоносова, Москва, 2011.

73. Kiselyova N.N., Stolyarenko A.V., Gu Т., Lu W., Blansche A., Ryazanov V.V., Senko O.V. Computer-aided design of new inorganic compounds promising for search for electronic materials // Proc. the Sixth International Conference on Computer-Aided Design of Discrete Devices (CAD DD'07), vol.1, Minsk: UIPI NASB, 2007.

74. Li L., Wolfel A., Schonleber A., Mondal S., Schreurs A.M.M., Kroon-Batenburg L.M.J., van Smaalen S. Modulated anharmonic ADPs are intrinsic to aperiodic crystals: a case study on incommensurate Rb2ZnC14// Acta Crystallogr., 2011, V.B67, N.3, P.205-217.

75. Sanctuary R., Gunter P. Electrooptic properties of Rb2ZnC14 in the incommensurate and ferroelectric phases // Phys.status solidi (a),1984,v.84,N.l, P.103-111.

76. Sanctuary R., Jundt D., Baumert J.-C., Gunter P. Nonlinear optical properties of Rb2ZnC14 in incommensurate and ferroelectric phases// Phys.Rev.B, 1985, v.32, N.3, P.1649-1660

77. . Senko O., Dokukin A. Optimal Forecasting Based Convex Correcting Procedures // In book «New Trends in Classification and Data Mining». Sofia: ГГНЕА. 2010. P. 62-72.

78. Kiselyova N.N. A.V. Stolyarenko, V.V. Ryazanov, [et al.] A system for computerassisted design of inorganic compounds based on computer training // Pattern Recognition and Image Analysis. 2011. V. 21. N. 1. P. 88-94.

79. Kiselyova N., Stolyarenko A., Ryazanov V., Podbel'skii V. Information-analytical system for design of new inorganic compounds // Proc. XHI-th International Conference «Knowledge-Dialogue-Solution - KDS-2007», Varna (Bulgaria), vol.2, Sofia: ГГНЕА, 2007.

80. Журавлев Ю.И., B.B. Рязанов, O.B. Сенько. «Распознавание». Математические методы. Программная система. Практические применения - М.: ФАЗИС, 2006. 176 С.

81. Гладун, В.П. Процессы формирования новых знаний. - София: СД "Педагог 6", 1995.192 С.