Модели информационного обмена и методы формирования обобщенных технико-экономических показателей предприятий в системе поддержки управленческих решений тема диссертации и автореферата по ВАК РФ 05.13.06, кандидат технических наук Власов, Александр Борисович

• Власов, Александр Борисович
• кандидат технических наук
• 2011

Оглавление диссертации кандидат технических наук Власов, Александр Борисович

ВВЕДЕНИЕ.

1. АНАЛИЗ МОДЕЛЕЙ УПРАВЛЕНЧЕСКИХ РЕШЕНИЙ И МЕТОДОВ ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНОГО АНАЛИЗА ДАННЫХ.

1.1. Анализ принципов формирования хранилищ данных.

1.2. Хранилище данных и системы оперативного анализа данных.

1.3. Системный анализ проблем интеграции данных и приложений.

1.4. Основные этапы интеграции приложений.

1.5. Информационные объекты системы поддержки принятия решений.

1.6. ОЬАР-технологии в системе поддержки управленческих решений.

1.7. Модель поведения руководителя в условиях неопределенности.

Выводы по главе 1.

2: ФОРМИРОВАНИЕ МОДЕЛЕЙ ИНФОРМАЦИОННОГО ОБМЕНА И АГРЕГИРОВАНИЯ ТЕХНИКО-ЭКОНОМИЧЕСКИХ ПОКАЗАТЕЛЕЙ.

2.1. Постановка задача формирования модели обмена информацией в организационной системе.

2.2. Модель сравнительного анализа данных на основе интегральных показателей.

2.2.1. Общая характеристика модели.

2.2.2. Проблема выбора весов.

2.2.3. Алгоритм вычислений значений интегрального индекса.

2.3. Иерархическая схема использования интегральных индексов.

2.4. Методика построения прогноза технико-экономических показателей. 66 Выводы по главе 2.

3: РАЗРАБОТКА АЛГОРИТМОВ И МОДЕЛЕЙ АНАЛИТИЧЕСКОЙ ДЕЯТЕЛЬНОСТИ РУКОВОДИТЕЛЯ В СИСТЕМЕ ПОДДЕРЖКИ УПРАВЛЕНЧЕСКИХ РЕШЕНИЙ.

3.1. Оптимизация управленческих решений на основе синтеза алгоритмов анализа нечетких ситуационных сетей.

3.2. Разработка модели формирования стратегий управления организационной структурой в условиях нестабильности и многофакторного внешнего воздействия.

3.3. Разработка моделей анализа и формирования ресурсного обеспечения решения управленческих задач.

3.4. Семантическое моделирование данных.

3.5. Разработка методики агрегирования показателей.

Выводы по главе 3.

4. РАЗРАБОТКА И АПРОБАЦИЯ ПРОГРАММНОГО КОМПЛЕКСА

СИСТЕМЫ МОНИТОРИНГА ТЕХНИКО-ЭКОНОМИЧЕСКИХ ПОКАЗАТЕЛЕЙ.

4.1. Анализ информационных потоков промышленных предприятий.

4.2. Организация интерфейсного взаимодействия СУБД мониторинга с пакетами статистического анализа.

4.2.1. Методика создания макросов взаимодействия с пакетом статистического анализа.

4.2.2. Описание методов статистической обработки данных.

4.2.3. Функциональные возможности программ аналитического анализа технико-экономических показателей.

4.3. Реализация методов удаленного доступа к отчетным формам показателей функционирования предприятий.

4.4. Формы визуализации технико-экономический показателей.

Выводы по главе 4.

Введение диссертации (часть автореферата) на тему «Модели информационного обмена и методы формирования обобщенных технико-экономических показателей предприятий в системе поддержки управленческих решений»

Современный организационный и технологический уровень предприятий промышленности и транспортного комплекса в первую очередь определяется возможностью оперативного и динамичного управления производственными процессами. Текущая ситуация определяет необходимость автоматизации технологических процессов, начиная с формирования портфеля заказов и, заканчивая оперативным управлением производственной деятельностью, что невозможно без использования систем мониторинга с возможностью интеллектуального анализа данных.

Перспективный план развития* любого предприятия в предстоящий период предусматривает активное внедрение информационно-коммуникационных технологий, разработку и внедрение программно-математических методов и средств автоматизации сбора, обработки и выдачи информации, необходимой для принятия управленческих решений.

Все это делает актуальным решение задач создания системы мониторинга технико-экономических показателей с использованием современных методов аналитической обработки данных.

Предметом исследования являются технологии сбора, передачи и аналитической обработки данных о технико-экономических показателях функционирования предприятий промышленности и транспортного комплекса.

Целью работы повышение эффективности оперативного контроля и мониторинга обобщенных технико-экономических показателей предприятий на основе создания формализованных методов и моделей информационного обмена и моделей агрегирования.

Для достижения данной цели в работе решаются следующие задачи:

• системный анализ моделей управленческих решений и методов интеллектуального анализа данных;

• разработка моделей информационного обмена в системе поддержки управленческих решений;

• разработка методов и моделей агрегирования обобщенных показателей;

• разработка модели аналитической деятельности руководителя;

• реализация программно-моделирующего комплекса распределенной информационной системы мониторинга.

Научную новизну: работы составляют методы и модели поддержки управленческих решений в системе оперативного контроля технико-экономических показателей? предприятий промышленности и транспортного комплекса:

На защиту выносятся: .

• декомпозиция .системы информационного обмена;

• факторная модель агрегирования обобщенного¿показателя;

• нечеткая модель аналитической деятельности руководителя;,

• программно-моделирующий комплекс системы, поддержки; управленческих решений.

Диссертация состоит из четырех глав- в; которых, приводится* решение поставленных задач. В первою главе диссертации проводится системный анализ; моделей*' управленческих решений и методов интеллектуального анализа данных.

В рамках направлений управленческой деятельности; руководитель, как правило; непосредственно не: выполняет трудоемкие расчеты,, связанные с прогнозированием и календарным; планированием, не занимается обработкой и оформлением, документов,. подготовкой материалов отчетов, не решает мелкие задачи оперативного, управления и контроля, связанные с основной деятельностью организации и * т.д. Но в обязательном порядке руководитель оставляет за собой определение целей деятельности в этих направлениях, условий и порядка достижения этих целей, контролирует и:воздействует на ход достижения поставленных целей, оценивает полученные результаты и вносит коррективы в деятельность исполнителей. При таком подходе валено не. столько то, какие методы, алгоритмы и аппаратно-программные средства используются . 6 для решения управленческих задач, а на каких этапах и каким образом реализует руководитель свои управленческие функции.

На основании проведенного анализа выделены следующие типы информационных объектов, с которыми работает система. КРЭ: подсхема базы данных;: Ы-мерная матрица разнотипных элементов* (гиперкуб); >1-мерная матрица разнотипных элементов;, включающая семантическое описание по всем измерениям? (семантический гиперкуб);: однородная» матрица (двумерный срез: гиперкуба,, содержащий объекты, одного типа);: время. Все типы информационных объектов, принадлежат базовому понятию: "информационного объекта системы" и дополнительно, к нему имеют свой; набор. методов, специфичных для каждого типа.

Во второй главе диссертации: разработаны;: модели; информационного обмена и: предложена методика формирования^ агрегированных показателей в условиях искажения? информации?. В сис темах, базирующихся - на обмене информацией, целесообразно, выделять два/ типа; организационных элементов: включающие и: не включающие основную деятельность. Элементы первого типа: являются- потребителями-поставщиками: (конечными) информации:: и могут взаимодействовать как; непосредственно: (реализуя: информационную деятельность: в собственных организационных рамках), так и через посредство элементов; второго типа, которые представляют собой промежуточных потребителей- поставщиков информации; или информационные системьь

Одной из основных, функции: (результат) информационного обмена: для; руководителя.: является: формирование некоторых агрегированных показателей деятельности: отдельных подразделений? предприятия. В основу предлагаемой' модели положено- использование' аддитивных: относительных интегральных показателей - индексов, характеризующих, по мнению эксперта; исследуемый объект - фактор или явление: Каждый индекс представляет собой средне -взвешенное: значений специальным образом нормированных показателей, связанных с исследуемым объектом, где совокупность неотрицательных значений: коэффициентов отвечает свойству нормировки.

Нормирование исходных значений осуществляется с учетом целевого характера монотонности изменений натурного показателя, определяемого экспертом. Например, при анализе финансового состояния предприятия доходы и расходы имеют прямо противоположный смысл целевой монотонности. Финансовой устойчивости способствует рост доходов и уменьшение расходов.

В третьей главе диссертации разрабатывается формальные модели и методы аналитической деятельности ЛПР. В общем случае принятие решения заключается: в генерации возможных альтернатив решений, их оценке и выборе лучшей альтернативы. В результате оценки из исходного множества выделяют подмножество альтернатив, допустимых по качеству, из- которого по определенным критериям качества и выбирается лучший вариант. Часто уже при выработке исходного множества альтернатив, особенно при решении сложных задач при многих критериях, в исследуемом процессе могут принимать активное участие эксперты, как правило, это специалисты в данной предметной области, либо, при необходимости, в смежных "критериальных" областях.

С целью построения модели поведения руководителя или лица, принимающего решение (ЛПР)' при решении задач стратегического управления, связанного с реализацией управляющих решений, рассмотрим нечеткий недетерминированный автомат, под которым понимается множество:

Алгоритмы выбора управляющих решений, на основе ситуационной сети, позволяют осуществлять поиск как тактических, так и стратегических решений. В' первом случае выбор решения определяется этапом решаемой задачи и текущим состоянием системы гибридного интеллекта, во втором -оценкой недоминируемости имеющихся альтернатив. Предложенные модели выбора тактических и стратегических состояний при управлении сложных объектов позволяют организовать целенаправленный- поиск управляющих решений в базах знаний.

8В работе показано, что разработка методики формирования сетевого агрегирования показателей необходима для повышения оперативности формирования агрегированных показателей в системе поддержке принятии решений. Кроме того, поэтапное агрегирование дает параметризацию нечеткой модели самого принятия решения руководителем.

В четвертой главе диссертации была проведена апробация разработанных методов и алгоритмов. Так, по имеющимся статистическим данным прогнозирования объема до 2015г. регрессионный анализ позволил г выявить линейную зависимость большинства технико-экономических показателей от роста объема производства. Нелинейная зависимость показателей достигается за счет отклонения значений-на 0,5-1%. Отклонение от линейности столь незначительно (коэффициент корреляции 0,99), что на общую картину развития не влияет.

Обоснованность научных положений, рекомендаций* и выводов определяется корректным использованием современных математических методов и моделей, предварительным статистическим анализом динамики технико-экономических показателей отдельных предприятий, а также согласованностью результатов аналитического и имитационного > моделирования: Достоверность положений и выводов диссертации подтверждена положительными результатами внедрения результатов работы на ряде предприятий.

Научные результаты, полученные в диссертации, доведены до практического использования и представляют непосредственный интерес в области разработки'методов и моделей поддержки управленческих решений. Разработанные методы и алгоритмы прошли апробацию и внедрены для практического применения на ряде предприятий, а также используются в учебном процессе в МАДИ.

Содержание отдельных разделов и диссертации в целом было доложено и получило одобрение:

• на Российских и межрегиональных научно-технических конференциях и семинарах (2008-2011гг.);

• на заседаниях кафедры АСУ МАДИ.

Совокупность научных положений, идей и практических результатов исследований в области создания моделей поддержки управленческих решений составляет актуальное направление исследований в области создания систем оперативного контроля и мониторинга показателей предприятий промышленности и транспортного комплекса.

Структура работы соответствует списку перечисленных задач, содержит описание разработанных методов, моделей и методик.

Материалы диссертации отражены в 8 печатных работах.

Диссертационная работа состоит из введения, четырех глав и заключения, изложенных на 129 страницах машинописного текста, содержит 19 рисунков, 12 таблиц, список литературы из 113 наименований и приложения.

Заключение диссертации по теме «Автоматизация и управление технологическими процессами и производствами (по отраслям)», Власов, Александр Борисович

Выводы по главе 4

1. Проведен анализ структуры, информационных потоков передачи информации «Первый автокомбинат» и разработана программная поддержка система мониторинга, обеспечивающая оперативный обмен сжатыми информационными ресурсами всех предприятий в реальном времени.

2. Разработан комплекс программ обеспечения интерфейсного взаимодействия с пакетами статистической обработки технико-экономических показателей.

3. Разработана структура базы данных предприятий «Первый автокомбинат» и приложения, реализующие удаленный доступ для организации мониторинга технико-экономических показателей отдельных подразделений.

Заключение

1. Проведен системный анализ моделей управленческих решений, связанных с прогнозированием и календарным планированием, оформлением документов, подготовкой материалов отчетов, решения задач оперативного управления и контроля, связанных с основной деятельностью промышленного предприятия. По результатам анализа сделан вывод о необходимости решения задачи создания системы мониторинга технико-экономических показателей, с использованием . методов интеллектуального анализа данных.

2. Выполнен анализ методов интеллектуального анализа данных. Показано, что необходимым средством для^ поддержания управленческих решений являются хранилища данных. Выделены основные типы информационных объектов, .с которыми работает система интеллектуального анализа данных.

3. Разработана модель информационного обмена .в системе поддержки управленческих решений, где информационная деятельность рассматривается; как единая система или целостный объект описания и анализа, вне зависимости от конкретных форм и организационных рамок, в которых реализуются отдельные компоненты; и подпроцессьъ

4. На основе модели главных компонент разработан; метод агрегирования обобщенных показателей, в: основу которого положено использование аддитивных относительных интегральных показателей, который позволяет рассматривать в. рамках, одного индекса различные, в том числе и трудно сопоставимые, натурные показатели;.

5. На основе формализма нечеткого автомата в диссертации разработана модель аналитической деятельности руководителя- при решении задач стратегического управления, связанного' с. реализацией: управляющих решений, .

6. На основе моделей нечетких ситуационных: сетей разработаны алгоритмы; выбора управляющих решений; позволяют осуществлять поиск как тактических, так и стратегических решений.

7. Разработана структура базы данных, интегрирующая-;статистические данные и данные вычислительных экспериментов; Для организации открытой структуры в процессе его апробации и внедрения; комплекс имеет отдельные; приложения, которые носят самостоятельный характер, а методы аналитической обработки данных базируются: ' на интерфейсном взаимодействии с пакетами статистического анализа.

8. Программный комплекс внедрен для практического применения в ряде промышленных предприятий, а также используется в учебном процессе вМАДИ.

Список литературы диссертационного исследования кандидат технических наук Власов, Александр Борисович, 2011 год

1. Авдеев Е.В., Еремин А. Т., Норенков И. П., Песков М. И. /Под ред. Норенкова И. П. Системы автоматизированного проектирования в радиоэлектронике. - М.: Радио и связь, 1986. - 368 с.

2. Анисимов В.И., Дмитриевич Г.Д., Ежов С.Н. и др. /Под ред. Анисимова В.И. Автоматизация схемотехнического проектирования на мини ЭВМ. Л.: Изд-во Ленинградского ун-та, 1983. - 200 с.

3. Аграновский А.В., Арутюнян Р.Э, Хади Р.А. Современные аспекты проблемы поиска в текстовых базах данных // Телекоммуникации. 2003. -№3. - С. 25-23.

4. Арсеньев Б.П., Яковлев С.А. Интеграция распределенных баз данных. СПб.: Лань, 2001. - 461 с.

5. Аткинсон М., Бансилон Ф., Девитт Д., Дитрих К., Майнер Д., Здоник С. Манифест систем объектно-ориентированных баз данных СУБД. 1995. -№4.

6. Ахаян Р., Горев А., Макатирипов1 С. Эффективная работа с СУБД. -СПб.: Питер, 1997. 704-с.

7. Балл Г.А. Система понятий для описания приложений интеллекта // Кибернетика. 1979. - №2. - С. 109-113.

8. Баркер С.Ф. Профессиональное программирование в Microsoft Access 2002: Пер. с англ. М.: Вильяме, 2002. - 992 с.

9. Бекаревич Ю.Б., Пушкина Н. В. Microsoft Access 2000. СПб.: БХВ -Петербург, 2001.-480 с.

10. Ю.Боровиков В.В. Microsoft Access 2002: Программирование и разработка баз данных и приложений. М.: Солон - Р, 2002. — 560 с.

11. Бобровски С. Oracle 7: Вычисления клиент/сервер. М.: Лори, 1996. -651 с.

12. Бобровски С. Огас1е8: Архитектура : Пер с англ. М.: Лори, 1988.212 с.

13. Бобровски С. Oracle 8: Архитектура. М.: Лори, 1998. - 210 с.

14. Бойко В. В., Савинков В. М. Проектирование баз данныхинформационных систем. 2-е изд., перераб. и доп. - М.: Финансы и статистика, 1989. -350 с.

15. Боровицкий М.Д., Смирнов C.B. Реализация и исследования производительности объектно-ориентированной СУБД // Программирование. М., 1992.-С. 18-28.

16. Бочаров В. А., Маркин В.И. Основы логики. — М.: Космополис, 1994. -272 с.

17. Буре Р. XML и базы данных // Открытые системы. М., 2000. - № 10. - С. 62-65.

18. Буч. Г. Объектно-ориентированный анализ и проектирование с примерами приложений. — М.: Бином, 2001. 560 с.

19. Вендров А. М. CASE технологии. Современные методы и средства проектирования информационных систем. — М.: Финансы и статистика, 1998. - 176 с.

20. Вентцель Е.С. Теория вероятностей. М.: Высшая школа, 2001.576 с.

21. Гаврилова Т.А., Хорошевский В.Ф. Базы знаний интеллектуальных систем. СПб.: Питер, 2000. - 384 с.

22. Гандерлой Майк, Харкинз Сьюзан Сейлз. Автоматизация Microsof Access с помощью VBA: Пер. с англ. М.: Вильяме, 2006. - 416 с.

23. Гарсиа-Молина Г., Ульман Д., Уидом Д. Системы баз данных. Полный курс: Пер. с англ. М.: Вильяме, 2004. - 1088 с.

24. Гасанов Э.Э. Информационно-графовая модель хранения и поиск данных // Интеллектуальные системы. 1998. - Т. 3. - С. 163-192.

25. Гасликова И. Поиск информации в контексте // Информационные ресурсы России. М., 1998.' - № 6. - 31 с.

26. Гиффорд Двайн и др. Access 97. Энциклопедия пользователя: Пер. с англ. Киев: ДиаСофт, 1997. - 640 с.

27. Горчинская О.Ю., Калянов Г.Н. Современные CASE-технологии и Designer/2000 Oracle Magazine/RE. 1977. - №1. - С. 22-25.

28. Грабер M. M. SQL: Пер. с англ. M.: Лори, 2000. - 371 с.

29. Грабер M. М. Справочное руководство по SQL: Пер. с англ. М.: Лори, 1997.-231 с.

30. Грей Д. Управление данными. Прошлое, настоящее и будущее. //СУБД. 1998. - №3. - С. 21-36.

31. Грей П. Логика, алгебра и базы данных: Пер. с англ. М.: Машиностроение, 1989. - 368 с.

32. Дейт К. Дж. Введение в системы баз данных. 7-е изд.: Пер. с англ. -М.: Вильяме, 2001. 1072 с.

33. Дейт К., Дж. Введение в системы,баз данных. 8-е изд.: Пер. с англ. -М.: Вильяме, 2005. 1328 с.

34. Денниг В., Эссиг Г., Маас С. Диалоговые системы "человек-ЭВМ". Адаптация к требованиям пользователя. — М.: Мир, 1984. 112 с.

35. Джексон Г. Проектирование реляционных баз данных для использования в микро ЭВМ: Пер. с англ. М.: Мир, 1991. - 252 с.

36. Джеффри Л. Бирн. Microsoft SQL Server. Руководство администратора: Пер. с англ. М.: Лори, 1998. - 214 с.

37. Джеффри Л. Бирн. Microsoft SQL Server. Руководство администратора: Пер. с англ. М.: Лори, 1988. - 210 с.

38. Диго С.М. Проектирование и использование баз данных. М.: Финансы и статистика, 1995. - 208 с.

39. Замулин А.В. Системы программирования баз данных и знаний. -Новосибирск: Наука, 1990. 352 с.

40. Иванова Г.С. Технология программирования. М.: Изд-во МГТУ им. Н.Э. Баумана, 2003. - 320 с.

41. Иванова Г.С., Ничушкина Т.Н. Проектирование программного обеспечения: Методическое пособие по выполнению и оформлению курсовых, дипломных и квалификационных работ. — М.: Изд-во МГТУ им. Н.Э. Баумана, 2002. 83 с.

42. Информационная технология. Язык баз данных SQL. ISO/МЭК 9075-93. Введ. 01.07.94. - М., 1993. - 26 с.

43. Калиниченко JI.A. Метод построения коммутативных отображений моделей данных при интеграции неоднородных баз данных // Программирование. 1978. - № 6,- С. 60-71.

44. Карпова Т.С. Базы данных: модели, разработка, реализация. СПб.: Питер, 2001.-304 с.

45. Коршунов Ю.М. Математические основы кибернетики. М.: Энергия, 1980. - 424 с.

46. Когаловский М.Р. Абстракции и модели в системах баз данных // СУБД. М., 1998:-№4-5.

47. Когаловский М.Р. Энциклопедия технологий баз данных.- М.: Финансы и статистика, 2002. 800 с.

48. Когаловский М.Р. Технология баз данных на персональных ЭВМ. -М.: Финансы и статистика, 1992. 223 с.

49. Колетски П., Дорси П. Oracle Designer. Настольная книга пользователя: Пер. с англ. М.: Лори, 1999 - 592 с.

50. Корнеев В.В. и др. Базы данных. Интеллектуальная обработка информации. М.: Нолидж, 2000. - 162 с.

51. Кренке Д. Теория и практика построения баз данных: Пер. с англ. -СПб.: Питер, 2003. 800 с.

52. Кузнецов О.П., Адельсон-Вельский Г.М. Дискретная математика для инженера. 2-е изд. перераб. и доп. - М.: Энергоатомиздат, 1988. - 480 с.

53. Кузнецов С.Д. СУБД (системы управления базами данных) и файловые системы. М.: Майор, 2001. - 128 с.

54. Кузьменко В. Г. Базы данных в Visual Basic и VBA. Самоучитель.

55. M.: Бином-Пресс, 2004. 416 с.

56. Литвин П. и др. Разработка настольных приложений в Access 2002. Для профессионалов: Пер. с англ. СПб.: Питер, 2002. - 1008 с.

57. Мак-Федрис П. Моя первая книга о VBA: Пер. с англ. М.: Эксмо, 2005.-352 с.

58. Мейер Д. Теория реляционных баз данных. М.: Мир, 1987. - 608с.

59. Норенков И.П. Разработка систем автоматизированного проектирования: Учебник для вузов. М.: Изд-во МГТУ им. Н.Э. Баумана, 1994. - 207 с.

60. Норенков И.П. Основы автоматизированного проектирования: Учебник для вузов. 2-е изд., переработ, и доп.- М.: Изд-во МГТУ им. Н.Э. Баумана, 2002. - 336 с.

61. Норенков И.П., Маничев В.Б. Системы автоматизированного проектирования электронной и вычислительной аппаратуры. М.: Высшая школа, 1983. — 272 с.

62. Озкарахан Э. Машины баз данных и управления базами данных: Пер. с англ. М.: Мир, 1989. - 695 с.

63. Петер Пин, Шен Чен. Модель "сущность-связь" шаг к единому представлению о данных // СУБД. - 1995. - № 3. - С. 137-158.

64. Петрова И.Ю., Лазуткина Е.А. Организация баз данных. -Астрахань: Астраханский ГТУ, 1999. 192 с.

65. Питерсон Дж. Теория сетей Петри и моделирования систем: Пер. с англ. М.: Мир, 1984. - 264 с.

66. Пол Литвинг, Кен Гетц, Майкл Гилберт. Access 2000. Руководство разработчика. Корпоративные приложения: Пер. с англ. Киев: BHV, 2001. -Т. 2.-912 с.

67. Препарата Ф. Шеймос. М. Вычислительная геометрия. Введение. -М.: Мир, 1989.-478 с.

68. Пржиялковский В.В. Сложный анализ данных большого объема. Новые перспективы компьютеризации. // СУБД. 1996. - № 4. - С. 71-83.

69. Пржиялковский B.B. Новые одежды знакомых СУБД. Объектная реальность, данная нам. // СУБД. 1997. - № 4.

70. Райан Стивене, Рональд Плю. SQL.: Пер с англ. М.: Бином, 1998. -400 с.

71. Ревунков Г.И., Самохвалов Э.Н., Чистов В.В. Базы и банки данных и знаний. М.: Высшая школа, 1992. - 392 с.

72. Роберт Дж. Мюллер. ORACLE Developer/2000. Настольная книга пользователя: Пер. с англ. М.: Лори, 1999. - 384 с.

73. Розмахов О.Г. Основы проектирования баз данных. М.: Московский авиационный институт, 1993. - 24 с.

74. Россеева О.И., Загорулько Ю.А. Организация эффективного поиска данных // Интеллектуальные системы. 1998. - № 3-4. - С. 163-192.

75. Саймон А.Р. Стратегические технологии баз данных. М.: Финансы и статистика, 1999. - 479 с.

76. Система управления базами данных. Руководство прикладного программиста. М.: Информ-Икс, 1997. - 47 с.

77. Система управления базами данных. Руководство по проектированию структур данных. М.: Информ Икс, 1997. - 14 с.

78. Системы автоматизированного проектирования. Кн.2: Федорук В.Г., Черненький В.М. Информационное и прикладное обеспечение. М.: Высшая школа, 1986. - 159 с.

79. Стоунбрейкер. Объектно-реляционные системы баз данных // Открытые системы. 1994. - № 4.

80. Суслов А. Языки запросов для XML-данных // Открытые системы. -2001,-№2.

81. Тиори Т., Фрай Д. Проектирование структур баз данных: Пер. с англ. М.: Мир, 1985. - 287 с.

82. Тихомиров Ю.В. Microsoft SQL Server 7.0. СПб.: БХВ-Петербург, 1999.-720 с.

83. Тихомиров Ю.В. Micrjsoft SQL Server 7.0: разработка приложений.- СПб.: БХВ Петербург, 1999. - 352 с.

84. Урман С. Oracle 8. Программирование на языке PL/SQL. М.: Лори, 1999: - 607 с.

85. Ульман Дж. Основы систем баз данных: Пер. с англ. М.Р. Когаловского и В.В. Когутовского. М.: Финансы и статистика, 1983. - 334 с.

86. Ульман Д., Уидом Д. Введение в системы баз данных: Пер. с англ. -М.: Лори, 2000.-319 с.

87. Фаронов В.В., Шумаков П.В. Delphi 4. Руководство разработчика баз данных. М.: Нолидж, 1999. - 560 с.

88. Федорук В. Г. Математическое и программное обеспечение анализа БИС: Дисс. . канд. техн. наук (05.13.12).-М., 1983.-200 с.-д.с.п.

89. Харитонова И.А., Михеева В.Д. Microsoft Access 2000. СПб.: БХВ-Петербург, 2001. - 819 с.

90. Хьюз Дж., Мичтом Дж. Структурный подход к программированию.- М.: Мир, 1980.-278 с.

91. Шпеник М., Следж О. Руководство, администратора баз данных Microsoft SQL Server 2000: Пер. с англ. -М.: Вильяме, 2001. 928 с.

92. Энциклопедия пользователя. Огас1е8.: Пер. с англ. /Компания Advanced Information Systems и др. Киев: ДиаСофт, 1999. - 864 с.

93. Buff H.W. Why Codd's Rule № 6-Must Be Reformulated // ACM SIGMOD. December 1988. - 17, № 4.

94. Cattell R.G.G. Object data management.- Addison- Wesley: Reading, MA, 1994.

95. Celko J. SQL for Smarties: Advanced SQL Programming. San Francisco, Calif.: Morgan Kaufmann, 1995.

96. Chamberlin D.D. et. al. Support for Repetitive Transactions and Ad Hoc Queries in System R // ACM TODS. March 1981. - 6, № 1.

97. Chamberlin D.D. et. al. A History and Evaluation of System R // CACM. -October 1981.-24, № 10.

98. Codd E.F. A relational model data for larger shared data banks // Comm;

99. ACM.- 1970. V.13.-№ 6.- P. 377-387.

100. Codd E.F. The Relational Model For Database Management Version 2. Reading, Mass.: Addison-Wesley, 1990.

101. Darwen H. Relation-Valued Attributes // Date C. J. and Hugh Darwen. Relational Database Writings 1989 — 1991. Reading, Mass.: Addison-Wesley, 1992.

102. Darwen H. Without Check Option // Date C. J. and Darwen H. Relational Database Writings 1989 1991. - Reading, Mass.: Addison-Wesley, 1992.

103. Darwen H. The Role of Functional Dependes in Query Decomposition/ZDate C.J., Darwen H. Relation Writing 1989-1991.-Reding, Mass.:Addison-Wesley, 1992.

104. Date C. J. Why Quantifier Order Is Important // Date C. J. and Hugh Darwen. Relational Database Writings 1989 1991. — Reading, Mass.: Addison-Wesley, 1992.

105. Date C. J. What's Wrong with SQL? // Date C. J. Relational Database Writings 1985 1989. - Reading, Mass.: Addison-Wesley, 1990.

106. Date C. J. How We Missed the Relational Boat // Date C. J. Relational Database Writings 1991 1994. - Reading, Mass.: Addison-Wesley, 1995.

107. Date C. J. Why Relational? // C.J. Date. Relational Database Writings 1985 1989. - Reading, Mass.: Addison-Wesley, 1990.

108. Date C. J. What Not How: The Business Rules Approach to Application Devolopment.-Reading, Mass.: Addison-Wesley, 2000

109. Eisenberg A., Melton J/ SQL: 1999, Formerly Known as SQL3 // ACM SIGMOD Record. MarchT999. - 28, № 4.

110. Halpin T. Information Modeling and Relational Databases: From Conceptual Analusis to Logical Design. San Francisco, Calif.: Morgan Kaufmann, 2001.

111. Klug A. Equivalence of Relational Algebra and Relational Calculus Query Languages Having Aggregate Functions // JACM 29. July 1982. - № 3.

112. Mediators in the architecture of future information systems I I IEEE Computer.-1999.- V.25.-№3.- P. 38-49.

113. Yannis Kotidis and Nick Roussopoulos. DynaMat: A Dynamic ViewManagement System for Data Warehouses. In Proc. of ACM SIGMOD Conference, 1999 June.

114. Yemeni R., Papakonstantinou Y., Abiteboul S., and Garcia-Molina H.Fusion queries over internet databases // In proc. of the conf. on extending database technology (EDBT). Valencia: Spain, 1998.- P. 57-71.