автореферат диссертации по информатике, вычислительной технике и управлению, 05.13.01, диссертация на тему:Использование естественного языка при автоматизации слабо структурируемых процессов в проектировании технических, программных и информационных систем

На правах рукописи

Заболеева-Зотова Алла Викторовна

ИСПОЛЬЗОВАНИЕ ЕСТЕСТВЕННОГО ЯЗЫКА ПРИ АВТОМАТИЗАЦИИ СЛАБО СТРУКТУРИРУЕМЫХ ПРОЦЕССОВ В ПРОЕКТИРОВАНИИ ТЕХНИЧЕСКИХ, ПРОГРАММНЫХ И ИНФОРМАЦИОННЫХ СИСТЕМ

Специальность 05.13.01 - Системный анализ, управление и обработка

информации

АВТОРЕФЕРАТ

диссертации на соискание ученой степени доктора технических наук

Волгоград - 2004

Работа выполнена на кафедре систем автоматизированного проектирования и поискового конструирования Волгоградского государственного технического университета.

Научный консультант:

доктор технических наук, профессор Камаев Валерий Анатольевич.

Официальные оппоненты: доктор технических наук, профессор

Аверченков Владимир Иванович.

доктор технических наук, профессор Курейчик Виктор Михайлович.

доктор технических наук, профессор Петрова Ирина Юрьевна.

Ведущая организация:

Институт программных систем РАН.

Защита состоится « 23 » декабря 2004 г. в_час._мин.

на заседании диссертационного совета Д 212.028.04 при Волгоградском государственном техническом университете по адресу: 400131 г. Волгоград, пр. Ленина, 28, ауд. 209.

С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке Волгоградского государственного технического университета.

Автореферат разослан « » ноября 2004 г.

Ученый секретарь

диссертационного совета

ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ

Актуальность проблемы. В современном обществе эффективность умственного труда во многом зависит от степени информационной обеспеченности работников творческих профессий. Наиболее естественным для человека способом информационной коммуникации является естественный язык.

Представление естественного языка как естественно научного объекта и привлечение соответствующих методов его моделирования пока нельзя считать успешным, так как во всех случаях речь идет о четком теоретико-множественном моделировании языковых объектов, которые по своей природе не могут рассматриваться автономно. Большой потенциальной возможностью в моделировании языковых структур обладают методы нечеткой математики, которые первоначально и были предназначены для описания лингвистических неопределенностей. При этом данные методы используются как вспомогательный аппарат при обработке простейших языковых процедур. Таким образом, является актуальной задача формализации ограниченного естественного языка на основе нечеткой математики.

Наиболее сложным в формализации языковой деятельности является моделирование смысла текста. Данная проблема восходит своими традициями к методам метаматематики и семиотики. Эта задача может быть решена только применительно к конкретной мыслительной деятельности. Одним из наиболее трудно формализуемых когнитивных процессов является творческая деятельность. Формализовать данные процессы имеющимися методами искусственного интеллекта не удается. Все существующие достижения связаны с имитацией творчества, когда результат способен обмануть лишь не специалиста в моделируемой области. Это связано со сложностью задачи, характеризуемой использованием трудно поддающихся изучению механизмов мышления.

При этом если не пытаться заменить естественные мыслительные процессы искусственными, а использовать методы естественной коммуникации, объясняющие процесс формирования сложной системы, возможно получение новых решений, основанных на знаниях, которыми исследователь не обладал. Таким образом, задача построения формализации, предназначенной для объяснения процесса синтеза новой системы, является актуальной.

При проектировании программного обеспечения также является актуальной задача моделирования естественной коммуникации. Это связано с тем, что в процессе отладки программ проектировщик большую часть ресурсов тратит на понимание программного кода. Сейчас языки программирования развиваются в направлении дальнейшего наращивания алгоритмических средств и использования все более совершенных моделей данных. Единственная компонента, которая так и (те ~ претерпела—значительных изменений, это форма их записи. При этом средства, языками

программирования, недостаточны для построения простого, легко читаемого текста. Удобство языковых конструкций целиком зависит от родного языка -прототипа. Поэтому дальнейшее развитие и совершенствование средств разработки программного обеспечения должно быть направлено на приближение их к эталону — родному языку разработчика.

Таким образом, на современном этапе, проблема разработки комплекса моделей и методов, обеспечивающих естественно-языковое сопровождение процесса принятия решения на начальном этапе проектирования технических, информационных и программных систем, является актуальной.

Работа выполнена в Волгоградском государственном техническом университете в соответствии с планом госбюджетной НИР кафедры «Системы автоматизированного проектирования и поискового конструирования» по теме: ГАСНТИ 14.01.21, 14.35.00 "Разработка автоматизированных контрольно-обучающих систем по разделам учебных курсов"(№39.274-02).

Цель и задачи работы.

Целью настоящего исследования является разработка средств естественно-языковой коммуникации, предназначенных для повышения эффективности начальных этапов проектирования технических, информационных и программных систем.

Для достижения указанной цели необходимо решить следующие задачи: разработать формальную систему, описывающую семантику текста для естественно-языкового сопровождения процесса синтеза технических и информационных систем при автоматизации слабо структурируемых процедур в проектировании;

разработать модель лингвистического этапа синтеза текста, реализующую описание слабо структурируемой системы на ограниченном естественном языке;

разработать методику использования естественного языка при проектировании программных систем;

реализовать методики, модели и алгоритмы в виде программно-методического комплекса, предназначенного для обеспечения естественноязыковой коммуникации при автоматизации начальных этапов проектирования технических, информационных и программных систем;

проверить адекватность построенной формализации результатами работы программно-методического комплекса.

Основные методы исследования. При разработке формальной системы представления семантической информации использовался математический аппарат высшей алгебры и теории доказательств, системного анализа, теории управления, нечеткой математики. Для моделирования лингвистического этапа применялись методы теории автоматов, формальных грамматик, структурной и компьютерной лингвистики. Формализация процесса проектирования основана на технологиях поискового конструирования, теории мультиагентных систем.

Научная новизна.

Разработана интегральная модель естественно-языкового сопровождения процесса принятия решения на начальном этапе проектирования технических, информационных и программных систем, включающая семантическую модель текста, методику преобразования смысла текста в естественно-языковое формирование, методику использования естественно--языковых структур при проектировании программных систем.

1.Впервые семантическая модель текста представлена как квазиаксиоматическая теория, моделирующая процесс синтеза структуры сложной системы в виде нечеткой семантической решетки, использующая комплекс математических, проблемно-ориентированных эвристических методов, а также фактов, истинность которых определяется мерой нечеткости.

2.Предложен и разработан новый подход к формализации пространства и процесса решений на начальном этапе проектирования сложных систем, отличающийся использованием методов нечеткой алгебры, агентно-ориентированной технологии и методов поискового конструирования, обеспечивающий повышение эффективности процесса автоматизации за счет использования возможностей распределенных вычислительных комплексов.

3.Предложено новое представление глубинной структуры текста в виде нечеткой семантической решетки, что позволило формализовать процесс и разработать методику преобразования смысла в естественно-языковое формирование: лингвистический семантический граф, словосочетание, предложение, текст.

4.Разработана методика использования естественно-языковых структур при проектировании программных систем, отличающаяся принципом двухуровневой организации программного обеспечения: язык, использующий конструкции естественного языка, повышающие эффективность программирования; традиционный алгоритмический язык.

Практическая ценность работы.

Разработанная автором интегральная модель естественно-языкового сопровождения процесса структурного синтеза позволяет упростить процесс алгоритмизации в слабо структурируемых задачах при проектировании технических, программных и информационных систем.

Разработанные формализмы внелингвистического синтеза структур технических систем могут использоваться для синтеза новых физических принципов действия в различных предметных областях при автоматизации проектирования технических систем.

Использование элементов естественного языка в средствах разработки программного обеспечения позволяет улучшить и упростить программный код, уменьшить время обучения программированию в школах и ВУЗах.

Реализация результатов работы. Теоретические и практические результаты работы использовались при выполнении госбюджетных научно-

исследовательских работ, выполненных на кафедре «Системы

автоматизированного проектирования и поискового конструирования» Волгоградского государственного технического университета.

Разработанные формализмы, алгоритмы, программное и методическое обеспечение используются в учебном процессе в ВолгГТУ, в ВолГУ, в Волгоградской гимназии №9, в Волгоградском технологическом колледже.

Разработанные программные системы используются в производственном процессе компании Санкт-Петербургского филиала ЗАО "West Call Communication", в Волгоградском ЦНТИ, в Волгоградв8М и др.

Апробация работы. По основным результатам диссертационной работы сделаны доклады на Международной научной конференции "Применение компьютерных технологий в производстве" (НРБ, Варна,16-19 ноября 1989 г.); на Всесоюзном научно-техническом совещании "Интеллектуальные системы в задачах проектирования, планирования и управления в условиях неполноты информации" (Казань, 15-20 января 1990 г.); на Всесоюзном научно-практическом семинаре "Интеллектуальное программное обеспечение ЭВМ" (Ростов-на -Дону - Терскол, 13-19 мая 1990г.); на 5-й Всесоюзной конференции "Автоматизация поискового конструирования - теория и методы технического творчества (АПК-90)"(Ижевск, 4-6 сентября 1990 г.); на 3-й Международной научно-технической конференции "Программное обеспечение ЭВМ" (Тверь, 27-29 ноября 1990 г.); на Коломенских чтениях по искусственному интеллекту "Нечеткие технологии в ИИ" (17-20 мая 1993 г.); на международной научно-методической конференции "Инновационное проектирование в образовании, технике и технологии" (Волгоград, 1995); на международной конференции" Восток-запад. Информационные технологии в проектировании". (Москва, 1-5 июля 1996); на международной научно-технической конференции "Новые информационные технологии в региональной инфраструктуре" (Астрахань, 1997); на 2-й международной научно-технической конференции "Интерактивные системы: проблемы человеко-компьютерного взаимодействия" ( Ульяновск, 1997); на всероссийской научной конференции

"Радиоэлектроника. Микроэлектроника. Системы связи и управления " (Таганрог, 1997); на III Всероссийском симпозиуме "Математическое моделирование и компьютерные технологии" (Кисловодск, 1999); на 12 Международной научной конференции "Математические методы в технике и технологиях ММТТ-12" (Великий Новгород, 1999);на международном конгрессе "Application of the conversion research results for international coopération SIBCONVERS'99" (may 18-20, 1999, Tomsk, Russia); на II Всероссийском семинаре "Моделирование неравновесных систем"( Красноярск, ИВМ СО РАН, 1999); на VII Всероссийском семинаре "Нейроинформатика и ее приложения" (1-3 октября 1999 г. Красноярск, КГТУ); на Международных семинарах Диалог'(2000, 2002) по компьютерной лингвистике и ее приложениям (Протвино, 2000, 2002); на международной конференции "Interactive Systems: The Problems of Human-Computer Interaction

(23-27 сентября 2001 г., Ульяновск); на междунар. науч.-практ. конф. "Моделирование. Теория, методы и средства" ( Новочеркасск, 11 апреля 2001г.); на Междунар. конф. по мягким вычисл. и измерен. SCM'2001; на II Междунар. науч.-практ. Конф. "Компьютерные технологии в науке, производстве, социальных и экономических процессах" ( Новочеркасск, 25 ноября 2001 г.); на XXIX международной конференции и дискуссионном научном клубе "Информационные технологии в науке, образовании, телекоммуникации и бизнесе" (20-27 сент. 2002, Украина, Ялта-Гурзуф); на междунар. науч.-техн. конф. "Искусственный интеллект - 2002.", (16-20 сентября 2002, Украина, Крым, п. Кацивели); на междунар. науч.-техн. конф. и российской науч. школе "Системные проблемы качества, математического моделирования информационных и электронных технологий" (Москва, Междунар. Акад. Информатизации и др.,2003); а также на других конференциях и семинарах.

Публикации. Основные теоретические и прикладные результаты работы изложены в 2-х монографиях, 3-х учебных пособиях, 10-ти статьях в центральных научных журналах, 37-и статьях в сборниках научных трудов, 6-ти работах, депонированных в ВИНИТИ и 1-й, депонированной в ЦИНТИ-ЦНТБ (Болгария), 33-х тезисов докладов. Без соавторства опубликованы 11 работ.

В работах, опубликованных в соавторстве, личное участие автора заключается в определении проблемы, постановке задач, разработке основных теоретических положений.

Список основных публикаций приведен в конце автореферата.

Структура и объем диссертации. Диссертация состоит из введения, шести глав, заключения, списка литературы и приложения. Диссертация изложена на 378 страницах машинописного текста, таблиц - 9 , рисунков -75.

ОСНОВНОЕ СОДЕРЖАНИЕ РАБОТЫ

Во введении обоснована актуальность темы, дана общая характеристика работы.

В первой главе рассмотрены существующие подходы к решению проблемы автоматизации лингвистической обработки; проанализированы классы систем обработки естественного языка (ЕЯ), рассмотрены основные формализмы, используемые для моделирования семантики. Показано состояние вопроса реализации внелингвистического синтеза на ранних стадиях проектирования технических и информационных систем. Проведен анализ современных средств разработки программного обеспечения.

Одной из задач, повышающих эффективность человеческой деятельности при проектировании, является обеспечение естественного способа коммуникации с соответствующей автоматизированной системой, поддерживающей данный процесс. Имеется много разработок в этой области,

однако универсальной системы, обеспечивающей наиболее естественный вариант взаимодействия (естественно-языковой интерфейс) пока не создано, так как ни одна из имеющихся лингвистических теорий не в состоянии описать естественный язык с необходимой точностью и полнотой. Это связано со сложностью объекта формализации.

В результате анализа лингвистических теорий, для которых существуют компьютерные реализации, сделан вывод о том, что проблема моделирования языковой деятельности сводится к выработке методов строгого лингвистического анализа и к построению точного описания лингвистических объектов и соответствующих понятий. При этом четкое теоретико-множественное моделирование языковых объектов, которые по своей природе не могут рассматриваться независимо друг от друга, от механизмов реальной деятельности и от когнитивных структур, которыми пользуется человек, невозможно. Необходимы методы моделирования, реализующие соответствующие взаимосвязи. Целесообразно использовать нечеткую математику для моделирования языковых процессов.

Для описания семантики используется ряд формальных и не формальных методов. Методы дедуктивных рассуждений, основанные на понятии точного вывода, давно используются для построения схем доказательств в математической логике, однако при описании семантики естественного языка они показали свою весьма слабую мощность. Естественный язык отображает такие мыслительные процессы, как выделение существенного в знании, способность к рассуждениям, рефлексию, выдвижение цели и выбор средств ее достижения, познавательную активность, адаптацию к ситуации, формирование обобщений и обучение на примерах, синтез познавательных процедур.

Данные процессы находятся в прямой аналогии (с точностью до изоморфизма) с методами проектирования, в частности с методами поискового конструирования. Поэтому попытки формализовать данные понятия в проектировании можно рассматривать как испытательный прототип для более широкого класса явлений. Формализация данных процессов пока находится в стадии становления. При этом необходимо выделить работы по формализации абдуктивного вывода, немонотонных рассуждений, контекстно-зависимого вывода и квазиаксиоматических теорий.

На современном этапе можно использовать существующие теории для решения отдельных задач коммуникации.

Первая частная задача состоит в необходимости объяснения процесса проектирования на начальном этапе. В известных системах

автоматизированного проектирования языковое отображение результатов весьма схематично и трудно интерпретируемо пользователем. Поэтому задача естественно языкового отображения результатов структурного синтеза оказывается достаточно актуальной и требует детальной разработки.

Глубинный синтез естественно-языкового описания процесса построения структуры системы (синтез смысла), должен основываться на методах концептуального проектирования. Существующие методы проектирования структуры сложных технических систем (ТС) и систем управления (СУ)

достигли определенного успеха. Однако, большая часть этих методов ограничена достаточно узкими границами предметных областей или имеет характер слабо формализованных проектных процедур, с трудом поддающихся автоматизации. Следовательно, для обеспечения процесса синтеза смысла текста, необходимо разработать систему формализации основных этапов структурного синтеза: формирования технического задания, синтеза потоковой функциональной структуры, синтеза функционально-физической структуры, синтеза конструктивной функциональной структуры.

Для моделирования семантики естественно языкового описания процесса проектирования целесообразно использовать симбиоз математических, проблемно-ориентированных эвристических методов, а также фактов, истинность которых определяется мерой нечеткости. При этом адекватность модели (эффективность процесса проектирования) определяется объемом эмпирической информации, заданным посредством системы аксиом.

Второй частной задачей является обеспечение языкового сопровождения процесса проектирования информационных систем, обеспечивающих функционирование сложного объекта с заданным качеством. Данная задача также требует разработки математического аппарата, описывающего глобальную структуру текста как результат многоуровневого процесса проектирования.

На основании анализа методов формализации процесса проектирования ТС и СУ, сделан вывод о целесообразности использования технологий мультиагентных систем.

Для автоматизации процесса формирования текста необходимо использовать существующие лингвистические методы.

Третьей частной задачей является разработка средств естественноязыковой коммуникации при проектировании программного обеспечения. В результате анализа существующих технологий разработки программного обеспечения как когнитивного процесса, сделан вывод о том, что данная задача также является актуальной, так как имеющиеся средства представляют больше удобств для компьютера, чем для человека.

На основании проведенных исследований сформулирована научная проблема, состоящая в необходимости решения комплекса задач, обеспечивающих процесс автоматизации естественно-языковой коммуникации на начальном этапе проектирования технических, информационных и программных систем.

Сформулирована цель работы и задачи, которые необходимо решить для ее достижения.

Во второй главе рассмотрен вопрос формализации семантики в процессе синтеза сложных систем. Описана формальная система формирования смысла текста.

Семантика структурного синтеза как формальная система

В работе определены понятия формализации, цели формализации, охарактеризован объект формализации. Рассматривается вопрос формализации

семантики при синтезе именно технических систем. Далее показано, каким образом данная формализация может быть распространена на программные системы.

Под формализацией понимается замена содержательных критериев правильности объектов, конструкций, действий и тому подобное синтаксическими описаниями.

Целью формализации является построение синтаксических конструкций, обеспечивающих адекватное отображение смысла при создании нового технического решения на ранней стадии проектирования ТС для дальнейшего преобразования его в естественно-языковую конструкцию (текст).

Объектом формализации является процесс манипулирования инженерными и физическими знаниями с целью синтеза новой технической системы, обладающей заданными качествами.

Таким образом, объект формализации является искусственным объектом, реализующим естественные функции человеческого интеллекта. Здесь решается задача моделирования слабо структурируемых процессов, которая не позволяет использовать для их решения традиционные математические методы. В работе описана концепция представления технических систем и процесса структурного синтеза на основе функционально-логического анализа потоков вещества, энергии и информации в синтезируемой технической системе (ТС).

Под формальной системой, описывающей механизм глубинного синтеза текста при автоматизации слабо структурируемых процедур в проектировании, в широком смысле, будем понимать квазиаксиоматическую теорию: f = (Т, G, А, Р), где Т - множество термов (открытое множество гипотез и фактов, определяемое далее как множество семантических категорий); G — синтаксическая структура (определяемая далее как грамматика структурного синтеза); А - система аксиом (множество принципов, лишь частично формализующих предметную область), отражающая постулаты взаимодействия моделируемой системы с окружением; Р - обобщенное правило вывода Modus Ponens, а также некоторые эвристические правила, описывающие процесс проектирования. Данная формальная система определяется над нечеткими структурами.

Рассмотрим систему аксиом, используемую в данной формализации.

Выделены три группы аксиом, каждая из которых отражает исходные посылки для рассматриваемой системы синтеза структур. В них описаны особенности используемой информации и принципиальный выбор теоретических положений.

I Группа аксиом (аксиомы смысла)

Смысл един и не зависит от формы его описания.

Сг Смысл не зависит от времени.

Смысл является результатом взаимодействия множества элементарных смыслов.

Смысл имеет многоуровневую структуру.

II Группа аксиом (аксиомы процесса)

П, Существует непустое множество концептуальных знаний о взаимосвязях между вещественными, энергетическими и информационными потоками при проектировании технических систем (операции Коллера-Половинкина).

Пг Существует непустое множество структурированных знаний о физических эффектах, реализующих концептуальные знания о потоковых взаимодействиях.

Существует непустое множество знаний о конструктивных реализациях элементов Пг-

П4 Существует цель проектирования, содержащая совокупность входных и выходных потоков с их лингвистическими и нечеткими характеристиками.

П5 Существует множество ограничений в виде запретов на использование заданных элементов из П| и П2.

III Группа аксиом (аксиомы технической системы)

ТС] Техническая система есть искусственный объект, главной функцией которого является удовлетворение заданных человеческих потребностей.

Техническая система есть конструктивная реализация зависимости между входными и выходными потоками вещества, энергии и информации.

ТС3 Цель проектирования есть совокупность человеческих потребностей.

Структура технической системы не зависит от времени.

ТС5 Техническая система может иметь структуру различной сложности.

Каждую аксиому данной квазиаксиоматической теории можно рассматривать как некий параметр, при изменении которого получается новая теория. При этом предложенная формализация может отображать некоторое состояние семиотической системы более высокого порядка. В работе описаны три состояния, зависящие от типа проектируемого объекта: техническая система, система управления, программная система.

Далее рассмотрим подробнее структуру семантических категорий, а также синтаксическую модель, описывающую механизм синтеза ТС.

Представление сложной системы в виде нечеткого семантического графа

Одним из наиболее важных моментов в описании формальной системы является разработка языка, при помощи которого определяется множество термов. Для данной задачи необходимо не только определить основные семантические категории, но и установить между ними отношения, то есть определить семантическую структуру. В работе рассмотрен вопрос формирования семантического графа, отображающего нечеткие отношения между семантическими категориями.

Введены следующие семантические категории: техническая система, структура ТС, элементарная подсистема, соединение элементарных подсистем, универсальное множество входных и выходных воздействий (0), универсальное множество состояний объектов воздействия (О). В работе описаны структура каждой семантической категории, а также отношения между ними. Синтезируемая система определена как объект вида где и - множества входных и выходных воздействий, являющихся частью

универсума, содержащего наименования вещественных, энергетических и информационных потоков и их нечеткие характеристики; 5 - нечеткий семантический гиперграф, интерпретирующий структуру системы £ = (Б^ Я, р),

где 5Л, = \-yh~ множество элементарных подсистем, R - множество типов соединения подсистем и р - двухместный нечеткий предикат инцидентности, определенный для всех пар г) геЯ) и принимающий значения из

интервала [0,1]. Элементарная подсистема определена в виде:

где X1, - множество входов, содержащее вещественные (V), энергетические (Е) и информационные (Р) воздействия:

Xе, с (УиЕиР)-, Г",

множество выходов: А С (УиЕиР); Ок, - множество состояний объекта воздействия;^ - выходная функция; _/} - преобразователь выходной функции. Верхние индексы в Л^, и Г",- определяют соответственно количество входов и выходов, в

С?, - количество состояний объекта воздействия. Определение элементарных подсистем отражает большинство вариантов структурного представления реальных функциональных элементов ТС. Так, например, при М=0 элементарная подсистема на физическом уровне отражает эффекты типа "поглощение" вещества, энергии или информации, при Ь=0 - эффекты "излучения", при Ь-М=0 - эффекты "преобразования" и т.п. Выходная функция ( сг27 О/аД"/-*^, характеризующая подсистему, определяется как композиция трех отображений:

</,; <Р2.<?, -» (/,; <Рз- Л-. Если

отсутствует или подсистема отражает так называемые "внутренние" эффекты, явления или процессы. Каждое из этих отображений индуцирует нечеткое отношение на декартовом произведении множеств. Универсальное множество входных и выходных воздействий имеет иерархическую структуру. Верхний иерархический уровень, использующийся для синтеза гиперструктур ТС, представляет собой совокупность лингвистических переменных, характеризующих интенсивность конкретных вещественных и энергетических потоков. Именно здесь осуществляется "стыковка" элементарных подсистем при синтезе гиперструктуры ТС. Каждый элемент универсума характеризуется названием потока (состояния объекта) и лингвистической переменной, определяющей его интенсивность:

МР.ЧГ.ОМ),

где ^-наименование лингвистической переменной "интенсивность потока"; Тд- множество ее термов, представляющих собой наименования нечетких переменных типа "малая", "низкая", "инфра..", "средняя", "высокая", "ультра..", областью определения которых является числовой интервал у ; О -процедура перебора элементов множества - процедура экспертного опроса.

Средний иерархический уровень универсального множества содержит множество векторов физических величин, соответствующих термам лингвистической переменной. Каждая физическая величина вектора характеризуется своим нечетким числом. Второй иерархический уровень

универсума используется для синтеза физических структур ТС. Двух уровневый элемент универсума имеет следующий вид

где и' - наименование потока; Лт - терм соответствующей лингвистической переменной fia - вектор физических величин: а~ (at,afaj, а. = (af Яа1),

где - имя физической величины, - нечеткое число, характеризующее диапазон ее значения. Например, энергетический поток может характеризоваться двумя физическими величинами - потоковой и потенциальной: Информационный поток характеризуется одной величиной.

Для формализации различных типов соединения нечетких подсистем определены операции сравнения элементов универсума. Описаны типы соединения подсистем: последовательное, параллельное, правый и левый узел, управляющие и обратные связи. Дополнительно введена контекстная операция разбиения потока

Нечеткая характеристика синтезированной структуры ТС определяется следующим образом:

- последовательное соединение характеризуется максиминной композицией матриц нечетких отношений соединенных элементарных подсистем;

- параллельное соединение подсистем S] и S2 с нечеткими отношениями

/îy=||Ir1J| и i?2=||2rij|| характеризуется отношением R =||г,Ц, где /=(7/U^l//D-i2.

параллельное соединение нескольких подсистем определяется

рекурсивно по этому же правилу;

- если подсистема образует узел с подсистемами то отношение /?, определяющее функционирование нечеткой системы, считается как параллельное соединение подсистем S' с Я', определяемым через максиминную композицию определяемым через максиминную композицию R311R2;

- при наличии обратных связей отношение R определяется рекурсивно в зависимости от видов соединений;

- выделяются все маршруты гиперграфа структуры, соединяющие подсистему, имеющую свободное множество входов (начальную подсистему) и подсистему, имеющую свободное множество выходов (конечную подсистему);

- в каждом из полученных маршрутов определяется наименьшая степень инцидентности, характеризующая все имеющиеся типы соединений;

- из полученных значений степеней инцидентности выбирается максимальное.

Полученное таким образом числовое значение определяет

устойчивость синтезированной структуры. Система считается достаточно устойчивой, если

В том случае, если полученное числовое значение устойчивости неудовлетворительно, необходимо произвести некоторые действия по оптимизации структуры ТС:

• Выделить путь, которому принадлежит минимальная степень инцидентности.

• Преобразовать подсистему, которой принадлежат две вершины, соединенные дугой с наименьшей степенью инцидентности таким образом, чтобы увеличить степень инцидентности данной дуги и соединяемых ею вершин и при этом необходимо стремиться к тому, чтобы такое преобразование не вызывало уменьшения степеней инцидентности других дуг и вершин.

• Повторять указанные шаги до тех пор, пока не будет получено приемлемое значение степени устойчивости системы

Построенная формализация позволяет применять к моделированию технических систем методы теории алгебраических систем. Одной из наиболее развитых и проработанных теорий алгебраических систем является теория решеток. Представление технической системы при помощи нечеткой решетки позволяет учитывать как возникающие в процессе моделирования неопределенности, так и использовать мощный и апробированный алгебраический аппарат.

Методика описания слабоструктурированной системы в виде нечеткой решетки

В работе приведена методика преобразования нечеткого семантического графа, описывающего концептуальную модель технической, информационной или программной системы, в нечеткую решетку:

1. Элементами решетки обозначаются семантические категории.

2. В модель структуры системы вводится фиктивный элемент — «Вход» (обозначаемый I). С математической точки зрения, элемент «Вход» является единицей решетки, а также элементарной подсистемой, множества входных и выходных воздействий которой равны. Подсистема / соединена последовательно со всеми подсистемами имеющими свободный вход: Х:в)(3уё У1)[х< у], где Xе"'с X - множество свободных входов подсистем £„ определяемое как множество всех тех входных воздействий хеХ, для которых не существует таких выходных воздействий что где и множества входных и выходных воздействий, являющихся частью универсума. Под фиктивностью понимается тот факт, что в анализируемой ТС не существует подсистемы, соответствующей элементу

3. В модель структуры системы вводится фиктивный элемент — «Выход» (обозначаемый О). С математической точки зрения элемент «Выход» является нулем решетки и элементарной подсистемой, множества входных и выходных воздействий которой совпадают. Подсистема О соединена последовательно со всеми подсистемами 51,, имеющими свободный выход: Усв)(3хе Хо)[х< у], где Уст У - множество свободных выходов подсисте^определяемое как множество всех тех выходных воздействий уеГ, для которых не существует таких входных воздействий что где и - множества входных и выходных воздействий, являющихся частью универсума.

4. Подсистемы 5, рассматриваемой ТС, имеющие пустые множества входных и выходных воздействий, т.е. примитивные категории семантического

графа, рассматриваются как отдельные ТС, не имеющие связей с моделируемой ТС.

5. Подсистемы рассматриваемой ТС, имеющие пустое множество входных воздействий, т.е. подсистемы, описывающие эффект «излучение», рассматриваются как отдельные ТС, выходные сигналы которых поступают на входы подсистемы I.

6. Подсистемы Б, рассматриваемой ТС, имеющие пустое множество выходных воздействий, т.е. подсистемы, описывающие эффект «поглощение», рассматриваются как отдельные ТС, на входы которых подаются выходные сигналы подсистемы О.

7. Для подсистем, соединенных между собой более чем одной связью, вводится понятие «составная связь», в котором учитываются О*, вce составляющие ее связи.

8. Для устранения перекрестных связей между подсистемами введено следующее правило:

((с1(а,<аь)> 0 & ¿(а^а^О & 1(а£ай> 0 & ¿(а}<а)>0) V

(<Л(ак<а)> 0 & й(ак<а)>0 & ¿(а,<а)> 0 & с{(а,<а/>0))=>

Таким образом, полученная модель структуры системы обладает всеми необходимыми признаками нечеткой решетки и на нее можно распространить множество всех свойств нечетких решеток, что предоставляет удобный инструмент для анализа структурных свойств построенной модели.

Мера нечеткости описания системы

Для измерения степени неопределенности информации о системе, описанной нечеткой моделью Г2 =(Х, У, Б), где 5 - нечеткий семантический гиперграф, интерпретирующий структуру системы: £ = (Б^ Я, р), Я - множество типов соединения подсистем и двухместный нечеткий предикат

инцидентности, определенный для всех пар и принимающий

значения из интервала [0,1], введено понятие нечеткой энтропии, задающей, отображение Н: 0—>[0, оо]. При этом, чем больше в е л и ч й^^т е м больше неопределенности в описании системы. Мера нечеткости определяется однозначно: Н(С2) = - ^,р(г)1о%г р(г), где р(г) характеристика нечетких связей в

системе.

Модель внелингвистического синтеза описания ТС

Рассмотрим грамматику позволяющую при помощи

полученного языка описания ТС порождать и распознавать правильно построенные формулы данного языка. Для этого определим множество терминальных символов следующим образом: Т= /5/, ..., Бц, 8}, где Б/, Бг,..., 5дг - элементарные подсистемы, 8 - тип соединения подсистем. Множество нетерминальных символов где - цель грамматики (структура

ТС), 5 - подструктура, 5, - элементарная подсистема структуры. Система продукций будет содержать следующие правила: 5,; 5, -^5/1 |... 1

В работе показано, что построенная синтактико-семантическая модель при соответствующей интерпретации цели позволяет анализировать и синтезировать произвольные структуры ТС.

Формализация описания процесса проектирования

Для описания требований к проектируемым системам X строится алфавит выражения требований ..., все символы которого несравнимы.

Над вводится операция сцепления слов превращающая его в полугруппу G. Построенная структура позволяет описывать все типы требований при помощи текстов на языке алгебры высказываний. В соответствии с принятой терминологией, б = (Е, ®) называется пространством обликов систем с частичным порядком •••£>чг), если первое слово является

следствием второго, т. е. существует слово ...Е^,) такое, что

Для подтверждения принятых допущений можно обратиться к формулированию цели на ограниченном естественном языке, используемом в технической документации, для которого характерно ограниченное использование таких лингвистических конструкций, как референция и эллипсис, что делает его структуру близкой к линейной.

Анализ процесса проектирования моделируется нечетким сюръективным

отображением сопоставляющим каждому слово

содержащее признаки х и только их. Тогда обратное отображение соответствует

оператору проектирования:

Если существует отображение (р, то оно порождает эквивалентность (для которой множества служат смежными классами) подсистем, обладающих заданными признаками. Поскольку является структурой (решеткой), то заданный на ней частичный порядок может быть использован для определения частичной упорядоченности при комбинирования

подсистем со сравнимыми выходами. Построенная факторизация пространства систем порождает множество вариантов построения структуры проектируемой системы, т.е. может использоваться для декомпозиции цели проектирования и формирования подзадач разработки одной из построенных альтернатив. Таким образом, проектирование рассматривается как многоитерационная задача формирования модели цели, построения декомпозиции пространства систем с установлением возможных связей до устранения всех разрывов в структуре системы или удовлетворения требований к ее структуре, заданных проектировщиком.

В работе сформулирован подход к формальному описанию интеллектуальной мультиагентной системы проектирования с использованием методов общей алгебры и топологии.

Определено следующее множество операций над понятиями:

• операция построения пространства обликов система: 1/хВх8е —

• оператор анализа целиф|: и*Е—» {¡в, где£/е -дерево цели;

• оператор приведения целифг: (7х £/£—» (?£, гдеС?£ - приведенная цель;

• оператор проектирования у: Gex.Sc —> {Бе}^, где Е - последовательность символов алфавита Е, {ЗД^ — факторизация множества элементарных подсистем относительно свойств задающая топологическое пространство на множестве понятий предметной области РР;

• опера тон ]Э,р-е>с9ьр о е н и я пространства прообразов агентных систем {ЭДе факторизацией множества объектов на подмножества, удовлетворяющие поставленной цели.

Формализация процесса проектирования представлена при помощи структурной схемы (рис. 1)

Рис.1.

Для ограничения количества рассматриваемых вариантов структуры проектируемого объекта определена метрика пространства как расстояние р£,{$£■*) = 1— Щ,(>£*) элемента от цели для ограничения множества рассматриваемых элементов сферой радиуса е. Приведенная цель проектирования Се определяет множество сфер радиуса е в пространстве

Рр. Очевидно, что если пересечение построенных сфер не пусто *0, то

существует как минимум один элемент, описанный в предметно-ориентированной базе, удовлетворяющий всем требованиям и дальнейший синтез не требуется. В противном случае, для продолжения синтеза преобразуем полученное пространство оператором ю. Полученное разбиение множества объектов на подмножества задает топологическое пространство, элементами которого являются {БеУс, находящиеся в отношении г0 . Тогда объединение проекций свободных воздействий элементов пространства порождает модель цели для следующей итерации горизонтального синтеза.

Третья глава посвящена формализации семантики текста при автоматизации слабо структурируемых процедур в процессе синтеза информационных систем. В данной модельной интерпретации показано единство методов формального описания структурных элементов технических и информационных систем. Информационная система как объект проектирования может рассматриваться как подкласс ТС, поэтому построенная в гл.2 формальная система может быть конкретизирована при моделировании информационных систем. Показав истинность модельной интерпретации

формальной системы в терминах заведомо истинной теории, мы докажем ее непротиворечивость (с точностью до теоремы Геделя, учитывая нечеткое расширение формализации).

В работе рассматривается интегрированный процесс синтеза структуры и структурного управления системы автоматизированного управления. Предложенная интеграция используется для увеличения степени гибкости СУ с изменением структуры объекта управления. Это позволяет повысить эффективность функционирования системы автоматизации управления за счет оптимального распределения нагрузки и динамического определения структуры системы управления в сложных ситуациях (отказа части узлов, или расширения и изменения структуры управляемой информационной инфраструктуры).

Процесс синтеза структуры информационной системы рассмотрен как итерационный многоуровневый процесс последовательного приближения разрабатываемой модели к поставленной задаче проектирования. Наиболее часто выделяют три уровня проектирования: уровень концептуального, логического и физического проектирования.

Вариант изоморфизма уровней синтеза структуры технической системы и системы управления показан в таблице 1.

Таблица 1. Соответствие уровней проектирования ТС и СУ

Уровень синтеза для стс Уровень синтеза для СУ Содержание уровня

Гиперуровень Синтез принципов и алгоритмов управления Потоковая структура системы - согласование входов и выходов

Функционально-физический Уровень функций, задач, операций Преобразование состояний, наполнение правилами

Конструктивно- функциональный уровень Синтез структуры на уровне отдельных элементов системы управления Согласование интерфейсов

На основе анализа литературы выделен набор абстрактных примитивов построения информационного процесса (ИП): генерация, рецепция, кодирование, передача, считывание и реализация, редупликация информации, для которых определена потоковая структура. Тогда управляемый ИП представим в виде семантического гиперграфа, отображающего структуру информационного взаимодействия абстрактных примитивов ИП.

Объект управления представлен как сложная динамическая система 0={Т, 2, X, У), где Т— множество моментов времени, 2 - множество состояний, X — множество входных управлений, У - множество выходов системы. Задача управления сводится к совокупности задач определения состояния на

основании вектора выходных координат У=(уи у2, ..., уц) и выработки управляющего воздействия.

Система управления, представленная как совокупность совместно целенаправленно функционирующих распределенных объектов, описана тройкой =(Х, У, Б), (см. гл.2). - множество элементарных подсистем, определяемых пятеркой:

= (Х„ У„ 0„ сг„/),

где Х„ У, - множества входов и выходов соответственно, О, - информационное состояние, (Г, - выходная функция; /, - свертка информации о состоянии объекта управления. Выходная функция (сг,:0,-><Х,—>У,) определяется композицией oтoб,л•;'ль'í"IIт;гй• „ „ ,, ,,

Функция свертки информации ({.•.О.хХ,—* У.) задается сходным образом:

V,: О ,-»00°г»У,.

Иерархичность системы управления поддерживается функцией свертки для агрегирования информации о состоянии объекта управления при передачи системе управления верхнего уровня.Типичная структура функций системы управления представлена на рис. 2.

Модель информационного состояния системы О, включает три части:

• внутренняя информация

сР - часть модели ПО, отражающая сведения системы о среде, возможности поведения системы и ее назначении;

• отображающая информация

сР — сведения о системе и среде, характеризующие их в каждый конкретный момент времени;

• управляющая информация Ои - совокупность сведений, передаваемых от управляющей подсистемы к объекту управления и влияющих на его поведение.

Построенная формализация допускает реализацию процесса синтеза СУ с использованием многоагентной технологии.

Рис. 2. Структура системы управления

Модель многоагентной системы

Пространство агентов представленно в виде многоосновной алгебраической системы где - множество

агентов, используемых при синтезе, множество классов агентов, -семантический гиперграф - решетка кооперации, Т - множество типов взаимодействия агентов, £ - язык обмена сообщениями в многоагентной системе, - множество отношений между агентами, - множество операций, определенных над агентами. Основой системы является объединение

Р^иСиТОги!.

Агент включает набор свойств, или качеств, позволяющих интерпретировать некоторые сущности из модели предметной области, и набор правил поведения, позволяющих агенту предпринимать активные действия для достижения поставленных целей.

Элемент множества агентов (отдельный агент), описан в виде Рл~(раг

Здесь - исходная система агента, представляющая модель объекта из предметно-ориентированной базы или другого объекта с обозначенными множествами входных и выходных воздействий, представителем интересов которого агент является, в частном случае, Од'еЗг; г' - состояние агента, определяемое как набор значений характеристик оа'\ с' — класс агента, - указатель положения агента в пространстве, О -

процедура переговоров с агентами, находящимися на том же уровне пространства и, с целью установления коммуникаций (модель кооперации агента).

Агент может представлять как модель цели, отдельную подсистему

так и множество агентов, представляющих подсистемы или множества других агентов.

Класс агента Сд определим следующим образом: С а = (С^, Ст, М„),

где С^ = {с 1, С2, С)} - наименование класса; Ст - множество типов взаимодействия, поддерживаемых агентами данного класса; Ма - модель ментальных характеристик агента (описание позиций и устремлений агента в процессе синтеза, накладывающих ограничения на процесс установления коммуникаций с другими агентами и поведение агента в процессе достижения поставленной цели).

Выделение классов агентов соответствует определению выполняемых агентом ролей и поддерживаемых взаимодействий.

Для решения задач проектирования будем выделять три класса агентов: ААЦ- агент абстрактной цели (оа' — Е),АКЦ- агент конкретной цели (оа'-АР - агент реализации (оа' = ¿ь). Иерархия взаимодействия классов агентов может быть представлена следующей схемой (см. 3).

Для определения ментальных состояний агента используется семантика возможных миров в СТЬ-логике. Структура ментальных характеристик агента представлена с помощью модели Крипке: М=(}У, Е, I/, В, С, I, Ф), где Ж -множество миров, Е - множество типов событий, £/■- множество формул, В, G, - отношения, отображающие текущую ситуацию на множество достижимых

миров (убеждений, желаний и намерений) агента (В, в, I: ™-»2ф)т Ф -множество атомарных высказываний.

Элемент м* множества миров ¡V описывается четверкой: Л„,

где Т„ — множество моментов времени, в которых существует мир,, -частичный порядок на £„, и задают отображения Т„хГ„—>Е и определяют исходы событий, произошедших между двумя моментами времени.

_____у подмножество ¡ААП(Еп)\ __► соединение

Рис. 3. Структура взаимодействия агентов среды проектирования

В множестве отношений 'определены множества нечетких отношений

эквивалентности Л и нечетких отношений частичного порядка Р на Отношения могут задаваться как между элементами внутри выделенных подпространств, так и между элементами различных подпространств и непосредственно между самими частями пространства, т. е. задают топологию.

Каждая итерация изменения состояния среды проектирования состоит из следующих этапов:

-каждый из элементов построенного множества комбинаций

объектов делегирует полномочия отдельному агенту;

-множество агентов, представляющих объекты данной комбинации {■?£:} £, образует подпространство 9М'.

Агенты одной части пространства пытаются построить

кооперативную структуру относительно комбинации множеств свободных входных и выходных воздействий.

В случае невозможности продолжения кооперации, каждая из кооперативных структур порождает модель цели, делегируемую свободному агенту проектирования.

В случае невозможности участия в кооперативных структурах агент порождает новое пространство агентов в соответствии с моделью цели.

В работе рассмотрена модель ментальных характеристик агента проектирования, реализующего последовательность действий по достижению цели проектирования.

В четвертой главе описана формализация лингвистического этапа при формировании естественно-языкового сопровождения процесса автоматизации синтеза структур сложных систем. Рассмотрены следующие вопросы: определение типа информации, содержащейся в формируемом тексте; выбора структуры текста; состав и структура лексических единиц тезауруса; синтаксическая модель предложения, описывающего структуру ТС; преобразование нечеткой решетки в лингвистический семантический граф; линеаризация семантического графа и отображение его в модель предложения; согласование лексем; алгоритмическая реализация рассмотренных формализмов.

Определение типа отображаемой информации

Уровень и структура информации, содержащейся в ЕЯ-тексте зависит от типа пользователя интеллектуальной среды. Уровень администратора предполагает необходимость доступа к максимуму информации о процессе проектирования, а также используемых алгоритмах и процедурах. Для этого типа пользователя нет необходимости в формировании ЕЯ-текстов, достаточно выдать протокол синтеза с указанием имен процедур и моделей данных в формализованном виде. Неквалифицированного пользователя интересует только наиболее доступное описание технической системы. В этом случае предполагается целесообразным формирование текста близко к привычной проектировщику формуле изобретения. Наибольший интерес и наибольшую сложность представляет процесс описания этапов синтеза ТС для квалифицированного пользователя. В этом случае возникает потребность в ЕЯ-описании структур различного уровня. В описании гиперструктуры (потоковой функциональной) должна содержаться информация о гиперэлементах и связях между ними. Особую сложность представляет лингвистическая реализация топологии структуры: типов соединения подсистем на гиперуровне, описание разрывов в структуре. Очевидно, что такой объем информации нельзя включить в одно предложение русского языка без потери простоты восприятия. Следовательно, необходимо разработать модель синтеза связного текста или внести в предложение естественного языка дополнительные символы.

Вопрос формирования состава информации, содержащейся в тексте (вопрос глубинного синтеза) рассмотрен в главе 2. Очевидно, что для формирования ЕЯ-описания ТС этот состав информации является избыточным с точки зрения представления математических зависимостей (например, "матрица нечеткой инцидентности"), и недостаточным с точки зрения лексического состава. В то же время, состав представленной здесь информации достаточен для формирования тезауруса.

Формирование тезауруса

Под тезаурусом понимается терминологический словарь, включающий в себя терминологию в области проектирования технических систем конкретной предметной области, а также в области общефизических и общеинженерных знаний. Состав тезауруса формируется из модели предметной области, описания элементарных ТС, вещественных, энергетических и информационных потоков и их взаимодействия в синтезированной структуре ТС. В качестве языка описания словаря используется одна из распространенных в лингвистике схем (Рис.4). Лексический состав термина описан при помощи формы Бекуса-Наура.

№ термин семант. множитель № термин частота дескриптор —»-»-1*-»-» -►

Рис.4 Структура словарной статьи.

Модель текстообразования

Модель текстообразования предназначена для формирования ЕЯ-описания структуры ТС из предположения, что смысловой компонент определен нечеткой решеткой, описанной в главе 2. На первом этапе моделирования формируется лингвистический семантический граф структуры, отображающий заданные семантические отношения между элементарными подсистемами, через отношения между лексемами и группами лексем. Переход к лингвистическому семантическому графу не является однозначным и определяется как результат нечеткой факторизации лексем тезауруса. Определены следующие группы отношений: отношения между событиями, отношения между понятиями, отношения между понятиями и событиями, отношения между понятиями и характеристиками и между событиями и характеристикам, отношения между характеристиками.

Под синтаксической моделью понимается формальное описание процедкры отображения лингвистического семантического графа в правильно построенное предложение русского языка. Модель представляется в виде расширенного РС-автомата:.^=('X, М, М„ X,1, Хо, Х^, где А!" - множество входов вида - элемент множества лингвистических отношений,

элементы тезауруса; М - множество вершин в морфологической структуре; Ms - множество словосочетательных элементов; Ъ - множество состояний, определяемое как множество образуемых словосочетаний; Хо - начальное состояние ( пустая строка), X/- конечное состояние ( правильно построенное предложение), I- переходное отображение (и X хХхМ хМ,—>Х). Входная цепь в автомат формируется в результате линеаризации лингвистической семантической сети. Для этого используется транслирующая КС- грамматика над факторизованными множествами элементов тезауруса и лингвистическими отношениями, содержащая тридцать восемь правил-продукций.

Морфологический синтез

Для морфологического синтеза применен декларативный метод как менее трудоемкий и более быстрый, так как при этом используется подмножество естественного языка, характеризующееся относительно небольшим объемом словаря и ограниченным количеством омонимов для каждой словоформы.

Морфологические знания представлены в виде семантического графа <7„,= (М, Нт, Qm), где М - множество вершин двух соответствующих типов: а основы, значащие словоформы и соответствующие им наборы морфологической информации; д - отношения (полученные в результате факторизации отношений между элементами тезауруса) и соответствующие им наборы морфологической информации; Кт - множество ребер, отражающих отношение инцидентности между вершинами первого и второго типов, - предикат инцидентности.

В пятой главе, показана реализация и применение программно -методического комплекса естественно-языкового сопровождения автоматизации слабоструктурируемых процессов в проектировании

Описание программного комплекса

В целях программной реализации рассмотренных формализмов ЕЯ-синтеза, описан состав и структура базы знаний, имеющей следующие основные компоненты: а) семантический; б) синтаксический; в) морфологический и словообразовательный. Семантический компонент содержит знания, необходимые для формирования лингвистического семантического графа, а именно:, тезаурус, имеющий описанную выше структуру, классы лексем и отношений, а также систему правил приписывания объекта (лексемы или совокупности лексем) соответствующему классу. Синтаксический компонент содержит знания, необходимые для линеаризации семантического графа. Морфологический и словообразовательный компоненты представляет собой базу данных, содержащую наборы словоформ с комплексом морфологической информации. Для заполнения морфологической базы используются основы лексем тезауруса.

Описана архитектура лингвистического процессора, включающего в себя три главных функциональных блока: работа с базой знаний, синтез ЕЯ-описания и блок самообучения.

Разработано алгоритмическое обеспечение выделенных этапов структурного синтеза ТС: формирование технического задания в виде модели цели на основе дерева требований и ограничений, предъявляемых к техническим устройствам (или иным объектам, подлежащим формированию) конкретной предметной области; синтез гиперструктуры на основе базы потоковых элементов и древовидных баз входных и выходных воздействий; синтез физической функциональной структуры на основе полученной гиперструктуры, базы физических элементов и баз входных и выходных воздействий; синтез конструктивной функциональной структуры на основе физической структуры и базы физических элементов.

Алгоритм вертикального синтеза использует понятие двухуровневого элемента универсального множества входных и выходных воздействий и информационно обеспечен соответствующими структурами данных. В основе его лежит понятие вакантной подсистемы. При переходе на следующий уровень каждая вакантная подсистема принимается за модель цели для горизонтального синтеза. В зависимости от количества вакантных подсистем, осуществляется синтез принципиально нового или модернизируемого технического решения. Анализ синтезированной структуры ТС производится по И/ИЛИ группе критериев.

Примеры использования программного комплекса

В работе рассмотрены примеры структурного синтеза вибрационных систем с использованием разработанных формализмов и алгоритмов. Отражены следующие вопросы: формирование предметно ориентированных баз знаний; примеры формирования технических заданий для синтеза вибрационных систем; примеры синтеза различных типов структур ТС.

Настройка интеллектуальной среды на предметную область вибрационных систем заключается в формировании баз данных и знаний гиперэлементов, конструктивных элементов, а также модели требований и ограничений к вибрационным системам. Для синтеза вибрационных систем используются воздействия энергетического и информационного типа. Описан вариант классификации энергетических потоков, в котором акцентируются виды энергетических воздействий, характерные для структур вибрационных систем. Модель требований и ограничений к вибрационным системам построена в соответствии со следующим принципом классификации. Выделяются два основных класса критериев: критерии функциональной эффективности и критерии экономической эффективности. Критерии функциональной эффективности подразделяются на подкласс, определяющий функциональные возможности, и подкласс, определяющий динамические характеристики вибрационных систем. Критерии экономической эффективности разделяются на эксплуатационные и технические показатели. В приложении приведена модель требований и ограничений к синтезируемым вибрационным системам.

Описаны поэтапно синтез цепочной структуры пневматического вибровозбудителя на гиперуровне, синтез электромагнитного вибровозбудителя, древовидные структуры электромагнитного вибратора, генератора механических колебаний ( на основе гиперструктуры, имеющей несколько вакантных подсистем), синтез структуры с управляющим воздействием (вибратор для уплотнения бетона), сложной структуры (пневматический вибровозбудитель, обеспечивающий получение пространственных колебаний, характеризующихся одновременно величиной импульса и момента).

В работе приведены примеры формирования текста, описывающего промежуточные этапы синтеза ТС. Результат синтеза КФС описан следующим текстом:

"Поток кинетической энергии средней интенсивности преобразуется в потенциальную энергию рабочей среды средней интенсивности посредством жесткого основания, связанного с деформируемой полостью, выполненной в виде резинокордной оболочки Затем разделяется на два потока при помощи дроссельного трубопровода, выполненного с переменным проходным сечением Один из образовавшихся потоков потенциальной энергии преобразуется в кинетическую энергию колебаний малой интенсивности амортизируемого объекта при помощи верхнего жесткого основания деформируемой полости, а другой преобразуется в тепловую энергию высокой интенсивности при помощи недеформируемой полости "

Рассмотрено применение построенных формализмов описания систем структурного синтеза к решению задачи проектирования автоматизированных систем управления сложными информационными процессами на примере предоставления информационных услуг на предприятии

телекоммуникационной отрасли.

На основе анализа множества воздействий построен алфавит Н формирования текстов на языке алгебры высказываний, описывающих входные и выходные воздействия модели цели. Символам алфавита соответствуют узлы и листья соответствующих деревьев классификации потоков информации. Выделено три уровня управления ИП: процессный уровень (управление отдельными ИП), уровень сервисов (управление на уровне комбинации ИП для решения конкретной задачи), уровень бизнес-процессов (управление на уровне объединения услуг в процесс создания некоторой ценности). СУ каждого из уровней генерирует агрегированную информацию, поступающую на соответствующие рецепторы СУ верхнего уровня. Наполнение базы знаний РР среды проектирования осуществляется фреймовыми моделями

элементарных подсистем управления 5,.

Для ограничения множества рассматриваемых на следующей итерации альтернатив использована энтропийная оценка: в качестве цели выбираются такие структуры, успешное заполнение которых приводит к уменьшению энтропии модели синтезируемой системы.

Результаты работы использовались при создании АСУ ИП расчетного центра ЗАО «Волгоград-GSM». Применение системы позволило построить формализованную модель информационных процессов. Синтезированная на ее основе СУ позволила повысить качество управления процессами

Рис. 6. Пример структуры синтезированной СУ предоставления информационных услуг. Оценка проводилась по следующим

показателям: объем диагностирования (+4), полнота диагностирования (+80%), время диагностирования (-70%), глубина диагностирования, степень автоматизации (+0,01). В качестве ОУ для проектирования использован ИП «Оценка CDR», на основе анализа которого сформулировано задание проектирования, описываемое предложением. В процессе проектирования было сформировано два варианта структуры СУ, что позволило экспертам предприятия выбрать наиболее удовлетворяющий поставленным задачам вариант реализации СУ (рис. 8). Применение системы позволяет оперативно оценивать затраты на управление внедряемыми ИП с учетом имеющихся технических средств и нагрузки оператора СУ. Для построения MAC применялись архитектура FIPA и пакет NRC FuzzyJ.

При помощи лингвистического процессора, синтезированная структура описана следующим текстом: «СУ состоит из трех рецепторов, воспринимающих выходные потоки информации ОУ, первый us которых оценивает задержку появления файла на выходе ИП, второй анализирует формируемый ОУ журнальный файл на предмет наличия заданных сообщений, третий рецептор проверяет значение полей записей в БД, формируемыхОУ. Рецепторы агрегируют диагностическую информацию и каждый из них выдает поток агрегированной диагностической информации. Четвертый информационный поток графических сообщений, генерируемый ОУ, воспринимается оператором СУ. Оператор воздействует на графический интерфейс СУ для передачи воспринятых информационных воздействий. Графический интерфейс формирует поток агрегированной диагностической информации. Четыре потока агрегированной диагностической информации воздействуют наэлемент «Агрегатор 1», который формирует управляющее воздействие и информационное воздействие. Управляющее воздействие поступает на вход эффектора, формирующего сигнал, подаваемый на вход ОУ. Второе управляющее воздействие на ОУ формируется элементом воспринимающим действия пользователя в графическом

интерфейсе. Информационное воздействие обрабатывается преобразователем, формирующим два потока информации, в одном из которых передаются сообщения системе управления верхнего уровня, во втором передаются сообщения электронной почты с описанием текущего состояния ОУ, которые преобразуются подсистемой «Почтовый клиент» и подаются на вход оператора СУ».

И отдельно ДЛЯ оператора СУ: «В процессе управления ИП Оператор руководствуетсярезультатами визуального наблюдения за проявлениями главного окна ИП и информационными сообщениями, получаемыми через приложение почтового клиента. На основе поступающей информации оператор выполняет действия в графическом интерфейсе системыуправления для фиксации результатов наблюдения и в рабочем месте PMi для модификации входного информационного потока ОУ«задание на оценку» в соответствии с технологической инструкцией».

В шестой главе рассмотрен вопрос использования естественного языка при проектировании программного обеспечения.

Возможно два способа решения данной задачи: формализация синтеза текста, описывающего структуру программного обеспечения как информационный процесс; или разработка методики, улучшающей процесс восприятия текста программы разработчиком в процессе программирования.

Задача ЕЯ-сопровождения процесса формирования структуры программного обеспечения решается на основе разработанных формализмов формирования смысла и текста при синтезе систем управления. При этом

программная система как объект проектирования рассматривается как подкласс информационных систем. В данном случае структура программного обеспечения определяется как объект управления. Это позволяет повысить наглядность ЕЯ-сопровождения проектирования во время отладки программного текста за счет динамического определения структуры программной системы в ситуациях отказа отдельных процедур.

Процесс синтеза структуры программной системы (СПС) представим как итерационный многоуровневый процесс последовательного приближения разрабатываемой модели к поставленной задаче проектирования. Вариант изоморфизма уровней синтеза системы управления и программной системы рассмотрен в Таблице 2

Таблица 2. Соответствие уровней проектирования СУ и СПС

Уровень синтеза для СУ Уровень синтеза для СПС Содержание уровня

Синтез принципов и алгоритмов управления Синтез принципов и алгоритмов управления Процедурами Потоковая структура системы - согласование входов и выходов

Уровень функций, задач, операций Уровень функций, задач, операций, реализующих процедуры Преобразование состояний, наполнение правилами

Синтез структуры на уровне отдельных элементов системы управления Синтез структуры на уровне отдельных функций, используя стандартные элементарные структуры Согласование интерфейсов

В данном случае нечеткость информации связана с определением цели проектирования. Алгоритм - цель проектирования - определяется как нечеткая система О =(Х, У, Б), где X и У - множества входных и выходных воздействий, являющихся частью универсума, содержащего наименования информационных потоков и их нечеткие характеристики; Б - нечеткий семантический гиперграф (нечеткая решетка), интерпретирующая структуру системы, ^ = К, р), Я множество типов соединения подсистем и р - двухместный нечеткий предикат инцидентности, определенный для всех пар и принимающий

значения из интервала [0,1] Нечеткие подсистемы Бц интерпретируются как базовые структуры алгоритмизации: линейная, развилка, цикл и т.п. Построенная в гл.2 -3 система синтеза позволяет получать описания структуры различной сложности. При этом механизм вложенности подсистем реализуется как технологией заполнения вакантных подсистем, так и выбором типов подструктур. Механизм вертикального синтеза отражает принцип структурного программирования сверху-вниз. Построенная формализация допускает реализацию процесса синтеза СПС с использованием многоагентной технологии, описанный в гл.2-3.

Вместе с тем, приведенная выше формализация является излишне громоздкой при разработке (или применении созданного) программного обеспечения.

Нам представляется более перспективным второе направление использования естественного языка в процессе проектирования программного обеспечения - разработка методики, улучшающей процесс восприятия текста программы разработчиком в процессе программирования на основе двухуровневого программного обеспечения. Верхний уровень - язык, содержащий естественно--языковые конструкции, улучшающие процесс восприятия программного кода, нижний уровень - известный язык программирования с его библиотеками и транслятором. В этом случае важным моментом является выбор языковых конструкций, подлежащих моделированию на верхнем уровне (препроцессоре).

В результате анализа процесса восприятия текста человеком, сделан вывод о том, что, для языков программирования необходимо учесть следующее: структура предложения языка программирования должна максимально совпадать со структурой предложения естественного языка;

необходимы развитые средства использования контекста; необходимы дополнительные (помимо простого форматирования) синтаксические средства логической разметки текста;

основой алгоритмического языка должен служить родной язык проектировщика.

Структура предложения естественного и алгоритмического языков

К наиболее существенным проблемам, связанным со строгим синтаксисом, искусственных языков, относятся конструкции обращения к свойствам и методам объекта и оформление вызовов методов.

В работе предложен механизм реализации следующих нотаций (варианты записи) референции:

традиционный порядок: хозяин - хозяин -... - хозяин - свойство/метод; обратный порядок: свойство/метод - хозяин -... - хозяин. При записи вызова метода возникает проблема адекватного расположения и оформления вызова и его аргументов. Традиционный порядок - имя метода - является удачным

решением только в математических выражениях, но при использовании вызова функции в качестве отдельного оператора, в условии или в качестве аргумента, такая нотация является не самой удобной для чтения. В работе предусмотрены следующие варианты оформления вызовов: традиционная нотация; с постопределением аргументов; с произвольным размещением аргументов -аргумент|,..., аргумент* имя метода аргумент^,..., аргумент,,.

Использование контекста в программе

Характерной чертой любого естественного языка являются развитые средства использования контекста. В работе предлагается использовать в алгоритмических языках

анафорические конструкции. Анафорическое обращение состоит из двух основных частей: антецедента и номината (Рис.9). Антецедент - это предварительное упоминание в тексте некой информации. Номинат - это элемент, который

инициирует поиск, по определенным критериям, уже имеющейся в тексте информации :

Создать ¡основное окно приложения!. Развернуть |его| на весь экран ч_^_^ и^

Антецедент Номинат

Рис. 9. Анафорическая конструкция

Номинат анафорического выражения может быть записан несколькими способами. Во-первых, с помощью местоимения он (или, соответственно, она, оно, они). В этом случае происходит поиск последнего упоминавшегося объекта, который удовлетворяет контексту (окружению) номината. Для языка программирования это обращение к определенному объекту. Данный вариант номинации единственный, не предполагающий явное упоминание типа, но эта трудность легко преодолевается с помощью более детального анализа окружения номината. Второй способ - указать тип искомого объекта и его отношение к ранее упоминавшемуся: квантор - множество объектов.

Анафорические выражения и дескриптивные референции позволяют работать не с одним объектом, а с их множеством. При этом такие множества объектов гибко определяются с помощью дескриптивных референций, а анафорические выражения позволяют повторно их использовать, обращать или усекать. Это позволяет избежать использования индексов и итерационных конструкций, уменьшает избыточность кода, делает его более компактным и понятным. На использование множеств объектов накладываются ограничения: такие множества могут быть использованы в качестве владельца свойства, только если данное свойство стоит в левой части присваивания; методы могут вызываться только в качестве отдельных операторов.

Инструменты определения и манипулирования множеством являются мощным средством при работе с большим количеством объектов и могут найти себе применение в объектно-ориентированных языках нового поколения.

Кроме того, вариантом повторного использования контекста является применение нескольких «сцепленных» вызовов метода.

Дескриптивная референция

Привлечение дополнительной контекстной информации позволит улучшить качество кода. Набор основополагающих характеристик объекта позволяет не только однозначно его идентифицировать, но и сообщает читателю наиболее важную текущую информацию об объекте. Более того, обычно человек предпочитает знать суть объектов, а не их идентификаторы.

При использовании таких конструкций в языках программирования, необходимо определить множество объектов, к которому относится искомый объект (объекты), и значения определенных свойств, которые позволили бы

отличить его от других объектов данного множества. В качестве множества можно использовать типы объектов (т.е. множество всех объектов такого типа, находящихся в данной области видимости) или массивы объектов. При этом рекомендуется учитывать иерархию объектов (т.е., при указании в качестве множества типа объекта, все производные от него объекты также используются), или не учитывать её (т.е. приведение к базовому типу не используется).

Наиболее целесообразно использовать свойства следующих типов: логического, перечислимого типа, целочисленного. Использование чисел (в том числе и вещественных) неоправданно, так как плохо укладывается в структуру однородного определения и ухудшает читаемость текста.

Свойства всех остальных типов не желательны для использования в дескриптивной референции, так как конструкции вида свойство-значение плохо соответствуют структуре однородного определения и снижают качество текста. Для того чтобы повысить гибкость определения описания объекта необходимо пользоваться дополнительными средствами естественного языка -сочинительными конструкциями.

Сочинительные конструкции

Сочинительные конструкции выступают в качестве маркеров-разделителей, обозначая границы отдельных логических блоков. Их также используют в качестве логических операторов, которые манипулируют информацией и объектами в тексте (точнее операторы логики являются их «потомками»). Все это делает сочинительные конструкции одним из наиболее мощных средств, применение которого в языках программирования позволит улучшить качество кода.

Реализация всех возможных сочинительных конструкций затруднительна и нерациональна (для языков программирования), поэтому имеет смысл ограничиться небольшим числом операторов, оптимально подходящих для описанных выше задач. Необходимо исключить все разговорные конструкции, а все дублирующие операторы (союзы) заменить одним (с последующей возможностью использования синонимов). В результате анализа были отобраны следующие виды сочинения: для сочинения аргументов: простое сочинение запятыми -

сочинение с завершающим союзом и - аргумент!, аргумент аргумент„./ и аргументу

для сочинения характеристик дескриптивной референции: простое сочинение запятыми,

сочинение с завершающим союзом и (или, да, зато, однако, хотя и т.д.), сочинение с завершающим союзом ,а (эквивалентно и), сцепленные связки, и...,и..., сцепленные связки ,или... ,или....

Использование естсствснного языка пользователя

В настоящее время основным языком компьютерных технологий остается английский. Подавляющее большинство языков программирования использует его в качестве прототипа. Такая ситуация удобна для англоговорящих программистов, но является источником трудностей и значительного числа ошибок для разработчиков, говорящих на других языках. Это связано не столько с непониманием отдельных терминов, сколько с различиями в структуре английского и родного языка разработчика. Поэтому, в качестве прототипа рационально использовать родной язык пользователя. Для этого в состав транслятора необходимо включить лингвистический процессор.

В работе описана формализация транслятора, основные алгоритмические и программные решения предложенной методики.

Разработанный язык "Стимул" и транслятор с него в Паскаль используется в процессе обучения основам алгоритмизации в Волгоградской гимназии №9, в Волгоградском технологическом колледже, а также при изучении основ трансляции в ВогГТУ.

В приложении приведены материалы о внедрении результатов диссертационной работы, а также материалы справочного и иллюстративного характера.

ОСНОВНЫЕ РЕЗУЛЬТАТЫ РАБОТЫ

1 .Разработана квазиаксиоматическая теория, описывающая процесс синтеза сложных систем при автоматизации слабо структурируемых процедур на начальном этапе проектирования технических, информационных и программных систем, отличающаяся комплексным использованием оригинальной методики взаимодополнения методов четкой и нечеткой математики, системного анализа, теории управления, мультиагентных технологий и технологий поискового конструирования. Это позволило впервые получить глубинную модель текста, отражающую процесс структурного синтеза на начальном этапе проектирования.

2.Разработана модель текстообразования, реализующая процесс преобразования смысла, представленного в виде нечеткого семантического графа, описывающего слабо структурируемую систему на различных уровнях декомпозиции, в текст, предназначенный для естественнно-языкового сопровождения слабо формализуемых процедур на начальном этапе проектирования технических и информационных систем.

3.Показано, что представление смысла в виде нечеткой семантической структуры позволяет использовать известные лингвистические методы для формирования естественно-языковых конструкций.

4.Разработана методика использования естественно-языковых конструкций в процессе проектирования программных систем, отличающаяся использованием принципа двухуровневой организации программного обеспечения: исходный язык, основанный на естественном, - традиционный алгоритмический язык. Для реализации предложенной методики разработан

объектно-ориентированный язык программирования, использующий различные конструкции естественного языка: изменяемые формы слова; многословные идентификаторы; гибкий синтаксис, допускающий различное написание оператора; анафорические конструкции, применяемые для привлечения контекста; дескриптивные референции, для использования дополнительных сведений о данных программы; сочинительные конструкции. Реализован транслятор с описанного языка в Паскаль.

5. Разработан и апробирован программно-методический комплекс, предназначенный для обеспечения выделенных процедур естественноязыковой коммуникации при автоматизации начальных этапов проектирования технических, информационных и программных систем.

6. Адекватность построенной формализации поставленной задаче подтверждена результатами работы программно-методического комплекса. На основе построенных формализмов с использованием программно-методического комплекса получены естественно-языковые описания технических и информационных систем, используемые в учебном процессе в высшем, средне-специальном и среднем звене системы образования для обучения начальным навыкам проектирования технических и информационных систем. В Волгоградском ЦНТИ, в ЗАО "West Call Communication" и в Волгоградв8М результаты работы программно-методического комплекса используются для естественно-языкового сопровождения начального этапа проектирования информационных систем, а также для обеспечения естественно-языковых коммуникаций при работе с базами данных.

ОСНОВНЫЕ ПУБЛИКАЦИИ ПО ТЕМЕ ДИССЕРТАЦИИ

Книжные издания

1. Заболеева-Зотова А.В. Лингвистические системы: модели, методы, приложения. Монография.- ВолгГТУ, 2004.- 220 с.

2. Заболеева-Зотова А.В Естественный язык в автоматизированных системах. Семантический анализ текстов. Монография. - Волгоград: ВолгГТУ, 2002.-228 с,

3. Заболеева-Зотова А.В Введение в системологию. Учебное пособие. -Волгоград: ВолгГТУ, 1999. -109 с.

4. Заболеева-Зотова А.В. Математическое обеспечение САПР, ч.2 Учебное пособие. - Волгоград: ВолгГТУ, 1998, - 72 с.

5. Заболеева-Зотова А.В, Камаев ВА. Санжапов Б.Х. Математическое обеспечение САПР, ч.1 Учебное пособие. - Волгоград: ВолгГТУ, 1997. - 72 с.

Статьи в рецензируемых журналах

6. Заболеева-Зотова А.В., Набока М.В. Моделирование процесса концептуального проектирования в целях

многоагентной системе \\ Информационные технолога^/^&^ОСНк11

< О» 300 иг

7. Заболеева-Зотова А.В., Набока М.В. Агентный подход к концептуальному проектированию технических объектов \\ Автоматизация и современные технологии № 6, 2004.

8. Попов М.Ю., Фоменков С.А., Заболеева-Зотова А.В. Реализация семантико-синтаксического анализатора естественного языка в системе классификации полнотекстовых текстов \\ Успехи современного естествознания №5,2004.

9. Заболеева-Зотова А.В., Пастухов А.Ю., Козлова Н.А., Сердюков П.В., Чернов С.А Задача автоматизированной категоризации текстов при создании Web-сайта \\ Автоматизация и современные технологии №6, 2003.

10. Заболеева-Зотова А.В., Пастухов А.Ю., Козлова Н.А., Сердюков П.В., Чернов СА LSA в гипертекстовых массивах \\Инновации №4(41-42), 2001.

11. Заболеева-Зотова А.В., Пастухов А.Ю., Козлова Н.А., Сердюков П.В.,Чернов СА Система оптимизации структуры Web-сайта \\ КомпьюЛог& Мой компьютер № 1, 2001.

12. Заболеева-Зотова А.В., Пастухов А.Ю., Козлова НА, Сердюков П.В., Чернов С.А Латентный семантический анализ: новые решения в IntemetW Информационные технологии №6, 2001.

13. Миляев Н.Ю., Заболеева-Зотова А.В. АРМ технического писателя: подходы к описанию технических систем \\ Информационные технологии №3, 2000.

14. Миляев Н.Ю., Заболеева-Зотова А.В. АРМ технического писателя: структура репозитория\\ Информационные технологии №5,2000.

15. Заболеева-Зотова А.В., Пастухов А.Ю., Козлова Н.А., Сердюков П.В., Чернов С.А Система оптимизации структуры Web-сайта \\ КомпьюЛог& Мой компьютер №1, 1998.

Статьи в сборниках трудов

16. Попов М.Ю., Фоменков С.А., Заболеева-Зотова А.В. Принципы работы и особенности реализации универсального семантико-синтаксического анализатора русского языка \\ Системные проблемы надежности, качества, информационных и электронных технологий: Материалы междунар. научн. Конф. И Российской научн. Школы.- М.: Радио и связь, 2004.

17. Заболеева-Зотова А.В., Набока М.В. Агентноориентированная технология структурного синтеза технических систем \\ Современные проблемы информатизации в технике и технологиях: Сб. трудов. Вып.8.-Воронеж: Центально-Черноземное книжное издательство, 2003.

18. Заболеева-Зотова А.В., Набока М.В. Применение агентно-ориентированной технологии к синтезу новых технических систем \\Системные проблемы качества, математического моделирования информационных и электронных технологий: Матер. Междунар. науч.-техн. конф. и Российской науч. школы \ Междунар. Акад. Информатизации и др.- М.: 2003.- Ч. 1.

19. Заболеева-Зотова А.В., Попов М.Ю., Фоменков С.А. Анализ семантической структуры и реферирование текстов на естественном языке \\ Труды Международных научно-технических конференций "Интеллектуальные

системы (IEE AIS'03)" и "Интеллектуальные САПР (CAD-2003)". Научное издание в 3-х томах.М.: Изд-во Физ-мат литературы, 2003, T.1.-ISBN 5-92210447-0.

20. Базельцева И.В., Заболеева-Зотова А.В., Пастухов А.Ю. Разработка программных средств активного эмоционально-ориентированного интерфейса \\Труды международной конференции IS-2003, Ульяновск, 2003

21. Заболеева-Зотова А.В., Набока М.В. Интеллектуальная многоагентная система концептуального моделирования технических объектов \\ Искусственный интеллект - 2002: Матер. Междунар. науч.-техн. конф., п. Кацивели (Крым, Украина), 16-20 сентября 2002 г. / Таганрогский гос. радиотехнический ун-т и др.-Таганрог; Донецк, 2002-Том 2.

22. Заболеева-Зотова А.В., Пастухов А.Ю., Козлова Н.А. ,Сердюков П.В. ,Чернов С.А Система оптимизации структуры Web-сайта \\ Труды XXIX Международной конференции "Информационные технологии в науке, образовании телекоммуникации и бизнесе (1T+SE'2002)" Украина, Ялта-Гурзуф, сентябрь, 2002.

23. Попов М.Ю., Заболеева-Зотова А.В. Концепция системы семантического анализа текста \\Труды Международного семинара Диалог'2002 по компьютерной лингвистике и ее приложениям. Том 1. Теоретические проблемы. Протвино, 2002.

24. Заболеева-Зотова А. В., Набока М.В. Представление модели технической системы как нечеткой решетки \\ Моделирование. Теория, методы и средства: Материалы междунар. науч.-практ. конф., г. Новочеркасск, 11 апреля 2001 г.: Ч.7./ Юж.-Рос. гос. техн. ун-т.- Новочеркасск: УПЦ «Набла» ЮРГТУ (ИЛИ), 2001.

25. Заболеева-Зотова А.В., Набока М.В. Система автоматизированного формирования задания на моделирование \\Моделирование. Теория, методы и средства: Материалы междунар. науч.-практ. конф., г. Новочеркасск, 11 апреля 2001 г.: В 8ч./ Юж.-Рос. гос. техн. ун-т- Новочеркасск: УПЦ «Набла» ЮРГТУ (НПИ),2001.-Ч.7.

26. Заболеева-Зотова А.В., Набока М.В. Представление модели технической системы как нечеткой решетки \\ Int. Conf. on Soft Computing and Measurements = Междунар. конф. по мягким вычисл. и измерен. SCM'2001, СПб., 25-27. 06.2001: Сб. докл.-СПб., 2001,-Т. 1.

27. Заболеева-Зотова А.В., Набока М.В. Концептуальное моделирование технических объектов при помощи интеллектуальной многоагентной системы \\ Int. Conf. on Soft Computing and Measurements = Междунар. конф. по мягким вычисл. и измерен. SCM'2001, СПб., 25-27. 06.2001: Сб. докл.-СПб., 2001.-Т. 1.

28. Заболеева-Зотова А.В., Набока М.В. Интеллектуальная многоагентная система концептуального проектирования технических объектов \\ Компьютерные технологии в науке, производстве, социальных и экономических процессах: Материалы II Междунар. науч.-практ. конф., г. Новочеркасск, 25 ноября 2001 г.: В 6ч.\ Юж.-Рос. гос. техн. ун-т.-Новочеркасск: ООО РПО «ТЕМП», 2001.-Ч.6.

29. Базельцева И.А., Заболеева-Зотова А.В., Пастухов А.Ю. The emotional oriented interface software researching \\ Interactive Systems: The Problems of Human-Computer InteractionVProceedeng of the Interactionol Conference, 23-27 September 2001.-Ulianovsk,2001.

30. Заболеева-Зотова А.В., Пастухов А.Ю. Учет психолингвистических особенностей процесса чтения при разработке языков программирования Сб. научн. трудов ВолгГТУ "Концептуальное проектирование в образовании, технике и технологии", Волгоград, 2001.

31. Заболеева-Зотова А.В., Пастухов А.Ю. Применение естественноязыковых конструкций в программировании: преобразование текста программы в более удобный вид \\ Труды Международного семинара Диалог'2000 по компьютерной лингвистике и ее приложениям. Том 2. Прикладные проблемы., Протвино, 2000.

32. Миляев Н.Ю., Заболеева-Зотова А.В. Автоматизация технического текстирования \\ Труды Международного семинара Диалог'2000 по компьютерной лингвистике и ее приложениям. Том 2. Прикладные проблемы, Протвино, 2000.

33. Заболеева-Зотова А.В., Кузнецов А.В. Численное моделирование словообразования \\ Труды Международного семинара Диалог'2000 по компьютерной лингвистике и ее приложениям.Том 2. Прикладные проблемы. Протвино, 2000.

34. Заболеева-Зотова А.В., Кузнецов А.В. Применение системного подхода к моделированию физических эффектов. \\ Сб. научн. Трудов III Всероссийского симпозиума "Математическое моделирование и компьютерные технологии". Том II "Математическое моделирование и вычислительный эксперимент в естественных, технических и гуманитарных науках", Кисловодск, 1999.

35. Заболеева-Зотова А.В., Миляев Н.Ю. АРМ технического писателя. Новые пути развития информации. \\ Сб. научн. трудов ВолгГТУ "Концептуальное проектирование в образовании, технике и технологии", Волгоград, 1999.

36. Заболеева-Зотова А.В., Набока М.В. Разработка модели технической системы как нечеткой решетки. \\ Сб. трудов 12 Международной научной конференции."Математические методы в технике и технологиях ММТТ-12". Том 5. Великий Новгород, 1999.

37. Заболеева-Зотова А.В., Пастухов А.Ю. Introductiong natural language phenomenas into the programming language.W "Application of the conversion research results for international cooperation SIBCONVERS'99" /ProceedingsVolume 2, may 18-20, 1999, Tomsk, Russia.

38. Заболеева-Зотова А.В., Пастухов А.Ю. Using natural language constraction in the programming languages"Interactive Systems: The Problems of Human-Computer Interaction".-Proceedeng of the Interactionol Conference, 22-24 September 1999.-Ulianovsk,1999.

39. Заболеева-Зотова А.В., Миляев Н.Ю. Object-oriented CATWW "Application of the conversion research results for international cooperation SIBCONVERS'99" \ProceedingsVolume 2, may 18-20, 1999, Tomsk, Russia.

40. Заболеева-Зотова А.В., Кузнецов А.В. Системный подход к формализации физических знаний \\ Сб. трудов12 Международной научной конференции "Математические методы в технике и технологиях ММТТ-12". Том 3. Великий Новгород, 1999.

41. Заболеева-Зотова А.В., Прилежаева Г.В. Формализованное представление технической системы в виде нечетких решеток \\ "Новые информационные технологии в региональной инфраструктуре (1997, сентябрь)". Материалы 3-й международной научно-технической конференции, Астрахань, 1997.

42. Заболеева-Зотова А.В., Пастухов А.Ю. Программирование на базе естественного русского языка \\ "Новые информационные технологии в региональной инфраструктуре (1997, сентябрь)". Материалы 3-й международной научно-технической конференции, Астрахань, 1997.

43. Заболеева-Зотова А.В., Горностаева A.M., Прилежаева Г.В. Автоматизированный лингвистический анализ и синтез гидродинамических муфт на основе семантических лингвистических графов. \\ "Новые информационные технологии в региональной инфраструктуре (1997, сентябрь)". Материалы 3-й международной научно-технической конференции, Астрахань, 1997.

44. Заболеева-Зотова А.В. Определение вида и уровня информации при описании структуры технической системы. \\ Сб. научн. трудов ВолгГТУ "Концептуальное проектирование в образовании, технике и технологии", Волгоград, 1997.

45. Заболеева-Зотова А.В. Моделирование текстообразования при описании структуры технической системы. \\ Сб. научн. трудов ВолгГТУ "Концептуальное проектирование в образовании, технике и технологии", Волгоград, 1997.

46. Заболеева-Зотова А.В. Определение вида и уровня информации при описании структуры технической системы. \\ Сб. научн. трудов ВолгГТУ "Концептуальное проектирование в образовании, технике и технологии", Волгоград, 1997.

47. Заболеева-Зотова А.В. Архитектура лингвистического процессора для описания структуры технической системы \\ Сб. научн. трудов ВолгГТУ "Концептуальное проектирование в образовании, технике и технологии", Волгоград, 1997.

48. Заболеева-Зотова А.В. Интеллектуальная среда для решения изобретательских задач в проектирования новых технических систем. \\ Сб."Восток-запад. Информационные технологии в проектировании". Материалы международной конференции. М.: 1-5 июля 1996.

49. Гришин В.А., Заболеева-Зотова А.В Интеллектуальная система структурного синтеза физически неоднородных технических устройств \\ Материалы Всесоюзного научно-технического совещания "Интеллектуальные

системы в задачах проектирования, планирования и управления в условиях неполноты информации ", Казань, 1990.

50. Камаев В.А., Гришин В.А., Заболеева-Зотова А.В. Принципы построения и инструментальные средства системы поискового конструированиях Межвуз. сб. научн. трудов "Методы и системы технической диагностики", Саратов, Изд-во Саратовского ун-та, 1989.

Депонированные материалы

51. Заболеева-Зотова А. В. Моделирование текстообразования при описании функциональной структуры технической системы. Часть I. Определение вида и уровня информации, содержащейся в формируемом тексте Депонировано в ВИНИТИ, № 2344 -В 97 от 10.07.97, 16 с.

52. Заболеева-Зотова А.В. Структурный синтез сложных технических систем: формализация и алгоритмы \\ Депонировано в ВИНИТИ, № 1487 -В 95 от 24.05.95, 61с.

53. Заболеева-Зотова А.В., Гришин В.А Структурный синтез технических систем\\ Депонировано в ВИНИТИ, № 955 -В 94 от 20.04.94, 19 с.

54. Заболеева-Зотова А.В., Гришин В.А Сальникова Н.А. Разработка структуры формализованного описания технических устройств в системах поискового конструирования \\Депонировано в ВИНИТИ, № 2392 -В 94 от 21.10.94,14 с.

55. Заболеева-Зотова А.В., Гришин В.А.Экспертная система поискового конструирования технических систем Депонировано в ВИНИТИ, № 1824 -В 89 от 22.03.89,14 с.

56. Заболеева-Зотова А.В., Гришин ВА Формализация знаний для экспертной системы поддержки изобретательскойдеятельности\\Депонировано в ВИНИТИ, № 6821 - В 89 от 14.11. 89,10 с.

57. Заболеева-Зотова А.В., Гришин В.А. Экспертная система, реализующая новую компьютерную технологию проектированияЛ Депонировано в ЦИНТИ-ЦНТБ,НРБ, Варна, 1989, 8 с.

Тезисы докладов (33) по материалам диссертации в сборниках Международных, Всесоюзных и Всероссийских научно-технических, научно-методических конференций и совещаний.

Подписано в печать 2. И. 2004 г. Заказ № 815 Тираж 100 экз. Печ. л. 1,0. Формат 60 х 84 1/16. Бумага офсетная. Печать офсетная.

Типография «Политехник» Волгоградского государственного технического университета.

400131, Волгоград, ул. Советская,35

»23 0 28

Оглавление.

Введение.

1. Состояние вопроса и постановка задачи исследования.

1.1. Модели и методы обработки естественного языка в автоматизированных системах.

1.2. Обзор методов моделирования семантики на ранних стадиях проектирования.

1.3. Выводы. Постановка задачи исследования.

2. Формализация семантики текста при автоматизации слабоструктурируемых процедур в процессе синтеза технических систем.

2.1. Семантика структурного синтеза как формальная система.

2.2. Представление сложной системы в виде нечеткого семантического графа.

2.3. Нечеткий семантический граф как нечеткая решетка.

2.4. Синтаксическая модель описания ТС.

2.5. Формализация описания процесса проектирования.

Выводы к главе 2.

3. Формализация семантики текста при автоматизации слабоструктурируемых процедур в процессе синтеза информационных систем.

3.1. Моделирование структуры систем управления.

3.2. Модель многоагентной системы.

3.3. Синтез системы управления ИП.

3.4. Управление проектированием и функционированием АСУ.

3.5. Оценка эффективности системы проектирования.

Выводы к главе 3.

4. Формализация лингвистического этапа при формировании естественно-языкового сопровождения процесса автоматизации синтеза структур сложных систем.

4.1. Определение типа отображаемой информации.

4.2. Формирование тезауруса.

4.3. Модель текстообразования.

4.4. Морфологический синтез словоформ.

Выводы к главе 4.

5. Реализация и применение программно-методического комплекса естественно-языкового сопровождения автоматизации слабоструктурируемых процессов в проектировании.

5.1. Структуры данных и организация базы знаний.

5.2. Алгоритмическое обеспечение основных этапов синтеза ТС.

5.3. Лингвистический процессор.

5.4. Примеры синтеза описания ТС с использованием разработанной программной среды.

Выводы к главе 5.

6. Использование естественного языка при проектировании программного обеспечения.

6.1. Естественно-языковое сопровождение процесса формирования структуры программного обеспечения.

6.2. Методика приближения программного кода к естественному языку проектировщика.

6.3. Алгоритмическое и программное обеспечение использования особенностей естественного языка при проектировании программных систем.

Выводы к главе 6.

ОСНОВНЫЕ РЕЗУЛЬТАТЫ РАБОТЫ.

Актуальность проблемы. В современном обществе эффективность умственного труда во многом зависит от степени информационной обеспеченности работников творческих профессий. Наиболее естественным для человека способом информационной коммуникации является естественный язык.

Представление естественного языка как естественно научного объекта и привлечение соответствующих методов его моделирования пока нельзя считать успешным, так как во всех случаях речь идет о четком теоретико-множественном моделировании языковых объектов, которые по своей природе не могут рассматриваться автономно. Большой потенциальной возможность в моделировании языковых структур обладают методы нечеткой математики, которые первоначально и были предназначены для описания лингвистических неопределенностей. При этом данные методы используются как вспомогательный аппарат при обработке простейших языковых процедур. Таким образом, является актуальной задача формализации ограниченного естественного языка на основе нечеткой математики.

Наиболее сложным в формализации языковой деятельности является моделирование смысла текста. Данная проблема восходит своими традициями к методам метаматематики и семиотики. Эта задача может быть решена только применительно к конкретной мыслительной деятельности. Одним из наиболее трудно формализуемых когнитивных процессов является творческая деятельность. Формализовать данные процессы имеющимися методами искусственного интеллекта не удается. Все существующие достижения связаны с имитацией творчества, когда результат способен обмануть лишь не специалиста в моделируемой области. Это связано со сложностью задачи, характеризуемой использованием трудно поддающихся изучению механизмов мышления.

При этом если не пытаться заменить естественные мыслительные процессы искусственными, а использовать методы естественной коммуникации, объясняющие процесс формирования сложной системы, возможно получение новых решений, основанных на знаниях, которыми исследователь не обладал. Таким образом, задача построения формализации, предназначенной для объяснения процесса синтеза новой системы, является актуальной.

При проектировании программного обеспечения также является актуальной задача моделирования естественной коммуникации. Это связано с тем, что в процессе отладки программ проектировщик большую часть ресурсов тратит на понимание программного кода. Сейчас языки программирования развиваются в направлении дальнейшего наращивания алгоритмических средств и использования все более совершенных моделей данных. Единственная компонента, которая так и не претерпела значительных изменений, это форма их записи. При этом средства, предоставляемые языками программирования, недостаточны для построения простого, легко читаемого текста. Удобство языковых конструкций целиком зависит от родного языка -прототипа. Поэтому дальнейшее развитие и совершенствование средств разработки программного обеспечения должно быть направлено на приближение их к эталону - родному языку разработчика.

Таким образом, на современном этапе, проблема разработки комплекса моделей и методов, обеспечивающих естественно-языковое сопровождение процесса принятия решения на начальном этапе проектирования технических, информационных и программных систем, является актуальной.

Работа выполнена в Волгоградском государственном техническом университете в соответствии с планом госбюджетной НИР кафедры «Системы автоматизированного проектирования и поискового конструирования» по теме: ГАСНТИ 14.01.21, 14.35.00 "Разработка автоматизированных контрольно-обучающих систем по разделам учебных курсов"(№39.274-02).

Цель и задачи работы.

Целью настоящего исследования является разработка средств естественно-языковой коммуникации, предназначенных для повышения эффективности начальных этапов проектирования технических, информационных и программных систем.

Для достижения указанной цели необходимо решить следующие задачи: разработать формальную систему, описывающую семантику текста для естественно-языкового сопровождения процесса синтеза технических и информационных систем при автоматизации слабо структурируемых процедур в проектировании; разработать модель лингвистического этапа синтеза текста, реализующую описание слабо структурируемой системы на ограниченном естественном языке; разработать методику использования естественного языка при проектировании программных систем; реализовать методики, модели и алгоритмы в виде программно-методического комплекса, предназначенного для обеспечения естественноязыковой коммуникации при автоматизации начальных этапов проектирования технических, информационных и программных систем; проверить адекватность построенной формализации результатами работы программно-методического комплекса.

Основные методы исследования. При разработке формальной системы представления семантической информации использовался математический аппарат высшей алгебры и теории доказательств, системного анализа, теории управления, нечеткой математики. Для моделирования лингвистического этапа применялись методы теории автоматов, формальных грамматик, структурной и компьютерной лингвистики. Формализация процесса проектирования основана на технологиях поискового конструирования, теории мультиагентных систем.

Научная новизна.

Решен комплекс научных задач, обеспечивающих естественно-языковое сопровождение процесса принятия решения на начальном этапе проектирования технических, информационных и программных систем, вносящий существенный вклад в развитие теории и практики автоматизации проектирования:

1. Впервые семантическая модель текста представлена как квазиаксиоматическая теория, моделирующая процесс синтеза структуры сложной системы в виде нечеткой семантической решетки, использующая комплекс математических, проблемно-ориентированных эвристических методов, а также фактов, истинность которых определяется мерой нечеткости.

2. Предложен и разработан новый подход к формализации пространства и процесса решений на начальном этапе проектирования распределенных систем, отличающийся использованием методов нечеткой алгебры, агентно-ориентированной технологии и методов поискового конструирования, обеспечивающий повышение эффективности процесса автоматизации за счет использования возможностей распределенных вычислительных комплексов.

3. . Предложено новое представление глубинной структуры текста в виде нечеткой семантической решетки, что позволило формализовать процесс и разработать методику преобразования смысла в естественно-языковое формирование: лингвистический семантический граф, словосочетание, предложение, текст.

4. Разработана методика использования особенностей естественного языка в процессе проектирования программных систем, отличающаяся принципом двухуровневой организации программного обеспечения: язык, использующий различные конструкции естественного языка, повышающие эффективность программирования, - традиционный алгоритмический язык.

Практическая ценность работы.

Разработанная автором интегральная модель естественно-языкового сопровождения процесса структурного синтеза позволяет упростить процесс алгоритмизации в слабо структурируемых задачах при проектировании технических, программных и информационных систем.

Разработанные формализмы внелингвистического синтеза структур технических систем могут использоваться для синтеза новых физических принципов действия в различных предметных областях при автоматизации проектирования технических систем.

Использование элементов естественного языка в средствах разработки программного обеспечения позволяет улучшить и упростить программный код, уменьшить время обучения программированию в школах и ВУЗах.

Реализация результатов работы. Теоретические и практические результаты работы использовались при выполнении госбюджетных научно-исследовательских работ, выполненных на кафедре «Системы автоматизированного проектирования и поискового конструирования» Волгоградского государственного технического университета.

Разработанные формализмы, алгоритмы, программное и методическое обеспечение используются в учебном процессе в ВолгГТУ, в ВолГУ, в Волгоградской гимназии №9, в Волгоградском технологическом колледже.

Разработанные программные системы используются в производственном процессе компании Санкт-Петербургского филиала ЗАО "West Call Communication", в Волгоградском ЦНТИ, в ВолгоградСБМ и др.

Апробация работы. По основным результатам диссертационной работы сделаны доклады на 23 международных научных конференциях, семинарах и симпозиумах.

Публикации. Основные теоретические и прикладные результаты работы изложены в 2-х монографиях, 3-х учебных пособиях, 10-ти статьях в центральных научных журналах, 36-ти статьях в сборниках научных трудов, 6-ти работах, депонированных в ВИНИТИ и 1-й, депонированной в ЦИНТИ-ЦНТБ (Болгария), 33-х тезисов докладов. Без соавторства опубликованы 11 работ.

В работах, опубликованных в соавторстве, личное участие автора заключается в определении проблемы, постановке задач, разработке теоретических положений, а также непосредственном участии во всех этапах исследования.

Структура и объем диссертации. Диссертация состоит из введения, шести глав, заключения, списка литературы и приложения.

ОСНОВНЫЕ РЕЗУЛЬТАТЫ РАБОТЫ

1. Разработана формальная система, моделирующая процесс синтеза смысла при автоматизации слабо структурируемых задач в проектировании технических, информационных и программных систем, отличающаяся комплексным использованием оригинальной методики взаимоополнения методов четкой и нечеткой математики, системного анализа, теории управления, теории мультиагентных систем и технологий поискового конструирования, что позволило получить глубинную модель текста, отражающую процесс структурного синтеза на начальном этапе проектирования.

2. Исследована возможность построения "мира проектирования" как нечеткого параметрического пространства, в котором выделенные аксиомы являются значениями семиотических шкал. Показано, что результат оценки качества процесса проектирования в таком пространстве всегда является приближенной (нечеткой) величиной, что соответствует реальному оцениванию качества.

3. Разработана модель текстообразования, реализующая процесс преобразования смысла, представленного в виде нечеткого семантического графа, описывающего слабо структурируемую систему на различных уровнях декомпозиции, в текст, предназначенный для естественнно-языкового сопровождения слабо формализуемых процедур на начальном этапе проектирования технических и информационных систем.

4. Показано, что представление смысла в виде нечеткой семантической структуры позволяет использовать известные лингвистические методы для формирования естественно-языковых конструкций.

5. Разработана методика использования особенностей естественного языка в процессе проектирования программных систем, отличающаяся использованием принципа двухуровневой организации программного обеспечения: исходный язык, основанный на естественном, -традиционный алгоритмический язык. Для реализации предложенной методики разработан объектно-ориентированный язык программирования, использующий различные конструкции естественного языка: изменяемые формы слова; многословные идентификаторы; гибкий синтаксис, допускающий различное написание оператора; анафорические конструкции, применяемые для привлечения контекста; дескриптивные референции, для использования дополнительных сведений о данных программы; сочинительные конструкции. Реализован транслятор с описанного языка в Паскаль.

6. Разработан и апробирован программно-методический комплекс, предназначенный для обеспечения выделенных процедур естественноязыковой коммуникации при автоматизации начальных этапов проектирования технических, информационных и программных систем.

7. Адекватность построенной формализации поставленной задаче подтверждена результатами работы программно-методического комплекса. На основе построенных формализмов с использованием программно-методического комплекса получены естественно-языковые описания технических и информационных систем, используемые в учебном процессе в высшем, средне-специальном и среднем звене системы образования для обучения начальным навыкам проектирования технических и информационных систем. В Волгоградском ЦНТИ, в ЗАО "West Call Communication" и в BonrorpaflGSM результаты работы программно-методического комплекса используются для естественно-языкового сопровождения начального этапа проектирования информационных систем, а также для обеспечения естественно-языковых коммуникаций при работе с базами данных.

1. Хювёнен Э., Сеппянен Й. Мир Лиспа. В 2-х т.: Пер. с. финск.-М.: Мир, 1990.- Т. 1,2.

2. Сигунов В. Три подхода к программированию//Компьютерра.-1997-№10(187).-С.46

3. Хигмаи Б. Сравнительное изучение языков программирования.-М.: Мир,1974. 204 с. Ван Тассел Д. Стиль, разработка, эффективность, отладка и испытание программ.: Пер. с англ.-М.: Мир, 1981. - 320 с.

4. Дау У., Дейкстра Э., Хоор К. Структурное программирование.-М.: Мир,1975.-247 с.

5. Дейкстра Э. Дисциплина программирования.-М.: Мир, 1978. 257с.

6. Кнут Д. Искусство программирования для ЭВМ. В 3-х т. -М.: Мир, 1976. -Т. 1-3.

7. Вирт Н. Систематическое программирование. Введение.-М.: Мир, 1977. -183 с.

8. Вирт Н. Алгоритмы + структуры данных^ программы: Пер. с. англ./Под ред. Подсивилова Д.Б.-М.: Мир, 1985. 406 с.

9. Хелмс Г.Л. Языки программирования. Краткое руководство: Пер. с англ.-М.: Радио и связь, 1985. 176 с.

10. Тыугу Э.Х. Концептуальное программирование.-М.:Наука, 1984. 255 с.

11. Языки программирования Ада, Си, Паскаль. Сравнение и оценка/Под ред. А.Р. Фьюэра, Н. Джехани; Пер. с англ. под ред. В.В. Леонаса.-М.: Радио и связь, 1989.-368 с.

12. Василеску Ю. Прикладное программирование на языке Ада: Пер. с англ.-М.: Мир, 1990.- 348 с.

13. Лавров С., Силагадзе Г. Автоматическая обработка данных. Язык ЛИСП и его реализация.-М.: Наука, 1978. 245 с.

14. Маурер У. Введение в программирование на языке ЛИСП.-М.: Мир, 1976. -312 с.

15. Хендерсон П. Функциональное программирование. Применение и реализация.-М.: Мир, 1983. 287 с.

16. Нильсон Н. Принципы искусственного интеллекта.-М.: Радио и связь, 1985. -634 с.

17. Клоксин У., Меллиш К. Программирование на языке Пролог.-М.: Мир, 1987.

18. Марселлус Д. Программирование экспертных систем на Турбо Прологе: Пер. с англ.-М.: Финансы и статистика, 1994.-256 с.

19. Стерлинг Л., Шапиро Э. Искусство программирования на языке ПРОЛОГ: Пер. с англ.-М.: Мир, 1990.-235 с.

20. Stroustrup В. What is «Object Oriented Programming»?//Lecture notes in computer science 1986.-Vol. 276 - C. 51-70

21. Stroustrup В. An Overview of C++//ACM SIGPLAN Notices.-1986.-V. 22, №8.- C. 7-18

22. Богатырев P. Феномен технологии Java//ComputerWeek Moscow-1996-№23.- C.23-24, 46

23. Богатырев P. Java и Juice: дуэль технологий?!//Компьютерра-1996.-№34(161).- C.30-33

24. Internet: http://www.ics.uci.edu/~juice

25. Рендал JI. Шварц, Том Кристиансен Изучаем Рег1.-Киев.: Изд. группа BHV, 2000.-319 с.

26. Преображенский А.Б. Состояние развития систем естественно-языкового общения.//Искусственный интеллект. Т.1. Системы общения и экспертные системы.-М.: Радио и связь, 1990 С.32-64.

27. Evaluating natural language processing systems// Artificial intelligence. 1999. -Vol.107, №1.-C. 15-56.

28. Попов Э.В. Общение с ЭВМ на естественном языке.-М.: Наука, 1982.-360 с.

29. Брябрин В.М., Любарский А.Я., Микулич Л.И. и др. Диалоговые системы в АСУ./Под ред. Д.А. Поспелова.-М.: Энергоиздат, 1983.- С.22^Ю.

30. Eva Hajicova Automatic compilation of a knowledge base//Linguistic approaches to artificial intelligence. Berlin: Kluwer, 1987. - C.34-71.

31. Дракин В.И., Попов Э.В., Преображенский А.Б. Общение конечных пользователей с системами обработки данных.-М.: Радио и связь, 1988.-288 с.

32. Аллен Дж.Ф., Перро Р. Выявление коммуникативного намерения содержащегося в высказывании//Новое в зарубежной лингвистике.-М.: Прогресс, 1986.-Вып.17.- С.322-362.

33. Hobbs J.R., Stidcel М.Е., Appelt D.E. Interpretation as abduction// Artificial intelligence. 1993. - Vol. 63. - C. 69-142

34. Пранц М.Г. ТАСС диалоговая система обработки текста // Разработка и применение лингвистических процессоров/ВЦ ОС АН СССР-Новосибирск, 1983.-С.37^3.

35. Palmer M.S., Passonnean R.J., Weir С., Finin Т. The KERNEL text understanding system// Artificial intelligence. 1993. - Vol. 63. - C. 17-68

36. Давтян А. Дружба с умным алгоритмом// Компьютерра.-1996.-№20( 147).-С.36-38

37. Bonnie J. Porr, Pamela W. Jordan, John W. Benoit A survey on current paradigms in machine translation //Advances in computer science. 1999. - Vol.49. - C.2-68

38. Булатов О. Translation Office квартет для переводчика// Компьютерра-1996-№22(149).- С.30

39. Тимофеев Е. "Контекст 3.0": электронный словарь идет в народ. //Компьютерра-1996.-№27(154).- С.40

40. Лурия А.Р. Язык и сознание./Под ред. Е.Д. Хомской.-Ростов н/Д.: Изд-во Феникс, 1998.-416 с.

41. Слобин Д., Грин Дж. Психолингвистика: Пер. с англ. М.: Прогресс, 1976. -350 с.

42. Выготский Л.П. Мышление и речь М.: Лабиринт, 1999. - 416 с.

43. Гийом Г. Принципы теоретической лингвистики.-М.: Культура, 1992218 с.

44. Мельчук И.А Опыт теории лингвистических моделей "Смысл<^Текст". Семантика, синтаксис.-М.: Наука, 1974. 436 с.

45. Цейтин Г.С. К вопросу о построении математических моделей языка.//Тезисы Совещания по математической лингвистике. Л.: Изд-во ЛГУ, 1959.-С. 45.

46. Моделирование языковой деятельности в интеллектуальных системах/Под. ред. Кибрика А.Е., Нариньяни А.С. -М.: Наука, 1987 280 с.

47. Поспелов Д.А. Продукционные модели//Искусственный интеллект. Т.2. Модели и методы.-М.: Радио и связь, 1990.-С.28-49

48. Нариньяни А.С., Яхно Т.Г. Продукционные системы//Представление знаний в человеко-машинных и робототехнических системах.-М.: ВЦ АН СССР, ВИНИТИ, 1984-С.136-177.

49. Поспелов Д.А. Данные и знания//Искусственный интеллект. Т.2. Модели и методы.-М.: Радио и связь, 1990.-С.7-13

50. Лозовский B.C. Сетевые модели//Искусственный интеллект. Т.2. Модели и методы.-М.: Радио и связь, 1990.-С.28-49.

51. Марков В.А. Фреймы.-М.: изд-во АН СССР, 1954.-374 с.

52. Хафман И. Активная память.-М.: Прогресс, 1986.-309 с.

53. Шенк Р., Хантер Л. Познать механизмы мышления//Реальность и прогнозы искусственного интеллекта.: Пер. с англ.-М.: Мир, 1987.-С. 15-26.

54. Шенк Р. Обработка концептуальной информации: Пер. с англ. -М.: Мир, 1987.-С. 274

55. Хачатрян А.Р. Неточный вывод на знаниях.//Искусственный интеллект. Т.2. Модели и методы.-М.: Радио и связь, 1990.-С. 105-110.

56. Paul S. Jacobs, Lisa F. Ran Innovations in text interpretations// Artificial intelligence. 1993. - Vol. 63. - C. 14-25.

57. James Pustejovsky, Bramir Boguraev Lexical knowledge representation and natural language processing// Artificial Intelligence. Vol. 63. - C. 193-223

58. Мальковский М.Г., Волкова И.А., Благовещенский П.В. Лингвистический процессор в составе системы распознавания речи//Интеллектуальные системы. 1996. - Том1, Вып. 1-4. - С. 67-78.

59. Зализняк А.А. Русское именное словоизменение.-М.: Наука, 1967- 153 с.

60. Морфологический анализ научного текста на ЭВМ// АН СССР, Ин-т языковедения им А.А. Потебки -Киев: Наук, думка, 1989.-262 с.

61. Мальковский М. Г. Диалог с системой искусственного интеллекта-М.: Изд-во МГУ, 1985.-214 с.

62. Jane Morris, Graeme Hirst Lexical cohesion computed by thesaural relations as an indicator of the structure of text// Computational linguistics. -1991. Vol. 17, № 1. -C. 21-48

63. Jan Aarts, Nelleke Oostdijk Corpus-related research at Nijmegen university// Corpus linguistics, hard and soft. Proceedings of the 8 International conference of

64. English language research of computerized corpora. 1998/ ed. by Merja Kyto, Ossi Ihalainen and Matti Rissanen. Amsterdam: Rodopi - C. 1-14

65. Кулагина O.C. О проблемах автоматической обработки текстов на естественном языке// Интеллектуальные системы. 1996. - Том 1, Вып. 1-4. — С. 109-116

66. Giorgio Satta, Oliviero Stock Bidirecrtional context-free grammar parsing for natural language processing// Artificial intelligence. 1994. - Vol. 69, №1-2. -C.123-162

67. Walter Daelemans, Gerald Gozdar, Koenraad De Smedt Inheritance in natural language processing// Computational linguistics. -1992. Vol. 18, № 2. - C. 201214

68. Sippu, Soisalon-Soininen Parsing theory Berlin: Kluwer, 1988. - 692 c.

69. Shieber S. An introduction to unification-based approaches to grammar//CSLI lecture notes Chicago: Chicago University Press, 1986. - Vol.4- 510 c.

70. Robert F. Simmons, Yeong-Ho Yu. The acquisition and use of context-dependent grammars for English// Computational linguistics. -1992. Vol.18, №4. - C. 43-57.

71. Oliviero Stock. Parsing with flexibility, dynamic strategies and idioms in mind// Computational linguistics. -1989. Vol.15, №1. - C.67-79.

72. Antony J. Fisher. Practical parsing of generalized phrase structure grammars// Computational linguistics. 1989. - Vol.15, №3. - C.45-56.

73. Fernando C.N. Pereira, David H.D. Warren Definite clause grammars for language analysis survey of the formalism and a comparison with augmented transition networks// Artificial intelligence. - 1980. - Vol.13, №3. - C. 231-278

74. Anton Nijholt. CFG: covers, normal forms, and parsing. Berlin: SpringerVerlag, 1980. - 235 c.

75. Andrew Haas. A parsing algorithm for unification grammar// Computational linguistics. -1989. Vol.15, №4. - C.219-232

76. Walter I. Savitch. A formal method for context-free languages augmented with reduplication//Computational linguistics. -1989. Vol.15, №4. - C.250-261

77. Madeleine Bates. The theory and practice of augmented transition network grammars/ZLecture notes on computer science- Berlin: Springer-Verlag, 1978. -Vol.63 .- C.191-259

78. Colmeraner A. Metamorphosis grammars//Lecture notes on computer science-Berlin: Springer-Verlag, 1978. Vol.63. - C. 133-190

79. J.G. Carbonell, P.J. Hayes. Robust parsing multiple construction-specific strategies//Natural language parsing systems/ Ed. by Leonardo Bole Berlin: Springer-Verlag, 1987. - C. 1-32

80. T.W. Finin, M. Store Palmer. Parsing with logical variables// Natural language parsing systems/ Ed. by Leonardo Bole Berlin: Springer-Verlag, 1987. - C. 33-48

81. J.G. Neal, S.C. Shapiro Knowledge-based learning// Natural language parsing systems Berlin: Springer-Verlag, 1987. - C. 49-92

82. J. Pitrat Using declarative knowledge for understanding natural language// Natural language parsing systems Berlin: Springer-Verlag, 1987 - C. 93-136

83. M. Thiel Weighted parsing//Natural language parsing systems- Berlin: Springer-Verlag, 1987 C. 137-160

84. Paulo T. Sato A common parsing scheme for left- and right-brunching langugages// Computational linguistics. 1988. - Vol.14, №1. - C. 20-30

85. A.K. Joski An introduction to TAG. Mathematics of language// International journal: computers and mathematics with application. 1992. - Vol.23, №2-5. - C. 87-115

86. Allan Kamsay. Computer-aided syntactic description of language systems// Computational linguistics. An international handbook on computer-oriented language research and applications Boston: Walter de Giuyter, 1989. - C.204-218

87. Revised report on algorithmic language Algol-68/ Ed. by A. Wijngaarden -Berlin: Springer, 1976 345 c.

88. Natural language parsing and linguistic theories/ Ed. by U. Reyle Berlin: Rohrer Dordrecht, 1998. - 625 c./ ^ 90. Jerry R. Hobbs, Mark E. Stidcel, Doughlas E. Appelt. Interpretation as abduction// / Artificial intelligence. 1993. - Vol. 63. - C. 69-142

89. Поляков B.H. Синтез формальных моделей языка и смысла как проблема семантической обработки естественного языка// Новости искусственного интеллекта. 1997. - №1. - С. 23-34

90. Невзорова О.А. Машинное обучение и задачи обработки естественного языка// Новости искусственного интеллекта. 1998. - №1. - С.35-42.

91. Johanna D. Moore, Martha Е. Pollack. A problem for RST: the need for multilevel discourse analyses// Computational linguistics. 1992. - Volume 18, № 4. - C. 537-544

92. Дворянкин A.M. Основы трансляции: Учеб. пособие Волгоград: Волгоград, гос. тех. ун-т., 1997. - 80с.

93. Гиляревский Р.С., Старостин Б.А. Иностранные имена и названия в русском тексте. Справочник. М.: Высшая школа, 1985. - 134 с.

94. Апресян Ю. Д. Избранные труды, том I. Лексическая семантика: 2-е изд., испр. и доп. М.: Школа «Языки русской культуры», Издательская фирма «Восточная литература» РАН, 1995. - VIII е., 472 с.

95. Апресян Ю. Д., Богуславский И. М., Иомдин Л. Л. и др. Лингвистическое обеспечение системы ЭТАП-2. М.: Наука, 1989. - 296 с.

96. ЭТАП-3:Информация из Internet. [2001]//http://proling.iitp.ru

97. Цинман Л. Л. Язык для записи лингвистической информации в системе автоматического перевода ЭТАП. // Семиотика и инфоматика, №27. М.: ВИНИТИ, 1986. - С. 82-120.

98. Новое в зарубежной лингвистике.Вып.ХХ1У.-М.: Прогресс, 1989.-432с.

99. Гвенцадзе М.А. Коммуникативная лингвистика и типология текста.-Тбилиси.:Ганатлеба,1986.-316с.

100. Гладкий A.B. Синтаксические структуры естественного языка в автоматизированных системах общения.-М.: Наука. Гл.ред.физ.-мат.лит., 1985.-144с.

101. Карпилович Т.П. Алгоритмы порождения предложений естественного языка (обзор и анализ)// Романское и германское языкознание. Вып.1: Вопросы экспериментальной фонетики и прикладной лингвистики.-Минск,1977.-С.205-218.

102. Вудс В.А. Сетевые грамматики для анализа естественных языков // Кибернетический сборник. Новая серия. М.: Мир, 1978. - Вып. 13. - С. 120158.

103. Глушак В. М. Когнитивные основы категории атрибутивности // http://interlingua.narod.ru/projekt3 .htm, 2001.

104. Дмитров В. И., Макаренков В. М. Аналитический обзор международного стандарта ISO 13584 // http://www.osp.ru/ap/1997/03/31.htm, 2001.

105. Еремеев В. Е. Теория ncHX0ceMH03a//http://www.Qpenweb.ru/ eremeev/ erem03.htm, 2001.

106. Крейдлин JI. Что такое UNL? // http://www.computerra.ru/offline/ 2001/ 390/ 8299/for print.html, 2001.

107. Кузнецов В. Е. Представление в ЭВМ неформальных процедур: продукционные системы / С послесловием Д. А. Поспелова. М.: Наука, 1989. - 160 с.

108. Кузнецов И. П., Кузнецов В. П., Мацкевич А. Г. Система выявления из документов значимой информации на основе лингвистических знаний в форме семантических сетей // http://www.dialog-21.ru/Archive/2000/Dialogue 2000-2/232.htm, 2001.

109. Манаков Н. А., Москальчук Г. Г. Текст как природный объект // http://bspu.ab.ru/Journal/pedagog/pedagog7/al2.html, 2001.

110. Минский М. Фреймы для представления знаний. М., 1975. 184 с.

111. Нариньяни А. С. Проблема понимания ЕЯ-запросов к базам данных решена // http://www.artint.ru/article/kazan-rep.asp, 2000.

112. Нильсон Н. Принципы искусственного интеллекта. М., 1985. - 322 с.

113. Ножков И. Процессор автоматизированного морфологического анализа без словаря //http://www.dialog-21.ru/Archive/2000/Dialogue 2000-2/284.htm, 2001.

114. Пещак М. М., Широков В. А. Структурные модели словарных систем // http://www.gpntb.ru/win/inter-events/crimea94/report/prog26r.html, 2001.

115. Гретцер Г. Общая теория решеток .- М.: Мир, 1982 .- 452 с

116. Скорняков JI.A. Элементы общей алгебры .- М.: Наука, 1983 .- 272с.

117. Биркгоф Г. Теория решеток .- М.: Наука, 1984 .- 566 с.

118. Биркгоф Г. Теория структур .- М.: Издательство иностранной литературы, 1952 .- 407 с.

119. Биркгоф Г., Барти Т. Современная прикладная алгебра .- М.: Мир, 1976, 400 с.

120. Гильберт Д., Бернайс П. Основания математики. Теория доказательств:Пер. с нем.-М.:Наука,1982.-652с.

121. Клини С. Введение в метаматематику: Пер. с англ.-М.:ИЛ, 1957.-526с.

122. Клини С. Математическая логика: Пер. с англ.-М.:Мир, 1976.

123. Ван Хао. Формализация и автоматическое доказательство теорем // Кибернетический сборник :Пер. с англ.-М.: Мир, 1970.- Вып.7.-С.180-193.

124. Девис М. Устранение лишнего из механических доказательств //Кибернетический сборник :Пер. с англ.-М.: Мир, 1970.- Вып.7.-С.160-179.

125. Мальцев A.A. Алгебраические системы.-М.:Наука,1970.-392с.

126. Green С. Theorem proving by resolution as a basis for question-answering systems // Mach. Intell.-v.4.-1969.-p.l83-205.

127. Поспелов Д. А. Логико-лингвистические модели в системах управления, М.: Энергоиздат, 1981.-231 с.

128. Поспелов Д.А. Ситуационное управление: теория и практика,М.: Наука, 1986.-284с.

129. Маслов С. Ю. Теория дедуктивных систем и её применения. М.: Радио и связь, 1986.- 133 с.

130. Аверкин А.Н.,Батыршин И.З.,Блишун А.Ф.,Силов В.Б.,Тарасов В.Б. Нечеткие множества в моделях управления и искусственнного интеллекта/под ред. Д.А. Поспелова-М.: Наука, 1986.-312 с.

131. Пискунов А.И. Структурный подход к анализу нечетко формализованных систем. I Эквивалентные преобразования структуры нечетко формализованных систем// Автоматика и телемеханика.- 1988 N 4.- С.128-137.

132. Борисов А.Н., Крумберг O.A., Федоров И.П. Принятие решений на основе нечетких моделей: Примеры использования. Рига: Зинатне, 1990.- 184 с.

133. Борисов А.Н.,Алексеев A.B.,Крумберг O.A. и др. Модели принятия решений на основе лингвистической переменной.Рига: Зинатне, 1982.- 256 с.

134. Заде Л. Роль мягких вычислений и нечеткой логики в понимании, конструировании и развитии информационных/интеллектуальных системУ/Новости искусственного интеллекта.-2001.-№2-3.-С.7-11.

135. Мелихов А.Н., Берштейн Л.С., Коровин С.Я. Ситуационные советующие системы с нечеткой логикой. -М.: Наука. Гл.ред.физ.-мат.лит., 1990.- 272 с.

136. Осипов Г.С. Приобретение знаний интеллектуальными системами.- М.: Наука, 1997.-256 с.

137. Осипов Г.С. Динамика в системах, основанных на знаниях//Известия РАН:

138. Буч Г. Объектно-ориентированный анализ и проектирование с примерами приложений на С++ .- 2-е изд.- М.: Издательство Бином, СПб: Невский диалект, 1998 .- 560 с. Kanal L.,Lemmer J. (eds.) Uncertainty in artifical intelligens.-1986.

139. Нечеткие множества и теория возможностей. Последние достижения:Пер. с англ./Под ред. Р.Р.Ягера.- М: Радио и связь, 1986.-408с.

140. Прихожий А.А.,Толкачев А.А. Экспертная система как средство поддержки проектно-конструкторских работ/УСиМ.-1989.-№.3-С.68-73.

141. Бабошин Н.П. Разработка и применение многомерных логико-лингвистических моделей нечетких систем(На примере катализа и автоматизированного обучения):Канд.дис./ МЭИ.- М.,1986.

142. Клир Дж. Системология. Автоматизация решения системных задач .- М.: Радио и связь, 1990 .- 544 с.

143. Фейс Р. Модальная логика.-М.: Наука, 1974.-520 с.

144. Крипке С.А. Семантический анализ модальной логики. I. Нормальные модальные исчисления высказываний// Модальная логика.-М.: Наука, 1974.- С. 254-303.

145. Пойа Д. Как решать задачу. Гос. уч. пед. изд-во Мин.Прос. РСФСР, М., 1959. 206 с.

146. Пойа Д. Математика и правдоподобные рассуждения /Пер. с англ. М.: Наука, 1975. - 464 с.

147. Финн В. К. О машинно-ориентированной формализации правдоподобных рассуждений в стиле Бэкона-Милля// Семиотика и информатика. 1983. Вып.20.-С.35-101.

148. Финн В.К. Искусственный интеллект: идейная база и основной продукт// Сб. трудов Девятой национальной конференции по искусственному интеллекту с международным участием. Том I., С. 11-21.

149. Reiter R. A Logic for Default Reasonings// Artifïcial Intelligence.- 1980.- Vol. 13,1 1-2.-P. 81-132.

150. McDermott D. Non-Monotonie Logic. II. Non-monotonie Modal Theories // Journal of Association Comput. Machinery. 1982. -Vol. 29,1 1. - P. 33-57.

151. Ginsberg M. L. Multi-Valued Logics: Stanford Knowledge System Laboratory. Report1 KSL-86-29, 1986.

152. Artifïcial Intelligence. 1980. - Vol.13,1 1-2.

153. Gabbay D. M. Intuitionistic Basis for Non-Monotonie Logic// Lecture Notes Сотр. Science. -1982. Vol. 138. - P. 260-273.

154. Вагин В. H. Дедукция и обощение в системах принятия решений. М.: Наука. Гл. ред. физ.-мат. лит., 1988. - 384 с.

155. Вагин В.Н., Головина Е.Ю., Загорянская А.А., Фомина М.В. Достоверный и правдоподобный вывод в интеллектуальных системах/ Под ред. В.Н. Вагина, Д.А. Поспелова.-М.: ФИЗМАТГИЗ, 2004.-704 с.

156. Тарасов В.Б. От многоагентных систем к интеллектуальным организациям: философия, психология, информатика.-М.: Эдиториал УРСС, 2002.-352 с.

157. Смирнов А. В., Шереметов Л. Б. Многоагентная технология проектирования сложных систем // Автоматизация проектирования 1998 - №3.- С.45.

158. Смирнов А. В., Шереметов Л. Б. Многоагентная технология проектирования сложных систем// Автоматизация проектирования 1999 - №1.- С.42.

159. Две головы лучше или кое-что о двухпроцессорных рабочих станциях// http://www.rekvizit.ru/data/lab/cpu/280201/280201 .shtml

160. Преображенский А. Б., Рыбина Г. В., Хорошевский В. Ф. Генерация многоцелевых интеллектуальных вопросно-ответных систем // Изв. АН СССР. Техн. Кибернетика. 1979. - № 6. - С. 142-151.

161. Кибрик А.Е. Константы и переменные языка.-СПб.: Алетейя, 2003.-720 с.

162. Приближенная машинная морфология // http://www.medialingua.com/, 2001.

163. Хомский Н. Формальные свойства грамматик // Кибернетика. Сб. Новая сер. 1966. - Вып. 2. - С. 121-130.

164. Хомский Н. Язык и мышление.-М.: МГУ, 1972

165. Хомский Н. Язык и проблемы знания.// Вестник МГУ. Сер.9.Филология, №4,1995 .-С. 130-157.

166. Котов Р.Г. Прикладная лингвистика и информационная технология. М.: Наука, 1987.- 161с.

167. Поликарпов A.A. Теоретические проблемы прикладной лексикологии / Вестник Московского Университета. Сер.9. Филология. 1989. -№5. - С. 56-64.

168. Chen С. Structuring and Visualising the WWW by Generalised Similarity Analysis:Информация из Internet. [2001]//http.V/www.researchindex.com

169. Скороходько Э.Ф. Семантические сети и автоматическая обработка текста. -Киев.: Наук. Думка, 1983. 218 с.

170. Новиков А.И. Семантика текста и ее формализация. М.: Наука, 1983. - 218 с.

171. Гресс М., Лантен А. Теория формальных грамматик: Пер. с франц. М.: Наука, 1971.-294 с.

172. Налимов В.В., Вероятностная модель языка. М.: Наука, 1979. - 303 с.

173. Гинзбург С. Математическая теория контекстно-свободных языков: Пер. с англ. М.: Мир, 1970. - 326 с.

174. Васильев С.А. Синтез смысла при создании и понимании текста. Киев.: Наук. Думка, 1988. - 273 с.

175. Киров Е.Ф. Теоретические проблемы моделирования языка. Казань.: Изд-во Казан, ун-та., 1989. - 255 с.

176. Кузнецова А.И. Понятие семантической системы языка и методы ее исследования. М.: Изд-во МГУ, 1963. - 59 с.

177. Технология системного моделирования / Е.Ф. Аврамчук, A.A. Вавилов, C.B. Емельянов и др.; Под общ. ред. C.B. Емельянова и др.- М.: Машиностроение; Берлин: Техник, 1988 .- 520 с.

178. Половинкин А.И. Основы инженерного творчества.- М.: Машиностроение, 1988. 368 с.

179. Половинкин А.И. Теория проектирования новой техники.- Волгоград: ВолгПИ, 1990. 25 с.

180. Половинкин А.И. Методы инженерного творчества.- Волгоград: ВолгПИ, 1984. 365 с.

181. Буш Г .Я. Методические основы научного управления изобретательством.-Рига : Лиесма, 1974. 167 с.

182. Буш Г.Я. Методы технического творчества. Рига : Лиесма, 1972. - 94 с.

183. Буш Г.Я. Аналогия и техническое творчество. Рига : Лиесма, 1979. - 128 с.

184. Альтшуллер Г.С. Алгоритм изобретения. М.: Московский рабочий, 1973. -296 с.

185. Альтшуллер Г.С. Творчество как точная наука. М.: Советское радио, 1979. -184 с.

186. Методы поиска новых технических решений /Под ред. А. И. Половинкина.-Йошкар-Ола: Маркнигиздат,1976. 193 с.

187. Воинов Б.С. Принципы поискового проектирования. Горький: ГГУ, 1982. -80 с.

188. Мюллер И. Эвристические методы в инженерных разработках /Пер. с нем. -М.: Радио и связь, 1984. 144 с.

189. Zwichy F. Morphology and nomenclature of jet engines. Aeron. Eng. Rew., June, 1947., p.16.

190. Zwichy F. Morfologycal astronomy. Berlin, 1957., 299 p.

191. Шмаков Э.М. Основные проблемы и перспективы развития комплексного подхода к проектированию средств измерений // Измерения, контроль, автоматизация.- М.: ЦНИИТЭИ приборостроения, 1979, №3(19), С. 18-24.

192. Бабанов Ю.Н., Воинов Б.С. Поиск новых технических решений в радиоэлектронике СВЧ/Уч. пособие.- Горький: ГГУ, 1981. 76 с.

193. Диксон Д. Проектирование систем: изобретательство, анализ, принятие решений /Пер. с англ.- М.: Мир, 1989. 440 с.

194. Нуждин В.Н. Автоматизация проектирования систем электропривода на основе эвристического подхода. Иваново: ИВГУ, 1980. - 76 с.

195. Глушков В.М., Мясников В.А.,Половинкин А.И. Автоматизация поискового конструирования//Вестн. АН СССР. 1979. №7.

196. Алгоритмы оптимизации проектных решений/Под ред. Половинкина А.И.-М.:Энергия,1976.

197. Карпунин Н.Г., Майданчик Б.И. Функционально-стоимостной анализ в электротехнической промышленности.- М.: Энергоиздат, 1984. 288 с.

198. Rodenacker W.G. Methodisches Konstruieren. Berlin, Heidelberg, New York, Springer-Verlag, 1976.

199. Rodenacker W.G., Slaussen V. Regeln des methodischen Konstruierens. Teil I.Meinz Krausskopf Verlag, 1973.

200. Presse G. Aufbau und Anwendung lines Katalogs physikalisher Effekts. Berlin, Maschinenbantechnik, 1977.7,P. 330 333.

201. Krumhauer P. Möglichkeiten der Rechnerunterstutzung für die Konzeptphaseder Konstruction- Z.wirtscaftl.Fertigung, 1973, N 3, s. 119-126.

202. Krumhauer P. Recherunterstutzung für die Konzeptphase der Konstruktion. Ein Beitrag zur Entwicklung eines Programmsystems für die Losungsfidung Konstruktiver Teilaufgaden.: Diss./W.Berlin.TV, 1974.-164s.

203. Михалевич B.C., Волкович В.JI. О некоторых математических и эвристических особенностях процесса проектирования сложных систем.-УСиМ, 1976., N 2.

204. Арайс Е.А., Дмитриев В.М. Автоматизация моделирования многосвязных систем. М.: Машиностроение, 1987.-238 с.

205. Мамиконов А.Г., Пискунова А.Н., Цвиркун А.Р. Модели и системы проектирования информационного обеспечения АСУ.- М.: Статистика, 1978.

206. Глазунов В.Н. Поиск принципов действия технических систем. М.: Речной транспорт, 1990. -111 с.

207. Анкудинов Г.И. Синтез структуры сложных объектов (логико-комбинаторный подход). Л.: Изд-во ЛГУ, 1986. - 258 с.

208. Дворянкин А.М., Половинкин А.И., Соболев А.Н. Методы синтеза технических решений.- М.: Наука, 1977. 103 с.

209. Дворянкин А.М., Половинкин А.И., Соболев А.Н. Об автоматизации поиска принципов действия технических систем на основе банка физических явлений.-Кибернетика, 1978., №1, С.80-86.

210. Половинкин А.И., Соболев А.Н. Автоматизация синтеза принципов действия технических систем на основе банка данных по физическим эффектам.- РАН СССР, 1979., т. 246, N 3, С.557 560.

211. Половинкин А.И., Камаев В.А., Фоменков С.А. и др. Методические указания к составлению описаний физических эффектов.- Волгоград: ВолгПИ, 1989.-32 с.

212. Методы поиска новых технических решений /Под ред. А.И. Половинкина.-Йошкар-Ола: Маркнигоиздат, 1976. 192 с.

213. Гришин В.А.,Камаев В.А. Математическое моделирование изделий и технологий. Учебное пособие, Волгоград, 1986.-193 с.

214. Фоменков С.А., Гришин В.А., Камаев В.А. Представление и использование физических знаний при поисковом конструировании изделий машиностроения. Учебное пособие. Волгоград: ВолгГТУ,, 1994. - 121 с.

215. Камаев В.А., Колесников С.Г., Фоменков С.А. Физические эффекты из материалов заявок на открытия по физике, ч. 1. Учебное пособие. Волгоград: ВолгГТУ,, 1994. - 200 с.

216. Камаев В.А., Фоменков С.А., Сипливая М.Б., Колесников С.Г. Физические явления из материалов заявок на открытия по физике, ч.2. Учебное пособие. Волгоград: ВолгГТУ, 1995. - 224 с.

217. Бутенко JI.H., Дворянкин A.M., Камаев В.А., Фоменков С.А. и др. Техническое творчество: теория, методология, практика. Энциклопедический словарь-справочник. / Под ред. А.И. Половинкина, В.В. Попова. М.: ЕЛО "Информ-систем", 1995. - 408 с.

218. Фоменков С.А., Петрухин A.B., Камаев В.А., Давыдов Д.А. Представление физических знаний для автоматизированных систем обработки информации. -Волгоград: ТОО «Принт», 1998. 152 с.

219. Яшин Я. М. Вопросы теории построения систем автоматизированного управления. Л.: Изд-во Ленингр. Ун-та. 1978.

220. Основы автоматизации управления производством: Учеб. пособие для студ. техн. вузов / Макаров И. М., Евтихиев Н. Н., Дмитриева Н. Д. и др.; Под ред. И. М. Макарова.- М.: Высш. школа, 1983 504 с.

221. Методы анализа и синтеза структур управляющих систем / Б. Г. Волик, Б. Б. Буянов, Н. В. Лубков и др.; Под ред. Б. Г. Волика М.: Энергоатомиздат, 1988.296 с.

222. Цвиркун А. Д., Акинфиев В. К., Структура многоуровневых и крупномасштабных систем. Синтез и планирование развития. М.: Наука, 1993.

223. Бурков В. Н„ Новиков Д. А. ТЕОРИЯ АКТИВНЫХ СИСТЕМ: СОСТОЯНИЕ И ПЕРСПЕКТИВЫ. М.:Синтег, 1999. 128 с.

224. Новиков Д. А. Механизмы функционирования многоуровневых организационных систем. М.: Фонд "Проблемы управления", 1999- 161 с.

225. Новиков Д. А. Сетевые структуры и организационные системы. М.: ИПУ РАН (научное издание), 2003. 102 с.

226. Новиков Д. А., Петраков С. Н. Курс теории активных систем. М.: СИНТЕГ, 1999.- 104 с.

227. Новиков Д. А., Смирнов И. М., Шохина Т. Е. Механизмы управления динамическими активными системами. М.: ИПУ РАН, 2002. 124 с.

228. Новиков Д. А., Цветков А. В. Механизмыфункционированияорганизационных систем с распределенным контролем. М.: ИПУ РАН, 2001. — 118 с.

229. Губко М. В. Управление организационными системами с коалиционным взаимодействием участников. М.: ИПУ РАН (научное издание), 2003. 140 с.

230. Караваев А. П. Модели и методы управления составом активных систем. М.: ИПУ РАН (научное издание), 2003,- 151 с.

231. Бурков В. Н., Кузнецов Н. А., Новиков Д. А. Механизмы управления в сетевых структурах// Автоматика и телемеханика. 2002. №12. сс.96-115.

232. А. Костин. Автоматизация и человек: мечты и реальность//Компьютерра. 2001, №12(389).

233. Девятов Б. Н., Демиденко Н. Д. Теория и методы анализа управляемых распределенных процессов.-Новосибирск: Наука, 1983.

234. Мелик-Гайказян И. В. Информационные процессы и реальность.- М.: Наука. Физматлит, 1998 192 с.

235. А. с. 13371148 СССР, МКИ3 B06BI/18. Пневматический вибровозбудитель / Гришин В. А., Сальникова H.A., Аиткаримов В.Н.; Опубл. 15.09.87, Бюл. № 34.

236. Сальникова H.A. Разработка автоматизированной системы поискового конструирования сложных технических устройств (на примере генераторов механических колебаний): Канд.дис. / ВолгПИ.- Волгоград, 1986.- 267 с.

237. Вибрация в технике. Справочник. Т.1,-М.Машиностроение, 1978. 352 с.

238. Вибрация в технике. Справочник. Т.1У,-М.:Машиностроение, 1981.- 455 с.

239. Кобринский А.Е., Кобринский A.A. Виброударные ситемы.- М.: Наука, 1973. - 591 с.

240. Кононенко В.О. Колебательные системы с ограниченным возбуждением. -М.: Наука, 1964. 254 с.

241. Рагульскис B.JI. Виброударные системы. Вильнюс: Минтис,1974.- 320 с.

242. Фурунжиев Р.И. Автоматизированное проектирование колебательных систем. Минск: Вышэйшая школа, 1977.- 452 с.

243. А. с. 728946 СССР, МКИ3 B06BI/18. Пневматический шаровой вибровозбудитель/ В.Н. Сизов, A.A. Шмонин; Опубл. 25.04.80, Бюл. №15.

244. А. с. 850230 СССР, МКИ3 B06BI/02. Вибратор / H.A. Потапенко, Ф.М. Канарев, Б.В. Туровский, Е.И. Трубилин; Опубл. 23.11.81, Бюл. №43.

245. А. с. 715146 СССР, МКИ3 B06BI/04, 60IM 7/00. Электродинамический вибратор / Б.Е. Глазман, A.B. Салов, В.Я. Антипов, В.К. Коротков и др.; Опубл. 15.02.80, Бюл. № 6.

246. А. с. 1433506, СССР, МКИ3 B06BI/16. Вибровозбудитель /В.А. Гришин, H.A. Сальникова; Опубл. 30.10.88, Бюл. № 40.

247. А. с. 1433506, СССР, МКИ3 B06BI/16. Вибровозбудитель /В.А. Гришин, H.A. Сальникова; Опубл. 30.10.88, Бюл. № 40.

248. А. с. 1337148, СССР, МКИ3 B06BI/18. Пневматический вибровозбудитель /В.А. Гришин, H.A. Сальникова, В.Н. Аиткаримов; Опубл. 15.09.87, Бюл. № 34.

249. Заболеева-Зотова A.B. Лингвистические системы: модели, методы, приложения. Монография.- ВолгГТУ, 2004.- 220 с.

250. Заболеева-Зотова А.В Естественный язык в автоматизированных системах. Семантический анализ текстов. Волгоград: ВолгГТУ, 2002. - 228 с.

251. Заболеева-Зотова А.В Введение в системологию. Волгоград: ВолгГТУ, 1999.- 109 с.

252. Заболеева-Зотова А.В, Камаев В.А. Санжапов Б.Х. Математическое обеспечение САПР, ч.1 Волгоград: ВолгГТУ,, 1997. - 72 с.

253. Заболеева-Зотова A.B. Математическое обеспечение САПР, ч.2 Волгоград: ВолгГТУ, 1998, - 72 с.

254. Заболеева-Зотова A.B., Набока М.В. Моделирование процесса концептуального проектирования в целях применения в интеллектуальной многоагентной системе\\ Информационные технологии №8, 2004, С.2-6.

255. Заболеева-Зотова A.B., Набока М.В. Агентный подход к концептуальному проектированию технических объектов\\ Автоматизация и современные технологии № 6,2004, С.29-31.

256. Попов М.Ю., Фоменков С.А., Заболеева-Зотова A.B. Реализация семантико-синтаксического анализатора естественного языка в системе классификации полнотекстовых текстов\\ Успехи современного естествознания №5, 2004, С.87-89.

257. Заболеева-Зотова A.B., Пастухов А.Ю., Козлова H.A.,Сердюков П.В., Чернов С.А Задача автоматизированной категоризации текстов при создании Web-сайта \\ Автоматизация и современные технологии №6, 2003.

258. Заболеева-Зотова A.B., Пастухов А.Ю., Козлова H.A., Сердюков П.В., Чернов С.А LSA в гипертекстовых массивах \\Инновации №4(41-42), 2001, С.76-78.

259. Заболеева-Зотова A.B., Пастухов А.Ю., Козлова H.A., Сердюков П.В.,Чернов С.А Система оптимизации структуры Web-сайта \\ КомпьюЛог& Мой компьютер №1, 2001.

260. Заболеева-Зотова A.B., Пастухов А.Ю., Козлова H.A.,Сердюков П.В., Чернов С.А. Латентный семантический анализ: новые решения в InternetW Информационные технологии №6, 2001, С.16-19.

261. Миляев Н.Ю., Заболеева-Зотова A.B. АРМ технического писателя: подходы к описанию технических систем\\ Информационные технологии №3, 2000, С.36-44.

262. Миляев Н.Ю., Заболеева-Зотова A.B. АРМ технического писателя: структура репозитория\\ Информационные технологии №5, 2000.

263. Базельцева И.В., Заболеева-Зотова А.В., Пастухов А.Ю. Разработка программных средств активного эмоционально-ориентированного интерфейса\\Труды международной конференции IS-2003, Ульяновск, 2003

264. Попов М.Ю., Заболеева-Зотова А.В. Концепция системы семантического анализа текста \\Труды Международного семинара Диалог'2002 по компьютерной лингвистике и ее приложениям. Том 1. Теоретические проблемы. Протвино, 2002.

265. Заболеева-Зотова A.B., Пастухов А.Ю. Учет психолингвистических особенностей процесса чтения при разработке языков программирования Сб. научн. трудов ВолгГТУ "Концептуальное проектирование в образовании, технике и технологии". Волгоград, 2001,6с.

266. Миляев Н.Ю., Заболеева-Зотова A.B. Автоматизация технического текстирования\\ Труды Международного семинара Диалог'2000 по компьютерной лингвистике и ее приложениям.Том 2. Прикладные проблемы., Протвино, 2000, 2с.

267. Заболеева-Зотова A.B., Кузнецов A.B. Численное моделирование словообразования \\Труды Международного семинара Диалог'2000 по компьютерной лингвистике и ее приложениям.Том 2. Прикладные проблемы. Протвино, 2000, 6с.

268. Заболеева-Зотова A.B., Миляев Н.Ю. АРМ технического писателя. Новые пути развития информации. Сб. научн. трудов ВолгГТУ "Концептуальное проектирование в образовании, технике и технологии", Волгоград, 1999, 4с.

269. Заболеева-Зотова A.B., Набока М.В. Разработка модели технической системы как нечеткой решетки. Сб. трудов 12 Международной научной конференции."Математические методы в технике и технологиях ММТТ-12". Том 5. Великий Новгород, 1999, 2с.

270. Заболеева-Зотова A.B., Миляев Н.Ю. Object-oriented CATW.// "Application of the conversion research results for international cooperation SIBCONVERS'99" /ProceedingsVolume 2, may 18-20, 1999, Tomsk,, Russia., 2 p.

271. Заболеева-Зотова A.B., Кузнецов A.B. Системный подход к формализации физических знаний Сб. трудов 12 Международной научной конференции."Математические методы в технике и технологиях ММТТ-12". Том 3. Великий Новгород, 1999, Зс.

272. Заболеева-Зотова A.B. Определение вида и уровня информации при описании структуры технической системы. Сб. научн. трудов ВолгГТУ "Концептуальное проектирование в образовании, технике и технологии", Волгоград, 1997,5с.

273. Заболеева-Зотова A.B. Моделирование текстообразования при описании « структуры технической системы. Сб. научн. трудов ВолгГТУ "Концептуальноепроектирование в образовании, технике и технологии", Волгоград, 1997, 7с.

274. Заболеева-Зотова A.B. Определение вида и уровня информации при описании структуры технической системы. Сб. научн. трудов ВолгГТУ "Концептуальное проектирование в образовании, технике и технологии", Волгоград, 1997,7с.

275. Заболеева-Зотова A.B. Архитектура лингвистического процессора для описания структуры технической системы.Сб. научн. трудов ВолгГТУ "Концептуальное проектирование в образовании, технике и технологии", Волгоград, 1997, Юс.

276. Заболеева-Зотова A.B. Интеллектуальная среда для решения изобретательских задач в проектирования новых технических систем. Сб."Восток-запад. Информационные технологии в проектировании". Материалы международной конференции. М.: 1-5 июля 1996, 5 с.

277. Камаев В.А., Гришин В.А., Заболеева-Зотова A.B. Принципы построения и инструментальные средства системы поискового конструирования.// Межвуз. сб. научн. трудов "Методы и системы технической диагностики", Саратов, Изд-во Саратовского ун-та, 1989, 4с.

278. Заболеева-Зотова A.B. Моделирование текстообразования при описании функциональной структуры технической системы. Часть I. Определение вида и уровня информации, содержащейся в формируемом тексте \\Депонировано в ВИНИТИ, № 2344 -В 97 от 10.07.97, 16 с.

279. Заболеева-Зотова A.B. Структурный синтез сложных технических систем: формализация и алгоритмы \\ Депонировано в ВИНИТИ, № 1487 -В 95 от 24.05.95 ,61 с.

280. Заболеева-Зотова A.B., Гришин В.А Структурный синтез технических систем\\ Депонировано в ВИНИТИ, № 955 -В 94 от 20.04.94, 19 с.

281. Заболеева-Зотова A.B., Гришин В.А Сальникова H.A. Разработка структуры формализованного описания технических устройств в системах поискового конструирования \\Депонировано в ВИНИТИ, № 2392 -В 94 от 21.10.94 , 14 с.

282. Заболеева-Зотова A.B., Гришин В.А.Экспертная система поискового конструирования технических систем \\Депонировано в ВИНИТИ, № 1824 -В 89 от 22.03.89, 14 с.

283. Заболеева-Зотова A.B., Гришин В.А Формализация знаний для экспертной системы поддержки изобретательской деятельности \\Депонировано в ВИНИТИ, № 6821 В 89 от 14.11. 89

284. Заболеева-Зотова A.B., Гришин В.А. Экспертная система, реализующая новую компьютерную технологию проектирования. Депонировано в ЦИНТИ-ЦНТБ,НРБ, Варна, 1989, 8 с.