автореферат диссертации по информатике, вычислительной технике и управлению, 05.13.12, диссертация на тему:Модели, методы и средства разработки лингвистического обеспечения проектных репозиториев САПР

АРЗАМАСЦЕВА Иветта Вячеславовна

МОДЕЛИ, МЕТОДЫ И СРЕДСТВА РАЗРАБОТКИ ЛИНГВИСТИЧЕСКОГО ОБЕСПЕЧЕНИЯ ПРОЕКТНЫХ РЕПОЗИТОРИЕВ САПР

05.13.12-Системы автоматизации проектирования (промышленность)

Автореферат

диссертации на соискание ученой степени кандидата технических наук

2 1 ДПР 2011

Ульяновск-2011

4844364

Работа выполнена на кафедре «Информационные системы» в Ульяновском государственном техническом университете.

Научный руководитель:

доктор технических наук, профессор Ярушкина Надежда Глебовна

Официальные оппоненты:

доктор технических наук, профессор Соснин Петр Иванович кандидат технических наук Макеев Антон Сергеевич

Ведущая организация:

ФНПЦ ОАО «НПО "МАРС"»

Защита диссертации состоится « 27 » апреля заседании диссертационного совета Д 212.277.01

2011 г. в 15 часов на при Ульяновском

государственном техническом университете по адресу: 432027, г. Ульяновск, ул. Северный Венец, 32 (ауд. 211, Главный корпус).

С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке Ульяновского государственного технического университета.

Автореферат разослан « »

2011 г.

Ученый секретарь диссертационного совета, доктор технических наук, профессор

Смирнов В.И.

Общая характеристика работы

Характерной чертой современного этапа развития промышленности становится очень быстрая смена вариантов, серий и даже поколений изделий. Быстрый ввод новых изделий в производство связан с их автоматизированным проектированием. Современные САПР обладают развитым лингвистическим обеспечением, традиционной частью которого стали тезаурусы. Тезаурусы позволяют достичь унификации терминологии на этапе проектирования. Но при условии быстрой смены вариантов изделий встает и задача быстрого и эффективного формирования тезаурусов.

В настоящее время проблема эффективного формирования тезауруса нового изделия, как элемента лингвистического обеспечения САПР, решается в двух направлениях: во-первых, интеллектуализации тезауруса, например, с помощью онтологического подхода; во-вторых, использования методик формирования словарей различных терминологических систем, разработанных в современной лингвистике, для формирования лингвистического обеспечения . САПР. Ряд новых лингвистических методик предложен в последние годы для мезотерминосистем (до 1500 терминов). Тезаурусы многих промышленных л изделий характеризуются'именно таким объемом лексики, например, активно развиваемая в настоящее время область разработки программно-аппаратных комплексов - область нечетких контроллеров.

Другой особенностью современного лингвистического обеспечения САПР является мультиязычность, для которой характерно использование ряда языков, например, английского, русского, немецкого.

Разнообразные лингвистические ; методики формирования словаря-тезауруса можно обобщить на основе математического моделирования терминологической системы промышленного изделия. Математические модели должны отражать структуру и характерные признаки терминологической системы в такой степени, чтобы они позволили решить задачу идентификации предметной области проектного документа. Для достижения адекватности и применимости к автоматизированному проектированию подобные математические модели должны < обобщать не произвольный корпус текстов, а корпус проектных документов. .

Таким образом, в настоящее время существует научно-техническая задача построения математических моделей, методик и алгоритмов формирования терминологических систем проектных документов промышленных изделий при автоматизированном проектировании.

Актуальность темы:

Актуальность данной проблемы нашла отражение в целом ряде работ по математическому моделированию терминологических систем и формированию лингвистического обеспечения в САПР. В частности, рассматриваемые проблемы наиболее полно отражены в трудах таких ученых, как Норенков

И.П., Пиотровский Р.Г., Поспелов Д.А., Соловьев В.Д., Баранов А.Н., Гринев С.В., Ивина Л.В., Лейчик В.М., Лукашевич Н.В. и др.

Вместе с тем, на сегодняшний день не существует математических моделей, методик и алгоритмов построения терминологических систем проектных документов промышленных изделий при автоматизированном проектировании, обеспечивающих быстрое формирование словаря-тезауруса для лингвистической настройки среды автоматизированного проектирования.

Объектом исследования является мультиязычная (русский, английский, немецкий) терминологическая система предметно-специального языка «Нечеткая логика», относящая к классу мезотерминосистем.

Предмет диссертационного исследования - автоматизированное проектирование и моделирование терминосистемы (ТС) и применение модели в системах проблемно-ориентированного проектирования при формировании лингвистического обеспечения САПР в форме словаря-тезауруса на основе корпуса проектных документов, научных статей и монографий.

к.

^Материалом исследования послужили проектные документы по аппаратно-программным комплексам, учебники, монографии, научные статьи по нечетким контроллерам за последние 15 лет, общим объемом 832154 слова. Такой объем является достаточным для получения достоверных результатов об объеме терминосистемы для узких областей знаний (Алексеев, 2001). ? .

Целью диссертационной работы является разработка математических моделей, методик, алгоритмов формирования терминологических систем (на примере нечеткой логики) для решения задач создания лингвистического и информационного обеспечения проектных репозиториев САПР. 1

Для достижения поставленной цели необходимо решить следующие задачи: л

1. разработать методику формирования терминологических систем технических описаний объектов проектирования на основе обработки корпуса текстов (на примере терминосистемы нечеткой логики); с

2. провести классификацию средств представления логико-понятийных схем предметной области, выбрать средство моделирования терминосистем;

3. разработать математические модели рубрикации информационных ресурсов на основе нечеткого логического вывода, повышающие точность идентификации предметной области документов;

4. разработать мультиязычный электронный словарь-тезаурус предметной области проектирования на примере «нечеткой логики»;

5. разработать и реализовать комплекс программ обработки корпусов текстов, описывающих объект проектирования;

6. провести экспериментальную проверку эффективности качества классификации электронных документов с использованием фреймового

словаря-тезауруса, разработанного на основе предложенных методик и математических моделей.

Для решения поставленных задач использовались следующие методы исследования: современная теория неопределенности, нечетких систем, методы концептуального и лексикографического анализа, моделирование и фреймовый анализ, а также метод экспертной оценки.

Научная новизна:

В результате проведенного исследования были получены следующие новые научные результаты:

1. предложена методика формирования терминологической модели промышленного изделия в САПР на основе логико-понятийных схем предметной области;

2. разработаны математические модели терминологической системы на основе нечеткого вывода по Мамдани и на основе мультсловарей;

3. разработаны алгоритмы обработки корпуса текстов с целью формирования словаря-тезауруса в САПР;

4. создан комплекс программ математического моделирования и формирования словаря-тезауруса лингвистического обеспечения проектных репозиториев САПР.

Достоверность результатов диссертационной работы

Достоверность научных положений, выводов и рекомендаций подтверждена результатами вычислительных экспериментов, а также результатами использования материалов диссертации и разработанной системы в проектной организации в соответствии с актом внедрения.

Основные положения, выносимые на защиту:

1. Концептуально-фреймовая структура терминологической системы объекта проектирования (на примере нечеткой логики);

2. Методика формирования структуры терминологической системы объекта проектирования;

3. Математическая модель мультиязычной терминосистемы объекта проектирования на основе нечеткого вывода по Мамдани;

4. Математическая модель мультиязычной терминосистемы объекта проектирования на основе мультисловарей;

5. Комплекс программ обработки документов для автоматической рубрикации предметной области.

Все перечисленные положения являются новыми.

Теоретическая значимость диссертации заключается в том, что в ней построены математические модели терминологических систем документов в САПР.

Практическая значимость состоит в том, что разработанный комплекс программ формирования словаря-тезауруса может использоваться в качестве информационного и лингвистического обеспечения проектных репозиториев САПР.

Реализация результатов работы;

Результаты диссертации и практические рекомендации использованы при проектировании интеллектуального сетевого архива электронных информационных ресурсов в ФНПЦ ОАО «НПО "МАРС"» (г.Ульяновск), что подтверждается актом внедрения.

Результаты работы оформлены также в виде программы "Fuzzy Base", зарегистрированной Федеральной службой по интеллектуальной собственности, патентам и товарным знакам (№2008615366 от 10.11.2008 г.).

Апробация результатов исследования

Основные положения и результаты диссертации докладывались, обсуждались и получили одобрение на всероссийской научной конференции «Квантитативная лингвистика: исследования и модели» (Новосибирск, 2005), международных конференциях «Проблемы обучения переводу в языковом вузе» (Москва, 2005), «Актуальные задачи лингвистики, лингводидактики и межкультурной коммуникации» (Ульяновск, 2006, 2008гг.), «Interactive Systems and Technologies" (Ульяновск, 2007, 2009гг.), 1-ой Международной конференции по бизнес-информатике (Звенигород, 2007), на X школе-семинаре TEL-2008 «Актуальные проблемы компьютерной и когнитивной лингвистики» (Казань, 2008), на конгрессе по интеллектуальным системам, информационным технологиям и интеллектуальным САПР «AIS-IT'09», на конференции «Нечеткие системы и мягкие вычисления» (Волгоград 2009), на всероссийской конференции «Проведение научных исследований в области обработки, хранения, передачи и защиты информации ОИ-2009» (Ульяновск, 2009), на двенадцатой национальной конференции по искусственному интеллекту с международным участием КИИ-2010 (Тверь, 2010). Апробация диссертации осуществлялась также в работе над проектом терминологического банка данных по нечеткой логике в университете прикладных наук г. Дармштадт (Германия) при прохождении стажировки с 01.11.2006 по 30.12.2006 года. Основные положения неоднократно докладывались и обсуждались на научно-технических конференциях УлГТУ «Вузовская наука в современных условиях».

Публикация результатов работы:

По теме диссертации опубликовано 34 работы, в том числе 11 тезисов докладов, 23 статьи, получено свидетельство о государственной регистрации программы для ЭВМ.

Три статьи опубликованы в изданиях, входящих в перечень ВАК.

Личный вклад:

Все результаты, составляющие содержание диссертации, получены автором самостоятельно.

Структура и объем диссертационного исследования:

Работа изложена на 270 страницах машинописного текста, содержит 70 рисунков и 51 таблицу, состоит из введения, четырех глав, заключения, списка использованной литературы, списка исследованной литературы и 10 приложений.

КРАТКОЕ СОДЕРЖАНИЕ РАБОТЫ

Во введении обосновывается выбор темы, ее актуальность и научная новизна, формируются цель и задачи работы, описываются материал и методы анализа, определяются теоретическая значимость и практическая ценность исследования, а также структура работы, сформулированы положения, выносимые на защиту.

В первой главе излагаются теоретические предпосылки исследования: объясняются понятия «термин», «терминосистема», «тезаурус», «информационный ресурс», «электронный документ», «дескриптор», «информационный поиск», описываются особенности терминосистемы нечеткой логики, анализируются формальные модели, при помощи которых можно моделировать терминосистемы, рассматриваются основные понятия построения словарей-тезаурусов лингвистического обеспечения проектных репозиториев САПР.

В диссертации принято следующее определение терминологической системы: «терминосистема - это совокупность терминов, обеспечивающих номинацию основных понятий определенной области знаний и сферы деятельности, связанных между собой логическими, семантическими и иными отношениями. В конечном счете, это определенным образом организованная совокупность терминов, в образовании которых ведущую роль сыграло сочетание объективных и субъективных факторов» (Ивина 2003).

! 1ервая глава включает сравнительный анализ основных типов моделирования терминологических систем. Существует 6 основных видов моделирования терминосистем. В таблице 1 представлены краткие характеристики каждого вида.

В системах автоматизированного проектирования применяются в основном словари-тезаурусы, семантические сети и онтологии.

Для решения задач исследования была выбрана гибридная фреймово-тезаурусная модель на основе логико-понятийной схемы, так как для мезотерминосистем чаще применяются словари-тезаурусы, что зафиксировано и в ГОСТах. Онтологии являются избыточным аппаратом для средних терминосистем (так, например в WordNet зафиксировано около 150 тыс. понятий).

Таблица 1

Сравнительный анализ формальных моделей ТС______

Виды формальных моделей ТС Авторы Плюсы Минусы и ограничения

1. Моделирование логико-попятийпой схемы Кувшинова A.B., Карпова О. М., Щербакова Е. В., Табанакова В.Д., и др. ISO 704:2000 Лексикографическое описание подъязыков Отдельно взятая ЛПС является лишь иллюстрацией, фрагментом отношений между терминами.

2. Модель семантико-терминологических сетей Агеев С.В., Гаврилова Т.А., Хорошевский В.Ф., Захарова С.А., Баранов А.Н. и др. Наглядность, гибкость представления знаний за счет ассоциативности и иерархичности Неоднозначность слов ЕЯ.

3. Тезаурусное моделирование Фролова Н.Г., Соловьев В.Д. и ДР- ГОСТ 7.24-2007 ГОСТ 7.25-2001 ISO 2788 -Универсальная модель ТС ПО. - Системное описание терминологии. Большие затраты интеллектуального труда при обработке документов на входе

4. Статистическое моделирование Пиотровский Р.Г., Фролов A.B., Турыгина JI.A., Schmitz U. и др. Точность исследований Необходима тщательная подготовительная работа

5. Фреймовое моделирование Телми Л., Баранов А.Н., Добровольский Д.О., Ивина Л.В., Schmid F., Ungerer J.h др. - Наглядность и сводимость к сетевым и другим моделям. - Отражение концептуальной основы организации памяти человека. Различие между концептами и организация концептуального знания во фреймах является не вполне четким

6. Онтологические модели Соловьев В.Д., Добров Б.В., Лукашевич Н.В., Невзорова O.A. и др. 05п1И":;ость всеобъемлимость - Проблема лексической многозначности. - Трудности встраивания в приложения в связи с большим объемом.

Содержательным объектом исследования послужила терминосистема нечеткой логики (далее - ТС НЛ). Во-первых потому, что размер данной ТС невелик и она является конечной моделью определенного подъязыка. Во-вторых, были доступны эксперты по данной предметной области. В-третьих, любой нечеткий контроллер представляет собой аппаратно-программный комплекс, а организация внедрения ФНПЦ ОАО «НПО "МАРС"» разрабатывает именно программно-аппаратные комплексы различного назначения.

В основе образования анализируемой тсрминосистсмы лежит гетерогенная модель, т.е. ее возникновение стало результатом взаимодействия нескольких исходных терминосистем, номинирующих концепты тех отраслей знаний, на основе которых развилось новое научное направление.

В частности, в терминосистеме нечеткой логики можно выделить следующие группы терминов:

1) базовые термины, заимствованные из терминологии других терминосистем с сохранением первоначального значения;

2) термины, являющиеся производными от этих лексических единиц;

3) термины, заимствованные из других областей знания, к которым добавлен базовый термин «Fuzzy».

Наличие синонимов дает основание, с одной стороны, характеризовать исследуемую терминосистему как формирующуюся, то есть располагающую неокончательно устоявшимся терминологическим аппаратом, с другой стороны, несмотря на это, анализируемая терминосистема обладает достаточно широким диапазоном номинативных средств. Доказательством самостоятельности анализируемой терминосистемы является также значительное количество терминов, заимствованных из других областей, но подвергшихся существенной модификации семантического содержания в рамках терминосистемы нечеткой логики.

Таким образом, рассмотренные экстралингвистические и лингвистические характеристики терминосистемы нечеткой логики позволяют выбрать фреймовую модель представления структуры терминологической системы, определить основные информационные рубрики ТС и ее подсловари.

Структура наполнения тезауруса регламентируется стандартом ГОСТ 7.24-2007. При формировании поискового индекса системы с использованием тезауруса, каждое слово из документов, входящих в базу данных информационно-поисковых систем, анализируется на вхождение в тезаурус. Особенно актуально формирование тематических тезаурусов для специализированных баз данных.

ФНПЦ ОАО «НПО "МАРС"» разрабатывает программно-аппаратные комплексы сложных технических изделий. Лексика этих предметных областей динамично развивается, словари отстают. Необходимо было создать инструментарий для построения тезауруса. Для любой предметной области вначале нужно подготовить пилотный отладочный пример. Т.е. предметная область нечеткой логики является примером для отладки инструментария. ФНПЦ ОАО «НПО "МАРС"» использует методику построения тезауруса. Из множества проектных документов необходимо вначале извлечь термины, характерные для определенной предметной области. А затем, на основе построенного тезауруса, можно определять предметную область проектных документов и увеличивать релевантность запросов.

Во второй главе описываются методы, методики и алгоритмы формирования терминологических систем (на примере нечеткой логики) для

решения задач создания лингвистического и информационного обеспечения САПР, разрабатывается логико-понятийная схема терминосистемы нечеткой логики, строятся математические модели ТС на основе нечетких правил идентификации предметной области.

Для построения словаря-тезауруса лингвистического обеспечения САПР необходимо разработать базу знаний, содержащую концептуальные, понятийные знания, изложенные в терминах предметной области. Одним из условий моделирования терминосистемы является отбор терминов отрасли из текстов. Такой отбор предлагается проводить на основе логико-понятийной схемы. При этом используются следующие критерии терминологичности лексических единиц: 1) термин соотнесен со специальным (научным, или техническим, или другим профессиональным) понятием отрасли знания; 2) термин существует как член определенной терминосистемы; 3) термином может быть слово, словосочетание, аббревиатура, символ, сочетание слова и буквенных символов, сочетание слова и цифровых символов, если данная единица соотносится в плане содержания с определенным понятием в логико-понятийной системе отрасли знания.

В ходе работы была сформирована ТС HJI (состоящая на данный момент из 1048 терминов), которая включает в себя не только термины подъязыка HJI, но и других подъязыков, и поэтому может быть разделена на 6 подсловарей:

1. Нечеткая логика (Fuzzy, fuzzy) - 586 терминов;

2. Логика (Logik, Logic) - 231;

3. Математика (Mathematik, Mathematic)- 135;

4. Управляющие системы (Leitungstechnik, Control systems) - 66;

5. Искусственный интеллект (Künstliche Intelligenz, Artificial intelligence) -

12;

6. Компьютерные технологии (Computer, Computer science) - 18.

Примеры словарных статей:

нечеткое множество - [die] Fuzzy-Menge; [die] Fuzzy-Mengen - fuzzy set

искусственная нейронная сеть - [das] künstliche neuronale Netz; [des] künstlichen neuronalen Netzes; [die] künstlichen neuronalen Netze; künstliche neuronale Netze; [den] künstlichen neuronalen Netzen - artificial neural network

Перечисленные предметные области сложно идентифицировать на основе анализа лексики вследствие значительного пересечения словарей. Представленные в данной главе математические модели позволяют идентифицировать именно данные предметные области.

Отбор терминов осуществлялся на основе метода экспертных оценок из специальных текстов. По данным лингвостатистических работ основное содержание научной статьи представляется текстом в 1000 словоупотреблений и этот объем принимается за минимальную выборку (Турыгина 1988). Поэтому представленные в корпусе тексты имеют объем от 1000 до 5000 словоупотреблений. Полученные данные (словарь-тезаурус и корпус документов) были обработаны с помощью созданного комплекса программ Fuzzy Base - проводилась статистическая обработка документов и

составлялись частотные словари. Было обработано 200 документов по нечеткой логике, 50 документов по математике и 50 документов по логике, общим объемом 832 154 слова.

Разработанная логико-понятийная схема ТС НЛ, состоит из трех базовых концептов и 12 субконцептов (рис. 1).

Рис.1. Логико-понятийная схема ТС НЛ

В результате исследований мы получили частотные словари каждого документа.

Исходная система данных (частотные характеристики по обработанньм документам) была преобразована в абстрактную систему данных. Правило абстрагирования состояло в выборе трех уровней значений относительных частот:

1) верхний уровень, соответствующий лингвистическому значению «МНОГО»;

2) средний уровень, соответствующий лингвистическому значению . «СРЕДНЕ» и

3) соответствующий лингвистическому значению «МАЛО».

Для формирования правил на основе этих уровней использована шкала порядка со значениями.

Сортировка обобщенных данных проводилась - 1) по количеству терминов в документе; 2) по количеству терминов словаря Fuzzy, которые встретились в документе; 3) по количеству терминов словаря Logik, которые встретились в документе - и позволила выделить 30 групп документов.

По данным о 30 группах документов, полученных статистическим путем, были сформулированы 30 нечетких правил отнесения документа к определенной предметной области (в нашем случае - к области НЛ).

Кроме частотности терминов правила должны учитывать и их вес. Если по результатам автоматической обработки документа машина относит его к «логике», а специалист-эксперт утверждает, что документ относится к предметной области «нечеткая логика», то в настройках программы увеличивается коэффициент веса терминов подсловаря «нечеткая логика».

Лингвистические переменные «встречаемости лексики подсловаря в документе» служат входными переменными для баз нечетких правил. Таким образом в модели нечеткого вывода были определены 6 входных переменных, которые могут принимать значения, соответствующие относительной частоте встречаемости терминов данного словаря в множестве терминов предметной области. Обозначим:

F- относительная частота встречаемости терминов подсловаря «Нечеткая логика» (Xf).

L - относительная частота встречаемости терминов подсловаря «Логика»

М - относительная частота встречаемости терминов подсловаря «Математика» (Хз).

LT — относительная частота встречаемости терминов подсловаря «Управляющие системы» (Л.,).

С - относительная частота встречаемости терминов подсловаря «Компьютер» (Х5).

KI - относительная частота встречаемости терминов подсловаря «Искусственный интеллект» (Х6).

Для описания множества допустимых значений переменных введены три терма {«min», «med» и «max»}, функции принадлежности которых задаются стандартными треугольными функциями формы Aj.

Выходная переменная отражает принадлежность документа к предметной области НЛ. Для описания переменной использованы два терма {F, и nF}, отражающие принадлежность документа к данной предметной области:

F- степень принадлежности текста к предметной области НЛ.

nF - степень непринадлежности текста к предметной области НЛ.

Таким образом, структура правил выглядит следующим образом:

Ri - IFXi is «min» л ... лХб is «med» then Text is F.

Так как функция принадлежности выходной переменной задается треугольной функцией формы, для построения математической модели выбрана схемы нечеткого вывода по Мамдани.

Таким образом, математическая модель структуры терминологической системы нечеткой логики может быть представлена следующими соотношениями:

У = Щх,1.1.б) или У = 3({х(}ы>6)о/г(^}ы_6,у)

у = 4.1,6 {х<}° где у - нечеткая выходная переменная;

х - входная переменная;

i - индекс для входов;

Ä- функции принадлежности входных переменных {Aj, А2, А3) А4, A5j А6};

Rk - множество правил;

0 - знак композиции.

Преобразование F моделирует зависимость вида у =f(xit xj, хз, х4, х5, х$) с использованием базы нечетких правил.

В работе кроме математической модели терминологической системы нечеткой логики была построена модель соотношения лексики трех областей: нечеткой логики, фрагмента логики и фрагмента математики. Фрагменты представляют собой термины, обозначающие логические и математические объекты, которые необходимы для описания объектов нечеткой логики.

В качестве входных переменных системы нечёткого вывода будем рассматривать 6 нечетких лингвистических переменных (ЛП), соответствующих 6 подсловарям ТС НЛ, а в качестве выходных параметров -3 нечеткие лингвистические переменные, определяющие принадлежность документа к предметной области: «Fuzzy» — F, «Logik» — i, «Mathematik» — ЬА. В качестве терм-множества всех лингвистических переменных будем использовать множество Ti={«min», «med», «max», «попе»}.

После обработки всех документов программой Fuzzy Base были получены частотные характеристики, на основе которых по средним значениям относительных частот встречаемости терминов построен частотный портрет терминосистемы нечеткой логики и фрагментов логики и математики (Рис.2).

Затем по данным усредненных частот групп документов каждой предметной области были найдены минимальные и максимальные значения (Таблица 2).

Рис.2. Частотный цортрет

Таблица 2

Док-ты F L M С LT KI

F

Среднее 0,396278 0,407538 0,135755 0,000519 0,056154 0,003756

min 0,031 0,086 0,013 0,000 0,000 0,000

max 0,763 0,872 0,771 0,022 0,571 0,044

L

Среднее 0,083 0,739 0,168 0,000 0,009 0,001

min 0,000 0,500 0,049 0,000 0,000 0,000

max 0,337 0,937 0,439 0,000 0,038 0,010

M

Среднее 0,036 0,484 0,477 0,000 0,000 0,003

min 0,000 0,222 0,000 0,000 0,000 0,000

max 0,105 1,000 0.741 0,000 0,000 0,033

По данным этих усредненных частот были сформулированы 3 нечетких правила отнесения текста к предметной области НЛ, и фрагментов математики и логики (система нечёткого вывода типа Мамдани):

ПРАВИЛО 1: ЕСЛИ уровень относительной частоты терминов Б в тексте

- «средний» И уровень относительной частоты терминов Ь - «средний» И уровень относительной частоты терминов М - «минимальный» И уровень относительной частоты терминов ЬТ - «минимальный» И термины словарей С и К1 - отсутствуют, ТО степень уверенности, что текст принадлежит к предметной области Р - максимальная.

ПРАВИЛО 2: ЕСЛИ уровень относительной частоты терминов Б в тексте

- «минимачьный» И уровень относительной частоты терминов Ь -

«максимальный» И уровень относительной частоты терминов М -«минимальный» И термины словарей С, LT и KI - отсутствуют, ТО степень уверенности, что текст принадлежит к предметной области L - максимальная.

ПРАВИЛО 3: ЕСЛИ уровень относительной частоты терминов F в тексте - «минимальный» И уровень относительной частоты терминов L - «средний» И уровень относительной частоты терминов М - «максимальный» И термины словарей С, LT и KI - отсутствуют, ТО степень уверенности, что текст принадлежит к предметной области М - максимальная.

Формализованное множество данных правил выглядит следующим образом:

Ri - IF Xi is «med» AND X2 is «med» AND X3 is «min» AND LT is «min» then Text is F.

R2 — IF Xi is «min» AND X2 is «max» AND X3 is «min» then Text is L.

R3 - IF Xi is «min» AND X2 is «med» AND X3 is «max» then Text is M.

Математическое выражение зависимости принадлежности текста к предметной области от входных переменных теперь будет выглядеть следующим образом:

У J = 2({х,}ы.6)° ^({х,.}„,б.{УЛ>и)> где у- нечеткая выходная переменная;

л: - входная переменная;

i - индекс для входов;

j - индекс для выходов;

Ä— функции принадлежности входных переменных {Аь А2> A3i А4> А5> Аб};

R - множество правил;

° - знак композиции.

Задача идентификации предметной области состоит в определении степени принадлежности некоторого документа к предметной области НЛ на основе нечеткого вывода на базе построенной модели. Точность модели будем оценивать с помощью значения среднеквадратической невязки.

N£t

где F(Xi,) - значение выхода нечеткой модели при значении входов, заданных вектором Xk = [Fk, Lk, Мк, LTk, Ск, К1к];

N - количество текстов;

j?k = 1 - степень уверенности принадлежности текста к предметной области НЛ;

к - номер документа.

Итак, мы определили методику формирования структуры терминологических систем объектов проектирования на примере ТС НЛ.

На основе произведенных исследований была предложена методика и разработан алгоритм формирования тезауруса объекта проектирования для использования их при автоматизированном проектировании проектных архивов САПР (Рис.3).

распространим I ииесш тершнов ГО

ста над ни, распределение терминов по классам

Формирование лсшко-понд-шйкой схемы вкачестве

иерархической струпуры тезауруса ТС

Пшене»« еесонпраи

Составление словаря («шзрш сшей«ирадша термм)

Определение экспертом ПО подсшварей и распределение тернов лонии

Корпус текли млн расшрешйаьйрой

1

Разбивка корпуса на обучашр, настроечную, рабочую и расширенную выборв^

Обработка данных Создание частош словаре! по расширенной выборке, определение средни частот

• Расиретш (200 текстов)=корпус теш (отнесенный По не гаи эгацток, «окшиши* сюеш); ■ рабочая (112 текстов)=часть иорпуса текстов, отнесшая ПО экспертом; ■настроем« (50 текстов) =часть рабочей аыбори, на второй настраивали веса и правша; - обучающая (20 текггои)=часть настроечной выЕорки, на которой [Доводилась ручная проверка

Построение иатематчеои* щелей: ■ определение видны и выгодни переценил;

- построение правил; • определение правил изменения весов словарей.

Вяне полноты словаря на результат (400 тернов,6 ■терминов, 100 терминов, 1 (

Рис. 3. Методикам алгоритм формирования тезауруса объекта проектирования

В третьей главе рассматривается структурно-функциональное решение комплекса программ моделирования терминосистем и статистического анализа документов, обосновывается выбор инструмента реализации, описывается информационное обеспечение комплекса, приведены основные алгоритмы программной реализации.

Для статистического анализа проектных документов разработан комплекс программ под управлением операционной системы Microsoft Windows ХР. Система управления базами данных - InterBase 6.5.0.28 и выше или Firebird 1.5.0.4290 и выше. Среда разработки - Delphi 7 и библиотеки свободнораспростаняемых компонентов: TNT Delphi Unicode Controls, RX Library 2.75. Для моделирования терминологических систем использовался MatLab (toolbox Fuzzy Logic).

Комплекс программ имеет иерархическую систему учета проделанных исследований, в которой предусмотрена возможность передачи данных во внешние системы для дальнейшей обработки с учетом накопленных новых терминов и правил развивающегося тезауруса предметной области. Комплекс программ не накладывает ограничений на размер читаемых документов и их кодировку.

Переносимость данных и эффективность работы программы обеспечивается использованием языка SQL СУБД INTERBASE.

Взаимосвязь модулей программы представлена на рисунке 4.

Ведение статистики терминов и обработанных текстов

Поддержка словарей терминов

Универсальная система отчетности

' ПОД C^CTëV?

Т "Т'МуЬьЛ'-фву&йв^Жраво™

System Tray - перевод терминов из других приложений Windows

Рис.4. Взаимосвязь модулей программы

Программа "Fuzzy-Base" содержит 5 функциональных страниц: Словарь, Поиск, Статистика, Настройка, Журнал и обеспечивает выполнение следующих функций:

- загрузка и введение терминов различных подмножеств языка (словарей), создание новых словарей и дополнение их терминами, отслеживание дубликатов и ошибок в словарях, ведение нескольких словарей;

- представление всех грамматических форм термина, перевод терминов на немецкий и на английский языки, быстрый поиск подмножеств искомого термина по словарям, работа с буфером обмена;

- анализ исследуемого документа для определения его предметной области с построением ранговых словарей найденных терминов с соотношением их принадлежности к эталонным словарям, выявление возможных новых терминов для дополнения словарей определенной группы;

- ведение .LOG файлов различных уровней.

В четвертой главе приведены результаты вычислительных экспериментов для определения предметной области на основе моделей терминосистем и описано внедрение разработанных моделей и комплекса программ на ФНПЦ ОАО «НПО "МАРС"».

В первом вычислительном эксперименте для настройки весов терминов были использованы настроечная выборка (50 документов) предметной области «Нечеткая Логика», 10 документов предметной области «Логика» и 10 документов предметной области «Математика», то есть документы предметных областей, смежных с нечеткой логикой. Исходными данными для вычислительных экспериментов по определению адекватности моделей служили абсолютные частоты терминов в каждом документе, общее количество слов и общее количество терминов. Результаты идентификации предметной области документов до и после настройки весов приведены в таблице 3 и на рисунке 5 (представлены первые 10 документов выборки).

Таблица 3

_Определение предметной области_

№ док-та До настройки весов После настройки весов

1 39.S1 L 67.19 F

2 41.41 L 67.24 F

3 38.32 М 62.50 F

4 45.29 F 84.15 F

5 41.28 L 72.04 F

6 49.63 F 86.50 F

7 34.15 L 30.44 | L

8 40.21 L 50.00 F

9 39.56 L 54.05 F

10 41.56 L 48.89 F

По оси У отложен процент определяемости предметной области, по оси X - 3 варианта определения предметной области (IV - без изменения веса терминов; 2у - на основе изменения веса терминов подсловаря НЛ; Зу -определение предметной области на основе расширенного словаря-тезауруса).

Fuzz

a Fuzzy ■ Logik □ Mathematik

3 v

Рис. 5. Сравнение результатов идентификации

На основе расширенного словаря-тезауруса точность определения предметной области всех документов рабочей выборки достигает 80%.

Во втором вычислительном эксперименте использовался иерархический словарь тезаурус, согласно которому происходило распределение терминов подсловаря «НЛ» по фреймам. Структура тезауруса представлена на рис. 6.

Нечеткие системы

I.Теория

Теория нечетких множеств 1 .Определение множеств 1а. Визуальные графики

2. Виды алгебр

2а. Операции Теория нечетких систем

3.Нечеткие правила (базы)

4.Схемы вывода по нечетким правилам

II. Приложения

5.Нечеткий контроль 5 Роботика

8. Информационные системы

8а. Интернет

86. Базы данных

8с. Нечеткие временные ряды

9. Нечеткая кластеризация

III. Гибриды

10. Нечеткие системы + нейронные сети

11. Нечеткие системы + вероятностные сети _12. Нечеткие системы + генетические алгоритмы

Рис. 6. Иерархическая структура тезауруса

Отчет по фреймам одного из обработанных документов представлен в таблице 4.

Таблица 4

Отчет по фреймам обработанного документа С:\1УР\ГиггУ.ВА5Е\Тексты на обработку\№ие Тех1е\199. Bratz.doc_

I.Определение множеств 72

10. Нечеткие системы + нейронные сети 14

II. Нечеткие системы + вероятностные сети 2 2. Виды алгебр 4 2а. Операции 14 3 .Нечеткие правила (базы) 32

4.Схемы вывода по нечетким правилам 16

5.Нечеткий контроль 10

7. Экспертные системы 3

8. Информационные системы 1

9. Нечеткая кластеризация 4 I. Теория 21

11. Приложения_1_

Итого: 368 из 6835

Мах: 72 (Определение множеств)

Следовательно, можно сделать вывод, что текст не только принадлежит к предметной области НЛ, но и относится к фрейму «Определение множеств», поскольку терминов этого фрейма существенно больше.

Качество идентификации предметной области существенно зависит от полноты словаря-тезауруса. Зависимость точности распознавания от количества терминов в словаре приведена на рисунке 7.

о с

Количество терминов в словаре Рис. 7. Зависимость определения предметной области текстов от количества терминов

Уточнение весов терминов на этапе обучения (настройки) системы и дополнение словарей новыми терминами позволяет достичь качества распознавания не менее 90%. В таблице 5 приведены результаты определения ПО для обучающей (20 текстов), настроечной (50 текстов), рабочей (112 текстов) и расширенной (200 текстов) выборок.

Результат определения предметной области с увеличением количества документов ухудшается, поскольку не все документы относятся к предметной области НЛ.

Таблица 5

Результат определения предметной области документов в %.

Кол-во документов Кол-во терминов 400 1 600 ! 800 1 1048

Тип выборки

20 обучающая 97 98 100 100

50 настроечная 79 89 96 98

112 рабочая 74 83,3 88,5 92

200 расширенная 63 76 82,8 86;5

На последнем этапе экспериментов была сделана подборка еще более полного множества документов разнообразного содержания, включающего не только организационно-нормативную, но и конструкторскую и программную документацию. Выбранное множество было отнесено к предметной области HJI поисковыми серверами типа Google и Yandex. По вычисленным значениям делался вывод об эффективности алгоритма определения предметной области документов для использования его в интеллектуальном репозитории.

обучающая настроечная рабочая расширенная Выборка

Рис.8. Зависимость определения ПО от типа документов

Как видно на рисунке 8 Интернет-поисковики не всегда правильно определяют предметную область документа, поэтому степень определения предметной области снижается.

Но можно сделать вывод, что результаты, которые были достигнуты на основе стандартизованных данных, могут переноситься также на неструктурированные и нестандартизованные данные, хотя погрешность классификации в этом случае увеличивается.

В ФНПЦ ОАО «НПО "МАРС"» используется программная система для автоматизации деятельности архивной службы электронных информационных ресурсов (ЭИР). Задачи повышения эффективности проектной деятельности предприятия за счет повторного использования проектных решений, извлекаемых из архива с помощью интеллектуального запроса потребовали расширения функционала данной системы и создания интеллектуального сетевого архива электронных информационных ресурсов (ИСА ЭИР).

Одной из подсистем интеллектуального проектного репозитория является индексатор, позволяющий интерактивно выбирать информационные ресурсы.

Индексирование осуществляется на основе словарей различных предметных областей. После проведенного исследования линейный словарь было предложено заменить на словарь-тезаурус, сформированный на базе анализа ТС. Основное назначение тезауруса в интеллектуальном архиве - определение предметной области: на основе связей тезауруса можно построить терминосистему, а навигация по связям тезауруса помогает получать на базе ТС точную идентификацию предметной области документа.

На первой стадии анализа в тексте происходит поиск терминов, описанных в тезаурусе (как слов, так и словосочетаний). На основе связей тезауруса термины группируются по смысловой близости во фреймы и подфреймы.

Каждый термин в тексте получает свою оценку релевантности относительно содержания документа, в зависимости от того, элементом какой ТС он является. Максимальный вес получают термины той ТС, которые встречались чаще, минимальный - упоминавшиеся термины. Иногда в тексте встречается минимальное количество терминов, но они настолько значимы, что текст необходимо отнести именно к данной области. В этих случаях в программе используется коэффициент значимости термина.

Было Стало

Линейный индекс Интеллектуальный индекс

Рис.9. Использование методики построения словаря-тезауруса на ФНПЦ ОАО «НПО "МАРС"»

Понятия с определенной таким образом оценкой релевантности образуют терминологический поисковый образ документа или тематическое представление содержания документа, на основе которого определяется предметная область данного проектного документа.

В ФНГОД ОАО «НПО "МАРС"» применяется схема кластеризации электронных ресурсов, представленная на рисунке 10. Индексатор в качестве лингвистического обеспечения проектного репозитория использует иерархический словарь-тезаурус, сформированный на основе разработанной методики. Инструментом для формирования тезауруса являются два модуля: 1. Программа Fuzzy-Base - при помощи которой формируется словарь и ведутся статистические исследования; 2. Подсистема поиска соответствия предметной области терминов, реализованная в среде MatLab.

индексатор

АРМ

сотрудника

архива,

конструктора

проектной

документации

ФНПЦ ОАО

«НПО "МАРС"»

Кластеризатор на основе нейронных сетей

FCM-кластеризатор

Кластеризатор на основе генетических алгоритмов

Лингвистическое обеспечение проектного репозитория

Словарь-тезаурус

InterBase

Подсистема поиска ЭИР

Инструмент для формирования словаря-тезауруса

1. Fuzzy-Base - программа формирования словаря и статистического анализа документов

2. Подсистема (MatLab) поиска соответствия предметной области и терминов

Рис. 10. Структура интеллектуального проектного репозитория с применением инструмента для формирования словаря-тезауруса

С использованием предложенной методики построена структура терминологической системы организационно-нормативной документации

ФНПЦ ОАО «НПО "МАРС"», которая использована для индексирования документов, хранимых в архиве конструкторской проектной документации.

Из архива электронной технической документации выбраны 265 документов исключительно организационно-нормативного содержания. Проведена экспертная классификация по четырем признакам и получено следующее количество классов:

- по виду документов - 14 классов;

- по тематике работ - 38 классов;

- по классу документации - 2 класса;

- по разделу документации - 14 классов.

Полученная терминологическая структура использована для машинной кластеризации электронной технической документации в составе 5021 документа различного содержания.

Дальнейшие исследования будут основаны на комбинации различных алгоритмов, повышающих доброкачественность классификации. С этой целью анализируется, например, как может модифицироваться предварительная обработка данных при помощи обширного набора обучающих данных.

ОСНОВНЫЕ РЕЗУЛЬТАТЫ РАБОТЫ

1. Выполнен научный анализ современных работ, посвященных терминосистемам. Проведен сравнительный анализ формальных моделей терминологических систем, выявлены их возможности и ограничения при создании лингвистического обеспечения САПР.

2. Созданы корпус текстов по нечеткой логике, электронный словарь-тезаурус на примере терминосистемы «нечеткая логика».

3. Построена фреймовая модель терминосистемы нечеткой логики на основе логико-понятийной схемы предметной области.

4. Разработаны математические модели рубрикации информационных ресурсов проектного репозитария.

5. Разработаны механизм и алгоритмы построения нечетких правил для идентификации предметной области на основе статистической обработки текстов.

6. Разработаны механизм и алгоритмы построения и сравнения частотных портретов текстов разных предметных областей.

7. Разработаны методика и алгоритмы построения тезаурусов для проектных репозиториев САПР.

8. Создан комплекс программ, позволяющий идентифицировать различные предметные области на основе метода нечетких правил.

Список публикаций:

В изданиях, входящих в перечень ВАК:

1. Арзамасцева, И. В. Интеллектуальная система идентификации проблемной области текста на базе нечетких правил / И. В. Арзамасцева // Вопросы современной науки и практики, Т.2, серия «Технические науки». - Изд-во ТГТУ, Тамбов. - 2008. - С. 81-84.

2. Арзамасцева, И. В. Математическое моделирование терминологических систем документов в САПР / И. В. Арзамасцева // Известия Самарского научного центра Российской академии наук. - Изд-во Самарского научного центра РАН, Самара. - 2010. - № 4. - С. 458-464.

3. Арзамасцева, И. В. Индексирование документов в САПР на основе словарей-тезаурусов / И. В. Арзамасцева // Автоматизация процессов управления. - 2010. - № 4 (22). - С. 71-77.

В других изданиях:

1. Арзамасцева, И. В. Лингвистические исследования подъязыка нечеткой логики на примере немецкого языка / И. В. Арзамасцева // Нейронные сети и искусственный интеллект в задачах науки, техники и экономики / сборник научных трудов международной конференции «Континуальные логико-алгебраические и нейросетевые методы в науке, технике и экономике». -Ульяновск: УлГТУ, 2000. - С. 78-80.

2. Арзамасцева, И. В: Особенности подъязыка научного направления

■ «Нечеткая логика» (на примере английского и немецкого языков) / И. В.

Арзамасцева, Н. Ю. -Подшивалова // Тезисы Докладов XXXIV научно-' . ; технической конференции УлГТУ, ч.2. - Ульяновск : УлГТУ, 2000. - С. 5455.

г 3. Арзамасцева, И. В. Особенности исследования подъязыка научного' направления «нечеткая логика» на примере немецкого языка J И. Bi л Арзамасцева // Тезисы докладов XXXIV научно-технической конференции

УлГТУ, ч.З. - Ульяновск: УлГТУ, 2000. - С. 51-52. i 4. Арзамасцева, И. В. Лингво-статистическое описание научно-технических л текстов подъязыка нечеткой логики (на материале немецкого языка) / И. В; Арзамасцева II Тезисы докладов XXXV научно-технической конференции УлГТУ, ч.З. - Ульяновск: УлГТУ, 2001. - С. 62-64.

5. Арзамасцева, И. В. Словарь нечеткой логики в современных научных текстах на английском и немецком языках / И. В. Арзамасцева, Н. Ю. Подшивалова // Тезисы докладов XXXV научно-технической конференции УлГТУ, ч.2. - Ульяновск : УлГТУ, 2001. - С. 49-50.

6. Арзамасцева, И. В. Исследования подъязыка нечеткой логики (на примере немецкого языка) при помощи квантитативных методов / И. В. Арзамасцева // Информатика и экономика / сборник научных трудов. - Ульяновск : УлГТУ, 2003.-С. 92-101.

7. Арзамасцева, И. В. О применении статистики при исследованиях текста / И. В. Арзамасцева // Материалы IV Всероссийской научно-практической конференции / Теория и практика романских и германских языков. -Ульяновск : УлПТУ, 2003. - С. 4-5.

8. Арзамасцева, И. В. О применении статистических методов в лингвистике / И. В. Арзамасцева // Тезисы докладов XXXVII научно-технической конференции УлГТУ, ч.2, -Ульяновск: УлГТУ, 2003. - С. 90.

9. Арзамасцева, И. В. О результатах статистических исследований подъязыка Нечеткой логики при помощи программы Fuzzy-Base / И. В. Арзамасцева II Тезисы докладов XXXVIII конференции УлГТУ, ч.1. - Ульяновск : УлГТУ, 2004.-С. 95.

10. Арзамасцева, И. В. О фреймовом представлении знаний / И. В. Арзамасцева // Проблемы лингвистики, лингводидактики и межкультурной коммуникации / сборник научных трудов. - Ульяновск : УлГТУ, 2004. — С. 16-17.

П.Арзамасцева, И. В. Перевод технического текста с использованием программы Fuzzy-Base / И. В. Арзамасцева // Тезисы докладов четвертой международной научно-практической конференции «Проблемы обучения переводу в языковом вузе». - М., 2005. - С. 96-98.

12. Арзамасцева, И. В. Проект концепта терминосистемы нечеткой логики в ¡немецком языке / И. В. Арзамасцева // Тезисы докладов XXXIX научно-:технической конференции УлГТУ, ч.1. - Ульяновск: УлГТУ, 2005. - С. 86.

13. Арзамасцева, И. В. Статистические исследования немецкоязычной терминосистемы «нечеткая логика» при помощи программы Fuzzy-Base / И. iB.; Арзамасцева // Квантитативная лингвистика: исследования и модели .(КЛИМ-2005) / Материалы Всероссийской научной конференции. -Новосибирск, 2005. - С. 244-255. г:

14. Арзамасцева, И. В. Исследование эффективности i метода частотного ¡ словаря как идентификатора проблемной области / И; В. Арзамасцева, И. И. '.Ахтямова // Актуальные задачи лингвистики,: лингводидактики и межкультурной коммуникации / сборник научных, ггрудов. - Ульяновск: УлГТУ, 2006.-С. 147-151.

15: Арзамасцева, И. В. О разработке интеллектуального сетевого архива электронных информационных ресурсов / И. В. Арзамасцева // Труды ■международной научно-практической конференции по Бизнес-информатике. - Звенигород, 2007. - С. 78-83.

16. Арзамасцева, И. В. О разработке немецкоязычного раздела интеллектуального сетевого архива электронных информационных ресурсов / И. В. Арзамасцева // Тезисы докладов 42-й научно-технической конференции УлГТУ. - Ульяновск: УлГТУ, 2008. - С. 152.

17. Арзамасцева, И. В. Статистическое моделирование терминосистемы нечеткой логики (на примере немецкого языка) / И. В. Арзамасцева // Актуальные задачи лингвистики, лингводидактики и межкультурной

коммуникации / сборник научных трудов. - Ульяновск : УлГТУ, 2008. - С. 271-277.

18. Арзамасцева, И. В. Построение правил нечеткого вывода для идентификации текстов проблемной области / И. В. Арзамасцева, О. Н. Евсеева // Информационные технологии / межвузовский сборник научных трудов. - Ульяновск : УлГТУ, 2008. - С. 14-21.

19. Арзамасцева, И. В. Построение частотного портрета текстов проблемной области / И. В. Арзамасцева, О. Н. Евсеева // Информационные технологии / межвузовский сборник научных трудов. - Ульяновск : УлГТУ, 2008. - С. 21-26.

20. Арзамасцева, И. В. Динамика изменения терминосистемы нечеткой логики / И. В. Арзамасцева // Тезисы докладов 43-й научной конференции УлГТУ «Вузовская наука в современных условиях» (26-31 января 2009). -Ульяновск: УлГТУ, 2009. - С. 167.

21. Арзамасцева, И. В. Идентификация предметной области на основе нечетких правил изменения веса терминов / И. В. Арзамасцева // Интегрированные модели и мягкие вычисления в искусственном интеллекте / V международная научно-практическая конференция, Сборник научных трудов, Т.2. - Москва : Физматлит, 2009. - С. 835-845.

22. Арзамасцева, И. В. Обзор формальных моделей терминосистем / И. В. Арзамасцева // Технология обучения иностранным языкам в неязыковом вузе / V межвузовская научно-техническая конференция. - Ульяновск : УлГТУ, 2009.-С. 123-127.

23. Арзамасцева, И. В. Нечеткое моделирование процесса идентификации предметной области / И. В. Арзамасцева, О. Н. Евсеева // Сборник статей Третьей Всероссийской научной конференции «Нечеткие системы и мягкие вычисления (НСМВ-2009)». - Волгоград : ВолгГТУ, 2009. - С. 75-80.

24. Арзамасцева, И. В. Формирование тезауруса для автоматизированного проектирования на основе измерений терминосистемы / И. В. Арзамасцева // Всероссийская конференция с элементами научной школы для молодежи «Проведение научных исследований в области обработки, хранения, передачи и защиты информации», 1-5 декабря 2009 г. /' сборник научных трудов в 4 т., Т.4. - Ульяновск : УлГТУ, 2009. - С. 523-531.

25. Арзамасцева, И. В. Математическая модель терминосистемы «нечеткая логика» для идентификации предметной области / И. В. Арзамасцева, О. Н. Евсеева // Всероссийская конференция с элементами научной школы для молодежи «Проведение научных исследований в области обработки, хранения, передачи и защиты информации», 1-5 декабря 2009 г. / сборник научных трудов в 4 т., Т.4. - Ульяновск : УлГТУ, 2009. - С. 610-616.

26. Арзамасцева, И. В. Использование лингвистического моделирования в системах автоматизированного проектирования / И. В. Арзамасцева // Тезисы докладов 44-й научной конференции УлГТУ «Вузовская наука в современных условиях» (1-7 февраля 2010). - Ульяновск : УлГТУ, 2010. -С. 215.

Ом

27. Арзамасцева, И. В. Математическое моделирование терминосистем для определения предметной области текста / И. В. Арзамасцева // Интеллектуальный анализ временных рядов / сборник научных трудов семинара с международным участием «интеллектуальный анализ временных рядов» по результатам НИР, поддержанной ФЦП, проект № 02.740.11.5021, г.Ульяновск, 15 июня, 2010г. / под ред. Н.Г.Ярушкиной -Ульяновск : УлГТУ, 2010. - С. 3-11.

28. Арзамасцева, И. В. Нечеткие математические модели терминосистем для определения предметной области текстов / И. В. Арзамасцева // Двенадцатая национальная конференция по искусственному интеллекту с международным участием КИИ-2010 (20-24 сентября 2010 г.., г.Тверь, Россия) / Труды конференции, Т.2. - М.: Физматлит, 2010. - С. 335-343.

29. Арзамасцева, И. В. Использование словарей-тезаурусов, сформированных на основе терминосистем в САПР / И. В. Арзамасцева // Актуальные задачи лингвистики, лингводидактики и межкультурной коммуникации / сборник научных трудов. - Ульяновск: УлГТУ, 2010. - С. 132-138.

30. Свидетельство о государственной регистрации программы для ЭВМ №2008615366 от 10.11.2008г. / Арзамасцева И.В., Подгорный И.В. // М. : Федеральная служба по интеллектуальной собственности, патентам и товарным знакам.

31. Arzamastseva I. Statistical Research of The German "Fuzzy-Logic" Term System Using The Program "Fuzzy-Base" // Interactive Systems and Technologies: The Problems of Human-Computer Interaction. - Ulyanovsk : U1STU, 2007. - pp. 224-226.

32. Arzamastseva I., Evseeva O. Statistical Research of German Texts about Fuzzy-Logic on the Basis of Frame Model of the Term System // Interactive Systems and Technologies: The Problems of Human-Computer Interaction. Volume III. -Collection of scientific papers. - Ulyanovsk: U1STU, 2009. - pp. 337-339.

Подписано в печать 21.03.2011. Формат 60x84/16. Усл. печ. л. 1,63. Тираж 100 экз. Заказ 321. Типография УлГТУ. 432027. г. Ульяновск, ул. Сев. Венец, 32.

ВВЕДЕНИЕ.

ГЛАВА ПЕРВАЯ: ОПИСАНИЕ И СРАВНИТЕЛЬНЫЙ АНАЛИЗ ФОРМАЛЬНЫХ МОДЕЛЕЙ ТЕРМИНОЛОГИЧЕСКИХ СИСТЕМ.

1.1. Современное состояние лингвистических знаний о терминосистемах

1.1.1. Терминосистема, ее структура и характеристики.

1.1.2. Значимые характеристики терминосистемы.

1.2. Развитие и современное состояние терминосистемы нечеткой логики

1.2.1. Модель образования терминосистемы нечеткой логики.

1.2.2. Структурные параметры ТС НЛ.

1.2.3. Синонимичность.

1.3. Сравнительный анализ формальных моделей терминологических * систем.

1.3.1. Тезаурусное моделирование терминосистем.

1.3.2. Модель семантико-терминологических сетей.

1.3.3. Моделирование логико-понятийной схемы (ЛПС).

1.3.4. Статистическое моделирование ТС.

1.3.5. Фреймовое моделирование ТС.

1.3.6. Онтологический подход к построению терминосистем.

1.4. Основные понятия построения проектного репозитория.

1.4.1. Информационный ресурс, документ, данные.

1.4.2. Дескрипторы.

1.4.3. Информационный поиск.

1.4.4. Лингвистическое обеспечение САПР.

1.4.5. Индексирование электронных информационных ресурсов.

1.5. Постановка задачи.

1.6. Выводы по первой главе.

ГЛАВА ВТОРАЯ: СТАТИСТИКО-ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНОЕ МОДЕЛИРОВАНИЕ ТЕРМИНОЛОГИЧЕСКИХ СИСТЕМ В ЗАДАЧАХ АВТОМАТИЗИРОВАННОГО ПРОЕКТИРОВАНИЯ.

2.1. Частотные словари — основа построения исходных данных интеллектуального моделирования.

2.1.1. Создание базы знаний.

2.1.2. Составление электронного словаря.

2.1.3. Структура информационного обеспечения САПР.

2.1.4. Динамика изменения терминосистемы.

2.1.5. Идентификация предметной области.

2.1.6. Методика формирования структуры терминологических систем объектов проектирования.

2.2. Моделирование ТС нечеткой логики на основе продукций.

2.2.1. Преобразование данных: от частотного словаря к базе правил.

2.2.2. Математическое моделирование терминосистемы «Нечеткая логика» для идентификации предметной области текстов.

2.3. Фрейм терминосистемы нечеткая логика.

2.3.1. Логико-понятийная схема терминосистемы.

2.3.2. Разделение терминов по фреймам.

2.4. Выводы по второй главе.

ГЛАВА ТРЕТЬЯ: СТРУКТУРНО-ФУНКЦИОНАЛЬНОЕ РЕШЕНИЕ КОМПЛЕКСА ПРОГРАММ МОДЕЛИРОВАНИЯ ТЕРМИНОСИСТЕМЫ

3.1. Требования, предъявляемые к разработке комплекса программ для моделирования терминосистемы.

3.2. Обоснование выбора инструмента реализации.

3.2.1. Операционная система.

3.2.2. СУБД.

3.2.3. Среда разработки.

3.3. Информационное обеспечение системы.

3.3.1. Формат базы данных.

3.3.2. Перечень и краткое описание таблиц СУБД.

3.3.3. Определение связей между таблицами.

3.3.4. Алгоритмы комплекса программ.

3.3.5. Структура каталогов.

3.4. Описание программы.

3.4.1. Назначение программы.

3.4.2. Выбор базы данных словаря.

3.5. Концептуальная модель системы, используемой в ФНПЦ ОАО НПО «МАРС».

3.5.1. Практическая реализация проекта индексатора.

3.5.2. Модель электронного документа.

3.5.3. Реализация системы определения ПО на основе иерархического дерева фреймов.

3.6. Выводы по третьей главе.

ГЛАВА ЧЕТВЕРТАЯ: ВЫЧИСЛИТЕЛЬНЫЕ ЭКСПЕРИМЕНТЫ С МОДЕЛЬЮ ТЕРМИНОСИСТЕМЫ.

4.1. Описание входных текстов.

4.2. Частотные словари.

4.2.1. Исходные данные для вычислительных экспериментов.

4.3. Экспертная оценка текстов.

4.4. Определение категории по лексике.

4.4.1. Идентификация предметной области НЛ.

4.4.2. Подбор коэффициента веса терминов различных подсловарей

4.4.3. Выявление текстов, не относящихся к предметной области НЛ

4.4.4. Идентификация предметных областей Логики и Математики.

4.4.5. Определение ПО на основе настройки словарей.

4.5. Построение частотного портрета текстов предметной области.

4.6. Использование методов формирования терминосистем в проекте интеллектуального сетевого архива, выполненного для ФНПЦ ОАО «НПО "МАРС"».

4.6.1. Методика экспертной классификации технической документации, применяемой в ФНПЦ ОАО «НПО "МАРС"».

4.6.2. Модели, ранее применяемые в подсистеме индексации.

4.6.3. Индексирование на основе словаря-тезауруса.

4.7. Методика построения тезаурусов для лингвистического обеспечения

САПР для определения предметной области.

4.7.1. Определение предметной области на основе фреймового словаря-тезауруса.

4.8. Сравнение результатов.

4.9. Выводы по четвертой главе.

С развитием информационных технологий и возрастанием их роли в обработке большого объема информации особое значение приобретает математическое моделирование языковых структур, которое расширяет возможности автоматизации обработки информации на естественном языке. Многие задачи автоматизированного проектирования могут быть решены только на основе взаимодействия математических методов с классическими методами языкового анализа.

Статистическое моделирование предполагает формально-структурное членение лингвистического объекта и выделение в нем формальных элементов, которые становятся предметом дальнейшего изучения и использования в системах АПР.

При автоматизированной переработке информации большое значение придается статистическому описанию различных языковых подсистем, на базе которых создаются подъязыки, обслуживающие разнообразные сферы производственной деятельности человека. При этом становится очевидным, что подъязыки отличаются друг от друга совокупностью лексических и лексико-грамматических единиц с разнообразными вероятностными весами. Для осуществления корректной автоматической обработки материала необходимо создание базы, которая будет положена в основу программ, выполняющих подобную работу. Частью такой базы являются частотные словари.

Словарь может быть составлен в виде тезауруса, может быть еще более сложным с разветвленной структурой. В настоящий момент в системах автоматизированного проектирования не существует методов и методик для создания словарей-тезаурусов. Зато такие методы накоплены в лингвистике. Использование лингвистических методов в системах автоматического проектирования расширяют возможности САПР.

В настоящее время проблема эффективного формирования тезауруса нового изделия, как элемента лингвистического обеспечения САПР, решается в двух направлениях: во-первых, интеллектуализации тезауруса, например, с помощью онтологического подхода; во-вторых, использования методик формирования словарей различных терминологических систем, разработанных в современной лингвистике, для формирования лингвистического обеспечения САПР. Ряд новых лингвистических методик предложен в последние годы для мезотермосистем (до 1500 терминов).

Тезаурусы многих промышленных изделий характеризуются средним объемом лексики, например, активно развиваемая в настоящее время область разработки программно-аппаратных комплексов — область нечетких контроллеров.

Еще при появлении первых САПР возникли идеи использования в качестве индексов систем автоматически формируемые словари или подключать заранее подготовленные словарные массивы, снабженных рядом дополнительных атрибутов - тезаурусы.

Структура наполнения тезауруса регламентируется стандартом ГОСТ 7.24-2007. При формировании поискового индекса системы с использованием тезауруса, каждое слово из документов, входящих в базу данных ИПС, анализируется на вхождение в тезаурус. Особенно актуально формирование тематических тезаурусов для специализированных баз данных.

ФНПЦ ОАО «НПО "МАРС"» разрабатывает программно-аппаратные комплексы сложных технических изделий. Лексика этих предметных областей динамично развивается, словари отстают. Необходимо было создать инструментарий для построения тезауруса. Для любой предметной области вначале нужно подготовить пилотный отладочный пример. Т.е. предметная область нечеткой логики является примером для отладки инструментария. ФНПЦ ОАО «НПО "МАРС"» использует методику построения тезауруса. Из множества проектных документов необходимо вначале извлечь термины, характерные для определенной предметной области. А затем, на основе построенного тезауруса, можно определять предметную область документов и увеличивать релевантность запросов.

Для точного индексирования текстов на ЕЯ необходимо создать модель математической зависимости лексики от статистики.

Разнообразные лингвистические методики формирования словаря-тезауруса можно обобщить на основе математического моделирования терминологической модели промышленного изделия. Математические модели должны отражать структуру и характерные признаки терминологической системы в такой степени, чтобы они позволили решить задачу идентификации предметной области проектного документа. Для достижения адекватности и применимости к автоматизированному проектированию подобные математические модели должны обобщать не произвольный корпус текстов, а корпус проектных документов.

В последнее время в российской науке возросли количество и уровень работ по изучению различных подъязыков. Они действительно представляют большой интерес не только с точки зрения лингвистических исследований, но и в прагматическом смысле. Они являются как бы «уменьшенными», сокращенными естественными языками, в которых сложные категории выступают в открытом для всякого изучения виде. «Для объективной характеристики лингвистического материала целесообразно проводить лингвостатистический анализ на специальных подъязыках, являющимися подсистемами с относительно ограниченными лексико-семантическими структурами. Операционные параметры научного стиля — устойчивость, целостность, системность — позволяют раскрыть определенные закономерности, используя метод статистического моделирования, и дать им количественные оценки» [Турыгина 1988: 19].

Терминология привлекает внимание современных исследователей также в связи с тем, что в ней отражаются все процессы научно-технического прогресса общества и это вызывает интерес к терминологиям различных областей знания: автомобильной [Позднышева 2007], экономической [Ивина

2003], банковского дела [Майтова 2007], финансов [Сулак 2006], биржи [Инфимовская 2005], немецкой электронной коммерции [Виноградова 2003], спортивной [Гуреева 2007], уголовного права [Бондарева 2003], криминалистики и криминологии [Трушина 2005], рельеф земной поверхности [Ушкова 2007], курортологии [Радкевич 2007], социального управлениея [Извольская 2007], экология почвы [Горохова 2007], компьютерной техники [Смирнов 2007].

Анализу отраслевых терминологий посвящены сотни кандидатских диссертаций. В «Указателе работ, опубликованных отечественными терминологами в XX веке» В. А. Татаринова, вышедшем в 1998 г., [Татаринов 1998] названо около 500 таких диссертаций. По подсчетам С. В. Гринева, в течение 40-х-80-х гг. XX в. терминам отдельных наук (точных, reo лого-географических, биологических, технических, общественных и др.) было посвящено около 1000 диссертаций, защищенных в бывшем СССР [Гринев 1993: 291]. За последние годы частота появления диссертаций подобного рода уменьшилась, поскольку описательный метод их создания уже исчерпал себя, а количество отраслей науки и экономики растет неравномерно. Поэтому при подготовке диссертаций, посвященных отраслевым терминологиям, в настоящее время применяется один из двух принципиально новых методов. Во-первых, ставится вопрос о преобразовании терминологии в терминосистему и демонстрируется, как этот процесс осуществляется в конкретном случае. Во-вторых, на основе построенной терминосистемы строится модель. Таких исследований еще совсем немного. К примеру, это диссертация М.В.Носковой «Моделирование и лексикографическое представление терминосистемы предметной области финансово-кредитных отношений в современном английском языке» [Носкова 2007], Н.А.Бондаревой «Прикладные аспекты моделирования терминологии (на материале терминосистем уголовного права в русском и английском языках)» [Бондарева 2003], Гаврилиной И.С. «Моделирование и когнитивные основания терминосистемы профилактической токсикологии в современном английском языке» [Гаврилина 1998], Горбунова Ю. И. «Тезаурусное моделирование французской грамматической терминологии» [Горбунов 2004].

Мы выбрали для нашего исследования терминосистему нечеткой логики, во-первых, потому что это направление развивается очень бурно, и появилась необходимость создания терминологических словарей-тезаурусов специально для этой научной области. Во-вторых, словарный состав этого подъязыка ограничен и на основе исследований сравнительно небольшого объема можно сделать достаточно обширные теоретические выводы.

Актуальность данной проблемы нашла отражение в целом ряде работ по математическому моделированию терминологических систем и формированию лингвистического обеспечения проектных репозиториев САПР. В частности, рассматриваемые проблемы получили наибольшее отражение в трудах таких ученых, как Пиотровский Р.Г., Поспелов Д.А., Норенков И.П., Соловьев В.Д., Лукашевич Н.В., Баранов А.Н., Гринев C.B., Ивина Л.В., Лейчик В.М., Марчук Ю.Н. и др.

Вместе с тем, на сегодняшний день не существует математических моделей, методик и алгоритмов формирования терминологических систем проектных документов промышленных изделий при автоматизированном проектировании, обеспечивающих быстрое формирование словаря-тезауруса для лингвистической настройки среды автоматизированного проектирования.

Объектом исследования стала мультиязычная (русский, английский, немецкий) терминологическая система предметно-специального языка «Нечеткая логика», относящая к классу мезотерминосистем.

Предмет диссертационного исследования - автоматизированное проектирование и моделирование терминосистемы (ТС) и применение модели в системах проблемно-ориентированного проектирования при формировании лингвистического обеспечения САПР в форме словаря-тезауруса на основе корпуса проектных документов, научных статей и монографий.

Целью диссертационной работы является разработка математических моделей, методик, алгоритмов формирования терминологических систем (на примере нечеткой логики) для решения задач создания лингвистического и информационного обеспечения проектных репозиториев САПР.

Для достижения поставленной цели в ходе диссертационного исследования потребовалось решить ряд конкретных задач:

1. разработать методику формирования терминологических систем технических описаний объектов проектирования на основе обработки корпуса текстов (на примере терминосистемы нечеткой логики);

2. провести классификацию средств представления логико-понятийных схем предметной области, выбрать средство моделирования терминосистем;

3. разработать математические модели рубрикации информационных ресурсов на основе нечеткого логического вывода, повышающие точность идентификации предметной области;

4. разработать мультиязычный электронный словарь-тезаурус предметной области проектирования на примере «нечеткая логика»;

5. разработать и реализовать комплекс программ обработки корпусов текстов, описывающих объект проектирования;

6. провести экспериментальную проверку эффективности качества классификации электронных документов с использованием фреймового словаря-тезауруса, разработанного на основе предложенных методик и математических моделей.

Для решения поставленных задач использовались следующие методы исследования: современная теория неопределенности, нечетких систем, методы концептуального и лексикографического анализов, моделирование и фреймовый анализ, а также метод экспертной оценки.

Научная новизна:

В результате проведенного исследования были получены следующие новые научные результаты:

1. предложена методика формирования терминологической модели промышленного изделия в САПР на основе логико-понятийных схем предметной области;

2. разработаны математические модели терминологической системы на основе нечеткого вывода по Мамдани и на основе мультисловарей;

3. разработаны алгоритмы обработки корпуса текстов с целью формирования словаря-тезауруса в САПР;

4. создан комплекс программ математического моделирования и формирования словаря-тезауруса лингвистического обеспечения проектных репозиториев САПР.

Теоретическая значимость диссертации заключается в том, что в ней построены математические модели терминологических систем документов в САПР.

Практическая значимость состоит в том, что разработанный комплекс программ формирования словаря-тезауруса может использоваться в качестве лингвистического обеспечения проектных репозиториев САПР. Разработанные модели определения предметной области на основе нечеткого вывода по Мамдани были реализованы в виде комплекса программ и внедрены в практику работы ФНПЦ ОАО «НПО "МАРС"» (г.Ульяновск). Практическое использование результатов диссертационной работы подтверждено соответствующими документами о внедрении.

Теоретико-методологической базой послужили труды отечественных и зарубежных ученых в области моделирования языковых структур в САПР и терминоведения.

Материалом исследования послужили проектные документы, учебники, монографии, дипломные работы, научные и научно-популярные статьи по нечетким контроллерам, общим объемом 832154 слов. Такой объем является достаточным для получения достоверных результатов об объеме терминосистемы для узких областей знаний [Алексеев 2001; Герд 1988].

Достоверность научных положений, выводов и рекомендаций подтверждена результатами вычислительных экспериментов, а также результатами использования материалов диссертации и разработанной системы в проектной организации в соответствии с актом внедрения.

Реализация результатов работы. Результаты диссертации и практические рекомендации использованы при проектировании интеллектуального сетевого архива электронных информационных ресурсов в ФНПЦ ОАО «НПО "МАРС"» (г.Ульяновск), что подтверждается актом внедрения.

Результаты работы оформлены также в виде программы Fuzzy-Base, зарегистрированной Федеральной службой по интеллектуальной собственности, патентам и товарным знакам (свидетельство о государственной регистрации № 2008614366 от 10.11.2007 г.).

Апробация работы. Основные положения и результаты диссертации докладывались, обсуждались и получили одобрение на всероссийской научной конференции «Квантитативная лингвистика: исследования и модели» (Новосибирск, 2005), международных конференциях «Проблемы обучения переводу в языковом вузе» (Москва, 2005), «Актуальные задачи лингвистики, лингводидактики и межкультурной коммуникации» (Ульяновск, 2006, 2008, 2010гг.), «Interactive Systems and Technologies" (Ульяновск, 2007, 2009гг.), 1-ой Международной конференции по бизпес-информатике (Звенигород, 2007), на Х-ой школе-семинаре TEL-2008 «Актуальные проблемы компьютерной и когнитивной лингвистики» (Казань,

2008), на конгрессе по интеллектуальным системам, информационным технологиям и интеллектуальным САПР «AIS-IT'09», на конференции «Нечеткие системы и мягкие вычисления» (Волгоград 2009), на всероссийской конференции «Проведение научных исследований в области обработки, хранения, передачи и защиты информации ОИ-2009» (Ульяновск,

2009), на двенадцатой национальной конференции по искусственному интеллекту с международным участием КИИ-2010 (Тверь, 2010). Апробация диссертации осуществлялась также в работе над проектом терминологического банка данных по нечеткой логике в университете прикладных наук г. Дармштадт (Германия) при прохождении стажировки с 01.11.2006 по 30.12.2006 года. Основные положения неоднократно докладывались и обсуждались на научно-технических конференциях УлГТУ «Вузовская наука в современных условиях».

Публикации. По теме диссертации опубликовано 34 работы, в том числе 11 тезисов докладов, 23 статьи, получено свидетельство о государственной регистрации программы для ЭВМ. Три статьи опубликованы в изданиях, входящих в перечень ВАК.

На защиту выносятся следующие положения:

1. Концептуально-фреймовая структура терминологической системы объекта проектирования (на примере нечеткой логики);

2. Методика формирования структуры терминологической системы объекта проектирования;

3. Математическая модель мультиязычной терминосистемы объекта проектирования на основе нечеткого вывода по Мамдани;

4. Математическая модель мультиязычной терминосистемы объекта проектирования на основе мультисловарей;

5. Комплекс программ обработки документов для автоматической рубрикации предметной области.

Все перечисленные положения являются новыми.

Все результаты, составляющие содержание диссертации, получены автором самостоятельно.

Структура работы. Цели, задачи исследования и специфика материала определили структуру работы, которая состоит из введения, четырех глав, списка использованной литературы, списка исследуемой литературы, а также приложений. В отдельные приложения вынесены: фрагмент мультиязычного тезауруса терминологической системы нечеткой логики (приложение 1); данные количественно-качественного анализа документов - фрагмент частотных словарей документов (приложение 2); наблюдения за динамикой изменения терминосистемы (приложение 3); фрагмент вычислительных экспериментов с терминосистемой (приложение 4); фрагмент распределения терминов по фреймам словаря-тезауруса (приложение 5); свидетельство о регистрации программы для ЭВМ (приложение 6); фрагменты отчетов по обработанным текстам (приложения 7 и 8), виды конструкторской документации (приложение 9) и акт о внедрении (приложение 10).

Во введении обосновывается выбор темы, ее актуальность и научная новизна, формируются цель и задачи работы, описываются материал и методы анализа, определяются теоретическая значимость и практическая ценность исследования, а также структура работы, сформулированы положения, выносимые на защиту.

В первой главе излагаются теоретические предпосылки исследования: объясняются понятия «термин», «терминосистема», «тезаурус», «информационный ресурс», «электронный документ», «дескриптор», «информационный поиск», описываются особенности терминосистемы нечеткой логики, анализируются формальные модели, при помощи которых можно моделировать терминосистему, рассматриваются основные понятия построения словарей-тезаурусов лингвистического обеспечения проектных репозиториев САПР.

Во второй главе описываются методы, методики и алгоритмы формирования терминологических систем (на примере нечеткой логики) для решения задач создания лингвистического и информационного обеспечения САПР, разрабатывается логико-понятийная схема терминосистемы нечеткой логики, строятся математические модели ТС на основе нечетких правил идентификации предметной области.

В третьей главе рассматривается структурно-функциональное решение комплекса программ моделирования терминосистем и статистического анализа документов, обосновывается выбор инструмента реализации, описывается информационное обеспечение комплекса, приведены основные алгоритмы программной реализации.

В четвертой главе приведены результаты вычислительных экспериментов для определения предметной области проектных документов на основе моделей терминосистем и описано внедрение разработанных моделей и комплекса программ на ФНПЦ ОАО «НПО "МАРС"».

В Заключении представлены основные теоретические положения и практические результаты, к которым привело исследование, подводятся итоги и оцениваются результаты.

Результаты работы оформлены также в виде программы "Fuzzy Base", зарегистрированной Федеральной службой по интеллектуальной собственности, патентам и товарным знакам (№2008615366 от 10.11.2008г.).

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

Главным итогом диссертационной работы является разработка математической модели терминосистемы (на примере «нечеткой логики») и ее применение в системах автоматизированного проектирования при кластеризации информационных ресурсов научно-производственных организаций.

Основные итоги.

1. Выполнен научный анализ современных работ, посвященных терминосистемам. Проведен сравнительный анализ формальных моделей терминологических систем, выявлены их возможности и ограничения при создании проектных архивов конструкторской документации.

2. Созданы корпус текстов по нечеткой логике, электронный словарь-тезаурус на примере терминосистемы «нечеткая логика».

3. Построена логико-понятийная схема терминосистемы нечеткой логики.

4. Разработаны математические модели рубрикации информационных ресурсов проектного репозитария.

5. Разработаны механизм и алгоритмы построения нечетких правил для идентификации предметной области на основе статистической обработки текстов.

6. Разработаны механизм и алгоритм построения и сравнения частотных портретов текстов разных предметных областей.

7. Создан комплекс программ, позволяющий идентифицировать различные предметные области на основе метода нечетких правил.

Результаты диссертации и практические рекомендации использованы при разработке интеллектуального сетевого архива электронных информационных ресурсов в ФНПЦ ОАО «НПО МАРС» (г. Ульяновск 2009 г.).

1. Агеев 2002. Агеев В.Н. Семиотика. — М.: Весь мир, 2002. 256с.

2. Агеев 1999. Агеев C.B. О роли фреймов знаний в интерпретации метафорических выражений. — URL: http://www.amursu.ni/vestnik/7/6 7 99-htm . Дата обращения: 5.01.2008.

3. Азьмуко 2007. Азьмуко H.A. Исследования и разработка способов фреймового представления структур данных в информационных системах: Автореф. дис. канд. техн. наук. Иркутск, 2007. — 26с.

4. Анисимова 1994. Анисимова А.Г. Типология терминов англоязычного искусствоведения: Автореф. дис. канд. филол. наук. — М., 1994.-20с.

5. Алексеев 2001. Алексеев П.М. Частотные словари: Учебное пособие. СПб.: Изд-во С.-Петерб. ун-та, 2001. - 156 с.

6. Арзамасцева 2009f. Арзамасцева И.В. Динамика изменения терминосистемы нечеткой логики. //Тезисы докладов 43-й научно-технической конференции УлГТУ «Вузовская наука в современных условиях». — Ульяновск: Изд-во УлГТУ, 2009. с. 167.

7. Арзамасцева 2010а. Арзамасцева И.В. Индексирование документов в САПР на основе словарей-тезаурусов // Автоматизация процессов управления, № 4 (22), 2010. с.71-77.

8. Арзамасцева 2008а. Арзамасцева И.В. Интеллектуальная система идентификации проблемной области текста на базе нечетких правил // Вопросы современной науки и практики, Т.2, серия «Технические науки», Изд-во ТГТУ, Тамбов, 2008. с.81-84.

9. Арзамасцева 2003а. Арзамасцева И.В. Исследования подъязыка нечеткой логики (на примере немецкого языка) при помощи квантитативных методов // Информатика и экономика (сборник научных трудов), изд-во УлГТУ, Ульяновск, 2003. с.92-101.

10. Арзамасцева 2001а. Арзамасцева И.В. Лингво-статистическое описание научно-технических текстов подъязыка нечеткой логики (на материале немецкого языка) // Тезисы докладов XXXV научно-технической конференции УлГТУ, Ульяновск, ч.З, 2001. — с.62-64.

11. Арзамасцева 2009b. Арзамасцева И.В. Обзор формальных моделей терминосистем // Технология обучения иностранным языкам в неязыковом вузе: V межвузовская научно-техническая конференция, Изд-во УлГТУ, Ульяновск, 2009. с.123-127.

12. Арзамасцева 2003b. Арзамасцева И.В. О применении статистики при исследованиях текста // Теория и практика романских и германских языков (материалы IV Всероссийской научно-практической конференции), изд-во УлГПУ, Ульяновск, 2003. — с.4-5.

13. Арзамасцева 2003 с. Арзамасцева И.В. О применении статистических методов в лингвистике // Тезисы докладов XXXVII научно-технической конференции УлГТУ, Ульяновск, ч.2, 2003. — с.90.

14. Арзамасцева 2007. Арзамасцева И.В. О разработке интеллектуального сетевого архива электронных информационных ресурсов // Труды международной научно-практической конференции по Бизнес-информатике, Звенигород, 2007. с.78-83.

15. Арзамасцева 2008с. Арзамасцева И.В. О разработке немецкоязычного раздела интеллектуального сетевого архива электронных информационных ресурсов // Тезисы докладов 42-й научно-технической конференции УлГТУ, Изд-во УлГТУ, Ульяновск, 2008. с. 152.

16. Арзамасцева 2004а. Арзамасцева И.В. О результатах статистических исследований подъязыка Нечеткой логики при помощи программы Fuzzy-Base // Тезисы докладов XXXVIII конференции УлГТУ, Изд-во УлГТУ, Ульяновск, ч.1, 2004. с.95.

17. Арзамасцева 2000b. Особенности исследования подъязыка научного направления «нечеткая логика» на примере немецкого языка // Тезисы докладов XXXIV научно-технической конференции УлГТУ, Ульяновск, ч.З, 2000. с. 51-52.

18. Арзамасцева 2004b. Арзамасцева И.В. О фреймовом представлении знаний // Проблемы лингвистики, лингв о дидактики и межкультурной коммуникации, Ульяновск: УлГТУ, 2004. — с. 16-17.

19. Арзамасцева 2005а. Арзамасцева И.В. Перевод технического текста с использованием программы Fuzzy-Base // Тезисы докладов четвертой международной научно-практической конференции «Проблемы обучения переводу в языковом вузе», М., 2005. — с. 96-98.

20. Арзамасцева 2005b. Арзамасцева И.В. Проект концепта терминосистемы нечеткой логики в немецком языке // Тезисы докладов XXXIX научно-технической конференции УлГТУ, Изд-во УлГТУ, Ульяновск, 4.1, 2005. — с.86.

21. Арзамасцева 2008d. Свидетельство о государственной регистрации программы для ЭВМ №2008615366 от 10.11.2008г. / Арзамасцева И.В., Подгорный И.В. // М.: Федеральная служба по интеллектуальной собственности, патентам и товарным знакам.

22. Арзамасцева 2008е. Арзамасцева И.В. Статистическое моделирование терминосистемы нечеткой логики (на примере немецкого языка) // Актуальные задачи лингвистики, лингводидактики и межкультурной коммуникации, Ульяновск: УлГТУ, 2008. — с.271-277.

23. Россия, Ульяновск: сборник научных трудов. В 4 т. Т.4. — Ульяновск: УлГТУ, 2009.-с. 523-531.

24. Арзамасцева 20081. Арзамасцева И.В., Евсеева О.Н. Построение правил нечеткого вывода для идентификации текстов проблемной области // Информационные технологии: межвузовский сборник научных трудов. Ульяновск, 2008. с. 14-21.

25. Арзамасцева 2008g. Арзамасцева И.В., Евсеева О.Н. Построение частотного портрета текстов проблемной области // Информационные технологии: межвузовский сборник научных трудов. Ульяновск, 2008. — с. 21-26.

26. Арзамасцева 2001b. Арзамасцева И.В., Подшивалова Н.Ю. Словарь нечеткой логики в современных научных текстах на английском и немецком языках // Тезисы докладов XXXV научно-технической конференции УлГТУ, Ульяновск, ч.2, 2001. с. 49-50.

27. Артемьева 2009. Артемьева И. JI. Сложно структурированные предметные области. Построение многоуровневых онтологии // Информационные технологии №1, 2009. — с. 16-21.

28. Астафурова 1997. Астафурова Т.Н. Лингвистические аспекты межкультурной деловой коммуникации. Волгоград, 1997. - 107с.

29. Бабалова 2009. Бабалова Г.Г. Системно-аспектуальное функционирование компьютерной терминологии: Автореф. дис. докт. филол. наук. М., 2009. - 35с. - URL: http://avtoref.mgou.ru/ar/dl4.doc . Дата обращения: 2.12.2009.

30. Баранов 2003. Баранов А.Н. Введение в прикладную лингвистику. М., 2003. — 360с.

31. Баранов и др. 1991. Баранов А.Н., Добровольский Д.О. Концептуальная модель значения идиомы // Когнитивные аспекты лексики. Немецкий яз: Сб. н. трудов. — Тверь, 1991. — с.3-13.

32. Бергер 1971. Бергер М.Г. Некоторые общие вопросы терминологии как науки // Материалы научного симпозиума «Семиотические проблемы языков науки, терминолгии и информатики». — М.: 1971. — ч.2. -с.316-319.

33. Бондарева 2003. Бондарева H.A. Прикладные аспекты моделирования терминологии (на материале терминосистем уголовного права в русском и английском языках): Дис. канд.филол.наук. СПб., 2003. -213с.

34. Бушин 1996. Бушин И.В. Формирование вторичных терминосистем и их специфика (на материале терминологии судебной медицины рус. и англ. яз-в): Автореф. дис. канд. филол. наук. — Саратов, 1996.-16с.

35. Вальвачев 2005. Вальвачев А.Н., Сурков К.А., Сурков Д.А., Четырько Ю.М. Программирование на языке Delphi. Учебное пособие, 2005. URL: http://www.rsdn.ru/7article/Delphi/Delphi700.xml . Дата обращения:2907.2010.

36. Виноградова 2003. Виноградова Н. В. Терминосистема немецкой электронной коммерции: Дис. канд. филол. наук: Курск, 2003. -154с.

37. Гаврилина 1998. Гаврилина И.С. Моделирование и когнитивные основания терминосистемы профилактической токсикологии в современном английском языке: Автореф. дис. канд. филол. наук. М., 1998. - 24с.

38. Гаврилова, Хорошевский 2000. Гаврилова Т.А., Хорошевский В.Ф. Базы знаний интеллектуальных систем — СПб: Питер, 2000. — 384с.

39. Гарскова 2004. Гарскова И.М. Проблемы индексирования и поиска тематических электронных ресурсов // Информационный бюллетень Ассоциации "История и компьютер" 2004, №32. URL: ftad.ru/library/worksftad.pdf. Дата обращения: 27.04.2009.

40. Герд 1988. Герд A.C. Логико-понятийное моделирование терминосистем // Отраслевая терминология и ее структурно-типологическое описание: Межвуз. сб. н. тр. — Воронеж, 1988. — с.114-123.

41. Герд 1986. Герд A.C. Основы научно-технической лексикографии, Л.: Изд-во ЛГУ, 1986. 74с.

42. Глисон 2002. Глисон Г. Введение в дескриптивную лингвистику. М.: Прогресс, 2002. -496с.

43. Головицына 2008. Головицына M.B. Основы САПР. М.: Интернет-университет информационных технологий, 2008. — URL: http://www.intuit.ru/department/hardware/resp/ . Дата обращения: 25.06.2010.

44. Горбунов 2004. Горбунов Ю. И. Тезаурусное моделирование французской грамматической терминологии: Дис. . д-ра филол. наук: Тольятти, 2004.-356с.

45. Горохова 2007. Горохова Е.М. Особенности становления терминосистемы «Экология почвы» в английском и русском языках: Автореф. дис. канд. филол. наук. М., 2007. — 20с.

46. ГОСТ 24.103-84. ГОСТ 24.103-84 Документация на АСУ. АСУ. Общие положения.

47. ГОСТ 7.25-80. ГОСТ 7.24-90. Система стандартов по информации, библиотечному и издательскому делу. Тезаурус информационно-поисковый одноязычный. Правила разработки, структура, состав и форма представления.

48. ГОСТ 7.83. ГОСТ 7.83-2001. Межгосударственный стандарт. Система стандартов по информации, библиотечному и издательскому делу. Электронные издания. Основные виды и выходные сведения.

49. ГОСТ Р 51141-98. ГОСТ Р 51141-98. Государственный стандарт Российской Федерации. Делопроизводство и архивное дело. Термины и определения.

50. ГОСТ Р 52292-2004. ГОСТ Р 52292-2004. Государственный стандарт Российской Федерации. Информационная технология. Электронный обмен информацией. Термины и определения.

51. ГОСТ Р ИСО 9000. ГОСТ Р ИСО 9000-2001. Государственный стандарт Российской Федерации. Системы менеджмента качества. Основные положения и словарь.

52. ГОСТ Р ИСО/МЭК ТО 9294. ГОСТ Р ИСО/МЭК ТО 9294-93. Государственный стандарт Российской Федерации. Информационная технология. Руководство по управлению документированием программного обеспечения.

53. ГОСТ Р ИСО/МЭК 15910. ГОСТ Р ИСО/МЭК 15910-2002. Государственный стандарт Российской Федерации. Процесс создания документации пользователя программного средства.

54. Гречановская 2008. Гречановская А.Г., Маковец Т.А. Индексирование входного потока документов для формирования массивов электронного каталога. URL: http://old.nlb.by/html/publication/Greshanovskaya.html . - Дата обращения: 6.11.2009.

55. Гринев 1993. Гринев C.B. Введение в терминоведение. М., Московский лицей, 1993. 309с.

56. Громова 1999. Громова К. А. Когнитивные аспекты юридического термина (на материале англ. юридической терминологии) // Когнитивно-прагматические особенности лингвистических исследований: Сб. н. тр. Калинингр.ун-та. Калининград, 1999. - с.62-69.

57. Гуреева 2007. Гуреева Е.И. Спортивная терминология в лингвокогнитивном аспекте: Автореф. дис. канд. филол. наук. — Челябинск, 2007.-24с.

58. Даниленко 1987. Даниленко В.П. Терминология современного языка науки // Терминоведение и терминография в индоевропейских языках. -Владивосток, 1987.-е. 119-133.

59. Дейк 1989. Дейк Т.А. ван. Язык. Познание. Коммуникация. М., 1989.-312с.

60. Деркач 1998. Деркач И.В. Семантика и структура терминов в подъязыке вычислительной техники: Автореф. дис. канд. филол. наук. М, 1998.-17с.

61. Дроздова 1989. Дроздова Т.В. Типы и особенности многокомпонентных терминов в современном английском языке: Автореф. дис. канд. филол. наук. -М., 1989. -24с.

62. Заботкина 1991. Заботкина В.И. Картина мира и лексикон: Культурологический аспект // Картина мира: лексикон и текст: Сб. науч. трудов МГЛУ. -Вып.375. М., 1991. - сЛ7-24.

63. Загорулько 2004. Загорулько Ю.А., Кононенко И.С., Сидорова Е.А., Костов Ю.В. Подход к интеллектуализации документооборота//Информационные технологии, 2004. №11, С.2-11.

64. Зубков 2006. Зубков Е.В. Формирование лингвистического обеспечения автоматизированных систем испытаний двигателей // Социально-экономические и технические системы: Исследование, проектирование, оптимизация, №6, 2006.

65. Зубов 2004. Зубов A.B., Зубова И.И. Информационные технологии в лингвистике — М.: Издательский центр «Академия», 2004. — 208с.

66. Ивина 2003. Ивина Л.В. Лингво-когнитивные основы анализа отраслевых терминосистем (на примере англоязычной терминологиивенчурного финансирования): Учебно-методическое пособие — М.: Академический Проект, 2003. 304с.

67. Извольская 2007. Извольская И.В. Особенности формирования англоязычной терминологии социального управления: Автореф. дис. канд. филол. наук. М., 2007. — 25с.

68. Инфимовская 2005. Инфимовская С. Ю. Англо-американская биржевая терминосистема как один из источников создания биржевых интернационализмов: Дис. . канд. филол. наук: М., 2005. 257с.

69. ИСО/МЭК 8613-1. ИСО/МЭК 8613-1:1994. Информационная технология. Текстовые и учрежденческие системы. Архитектура учрежденческих документов и формат обмена. Часть 1. Введение и общие принципы.

70. ИСО 8879. ИСО 8879:1986 Обработка информации. Текстовые и учрежденческие системы. Стандартный обобщенный язык разметки (SGML)

71. Кагаловский 2003. Кагал овский М.Р. Перспективные технологии информационных систем. — М.: ДМК Пресс; М.: Компания АйТи, 2003.-288с.

72. Канн 2009. Канн Д.А., Лебедев И.С., Сухопаров Е.А. Идентификация объектов текста в информационных системах // Программные продукты и системы, № 2, 2009. URL: http://swsys.ru/index.php?page=article&id=2279 . Дата обращения: 11.07.2009.

73. Карпова, Щербакова 2005. Карпова О. М., Щербакова Е. В. PR: проблемы терминографического описания — Иваново: Изд-во ИГУ, 2005. — 183с.

74. Клышинский 2009. Лингвистическое обеспечение (ЛО) САПР. -URL: http://klyshinsky.itas.miem.edu.ru/lingvisticeskoe-obespecenie-lo-sapr.lecture 1 -3.doc . Дата обращения: 17.04.2010.

75. Кобрин 1989. Кобрин Р. Ю. Лингвистическое описание терминологии как база концептуального моделирования в информационных системах: Автореф. дисс. д-ра филол. наук — Л., 1989.

76. Ковязина 2006. Ковязина М.А. Функциональная модель двуязычного Экологического словаря-тезауруса: Автореф. дис. канд. филол. наук. — Тюмень, 2006. — 21с.

77. Комарова 1991. Комарова Р.И. Терминосистема подъязыка эвристики (на материале англ. яз.): Автореф. дис. канд. филол. наук. — М., 1991.- 17с.

78. Крестова 2003. Крестова С. А. Лексикографическое описание терминологической системы "лексикография" : Дис. . канд. филол. наук : 10.02.04 Иваново, 2003.- 300 с.

79. Кувшинова 2007. Кувшинова A.B. Моделирование терминосистемы предметной области «Текстильное дело». — URL:http://www.rusnauka.eom/8. NPE 2007/Philologia/20939.doc.htm . Дата обращения: 12.02.2009.

80. Куликов 2008. Куликов Д. Д. Электронный учебник по дисциплине: "САПР технологических процессов (1 часть)". СПбГУ ИТМО, кафедра технологии приборостроения. — URL: http://de.ifmo.ru/bknetra/page.php?tutindex^4 . Дата обращения: 4.01.2010.

81. Курейчик 2006. Курейчик В.В., Сороколетов П.В. Использование экспертных систем при построении моделей компоновки блоков. URL: http://www.raai.org/resurs/papers/kii-2006/seminar/Kureychik.doc . Дата обращения: 27.08.2008.

82. Лаврова 1996. Лаврова А.Н. Теория стратификации лексического состава научного подъязыка (английский подъязык органической химии): Автореф. дис. доктора филол. наук. М., 1996. - 41с.

83. Ланде 2006. Ланде Д.В. и др. Основы моделирования и оценки информационных ресурсов: Монография. Академия правовых наук Украины. Научно-исследовательский центр правовой информатики. — К.: ООО «Инжиниринг», 2006. — 176с.

84. Лату 2009. Лату М.Н. Комплексная характеристика современной англоязычной военно-исторической терминологии: фреймово-семантический подход. // Вестник Пятигорского государственного лингвистического университета, №1, 2009. — с.120-123.

85. Лебедев 2007. Лебедев A.B. Информационные технологии обработки информации в автоматизированных базах данных // Информационное право, 2007, № 1 — с.26-32.

86. Лейчик 1989. Лейчик В.М. Предмет, методы и структура терминоведения: Автореф. дис. доктора филол. наук. — М., 1989. 47с.

87. Лейчик 1993. Лейчик В.М. Применение системного подхода для анализа терминосистем // Терминоведение. М.: Московский лицей, 1993. — Вып.1. - с. 19-30.

88. Липилина 1998. Липилина Л. А. Когнитивные аспекты семантики метафорических инноваций: Автореф. дис. канд. филол. наук. -М., 1998.-24с.

89. Ломов 2009. Ломов П.А., Шишаев М.Г. Интеграция онтологий с использованием тезауруса для осуществления семантического поиска // Информационные технологии и вычислительные системы, 2009, № 3. -с.49-59.

90. Лунева 1996. Лунева О.В. Лингв о статистическое исследование подъязыка специальности «Цифровые сигнальные процессоры»: Автореф. дис. канд. филол. наук. Иваново, 1996. — 21с.

91. ЛЭС, 1990. Лингвистический энциклопедический словарь / под ред Ярцевой В.Н. М.: Сов.энциклопедия, 1990. - 688с.

92. Майтова 2007. Майтова A.B. Терминосистема предметно-специального языка «Банковское дело» в лингвокогнитивном аспекте (на материале русского и немецкого языков): Автореф. дис. канд. филол. наук. — Саратов, 2008. -23с.

93. Марчук 1976. Марчук Ю.Н. Вычислительная лексикография. — М.: ВЦП, 1976.-183с.

94. Мидоу 1970. Мидоу Ч. «Анализ информационно-поисковых систем». М., МИР, 1970. 368с.

95. Минский 1988. Минский М. Остроумие и логика когнитивного бессознательного. // Новое в зарубежной лингвистике, вып. XXIII: Когнитивные аспекты языка. М., 1988. 318с.

96. URL: http://www.dialog-21.ru/dialog2009/materials/html/49.htm . Дата обращения: 3.05.2010.

97. Морщакова 1997. Морщакова Т.В. Семантические характеристики терминов уголовного закона (на материале рус., нем., англ. яз.): Автореф. дис. канд. филол. наук. -М., 1997. 17с.

98. Москалева 1998. Москалева M. М. Терминосистема авиационной лексики и особенности ее презентации в иностранной аудитории: Автореф. дис. канд. филол. наук: М., 1998. 17с.

99. Найханова, Дамбаева 2004. Найханова Л.В., Дамбаева C.B. Методы и алгоритмы принятия решений в управлении учебным процессом в условиях неопределенности: Монография. — Улан-Удэ: Изд-во ВСГТУ, 2004. 164с.

100. Наместников 2009. Наместников A.M. Интеллектуальные проектные репозитории / А.М.Наместников. — Ульяновск : УлГТУ, 2009. — 110 с.

101. Новикова 2008. Новикова Т. А. Моделирование терминосистемы на основе тезаурусного описания терминов в профессиональной подготовке студентов технического вуза: диссертация . доктора педагогических наук. -Орел, 2008. 631 с.

102. Норенков 2002. Норенков И.П. Основы автоматизированного проектирования: Учеб. для вузов. 2-е изд., перераб. и доп. М.: Изд-во МГТУ им. Н.Э. Баумана, 2002. - 336 с.

103. Норенков 1986. Норенков И.П. Системы автоматизированного проектирования. Кн. 1: Учеб. пособие для втузов. — М.: Высшая школа, 1986.

104. Носкова 2007. Носкова М. В. Моделирование и лексикографическое представление терминосистемы предметной области финансово-кредитных отношений в современном английском языке : Дис. канд. филол. наук: СПб., 2004. 162с.

105. Осипов 2002. Осипов Г.С. От ситуационного управления к прикладной семиотике// Новости искусственного интеллекта. 2002. - №6. -с.3-7.

106. Панасенко 2000. Панасенко Н.И. Когнитивно-ономасиологическое исследование лексики (Опыт сопоставительного анализа названий лекарственных растений): Автореф. дис. доктора филол. наук. -М., 2000.-49с.

107. Пашеку 2006. Пашеку Хавьер Программирование в Borland Delphi 2006 для профессионалов = Delphi for .NET Developer's Guide. — M.: «Вильяме», 2006. 944c.

108. Пиотровский, Бектаев, Пиотровская, 1977. Пиотровский Р.Г., Бектаев К.Б., Пиотровская А.А. Математическая лингвистика. М., 1977. -384 с.

109. Позднышева 2007. Позднышева И.Н. Сопоставительный анализ автомобильных терминосистем в английском, французском и русском языках: Автореф. дис. канд. филол. наук. М., 2007. - 23с.

110. Пономарев 2005. Пономарев В.В. Лингвистическое обеспечение и социолингвистическая специфика проблемы автоиндексационной актуализации информационных систем: Дис. . канд. филол. наук: 10.02.21 Москва, 2005. -255с.

111. Поспелов 1981. Поспелов Д.А. Логико-лингвистические модели в системах управления. — М.: Эпергоатомиздат, 1981.

112. Поспелов 1970. Поспелов Д.А. Системный подход к моделированию мыслительной деятельности // Проблемы методологии системного исследования. М.: Мысль, 1970. — с.333-358.

113. Р 50.1.031. Р 50.1.031-2001 Информационные технологии поддержки жизненного цикла продукции. Терминологический словарь. Часть 2. Применение стандартов серии ГОСТ Р ИСО 10303.

114. Радкевич 2007. Радкевич О.С. Сопоставительный анализ терминологии «курортология» в английском и русском языках: Дис. . канд. филол. наук: М., 2006. - 208с.

115. Рудинская 1997. Рудинская Л.С. Современные тенденции развития гематологической терминологии (на материале англ.яз.): Автореф. дис. канд. филол. наук. М., 1997. - 27с.

116. Русакова 2008. Русакова A.B. Лингвистическая модель двуязычного электронного тексториентированного словаря юридических терминов: Автореф. дис. канд. филол. наук: Тюмень: 1998. -27с.

117. Смирнов 2007. Смирнов Е.Е. Особенности передачи англоязычной терминологии в области электронной бытовой техники: Автореф. дис. канд. филол. наук. М., 2007. - 22с.

118. Соловьев и др. 2006. Соловьев В.Д., Добров Б.В., Иванов В.В., Лукашевич Н.В. Онтологии и тезаурусы: Учебное пособие. Казань, Москва,2006.-157с.

119. Солтон 1978. Солтон Дж. Динамические библиотечно-информационные системы. М.: Мир, 1978.-558с.

120. Сулейманова 2006. Сулейманова А. К. Терминосистема нефтяного дела и ее функционирование в профессиональном дискурсе специалиста: дис. доктора филол. наук: Уфа, 2006. — 459с.

121. Суперанская и др. 1989. Суперанская А.В., Подольская Н.В., Васильева Н.В. Общая терминология. Вопросы теории. — М.: Наука, 1989. — 246с.

122. Табанакова 2008. Табанакова В. Д. Логико-понятийный анализ терминологии и его прагматика // LANGUAGES & LITERATURES, №1, 2008. URL: http://frgf.utmn.ru/mag/l/24 . Дата обращения: 13.05.2010.

123. Тарасов 2005. Тарасов В.Б. Логико-лингвистические модели в искусственном интеллекте: прошлое, настоящее, будущее. — URL:http://posp.raai.org/data/posp2005/Tarasov/tarasov.html . Дата обращения 15.01.2009.

124. Татаринов 1998. Татаринов В.А. Указатель работ, опубликованных отечественными терминологами в XX веке. М.: Моск.лицей, 1998.- 175с.

125. Толикина 1970. Толикина Е.Н. Некоторые лингвистические проблемы изучения термина // Лингвистические проблемы научно-технической терминологии. — М.: Наука, 1970. — с.53-67.

126. Томашевская 1998. Томашевская К.В. Лексические представления языковой личности в современном экономическом дискурсе. — СПб, 1998.- 133с.

127. Трушина 2005. Трушина, Е. В. Терминосистемы криминалистики и криминологии в рамках когнитивного терминоведения (Врусском и французском языках): Дне. канд. филол. наук: Екатеринбург, 2005. 185с.

128. Турыгина 1988. Турыгина JI.A. Моделирование языковых структур средствами вычислительной техники — М.: Высш.шк., 1988. — 176с.

129. Уткина 1988. Уткина Ю.Э. Лексико-семантическое моделирование английской терминосистемы «Очистка природных и сточных вод» и вопросы разработки англо-русского словаря отрасли: Автореф. дис. канд. филол. наук. Л., 1988.

130. Ушкова 2007. Ушкова Н.В. Особенности формирования терминологии «рельеф земной поверхности» в английском и русском языках: Автореф. дис. канд. филол. наук. — М., 2007 — 28с.

131. Федюнина 1998. Федюнина С.М. Англоязычная и русскоязычная лингводидактическая терминология в лингвистических и экстралингвистических аспектах исследования: Автореф. дис. канд. филол. наук. Саратов, 1998 - 19с. v

132. Фролов и др. 1998. Фролов A.B., Фролов Г.В. Решение, породившее новые проблемы // Мир ПК, № 11/1998. URL: http://frolov-lib.ru/programming/articles/unicode/index.html . Дата обращения: 24.12.2008.

133. Фролова 1993. Фролова Н.Г. Метод тезаурусного моделирования как способ упорядочивания научной терминологии. — URL:www.cross-apk.ru/domens/krt/doklad.doc . Дата обращения:2101.2009.

134. Хабирова 1989. Хабирова З.Р. Динамика номинативных процессов в становлении и развитии английской офтальмологической терминологии: Автореф. дис. канд. филол. наук. Л., 1989. - 16с.

135. Черкасова 1990. Черкасова Г.А. Автоматизация построения баз лингвистических знаний диалоговых систем // Материалы III Всесоюзной конференции по созданию Машинного фонда русского языка. М.: Изд-во Моск. ун-та, 1990. с. 41-49.

136. Черняк 2007. Черняк Л. Корпоративный поиск 2.0 // Открытые системы. 2007, №7 - с.26-29.

137. Шенк, Хантер 1987. Шенк Р., Хантер Л. Познать механизмы мышления // Реальность и прогнозы искусственного интеллекта. — М.: Мир, 1987. — с.15-26.

138. Шрейдер 1972. Шрейдер Ю.А. Информация в структурах с отношениями // Исследования по математической лингвистике, математической логике и информационным языкам. — М.: Наука, 1972. — 298с.

139. Ярушкина 2004. Ярушкина Н.Г. Основы теории нечетких и гибридных систем. — М.: Финансы и статистика, 2004. — 320с.

140. Arzamastseva 2007. Arzamastseva I. Statistical Research of The German "Fuzzy-Logic" Term System Using The Program "Fuzzy-Base" // Interactive Systems and Technologies: The Problems of Human-Computer Interaction. Ulyanovsk: U1STU, 2007. - pp. 224-226.

141. Arzamastseva 2009. Arzamastseva I., Evseeva O. Statistical Research of German Texts about Fuzzy-Logic on the Basis of Frame Model of the

142. Term System // Interactive Systems and Technologies: The Problems of HumanComputer Interaction. Volume III. — Collection of scientific papers. — Ulyanovsk: U1STU, 2009. pp. 337-339.

143. Best 2006. Karl-Heinz Best: Quantitative Linguistik. Eine Annäherung. 3., stark Überarb. u. ergänzte Aufl. Göttingen: Peust & Gutschmidt, 2006. - URL: www.gwdg.de/~kbest/einfiieh.htm . Дата обращения: 18.09.2008.

144. Blank 1998. Blank, Ingeborg. Computerlinguistische Analyse mehrsprachiger Fachtexte. Universität München, 1998. - 176s.

145. Burkhard, 2004. Burkhart, M.: Thesaurus. In: Grundlagen der praktischen Information und Dokumentation (Bd. 1). Kuhlen, R.; Seeger, Th., Strauch, D. (Hrsg.). München: K.G.Saur 2004, s. 141-154.

146. Burkert 1996. Burkert, Gerrit. Repräsentation von lexikalischsemantischem Wissen in einem System zur Verarbeitung natürlicher Sprache. — Sankt-Augustin: Infix, 1996. 308s.

147. Eap 2003. Eap, Müslim. Maschinelle Übersetzung auf dem Prüfstand: Die Evaluierung von Personal Translator 2002 Office Plus Englisch. -Lübeck: Schmidt-Römhield Verlag, 2003. 300s.

148. Gerzimisch-Arbogast 1996. Gerzimisch-Arbogast, Heidrun. Termini im Kontext: Verfahren zur Erschließung und Übersetzung der textspezifischen Bedeutung von fachlichen Ausdrücken. — Tübingen: Günter Narr Verlag, 1996. — 340s.

149. Guenthner, Maier 1996. Guenthner F., Maier P. Das GISLEX-Wörterbuchsystem // Lexikon und Text. Wiederverwendbare Methoden und Ressourcen zur linguistischen Erschließung des Deutschen — Max Niemeyer Verlag, Tübingen, 1996. s.69-81.

150. Haller 1999. Haller, Johann. Maschinelle Übersetzung // Modelle der Translation: Grundlagen für Methodik, Bewertung, Computermodellierung, Band 1. Frankfurt am Main; Bern; New York; Paris: Peter Lang Verlag, 1999. - s. 121135.

151. Hauenschild, Schubert 2004. Hauenschild, Christa, Schubert, Klaus. Algorithmus und Methode // Neue Perspektiven in der Übersetzungs- und Dolmetschwissenschaft. — Bochum: AkS Verlag, Band 35, 2004. s.333-346.

152. Hauser 2007. Hauser, Stefan. Terminologiearbeit im Bereich Wissensorganisation. Eisenstadt: Hochschule Eisenstadt Verlag, 2007 - 73s. URL: http ://eprints.rclis.org/l 1952/1 /АС06412623 .pdf . Дата обращения: 20.10.2009.

153. Hundt 1995. Hundt, Markus. Modellbildung in der Wirtschaftssprache: zur Geschichte der Institutionen- und Theoriefachsprachen der Wirtschaft. — Tübingen: Niemeyer, 1995. 316s.

154. Ingenerf 1998. Ingenerf, Josef. Benutzeranpasßbare semantische Sprachanalyse und Begriffsrepräsentation für die medizinische Dokumentation. -Sankt Augustin: Infix, 1993. 346s.

155. ISO 704:2000. Terminology Work Principles and Methods. Geneva:1.O.

156. Jantzer 1992. Jantzer, Volker. Konzeptuelles Design einer mehrsprachigen lexikalischen Datenbank für die maschinelle Übersetzung. -Mannheim: Berufsakademie Verlag, 1992. 119s.

157. Luckhardt 2008. Luckhardt, Heinz-Dirk. Automatische und intellektuelle Indexierung. URL: http://is.uni-sb.de/studium/handbuch/exkurs.ind.php . Дата обращения: 15.5.2009

158. Mayer 1998. Mayer F. Eintragsmodelle für terminologische Datenbanken Gunter Narr Verlag, Tübingen, 1998. — 264s.

159. Müske 1992. Müske, Eberhard. Diskurssemiotik: zur funktionellen Integration des Frame-Konzepts in ein dynamisches Modell literarischkünstlerischer Texte. Stuttgart: Hans-Dieter Heinz Akademischer Verlag, 1992. -290s.

160. Gruyter 2005. Quantitative Linguistik: ein internationals Handbuch / Walter de Gruyter, Berlin, 2005. s.12-15.

161. Reinke 2004. Reinke, Uwe. Translation Memories: System -Konzepte — Linguistische Optimierung. Frankfurt am Main; Bern; New York; Paris: Peter Lang Verlag, 2004. - 488s.

162. Reuther 2002. Reuther, Ursula. Linguistisch modelliertes Wissen für die technische Dokumentation // Doculine, 2002. URL: http://www.doculine.com/news/2002/0602/sprachtechnologie.shtml . Дата обращения: 22.12.2009.

163. Rieger 1996. Rieger, Burghard B. Fuzzy Modellierung // Lexikon und Text: wiederverwendbare Methoden und Ressourcen zur linguistischen Erschließung des Deutschen. — Tübingen: Max Niemeyer Verlag, 1996. — s.155-169.

164. Rieger 1989. Rieger, Burghard B. Unscharfe Semantik: die empirische Analyse, quantitative Beschreibung, formale Repräsentation und prozedurale Modellierung vager Wortbedeutungen in Texten. — Frankfurt am Main; Bern; New York; Paris: Lang, 1989. 346s.

165. Roelcke 2005. Roelcke, Thorsten. Fachsprachen. berlin: Erich Schmidt Verlag & Co., 2005. - 254s.

166. Schank, Abelson 1977. Schank R.C., Abelson R.C. Scripts, Plans, Goals and Understanding: An inquiry into human knowledge structures. -Hillsdale (NJ), 1977. 248p.

167. Schmid, Ungerer 1996. Schmid, Friedrich, Ungerer, Jans-Jorg. An introduction to cognitive linguistics, London-New York: Longman 1996.

168. Schubert 1999. Schubert, Klaus. Zur Automatisierbarkeit des Übersetzens // Modelle der Translation: Grundlagen für Methodik, Computermodellierung. — Frankfurt am Main; Bern; New York; Paris: Lang,, 1999. s.423-433.

169. Silberhorn, 2004. Silberhorn, Horst. Modellierung paralleler Dokumentstrukturen: Verwaltung, Bearbeitung anhand zweier praxisrelevanter Anwendungen. Berlin: Logos Verlag, 2004. - 328s.

170. Starke, 1975. Starke, Helga. Die Beziehung zwischen Struktur des Terminus und semantischem Feld // Fachsprache und Sprachstatistik / Beiträge zur angewandten Sprachwissenschaft. Berlin: AkademießVerlag, 1975 — s. 175-189.

171. Steiner 2004. Steiner, Petra. Wortarten und Korpus. Automatische Wortartenklassifikation durch distributionelle und quantitative Verfahren. -Aachen: Shaker Verlag, 2004.

172. Talmy 1995. Talmy L. The Cognitive Culture System // Monist -1995. -№ 78. -pp.80-114.

173. Traas 1988. Traas, Claudia. Die semantische Beschreibung eines Terminussystem dargestellt an der Raumfahrtterminologie: Diss. - Dresden: Technische Universität Verlag, 1988. - 162s.

174. Twents 1997. Twents, Anja. Terminologieerkennung in integrierten Übersetzungssystemen am Beispiel des Französischen // Saarbrücker Studien zu Sprachverarbeitung und Übersetzen, Band 12. Universität des Saarlandes, Fachrichtung 8.6, 1997. - 154s.

175. Vossen 2009. Vossen Р., Fellbaum C. Universals and Idiosyncracies in Multilingual WordNets // Multilingual FrameNets in Computational Lexicography, Methods and Applications. Berlin: Ed. H.C. Boas, Mouton de Gruyter, 2009. -p. 319-346.

176. Wendt 1997. Wendt, Susanne. Terminus — Thesaurus Text: Theorie und Praxis von Fachbegriffsystemen und ihrer Repräsentation in Fachtexten. — Tübingen: Narr, 1997. - 196s.

177. Zimmermann 1998. Zimmermann, H.H. Automatische Indexierung und elektronische Thesauri. URL: http://www.uni-duesseldorf.de/ulb/milzimm.htm . Дата обращения: 7.05.2009.

178. СПИСОК ИССЛЕДОВАННОЙ ЛИТЕРАТУРЫ

179. Abstandsregelung von Fahrzeugen mit Fuzzy Control // P.Protzel, R. Holve: Abstandsregelung von Fahrzeugen mit Fuzzy Control J. Bernasch, K. Naab BMW AG München, Abt., München, 1993.

180. Fuzzy Logic Altrock - Ol // Altrock, Constantin: Fuzzy Logic, Bd I., Technologie/ von Constantin v. Altrock. - München, Wien, Oldenbourg: R. Oldenbourg Verlag GmbH, München - 1993. - 250s.

181. Fuzzy Logic Zimmermann // Altrock, Constantin, Zimmermann HansJürgen: Fuzzy logic, Bd. II., Anwendungen / von Hans-Jürgen Zimmermann und Constantin v. Altrock. — München, Wien, Oldenbourg: R. Oldenbourg Verlag GmbH, München - 1994. - 316s.

182. Fuzzymengen . — URL: http://www.g-heinrichs.de/fuzzy/buch/kapitel2.pdf. Дата обращения: 17.06.2008.

183. OCR-Text . URL: http ://www.wipo.int/pctdb/en/wo.jsp?IA=W019950003 55&DISPLAY=CLAIMS - Дата обращения: 15.05.2008.

184. Grundlagen der Fuzzy-Logik Schmid // Grundlagen der Fuzzy-Logik . -URL:http://www.atp.ruhr-uni-bochum.de/mitarbeiter/cs/FuzzNN/FuzzNN.html Дата обращения: 3.05.2008.

185. Fuzzy-Logik und Fuzzy-Control Jaanineh, Maijohann // Jaanineh, Georg, Markus Maijohann: Fuzzy-Logik und Fuzzy-Control. - 1. Aufl. — Würzburg: Vogel, 1996. - 360s.

186. Fuzzy Logic basierter Algorithmus — Exner // Exner Thomas Eckart: Ermittlung der Konfiguration von Enzym-Inhibitor-Komplexen. Darmstadt, 1996. - URL:http://www.tcd.uni-konstanz.de/staff/exner/diplom/fuzzy.html . Дата обращения: 22.11.2006.

187. Semesterarbeit . — URL: http://www.idat.at/Automation/fuzzy basics.htm . Дата обращения: 15.11.2006.

188. Petry Nikolaus: Fuzzy-Logik//JurPC Web-Dok. 131/1998, Abs. 1 -49 . URL: http://www.jur-pc.de/aufsatz/19980131.htm . Дата обращения: 22.05.2008.

189. Petry Nikolaus: Fuzzy-Logik und neuronale Netze // JurPC Web-Dok. 187/1999, Abs. 1 54 . - URL: http://www.jurpc.de/aufsatz/19990187.htm . Дата обращения: 22.05.20 08.

190. Grundlagen der Fuzzy-Logik . — URL: http://classic.unister.de/Unister/wissen/skripte.html. Дата обращения:2311.2007.

191. Marczinzik Kay: Grundlagen Petri-Netze . URL: http ://kik. informatik. fhdortmund.de/Diplomarbeiten/DA%20Marczinzik/vornach.html . Дата обращения:1504.2008.

192. Marczinzik Kay: Konfusion . — URL: http://kik.informatik.fh-dortmund.de/DipIomarbeiten/DA%20Marczinzik/danach.html . Дата обращения: 15.04.2008.

193. Jörg Gebhardt und Constantin von Altrock: Erfolgreiche Fuzzy Logic Anwendungen in der industriellen Automatisierung . — URL: http://www.fuzzytech.com/de/daplc.html . Дата обращения: 13.04.2008.

194. Linguistische Regler // Deichelmann Hermann: Linguistische Regler. Wissensverarbeitende Regler. Fuzzy Control. Fachhochschule Darmstadt, 2000. -28s.

195. Fuzzy-Logik // Reif Gerald: Fuzzy-Logik . — URL: http://www.iiem.tugraz.at/greifnode9.html. Дата обращения: 13.04.2008.

196. Neuronale Fuzzy-System // Reif Gerald: Neuronale Fuzzy-System . -URL: http://www.iicm.tugraz.at/Teaching/theses/2000/idb9e/greifnode 11 .html . Дата обращения: 13.04.2008.

197. Neuronale Netze // Reif Gerald: Neuronale Netze . URL: http://www.iicm.edu/greifnodelO.html. Дата обращения: 16.07.2008.

198. Fuzzy Systeme // Reif Gerald: Neuronale Fuzzy Systeme . URL: http://www.iicm.edu/greifnodell.html. Дата обращения: 16.07.2008.

199. Dokumentation der objektorientierten Umsetzung . URL: http://www.hs-esslingen.de/static/326/Semesterarbeit35.html. Дата обращения: 16.07.2008.

200. Frames // Reif Gerald: Frames . URL: http://www.iicm.edU/greif/node5.html#SECTION02240000000000000000 .Дата обращения: 16.07.2008.

201. Einfuhrung in die Fuzzy-Technologie // Iwe H.: Einführung in die Fuzzy--Technologie . URL: http://www.htw-dresden.de/~iwe/lvfuzzy/FuzzySkript.pdf. Дата обращения: 16.07.2008.

202. Verknüpfungen von Fuzzy-Relationen // Iwe FI.: Verknüpfungen von Fuzzy-Relationen . URL: http://www.htwdresden.de/~iwe/lvfiizzy/FuzzySkript.pdf. Дата обращения: 16.07.2008.

203. Grundlagen, Einführung in die Fuzzy-Logic // Ruenagel G. Grundlagen, Einfuhrung in die Fuzzy-Logic . — URL:http://www.ruenagel.com/Vertrieb/Dokus/fuzzy-grll.html. Дата обращения: 17.07.2008.

204. Fuzzyfizierung // Ruenagel G. Fuzzyfizierung . URL: http://www.ruenagel.com/Vertrieb/Dokus/fuzzy-sysl.htm. Дата обращения: 17.07.2008.

205. Prinzipien Neuronaler Netze // Ruenagel G. Prinzipien Neuronaler Netze . -URL: http://www.ruenagel.com/Vertrieb/Dokus/neurol.htm . Дата обращения: 17.07.2008.

206. Fuzzy-Shell fur Windows // Deichelmann H. Tilli T: Fuzzy-Shell fur Windows: Bedien-Anleitung des Entwicklungs-Systems. — Fachhochschule Darmstadt, 2001.- 15s.

207. Linguistische Regelung // Deichelmann H. Linguistische Regelung. Wissensverarbeitende Regelung. Fuzzy Control. Fachhochschule Darmstadt, 2001.-54s.

208. Datenabfrage mit Fuzzy-Logik // Datenabfrage mit Unscharfe in Information Retrievalsystemen . — URL: http://www.ib.hu-berlin.de/~wumsta/ubach/kap6l.htm . Дата обращения: 22.01.2009.

209. Grundlagen der Fuzzy-Logik // Kempf Björn. Grundlagen der Fuzzy-Logik. Technische Universität Clausthal, 2001. — 14s.

210. Anwendung von fuzzy regelbasierter Modellierung // Holtz Georg: Anwendung von fuzzy regelbasierter Modellierung auf dynamische Systeme . — URL: http://www.usf.uniosnabrueck.de/~matthies/Hauptseminar2001/GeorgHoltz.pdf. Дата обращения: 17.07.2008.

211. Grundlagen der Fuzzy-Logik // Kempf Björn: Grundlagen der Fuzzy-Logik . URL: http://www2.in.tuclausthal.de/~reuter/ausarbeitung/BjoernKempf-Fuzzy-Logik.pdf. Дата обращения: 22.01.2009.

212. Schnelle Takagi-Sugeno Fuzzy Modellierung // Männle Manfred: Schnelle Takagi-Sugeno Fuzzy Modellierung . URL: http://digbib.ubka.uni-karlsruhe.de/volltexte/4622000 . Дата обращения: 22.01.2009.

213. Fuzzy 1 // Bratz E.: Fuzzy-Logik, wie funktioniert das? . URL: http://thor.tech.chemie.tu-muenchen.de/~bratz/fuzgerm/fuzzy.html. Дата обращения: 17.07.2008.

214. Bratz // Bratz E.: Vorwort des Verfassers . URL: http://www.emst-bratz.de/fiizzy/fuzzy.html. Дата обращения: 17.07.2008.

215. Fuzzy-LogikWikipedia . URL: http://de.wikipedia.org/wiki/Fuzzy-Logik . Дата обращения: 21.07.2008.

216. Grundlagen von Fuzzy Logic // Matheis Alexander, Gottlieb Stefan: Grundlagen von Fuzzy Logic . URL:www.kybs.de/daver/download.php?fileno=60 . Дата обращения: 11.01.2009.

217. Fuzzy-Logik . URL: http://de.wikipedia.org/wiki/FuzzyLogik . Дата обращения: 18.07.2008.

218. Entscheiden mit Fuzzy-Logik // Guttenberger Siegfried: Entscheiden mit Fuzzy-Logik . URL: http://fuzzyset.de/index.htm . Дата обращения: 18.07.2008.

219. Dokumentation der objektorientierten Umsetzung . URL: http://wirtschaft.fh-trier.de/ri/lit.htm . Дата обращения: 18.07.2008.

220. Studienarbeit // Entwicklung eines auf Fuzzy Logik basierenden Entscheidungssystems für das RoboLog Team . URL: http://www.uni-koblenz-landau.de/koblenz/fb4/publications/AnnualReports/jb05.pdf. Дата обращения: 22.01.2009.

221. Studienarbeit2 // 3.4 Verwaltung von Objekten . URL: www.uni-koblenz.de/~fruit/ftp/teaching/gru04-studienarbeit.pdf. Дата обращения: 22.01.2009.

222. Regelbasierte Systeme Sauer // Neuronale Netze und Fuzzy Control-Systeme - URL: http://fbim.fh-regensburg.de/~sai39122/vhb/NN-Script/script/gen/k030101 .html#linkl 88 . Дата обращения: 18.07.2008.

223. Regelungsysteme Sauer // Neuronale Netze und Fuzzy Control-Systeme - URL: http://fbim.fh-regensburg.de/~saj39123/vhb/NN-Script/script/gen/k03020303.html. Дата обращения: 18.07.2008.

224. Einschichtige Netze — Bittel. URL: www-home.fh-konstanz.de/~bittel/nnfl/NeuroNetze2.pdf. Дата обращения: 22.01.2009.

225. Neuronale Netze Bittel. - URL: www-home.fh-konstanz.de/~bittel/nnfl/nnfl.htm . Дата обращения: 22.01.2009.

226. Mehrschichtige Netze Bittel. - URL: www-home.fh-konstanz.de/~bittel/nnfl/NeuroNetze4.pdf. Дата обращения: 22.01.2009.

227. Fuzzy Logic — Tom Nolte . — URL: http://www.philognosie.net/index.php/course/courseview/42/. Дата обращения: 21.07.2008.

228. Fuzzy-Logik — Bank // Bank Mattias: Fuzzy-Logik . URL: http://www.mathias-bank.de/2006/02/06/llizzy-logik/ . Дата обращения: 21.07.2008.

229. Fuzzy Logic Wissmeier // Vorteile der Fuzzy Logic insbesondere mit Bezug auf Regelungs/Steuerungssysteme . - URL:http://www.astrail.de/software-team/fuzzylogic/home.htm . Дата обращения: 21.07.2008.

230. Algebraische Strukturen für Fuzzy Logik — Gottwald // Gottwald Siegfried: Algebraische Strukturen für Fuzzy Logik . — URL: www.uni-leipzig.de/~logik/gottwald/Q-Strukt.pdf. Дата обращения: 22.01.2009.

231. Problembeschreibung . URL: http://fbim.fh-regensburg.de/~saj39122/gheinz/Index.html. Дата обращения: 21.07.2008.

232. Klassische Mengen Fuzzy-Mengen — Lippe // Lippe M.: Einfuhrung in Fuzzy Systeme. Klassische Mengen - Fuzzy Mengen . - URL: http:// cs.uni-muenster.de/Professoren/Lippe/lehre/skripte/wwwFuzzyScript/fseinl.html. Дата обращения: 22.01.2009.

233. Operationen auf Fuzzy-Mengen Lippe // Lippe M.:Einfiihrung in Fuzzy Systeme. Operationen auf Fuzzy-Mengen . - URL: http:// cs.uni-muenster.de/Professoren/Lippe/lehre/skripte/wwwFuzzyScript/fsop.html . Дата обращения: 22.01.2009.

234. Der Fuzzy-Controller Lippe // Lippe M. Einführung in Fuzzy Systeme. Der Fuzzy-Controller . — URL: http:// cs.unimuenster.de/Professoren/Lippe/forschung/. Дата обращения: 21.07.2008.

235. Fuzzy-Control Ament - Uni Ilmenau . - URL: http://www.tu-ilmenau.de/fakia/fileadmin/template/startIA/sanalyse/Lehre/FCII8/Skript-Fuzzy-Control-SS2008-l.pdf. Дата обращения: 21.07.2008.

236. Unser Selbstverstaendnis . URL: http://www.fazi.de/index.php7vision29de . Дата обращения: 21.07.2008.

237. Vorlesung Fuzzy Control — Ament Uni Ilmenau - URL: http://www.tuilmenau.de/fakia/fileadmin/template/startIA/sanalyse/Lehre/FCII8/Skript-Fuzzy-Control-SS2008-l.pdf. Дата обращения: 21.07.2008.

238. Fuzzy-Logic und HC 12 URL: www.m-maric.de/68hcl2/Fuzzy HC12.pdf. Дата обращения: 23.11.2008.

239. Motivation . URL: www.uni-koblenz.de/~fruit/ftp/teaching/gru04-proposal.pdf. Дата обращения: 21.07.2008.

240. Fuzzy-Systeme URL: http://fbim.fh-regensburg.de/~sai39122/vhb/NN-Script/script/gen/кОЗ.html. Дата обращения: 21.07.2008.

241. Anwendungen der Fuzzy Logic — URL: www.gerhardmueller.de/docs/FuzzvLogic/node7.html . Дата обращения: 23.11.2008.

242. Wir regeln das DE URL: http ://www. westfalia-separator.com/downloads/pdf79997-l 138-000.pdf. Дата обращения: 21.07.2008.

243. Fuzzy Systeme GIS und Methoden der kbnstlichen Intelligenz (KI) http://www.giub.uni-bonn.de/gistutor/theorie/grundlag/ki exper/welcome.htm Дата обращения: 23.11.2008.

244. Fuzzy Logik URL: http://www.iicm.tugraz.at/Teaching/theses/2000/ idb9e /greii7node9.html . Дата обращения: 23.11.2008.

245. Anwendung der Fuzzy-Logic in der Sozialpsychologie — URL: http://old.hki.uni-koeln.de/teach/ss04/HS/tag6/hoffmann.pdf. Дата обращения: 23.11.2008.

246. Anwendung von Fuzzy Logic auf Zeitreihen . URL: http://www.usf.uos.de/~matthies/Hauptseminar2001/ThorstenBojer.pdf . Дата обращения: 23.11.2008.

247. Aus Prinzip unpräzise Textarchiv Berliner Zeitung Archiv . URL: www.berlinonline.de/berliner-zeitung/archiv/.bin/dump.fcgi/2005/0510/ wissenschaft/0172/index.html. Дата обращения: 23.11.2008.

248. Begriffserklärung Fuzzy-Logik . URL: http://homepagehilfen.de/suche/BegriffserklärungFuzzy-Logik Дата обращения: 3.12.2008.

249. Computational Intelligence (CI) . URL: http ://www. nt. fh-koeln.de/ti/module/CI.pdf. Дата обращения: 3.12.2008.

250. Computergestützte Strukturbestimmung biochemischer Komplexe durch einen Fuzzy Logic-basierten Algorithmus tuprints . URL: http://tuprints.ulb.tu-darmstadt.de/49/ Дата обращения: 3.12.2008.

251. Der Brennende Busch Klaus Peter Knoll. Briefe aus der japanischen Provinz . URL: http://literaturwelt.de/brennender-busch/essays/jbrief7.html . Дата обращения: 3.12.2008.

252. Deutsches Ärzteblatt Archiv Ernährungsberatung mit Fuzzy Logic (02.10.1998) . URL: http://www.aerzteblatt.de/v4/archiv/artikel.asp7id-13503 . Дата обращения: 3.12.2008.

253. Die Fuzzy . URL: http://www.icara.de/content/fuzzylog.htm . Дата обращения: 3.12.2008.

254. Diplomarbeit.de . URL: http://www.diplomarbeit.de/website/shop/detailansicht.php7PHPSESSID-14927c8 94b6cbb7b2fl 072fd9a526cbd&diplID=716&kategorie=3 5001 &basketflag= 1 Дата обращения: 5.12.2008.

255. DVA Seminar Fuzzy Logic . URL: ftp://ftp.fh-augsburg.de/pub/fha/informatik/semester/skripte/fuzzy/fuzzv6.pdf . Дата обращения: 5.12.2008.

256. Ein hierarchisches Fuzzy-Logic-Konzept zur Prozeßphasenerkennung und -regelung für komplexe Batchprozesse . URL: http://www.iitb.fhg.de/servlet/is/1696/Kurzfassung frv kn.pdf . Дата обращения: 5.12.2008.

257. Einflexl27-.45exl275uhrung in die Fuzzy Logik . URL: www.christianherta.de/lehre/fuzzyLogikI.pdf. Дата обращения: 5.12.2008.

258. Einfuhrung in die Fuzzy Logik . URL: http://homepage.univie.ac.at/wolfgang.kainz/Lehrveranstaltungen/Seminar/2007% 20SS/Woerther Slides.pdf. Дата обращения: 6.12.2008.

259. Einführung in Fuzzy-Systeme Inhalt . URL: http://cs.uni-muenster.de/Professoren/Lippe/lehre/skripte/wwwFuzzyScript/fseinleitung.html . Дата обращения: 5.12.2008.

260. Einsatz neuer Technologien beim WIG-AC und MIG-Schweißen, insbesondere Fuzzy-Logik, Lichtbogenstabilität, Zündverhalten . URL: http://www.mss-schweisstechnik.de/fach/d neuete.pdf . Дата обращения: 5.12.2008.

261. Einsatzmöglichkeiten von Entscheidungssystemen auf Basis von Fuzzy-Logik zur Steuerung hydraulischer Anlagenkomponenten . URL: http://www.fuzzvtech.eom/de/d а ksb.html. Дата обращения: 6.12.2008.

262. Erdnahe Asteroiden und Fuzzy Logic Astrodicticum Simplex ScienceBlogs.de Wissenschaft, Kultur, Politik . URL: http://www.scienceblogs.de/astrodicticum-simplex/2008/08/erdnahe-asteroiden-und-fuzzy-logic.php . Дата обращения: 6.12.2008.

263. FB13 Chaosforschung Seminararbeit Fuzzy Eine Einführung . URL: http://www.eberl.net/chaos/Sem/Peters/D index.html . Дата обращения: 6.12.2008.

264. FL für gehonte Zylinderlaufflächen für Verbrennungsmotoren . URL: http://www.fuzzytech.eom/de/d а robo.html . Дата обращения: 6.12.2008.

265. FTE Info 24 Fuzzy-Logik im europäischen Test . URL: http://ec.europa.eu/research/rtdinfo/de/24/02.html . Дата обращения: 6.12.2008.

266. Fuzzy . URL: http://www.uni-bielefeld.de/ZIF/FG/1996Multiscale/fuzzv.html . Дата обращения: 6.12.2008.

267. Fuzzy Logic www.kahlhilden.de/download/38877101/6.4Fuzzv+Logic.pdf

268. Fuzzy Logic . URL: http ://transfer.tr.fhhannover.de/persori/becher/ed-vh.ist/ki/fuzzy.htm . Дата обращения: 7.12.2008.

269. Fuzzy Logic44 URL: www.staff.uni-mainz.de/bruse/07Q 8.VIAS/FuzzvLogic.pdf. Дата обращения: 12.01.2009.

270. Fuzzy Logic3333333333 . URL: http://stuettler.fortunecitv.coin/spatechnology/FUZZYl.DOC . Дата обращения: 12.01.2009.

271. FUZZY LOGIC Aufbruchstimmung Wissenschaft - FOCUS Online . URL: http://www.focus.de/wissen/wissenschaft/fuzzy-logic-aufbruchstimmungaid 142041 .html . Дата обращения: 12.01.2009.

272. Fuzzy Logic Fuzzy Logik . URL: http://mathematica.luclibuiTda.ch/fuzzy-logic-de2.html . Дата обращения: 12.01.2009.

273. FUZZY LOGIC Information durch unsicheres Wissen. URL: http://www.geologic.at/download/fuzzv startdt.pdf . Дата обращения: 12.01.2009.

274. Fuzzy Logic — MariaTheresia . URL: http://wiki.atrox.at/index.php/Fuzzy Logic . Дата обращения: 12.01.2009.

275. Fuzzy Logik Die unscharfe Logik oder die Logik der Realität . URL: http://nanotechnologie-kuenstHche-întelHgenz.suitel01 .de/aiticle.cfm/fuzzv logik . Дата обращения: 12.01.2009.

276. Fuzzy Methoden . URL: http://www.is.informatik.uni-kiel.de/~asa/fiizzy.html . Дата обращения: 12.01.2009.

277. FuzzyDesigner bietet ein neues Maß an Funktionalität from Rockwell Automation Schweiz . URL: http://www.rockwellautomation.ch/applications/gs/emea/gsch.nsf/pages/update 20 07-11 11 . Дата обращения: 12.01.2009.

278. Fuzzy Logic . URL: http://www.astrail.de/software-team/fuzzylogic/home.htm . Дата обращения: 12.01.2009.

279. Fuzzy-Logic (Referat, Hausarbeit, Hausaufgabe) . URL: http://www.referate.de/Fuzzy Logic rd-106687.htm . Дата обращения: 12.01.2009.

280. Fuzzy-Logic with Förth . URL: http://www.robo-forth.de/fuzzy.htm . Дата обращения: 12.01.2009.

281. Fuzzy-Logik . URL: http://www.mathias-bank.de/wp-content/uploads/2006/02/fuzzy.pdf. Дата обращения: 12.01.2009.

282. Fuzzy-Logik 1 . URL: http://pcnews.at/ pdf/n440089.pdf . Дата обращения: 12.01.2009.

283. Fuzzy-Logik Viele Informationen über Fuzzy-Logik an omega . URL: www.derstandard.at/?id=2115548&sap=2& pid:=3049019 . Дата обращения: 12.01.2009.

284. Fuzzy-Logik (unscharfe Logik) . URL: http://www.brain4free.org/texte/FuzzyLogik.pdf. Дата обращения: 12.01.2009.

285. FUZZY-LOGIK-TECHNOLOGIE . URL: http://www.ai-data-svstems.de/attachments/File/Fuzzv-Logik-Technologie%20(PDF)%20270708.pdf . Дата обращения: 12.01.2009.

286. Fuzzy-Regelung für Khepera . URL: http://static.sws.bfh.ch/diplom/t36/t3608/zsfsg.html . Дата обращения: 12.01.2009.

287. GEN-AU Genomforschung in Österreich . URL: http://www.gen-au.at/artikel.isp?id=546&tvpe=news&lang=de . Дата обращения: 12.01.2009.

288. GEN-AU Genomforschung in Österreichl . URL: http://www.gen-au.at/artikel.isp?id=543&type=ncws&lang=dc . Дата обращения: 12.01.2009.

289. Getriebeautomatik mit Fuzzy-Logic passt sich dem Fahrer ideal an . URL: http://www.uni-protokolle.de/nachrichten/id/17937/ . Дата обращения: 12.01.2009.

290. Grundlagen . URL: http://www.tcd.uni-konstanz.de/staff/exner/diplom/fuzzy.html . Дата обращения: 12.01.2009.

291. Grundlagen der Fuzzy-Logic . URL: http://reinarz.org/dirk/fuzzykugel/fuzzy.html. Дата обращения: 13.01.2009.

292. Grundlagen von Fuzzy Logic . URL: http://www.kybs.de/daver/download.php7fileno-60 . Дата обращения: 13.01.2009.

293. HD Fuzzy Decision Table . URL: http://www.helmut-dressler.de/HD F-ETAB.html . Дата обращения: 13.01.2009.

294. Fuzzy Logic erobert das Internet . URL: http://www.heise.de/newsticker/Fuzzy-Logic-erobert-das-Internet--/meldung/59278 . Дата обращения: 13.01.2009.

295. Hochschule Aschaffenburg Studieren mit Zukunft Labor für Mustererkennung CI . URL: http://www.fh-aschaffenburg.de/index.php7id-1262 . Дата обращения: 13.01.2009.

296. Homepage von Daniel Schwamm — Texte — Fuzzy Logic und neuronale Netze . URL: http://www.henrys.de/daniel/index.php7cmd-texte/FuzzyLogicUndNeuronaleNetz werke.htm . Дата обращения: 13.01.2009.

297. In Our Hands extra Rule hilft beim Retten eines historischen Schoners . URL: http://itt.eisenman.bizflOHextra/rel2Q/deutsch/text-article6.html . Дата обращения: 13.01.2009.

298. INFORM GmbH Optimierte Lösungen trotz ungenauer Vorgaben — Fuzzy-Logic . URL: http://www.inform-ac.de/fuzzy.htm . Дата обращения: 13.01.2009.

299. Institut für Meteorologie Ozonprognose mit TRIP-Daten und Fuzzy-Logik . URL: http://www.geo.fuberlin.de/met/ag/trumi7Forschungsproiekte/pr2/mdex.html . Дата обращения: 13.01.2009.

300. Integration of Optimization Algorithms With Sensitivity Analysis, With Application to Volcanic Regions — tuprints . URL: http://tuprints.ulb,tu-darmstadt.de/581/. Дата обращения: 13.01.2009.

301. Intelligente Bestimmung des Verkehrszustandes . URL: http://www.arsenal.ac.at/downloads/CS/IT-SYS.pdf . Дата обращения: 13.01.2009.

302. Kennwort 1.1 Antragsteller . URL: http ://extranet.htw-saarland.de/intranet/foko/Termine/Antraege/FuE2009/transfer/Gierend BTOP2 009.pdf. Дата обращения: 13.01.2009.

303. KOBRA DSpace an der Uni Kassel . URL: https://kobra.bibliothek.uni-kassel.de/handle/urn:nbn:de:hebis:34-2008050821402

304. Дата обращения: 13.01.2009.

305. Köhler, Stefan Daniel Kapitel 3 . URL: http://edoc.hu-berlin.de/dissertationen/koehler-stefan-daniel-2002-10-22/HTML/koehler-ch3.html . Дата обращения: 13.01.2009.

306. Kurs Logisch Denken Einfuhrungskurs in die Fuzzy-Logik . URL: http://www.philognosie.net/index.php/course/courseview/42/ . Дата обращения: 13.01.2009.

307. Kurs Logisch Denken Einfuhrungskurs in die Fuzzy-Logik Die Idee von der Unschärfe . URL: http://www.philognosie.net/index.php/course/lessonview/675/ . Дата обращения: 13.01.2009.

308. LOGIC 92 . URL : http://www.armin-p-barth.ch/pdf/2-3-5.pdf . Дата обращения: 13.01.2009.

309. Logik der fließenden Übergänge URL: http://www.softwarepark.at/dateien/20061031derstandardFLLL.pdf . Дата обращения: 13.01.2009.143. mandl . URL: http ://wwwg.uni-klu.ac.at/geo/gismosim/paper/mandl/mandl.htm . Дата обращения: 13.01.2009.

310. MedPort . URL: http://www.medport.de/nwread.php/17554 . Дата обращения: 13.01.2009.

311. Modellgestützte Generierung von Ertragszielkarten News und Information . URL: www.preagro.de/docs/news tpl 51 .pdf . Дата обращения: 13.01.2009.

312. Nachrichten Wonderware lizensiert fuzzy TECH für die FactorySuite Produkt Linie . URL: http://www.fuzzytech.de/de/news980420.html . Дата обращения: 13.01.2009.

313. Neue Verkehrs Steuerung mit Fuzzy Logic soll Staus verhindern ATZ online . URL: http://www.atzonline.de/index.php:do=show/site=a4e/sid=314908792497cb6caa43 dO 102814719/alloc=l/id=877 . Дата обращения: 13.01.2009.

314. Optimierte Regelung durch Fuzzy-Logic und Redoxpotentialmessung . URL:http://www.klaeranlagenoptimierung.de/images/Artikel%20Abwasserreport.doc. Дата обращения: 13.01.2009.

315. Prinzipien der Fuzzy Logic — Spektrum der Wissenschaft . URL: http://www.gehirn-und-geist.de/artikel/820699 . Дата обращения: 13.01.2009.

316. Spektrum der Wissenschaft: Fuzzy Logic . URL: http://de.encarta.msn.com/sidebar81506293/SpektrumderWissenschaft Fuzzy Logic.html. Дата обращения: 13.01.2009.

317. Präzise Unsclyjrfe . URL: http://www.lessmoellmann.net/wissenschaft/2000fuzzy.shtml . Дата обращения: 13.01.2009.

318. Fuzzy Logic . URL: http://www.acs-informatik.de/hintergrund/fuzzy logic.htm . Дата обращения: 13.01.2009.153. Fuzzy-Technik . URL:http://www.rheine.de/staticsite/staticsite.php7menuid—551 &topmenu=684 . Датаобращения: 14.01.2009.

319. Roulette Forum . URL: http ://www.roulette-forum.de/index.php?actF=Print&client=wordr&f=26&t=l 667 . Дата обращения: 14.01.2009.

320. Seminararbeit über Fuzzy-Logik . URL: http://www.eberl.net/chaos/Sem/Hintze/fazzy3.htm . Дата обращения: 14.01.2009.

321. Spektrum der Wissenschaft Fuzzy Logic Quellentext - MSN Encarta . URL:http://de.encarta.msn.com/sidebar 81506293/SpektrumderWissenschaftFuzzy Logic.html. Дата обращения: 14.01.2009.

322. Stefan Daniel Köhler Abstract . URL: http://www.edoc.hu-berlin.de/docviews/abstract.php?lang==ger&id^l0524, . .Дата обращения: 14.01.2009.

323. Steuerung Regelung — Fuzzy . URL: http://www.wamister.ch/arbeitsbl/Elektronik/regel 01 .pdf . Дата обращения: 14.01.2009.

324. Textarchiv . URL: http://www.berlinonline.de/berliner-zeitung/archiv/.bin/dump. fcgi/2005/0510/wissenschaft/0172/index.html . Дата обращения: 14.01.2009.

325. The Fuzzy Revolution. Goodbye to the Aristotelian Weltanschauung . URL: http://www.poeschek.at/files/publications/fuzzv-abstract.pdf . Дата обращения: 14.01.2009.

326. Thermische Verfahrenstechnik . URL: http ://www. inp-e.com/cms/upload/downloads/thermische-verfahrenstechnik-web.pdf . Дата обращения: 14.01.2009.

327. Uni-Infos Aktuelles Universität Stuttgart . URL: http://www.uni-stuttgart.de/aktuelles/uni-infos/2004/290404.html. Дата обращения: 14.01.2009.

328. Unscharfe Logik sorgt für objektive Kreditvergabe — computerwoche.de1. Archiv 2000 . URL:http://www.computerwoche.de/heftarchiv/2000/25/1075874/ . Дата обращения: 14.01.2009.

329. Unscharfe Mengen (Fuzzy-Sets) . URL: http://www.vti-m.com/Website/Artikel/Fuzzy.pdf. Дата обращения: 14.01.2009.

330. Verbesserung des SNCR-Verfahrens durch In-Situ-Messtechnik und Fuzzy Logic . URL: http://www.lasermesstechnik.de/sncr.pdf. Дата обращения: 14.01.2009.

331. Vom Auto bis zur Waschmaschine Ohne Fuzzy Logic läuft nichts . URL: http://www.presse-wissenschaft.de/idw-news-86492.php . Дата обращения: 14.01.2009.

332. Von den Germanen zur Fuzzy Logic Nachrichten auf ZEIT ONLINE . URL: http://www.zeit.de/1996/05/VondenGermanen zurFuzzy Logic . Дата обращения: 14.01.2009.

333. Vorlesungen Thomas Vetterlein . URL: http://www.meduniwien.ac.at/user/thomas.vetterlein/Vorlesungen.html . Дата обращения: 14.01.2009.

334. Während die Bemessung von Tragwerken im allgemeinen durch Vorschriften geregelt ist . URL: http://137.193.200.177/ediss/faust-brigitte/meta.html. Дата обращения: 14.01.2009.

335. Was genau ist Fuzzy Logik . URL: http://de.answers.vahooxom/question/index?qid=20060903132117AAXskOK Дата обращения: 14.01.2009.

336. Arbeitsfelder — FuzzyLogic . URL: http://www.woelker.name/idpages/pmw/sites/woelker.info/Arbeitsfelder/FuzzvLog ic . Дата обращения: 14.01.2009.

337. Fuzzy Logic . URL: www.cse.lehigh.edu/~munoz/CSE335/classes/fuzzv logic.ppt . Дата обращения: 14.01.2009.

338. Fuzzy Systems . URL: http://www.austinlinks.com/Fuzzy/tutorial.html . Дата обращения: 14.01.2009.

339. Grundlagen der Fuzzy-Logik Björn Kempf Technische Universität Clausthal Wintersemester 2001 . URL: www.in.tu-clausthal.de/~reuter/ausarbeitung/Bjoern Kempf Fuzzy-Logik .pdf . Дата обращения: 14.01.2009.

340. Industrielle Anwendung von Fuzzy Logic Control . URL: www.fuzzytech.de/binaries/dp dvl .ppt. Дата обращения: 14.01.2009.