Введение к работе
Актуальность работы.
Большие объемы и сложность потоков оперативной и статистической информации при планировании, учете и контроле функционирования производства в РФ и КНР предполагают использование интегрированных банков данных (БнД) в составе автоматизированных систем обработки данных (АСОД) для организационно-административного управления, а также методов и средств автоматизации решения задач управления в промышленности и на транспорте.
Дальнейшее развитие автоматизированных систем управления (АСУ) и АСОД различного назначения, повышение требований к средствам взаимодействия конечных пользователей c информационными системами привели к созданию новой информационной технологии, основанной на концепции использования методов и средств искусственного интеллекта, таких, как экспертные системы (ЭС) и системы поддержки принятия решений. Новая информационная технология предполагает эффективное использование баз данных (БД) посредством интеллектуального интерфейса как составной части интеллектуальных БнД или баз знаний (БЗ).
Большое значение для эффективного использования данных,
хранимых в БД, имеет адекватность представления предметной
области (ПО) - множества отображаемых типов объектов и взаимосвязей между ними некоторой области реального мира в структуре БД на этапе ее проектирования, выбор её рациональной структуры с учетом возможности обновления при изменении ПО.
В то же время процесс проектирования БД на этапе анализа ПО и концептуального моделирования остается эмпирическим и
слабо автоматизируемым. Окончательный выбор концептуальной
схемы (КС), отражающей семантику ПО и разрабатываемой на основе понятий выбранной модели данных (МД), зависит от умения и опыта разработчика БД различать и отбирать явления ПО, объекты и связи (количества которых достигают сотен и тысяч), формировать и описывать классы объектов, устанавливать ассоциации между ними и т.д., а также оценивать качество проекта. Процесс проектирования БД на этих этапах слабо поддается формализации и автоматизированная поддержка этих видов работ невелика. Отсутствует законченная методика проектирования и реализации, охватывающая весь жизненный цикл системы обработки данных. Не решены многие задачи, связанные с проектированием распределенных БД в РИВС, в частности, сбором исходных данных, проектированием информационной базы и распределением БД по узлам сети. Для решения этих задач имеющийся объективной неформализованной информации оказывается явно недостаточно. В этих условиях привлекается дополнительная субъективная информация - индивидуальные суждения высококвалифицированных специалистов (экспертов), повышается роль этой информации, а также выдвигаются новые требования к методам и средствам ее обработки и к обоснованности решений, принимаемых с ее использованием. Следовательно, существует возможность решения данных неформализованных задач с помощью современных средств и методов искусственного интеллекта. Существующие же методики проектирования БД не предусматривают на сегодняшний день использование и развитие для данных целей инструментальных средств искусственного интеллекта.
Таким образом, разработка методов и средств автоматизации и интеллектуализации процесса проектирования БД является актуальной задачей.
Целью диссертационной работы является разработка методов и средств автоматизации и интеллектуализации процесса проектирования фактографических баз данных организационно-административного типа на концептуальном уровне.
Объектом исследования является процесс проектирования фактографических систем баз данных промышленных предприятий сложной структуры и большой размерности.
Для достижения поставленной цели в диссертационной работе решены следующие основные задачи:
1. Разработана методика проектирования баз данных, основанная на использовании инструментальных средств искусственного интеллекта.
2. Разработаны методы и алгоритмы анализа и синтеза элементов концептуальных моделей предметных областей.
3. Разработаны архитектура и принципы построения экспертной системы для проектирования баз данных.
4. Разработан макет экспертной системы для проектирования баз данных.
Методы исследования. Результаты диссертационной работы
получены на основе комплексного использования теории нечетких множеств, теории отношений, методов кластерного анализа, теории распознавания образов, математического программирования, методов и положений теории интеллектуальных систем, теории информации.
Научная новизна. В диссертационной работе получены новые научные результаты:
- разработана методика проектирования БД с использованием интеллектуальных средств;
- разработаны методы и алгоритмы нечеткой классификации
и структурирования элементов концептуальных моделей ПО; предложены мера сходства, функции принадлежности элементов концептуальных моделей классам, целевой функционал качества разбиения;
- разработана архитектура ЭС и ее наполнение для проектирования баз данных.
- разработана и реализована в среде ПРОЛОГа расширенная
модель "сущность-категория-связь".
Практическая ценность:
- разработан комплекс программ анализа элементов концептуальных моделей ПО;
- разработан макет ЭС для проектирования БД;
предложена методика использования макета ЭС, основанная на опыте его практического применения;
- проведена разработка ряда прикладных систем БД с использованием макета экспертной системы.
Реализация результатов работы в промышленности. Разработанный макет ЭС для проектирования БД и комплекс программ
анализа элементов концептуальных моделей ПО внедрен на предприятии ЗАО «СТРОЙСТАНДАРТ ПЛЮС» и использовался для проектирования ряда систем БД.
Макет ЭС внедрен в учебный процесс на кафедре "Автоматизированные системы управления" Московского автомобильно-дорожного института (Государственного технического университета) и используется для проведения лабораторных работ по курсам "Базы данных" и "Проектирование интеллектуальных систем".
Внедрение результатов диссертационной работы позволило сократить сроки выполнения работ по проектированию БД в среднем на 14 %, снизить трудоемкость на 10 - 20 % за счет повышения уровня автоматизации и интеллектуализации проектирования БД на концептуальном и логическом уровнях, обеспечить сокращение численности коллектива разработчиков, повысить качество описания информационных требований пользователей.
Апробация работы. Основные научные положения и результаты диссертации докладывались и обсуждались на заседаниях кафедры «Автоматизированные системы управления» МАДИ (ГТУ) в 2005-2009 годах, на научно-методических конференциях МАДИ (ГТУ) (Москва, 2006-2009 годы), а также на международной конференции «Информационные и телекоммуникационные технологии в интеллектуальных системах».
На защиту выносятся следующие результаты:
1. Методика проектирования БД с использованием интеллектуальных средств.
2. Методы и алгоритмы анализа и синтеза элементов концептуальных моделей.
3. Архитектура экспертной системы для проектирования БД.
4. Реализация в среде Пролог основных компонентов экспертной системы.
Публикации. Материалы диссертации отражены в 5(пять) печатных работах.
Объем работы. Диссертация состоит из введения, четырех глав, заключения, списка литературы и приложения.
