автореферат диссертации по информатике, вычислительной технике и управлению, 05.13.11, диссертация на тему:Математическое и программное обеспечение структурной и семантической интероперабельности информационных систем на основе метамоделей

003 171580

На правах рукописи

Михайлов Илья Сергеевич

МАТЕМАТИЧЕСКОЕ И ПРОГРАММНОЕ ОБЕСПЕЧЕНИЕ СТРУКТУРНОЙ И СЕМАНТИЧЕСКОЙ ИНТЕРОПЕРАБЕЛЬНОСТИ ИНФОРМАЦИОННЫХ СИСТЕМ НА ОСНОВЕ МЕТАМОДЕЛЕЙ

Специальность 05 13 11 - Математическое и программное обеспечение вычислительных машин, комплексов и компьютерных сетей

АВТОРЕФЕРАТ диссертации на соискание ученой степени кандидата технических наук

О 5 [МН 2068

Москва-2008

003171580

Работа выполнена на кафедре Прикладной математики Московского энергетического института (Технического университета)

Научный руководитель:

кандидат технических наук, профессор Игорь Александрович Башмаков

лауреат премии Президента РФ в области образования доктор технических наук, профессор Вадим Николаевич Вагин

Официальные оппоненты: доктор технических наук, профессор

Кораблин Юрий Прокофьевич

кандидат технических наук, доцент Тарасов Валерий Борисович

Ведущая организация: Государственное учреждение «Российский

научно-исследовательский институт информационных технологий и систем автоматизированного проектирования» (ГУ РосНИИ ИТ и АП)

Защита состоится «рС» ^ 2008 г в £2 час СО мин на

заседании диссертационного совета Д 212 157 01 при Московском энергетическом институте (Техническом университете) по адресу 111250, Москва, Красноказарменная ул , 13 (ауд М-704).

С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке Московского энергетического института (Технического университета)

Автореферат разослан « 15?» х^ягс 2008 г Ученый секретарь

диссертационного совета Д 212 157 01 кандидат технических наук, доцент

М В Фомина

ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ

Актуальность темы исследований. Обеспечение интероперабельности информационных систем (ИС) представляет собой актуальную и вместе с тем весьма сложную проблему, возникающую при создании, эволюционировании и интеграции информационных систем Эта проблема особенно обострилась в настоящее время, поскольку объем сведений, обрабатываемых информационными системами, постоянно увеличивается и необходимо обеспечивать обмен информацией между различными ИС Актуальность этой проблемы определяется также необходимостью повышения эффективности и упрощения формирования правил указанного обмена

Сложность этой проблемы состоит в том, что информационные системы, как правило, представляют собой сложные программные комплексы, состоящие из значительного количества информационных единиц (сущностей, атрибутов, связей между ними и т д) Для организации обмена данными между ИС необходимо передавать не только отдельные значения конкретных переменных, но и большие массивы связанных между собой информационных единиц Они должны сохранить свою внутреннюю связность и быть внедрены в систему сущностей другой информационной системы Также в ходе процесса интеграции необходимо выполнять необходимые преобразования типов данных

Традиционные методы и средства интеграции информационных систем, основанные на ручном построении правил обмена между ИС и создании соответствующих приложений-конверторов, не отвечают сегодняшним потребностям отрасли и современному уровню развития информационных технологий

Применяемые приложения-конверторы требуют проведения предварительного детального анализа интегрируемых информационных систем (ИС), что является сложным и длительным процессом К гому же, используемые программные продукты не обеспечивают гибкости обмена между ИС при изменении их состава, структуры или требований к ним, что приводит к необходимости повторной разработки такого рода приложений Существенным недостатком такого подхода является невозможность повторного использования знаний об ИС В результате при возможном осуществлении повторной интеграции ИС потребуется заново провести анализ систем Отсутствие адаптивности указанного метода к изменяющимся входным условиям объединения ИС может привести к задержке, несвоевременной передаче или даже потере важной информации и создает предпосылки к возникновению аварийных ситуаций в ходе функционирования интегрируемых систем

В настоящее время активно развивается подход, предполагающий использование метаданных для описания информационных ресурсов Однако в том виде, в котором данный подход используется многими разработчиками, он обеспечивает лишь описание структур информационных единиц, без

анализа их смысла и назначения На основании такого описания невозможно делать корректные выводы о соответствии информационных единиц и их связей в различных системах, функционирующих в одной предметной области Для формирования заключений необходимо оперировать не только структурными характеристиками объектов информационных систем, но оценивать их смысловое назначение, погруженное в единое информационное пространство определенной предметной области

Таким образом, можно сделать вывод, что задача разработки методов и средств обеспечения структурной и семантической интероперабельности информационных систем весьма остро стоит перед специалистами Необходимо создание приемлемых по стоимости, простых и надежных программных продуктов, обеспечивающих интеллектуальную интеграцию информационных систем, функционирующих в рамках одной предметной области

Следует отметить, что успешное решение задачи обеспечения структурной и семантической интероперабельности информационных систем на основе метамоделей связано с выполнением следующих основных требований

- необходимо автоматически извлекать схемы данных интегрируемых информационных систем из их серверов баз данных,

- следует разработать алгоритмы разрешения возможных противоречий в условиях неполной или неточной информации,

- необходимо обеспечить минимальные потери информации при осуществлении ее передачи между ИС,

- объем словаря общих знаний о предметной области может быть достаточно велик,

- приложение, осуществляющее интеллектуальную интеграцию ИС, должно быть высоконадежным и удобным в эксплуатации,

- программный комплекс должен быть устойчив по отношению к изменяющемуся составу систем и позволять с малыми временными затратами проводить повторную интеграцию в случае обновления систем или требований к ним,

- должны быть обеспечены простота установки и низкие затраты на обслуживание разработанной системы,

К числу наиболее перспективных методов интеграции информационных систем, на базе которых может быть разработан программный комплекс, в значительной мере отвечающий перечисленным выше требованиям, относятся методы метаописания семантики информационных ресурсов Эти методы были положены в основу вновь разработанного программного продукта обеспечения структурной и семантической интероперабельности информационных систем

Выполненные исследования опираются на результаты работ в области искусственного интеллекта и интеграции информационных систем ДА Поспелова, И А Башмакова, А И Башмакова, Д О Брюхова, В Н Вагина, Т А Гавриловой, А П Еремеева, В Ф Хорошевского, А С Клещева, М Р

Когаловского, Ю Ф Телыюва, В И Задорожного, JIА Калиниченко, М Ю Курошева, С С Шумилова, И П Кузнецова, О И Россеевой и др, а также зарубежных ученых TR Gruber, М Uslar, JF Sowa, Р Warren, VR Benjamins,D Pense!,MR Genesereth, RE Fikes, A Tannenbaum, H Takeda, J Ambrosio, T Wendí, S Barresi, Y Rezgui, С Lima, F Meziane, M Ushold, M Gruninger, G Van Heijst, A T Schreiber, В J Wielinga

Объектом исследования данной работы являются методы обеспечения структурной и семантической интероперабельности информационных систем

Предмет исследования - информационные системы, модели и методы интеграции информационных систем

Цель paCoibi. Целью работы является исследование и разработка методов и программных средств обеспечения структурной и семантической интероперабельности информационных систем на основе метамоделей, повышающих эффективность процесса интеграции систем и расширяющих возможности взаимодействия между ними

Для достижения этой главной цели в диссертационной работе были поставлены и решены следующие основные задачи

- проанализированы различные языки представления метаданных об информационных ресурсах,

- обоснованы и исследованы новые методы построения концептуальных моделей информационных систем, состоящих из двух уровней структурной схемы данных и семантического описания,

- разработана и экспериментально исследована информационная модель, устанавливающая взаимодействие между двумя интегрируемыми информационными системами,

- разработаны новые эффективные алгоритмы для построения правит структурного и семантического преобразования системы связанных понятий при ее передаче между ИС,

- разработаны новые алгоритмы разрешения возможных противоречий, базирующиеся на использовании онтологии предметной области,

- создана методика построения правил описания взаимодействия информационных систем,

- экспериментально исследована структура и семантика различных информационных систем нефтяных месторождений, включая ИС, контролирующие телемеханику кустов нефтяных скважин,

- создана онтология предметной области «Нефтедобыча»,

- создан программный продукт Var Pro Integrator, в составе разработанного программного комплекса Var Pro информационно-измерительной системы «Ультрафлоу», для обеспечения автоматизированной интеграции,

- разработан и внедрен программный комплекс Var Pro для информационно-измерительной системы «Ультрафлоу» контроля

расходных характеристик потока на скважинах отечественных месторождений,

- проведены долговременные промысловые испытания разработанных программных продуктов на эксплуатационную надежность на нефтяном месторождении

Методы исследования. Поставленные задачи решаются с использованием методов математической логики, искусственного интеллекта, онтологического подхода к описанию семантики информационных ресурсов, теории языков программирования

Достоверность результатов. Обоснованность и достоверность научных положений, методов и выводов подтверждается использованием методов математического моделирования онтологий предметных областей, описания метаданных информационных ресурсов, данными компьютерного моделирования, а также результатами вычислительных экспериментов с помощью разработанного программного комплекса и успешными итогами интеграции информационных систем

Научная новизна. Новые результаты, полученные в работе, заключаются в следующем

1 Предложен новый метод обеспечения структурной и семантической интероперабельности информационных систем, основанный на использовании метаданных и онтологии предметной области

2 Разработана информационная модель для связи объектов различных ИС, функционирующих в рамках одной предметной области Предложен новый метод интеграции информационных систем, предусматривающий определение их концептуальных моделей и формирование на этой основе единой метамодели интегрируемых ИС, базирующейся на онтологии предметной области

3 Обоснована двухуровневая схема организации концептуальных моделей метаданных информационных систем, создающая эффективные возможности для интеграции и обеспечения взаимодействия данных систем

4 Разработаны и исследованы новые алгоритмы интеграции информационных систем и разрешения возможных противоречий при объединении концептуальных моделей ИС как на структурном, так и на семантическом уровне

5 Разработана и обоснована структура программного комплекса, выполняющего интеграцию информационных систем.

Практическая ценность и реализация результатов работы в промышленности.

Практическая значимость работы заключается в решении задачи интеграции ИС и обеспечении взаимодействия между системами с меньшими затратами, на качественно новом уровне технологических возможностей

Реализованный метод позволяет при однократно выполненной интеграции ИС организовать гибкое отображение данных в усчовиях возможных изменений структуры или состава систем, в отличие от существующих подходов, предусматривающих многократное создание приложений-конверторов дтя каждой конкретной задачи

Создан программный комплекс Vax Pro Integrator в составе разработанной информационной системы Var Pro измерительной установки «Ультрафлоу», предназначенной для опредетения расхода компонентов нефтеводогазового потока В программном комплексе достигнуто существенное улучшение возможности интеграции ИС Var Pro в состав штатных информационных систем нефтяных месторождений на основе обеспечения автоматизированного построения концептуальных моделей интегрируемых ИС, реализации формирования единой метамодели информационных систем, использования онтологии предметной области с целью разрешения возможных противоречий, возникающих в процессе интеграции, создания правил преобразования систем связанных информационных ресурсов при их трансляции между ИС В рамках данного проекта разработана онтология предметной области «Нефтедобыча»

Разработанный программный комплекс и измерительная система «Ультрафлоу» были установлены на кусте скважин Уньвинского и Чернушинского месторождений Пермского края и внедрены в состав информационной систем нефтяного месторождения, прошли опытно-промысловую эксплуатацию в течение четырех лет и в настоящее время используются как штатная информационно-измерительная система Система сертифицирована Федеральным агентством по техническому регулированию и метрологии РФ и включена в Государственный реестр средств измерений ОАО «Арзамасский приборостроительный завод» приступил к серийному производству измерительных систем «Ультрафлоу», которые востребованы нефтедобывающими предприятиями

На основе разработанных методов создан программный комплекс Var Pro Integrator, предназначенный для автоматизированной интеграции информационной системы Var Pro в состав информационных систем нефтяных месторождений Тем самым решена важная научно-техническая проблема, имеющая большое значение для отрасли информационных технологий

Результаты работы использованы в НИР, выполняемых в рамках грантов РФФИ проект №05-07-90232 «Исследование и разработка инструментальных средств создания экспертных систем поддержки принятия решений» (Научные руководители д т н, проф Вагин В Н, д т н , проф Еремеев А П)

Апробация работы. Основные результаты диссертации докладывались и обсуждались на 8-й, 9-й, 10-й, 11-й, 12-й, 13-й научных конференциях аспирантов и студентов «Радиотехника, электроника, энергетика» в МЭИ (ТУ), г Москва, 2002-2007 гг, «Научных сессиях МИФИ», г Москва, 2002-

2007гг, международных форумах информатизации МФИ-2003, МФИ-2004, МФИ-2005, МФИ-2006, МФИ-2007, международные конференции «Информационные средства и технологии», г Москва, 2003-2007 гг, семинаре «Multiphase Flow Measurement Seminar» Франция Париж (Кламар), 14-19 декабря, 2004, 13-й Международной выставке «Нефтегаз - 2005», Россия, Москва, Экспоцентр, 21-25 июня, 2005, конференции «Нечеткие системы и мягкие вычисления», Россия, Тверь, 20-22 сентября, 2006, XV Международной студенческой школе-семинаре «Новые информационные технологии» Украина, Крым, Судак, 20-27 мая, 2007, конференции «Dependability of Computer Systems» Poland, Szklarska Poreba, June 13-17, 2007, конференции «Технологии Microsoft в теории и практике программирования», Россия, Москва, 2-3 апреля 2007

Публикации. Основные результаты, полученные при выполнении диссертационной работы, опубликованы в 18 печатных работах, включая 2 работы в изданиях, рекомендуемых ВАК

Структура диссертационной работы. Диссертация состоит из введения, четырех глав, заключения, списка использованной литературы (119 наименований) и приложений Диссертация содержит 192 страницы машинописного текста (без приложений) и 43 страницы приложений

СОДЕРЖАНИЕ РАБОТЫ

Во введении обоснована актуальность темы диссертации, ее научная новизна и практическая значимость, сформулирована цель работы и приведено краткое содержание диссертации по главам

В первой главе рассматриваются понятия интеграции и интероперабельности информационных систем В большинстве энциклопедических источников понятие интероперабельности определяется, как способность информационных ресурсов к совместному использованию, совместной деятельности для решения задач Под интероперабелъностью ИС понимается ее способность взаимодействовать с другими ИС. Такое взаимодействие может выражаться в виде обмена данными, распределенного выполнения поисковых запросов, согласованного изменения баз данных (БД) и тд Выделяется два аспекта интероперабельности структурный и семантический Структурный аспект интероперабельности систем означает способность к структурному согласованию сущностей систем Семантический аспект означает возможность установления соответствия между смыслами единиц информационных систем

Показана необходимость выполнения свойства интероперабельности для успешной интеграции информационных систем

Формулируются основные проблемы, возникающие при интеграции информационных систем Во-первых, необходимость обеспечения

систематизации и структуризации исходной информации Информация, хранящаяся по частям в различных системах, может частично дублироваться или иметь пробелы Во-вторых, максимальная унификация доступа к гетерогенным информационным ресурсам В третьих, создание нового информационно-технологического пласта, обеспечивающего интеграцию всех остальных систем, выполняющего роль диспетчера в ИТ-инфраструктуре компании

Проведено исследование проблем, связанных с интеграцией информационных систем, выявлены их причины и способы преодоления указанных трудностей

Проведенный анализ подходов к интеграции информационных систем показал, что наиболее перспективным является подход, предполагающий применение метаданных в качестве базиса интеграции ИС Учитывая сложность поставленной задачи, сделан вывод о том, что решение должно базироваться на использовании стандартных моделей и форматах метаданных и базы общих знаний о предметной области

Во второй главе исследуются языки, методы и модели представления знаний о предметных областях, представленных в информационных системах, предложен метод описания двухуровневой концептуальной модели информационных систем на основе схемы данных и онтологии предметной области Рассмотрены методы описания метаданных и сделано обоснование для выбора конкретных методов в данной работе

Предлагается использование понятия онтологии предметной области, как точной (выраженной формальными средствами) спецификации концептуализации Формальная модель онтологии представляет множество терминов предметной области (ПО), которую описывает онтология, множество отношений между терминами заданной ПО и функции интерпретации, заданные на терминах и/или отношениях онтологии Обосновывается необходимость использования онтологического подхода для автоматизированного решения задачи интеграции информационных систем, как механизма создания согласованного концептуального пространства предметной области

Проводится классификация моделей и языков представления метаданных, в которой особо выделяются язык XML и модель RDF для описания метаданных информационных систем

Показано, что для описания структуры информационных систем удобно использовать язык XML, как универсальной синтаксис, который лег в основу передачи информации между различными программами Важным качеством указанного стандарта является его открытость и независимость от конкретных сфер применения Таким образом, XML становится удобным технологическим средством для обеспечения синтаксической интероперабельности ИС Однако при всех своих достоинствах XML не в состоянии адекватно справиться с задачей семантической интероперабельности Основное ограничение XML состоит в том, что он

лишь описывает формат представления данных, и не предусматривает возможность выделения семантических единиц в конкретной предметной области Следует отметить, что XML является средством описания данных, позволяющим одну и ту же информацию разметить различными способами

Показано, что указанные проблемы могут быть решены, если для определения метаданных и правил преобразования данных при переходе от одной интегрируемой ИС к другой ИС использовать XML вместе с другой моделью данных, например, моделью семантической сети Формально семантическую сеть можно определить при помощи модели RDF В модели RDF имена концептов выбираются из определенного словаря концептов и определенного пространства имён, поэтому их представление более унифицировано, в отличие от XML разметки Таким образом, совместное использование с технологией XML модели RDF позволит отразить семантику концептуальных моделей информационных систем, а также избежать изложенных ограничений XML

Показано, что для создания эффективных условий для обеспечения интероперабельности ИС модель метаданных должна представлять собой двухуровневую систему базовый - структурный уровень (технология XML), и опирающийся на него семантический уровень (модель RDF) Предложен метод описания метаданных для интегрируемых информационных систем Он заключается в построении RDF-утверждений на основе информации, извлеченной из реляционной базы данных информационной системы, и онтологии предметной области Данные утверждения описывают связи сущностей внутри ИС В разработанном формате каждый концепт характеризуется своим уникальным идентификатором id (именем концепта) и типом type Далее внутри представления концепта описываются ссылки на его концепты-потомки (rdf subConceptOf), и на концепты-предки (rdf hasSubConcept) Затем описываются концепты-атрибуты данного концепта Также вводится поле "семантическая метка" (sv) В данном поле хранится описание концепта, указывающее соответствующее место концепта в онтологии предметной области

Приводятся примеры использования разработанного формата для описания метаданных информационной системы Клуба Выпускников МЭИ

В третьей главе рассматривается разработка модели описания метаданных информационных систем и алгоритмов интеграции ИС

Формальное описание разработанных концептуальных моделей информационных систем имеет следующий вид S = (X, ф,где Х= { С, \ i~l, 2, , п) - непустое множество концептов (объектов предметной области), R - семейство отношений на множестве X

Каждый концепт С информационной системы определяется следующим образом С = (N,T,SV,P,Ch,< А >), где Л'-имя концепта С (уникальное имя концепта в конкретной информационной системе), Т - тип концепта С, SV -семантическая метка концепта С,Р- множество предков концепта С, Р = {С{\

М, 2, , щ), Ch - множество потомков концепта С, Ch = {Ст | /= 1, 2, , пт}, <А> - кортеж атрибутов концепта С

Каждый атрибут А концепта разработанной модели представлен следующей тройкой А = (./Y, Т,SV,К, V), где N - имя атрибута А, Т-тип атрибута A, SV - семантическая метка атрибута А, К - ключ атрибута, V -значение атрибута

В данной модели семейство отношений представляется множеством R = { Ri, R2 }, где Rj - отношение «зависимость», R/CzX'^X, CiRiC2 С]еР2 & C^eChi, где Chi - множество потомков концепта С/, ^-множество предков концепта С2, Ri - отношение агрегации («целое-часть»), R^X^-At, At -множество атрибутов в рассматриваемой предметной области, At = {Aq | q= 1, 2, , nq], CR2A, А, входит в <A>, где <A> -кортеж атрибутов концепта С

Для описания правил преобразования концептов при интеграции информационных систем вводится функция интерпретации Z(W)=Y, где W может принимать значения С„ Nu Tb SV„ ie.{l,2, ,n}, n - количество соответствующих элементов в концептуальной модели Данная функция в качестве результата возвращает значение конкретного элемента модели, к которому она была применена

Концептуальная модель каждой информационной системы строится из наборов утверждений, сформулированных в терминах соответствующей предметной области Построение единой метамодели осуществляется по аналогичным принципам Для рассматриваемого в работе примера интеграции ИС ВУЗов описание концепта «Институт» будет выглядеть следующим образом

<rdf RDF rdf parseType="Metadata" rdf name="Institute Metadata"> <rdf Description>

<rdf concept id="Institute" type="Entity" зу="Институт"> <rdf concept id="id_I" type="int" sv^'J^eHTMiiiiiKaTop" key="PK">

<rdf.concept id="Name_I" type="stnng" ьу="Название института" key=""> </rdf concept> </rdf.Description> </rdf>

Рассл10трим процесс интеграции информационных систем Пусть существуют две информационных системы ИС-А и ИС-В, функционирующие в рамках одной предметной области, и необходимо провести интеграцию ИС-А и ИС-В На рисунке 1 приводится схема разработанного процесса интеграции ИС Задачей интеграции является обеспечение взаимодействия между ИС Для этого необходимо определить соответствия сущностей ИС-А сущностям ИС-В и правила их преобразования С этой целью вначале из информационных систем извлекаются их схемы данных Схема данных представляет структурную схему базы данных, систему типизированных связанных сущностей и их атрибутов При помощи анализа схем данных в отдельности, возможно

Метамодель предметной области интегрируемых И С

установление лишь структурной интероиерабельности, то есть правил преобразования типов полей и сущностей ИС друг в друга

Для обеспечения семантической интероперабельности, требуется понимание назначения элементов ИС Поэтому необходимо использовать вторую составляющую метаданных - концептуальную модель предметной области Концептуальная модель является надстройкой над схемой данных и задает систему связей между концептами предметной области, установленную в данной ИС

Построение данной модели осуществляется при помощи онтологии предметной области Онтология содержит словарь концептов ПО и хранит общую сеть связей между этими концептами То есть каждая концептуальная модель использует термины и отношения из онтологии ПО Использование онтологии позволяет определять

концептуальные модели в одних терминах и анализировать связи между их концептами Для упрощения работы с онтологией предметной области были разработаны следующие простые функции, определенные на концептах онтологии функция склеивания, функция разделения, функция преобразования Данные функции определяют правила перехода от концептов нижнего уровня к концепту верхнего уровня и наоборот

модель предметчоЛ области для ИСЛ

Схема данных ИС А (описание формата данных)

ИСЛ

БД

3

Онтология предметной

Взаимодействие И С

V

Кониег туальная модеть предметной облаем для КС Б

Схема данных ИС В (описание формата данных)

га

Рис 1 Процесс интеграции информационных систем

Далее на базе концептуальных моделей ИС-А и ИС-В осуществляется построение метамодели предметной области интегрируемых ИС Данная метамодель объединяет и согласует в себе обе концептуальные модели На этапе ее построения также используется онтология Метамодель определяет соответствия сущностей ИС-А сущностям ИС-В и правила их преобразования, что позволяет установить взаимодействие между указанными информационными системами

Формально метамодель интегрируемых ИС определяется следующим образом М = (Б] , , Яя), где - концептуальная модель ИС-А, -концептуальная модель ИС-В, Яя - правила преобразования совокупностей концептов между моделями ИС-А и ИС-В, построенные согласно разработанному алгоритму интеграции ИС

Предлагаемая схема процесса интеграции информационных систем включает выполнение следующих алгоритмов

1 Анализ сущностей баз данных ИС, их атрибутов и отношений между ними На данном этапе приложением осуществляется построение схем данных

2 Анализ семантических меток сущностей и атрибутов На данном этапе строятся концептуальные модели информационных систем Дчя получения и анализа семантических меток используется онтология предметной области

3 Уточнение семантических соответствий С помощью онтологии определяются недостающие связи между концептами

4 Построение единой метамодели Данная метамодель строится как объединение двух концептуальных моделей информационных систем На данном этапе онтология используется для разрешения возможных противоречий

5 Вывод результирующих отображений между сущностями и атрибутами информационных систем

Наиболее сложным этапом является построение результирующих празил преобразования концептов в рамках формирования единой метамодели ИС Между концептами, представленными в моделях интегрируемых ИС, могут существовать различные типы отношений Они были рассмотрены, проанализированы и сгруппированы в следующие 6 классов

1 Однозначное соответствие концептов ИС-А и ИС-В

Для концепта первой информационной системы (А) найдено однозначное его отражение (В) в системе концептов второй ИС Данные концепты имеют одинаковые типы и одинаковые семантические метки То есть они структурно и семантически соответствуют друг другу В этом случае осуществляется простая трансляция значения концепта А в концепт В В терминах разработанных концептуальных моделей она имеет вид

(ВД.Л)-КЛ'2,,,^,^)

Здесь и далее стрелка означает перевод указанных систем объектов из ИС-А в ИС-В, нижний индекс 1 означает принадлежность элемента к ИС-А, 2-к ИС-В, ге {1,2, ,п},]в{1,2, ,т}, п-количество концептов в ИС-А, т -количество концептов в ИС-В

2 Неполное соответствие концептов ИС-А и ИС-В

В данной ситуации возможны два случая

а) Названия концептов Аи и отличаются, типы совпадают, семантические метки также совпадают

б) Типы концептов А^, и А2и отличаются, семантические метки совпадают

Поскольку семантические метки в случае а) совпадают, то, невзирая на различие названий концептов, возможно осуществление трансляции их значений В случае б) необходимо осуществить преобразование типов по одному из разработанных правил

3 Совокупность концептов ИС-А соответствует одному концепту ИС-В Такая ситуация означает, что с помощью онтологии ПО было

установлено соответствие совокупности концептов-потомков из ИС-А одному концепту-родителю из ИС-В

Для перевода значений концептов ИС-А в значение концепта ИС-В используются функции, определенные на концептах онтологии В данном случае используется функция склеивания концептов Л(< л^ >,ср) = Л2> где

- функция склеивания, <Л/,> - кортеж входных атрибутов ИС-А, 0<г<и, п - количество используемых при склеивании атрибутов, (р — символ-разделитель значений атрибутов, А2 - результирующий атрибут ИС-В

4 Одному концепту ИС-А соответствует совокупность концептов ИС-В

В терминах разработанной модели случай найденного соответствия одному концепту в ИС-А совокупности концептов в ИС-В будет выглядеть следующим образом

Ситуация аналогична пункту 3 Для осуществления преобразований используется функция разделения концептов й(Л[,р)=< А2, >> где Рг -

функция разделения, Л / - входной атрибут ИС-А, (р - символ-разделитель

значений атрибутов, < Д2 / > ~ кортеж выходных атрибутов ИС-В,

ге{0,1, ,п), п- количество используемых при разделении атрибутов

5 Установление соответствия значений пары концептов ИС-А и ИС-В

В связи с необходимостью интеграции данных из ИС-А в существующие данные в ИС-В, необходимо определять не только новые значения концептов в ИС-В, но и их связи со старыми значениями (по системе первичных и внешних ключей) Для этого при переводе значения концепта Л в его отражение - концепт А2о,ч -необходимо устанавливать значения концептов,

находящихся на одном уровне с концептом А2^ч

Разработанная схема трансляции показана на примере (рис 2)

Поскольку кафедры в различных ИС могут иметь различные номера, но

ис-а

ис-в

Рис 2 Пример установления соответствия значений пары концептов

одинаковые названия, необходимо

1) найти семантически связанные атрибуты в родительской сущности -«Кафедра»-ИС-А «Название кафедры» (и «Название института»)

2) обратиться к сущности «Кафедра»-ИС-А, извлечь значение ее свойства «Название кафедры» (и «Название института» в случае возможной неоднозначности)

3) извлечь «№_кафедры» из сущности «Кафедра ИС-В», которому . соответствует найденное в пункте 2 значение

4) выдать «№_кафедры»-ИС-В в качестве результата

б Отсутствие соответствия концепта в ИС-В концепту из ИС-А

Возможно возникновение ситуации, при которой необходимо полностью ввести значения всех свойств (/з?) сущности в ИС-В, но ИС-А не обладает этим набором свойств В этом случае следует найти сущность в ИС-В, обладающую свойством, для которого найдено соответствие с ИС-А, и по связям которой можно получить недостающее значение свойства из А/ ИС-В Например, для определения свойства «№_института» (рис 3) в ИС-В, необходимо

1) найти сущность в ИС-В, в которой есть свойство «Название института», и по связям которой можно получить свойство «Л'оинститута» «Институт»-ИС-В

2) извлечь из ИС-В «№_института», которому соответствует «Название института»-ИС-А

Необходимо подчеркнуть, что при функционировании разработанного алгоритма

интеграции информационных систем фундаментальную роль играет использование семантики интегрируемых данных Она участвует в решении поставленной задачи на основных этапах его выполнения

1 При автоматизированном определении концептуальных моделей ИС алгоритм формирования метаданных выдает рекомендации пользователю

2 При формировании гипотез о значении семантической метки концептов производится их подбор по типу хранимой в них информации Например, концепт «название кафедры» хранит значения строкового типа, поэтому велика вероятность, что он соответствует концептам онтологии такого же типа Также производится структурный анализ иерархии данных в ИС и в онтологии На основе такого рода заключений, предоставляемый пользователю список возможных семантических меток для каждого концепта сортируется по степени предполагаемой алгоритмом релевантности

ис а пс в

Рис 3 Пример установления значения отсутствующего свойства

3 Формирование правил структурного и семантического преобразования концептов ИС осуществляется на основе их концептуальных моделей, хранящих определенную семантическую информацию о находящихся в ИС данных В этом процессе участвует онтология, к которой алгоритм обращается для разрешения сложных ситуаций преобразования концептов

В главе приводятся алгоритмы разрешения возможных противоречий конфликта типов, конфликта преобразования групп концептов в один концепт, конфликта преобразования одного концепта в группу концептов, отсутствия необходимого значения концепта

Проведена оценка вычислительной сложности процесса интеграции информационных систем Согласно полученным результатам общая оценка сложности (С) не будет превышать следующей величины- C~Ni+N2+

NXN0 - + ^ + N2N0 + y + N, N2+N, N2+Const+N, N2 C(F0)+

N, N2 C(F0) +N, N2+(NH) (NH) (1+Consti ConstJ+N, N2+(N,-1) (1Vrl)+ (N¡-1) Const, Const2 [N2 (N2-l)-N2 (Nr-l)2+2 N2/3+l/3+(Nr-l)3/3~ N22], где Ni - количество концептов ИС-А, N2 - количество концептов ИС-В, F0 -функция, определенная на концепте онтопогии, N0 - количество концептов в онтологии предметной области Отсюда видно, что вычислительная сложность разработанных алгоритмов имеет полиномиальную оценку Данный факт показывает возможность практического применения разработанных методик при решении задач интеграции

В завершении главы подробно рассмотрено функционирование данных методов на примере интеграции информационных систем ВУЗа

В четвёртой главе рассмотрено практическое применение разработанных моделей и алгоритмов и проведен анализ результатов исследований на примере интеграции базы данных системы измерений параметров нефте-водо-газовой смеси "Ультрафлоу" и информационной системы АДКУ 2000

ИС Var Pro (рис 4, 5) представляет собой информационную систему измерительного прибора "Ультрафлоу" Данная система в режиме мониторинга опрашивает нефте-водо-газовый расходомер "Ультрафлоу" ^ Схема работы измерительной системы

установленный на кусте скважин, и ведет архив измерений Система предоставляет пользователю результаты измерений за отчетный период в табличных или графических формах

ИС АДКУ 2000 (рис 6) является штатной ИС нефтяного месторождения "Уньва" (Пермская область) Данная система объединяет показания

измерительных систем кустов скважин, управляемых контрольной автоматикой, и предоставляет операторам Контрольно-Измерительного Пункта (КИП) результаты их измерений.

В данном случае под задачей интеграции понимается внедрение ИС Var Pro с базой данных UltraBase в ИС АДКУ 2000. То есть определение структурных и семантических отображений концептов и связей между ними ИС Var Pro, в концепты и связи между ними ИС АДКУ 2000. Данные отображения описываются средствами языка XML и модели RDF.

■¿sc'

Рис. 5. Пример представления рис 6 Пример представления

данных в ИС VarPro данных в АДКУ 2000

Рассмотрено создание онтологии предметной области «Нефтедобыча» в соответствии с методологией стандарта IDEF5.

В главе рассматриваются инфологические и даталогические модели интегрируемых ИС, извлечение их схем данных из соответствующих серверов баз данных и формирование концептуальных моделей для каждой ИС. Приведено подробное описание процесса интеграции информационной системы Var Pro и штатной ИС нефтяного месторождения АДКУ 2000 при помощи разработанного программного средства Var Pro Integrator (рис. 7).

Рис. 7. Примеры экранных форм программы Var Pro Integrator

Программа обеспечивает автоматизацию определения метаданные для ИС. с использованием онтологии предметной области. На основе описанных метаданных устанавливаются структурные и семантические соответствия для передачи информации между ИС. Далее выполняется алгоритм, использующий знания о правилах преобразований, для формирования SQL-запроса на добавление информации из ИС Var Pro в БД АДКУ2000, с

соблюдением всех уровней иерархии связей её таблиц При выполнении данного запроса указанная информация из ИС VarPro будет транслирована в БД АДКУ 2000

Таким образом, обеспечена интероперабельность ИС Var Pro, заключающаяся в том, что при установке на нефтяное месторождение нефтеводогазового расходомера "Ультрафлоу", процесс интеграции его ИС в АСУ ТП месторождения выполняется в полуавтоматическом режиме за достаточно малый временной период

В заключении приведены основные результаты, полученные в диссертационной работе

ОСНОВНЫЕ РЕЗУЛЬТАТЫ РАБОТЫ

1 Проведен анализ и классификация существующих подходов к интеграции ИС, а также языков и моделей представления метаданных, и обосновано применение технологии XMLZRDF(RDFS) для описания метаданных ИС Обоснована двухуровневая схема организации концептуальных моделей метаданных, создающая эффективные возможности для интеграции и обеспечения взаимодействия ИС

2 Разработана информационная модель для спецификации связи объектов различных ИС, функционирующих в рамках одной предметной области

3 Предложен новый метод интеграции информационных систем, предусматривающий определение их концептуальных моделей и формирование на этой основе единой метамодели интегрируемых ИС, базирующейся на онтологии предметной области

4 Разработана схема процесса интеграции информационных систем, состоящая из совокупности следующих алгоритмов поиска структурных и семантических отображений систем связных сущностей и их атрибутов интегрируемых ИС, уточнения семантических соответствий, анализа и дополнения связности системы сущностей, расширения концептов, разрешения конфликтов структурных преобразований, построения результирующих правил преобразования

5. Проведен анализ и классификация возможных типов соотношений концептов интегрируемых И С, и разработаны соответствующие им действия алгоритма

6 Разработаны и исследованы новые алгоритмы разрешения возможных противоречий при объединении концептуальных моделей информационных систем на структурном и семантическом уровнях

7 Разработанные модели и методы использованы при создании программного комплекса Var Pro нефтеводогазового расходомера «Ультрафлоу», оснащенного базой данных UltraBase Он включает в себя разработанное приложение Var Pro Integrator, предназначенное для интеграции ИС расходомера в состав штатных хранилищ данных нефтяных месторождений

8 Рассмотрена интеграция ИС Var Pro в хранилище данных АДКУ 2000 Разработаны модели интегрируемых информационных систем Var Pro и АДКУ2000 и онтология «Нефтедобыча» для предметной области функционирования интегрируемых ИС Подтверждена эффективность разработанных алгоритмов

СПИСОК РАБОТ, ОПУБЛИКОВАННЫХ ПО ТЕМЕ ДИССЕРТАЦИИ

1. Михайлов И.С. Подход концептуального метачоделирования для обеспечения структурной и семантической интероперабельности информационных систем // Ученые записки РГСУ, №1, 2007, - М.: РГСУ, стр. 93-100.

2. Вагнн В.Н, Михайлов И.С. Разработка метода интеграции информационных систем на основе метамоделирования и онтологии предметной области. // Программные продукты и системы. Г2008. стр 2226.

3 Михайлов И С Обеспечение структурной и семантической ингероперабельности информационных систем на основе метамоделей Труды международной конференции «Информационные средства и технологии» 1214 октября 2004 г, 3-х тт Т1 - M Москва, Янус-К, 2004 - 226 с ISBN 58037-0207-2, с 223-226

4 Mikhaylov I S Var Pro, Intellectual Information System in the Oil Industry // Multiphase Flow Measurement Seminar Paris (Clamart), France, December 14-19, 2004

Михайлов И С Var Pro, интеллектуальная информационная система в нефтяной промышленности // Семинар по многофазным измерительным системам Париж (Кламар), Франция, Декабрь 14-19, 2004

5 Михайлов И С Исследование методов обеспечения семантической интероперабельности информационных систем РАДИОЭЛЕКТРОНИКА, ЭЛЕКТРОНИКА И ЭНЕРГЕТИКА // Одиннадцатая Междунар науч-техн конф студентов и аспирантов Тез докл В 3-х т - M МЭИ, 2005 Т 1 - 452 с ISBN 5-87789-019-0, Издательство ЗАО «Знак» с 345

6 Михайлов И С Разработка системы Var Pro Integrator, обеспечивающей интеграцию БД СИ "Ультрафлоу" и штатной БД нефтяного месторождения с использованием онтологии предметной области и метамоделей НАУЧНАЯ СЕССИЯ МИФИ-2005 Сборник научных трудов В 15 томах ТЗ Интеллектуальные системы и технологии M МИФИ, 2005 232 с ISBN 57262-0555-3, с 112-113

7 Михайлов И С Интеграция информационных систем на основе метамоделирования "РАДИОЭЛЕКТРОНИКА, ЭЛЕКТРОТЕХНИКА И ЭНЕРГЕТИКА" (2 - 3 марта 2006г ) // Двенадцатая Междунар науч -техн конф студентов и аспирантов Тез докл В 3-х т - M МЭИ, 2005 Издательство ЗАО «Знак»

8 Михайлов И С Обеспечение структурной и семантической интероперабельности информационных систем на основе метамоделей // Вычислительные сети Теория и практика 2'2005

9 Михайлов И С Применение нейронных сетей для автоматизированной интеграции хранилищ данных // Первая общегородская научно-практическая

конференция «Студенческая Наука», МГТУ им НЭ Баумана (21-22 ноября 2006 года)

10 Михайлов И С Разработка метамоделей информационных систем для обеспечения структурной и семантической интеролерабельносги // Всероссийская научная конференция по нечетким системам и мягким вычислениям НСМВ-2006 (20 - 22 сентября 2006г, Тверь) Труды конференции - M Физматлит, 2006 - 384 с

11 Михайлов И С Применение метамоделирования для интеграции информационных систем // Международный форум информатизации МФИ-2006 Труды Международной научно-технической конференции «Информационные средства и технологии» Т 3 -М Янус-К, 2006, с 122-126

12 Михайлов И С Разработка универсального алгоритма интеграции информационных систем на основе метаданных // Труды международной научно-технической конференции «Информационные средства и технологии» 16-18 октября 2007 г, ТЗ -М МЭИ, 2007,-с 56-59

13 Вагин В H, Михайлов И С Построение модульных информационных систем с использованием метаданных в сфере учета нефтяной продукции // Вычислительные сети Теория и практика 1 '2007

14 Михайлов И С Создание интеллектуальною программного комплекса с возможностью автоматизированной интеграции в области нефтяной промышленности // Научная сессия МИФИ-2007 Сборник научных трудов В 17томах ТЗ-М МИФИ,2007,-С 201-203

15 Михайлов И С Проектирование и реализация информационной системы VarPro дтя учета продукции нефтяных скважин // Технологии Microsoft в теории и практике программирования труды IV Всероссийской конференции студентов, аспирантов и молодых ученых Москва, 2-3 апреля 2007 г Т 1, -М Вузовская книга, 2007 стр 117-118

16 Михайлов И С Обеспечение структурной и семантической интероперабельности информационных систем на основе метамоделей // Тезисы докладов XV Международной студенческой школы-селшнар «Новые информационные технологии» Т 1,-М МИЭМ, 2007, стр 164-165

17 Mikhaylov IS Information Systems Metamodels Developing for Providing Structural and Semantic Interoperability // International Conference on Dependability of Computer Systems DepCoS - RELCOMEX 2007, Szklarska Poreba, Poland, 14-16 June, 2007 pp 59 - 64

Михайлов И С Разработка метамоделей информационных систем для обеспечения структурной и семантической интероперабельности // Международная конференция по надежности компьютерных систем DepCoS -RELCOMEX 2007, Скларска Пореба, Польша, 14 - 16 июня, 2007 с 59-64

18 Разработка и интеграция информационной системы нефтяного месторождения в штатный программный комплекс Радиоэлектроника, Электроника и Энергетика // Четырнадцатая Международная научо-техническая конференция студентов и аспирантов Тез докл В 3-х т - M Издательский дом МЭИ 2008 Т 1 -412с с 302

Подписано в печать¿3.66" 08 Зак. HQ Тир [çç Пл 1,25

Полиграфический центр МЭИ (ТУ)

Красноказарменная уд , д 13

ВВЕДЕНИЕ

ГЛАВА 1. Постановка задачи обеспечения интероперабельности информационных систем

1.1. Цели интеграции ИС

1.2. Проблемы интеграции информационных систем

1.3. Интероперабельность ИС

1.3.1. Об интеграции и интероперабельности

1.3.2. Структурная и семантическая интероперабельность

1.4. Обзор и анализ подходов к интеграции ИС и существующих средств интеграции

1.4.1. Разработка буферного приложения-конвертора данных

1.4.2. Разработка модуля преобразования интерфейсов информационных систем

1.4.2.1. ERP-системы

1.4.2.2. Функции ERP-систем

1.4.2.3. Внедрение ERP-систем

1.4.2.4. Система планирования ресурсов предприятия SAP R/

1.4.2.5. Результаты анализа ERP-систем

1.4.3. Использование метаданных в качестве базиса для интеграции ИС

1.4.3.1. Проект CIM

1.4.3.2. Спецификация модели CIM

1.4.3.3. Классы и связи модели CIM

1.4.3.4. Результаты анализа модели CIM

1.5.4. Результаты обзора различных подходов к интеграции ИС и разработок в данной области

1.6. Выводы по главе I

ГЛАВА 2. Модели и языки представления метаданных информационных систем

2.1. Онтологический подход и его использование

2.1.1. Понятие онтологии

2.1.2. Стандарт онтологического исследования IDEF

2.1.3. Использование онтологии предметной области при интеграции ИС

2.2. Классификация моделей и языков представления метаданных

2.3. Структурный уровень модели метаданных для решения задачи обеспечения интероперабельности информационных систем.

XML подход

2.3.1. Моделирование данных XML

2.3.2. Метаданные и семантика XML

2.3.3. Использование XML для построения моделей информационных систем

2.3.4. Обоснование XML подхода

2.4. Семантический уровень модели метаданных для решения задачи обеспечения интероперабельности информационных систем.

RDF подход

2.4.1. Проблема описания семантики и границы XML

2.4.2. Модель данных RDF

2.4.3. Принципы построения модели

2.4.4. Использование RDF для построения моделей информационных систем

2.4.4.1. Язык RDF Schema (RDFS)

2.4.4.2. Отличия RDF и RDFS от объектно-ориентированных языков

2.4.4.3. Описание системы концептов в модели метаданных 92 2.6. Выводы по главе

ГЛАВА 3. Разработка метамодели и алгоритмов интеграции информационных систем

3.1. Модель описания метаданных информационных систем

3.2. Разработанный алгоритм интеграции информационных систем

3.2.1. Построение схем данных

3.2.2. Построение концептуальных моделей информационных систем

3.2.3. Уточнение семантических соответствий

3.2.4. Построение единой метамодели ИС 107 3.2.4.1. Функции на концептах онтологии

3.2.5. Построение результирующих правил преобразования концептов

3.2.5.1. Однозначное соответствие концептов ИС-А и ИС-В

3.2.5.2. Неполное соответствие концептов ИС-А и ИС-В

3.2.5.3. Соответствие совокупности концептов в ИС-А одному концепту в ИС-В

3.2.5.4. Соответствие одному концепту в ИС-А совокупности концептов в ИС-В

3.2.5.5. Установление соответствия значений пары концептов ИС-А и ИС-В

3.2.5.6. Отсутствие соответствия концепта в ИС-В концепту из ИС-А

3.2.6. Схема процесса интеграции ИС

3.2.7. Разрешение противоречий

3.2.8. Оценка вычислительной сложности разработанных алгоритмов

3.3. Пример интеграции информационных систем ВУЗов 134 3.3. Выводы по главе

ГЛАВА 4. Процесс интеграции базы данных системы измерений параметров нефтеводогазовой смеси "Ультрафлоу" и информационной системы АДКУ 2000 138 4.1. Информационная система Var Pro

4.1.1. Инфологическая модель базы данных UltraBase

4.1.2. Даталогическая модель базы данных UltraBase

4.2. Информационная система АДКУ

4.2.1. Мифологическая модель базы данных АДКУ

4.2.2. Даталогическая модель базы данных АДКУ

4.3. Интеграция информационных систем Var Pro и АДКУ

4.4. Создание онтологии предметной области "Нефтедобыча"

4.5. Программа интеграции Информационных Систем Var Pro Integrator

4.5.1. Структура работы программы

4.5.2. Алгоритм ввода метаданных

4.5.3. Словарь концептов предметной области

4.5.4. Алгоритм поиска структурных и семантических отображений

4.5.5. Выполнение алгоритма поиска структурных и семантических отображений для ИС "Ультрафлоу" и АДКУ

4.5.6. Результаты работы программы

4.6. Результаты интеграции информационных систем

В диссертационной работе исследованы и реализованы методы и программные средства обеспечения структурной и семантической интероперабельности информационных систем на базе метамоделей.

На основе полученных результатов предложена модель описания метаданных интегрируемых информационных систем и выполнена программная реализация разработанного алгоритма автоматизированной интеграции хранилищ данных с использованием онтологии предметной области.

Реализованный программный комплекс применён с целью интеграции хранилища данных измерительной системы и штатной информационной системы нефтяного месторождения.

Актуальностьтемы. Обеспечение интероперабельности информационных систем представляет собой актуальную и вместе с тем весьма сложную проблему, возникающую при создании, эволюционировании и интеграции информационных систем. Эта проблема особенно обострилась в настоящее время, поскольку объём сведений, обрабатываемых информационными системами, постоянно увеличивается и необходимо обеспечивать обмен информацией между различными хранилищами данных [1]. Актуальность этой проблемы определяется также необходимостью повышения эффективности и упрощения формирования правил указанного обмена [2].

Сложность этой проблемы состоит в том, что информационные системы, как правило, представляют собой громоздкие программные комплексы, состоящие из значительного количества информационных единиц (сущностей, атрибутов, связей между ними и т.д.) [3]. Для организации обмена данными между хранилищами необходимо передавать не только отдельные значения конкретных переменных, но и большие массивы связанных между собой информационных единиц. Они должны сохранить свою внутреннюю связность и быть внедрены в систему сущностей другой информационной системе. Также в ходе процесса интеграции необходимо выполнять необходимые преобразования типов данных [4].

Традиционные методы и средства интеграции информационных систем, основанные на ручном построении правил обмена между хранилищами данных и создании соответствующих приложений-конверторов, не отвечают сегодняшним потребностям отрасли и современному уровню развития информационных технологий [5].

Применяемые приложения-конверторы требуют проведения предварительного детального анализа интегрируемых информационных систем (ИС), что является сложным и длительным процессом. К тому же, используемые программные продукты не обеспечивают гибкости обмена между ИС при изменении их состава, структуры или требований к ним, что приводит к необходимости повторной разработки такого рода приложений. Существенным недостатком такого подхода является невозможность повторного использования знаний об ИС. В результате при возможном осуществлении повторной интеграции ИС потребуется заново провести анализ систем. Отсутствие адаптивности указанного метода к изменяющимся входным условиям объединения хранилищ данных может привести к задержке и несвоевременной передаче или даже потере важной информации и создает предпосылки к возникновению аварийных ситуаций в ходе функционирования интегрируемых систем.

В настоящее время активно развивается подход, предполагающий использование метаданных для описания информационных ресурсов [6]. Однако в том виде, в котором данный подход используется многими разработчиками, он обеспечивает лишь описание структур информационных единиц, без анализа их смысла и назначения [7]. На основании такого описания невозможно делать корректные выводы об идентичности информационных единиц и их связей различных систем, функционирующих в одной предметной области. Для формирования заключений необходимо оперировать не только структурными характеристиками объектов хранилищ данных, но и их семантическими значениями, погружёнными в единое информационное пространство определённой предметной области [1].

Таким образом, можно сделать вывод, что задача разработки методов и средств обеспечения структурной и семантической интероперабельности информационных систем весьма остро стоит перед специалистами. Необходимо создание приемлемых по стоимости, простых и надежных программных продуктов, обеспечивающих интеллектуальную интеграцию хранилищ данных, функционирующих в рамках одной предметной области [8].

Следует отметить, что успешное решение задачи обеспечения структурной и семантической интероперабельности информационных систем на основе метамоделей связано с выполнением следующих основных требований: необходимо автоматически извлекать схемы данных интегрируемых информационных систем из их серверов баз данных; следует разработать алгоритмы разрешения возможных противоречий в условиях неполной или неточной информации; необходимо обеспечить минимальные потери информации при осуществлении её передачи между хранилищами данных; объём словаря общих знаний о предметной области должен быть достаточно велик; приложение, осуществляющее интеллектуальную интеграцию ИС, должно быть высоконадежным и удобным в эксплуатации; программный комплекс должен быть устойчив по отношению к изменяющемуся составу систем, и позволять с малыми временными затратами проводить повторную интеграцию в случае обновления систем или требований к ним; должны быть обеспечены простота установки и низкие затраты на обслуживание разработанной системы;

К числу наиболее перспективных методов интеграции информационных систем, на базе которых может быть разработан программный комплекс, в значительной мере отвечающий перечисленным выше требованиям, относятся методы метаописания семантики информационных ресурсов [1]. Эти методы были положены в основу разработанного программного продукта обеспечения структурной и семантической интероперабельности информационных систем [8].

Выполненные исследования опираются на результаты работ в области искусственного интеллекта и интеграции информационных систем Д.А. Поспелова, И.А. Башмакова, А. И. Башмакова, Д.О. Брюхова, В.Н. Вагина, Т.А. Гавриловой, А.П. Еремеева, В.Ф. Хорошевского, А.С. Клещева, М.Р. Когаловского, Ю.Ф. Тельнова, В.И. Задорожного, JI.A Калиниченко., М.Ю. Курошева, С.С. Шумилова, И.П. Кузнецова, О.И. Россеевой и др., а также зарубежных учёных T.R. Gruber, М. Uslar, J.F. Sowa, P. Warren, V.R. Benjamins, D. Fensel, M.R. Genesereth, R.E. Fikes, A. Tannenbaum, H. Takeda, J. Ambrosio, T. Wendt, S. Barresi, Y. Rezgui, C. Lima, F. Meziane, M. Ushold, M. Gruninger, G. Van Heijst, A.T. Schreiber, B.J. Wielinga.

Объектом исследования данной работы является обеспечение структурной и семантической интероперабельности информационных систем.

Предмет исследования - информационные системы, модели и методы интеграции информационных систем.

Целью работы является повышение эффективности процесса интеграции информационных систем. На основе исследований языков и методов описания метаданных требуется разработать и научно обосновать новый метод обеспечения структурной и семантической интероперабельности информационных систем, создать программный комплекс, функционирующий на базе данного метода. Внедрить разработанный программный комплекс на нефтяных месторождениях России с целью интеграции информационно-измерительной системы определения расходных характеристик нефтеводогазового потока «Ультрафлоу» в состав штатного хранилища данных нефтяного месторождения.

Для достижения этой главной цели в диссертационной работе были поставлены и решены следующие основные задачи: экспериментально исследована структура и семантика различных информационных систем нефтяных месторождений, включая ИС, контролирующие телемеханику кустов нефтяных скважин; проанализированы различные языки представления метаданных об информационных ресурсах; обоснованы и исследованы новые методы построения концептуальных моделей информационных систем, состоящих из двух уровней: структурной схемы данных и семантического описания; разработана и экспериментально исследована информационная модель, устанавливающая взаимодействие между двумя интегрируемыми информационными системами; разработаны новые эффективные алгоритмы для построения правил структурного и семантического преобразования системы связанных понятий при её передаче между хранилищами данных; разработаны новые алгоритмы разрешения возможных противоречий, базирующиеся на использовании онтологии предметной области; создана онтология предметной области «Нефтедобыча»; создан программный продукт Var Pro Integrator, в составе разработанного программного комплекса Var Pro информационно-измерительной системы «Ультрафлоу», для обеспечения автоматизированной интеграции; и создана методика построения правил описания взаимодействия информационных систем; разработан и внедрен программный комплекс Var Pro для информационно-измерительной системы «Ультрафлоу» контроля расходных характеристик потока на скважинах нефтяных месторождений; проведены долговременные промысловые испытания разработанных программных продуктов на эксплуатационную надежность на нефтяном месторождении.

Научная новизна. Новые результаты, полученные в работе, заключаются в следующем:

1. Предложены, обоснованы и развиты научные основы нового метода обеспечения структурной и семантической интероперабельности информационных систем, основанного на использовании метаданных и онтологии предметной области,

2. Разработана и экспериментально исследована информационная модель, связывающая подмножества объектов различных хранилищ данных, функционирующих в рамках одной предметной области. Предложен новый подход к интеграции информационных систем, базирующийся на определении их концептуальных моделей и формировании на этой основе единой метамодели интегрируемых хранилищ данных.

3. Обосновано применение онтологии, в качестве системы общих знаний о предметной области.

4. Разработаны и обоснованы новые алгоритмы разрешения возможных противоречий при объединении концептуальных моделей информационных систем как на структурном, так и на семантическом уровне.

5. Предложена и обоснована двухуровневая схема организации концептуальной модели метаданных отдельных информационных систем.

6. Разработана и обоснована структура программного комплекса, выполняющего интеграцию информационных систем.

7. Создана методическая и экспериментальная база для описания метаданных различных информационных систем и расширения онтологии предметной области.

Достоверность результатов.

Обоснованность и достоверность научных положений, методов и выводов подтверждается использованием методов математического моделирования онтологий предметных областей, описания метаданных информационных ресурсов, данными компьютерного моделирования, а также результатами вычислительных экспериментов с помощью разработанного программного комплекса.

Практическая ценность и реализация результатов работы в промышленности.

Создан программный комплекс Var Pro Integrator в составе разработанной информационной системы Var Pro измерительной установки «Ультрафлоу», предназначенной для определения расхода компонентов нефтеводогазового потока. В программном комплексе достигнуто существенное улучшение возможности интеграции ИС Var Pro в состав штатных информационных систем нефтяных месторождений на основе: обеспечения автоматизированного построения концептуальных моделей интегрируемых ИС; реализации формирования единой метамодели информационных систем; использования онтологии предметной области с целью разрешения возможных противоречий, возникающих в процессе интеграции; создания правил преобразования систем связанных информационных ресурсов при их трансляции между хранилищами данных. В рамках данного проекта разработана онтология предметной области «Нефтедобыча».

Выполнены исследования разработанных алгоритмов и функционирования программного комплекса и измерительной системы «Ультрафлоу» в целом.

Разработанный программный комплекс и измерительная система «Ультрафлоу» были установлены на кусте скважин Уньвинского месторождения Пермского края и внедрены в состав хранилища данных нефтяного месторождения, прошли опытно-промысловую эксплуатацию в течение четырёх лет и в настоящее время используются как штатная информационно-измерительная система. Система сертифицирована Федеральным агентством по техническому регулированию и метрологии РФ и включена в Государственный реестр средств измерений. ОАО «Арзамасский приборостроительный завод» приступил к серийному производству измерительных систем «Ультрафлоу», которые востребованы нефтедобывающими предприятиями. Первый серийный образец установлен на Чернушинском месторождении ООО «Лукойл-Пермь» в многофазной системе сбора и транспортировки продукции нефтяных скважин. Произведена интеграция показаний программного комплекса измерительной системы «Ультрафлоу» в информационную систему Чернушинского месторождения «Телескоп +».

На основе разработанных методов обеспечения структурной и семантической интероперабельности информационных систем создан программный комплекс Var Pro Integrator, предназначенный для автоматизированной интеграции информационной системы Var Pro в состав хранилищ данных нефтяных месторождений. Тем самым решена важная научно-техническая проблема, имеющая большое значение для отрасли информационных технологий.

Результаты работы использованы в НИР, выполняемых в рамках грантов РФФИ: проект №05-07-90232 «Исследование и разработка инструментальных средств создания экспертных систем поддержки принятия решений» (Научные руководители д.т.н., проф. Вагин В.Н., д.т.н., проф. Еремеев А.П.).

Апробация работы. Основные результаты диссертации докладывались и обсуждались:

- на семинаре «Multiphase Flow Measurement Seminar». Франция, Париж (Кламар), 14-19 декабря, 2004;

- на 13-ой Международной выставке «Нефтегаз - 2005». Россия, Москва, Экспоцентр, 21-25 июня, 2005.

- на конференции «Нечёткие Системы и Мягкие Вычисления». Россия, Тверь, 20-22 сентября, 2006.

- на XV Международной студенческой школе-семинаре «Новые информационные технологии». Украина, Крым, Судак, 20-27 мая, 2007.

- на конференции «Dependability of Computer Systems». Poland, Szklarska Por?ba, June 13-17, 2007.

- на конференции «Технологии Microsoft в теории и практике программирования», Россия, Москва, 2-3 апреля 2007.

- на 8-й, 9-й, 10-й, 11-й, 12-й, 13-й научных конференциях аспирантов и студентов «Радиотехника, электроника, энергетика» в МЭИ (ТУ), г. Москва, 2002-2007 гг.,

- на «Научных сессиях МИФИ», г. Москва, 2002-2007гг.,

- на международных формуах информатизации МФИ-2003, МФИ-2004, МФИ-2005, МФИ-2006, МФИ-2007, международные конференции «Информационные средства и технологии», г. Москва, 2003-2007 гг.

Публикации.

Основные результаты, полученные при выполнении диссертационной работы, опубликованы в 18 печатных работах, включая 2 работы в изданиях, рекомендуемых ВАК.

Структура диссертационной работы.

В главе I проведен анализ существующих подходов к обеспечению интероперабельности информационных систем, сделан обзор научных работ, проводимых в данной области, выявлены нерешенные в этой области вопросы и на основе проведенного анализа сформулирована задача обеспечения интероперабельности информационных систем.

В главе II предложен метод описания двухуровневой концептуальной модели информационных систем на основе схемы данных и онтологии предметной области. Рассмотрены методы описания метаданных и сделано обоснование для выбора конкретных методов в данной работе.

В главе III рассмотрены этапы разработанного алгоритма интеграции информационных систем и алгоритмов решения частных задач, возникающих в ходе построения решения, и разрешения возможных противоречий. Функционирование данных методов показано на примере интеграции информационных систем ВУЗа.

В главе IV рассмотрено практическое применение изложенных концепций и проведён анализ результатов исследований. Приведено подробное описание процесса интеграции информационной системы Var Pro нефтеводогазового расходомера «Ультрафлоу» и штатного хранилища данных нефтяного месторождения АДКУ 2000.

4.7. Выводы по главе IV

Разработаны инфологические и даталогические модели интегрируемых информационных систем Var Pro и АДКУ2000 с помощью CASE-средства ER-win. Также разработана онтология предметной области функционирования интегрируемых ИС «Нефтедобыча».

Разработан алгоритм интеграции информационных систем. Он включает в себя алгоритмы:

1. Поиска структурных и семантических отображений систем связных сущностей и их атрибутов интегрируемых информационных систем;

2. Уточнения семантических соответствий;

3. Анализа и дополнения связности системы сущностей;

4. Расширения концептов;

5. Разрешения конфликтов структурных преобразований.

Создан программный комплекс Var Pro нефтеводогазового расходомера «Ультрафлоу», оснащённый базой данных UltraBase. Он включает в себя разработанное приложение Var Pro Integrator, предназначенное для интеграции базы данных расходомера в состав штатных хранилищ данных нефтяных месторождений. Var Pro Integrator позволяет автоматизировано определить метаданные для ИС нефтяного месторождения. Затем, используя метаданные ИС Var Pro и онтологию предметной области «Нефтедобыча», приложение строит шаблоны запросов на добавление информации из БД UltraBase в хранилище данных нефтяного месторождения.

В качестве примера, подробно рассмотрена интеграция ИС Var Pro в хранилище данных АДКУ 2000. В результате доказана эффективность разработанных алгоритмов.

Заключение

В диссертации получены следующие результаты:

1. Проведен анализ и классификация существующих подходов к интеграции информационных систем, а также языков и моделей представления метаданных, и обосновано применение технологии XMLZRDF(RDFS) для описания метаданных ИС. Обоснована двухуровневая схема организации концептуальных моделей метаданных, создающая эффективные возможности для интеграции и обеспечения взаимодействия ИС.

2. Разработана информационная модель для связи объектов различных информационных систем, функционирующих в рамках одной предметной области.

3. Предложен новый метод интеграции информационных систем, предусматривающий определение их концептуальных моделей и формирование на этой основе единой метамодели интегрируемых ИС, базирующейся на онтологии предметной области.

4. Разработан алгоритм интеграции информационных систем, состоящий из совокупности следующих алгоритмов: поиска структурных и семантических отображений систем связных сущностей и их атрибутов интегрируемых ИС; уточнения семантических соответствий; анализа и дополнения связности системы сущностей; расширения концептов; разрешения конфликтов структурных преобразований; построения результирующих правил преобразования.

5. Проведён анализ и классификация возможных вариантов соответствия концептов интегрируемых ИС, а также действий алгоритма в случае их возникновения.

6. Разработаны и исследованы новые алгоритмы разрешения возможных противоречий при объединении концептуальных моделей информационных систем на структурном и семантическом уровнях.

7. Разработанные модели и методы использованы при создании программного комплекса Var Pro нефтеводогазового расходомера «Ультрафлоу», оснащённого базой данных UltraBase. Он включает в себя разработанное приложение Var Pro Integrator, предназначенное для интеграции ИС расходомера в состав штатных хранилищ данных нефтяных месторождений.

8. Рассмотрена интеграция ИС Var Pro в хранилище данных АДКУ 2000. Разработаны модели интегрируемых информационных систем Var Pro и АДКУ2000 и онтология «Нефтедобыча» для предметной области функционирования интегрируемых ИС. Подтверждена эффективность разработанных алгоритмов.

1. Башмаков А.И., Башмаков И.А. Интеллектуальные информационные технологии: Учеб. пособие. - М.: МГТУ им. Н.Э. Баумана, 2005. - 304 с.

2. Буч Г. Объектно-ориентированный анализ и проектирование. СПб, Бином. 2000 г. 560 с.

3. Текущее состояние и перспективы развития рынка интеграционных технологий. // Intersoft Lab: пер. с англ. 2005. http ://www.iso.ru/j ournal/articles/3 67.html

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

5. Левитин К.Е., Поспелов Д.А. Будущее искусственного интеллекта. М.: Наука, 1991.-304 с.

6. Benjamins V.R., Fensel D., et al. Community is Knowledge // Knowledge Acquisition Workshop KAW 98. Banff, 1998.

7. Михайлов И.С. Подход концептуального метамоделирования для обеспечения структурной и семантической интероперабельности информационных систем // Учёные записки Российского Государственного Социального Университета Г2007. стр. 93-100.

8. Когаловский М.Р. Перспективные технологии информационных систем, Москва ИТ-Экономика, 2003. 288 с.

9. Муратов И.Н. Обеспечение структурной интероперабельности информационных систем на основе метам одел ей, Москва, 2003.

10. Кузнецов С. Информационная система: как её сделать? Computer World №1/96.

11. Wendt Т., Brigl В., Winter A. Assessing the integration of information system components. Proceedings of the first international workshop on Interoperability of heterogeneous information systems. Session 4. pp. 55 62. Bremen, Germany. 2005.

12. Кузнецов С. Подходы к интеграции баз данных и Internet. Материалы технической конференции "Корпоративные Базы Данных 2000", Центр Информационных Технологий.

13. Кузнецов С. Internet и базы данных. О взаимоотношении WWW и СУБД. LAN Magazine. №2/96.

14. Uslar М. Semantic interoperability within the power systems domain. Proceedings of the first international workshop on Interoperability of heterogeneous information systems. Session 3. pp. 39 46. Bremen, Germany. 2005.

15. ISO 10303. Industrial automation systems and integration Product data representation and exchange.

16. Артемьев В., Кузнецов С. Обзор возможностей применения ведущих СУБД для построения хранилищ данных (DataWarehouse). Материалы 3-ей ежегодной конференции «Корпоративные базы данных 98». Центр Информационных Технологий.

17. Щавелев JI.B. Оперативная аналитическая обработка данных: концепции и технологии. Материалы конференции «Корпоративные информационные системы 99». Центр Информационных Технологий.

18. SAP ERP: Software for Your Industry. // материалы компании SAP AG. http://www.sap.com/.

19. Шарко M. Интеграция внешних приложений с SAP R/3. Журнал BYTE № 10. 2004.

20. Полотнюк И.С. Метаданные как базис интеграции. Вестник компьютерных и информационных технологий № 12. 2005.

21. Tannenbaum A. Metadata Solutions: Using Metamodels, Repositories, XML, and Enterprise Portals to Generate Information on Demand. Addison Wesley, 2002. 490 pp.

22. Prabhakaran M. Meta Data Management in the Enterprise. DM Direct, July 2005. http://www.dmreview.com/dmdirect/20050715/1032598-1 .html.

23. Ambrosio J. The next step for meta data: Application integration. // Application Development Trends. №2. 2004.

24. Brackett M.H. The Future of Data Resource Management Article in the DRM Journal, Volume 1, 2001. Quasar International Communications Ltd. London www.quasar.uk.net.

25. DAML+OIL (March 2001) Reference Description / W3C. W3C Note 18.12.2001. http://www.w3.org/tr/200l/note-daml+oil-reference-20011218. -англ.

26. Britton Jay P., De Vos Arnold N. CIM-based standards and CIM evolution IEEE Trans. Power Syst. 2005. 20, N 2, c. 758-764.

27. Report on the Common Information Model (CIM) Extensible Markup Language (XML) Interoperability Test #1: The Power of the CIM to Exchange Power System Models, ЕРШ, Palo Alto, CA: 2001. 1006161

28. The Benefits of Integrating Information Systems Across the Energy Enterprise: The Power of Control Center Application Program Interface (CCAPI) and Common Information Model (CIM),EPRI, Palo Alto, С A: 2001. 1001324.

29. IEC International Electrotechnical Commission: IEC 61970-301: Energy management system application program interface (EMS-API) - Part 301: Common Information Model (CIM) Base. International Electrotechnical Commission, 2003.

30. Wang Xiaofeng, Schulz Noel N., Neumann Scott, CIM extensions to electrical distribution and CIM XML for the IEEE radial test feeders IEEE Trans. Power Syst. 2003. 18, N 3, c. 1021-1028.

31. IEG International Electrotechnical Commission: Draft IEG 61970: Energy Management System Application Program Interface (EMS-API) - Part 503: CIM XML Model Exchange Format - Draft 3b. International Electrotechnical Commission, 2004.

32. Уинстон П. Искусственный интеллект: Пер. с англ. — М.: Мир, 1980;519 с.

33. Клещев А. С. Математические модели онтологий предметных областей. Ч; 1. Существующие подходы к определению понятия "онтология" // Научно-—техническая информация Сер. 2 Информационные процессы и системы 2001 — №2.

34. Майкевич Н.В. От информационного пространства к пространству знаний. Онтологии в Интернет. Российский НИИ Искусственного Интеллекта; http://www.aha.ru/~zhigalov/science/articles/CAI98.htm. 1998.

35. Ushold М., Gruninger М. Ontologies: Principles, Methods and Applications, Knowledge Engineering Review, Volume 11,Number 2, 1996.

36. Башлыков А. А., Еремеев А. П. Экспертные системы поддержки принятия решений в энергетике; под ред. А. Ф. Дьякова. М.: Изд-во МЭИ. 213 с. 1994.

37. Sowa J.F. Knowledge Representation: Logical, Philosophical, and Computational Foundations, Brooks/Cole, 2000.

38. Takeda H., Takaai M., Nishida T. Collaborative development and Use of Ontologies for Design, Proceedings of the Tenth International IFIP WG 5.2/5.3 Conference PROLAMAT 98, September 9-10-11,12,Trento, Italy, 1998.

39. Van Heijst G., Schreiber A.T., and Wielinga B.J. Using Explicit Ontologies in KBS Development. In International Journal of Human and Computer Studies,1996, 46 (2-3): 183-292.

40. Alberts L.K. YMIR: an Ontology for Engineering Design. University of Twente. 1993.

41. Staab S., Maedche A. Knowledge portals: Ontologies at work // AI Magazine/ 2001. Vol. 22, № 2. pp. 57-63.

42. Гладун А.Я., Рогушина Ю.В. Онтологии в корпоративных системах Часть II. журнал "Корпоративные системы". №1, 2006.

43. Guarino N., Guaretta P. Ontologies and Knowledge Bases. Towards a Technological Clarification // Towards Very Large Knowledge Bases. -Amsterdam: IOS Press, 1995.

44. Вагин В.Н., Головина Е.Ю., Загорянская А.А. Достоверный и правдоподобный вывод в интеллектуальных системах. Физматлит. 2004. 704 с.

45. Вагин В.Н. дедукция и обобщение в системах принятия решений. — М.: Наука, 1988.-384 с.

46. Uschold М. Knowledge Level Modeling: Concepts and Terminology. In The Knowledge Engineering Review, Vol. 13:1, 1998, pp.5-29.

47. Гаврилова T.A., Хорошевский В.Ф. Базы знаний интеллектуальных систем. СПб.: Питер, 2000, 384 с.

48. Попов Э.В. Корпоративные системы управления знаниями // Новости искусственного интеллекта. 2001 № 1.

49. Staab Steffen, Studer Rudi (eds). Handbook on Ontologies. Berlin— Heidelberg: Springer—Verlag, 2004.

50. Nirenburg S., Raskin V. Ontological Semantics. Cambridge, MA: MIT Press, 2004.

51. Fernandez M., Gomez-Perez A., Jurista N. Methontology: From Ontology Art Towards Ontological Engineering // Spring Symposium Series on Ontological Engineering AAAI-97. Stanford: Stanford University, 1997.

52. Futrell M. T. (1991). The IDEF5 Application Procedure. Master's Project Report. Departmentof Industrial Engineering, Texas A&M University, College Station, TX.

53. Верников Г.В. Стандарт онтологического исследования IDEF5. http://www.citforum.ru/cfin/idef7idef5.shtml.

54. IDEF5 Method Report / Knowledge Base System, Inc. College Station, Texas: KBS, 1994. 187 p.

55. ISO/IEC 11179-1:1999. Information technology Specification and standardization of data elements - Part I: Framework for the specification and standardization of data elements.

56. Gruber T.R. A translation approach to portable ontologies // Knowledge Acquisition. 1993. № 5(2). - p. 199-220.

57. Genesereth M.R. and Nilsson N.J. Logical Foundation of Artificial Intelligence. Morgan Kaufmann, Los Altos, California, 1987.

58. Осуга С. Обработка знаний: Пер. с япон. М.: Мир, 1989. - 293 с.

59. Тельнов Ю.Ф. Интеллектуальные информационные системы в экономике: Учеб. пособие. М.: Синтег, 1999.

60. Genesereth M.R., Fikes E.R. Knowledge Interchange Format. Version 3.0; Reference Manual. Stanford: Stanford University, Computer Science Department, 1992.

61. Genesereth M.R. Knowledge Interchange Format (KIF): Draft proposed American National Standard: NCITS T2/98-004. Stanford: Knowledge System Laboratory, http://logic.stanford.edu/kif/dpans.htm. англ.

62. Рей Э. Изучаем XML. СПб.: Символ-Плюс, 2001.-408 с.

63. Warren Paul. Knowledge management and the semantic Web: From scenario to technology. IEEE Intell. Syst. 2006. 21, N 1, p. 53-59.

64. Питц-Моултис Н., Кирк Ч. XML. СПб, БХВ-Петербург, 2001, 736 с.

65. Gang Xu, JianGang Ma, Tao Huang. A XML-based composite event approach. Proceedings of the first international workshop on Interoperability of heterogeneous information systems. Session 4. pp. 63 70. Bremen, Germany. 2005.

66. Метаданные и их место в Хранилище. Представление метаданных с помощью XML. // Intersoft Lab: пер. с англ. Апрель 2006. http://www.iso.ru/journal/articles/450.html.

67. Luke S., Helfin J., Hendler J., Applying Ontology to the Web: A Case Study, 1999. http://www.cs.umd.edu/projects/plus/SHOE/iwann99.pdf

68. Sowa J. F. Building, Sharing, and Merging Ontologies // Профессиональный сайт John F. Sowa — http://www.jfsowa.com/

69. V.F. Khoroshevsky. Knowledge v. s. data spaces: how an applied semiotics to work on web. //Proceedings of CAI'98, Pushchino, Russia, 1998. C. 7-16.

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

71. W3C Recommendation 10 February 2004, RDF/XML Syntax Specification, http://www.w3.org/

72. Nilsson M. IEEE Learning Object Metadata RDF binding. Royal Institute of Technology, Stockholm, http://kmr.nada.kth.se/el/ims/metadata.html.

73. John F. Sowa, Semantic Networks, Encyclopedia of Artificial Intelligence, 2 Volume Set, 2nd Edition by Stuart C. Shapiro

74. Граймс С. Семантическая паутина // Корпоративные системы. — 2002. -№ 15(56).

75. ГОСТ 7.24-90. Тезаурус информационно-поисковый многоязычный. Состав, структура и основные требования к построению.

76. ГОСТ 7.25-2001. Тезаурус информационно-поисковый многоязычный. Состав, структура и основные требования к построению.

77. Guzman Nicolas J. Building a semantic Web for securing the Homeland IEEE Eng. Med. and Biol. Mag. 2004. 23, N 1, p. 71-80.

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

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

80. Кузнецов И.П. Механизмы обработки семантической информации. М.: Наука, 1978.- 174 с.

81. Россеева О.И., Загорулько Ю.А. Организация эффективного поиска на основе онтологий. Российский НИИ Искусственного Интеллекта, Институт систем информатики Со РАН, 2001.

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

83. Тейз А., Грибомон П., Луи Ж. и др. Логический подход к искусственному интеллекту: от классической логики к логическому программированию: пер. с франц. М.: Мир, 1990. - 432 с.

84. Поспелов Д.А. Логико-лингвистические модели в системах управления и искусственного интеллекта. — М.: Наука. Гл. ред. Физ.-мат. Лит., 1981.

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

86. Брюхов Д.О., Задорожный В.И., Калиниченко Л.А., Курошев М.Ю., Шумилов С.С. Интероперабельные информационные системы: архитектуры и технологии. СУБД №4/95. http://www.csu.ac.ru/osp/dbms/1995/04/source/interop.html.

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

88. Башмаков А.И., Башмаков И.А. Механизмы наследования, выявления и разрешения противоречий в обощённой модели представления предметной области. Часть I // Техническая кибернетика. 1994. № 5. — с. 14-27.

89. Башмаков А.И., Башмаков И.А. Механизмы наследования, выявления и разрешения противоречий в обощённой модели представления предметной области. Часть II // Теория и системы управления. 1995. № 3.-е. 175-189.

90. Башмаков И.А., Рабинович П.Д. Анализ моделей семантических сетей как математического аппарата представления знаний об учебном материале // Справочник. Инженерный журнал. 2002. № 7. - с. 55-60.

91. Blazquez M., Fernandez M., Garcia-Pinar J.M., Gomez-Perez A. Building Ontologies at the Knowledge Level Using the Ontology Design Environment // Knowledge Acquisition Workshop KAW 98. Banff, 1998.

92. Овдей O.M., Проскудина Г.Ю. Обзор инструментов инженерии онтологий. Российский научный электронный журнал «Электронные библиотеки». Том 7. Выпуск 4. 2004.

93. Юб.Дробков В.П., Рахимкулов P.C., Червяков А.П. Многофазный ультразвуковой расходомер «Ультрафлоу» для измерения дебита нефтяных скважин. // Нефтегаз. London.: Highbury House Communications, P.L.S., 2003. -№ 3. - P. 103-107.

94. Дейт К. Дж. Дейт. Введение в системы баз данных. 7-е издание. Издательский дом "Вильяме", 2001. 1072с.

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

96. ПО.Когаловский М.Р. Абстракции и модели в системах баз данных // СУБД №4-5/98.

97. Microsoft Corporation, Разработка приложений на Visual С++ 6.0, Издательский дом "Русская редакция", 2001, 704 с.

98. ПЗ.Дробков В.П. Разработка и исследование ультразвуковых методов и информационно-измерительной системы измерения расхода нефтеводогазового потока. Москва. 2007.

99. Полянин Л.Н., Дробков В.П. Прикладная гидродинамика восходящих газожидкостных потоков. М.: Энергоатомиздат, 2004. - 80 с.

100. Полянин JI.H. Вопросы теплофизики водоохлаждаемых энергоустановок. — М.: Энергоатомиздат, 1994. — 144 с.

101. Microsoft Corporation, Проектирование и реализация баз данных Microsoft SQL Server 2000, Изд. "Русская редакция", 2003, 512 с.

102. Михайлов И.С. Разработка системы Var Pro Integrator, обеспечивающей интеграцию БД СИ "Ультрафлоу" и штатной БД нефтяного месторождения с использованием онтологии предметной области и метамоделей. // Научная Сессия МИФИ-2005. Сборник научных трудов.

103. В 15 томах. Т.З. Интеллектуальные системы и технологии. М.: МИФИ, 2005. 232 с. с. 112-113.

104. Вагин В.Н., Михайлов И.С. Разработка метода интеграции информационных систем на основе метамоделирования и онтологии предметной области. // Программные продукты и системы. Г2008. стр 22-26.