автореферат диссертации по информатике, вычислительной технике и управлению, 05.13.18, диссертация на тему:Моделирование и интеллектуализация управления поиском на основе агрегирования лингвистической и нечеткой информации

ВВЕДЕНИЕ.

ГЛАВА 1 АНАЛИЗ ОСОБЕННОСТЕЙ ИСПОЛЬЗОВАНИЯ МАТЕМАТИЧЕСКОГО МОДЕЛИРОВАНИЯ ПРИ РЕАЛИЗАЦИИ ИНФОРМАЦИОННО-ПОИСКОВЫХ СИСТЕМ.

1.1 Классификация ИПС, теоретико-множественная модель ИПС.

1.2 Математическое моделирование поиска в ИПС.

1.3 Анализ особенностей использования математического моделирования при реализации современных ИПС.

1.4 Цель и задачи исследования.

ГЛАВА 2 МОДЕЛИ ОЦЕНКИ, ОРИЕНТИРОВАННЫЕ НА УРОВНИ НЕОПРЕДЕЛЕННОСТИ ИНФОРМАЦИОННОГО ПОИСКА.

2.1 Модель многоальтернативного выбора для нечеткой информации.

2.2 Модель многоальтернативного выбора для количественной информации.

2.3 Формирование операторов агрегирования лингвистической информации при многоальтернативном выборе.

2.4 Формирование весовых коэффициентов на основе лингвистических кванторов.

2.5 Моделирование многоальтернативного выбора в условиях необходимости унификации информации.

2.6 Моделирование многоальтернативного выбора в условиях наличия смешанной информации.

ГЛАВА 3 ЛИНГВИСТИЧЕСКАЯ МОДЕЛЬ ИПС.

3.1 Подсистема запросов.

3.2 Подсистема оценки.

ГЛАВА 4 ВНЕДРЕНИЕ РАЗРАБОТАННОГО МАТЕМАТИЧЕСКОГО ОБЕСПЕЧЕНИЯ В СТРУКТУРУ БИБЛИОТЕЧНЫХ ИНФОРМАЦИОННО-ПОИСКОВЫХ СИСТЕМ.

4.1 Автоматизация библиотечной деятельности

4.2 Программный комплекс ИПС "LIS".

Актуальность темы исследования. Очевидной приметой нынешнего времени становится активное проникновение новых информационных и телекоммуникационных технологий практически во все виды деловой, научной, образовательной и досуговой деятельности. Возрастающий объем информационных ресурсов, их многообразие (текстовая, цифровая информация; графические, аудио- и видеообразы) и сложность порождают ряд проблем, связанных с организацией управления информационным поиском в традиционных и электронных хранилищах. Причем с появлением интеллектуальных баз данных, интеллектуальных гипертекстовых систем, систем контекстной помощи представление об информационном поиске как о рутинном переборе массива документов заменяется понятием интеллектуального поиска, особенность которого заключается в использовании моделей и методов, обеспечивающих функционирование информационно-поисковых систем (ИПС) в условиях неопределенности запросов пользователя.

Большинство современных реализаций ИПС основано на булевской модели представления информации в базе данных и запроса. Управление поиском осуществляется на основе логической процедуры оценки полного соответствия между запросами и документами. Основным недостатком таких систем является отсутствие гибкости в представлении содержания документа и запроса пользователя, невозможность сформировать запрос в случае неполноты информации.

Для решения этой проблемы наиболее подходящим является лингвистический подход, позволяющий формулировать запрос на языке, максимально приближенном к естественному и способному отражать различные аспекты содержания индексируемой информации, диктуемые условиями управления поиском - оценивать степень соответствия документов запросу пользователя в терминах нечетких переменных.

Таким образом, актуальность темы диссертационной работы определяется необходимостью создания таких методов и моделей управления интеллектуальным поиском, которые с одной стороны преодолевали бы указанные недостатки в рамках развития коммуникативных способностей ИПС, с другой стороны позволяли выявлять информацию с высокой степенью полноты и соответствия запросу.

Работа выполнена в рамках НИР ГБ 2001.04 "Интеллектуализация принятия решений в автоматизированных и информационных системах " в соответствии с одним из основных научных направлений Воронежского государственного технического университета - «САПР и системы автоматизации производства».

Целью работы является разработка комплекса моделей для организации управления интеллектуальным информационным поиском в условиях неопределенности.

Для реализации цели необходимо решить следующие задачи:

- определить пути повышения эффективности управления информационным поиском с использованием методов математического моделирования;

- создать модели многоальтернативного выбора в условиях неопределенности для управления процессом поиска в ИПС;

- сформировать процедуры управления поиском на основе обобщенной оценки соответствия документов запросу пользователя;

- провести анализ эффективности управления поиском на примере библиотечных интеллектуальных ИПС.

Объектом исследования является информационно-поисковая система, использующая технологию взвешенного булева поиска.

Предметом исследования являются модели ИПС и методы поиска в условиях неопределенности.

Методы исследования. В работе использованы математические методы системного анализа и моделирования, дискретной математики, теории принятия решений, теории возможностей, теории нечетких множеств.

Научная новизна. В диссертации получены следующие результаты, характеризующиеся научной новизной:

- иерархическая структура операторов агрегирования количественной, нечеткой и лингвистической информации для формирования обобщенной оценки, позволяющая учитывать степень неопределенности информационной среды поиска;

- модели многоальтернативного выбора, отличающиеся введением новых операторов в классах операторов агрегирования количественной и нечеткой информации, позволяющие учитывать характерные особенности конкретных приложений;

- модель информационно-поисковой системы, отличающаяся использованием лингвистического подхода при проектировании информационно-поискового языка и критерия соответствия, позволяющая адекватно описать необходимую пользователю информацию на основе подходящей интерпретации весов, что обеспечивает эффективность управления поиском.

Практическая ценность результатов работы состоит в том, что предложенные модели позволяют расширить интеллектуальные возможности поисковых средств, обеспечивая более точный результат поисковой деятельности -все это повышает удобство работы с ИПС, их доступность и привлекательность для пользователя.

Реализация и внедрение результатов работы. Результаты диссертационной работы внедрены в деятельность Научной библиотеки Воронежского государственного университета в виде программного комплекса, обеспечивающего информационный поиск в автоматизированной библиотечной системе; использовались при проектировании поискового средства в корпоративной библиотеке VSK.LIB.RU ОАО «Военно-страховая компания» и при разработке сервисной функции расширенного поиска на сайте для клиентов ООО «АЛЕСТАР».

Основы теории (модели, процедуры) включены в лекционный материал спецкурса «Обработка нечеткой информации» для студентов специальности «Прикладная математика и информатика» факультета прикладной математики, информатики и механики Воронежского государственного университета, а также в лабораторный практикум по курсу «Основы теории принятия решений» для студентов специальности «вычислительные машины, системы, комплексы и сети» факультета автоматики и электромеханики Воронежского государственного технического университета.

Апробация работы. Основные результаты работы докладывались и обсуждались на Всероссийской конференции «Интеллектуализация управления в социальных и экономических системах» (Воронеж, 2001); на Международном симпозиуме «Надежность и качество» (Пенза, 2002); на Межвузовской научно-практической конференции Воронежского филиала ВЗФЭИ «Проблемы социально-экономической стабилизации в условиях рынка» (Воронеж, 2002); на VI-й Международной научно-технической конференции «Системный анализ в проектировании и управлении» (Санкт-Петербург, 2002); на Международной научно-технической конференции «Современные сложные системы управления» (Старый Оскол, 2002, Воронеж, 2003); на XVI Международной научной конференции «Математические методы в технике и технологиях» (Ростов, 2003); на научных семинарах Воронежского государственного технического университета.

Публикации. Основное содержание диссертационной работы отражено в 15 печатных работах. В работах, опубликованных в соавторстве и приведенных в конце автореферата, лично соискателю принадлежат: [1,15]- метод определения весовых коэффициентов для операторов агрегирования с заданными компенсационными свойствами на основе лингвистических квантификаторов; [2,3] - модель запроса пользователя, позволяющая учитывать существующую при информационном поиске неопределенность; [4,5,11] - алгоритм перехода к единой лингвистической шкале; [6,7] - исследование свойств операторов агрегирования лингвистической информации; [8,9] - адаптация технологии агрегирования для решения задач принятия решений; [10] - компоненты программного обеспечения ИПС; [11,12] — предложены различные схемы агрегирования в случае числовых и лингвистических оценок; [13] - новые нечеткие операторы на основе аддитивных генераторов и нормирования известных нечетких операторов; [14] - рекомендации по использованию операторов агрегирования, ориентированных на различные уровни неопределенности.

Структура работы. Диссертация состоит из введения, четырех глав и заключения, списка литературы из 140 наименований и приложений. Работа изложена на 165 страницах, содержит 28 рисунков и 17 таблиц.

6. Результаты работы реализованы в виде комплекса программного обеспечения интеллектуального информационного поиска. Эффект от внедрения заключается в расширении интеллектуальных возможностей поисковых средств и эффективном управлении процессом поиска в условиях неопределенности.

7. Основы теории (модели, процедуры) включены в состав учебных курсов факультета прикладной математики, информатики и механики Воронежского государственного университета и факультета автоматики и электромеханики Воронежского государственного технического университета.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

Широкое внедрение новых информационных технологий во все области деятельности человека, всевозрастающие объемы информации и особенности ее представления, необходимость оперативного и эффективного поиска нужной информации для решения конкретных научных или практических задач, приводят к актуализации разработок математических моделей интеллектуальных информационно-поисковых систем, позволяющих учитывать различные пожелания пользователя при формировании запроса, а также его неопределенность по отношению к объекту поиска.

1. Алексеев А.В. Интерпретация и определение функций принадлежности нечетких множеств // Методы и системы принятия решений. - Рига, 1979.-С.42-50.

2. Алексеев А.В. Применение нечеткой математики в задачах принятия решений // Прикладные задачи анализа решений в организационно-технических системах. Рига, 1983. - С.28-42.

3. Бабунашвили М.К., Бермант М.А., Руссман И.Б. Контроль и управление в организационных системах // Экономика и мат. методы. 1969. - Т.5. №2.-С. 212-227.

4. Бенедикт С. Принятие решений при ненадежной информации // Автоматика и телемеханика. 1996. -№ 9. - С. 151-157.

5. Блишун А.Ф. Сравнительный анализ методов измерения нечеткости // Изв. АН. Техн. кибернетика. 1988. - № 5. . с. 152-174.

6. Блохнин А.Г. Алгебра нечетких множеств // ИЗВ. АН Теория и системы управления. 1998. - № 5. - с. 88-95.

7. Борисов А.Н. Модели анализа и выбора альтернатив на основе теории нечетких множеств // Проблемы и методы принятия решений в организационных системах. М., 1985. С. 45-55.

8. Борисов А.Н., Корнеева Г.В. Лингвистический подход к построению моделей принятия решений в условиях неопределенности // Методы принятия решений в условиях неопределенности. Рига, 1980. С. 4-12.

9. Борисов А.Н. и др. Обработка нечеткой информации в системах принятия решений//-М., 1989.- 181 с.

10. Борисов А.Н., Крумберг О.А., Федоров И.П. Принятие решений на основе нечетких моделей. Примеры использования / Рига, 1990. 184 с.

11. Буковшина Т.И. Оптимизация библиотечного обслуживания в структуре управления процессом обучения в вузе: Дис. .канд. техн. наук. Воронеж, 2002. - 146 с.

12. Бродовский А.И. Программные средства, расширяющие возможности ППП CDS/ISIS и их применение для автоматизации библиотечно-информационных процессов в ГПНТБ России // Научные и технические библиотеки. 1995. - № 2. - С.24-34

13. Винокурова Т.Н., Леденева Т.М. Агрегирование лингвистической информации // Математическое обеспечение высоких технологий в технике, образовании и медицине. 4.2. Воронеж, 1999. С. 25-27.

14. Гвардейцев М.И., Морозов В.П., Розенберг В.Я. Специальное математическое обеспечение управления / М., 1980. - 536 с.

15. Гениева Е. Что такое Интернет// Библиотека. 1996. - № 5. - С. 4447

16. Гермейер Ю.Б. Введение в теорию исследования операций / М. 1971.-383 с.

17. Глотов В.А., Гречко В.М., Павельев В.В. Экспериментальное сравнение некоторых методов определения коэффициентов важности // Многокритериальные задачи принятия решений. М., 1978. С. 156-168.

18. Глотов В.А., Павельев В.В. Экспертные методы определения весовых коэффициентов // Автоматика и телемеханика. 1976. - №4.- С. 47-58.

19. Голтвинская Т.С. Преобразование ББК и автоматизированный поиск информации // Библиотековедение. 1994. - № 2. - С. 64-72.

20. Гончаров М.В.Телекоммуникационные системы ГПНТБ России: современное состояние и перспективы // Научные и технические библиотеки. -1996. № 2. - С.36-42.

21. Грищенко В.И. Методологические проблемы анализа развития информационной технологии / В.И.Грищенко, Б.Н.Паньшин. Киев, 1984. - 52 с.

22. Дж. Солтон Динамические библиотечно-информационные системы /-М., 1979.-557 с.

23. Жабко Е.Д.Онлайновый доступ к внешним базам данных как вид справочно-библиографического обслуживания // Научные и технические библиотеки. 1999. - № 11.- С.54-66.

24. Жуковин В.Е. Нечеткие многокритериальные модели принятия решений / Тбилиси, 1988. - 70 с.

25. Заде JI.A. Понятие лингвистической переменной и его применение к принятию приближенных решений /-М., 1976. -165 с.

26. Захаров В.П.Особенности поисковых средств в информационных сетях с архитектурой "клиент-сервер" // Научные и технические библиотеки. -1998. N2. - С. 105-111.

27. Захаров В.Н. Интеллектуальные системы управления: основные понятия и определения // Изв. АН.Теория и системы управления. -1997. №3. -С.138-145.

28. Земсков А.И. Доступ к электронным ресурсам от Бонна до Владивостока // Научные и технические библиотеки. 2000. - № 7,- С. 25-37.

29. Коврижкин О.Г. Интерпретация семантики нечетких операторов // Изв. АН. Техн. кибернетика. 1991. - №3. - С. 63-69.

30. Кофман А. Введение в теорию нечетких множеств / М., 1982.432 с.

31. Кудинов Ю.И. Нечеткие системы управления // Изв. АН. Техн. кибернетика. 1990. - № 5. - С. 196-206.

32. Леденева Т.М. Моделирование процесса агрегирования целей в целенаправленных системах // Тезисы докл. научн. конф. «Управление большими системами». Москва, 1997. - С. 56.

33. Леденева Т.М. О некоторых классах нечетких операторов // Высокие технологии в технике и медицине. Воронеж, 1994. С. 18-20.

34. Леденева Т.М. Современные технологии агрегирования нечеткой информации // Оптимизация и моделирование в автоматизированных системах. Воронеж. 1999.-С.8-13.

35. Леденева Т.М. Формализация неопределенности в целенаправленных системах //Труды Всерос. конф. «Интеллектуальные информационные системы». Воронеж, 1999. - С. 207-209.

36. Леденева Т.М. Интеллектуализация управления научно-образовательными комплексами на основе учета целенаправленности процессов и неопределенности информационной среды: Дис. . доктора техн. наук. — Воронеж, 1999.-331 с.

37. Леденева Т.М. Моделирование процесса агрегирования информации в целенаправленных системах / — Воронеж, 1999. — 155 с.

38. Леденева Т.М., Воробьев Э.И. Оценка качества программного продукта / Методические указания по курсу «Технология разработки программного обеспечения». Воронеж, 1998. - 32 с.

39. Леденева Т.М, Львович Я.Е. О некоторых подходах к агрегированию информации в целенаправленных системах // Информационные технологии. 1999.-№4. с. 26-30.

40. Леденева Т.М., Львович Я.Е., Винокурова Т.Н. Лингвистическая модель информационно-поисковой системы // Информационные технологии. -2000. -№ 11. С. 18-24.

41. Леденева Т.М., Недикова Т.Н. Лингвистический подход к моделированию подсистемы запросов в ИПС // Вестник ВГТУ, Серия «САПР и системы автоматизации производства». Выпуск 3.1. Воронеж, 2001. С.26-31.

42. Леденева Т.М., Недикова Т.Н. О проблеме унифицирования лингвистической информации // Интеллектуализация управления в социальных и экономических системах: Труды Всерос. конф. Воронеж, 2001. С. 10-13.

43. Леденева Т.М., Недикова Т.Н. Использование лингвистических операторов в моделях принятия решений // Вестник ВГТУ, Серия «Вычислительные и информационно-телекоммуникационные системы». Выпуск 8.2. Воронеж, 2002. С. 17-24.

44. Леденева Т.М., Недикова Т.Н. Операторы агрегирования лингвистической информации в оценочных моделях // Информационные технологии. -2003. № 2. - С. 2-9.

45. Леденева Т.М., Недикова Т.Н., Фризнер Д.А. Анализ риска инвестиций в условиях неопределенности // Проблемы социально-экономической стабилизации в условиях рынка: Сб. статей межвуз. науч.-практ. конф. Воронеж, фил. ВЗФЭИ. Воронеж, 2002. - С.58-62.

46. Леденева Т.М., Недикова Т.Н., Фризнер Д.А. Разработка ИПС, функционирующей в условиях неопределенности запросов пользователя // Системный анализ в проектировании и управлении: Труды VI-й Междунар. науч.-техн. конф. СПб., 2002. С. 304 -306.

47. Леденева Т.М., Недикова Т.Н., Старцев А.В. Формирование согласованного группового решения в условиях неопределенности // Обозрение прикладной и промышленной математики. 2002. - .т. 9. -С. 412-413.

48. Леденева Т.М., Недикова Т.Н. О некоторых проблемах формирования оценочных моделей // Современные сложные системы управления CCCy/HTCS'2002: Сб. тр. междунар. науч.-техн. конф. Старый Оскол, 2002.- С. 87-91.

49. Леденева Т.М., Недикова Т.Н. О некоторых подходах к получению новых нечетких операторов // Математические методы в технике и технологиях: Сб. тр. XVI Междунар. науч. конф. Ростов на Дону, 2003. Т. 4. - С. 174-179.

50. Леденева Т.М., Недикова Т.Н. Анализ множества показателей, соответствующих различным видам риска и доходности // Обозрение прикладной и промышленной математики.-2003.-т. 10.-С. 186-187.

51. Леденева Т.М., Недикова Т.Н., Старцев А.В. О согласовании экспертных оценок в задаче группового выбора / Сборник трудов междунар. науч.-техн. конф. «Современные сложные системы управления СССУ/НТСБ'2003». -Воронеж, 2003.

52. Леденева Т.М., Руссман И.Б. Алгебраические свойства нормированной разности // Оптимизация и моделирование в автоматизированных системах.- Воронеж, 1998. С. 67-73.

53. Леденева Т.М., Усов Ю.И. Некоторые модели представления знаний / Методические указания по выполнению лабораторных и курсовых работ по курсу «Искусственный интеллект в САПР». Воронеж, 1996. - 23 с.

54. Макеев С.П., Пицык В.В., Полуденко В.А. Согласование целей развития больших технических систем с возможностями реализации их характеристик при нечеткой исходной информации // Техн. кибернетика. 1991. - № 5. С. 124-129.

55. Мамаев Е., Шкарина Л. Microsoft SQL Server 2000 для профессионалов / СПб., 2001. - 1088 с.

56. Мамиконов А.Г. Информация и принятие решений / М., 1991.156 с.

57. Маршак М.Б. Сравнительный анализ поисковых систем библиотечных Интернет-серверов // Научные и технические библиотеки. 2003. - № 7. -С. 31-40

58. Недикова Т.Н., Фризнер Д.А. Модели приближенных оценок качества сложных систем // НАДЕЖНОСТЬ И КАЧЕСТВО. Труды междунар. симп. — Пенза, 2002. С. 320-322.

59. Нечеткие множества в моделях управления и искусственного интеллекта / М., 1986. - 311 с.

60. Нечеткие множества и теория возможностей: Последние достижения/-М., 1986.- 405 с.

61. Нещерет М.Ю. О поиске информации и таланте библиографа // Библиотековедение. 2003. - №2. - С.49-53.

62. Обработка нечеткой информации в системах принятия решений / А.Н. Борисов, А.В. Алексеев, Г.В. Меркурьева и др. М., 1989. - 304 с.

63. Орловский С.А. Проблемы принятия решений при нечеткой исходной информации / М., 1981.- 208 с.

64. Опыт создания автоматизированных рабочих мест для библиографической обработки и поиска документов с использованием технологии клиент/сервер // Научные и технические библиотеки. 1998. - № 3.- С.75-84.

65. Оранская Л.И. Некоторые особенности использования дескрип-торного поискового языка в библиографической ИПС универсальной библиотеки // Научные и технические библиотеки. 1997. - № 9. - С. 13-23; 1998. - № 1.-С. 153-154.

66. Прикладные нечеткие системы / К.Асаи, Д. Ватада, С. Иваи и др. -М., 1993.-368 с.

67. Поспелов Д.А. Логико-лингвистические модели в системах управления/-М., 1981.-231 с.

68. Прикладные нечеткие системы / М., 1993. - 368 с.

69. Саати Т.Л. Принятие решений: метод анализа иерархий / М, 1993.-320 с.

70. Степанов В., Шаргородская О. Поиск информации // Библиотека.-1997.-№5.-С. 53-56.

71. Степанов В. "Апорт", "русская машина поиска" и другие // Библиотека. 1998. - №4. - С. 58-59.

72. Степанов В.К.Поисковые системы Интернет: эволюция и перспективы // Научные и технические библиотеки. 1998. - № 2.- С.89-93

73. Тараканов К.В. Моделирование библиотечных процессов / — М., 1987.-88 с.

74. Тараканов К.В. Системный анализ библиотечных процессов / М., 1991.-92 с.

75. Трахтенгерц Э.А. Многоагентные системы поддержки принятия решений // Изв. АН. Теория и системы управления. 1998. - № 5. - С. 106-122.

76. Ульянов С.В. Нечеткие модели интеллектуальных систем управления: теоретические и прикладные аспекты (обзор) // Изв. АН.Техн. кибернетика. -1991. № 3. - С.3-28.

77. Урсул А.Д. Проблема информации в современной науке // Философские очерки. М., 1975. - С. 117-118.

78. Форматы USMARC. Краткое описание. = USMARC Concise Formats: В 3-х ч. Ч. 1. Формат USMARC для библиографических данных / М., 1996.- 176 с.

79. Ханенко В.Н. Информационные системы /-Л., 1988.-127 с.

80. AltaVista, http://www.altavista.digital.com. Digital Equipment Corporation, 1996.

81. Bar Hillel Y., Theoretical Aspects of the Mechanization of Literature Searching, in Digitale Informations wandler / Braunschweig, 1962. P. 406-443.

82. Bartschi M. An Overview of Information Retrieval Subjects // IEEE Computer. 1985. - № 5. - P.67-84.

83. Biswas G., Bezdek J.C., Subramanian V., Marques M. Knowledge-assisted document retrieval: I the natural language interface // Journal of the American Society for Information Science. 1987. - № 38. - P. 50-96.

84. Biswas G., Bezdek J.C., Subramanian V., Marques M. Knowledge-assisted document retrieval: II the natural language interface // Journal of the American Society for Information Science. 1987. - № 38. - P. 97-110.

85. Bodi Yuwono, Savio L. Lam, Jerry H. Ying, Dik L. Lee. A World Wide Web Resource Discovery System. http://dbcl 13.cs.ust.hk:8001 /IndexServer/doc /paper66.html

86. Bookstein A. On the perils of merging Boolean and Weighted Retrieval Systems// Journal of the American Society for Information Science. 1978. - № 29. -P. 156-158.

87. Bookstein A. Fuzzy request: an approach to Weighted Boolean Searches //Journal of the American Society for Information Science. 1980. - № 31.-P. 240-247.

88. Bookstein A. Probability and fuzzy-set applications to information retrieval // Annual Review of Information Science and Technology. -1985. № 20. - P. 117-151.

89. Bordogna G., Carrara C., Pasi G. Query term weights as constraints in fuzzy information retrieval // Information Processing and Management. -1991. № 1. -P. 15-26.

90. Bordogna G., Fedrizzi M., Pasi G. A linguistic modeling of consensus in group decision making based on OWA operators // IEEE Transactions on Systems, Man and Cybernetics. -1997. № 27. - P. 126-132.

91. Bordogna G., Pasi G. A fuzzy linguistic approach generalizing Boolean information retrieval: a model and its evaluation // Journal of the American Society for Information Science. -1993. № 44. - P. 70-82.

92. Bordogna G., Pasi G. Controlling retrieval through a user-adaptive representation of documents // International Journal of Approximate Reasoning. 1995. -№ 12.-P. 317-339.

93. Bordogna G., Pasi G. Linguistic aggregation operators of selection criteria in fuzzy information retrieval // Journal of Intelligent Information Systems. -1995. 10.-P. 233-248.

94. Bordogna G., Pasi G. Application of the OWA Operators to Soften Information Retrieval Systems // The Ordered Weighted Averaging Operators: Theory and Applications. Kluwer, 1997. P. 275-294.

95. Buell D., Kraft D.H. Threshold values and bollean retrieval systems // Information Processing and Management. -1981. № 17. - P. 127-136.

96. Buell D., Kraft D.H. A model for a weighted retrieval system // Journal of the American Society for Information Science. -1981. № 32. - P. 211-216.

97. Cater C.S., Kraft D.H. A generalization and clarification of the Waller-Kraft wish list // Information Processing and Management. -1989. № 25. - P. 15-25.

98. Chen S.M., Wang J.Y. Document retrieval using knowledge-based fuzzy information retrieval techniques // IEEE Transactions on Systems, Man and Cybernetics. -1995. № 25. - P. 793-802.

99. Chen Yong Yi An approach to fuzzy operators // BUSEFAL. 1982. -V.9. - P.59-65.

100. Cross V. Fuzzy Information Retrieval //Journal of Intelligent Information Systems. 1994. - № 3. - P. 29-56.

101. Cooper W. Getting Beyond Boole // Information Processing and Management. 1988. - № 24. - P. 243-249.

102. Cooper W.S. Is Interindexing Consistency a Hobgoblin? // American Documentation. 1969. - 20. № 3. - P. 268-278.

103. Deldago M.,Verdegay J.L., Vila M.A. On aggregation operations of linguistic labels // International Journal of Intelligent Systems. 1993. - № 8. - P. 351370.

104. Dennis S.F. The Design and Testing of a Fully Automatic Indexing-Searching System for Documents Consisting of Expository Text, in Information Retrieval: A Critical Revew/ Washington, 1967. P. 67-94.

105. Dubois D., Prade H. A class of fuzzy measures based on triangular norms // International Journal General Systems. 1982. - V.8. - P. 43-61.

106. Fodor J., Marichal J-L., Roubens M. Characterization of the Ordered weighted averaging operators // IEEE Transactions On Fuzzy Systems. 1995. - №3:2.- P. 236-239.

107. Herrera F., Herrera-Viedma E. Aggregation operators for linguistic weighted information // IEEE Transactions on Systems, Man, and Cybernetics.- 1997.- № 27. P. 646-656.

108. Herrera-Viedma E. Modeling the retrieval process of an information retrieval system using an ordinal fuzzy linguistic approach // Technical reports. 1999.- № 6. P. 1-8.

109. Herrera F., Herrera-Viedma E., Verdegay J.L. Direct approach processes in group decision making using linguistic OWA operators // Fuzzy Sets and Systems. -1996. № 79. - P. 175-190.

110. Herrera F., Herrera-Viedma E., Verdegay J.L. A model of consensus in group decision making under linguistic assessments // Fuzzy Sets and Systems. -1996. -№ 78. P.73-87.

111. Herrera E., Martinez L. A fusion method for multi-granularity linguistic information based on the 2-tuple fuzzy linguistic representation model // Technical report. -1999. № 5. - P. 1-16.

112. Kraft D.H., Bordogna G., Pasi G. An extended fuzzy linguistic approach to generalize Boolean information retrieval // Information Sciences. 1994. - № 2.-P. 119-134.

113. Luhn H.P. A Statistical Approach to Mechanized Encoding and Searching of Literary Information // IBM Journal of Research and Development. -1957. -№4. p. 309-317.

114. Luhn H.P. The Automatic Derivation of Information Retrieval Enco-dements for Machine Readable Texts, in Information Retrieval and Machine Translation/ Part 2. New York, 1961.

115. Miller G. A. The magical number seven or minus two: some limits on our capacity of processing information // Psychological Rev. 1956. - № 63. - P. 8197.

116. Rocchio J.J.Jr. Relevance Feedback in Information Retrieval, in the SMART System Experiments in Automatic Document Processing / -N.J., 1971.

117. Salton G., Buckley C. Term weighting approaches in automatic text retrieval // Information Processing and Management. -1988. № 24. - P. 513-523.• 119. Salton G., McGill M.H. Introduction to modern information retrieval / -New York, 1984.

118. Salton G., Yang C.S., On the Specification of Term Values in Information Retrieval //Journal of Documentation. -1973. 29. № 4. - P. 351-372.

119. Sparck Jones K. A Statistical Interpretation of Term Specificity and its Application to Retrieval // Journal of Documentation. 1972. - 28. № 1. - P. 11-20.

120. Tahani V. A fuzzy model of document retrieval systems // Information Processing and Management. -1976. № 12. - P. 177-187.

121. Torra V. Negation Functions Based Semantics for Ordered Linguistic Labels // International Journal of Intelligent Systems. 1996. - №11- P. 975-988.

122. Waller W.G., Kraft D.H. A mathematical model of a weighted Boolean retrieval system // Information Processing and Management. -1979. № 15. - P. 235-245.

123. Wong A., Peck R., van der Meulen A., Term Weighting in a Feedback Environment // Scientific Report № ISR-21. Section XIV. New York. 1972.

124. Yager R.R. On weighted median aggregation // International Journal Uncertainty, Fuzziness and Knowledge-Based Systems. 1994. - № 2. - P. 101-113.

125. Yager R.R. Ordered weighted averaging aggregation operators in multi-criteria decision making // IEEE Transactions Of Systems, Man and Cybernetics. -1988.-№ 18.-P. 183-190.

126. Yager R.R. Aggregation operators and fuzzy systems modeling // Fuzzy Sets and Systems. -1994. № 67. - P. 129-145.

127. Yager R.R. Quantifier Guided Aggregation Using OWA Operators // International Journal of Intelligent Systems. 1996. - № 11.- P. 49-73.

128. Yager R.R. Families of OWA Operators // Fuzzy Sets and Systems. -1993.-№59.-P. 125-148.

129. Yager R.R. On a general class of fuzzy connectives // Fuzzy Sets and Systems. -1980. -№ 4. P. 235-243.

130. Yager R.R. A note on weighted queries in Information Retrieval Systems // Journal of the American Society for Information Science. -1987. № 38. - P. 23-24.

131. Yager R.R. An approach to ordinal decision making // International Journal of Approximate Reasoning. -1995. № 12. - P. 237-261.

132. Yager R.R., Filev D.P. Parametrized And-Like and Or-Like OWA Operators // International Journal General Systems. -1994. № 22. - P. 297-316.

133. Zadeh L.A. A computational approach to fuzzy quantifiers in natural languages // Computers and Mathematics with Applications. -1983. № 9. - P. 149184.

134. Zadeh L.A. The concept of linguistic variable and its applications to approximate reasoning. Part I // Information Sciences. -1975. № 8. - P. 199-249.

135. Zadeh L.A. The concept of linguistic variable and its applications to approximate reasoning. Part II // Information Sciences. -1975. № 8. - P. 301-357.

136. Zadeh L.A. The concept of linguistic variable and its applications to approximate reasoning. Part III // Information Sciences. -1975. -№ 9. P. 43-80.

137. Zadeh L.A. Fuzzy sets // Information and Control. -1965. -№ 8. P.338.353.

138. УТВЕРЖДАЮ Руководитель департаментаэовождения ПО и ИО 'еттаховая компания» i////) В.И.Орлов /я'бря 2003 г.1. АКТо внедрении результатов исследования

139. Включение разработанного поискового средства в сервис корпоративной библиотеки "LIB.VSK.RU" позволяет эффективно использовать информационные ресурсы Компании, что положительно отражается на ее деловой активности.

140. Руководитель отдела внедрения штатного ПО и ИО1. Макаренко И.В.394006, г. Воронеж,1. ТАЛЕСТАР1. УТВЕРЖДАЮ1. Директор1. АКТо внедрении научных резуль

141. Декан ф-та Прикладной Матем Информатики и Механики д.ф.-м.н., проф.

142. Зав. кафедрой ММИО д.ф.-м.н., проф.1. Шашкин А.А.1. Баскаков А.Г.

143. УТВЕРЖДАЮ вый проректор ВГТУ 9 к.т.н., проф.г, Г.В.Макаров/2. 2003 г.1. АКТо внедрении программного продукта ИПС «LIS» в Научной библиотеке Воронежского государственного техническогоуниверситета

144. В течение 2003 г. в Научной библиотеке ВГТУ Недиковой Т.Н. был апробирован и внедрен программный продукт информационно-поисковая система (ИПС) «LIS».

145. Программный продукт ИПС «LIS» предназначен для пользователя библиотеки и позволяет выполнять поиск документов в электронном каталоге с последующим заказом отобранных документов.

146. Директор Научной библиотеки ВГТУ к.т.н., доцент1. Буковшина Т.И./