автореферат диссертации по информатике, вычислительной технике и управлению, 05.13.06, диссертация на тему:Алгоритмическое обеспечение автоматизации научной работы студентов на основе тезаурусной системы знаний

///

Матвеев Алексей Вадимович

На правах рукописи

О з СЕН 2009

АЛГОРИТМИЧЕСКОЕ ОБЕСПЕЧЕНИЕ АВТОМАТИЗАЦИИ НАУЧНОЙ РАБОТЫ СТУДЕНТОВ НА ОСНОВЕ ТЕЗАУРУСНОЙ СИСТЕМЫ ЗНАНИЙ

05.13.06 - Автоматизация и управление технологическими процессами и производствами (образование)

АВТОРЕФЕРАТ диссертации на соискание ученой степени кандидата технических наук

Москва

-2009

003475866

Работа выполнена в Учреждении Российской академии образования «Институт информатизации образования», в лаборатории проблем информатизации профессионального образования

Научный руководитель:

доктор педагогических наук, кандидат технических наук, профессор Козлов Олег Александрович

Официальные оппоненты:

доктор технических наук, профессор Бубнов Владимир Алексеевич доктор педагогических наук, кандидат технических наук, профессор Ин Александр Харитонович

Ведущая организация:

ГОУ ВПО «Московский государственный университет

технологий н управления»

Защита состоится «25» сентября 2009 г. в 14 ч. на заседании диссертационного совета ДМ008.004.02 при Учреждении Российской академии образования «Институт информатизации образования» по адресу: 119121, г. Москва, ул. Погодинская, д. 8.

С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке учреждения Российской академии образования «Институт информатизации образования», автореферат размещен на сайте http://www.iiorao.ru

Автореферат разослан «с/*3 » августа 2009 г.

Ученый секретарь диссертационного совета, доктор педагогических наук, кандидат технических наук, профессор

О. А. Козлов

ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ

Актуальность темы исследования. В условиях постиндустриального общества с усилением процессов глобализации и интеграции возрастают требования к качеству высшего профессионального образования. Новая парадигма образования «образование через всю жизнь» выражает социальный заказ общества на мобильный, быстро адаптирующийся к перманентным изменениям на рынке труда человеческий капитал, способный осваивать и создавать новые высокие технологии.

Последнее невозможно без опоры высшего профессионального образования на инновационные, наукоемкие образовательные технологии. Сегодня невозможно получение требуемого от вуза конечного результата - профессиональной компетентности выпускников - без раннего привлечения студентов к исследовательской деятельности.

В связи с переходом к многоуровневому высшему образованию (бакалавр - специалист - магистр) масштабы научных исследований в вузе возрастают. В условиях интенсивной информатизации всех сфер общественной деятельности требуются новые подходы к технологиям научных исследований.

Разработка современных автоматизированных систем научных исследований (АСНИ) становится одним из приоритетных направлений в обслуживании научной деятельности вообще и, особенно, в обеспечение качества научных исследований в вузе. Общие подходы к построению и функционированию автоматизированных систем рассмотрены в работах Денисова A.A., Кукушкина A.A., Мартина Д., Мясникова В.А., Титоренко Г.А., Якубайтис Э.А. и др. Проблемы разработки автоматизированных систем в вузе освещены в работах Баданова А.Г., Берегового В.И., Богдановой C.B., Богомолова A.B., Ваграменко Я.А., Да-нилюка С.Г., Каракозова С.Д., Лысогорского B.C., Павлова A.A., Романенко Ю.А., Царькова А.Н. и др.

Выявление новых эффектов становится возможным благодаря повышенным требованиям к временным, точностным характеристикам систем, способности их функционирования в реальном масштабе времени, многоканальности и т.п., что достигается как за счет использования современных аппаратных и программных средств автоматизации, так и за счет их грамотной системной интеграции и применения.

Получение необходимых результатов исследований требует функционирования АСНИ на пределе своих возможностей. Для достижения этих целей разработчикам систем необходимо принимать целый комплекс решений высокого качества, что становится возможным только при наличии у них широчайшего круга знаний, практического опыта и умения систематизировать и структурировать возникающие проблемы, на каких бы уровнях это не происходило. Сочетание этих качеств в творческом многопрофильном коллективе (предметники, электроники, программисты, механики и т.д.) зачастую достаточно проблематично и, в конечном итоге, приводит к возникновению проблемной ситуации. Одно из возможных решений выхода из неё - создание системы интеллектуально-информационной поддержки принятия решений при разработке автоматизированных систем, которая включает в себя развитие методологических основ организации и планирования научных исследований, разработку методик анализа объектов автоматизации, развитие методов анализа и синтеза структур автомати-

зированных систем, обеспечивающих различные режимы их функционирования, разработку формализованных процедур выполнения работ.

При этом под научной работой студентов в рамках данной работы понимается как создание АСНИ, так и их применение в физическом эксперименте.

На основе вышесказанного можно сформулировать противоречие: с одной стороны, гипотетически возможно и реально необходимо создание информационных средств поддержки принятия решений при разработке АСНИ в условиях вуза, с другой стороны, существующие средства автоматизации разработки АСНИ, не обладая свойствами интеллектуальности, не позволяют создавать необходимые системы силами многопрофильного коллектива разработчиков - сотрудников и студентов вуза.

Таким образом, можно сделать вывод об актуальности темы диссертационного исследования, которое посвящено решению научной задачи создания информационных средств поддержки принятия решений при разработке АСНИ в условиях вуза.

Объект исследования - процесс автоматизации научной работы студентов по проведению экспериментов в лабораторных условиях в вузе.

Предмет исследования - тезаурусная система знаний как интеллектуальное средство автоматизации разработки АСНИ для вуза и процесс формирования на ее основе систем с повышенными требованиями к временным и точностным характеристикам.

Цель исследования - разработка алгоритмического обеспечения автоматизации научной работы студентов: тезаурусной системы знаний, системы поддержки принятия решений в ее составе, и, на их основе, АСНИ с повышенными требованиями к временным и точностным характеристикам для различных вузов.

Задачи исследования

1. На основе анализа научно-методических информационных источников выявить аналоги и прототип средств автоматизации разработки АСНИ, на концептуальном уровне определить специфику их применения в условиях вуза.

2. Сформировать элементы тезаурусной системы знаний, в частности, создать тезаурус предметной области и осуществить его наполнение, формализовать знания предметной области с помощью моделей представления знаний.

3. Определить пространство решений, разработать метод поиска в нем и, в конечном итоге, создать алгоритмическое обеспечение логического вывода для интеллектуализации решения задач построения АСНИ.

4. Разработать алгоритмическое обеспечение экспертной системы (системы поддержки принятия решений), создать ее демонстрационный вариант, позволяющей решать ряд типовых задач при создании АСНИ.

5. В целях экспериментальной проверки эффективности применения интеллектуальных средств разработать АСНИ в области медицины и высокотемпературной электрохимии с помощью предложенной тезаурусной системы знаний.

Методологические основы и методы исследования

В качестве основы выполнения поставленных задач были выбраны методы системотехники и системологии, инструментарий и методология системной интеграции, активно разрабатываемые в последнее время и приобретающие вид самостоятельной научной дисциплины, современных информационных технологий, теории принятия решений и построения экспертных систем, метод эксперт-

ных оценок, экспериментальная проверка выдвинутых положений с использованием оригинальных программных средств, разработанных автором.

Научная новизна и теоретическая значимость исследования

1. Разработана иерархическая структурно-функциональная модель процесса функционирования АСНИ, которая, в отличие от известных моделей функционирования автоматизированных систем, позволяет не только применять данную модель в учебном процессе и на ранних стадиях разработки систем в качестве формализованного метода построения АСНИ, но и осуществить качественный выбор структуры системы, а также определить отношения между элементами тезауруса, включая отношения структуризации, семантические и причинно-следственные.

2. Разработана авторская методика формирования весовых коэффициентов потенциально эффективных продукционных правил блока логического вывода, которая позволяет алгоритмизировать интеллектуализацию решения задач построения АСНИ - выявлять вероятность успешности решения задачи формирования АСНИ с заданными характеристиками в результате срабатывания тех или иных продукционных правил с учетом сформированных частичных решений.

3. Создан демонстрационный вариант экспертной системы поддержки принятия решений в области формирования АСНИ для вуза, позволяющий использовать разработанные интеллектуальные средства тезаурусной системы знаний для решения ряда типовых задач, и, на его основе, разработан ряд АСНИ для проведения экспериментов в области медицины и высокотемпературной электрохимии, в которых реализован новый технический результат, защищенный патентом на полезную модель.

Практическая значимость исследования

1. Предложен формализованный метод построения АСНИ с помощью тезаурусной системы знаний, позволяющий обеспечить научные школы вуза современным инструментарием с повышенными точностными и временными характеристиками.

2. Предложенная технология используется в реальном учебном процессе, обеспечивает расширение спектра решаемых студентами задач, повышает креативность, способствует развитию творческого мышления и способности использования нестандартных подходов при решении сложных задач.

3. На основе предложенной технологии разработана серия АСНИ с повышенными характеристиками производительность-стоимость, прошедших апробацию и доведенных до уровня внедрения для экспериментальных исследований в области физиотерапии и высокотемпературной электрохимии.

Этапы исследования

Исследование проводилось в три этапа.

На первом этапе (2001 - 2003 гг.) проводились сбор и анализ информации по средствам автоматизации разработки АСНИ, предназначенных для использования в высшем профессиональном образовании, был разработан тезаурус формирования АСНИ.

На втором этапе (2003 - 2005 гг.) выполнялось наполнение тезауруса формирования АСНИ формализованными знаниями, был создан демонстрационный вариант системы поддержки принятия решений, позволяющей использовать разработанные интеллектуальные средства тезаурусной системы знаний,

разрабатывались АСНИ для проведения экспериментов в области медицины и высокотемпературной электрохимии.

На третьем этапе (2006 - 2009 гг.) осуществлялась экспериментальная проверка эффективности предложенной технологии, систематизация и обобщение полученных результатов, проводился их количественный и качественный анализ, формулировались выводы, оформлялся текст автореферата и диссертации.

Апробация результатов

Основные положения и результаты диссертационной работы докладывались на международном научно-практическом семинаре «Высокопроизводительные параллельные вычисления на кластерных системах» (Нижний Новгород, 2001 г.), XXXV региональной молодежной школе-конференции «Проблемы теоретической и прикладной математики» (Екатеринбург, 2004 г.), международной конференции IASTED «Автоматизация, контроль и информационные технологии» (Новосибирск, 2002 г.), IV международной конференции «Моделирование и управление в сложных системах» (Самара, 2002 г.), V международной конференции «Физика и радиоэлектроника в медицине и биолоши» (Владимир, 2002 г.), X международной конференции IEEE «Цифровая обработка сигналов» (Пайн Маунтэйн, штат Джорджия, США, 2002 г.), XXI международной конференции «Математические методы в технике и технологиях» (Саратов, 2008 г.), II Межвузовской научно-методической конференции «Шуйская сессия студентов, аспирантов, молодых ученых» (Москва-Шуя, 2009 г.).

Внедрение результатов исследования

Результаты работы внедрены в следующие организации: Уральская государственная медицинская академия, научно-практический реабилитационный центр «БОНУМ», Институт физики металлов УрО РАН, Уральский государственный технический университет - УПИ имени первого Президента России Б.Н. Ельцина.

Основные положения, выносимые на защиту:

- предложенная иерархическая структурно-функциональная модель процесса функционирования АСНИ в условиях вуза позволяет осуществить качественный, формализованный выбор структуры системы;

- разработанная методика расчета весовых коэффициентов потенциально эффективных продукционных правил блока логического вывода позволяет алгоритмизировать интеллектуализацию решения задач построения АСНИ;

- алгоритмическая модель функционирования системы логического вывода, реализованная в системе поддержки принятия решений, является основой создания нескольких автоматизированных систем для проведения научных исследований, требующих получения и аналитической обработки большого количества экспериментальных данных с повышенными точностными характеристиками в режиме реального времени.

Структура и объем диссертации

Диссертация состоит из введения, четырех глав, заключения, библиографического списка и приложений. Диссертация содержит 198 страниц машинописного текста, из них 139 страниц - основной текст, 30 рисунков, 4 таблицы, 3 приложения. Библиографический список содержит 125 наименования.

ОСНОВНОЕ СОДЕРЖАНИЕ ДИССЕРТАЦИИ Во введении обоснована актуальность темы диссертации, определены

объект, предмет, цель исследований. Сформулирована научная проблема, основные направления и методология исследований. Кратко излагается содержание работы по главам.

В первой главе на основе анализа отечественной и зарубежной литературы по проблематике автоматизации научных исследований показано, что существующие АСНИ используются, в основном, в крупных научных центрах. Вузовская отечественная наука с такими системами практически не работает.

Имеющиеся АСНИ, не обладая свойствами многофункциональности и универсальности, мало пригодны для широкого использования в разнопрофильных вузах.

В связи с этим особое внимание в представленном обзоре уделено выявлению аналогов необходимых средств автоматизации разработки АСНИ, предложен компилятивный прототип (рис. 1), содержащий следующие основные элементы, распределенные на полях инструментариев, технологий, архитектур, методологий создания АСНИ:

1. Средства разработки алгоритмов функционирования АСНИ.

2. Средства визуализации процессов, протекающих на объекте исследования.

3. Средства анализа производительности АСНИ.

4. Специализированные программные протоколы, связывающие отдельные

блоки АСНИ.

5. Базы данных аппаратных и программных средств построения АСНИ.

6. Инструкции по выбору аппаратных и программных средств для разработки АСНИ.

Для устранения недостатков прототипа, таких как отсутствие экспертных знаний, маршрутизатора, знаний на уровне АСНИ в целом, обоснована необходимость применения средств искусственного интеллекта и доказана целесообразность данного подхода. Показано, что при разработке АСНИ наиболее удобно и эффективно использовать тезаурусные системы знаний, одними из составных частей которых являются экспертные системы.

Рис. 1. Структура компилятивного прототипа средств автоматизации разработки АСНИ

Приведены этапы формирования современных экспертных систем, средства, способы реализации, их классификация. Указан жизненный цикл тезаурус-ной системы знаний, включающий этапы не только ее создания, но также функционирования, поддержки функционирования и др., на основании чего были сформулированы цель и задачи диссертационного исследования.

Проведенный в данном разделе теоретический анализ проблемы исследования позволил выполнить постановку научной задачи диссертационной работы.

Во второй главе предложена модель пятиблочной структуры тезауруса формирования АСНИ (рис. 2). Сформированы отдельные элементы тезауруса, определяющие специфику АСНИ, а также наиболее важные моменты процесса их создания и функционирования.

Построена иерархическая структура тезауруса, определяющая множество основных понятий предметной области и отношения структуризации на этом множестве.

С помощью методологии структурного анализа и проектирования ЗАЛТ, применяющейся, в основном, для моделирования бизнес-процессов, была разработана структурно-функциональная модель процесса функционирования АСНИ с достаточной степенью детализации, что позволило выявить специфику АСНИ, ее структуру, состав подсистем на верхних уровнях модели, а также указать тонкие моменты на декомпозируемых уровнях.

Верхний уровень модели представлен на рис. 3. Данная модель, в отличие от известных моделей функционирования автоматизированных систем, позволяет не только применять ее в учебном процессе, а также на ранних стадиях разработки систем, но и определить отношения между элементами тезауруса, включая отношения структуризации, семантические и причинно-следственные отношения, а также показать успешность применения методологии БАЛТ для моделирования процессов функционирования сложных технических систем.

Структурно-функциональная модель АСНИ имеет также важное практическое значение, и может быть использована не только в качестве базы для соз-

8

дания систем искусственного интеллекта в данной области, но и автономно, на ранних стадиях разработки АСНИ для выявления потоков данных в системе, их структурирования, решения проблем неучтенности каких-либо факторов.

AUTHOR: Мятееев А.В. ГАТЕ:2«Л1.07

PROJECT: Функцяоннровянае АСНИ REY: 06.03.07

NOTES: 12313678? 10_

■ WORKING READER DATE СОИТЕХТ: ТОР

DRAFT

RECOMMENDED

PTJBLICATIOH

ToimciHbi* ïafwtepHtiiocH

Опслпкл объекта доследований и рпюмсвядамшего оборудования

Цель:

Построить модель процесса фунЕвноннровашхя АСНИ для выявления ее структуры, влияющих факторов, установления отношений между ее элементами

Временные гарлхтервгтшах

Титовы I н оригинальны» ыегодкн гфоьгденвя гксперкмбвтя

Сформировать блок данных, необходимый для формулирования научных выводов

Устройства шода-ьшада

В1ГШСЛЯТ«Л№> ни среда

Дакай*. сх*мы, графики,..

Программно« '•шеченне

Точкя зрения:

системный интегратор - программист

Нсоояиктгльны« ycriioûtT»»

А-0

Функционирование АСНИ

Рис. 3. Верхний уровень модели функционирования АСНИ

С помощью БАТЯ-формализма была сформирована общая структурная схема АСНИ, на которой наглядно изображено применение различных видов параллелизма и конвейеризации в каждой из подсистем АСНИ.

Было установлено, что ключевой подсистемой АСНИ, определяющей ее специфику и являющейся отправной точкой в процессе ее создания, является система управления входами. Для этой системы было определено общее пространство поиска решений, которое было разделено на ряд независимых подпространств. Доказано, что одним из наиболее эффективных методов поиска в этом пространстве является метод поиска в фиксированном множестве подпространств.

Определена размерность задачи формирования системы управления входами: 6 • 10®. С помощью методологии системной интеграции и метода экспертных оценок определена рациональность выбора (РВ) решений в зависимости от размерности задачи:

РВ^БЧБ,

где 5' - обоснованные решения по выбору конфигурации системы управления входами, 5 - все решения.

Очевидно, что рациональный выбор конфигурации как системы управления входами, так и АСНИ в целом, при такой зависимости практически невоз-

можен и переходит в плоскость заимствования решений, что лишний раз доказывает обоснованность формирования тезаурусной системы знаний.

С помощью матрицы связи между подпространствами была определена степень влияния одних подпространств на другие, и, исходя из этого, построен оптимальный путь поиска решений в подпространствах, позволяющий эффективно формировать интеллектуальную систему логического вывода: выбор основных характеристик устройств ввода-вывода, определение управляющих и вычислительных сред, выбор операционной системы, определение интерфейсов транспортировки данных, выбор способов обмена данными и определение дополнительных элементов устройств ввода-вывода.

В третьей главе на концептуальном уровне определены проблемы создания интеллектуальных средств поддержки разработки АСНН, а также специфика их применения в условиях вуза: подсказывающие, направляющие и объясняющие инструменты, имитирующие последовательность действий специалиста по созданию АСНИ. Определена структура входной и выходной информации.

Создан демонстрационный вариант системы поддержки принятия решений в области формирования АСНИ. Для достижения этой цели была сформирована система продукционных правил, содержащих причинную, следственную части, номер подпространства, в котором они могут быть применены, а также весовые функции в зависимости от выбранного критерия: на основе вероятности дальнейшей успешной реализации АСНИ или оценочной стоимости (таблица 1).

Система продукционных правил реализует заложенную концепцию: сводит к минимуму автоматический логический вывод, предоставляя пользователю право выбора дальнейших вариантов решений из нескольких потенциально возможных. Тем не менее, система позволяет упорядочить предложенные варианты дальнейших решений в соответствии со строго рассчитанной вероятностью их дальнейшей реализации.

Для этих целей была разработана методика расчета весовых коэффициентов потенциально эффективных продукционных правил. Она заключается в следующем:

На этапе наполнения базы знаний методом экспертных оценок формируется массив вероятностей дальнейшей успешной реализации АСНИ при срабатывании продукционного правила с учетом заданных условий при некоторых значениях зависимых числовых параметров.

Далее происходит аппроксимация массива вероятностей функциями. Экспериментально было установлено, что хорошие результаты дает аппроксимация функциями, моделирующими законы распределения вида:

где ах,а2,аъ - коэффициенты.

Для вычисления данных коэффициентов была создана вспомогательная программа. При некоторых фиксированных коэффициентах а} методом наименьших квадратов (МНК) вычисляются оценки коэффициентов а1 и а2, минимизирующие функцию

где и-объем выборки, у1 -элемент выборки, /к (х\аиа2) - аппроксимирующая функция, к = 1,2.

Таблица 1

Примеры продукционных правил демонстрационного варианта системы поддержки принятия решений

№ уровня Условие Следствия Вероятность реализации (%) Коэф. стоимости

2. Система жесткого РВ, Г < 3-Ю"5. Устройство управления находится на УВВ. 90 400

2. Система жесткого РВ, />3-10"5. Устройство управления -ЦП. 94- ;475 300

2. Система мягкого РВ, к ю-5. Устройство управления находится на УВВ. 90 400

2. Система мягкого РВ, 10"5. Устройство управления -ЦП. 98- ™ л/Ю6-г+1 300

2. Система не является системой РВ, /<2-10"6. Устройство управления находится на УВВ. 90 400

2. Система не является системой РВ, ? > 2-Ю"6. Устройство управления -ЦП. 88- VI о6-/+1 300

3. Устройство управления находится на УВВ. Интерфейс любой. 90 300

3. Устройство управления - ЦП, 66-106 Тупик. Требуется возврат на предыдущий уровень. Ни один из предложенных интерфейсов не позволит ввести в ВС указанный блок данных за требуемое время. Попробуйте использовать устройство управления на УВВ. 90 300

3. Устройство управления - ЦП, п + 3 я + 3 -г </ ^-г 66-Ю6 33-Ю6 Интерфейс РС1(32,66). 250

Искомые МНК-оценки aj и а2 являются решениями нормальной системы уравнений

да,

Так как в предложенной модели естественно считать, что ошибки наблюдений Б, имеют нулевые математические ожидания, равные дисперсии а\ и не коррелированны, то по теореме Гаусса-Маркова МНК-оценки независимо от объема выборки и при любом законе распределения ошибок наблюдений являются несмещенными, то есть

M[al] = ai,

и имеют минимальные дисперсии.

Окончательно выбирается функция fк{х\аиа2), обеспечивающая наименьшее значение величины Q(al,a2).

Если усилить предположение об ошибках наблюдений условием нормальности их распределения, тогда становится возможным контролировать доверительные интервалы для дисперсии ошибок наблюдений через квантили распре-2

деления %

(n-2)aj ^(п-2)о* Х1ап(п-У S xlnin-2)'

здесь =—i— -у]2- исправленная выборочная дисперсия, у — выбороч-п -1 ,=1

ное среднее случайной величины у.

Так как значения —— Q(a,,a2) попадали в доверительный интервал уров-п-1

ня значимости а <0,05, выбор аппроксимирующей функции fk(xiai,a2) приобретает дополнительное обоснование.

Для реализации блока логического вывода системы поддержки принятия решений была разработана математическая модель на основе продукционной и фреймовой моделей представления знаний (рис. 4).

Обозначим N - количество подпространств в общем пространстве возможных решений, X - множество элементов следующего типа: в X содержатся как целевые элементы логического вывода, такие как операционная система, интерфейс и др., так и вспомогательные элементы, необходимые для функционирования логического вывода, U - множество логических элементов - индикаторов утвержденности, принимающих значения 0 или 1: Обозначим функцию взаимно однозначного соответствия F, таким образом: УхеХ 3\ueU :F(x) = и.

После определения входных данных задачи имеем: Vh е U :u = 0. В каждом подпространстве n:\<n<N утверждается определенное количество элементов, образующих подмножество Хпа.Х. Признаком утвержден-ности является переход в 1 соответствующих логических элементов: УхеХ„ :F(x) = l. При этом

N N

Пхп=о, 1)х„ = х.

п=\ Л=1

В каждом подпространстве работает определенное количество продукций, в условии которых участвуют как элементы из множества X, так и элементы из множества V. Результатом срабатывания продукции является изменение значений элементов множеств X и 1}.

Пусть X1]п- множества значений элементов множеств X, £/ в подпространстве п. Тогда \/и: 1 < п < N 3К: \/к :1<к<К 3Рпк: (.Хп,и„)=Рпк{Х,и).

Указанные продукции Рпк являются недетерминированными, то есть изменение (Хп,1/п) может произойти, а может и нет. Каждой продукции Рпк приписана весовая функция Япк в соответствии с критерием выбора продукции на уровне п Кп:

Кпк[Рпк ,Кп,Х)е Я, где Я- множество действительных чисел.

При этом весовая функция может быть константой.

Выделяются критерии на основе вероятности реализации, минимизации стоимости, критерий с учетом предпочтений пользователя.

Обязательным условием функционирования системы логического вывода является: в каждом подпространстве срабатывает единственная продукция (с максимальным значением весовой функции или выбранная лицом, принимающим решения) или осуществляется переход на предыдущий уровень:

Уп: 1 < п < А^Если ЭРл : (Х„,£/„) * (.АГл-1,£/„_]), то Рпк — единственна.

Условием выполнимости продукционной системы является:

V«: 1 < п < Ы, Ум е ¡У„ 3/ е Рпк: (и = Д[/,Х) & Ди,Х) = 1).

То есть решение можно найти, если все элементы множества X утверждены.

На основе математической модели была разработана алгоритмическая модель функционирования продукционной системы логического вывода (рис. 4), а также инструментальная оболочка.

Частично сформирована база данных аппаратных и программных средств реализации АСНИ с учетом требований системы поддержки принятия решений.

Тезаурусная система знаний, содержащая разработанный вариант системы поддержки принятия решений, тезаурус предметной области, модели функционирования АСНИ, может быть использована разработчиками АСНИ недостаточно высокой квалификации как эффективное средство поддержки принятия решений и повышения их качества. В развитие темы исследования возможно создание промышленного варианта системы поддержки принятия решений.

В четвертой главе показано, что созданные элементы тезаурусной системы знаний позволили при разработке конкретных АСНИ добиться лучших временных и точностных характеристик, большей производительности, снижения стоимости разработок.

Так было создано несколько вариантов многофункциональной автоматизированной системы кулонометрического контроля для проведения экспериментов в области высокотемпературной электрохимии в зависимости от платформы

Начало

Рис. 4. Алгоритмическая модель функционирования продукционной системы логического вывода

(типа операционной системы: Windows, Real-time Linux, плат ввода-вывода, наличия цифровых сигнальных процессоров на этих платах и т.п.), функционирующих в реальном масштабе времени в широком диапазоне (интервал между измерениями (4-10"7-l) с, время реакции системы на внешние события (8-Ю"7 -6-Ю"5) с).

Также был создан ряд экспериментальных установок для исследования физиологических процессов, протекающих в биологических объектах под действием импульсов электрического тока, и на их основе АСНИ для электротерапии. Применение двухуровневой системы управления, а именно, введение дополнительного блока высокоскоростного управления и контроля на базе цифровых сигнальных процессоров ADSP-2186 (рис. 5), позволило получить новый технический результат, защищенный патентом на полезную модель: реализация в АСНИ быстродействующего генератора импульсной последовательности и быстродействующей обратной связи (время реакции от Ю-5 с), удовлетворяющей требованиям современных задач медицины, обеспечивающей возможность кон-

троля параметров объекта и автоматической коррекции импульсной последовательности в зависимости от этих параметров в режиме реального времени.

Жесткий диск Дисплей

Pentium IV Windows

Рис. 5. Структурная схема автоматизированной системы медицинских исследований

Применение данных комплексов в медицинской практике и научных исследованиях привело к выявлению новых эффектов, свойственных биологическим объектам, таких как овершут и гистерезис; обеспечило разработку новых методов диагностики (метод высокоскоростной хронаксии, графический итерационный метод), применение которых в медицинской практике существенно повышает качество лечения и снижает его сроки.

Применение нескольких групп АСНИ (АСНИ кулонометрического контроля, АСНИ электроимпульсных возбуждений биологических объектов) в учебном процессе ряда вузов, позволило познакомить студентов с современным уровнем научных проблем в ряде областей, освоить методологию современного численного эксперимента, принять участие под руководством ведущих ученых в анализе полученных результатов, выявлении новых эффектов и, в то же время, проявить способность и готовность к совершенствованию использованных АСНИ на уровне программирования.

Методика организации исследовательской работы студентов способствовала формированию целого спектра профессиональных компетенций: способность участвовать в постановке и проведении экспериментальных исследований, способность обосновать правильность выбранной модели, сопоставляя результаты экспериментальных данных и полученных решений, готовность использовать математические методы обработки, анализа и синтеза профессиональных исследований, умение оформлять полученные рабочие результаты в виде презентаций, научно-технических отчетов, статей и докладов на научно-технических конференциях.

ОСНОВНЫЕ РЕЗУЛЬТАТЫ ИССЛЕДОВАНИЯ

В диссертации на основе выполненных теоретических и экспериментальных исследований предложены элементы тезаурусной системы знаний и методы

ее применения в процессе формирования АСНИ в условиях вуза, а также несколько конкретных АСНИ, разработанных с помощью данной методологии.

Основные научные результаты заключаются в следующем:

1. В результате анализа научно-методических информационных источников выявлены аналоги, предложен прототип средств автоматизации разработки АСНИ,-предназначенных для использования в высшем профессиональном образовании, указаны и устранены большинство его недостатков, на концептуальном уровне определена специфика применения интеллектуальных средств поддержки разработки АСНИ в условиях вуза: подсказывающие, направляющие и объясняющие инструменты, имитирующие последовательность действий специалиста по созданию АСНИ.

2. Создан тезаурус формирования АСНИ, в достаточно большом объеме произведено его наполнение формализованными знаниями.

Построена иерархическая структура тезауруса, определяющая множество основных понятий предметной области и отношения структуризации на этом множестве.

С помощью методологии структурного анализа и проектирования разработана структурно-функциональная модель процесса функционирования АСНИ, что позволило выявить специфику АСНИ, ее структуру, состав подсистем, выработать концепцию построения АСНИ, определить семантические отношения между элементами тезауруса. Показано, что данная модель может быть применена в качестве формализованного метода построения АСНИ, для осуществления качественного выбора структуры системы.

Для реализации логического вывода была разработана математическая модель с помощью продукционной и фреймовой моделей представления знаний, и на ее основе алгоритмическая модель.

Указанные средства позволяют существенно повысить качество принимаемых решений, что влечет к лучшим показателям производительность-стоимость АСНИ, снижению сложности систем, сокращению времени их разработки.

3. Установлено, что ключевой подсистемой АСНИ, определяющей ее специфику и являющейся отправной точкой в процессе ее создания, является система управления входами. Для этой системы определено пространство поиска решений, разделенное на ряд независимых подпространств.

Предложен метод поиска решений: поиск в фиксированном множестве подпространств. С помощью матрицы связи между подпространствами определена степень влияния одних подпространств на другие, построен оптимальный путь поиска решений в подпространствах, позволяющий эффективно формировать интеллектуальную систему логического вывода: выбор основных характеристик устройства ввода-вывода, определение управляющих и вычислительных сред, выбор операционной системы, определение интерфейсов транспортировки данных, выбор способов обмена данными и определение дополнительных элементов устройств ввода-вывода.

Разработана авторская методика расчета весовых коэффициеотов потенциально эффективных продукционных правил, которая позволяет алгоритмизировать интеллектуализацию решения задач построения АСНИ - выявлять вероятность успешности решения задачи формирования АСНИ с заданными харак-

теристиками в результате срабатывания тех или иных продукционных правил с учетом сформированных частичных решений.

На основе данной методики создано алгоритмическое обеспечение логического вывода.

4. На основе тезауруса формирования АСНИ разработано алгоритмическое обеспечение экспертной системы поддержки принятия решений, в том числе сформирована система продукционных правил, содержащих причинную, следственную части, номер подпространства, в котором они могут быть применены, а также весовые функции в зависимости от выбранного критерия: на основе вероятности реализации АСНИ или ее оценочной стоимости.

Создан демонстрационный вариант экспертной системы поддержки принятия решений, позволяющий использовать разработанные интеллектуальные средства тезаурусной системы знаний. Проведены многократные экспериментальные проверки функционирования системы при решении ряда типовых задач в процессе создания АСНИ, что показало высокую эффективность ее применения.

5. С помощью тезаурусной системы знаний реализовано несколько вариантов автоматизированных систем научных исследований, которые могут быть применены как в научных целях для исследования быстропротекающих процессов, так и в промышленных и полупромышленных целях как эффективное технологическое средство. В данных системах реализован новый технический результат, заключающийся в применении двухуровневой системы управления, что позволило реализовать быстродействующий генератор импульсной последовательности и быстродействующую обратную связь, характеристики которых удовлетворяют требованиям современных задач различных предметных областей: физики, химии, биологии, медицины и др.

6. Разработанные АСНИ успешно внедрены в исследовательскую деятельность ряда вузов и научных учреждений. Использование разработанных систем в учебном процессе позволило привлечь студентов старших курсов к участию в серьезных научных исследованиях с использованием автоматизированных систем, исключающих рутинную обработку экспериментальных данных, сосредоточиться на их анализе, получить ценные научные результаты в различных направлениях, мотивировать студентов на продолжение углубленных занятий научной деятельностью в прорывных областях химии, физики твердого тела, биологии.

ПУБЛИКАЦИИ АВТОРА

Автором опубликовано более 20 работ общим объемом 5,8 п.л. - среди них:

Статьи, опубликованные в периодических гаданиях, рекомендованных ВАК

1. Матвеев A.B. Современные средства аналогового и цифрового ввода-вывода [Текст] / M.JL Гольдштейн, A.B. Матвеев // Датчики и системы. - 2004. -№6.-С. 56-65.

2. Матвеев A.B. К вопросу о математическом моделировании состояний биологических объектов [Текст] / Т.А. Матвеева, A.B. Матвеев // Вестн. УГТУ-УПИ. - 2004. - № 11 (41).- С. 344-346.

3. Матвеев A.B. Автоматизированная система кулонометрического контроля [Текст] / M.JI. Гольдштейн, A.B. Матвеев // Приборы и техника эксперимента. - 2003. - № 6. - С. 48-54.

Статьи в сборниках научных трудов

4. Матвеев А.В. Проблемы создания автоматизированных систем научных исследований для высших учебных заведений [Текст] / О.А. Козлов, А.В. Матвеев// В сб. трудов II Межвузовской научно-методической конференции «Шуйская сессия студентов, аспирантов, молодых ученых». - Москва-Шуя: Изд-во ГОУ ВПО ШГПУ, 2009. - С. 66-68.

5. Матвеев А.В. Моделирование процессов адаптации в биологических объектах [Текст] / А.В, Матвеев // Математические методы в технике и технологиях: Сб. трудов XXI Международной науч. конф., 27-31 мая 2008 г. - Саратов, 2008. - том 9. - С. 101-103.

6. Матвеев А.В. Формирование элементов тезауруса разработки АСНИ [Текст] / О.Е.Александров, А.В. Матвеев // Инновационные и наукоемкие технологии в высшем образовании России: Межвузовский сборник научно-методических трудов - МГУПИ, 2007 - С.44-46.

7. Матвеев А.В. Формирование тезаурусной системы знаний в области построения автоматизированных систем научных исследований [Текст] / А.В. Матвеев // Сб. трудов XXXV региональной молодежной школы-конференции «Проблемы теоретической и прикладной математики», 26-30 января 2004 г.- Екатеринбург.- 2004,- С. 127-130.

8. Матвеев А.В. Разработка элементов системного интеллектуального подсказчика построения автоматизированных систем научных исследований [Текст] / А.В. Матвеев // Алгоритмы и программные средства параллельных вычислений: сб.науч.тр. УрО РАН: Екатеринбург,- 2003. -Вып. 7.- С.98-109.

9. Matveyev A.V. The Informal Modeling of Input-Preprocessing Subsystems For Scientific Research [Text] / M.L. Goldshtein, A.V. Matveyev // Proceedings of the 10th Digital Signal Processing Workshop, 2nd Signal Processing Education Workshop, October 13-16, Callaway Gardens, Pine Mountain, Georgia, USA - 2002. -P.110-116.

10. Матвеев А.В. Моделирование многопроцессорной подсистемы ввода и первичной обработки информации автоматизированных систем научных исследований [Текст] / М.Л. Гольдштейн, А.В. Матвеев // Алгоритмы и программные средства параллельных вычислений: сб. науч. тр. УрО РАН: Екатеринбург,-2002.-Вып. 6.-С. 129-148.

11. Matveyev A.V. The Structurally-Functional Modelling of Multiprocessor Subsystem of Input and Preprocessing [Text] / M.L. Goldshtein, A.V. Matveyev // Proceedings of the IASTED International Conference "Automation, Control, and Information Technology", June 10-13,2002. - Novosibirsk, Russia. - P. 370-375.

12. Matveyev A.V. The Semi-Formal Model of Multiprocessor Input-Preprocessing Subsystem [Text] / M.L. Goldshtein, A.V. Matveyev // Проблемы управления и моделирования в сложных системах: Труды IV Международной конференции / Под ред. акад. В.П. Мясникова. - Самара: Самарский научный центр РАН, 2002. - С. 227-233.

13. Матвеев А.В. Многопроцессорная система сбора и обработки данных научного эксперимента [Текст] / М.Л. Гольдштейн, А.В. Матвеев //Материалы международного научно-практического семинара «Высокопроизводительные параллельные вычисления на кластерных системах», 20-24 ноября 2001 г, - Н. Новгород.-2001,-С. 99-112.

Подписано в печать 21.08.09. Формат 60x84/16 Бумага для множ. аппаратов. Печать плоская. Усл. печ. л. 1,0. Уч.-изд. л. 1,1. Тираж 100 экз. Заказ № 102

Учреждение РАО «Институт информатизации образования» 119121, Москва, ул. Погодинская, 8. Отпечатано с оригинал-макета в копицентре «КОПИРУС» 620075, Екатеринбург, ул. Карла Либкнехта, 2

Основные условные обозначения и сокращения.

ВВЕДЕНИЕ.

1. АНАЛИЗ ПОДХОДОВ К СОЗДАНИЮ СРЕДСТВ АВТОМАТИЗАЦИИ РАЗРАБОТКИ АСНИ (ДЛЯ ФУНКЦИОНИРОВАНИЯ В УСЛОВИЯХ ВУЗА).

1.1. Анализ аналогов и прототип.'

1.2. Целесообразность применения методов искусственного интеллекта.

1.3. Формирование системы логического вывода.

1.4. Постановка задач диссертационного исследования.

1.5. Выводы по первой главе.

2. ФОРМИРОВАНИЕ ЭЛЕМЕНТОВ ТЕЗАУРУСА РАЗРАБОТКИ АСНИ

2.1. Иерархическая структура тезауруса разработки АСНИ.

2.2. Моделирование процесса функционирования АСНИ.

2.3. Построение пространства поиска решений для формирования СУВ.

2.4. Методика построения оптимального пути поиска решений.

2.5. Выводы по второй главе.'.

3. РАЗРАБОТКА ЭЛЕМЕНТОВ СИСТЕМЫ- ПОДДЕРЖКИ ПРИНЯТИЯ РЕШЕНИЙ.

3.1. Методика расчета весовых коэффициентов потенциально эффективных продукционных правил.

3.2. Алгоритмическая модель функционирования продукционной системы логического вывода.

3.3. Реализация алгоритма функционирования блока логического' вывода.

3.4. Выводы по третьей главе.

4. РАЗРАБОТКА АСНИ В ОБЛАСТИ ВЫСОКОТЕМПЕРАТУРНОЙ ЭЛЕКТРОХИМИИ И МЕДИЦИНЫ-.

4.1. Разработка автоматизированной системы кулонометрического контроля.

4.2. Экспериментальная апробация АСКК

4.3. Разработка автоматизированной системы медицинских исследований в области электротерапии

4.4. Выводы по четвертой главе.

Актуальность темы исследования. В условиях постиндустриального общества с усилением процессов глобализации и интеграции возрастают требования к качеству высшего профессионального образования. Новая парадигма образования* «образование через всю жизнь» выражает социальный заказ общества на мобильный, быстро адаптирующийся к перманентным изменениям' на рынке труда человеческий капитал, способный осваивать и создавать новые высокие технологии.

Последнее невозможно без опоры высшего профессионального образования* на-инновационные, наукоемкие образовательные технологии. Сегодня невозможно получение требуемого от вуза конечного результата - профессиональной компетентности выпускников - без раннего привлечения студентов к исследовательской деятельности.

В связи с переходом к многоуровневому высшему образованию (бакалавр - специалист — магистр) масштабы научных исследований в вузе возрастают. В условиях интенсивной информатизации всех сфер общественной деятельности требуются новые подходы к технологиям научных исследований.

Разработка современных автоматизированных систем научных исследований (АСНИ) становится одним из приоритетных направлений в обслуживании научной деятельности вообще и, особенно, в обеспечение качества научных исследований в вузе. Общие подходы к построению и функционированию автоматизированных систем рассмотрены в работах Денисова А. А., Кукушкина А. А., Мартина Д., Мясникова В. А., Титоренко Г. А., Якубайтис Э. А. и др. Проблемы разработки автоматизированных систем в вузе освещены в работах Баданова А. Г., Берегового В. И., Богдановой С. В., Богомолова А. В., Вагра-менко Я. А., Данилюка С. Г., Каракозова С. Д., Лысогорского В С., Павлова А. А., Романенко Ю. А., Царькова А. Н. и др.

Выявление новых эффектов становится возможным благодаря повышенным требованиям к временным, точностным характеристикам систем, способности их функционирования в реальном масштабе времени, многоканальности и т.п., что достигается как за счет использования современных аппаратных и программных средств автоматизации, так и за счет их грамотной системной интеграции и применения.

Получение необходимых результатов исследований требует функционирования АСНИ на пределе своих возможностей. Для достижения этих целей разработчикам систем необходимо принимать целый комплекс решений высокого качества, что становится возможным только при наличии у них широчайшего круга знаний, практического опыта и умения систематизировать и структурировать возникающие проблемы, на каких бы уровнях это не происходило. Сочетание этих качеств в творческом многопрофильном коллективе (предметники, электроники, программисты, механики и т.д.) зачастую достаточно проблематично и в конечном итоге приводит к возникновению проблемной ситуации. Одно из возможных решений выхода из неё - создание системы интеллектуально-информационной поддержки принятия решений при разработке автоматизированных систем, которая включает в себя развитие методологических основ организации и планирования научных исследований, разработку методик анализа объектов автоматизации, развитие методов анализа и синтеза структур автоматизированных систем, обеспечивающих различные режимы их функционирования, разработку формализованных процедур выполнения работ.

При этом под научной работой студентов в рамках данной работы понимается как создание АСНИ, так и их применение в физическом эксперименте.

На основе вышесказанного можно сформулировать противоречие: с одной стороны, гипотетически возможно и реально необходимо создание, информационных средств поддержки принятия решений при разработке АСНИ в условиях вуза, с другой стороны, существующие средства автоматизации разработки АСНИ, не обладая свойствами интеллектуальности, не позволяют создавать необходимые системы силами многопрофильного коллектива разработчиков - сотрудников и студентов вуза.

Таким образом, можно сделать вывод об актуальности темы диссертационного исследования, которое посвящено решению научной задачи создания, информационных средств поддержки принятия решений при разработке АСНИ в условиях вуза.

Объект исследования — процесс автоматизации научной работы студентов по проведению экспериментов в лабораторных условиях в вузе.

Предмет исследования - тезаурусная система знаний как интеллектуальное средство автоматизации разработки АСНИ для вуза и процесс формирования на ее основе систем с повышенными требованиями к временным и точностным характеристикам.

Цель исследования — разработка алгоритмического обеспечения автоматизации научной работы студентов: тезаурусной системы знаний, системы поддержки принятия решений в ее составе, и, на их основе, АСНИ с повышенными требованиями к временным и точностным характеристикам для различных вузов.

Задачи исследования

1. На- основе анализа научно-методических информационных источников выявить аналоги и прототип средств автоматизации разработки АСНИ, на концептуальном уровне определить специфику их применения в условиях вуза.

2. Сформировать элементы тезаурусной системы знаний, в частности, создать тезаурус предметной области и осуществить его наполнение, формализовать знания предметной области с помощью моделей представления знаний.

3. Определить пространство решений, разработать метод поиска в нем и, в конечном итоге, создать алгоритмическое обеспечение логического вывода для интеллектуализации решения задач построения АСНИ.

4. Разработать алгоритмическое обеспечение экспертной системы (системы поддержки принятия решений), создать ее демонстрационный вариант, позволяющей решать ряд типовых задач при создании АСНИ.

5. В целях экспериментальной проверки эффективности применения интеллектуальных средств разработать АСНИ в области медицины и высокотемпературной электрохимии с помощью предложенной тезаурусной системы знаний.

Методологические основы и методы исследования

В качестве основы выполнения поставленных задач были выбраны методы системотехники и системологии, инструментарий и методология системной интеграции, активно разрабатываемые в последнее время и приобретающие вид самостоятельной научной дисциплины, современных информационных технологий, теории принятия решений и построения экспертных систем, метод экспертных оценок, экспериментальная проверка выдвинутых положений с использованием оригинальных программных средств, разработанных автором.

Содержание работы по главам

В первой главе диссертационной работы проведен обзор способов автоматизации процесса разработки АСНИ для вуза,, выявлены аналоги средств автоматизации, предложен компилятивный прототип. Для устранения недостатков прототипа обоснована необходимость и целесообразность применения средств искусственного интеллекта, а именно, ТСЗ и ЭС в их составе. Приведены этапы формирования современных ЭС, средства, способы реализации, их классификация. Указан ЖЦ ТСЗ, на основании чего были сформулированы задачи диссертационного исследования.

Вторая глава посвящена построению теоретических положений диссертационной работы, а именно, формированию элементов тезауруса. Предложена модель пятиблочной структуры тезауруса формирования АСНИ, иерархическая модель тезауруса, позволяющая определить множество основных понятий предметной области и отношения структуризации на этом множестве. С помощью структурно-функционального моделирования выявлена специфика АСНИ, ее структура, состав подсистем, выработана концепция построения АСНИ, определены семантические отношения между элементами тезауруса. Определено общее пространство поиска решений для формирования СУВ, исследованы вопросы организации эффективной процедуры поиска решений в этом пространстве, для чего общее пространство было разделено на ряд независимых подпространств и выявлен оптимальный путь поиска решений в этих подпространствах.

В третьей главе на концептуальном уровне определены проблемы создания интеллектуальных средств поддержки разработки АСНИ, а также специфика их применения в условиях вуза: подсказывающие, направляющие и объясняющие инструменты, имитирующие последовательность действий специалиста по созданию АСНИ. Определена структура входной и выходной информации.

Создан демонстрационный вариант системы поддержки принятия решений в области формирования АСНИ. Для достижения этой цели была сформирована система продукционных правил, содержащих причинную, следственную части, номер подпространства, в котором они могут быть применены, а также весовые функции в зависимости от выбранного критерия: на основе вероятности дальнейшей успешной реализации АСНИ или ее оценочной стоимости.

В четвертой главе описаны конкретные разработки АСНИ в области высокотемпературной электрохимии, физики твердого тела и медицины на основе представленного выше концептуального подхода.

Созданные элементы тезаурусной системы знаний позволили при разработке конкретных АСНИ добиться лучших временных и точностных характеристик, большей производительности, снижения стоимости разработок; получить новый технический результат, защищенный патентом на полезную модель.

В заключении приведена общая характеристика работы и основные выводы по результатам диссертационной работы.

Основные положения, выносимые на защиту:

- предложенная иерархическая структурно-функциональная модель процесса функционирования АСНИ в условиях вуза позволяет осуществить качественный, формализованный выбор структуры системы;

- разработанная методика расчета весовых коэффициентов потенциально эффективных продукционных правил блока логического вывода позволяет алгоритмизировать интеллектуализацию решения задач построения АСНИ;

- алгоритмическая модель функционирования системы логического вывода, реализованная в системе поддержки принятия решений, является основой создания нескольких автоматизированных систем для проведения научных исследований, требующих получения и аналитической обработки большого количества экспериментальных данных с повышенными точностными характеристиками в режиме реального времени.

4.4. Выводы по,четвертой главе

Созданные элементы ТСЗ позволили при разработке конкретных АСНИ добиться лучших временных и точностных характеристик, большей производительности, снижения стоимости разработок.

Так было создано несколько вариантов АСНИ кулонометрического контроля для проведения экспериментов в области высокотемпературной электрохимии, функционирующих в реальном масштабе времени в широком диапазоне (интервал между измерениями (4-10"7 - 1) с, время реакции системы на внешние события (8-10"7 - 6-Ю"5) с).

Также был создан ряд АСНИ для исследования физиологических процессов, протекающих в биологических объектах под действием импульсов электрического тока. Применение двухуровневой системы управления, а именно, введение дополнительного блока высокоскоростного управления и контроля на базе цифровых сигнальных процессоров ADSP-2186, позволило получить новый технический результат.

Применение данных комплексов в медицинской практике и научных исследованиях позволило выявить такие эффекты, протекающие в биологических объектах как овершут, гистерезис, разработать метод высокоскоростной хронаксии, графический итерационный метод, применение которых в медицинской практике существенно повышает качество лечения и снижает его сроки [56, 57, 83, 84, 87].

Использование разработанных систем в учебном процессе позволило привлечь студентов старших курсов к участию в серьезных научных исследованиях с использованием автоматизированных систем, исключающих рутинную обработку экспериментальных данных, сосредоточиться на их анализе, получить ценные научные результаты в различных направлениях, мотивировать студентов на продолжение углубленных занятий научной деятельностью в прорывных областях химии, физики твердого тела, биологии.

122

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

В диссертации на основе выполненных теоретических и экспериментальных исследований предложены элементы тезаурусной системы знаний и методы ее применения в процессе формирования и использования АСНИ вусловиях вуза, а также несколько конкретных АСНИ, разработанных с помощью данной методологии.

Основные научные результаты и выводы заключаются в следующем:

1. В результате анализа научно-методических информационных источников выявлены аналоги, предложен прототип средств автоматизации*разработки АСНИ, предназначенных для использования в высшем профессиональном образовании, указаны и устранены большинство его, недостатков, на концептуальном уровне определена специфика применения интеллектуальных средств поддержки разработки АСНИ в условиях вуза: подсказывающие, направляющие и объясняющие инструменты, имитирующие последовательность действий специалиста по созданию АСНИ.

2. Предложена модель пятиблочной структуры тезауруса- формирования АСНИ. Построена иерархическая-структура тезауруса, определяющая множество основных понятий предметной области и отношения структуризации на этом множестве.

С помощью методологии структурного анализа и проектирования разработана оригинальная структурно-функциональная модель процесса функционирования АСНИ, что позволило выявить специфику АСНИ, ее структуру, состав подсистем, выработать концепцию построения АСНИ, определить семантические отношения между элементами тезауруса.

Показано, что структурно-функциональная модель функционирования АСНИ может быть использована не только в качестве базы для создания систем искусственного интеллекта в данной области, но также и автономно, на ранних стадиях разработки АСНИ для выявления потоков данных в системе, их структурирования, решения проблем неучтенности каких-либо факторов.

3. Установлено;, что ключевой? подсистемою АСНИ; определяющей ее специфику и являющейся отправной точкой в процессе: ее создания; является система; управления-входами. Для этой системы определено пространство поиска решений;, разделенное на ряд независимых подпространств.

Предложен метод поиска решений- в фиксированном множестве подпространств. G помощью матрицы связи, между, подпространствами определена? степень влияния одних подпространств на другие, построен оптимальный путь поиска решений; в; подпространствах, позволяющий' эффективно формировать интеллектуальную систему логического вывода: выбор основных характеристик устройства ввода-вывода, определение управляющих и вычислительных сред, выбор операционной системы, определение интерфейсов? транспортировки данных, выбор способов обмена данными и определение: дополнительных. элементов устройств ввода-вывода.

4. На концептуальном уровне, определена: специфика применения: интел- • лектуальных средств поддержкигразработки: АСНИ в ^условияхвуза:, подсказывающие, направлшощие и объясняющие-инстрз^енты, имитирующие последовательность действий специалиста по созданию АСНИ. Определена структура входной и выходной информации.

На основе тезауруса формирования АСНИ разработано алгоритмическое обеспечение экспертной системы поддержки принятия решений, в том числе:

- сформирована система продукционных правил, содержащих причинную, следственную части, номер подпространства, в котором они могут быть применены, а также весовые функции в зависимости от выбранного критерия: на основе вероятности реализации АСНИ или ее оценочной стоимости; разработана авторская методика расчета весовых коэффициентов, по- . тенциально эффективных продукционных правил, на основе которой создано алгоритмическое обеспечение логического вывода с использованием продукционно-фреймовой модели представления знаний;

- разработана оригинальная математическая модель на основе продукционной и фреймовой моделей представления знаний, а также алгоритмическая модель функционирования блока логического вывода экспертной системы поддержки принятия решений.

Создан демонстрационный вариант экспертной системы поддержки принятия решений, позволяющий использовать разработанные интеллектуальные средства тезаурусной системы знаний. Проведены многократные экспериментальные проверки функционирования системы при решении ряда типовых задач в процессе создания АСНИ, что показало высокую эффективность ее применения.

5. С помощью тезаурусной системы знаний разработан и создан ряд АСНИ, не имеющих аналогов, с достаточно высокими показателями производительность-стоимость:

- несколько вариантов автоматизированной системы кулонометрического контроля, не которые могут быть применены как в научных целях для исследования быстропротекающих процессов, так и в промышленных и полупромышленных целях как эффективное технологическое средство;

- автоматизированная система медицинских исследований (электроней-ромиостимулятор), которая успешно внедрена в исследовательскую деятельность ряда образовательных и научных учреждений, запущена в серийное производство.

В данной АСНИ реализован новый технический результат заключающийся в применении двухуровневой системы управления, что позволило реализовать быстродействующий генератор импульсной последовательности и быстродействующую обратную связь, характеристики которых удовлетворяют требованиям современных задач медицины. Применение АСНИ данной серии позволило получить ценные научные результаты в области медицины и биологии.

6. Разработанные АСНИ успешно внедрены в, исследовательскую деятельность ряда вузов и научных учреждений. Использование разработанных систем в учебном процессе позволило привлечь студентов старших курсов к участию в серьезных научных исследованиях с использованием автоматизированных систем, исключающих рутинную обработку экспериментальньрс данных, сосредоточиться на их анализе, получить ценные научные результаты,в. различных направлениях, мотивировать студентов на продолжение-углубленных занятий научной деятельностью в, прорывных областях химии, физики твердого тела, биологии.

Дальнейшее развитие представленной работы может быть проведено по следующим направлениям: выявление глубинных знаний; их концептуализация и формализация; детализация знаний, наполнение ими системы продукционных правил; совершенствование системы логического вывода, расширение пространства поиска решений как путём включения в него новых подпространств, так и детализации старых;-доработка СППР до промышленного уровня, снятие для этих целей'ряда ограничений, разработка специального языка общения эксперта с СППР, развитие способности СППР вывода новых знаний и т.п.

Разработанная основа для построения ИС в области создания АСНИ, а также методика формирования, интеллектуальных средств разработки могут быть успешно применении в других, смежных областях знаний, не связанных с разработкой АСНИ. К таковым можно отнести, например, АСУТП, создание каких-либо узлов электронных устройств, проектирование ПО для определенных целей и т.п.

Теоретические результаты исследований в полной мере были опубликованы в. журналах «Датчики и системы» в №6, 2004 г. [52], в сборниках научных трудов, выпущенных Институтом математики и механики УрО РАН [51, 79] и доложены на следующих конференциях, по результатам которых были выпущены сборники научных трудов:

1. Международный, научно-практический семинар «Высокопроизводительные параллельные вычисления на кластерных системах», 20-24 ноября 2001 г., г. Нижний Новгород [50].

2. Международная конференция IASTED «Автоматизация, контроль и информационные технологии» 10-13 июня 2002 г., г. Новосибирск [10, 11].

3. IV Международная конференция «Моделирование и управление в сложных системах», 17-23 июня 2002 г., г. Самара [8].

4. V международная конференция «Физика и радиоэлектроника в медицине и биологии», 25-28 июня 2002 г., г. Владимир [7].

5. X международная конференция IEEE «Цифровая обработка сигналов», 13-16 октября 2002 г., Пайн Маунтэйн, штат Джорджия, США [9]. Для поездки-на конференцию в США был получен трэвел грант № 814 фонда гражданских исследований GRDF.

6. XXXV региональная молодежная школа-конференция «Проблемы теоретической и прикладной математики», г. Екатеринбург, 26-30 января'2004 г. [81].

7. XXI международная научная конференция «Математические методы в технике и технологиях», г. Саратов, 27-31 мая 2008 г. [82].

9. II межвузовская научно-методическая конференция «Шуйская сессия, студентов, аспирантов, молодых ученых», Москва-Шуя, 2009 г. [72].

Применение теоретических положений диссертационной работы в практике позволило разработать и создать ряд АСНИ с достаточно высокими показателями производительность-стоимость.

Разные варианты АСКК (результаты опубликованы в №6 за 2003 г. журнала «Приборы и техника эксперимента» [49]) могут быть применены как в научных целях для исследования быстропротекающих процессов, так и в промышленных и полупромышленных целях как эффективное технологическое средство. При этом разработанные системы не имеют аналогов.

Разработанная АСНИ «Магнон-200К» защищена патентом на полезную модель № 32697 [ 94] и совместно с другими АСНИ серии «МАГНОН» успешно внедрена в исследовательскую деятельность студентов, аспирантов и ученых Уральской государственной медицинской академии, научно-практического реабилитационного центра «БОНУМ», института физики металлов УрО РАН, Уральского государственного технического университета — УПИ имени первого Президента России Б.Н. Ельцина.

Применение АСНИ данной серии позволило получить ценные научные результаты в области медицины, фармакологии, физики. Результаты исследований были опубликованы в журнале «Вопросы курортологии, физиотерапии и лечебной физкультуры» в 2005-2006 гг. [83, 84], в вестнике УГТУ-УПИ [87], в сборниках трудов конференций «Новые технологии восстановительной медицины и курортологии 2002» (Тунис, Хаммед) [57], «Новые технологии в медицине 2004» (г. С.-Петербург) [80] и др.

Новые технические решения, примененные в данных разработках, могут также быть использованы для создания подобных систем в других отраслях знаний.

128

1. ADSP-218x DSP Hardware reference / Norwood, USA: Analog Devices Technical Reference Books, 2001. - P. 1-4.

2. ADSP-218x DSP Instruction set reference. Norwood / USA: Analog Devices Technical Reference Books, 2001. P. 4-5.

3. Brownston L. Programming Expert Systems in OPS5: An introduction to Rule-Based Programming / L. Brownston, R. Farrell, et al. — Addison-Wesley Publ. Сотр. Inc., 1985.-471 p.

4. Chiechi B. Data Flow Design Dictates Useable Multiprocessor Performance on VME Bus / B. Chiechi // Real Time Magazine. 1997. - №1. p. 11-14.

5. Clocksin W. Programming in PROLOG / W. Clocksin, C. Mellish. Berlin, Springer Verlag, 1982. - 293 p.

6. EXSYS. Exsys User Manual IEXSYS Inc., 1985.

7. Goldshtein M.L. The complex for elektroimpulse therapy on the base of boards with DSP / M.L. Goldshtein, A.V. Matveyev // Физика и радиоэлектроника в медицине и экологии: Доклады 5-й межд. науч.-техн. конф. Владимир: Фирма; «Рост», 2002. - С. 182-185.

8. Goldshtein M.L. The Informal Modeling of Input-Preprocessing Subsystems For

9. Scientific Research / M.L. Goldshtein, A.V. Matveyev // Proceedings of the 10thj

10. Digital Signal Processing Workshop, 2 Signal Processing Education Workshop, October 13-16,2002. Callaway Gardens, Pine Mountain, Georgia, USA. - P.l 10-116.

11. Green C. Theorem.proving by resolution as a basis for question-answering systems // Mach. Intell. 1969. - V.4. -P. 183-205.

12. Griswold R. A. History of the SNOBOL Programming Language / C. Green // SIGPLAN Notices. 1978. - Vol.13. - No.8. - P. 275-308.

13. INTEGRATION DEFINITION FOR FUNCTION MODELING (IDEF0) / Draft Federal Information Processing Standarts Publication 183. 1993, December 21.128 p.

14. McCarthy J. History of LISP/ J. McCarthy // SIGPLAN Notices. 1978. -Vol.13.-No.8.-P. 217-223.

15. MDBS: Guru User Manual // MDBS Inc., 1986.

16. Minsky M: Form and Content in Computer Science / M. Minsky // CACM 1970' Vol.- 17-No. 2. — 1970.—P. 197-215.

17. Nevell A. Computer science as empirical enquiry: Symbols and search/ A.Nevell, M.A. Simon // Communications of the ACM. 1976. -V.l 0. - № 3. - P. 133-146.

18. Using PLDs for High-Performance DSP Applications / Altera White Paper. Altera Corporation. - San Jose, CA. - 2002. - 246 p.

19. Scada Trace Mode 6 / Режим доступа: www.adastra.com.

20. Advantech's SOM-4455 SOM-ETX CPU Module Provides Superb Power Performance / Режим доступа: www.advantech.com.

21. Digital Power Management / Режим доступа: www.analog.com.

22. Process Control Applications / Режим доступа: www.icp-das.com.

23. National Instruments Test and Measurement / Режим доступа: www.ni.com.

24. Customers & Projects / Режим доступа: www.prosoft.ru.

25. Texas Instruments / Режим доступа: www.ti.com.

26. Software Solutions for Real Time Process / Режим доступа: www.wonderware.com.

27. Yodaiken V. The RTLinux Manifesto / V. Yodaiken. Department of Computer Science, New Mexico, Institute of Technology, Socorro. — 1999 / Режим доступа: http://www.rtlinux.org.

28. Агасян П.К. Кулонометрический метод анализа / П.К. Агасян, Т.К. Хамра-кулов. — М.: Химия, 1984. — 168 с.

29. Александров Е.А. Основы теории эвристических решений / Е.А. Александров. М.: Наука, 1975. - 158 с.

30. Александров О.Е. Формирование элементов тезауруса разработки АСНИ / О.Е. Александров, А.В. Матвеев // Инновационные и наукоемкие технологии в высшем образовании России: Межвузовский сборник научно-методических трудов. МГУПИ, 2007. - С.44-46.

31. Ананченко В.Н. Теория измерений / В.Н.Ананченко, JI.A. Гофман. Ростов н/Д: Издательский центр ДГТУ, 2002. -214 с.

32. Анфилатов B.C. Системный анализ в управлении / B.C. Анфилатов, А.А. Емельянов, А.А. Кукушкин. М.: Финансы и статистика, 2006. — 324 с.

33. Баданов А.Г., Забабурин М.А. Система автоматизированного проектирования пакетов прикладных программ / А.Г. Баданов, М.А. Забабурин / CASE-технология: материалы семинара. -М.: ЦРДЗ, 1993. С.12-21.

34. Гаврилова Т.А. Базы знаний интеллектуальных систем / Т.А. Гаврилова, В.Ф. Хорошевский. СПб.: Питер, 2001. - 384 с.

35. Береговой В.И. Принципы создания и основные задачи системы региональных образовательных порталов / В.И. Береговой // Ползуновский вестник. -2004. № 3. - С. 5-13.

36. Бусленко Н.П. Лекции по теории сложных систем / Н.П. Бусленко, В.В. Калашников, И.Н. Коваленко. -М.: Советское радио, 1973.-256 с.

37. Быков В.В. Цифровое моделирование в статистической радиотехнике / В.В.Быков. -М.: Советское радио, 1971. 328 с.

38. Васильев С.М. Об архитектуре программных систем сбора данных и управления / С.М. Васильев // Открытые системы. 1997. — №5. — С. 38-42.

39. Венда В.Ф. Системы гибридного интеллекта / В.Ф. Венда. М.: Машиностроение, 1990. - 234 с.

40. Виноградов В.И. Дискретные информационные системы в научных исследованиях / В.И. Виноградов. М.: Энергоиздат, 1981. - 204 с.

41. Виноградова Н.А. Автоматизированные системы научных исследований. Техническое обеспечение / Н.А. Виноградова, А.А. Есюткин, Г.Ф.Филаретов. -М,: МЭИ, 1990.-87 с.

42. Виноградова Н.А. Научно-методические основы построения АСНИ / Н.А. Виноградова, А.А. Есюткин, Г.Ф.Филаретов. -М.: МЭИ, 1989. 84 с.

43. Волкова В.Н. Теория систем / В.Н. Волкова, А.А. Денисов. М.: Высшая школа, 2007. - 283 с.

44. Гаскаров Д.В. Интеллектуальные информационные системы / Д.В. Гаска-ров. М.:Высш. шк., 2003. - 430 с.

45. Общеотраслевые руководящие методические материалы по созданию автоматизированных систем научных исследований и комплексных испытаний образцов новой техники. — М.: ГКНТ, 1980. 283 с.

46. Гольдштейн M.JI. Автоматизированная система кулонометрического контроля / M.JI. Гольдштейн, А.В. Матвеев // Приборы и техника эксперимента. -2003.-№6.-С. 48-54.

47. Гольдштейн МЛ. Современные средства аналогового и цифрового ввода-вывода / М.Л. Гольдштейн, А.В. Матвеев // Датчики и системы. 2004. № 6. -С. 56-65.

48. Гольдштейн С.Л. Разрешение проблемных ситуаций с помощью тезаурус-ных систем знаний / С.Л. Гольдштейн, А.Г. Кудрявцев, Т.Я. Ткаченко. Екатеринбург: УГТУ-УПИ, 2002. - 89 с.

49. Горский В.Г. Планирование промышленных экспериментов (модели динамики) / В.Г. Горский, Ю.П. Адлер, А.М. Талалай. М.: Металлургия, 1987. -112 с.

50. Гук М. Аппаратные интерфейсы ПК / М. Гук. СПб.: Питер, 2002. - 528 с.

51. Данилевский Ю.Г., Петухов И.А., Шибанов B.C. Информационная технология в промышленности / Ю.Г. Данилевский, И.А. Петухов, B.C. Шибанов. -J1.: Машиностроение, 1988. -283 с.

52. Данишок С.Г. Применение технологии искусственного интеллекта в системах диагностирования сложных технических объектов / С.Г.Данилюк, К.М1 Товстыко, О.Н. Ермаков, Н.Н. Лебедькова // Контроль, диагностика. 2004. -№12.-С. 11-121.

53. Девятов И.Д. Применение М-сетей для организации противодействия компьютерным вторжениям; / И.Д. Девятов, А.И. Тупицын // Девятая научно-техническаж конференция; по криптографии: материалы секции; №13. 2001. -С. 210-219.

54. Египко В.М; Процедуры и методы проектирования АСНИ / В.М. Египко, А.П. Акимов, Ф.Н. Горки. Киев: Наук. Думка, 1982. - 324 с.

55. Жарков Ф:П: Использование виртуальных инструментов LabVIEW / Ф.П. Жарков. Ми. Радио и связь, 1999. - 268 с.

56. Жданов А. Операционные системы реального времени / А. Жданов // PCWeek. 1999. - № 8. - С. 23-27.

57. Жимерин Д., Мясников.В; Автоматизированные и автоматические системы управления / Д. Жимерин, В. Мясников В. -М.: Энергия, 1979. 592 с

58. Заде JI. Понятие лингвистической переменной и его применение к принятию приближенных решений / JI. Заде. М.: Мир, 1976. — 165 с.

59. Ивашко В.Г. Оценки правдоподобия в продукционных экспертных системах / B.F. Ивашко, С.О. Кузнецов // Экспертные системы: состояние и-перспективы: сб. науч. трудов. -М.: Наука, 1989: С. 92-103.

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

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

62. Кабинет информатики. Методическое пособие / И.В. Роберт, Ю.А. Рома-ненко, Л.Л. Босова и др. Ml: БИНОМ. Лаборатория знаний, 2002. - 125 с.

63. Калья А. ПРИЗ — семейство интеллектуальных средств, ориентированных на знания / А. Калья и др. -М: Радио и связь, 1990; С. 120-130.

64. Кузьмичев Д.А. Автоматизация экспериментальных исследований / Д.А. Кузьмичев, И.А. Радкевич, А.Д. Смирнов. М.: Наука, 1983. - 391 с.

65. Липаев В.В. Проектирование математического обеспечения АСУ / В.В. Ли-паев. М.: Советское радио, 1977. - 217 с.

66. Магазов С.С. Типы предметных областей и модели знаний / С.С. Магазов, Г.С. Осипов // Теория и применение искусственного интеллекта: сб. трудов Второго международного научного семинара. Болгария, Сазопол, 1989. - Т.2. -С. 225-228.

67. Марка Д. Методология^ структурного анализа и проектирования / Д. Марка, К. Мак-Гоуэн. -М.: Метатехнология, 1993. 240 с.

68. Мартин Дж. Системный анализ передачи данных / Дж. Мартин /Т. 1. Пер. с англ. М.: Мир, 1975. - 256 с.

69. Маслов С.Ю. Теория дедуктивных систем и ее применения / С.Ю.Маслов. -М.: Радио и связь, 1986. 241 с.

70. Матвеев А.В. Современная аппаратура динамической электроимпульсной терапии / А.В. Матвеев // Новые технологии в медицине: сб. докл. Первой международной дистанционной науч.-практ. конф. СПб., 2004. - С. 90-91.

71. Матвеев А.В. Моделирование процессов адаптации в биологических объектах / А.В. Матвеев // Математические методы в технике и технологиях: Сб. трудов XXI Международной науч. конф. Саратов, 2008. - том 9. - С.101-103.

72. Матвеев В.А. Метод оптимизации длительности проведения электротерапевтических процедур / В.А. Матвеев, В.Ю. Гуляев, А.В. Матвеев, И.Е. Оранский // Вопросы курортологии, физиотерапии и лечебной физкультуры. 2005. - № 2. - С. 34-36.

73. Матвеева Т.А. К вопросу о математическом моделировании состояний биологических объектов / Т.А. Матвеева, А.В: Матвеев // Вестник УГТУ-УПИ. -2004. № 11 (41). Выпуск 7. - С. 344-346.

74. Мелихов А.Н. Ситуационные советующие системы с нечеткой логикой / А.Н. Мелихов, JI.C. Берштейн, С.Я. Коровин. М.: Наука, 1990. - 272 с.

75. Минский М. Фреймы для, представления знаний / М: Минский. М.: Энергия, 1979.-215 с.

76. Мирский Г.Я. Характеристики стохастической взаимосвязи и их измерения / Г.Я. Мирский. М.: Энергоиздат, 1982. - 320 с.

77. Мячев А.А. Организация управляющих вычислительных комплексов / А.А. Мячев- М.: Энергия, 1980. 270 с.

78. Науман Г. Стандартные интерфейсы-для»измерительной.техники^/ Г. Hay-ман, В. Майлинг, А. Щербина. М.: Мир; 1982. - 302 с.

79. Николов С.А. Анализ состояния и тенденции развития информатики. Проблемы создания экспертных систем / С.А. Николов и др. // Исследовательский отчет. София: Интерпрограмма, 1990. - 127 с.

80. Новиков Ю.В. Разработка устройств сопряжения для персонального компьютера типа IBM PC / Ю.В. Новиков, О.А. Калашников, С.Э. Гуляев. — М.: ЭКОМ, 2000. 122 с.

81. Патент на полезную модель № 32697 «Электронейромиостимулятор». Зарегистрирован в Государственном реестре полезных моделей Российской Федерации 27 сентября 2003 г.

82. Печеркин С.С. Теоретическое описание и развитие системной интеграции для научно-практических структур / С.С. Печеркин / Диссертация на соисканиеученой степени кандидата физико-математических наук. Екатеринбург, 2002. -197 с.

83. Погорелов В. AutoCAD / В. Погорелов.- СПб.: БХВ-Петербург, 2003.-344 с.

84. Померанц О. Ядро Linux программирование модулей / О. Померанц. - М.: Кудиц-образ, 2000. - 54 с.

85. Попов Э.В. Статические и динамические экспертные системы / Э.В. Попов, И.Б. Фоминых, Е.Б. Кисель, М.Д. Шапот. М.: Финансы и статистика, 1996. -320 с.

86. Попов Э.В. Экспертные системы. Решение неформализованных задач в диалоге с ЭВМ / Э.В. Попов. -М.: Наука, 1987. 183 с.

87. Прохоренко A. DSP + PCI = ПЛИС / А. Прохоренко // Компоненты и технологии. 2000. - №8. с. 42-44.

88. РД IDEF0-2000. Методология функционального моделирования IDEF0. -М.: Издательство стандартов, 2000. 75 с.

89. Робинсон Дж. Логическое программирование / Дж. Робинсон. М.: Мир, 1988.-726 с.

90. Рыбина Г.В. Проектирование систем, основанных на знаниях / Г.В .Рыбина. -М.:МИФИ, 2000.- 104 с.

91. Семенцев С. Применение цифровых сигнальных процессоров в платах АЦП: плюсы и минусы / С. Семенцев // Компоненты и технологии. 2000. — №4.-С. 50-51.

92. Скурихин В.И. Информационные технологии в испытаниях сложных объектов: методы и средства / В.И. Скурихин и др. Киев: Наук. Думка, 1990. -212 с.

93. Сорокин С. Шина PCI в специальных приложениях / С. Сорокин // Современные технологии автоматизации. -1998. № 3. - С. 14-26.

94. Столмен Р. Руководство по GNU Emacs / Р. Столмен. М.: АНО ШЖиРЛ, 1999.-612 с.

95. Титоренко Г.А. Автоматизированные информационные технологии в экономике / Г.А. Титоренко. М.: Юнити, 2006. - 400 с.

96. Ткаченко Т.Я. Инструментальная среда системотехнического обслуживания сложных объектов / Т.Я. Ткаченко. — Екатеринбург: УГТУ-УПИ, 2002. — 213 с.

97. Турчин В.Ф. Метаалгоритмический язык / В.Ф. Турчин // Кибернетика. -1968.-№4.-С. 45-54.

98. Уотермен Д. Руководство по экспертным системам / Д. Уотермен. — М.: Мир, 1989. 388 с.

99. Фомин Г.А. Программное обеспечение АСНИ / Г.А. Фомин. М.: МЭИ, 1990.-80 с.

100. Форсайт Р. Экспертные системы. Принципы работы и примеры / Р. Форсайт. М.: Радио и связь, 1987. - 224 с.

101. Хартман К. Планирование эксперимента в исследованиях технологических процессов / К. Хартман, Э. Лецкий, В. Шефер и др . М.: Мир, 1977. - 552 с.

102. Хорошевский В.Ф. Языковые средства программирования / В.Ф. Хорошевский // В кн.: Искусственный интеллект. Книга 3. Программные и аппаратные средства. М.: Радио и связь, 1990. - С. 7-17.

103. Хьюитт К. Открытые системы / К. Хьюитт// Реальность и прогнозы искусственного интеллекта. М.: Мир, 1987. - С.85-102.

104. Царьков А.Н. Методы обнаружения и коррекции ошибок устройств хранения и передачи информации / А.Н. Царьков, А.А. Павлов и др. // Контроль, диагностика. 2005. - № 8. - С. 85-94.

105. Цейтин Г.С. Программирование на ассоциативных сетях / Г.С. Цейтин // ЭВМ в проектировании и производстве. 1985. Вып. 2. - JL: Машиностроение. -С. 16-48.

106. Черемисин A. Linux реального времени / А. Черемисин, О. Кобызев // Открытые Системы. 1999. - №> 09-10. - С. 52.

107. Шауцукова JI.3. Информатика 10 11: Учеб. Пособие / JI.3. Шауцукова. -М.: Просвещение, 2000. - 236 с.

108. Шемакин Ю.И. Тезаурус в автоматизированных системах управления и обработки информации / Ю.И. Шемакин. -М.: Воениздат, 1974. — 192 с.

109. Шеннон Р. Имитационное моделирование систем: искусство и наука / Р. Шеннон. М.: Мир, 1978. - 180 с.

110. Шураков В.В. Программное обеспечение ЭВМ / В.В. Шураков, З.В. Алферова, Р.Н.Лихачева. -М.: Статистика, 1979. 376 с.

111. Эшби У. Росс. Введение в кибернетику / У. Росс Эшби. М: Издательство иностранной литературы, 1959. - 432 с.

112. Якубайтис Э.А. Информационные сети и системы / Э.А. Якубайтис. М.: Финансы и статистика, 1996. - 368 с.