автореферат диссертации по информатике, вычислительной технике и управлению, 05.13.06, диссертация на тему:Автоматизированный анализ информационных ресурсов управления машиностроительным предприятием

Список используемых сокращений.

ВВЕДЕНИЕ.

1. Современное состояние проблемы автоматизированного анализа информационных ресурсов управления машиностроительным предприятием.

1.1. Подходы и методы реорганизации системы управления производством и задача анализа информационных ресурсов машиностроительного предприятия.

1.1.1. Использование теории графов для описания информационных потоков.

1.1.2. Метод семиотического анализа.

1.2. Методы и системы интеллектуального и семантического анализа текстовых документов в целях приобретения знаний.

1.3. Постановка задач, решаемых в диссертации.

ВЫВОДЫ.

2. Модели информационных ресурсов управления машиностроительным предприятием.

2.1. Классификация документальных ресурсов машиностроительного предприятия.

2.2. Структурно-синтаксическая модель обобщённого производственного документа машиностроительного предприятия.

2.3. Модель информационных ресурсов управления машиностроительным предприятием.

2.4. Метод автоматизированного построения технического тезауруса.

ВЫВОДЫ.

3. Метод построения концептуальной модели машиностроительного предприятия на основе автоматизированного анализа документальных ресурсов.

3.1. Теоретические основы метода.

3.2. Построение неоднородной семантической сети понятий предметной области предприятия.

3.3. Метод построения концептуальной модели предприятия на основе неоднородной семантической сети.

ВЫВОДЫ.

4. Алгоритмизация разработанных методов и моделей и разработка критерия адекватности построения концептуальной модели.

4.1. Модифицированные алгоритмы лексического разбора предложений.

4.2. Алгоритм структуризации и разбора текстового документа.

4.3. Алгоритм построения неоднородной семантической сети.

4.4. Алгоритм трансляции неоднородной семантической сети в концептуальную модель.

4.5. Критерий адекватности построения концептуальной модели.

ВЫВОДЫ.

5. Результаты экспериментальных исследований разработанных моделей и методов

5.1. Исследование структур документальных ресурсов.

5.2. Построение тезауруса с помощью прикладной программной системы «Thesaurus Builder».

5.3. Экспериментальная проверка модели информационных ресурсов.

ВЫВОДЫ.

Актуальность работы:

Упрочнение рыночной экономики в нашей стране постоянно обостряет конкурентную борьбу, выдвигая в качестве приоритетной задачи менеджмента обеспечение конкурентоспособности компании [1].

Уменьшение издержек по-прежнему рассматривается многими руководителями компаний как главный путь повышения конкурентоспособности [2].

Однако, во-первых, на себестоимость продукции влияют и трансакционные издержки, т.е. затраты связанные со взаимодействием подразделений компании в ходе осуществления производственно-коммерческой деятельности.

Во-вторых, сегодня конкурируют между собой уже не товары и даже не компании, а группы компаний, нацеленные на полное и качественное удовлетворение потребностей заказчика за счет интеграции совместных усилий.

В-третьих, в настоящее время конкуренция все больше становится борьбой идей, а не борьбой ресурсов. На рынке побеждают компании, постоянно предлагающие новые инновационные решения. Результаты такого подхода к ведению бизнеса российскими участниками рынка неоднократно освещались в научных трудах российских ученых [3]. При этом чрезвычайное значение приобретает скорость практического воплощения идей в конкретные продукты и услуги [4].

Обеспечить радикальное повышение эффективности бизнеса возможно только за счёт реорганизации управления предприятием на основе пересмотра базовых постулатов организации управления под воздействием технологических прорывов [5], в том числе, в области информационных технологий.

Различные аспекты реорганизации управления подробно рассмотрены в трудах российских учёных, таких как В.А. Виттих, В.Ф. Горнев, В.В. Емельянов, С.Д. Коровкин, Е.Г. Ойхман, Э.В. Попов, А.В. Смирнов, В.Б. Тарасов, С.А. Яковлев, С.И. Ясиновский и др.

Среди зарубежных ученых вопросам реорганизации управления посвящены работы Г. Буча, М. Робсона, Ф. Уллаха, М. Хаммера, Дж.Чампи, А. Шеера и др.

Традиционно реализуется следующий подход [8]: выполняется обследование существующей структуры подразделений предприятия и соответствующих процессов. В результате формируется модель фактических процессов «как есть». На основе этой модели, методами реинжиниринга, формируется модель-эталон «как надо» -структуры подразделений и их процессов. После одобрения модели-эталона руководством предприятия, разрабатывается план мероприятий перехода на работу в соответствии с эталонной моделью.

Таким образом, целью первого этапа реорганизации АСУП является разработка образа будущей компании (предпроектное обследование), т.е. получение и систематизация сведений о клиентах, конкурентах, партнерах, поставщиках, текущих трудностях и фазе жизненного цикла компании [9] для определения её стратегических целей и выработки спецификации целей реорганизации.

Существует более 20 технологий проектирования [10], позволяющих моделировать деятельность предприятия на уровне бизнес-процессов и несколько сотен инструментов, предназначенных для автоматизации этого процесса.

Большинство из них предоставляют богатый набор исходных данных и формализмов в виде набора заготовленных правил и системы интеллектуальных шаблонов. Однако в подобных системах уделяется недостаточное внимание анализу имеющихся информационных ресурсов, объеетивно описывающих моделируемую ПрО. Большинство систем моделирования деятельности предприятия позволяют анализировать модели, непосредственно построенные инженером-аналитиком на основе собственных знаний о предметной области. Поэтому возникает проблема устранения зависимости результатов исследования предприятия от привлечения человека-эксперта.

Следует отметить, что деятельность любой организации тесно связана с потоками информационных ресурсов [11], которые являются неотъемлемой частью системы информационного обеспечения АСУП и представляются на практике в виде различных документов. Кроме того, структурный анализ сложных процессов на праетике выполняется с помощью схем информационных потоков.

Реорганизация управления предприятием неизбежно повлечёт за собой и перестроение существующих систем информационного обеспечения либо внедрение другой КИС, в большей степени соответствующей новой организационной структуре предприятия.

Во многих организациях процесс доработки существующей КИС либо внедрения новой по-прежнему осуществляется традиционными методами на интуитивном уровне с применением неформализованных методов, основанных на искусстве и практическом опыте людей-экспертов, экспертных оценках и дорогостоящих экспериментальных проверках качества их функционирования.

Разработка образа будущей компании в рамках предпроектного обследования является необходимым условием для своевременного внедрения либо доработки существующей КИС, но представляет собой достаточно длительный и трудоёмкий процесс, связанный с привлечением большого количества материальных и человеческих ресурсов. Сложность обследования заключается в необходимости изучения разнообразных форм документации, а также в интервьюировании большого количества персонала из числа специалистов по тем или иным разделам ПрО.

Первичное исследование необходимо при создания обобщённой схемы функционирования предприятия в целом, для того, чтобы можно было приблизительно оценить объёмы циркулирующих данных, мощность документопотоков, сопутствующих различным процессам на производстве, структуру и функции хранилищ данных [16], перечень требуемых аппаратных средств для поддержания работы основной программной системы, количество обслуживающего персонала и состав инженерно-технических работников, выполняющих функции поддержания системы в работоспособном состоянии и некоторые другие параметры. Значительно облегчить труд проектировщиков может наглядная графо-аналитическая схема взаимосвязей объектов и субъектов производственной деятельности [17].

В настоящей работе предложен ряд методов и моделей, позволяющих выполнять автоматизированное построение концептуальной модели машиностроительного предприятия, путём семантического анализа документальных информационных ресурсов. Метод автоматизированного построения тезауруса реализован в виде прикладной программной системы. Применение разработанных в диссертации методов и моделей позволяет сократить привлечение людей-экспертов при построении КМ машиностроительного предприятия.

Объектом исследования (ОИ) является множество информационных ресурсов, описывающих производственно-коммерческую деятельность машиностроительного предприятия, выступающих в документированном виде.

Предметом исследования являются основные вопросы автоматизации анализа информационных ресурсов и построения концептуальной модели машиностроительного предприятия в ходе реорганизации системы управления предприятием.

Цель работы заключается в повышении эффективности анализа информационных ресурсов предприятия на этапе проведения предпроектной стадии реорганизации системы управления предприятием. Задачи, решаемые в работе.

1. Разработка струетурно-синтаксической модели обобщённого производственного документа.

2. Построение модели информационных ресурсов управления машиностроительным предприятием.

3. Разработка метода автоматизированного построения отраслевого словаря предметной области (технического тезауруса).

4. Разработка метода построения концептуальной модели машиностроительного предприятия на основе неоднородной семантической сети.

5. Разработка критериев оценки адекватности построения концептуальной модели машиностроительного предприятия.

6. Алгоритмизация разработанных методов, моделей и критериев. Методы исследования.

В работе используются элементы теории систем управления и теории статистического анализа, методы синтаксического перевода и компиляции. Применяется теория графов и матричного исчисления. Используются теоретические основы математического аппарата неоднородных семантических сетей Г.С. Осипова. Научная новизна работы.

Научная новизна исследования заключается в разработке и создании:

1. Структурно-синтаксической модели обобщённого производственного документа, отличающейся учётом составного характера документов, обеспечивающей эффективное проведение струюурного анализа производственных документов и возможность выполнения сложных интеллектуальных запросов.

2. Модели информационных ресурсов предприятия, учитывающей многократное появление однотипных терминов в документах и позволяющей исследовать специфические свойства информационных ресурсов при решении задачи реорганизации АСУП.

3. Метода автоматизированного построения отраслевого словаря ПрО (технического тезауруса) отличающегося использованием частотных свойств терминов в сочетании с разбивкой на непересекающиеся семантические классы, позволяющего снизить трудоёмкость создания модульных структур систем сбора и обработки данных в АСУП.

4. Метода построения концептуальной модели машиностроительного предприятия на основе неоднородной семантической сети и технического тезауруса, позволяющего строить модель в разрезах заданных семантических классов, что повышает наглядность и структурированность модели.

Практическая значимость работы.

Структурно-синтаксическая модель производственного документа обеспечивает проведение глубокого структурного анализа содержимого документов, даёт возможность группирования, классификации и определения принадлежности документов к соответствующему типу по составу реквизитов. Гибкость применяемых методов синтаксического перевода, трансляции и компиляции позволяет выполнять интеллектуальные структурные запросы значительной сложности. Благодаря использованию алгоритмов структурного разбора документа достигается повышение уровня техники заполнения документов пользователями при работе на клиентских местах, оперативный контроль правильности составления документов, возможность быстрой проверки соответствия ряда документов заданной эталонной модели.

Приводимые в работе теоретические положения построения модели информационных ресурсов позволяют исследовать специфические частотные характеристики профиля информационного потока, выявить наиболее значимые термины информационных сообщений, сформировать основные словарные статьи отраслевого искусственного языка ПрО (технического тезауруса). Анализ данной модели позволяет вычислить приблизительный объём информационного потока в терминах. В качестве дополнительной возможности, модель позволяет сформировать множество документов, подобных заданному, по установленному набору терминов, на основе вычисления меры релевантности для документа-образца и искомого документа.

Метод трансляции НСС в концептуальную модель предприятия позволяет строить схему организации в виде множества фрейм-концептов и концептуальных отношений в разрезах заданных семантических классов, что повышает наглядность и структурированность модели. Гибкость метода трансляции обеспечивает формирование модели по различным критериям.

Разработанные модели и методы построения концептуальной модели предприятия, позволят повысить эффективность решения задачи первичного обследования организационной струюуры предприятия на предпроекгном этапе подготовки технического задания и общих требований на разработку КИС. Использование разработанных подходов, методов и алгоритмов позволяет получить автоматизированным способом обобщённую информационную картину в виде наглядной графо-аналитической схемы взаимосвязей объектов и субъектов производственной деятельности, с минимальными затратами материально-технических ресурсов и привлечением интеллектуального труда людей-экспертов. Реализация результатов работы.

Модели и методы, полученные в работе, нашли применение в виде программно-алгоритмического комплекса для анализа информационных ресурсов предприятия.

Разработана система автоматизированного построения технического тезауруса, внедрение которой выполнено на машиностроительном предприятии ОАО "ЭЛЕКТРОТЕХМАШ" г.Вологда. Исполнимые модули и библиотеки программы оформлены в виде составной части системы информационного обеспечения завода.

В качестве результатов внедрения программно-алгоритмического комплекса можно выделить следующие:

- методика анализа документации на машиностроительном предприятии;

- программно-алгоритмический комплекс автоматизированного построения словаря производственных терминов (тезауруса); результаты построения технического тезауруса на основе применения разработанной методики;

- рекомендации по практическому применению программно-алгоритмического комплекса для решения задач автоматизации документооборота предприятия.

Результаты работы позволили повысить эффективность труда разработчиков КИС, снизить затраты на обработку информации и сократить избыточность производственной документации. Программно-алгоритмические средства были использованы при разработке концептуальной модели предприятия в процессе подготовки стратегического плана комплексной автоматизации.

Внедрение результатов диссертации подтверждается соответствующими актами. Апробация работы.

Основные научные и практические результаты работы докладывались на первой областной межвузовской научно-практической конференции «Вузовская наука региону» (Россия, Вологда, 2000 г.), второй региональной межвузовской научно-технической конференции «Вузовская наука региону» (Вологда, 2001 г.), международной научно-технической конференции «Моделирование, оптимизация и интенсификация производственных процессов и систем» (Вологда, 2001 г.), HI региональной межвузовской научно-технической конференции «Вузовская наука региону» (Вологда, 2002 г.), международной научно-технической конференции «Информатизация процессов формирования открытых систем на основе СУБД, САПР, АСНИ и искусственного интеллекта» (Вологда, 2001 г.), IX Международной научно-технической конференции «Информационная среда ВУЗА» (Иваново, ЦНИТ, ИГАСА, 2002 г.),

VIII Санкт-Петербургской международной конференции «Региональная информати-ка-2002» («РИ-2002») (Санкт-Петербург, 2002 г.), первой общероссийской научно-технической конференции «Вузовская наука региону» (Вологда, 2003 г.), десятой международной конференции «МАТЕМАТИКА, КОМПЬЮТЕР, ОБРАЗОВАНИЕ» (г. Пущино, 2003 г.), Всероссийской научной конференции «Управление и информационные технологии УИТ-2003» (Санкт-Петербург, 2003 г.), 5-й международной научно-практической конференции «Пилотируемые полёты в космос», (Москва, 2003 г.),

IX Международной конференции «Современные технологии обучения (СТО-2003)» (Санкт-Петербург, 2003 г.), VI международной конференции по мягким вычислениям и измерениям SCM'2003 (Санкт-Петербург, 2003 г.), научно-технической конференции «Тренажёрные технологии и симуляторы» (Санкт-Петербург, 2003 г.), первой общероссийской научно-технической конференции "Вузовская наука региону" (Вологда, 2003 г.).

Публикации.

Основные положения и научные результаты диссертации опубликованы в 14 печатных работах.

Результаты работы позволили повысить эффективность труда разработчиков производственной системы информационного обеспечения и снизить затраты на обработку информации. Программно-алгоритмические средства были использованы при разработке концептуальной модели предприятия в процессе подготовки стратегического плана комплексной автоматизации.

Возможности по дальнейшему усовершенствованию методики, предложенной в данной работе заключаются в повышении эффективности алгоритмов лексико-морфологического анализа текстов на естественном языке, поскольку от качества их работы во многом зависит результативность выделения понятий предметной области из текстов документов.

Также имеется значительный потенциал по повышению уровня автоматизации построения структурно-синтаксической модели производственного документа. На сегодняшний день созданы и реально функционируют инструментальные средства, позволяющие в интерактивном режиме строить контекстно-свободные грамматики и создавать программы-трансляторы для контекстно-свободных языков.

Сочетание методов синтаксического перевода и компиляции в структурно-синтаксической модели с методами нечёткой логики позволит эффективно реализовать фунции поиска документов.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

Данная работа посвящена решению основных вопросов автоматизации анализа информационных ресурсов управления машиностроительным предприятием и построения концептуальной модели при реорганизации управления предприятием.

В результате исследований была достигнута поставленная цель работы, заключающаяся в повышении эффективности анализа информационных ресурсов управления предприятием на этапе проведения предпроектной стадии реорганизации системы управления предприятием.

В результате работы были решены поставленные задачи:

1. Разработана структурно-синтаксическая модель обобщённого производственного документа.

2. Разработана модель информационных ресурсов управления машиностроительным предприятием.

3. Разработан метод автоматизированного построения отраслевого словаря предметной области (технического тезауруса).

4. Разработан метод построения концептуальной модели машиностроительного предприятия на основе неоднородной семантической сети.

5. Разработан критерий оценки адекватности построения концептуальной модели машиностроительного предприятия.

6. Разработаны алгоритмы, для реализации полученных методов, моделей и критериев.

Применение методов, реализованных в структурно-синтаксической модели производственного документа, позволило повысить результативность структурного анализа содержимого документов. За счёт гибкости используемых методов синтаксического перевода и компиляции появилась возможность выполнять интеллектуальные структурные запросы значительной сложности. Благодаря использованию алгоритмов структурного разбора документа достигнуто повышение уровня техники заполнения документов пользователями при работе на клиентских местах, оперативный контроль правильности составления документов, возможность быстрой проверки соответствия ряда документов заданной эталонной модели.

Модель информационных ресурсов позволяет исследовать различные частотные характеристики терминов в информационных потоках, выявить наиболее значимые термины информационных сообщений, сформировать основные словарные статьи отраслевого искусственного языка предметной области (технического тезауруса). Анализ данной модели позволяет приблизительно оценить объём информационного потока в терминах. С помощью средств модели можно сформировать множество документов, подобных заданному, по установленному набору терминов, на основе вычисления меры релевантности'для документа-образца и искомого документа.

Разработанный комплекс методов и моделей для построения КМ предприятия использовался при решении задачи первичного обследования реально действующего предприятия на прсдпроектном этапе подготовки технического задания и общих требований на разработку КИС. Предлагаемый подход позволил снизить затраты материально-технических ресурсов и уменьшить привлечение интеллектуального труда людей при построении КМ машиностроительного предприятия.

Были проведены исследование и анализ информационных документальных ресурсов на ряде предприятий и получены экспериментальные результаты, подтверждающие истинность разработанных моделей и методов.

Научными результатами работы являются следующие:

1. Струюурно-синтаксическая модель обобщённого производственного документа, отличающаяся учётом составного характера документов, обеспечивающая эффективное проведение структурного анализа производственных документов и возможность выполнения сложных интеллектуальных запросов.

2. Модель информационных ресурсов предприятия, учитывающая многократное появление однотипных терминов в документах и позволяющая исследовать специфические свойства информационных ресурсов при решении задачи реорганизации АСУП.

3. Метод автоматизированного построения отраслевого словаря ПрО (технического тезауруса) отличающийся использованием частотных свойств терминов в сочетании с разбивкой на непересекающиеся семантические классы, позволяющий снизить трудоёмкость создания модульных структур систем сбора и обработки данных в АСУП.

-1414. Метод построения концептуальной модели машиностроительного предприятия на основе неоднородной семантической сети и технического тезауруса, позволяющий строить модель в разрезах заданных семантических классов, что повышает наглядность и структурированность модели.

Модели и методы, полученные в работе, были реализованы в виде прикладной программной системы анализа информационных ресурсов предприятия.

Разработана прикладная программная система автоматизированного построения технического тезауруса. Внедрение выполнено на машиностроительном предприятии ОАО "ЭЛЕКТРОТЕХМАШ" г.Вологда. Исполняемые модули и программные библиотеки оформлены в виде составной части заводской КИС.

В результате внедрения программного комплекса был построен технический тезаурус на основе применения разработанной методики и выданы рекомендации по его практическому применению для решения задач автоматизации документооборота отделов предприятия.

1. Хаммер М., Чампи Дж. Реинжиниринг корпорации: Манифест революции в бизнесе. / Пер. с англ. — СПб.: Изд-во СПбУ, 1997. -387с.

2. Горнев А.З. Проблемы управления крупными промышленными комплексами: Монография. Н.Новгород: Изд-во ННГУ, 1998. -569с.

3. Ларичев О.И., Мошкович Е.М. Качественные методы принятия решений. М.: Физ-матлит, 1996.-372с.

4. Тарасов В.Б. Предприятия ХХ1-го века: проблемы проектирования и управления// Автоматизация проектирования-1998. №4 (10). - С.45-52.

5. Робсон М., Уллах Ф. Практическое руководство по реинжинирингу бизнес-процессов: пер. с англ. под ред. Н.Д. Эриашвили М.: Аудит, ЮНИТИ, 1997.- 415с.

6. Б.Я. Советов, С.А. Яковлев. Моделирование систем. М.: Высшая школа, 2001.

7. Смирнов А.В. Шереметов Л.Б. Конфигурация сложных систем на основе технологии интеллектуальных агентов.//Автоматика и вычислительная техника.-М.:№4. 1998 -С. 18-29.

8. Ойхман Е.Г., Попов Э.В. Реинжиниринг бизнеса: реинжиниринг организаций и информационные технологии. М.: Финансы и статистика, 1997.-349с.

9. Слиньков Д. Бизнес-моделирование для внедрения ИСУ предприятия// Директор информационной службы 2001. - № 3

10. Емельянов В.В., Урусов А.В. 1DEF-RDO: имитационный анализ функциональной структуры сложных систем.//Программные продукты и системы. 1997. №3.- С. 13-18.

11. Попов Э.В., Евсеев О.В. Методологии и средства реинжиниринга бизнес-процессов // Банки и технологии.- 1997. №4. - С.80-89.

12. Горнев В.Ф., Ковалевский В.Б. Компьютерная интеграция и интеллектуализация производств на основе их унифицированных моделей// Программные продукты и системы. 1998.-№3.-С. 12-19.

13. Гаврилова Т.А., Хорошевский В.Ф. Базы знаний интеллектуальных систем. -С.Петербург: ПИТЕР, 2000.-380с.

14. Волчков С.А., Балахонова И.В. Моделирование для непрерывного улучшения бизнес-процессов на базе стандартов ERP и ИСО 9001 от 2000 года// Методы менеджмента качества 2001. - № 2.-С. 12-32.

15. Шеер А.В. Бизнес-процессы. Основные понятия. Теория. Методы: Изд. 2-е/Пер. с англ. ОАО "Весть", ООО "МетаТехнология", АОЗТ "Просветитель", 1999.445с.

16. Рубашкин В.Ш. Представление и анализ смысла в интеллектуальных информационных системах. М.: Наука. Гл. ред. физ.-мат. лит., 1989. -352с.

17. Мельчук И.А Опыт теории лингвистических моделей "Смысл-Текст". Семантика, синтаксис. М.: Школа "Языки русской культуры", 1999.-267с.

18. Попов Э.В. Реинжиниринг, усовершенствование и моделирование предприятий// Новости искусственного интеллекта. -1998. №1. - С.60-91.

19. Дэвид А. Марка, Клемент Макгоуэн. Методология структурного анализа и проектирования (SADT). М.: Финансы и статистика, 1997.-329с.

20. Г.Буч, Объектно-ориентированное проектирование с примерами применения М., "Конкорд", 1992.—375с.

21. Буч Г., Рамбо Д., Джекобсон А. Язык UML. Руководство пользователя: Пер.с англ. М.:ДМК, 2000.-324с.-14427. Шлеер С, Меллор С., Объектно-ориегггированпый анализ: моделирование мира в состояниях.- М.-1992.-421с.

22. National Institute of Standards and Technology. Integration Definition for Information Modeling, 1993-53 8p.

23. Модин А. А. Исследование и анализ потоков информации на промышленном предприятии. М.: Наука, 1970. -376с.

24. Садовников В. И., Эпштейн B.JI. Потоки информации в системах управления. -М.:Энергия, 1974 348с.

25. Оре О. Теория графов. М.: Наука, 1980.-315с.

26. Осипов Г.С., Поспелов Д.А. Семиотическое моделирование. Введение в прикладную семиотику. М: 1996.-319с.

27. Баевский B.C. Лингвистические, математические, семиотические и компьютерные модели в истории и теории литературы. М.: Языки славянской культуры, 2001.-408с.

28. Беляева Л.Н., Косарев Ю.А., Пиотровский Р.Г. Обработка речи и текста: Достижения, проблемы, пути.// Вестник СПб отделения Российской академии естественных наук.-СПб.: 1999.-С.72-82.

29. Лукашевич Н.В., Салий А.Д., Представление знаний в системе автоматической обработки текстов // НТИ, Сер.2. 1997. № 3. С. 1-6.

30. Искусственный интеллект. — В 3-х кн. Кн.2. Модели и методы: Справочник. / Под ред. Д.А.Поспелова. —М.: Наука, 1990 248с.

31. Введение в теорию экспертных систем и обработку знаний. -Мн.: Дизайн-Про, 1995.-529с.

32. Горнев В.Ф. Компьютерно-ориентированные обучающие технологии в инженерной подготовке. М., 1998. - 52с. -НИИВО: Вып. 12.

33. Осипов Г.С. Приобретение знаний интеллектуальными системами: основы теории и технологии. М.: Наука, Физматлит, 1997.-415с.

34. Осипов Г.С. "Информационные технологии, основанные на знаниях" / Новости искусственного интеллекта, М., Э1, 1993- С. 7 41.

35. Громов Г.Р.Очерки информационной технологии.-М.: ИнфоАрт.1993- 340с.

36. Виттих В.А. Управление открытыми системами на основе интеграции знаний // Автометрия,№3, 1998-С. 38-49.

37. Солтон Дж. Динамические библиотечно-информационные системы. М.: Мир.1979.-151с.

38. Аветисян Д.О. Проблемы информационного поиска М.: Статистика, 1973.-371с.

39. U. Hahn and U. Reimer, «Knowledge-Based Text Summarization: Salience and Generalization Operators for Knowledge-Based Abstraction,» Advances in Automatic Text Summarization, I. Mani and M. Maybury, eds., MIT Press, Cambridge, Mass., 1999, pp. 215232.

40. G. Salton et al., «Automatic Text Structuring and Summarization,» Information Processing & Management, Vol. 33, No. 2, 1997, pp. 193-207.

41. D.R. Radev and K.R. McKeown, «Generating Natural Language Summaries from Multiple Online Sources,» Com-putational Linguistics, Vol. 24, No. 3, 1998-pp. 469-500.

42. J.G. Carbonell and J. Goldstein, «The Use of MMR, Diversity-Based Reranking for Reordering Documents and Producing Summaries,» Proc. 21st Int'l ACM SIGIR Conf. Research and Development in Information Retrieval, ACM Press, New York, 1998.- pp. 335336.

43. R.K. Ando et al., «Multidocument Summarization by Visualizing Topical Content,» Proc. ANLP/NAACL 2000 Workshop on Automatic Summarization, 2000, pp. 79-88.

44. I. Mani and E. Bloedorn, «Summarizing Similarities and Differences Among Related Documents,» Information Retrieval, Vol. 1, No. 1, 1999.-pp. 35-67.

45. A. Merlino, D. Morey, and M. Maybury, «Broadcast News Navigation Using Story Segments,» Proc. ACM Multimedia 97, ACM Press, New York, 1997.-pp. 381-391.

46. Priss U.E., The Formalization of WordNet by Methods of Relational Concept Analysis // WordNet. An Electronic Lexical Database. /Ed. by C. Fellbaum. Cambridge, Massachusetts, London, England.: The MIT Press 1998. P. 179-196.

47. Ермаков A.E. Проблемы полнотекстового поиска и их решение. // Мир ПК. 2001. -N5.-C. 14-22.

48. Ермаков А.Е., Плешко В.В. Тематическая навигация в полнотекстовых базах данных // Мир ПК. 2001. - N 8.-С.28-39.

49. ГОСТ 6.38-90 Унифицированные системы документации. Система организационно-распорядительной документации. Требования к оформлению документов.

50. R. Lienhart, S. Pfeiffer, W. Effelsberg, «Video Abstracting,» Comm. ACM, Vol. 40, No. 12, 1997.-pp. 54-62.-14657. ГОСТ Р 6.30-97 Правила составления и оформления документов.

51. Берж К. Теория графов и ее применения. М.: ИЛ, 1962.-343с.

52. Гладкий А.В. Формальные грамматики и языки. М.: Наука, 1973.-427с.

53. А.Ахо, Дж.Ульман. Теория синтаксического анализа, перевода и компиляции. Т.1. Синтаксический анализ. М.: Мир, 1978.- С. 612 с.

54. Р.Хантер. Проектирование и конструирование компиляторов. М.:Финансы и статистика, 1984.-592с.

55. Д. Грис Конструирование компиляторов для цифровых вычислительных машин. -М.:Мир, 1975.-487с.

56. Маккиман У., Хорнинг Дж., Уортман Д. Генератор компиляторов. Под ред. В.М. Савинкова. М.: Статистика, 1980. -678с.

57. Емельянов В.В. Модели в задачах анализа и управления сложными системами и процессами// Компьютерная хроника. 1999. - №3.-С.51-69.

58. Емельянов В.В., Ясиновский С.И. Введение в интеллектуальное имитационное моделирование сложных дискретных систем и процессов. Язык РДО. М.: АНВИК, 1998.—414с.

59. Емельянов В.В., Попов Э.В.Интеллектуальное имитационное моделирование в реинжиниринге бизнес-процессов// Программные продукты и системы. -1998.- №3. -С.3-10.

60. Попов И.И., Романенко А.Г., Сумароков Л.Н. Теоретико-множественное моделирование систем научно-технической информации. // Вопр. информационной теории и практики. М.: ВИНИТИ. 1978. Вып. 33-34 С. 16-63.

61. Попов И. И. Моделирование и оптимизация документальных информационных систем: Учебное пособие. М.: РГГУ, 1996 357с.

62. Попов И.И. Информационные ресурсы и системы: реализация, моделирование, управление. М.: ТПК "Альянс" 1996-456с.

63. Попов И.И., Храмцов П.Б. Распределение частоты встречаемости терминов для линейной модели информационного потока // НТИ 1991 сер. №2 с.23-27

64. Greffenstette G. Evaluation techniques for automatic semantic extraction: comparing syntactic and window based approaches // Proceedings of the SIGLEX Workshop on Acquisition of Lexical Knowledge from Text. Columbus Ohio, 1993. — pp. 101-113.

65. Hearst M. aind Schiitze H. Customizing a lexicon to better suit a computational task // Proceedings of the SIGLEX Workshop on Acquisition of Lexical Knowledge from Text. Columbus Ohio, 1993. pp. 55-69.

66. Зарецкий Д.А. Дистрибутивно-статистический метод установления парадигматических отношений между понятиями. // Вопр. информационной теории и практики. М.: 1989. № 58. с.50-58.

67. Caraballo S. A. Automatic construction of a hypernym-labeled noun hierarchy from text // Proceedings of the 37th Annual Meeting of the ACL, 1999. pp. 120-126.

68. Ng H.T. and Lee B.H. Integrating multiple knowledge sources to disambiguate word sense: an examplar-based approach // Proceedings of the 34th Annual Meeting of the ACL, 1996. pp.40-47.

69. Madche A. and Staab S. Discovering conceptual relations from text // Proceedings of ECAI, 2000. pp.321-324.

70. Каневский E.A. Некоторые вопросы пополнения морфологического словаря терминами предметной области //Труды Международного семинара Диалог'2001 по компьютерной лингвистике и ее приложениям. Москва: РосНИИ Искусственного Интеллекта, 2001. Т.2. С. 156-160.

71. Wille R. Restructuring Lattice Theory: an Approach Based on Hierarchies of Concept // Ordered Sets. Dordrecht-Boston: Reidel, 1992. P. 37-91.

72. Pawlak A., Cellulary W., Smirnov A.V. et al. Collaborative Engineering Based on the Web// Advances in Information Technologies: The Business Challenge// Ed. by J.-Y.Roger, B.Stanford-Smith, P.T.Kidd. IOS Press, 1998. - P.434-441.

73. Тарасов В.Б. Искусственная жизнь новая метафора для моделирования и перепроектирования предприятий. // Известия ТРТУ. - 1997. -№3. - С. 87-92.

74. Горнев В.Ф. Информационная интеграция производств// Компьютерная хроника. -1999. №3.-С.5-24.

75. Горнев В.Ф., Тарасов В.Б. О проектах и мероприятиях по Международной программе "Интеллектуальные производственные системы'у/Автоматизация проектирования. 1999. - №2 (12).

76. Tarassov V.B., Soenen R. A Basic Multi-Agent Structure for Virtual Enterprise Modeling// Preprints of the 4th IFAC Workshop on Intelligent Manufacturing Systems (IMS'97, Seoul, Korea, July 22-23 1997). P. 323-328.

77. Плешко B.B., Ермаков A.E., Липинский Г.В. TopSOM: визуализация информационных массивов с применением самоорганизующихся тематических карт. // Информационные технологии. -2001. -N 8. С. 10-21.

78. Sowa J. F. Knowledge Representation: Logical, Philosophical, and Computational Foundations. Brooks/Cole Publishing Co., Pacific Grove, С A. 2000. - P. 389-391.

79. Sowa J. F. Conceptual Structures: Information Processing in Mind and Machine, Addi-son-Wesley, Reading, MA. 1984. - P.44-52.

80. Осипов Г.С. Построение баз знаний на основе взаимодействия полуавтоматических методов приобретения знаний. Ч.Н. Модель знаний и приобретение знаний. Известия РАН. Теория и системы управления. 1995, №5. Москва.: Наука, С. 42-58.

81. Лукашевич Н.В., Салий А.Д., Представление знаний в системе автоматической обработки текстов // НТИ, Сер.2. 1997. № 3.- С. 1-6.

82. Тузов В.А. Компьютерная семантика русского языка//Труды Международного семинара Диалог'2001 по компьютерной лингвистике и ее приложениям. Москва: Рос-НИИ Искусственного Интеллекта, 2001. Т.2. С. 356-363.

83. Тузов В.А. Синтаксический анализ предложения //Информационные технологии в гуманитарных и общественных науках. СПб: СПбЭМИ РАН, 1998. Вып. 7. С. 29-41.

84. Апресян Ю. Д. Избранные труды, том I. Лексическая семантика: 2-е изд., испр. и доп. М.: Школа «Языки русской культуры» РАН, 1995.-728с.

85. Зализняк А. А. Грамматический словарь русского языка. Словоизменение. М.: Русский язык, 1977.

86. Кузнецов С. А. Русский глагол: Формообразовательный словарь-справочник. СПб: Норинт, 2000.-262 с.

87. Бслоногов Г. Г., ЗеленковЮ. Г. Алгоритм морфологического анализа русских слов. // Вопросы информационной теории и практики. № 53. Автоматическая словарная служба. Автоматическое индексирование документов. М., 1985. С. 62-93.

88. Швецов А.Н., Яковлев С.А. Распределённые интеллектуальные информационные системы.-СПб.: Изд-во СПбГЭТУ «ЛЭТИ», 2003.-С. 218-234.

89. Баранов С.Н., Домарацкий А.Н., Ласточкин Н.К., Морозов В.П. Процесс разработки программных изделий. // Проблемы информатизации -.М.: № 1.2000.- С.59-60.

90. Государственные стандарты. ГОСТ 9126-93. Оценка программной продукции. Характеристики качества и руководства по их применению. М.- Издательство стандартов. 1993 г.

91. ГОСТ 19.101-77 ЕСПД. Виды программ и программных документов.

92. ГОСТ 19.105-78 ЕСПД. Общие требования к программным документам.

93. ГОСТ 19.401-78 ЕСПД. Текст программы. Требования к содержанию и оформлению.108/94. ГОСТ 19.402-78 ЕСПД. Описание программы.

94. ГОСТ 19.504-79 ЕСПД. Руководство программиста. Требования к содержанию и оформлению.-150110. ГОСТ 19.505-79 ЕСПД. Руководство оператора. Требования к содержанию и оформлению.

95. ГОСТ Р ИСО/ МЭК 8631-94 Программные конструктивы и условные обозначения для их представления.

96. ГОСТ 19.701.1-90 ( ИСО 5807-85 ) ЕСПД. Схемы алгоритмов программ, данных и систем. Обозначения условные и правила выполнения.

97. Большой толковый словарь русского языка / Под ред. С.А. Кузнецова. Спб.: Но-ринт, 1998.

98. Ожегов С.И., Шведова Н.Ю., Толковый словарь русского языка 3-е издание. М.:Азъ, 1996.

99. Дарахавелидзе П.Г., Марков Е.П. Delphi 4. СПб.:Санкт-Петербург, 1999. 816 е., ил.1. Список авторских работ

100. Алёшин B.C., Швецов А.Н. Анализ информационных потоков на предприятии.- Вузовская наука региону: Материалы второй региональной межвузовской научно-технической конференции.- Вологда:ВоГТУ, 2001. С. 102-104.

101. Алёшин B.C., Швецов А.Н. Модель информационных ресурсов предприятия.-«Управление и информационные технологии УИТ-2003»: Материалы Всероссийской научной конференции.- Санкт-Петербург. Сборник докладов в двух томах. Том 2. 2003г.-С. 171-174.

102. Алёшин B.C., Швецов А.Н. Методы построения информационных систем анализа производственных документов. Материалы первой общероссийской научно-технической конференции "Вузовская наука региону", Вологда: ВоГТУ, 2003 г. С. 188-191.