автореферат диссертации по информатике, вычислительной технике и управлению, 05.13.06, диссертация на тему:Методы и алгоритмы построения экспертных систем подготовки картографических изданий

на правах рукописи

ВОЛКОВ АЛЕКСАНДР ЛЬВОВИЧ

МЕТОДЫ И АЛГОРИТМЫ ПОСТРОЕНИЯ ЭКСПЕРТНЫХ СИСТЕМ ПОДГОТОВКИ КАРТОГРАФИЧЕСКИХ ИЗДАНИЙ

Специальность 05.13.06 - Автоматизация и управление технологическими процессами и производствами (полиграфическое производство)

АВТОРЕФЕРАТ

диссертации на соискание ученой степени кандидата технических наук

Москва - 2004

Работа выполнена в Московском государственном университете печати

Научный руководитель кандидат технических наук, доцент

Филиппович Юрий Николаевич

Официальные оппоненты доктор технических наук, профессор

Кулагин Владимир Петрович кандидат технических наук, профессор Сидорук Ростислав Михайлович Ведущая организация Федеральное государственное унитар-

ное предприятие «Производственное картосоставительское объединение «Картография»

Защита состоится 2 июня 2004 г. в 15-00 на заседании диссертационного совета К 212.147.02 при Московском государственном университете печати (МГУП) по адресу: 127550, Москва, ул. Прянишникова, д.2-а.

С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке МГУП.

Автореферат разослан_апреля 2004 г.

Ученый секретарь диссертационного совета

В.Н. Агеев

1. Общая характеристика работы

1.1. Актуальность проблемы. Подготовка картографических изданий является одной из важных задач, в традиционном решении которой задействованы методы геоинформатики и полиграфии. В случае научного характера представляемой в таких изданиях информации, создатель карты должен быть не только высококвалифицированным специалистом в области картографии, компьютерной графики, редакционно-издательской и допечатной подготовки, но и в той области науки, которой посвящено данное издание. Специалистов, отвечающих всем перечисленным требованиям, в настоящее время не хватает.

В Институте русского языка им. В.В. Виноградова РАН (ИРЯ) в течение десятков лет проводится работа по проведению диалектологических исследований в центральной части России. За этот период собран большой объем материала по исследованиям, проведенным в 3500 населенных пунктах. Любое из проведенных исследований направлено на выявление в каждом населенном пункте некоторых диалектологических признаков.

Часть собранного материала была издана в виде Диалектологического атласа русского языка (ДАРЯ) и представляла собой набор листов формата А1, отражающих ареалы распространения тех или иных диалектологических признаков. Однако не все характеристики, которые исследованы на данный момент, вошли в этот атлас.

В случае изготовления картографического издания требуется подготовить набор листов картографической информации, создание каждого из которых требует значительных усилий. Вся работа по подготовке листов изданного Диалектологического атласа была выполнена вручную. В настоящее время все результаты проведенных в ИРЯ исследований разрозненны, представлены на разных носителях и в различных форматах.

Таким образом, на данный момент не существует единого хранилища собранной за весь период исследований информации, а также средств автоматизации подготовки листов ДАРЯ.

Приведенные выше аргументы позволяют сделать вывод об актуальности в настоящее время разработки специализированных экспертных систем, которые могли бы вобрать в себя знания в области полиграфии, картографии, компьютерной графики, а также предметной области (диалектологии) картографических изданий (Диалектологический атлас русского языка).

Разработка таких систем существенно облегчит процесс подготовки листов картографических изданий, так как задача человека будет состоять только в решении спорных вопросов, возникающих в процессе подготовки листов, и корректировке (в случае системой решений.

1.2. Цель и основные задачи исследования. Целью диссертационной, работы является разработка методов и алгоритмов поддержки принятия решения для экспертной системы автоматизации подготовки картографических изданий на примере ДАРЯ.

Для реализации цели в диссертационной работе последовательно решаются следующие задачи:

1. Анализ теоретических и практических разработок в области экспертных систем (статических и динамических), геоинформационных систем, а также в области интеграции этих систем.

2. Разработка моделей и средств представления знаний, ориентированных на поставленные задачи.

3. Разработка алгоритмов интеграции, а также алгоритмов поддержки принятия решения для геоинформационных экспертных систем.

4. Проведение оценки разработанных алгоритмов с точки зрения потребляемых ими временных ресурсов.

5. Разработка инструментальных программных компонент, реализующих предложенные в рамках данной работы алгоритмы; описание этих компонент.

6. Проектирование на основе разработанных методов и алгоритмов экспертной системы автоматизации картографических изданий на примере ДАРЯ.

1.3. Методы исследования. Для решения поставленных задач в диссертации использовались теории множеств, графов; методы экспертных систем, геоинформационных систем, машинной графики, математической картографии; языки логики высказываний, логики предикатов, объектно-ориентированные и реляционные подходы к проектированию информационных структур.

1.4. Научная новизна. Интеграция экспертных и геоинформационных- систем в рамках экспертной системы автоматизации подготовки картографических изданий; отдельные этапы методики интеграции экспертных и геоинформационных систем, включающие в себя алгоритмы, механизмы управления компонентами интегрированной системы; технические (информационно-программные) решения для автоматизации процесса подготовки листов ДАРЯ являются новыми и оригинальными.

1.5. Достоверность научных положений, рекомендаций, выводов. Исследование базируется на изучении, систематизации, критической оценке трудов отечественных и зарубежных авторов. Для достижения цели исследования автором применены алгоритмы и методы, достоверность которых подтверждена соответствующей литературой в области информатики

Обоснованность научных положений, рекомендаций и выводов определяется корректным использованием математических методов и моделей.

Достоверность положений и выводов диссертации подтверждена результатами исследований и экспериментальными данными, полученными при внедрении макета программного комплекса.

1.6. Практическая ценность и реализация результатов работы.

Практическая ценность диссертационной работы состоит в: а) наличии программного комплекса для решения задачи построения экспертной системы автоматизации подготовки листов ДАРЯ; б) возможности использования разработанных программных компонент при проектировании экспертных систем автоматизации подготовки других картографических изданий.

1.7. Апробация работы. Основные положения диссертационной работы докладывались на заседании кафедры «Информационных технологий» МГУП.

1.8. Публикации. По тематике диссертационной работы имеется 4 публикации (3 статьи и учебное пособие).

1.9. Структура работы. Диссертационная работа состоит из следующих частей: введение, четыре главы, разбитые на параграфы, заключение и список литературы (124 источника). В конце каждой главы сделаны выводы. Диссертационная работа составляет 143 страницы, содержит 27 рисунков и 7 таблиц.

2. Краткое содержание диссертации.

Во введении обосновывается актуальность работы. Ставятся цели и задачи исследования. Приводятся основные положения работы и краткое содержание глав диссертации.

В первой главе диссертации решается первая задача, проводится обзор и сравнение методов и алгоритмов построения экспертных и геоинформационных систем.

В первом параграфе главы рассматривается задача автоматизации подготовки картографических изданий как задача, требующая применения методов и алгоритмов геоинформационных и экспертных систем.

Рассматриваются характеристики этой задачи на примере Диалектологического атласа русского языка, изданного несколько лет назад в Институте русского языка им. В.В. Виноградова РАН. Обосновываются требования, которые должны предъявляться к экспертной системе автоматизации подготовки листов картографических изданий.

Выделяются следующие подзадачи, решение которых необходимо для построения экспертной системы автоматизации подготовки картографических изданий (ЭСАПКИ):

1. выбрать подходящие для этих целей и разработать недостающие методы и алгоритмы функционирования геоинформационных и экспертных систем;

2. разработать методы и алгоритмы интеграции геоинформационных и экспертных систем в рамках экспертной системы автоматизации подготовки картографических изданий.

Во втором параграфе главы на основании изученной литературы проводится анализ теоретических и практических разработок в области проектирования геоинформационных и экспертных систем, а также в области их интеграции. Рассматриваются критерии отнесения задачи к области неформализуемых задач как критерии необходимости решения данной задачи с использованием аппарата экспертных систем.

В третьем параграфе главы формулируется следующее определение ГИЭС: ГИЭС - это интегрированная информационная система, обеспечивающая не только сбор, хранение, обработку, доступ, отображение и распространение пространственно-локализованных данных, но и оперирующая со знаниями в определенной предметной области, одной из компонент которой и являются эти данные, с целью выработки рекомендаций или решения проблем.

Обосновывается отнесение задачи автоматизации подготовки картографических изданий к классу задач, решаемых геоинформационными экспертными системами (ГИЭС).

В четвертом параграфе главы среди моделей представления знаний, используемых в экспертных системах (ЭС), для дальнейшего рассмотрения в диссертации выделяются модель фреймов, модель логики высказываний, модель предикатов первого порядка. Сужается рассматриваемая область возможного использования экспертной компоненты ГИЭС до решения задач анализа.

При постановке задачи ЭСАПКИ рассматривается как ГИЭС, удовлетворяющая следующим требованиям:

на листах издания отображаются результаты проведенных исследований или измерений некоторых величин (состав почвы, наличие выходов тех или иных горных пород, уровень загрязнения и т.д.);

• отображение информации осуществляется в виде площадных объектов (ареалов распространения тех или иных выявленных признаков или значений).

Проводится формальная постановка задачи диссертации в виде следующего формализма:

где: - система автоматизации процессов допечатной подготовки листов картографического издания;

РА1 - методы и алгоритмы подготовки к печати листа картографического издания / (Диалектологический атлас русского языка); - алгоритмы поддержки принятия решения ГИЭС;

Оа - множество объектов, описывающее состав ГИС; (?£ - множество объектов, описывающее состав ЭС;-- данные, необходимые для формирования листа ;

где: - информация о проведенном диалектологическом исследовании;

- индекс точки, в которой были проведены исследования;

- количество точек, в которых были проведены исследования;

И,.,!',. — географические координаты (широта и долгота соответственно) точки, в которой были проведены исследования;

- количество диалектологических признаков, выявленных в данной точке в рамках данного исследования;

- выявленный диалектологический признак.

Во второй главе диссертации решается вторая задача. Подробно описываются разработанные модели представления знаний, ориентированных на использование в ГИЭС.

В первом параграфе главы проводится обоснование необходимости структуризации базы знаний для выделенного класса задач. Первая группа знаний представляет собой микрознания, описывающие саму предметную область экспертной компоненты ГИЭС, ее состав, действующие в ней законы, возможности смены состояний, правила извлечения из нее данных и управления ею. Данные знания не описывают саму процедуру поддержки принятия решения.

Вторая группа знаний представляет собой макрознания, логическая интерпретация которых позволяет экспертной компоненте ГИЭС решить поставленную задачу. Обязательного описания самой предметной области экспертной компоненты или ее структуры от этих знаний не требуется. Для организации данной группы знаний обосновывается использование модели логики высказываний, которая позволяет в наглядной и наиболее простой форме представить логические рассуждения.

N

М,

В качестве модели представления микрознаний выбирается композиционная модель, включающая в себя как элементы логики высказываний и логики предикатов первого порядка, так и элементы нечеткой логики. Данная композиционная модель названа в работе модифицированной моделью логики предикатов первого порядка. Синтаксис формул модифицированной модели логики предикатов с использованием метаязыка Бэкуса-Наура: Формула

Атом | Предложение \ Предложение Связка Предложение \ Квантор (Переменная, ..., Переменная) Предложение \ ! Предложение \ (Предложение), Атом —>

Предикатный_символ (Терм, ..., Терм) \ Терм = | > | < | >\ <Терм, Терм —>

Функционалъный_символ (Терм, .... Терм) \ Константа \ Переменная,

Связка V| =,

Квантор —> V,

Константа —>Идентификатор, Переменная —> Идентификатор, Предикатный _символ —Идентификатор, Функциональный_символ Идентификатор.

Синтаксис формул модели логики высказываний, используемой в качестве модели представления макрознаний, в нотации метаязыка Бэку-са-Наура: Формула

Атом | Предложение \ Предложение Связка Предложение \ ! Предложение | (Предложение),

Атом— Жонстанта \Переменная, Связка — > Л | V,

Константа Идентификатор, Переменная Идентификатор.

Формулируется определение фактов, под которыми понимаются атомарные с точки зрения макрознаний данные, полученные в результате обработки с участием микрознаний значений, полученных из источников данных. Также формулируется определение свидетельства как . логического функционала от фактов и (или) самих же свидетельств, который можно было бы рассматривать как некоторое обобщение или промежуточный результат, полученный в процессе рассуждений. В диссертации полагается, что ЭС решила задачу, если ею была подтверждена или опровергнута некоторая гипотеза (гипотезы).

В математическую модель представления макрознаний введено понятие неопределенности, предложена математическая модель снятия неопределенности знаний в процессе принятия решения.

Предложено описывать систему микрознаний (базу микрознаний) с помощью следующего формализма:

кЬ=<с,о,Р,г>

где: Р - множество фактов, общее с системой макрознаний КВ ;

С - множество классов объектов;

О - множество объектов;

- множество формул,

а систему макрознаний (базу макрознаний) с помощью формализма:

где: Р - множество заданных фактов;

5 - множество заданных свидетельств;

- множество заданных гипотез;

С^. - матрица совместности фактов;

- множество заданных базе макрознаний правил вывода.

Во втором параграфе главы описывается математическая модель геоинформациошюй компоненты ГИЭС. В качестве базовой для геоинформационной компоненты ГИЭС (ЭСАПКИ) проекции выбрана равноугольная коническая проекция.

В третьем параграфе главы рассматриваются вопросы интеграции экспертной и геоинформационной компоненты, а также вопросы проектирования базы знаний для экспертных компонент ГИЭС.

Макрознаниям в ГИЭС отводится роль знаний, необходимых для решения конкретных, поставленных перед данной системой, задач. Поэтому макрознания включают в себя преимущественно знания о предметной области задачи. Микрознания служат для первичной интерпретации данных, подаваемых на вход системы. В отличие от макрознаний, микрознания служат связующим звеном экспертной и геоинформационной компоненты, то есть обязательно включают в себя картографические знания.

Рассматривается задача построения экспертной системы автоматизации подготовки листов ДАРЯ. Обосновывается методика построения ареалов диалектологических признаков, состоящая из следующих этапов:

1. Точки (населенные пункты) р( =< X, у >,, находящиеся на исследуемой территории , в которых проводились исследования, принимаются как опорные пункты:

0 = {р1}, У1':р,еГ, ОсГ

2. Для каждого опорного пункта строится многоугольник , включающий в себя все точки пространства, в которых не проводились исследования, и ближайшей опорной точкой для которых является точка :

V/ 3!тг: е Т,Р] е 0,р} е т, Ук,кф1:с1(р1,р;)<<1{рк,р})

где - функция определения расстояния между точками

.. и .

3. В результате последовательного построения многоугольников для всех опорных точек происходит деление пространства на области (многоугольники).

4. Происходит объединение соседних многоугольников в том случае, если наборы выявленных признаков соответствующих им опорных точек полностью совпадают.

5. В результате предыдущих операций получается набор в общем случае невыпуклых многоугольников.

6. На основе применения знаний, заложенных в базу знаний экспертной системы, строятся сглаженные непересекающиеся контуры ареалов.

Рассматривается задача применения экспертной компоненты ГИЭС для сглаживания полилиний (контуров построенных ареалов). Для решения этой задачи на основе анализа существующих методов построения сглаживающих кривых в работе предлагается использовать аппарат рациональных кубических В-сплайновых кривых. Строится математическая модель процедуры экспертного построения сглаженных полилиний.

В третьей главе диссертации решается третья задача. Описываются методы и алгоритмы поддержки принятия решения для геоинформационных экспертных систем.

В первом параграфе главы проведено обобщение методики обработки событий на все данные, поступающие на вход экспертной компоненты.

В основу алгоритма поддержки принятия решений положена процедура выполнения вычислений по тактам. На каждом такте вычислений в

соответствии с предложенным алгоритмом происходит расчет состояния системы (оценка текущей ситуации), включающий в себя:

1. Поиск правил, переставших быть «полезными», то есть правил, которые не могут повлиять на данную ситуацию.

2. Текущая оценка всех гипотез.

3. Поиск факта, проверка которого (путем привлечения к этому пользователя) с точки зрения данной ситуации наиболее «полезна» (с точки зрения сокращения времени подготовки решения).

Предлагается методика диагностики экспертной компоненты ГИЭС, которая служит для выполнения следующих двух действий:

1. Проверка на противоречивость собранных фактов.

2. Недопущение превышения экспертной компонентой отведенного ей на процесс принятия решения времени.

Во втором параграфе главы рассматриваются методы и алгоритмы, используемые на отдельных этапах методики построения ареалов для точек, в которых были проведены диалектологические исследования. Решается задача разбиениия плоскости на выпуклые многоугольники, задача о принадлежности точки произвольному многоугольнику методом луча, задача быстрого поиска пары ближайших точек и т.д.

В третьем параграфе главы рассматривается объектно-компонентная модель ГИЭС, в которой выделены четыре основных модуля: модуль поддержки принятия решения, модуль организации взаимодействия с базой данных, модуль отображения картографического фона, модуль геометрических преобразований.

В четвертой главе диссертации решается четвертая, пятая и шестая задачи. Приводится описание архитектуры и компонент программного комплекса ЭСАПКИ. Описываются эксперименты по оценке эффективности предлагаемых методов и алгоритмов.

В первом параграфе главы проводится оценка временных затрат разработанных алгоритмов поддержки принятия решения. При рассмотрении алгоритмов в качестве модели вычислений используется однопроцессорная машина с произвольным доступом, не предусматривающая параллельного выполнения операций.

На основе анализа операций, входящих в алгоритм поддержки принятия решения, оценивается время работы такта данного алгоритма П

Таблица 1.

Длительность такта алгоритма поддержки принятия решения в секундах_

Мощность множества фактов Мощность множества правил

200 400 600 800 1000

200 0.004 0.011 0.02 0.031 0.045

400 0.007 0.017 0.029 0.043 0.06

600 0.01 0.023 0.038 0.055 0.075

800 0.013 0.029 0.047 0.067 0.09

1000 0.016 0.035 0.056 0.079 0.105

На основе анализа алгоритмов обработки событий, оценивается время работы процедуры-обработчика события Тоа : Таблица 2.

I Мощность множества фактов Мощность множества правил

200 400 600 800 1000

200 0.00108 0.00217 0.00325 0.00433 0.00541

400 0.00216 0.00433 0.00649 0.00865 0.011

600 0.00324 0.00649 0.00973 0.013 0.016

800 0.00432 0.00865 0.013 0.017 0.022

1000 0.0054 0.011 0.016 0.022 0.027

200 400 600 800 г Рис. 1. Длительность такта алго ритма поддержки принятия решения

200 400 600 8Ó0 ~~ Г Рис. 2. Время выполнении процедуры-обработчика события

Проведенный анализ позволяет сделать вывод о том, что предложенные в диссертации алгоритмы поддержки принятия решения обеспечивают хорошие (с точки зрения задач, решаемых ГИЭС «ДИАЛЕКТ») параметры.

Во втором параграфе главы описываются разработанные в рамках диссертации программные компоненты: компоненты для работы со знаниями (микрознаниями и макрознаниями) и геоинформационная компонента.

Компоненты для работы со знаниями (КЗ) сгруппированы в четыре основные категории: компоненты интерфейса диалогов, компоненты визуализации объектов базы микрознаний, компоненты отчетов, компоненты моделей представления знаний.

Компоненты интерфейса диалогов служат для проектирования диалогов, которые отображаются пользователю в случаях, когда в процессе принятия решения требуется получение данных от пользователя. Компоненты визуализации объектов базы знаний содержат средства для обеспечения визуального создания и редактирования следующих объектов: гипотеза, свидетельство, факт, вопрос, запрос. Кроме того, данные компоненты обеспечивают ввод и редактирование правил, входящих в базу знаний, а также их синтаксическую проверку. Компоненты отчетов служат для автоматического формирования и просмотра отчетов результатов работы КЗ. Компоненты моделей представления знаний обеспечивают физическое хранение и выборку правил знаний, организацию интеграции различных моделей представления знаний в рамках единой базы знаний, а также реализуют процедуру поддержки принятия решения в данной базе.

В третьем параграфе главы приводится описание разработанной прикладной ГИЭС «ДИАЛЕКТ» - экспертной системы автоматизации подготовки картографических изданий. В качестве предметной области для данной ЭСАПКИ была выбрана автоматизация подготовки листов ДАРЯ.

Разрабатывается методика формирования листа ДАРЯ, включающая следующие этапы:

1. Выбор диалектологического исследования, для которого необходимо сформировать лист атласа.

2. Задание цветовых параметров ареалов, выявленных в ходе данного исследования диалектологических признаков (для закрашивания построенных ареалов и формирования легенды).

3. Определение территории, для которой будет формироваться лист атласа; выбор картографических слоев, необходимых для отображения на листе.

4. Автоматизированное построение ареалов распространения выявленных в ходе данного исследования диалектологических признаков.

5. Выбор параметров формируемого листа Диалектологического атласа; сохранение листа атласа в виде файла формата tif.

Решение задачи автоматизации построения ареалов диалектологических признаков, отображаемых на листах Диалектологического атласа, требует применения экспертной компоненты, так как не существует формализованного алгоритма решения данной задачи.

Задачи отображения картографического фона и управления картографическими слоями полностью реализованы в геоинформационной компоненте, которая использовалась при проектировании ГИЭС «ДИАЛЕКТ». В данной системе реализована возможность импорта картографических данных (точек, в которых проводились исследования, линий, полилиний и т.п.) из файлов формата DXF, который является открытым и поддерживается большинством существующих ГИС и векторных графических редакторов.

Для расширения возможностей по использованию печатного оборудования для вывода листов Диалектологического атласа в качестве выходного формата был выбран растровый формат Т№ При этом у пользователя есть возможность указать требуемое разрешение (по умолчанию 300 dpi) и цветовую модель (по умолчанию RGB) для формируемого файла, содержащего лист атласа. По условию задачи разрабатываемая ГИЭС должна быть способна формировать листы атласов формата не более А1.

Исходными данными для процедуры построения ареалов являются: некоторое зафиксированное исследование, точки, в которых проводилось данное исследование, а также распределение выявленных в данном исследовании признаков по точкам.

На основе проведенного анализа ранее изданного Диалектологического атласа была разработана следующая методика построения ареалов: 1. Построение для каждой точки исходных данных многоугольника Вороного (на Рис. 1 приведен фрагмент построения много-уголяников Вороного для исследования «Формы дательного и предложного падежей единственного числа существительного «лошадь»).

Рис 3. Фрагмент полученного набора многоугольников Вороного для листа ДАРЯ, отображающего результаты исследования «Формы дательного и предложного падежей единственного числа существительного -«лошадь»

2. Объединение соседних многоугольников в случае полного совпадения наборов выявленных признаков в соответствующих им точках.

3. Построение для каждого из полученных многоугольников сглаженного ареала с помощью разработанной методики.

После завершения построения в ГИЭС ареалов пользователь может отредактировать предложенный ему системой набор замкнутых кривых (ареалов). Усовершенствовав разработанную систему микрознаний и макрознаний путем добавления в программный комплекс возможностей автоматического создания новых предикатов проверки принадлежности к новым случаям, возникающим в процессе работы ГИЭС, и новых правил расчета параметров кривых, можно построить для данной задачи (и для целого класса родственных ей задач) обучаемую ГИЭС.

Рис. 4. Фрагмент листа ДАРЯ, отображающего результаты исследования «Формы дательного и предложного падежей единственного числа существительного «лошадь»

В завершении главы проводится оценка времени построения листа ДАРЯ в ГИЭС «ДИАЛЕКТ» и вручную. Эксперимент проводится на IBM-совместимом персональном компьютере следующей конфигурации: процессор Intel Pentium IV 2660 МГц, 512 MB оперативной памяти, частота системной шины 266 MHz, работавшем под управлением операционной системы Microsoft Windows XP Professional. Оценивание времени построения листа ДАРЯ проводилось при следующих условиях: подготовка листа атласа осуществляется одним специалистом; лист строится для исследования «Формы дательного и предложного падежей единственного числа существительного «лошадь»; количество точек, в которых проводилось диалектологическое исследование - 3500; количество выявленных диалектологических признаков - 12; каждому из выявленных признаков уже заданы все необходимые параметры отображения (стиль и цвет заливки соответствующих ареалов).

Рис. 5. Фрагмент листа ДАРЯ для исследования «Формы дательного и предложного падежей единственного числа существительного «лошадь»

Таблица 3.

№ эксперимента 2 3 4 5 6 7 8

Количество точек 50 100 250 500 1000 2000 3500

В ГИЭС «ДИАЛЕКТ» [минуты] 4 5 9 16 32 72 189

Ручной метод [минуты] 140 265 640 1266 2517 5019 8772

Проведенные эксперименты показали, что на подготовку одного листа (3500 точек) ДАРЯ вручную необходимо порядка 18 рабочих дней одного человека, а на подготовку того же листа в ГИЭС «ДИАЛЕКТ» -порядка 3 часов.

1000 2000 3000

Количество точек проведения исследования

Рис. 6. Оценка времени построения листа ДАРЯ.

Рассмотренный лист атласа является одним из наиболее насыщенных информацией листов в ДАРЯ с точки зрения следующих критериев:

• количества точек, в которых были выявлены некоторые диалектологические признаки (назовем эти точки «значащими»);

• среднего количества признаков в значащих точках. Таблица 4.

№ диапазона 0 1 2 3 4

^•х. количество

значащих количество^, точек <200 200-500 500-1000 1000-2000 >2000

признаков ^ч.

0 1 3.9% 5.7% 10% 17.9% 1%

1 2 0.4% 0.7% 0.7% 1.4% 35.7%

2 3 0% 0% 0.4% 0.4% 17.9%

3 больше 3 0% 0% 0% 0.4% 2.5%

Кол-во листов в ДАРЯ

[%] 30.

20«»

10-«

№ интервала кол-ва значащих точек

№ интервала среднего кол-ва признаков

Рис. 7. Распределение листов ДАРЯ по информационной насыщенности

Таким образом, внедрение ГИЭС «ДИАЛЕКТ» способно значительно сэкономить временные затраты по изготовлению ДАРЯ.

В заключении формулируются основные выводы, полученные в работе.

3. Основные выводы и результаты работы.

1. В рамках диссертационной работы проведен анализ подходов к проектированию экспертных и геоинформационных систем, приведена их классификация.

2. Определено место применения экспертных систем в геоинформационных системах для решения задач автоматизации подготовки картографических изданий.

3. Разработана математическая модель базы знаний ГИЭС.

4. Разработана методика классификации событий, возникающих в процессе выполнения процедуры поддержки принятия решения в ГИЭС.

5. Разработаны методики и алгоритмы поддержки принятия решения в экспертной компоненте ГИЭС: функционирование модуля

взаимодействия с пользователями, обработка событий, поддержка принятия решений.

6. Предложена методика диагностики экспертной компоненты, направленная на проверку противоречивости собранных фактов, а также используемая для контроля превышения экспертной компонентой отведенного ей на процесс принятия решения времени.

7. Предложен алгоритм, позволяющий осуществлять изменение самой базы знаний в процессе принятия решения без остановки процесса принятия решения и потери ранее полученных данных и логических выводов. Предложена методика использования данного алгоритма в процедуре поддержки принятия решения ГИЭС.

8. Разработаны программные компоненты, реализующие функции ГИЭС. Проведено описание внедрения разработанного на основе этих компонент макета ГИЭС на примере экспертной системы автоматизации подготовки листов Диалектологического атласа русского языка.

4. Публикации по теме диссертационной работы.

1. Волков А.Л. Векторная графика: разбиение плоскости на области. // Интеллектуальные технологии и системы. Выпуск 2. / Сост. и ред. Ю.Н. Филипповича. - М.: МГУП, 1999. - С. 152169.

2. Волков А.Л. Тайна за семью печатями. // Интеллектуальные технологии и системы. Выпуск 3. / Сост. и ред. Ю.Н. Филипповича. - М.: МГУП, 2001. - С. 24-42.

3. Таль Н.В., Волков А.Л. Автоматизированное проектирование визитных карточек. // Интеллектуальные технологии и системы. Выпуск 3. / Сост. и ред. Ю.Н. Филипповича. - М.: МГУП, 2001. -С.130-142.

4. Чистов В.В., Волков А.Л. Теория принятия решений: Учебное пособие. - М.: МГУП, 2002. - 394 с.

Подписано к печати "28" апреля 2004 г. Заказ 220/185. Объем 1,25 п.л. Тираж 100 экз. Отпечатано в ИПК МГУП, 127550, г. Москва, ул. Прянишникова, д. 2а.

»-75 2 5

ВВЕДЕНИЕJ

ГЛАВА 1. ГЕОИНФОРМАЦИОННЫЕ ЭКСПЕРТНЫЕ СИСТЕМЫ

1.1. Применение экспертных и геоинформационных систем для автоматизации подготовки картографических изданий.

1.2. Экспертные и геоинформационные системы.

1.3. Классификация ЭС и ГИС.

1.4. Постановка задачи.

Выводы.

ГЛАВА 2. РАЗРАБОТКА МАТЕМАТИЧЕСКОЙ МОДЕЛИ ГИЭС

2.1. Математическая модель экспертной компоненты.

2.2. Математическая модель геоинформационной компоненты.

2.3. Интеграция экспертной и геоинформационной компоненты.

Выводы.

ГЛАВА 3. РАЗРАБОТКА МЕТОДИК И АЛГОРИТМОВ РЕШЕНИЯ ЗАДАЧИ

3.1. Методы и алгоритмы реализации процедуры поддержки принятия решения.

3.2. Геометрические методы и алгоритмы, используемые при построении ареалов.

3.3. Объектно-компонентная модель ГИЭС.

Выводы.

ГЛАВА 4. ИССЛЕДОВАНИЕ АЛГОРИТМОВ И РЕАЛИЗАЦИЯ ЗАДАЧИ

4.1. Оценка временных затрат алгоритма поддержки принятия решения.

4.2. Описание программных компонент.

4.3. ГИЭС «ДИАЛЕКТ».

Выводы..

Программные комплексы, базирующиеся на технологии и методах искусственного интеллекта, получили в настоящее время значительное распространение в мире [66]. Их важность (в первую очередь экспертных систем и нейронных сетей) состоит в том, что данные технологии способствуют существенному расширению круга практически значимых задач, которые можно решать с помощью вычислительной техники, а их решение приносит значительный экономический эффект [88]. Технологии экспертных систем являются важным средством в решении актуальных проблем традиционного программирования: длительность и высокая стоимость разработки приложений; высокая стоимость сопровождения сложных систем; частая невозможность повторного использования программ и т.п. Кроме того, объединение технологий экспертных систем с технологией традиционного программирования добавляет новые качества программным продуктам за счет обеспечения возможности динамической модификации логики работы приложений пользователем, а не программистом, большей прозрачности и понятности приложения для пользователя.

Среди специализированных систем, основанных на знаниях, наиболее значимы на данный момент динамические экспертные системы. Классы задач, решаемых динамическими экспертными системами, таковы [60]: мониторинг, системы управления верхнего уровня, системы обнаружения неисправностей, диагностика, планирование, системы-советчики оператора, системы проектирования.

Технологии ГИС являются относительно новыми информационными технологиями, направленными на достижение довольно большого спектра целей. Одной из наиболее трудоемких задач ГИС в настоящее время является задача подготовки картографических изданий. Это обусловлено, прежде всего, значительной долей в процессе подготовки такого рода изданий ручного труда, требующего высокой квалификации в различных областях. Так, например, при создании тематических карт, отражающих результаты некоторых научных исследований, создатель карты должен иметь высокую квалификацию не только в рассматриваемой научной области, но и в картографии, компьютерной графике и т.п.

Даже при наличии у разработчика всех необходимых навыков ему требуется много времени [86] на создание каждого из листов формируемого издания. Таким образом, на изготовление наукоемких картографических изданий в случае отсутствия средств комплексной автоматизации время научных работников преимущественно тратится не на решение научных задач, а на решение в общем случае технологических задач, связанных с оформлением результатов научных исследований в разрабатываемом издании.

Одним из способов отображения в картографических изданиях результатов научных исследований, проведенных в некоторых точках местности, является применение ареалов. То есть представление результатов на карте в виде площадных объектов, объединяющих точки местности, имеющие идентичные или похожие (в смысле проведенного исследования) характеристики. Такое представление собранных в результате исследования данных в наиболее наглядной форме позволяет отобразить распространенность на местности тех или иных выявленных признаков.

Так как в большинстве случаев исследования проводятся только в некоторых точках местности (населенных пунктах или иных особых точках - опорных точках), а отобразить результаты необходимо в виде площадных объектов, перед разработчиком карты встает задача отнесения точек местности, в которых не проводились исследования, к тому или иному (или никакому) ареалу. Одним из наиболее простых критериев отнесения точки к ареалу является минимальность расстояния отданной точки до той опорной точки, вокруг которой строится данный площадной объект. При этом указанный критерий может быть расширен набором параметров, задающих максимально допустимую удаленность от опорной точки, при которой уже не допускается включение рассматриваемой точки в соответствующий ареал. С помощью этих критериев при нимается решение о не отнесении точки ни к одному из ареалов (на карте будут «неисследованные» области).

В Институте русского языка им. В.В. Виноградова РАН (ИРЯ) в течение десятков лет проводится работа по проведению диалектологических исследований в центральной части России. За этот период собран большой объем материала по исследованиям, проведенным в 3500 населенных пунктах. Любое из проведенных исследований направлено на выявление в каждом населенном пункте некоторых диалектологических признаков. Часть собранного материала была издана несколько лет назад в виде Диалектологического атласа русского языка (ДАРЯ) и представляла собой набор листов, отражающих ареалы распространения тех или иных диалектологических признаков. Вся работа по подготовке листов данного атласа была выполнена вручную. В настоящее время все результаты исследований разрозненны, представлены на разных носителях и в различных форматах.

Приведенные выше аргументы позволяют сделать вывод об актуальности в настоящее время разработки интеллектуальных средств автоматизации подготовки картографических изданий, в которых были бы заложены не только результаты исследований, но и многолетний опыт по созданию соответствующих карт.

Для успешного решения данной задачи требуется разработка эффективных методов и алгоритмов интеграции и функционирования геоинформационных экспертных систем (ГИЭС) и, в частности, экспертных систем автоматизации подготовки картографических изданий.

Целью диссертационной работы является разработка .методов и алгоритмов поддержки принятия решения для экспертной системы автоматизации подготовки картографических изданий на примере ДАРЯ.

Для реализации цели в диссертационной работе последовательно решаются следующие задачи:

1. Анализ теоретических и практических разработок в области экспертных систем (статических и динамических), геоинформационных систем, а также в области интеграции этих систем.

2. Разработка моделей и средств представления знаний, ориентированных на поставленные задачи.

3. Разработка алгоритмов интеграции, а также алгоритмов поддержки принятия решения для геоинформационных экспертных систем.

4. Проведение оценки разработанных алгоритмов с точки зрения потребляемых ими временных ресурсов.

5. Разработка инструментальных программных компонент, реализующих предложенные в рамках данной работы алгоритмы; описание этих компонент.

6. Проектирование на основе разработанных методов и алгоритмов экспертной системы автоматизации редакционно-издательской и допе-чатной подготовки картографических изданий на примере ДАРЯ.

В Главе 1 данной работы рассматривается задача автоматизации подготовки картографических изданий как задача, требующая применения методов и алгоритмов ГИС и ЭС. Проводится постановка задачи интеграции геоинформационных и экспертных систем, которая состоит из описания предметной области; описания и анализа предшествующих разработок в области экспертных систем; описания и анализа разработок в области геоинформационных систем; проведен обзор известных на данный момент подходов к интеграции экспертных систем и геоинформационных систем, а также краткое описание разработанных в этой области пакетов прикладных программ. Кроме того, проведен анализ различных классификаций экспертных и геоинформационных систем с точки зрения ряда критериев. На основе рассмотренных классификаций проведено обоснованное выделение класса задач, подлежащих решению. Выполнена формализованная постановка задачи.

В Главе 2 данной работы рассматривается разработка математической модели задачи интеграции геоинформационных и экспертных систем. В рамках данной модели разработана математическая модель экспертной системы, предложена структура базы знаний динамической экспертной системы, предложено и проведено разбиение базы знаний на базу микрознаний и базу макрознаний, даны определения микрознаний и макрознаний, а также критерии отнесения тех или иных знаний к этим базам. Введено понятие, неопределенности знаний. Приводится формализованное описание разработанной модели представления знаний. Также в данной главе рассматривается математическая модель и реализация предложенной для алгоритма поддержки принятия решения в динамической ЭС методики обработки событий. Рассматривается введенное для ускорения вычислений понятие ситуации и ее роль в разработанной математической модели поддержки принятия решения.

В Главе 2 данной работы также рассматриваются аспекты разработки математической модели геоинформационной компоненты интегрированной системы. Кроме того, в Главе 2 данной работы приведено непосредственное описание математической модели интеграции динамических экспертных систем и геоинформационных систем в рамках экспертной системы автоматизации подготовки картографических изданий (ЭСАПКИ). Рассматривается роль микрознаний и макрознаний с точки зрения интеграции геоинформационных и экспертных систем.

В Главе 3 данной работы рассматриваются методы и алгоритмы, используемые при построении ЭСАПКИ. Приведено формализованное описание алгоритмов организации поиска решения на основе базы макрознаний, даны рекомендации по выбору алгоритмов организации поиска решения на основе микрознаний. Рассматриваются состав и функционирование механизма диагностики, структура блока взаимодействия с пользователями, структура блока динамического изменения базы данных в процессе принятия решения без потери ранее сделанных выводов и собранных данных. Также приводятся методы и алгоритмы вычислительной геометрии, необходимые для решения задачи построения ареалов. В заключение главы приводится объектно-компонентная модель архитектуры геоинформационной экспертной системы.

В Главе 4 данной работы проводится оценка временных затрат алгоритма поддержки принятия решения, исследование такта алгоритма поддержки принятия решения. В рамках каждого из исследований и оценок выводятся аналитические зависимости, строятся их графики. Также в данной главе приводится описание основных программных компонент, разработанных в соответствии с предложенными структурами, методами и алгоритмами: компоненты для работы с микрознаниями, компоненты для работы с макрознаниями, геоинформационной компоненты. Рассматриваются вопросы их интеграции в рамках единой автоматизированной системы - ГИЭС. Приведен реальный пример интеграции компонент в области подготовки листов ДАРЯ - ГИЭС «ДИАЛЕКТ». Представлено описание предметной области, а также описание задач, подлежащих автоматизации. Кратко описан процесс проектирования данного примера ГИЭС. Дана краткая характеристика полученных результатов.

В Приложениях к данной работе приводится материал, не вошедший в основные главы работы. Дано подробной описание разработанной интегральной оболочки поддержки интеллектуальных технологий и систем «ЭКСПЕРТ» — средства для визуального проектирования баз знаний. Приводятся не вошедшие в главы диссертации исследования временных и емкостных характеристик применяемых при построении ГИЭС алгоритмов поддержки принятия решения.

Основные выводы и результаты работы:

1. В рамках диссертационной работы проведен анализ подходов к проектированию экспертных и геоинформационных систем, приведена их классификация.

2. Определено место применения экспертных систем в геоинформационных системах для решения задач автоматизации подготовки картографических изданий.

3. Разработана математическая модель базы знаний ГИЭС.

4. Разработана методика классификации событий, возникающих в процессе выполнения процедуры поддержки принятия решения в ГИЭС.

5. Разработаны методики и алгоритмы поддержки принятия решения в экспертной компоненте ГИЭС: функционирование менеджера пользователей, обработка событий, поддержка принятия решений.

6. Предложена методика диагностики экспертной компоненты, направленная на проверку противоречивости собранных фактов, а также используемая для контроля превышения экспертной компонентой отведенного ей на процесс принятия решения времени.

7. Предложен алгоритм, позволяющий осуществлять изменение самой базы знаний в процессе принятия решения без остановки процесса принятия решения и потери ранее полученных данных и логических выводов. Предложена методика использования данного алгоритма в процедуре поддержки принятия решения ГИЭС.

8. Разработаны программные компоненты, реализующие функции ГИЭС. Проведено описание внедрения разработанного на основе этих компонент макета ГИЭС на примере экспертной системы автоматизации подготовки листов Диалектологического атласа русского языка.

Заключение

1. Алексеев Б. А., Романов Э.П., Посыпкин А.К. Геоинформационная система «Ландшафты мира». // Вести МГУ. Сер. 5. N6. 1994. С.33-40.

2. Антошин Д.В. Разработка оболочки экспертных систем "ЭВРИКА!". // Научная сессия МИФИ. Том 3. Интеллектуальные технологии и системы. -М.: МИФИ, 2004. С. 156-158.

3. Ахо А., Хопкрофт Д., Ульман Д. Структуры и алгоритмы. М.: Изд. дом «Вильяме», 2000.

4. Бахвалов Н., Жидков Н., Кобельков Г. Численные методы. Изд. 8-е. -М.: Физматлит, 2000.

5. Башлыков А.А., Еремеев А.П. Экспертные системы поддержки принятия решений в энергетике. М.: МЭИ, 1994.

6. Берлянт A.M. Картографический метод исследований. М.: МГУ, 1988.

7. Берлянт A.M. Ушакова Л.А. Картографические анимации. М.: Народный мир, 2000.

8. Бугаевский Л.М. Математическая картография. — М.: Златоус, 1998.

9. Бугаевский Л.М. Теория картографических проекций регулярных поверхностей. М.: Златоус, 1999.

10. Бугаевский Л.М., Цветков В.Я. Геоинформационные системы. М.: Златоус, 2000.

11. Вахрамеева Л.А. Бугаевский Л.М. Козакова З.Л. Математическая картография. М.: Недра, 1986.

12. Воеводин В.В. Информационная структура алгоритмов. М.: МГУ,1997.

13. Воеводин В.В. Математические основы параллельных вычислений. -М.: МГУ, 1991.

14. Воеводин В.В., Воеводин Вл. В. Параллельные вычисления. СПб.: БХВ-Петербург, 2002.

15. Волков АЛ. Векторная графика: разбиение плоскости на области. // Интеллектуальные технологии и системы. Вып. 2. М.: МГУП, 1999. -С. 152-169.

16. Волков АЛ. Объектно-компонентная модель статической экспертной системы. Электронный ресурс. Электрон, дан. - Режим доступа: http ://www.novatelecom.ru.

17. Волков А Л. Представление знаний в динамических ЭС. Электронный ресурс. Электрон, дан. - Режим доступа: http://wwvv.novatelecom.ru.

18. Волков A.JI. Тайна за семью печатями. // Интеллектуальные технологии и системы. Вып. 3. М.: МГУП, 2001. С. 24-42.

19. Волковский В.И. Проблемы безопасности в области телекоммуникаций и информационных технологий // Мир ПК, №12, 2002.

20. Гаврилова Т.А. Хорошевский В.Ф. Базы знаний интеллектуальных систем. СПб.: Питер, 2001.

21. Гаврилова Т.А. Червинская К.Р. Извлечение и структурирование знаний для экспертных систем. М.: Радио и связь, 1992.

22. Галич А.Ю. Экспертная система по работе в нештатных ситуациях магистральных газопроводов: Дисс. . канд. техн. наук / СПб ГИТМО (ТУ). СПб.: 2003.

23. Гасанов Э.Э., Кудрявцев В.Б. Теория хранения и поиска информации. М.: Физматлит, 2002.

24. Гасов В.М., Циганенко A.M. Методы и средства подготовки электронных изданий. М.: МГУП, 2001.

25. Геоинформатика. Толковый словарь основных терминов. М.: ГИС1. Ассоциация, 1999.

26. Герман О.В. Введение в теорию экспертных систем и обработку знаний. -М.: ДизайнПРО, 1995.

27. Гнеденко Б.Б., Коваленко И.Н. Введение в теорию массового обслуживания.-М.: Наука, 1966.

28. Голуб Дж., Ван Лоун Ч. Матричные вычисления. М.: Мир, 1999.

29. Горбатов В.А. Фундаментальные основы дискретной математики. -М.: Физматлит, 2000.

30. Гречкин Т.Ю. Кочубей Е.А. Прототип динамической интеллектуальной системы "Аэропорт". // Научная сессия МИФИ. Том 3. Интеллектуальные технологии и системы. М.: МИФИ, 2004. - С. 217-219.

31. Григорьев Ю.А., Ревунков Г.И. Банки данных. М.: МГТУ им. Н.Э.Баумана, 2002.

32. Девятков В.В. Системы искусственного интеллекта. М.: МГТУ им. Н.Э.Баумана, 2001.

33. Дейт К. Введение в системы баз данных. 6-е издание. К., М., СПб.: Изд. дом «Вильяме», 2000.

34. Джексон П. Введение в экспертные системы: Пер. с анг. — М.: Изд. дом «Вильяме», 2001.

35. Душкин Р.В. Использование методов функционального программирования для обработки нечетких знаний. // Научная сессия МИФИ. Том 3. Интеллектуальные технологии и системы. М.: МИФИ, 2004. -С.132-134.

36. Емельянов В.В. Гибридные системы в управлении // Научная сессия МИФИ. Том 3. Интеллектуальные технологии и системы. — М.: МИФИ, 2003.-С. 16-18.

37. Журавлёв В., Кочергин Д. TNTmips система обработки карт и изображений Электронный ресурс. - Электрон, дан. - Режим доступа: http://www.esti-map.ru.

38. Заде JI.A. Понятие лингвистической переменной и его применение к принятию приближенных решений. М.: Мир, 1976.

39. Иванов В.В. Общеславянский лингвистический атлас. Материалы и исследования. Сборник научных трудов. Ответственный редактор Иванов В.В. М.: ИРЯ РАН, 1996.

40. Иванов В.П. Батраков А.С. Трехмерная компьютерная графика. — М.: Радио и связь, 1995.

41. Ивченко Г.И. Каштанов В.А. Коваленко И.Н. Теория массового обслуживания. М.: Высшая школа, 1982.

42. Каханер Д., Моулер К., Неш С. Численные методы и программное обеспечение. -М.: Мир, 1998.

43. Исаев И.А. Методы и средства поддержки проектирования моделей информационной структуры ситуационных систем отображения информации: Дисс. . канд. техн. наук / МГТУ им. Н.Э.Баумана. М.: 1994.

44. Кнут Д. Искусство программирования. Том 1. Основные алгоритмы. 2-е изд. -М.: Изд. дом «Вильяме», 2000.

45. Кнут Д. Искусство программирования. Том 3. Сортировка и поиск. 2-е изд. М.: Изд. дом «Вильяме», 2000.

46. Ковальски Р. Логика в решении проблем: Пер. с англ. М.: Наука, 1990.

47. Коновалова Н.В., Капралов Е.Г. Введение в ГИС : учебное пособие. -М.: Библион, 1997.

48. Красилов А. За горизонтом экспертных систем Электронный ресурс. Электрон, дан. - 1996. - Режим доступа: http://www.osp.ru.

49. Кульгин М. Технологии корпоративных сетей. Энциклопедия. — СПб.: Питер, 1999.

50. Куприянов С.В. Географические и геоинформационные аспекты экспертной системы для оптимизации картографических моделей природной среды // Геодезия и картография. 1995. N 3. С. 41- 46.

51. Ласло М. Вычислительная геометрия и компьютерная графика на С++: Пер. с анг. М.: Бином, 1997.

52. Линдли К. Практическая обработка изображений на языке СИ. Пер. с анг. М.: Мир, 1996.

53. Лорьер Ж. Системы искусственного интеллекта. М.: Мир, 1991.

54. Малыгин А.Г. Методы и средства построения интегрированных баз знаний: Дисс. . канд. техн. наук/ МГТУ им. Н.Э.Баумана. М.: 1997.

55. Нейлор К. Как построить свою экспертную систему: Пер. с англ. — М.: Энергоатомиздат, 1991.

56. Нильсон Н. Принципы искусственного интеллекта. М.: Радио и связь, 1985.

57. Новиков Ф.А. Дискретная математика для программистов. СПб.: Питер, 2000.

58. Попов Э.В. Общение с ЭВМ на естественном языке. М.: Наука, 1982.

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

60. Поспелов Д.А. Искусстенный интеллект. Кн. 2.: Модели и методы. — М.: Радио и связь 1990.

61. Ревункова Е.Г. Алгоритм построения экспертных систем на нейронных сетях. // Интеллектуальные технологии и системы. Вып. 2. М.: МГУП, 1999.-С. 198-218.

62. Роджерс Д., Адаме Дж. Математические основы машинной графики. Пер. с анг. М.: Мир, 2001.

63. Рыбина Г.В. Веб-ориентированные экспертные системы // Научная сессия МИФИ. Том 3. Интеллектуальные технологии и системы. М.: МИФИ, 2003. - С. 26-28.

64. Рыбина Г.В. Инструментарий для разработки экспертных систем: проблемы и тенденции. // Научная сессия МИФИ. Том 3. Интеллектуальные технологии и системы. М.: МИФИ, 2004. - С.36-39.

65. Рыбина Г.В., Душкин Р.В., Сидоркина Ю.С. О конкретном подходе к извлечению нечетких знаний. // Научная сессия МИФИ. Том 3. Интеллектуальные технологии и системы. -М.: МИФИ, 2004. С. 144-146.

66. Рыбина Г.В., Пышагин С.В., Смирнов В.В., Д.Е. Левин, Душкин, Р.В. Инструментальный комплекс АТ-Технология для поддержки разработки интегрированных экспертных систем. М.: МИФИ, 2001.

67. Рыбина Г.В., Татарников А.В. Особенности построения подсистем общения для интегрированных экспертных систем, создаваемых в среде комплекса АТ-Технология. // Научная сессия МИФИ. Том 3. Интеллектуальные технологии и системы. -М.: МИФИ, 2003. С. 76-78.

68. Свентэк Ю.В. Теоретические и прикладные аспекты современной картографии. М.: Эдиториал УРСС, 1999.

69. Себеста Р. Основные концепции языков программирования. 5-е изд. -М.: Изд. дом «Вильяме», 2001.

70. Сердюков Р.Е. Системное программное обеспечение машин обработки знаний. // Научная сессия МИФИ. Том 3. Интеллектуальные технологии и системы. М.: МИФИ, 2003. - С. 116-118.

71. Серегин А.Ю., Лисов О.И. Интерфейс советующей системы на основе семантического анализатора. // Научная сессия МИФИ. Том 3. Интеллектуальные технологии и системы. М.: МИФИ, 2003. - С. 136-138.

72. Сюзева А.В. Нейлоровская модель представления знаний применительно к экспертной системе по определению психологического типа личности Personal Туре. // Интеллектуальные технологии и системы. Вып. 2.-М.: МГУП, 1999. С.218-230.

73. Тарасов В.Б. От многоагентных систем к интеллектуальным организациям: Философия, психология, информатика. М.: Эдиториал УРСС, 2002.

74. Тикунов B.C. Моделирование в картографии. М.: МГУ, 1997.

75. Толок А.В., Щепилов В.Н. Введение в геоинформационные системы. — Запорожье: ЗГУ, 2000.

76. Трахтенгерц Э.А. Компьютерная поддержка принятия решений. М.: Синтег, 1998.

77. Уотермен Д. Руководство по экспертным системам: Пер. с англ. М.: Мир, 1989.

78. Ухаренко C.JI. Принцип построения и программное обеспечение корпоративных информационных систем на основе технологии распределенных вычислений: Дисс. . канд. техн. наук / ИДСиТУ СО РАН 2000.

79. Филиппович А.Ю. Интеграция систем ситуационного, имитационного и экспертного моделирования. М.: ООО «Эликс+», 2003.

80. Филиппович Ю.Н., Исаев И.А. Инструментальная среда для создания мультимедиа-ориентированных систем MULTIMAP. Краткое описание.-М.: НПП «Фрегат», 1992.

81. Филиппович Ю.Н., Исаев И.А. Геоинформационная система ситуационного анализа и управления SPACE MAP. В 8 кн. Кн. 1. INTELMAP - инструментальная система управления картографическими моделями. Руководство пользователя. - М.: НПП «Фрегат», 1991.

82. Филиппович Ю.Н., Лобачев Ю.В. Гибридная экспертная система для обработки радиолокационных изображений. // Вестник московского государственного технического университета. (Серия «Приборостроение»). №2. 1996.-С. 45-55.

83. Филиппович Ю.Н., Максимов А.В. Геоинформационная система ситуационного анализа и управления — SPACE MAP. В 8 кн. Кн. 3. WORLD SPACE - картографическая система. Руководство пользователя.-М.:НПП «Фрегат», 1991.

84. Филиппович Ю.Н., Малыгин А.Г., Мельников К.В., Крылов А.Б. Интегральная оболочка поддержки интеллектуальных технологий и систем -IMAGE EXPERT. Практическое пособие. -М.: НПП «Фрегат», 1992.

85. Филиппович Ю.Н., Меньков А.В., Сенькин С.И. Методические указания к лабораторным работам по курсу «Основы автоматизированного управления». Под ред. Четверекова В.Н. М.: МГТУ, 1989.

86. Филиппович Ю.Н., Соломонов Л.А., Позднякова З.В. Геоинформационная система ситуационного анализа и управления - SPACE MAP. В 8 кн. Кн. 4. MODO SPACE - расчетно-моделирующик комплекс. Руководство пользователя. - М.: НПП «Фрегат», 1991.

87. Фоминых И.Б. Моделирование рассуждений в динамической экспертной систе,ме при управлении непрерывными процессами // Научная сессия МИФИ. Том 3. Интеллектуальные технологии и системы. М.: МИФИ, 2003. - С.36-38.

88. Хант Э. Искусственный интеллект. М.: Мир, 1978.

89. Хейес-Рот Ф., Уотерман Д., Ленат Д. Построение экспертных систем. -М.: Мир, 1987.

90. Хеннекен П.Л., Торта А. Теория вероятностей и некоторые ее приложения.-М.: Наука, 1974.

91. Ходеев А.Ю., Филлипович А.Ю. Принятие решений в допечатном производстве с помощью экспертных систем и систем имитационного моделирования // Интеллектуальные технологии и системы. Сб. ст. Вып.З. М.: МГУП, 2001. - С. 46-58.

92. Чистов В.В., Волков А.Л. Теория принятия решений. — М.: МГУП, 2002.

93. Цветков В.Я. Геоинформационное моделирование // Информационные технологии. № 3.1999. С. 23-27.

94. Цветков В.Я. Геоинформационные системы и технологии. М.: Финансы и статистика, 1998.

95. Цветков В.Я. ГИС как система визуальной обработки информации // Геодезия и аэрофотосъемка. № 2. 2000. С. 143-147.

96. Цветков В Л. Жукова О.С. Поддержка принятия решений в геоинформационных системах // Машиностроитель. № 1. 2000. С. 28-30.

97. Цветков В.Я. Информационная безопасность и геоинформационные технологии // Информационные технологии. № 7. 2000. С. 2-5.

98. Цветков В.Я. Методы прогнозирования в геоинформационных технологиях // Информатика машиностроение. № 4. 1999. - С. 44-47.

99. Цветков В.Я. О подготовке электронных изданий в области геоинформатики // Геодезия и картография. № 8. 1999. С. 37-39.

100. Цветков В.Я. Особенности защиты информации в геоинформационных системах // Информатика машиностроение. № 1. 1999. - С. 11-13.

101. Цветков В.Я. Особенности развития геоинформационных стандартов в области новых информационных технологий // Информационные технологии. № 8. 1998. С. 2-7.

102. Цветков В.Я. Оценка качества информации в ГИС // Геодезия и аэрофотосъемка. № 6.1999. С. 136-140.

103. Цветков В.Я. Проблемы интеллектуализации геоинформационных систем // Информатика машиностроение. № 5. 1999. - С. 30-31.

104. Цветков В.Я. Цифровые карты и цифровые модели // Геодезия и аэрофотосъемка. № 2.2000. С. 147-155.

105. Ш.Шикин Е.В., Боресков А.В. Компьютерная графика. Полигональные модели. М.: Диалог-Мифи, 2000.

106. Шикин Е.В., Плис А.И. Кривые и поверхности на экране компьютера. М.: Диалог-Мифи, 1996.

107. Шумаков П.В. Фаронов В.В. Delphi 5 Руководство разработчика баз данных. М.: Нолидж, 2000.

108. Электронный энциклопедический словарь Электронный ресурс. -Электрон, дан. Режим доступа: http://www.gIossary.ru.

109. Электронный энциклопедический словарь Электронный ресурс. -Электрон, дан. Режим доступа: http://shil.front.ru.

110. Arc View GIS. Руководство пользователя.

111. Atabasova Т. Case-based information retrieval, filtering and disision support. // Научная сессия МИФИ. Том 3. Интеллектуальные технологии и системы. М.: МИФИ, 2003. - С. 64-66.

112. Bouille F. Towards 2000: The actual main trends in future GIS // Eur. Transit.: Context of GIS: Conf. Proc., Brno, Aug. 28th-31st, 1994. Brno,

113. Cola L.D. Teaching Geographic Concepts with GIS // GIS World. 1995. N 5.-P. 68-72.

114. Cormen Т., Leiserson C., Rivest R. Introduction to Algorithms. New York: The MIT Press, 1990.

115. Deursen W. Geographical information systems and dynamic models. Development and application of a prototype spatial modeling language // Geogr.Stud. 1995. N 190.-P. 1-198.

116. Pshenichnova N.N., Cherkasova G.A. An automated data base for dialectology and the history of Russian. // Symposium on formalization in historical linguistics, Tallinn, November 24-26, 1986. P. 67-68.

117. Sedgewick R. Algorithms in С++. Third edition. New York: Addison Wesley Longman, 1999.

118. Strand E. Technology model presents system builder's view of GIS // GIS World. 1995. N8. P. 46-47.