автореферат диссертации по документальной информации, 05.25.05, диссертация на тему:Интеллектуальная информационная система проведения имитационных исследований технических объектов

004687156

На правах рукописи УДК 004(043.3) ББК^81я031

СЫРОИД Александр Вячеславович

ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНАЯ ИНФОРМАЦИОННАЯ СИСТЕМА ПРОВЕДЕНИЯ ИМИТАЦИОННЫХ ИССЛЕДОВАНИЙ ТЕХНИЧЕСКИХ ОБЪЕКТОВ

Специальность 05.25.05 - «Информационные системы и процессы»

АВТОРЕФЕРАТ

диссертации на соискание ученой степени кандидата технических наук

Тамбов 2010

004607156

Работа выполнена на кафедре «Информационные системы и защита информации» Государственного образовательного учреждения высшего профессионального образования «Тамбовский государственный технический университет» (ГОУ ВПО ТГТУ).

Научный руководитель

доктор технических наук, профессор Громов Юрий Юрьевич

Официальные оппоненты:

Ведущая организация

доктор физико-математических наук, профессор

Крапивин Владимир Федорович

доктор технических наук, профессор Буховец Алексей Георгиевич

Государственное образовательное учреждение высшего профессионального образования «Воронежский государственный технический университет»

Защита диссертации состоится 9 июня 2010 г. в 13 часов на заседании диссертационного совета Д 212.260.05 ГОУ ВПО ТГТУ по адресу: 392000, г. Тамбов, ул. Советская, 106, Большой актовый зал.

Отзыв на автореферат в двух экземплярах, заверенных гербовой печатью, просим направлять по адресу: 392000, г. Тамбов, ул. Советская, 106, ученому секретарю диссертационного совета Д 212.260.05 З.М. Селивановой.

С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке ГОУ ВПО ТГТУ. Автореферат диссертации размещен на официальном сайте ГОУ ВПО ТГТУ http://www.tstu.ru.

Автореферат разослан (€£■» 20&О г.

Ученый секретарь диссертационного совета доктор технических наук, профессор

З.М. Селиванова

ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ

Актуальность темы. В настоящий момент развитие информационных технологий привело к увеличению количества задач, решаемых с помощью имитационного исследования. Однако для проведения имитационного исследования необходимо быть не только специалистом в предметной области, но и обладать навыками программирования, алгоритмизации, математического моделирования и уметь строить аналитические модели (описания). Все это приводит к тому, что один человек не может самостоятельно решить задачу имитационного исследования. На рынке программных продуктов существуют решения, позволяющие частично облегчить проведение имитационного исследования. Например, программные продукты Maple, MatLab, Electronic Workbench. Однако у них есть существенные недостатки. Каждый из перечисленных продуктов является сложным в эксплуатации и требует от пользователя длительного и углубленного обучения, что приводит к существенному увеличению времени проведения имитационного моделирования. Пользователь не получает никаких подсказок. Он самостоятельно должен изучить все методы решения поставленной задачи и выбрать оптимальный. Перечисленные продукты плохо расширяемы: пользователь ограничен лишь теми методами и процедурными моделями, которые присутствуют в программном продукте. Он не имеет возможности без дополнительного обучения разрабатывать и дополнять существующие методы. Ни в одном из перечисленных программных продуктов нет механизма хранения и поиска аналитических описаний, что значительно усложняет проведение имитационного исследования.

Все это приводит к необходимости разработки и реализации интеллектуальной информационной системы (ИИС) проведения имитационных исследований. ИИС должна снизить требования к квалификации пользователя за счет интеллектуального интерфейса, который постоянно подсказывает пользователю, какие действия ему необходимо осуществить. Централизованная база данных, содержащая аналитические описания, процедурные модели и расчетные модули, позволит избежать необходимости ее повторной разработки при решении похожих задач. Механизм поиска похожих аналитических описаний и процедурных моделей позволит уменьшить время имитационного исследования, так как у пользователя появится возможность доработать похожие процедурные модели или аналитические описания, а не разрабатывать их заново.

Цель работы: сократить временные ресурсы на разработку аналитических описаний и проведение имитационных исследований технических объектов за счет использования интеллектуальной информационной системы.

Задачи исследования:

1) построить логико-лингвистические модели выбора аналитического описания объектов и процедурных моделей для проведения имитационных исследований, модель формирования логического ключа;

2) синтезировать структуру информационного массива, включающего базу аналитических описаний (БАО), базу результатов (БР), базу расчетных модулей (БРМ) и процедурных моделей и базу знаний (БЗ);

3) создать интеллектуальный интерфейс, позволяющий пользователю получать информацию о ходе процесса формирования аналитического описания и расчетного модуля технического объекта и оперативно влиять на его протекание;

4) обосновать и предложить структуру интеллектуальной информационной системы проведения имитационных исследований.

Объект исследования. Интеллектуальная информационная система проведения имитационных исследований технических объектов.

Предмет исследования. Аналитические и процедурные модели интеллектуальной информационной системы для построения аналитических описаний технических объектов и проведения имитационных исследований.

Методы исследования. Для решения поставленных задач в работе использованы методы: системного анализа, имитационного моделирования, теории нечетких множеств, численного анализа, методы искусственного интеллекта.

Научная новизна работы заключается в следующем:

• синтезирована структура интеллектуальной информационной системы построения аналитических описаний и проведения имитационных исследований, основанная на использовании интеллектуального интерфейса, подсистем формирования аналитических описаний, расчетных модулей и анализа полученного решения.

• построена модель формирования логического ключа, использующая предложенное дерево аналитических формализации исследуемых объектов и аппарат математической логики;

• построена логико-лингвистическая модель (ЛЛМ) выбора аналитических описаний на основе анализа сходства аналитических описаний, находящихся в БАО, на основе применения модели формирования логического ключа, использующей уникальные однопараметрические Г-нормы для осуществления операции импликации и построения нечетких отношений;

• создана логико-лингвистическая модель построения процедур на основе анализа сходства процедурных моделей, находящихся в БРМ, на основе применения модели формирования логического ключа, использующей уникальные однопараметрические 7-нормы для осуществления операции импликации и построения нечетких отношений.

Практическая значимость работы заключается в использовании полученной ИИС в процессе построения аналитических описаний и выбора расчетных модулей, что позволяет существенно сократить продолжительность подготовки к проведению имитационных исследований технических объектов.

Работа выполнена при поддержке Государственного контракта № П292 в рамках ФЦП «Научные и научно-педагогические кадры инновационной России на 2009-2013 годы».

Реализация результатов работы осуществлена в ОАО «Пигмент», г. Тамбов; ООО «СОВТЕХ», г. Воронеж; ГОУ ВПО ТГТУ, г. Тамбов.

Положения, выносимые на защиту:

• модель формирования логического ключа (МФЛК), генерирующая специальный ключ для аналитического описания объектов таким образом, что становится возможным их классификация по типу используемого уравнения;

• логико-лингвистическая модель построения аналитических описаний на основе применения модели формирования логического ключа, использующей уникальные однопараметрические Т-нормы для осуществления операции импликации и построения нечетких отношений, позволяющая находить и извлекать из БАО не только готовые к использованию аналитические описания, но и похожие;

• логико-лингвистическая модель выбора процедур на основе анализа сходства процедурных моделей, находящихся в БРМ на основе применения модели формирования логического ключа, использующей уникальные однопараметрические Т-нормы для осуществления операции импликации и построения нечетких отношений, позволяющая находить и извлекать из БРМ процедуры, используемые в подсистеме формирования расчетного модуля;

• интеллектуальная информационная система проведения имитационных исследований технических объектов.

Апробация работы.

Основные результаты работы представлены и обсуждены на всероссийской и международной научных конференциях «Информационные технологии в науке, образовании и производстве» (III Международная научно-техническая конференция, Орел, 2008), «Теория конфликта и ее приложения» (V Всероссийская научно-техническая конференция, Воронеж, 2008), семинарах кафедры «Информационные системы и защита информации ТГТУ» и кафедры «Прикладная информатика» Тамбовского филиала Московского государственного университета культуры и искусств.

Объем и структура работы. Диссертация, общий объем которой составляет 147 страниц (основной текст - 135 страниц) состоит из введения, трех глав, заключения, списка использованной научной литературы, включающего 150 наименований научных трудов на русском и иностранном языках и 2 приложения. Диссертация содержит 20 иллюстраций и 5 таблиц.

Публикации. По теме диссертации опубликовано 8 работ, из них 6 статей, в том числе 2 статьи в изданиях, рекомендованных ВАК РФ, и 2 доклада на Всероссийской и международной научных конференциях.

ОСНОВНОЕ СОДЕРЖАНИЕ РАБОТЫ

Во введении обоснована актуальность выбранной темы, сформулирована цель работы, поставлены задачи, решение которых позволяет достичь цели исследования, научная новизна и практическая значимость.

В главе 1 «Анализ информационных систем для проведения имитационных исследований» на основе изучения литературных источников проведен анализ современных информационных систем для проведения имитационных исследований, таких как: MatLab, Mathcad, Electronic Workbench и др., проанализированы их возможности и выявлены основные преимущества и недостатки. Основным недостатком рассмотренных информационных систем проведения имитационных исследований является их узкая направленность. Каждая информационная система (ИС) позволяет решать лишь те задачи, на которые она ориентирована, и бесполезна в остальных случаях. Вторым недостатком являются высокие требования к подготовке пользователя ИС, который должен быть специалистом не только в предметной области решаемой задачи, но и в совершенстве владеть приемами работы с ИС. Третий недостаток - пользователь самостоятельно должен разрабатывать аналитические описания объектов и модели, так как в рассмотренных ИС нет соответствующих механизмов их построения. Также недостатком является отсутствие централизованной базы данных для хранения полученных результатов.

Проведенный анализ позволил сформулировать цель работы и задачи исследования, решение которых позволило устранить перечисленные недостатки.

В главе 2 «Процедурные и аналитические модели интеллектуальной информационной системы» ИИС представлена как система, которая позволяет решать задачи имитационного исследования и принимать решения в интерактивном режиме. Процесс проведения имитационного исследования является интерактивным, что позволяет:

- снабдить пользователя дополнительной информацией и инструкциями;

- разделить на этапы процесс проведения имитационного исследования и подойти к каждому этапу индивидуально (т.е. выполнить этап в автоматическом или ручном режиме);

- уменьшить продолжительность исследования.

ИИС разработана с использованием языка UML. Диаграмма кооперации ИИС проведения имитационных исследований показана на рис. 1. Функциональная схема ИИС показана на рис. 2. ИИС включает интерфейс, который подразделяется на интеллектуальный пользовательский интерфейс и интерфейс БД.

Интеллектуальный пользовательский интерфейс преобразует информацию, поступающую от компонентов системы в удобный для пользователя вид, а также осуществляет диалог пользователя с системой. Интерфейс БД предназначен для извлечения, редактирования и удаления данных из базы моделей, базы знаний, базы расчетных модулей и базы результатов. БАО служит для хранения аналитических описаний. БРМ хранит алгоритмы и готовые расчетные модули, а также отдельные функции, процедуры и

исходные коды на различных языках программирования. БР служит для хранения результатов уже решенных задач в текстовом виде, в виде графиков, таблиц или в другом виде, определенном пользователем, а также описание, условия и начальные данные решенных задач. БЗ хранит нечеткие правила выбора расчетных процедур и аналитических описаний. БАО, БРМ и БР были разработаны с помощью языка UML в среде Umbrello.

БАО, БМР и БР тесно связаны друг с другом. Их структура показана на рис. 3. На схеме определены связи между таблицами и их отношения, например запись 1 id - п id Jang означает, что таблицы связаны по столбцам id и id Jang, а отношение - один ко многим. БР содержит три таблицы: messages, result и zadacha. В таблице zadacha хранится информация о ре-

Рис. 1. UML диаграмма кооперации ИИС

Рис. 2. Функциональная схема ИИС

шенной задаче: название, описание, условия и начальные данные, ключевые слова, используемые для поиска и ссылки на используемое аналитическое описание и полученный результат. Таблица Result содержит результаты решенных задач, ссылки на файлы с таблицами, графиками и другой информацией.

Рис. 3. Струю-ура БАО, БРМ и БР

Б АО состоит из четырех таблиц: АО, UML, РоЫ и par am. Таблица АО содержит название аналитического описания, ключевые слова для поиска, а также ссылки на используемые UML-диаграммы и значение логического ключа. Таблица UML содержит UML-диаграммы, их тип, ссылку на файл, в котором хранится UML-диаграмма, а также ссылки на аналитическое описание или расчетную процедуру, к которой относится диаграмма. Таблица Р оЫ содержит предметные области: название предметной области, ее описание и ключевые слова для поиска. Таблица рагат содержит информацию о входных и выходных параметрах, используемых в аналитических описаниях.

БРМ состоит из четырех таблиц: rproc, rmodule, functions и lang. Таблица rproc содержит расчетные процедуры, текстовые алгоритмы, а также ссылки на аналитические описания. Таблица rmodule хранит готовые к применению расчетные модули, их описание, а также ссылки на используемый язык программирования и расчетные процедуры и на файл, в котором хранится текст расчетного модуля. Таблица functions содержит код отдельных функций, реализованных на различных языках программирования, ссылки на используемый язык программирования, описание, ключевые слова, а также количество входных и выходных параметров. Таблица Lang хранит информацию об используемых в ИИС языках программирования, а также краткую инструкцию.

ИИС проведения имитационных исследований состоит из подсистемы формирования аналитических описаний, подсистемы формирования расчетных модулей и подсистемы анализа результата. Процедурная модель ИИС показана на рис. 4. Основная задача подсистемы формирования аналитических описаний сформировать аналитическое описание, используемое при решении задачи имитационного исследования. Используя логико-лингвистическую модель выбора аналитических описаний, из БАО извлекаются подходящие описания с краткой характеристикой. Это может быть полностью подходящее описание или требующее корректировки. В случае необходимости, пользователь вносит необходимые корректировки. Если из БАО не извлечено ни одного аналитического описания, необходимо разработать новое аналитическое описание.

Подсистема формирования расчетного модуля с помощью логико-лингвистической модели извлекает из БРМ процедурные модели с краткой характеристикой. В случае, если в БРМ не найдено ни одной расчетной процедуры, пользователю необходимо самостоятельно ее разработать. В противном случае пользователь либо корректирует извлеченную расчетную процедуру, либо использует ее без корректировки в зависимости от полученной характеристики. На основе полученной расчетной процедуры формируется расчетный модуль. Возможны три варианта формирования расчетного модуля. Из БРМ извлекается уже готовый к использованию расчетный модуль. В случае, если для расчетной процедуры найден расчетный модуль на другом языке программирования, модуль корректируется пользователем. И в случае, если в БРМ нет подходящих расчетных модулей, пользователь самостоятельно разрабатывает расчетный модуль. При разработке расчетного модуля пользователь может использовать функции, хранящиеся в БРМ.

Перед тем как перейти к подсистеме анализа результата, расчетный модуль необходимо скомпилировать и выполнить. Затем в подсистеме анализа результата пользователь оценивает полученный результат и, если он неудовлетворительный, корректирует аналитическое описание, расчетную процедуру и расчетный модуль, а затем компилирует и исполняет расчетный модуль. Эта операция повторяется до тех пор, пока не будет получен удовлетворительный результат. На последнем этапе все полученные результаты сохраняются в БР, а аналитическое описание, расчетная процедура и расчетный модуль сохраняются в БАО и БРМ.

Каждое аналитическое описание задается уравнениями, входными и выходными переменными. Для классификации аналитических описаний по типу уравнений разработана логическая модель поиска ключа, показанная на рис. 5. С ее помощью определяется степень похожести двух аналитических описаний по типу уравнений. Для каждого аналитического описания вычисляется номер, называемый индексом типа уравнения, следующим образом: на первом уровне иерархии определяется, к какому типу относится уравнение и устанавливается первая цифра индекса типа уравнения, затем аналогично определяется вторая цифра индекса на втором

Рис. 4. Процедурная модель ИИС

уровне и т.д. Например, для детерминированных алгебраических линейных систем уравнений индекс типа уравнения будет 1111. Для того чтобы определить, насколько похожи два аналитических описания по типу уравнений, необходимо для каждой из них определить индекс типа уравнений и вычислить разницу между ними по модулю. Если количество разрядов в индексе типа уравнений не совпадает, необходимо его дополнить нулями. Чем меньше полученная разница, тем более похожими являются аналитические описания, что позволяет избежать длительного и трудоемкого процесса разработки аналитического описания и доработать уже существующие, путем внесения небольших корректировок.

Логико-лингвистическая модель выбора аналитических описаний (ЛЛМВАО) предназначена для поиска подходящих аналитических описаний в БАО. На вход ЛЛМВАО поступают переменные (TU, РО, IN, OUT, KW), а на выходе - действия, которые должно совершить пользователь(Д). ЛЛМ состоит из следующих правил:

1. Если (71/ = выс) И (РО = выс) И (IN = макс) И (OUT = макс) ТО (D - подходящее АО).

2. Если (TU = выс) И (РО = выс) И (IN = макс) И (OUT = макс) И (KW= выс) ТО (D = подходящее АО).

п. Если (TU = выс ИЛИ сред) И (РО = выс ИЛИ сред) И (IN = выс ИЛИ сред) И (OUT = выс ИЛИ сред) И (KW = выс ИЛИ сред ) ТО (D = возможно подходящее АО).

Рис. S. Модель формирования логического ключа

Здесь: TU - степень соответствия типа уравнения, РО - степень соответствия предметной области аналитического описания, KW - степень соответствия ключевых слов аналитического описания, IN— степень соответствия входных параметров, OUT - степень соответствия выходных параметров.

Для построения решения, которое определяется функцией принадлежности, необходимо определить нечеткое отношение по каждому /-му правилу, которое определяется следующим образом:

(*>>0 = ПИ д (*),ЦвО)}.

где вектор х имеет следующие компоненты:

х = {TU,PO,IN,OUT,KW}, a y~D, dim(x) = 5.

Г-импликация в данном случае определяется согласно выражению вида:

(^).Нв(У)} =-, , v—гтт'

где j = 1, ..., dim(x), у - неизвестный параметр, для нахождения которого необходимо решить оптимизационную задачу.

В процессе выполнения работы было определено оптимальное значение у = 0,39, а функция принадлежности нечеткого множества В/ определялась согласно выражению:

Ий, '(У) = sup{n,4. '(x)T[iR (х,у)},

хеХ

где в качестве Г-нормы было выбрано выражение вида:

T{»AiXx),»Ri(х,у)} = \ J \ J ---Ц,,(ху)цд (W),

у >0.

с оптимальной величиной параметра у = 2,75 .

Функция принадлежности результата (выхода логико-лингвистической модели):

ЦвО)=.тах {Цв/ООЬ

где /= 1,..., dim(x).

Логико-лингвистическая модель выбора расчетных процедур предназначена для поиска алгоритма и формирования соответствующего расчетного модуля для последующей компиляции. В зависимости от входных переменных(71/, ТСН, ТМ, ТАО), пользователь может получить готовую расчетную процедуру, или требующую корректировки, или пользователю может быть предложено самостоятельно разработать расчетную процедуру. ЛЛМ состоит из правил вида:

1. Если (71/ = выс) И (ТСН = выс) И (ТМ = выс) И (ТАО = выс) ТО ф = подходящая расчетная процедура)

2. Если (ТУ = сред) И (ТСН = сред) И (ТМ = сред) И (ТАО = выс) ТО (й = расчетная процедура, требующая корректировки)

п. Если (Ти = низ) И (ТСН = низ) И (ТМ = низ) И (ТАО = низ)ТО (£> = требуется разработать расчетную процедуру), где Ти - логический ключ, ТСН - точность используемого метода, ТМ- время выполнения расчетной процедуры, ТАО - степень соответствия расчетной процедуры аналитическому описанию.

Для построения решения, которое определяется функцией принадлежности, необходимо определить нечеткое отношение по каждому г-му правилу, которое определяется следующим образом:

М-д,- (Х>У) = Т&а, ОО^дОО},

где вектор х имеет следующие компоненты:

* = {Ти, ТСН, ТМ, ТАО}, а у ~ £>, <Нт(л:) = 4; Т-импликация в данном случае определяется согласно выражению вида:

Т(а, Ь) = шах |о,1 - ((1 - а)у + (1 - Ь)у )г |, где у > 1.

При выполнении работы использовалась у = 3,25, а функция принадлежности нечеткого множества Я/ определялась согласно выражению:

На,'(У) = 8ир{ц, '(*)Трд,.(*,>0},

хеХ

где в качестве Г-нормы было выбрано выражение вида: Т(а,Ь) = --5——, у>1

Ur ь"

. i

с оптимальной величиной параметра у= 2,39.

Функция принадлежности результата (выхода логико-лингвистической модели):

ИвО)= max {цв '0>)},

/=1.....п '

где / = 1,..., dim(x).

В главе 3 «Реализация интеллектуальной информационной системы» подробно рассмотрены виды обеспечений - техническое (ТО), программное (ПО), информационное (ИО), лингвистическое (J10) и методическое обеспечение (МеО), необходимые для функционирования ИИС. При разработке ИИС одной из задач являлось обеспечение возможности работы с интерфейсом не только в любой современной операционной системе,

но и с любого компьютера, подключенного к сети Internet. Поэтому было решено реализовать интерфейс ИИС в виде веб-интерфейса. Для решения этой задачи идеально подходит веб-сервер Apache (рис. 6). Основными достоинствами данного решения являются наличие средств сборки

Рис. 6. Архитектура клиент-сервер

ПО как под программную платформу Microsoft Windows, так и под программные платформы семейства nix (семейство ОС Unix - BSDUnix, FreeBSD, Solaris, IBM AX, HP UX, MacOS X и ряда других свободно распространяемых и коммерческих ОС, а также многочисленное семейство ОС Linux), и то, что Apache является наиболее распространенным вебсервером, подтверждает правильность выбора. В качестве информационного обеспечения выбрана система управления базами данных (СУБД) MySQL, в которой реализованы БАО, БРМ, БР и БЗ. Основные соображения для выбора данной СУБД - это кроссплатформенность и простота использования в связке Apache и PHP. Кроме того, данная СУБД чаще всего используется для создания сайтов и веб-интерфейсов.

В качестве примера рассматривается работа ИИС для решения задачи падения тела в вязкой среде. На первом этапе пользователю предлагается ввести параметры поиска: название модели, ключевые слова предметной области, количество и тип входных и выходных параметров и ключевые слова (рис. 7). В качестве входных параметров выступают: начальная высота, начальная скорость, масса тела и коэффициент сопротивления среды, а в качестве выходных: время, высота, скорость и ускорение. Следовательно, входных и выходных параметров будет четыре числа. Затем автоматически генерируется логический ключ (1112) и на основе полученных данных осуществляется поиск аналитических описаний с помощью ЛЛМВАО.

, . ■ . . Wtp://e2.1?9.1SÖ.!32/tin>2fodex.piip P - .

к«»

I ©Й- teüi« • Qbnoges Q Weather g^News - Q Maps - ,,У Resize/. ßH<jt*tt Options -

.' > »^бранное http://82.179.158.132/tmp2/lndexl.php Ii " Й ' "'■'• ."W » Страница» Безопасность - Сервис - - "

Интеллектуальная информационная система проведения имитационных исследований

Выбор модели

» формирование задачи ■ .формирование ДО поиск АО ; ; выбор АО .

» формирование расчетной процедуры

• формирование расчетного модула

• решение задачи

• формирование результата

• анализ результата

» сохранение результата

Название модели: Предметная область -

радение тепа в вязкой среде

¡Физика Динамика. Вязкая сре. Кол-во входных параметров: число- р функция, [с

Кол-во выходных параметров чисао: £ функция: -С

J

Ключевые слова, разделенные зал*

М

РЕКОМЕНДАЦИИ;

1. Введите предполагаемое название модели. 2 Перечислите предметные области, к которым относится модель через запятую, например: физика, хщия.

3. Перечислите ключевые слова, которыми описывается модель через запятую, например: аюаофиопф, резистор, транзистор

4. По окончании ввода шткмите кнопку 'Искать".

Готам

■ ' Интернет

Рис. 7. Пример диалога пользователя и ИИС

В результате поиска найдено два аналитических описания: «Падение тела в вязкой среде» с рекомендацией «подходящее АО» и «Свободное падение тела» с рекомендацией «требуется корректировка АО». Выбираем подходящее АО и загружаем для него все найденные UML-диаграммы. На следующем этапе осуществляется поиск расчетных процедур. Пользователь указывает желаемую точность и время работы расчетной процедуры. Точность и время указывается в нечетком виде, например «высокая», «средняя» и т.д. Для данного примера в БРМ найдена одна расчетная процедура «Метод Эйлера для расчета падения тела в вязкой среде» с рекомендацией «подходящая расчетная процедура». Затем пользователь указывает желаемый язык программирования, например PHP, и в БРМ осуществляется поиск расчетных модулей для выбранной расчетной процедуры. В нашем случае найден только расчетный модуль на языке Си. Теперь пользователю необходимо либо воспользоваться рекомендациями ИИС и использовать компилятор языка Си, либо самостоятельно перевести программу на язык PHP и продолжить имитационное исследование. Выберем первый вариант (рис. 8). После компиляции пользователь получает готовую программу для проведения имитационных исследований. По окончании имитационного исследования пользователь заполняет специальную форму, где указывает условия решенной задачи, используемые аналитическое описание, расчетную процедуру и расчетный модуль, а также полученные результаты. В случае необходимости загружает на сервер ИИС графики, таблицы и пр.

Основываясь на выборе ПО и ИО, в качестве лингвистического обеспечения выбран язык обработки данных SQL и язык программирования PHP.

Взаимодействие пользователя с подсистемами осуществляется посредством интеллектуального интерфейса, который организован в виде

/3 http://82.179.158.132/tmp/index2.php - «¡гк1о»» 1п»егпе* ЕхрЬгег

авеяяввй^Е

▼ \е Ыкр://82.179.! 58.132/Ьгр/шс1ех2.рЬр

р -

Ф - V +0/-0 -

' http://82.179.158.132Дтр/пс1вх2.рЬр

о

- * И» - • 'Страница - Сервис -

Интерактивная система принятия решений

• начальные данные

• формирование модели

• формирование алгоритма

• формирование расчетного МОДУЛЯ

• решение задачи

загрузка расчетного модуля

КОМГЩЯЯНИЯ

получение результата

• формирование результата

• анализ результата

• сохранение результата

Компиляция

1 Загрузите файл таш.с и поместите его в домашнюю директорию;

2. Введите в командной строке следующую команду

3. Запустите полученную программу следующей командой:

Ьохй1ате Люте>шегпагпе$.!

4. Нажмите кнопку "Далее":

РЕКОМЕНДАЦИИ:

1. Программа написана на языке си, поэтому используйте компилятор сс

2. При компиляции используйите ключ -о, чтобы задать имя получаемого бинарного файла

3. Для запуска программы часто приходится педед именем файла приходится добавлять символы./

Рис. 8. Пример диалога пользователя и ИИС

ё

диалога с пользователем. Интеллектуальный интерфейс позволяет пользователю получать информацию о ходе процесса формирования аналитического описания и расчетного модуля технического объекта и оперативно влиять на его протекание.

В заключении сформулированы основные результаты работы:

• разработана модель формирования логического ключа, генерирующая специальный ключ для аналитического описания объектов таким образом, что становится возможным их классификация по типу используемого уравнения;

• разработаны логико-лингвистические модели выбора аналитических описаний и выбора расчетных процедур, использующие уникальные однопараметрические 7-нормы для осуществления операции импликации и построения нечетких отношений, позволяющие осуществлять интеллектуальную выборку аналитических описаний и процедурных моделей из базы аналитических описаний и базы расчетных модулей;

• синтезирована структура базы данных, обеспечивающая хранение и поиск аналитических описаний, процедурных моделей, расчетных модулей, иМЬ-диаграмм и полученных результатов, что позволило получить быстрый доступ ко всей необходимой информации, а также сократить время, затрачиваемое на проведение имитационного исследования;

• создан интеллектуальный интерфейс, позволяющий пользователю получать информацию о ходе процесса формирования аналитического описания и расчетного модуля технического объекта и оперативно влиять на него;

• построена интеллектуальная информационная система проведения имитационных исследований, включающая подсистемы формирования аналитического описания, формирования расчетного модуля, анализа результата, базы аналитических описаний, расчетных модулей, знаний и результатов, позволяющая сократить временные ресурсы на разработку аналитических описаний и проведение имитационных исследований технических объектов.

СПИСОК ПУБЛИКАЦИЙ ПО ТЕМЕ ДИССЕРТАЦИИ

Публикации в изданиях, рекомендованных ВАК РФ

1. Сыроид, A.B. Построение информационных моделей для организации имитационных исследований / A.B. Сыроид // Вопросы современной науки и практики. Университет им. В.И. Вернадского. - 2009. - № 11(25). -С. 221-225.

2. Сыроид, A.B. Информационные модели для организации имитационных исследований / A.B. Сыроид, C.B. Данилкин // Инженерная физика. - 2010. - № 3. - С. 11 - 16 (авт. объем 0,5 печ.л.).

Статьи

3. Сыроид, A.B. Использование UML при построении моделей предметной области / A.B. Сыроид // Вестник Воронежского института высоких технологий. - 2008. - № 3. - С. 122 - 126.

4. Сыроид, A.B. Интеллектуальная система принятия решений / A.B. Сыроид // Теория конфликта и ее приложения : материалы V Всерос. науч.-техн. конф. Часть I / сост. : И.Я. Львович, Ю.С. Сербулов ; АНОО СПО ВИВТ, РосНОУ(ВФ). - Воронеж : Научная книга, 2008. - С. 275 -279.

5. Сыроид, A.B. Использование UML для построения инфрмацион-ной системы / A.B. Сыроид // Вестник Воронежского института высоких технологий. - 2008. - № 3. - С. 115 - 117.

6. Сыроид, A.B. Построение модели предметной области с использованием UML / A.B. Сыроид // Информационные системы и процессы : сб. науч. тр. / под ред. проф. В.М. Тютюнника. - Тамбов ; М. ; СПб. ; Баку ; Вена : Изд-во «Нобелистика», 2008. - Вып. 7. - С. 31 -38.

7. Сыроид, A.B. Структура информационной системы принятия управленческих решений / A.B. Сыроид // Труды ТГТУ : сб. науч. ст. молодых ученых и студентов / Тамб. гос. техн. ун-т. - Тамбов, 2008. -Вып. 21.-С. 173-176.

8. Сыроид, A.B. Информационная система принятия решений / A.B. Сыроид // III Междунар. науч.-техн. конф. «Информационные технологии в науке, образовании и производстве». - Орел : Изд-во Орловского ГТУ,2008.-С. 62.

Подписано в печать 04.05.2010 Формат 60 х 84/16. 0,93 усл. печ. л. Тираж 100 экз. Заказ № 256

Издательско-полиграфический центр ГОУ ВПО ТГТУ 392000, Тамбов, Советская, 106, к. 14

Список используемых в работе сокращений и обозначений.

Введение.

Глава 1. ПРОБЛЕМА ПОСТРОЕНИЯ ИНФОРМАЦИОННОЙ СИСТЕМЫ ПРОВЕДЕНИЯ ИМИТАЦИОННЫХ ИССЛЕДОВАНИЙ.

1Л. Проблема проведения имитационных исследований.

1.2. Анализ существующих информационных систем проведения имитационных исследований.

1.3. Необходимость построения интеллектуальной информационной системы проведения имитационных исследований.t.

1.4. Анализ систем управления базами данных.

1.5. Анализ языков программирования.

1.6. Анализ операционных систем.

Выводы по главе 1.

Глава 2. ПРОЦЕДУРНЫЕ МОДЕЛИ ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНОЙ ИНФОРМАЦИОННОЙ СИСТЕМЫ ПРОВЕДЕНИЯ ИМИТАЦИОННЫХ ИССЛЕДОВАНИЙ.

2.1. Процедурная модель проведения имитационных исследований.

2.2. Подсистема формирования аналитического описания.

2.2.1. Общее описание подсистемы формирования аналитического описания.

2.2.2. Процедурная модель формирования аналитического описания.

2.2.3. Блок разработки аналитического описания.

2.2.4. Блок корректировки аналитического описания.

2.3. Подсистема формирования расчетного модуля.

2.3.1. Общее описание подсистемы формирования расчетного модуля.

2.3.2. Блок разработки расчетной процедуры и блок корректировки расчетной процедуры.

2.3.3. Блок поиска расчетного модуля.

2.3.4. Блок формирования расчетного модуля.

2.4. Подсистема анализа результата.

2.5. База данных интеллектуальной информационной системы проведения имитационных исследований.

2.5.1. Структура базы данных.

2.5.2. База аналитических описаний.

2.5.3. База расчетных модулей.

2.5.4. База результатов.

2.6. Интеллектуальный интерфейс.

2.7. Модель формирования логического ключа.

2.8. Процесс построения нечетких моделей.

2.8.1. Реляционное представление нечеткого вывода с использованием отдельных правил.

2.8.2. Реляционное представление нечеткого вывода с использованием базы правил.

2.9. Нечеткие продукционные модели.

2.9.1. Компоненты нечетких продукционных моделей.

2.9.2. Способы нечеткого вывода.

2.9.3. Создание базы нечетких продукционных правил.

2.10. Логико-лингвистические модели.

2.10.1 Логико-лингвистическая модель выбора аналитических описаний.

2.10.2. Логико-лингвистическая модель выбора расчетных процедур.

2.11. Оптимизация функции принадлежности.

2.11.1. Решение оптимизационной задачи для логико-лингвистической модели выбора аналитического описания

2.11.2. Решение оптимизационной задачи для логико-лингвистической модели выбора расчетной процедуры.

Выводы по главе 2.

Глава 3. ПОСТРОЕНИЕ ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНОЙ

ИНФОРМАЦИОННОЙ СИСТЕМЫ ПРОВЕДЕНИЯ

ИМИТАЦИОННЫХ ИССЛЕДОВАНИЙ.

3.1. Общее описание интеллектуальной информационной системы проведения имитационных исследований.

3.2. Описание информационного обеспечения.

3.3. Описание программного обеспечения.

3.3.1. Общее программное обеспечение.

3.3.1.1. Общее серверное программное обеспечение.

3.3.1.2. Общее клиентское программное обеспечение.

3.3.2. Специальное программное обеспечение.

3.3.3. Описание лингвистического обеспечения.

3.4. Пример проведения имитационного исследования.

Выводы по главе 3.

Актуальность темы

В настоящий момент развитие информационных технологий привело к увеличению количества задач, решаемых с помощью имитационного исследования. Однако, для проведения имитационного исследования необходимо быть не только специалистом в предметной области, но и обладать навыками программирования, алгоритмизации, математического моделирования и уметь строить аналитические модели (описания). Все это приводит к тому, что один человек не может самостоятельно решить задачу имитационного исследования. На рынке программных продуктов существуют решения, позволяющие частично облегчить проведение имитационного исследования. Например, программные продукты Maple, MatLab, Electronic Workbench. Однако у них есть существенные недостатки. Каждый из перечисленных продуктов является сложным в эксплуатации и требует от пользователя длительного и углубленного обучения, что приводит к существенному' увеличению времени проведения имитационного моделирования. Пользователь не получает никаких подсказок. Он самостоятельно должен изучить все методы решения поставленной задачи и выбрать оптимальный. Перечисленные продукты плохо расширяемы: пользователь ограничен лишь теми методами и процедурными моделями, которые присутствуют в программном продукте. Он не имеет возможности без дополнительного обучения разрабатывать и дополнять существующие методы. Ни в одном из перечисленных программных продуктов нет механизма хранения и поиска аналитических описаний, что значительно усложняет проведение имитационного исследования.

Все это приводит к необходимости разработки и реализации интеллектуальной информационной системы (ИИС) проведения имитационных исследований. ИИС должна снизить требования к квалификации пользователя за счет интеллектуального интерфейса, который постоянно подсказывает пользователю, какие действия ему необходимо осуществить. Централизованная база данных, содержащая аналитические описания, процедурные модели и расчетные модули, позволит избежать необходимости ее повторной разработки при решении похожих задач. Механизм поиска похожих аналитических описаний и процедурных моделей позволит уменьшить время имитационного исследования, т.к. у пользователя появится возможность доработать похожие процедурные модели или аналитические описания, а не разрабатывать их заново.

Цель работы: сократить временные ресурсы на разработку аналитических описаний и проведение имитационных исследований технических объектов за счет использования интеллектуальной информационной системы.

Задачи исследования:

1) построить логико-лингвистические модели выбора аналитического описания объектов и процедурных моделей для проведения имитационных исследований, модель формирования логического ключа;

2) синтезировать структуру информационного массива, включающего базу аналитических описаний (БАО), базу результатов (БР), базу расчетных модулей (БРМ) и процедурных моделей и базу знаний (БЗ);

3) создать интеллектуальный интерфейс, позволяющий пользователю получать информацию о ходе процесса формирования аналитического описания и расчетного модуля технического объекта и оперативно влиять на его протекание;

4) обосновать и предложить структуру интеллектуальной информационной системы проведения имитационных исследований.

Объект исследования. Интеллектуальная информационная система проведения имитационных исследований технических объектов.

Предмет исследования. Аналитические и процедурные модели интеллектуальной информационной системы для построения аналитических описаний технических объектов и проведения имитационных исследований.

Методы исследования. Для решения поставленных задач в работе использованы методы: системного анализа, имитационного моделирования, теории нечетких множеств, численного анализа, методы искусственного интеллекта.

Научная новизна работы заключается в следующем:

• синтезирована структура интеллектуальной информационной системы построения аналитических описаний и проведения имитационных исследований, основанная на использовании интеллектуального интерфейса, подсистем формирования аналитических описаний, расчетных модулей и анализа полученного решения.

• построена модель формирования логического ключа, использующая предложенное дерево аналитических формализаций исследуемых объектов и аппарат математической логики;

• построена логико-лингвистическая модель (J1J1M) выбора аналитических описаний на основе анализа сходства аналитических описаний, находящихся в БАО, на основе применения модели формирования логического ключа, использующей уникальные однопараметрические Т-нормы для осуществления операции импликации и построения нечетких отношений;

• создана логико-лингвистическая модель построения процедур на основе анализа сходства процедурных моделей, находящихся в БРМ, на основе применения модели формирования логического ключа, использующей уникальные однопараметрические Г-нормы для осуществления операции импликации и построения нечетких отношений.

Практическая значимость работы заключается в использовании полученной ИИС в процессе построения аналитических описаний и выбора расчетных модулей, что позволяет существенно сократить продолжительность подготовки к проведению имитационных исследований технических объектов.

Работа выполнена при поддержке Государственного контракта № П292 в рамках ФЦП «Научные и научно-педагогические кадры инновационной России на 2009-2013 годы».

Положения, выносимые на защиту:

• модель формирования логического ключа (МФЛК), генерирующая специальный ключ для аналитического описания объектов таким образом, что становится возможным их классификация по типу используемого уравнения;

• логико-лингвистическая модель построения аналитических описаний на основе применения модели формирования логического ключа, использующей уникальные однопараметрические Т-нормы для осуществления операции импликации и построения нечетких отношений, позволяющая находить и извлекать из БАО не только готовые к использованию аналитические описания, но и похожие;

• логико-лингвистическая модель выбора процедур на основе анализа сходства процедурных моделей, находящихся в БРМ на основе применения модели формирования логического ключа, использующей уникальные однопараметрические Т-нормы для осуществления операции импликации и построения нечетких отношений, позволяющая находить и извлекать из БРМ процедуры, используемые в подсистеме формирования расчетного модуля;

• интеллектуальная информационная система проведения имитационных исследований технических объектов.

Апробация работы

Основные результаты работы представлены и обсуждены на Всероссийской и международной научных конференциях «Информационные технологии в науке, образовании и производстве» (III Международная научно-техническая конференция, Орел, 2008), «Теория конфликта и ее приложения» (V Всероссийская научно-техническая конференция, Воронеж, 2008), семинарах кафедры «Информационные системы и защита информации

ТГТУ» и кафедры «Прикладная информатика» Тамбовского филиала Московского государственного университета культуры и искусств.

Публикации Объем и структура диссертации

Диссертация, общий объем которой составляет 150 страниц (основной текст - 135 страниц) состоит из введения, трех глав, заключения, списка использованной научной литературы, включающего 150 наименовании научных трудов на русском и иностранном языках и 2 приложения. Диссертация содержит 20 иллюстраций и 5 таблиц.

ВЫВОДЫ ПО ГЛАВЕ 3

При построении интеллектуальной информационной системы проведения имитационных исследований (ИИС) решались следующие задачи:

• Разработка методики проектирования ИИС.

• Разработка и адаптация процедурного и аналитического обеспечения (см. главу 2, 3), а также пакета прикладных программ, основанных на данном процедурном и аналитическом обеспечении.

• Реализация ядра ИИС.

• Разработка интеллектуального диалогового интерфейса пользователя в удобной для него форме.

• разработка структуры и выбор состава технического обеспечения, которое заключается в выборе технических средств, обеспечивающих получение решения задач имитационных исследований.

• разработка структуры и выбор состава программного обеспечения, которое представляет собой пакет программ, управляющих работой технических средств и выполняющих проектные процедуры.

• Разработанная ИИС является инструментом для решения задач имитационных исследований.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

• разработана модель формирования логического ключа, генерирующая специальный ключ для аналитического описания объектов таким образом, что становится возможным их классификация по типу используемого уравнения;

• разработаны логико-лингвистические модели выбора аналитических описаний и выбора расчетных процедур, использующие уникальные однопараметрические Т-нормы для осуществления операции импликации и построения нечетких отношений, позволяющие осуществлять интеллектуальную выборку аналитических описаний и процедурных моделей из базы аналитических описаний и базы расчетных модулей;

• разработана структура базы данных, обеспечивающая хранение и поиск аналитических описаний, процедурных моделей, расчетных модулей, uml-диаграмм и полученных результатов, что позволило получить быстрый доступ ко всей необходимой информации, а так же сократить время, затрачиваемое на проведение имитационного исследования;

• построена интеллектуальная информационная система проведения имитационных исследований, включающая подсистемы формирования аналитического описания, формирования расчетного модуля, анализа результата, базу аналитических описаний, базу расчетных модулей, базу знаний и базу результатов, позволяющая снизить требования к подготовке пользователя, решающего задачи имитационного исследования, за счет внедрения интеллектуального интерфейса, сократить время построения аналитического описания и, как следствие, продолжительность проведения имитационного исследования.

1. Строгалев, В.П. Имитационное моделирование / В.П. Строгалев, И.О. Толкачева - М.: МГТУ им. Баумана, 2008. - 737 с.

2. Википедия. Свободная энциклопедия Электронный ресурс.: Имитационное моделирование. / Электрон, дан. - Режим доступа: http://ru.wikipedia.org/wiki/Имитационное моделирование , свободный. - Загл. с экрана.

3. Советов, Б.Я. Моделирование систем: Учеб. для вузов — 3-е изд., перераб. и доп. / Б.Я. Советов, С.В. Яковлев М.: Высш. шк., 2001. - 296 с.

4. Самарский, А.А. Математическое моделирование: Идеи. Методы. Примеры. / А.А. Самарский, А.П. Михайлов М.: Физматлит, 2005. - 320 с.

5. Эдварде, Ч.Г. Дифференциальные уравнения и краевые задачи: моделирование и вычисление с помощью Mathematica, Maple и MATLAB 3-е изд. / Ч.Г. Эдварде, Д.Э. Пенни. - М.: Вильяме, 2007. - 1104 с.

6. Дьяконов, В.П. Справочник по применению системы PC MATLAB / В.П. Дьяконов М.: Физматлит, 1993. - 112 с.

7. Дьяконов, В.П. MATLAB 6.5 SP1/7 + Simulink 5/6. Основы применения / В.П. Дьяконов М.: Солон-Пресс, 2005. - 800 с.

8. Дьяконов, В.П. MATLAB. Обработка сигналов и изображений. / В.П. Дьяконов М.: Солон-Пресс, 2004. - 592 с.

9. Мэтьюз, Д.Г. Численные методы. Использование MATLAB 3-е изд. / Д. Г. Мэтьюз, Д.К. Финк Д. - М.: Вильяме, 2001. - 720 с.

10. Оберг, Д.Р. Технология СОМ+. Основы и программирование / Д.Р. Оберг. М.: Вильяме, 2000. - 480 с.

11. CitForum Электронный ресурс.: DDE. Электрон, дан. - Режим доступа: http://www.citforum.ru/programming/321ess/les21.shtml, свободный. -Загл. с экрана.

12. Википедия. Свободная энциклопедия Электронный ресурс.: Mathcad. Электрон, дан. - Режим доступа: http://ru.wikipedia.org/wiki/Mathcad, свободный. - Загл. с экрана.

13. Очков, В.Ф. Mathcad 14 для студентов и инженеров: русская версия / В.Ф. Очков СПб.: БХВ, 2009. - 512 с.

14. Бидасюк, Ю.М. Mathsoft MathCAD 12. Самоучитель / Ю.М. Бидасюк -М.: Диалектика, 2005. 224 с.

15. Дьяконов, В.П. MathCAD 7 в математике, в физике и в Internet / В.П. Дьяконов, И.В. Абраменкова М.: Нолидж, 1998. - 352 с.

16. Поршнев, С.В. Численные методы на базе Mathcad / С.В. Поршнев, И.В. Беленкова СПБ.: БХВ-Петербург, 2005. - 464 с.

17. Макаров, Е.Г. Сопротивление материалов на базе Mathcad / Е.Г. Макаров СПб.: БХВ-Петербург, 2004. - 512 с.

18. Топорков, В.В. Модели распределенных вычислений / В.В. Топорков -М.: Физматлит, 2004. 320 с.

19. Сыроид, А.В. Построение модели предметной области с использованием UML. / А.В. Сыроид // Информационные системы и процессы: сб. науч. труд. / под ред. проф. В.М. Тютюника, выпуск 7 -Тамбов, 2008. С. 38 - 38.

20. Бражник, А.Н. Имитационное моделирование: возможности GPSS WORLD / А.Н. Бражник — СПб.: Реноме, 2006. 440 с.

21. Томашевский, В. Имитационное моделирование в среде GPSS / В. Томашевский, Е. Жданова — М.: Бестселлер, 2003. 416 с.

22. Максимов, Ю.А. Алгоритмы решения задач нелинейного программирования / Е.А Филлиповская, Ю.А. Максимов — М.: МИФИ, 1982.-421 с.

23. Имитационное моделирование систем Электронный ресурс.: AnyLogic. Электрон. дан. - Режим доступа: http://www.gpss.ru/systems/anvlogic.html, свободный. - Загл. с экрана.

24. Карпов, Ю.Г. Имитационное моделирование систем. Введение в моделирование с AnyLogic 5./ Ю.Г. Карпов — СПб: БХВ-Петербург, 2006. -400 с.

25. Форрестер, Д. Мировая динамика. / Д. Форрестер М.:, ACT, 2003. -384 с.

26. Кельтон, В. Имитационное моделирование. Классика CS. 3-е изд. / В. Кельтон, A. Jloy СПб.: Питер, 2004. - 848 с.

27. Кардашев, Г.А. Цифровая электроника на персональном компьютере. Electronics Workbench и Micro-Cap / Г.А. Кардашев М.: Горячая линия -Телеком, 2003 .-312с.

28. Карлащук, В.И. Электронная лаборатория на IBM PC. Лабораторный практикум на базе Electronics Workbench и MATLAB / В.И. Карлащук М.: Солон-Пресс, 2004. - 800 с.

29. Панфилов, Д.И. Электротехника и электроника в экспериментах и упражнениях. Практикум на Electronics Workbench. Том 1. Электротехника / Д. И. Панфилов, В. С. Иванов, И. Н. Чепурин М.: Додэка, 2001. - 304 с.

30. Трэвис, Д. LabVIEW для всех. / Д. Трэвис, Д. Кринг М.: ДМК Пресс,2008. 880 с.

31. Визильтер, Ю.В. Обработка и анализ цифровых изображений с примерами на Lab View /Ю.В. Визильтер М.: ДМК Пресс, - 464 с.

32. Блюм, П. LabVIEW: стиль программирования / П. Блюм М.: ДМК Пресс, 2008. - 400 с.

33. Википедия. Свободная энциклопедия Электронный ресурс.: GNU Octave. Электрон, дан. - Режим доступа: http://xgu.ru/wiki/GNU Octave, свободный. - Загл. с экрана.

34. Christopher J. Alberts / Managing Information Security Risks: The OCTAVE Approach Alberts Christopher J., Dorofee Audrey J. // Addison-Wesley Longman Publishing Co., Inc. Boston, MA, USA. P. 471.

35. Фуфаев, Э.В. Базы данных / Э.В. Фуфаев, Д.Э. Фуфаев М.: Академия,2009. 320 с.

36. Фрост, Р. Базы данных. Проектирование и разработка / Ф. Рэймонд, Д. Дэй, К. Ван Слайк-.М.: НТ Пресс, 2007. 592 с.

37. Гринченко, Н.Н Проектирование баз данных. СУБД Microsoft Access. Учебное пособие / Н.Н. Гринченко, Е.В. Гусев, Н.П. Макаров М.: Горячая линия - Телеком, 2004. - 240 с.

38. Кузнецов, С. СУБД и файловые системы / С. Кузнецов М.: Майор, 2001.- 176 с.

39. Горев, А. Эффективная работа с СУБД / А. Горев, Р. Ахаян, С. Макашарипов СПб.: Питер Ком, 2009. - 704 с.

40. Критерии выбора СУБД при создании информационных систем Электронный ресурс. / А. Аносов. Электрон, дан. - Режим доступа: http://www.interface.ru/misc/kritsubd.htm, свободный. - Загл. с экрана.

41. Дейт, К Д. Введение в системы баз данных / К. Д. Дейт М.: Вильяме,2006.- 1328 с.

42. Гандерлой, М. Освоение Microsoft SQL Server 2005 / М. Гандерлой, Д. Джорден, Д. Чанц М.: «Диалектика», 2007. - 1104 с.

43. Кузнецов, М.В. MySQL на примерах / М.В. Кузнецов СПб.: БХВ,2007. 592 с.

44. Селко, Д. SQL для профессионалов / Д. Селко М.: Лори, 2009. - 464 с.

45. Агальцов, В.П. Базы данных. Распределенные и удаленные базы данных. Том 2 / В.П. Агальцов М.: Форум, 2009. - 272 с.

46. Дюбуа, Д. Теория возможностей. Приложения к представлению знаний в информатике / Д. Дюбуа, А. Прад М.: Радио и связь, 1990. - 288 с.

47. Кофман, А. Введение в теорию нечетких множеств / А. Кофман М.: Радио и связь, 1982. — 432 с.

48. Ягера, P.P. Нечеткие множества и теория возможностей: Последние достижения. Под редакцией P.P. Ягера / P.P. Ягер М.: Радио и связь, 1986. -408 с.

49. Заде, Л. Понятие лингвистической переменной и его применение к принятию приближенных решений / Л. Заде М.: Мир, 1976. - 165 с.

50. Круглов, В.В. Нечёткая логика и искусственные нейронные сети. Учеб. пособие. / В.В. Круглов, М.И. Дли, Р.Ю. Голу нов М.: Издательство Физико-математической литературы, 2001. - 224 с.

51. Люггер, Д.Ф. Искусственный интеллект: стратегии и методы решения сложных проблем / Д.Ф. Люггер М.: Вильяме, 2005. - 864 с.

52. Смолин, Д.В. Введение в искусственный интеллект: конспект лекций / Д.В. Смолин М.: ФИЗМАТЛИТ, 2007. - 264 с.

53. Теоретические основы системного анализа / В.И. Новосельцев и др. -М.: Майор, 2006.-592 с.

54. Сыроид, А.В. Построение информационных моделей для организации имитационных исследований / А.В. Сыроид // Вопросы современной науки и практики. Университет им. В.И. Вернадского. 2009. - № 11(25). - С. 221 -225.

55. Веллинг, Л. Разработка Web-приложений с помощью РНР и MySQL, 2-е издание.: Пер. с англ. / Л. Веллинг, Л. Томпсон. М.: Вильяме, 2007. - 880 с.

56. Шелдон, P. MySQL: базовый курс / Р. Шелдон, Д. Мойе. — М.: Диалектика, 2007. 880 с.

57. Дьюсон, P. SQL сервер 2008 для начинающих / Р. Дьюсон. СПб.: БХВ, 2009. - 704 с.

58. Вишневский, А.В. Microsoft SQL Server. Эффективная работа / А.В. Вишневский. СПб.: Питер, 2009. - 554 с.

59. Microsoft Office Access 2007. Библия пользователя. / М. Грох и др. -М.: Вильяме, Диалектика, 2009. 1200 с.

60. Мак-Дональд, М. Access 2007. Недостающее руководство / М. Мак-Дональд. СПб.: БХВ, 2007. - 767 с.

61. Луни, К. Oracle 10g. Настольная книга администратора баз данных / К. Луни, Б. Брила. М.: Лори, 2009. - 750 с.

62. Гринвальд, P. Oracle. Справочник/ Р. Гринвальд, Д. К. Крейнс. -СПб.: Символ-Плюс, 2005. 976 с.

63. Нанда, A. Oracle PL/SQL для администраторов баз данных / А. Нанда, С. Фейерштейн. СПб.: Символ-Плюс, 2008. - 496 с.

64. Tiobe Programming Community Index for October 2009 Электронный ресурс.: Электрон. дан. - Режим доступа: http://www.tiobe.com/index.php/content/paperinfo/tpci/index.html, свободный. -Загл. с экрана. - Яз. англ.

65. Мэрдок, K.JI. JavaScript: наглядный курс создания динамических Web-страниц: Пер. с англ.: Уч. пос. / K.JI. Мэрдок М.: Вильяме, 2001. - 288 с.

66. Костюкова, Н.И. Язык Си и особенности работы с ним / Н. И. Костюкова, Н. А. Калинина. М.: Бином, 2006. - 208 с.

67. Демидович, Е.М. Основы алгоритмизации и программирования. Язык Си / Е. М. Демидович. СПб: БХВ, 2008. - 448 с.

68. Страуструп, Б. Язык программирования С++. Специальное издание / Б. Страуструп. М.: Бином-Пресс, 1999. - 1104 с.

69. Шилдт, Г. Полный справочник по С++ / Г. Шилдт. М.: Вильяме, 2007. - 800 с.

70. Либерти, Д. Освой самостоятельно С++ за 24 часа / Д. Либерти, Д. Б. Хорват. М.: Вильяме, 2006. - 448 с.

71. Троелсен, Э. С# 2008 и платформа .NET Framework 4-е изд. / Э. Троелсен. - М.: Вильяме, 2009. - 480 с.

72. Visual С# 2008: базовый курс / К. Нейгел и др. М.: Диалектика, 2009. -1216 с.

73. Пашеку, X. Программирование в Borland Delphi 2006 для профессионалов / X. Пашеку. М.: Вильяме, 2006. - 944 с.

74. Рубенкинг Н.Д. Язык программирования Delphi для «чайников» / Н.Д. Рубенкинг. М.: Диалектика, 2007. - 336 с.

75. Хорстманн, К.С. Java 2. Библиотека профессионала, том 1. Основы. 8-е изд. / К.С. Хорстманн, Г. Корнелл. — М.: Вильяме, 2008. 816 с.

76. Хорстманн, К.С. Java 2. Библиотека профессионала, том 2. Тонкости программирования. 8-е изд. / К.С. Хорстманн, Г. Корнелл. — М.: Вильяме, 2009. 992 с.

77. Монахов, В. Язык программирования Java и среда NetBeans / В. Монахов. СПб.: БХВ-Петербург, 2009. - 720 с.

78. Колисниченко, Д. Профессиональное программирования на РНР / Д. Колисниченко. СПб.: БХВ-Петербург, 2007. - 416 с.

79. Кузнецов, М. Объектно-ориентированное программирование на РНР. / М. Кузнецов, И. Симдянов. СПб.: БХВ-Петербург, 2007. - 608 с.

80. Уэнц, К. РНР. Карманный справочник / К. Уэнц. М.: Вильяме, 2007. -384 с.

81. Кузнецов, М. РНР 5 на примерах / М. Кузнецов, И. Симдянов, С. Голышев. СПб.: БХВ-петербург, 2005. - 240 с.

82. Кузнецов, М. Практика создания Web-сайтов / М. Кузнецов, И. Симдянов, С. Голышев. СПб.: БХВ-петербург, 2008. — 1264 с.

83. Сайлер, Б. Использование Visual Basic 6. Классическое издание / Б. Сайлер, Д. Споттс. М.: Вильяме, 2007. - 832 с.

84. Хальворсон, М. Microsoft Visual Basic 2005 / М.Хальворсон- М.: ЭКОМ Паблишерз, 2007. 640 с.

85. Клинтон, П. Освой самостоятельно Perl за 24 часа / П. Клинтон. М.: Вильяме, 2001.-384 с.

86. Вейтман, В. Программирование для Web. Уч. пос. / В. Вейтман. — М.: Вильяме, 2000.-368 с.

87. Шварц, P.JL Perl: изучаем глубже / Р.Л. Шварц, БД. Фой, Т. Феникс. -СПб.: Символ, 2007. 320 с.

88. Штайн, ЛД. Разработка сетевых программ на Perl / Л.Д. Штайн. М.: Вильяме, 2001. - 752 с.

89. Столингс, В. Операционные системы / В. Столингс. М.: Вильяме, 2004. - 786 с.

90. Фигурнов, В.Э. IBM PC для пользователя. Краткий курс / В.Э. Фигурнов. М.: ИНФРА-М, 2005. - 480 с.

91. Брелсфорд, Г.М. секреты Windows 2000 Server. Уч. пос. / Г.М. Брелсфорд. М.: Вильяме, 2000. - 768 с.

92. Ливингстоун, Б. Секреты Microsoft Windows Vista / Б. Ливингстон, П. Таррот. М.: Диалектика, 2007. - 608 с.

93. Альбов, К.К. Microsoft Windows ХР SP2: Все, что Вы хотели знать, но боялись спросить / К.К. Альбов. М.: Бук-Пресс и К, 2005. - 336 с.

94. Microsoft Электронный ресурс. Электрон, дан. - Режим доступа: http://www.niicrosoft.com/ru/ru/default.aspx , свободный. - Загл. с экрана.

95. Ботт, Э. Локальные сети и безопасность Microsoft Windows ХР / Э. Ботт, К. Зихерт. М.: Эком, 2007. - 944 с.

96. Армстронг, Д. Секреты UNIX. 2-е изд. Уч. пос. / Д. Армстронг. М.: Вильяме, 2000.- 1069 с.

97. Таймэн, Б. FreeBSD 6. Полное руководство / Б. Таймэн. М.: Вильяме, 2006.- 1056 с.

98. Лукас, М. FreeBSD. Полное руководство / М. Лукас. М.: Вильяме,2005.- 896 с.

99. FreeBSD Электронный ресурс. Электрон, дан. — Режим доступа: http://www.freebsd.org, свободный. - Загл. с экрана. - Яз. рус, англ.

100. Debian Электронный ресурс. Электрон, дан. - Режим доступа: http://www.debian.org, свободный. - Загл. с экрана. - Яз. рус.

101. Негус, К. Linux. Библия пользователя / К. Негус. М.: Вильяме, 2006. -704 с.

102. Ларман, К. Применение UML 2.0 и шаблонов проектирования / К. Ларман. -М.: Вильяме, 2006. 736 с.

103. Шмуллер, Д. Освой самостоятельно UML 2 за 24 часа. Практическое руководство / Д. Шмуллер. М.: Вильяме, 2005. - 416 с.

104. Работа в Umbrello UML Modeller Электронный ресурс. Электрон, дан. - Режим доступа: http://www.nundesign.com/st/uml doc/, свободный. -Загл. с экрана.

105. Кнут, Д. Искусство программирования, том 1. Основные алгоритмы. / Дональд К. М.: Вильяме, 2006. - 720 с.

106. Дейт, К.Д. Введение в системы баз данных / К.Д. Дейт. М.: Вильяме,2006.- 1328 с.

107. Pedrycz, W. Fuzzy Control and Fuzzy Systems / W. Pedrycz. New York: John Wiley and Sons, 1993.

108. Setness, M. Fuzzy relational classifier trained by fuzzy clustering // IEEE Transactions on Systems, Man and Cybernetics. Part B: Cybernetics / M. Setness, R. Babuska 1999.

109. Борисов, В.В. Нечеткие продукционные модели и сети / В.В. Борисов,

110. A.С. Федулов. Смоленск: Изд-во В А ВПВО ВС РФ, 2005. - 152 с.

111. Fuller R. Neural Fuzzy Systems / R. Fuller // Publishing House: Abo Akademi University, 1995. P. 308.

112. Cao Z. Applicability of the some fuzzy implication operations / Z. Cao, A. Kandel // Fuzzy Sets and Systems. 1989. V. 31. P. 151-186.

113. Круглое, В.В. Искусственные нейронные сети. Теория и практика. / В.

114. B. Круглое, В.В. Борисов. М.: Горячая линия - Телеком, 2001. - 382 с.

115. Kiszka J. В. The influence of some fuzzy implication operators on the accuracy of fuzzy model / J. B. Kiszka, M.E. Kochanska, D.S. Sliwinska // Fuzzy Sets and Systems. 1985. V. 15. P. 111-128; 223-240.

116. Рутковская, Д. Нейронные сети, генетические алгоритмы и нечеткие системы./М. Д. Рутковская, М. Пшинъковский, JI. Рутковский. М.: Горячая линия -Телеком, 2004. - 452 с.

117. Леоненков, А.В. Нечеткое моделирование в среде MATLAB и fuzzyTECH. / А.В. Леоненков. СПб.: БХВ-Петербург, 2003. - 736 с.

118. Круглое, В.В. Гибридные нейронные сети. / В.В. Борисов, В.В. Круглое. Смоленск: Русич, 2001. - 241 с.

119. Борисов, А. Н. Принятие решений на основе нечетких моделей: Примеры использования / А.Н. Борисов, О.А. Крумберг, И.П. Федоров. -Рига: Зинат-не, 1990. 184 с.

120. Mamdani, E. H. Application of fuzzy logic to approximate reasoning using linguistic systems / E. H. Mamdani // Fuzzy Sets and Systems. 1977. V. 26. P. 1182—1191.

121. Takagi, Т., Sugeno M. Fuzzy identification of systems and its application to modeling and control// IEEE Transactions on Systems, Man and Cybernetics. 1985. V. 15, № l.P. 116-132.

122. Esoglue, A.O., Bellman R.T. Fuzzy dynamic programming and its extensions// Fuzzy Sets and Decis. Anal./ Ed. by H.J. Zimmerman, L.A. Zadeh, B.R. Gains. North-Holand: Elsevier Science Publishers, 1984. P. 11-28.

123. Foster, D.H. Fuzzy topological groups// J. Math. Anal. Appl. 1979. V. 67. P. 549-564.

124. Борисов, B.B. Нечеткие оценочные модели сложных систем с учетом согласования неравнозначных целей / В. В. Борисов, А.С. Федулов // Нейрокомпьютеры: разработка, применение. 2003. № 5. С. 3-12.

125. Заде, JI. Понятие лингвистической переменной и его применение к принятию приближенных решений. / JI. Заде М.: Мир, 1976. - 168 с.

126. Wenstop, F. Deductive verbal models of organizations / F. Wenstop//Int. J. Man-Machine Studies. 1976. № 8. P. 293-311.

127. Аттетков, A.B. Введение в методы оптимизации / А.В. Аттетков, B.C. Зарубин, А.Н. Канатников М.: Инфра-М, 2008. - 272 с.

128. Соболь, Б.В. Методы оптимизации: практикум / Б.В. Соболь, Б.Ч. Месхи, Г.И. Каныгин. М.: Феникс, 2009. - 380 с.

129. Просветов, Г.И. Методы оптимизации: задачи и решения / Г.И. Просветов. М.: Альфа-Пресс. - 168 с.

130. Аттетков, А.В. Методы оптимизации / А.В. Аттетков, С.В. Галкин, B.C. Зарубин. М.: Издательство МГТУ им. Н.Э. Баумана, 2001. - 440 с.

131. Гилл, Ф. Практическая оптимизация / Ф.Гилл, У.Мюррей, М.Райт. -М.: Мир, 1985.-509 с.

132. Максимов, Ю.А. Алгоритмы решения задач нелинейного программирования / Ю.А. Максимов, Е.А. Филлиповская. М.: МИФИ, 1982. -332 с.

133. Черноруцкий,'И.Г. Методы оптимизации в теории управления: учебное пособие / И.Г. Черноруцкий. СПб.: Питер, 2004. - 270 с.

134. Максимов, Ю.А. Алгоритмы линейного и дискретного программирования / Ю.А. Максимов. — М.: МИФИ, 1980.

135. Снелл, Н. Освой самостоятельно Internet за 24 часа, 3-е издание / Н. Снелл. М.: Вильяме, 2000. - 384 с.

136. Грир, Т. Сети интранет / Т. Грир. М.: Издательско-торговый дом «Русская Редакция», 2000. - 368 с.

137. Лейден, К. TCP/IC для чайников, 3-е издание. Уч. пос. / К. Лейден, М. Виленски. М.: Вильяме, 2001. - 432 с.

138. Коннолли, Т. Базы данных. Проектирование, реализация и сопровождение. Теория и практика / Томас Коннолли, Каролин Бегг. М.: Вильяме, 2003. - 1436 с.

139. Кузнецов, С.Д. Основы баз данных / С.Д. Кузнецов. — М.: Бином. Лаборатория знаний «ИНГУШ», 2007. 484 с.140. phpMyAdmin Электронный ресурс. Электрон, дан. - Режим доступа: http://www.phpmyadmin.net/, свободный. - Загл. с экрана. - Яз. англ.

140. The Apache Software Foundation Электронный ресурс. Электрон, дан. - Режим доступа: http://www.apache.org/, свободный. - Загл. с экрана. - Яз. англ.

141. Хокинс, С. Администрирование веб-сервера Apache и руководство по электронной коммерции / Скотт Хокинс. М.: Вильяме, 2001. - 336 с.

142. Одом У. Компьютерные сети. Первый шаг / У. Одом. М.: Вильяме, 2005.-432 с.

143. Мак-Клар, С. Секреты хакеров. Безопасность сетей готовые решения. 4-е изд. / С. Мак-Клар, Д. Скембрей, Д. Курц. - М.: Вильяме, 2004. - 656 с.

144. Мельтцер, К. Разработка CGI-приложений на Perl / К. Мельтцер, Б. Михальски. М.: Вильяме, 2001. - 400 с.

145. Колберн, Р. Освой самостоятельно CGI-программирование за 24 часа / Р. Колберн. М.: Вильяме, 2001. - 384 с.

146. Соколов, С.A. HTML и CSS в примерах, типовых решениях и задачах / С.А. Соколов. М.: Вильяме, 2007. - 416 с.

147. Титтел, Э. HTML 4 для «чайников». 5-е изд. / Э. Титтел, М. Бурмейстер. — М.: Диалектика, 2006. — 464 с.

148. Крамер, Э. HTML: наглядный курс Web-дизайна. Уч. пос. / Э. Крамер. М.: Вильяме, 2001. - 304 с.

149. Смит Б. Создание web-страниц для «чайников». Уч. пос. / Б. Смит, А. Бибек. М.: Вильяме, 2001. — 256 с.