автореферат диссертации по информатике, вычислительной технике и управлению, 05.13.11, диссертация на тему:Методология проектирования аналитических программных систем для организации их функционального взаимодействия на основе формальных моделей предметной области

На правах рукошиси

АНТОНОВ Вячеслав Викторович

МЕТОДОЛОГИЯ ПРОЕКТИРОВАНИЯ АНАЛИТИЧЕСКИХ

ПРОГРАММНЫХ СИСТЕМ ДЛЯ ОРГАНИЗАЦИИ ИХ ФУНКЦИОНАЛЬНОГО ВЗАИМОДЕЙСТВИЯ НА ОСНОВЕ ФОРМАЛЬНЫХ МОДЕЛЕЙ ПРЕДМЕТНОЙ ОБЛАСТИ

Специальность: 05.13.11 — Математическое и программное обеспечение вычислительных машин, комплексов и компьютерных сетей

8 АПР 2015

АВТОРЕФЕРАТ диссертации на соискание ученой степени доктора технических наук

Уфа-2015 005566781

005566781

Работа выполнена на кафедре автоматизированных систем управления ФГБОУ ВПО «Уфимский государственный авиационный технический университет»

Научный консультант

Официальные оппоненты

Ведущая организация

доктор технических наук, профессор КУЛИКОВ Геннадий Григорьевич

доктор физико-математических наук, профессор

БЕЛЬТЮКОВ Анатолий Петрович ФГБОУ ВПО «Удмуртский государственный университет»,

заведующий кафедрой теоретических основ информатики

доктор технических наук, профессор КОСТРОВ Алексей Владимирович ФГБОУ ВПО «Владимирский государственный университет им. А.Г и Н.Г. Столетовых», профессор кафедры информационных систем и программной инженерии

доктор технических, паук, профессор

ЯРУНПСИНА Надежда Глебовна

ФГБОУ ВПО «Ульяновский государственный

технический университет»,

заведующая кафедрой информационных систем

ФГАОУ ВПО «Казанский (Приволжский) федеральный университет», г. Казань

пОО

Защита диссертации состоится 19 июня 2015 г. в 10 часов на заседании диссертационного совета Д-212.288.07 на базе ФГБОУ ВПО «Уфимский госу-дарствешшй авиационный технический университет» по адресу: 450000, г. Уфа, ул. К. Маркса, 12.

С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке ФГБОУ ВПО «Уфимский государственный авиационный технический университет» и на сайте www.ugatu.su.

Автореферат разослан « 13

Ученый секретарь

диссертационного совета Ж// /

д-р техн. наук, проф. //шУ) И.Л. Виноградова

ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ

Актуальность темы исследования. На данном этапе информатизации общества, в рамках государственной программы "Электронного общества» в РФ происходит активное внедрение аналитических программных комплексов и систем в деятельность органов государственного управления, реализуются проекты перевода процессов оказания государственных услуг в электронный вид и т.д. Такие системы имеют подсистемы, как с автоматическим, так и с автоматизированным и интеллектуальным управлением. Требуется интеграция в условиях семантической неоднородности, неполноты и неточности данных. До настоящего времени остается проблема семантического разрыва между полными представлениями о предметной области, моделями различных уровней и методологиями, которые применяются для выражения этих представлений в виде формальных спецификаций. Присутствует зависимость от правильности реализации разработчиками нормативной базы и соответствия ее формализованным алгоритмам. Динамика изменения нормативной базы такова, что программное обеспечение подлежит периодическому реинжинирингу, адаптации с учетом внесения необходимых дополнений. Обработка информации, организация функционального взаимодействия программ и программных систем в подобных системах, с учетом динамических свойств формальной модели предметной области стала обособленным направлением научных исследований. Однако до настоящего времени не проработан вопрос формализации задачи проектирования программных комплексов в соответствии с требованиями стандартов, для обеспечения как критериев прослежи-ваемости показателей, так и их идентифицируемости, что ведет к затруднению выявления проблем проекта, их анализа и принятия управленческих решений по принципу обратной связи. В связи с наличием больших объемов данных, представленных в плохо структурированном или не формализованном виде, хранением их во множестве разнообразных хранилищ, и все убыстряющимися темпами их обновления (так называемая проблема "Big data"), возникает задача при учете семантики данных в ходе решения задачи, интеграции данных в условиях их семантической неоднородности и разобщенности.

Степень разработанности темы исследования. При решении проблем проектирования и реализации архитектуры программного обеспечения в диссертационном исследовании использовались результаты трудов отечественных авторов, в том числе: В. Н. Буркова, В. И. Васильева, В. М. Глушкова, Д. А. Новикова, В. В. Кульбы, Г. Г. Куликова, В. В. Миронова, А. Г. Мамиконова, А. В. Речкалова, А. X. Султанова, Н. И. Юсуповой, И. Ю. Юсупова, И. У. Ямалова, зарубежных авторов, в том числе: Д. Гордона, Дж. Захмана, Лотфи А. Заде, К. Локира, Т. Эрла, Д.Шаппела.

Наличие в электронном виде огромных объемов информации, ускоряющаяся динамика ее увеличения и рост зависимости всех сфер деятельности человека от аналитических программных систем, делают актуальными и значимыми исследования в данной области.

Объекпгом исследования являются процессы математического проектирования и анализа программ, программных систем и хранилищ данных и зна-

ний, с учетом динамических свойств формальной модели предметной области.

Предметом исследования являются методологические и теоретические основы организации взаимодействия программ и программных систем гетерогенного информационного пространства, с учетом динамических свойств формальной модели предметной области.

Цель диссертационной работы состоит в развитии теоретических и методологических основ организации взаимодействия программ и программных систем на базе проведения комплексных системных исследований для получения научно-обоснованных решений, направленных на разработку методик и алгоритмов, обеспечивающих повышение эффективности процессов проектирования, надежности процессов обработки, передачи данных и знаний в аналитических программных системах, с учетом динамических свойств формальной модели предметной области.

Для достижения поставленной цели в работе необходимо решить следующие задачи:

1. Разработать методологические основы проектирования программного комплекса для организации взаимодействия функциональных программ, обеспечения интегрированной системы аналитического анализа объектов предметной области с учетом динамических качеств предметной области (соответствует п.1 паспорта специальности).

2. Разработать теоретические основы проектирования программного комплекса для организации взаимодействия функциональных программ на основе категорийного подхода с использованием теоретико-множественных моделей и методов нечеткой логики, и проектирования динамической структуры гетерогенного хранилища данных аналитических систем анализа, на базе требований системной инженерии (соответствует п.1 паспорта специальности).

3. Исследовать и разработать формально-математические методы проектирования структуры хранилища данных и знаний программного комплекса для организации взаимодействия функциональных программ, обеспечения интегрированной системы учета и аналитического анализа объектов предметной области, с учетом распределенной обработки данных, с применением OLAP технологий и предметно-ориентированных языков программирования (соответствует п.4 и п.8 паспорта специальности).

4. Разработать формальные методы высокоуровневого программирования бизнес-процессов и алгоритмов для организации взаимодействия функциональных программ, обеспечения интегрированной системы учета и аналитического анализа объектов предметной области на основе множества информационных объектов учета, преобразования объектов предметной области произвольной структуры в виде алгебраических термов, а также стратегий применения правил нечеткого вывода, системы символьных вычислеиий (соответствует п.2 и п.5 паспорта специальности).

5. Разработать программный комплекс, на основе предложенной методологии, методов и алгоритмов, теории категорий множеств, а также стратегий применения правил нечеткого вывода, для исследования возможности динамического интеграционного представления независимых автоматизиро-

ванных учетов (соответствует п. 1 паспорта специальности), и динамического формирования хранилища данных и аналитического использования в режиме мониторинга и передачи знаний в распределенной информационной среде (соответствует п.8 паспорта специальности).

6. Оценить результаты исследований по проблеме проектирования программного комплекса для организации взаимодействия функциональных программ на основе предложенной методологии категорийного подхода с использованием теоретико-множественных моделей и методов нечеткой логики, и проектирования динамической структуры гетерогенного хранилища данных аналитических систем анализа, на базе требований системной инженерии.

Методология и методы исследования. В работе использовались принципы и методы системного анализа, теоретико-множественные методы, теория категорий, методы общей теории систем, теории управления, методов математического анализа данных, теории графов, теории исследования операций, а также методов объектно-ориентированного анализа и проектирования систем.

Положения, выносимые на защиту:

1. Методология проектирования программного комплекса для организации взаимодействия функциональных программ, обеспечивающих интеграцию системы аналитического анализа объектов предметной области с учетом динамических качеств предметной области.

2. Метод проектирования программного комплекса для организации взаимодействия функциональных программ на основе категорийного подхода с использованием теоретико-множественных моделей и методов нечеткой логики, и проектирования динамической структуры гетерогенного хранилища данных аналитических систем анализа, на базе требований системной инженерии.

3. Формально-математический метод структурно-параметрического синтеза хранилища данных и знаний для программного комплекса для выполнения взаимодействия функциональных программ, обеспечения интегрированной системы учета и аналитического анализа объектов предметной области, с учетом распределенной обработки данных, с применением OLAP технологий и предметно-ориентированных языков программирования.

4. Формальный метод высокоуровневого моделирования и программирования бизнес-процессов и алгоритмов для организации взаимодействия функциональных программ, обеспечения интегрированной системы учета и аналитического анализа объектов предметной области на основе множества информационных объектов учета, преобразования объектов предметной области произвольной структуры в виде алгебраических термов, а также стратегий применения правил нечеткого вывода, системы символьных вычислений.

5. Программный комплекс, на основе предложенной методологии, методов и алгоритмов, теории категорий множеств, а также стратегий применения правил нечеткого вывода, для исследования возможности динамического интеграционного представления независимых автоматизированных учетов, и динамического формирования и наполнения хранилища данных и аналитического использования в режиме мониторинга.

6. Оценка исследований эффективности предложенных методов проектирования и реализации программного комплекса на примерах применения программного комплекса в различных предметных областях средствами типовых располагаемых инструментариев, реляционных и постреляционных СУБД.

Научная новизна результатов работы заключается в следующем:

1. Новизна предложенной методологии проектирования программного комплекса заключается в том, что на основе применения теории категорий для организации взаимодействия функциональных программ, обеспечивающих интеграцию системы аналитического анализа объектов предметной области с учетом динамических качеств предметной области, сформулированы основные положения синтаксиса, формальной предметно-ориентированной грамматики, впервые представленные в форме строгих рекуррентных соотношений.

2. Новизна предложенного метода проектирования программного комплекса заключается в том, что для организации взаимодействия функциональных программ используется формальный метод построения иерархий Н. Хомского, позволяющий на основе категорийного подхода с использованием теоретико-множественных моделей и методов нечеткой логики, на базе требований системной инженерии формировать границы между семантическим и синтаксическим описаниями процессов предметной области и функциональными модулями аналитической программной системы. Это позволяет реализовывать нечеткое ХД с применением известных реляционных и объектно-ориентированных СУБД.

3. Новизна формально-математического метода структурно-параметрического синтеза хранилища данных и знаний для программного комплекса заключается в том, что для выполнения взаимодействия функциональных программ, обеспечения интегрированной системы учета и аналитического анализа объектов предметной области, предлагается формирование структуры хранилища на основе анализа последовательности бизнес-процессов взаимодействующих формализованных объектов на вертикальных и горизонтальных уровнях с учетом распределенной обработки данных, с применением OLAP технологий и предметно-ориентированных языков программирования, в котором используются нечеткие отношения объектов учета при построении четких измерений многомерной модели (OLAP куба). Предложен новый метод формирования архитектуры аналитической программной системы в виде множества связанных друг с другом иерархическими отношениями информационных объектов, сохраняющих соответствия с объектами предметной области.

4. Новизна формального метода высокоуровневого моделирования и программирования бизнес-процессов и алгоритмов для организации взаимодействия функциональных программ, обеспечения интегрированной системы учета и аналитического анализа объектов предметной области на основе множества информационных объектов учета, заключается в создании структуры интегрированной информационной системы на основе множества предметных объектов учета и преобразования объектов предметной области произвольной структуры в виде алгебраических термов, а также объединении в

едином жизненном цикле жизненных циклов предметной области информационной системы и программного комплекса.

5. Новизна программного комплекса, заключается в том, что на основе предложенной методологии, методов и алгоритмов, теории категорий множеств, а также стратегий применения правил нечеткого вывода, основные показатели критериев, для исследования возможности динамического интеграционного представления независимых автоматизированных учетов, и динамического формирования и наполнения хранилища данных и аналитического использования в режиме мониторинга формируются на основе анализа формальной математической модели предметной области, свойства которой полностью наследуются в соответствии с методологий системной инженерии.

Теоретическая и практическая значимость результатов заключается в разработке:

1. Методологии проектирования программного комплекса заключающейся в том, что на основе применения теории категорий для организации взаимодействия функциональных программ, обеспечивающих интеграцию системы аналитического анализа объектов предметной области с учетом динамических качеств исследуемой области, сформулированы основные положения синтаксиса, впервые полученные в форме рекуррентных соотношений. Это позволяет формализовать комплексный процесс проектирования ИС. Практическая значимость результатов заключается в том, используя предлагаемую методологию, формируется новая эффективная технология создания программного комплекса, которая основана на использовании теории категорий множеств, роль функторов и морфизмов для соответствующих категорий исполняют функции программных средств, используемых в качестве инстру-ментариев и отвечающих требованиям формальных преобразований теории категорий.

2. Метода проектирования программного комплекса заключающегося в том, что для организации взаимодействия функциональных программ используется формальный метод построения иерархий Н. Хомского, позволяющий на основе категорийного подхода с использованием теоретико-множественных моделей и методов нечеткой логики, на базе требований системной инженерии формировать границы между семантическим и синтаксическим описаниями процессов предметной области и функциональными модулями аналитической программной системы. Показано, что значительно расширяет возможности применения существующих реляционных и объектно-ориентированных СУБД.

3. Формально-математического метода структурно-параметрического синтеза хранилища данных и знаний для программного комплекса заключающегося в том, что для выполнения взаимодействия функциональных программ, обеспечения интегрированной системы учета и аналитического анализа объектов предметной области, предлагается формирование структуры хранилища на основе анализа последовательности бизнес-процессов взаимодействующих формализованных объектов на вертикальных и горизонтальных уровнях с учетом распределенной обработки данных, с применением OLAP технологий и предметно-ориентированных языков программирования, в котором используются нечеткие отношения объектов учета при построении

четких измерений многомерной модели (OLAP куба). Предложен новый метод формирования архитектуры аналитической программной системы в виде множества связанных друг с другом иерархическими отношениями информационных объектов, сохраняющих соответствия с объектами предметной области.

4. Формального метода высокоуровневого моделирования и программирования бизнес-процессов и алгоритмов для организации взаимодействия функциональных программ, обеспечения интегрированной системы учета и аналитического анализа объектов предметной области на основе множества информационных объектов учета, заключающегося в создании структуры интегрированной информационной системы на основе множества предметных объектов учета и преобразования объектов предметной области произвольной структуры в виде алгебраических термов, а также объединении в едином жизненном цикле модели предметной области жизненных циклов информационной системы и программного комплекса.

5. Программного комплекса, основанного на предложенной методологии, методах и алгоритмах, теории категорий множеств, а также стратегиях применения правил нечеткого вывода, основпые показатели критериев которого, для исследования возможности динамического интеграционного представления независимых автоматизированных учетов, динамического формирования и наполнения хранилища данных и аналитического использования в режиме мониторинга формируются на основе анализа формальной математической модели предметной области, свойства которой полностью наследуются в соответствии с методологий системной инженерии. Использование методов теории категорий с применением методов, учитывающих нечеткость описаний модели исследуемого объекта, в соответствии с положениями системной инженерии, позволило использовать ограниченное число обобщенных характеристик для отображения основных свойств информационной системы, и упростить процесс анализа, как информационной системы, так и программного комплекса.

Практическая значимость результатов подтверждается их внедрением в МВД по РБ, ФМС по РБ, учебном процессе на кафедре АСУ УГАТУ.

Достоверность получепных результатов.

Теоретические и практические результаты, полученные автором, докладывались на 16 международных и всероссийских научно-технических конференциях:

• Международной научной конференции «Информатизация правоохранительных систем», Москва, 2000 г.

• Международных конференциях по компьютерным наукам и информационным технологиям (CSIT), 2007,2008, 2009, 2011,2013 гг.

• Международной научной конференции "Innovation.. in Information Technologies: Theory and Practice", Германия, Дрезден, 2010 г.

• Международной научной конференции "Innovation in Information Technologies" .Россия, Уфа, 2011 г.

• Всероссийских научных конференциях с международным участием «Управление экономикой: Модели, методы, технологии», Уфа, 2007, 2008, 2010, 2011, 2012, 2013, 2014 гг.

• Международной научно-технической конференции " Проблемы информатики в образовании, управлении, экономике и технике", Россия, Пенза, 2014 г.

Публикации. По теме диссертационной работы опубликовано 64 печатных работы, из них 15 работ опубликованы в рецензируемых журналах из списка ВАК, 5 монографиях, свидетельстве об официальной регистрации программ для ЭВМ.

Структура и объём диссертации. Диссертационная работа состоит из введения, шести глав, заключения, выводов по диссертационной работе и списка литературы. Основная часть работы изложена на 294 страницах машинописного текста, содержит 90 рисунков и 17 таблиц. Библиографический список включает 188 наименований.

ОСНОВНОЕ СОДЕРЖАНИЕ РАБОТЫ

Во введении приведено обоснование актуальности темы исследования, сформулирована цель работы, решаемые в рамках исследования задачи, научная новизна, теоретическая и практическая значимость выносимых на защиту результатов. Перечисляются выступления на конференциях и семинарах, кратко излагается содержание работы.

В первой главе выполнен анализ существующих подходов и методов к построению аналитических информационных систем, а также анализ общих проблем проектирования и построения программных комплексов, интегрированных с OLAP технологиями. Приведен анализ текущего состояния теории формализации видов неопределенности и данных эволюционного развития информационных систем. В рамках этого анализа проведено исследование проблемы применения формальных методов моделирования процессов проектирования программных комплексов для систем с неполной информацией и высокой сложностью открытой предметной области, а также реализации в программных комплексах OLAP-технологии в качестве метода обработки многомерных данных.

Отдельно рассмотрен ряд диалектико-системных аспектов применения формальных методов моделирования. Так, сформулировать четкое определение для формальных методов моделирования проблематично. Это обусловлено двумя причинами:

1. Сами методы моделирования, программные компиляции и интерпретации, на чьей основе они построены, также являются формальными.

2. С другой стороны, сам метод «формального моделирования» использует математические нотации, методы рассуждений и доказательств, установленные в математике.

Современное развитие информационных технологий принесло формальным методам моделирования и новые успехи, и новые проблемы. Так применение ряда нотаций моделирования выявило новые возможности и перспективы, а заодно и соответственно новые проблемы, взаимосвязанные с моделированием. Появилось много фактов, которые свидетельствовали об успешном использовании данных методов моделирования, однако ряд возникших

противоречий потребовал теоретического переосмысления, что послужило основанием к признанию их в качестве методов познания. При анализе предметной области может быть получено много данных носящих субъективный характер. Эта информация, выраженная на естественном языке, содержит неопределенности, выражение которых языком традиционной математики не предусмотрено. При анализе предметной области в виде части действительности необходимо учитывать онтологический аспект, а при анализе ее как знания про эту действительность - гносеологический.

Проблемы создания информационных систем с заданными характеристиками всегда принадлежали к числу трудно решаемых, в том числе из-за наличия взаимной зависимости бизнес - платформ с информационной уже на стадии проектирования. Огромная размерность возникающих при этом задач требует декомпозиции глобальных бизнес - целей в проекции на иерархию целей информационных. При использовании любой методологии предметная область обычно представляется иерархией моделей различных видов. Так, проектирование баз данных объединяет в себе три составляющие: науку, технологию и практику.

С ростом хранимых объемов информации, развитием интеграционных процессов резко увеличивается потребность в средствах моделирования с учетом всего многообразия уровней абстракции. При этом должна учитываться возможность изменения этих уровней, как в прикладной системе, так и на более высоком уровне иерархии системы - множестве СУБД (точнее однотипном множестве - категории). Т.к. принятый уровень абстракции данных приемлемый для одной системы, может оказаться неприемлемым для другой. В модели присутствует неопределенность, связанная с неточностью нашего знания о реальном объекте. Наличие этой неточности необходимо учитывать при применении полученных выводов к реальному объекту. В связи с наличием динамических свойств предметной области и ее структурной сложности происходит постоянное возрастание сложности самой информационной системы даже просто ввиду накапливания числа состояний. При этом дополнительные сложности возникают при наличии неточности или неопределенности в задании параметров, от которых зависит результат. Структура этих нечеткостей и неточностей имеет сложную архитектуру, для обработки разных ее типов используются разные методологии (рисунок 1). Теория нечетких множеств является аппаратом, который используется при решении проблемы моделировании реальных объектов и наличия нечеткости или неточности определенного вида. При увеличении нечеткости и неопределенности вероятностные описания заменяются на применение экспертных оценок. При этом точечные оценки вероятностных распределений сменяются интервальными и нечеткими. В связи с применением детерминированных методов при построении формальных моделей, предметной области вносится излишняя определенность, что приводит к невозможности учета неточности задания параметров, нечеткость или неточность либо просто не учитываются, либо заменяются экспертными оценками. Для снижения сложности модели учитывается только ограниченное число параметров, которые считаются наиболее важными, а для учета остальных параметров вводится понятие - нечеткий учет в виде отклика на определенное воздействие.

Рисунок 1 - Средства поддержки обработки информации

Очевидно, что традиционные методы анализа систем не эффективны для применения в подобных случаях, а для систем превысивших некоторый порог сложности достижение требуемой точности становится практически невозможным. При использовании математической методологии и замены работы с реальными объектами на работу с математическими описаниями этих объектов и их методов, возникают сложности с качественными данными, сложными по своей сущности. Рассмотрим эволюцию процесса построения информационных систем.

Введем обозначения:

е <2, I ~ 1,...,п - конечное число состояний информационной системы; 2 - множество возможных состояний информационной системы; м>1, - процесс построения информационной системы в каждый детерминированный момент времени;

IV - множество возможных процессов построения информационной системы.

Учитывая, приведенное выше, переход информационной системы из одного состояния в другое может быть представлен функцией Р отображения

Г^хЖ^О, (1)

т.е. /О,.,и',) будет отождествлять последующее состояние информационной системы после выполнения этапа построения и может быть представлено формулой

Чт = (2)

То есть имеем рекуррентную формулу и множество состояний системы, которое образует класс объектов, для каждой пары объектов которого д{ и qJ

задано множество морфизмов Нот(д1,д1), для каждой пары которых (мор-физмов), например, е Нот{д1,д^ и / е Нот(д1,дк) определена их композиция gq ° / е Нот(д„дк). Т.е. состояния системы образуют категорию множеств.

Присутствуют правила-ограничения, которые являются нечетким множеством, с соответствующей функцией принадлежности. Результаты проведения аккумуляции - объединения результатов применения правил взаимодействия могут быть изображены графически (рисунок 2).

0,9

0,8

/

Правило Ь Правило 2.

0,7 0,6 0,5 0,4 0,3 0,2 0,1

/ !

Правило 3— Аккумуляция правил —™

Г"

I *

I--------

!...... V

I--Ч----1- г • 1 — К ■ — -—

3 4 5 6 7 8

Рисунок 2 - Аккумуляция правил

1—Г

Во второй главе приведен анализ процессного подхода при создании адаптивного программного комплекса для организации проектного менеджмента, основанного на формальной модели жизненного цикла систем и приведена теоретико-множественная модель бизнес-процессов стадий жизненного цикла адаптивного программного комплекса. Предложена архитектура структуры семантического аспекта адаптивного программного комплекса для организации взаимодействия функциональных программ, обеспечения интегрированной системы аналитического анализа объектов. На основе проведенных исследований разработан метод формирования требований проектирования архитектуры программного комплекса для организации взаимодействия функциональных программ на основе категорийного подхода с использованием теоретико-множественных моделей и методов нечеткой логики, и проектирования адаптивной структуры гетерогенного хранилища данных аналитических систем анализа. Показано, что предложенная логика позволяет сохранить необходимое соответствие между объектами (бизнес-процессами) предметной области и программами аналитической программной системы, что обеспечивает идентифицируемость и прослеживаемость объектов предметной области и функциональных программ аналитической программной системы в едином жизненном цикле системы.

В последнее время процессный подход, основанный на формальных моделях жизненного цикла программных систем, находит все более широкое применение при проектировании информационных систем и аналитических программных систем их реализующих. Многие информационные системы представляют собой сложные структуры, основанные на взаимодействии множества технических и программных средств, при участии человека. Это определило возрастание роли стандартов, обеспечивающих совместимость взаимодействия различных компонент между собой. Присутствует прямая зависимость консолидирующей роли стандарта от сложности архитектуры организации. Наибольшее распространение получили международные стандарты КОЛЕС 12207 и КОЛЕС 15288. Для практического использования, на всех стадиях проектирования, начиная с моделирования процессов предметной области и оканчивая созданием программного кода, наибольший интерес

и

представляет международный стандарт КОЛЕС 15288, как более общий и в большинстве своем использующийся в качестве методологической основы. Процессы ЖЦ системного инжиниринга делятся на "контрактные" (расписывающие обязательства между организациями), и 3 класса, вложенных друг в друга процессов, получивших название "организационно обеспечивающие", и уже внутри них собственно проектные, и далее технические, выполняющие работу, а не организовывающие ее. Согласно этого стандарта введём следующие обозначения для процессов (КОЛЕС 15288): .К» - "соглашения", РР-"предприятия", РРЛ - "проекта", ТР - "технических". Рассмотрим процессы соглашения РБ, которые состоят из процесса приобретения — РБрг и процесса поставки - РБ . Учитывая, что каждый процесс включает в себя деятельность в процессе, результат процесса и цели процесса, введем следующие обозначения для процесса приобретения: цель РБ1рг={рг?}, результат

~{РГ1>—>РГ1)> деятельность в процессе РБ2^ = {рг^,...,рг^}. Процесс поставки включает в себя деятельность в процессе, результат процесса и цель процесса, введем аналогичные обозначения: цель РБ1ро={ро\), результат РБ1 ={рс%,...,ро*}, деятельность РБъро~{ро\,...,ро1). Таким образом, отношения в данном процессе могут быть представлены упорядоченным множеством

= (РБ^РБ^) = ({РБ^РБ^РБ^^РБ^РБ^РБ^}). (3)

Сделаны следующие выводы: множество процессов соглашения принятые в качестве объектов учета, образуют класс объектов. Для любых двух объектов из данного класса (обозначим РБ1 и РБ2) установлено множество мор-физмов Нот(РБ1,РБ1), для которых определена их композиция, например, grs е Нот{РБ„РБг,), £ Нот{РБг,РБ,), » /„ е Нот(РБ1гРБ}). При этом операция композиции ассоциативна и тождественный морфизм действует тривиально. Т.е. процессы соглашения образуют категорию.

Процессы предприятия РР включают в себя процессы: управления средой предприятия РР1рг, который состоит из цели процесса РР'рг = {ярг{}, результата процесса РР* = {зрг* ^рг?} и деятельности в процессе управления инвестициями РРШ, который состоит из цели процесса РР^ = {гт-,1}, результата процесса РР^, = и деятельности в процессе= {гт'13,...,1т>,}; управления процессами жизненного цикла системы РР£С!, который состоит из цели процесса РР\а = {£«,'}, результата процесса Р-РД, и Деятельности в процессе = управления ресурсами РРп, который состоит из цели процесса РРГ' ={га}}, результата процесса РР* = ^ ,гб\,гз]} и деятельности в процессе РР* управления качеством РРкск, который состоит из цели процесса РР^Н = {АгА,1}, результата процесса РР^к = {кс%,...,ксИ1} и дея-

тельности в процессе РР^ск = {кс}\ ксИ]}. Имеет место формула, которая определяет отношения между процессами организации (предприятия) в виде упорядоченного множества

РР = (РР^РР^РР^РР^РР^)- (4)

По аналоги с процессами соглашения процессы предприятия образуют категорию множеств. Выполняя аналогичные действия с процессами проекта и техническими процессами, и при указанных в диссертации обозначениях, получаем соответствующие формулы, которые определяет отношения в виде упорядоченного множества, а сами процессы образуют соответствующие категории множеств.

Информационная система в течение жизненного цикла последовательно проходит через стадии, которые являются рубежами, фиксирующими более значимые изменениями в состоянии системы. Модель жизненного цикла составляется в виде последовательности стадий, каковые могут перекрываться либо повторяться в зависимости от области использования рассматриваемой информационной системы, от её масштабов и сложности. При этом структура системы, внутри каждой стадии остается постоянной, и можем говорить о каждой стадии, как о состоянии системы. Отношения между объектами - процессами жизненного цикла информационной системы представлены схемой (рисунок 3). Можем сделать вывод, что присутствует отображение категорий множеств, сохраняющее структуру этих категорий-множеств. Т. е. связь между процессами жизненного цикла, в свете положений методологии системной инженерии, описывается функторами, которые ставят в соответствие объекту одной категории объект другой категории.

Одета эффеютяноит

Я

н и В-и а =

" I ^

¡11

¡11 >81

: II

РРЯ-+РР 1 /„.еНо^РРЦ.РРЛ,)

РтСГгп'Вж!

Технические процессы

__/ГРи,ТР„ТР„ТРм.ТР„ V

1 I

Рисунок 3 - Схема отношений между процессами ЖЦ системы

Введем обозначения: А, - множество имен атрибутов, Ц - множество значений соответствующих атрибутов. Тогда теоретико-множественное представление процесса = 1,...п| есть множество пар, взаимодействующих между собой на основе множества правил (обозначим ж). Обозначим

через <7 = |(7,Сг| множество отношений атрибутов (С -количественные отношения, О - качественные отношения). Будем считать, что для (7 определено множество типов оценки Т. Очевидно, что множество правил оценки определяется кортежем ж = (<3,Г). Отсюда получаем формальное определение процесса в виде кортежа компонентов

2 = ({4. , / е N (5)

Целью стадии замысла является оценка новых потенциалов в деловой сфере, создание подготовительных системных условий и осуществимых проектных решений. Итоги стадии имеют все шансы быть применены как в качестве входных данных для дальнейших стадий, так и с помощью обратной связи для рекурсивного анализа внутри текущей стадии.

Исследуемые параметры: информация о состоянии рынка и экономического анализа 2/, = {г/',...^"'}; информация о приобретающей стороне Л2 = ; информация о приблизительных расчетах 71ъ = {г^,...,^"3};

результаты стадии, используемые для рекурсивного анализа ША = {гг4,...,2г46}; результаты стадии, используемые для последующих стадий

Таким образом, отношения в данной стадии могут быть представлены упорядоченным множеством

г, ^л1,л2,л1.рр,ррътр,г1„гг1,{&1Д}ЩД},т1)>, (6)

где С, с в, (7, с (7, Тх с Т.

Повторяя выводы сделанные для процессов соглашения, приходим к аналогичному результату, т.е. стадия замысла может быть представлена в виде класса объектов, а процессы стадии образуют категорию. На основании исследований о состоянии информациошюй системы после выполнения шага

процесса построения и наличии параметра ZJ^ = .....гг46} сделан вывод, что

формула (5) может быть представлена рекурсией

= 1 = (7)

Рассматривая аналогичным способом стадии разработки Z2, производства 2Ъ, применения поддержки применения 25, прекращения применения и списания , при указанных в диссертации обозначениях и сделанных выводах, получаем соответствующие формулы, которые определяют отношения между процессами внутри каждой стадии в виде упорядоченного множества:

Z,=(кZW},ZM2,Ш3>m,,ZM5,PP,PPRJP,ZW,,ZM1,{G4A}ЩA}^))>

г^ш^.ш^гг^ ,рр,ррк,тр,гг4,гге,{блД}Щ,ов},т6)),

где <?2, ё2,Т2, С3, б3,Т3,04, С?4,Г4,05,С5,Г5,<36,С?6,Г6 определены аналогично (3,, (7Р 7] для соответствующих стадий. При этом сами стадии образуют категории множеств. В качестве примера приведена структура формальной семантической модели жизненного цикла проекта в виде упорядоченного множества:

Полученные правила в виде теоретико-множественных формул можем оформить в виде матрицы, указав в качестве граф стадии жизненного цикла (ЖЦ) информационной системы или программного комплекса ее реализующего, а по строкам бизнес-процессы (БП), обеспечивающие указанные стадии. В ячейки матрицы поместим модели бизнес-процессов в виде теоретико-множественных формул приведенных выше. В результате получим многомерную таблицу, в конечном счете, определяющую архитектуру структуры семантического аспекта модели информационной системы и программного комплекса ее реализующего, с учетом взаимодействия функциональных программ с окружающей средой.

Модель позволяет формировать, как структуру ЖЦ информационной системы так и адаптивного программного комплекса ее реализующего в рамках выполняемого проекта для всех стадий ЖЦ. Все это открывает возможность использования получаемой модели в качестве семантических и логических инструкций при формировании матриц Захмана для определения архитектуры проектируемого программного комплекса. Применение предложенной методологии позволяет формировать формализованное описание БП на базе целей организации с последующим уточнением параметров, представляется возможным для этого применить принцип организации цикла Дёминга. Сделан вывод, что совмещение теоретико-множественного представления положений данных методологий и принципа организации цикла Дёминга предоставляет возможность применения итеративной или спиральной моделей процессов создания и разработки программного обеспечения и открывает новые перспективы эффективного применения для проектирования программных комплексов.

В третьей главе рассматриваются теоретические основы проектирования адаптивного программного комплекса и формальный алгоритм их применения при построении информационной аналитической системы, а также метод проектирования динамической структуры гетерогенного хранилища данных, удовлетворяющих требованиям системной инженерии, с применением ОЬТР технологий.

Для моделирования интегрированной системы учета и аналитического анализа объектов предметной области на основе множества информационных объектов учета, преобразования объектов предметной области произвольной структуры в виде алгебраических термов рассмотрен формальный метод высокоуровневого моделирования бизнес-процессов. Приведены формальный

алгоритм построения интегрированной аналитической системы, алгоритмы итерационного метода нахождения собственного значения для функции принадлежности нечеткого множества и построения информационной системы. Сделан анализ типов функций принадлежности в контексте решения задачи, применения методов теории нечетких множеств для формализации предметной области. Отношения экземпляров БП можем оценить путем ведения количественной и качественной оценок. Для этого можем применить один из прямых методов формирования функции принадлежности, например, метод семантических дифференциалов, предложенный Ч. Осгудом.

Таким образом, почти в какой угодно сфере, возможно получить большое число шкал оценок, применяя последующую процедуру:

• определить перечень свойств для оценки объекта;

• определить в этом перечне полярные свойства и сформировать соответствующую шкалу;

• оценить какой из полюсов будет считаться "положительным".

Совокупность таких оценок по шкалам получило название - "профиль понятия". Таким образом, профиль понятия есть нечеткое подмножество, составленное из положительного списка свойств. В принятых в диссертации обозначениях функция принадлежности одного множества к другому может быть представлена формулой jjAj(A1) = AJr^A]jА^и As, где \A\ — мощность множества А и гф j. Каждому типу "взаимодействующих объектов учета" соответствует множество правил взаимодействия с другими типами объектов С, -\ctj : _/ е , где ciy- правило взаимодействия объекта с номером типа / с

объектом типа j. Тогда любой тип описанных выше объектов представим множеством

Т, = {< A\Dl >,< A\D2 >,< (Л3) >■} e /j ■ (9)

Установленные подобным способом правила перекрытия взаимодействующих структурных объектов аналитической программной системы и полученные на пересечении множеств новые множества характеризуют, в конечном счете, допустимость применения OLAP технологии ко всем видам структурных составляющих проектируемого программного комплекса.

Принимая во внимание, то что сами смысловые ограничения (принципы) могут быть установлены набором показателей в виде попарных сопоставлений, не для всех из которых имеется однозначность решения, с целью их анализа более рационально применять теорию нечетких множеств. Для построения функции принадлежности ЦС.(А) имеется достаточно

большое число методов, которые подразделяются на две большие группы: прямые и косвенные методы. Сделана краткая характеристика наиболее часто используемых из них. Весь процесс формирования аналитической программной системы будет определяться множеством отношений БП, что делает возможным представление датой системы в виде системы определяемой ее состояниями. Учитывая наличие итерационного процесса связи состояний системы, можем говорить об интеграционном процессе формирования. Т.е. происходит процесс интеграции из состояния в последующее состояние. Не все

знания могут быть представлены четкими понятиями и отождествлены с числами, они плохо формализуются и им сложно сопоставить точный процедурный эквивалент, т.е. им сопоставляется подходящая процедура, отображающая часть знаний. Сам процесс интеграции, в каждый детерминированный момент времени, будет являться элементом множества интеграционных процессов. При этом на правила интеграции для каждого случая накладываются ограничения, определяемые отношениями с другими типами объектов.

Таким образом, и множество целей и множество отношений представлены нечеткими множествами в одном и том пространстве. Т.е. присутствует симметрия целей и ограничений, что позволяет изменять последовательность интеграции БП и ограничивающих отношений без отражения этих изменений на цели. При этом результатом отношений 2-х БП будет новый БП и т.д. Эти «промежуточные» бизнес-процессы могут бьггь представлены в виде виртуальных структур аналитической программной системы, которые характеризуются отсутствием фиксированной организационной структуры (репозито-рия хранения информации), в которых процесс создания данных, метаданных и правил их получения, может бьггь распределен во времени и пространстве между многими объектами информационной системы. При этом главная идея формирования аналитической программной системы совпадает с основной идеологией программных систем, создаваемых на базе CALS и состоит в формировании единой сложной модели результирующего БП.

В принятых в диссертации обозначениях непротиворечивость правил (/го и £-го) определяется формулой

шях-{иси (А3)' )) _ тах (Рса СР? )> i"cft ( Д3 ))| Я (Ю)

[j,kel,j*k J'

где Т,- взаимодействующие объекты. Просуммировав по к и j получаем оценку непротиворечивости установленных правил для Т). Для каждого правила можем ввести коэффициент важности — весовой коэффициент. Может присутствовать правило, содержащее дополнительные параметры, которые зависят от содержательной части невзаимодействующих объектов БП. Степень соответствия этим правилам получило название — «степень тематической близости», для которой приведена количественная оценка. Сделан вывод о возможности сведения задачи формирования структуры информационной системы и аналитической программной системы ее реализующей к формальному алгоритму.

Формальная модель информационной системы и аналитической программной системы ее реализующей должна адекватно отображать нормативную базу предметной области (физическую систему). Т.е. реакция программной системы на входные воздействия должна соответствовать соответствующим изменениям в нормативной базе. Причем отклонения должны находиться в допустимых пределах. Это определило возрастание роли стандартов, обеспечивающих совместимость взаимодействия различных компонент между собой. Используя ранее приведешгые выводы, модель информационной системы и аналитической программной системы ее реализующей, можем представить в виде метабазы. В данной метабазе будет содержаться инфор-

Ст' =

мация по всем классам объектов учета множество объектов учета, обозначим (7. Однако, та же модель информационной системы и аналитической программной системы ее реализующей может быть представлена в виде множества функций (функциональная система) - Р.

В принятых в диссертации обозначениях отношения между множествами И и в могут быть представлены декартовым произведением

(П)

объекте другого

(„га „ /Л. го г\

^ 6 с>/, е^,г' = 1,...,и

Нахождение информации, отвечающей объекту ^ в класса g¡, приводит к вычислению отношения ЖсСх?.

Согласно ранее введенным обозначениям, множество правил оценки представимо кортежем л = (С,Т). Можем дать формальное определение процесса построения информационной системы и аналитической программной системы ее реализующей в виде кортежа компонентов:

г = {{А,,И),{О,С),{{О,О),т)}, /еN. (12)

Средства анализа, которые оперируют данными таблиц реляционной БД, не всегда могут удовлетворять таким требованиям. В целях анализа информации в данном случае, наиболее удобным представляется представление ее в виде многомерной матрицы (куба)- многомерной модели. Ребрами таких кубов могут быть упорядоченные значения анализируемых параметров - измерения. В этом случае можем говорить о нечетком срезе многомерного куба, который характеризуется появлением дополнительного параметра (рисунок

4).

3

I СЕМАНТИЧЕСКИЙ СЛОЙ | МЕТАДАННЫЕ

ЛННГВИСТНЧБСЮГК ПЕРЕМЕННЫЕ

Т(Х),Х,вМ]

■А малы! П-0 ¡олжиттльный БрЛЬПЮЙ

1=) Р>

/- 7 / / / /

/

■■ /

> X, /

/

/

Рисунок 4 - Схема хранилища данных с поддержкой нечетких срезов

Сделан вывод, что предложенные методы проектирования категорийной модели адаптивного программного комплекса и высокоуровневого моделирования и программирования бизнес-процессов и алгоритмов для организации взаимодействия функциональных программ, применимы для создания интег-

рированной системы учета и аналитического анализа объектов предметной области на основе множества предметных объектов учета.

В четвертой главе рассматривается предложенный формально-математический метод построения модели адаптивного программного комплекса ориентированного на реализацию интегрированной системы учета объектов открытой предметной области, а также контур адаптации программного комплекса, на основе цикла Дёминга. Предложен формально-математический метод проектирования хранилища данных и знаний адаптивного программного комплекса с применением OLAP технологий и предметно-ориентированных кросс - платформенных языков программирования.

Согласно модели информационной системы, можем рассматривать каждый объект системы (бизнес-процесс) как отдельную (обособленную) часть аналитической программной системы.

Введем следующие обозначения:

• Т = : / е /} — совокупность (множество) видов (типов) объектов;

• 8 : Т —> 2а — отображение, ставящее в соответствие каждому типу объекта множество его имен атрибутов;

• U = {л, : г б /} — множество объектов;

• у :U—*T— отображение, которое ставит в соответствие каждому объекту его тип.

Таким образом, каждый объект информационной системы и аналитической программной системы ее реализующей может быть охарактеризован своей «информационной схемой», которая представима кортежем

S=<{A\A\A%{D\D\Di},ip,T,5>. (13)

Тогда информационная система, данного объекта и сформированная по схеме S, представима кортежем

Us =<{А\А\£),{0\0\1У},ф,Т,5,и,у>. (14)

Можем определить множество информационных систем всех объектов Us = [ufJ :/, jel], где £ = :е/}.

Рассмотрим порядок определения (выбора) объектов информационной системы. БП, выступает в роли структурированного представления предписанной последовательности подлежащих выполнению операций, то есть горизонтальной иерархии функциональных действий выбора (рисунок 5). Главный вопрос заключается в неформализованности процесса моделирования предметной области (ПО), что делает неосуществимым использование математических методов анализа свойств моделей ПО, таковых как функциональная полнота и целостность. Все это определяет проблему анализа предметной области с позиций методов, предусматривающих анализ неопределенностей описания модели и работы с этой неопределенностью.

Одной из таких идей является метод синтаксически - ориентированной трансляции, основанный на работах Ноэля Хомского. Приходим к так называемому математическому методу анализа ПО, который позволяет ограничиться рассмотрением конечного множества цепочек, перечень которых можем определить. Можем утверждать о наличии формального языка, опреде-

ленного в виде множества. Очевидно, что это множество определяется множеством атрибутов (конечным). Каждый атрибут представляет количественное выражение определенной характеристики элементов рассматриваемой ПО. Исходя из изложенного, можем рассматривать информационную систему в виде конечного множества функций, которые взаимодействуют друг с другом. Сказанное дает возможность исследовать функции независимо от соответствующих объектов. Поочередно выделяя объекты в ПО и зная, что любой выделяемый объект определяется множеством атрибутов, которые имеют множество допустимых значений, делаем вывод о наличии атрибутивно транслируемой грамматики.

Согласно данной грамматики формируются правила вычисления атрибутов и строится алгоритм атрибутивного дерева вывода. Символам грамматики сопоставляется определенное количество семантически описанных атрибутов. Правилами грамматики определяются связи атрибутов, а вычисление значений производится по дереву вывода. Очевидно, что последовательность выбора объектов величина случайная. При поиске наилучшего для выбора первым объекта установлено, что наиболее удобно использовать для этого виртуальный образ идеализированного (среднестатистического) объекта ПО, вместо модели которого используется множество переменных, описывающих объекты ПО. Выбор этого множества переменных и их допустимых значений в значительной степени произволен, но дальнейшем именно по нему будут определяться границы применимости построенной модели.

Зачастую в моделях рассуждений содержатся расплывчатые понятия, но всякая информация, записанная в каком-либо формализованном виде и представленная в памяти компьютера является четкой. По этой причине неопреде-

ленность знаний либо отношений может определяться семантикой самой информации.

Не учтенные в модели ПО свойства представимы в виде отдельной ПО, характеризующейся этими неучтенными свойствами, т.е. можем рассматривать ее как окружающую среду. Отсюда, каждая ПО взаимодействует с окружающей средой и может считаться распределенной.

Приведены результаты исследования, согласно которым, сделано заключение, что в независимости от порядка выполнения последовательности операций и отображений результат будет одинаков. Так выполнение операции в ПО затем отображение в модель ПО или сначала отображение в модель ПО, а затем выполнение операции, но уже в модели ПО даст один и тот же результат. Можем сделать заключение, что каждый этап формирования семантической модели ПО определяется формализацией зафиксированных в описании логических отношений.

Основываясь на приведенном и выводах предыдущей главы, сделаны определенные выводы, в части проектирования структуры аналитической программной системы. А именно, что в независимости от порядка выполнения последовательности операций в информационной системе (ИС) и реализации их результата (отображении) в аналитической программной системе (АПС) или отображении последовательности операций из ИС в АПС с последующим их выполнением в АПС результат будет одинаков. Более того, этот же вывод относится и к процессам интеграции и последовательности выполнения операций непосредственно в ХД или 01ЛТ системах. Следует считать целесообразным обеспечение требований необходимой открытости (универсальности) структуры АПС и должна обеспечиваться работа под управлением необходимого количества операционных систем, а при программировании модулей должны применяться по большей части предметно-ориентированные крос-платформенные языки программирования. Процессы обработки и пополнения хранилища данных (ХД) новыми данными могут быть независимыми. Описание ПО представимо на базе таблицы переменных в виде многомерного куба с измерениями соответствующими одной из переменных. Данный куб будет избыточным, т.к. присутствуют или существуют далеко не все объекты, которые описаны указанным образом на основе набора переменных, выбранного для описания объектов ПО. Аналогичным путем описываются и ограничения, накладываемые на эти объекты. Все это представимо системой уравнений (приведены в предыдущих главах) формализации модели ПО. Причем, в связи с предполагаемой распределенностью объектов имеет место и пересечение множеств их семантических свойств. Далее показано, что зафиксировав ключевые слова и составив таблицу их возможных комбинаций, согласно семантического правила с соответствующей функцией принадлежности можно построить таблицу уникальных значений соответствующей нормализованной БД. Далее можно определить координаты для вычисления значений измерений путем перенумерации значений элементов. Для обеспечения однозначности нумерации в пределах одного измерения, производится сортировка списка значений измерений в алфавитном порядке. Очевидно, что полученные правила могут быть реализованы в виде формального алгоритма.

В пятой главе рассматриваются формально-математический метод построения модели адаптивного программного комплекса ориентированного на реализацию интегрированной системы учета объектов открытой предметной области и формально-математический метод проектирования хранилища данных и знаний адаптивного программного комплекса с применением OLAP технологий и предметно-ориентированных кросс - платформенных языков программирования.

Все данные в ХД можно классифицировать тремя категориями:

• категория метаданных;

• категория детализированных данных;

• категория агрегированных данных.

Наличие метаданных обеспечивает удобное перемещение по категориям и иерархической структуре данных, а также обеспечивается удобное представление структуры ХД и т. д. На основании проведенных исследований сделано заключение о предпочтении в работе с ХД на уровне агрегированных данных - показателей для большинства пользователей. В структуре ХД существует возможность формирования агрегированной информации с обеспечением перемещения по полученным уровням агрегирования в последующем. Программное обеспечение ХД может быть сформировано в виде 3-х категорий:

1. категория обеспечения загрузки информации, включает в себя собственно загрузчик и диспетчер процессов;

2. категория программ обеспечения мониторинга, включает в себя два монитора - загрузки и востребования данных;

3. категория программ обеспечивающих создание и развитие ХД, а также программ управления структурой ХД и т.д.

Таким образом, предлагаемый вариант ХД формируется и как независимая информационная система и надстройка над множеством уже имеющихся систем, на которых могут существовать системы, работающие по OLTP технологии, включая различные унаследованные системы.

Основываясь на разработанной классификации объектов, взаимодействующих между собой, методологии формирования структуры аналитической программной системы в виде множества взаимодействующих объектов, сделан вывод о целесообразности применения в роли измерений формируемого многомерного куба множеств, полученных из правил перекрытия указанных выше объектов. Таблица фактов для многомерного куба будет содержать колонки, состоящие из целых чисел, характеризующие каждое измерение, и несколько таких же колонок, которые являются ключами доступа к таблицам измерений их расшифровывающих. Для каждого измерения OLAP куба будем составлять список утпсальных значений элементов, из числа находящихся в столбцах, далее выполним агрегирование фактов для записей с одинаковыми значениями размерностей.

Применяя кросс-таблицы (промежуточные таблицы) свяжем между собой соответствующие элементы разных таблиц. Для этого поставим в соответствие каждой записи таблицы измерений список из номеров фактов, при формировании которых применялись соответствующие эти измерения. Каждому такому факту поставим в соответствие координаты расположения в OLAP кубе. Очевидно, что измерения могут иметь иерархическую структуру, которая

является основанием для операций свертки или детализации. В этой структуре будем выделять БП, о которых говорилось ранее, - горизонтальные и вертикальные БП. Вертикальные БП также являются объектами учета и, кроме того, аккумулируют в себе функциональные правила перевода данных из атрибутов БД в ХД. Для идентифицируемости и прослеживаемости параметрических состояний будем использовать многомерную систему координат, подходящую под определение пространства (рисунок 6). Формируется модель представления значений атрибутов в пространстве структурно- параметрических состояний системы.

Моментное (точечное) параметрическое состояние системы может быть отображено многомерным кубом данных. При этом пространство состояний может отображаться множеством подобных кубов, связанных между собой структурой процесса в пространстве и времени.

на основе категорийного подхода к модели предметной области

Сделан вывод, что многомерное построение может быть применено к формированию структуры проектируемой аналитической программной системы. Это относится и к структуре программных модулей также. Основываясь на построении проектируемой АПС в виде множества объектов (программных модулей), часть из которых являются проекцией структурных объектов ПО, а часть проекцией отношений между ними. Очевидно, что АПС может быть представлена в виде многомерного пространства с указанными выше правилами определения размерностей. Путем логического построения нечетких срезов данного куба, дополнения его, как предлагалось ранее, новыми измерениями - степенью соответствия нечеткому срезу, можем обеспечить динамическое формирование профилей - конфигураций АПС для каждого конкретного случая. При этом будет существовать и изоморфное соответствие объектов ПО своим проекциям в АПС. Все это позволяет объединить в едином ЖЦ процессы ПО и процессы ЖЦ самой АПС. Таким образом, можем определить структуру информационной системы для открытой предметной области и сформировать требования к адаптивному аспекту АПС. Одно из предложений заключается в представлении программных модулей в виде объектов хранения ХД в отдельных таблицах, измерения которых, связывание их между собой описаны выше. Любой плоский срез такой таблицы может бьгть использован в качестве семантических и логических инструкций при формировании матриц Захмана для определения частной архитектуры АПС для каждого конкретного случая. Для системного моделирования АПС, пред-

ставления знаний о ПО, должен применяться формализованный графоаналитический язык, требования к которому также были сформированы в процессе исследования. Далее приведены теоретические основы работы с БД, характеризующиеся неполной информацией. Сделан вывод, что разработка альтернативных методов работы с разреженными OLAP кубами предполагает, во-первых, формализацию методов оценки плотности OLAP куба, во-вторых - создание алгоритма, предназначенного для упреждающего получения информации об отсутствии требуемых сведений и, следовательно «пустой выборки» не доходя до этапа выполнения самого запроса. В конечном счете, все сводится к применению системы специализированных языков интеллектуального поиска. Предложен метод построения иерархий формальных грамматик Н. Хомского, позволяющий формировать границы между семантическим и синтаксическим описаниями процессов ПО и функциональными программами АПС. Предложено правило соблюдения этой иерархии от предметной области до полностью формальной части системы, реализуемой на уровне интерпретаторов, трансляторов и компиляторов.

В шестой главе рассмотрена технология создания программного комплекса на основе формальных принципов теории категорий. Рассмотрена специфика программного комплекса для реализации учетов с применением интеллектуальных хранилищ данных, а также применение для аналитического анализа определенных предметных областей. Приведена структура и краткая характеристика разработанного программного комплекса, и архитектура программных компонент.

Согласно проведенных исследований и приведенных выше выводов в качестве аналитической программной системы был разработан программный комплекс "Факт", обеспечивающий на основе применения методов нечеткой логики и теории категорий множеств возможность динамической интеграции автоматизированных учетов на логическом уровне непосредственно на рабочей станции пользователя. В указанной АПС предусмотрено использование различных вариантов физической организации ХД. Хранение и использование метаданных в виде многомерной модели позволяет максимально быстро обратиться к ним, благодаря чему будут с одинаково большой скоростью производиться выборка суммируемых (агрегированных) показателей и необходимая навигация и трансформации по любому измерению. В целях достижения оптимальной скорости выполнения запросов с сохранением размеров ХД без существенного увеличения применяется вариант гибридной OLAP, где детализированные данные остаются в реляционной БД (там, где они находились изначально), а показатели, сформированные аналитические сведения и таблицы (агрегированные) выносятся в специально созданную структуру - ХД. В процессе использования АПС, пользователям зачастую приходится выполнять сложные аналитические задания, составляя логические запросы непосредственно в БД. Во многих запросах задействуются атрибуты элементов или автономных БД или правила интеграции, которых и их логика связывания не позволяет выполнить комплексный запрос. Обеспечить физическую интеграцию таких автономных БД по правилам исполняемого запроса не всегда представляется возможным и пе актуальным для подавляющего большинства пользователей АПС. При этом правила этой предполагаемой

интеграции не являются постоянными или зависят от моментного содержания сторонней (третьей) БД. В качестве решения предложено логическое объединение автономных БД в виде виртуального хранилища, о чем говорилось в предыдущих главах. Для решения данной проблемы локально для пользователя АРМа создается новый объект - категория, получивший название -«внешний» индекс, который размещается на локальном сегменте чаще всего вместе с АРМ. Данная категория объектов также имеет иерархическую структуру, в которой могут находиться и агрегированные показатели и объединения первичных данных в группы - классы, получившие названия - мультиин-дексы.

Причем, все эти операции с БД производятся только на логическом уровне и никаких физических изменений с ней не производится. В результате каждый пользователь А ПС имеет возможность устанавливать себе необходимые режимы работа, которые связаны с исполнением различных аналитических запросов и требующие интеграционного представления данных. Новые установленные правила исполнения таких заданий действуют только для конкретного пользователя или группы пользователей, т.к. согласно предложенной модели построения любые структурные объекты (а пользователь является таким объектом) могут быть объединены в классы или агрегированы. Различные варианты таких настроек получили названия - "сценарий" выполнения задания и "профиль" пользователя системы. Путем дальнейшего группирования приведенных категорий получаем группы (классы) сценариев работы и классы профилей пользователей системы.

Для выполнения операций по приведенным выше настройкам АПС введен новый объект - программный модуль, при запуске которого происходит перенастройка в диалоговом режиме, предлагающем несколько вариантов работы. Т.е. профиль пользователя и сценарий работы могут создаваться с "нуля" путем ответа на задаваемые программой вопросы. Второй режим предполагает выделение уже существующего профиля работы в качестве "идеального" объекта, и предлагается внести изменения в этот профиль и дать ему новое имя.

Приведенный подход к организации доступа коллекции корпоративных БД, как к виртуальному ХД, при наличии многих плюсов (автономность БД, сохранения режимов эксплуатации и правил работы персонала, что сопровождается снижением трудоемкости при сопровождении и т.д.) имеет отрицательный момент, который связан с увеличением времени на выполнение интегрированного запроса, что особенно проявляется при наличии больших БД.

В целях устранения данной проблемы, базируясь на предложенной методологии и методах проектирования АПС, предложено следующее решение: вводится дополнительный уровень агрегирования для ряда индексированных атрибутов. Агрегирование заключается в кластеризации указанных показателей, присваивании кластерам определенных имен и сохранение параметров этих кластеров в виде метаданных - введен термин "гипериндекс".

На основе предложенных методов, каждому программному модулю поставлен в соответствие вектор параметров, каждый из атрибутов которого, в свою очередь, может также иметь иерархическую структуру. В результате, структура программного комплекса, представима матрицей, объектами учета которой являются программные модули системы. Выполнение определенных

срезов данной многомерной структуры будет определять либо существующую конфигурацию АПС, либо создание новой конфигурации, создание нового вида учета, определение политики интеграции с уже существующими учетами, при этом для хранения и формирования ряда индексных реквизитов взаимодействующих объектов учета, на основе разработанных методов, применена технология многомерного анализа OLAP. Фрагмент формальной интегральной модели программного комплекса приведен на рисунок 7.

Приведены фрагменты структуры программного комплекса в виде схемы взаимодействия программных модулей. Информация о необходимых операционных системах, языках программирования и СУБД, формируется на основе анализа формальной математической модели. В результате получаемый программный комплекс, представляет собой объект организационного управления, свойства которого полностью наследуются в соответствии с методологий системной инженерии. Таким образом, используя предлагаемую методологию, методы и алгоритмы, формируется новая эффективная технология создания программного комплекса, которая основана на использовании теории категорий множеств, а также стратегий применения правил нечеткого вывода, для исследования возможности динамического интеграционного представления независимых автоматизированных учетов, и динамического формирования и наполнения хранилища данных и аналитического использования в режиме мониторинга. Необходимо добавить, что роль функторов и морфизмов для соответствующих категорий исполняют функции программных средств, используемых в качестве инструментариев и отвечающих требованиям формальных преобразований теории категорий.

Рисунок 7 - Фрагмент формальной интегральной модели программного комплекса

Разработан комплекс, внедренный в эксплуатацию в МВД по РБ и во всех территориальных подразделениях МВД по РБ для учета и аналитической обработки сообщений о происшествиях и преступлениях, учета и аналитической

обработки сведений по уголовной статистике и административных нарушениях. Соответствующие АРМы обеспечивают выполнение государственной услуги населению по выдаче и оформлении справок об отсутствии судимости, в ФМС по РБ в автоматизированной системы учета населения. В рамках проведенного исследования, были проанализированы различные варианты архитектур и выбраны наиболее оптимальные решения. Так, в качестве технологической архитектуры используется комбинация из клиент-серверной и трехзвенной архитектуры, что позволяет объединить их достоинства и облегчить внедрение. Возможности, предоставляемые гибкой архитектурой программного комплекса, позволяют использовать автоматизированные рабочие места, как в связке с сервером БД так и автономно - для обычных пользователей, где возможно использование компьютерной техники более простой конфигурации, что открывает возможность экономии при внедрении и снижении нагрузки на сеть, а также более оптимальное масштабирование программного комплекса в целом и достижения лучших функциональных и потребительских показателей. При проведении реинжиниринга происходит замена (добавление) соответствующих программных модулей сохраняющих соответствия с объектами предметной области. Один из параметров многомерной матрицы - время. Отсюда сохраняется возможность повторного выполнения (старых) заданий путем указывания времени (т.н. времени актуализации). Тем самым обеспечивается "повторяемость" и прослеживаемость. Представлены количественные и качественные показатели эффективности. Проведенные исследования эффективности предложенной методологии и методов подтвердили их соответствие требованиям специалистов, а предложенная архитектура программного комплекса существенно снизить стоимость реинжиниринга при изменении нормативной базы и автоматизации новых бизнес-процессов.

В заключении изложены основные результаты работы, подчеркивается прогрессивность предложенных методов проектирования программных систем, когда последние интенсивно развиваются и усложняются. Сформулированы актуальные направления дальнейших научных исследований.

ОСНОВНЫЕ РЕЗУЛЬТАТЫ И ВЫВОДЫ

В ходе диссертационного исследования решена задача разработки методологии проектирования аналитических программных систем для организации их функционального взаимодействия на основе формальных моделей предметной области и получены следующие результаты:

1. Разработана методология проектирования программного комплекса заключающаяся в том, что на основе применения теории категорий для организации взаимодействия функциональных программ, обеспечивающих интеграцию системы аналитического анализа объектов предметной области с учетом динамических качеств предметной области, сформулированы основные положения синтаксиса, впервые представленные в форме рекуррентных соотношений. С использованием предлагаемой методологии, формируется новая эффективная технология создания программного комплекса, которая основана на использовании теории категорий множеств, роль функторов и морфиз-мов для соответствующих категорий исполняют функции программных

средств, используемых в качестве инструментариев и отвечающих требованиям формальных преобразований теории категорий.

2. Разработан метод проектирования программного комплекса заключающейся в том, что для организации взаимодействия функциональных программ используется формальный метод построения иерархий Н. Хомского, позволяющий на основе категорийного подхода с использованием теоретико-множественных моделей и методов нечеткой логики, на базе требований системной инженерии формировать границы между семантическим и синтаксическим описаниями процессов предметной области и функциональными модулями аналитической программной системы. Информация о необходимых операционных системах, языках программирования и СУБД, формируется на основе анализа формальной математической модели. В результате получаемый программный комплекс, представляет собой объект организационного управления, свойства которого полностью наследуются в соответствии с методологий системной инженерии.

3. Предложен формально-математический метод структурно-параметрического синтеза хранилища данных и знаний для программного комплекса, заключающейся в том, что для выполнения взаимодействия функциональных программ, обеспечения интегрированной системы учета и аналитического анализа объектов предметной области, предлагается формирование структуры хранилища на основе анализа последовательности бизнес-процессов взаимодействующих формализованных объектов на вертикальных и горизонтальных уровнях с учетом распределенной обработки данных, с применением OLAP технологий и предметно-ориентировашшх языков программирования, в котором используются нечеткие отношения объектов учета при построении четких измерений многомерной модели (OLAP куба). Формирование архитектуры аналитической программной системы по новому методу производится в виде множества связанных, друг с другом иерархическими отношениями информационных объектов, сохраняющих соответствия с объектами предметной области.

4. Предложен формальный метод высокоуровневого моделирования и программирования бизнес-процессов и алгоритмов для организации взаимодействия функциональных программ, обеспечения интегрированной системы учета и аналитического анализа объектов предметной области на основе множества информационных объектов учета, заключающейся в создании структуры интегрированной информационной системы на основе множества предметных объектов учета и преобразования объектов предметной области произвольной структуры в виде алгебраических термов, а также объединении в едином жизненном цикле жизненных циклов предметной области, информационной системы и программного комплекса.

5. Разработан программный комплекс, основанный на предложенной методологии, методах и алгоритмах, теории категорий множеств, а также стратегиях применения правил нечеткого вывода, основные показатели критериев которого, для исследования возможности динамического интеграционного представления независимых автоматизированных учетов, и динамического формирования и наполнения хранилшца данных и аналитического использования в режиме мониторинга формируются на основе анализа формальной

математической модели предметной области, свойства которой полностью наследуются в соответствии с методологий системной инженерии. Использование методов теории категорий с применением методов, учитывающих нечеткость описаний модели исследуемого объекта, в соответствии с положениями системной инженерии, позволили использовать ограниченное число обобщенных характеристик для отображения основных свойств информационной системы, и упростить процесс анализа, как информационной системы, так и программного комплекса.

6. Эффективность предложенной методологии и методов подтверждается тем, что на их основе формируется новая технология создания программного комплекса, с использованием теории категорий множеств, а также стратегий применения правил нечеткого вывода, для исследования возможности динамического интеграционного представления независимых автоматизированных учетов, и динамического формирования и наполнения хранилища данных и аналитического использования в режиме мониторинга. Разработанный на их основе программный комплекс, представляет собой объект организационного управления, свойства которого полностью наследуются в соответствии с методологий системной инженерии, роль функторов и морфизмов для соответствующих категорий исполняют функции программных средств, используемых в качестве инструментариев и отвечающих требованиям формальных преобразований теории категорий. Проведенные исследования эффективности предложенных моделей подтвердили их соответствие требованиям специалистов, а предложенная архитектура программного комплекса существенно снизить стоимость реинжиниринга при изменении нормативной базы и автоматизации новых бизнес-процессов.

Перспективы дальнейших исследований. В рамках дальнейших исследований планируется разработка теоретической основы проектирования программных комплексов для организации взаимодействия функциональных программ на основе категорийного подхода с использованием теоретико-множественных моделей и методов нечеткой логики.

ОСНОВНЫЕ ПУБЛИКАЦИИ ПО ТЕМЕ ДИССЕРТАЦИИ В рецензируемых журналах из перечня ВАК

1. Метод формирования структуры хранилища данных для автоматизированной учетной системы на основе процессного анализа предметной области / Г. Г. Куликов, В. В. Антонов // Вестник УГАТУ: науч. журн. Уфимск. гос. авиац. техн. ун-та. 2006. Т. 8, № 1. С. 60-66.

2. Использование информационных технологий в правовой работе подразделений МВД по Республике Башкортостан /В. В. Антонов, Н. Д. Андреев П Журнал «Административное право и процесс». Москва. Издательская группа «Юрист».2008. №1. С. 23-25.

3. Информационно-аналитическая система на основе знаний регистрационного учета населения / Г. Г. Куликов, В. В. Антонов, А. А. Савина // Вестник УГАТУ: науч. журн. Уфимск. гос. авиац. техн. ун-та. 2008. Т. 10, № 2(27). С. 60-67.

4. Метод построения математической модели предметной области / В. В. Антонов, Г. Г. Куликов // Вестник СГЭУ: науч. журн. Самарск. гос. экон. ун-та. 2010. № 5(67). С. 10-14.

5. Формальная модель предметной области на основе нечетких отношений / В. В. Антонов, Г. Г. Куликов // Международный журнал "Программные продукты и системы". Тверь. 2011. №2(94). С. 48-51.

6. Семантико-математический язык описания структуры интеллектуальной системы на основе нечеткой логики / В. В. Антонов, Г. Г. Куликов // Международный журнал "Программные продукты и системы". Тверь. 2011, №3(95). С. 33-35

7. Повышение эффективности использования информационно-справочных систем в государственном управлении. / В. В. Антонов, Г. Г. Куликов // Вестник ВЭГУ: науч. журн. Вост. экон.-юрид. гуман. акад. Уфа. 2011. №4. С. 34-39.

8. Построение формальной модели предметной области с применением нечеткой кластеризации / Г. Г. Куликов, В. В. Антонов, Д. В. Антонов // Вестник УГАТУ: науч. журнал Уфимск. гос. авиац. техн. ун-та. УГАТУ. 2011. Т. 15 №5. 2011. С. 3-11.

9. Теоретико-множественная модель информационной системы для многомерного аналитического анализа, отвечающая требованиям хранилищ данных / Г. Г. Куликов, В. В. Антонов, Д. В. Антонов // Вестник УГАТУ: науч. журнал Уфимск. гос. авиац. техн. ун-та. УГАТУ. 2012. Т. 16. № 6 (51). С. 189-201.

10. Формализация предметной области с применением инструментов, поддерживающих стандарты / Г. Г. Куликов, В. В. Антонов, Д. В. Антонов // Вестник УГАТУ: науч. журнал Уфимск. гос. авиац. техн. ун-та УГАТУ. 2012. Т. 16. № 3 (48). С. 42-52.

11. Формальная модель информационной системы в аспекте требований хранилищ данных / Г. Г. Куликов, В. В. Антонов, Д. В. Антонов // Научное обозрение. 2012. № 5. С. 711-719.

12. Анализ возможности извлечения аналитических знаний из формальной модели информационной системы предметной области нейросете-выми методами / Г. Г. Куликов, В. В. Антонов, Д. В. Антонов // Нейрокомпьютеры: разработка, применение. 2013. № 3. С. 12-16.

13. Разработка формальной интегральной модели производственного процесса машиностроительного предприятия / А. В. Речкалов, В. В. Антонов, А. В. Артюхов // Вестник УГАТУ: науч. журнал Уфимск. гос. авиац. техн. унта УГАТУ. 2014. Т. 18. № 4 (65). С. 125-133.

14. Разработка формальной модели производственного процесса для организации проектного и производственного менеджмента с применением интеллектуальной КИС / А. В. Речкалов, Г. Г. Куликов, В. В. Антонов, А. В. Артюхов // Вестник ПНИПУ: науч. журнал Пермского научно-иссл. полит, ун-та ПНИПУ. 2014. № 11. С. 34-54.

15. Метод проектирования адаптивного программного комплекса на основе методологии категорийной формальной модели открытой предметной области / В. В. Антонов // Вестник УГАТУ: науч. журнал Уфимск. гос. авиац. техн. ун-та УГАТУ. 2015. Т. 19. № 1 (67). С. 258-263.

В монографиях

16. Совершенствование системы информационного обеспечения сотрудников ОВД / Н. Д. Андреев, В. В. Антонов // Уфа. УЮИ МВД России. 2008. 160с.

17. Философские и прикладные вопросы методологии искусственного интеллекта / Н. И. Юсупова, М.С. Кунафин, А. Ф. Кудряшев, В. Е. Бугера, Г. Н. Зверев, Г. Г. Куликов, М. Ю. Долматов, В. В. Антонов и др.; Под ред. Н. И. Юсуповой. Москва. Машиностроение. 2009. 212 с.

18. Метод построения математической модели предметной области / В. В. Антонов, Г. Г. Куликов // Интеллектуальные системы; Под ред. академика РАН С.Н. Васильева. М.: Машиностроение, 2010. 548 с. С. 63-70.

19. Теоретические и прикладные аспекты построения моделей информационных систем / Г. Г. Куликов, В. В. Антонов, Д. В. Антонов // LAP LAMBERT Academic Publishing GmbH & Co.KG, Германия. 2011: 134 с.

20. Поддержка управления учебным процессом на основе информационных технологий многомерного анализа данных / Г. Г. Куликов, В. В. Антонов, Г. Г. Старцев, М. А. Шилина//Уфа. УГАТУ. 2013. 161 с.

Свидетельства об официальной регистрации программ для ЭВМ

21. Свид. об офиц. per. программного комплекса (160 модулей) для ЭВМ №2013615815. ПК "ФАКТ" /В.В.Антонов. // Зарег. 20.06.2013. М. ¡Роспатент,2013.

В других изданиях

22.Совершенствование информационного обеспечения МВД РБ на основе инструментального средства FAKT. Достижения и перспективы / В.В. Антонов, Н.Д. Андреев // Информатизация правоохранительных систем : матер. IX междунар. науч. конф. Москва: АН Управления МВД РФ, Международная академия информатизации. 2000. С. 325—328.

23. Информационно-вычислительная сеть МВД РБ / Н. Д. Андреев, В. В. Антонов, В. И. Михайлов // НТК «Актуальные проблемы совершенствования правоохранительной деятельности в современных условиях». Челябинск. Челяб. юридич. инс-т МВД России. 2001. С. 14-17.

24. Практика взаимодействия ИЦ МВД РБ с подразделениями ГУИН МЮ в вопросах предоставления информации на ранее судимых лиц /В. В. Антонов // Всероссийское семинар-совещание "О задачах информационных центров МВД, ГУВД, УВД субъектов РФ по реализации концепции развития информационно-вычислительной системы МВД России на 2002 - 2006 годы". Казань. 2003. С. 89-92.

25. Один из методов повышения эксплуатационных характеристик, используемых автоматизированных информационных систем в Министерстве внутренних дел Республики Башкортостан / В. В. Антонов // Компьютерные науки и информационные технологии CSIT'2005: тр. 6-й междунар. конф.(Россия, Уфа, 2005). Т.З С.148-151. (статья на англ. языке).

26. Определение структуры многоуровневой территориально-распределенной учетной системы на основе формальной интеграции бизнес-процессов объектов по семантическим правилам. / Г. Г. Куликов, В. В. Антонов // Управление экономикой: методы, модели, технологии. Шестая Всерос-

сийская научная конференция с международным участием. Уфа. 2006. т. 1, С. 228-233.

27. Комбинированный подход решения проблемы перехода от оперативных баз данных специального назначения к интегрированным информационным системам корпоративного уровня / В. В. Антонов, Г. Г. Куликов // Компьютерные науки и информационные технологии CSIT'2006: тр. 7-й ме-ждунар. конф.(ФРГ, Карлсруэ, 2006). Т. 2. С. 7-14. (статья на англ. языке).

28. Метод формирования структура информационной системы на основе мониторинга иерархических отношений классов, атрибутов бизнес -процессов их определяющих / В. В. Антонов, Г. Г. Куликов, А. А. Савина // Компьютерные науки и информационные технологии CSIT'2007: тр. 8-й ме-ждунар. конф.(Россия, Уфа, 2007). Т.З. С.99-106.

29. Метод формирования структуры информационной системы на основе представления бизнес - процессов как множества взаимодействующих объектов логики / В. В. Антонов, Н. Д. Андреев // Компьютерные науки и информационные технологии CSIT'2007: тр. 8-й междунар. конф.(Россия, Уфа, 2007). Т.4. С.77-85. (статья на англ. языке).

30. Информационные правовые системы и права человека в России / Н. Д. Андреев, В. В. Антонов // Всероссийская конференция "Проблемы защиты прав человека на современном этапе развития государства и общества". УЮИ МВД России. 2007. С. 18-20.

31. Проблемные вопросы формирования дактилоскопических массивов / В. В. Антонов // Материалы всероссийского семинара-совещания руководителей информационных центров МВД, ГУВД, УВД субъектов РФ. Екатеринбург. 2007. С. 89-93.

32. Роль современных информационных технологий в противодействии преступности / Н. Д. Андреев, В. В. Антонов // Академия управления МВД России. Москва. 2007. С. 187-188.

33. Совершенствование информационного обеспечения сотрудников ОВД / Н. Д. Андреев, В. В. Антонов // Уфа. УЮИ МВД России. 2007. 80 с.

34. Метод формирования структуры информационной системы на основе мониторинга иерархических отношений классов атрибутов определяющих их бизнес-процессов / В. В. Антонов, Г. Г. Куликов, А. А.Савина II Управление экономикой: методы, модели, технологии. Седьмая Всероссийская научная конференция с международным участием. Уфа. 2007. т.2. С. 130134.

35. Современные информационные технологии в деятельности МВД по Республике Башкортостан / В. В. Антонов, Н. Д. Андреев // Сборник информационно-аналитических материалов МВД РБ. №37. Уфа. 2007. С. 9-47.

36. Информационная правовая система Консультант Плюс в деятельности сотрудников правоохранительных органов / В. В. Антонов, Н. Д. Андреев, А. А. Савина // Сборник информационно-аналитических материалов МВД РБ. №38. Уфа. 2007. С. 3-134.

37. Программное обеспечение Факт 7.3 / В. В. Антонов // Сборник методических рекомендаций и инструкций МВД РБ по формировашпо автоматизированных информационных систем. Уфа. 2007. С. 23-177.

38. Информационные правовые системы и их место среди информационных систем / Н. Д. Андреев, В. В. Антонов // Сборник Информационно-аналитических материалов МВД РБ. №36. Уфа. 2007. С. 4-139.

39. Семантико-математический язык определения структуры интеллектуальной системы на основе нечеткой логики / В. В. Антонов, Г. Г. Куликов // Компьютерные науки и информационные технологии С81Т'2008: тр. 9-й междунар. конф.(Турция, Анталья, 2008). Т.З. С.34-40. (статья на англ. языке).

40. Повышение эффективности использования информационных систем правоохранительных органов систем / Н. Д. Андреев, В. В. Антонов // Сборник Информационно-аналитических материалов МВД РБ. №40. Уфа. 2008. С. 22-28.

41. Роль современных информационных технологий в противодействии организованной преступности / Н. Д. Андреев, В. В. Антонов // Материалы ВНПК. Краснодар. ЮОИ МВД РФ. 2008. Зс.

42. Создание автоматизированной системы управления учебным процессом факультета университета по дисциплинам на основе использования компьютера / Г. Г. Куликов, В. В. Старцев, Г. В. Старцев, Д. В. Антонов // Компьютерные науки и информационные технологии С8ГГ'2008: тр. 9-й междунар. конф.(Турция, Анталья, 2008). Т.З. С.160-162. (статья на англ. языке).

43. Совершенствование автоматизированного рабочего места следователя / Н. Д. Андреев, В. В. Антонов // Сборник трудов Академии права и управления ФСИН. 2008. 6с.

44. Совершенствование системы информационного обеспечения стратегического управления в органах внутренних дел / Н. Д. Андреев, В. В. Антонов // Москва. 2008. Материалы ВНПК. Академия управления МВД России. 7с.

45. Семантико-математический язык описания структуры интеллектуальной системы на основе нечеткой логики / В. В. Антонов // Управление экономикой: методы, модели, технологии. Седьмая Всероссийская научная конференция с-международным участием. Уфа. 2008. т.2. С. 83-87.

46. Перспективы развития учетных информационных систем / В. В. Антонов, Н. Д. Андреев // Материалы международной конференции. Уфа. УЮИ МВД РФ. 2009.3с.

47. Семантико-математический язык определения структуры интеллектуальной системы на основе мониторинга нечетких отношений бизнес процессов / В. В. Антонов, Г. Г. Куликов, Н. Д. Андреев // Компьютерные науки и информационные технологии С8ГГ2009: тр. 10-й междунар. конф.(Греция, Крит, 2009). Т.1. С. 141-146. (статья на англ. языке).

48. Информационные системы в рамках ЕИТКС, повышающие эффективность экспертно-криминалистической деятельности / Н. Д. Андреев, В. В. Антонов // Материалы ВНПК. Уфа. УЮИ МВД РФ. 2009. 4с.

49. Интеграция программы информирования анализа и контроля в ЕМАС ДЧ и ЕИТКС МВД России / Н. Д. Андреев, В. В. Антонов // Материалы ВНПК. Уфа. УЮИ МВД РФ. 2009. 5с.

50. Перспективы развития учетных информационных систем / Н. Д. Андреев, В. В. Антонов // Материалы межд. конф. Уфа. УГОН МВД РФ. 2009. 2с.

51. Модель определения структуры хранилища макроэкономической информации на основе нечеткой формализации предметной области / В. В. Антонов, Г. Г. Куликов // Управление экономикой: методы, модели, технологии. 10-я Международная конференция. Уфа. 2010. т.1. С. 331-335.

52. Формирование структуры информационной системы на основе мониторинга нечетких отношений бизнес - процессов / Г. Г. Куликов, В. В. Антонов // Инновационные информационные технологии: теория и практика: тр. 3-го междунар. семинара (ФРГ, Дрезден, 2010). С.167-172. (статья на англ. языке).

53. Модель управления бизнес-процессами с применением инструментов, поддерживающих стандарты/ В. В. Антонов, Г. Г. Куликов, Д. В. Антонов // Управление экономикой: методы, модели, технологии. 11-я Всероссийская научная конференция с международным участием. Уфа. 2011. С. 296298.

54. Модель определения структуры хранилища данных макроэкономической информации на основе нечеткой формализации предметной области / Г. Г. Куликов, В. В. Антонов, Д. В. Антонов // Компьютерные науки и информационные технологии С81Т'2011: тр. 12-й междунар. конф.(ФРГ, Гар-миш-Партенкирхен, 2011). Т1. С. 141-146. (статья на англ. языке).

55. Модель формирования структуры хранилища данных на основе нечеткой формализации предметной области / Г. Г. Куликов, В. В. Антонов// Инновационные информационные технологии: теория и практика: тр. 4-го междунар. семинара. (Россия, Уфа, 2011). С.100-104. (статья на англ. языке).

56. Повышение эффективности использования полицейских информационных систем / В. В. Антонов // Вестник УЮИ: науч. журн. Уфимск. юридического института МВД РФ. 2012. С. 62-67.

57. Повышение эффективности использования экономических информационных систем / В. В. Антонов, Г. Г. Куликов, Д. В. Антонов // Управление экономикой: методы, модели, технологии. 12-я Международная конференция. Уфа. 2012. С. 259-260.

58. Семашико-математическая модель предметной области для проектирования системы распределенной обработки данных / Г. Г. Куликов, В. В. Антонов, Д. В. Антонов // Компьютерные науки и информационные технологии С81Т'2013: тр. 14-й междунар. конф.(Вена, 2013). Т.1. С.251-254. (статья на англ. языке).

59. Анализ возможности извлечения аналитических знаний из формальной модели информационной системы предметной области нейросете-выми методами / Г. Г. Куликов, В. В. Антонов, Д. В. Антонов // Компьютерные науки и информационные технологии С81Т'2013: тр. 14-й междунар. конф.(Вена, 2013). Т.2. С.18-21. (статья на англ. языке).

60. Комплексная методика учета затрат на создание и оказание государственных услуг в электронном виде по этапам их жизненного цикла. / Г. Г. Куликов, В. В. Антонов, Н. Д. Навалихина // 13-я Всероссийская научная конференция с международным участием. Уфа. 2013. С. 157-160.

61. Теоретико-множественная модель формализации процесса перада-чи государственных услуг в электронном виде / В. В. Антонов, Н. Д. Навали-хина, М. А. Шилина // 2 научно-практ. конференция "Наука в современном информационном обществе". Москва. 7-8 НОЯБРЯ 2013. С. 135-140. (статья на англ. языке).

62. Метод применения теории категорий для формализации содержательной модели производственного процесса в информационной среде предприятия / А. В. Речкалов, Г. Г. Куликов, В. В. Антонов, А. В. Артюхов // Управление экономикой: методы, модели, технологии. 14-я международная конференция. Уфа. 2014. С. 141-143.

63. Разработка теоретико-множественной модели жизненного цикла государственных услуг на основе сервис-ориентированной архитектуры. / В. В. Антонов, Н. Д. Навалихина, В. Г. Куликова // Проблемы информатики в образовании, управлении, экономике и технике. 14-я международная научно-техническая конференция. Пенза. 2014. С.29-36.

64. Формальные логико-математические методы в системе гуманитарных знаний /Г. Г. Куликов, В. В. Антонов, Ю. В. Петров // Теоретико-методологические проблемы естественнонаучных методов в гуманитарных науках. Материалы международной научно-практической конференции. Уфа.

2014. С. 85-97.

Диссертант

В.В. Антонов

АНТОНОВ Вячеслав Викторович

МЕТОДОЛОГИЯ ПРОЕКТИРОВАНИЯ АНАЛИТИЧЕСКИХ ПРОГРАММНЫХ СИСТЕМ ДЛЯ ОРГАНИЗАЦИИ ИХ ФУНКЦИОНАЛЬНОГО ВЗАИМОДЕЙСТВИЯ НА ОСНОВЕ ФОРМАЛЬНЫХ МОДЕЛЕЙ ПРЕДМЕТНОЙ ОБЛАСТИ

Специальность: 05.13.11 - Математическое и программное обеспечение вычислительных машин, комплексов и компьютерных сетей

АВТОРЕФЕРАТ диссертации на соискание ученой степени доктора технических наук

Подписано в печать 18.03.2015. Формат 60x84 1/16 Бумага офсетная. Печать плоская. Гарнитура Times New Roman Cyr. Усл. печ. л. 2,0. Уч.-изд. л. 2,0. Тираж 100 экз. Заказ № 174.

ФГБОУ ВПО «Уфимский государственный авиационный технический университет» Центр оперативной полиграфии 450000, Уфа-центр, ул. К. Маркса, 12