Объектно-структурные модели представления и обработки информации по эксплуатации технических средств МЧС тема диссертации и автореферата по ВАК РФ 05.13.17, кандидат наук Молодцова, Юлия Владимировна

• Молодцова, Юлия Владимировна
• кандидат наук
• 2014

Оглавление диссертации кандидат наук Молодцова, Юлия Владимировна

ОГЛАВЛЕНИЕ

СЛЕДОВАНИЕ МОДЕЛЕЙ ИНФОРМАЦИОННЫХ ОЦЕССОВ И СТРУКТУР В ОБЛАСТИ ЭКСПЛУАТАЦИИ ХНИЧЕСКИХ СРЕДСТВ МЧС

1едование информационных моделей структуризации

ических руководств в области эксплуатации техники МЧС

гедование и разработка средств представления и извлечения ий в области эксплуатации техники МЧС

2.5. Выводы по главе

62

Глава 3. ИССЛЕДОВАНИЕ ИНФОРМАЦИОННЫХ ПРОЦЕССОВ ДЛЯ СОЗДАНИЯ КОМПЛЕКСА ИЭТР В ОБЛАСТИ ЭКСПЛУАТАЦИИ И РЕМОНТА ТЕХНИЧЕСКИХ СРЕДСТВ МЧС

3.1. Исследование и разработка теоретических основ создания программных систем для информационных технологий ИЭТР

3.2. Исследование состава и информационных структур процессов технического диагностирования и эксплуатации ОСТ

3.3. Исследование и разработка алгоритмов анализа данных по диагностированию и восстановлению ОСТ с использованием функционально-графовых моделей

3.4. Исследование состава документов в концептуальной предметной области эксплуатации ОСТ

3.5. Выводы по главе 3

Глава 4. РАЗРАБОТКА МЕТОДИЧЕСКИХ ОСНОВ ПО

ИСПОЛЬЗОВАНИЮ ИНТЕГРИРОВАННЫХ МОДЕЛЕЙ И СРЕДСТВ ПРЕДСТАВЛЕНИЯ ЗНАНИЙ О ТЕХНИЧЕСКОМ ИЗДЕЛИИ МЧС

4.1. Разработка средств представления знаний о техническом изделии

в процессе ремонта

4.2. Разработка формального представления обобщенной базы знаний для концептуальных предметных областей эксплуатации

4.3. Разработка методики использования ИЭТР с оценкой восстановления

4.4. Разработка методических основ использования комплекса ИЭТР в области эксплуатации и ремонта технических средств МЧС

4.5. Выводы по главе 4

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ

ПРИЛОЖЕНИЕ

СПИСОК СОКРАЩЕНИЙ

АСУ - автоматизированная система управления БД — база данных БЗ — база знаний

ИАД - интеллектуальный анализ данных ИС - информационная систем

ИЭТР - интерактивное электронное техническое руководство

ЖЦ - жизненный цикл

ЛПР - лицо принимающее решение

ОБД - объектная база данных

ОМД - объектная модель данных

ОКР - опытно-конструкторская работа

ОСТ - образец техники

ОЭ — объектный элемент

ПэО - предметная область эксплуатации

РМД - реляционная модель данных

СУБД - система управления базой данных

СППР - система поддержки принятия решений

ТО - техническое обслуживание

ТС - техническая система

ТР - технический ремонт

ЭД - эксплуатационные документы

ОЭ - отображаемый элемент

ФГМ - функционально-графовые модели

Введение диссертации (часть автореферата) на тему «Объектно-структурные модели представления и обработки информации по эксплуатации технических средств МЧС»

ВВЕДЕНИЕ

Актуальность темы. В настоящее время важную роль в ликвидации чрезвычайных ситуаций играют технические средства, используемые подразделениями МЧС России. К ним относятся всевозможные комплексы для служб спасения и сложная техника, используемая при ликвидации пожаров, аварий и катастроф. На современном этапе перед МЧС России стоит задача создания инновационных наукоемких образцов пожарно-спасательной техники и технологий ее качественной эксплуатации и ремонта. Накопленный опыт показывает, что даже в повседневных условиях требуется постоянно актуализируемая комплексная информация о возможных отказах в работе подобной техники и особенностях ее эксплуатации. Используемые до настоящего времени принципы и модели обработки и хранения информации не могут в полной мере обеспечить требуемую эффективность в работе лиц, обслуживающих технические средства МЧС России.

Разработка моделей обработки и анализа данных и знаний в области эксплуатации техники МЧС является современным и актуальным направлением развития информационных технологий, в частности технологий разработки интерактивных электронных технических руководств (ИЭТР). К представляемой структурными моделями ИЭТР информации относятся данные о составе, структуре изделия, его технических характеристиках, конструктор-ско-технологических параметрах и эксплуатационных свойствах. Достаточно активно проводятся также научные изыскания в области создания информационных систем, использующих базы знаний специалистов-экспертов, но разработки по созданию баз знаний, обеспечивающих приобретение персоналом навыков работы со специальной техникой различного назначения, пока развиты слабо. Специфика подобных интеллектуальных информационных сред состоит в том, что обычно база знаний не учитывает множества структурных ассоциативных и функциональных связей, кроме того, не всегда известны алгоритмы формализации и наследования свойств элементов. Все это

затрудняет постановку и решение нетривиальных задач с использованием формальных и неформальных моделей информационных структур. Вопросами информационной поддержки жизненного цикла технических изделий занимаются ведущие научные центры, институты, а также предприятия-изготовители спецтехники. Среди авторов, известных в области создания общей теории информационной поддержки функционирования изделий следует назвать А.В. Речкалова, Б.Я. Советова, Г.Г. Куликова, Г.П. Мельникова, И.В. Прангишвили, И.Ю. Юсупова, С.И. Маторина и др. Однако в них лишь фрагментарно затрагиваются вопросы использования информационных технологий.

Методологической основой диссертационной работы являются труды В.Н. Вагина, В.Ф. Хорошевского, Г.С. Осипова, Г.С. Поспелова, Т.А. Гаври-ловой, Э.В. Попова и др., в которых теоретические вопросы получили всестороннее развитие. В то же время остается широкий круг прикладных задач, не получивших должного решения, и приоритетной задачей в этой области является повышение удельного веса интеграционной интеллектуальной составляющей в процессе проектирования и формализации информационных структурных моделей технических средств и разработка методов их экспертной оценки.

Решение указанной задачи предполагает разработку новых информационных структурных моделей образцов технических средств для комплексов интеллектуальной информационной поддержки процесса эксплуатации. Они необходимы для качественного технического сопровождения изделий, в том числе поддержания их технического состояния своевременной поставкой комплектующих и запчастей, а также восстановления изделий при ликвидации последствий чрезвычайных ситуаций. То есть служба информационно-технического обеспечения процесса эксплуатации техники МЧС должна производить сбор сведений об отказах, ремонте, аварийных и чрезвычайных ситуациях, влиянии техобслуживания и ремонта на надежность техники, что облегчает дальнейший анализ и прогноз работы техники. Новые решения в

области информационного обеспечения процесса эксплуатации технических средств необходимы для осуществления информационной поддержки изделия на стадиях его эксплуатации, технического обслуживания и ремонта, для организации эффективной коллективной работы предприятий-изготовителей и пользователей технических средств. Все это будет способствовать повышению эксплуатационной технологичности и эффективности функционирования изделий в чрезвычайных ситуациях в самых сложных условиях в любом регионе. Таким образом, создание информационных объектно-структурных моделей и программных комплексов ИЭТР в области эксплуатации, технического обслуживания и ремонта технических средств МЧС является актуальной научной задачей.

Объект исследования: информационные модели обработки и анализа данных и знаний в области эксплуатации технических средств.

Предмет исследования; способы кодирования, обработки и представления данных и знаний о состоянии образца техники МЧС в процессе его эксплуатации с применением интерактивных электронных технических руководств.

Целью диссертационной работы является повышение эффективности обработки и анализа данных и знаний по эксплуатации технических средств МЧС посредством разработки новых информационных моделей с использованием интерактивных электронных технических руководств в среде информационного комплекса для обслуживания технических изделий.

Для достижения поставленной цели необходимо решить следующие основные задачи:

1) исследовать информационные модели структуризации интерактивных электронных технических руководств в области эксплуатации технических средств МЧС и разработать информационную объектно-структурную модель сложного технического изделия, обеспечивающую анализ информационных процессов поиска неисправностей с использованием ИЭТР;

2) разработать функционально-графовую модель формирования и извлечения знаний в области эксплуатации и ремонта технических изделий МЧС;

3) разработать архитектуру и сформировать состав операций базы знаний в области эксплуатации техники для интерактивной оценки состояния изделия при использовании информационного комплекса ИЭТР;

4) создать методику реализации информационных моделей в среде информационного комплекса с базой знаний в области эксплуатации технического изделия МЧС.

Методы исследования При решении поставленных задач использовались методы теории графов, теории искусственного интеллекта, теории баз данных и баз знаний, теории математического и объектно-ориентированного программирования.

Научная новизна диссертационной работы заключается в следующем.

1. Разработана информационная объектно-структурная модель технического изделия, предусматривающая формальное представление двумерных объектно-структурных моделей с оценкой условий их оптимальности, что обеспечивает интеллектуальную поддержку процессов формирования, накопления, хранения и обработки данных и знаний в области эксплуатации технического изделия.

2. Разработана функционально-графовая модель извлечения знаний в области эксплуатации технического изделия, формирующая последовательность проверок с формализацией средствами правил продукций механизма представления и наследования свойств элементов в базе знаний, что позволяет ускорить процесс вывода решений и сократить число интерактивных обращений экспертов к ИЭТР.

3. Разработана архитектура базы знаний в области эксплуатации технического изделия, отличающаяся комплексным сочетанием данных о конструкционных и функциональных свойствах изделий, что позволяет исключить избыточные и противоречивые элементы и обеспечить выполнение операций

абстракции, функционирования и наследования средствами правил продукций с соответствующими элементарным операциям функциями.

4. Разработана методика реализации информационных моделей в среде информационного комплекса подготовки специалистов с базой знаний в области эксплуатации техники МЧС.

Практическая значимость работы. Разработанная методика может быть использована предприятиями-изготовителями специальной техники, научно-исследовательскими учреждениями при составлении схем и алгоритмов диагностирования технических средств и оценке возможности их восстановления, что повысит качество и эффективность работы специалистов по эксплуатации, техническому обслуживанию и ремонту техники МЧС.

Соответствие паспорту специальности. Содержание диссертации соответствует паспорту специальности 05.13.17 — теоретические основы информатики (технические науки) по следующим областям исследований:

п. 1 «Исследование, в том числе с помощью средств вычислительной техники, информационных процессов, информационных потребностей коллективных и индивидуальных пользователей»;

п. 2 «Исследование информационных структур, разработка и анализ моделей информационных процессов и структур»;

п. 4 «Исследование и разработка средств представления знаний. ...»; п. 5 «Разработка и исследование моделей и алгоритмов анализа данных, обнаружения закономерностей в данных и их извлечениях ...». На защиту выносятся.

1. Информационная объектно-структурная модель сложного технического изделия, отражающая последовательность решающих процедур диагностики и технического обслуживания изделия.

2. Функционально-графовая модель формирования и извлечения знаний, необходимых для обеспечения информационной поддержки процессов поиска неисправностей при эксплуатации технических средств МЧС.

3. Архитектура базы знаний и методика формирования состава операций базы знаний на основе продукционных правил, включающих операции объектной абстракции, функционирования и наследования свойств в области эксплуатации сложных технических изделий.

4. Методика реализации информационных моделей в составе комплекса интерактивных электронных технических руководств, определяющих регламенты работ по поддержанию состояния и восстановлению техники с использованием базы знаний.

Обоснованность и достоверность научных положений и результатов диссертации подтверждается результатами применения предложенных алгоритмов и моделей, а также экспериментальными данными по обслуживанию интерактивных электронных технических руководств. Разработанные модели и информационные структуры определяются методологической базой исследования, обоснованы теоретически с использованием общепризнанных математических методов, не противоречат известным результатам исследований других авторов, а также апробированы на всероссийских и международных научных конференциях.

Внедрение результатов исследования. Результаты работы использованы в производственном процессе Научно-исследовательского и конструкторского института радиоэлектронной техники — филиала ФГУП ФНПЦ «ПО Старт» имени М.В. Проценко» (г. Заречный Пензенской области), в вычислительном отделе филиала в г Серпухов Московской области Военной академии ракетных войск стратегического назначения имени Петра Великого, а также в учебном процессе кафедры радио и космической связи факультета военного обучения Пензенского государственного университета.

Апробация работы. Результаты диссертационного исследования докладывались и обсуждались на следующих конференциях: IV всероссийской научно-технической конференции «Информационные и управленческие технологии в медицине и экологии» (Пенза, 2010 г.); Международном симпозиуме «Надёжность и качество» (Пенза, 2010 г.); международной научно-

технической конференции «Инновационные технологии проектирования и эксплуатации автотранспортных средств»( Пенза, 2010 г.); международной научно-практической конференции «Инновации на основе информационных и коммуникационных технологий»(Сочи, 2010 г.); Всероссийской научно-практической конференции «Информатизация образования - Поволжье 2010» (Пенза, 2010 г.); международной научно-практической конференции «Управление большими системами — 2011» (Москва, 2011 г.); международной научно-практической конференции «Передовые информационные технологии, средства и системы автоматизации и их внедрение на российских предприятиях - АГГА-2011» (Москва, 2011 г.); международной научно-практической конференции «Инновационные информационные технологии» (Чехия, Прага, 2014 г.)

Публикации и личный вклад автора. По теме диссертации опубликовано 15 печатных работ, из которых 4 статьи в ведущих рецензируемых научных изданиях, рекомендованных ВАК. В работах, опубликованных в соавторстве, лично автором получены все результаты, составляющие содержание диссертации, в том числе теоретические и математические обоснования найденных решений и информационные модели процессов.

Структура и объем работы Диссертационная работа состоит из введения, четырех глав, выводов по главам, заключения, библиографического списка из 105 наименований и приложения. Работа изложена на 165 страницах основного текста, содержит 29 рисунков и 9 таблиц.

Глава 1. ИССЛЕДОВАНИЕ МОДЕЛЕЙ ИНФОРМАЦИОННЫХ

ПРОЦЕССОВ И СТРУКТУР В ОБЛАСТИ ЭКСПЛУАТАЦИИ ТЕХНИЧЕСКИХ СРЕДСТВ МЧС

1.1. Исследование информационных моделей структуризации

технических руководств в области эксплуатации техники МЧС

Обеспечение МЧС России осуществляется всеми необходимыми техническими средствами для выполнения предстоящих задач, включая средства связи, специальную и медицинскую технику. В связи с тем, что техника МЧС России эксплуатируется в экстремальных (предельных) условиях, возникает острая необходимость быстрого выявления и ремонта неполадок в работе техники и скорейшей передачи знаний об ее состоянии обслуживающему персоналу, а также предприятиям-изготовителям о наиболее уязвимых узлах, деталях и т.п.

Возникновение направления интеллектуальных информационных технологий вызвано потребностями пользователей корпоративных информационных систем (ИС), включающих базы данных (БД), которые содержат сотни гигабайт структурированной и неструктурированной информации, накопленной за период эксплуатации ОСТ. Традиционные информационные системы (ИС) эксплуатационно-технического назначения оперируют не знаниями, а данными - документами, записями в БД, выборками, отчетами и т. п. В результате, знания, служащие основным компонентом потенциала специалистов, такими системами непосредственно не учитываются, не накапливаются и не обрабатываются.

Модели структуры данных и знаний предметной области эксплуатации представляют собой результат применения интегрирующей интеллектуальной информационной технологии, которая объединяет в единый комплекс данные и знания, поддерживающие процессы формирования, накопления,

хранения, распространения и обработки эксплуатационно-технологических данных и знаний. [19,20]

Под предметной областью эксплуатации (ПэО) в работе будем принимать область эксплуатации, технического обслуживания и ремонта технических средств. Знания, отражающие специфику ПэО условно можно разделить на три ранга:

1) формализованные знания, представленные в БЗ;

2) знания, содержащиеся в документах и БД;

3) профессиональные знания специалистов организации, не зафиксированные на материальных носителях.

В число задач представления ПэО входит поддержка процессов:

• явного выражения (фиксации) знаний специалистов, т. е. перевода их с 3-го ранга на 2-ой или 1-ый с помощью методов приобретения знаний от экспертов;

• формализации и автоматизированного извлечения знаний из ИС, т. е. перевода их со 2-го ранга на 1-й. [14-17]

Наличие явного представления знаний обеспечивает их сохранение при уходе из организации специалистов, упрощает обучение новых кадров, создает условия для фиксации прав интеллектуальной собственности на знания, за счет чего повышается капитализация организации. Таким образом, управление знаниями ПэО необходимо рассматривать как интегрирующую технологию, объединяющую в комплекс множество информационных требований к технологиям (как традиционным, так и интеллектуальным) [19-22]:

• БД, хранилищ данных и БЗ ПэО;

• управления документооборотом;

• поддержки совместной работы с ИС;

• автоматизированного извлечения знаний из текста;

• поиска в текстовой и структурированной информации (в том числе поиска по метаданным);

• автоматической классификации и кластеризации документов;

• приобретения знаний от экспертов;

• машинного перевода;

• интеллектуального анализа данных;

• автоматического реферирования и аннотирования;

• поддержки принятия решений;

• автоматического распознавания образов;

• поддержки инновационной деятельности и др.

Фундаментом разработки моделей структуризации служат технологии интерактивных технических руководств (ИЭТР). К представляемой средствами ИЭТР информации относятся данные о составе, структуре изделия, его технических характеристиках, конструкторско-технологических параметрах и эксплуатационных свойствах. В последние годы на базе технологии ИЭТР была сформирована концепция разработки информационных комплексов, использующих корпоративную память. Обобщенная структура, полученная в результате анализа эксплуатационно-технических документов (приведенного подробно в главе 3) представлена в таблице 1.1 и на рисунке 1.1.

В результате анализа определено что, ИЭТР эксплуатационно-технических данных представляет собой хранилище, содержащие непротиворечивые консолидированные эксплуатационно-технические данные.

Таблица 1.1- Уровни представления информации для ИЭТР

Уровень представления информации Вид информации

Документы Данные Знания

Методический Структуры архивов Структуры данных Модели знаний

4% 5% 3%

Содержательный Отчеты, методики, инструкции Справочники, каталоги Правила вывода, факты

22% 10% 8%

Программно реализованный Документы (тексты, рисунки, фотографии, схемы) БД, файлы БЗ

30% 12% 12%

Всего 50% 27% 23 %

Но особенно актуальной становится задача использования специализированных баз знаний (БЗ), отражающие состояние изделий эксплуатации за достаточно продолжительный период времени, а также данные о внешней среде, влияющие на процесс эксплуатации.

Документы 56%

Знания 23%

Рисунок 1.1— Структура ИЭТР в процентном соотношении

Объем данных в ИЭТР как минимум на порядок превосходит объемы данных в оперативных БД. Создание ИЭТР вызвано тем, что анализировать данные оперативных БД напрямую невозможно или затруднительно, так как они являются разрозненными, хранятся в форматах различных СУБД и в разных сегментах корпоративной сети. В целом можно сказать, что данные оперативных БД не ориентированы на потребности аналитиков. [16]

Большей сложностью отличаются и запросы к ИЭТР. Названные особенности обусловливают необходимость обеспечения:

• высокой производительности обработки запросов;

• масштабируемости используемых алгоритмов.

При загрузке в ИЭТР новых данных должна выполняться их верификация, включающая:

• выявление и устранение ошибок, а также нарушений ограничений целостности;

• выявление и разрешение противоречий в данных, поступающих из разных источников;

• выявление и устранение избыточности в данных и т.д.

Различные решения в области представления данных в электронном виде порождают несколько вариантов разделения технических руководств по функциональным признакам [19,20].

Для представления структур данных в ПэО выделим в качестве основы четыре абстрактных класса ИЭТР, каждый из которых использует определенный состав элементарных операций БЗ ПэО, характеризуется определенной функциональностью и стоимостью реализации.

Класс 1 - Индексированные цифровые изображения страниц

Этот тип ИЭТР использует ограниченный набор операций абстракции, представляет собой набор изображений, полученных сканированием страниц документации. Страницы индексированы в соответствии с содержанием, списком иллюстраций, списком таблиц и т.п. Индексация должна позволять отобразить необходимое растровое представление раздела документации сразу после его выбора в содержании ИЭТР.

Данный тип ИЭТР сохраняет ориентированность страниц и может быть выведен на печать без предварительной обработки.

Класс 2 — Линейно-структурированные электронные документы

Использует полный набор операций абстракции и ограниченный набор операций функций. Большинство документов данного класса размечены тегами SGML и оглавление документа содержит ссылки в соответствующие разделы технического руководства. Также документ может содержать перекрестные ссылки, таблицы, иллюстрации, ссылки на звуковые и видео данные. Как правило, руководства данного класса позволяют производить поиск данных в документе, могут содержать как растровую, так и векторную графику, сноски и заметки. Данный класс ИЭТР может быть просмотрен на экране целиком и распечатан без предварительной обработки.

Основным недостатком технических руководств первых двух классов является необходимость дублирования однородной информацию. Можно выделить два основных типа дублирования:

- однородные данные, такие как замечания, предостережения, заметки, графики, повторяются во всех местах, где они необходимы;

- однородная информация повторяется с незначительными изменениями, зависящими только от смыслового контекста.

Класс 3 - Иерархически-структурированные электронные документы.

Этот класс использует полный набор операций абстракции и наследования. Технические данные в документах данного класса организованы как объекты внутри ИЭТРа, имеющего иерархическую структуру [20].

В технических руководствах класса 3 отпадает необходимость многократного повторения идентичной информации: данные создаются один раз, а затем в документе проставляется только ссылка на них, что в свою очередь приводит к значительному уменьшению объема документации. К достоинствам данного типа руководств можно также отнести высокую интерактивность и возможность отбора данных по функциональным признакам при запросах. Так как данные в ИЭТР класса 3 организованы иерархически, документация не может быть распечатана без предварительной обработки.

Класс 4 - Интегрированные ИЭТР

ИЭТР данного класса сочетают в себе функциональность технических руководств предыдущих классов с возможностью прямого интерфейсного взаимодействия с электронными модулями диагностики изделий, что позволяет оператору выполнять задачи более быстро и эффективно. ИЭТР класса 4 позволяют наиболее быстро проводить операции по поиску неисправностей в изделии, локализации сбоев, подбору запасных частей, а также производить подбор информации для анализа состояния изделия в конкретной ситуации.

Также ИЭТР данного класса могут автоматически получать информацию об изделии, анализировать ее и добавлять в свою базу данных для последующего использования. Таким образом, использование ИЭТР при эксплуатации позволит усилить информационное взаимодействие в системе специалист - информационный структурный образец, а оценка перспектив их создания, использования и экономического эффекта является актуальной на-

учно-технической задачей. Класс 4 использует полный набор операций абстракций и функций.

Эксплуатационные документы (ЭД), предназначены для эксплуатации изделий, ознакомления с их конструкцией, изучения правил эксплуатации (использования по назначению, технического обслуживания, текущего ремонта, хранения и транспортирования), отражения сведений, удостоверяющих гарантированные изготовителем значения основных параметров и характеристик (свойств) изделия, гарантий и сведений по его эксплуатации за весь период (длительность и условия работы, техническое обслуживание, ремонт и другие данные), а также сведений по его утилизации. В соответствии с нормативными документами ЭД продолжает оставаться основным источником информации для освоения и эксплуатации сложного технического оборудования.

В настоящее время получили широкое распространение системы управления базами данных основанные на реляционной модели данных. Системы управления базами данных сами по себе не представляют ценности для пользователей. Даже данные, хранящиеся в базах, не представляют особой ценности сами по себе. Основной ценностью обладают законченные приложения, позволяющие пользователям моделировать некоторые аспекты своей деятельности и бизнеса с использованием вычислительной техники. В этом случае, разработчики реляционных БД используют три подхода[ 36].

Первый подход. Динамическая модификация структуры БД приложением. Этот подход сохраняет нормализацию структуры БД. Он обладает, приведённым ниже списком недостатков (А, Б, В).

А. При изменении структуры БД изменяется структура данных, введенная в БД на предыдущем этапе ее эксплуатации. В некоторых случаях законодательство или бизнес-процесс требуют сохранения исторических данных в неизменном виде.

Б. Отсутствие наследования в классической реляционной модели данных (РМД) не позволяет естественным образом моделировать наследование понятий из бизнес-модели.

В. Большинство современных реализаций РСУБД не позволяют провести модификацию структуры БД в пределах транзакции. При модификации структуры таблиц транзакции завершаются. В случае ошибочной модификации структуры, изменения откатить будет невозможно.

Список литературы диссертационного исследования кандидат наук Молодцова, Юлия Владимировна, 2014 год

СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ

1. Абраменко А. Принципы распознавания//Компьютер-пресс. 1997. —

2. Автоматизация поискового конструирования (искусственный интеллект в машинном проектировании) / А.И. Половинкин, Н.К. Бобков, Г.Я. Буш и др.; Под ред. А.И. Половинкина. — М.: Радио и связь, 1981. — 344 с.

3. Агеев В.Н., Узилевский Г.Я. Человеко-компьютерное взаимодействие: концепции, процессы, моделиг —М.: Мир книги, 1995. — 352 с.

4. Алчинов В. И. Оптимальные модели систем как средство для улучшения их ремонтопригодности [Текст] / В. И. Алчинов, В. Н. Шило. — В кн.: Техническое обеспечение ремонтопригодности промышленных изделий. -Л.: ЛДНТП, 1981.-С. 21-25.

5. Андреев A.M., Березкин Д. В., Сюзев В.В., Шабанов В.И. Модели и методы автоматической классификации текстовых документов // Вестник МГТУ им. Н.Э. Баумана. Сер. Приборостроение. 2003. —№4. — С. 64—92.

6. Антопольский А.Б. Лингвистическое обеспечение электронных библиотек. — М.: ФГУП Научно-технический центр «Информрегистр», 2003. — 302 с.

7. Башмаков А.И. Рассуждения по аналогии // Новости искусственного интеллекта. 1992. — №2. —С. 8—35.

8. Башмаков А.И., Башмаков И.А. Разработка компьютерных учебников и обучающих систем. — М.: Информационно-издательский дом «Фи-линъ», 2003. — 616 с.

9. Башмаков A.M., Башмаков И.А. Стратегии разрешения противоречий в базах знаний // Вестник МЭИ. 2001. —№ 3. — С. 80 —87.

10. Башмаков A.M., Башмаков И.А. Уровни операций интеллектуальной верификации в объектно-ориентированных базах знаний//Тезисы докладов Международной конференции «Информационные средства и техноло-

гии» Международного форума информатизации МФИ-2000. Т. 2. — М.: Изд-во «Станкин», 2000. —С. 168—171.

11. Башмаков И.А., Крылович С.В, Объектно-ориентированная парадигма и тенденции развития свойства активности баз знаний // Программные продукты и системы. 2000. —№ 1. —С. 12—16.

12. Башмаков А.И., Старых В.А. Систематизация информационных ресурсов для сферы образования: классификация и метаданные. — М.: «Европейский центр по качеству», 2003. —384 с.

13. Блэкуэлл Д., Гиршик М.А. Теория игр и статистических решений.

— М.:ИЛ, 1958. — 100 с.

14. Вагин В.Н. Дедукция и обобщение в системах принятия решений.

— М.: Наука, 1988. —384 с.

15. Гаврилова Т.А. Логико-лингвистическое управление как введение в управление знаниями // Новости искусственного интеллекта. 2002. — № 6.

— С. 36—40.

16. Гаврилова Т.А., Червинская К.Р. Извлечение и структурирование знаний для экспертных систем. — М.: Радио и связь, 1992. — 200 с.

17. Гаврилова Т.А., Хорошевский В.Ф. Базы знаний интеллектуальных систем / — СПб.: Питер, 2000. — 384 с.

18. Галушкин А.И. Нейрокомпьютеры. Кн. 3: Учебное пособие для вузов. —М.:ИПЖР, 2000. —528 с.

19. Горюнова В.В. Логические модели представления знаний в интел-луктуальных информационных системах. -Пенза,ПГУАС,2003г.,-245с

20.Горюнова В.В. Концептуальные спецификации эксплуатационно-технологических процессов .-Пенза, ПАИИ,2010 г.- 162 с.

20. Горюнова В.В., Молодцова Ю.В., Аленин С.А. Методология использования концептуальных спецификаций интегрированных производственных систем. // ВНМК «Информатизация образования - Поволжье 2010» Пенза 2010, с.223-226.

21. Горюнова В.В., Молодцова Ю.В.,Аленин С.А., Семин. Д.В. Онтологический подход к интеграции распределённых интеллектуальных систем управления эксплуатацией автотранспортных средств.// Международная научно-техническая конференция «Инновационные технологии проектирования и эксплуатации автотранспортных средств», Пенза 2010. с. 19-22.

22. Горюнова В.В., Молодцова Ю.В., Аленин С.А., Шамин Е.А. Методология проектирования распределённых медицинских систем на основе концептуальных спецификаций. // Международн. Симпозиум «Надёжность и качество» Пенза, 2010. с. 24-27.

23. Горюнова В.В., Молодцова Ю.В., Булекова Т.А. Модульные онтологические средства интеллектуального анализа информационного обеспечения. // VII МНПК «Инновационные технологии в экономике, информатике и медицине», Пенза 2011, с. 121-124

24. Горюнова В.В, Молодцова Ю.В., Власов Е.В., Кузнецов С.А. Использование модульных онтологий в задачах управления проблемно-ориентированными организационными системами // МНПК «Управление большими системами-2011 »Москва ИПУ РАН с.27-32.

25. Горюнова В.В. , Истомина Т.В., Молодцова Ю.В., Аленин С.А. Декларативное моделирование информационного обеспечения автоматизированных комплексов медицинского назначения. // Информационные и управленческие технологии в медицине и экологии. Пенза 2010, с. 30-33.

26. Горюнова В.В, Молодцова Ю.В., Семин Д.А. Разработка событийно-продукционной модели онтологий, //Информационно-измерительные и управляющие системы, Вып. 4, Москва 2010, с. 64-68.

27. Горюнова В.В, Молодцова Ю.В., Семин Д.А. Методология использования концептуальных спецификаций интегрированных сред. //: Автоматизация и современные технологии. Вып. 8, Москва 2010, с. 10-12.

28. Горюнова В.В., Молодцова Ю.В., Рычкова М.В. Модульные 8онтологии в корпоративных информационных системах. // Инновации на ос-

нове информационных и коммуникационных технологий. Сочи, 2010 , с.356-358.

29. Горюнова В.В, Сотникова A.A., Молодцова Ю.В., Автоматизированное декларативное проектирование процессов технического обслуживания аппаратно-программных комплексов. //Промышленные АСУ и контроллеры, Вып. 4, Москва 2011, с 1-5

30. Горюнова В.В, Сотникова A.A., Молодцова Ю.В. Использование принципов модульной онтологической системной технологии в интеллектуальных медицинских информационных системах. //Нейрокомпьютеры: разработка, применение, Вып. 3, Москва 2011, с. 3-7.

31. Горюнова В.В, Сотникова A.A., Молодцова Ю.В., Матюнин A.A. Автоматизированное декларативное проектирование процессов технического обслуживания аппаратно-программных комплексов. // Промышленные АСУ и контроллеры. Вып. 4, Москва 2011, с. 1-5.

32. Горюнова В.В., Сотникова A.A., Молодцова Ю.В., Брюханова Е.И., Ахманов В.А. Использование кластерного анализа и модульных онтологий при создании центров обработки-данных медицинского назначения // VII МНПК «Исследования и инновационные разработки в сфере медицины и фармакологии», Пенза: ПГУ, с.24-26.

33. Гасов В.М., Цыганенко А.М. Методы и средства подготовки электронных изданий: Учеб. пособие. —М.: Моск. гос. ун-т печати, 2001. — 735 с.

34. ГОСТ Р ИСО 9000-2001,( ГОСТ 18322-78) Техническое обслуживание (ТО): Комплекс операций или операция по поддержанию работоспособности или исправности изделия при использовании по назначению, ожидании, хранении и транспортировании.

35. ГОСТ 25866-83 Техническая эксплуатация: Часть эксплуатации, включающая транспортирование, хранение, техническое обслуживание, ремонт изделия

36. Грейвс М. Проектирование баз данных на основе XML.: Пер. с англ. — М.: Издательский дом «Вильяме», 2002. — 640 с.

37. Загоруйко Н.Г. Методы распознавания и их применение. — М.: Сов. радио, 1972. —208 с.

38. Заде JL Понятие лингвистической переменной и его применение к принятию приближенных решений: Пер. с англ. —М.: Мир, 1976. — 165 с.

39. Зенкин A.A. Когнитивная компьютерная графика / Под ред. Д.А. Поспелова. —М.: Наука, 1991. —192 с.

40. Зимовец О. А., Маторин С. И. Интеграция средств формализации графоаналитических моделей «Узел-Функция-Объект» // Искусственный интеллект и принятие решений. — 2012. — № 1. — С. 95-102.

41. Искусственный интеллект: В 3 кн. Кн. 1. Системы общения и экспертные системы: Справочник / Под ред. Э.В. Попова. — М.: Радио и связь, 1990. —464 с.

42. Искусственный интеллект: В 3 кн. Кн. 2. Модели и методы: Справочник / Под ред. Д.А. Поспелова. — М.: Радио и связь, 1990. — 304 с.

43. Искусственный интеллект: В 3 кн. Кн. 3. Программные и аппаратные средства: Справочник / Под ред. В.Н. Захарова, В.Ф. Хорошевского. — М.: Радио и связь, 1990. — 368 с.

44. Кандрашина Е.Ю., ЛитвинцеваЛ.В., Поспелов Д.А. Представление знаний о времени и пространстве в интеллектуальных системах / Под ред. Д.А.Поспелова. — М.: Наука, 1989. —328 с.

45. Клименко СВ., Крохин КВ., Кущ В.М., Лагутин Ю.Л. Электронные документы в корпоративных сетях: второе пришествие Гутенберга. — М.: Анкей-Экотрендз, 1999. — 241 с.

46. Когаловский М,Р, Перспективные технологии информационных систем. —М.: ДМК Пресс; М.: Компания АйТи, 2013. —288 с.

47. Когаловский М.Р. Энциклопедия технологий баз данных. — М.: Финансы и статистика, 2012. — 800 с.

48. Королев Э.И. Промышленные системы машинного перевода. — М.: ВЦП, 1991.—104 с.

49. Кузнецов И.П. Механизмы обработки семантической информации. — М.: Наука, 1978. —144 с.

50. Кузнецов И.П. Расширенные семантические сети для представления и обработки знаний // Системы и средства информатики: Ежегод. Вып. 4 / РАН. Институт проблем информатики. -— М., 1993. — С. 70—83.

51. Логический подход к искусственному интеллекту: от классической логики к логическому программированию: Пер. с франц. / Тейз А., Грибомон П., Луи Ж. и др. — М.: Мир, 1990. — 432 с.

52. Лорьер Ж. Л. Системы искусственного интеллекта: Пер с франц. — М.:Мир, 1991. —568 с.

53. Любарский Ю.Я. Интеллектуальные информационные системы. — М.: Наука, 1990. —232 с.

54. Люггер Д.Ф. Искусственный интеллект. Стратегии и методы решения сложных проблем: Пер. с англ. — 4-е изд. — М.: Издательский дом Вильяме», 2003. —864 с.

55. Молодцова Ю.В. Онтологические средства анализа информационного обеспечения автоматизированных комплексов медицинского назначения. // Информационные и управленческие технологии в медицине и экологии.-Пенза: ПДЗ, 2010, с. 82-85.

56. Молодцова Ю.В. Анализ концептуальных спецификаций эксплуатационно-технологических процессов в медицинском приборостроении // Приборы и системы. Управление, контроль, диагностика, Вып. 4, Москва 2011, с. 8-11

57. Молодцова Ю.В. Формализации и кодирования процессов обработки и структуризации образца спецтехники МЧС с использованием базы знаний предметной области эксплуатации. // деп. V МНПК «Пожарная безопасность: проблемы и перспективы»,ФГБОУ ВПО Институт ГПС МЧС России, Воронеж, 2014 С 24-26.

58. Молодцова Ю.В. Обобщение формального представления архитектуры базы знаний предметной области для образца пожарной техники. // деп. IX МНПК «Пожарная и аварийная безопасность». Иваново, 2014.

59. Молодцова Ю.В. Разработка и формальное представление операций формализации для обработки знаний в базе знаний образца спецтехники МЧС. // деп. IX МНПК «Пожарная и аварийная безопасность». Иваново, 2014

60. Морозов В.П., Тихомиров В.П„ Хрусталев Е.Ю. Гипертексты в экономике. Информационная технология моделирования: Учебное пособие. — М.: Финансы и статистика, 1997. —256 с.

61. Норенков И.П. Системы автоматизированного проектирования. В 9 книгах. М: Высшая школа, 1986,927 с.

62 . Пиотровский, Р. Г. Информационные измерения языка [Текст] / Р. Г. Пиотровский. - Л.: Наука, 1979. - 116 с.

63 .Поспелов, Д. А. Ситуационное управление. Теория и практика [Текст] / Д. А. Поспелов. - М.: Наука, 1986. - 278 с.

64. Пиотровский, Р. Г. Текст, машина, человек [Текст] / Р. Г. Пиотровский. - Л.: Наука, 1975.-327 с.

65. Поисковые системы в сети Интернет [Электронный ресурс] / В. Тихонов, —Электрон, текстовые дан. — М. : CITFORUM.RU, 2000. — Режим доступа:Ьир://сПГогшт1.nis.nnov.su/intemet/search/searchsystems.shtml.

66. Попов Э.В. Экспертные системы: Решение неформализованных задач в диалоге с ЭВМ. —М.: Наука, 1987. —288 с.

67. Попов Э.В. Общение'с ЭВМ на естественном языке. — М.: Наука, 1982. —360 с. 4

68. Представление и использование знаний: Пер. с япон. / Под ред. X. Уэно, М. Исидзука. —М.: Мир, 1989. — 220 с.

69. Прикладные нечеткие системы: Пер. с япон. / К. Асаи, Д. Ватада, С. Иван и др.; Под ред. Т. Тэрано, К. Асаи, М. Сугэно. — М.: Мир, 1993. — 368

70. Поспелов Д.А. Послесловие // Разговор с компьютером: Психолингвистический аспект проблемы / И.Н. Горелов. — М.: Наука, 1987. — С. 230—250.

71. Поспелов ДА. Логико-лингвистические модели в системах управления. — М.: Энергоатомиздат, 1981. —232 с.

72. Поспелов Д.А. Моделирование рассуждений. Опыт анализа мыслительных актов. —М.: Радио и связь, 1989. — 184 с.

73. Приказ МЧС России № 555 «Об организации материально-технического обеспечения системы МЧС».

74. Рэй Э. Изучаем XML. — СПб.: Символ-Плюс, 2001. — 408 с. — М.: МГОПУ им. М.А. Шолохова: Изд. центр «Альфа», 2002. — 240 с.

75. Саймон А.Р. Стратегические технологии баз данных: менеджмент 2000 год: Пер. с англ. / Под ред. и с предисл. М.Р. Когаловского. — М.: Финансы и статистика, 1999. — 479 с.

76. Семантические технологии НейрОК [Электронный ресурс] / Компания «НейрОК Интелсофт». — Электрон, текстовые дан. (1362702 байт). — М.: Компания «НейрОК Интелсофт», 2003. — Режим доступа: http://soft.neurok.ru/pub/wp/wpneuroksemtech.zip.

77. Средства удаленного доступа к информации и корпоративные электронные библиотеки образовательных ресурсов: Пособие для слушателей Федеральной программы развития образования / Грибов В.Т., Левова Л.В., Ефремов СВ. и др. —М.:МЭИ, 2002. —228 с.

78. Сэлтон Г. Автоматическая обработка, хранение и поиск информации: Пер. с англ. / Под ред. А.И. Китова. — М.: Сов. радио, 1973. — 560 с.

79. Системный анализ в управлении: Учеб. пособие / B.C. Анфилатов, A.A. Емельянов, A.A. Кукушкин; Под ред. A.A. Емельянова. — М.: Финансы и статистика, 2002. — 386 с.

80. Спрингер С, Дейч Г. Левый мир, правый мир. —М.: Мир, 1983. —

256 с.

81. Спирли Э. Корпоративные хранилища данных. Планирование, разработка, реализация. Т. 1 : Пер. с англ. — М.: Издательский дом «Вильяме», 2001.

82. Средства дистанционного обучения. Методика, технология, инструментарий / Авторы: СВ. Агапонов, S.O. Джалиашвили, Д.Л. Кречман, И.С. Никифоров, Е.С Ченосова, A.B. Юрков / Под ред. 3.0. Джалиашвили. — СПб.: БХВ-Петербург, 2003. —336 с.

83. Шенк Р. Обработка концептуальной информации: Пер с англ. — М.:Энергия, 1980. — 360 с.

84. Шеннон, К. Работы по теории информации и кибернетике [Текст] / К. Шеннон. - М.: Из-во иностр. лит., 1963. - 829 с.

85. Храмцов П. Моделирование и анализ работы информационно-поисковых систем Internet // Открытые системы. 1996. — № 6.

86. Цаленко М.Ш. Моделирование семантики в базах данных. — М.: Наука, 1989. —288 с.

87. Цейтин Г.С. О сложности вывода в исчислении высказываний // Записки научных семинаров ЛОМИ АН СССР. 1968. — Т. 8. — С. 234 —259.

88. «Электронная вычислительная техника». Вып. 1. — М.: Радио и связь, 1987. —С. 17—23.

89. AI. Nielsen J. Hypertext & Hypermedia. — Oxford: Oxford University Press, 1990. —263 p.

90. Bush V. As we may think // The Atlantic Monthly. — 1945. — Vol. 176, № 1. —P. 101—108.

91. Cognitive Forms — система массового ввода структурированных документов [Электронный ресурс] /В.В. Арлазаров, В.В. Постников, Д.Л. Шоломов. — Электрон, текстовые дан. (195072 байт). — М.: Институт системного анализа РАН : Cognitive Technologies, 2012. — Режим доступа: ftp://ftp.dol.ru/pub/users/cgntv/ download/sbomic/sbomic3/POSTNIK.DOC. — Содерж.: опубликовано в сборнике трудов Института системного анализа РАН «Управление информационными потоками».

92. Fernandez M, Gomez-Perez A., Juristo N. METHONTOLOGY: From Ontological Art Toward Ontological Engineering // Spring Symposium Series on Ontological Engineering AAAI-97. — Stanford: Stanford University, 2012.

93. GruberT.R. Towards Principles for the Design of Ontologies Used for [1999]. —Режим доступа : http://www.ie.utoronto.ca/EIL/tove. —Англ.

94. IETF RFC 2425:1998. A MIME Content-Type for Directory Information [Электронный ресурс] / T. Howes, M. Smith, F. Dawson. — Электрон, текстовые дан. (66281 байт). — [USA]: IETF, 1998. — Режим доступа: http://www.ietforg/rfc/ rfc2425.txt. — Англ.

95. IEEE 1484.12.1-2002. Learning Object Metadata standard. — New York: IEEE, 2012

96. ISO/IEC 10746-3:1996. Information technology — Open Distributed Processing — Reference Model: Architecture.

97. ISO/IEC 10746-4:1998. Information technology — Open Distributed Processing — Reference Model: Architectural semantics.

98. ISO 8879:1986. Information processing — Text and office systems — Standard Generalized Markup Language (SGML).

99. Lenat D.B. CYC: A Large-Scale Investment in Knowledge Infrastructure //Communications of the ASM 38. 1995. — № 11.

100. MDA and RM-ODP: two approaches in modem ontological engineering [Электронный ресурс] / A. Naumenko, A. Wegmann. — Электрон, текстовые дан. (49428 байт). — Lausanne : Swiss Federal Institute of Technology, 2002. — Режим доступа : http://lcawww.epfl.ch/Publications/Naumenko/TR01_047.pdf —Англ.

101. Miller G.A. Nouns in WordNet: a Lexical Inheritance System // International Journal of Lexicography. 1990. —№3(4). —P. 245—264.

102. Nelson Т.Н. Managing Immense Storage // Byte. — 1988. — Vol. 13, № 1. —P. 225—238.

103. OpenCyc.org [Электронный ресурс] : Formalized Common Knowledge /Сусоф, Inc. — Электрон, текстовые дан. — [Austin]: Сусоф, [2002]. —

Режим flocTyna:http://www.opencyc.org. — Англ. — Содерж.: Общее описание проекта.

104. The Сус Knowledge Server [Электронный ресурс] / Сусоф, Inc. — Электрон,текстовые дан. — [Austin]: Сусоф, [2002]. — Режим доступа: http://www.cyc.com/products2.html. — Англ. — Содерж.: Описание возможностей продукта.

105. Uschold M., Gruninger M. ONTOLOGIES: Principles, Methods and Applications // Knowledge Engineering Review. 1996. — Vol. 11, № 2.