МЕТОД, МОДЕЛИ И ИНФОРМАЦИОННАЯ ТЕХНОЛОГИЯ РАЗРАБОТКИ СПЕЦИАЛИЗИРОВАННЫХ СИСТЕМ ПОДДЕРЖКИ ПРИНЯТИЯ РЕШЕНИЙ НА ОСНОВЕ СВЯЗАННЫХ ДАННЫХ : МЕТОД, МОДЕЛІ ТА ІНФОРМАЦІЙНА ТЕХНОЛОГІЯ РОЗРОБКИ СПЕЦІАЛІЗОВАНИХ СИСТЕМ ПІДТРИМКИ ПРИЙНЯТТЯ РІШЕНЬ НА ОСНОВІ ЗВ'ЯЗАНИХ ДАНИХ



  • Название:
  • МЕТОД, МОДЕЛИ И ИНФОРМАЦИОННАЯ ТЕХНОЛОГИЯ РАЗРАБОТКИ СПЕЦИАЛИЗИРОВАННЫХ СИСТЕМ ПОДДЕРЖКИ ПРИНЯТИЯ РЕШЕНИЙ НА ОСНОВЕ СВЯЗАННЫХ ДАННЫХ
  • Альтернативное название:
  • МЕТОД, МОДЕЛІ ТА ІНФОРМАЦІЙНА ТЕХНОЛОГІЯ РОЗРОБКИ СПЕЦІАЛІЗОВАНИХ СИСТЕМ ПІДТРИМКИ ПРИЙНЯТТЯ РІШЕНЬ НА ОСНОВІ ЗВ'ЯЗАНИХ ДАНИХ
  • Кол-во страниц:
  • 145
  • ВУЗ:
  • ДНЕПРОДЗЕРЖИНСКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ ТЕХНИЧЕСКИЙ УНИВЕРСИТЕТ
  • Год защиты:
  • 2013
  • Краткое описание:
  • ДНЕПРОДЗЕРЖИНСКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ ТЕХНИЧЕСКИЙ УНИВЕРСИТЕТ

    На правах рукописи


    Завгородний Валерий Викторович
    УДК 002.53:[510.63:681.3.016]



    МЕТОД, МОДЕЛИ И ИНФОРМАЦИОННАЯ ТЕХНОЛОГИЯ РАЗРАБОТКИ СПЕЦИАЛИЗИРОВАННЫХ СИСТЕМ ПОДДЕРЖКИ ПРИНЯТИЯ РЕШЕНИЙ НА ОСНОВЕ СВЯЗАННЫХ ДАННЫХ

    05.13.06 – Информационные технологии

    Диссертация
    на соискание ученой степени кандидата технических наук


    Научный руководитель
    Щербак Сергей Сергеевич,
    кандидат технических наук, доцент,
    старший научный сотрудник




    Днепродзержинск – 2013










    ПЕРЕЧЕНЬ УСЛОВНЫХ ОБОЗНАЧЕНИЙ

    АСУ ТП – автоматизированная система управления технологическим процессом
    БП – библиотека прецедентов
    ИАД – интеллектуальный анализ данных
    ИИ – искусственный интеллект
    ИС – информационная система
    ИСД – источник связанных данных
    ИСРП – информационные системы руководства предприятия
    ЛПР – лицо, принимающее решения
    ОТС – организационно-техническая система
    ОУ – оперативное управление
    ООП – объектно-ориентированное проектирование
    ПО – программное обеспечение
    ХД – хранилище данных
    НС – нештатная ситуация
    ПрО – предметная область
    ПП – производственное предприятие
    ПС – производственная ситуация
    РБД – реляционная база данных
    РИС – распределённая информационная система
    СД – связанные данные
    СС – семантические сети
    СУБД – система управления базами данных
    СППР – система поддержки принятия решений









    СОДЕРЖАНИЕ
    ВВЕДЕНИЕ 5
    РАЗДЕЛ 1 АНАЛИЗ СОВРЕМЕННЫХ ПОДХОДОВ К РАЗРАБОТКЕ СИСТЕМ ПОДДЕРЖКИ ПРИНЯТИЯ РЕШЕНИЙ И ПОСТАНОВКА ЗАДАЧ ИССЛЕДОВАНИЯ 12
    1.1 Пути повышения эффективности оперативного управления производственными предприятиями 12
    1.2 Поддержка принятия решений в оперативном управлении производственного предприятия 16
    1.3 Классификация систем поддержки принятия решений 22
    1.4 Анализ подходов к разработке систем поддержки принятия решений 26
    1.5 Сравнительный анализ методов принятия решений как формальной основы для разработки систем поддержки принятия решений 34
    1.6 Постановка задачи исследования 44
    1.7 Выводы по разделу 1 45
    РАЗДЕЛ 2 РАЗРАБОТКА МАТЕМАТИЧЕСКИХ МОДЕЛЕЙ ИНФОРМАЦИОННОГО ПРОСТРАНСТВА И СПЕЦИАЛИЗИРОВАННОЙ СППР ПРОИЗВОДСТВЕННОГО ПРЕДПРИЯТИЯ 46
    2.1 Математическая модель информационного пространства производственного предприятия на основе связанных данных 48
    2.2 Математическая модель специализированной СППР на основе единого информационного пространства 55
    2.3 Выводы по разделу 2 59
    РАЗДЕЛ 3 РАЗРАБОТКА МЕТОДА ЦЕЛЕНАПРАВЛЕННОГО ПОИСКА РЕШЕНИЙ В ИНФОРМАЦИОННОМ ПРОСТРАНСТВЕ И ТЕХНОЛОГИИ РАЗРАБОТКИ СПЕЦИАЛИЗИРОВАННОЙ СППР ПРОИЗВОДСТВЕННОГО ПРЕДПРИЯТИЯ 61
    3.1 Метод целенаправленного поиска решений в информационном пространстве производственного предприятия 62
    3.2 Математическое обеспечение метода целенаправленного поиска решений в информационных пространствах 67
    3.3 Информационная технология разработки специализированных систем поддержки принятия решений на основе связанных данных 71
    3.4 Выводы по разделу 3 79
    РАЗДЕЛ 4 ПРАКТИЧЕСКАЯ РЕАЛИЗАЦИЯ И ЭКСПЕРИМЕНТАЛЬНАЯ ОЦЕНКА ЭКОНОМИЧЕСКОЙ ЭФФЕКТИВНОСТИ ВНЕДРЕНИЯ СПЕЦИАЛИЗИРОВАННОЙ СППР ПРОИЗВОДСТВЕННОГО ПРЕДПРИЯТИЯ 80
    4.1 Технологические аспекты решения задачи принятия решений при возникновении нештатных ситуаций 81
    4.2 Алгоритмическое обеспечение 91
    4.3 Разработка архитектуры и программного обеспечения специализированной СППР производственного предприятия 100
    4.4 Оценка экономической эффективности внедрения специализированной СППР на производственном предприятии 116
    4.5 Выводы по разделу 4 123
    ВЫВОДЫ 124
    СПИСОК ИСПОЛЬЗОВАННЫХ ИСТОЧНИКОВ 126
    Приложение А 140
    Экранные формы 140
    Приложение Б 143
    Документы внедрения результатов диссертационной работы 143








    ВВЕДЕНИЕ

    Актуальность темы. Современное состояние рыночной экономики требует от производственных предприятий (ПП) полупроводниковой промышленности, которые занимаются выращиванием кристаллов полупроводников, изготовлением и продажами полупроводниковых изделий или их составляющих, использования эффективных средств оперативного управления, как производственными, так и бизнес подразделениями, что подразумевает развитие информационной инфраструктуры ПП на основе современных технологий и систем обработки данных, в частности согласно концепции NoSQL (англ. Not only SQL). Наиболее часто политика автоматизации ПП не реализуется по единому принципу, что приводит к тому, что на одном ПП могут функционировать несколько локальных информационных систем (ИС), при этом информация накапливается в распределенных гетерогенных источниках. Со временем, при увеличении объемов хранимых данных снижается эффективность принимаемых решений во время оперативного управления ПП. Это может быть связано с формированием некорректных решений на основе неактуальной или противоречивой информации, которая часто хранится в распределенных (разнородных) источниках. Данный факт обусловлен тем, что согласованность данных поддерживается только на уровне локального источника данных.
    Для решения проблемы повышения эффективности оперативного управления в описанных выше условиях необходимо интегрировать локальные ИС ПП [1]. Это можно сделать путем разработки специализированных систем поддержки принятия решений (СППР), ориентированных на потребности конкретных лиц, принимающих решения (ЛПР) и настроенных на корректное использование данных в рамках информационного пространства ПП.
    Различным аспектам решения задачи создания технологий разработки СППР посвящены работы Б. П. Арсеньева, Т. А. Гавриловой, О. И. Ларичева, В. В. Литвина, Л. А. Калиниченко, А. И. Михалёва, А. Б. Петровского, D. Chappell, O. Erling, M. Fawler, и др. ученых. Анализ отечественных и зарубежных публикаций [2–5] показал, что одним из наиболее перспективных подходов является использование интеграционных решений на основе промежуточного программного обеспечения (ПО) ПП и гипертекстовых технологий концепции связанных данных (англ. Linked Data). Промежуточное ПО обеспечивает доступ к наборам данных произвольных источников, а концепция связанных данных (СД) обеспечивает необходимые средства для объединения распределенных источников в единое информационное пространство (ИП) на основе World Wide Web (WWW).
    Независимо от предложенных подходов к разработке СППР в условиях лоскутной автоматизации ПП все авторы согласны с тем, что этот процесс дорогой и требует привлечения высококвалифицированного персонала [6–8]. Однако, анализ данной проблемной области не показал наличия подходов или технологических решений, которые бы детально и полно описывали пути разработки специализированных СППР в условиях лоскутной автоматизации ПП. Также не было выявлено моделей и методов, которые бы обеспечивали необходимую реорганизацию источников для поиска решений и добавления локальных метрик для интерпретации конкретных производственных ситуаций (ПС). Такая интерпретация позволила бы на этапе эксплуатации СППР настраиваться на данные, изменяющиеся в процессе использования, и искать наиболее адекватные решения для различных производственных ситуаций. Одной из таких предметных областей (ПрО), где структура объектов производства динамически меняется в зависимости от этапа их жизненного цикла, является полупроводниковая промышленность.
    Из вышесказанного следует, что задача создания информационной технологии разработки специализированных систем поддержки принятия решений является актуальной, а ее решение позволит выполнять на основе данных разных источников ИС ПП принятие решений в оперативном управлении ПП.

    Связь работы с научными программами, планами, темами.
    Диссертационная работа выполнена на кафедре программного обеспечения систем Днепродзержинского государственного технического университета в соответствии с планом НИР «Развитие научных основ системного анализа и синтеза высоких энергосберегающих технологий (на примерах разработки промышленных физико-технологических систем в металлургии и теплоэнергетике)», государственный регистрационный номер № 0111U001258, а также совместно с Кременчугским национальным университетом им. Михаила Остроградского, в соответствии с целевой научно-практической темой Министерства промышленной политики – «Исследование влияния процессов тепломассопереноса на электрофизические и структурные свойства монокристаллического кремния и арсенида галлия в процессе их выращивания», государственный регистрационный номер 0106U000056, а также по договорной НИР «Разработка методов и алгоритмов мониторинга и регулирования параметров технологического процесса выращивания монокристаллов арсенида галлия» 421 ВП от 12.02.2010 г., заказчик – ЧП «Галар».
    Цель и задачи исследования. Целью диссертационной работы является повышение эффективности принятия решений на производственных предприятиях путем создания информационной технологии разработки специализированных систем поддержки принятия решений на основе связанных данных и соответствующих моделей и методов, необходимых для функционирования этих систем.
    Для достижения этой цели в работе решаются следующие задачи:
    – анализ существующих подходов поддержки принятия решений в информационных системах производственных предприятий;
    – разработка математической модели информационного пространства производственного предприятия на основе связанных данных;
    – разработка математической модели специализированной СППР;
    – развитие метода поиска решений на основе прецедентов в информационном пространстве и разработка его математического обеспечения;
    – создание информационной технологии разработки специализированных систем поддержки принятия решений производственного предприятия;
    – применение разработанных моделей и метода для реализации специализированной СППР на примере решения задачи принятия решений при возникновении нештатных ситуаций в процессе выращивания монокристаллов арсенида галлия.
    Объектом исследования является процесс разработки систем поддержки принятия решений производственных предприятий.
    Предметом исследования являются методы, модели и информационные технологии разработки систем поддержки принятия решений на основе связанных данных.
    Методы исследования. Для решения поставленных задач использовались идеи и принципы искусственного интеллекта, распределенных вычислений, гипертекстовых технологий концепции связанных данных, теории баз данных, теории графов и семантических сетей, положений дискретной математики и объектно-ориентированного подхода к описанию объектов предметной области. Экспериментальные исследования проводились на тестовых примерах и на реальных источниках данных, которые используемых для поддержки принятия решений на ПП полупроводниковой промышленности.
    Научная новизна полученных результатов.
    1. Впервые предложена математическая модель информационного пространства производственного предприятия на основе связанных данных, которая в отличие от существующих описывает представление распределенной информации в терминах «быть подклассом», «быть экземпляром класса», «быть эквивалентным классу», обеспечивает унифицированный доступ к структурам связанных данных и их логическое согласование и позволяет выполнять принятие решений в оперативном управлении производственного предприятия на основе данных различных источников ИС предприятия.
    2. Впервые предложена математическая модель специализированной СППР, которая в отличие от существующих поддерживает распределенное хранение данных и типизированные ограничения на уровне логических структур и позволяет формально описать процессы интерпретации как логически связанных, так и независимых производственных ситуаций и соответствующих решений, принимаемых ЛПР.
    3. Получил дальнейшее развитие метод поиска решений в информационном пространстве производственного предприятия на основе прецедентов, который в отличие от существующих использует иерархическую организацию связанных данных и усовершенствованную схему добавления к информационному пространству предприятия новых мер (метрик) подобия объектов в виде присоединенных процедур без изменения общего алгоритма целенаправленного поиска, что позволяет расширить функциональность информационного пространства предприятия средствами поддержки принятия решений.
    4. Впервые предложена информационная технология разработки специализированных СППР на основе информационного пространства предприятия, которая обеспечивает расширение исходных данных специализированной СППР за счет настройки критериев интерпретации производственных ситуаций на основе запросов в виде шаблонных структур, что позволяет оперативно принимать решения на производственных предприятиях с территориально-распределенной структурой.
    Практическое значение полученных результатов. Разработанные в диссертационной работе модели, метод и информационная технология разработки специализированных СППР позволяют решать широкий класс задач, связанных с организацией эффективного оперативного управления производственным предприятием с возможностью получения распределенного доступа, как к аналитическим данным, так и исходным необработанным данным различных источников в произвольный момент времени. Реализация алгоритмического, математического обеспечения предложенного в диссертационной работе метода поиска решений и соответствующих ему моделей, а также экспериментальные исследования, проведенные для определения экономической эффективности, подтверждают основные положения, которые выносятся на защиту. Результаты диссертационной работы были использованы при создании специализированной СППР для решения задачи принятия решений при возникновении нештатных ситуаций в процессе выращивания монокристаллов арсенида галлия при выполнении научно-практической темы «Исследование влияния процессов тепломассопереноса на электрофизические и структурные свойства монокристаллического кремния и арсенида галлия в процессе их выращивания», а также по договорной НИР «Разработка методов и алгоритмов мониторинга и регулирования параметров технологического процесса выращивания монокристаллов арсенида галлия»
    Научные положения, выводы и рекомендации, изложенные в диссертации, нашли практическое применение на ЧП «Галар», что подтверждено актом внедрения от 02.04.2013 г., и были использованы во время подготовки и чтения курсов «Базы данных» и «Операционные системы» в 2012/2013 учебном году, на кафедре Программного обеспечения систем Днепродзержинского государственного технического университета (акт внедрения от 27.03.2013 г.). Практическое использование специализированной СППР подтвердило корректность и адекватность разработанных моделей и метода.
    Личный вклад соискателя. Все основные результаты, выносимые на защиту, получены автором самостоятельно. В работах, выполненных в соавторстве, автору принадлежат: [1] – усовершенствование архитектуры сервисной шины предприятия и создание технологии разработки СППР; [2] – разработка архитектуры и реализация поискового интерфейса пользователя для источников связанных данных; [3] – разработка метода поиска решений в информационном пространстве предприятия; [4] – разработка математических моделей СППР и информационного пространства производственного предприятия; [5] – разработка алгоритмического и программного обеспечения метода поиска решений в СППР.
    Апробация работы. Основные положения и результаты диссертационной работы были представлены, докладывались и обсуждались на Международных научно-технических конференциях и форумах: III-й и IV-й Международных научно-практических конференциях «Системный анализ. Информатика. Управление», (г. Запорожье, 2012, 2013); ХІX-й Всеукраинской научно-технической конференции молодых ученых и специалистов «Актуальні проблеми життєдіяльності суспільства», (г. Кременчуг, 2012); XVI -м Международном молодежном форуме «Радиоэлектроника и молодежь в ХХІ веке», (г. Харьков, 2012); ХІ-й Международной научно-технической конференции «Фізичні процеси та поля технічних і біологічних об’єктів», (г. Кременчуг, 2012); III-й Международной научно-технической конференции «Открытые семантические технологии проектирования интеллектуальных систем», (г. Минск, Республика Беларусь, 2013); II-й Международной научно-практической конференции «Полупроводниковые материалы, информационные технологии и фотовольтаика», (г. Кременчуг, 2013).
    Публикации. По результатам исследований опубликовано 12 научно-технических публикаций, из них: 5 статей в научных специализированных изданиях, утвержденных Министерством образования и науки Украины; 7 публикаций изданы в сборниках трудов и тезисов международных научно-технических конференций и форумов.
    Структура работы и её объём. Диссертационная работа состоит из введения, четырех разделов, выводов, содержащих основные результаты исследований, списка литературы и приложений. Основной объем работы составляет 125 стр., содержит 4 таблицы, 20 рисунков и 120 источников цитируемой литературы. Приложения приведены на 8 страницах.
  • Список литературы:
  • ВЫВОДЫ

    В диссертационной работе представлены результаты, которые в соответствии с поставленной целью являются решением актуальной научно-практической задачи повышения эффективности принятия решений на производственных предприятиях путем создания информационной технологии разработки специализированных СППР на основе связанных данных и соответствующих моделей и методов, необходимых для функционирования этих систем. Полученные результаты имеют важное научное и практическое значение как для разработки современных промышленных технологий хранилищ концепции связанных данных, так и для решения конкретных задач поддержки принятия решений на производственных предприятиях.
    1. Предложена математическая модель информационного пространства производственного предприятия на основе связанных данных, которая в отличие от существующих описывает представление распределенной информации в терминах «быть подклассом», «быть экземпляром класса», «быть эквивалентным классу», обеспечивает унифицированный доступ к структурам связанных данных и их логическое согласование и позволяет выполнять принятие решений в оперативном управлении производственного предприятия на основе данных различных источников ИС предприятия.
    2. Предложена математическая модель специализированной СППР, которая в отличие от существующих поддерживает распределенное хранение данных и типизированные ограничения на уровне логических структур и позволяет формально описать процессы интерпретации как логически связанных, так и независимых производственных ситуаций и соответствующих решений, принимаемых ЛПР.
    3. Получил дальнейшее развитие метод поиска решений в информационном пространстве производственного предприятия на основе прецедентов, который в отличие от существующих использует иерархическую организацию связанных данных и усовершенствованную схему добавления к информационному пространству предприятия новых мер (метрик) подобия объектов в виде присоединенных процедур без изменения общего алгоритма целенаправленного поиска, что позволяет расширить функциональность информационного пространства предприятия средствами поддержки принятия решений.
    4. Предложена информационная технология разработки специализированных СППР на основе информационного пространства предприятия, которая обеспечивает расширение исходных данных специализированной СППР за счет настройки критериев интерпретации производственных ситуаций на основе запросов в виде шаблонных структур, что позволяет оперативно принимать решения на производственных предприятиях с территориально распределенной структурой.
    5. Результаты экспериментальных исследований подтвердили экономическую целесообразность разработки специализированных СППР на основе предложенных в работе моделей, метода и информационной технологии.
    6. Разработанные модели, метод и информационная технология апробированы, применены и внедрены на частном предприятии «Галар» для реализации специализированной СППР для решения задачи принятия решений при возникновении внештатных ситуаций в процессе выращивания монокристаллов арсенида галлия, что подтверждено соответственным актом внедрения.








    СПИСОК ИСПОЛЬЗОВАННЫХ ИСТОЧНИКОВ

    1. Шаппелл Д. ESB – сервисная шина предприятия / Д. Шаппелл ; [пер. с англ.]. – СПб. : БХВ-Петербург, 2008. – 368 с.
    2. Erling Orri. Integrating Open Sources and Relational Data with SPARQL [Electronic source] / Orri Erling, Ivan Mikhailov // ESWC. – 2008. – P. 838–842. – Available from : http://link.springer.com/chapter/10.1007%2F978-3-540-68234-9_69.
    3. Фаулер Мартин. Шаблоны корпоративных приложений / Мартин Фаулер ; [пер. с англ.]. – М. : Издательский дом «Вильямс», 2000. – 544 с.
    4. Андон Ф. Роль семантики в интеграции приложений на основе веб-сервисов / Ф. Андон, В. Дерецкий // Проблеми програмування. – 2010. – № 3–4. – С. 469–479.
    5. Глоба Л. С. Інтеграція баз даних та баз знань на основі онтології / Л. С. Глоба, М. Ю. Терновой, О. С. Штогріна // Збірник наукових праць ВІТІ НТУУ «КПІ». – 2011. – № 1. – С. 43–47.
    6. Прохоров С. А. Автоматизация комплексного управления безопасностью предприятия / С. А. Прохоров, А. А. Федосеев, А. В. Иващенко. – Самара, 2008. – 55 c.
    7. Ковалев А. Всегда ли плоха лоскутная автоматизация [Электронный ресурс] / А. Ковалев. – Директор информационной службы. – 2011. – № 11. – Режим доступа : http://www.osp.ru/cio/2011/11/13011723/.
    8. Лоскутная автоматизация, или как управлять «зоопарком» программ [Электронный ресурс] / Н. Лисин // Корпоративные информационные технологии и решения. – 2010. – Режим доступа : http://www.pcweek.ua/themes/detail.php?ID=126313.
    9. Оксанич А. П. Оптимизация решений при возникновении нештатных ситуаций в процессе выращивания монокристаллов кремния / А. П. Оксанич, В. Р. Петренко, Л. Г. Шепель // Вісник Кременчуцького державного політехнічного університету. – 2007. – Вип. 3 (44). – Ч. 2. – С. 164–168.
    10. Петренко В. Р. Автоматизированная система промышленного контроля параметров слитков монокристаллического кремния / В. Р. Петренко, С. Е. Притчин // Новые технологии. – 2007. – № 4 (18). – С. 95–101.
    11. Краскевич В. Е. Применение регулярных выражений алгебры событий для моделирования бизнес-процессов оперативного управления производством / В. Е. Краскевич, И. Г. Кротюк, И. В. Шевченко // Вестник Кременчугского национального университета им. Михаила Остроградского. – 2011. – № 4 (69). – С. 38–42.
    12. Верес О. Розподіл обмежених ресурсів засобами СППР / О. Верес, Ю. Верес // Вісник національного університету «Львівська політехніка». – 2012. – № 744. – С. 248–263.
    13. Циганок В. В. Проблема розподілу ресурсів як розширення можливостей систем підтримки прийняття рішень / В. В. Циганок // Реєстрація, зберігання і обробка даних. – 2010. – Т. 12. – № 2. – С. 232–237.
    14. Дерецкий В. Подход к разработке программных приложений с использованием семантических веб-сервисов / В. Дерецкий, M. Богданова, С. Горошанский // Проблеми програмування. – 2009. – № 4. – С. 59–70.
    15. Пелехата О. Управління документними комунікаціями за допомогою мережних технологій / О. Пелехата // Вісник Книжкової палати. – 2012. – № 3. – С. 1–3.
    16. Каратанов А. В. Анализ методологий создания единого информационного пространства авиационного предприятия / А. В. Каратанов, Е. А. Дружинин, Т. Ю. Павленко // Открытые информационные и компьютерно-интегрированные технологии. – 2012. – № 55. – С. 154–160.
    17. Хоп Грегор. Шаблоны интеграции корпоративных приложений / Грегор Хоп, Бобби Вульф ; [пер. с англ.]. – М. : ООО «И.Д. Вильямс», 2007. – 672 с.
    18. Головин С. В. DBSync – решение синхронизации данных [Электронный ресурс] / С. В. Головин // ЦИТ Форум. – 2004. – Режим доступа : http://citforum.ru/products/relex/dbsync/.
    19. Завгородний В. В. Применение семантических технологий в системах поддержки принятия решений / В. В. Завгородний, С. С. Щербак // Вісник Кременчуцького національного університету імені Михайла Остроградського. – Кременчук : КрНУ, 2012. – № 3 (74). – С. 66–69.
    20. Краснянский А. В. Интеллектуальные системы поддержки принятия решений реального времени / А. В. Краснянский, О. С. Вильчинская // Системы управления. – 2006. – № 4/2 (22). – С. 7–9.
    21. Ланде Д. В. Новітні підходи й технології інформаційно-аналітичної підтримки прийняття рішень / Д. В. Ланде // Національна безпека : український вимір. – 2008. – № 1–2 (20–21). – С. 1–49.
    22. Клюшников І. М. Визначення вимог до побудови систем підтримки прийняття рішень / І. М. Клюшников, А. А. Шалигін, Р. М. Джус // Кібернетика та системний аналіз / Харківський університет Повітряних Сил. – Харків, 2011. – № 3 (29). – С. 151–154.
    23. Бомас В. В. Формализация предпочтений в СППР DSS/UTES с использованием функции предпочтений, задаваемой по умолчанию / В. В. Бомас, Д. С. Портоне // Весник московского авиационного института. – Москва, 2008. – № 4. – С. 6–12.
    24. Ивахин А. И. От BSS к СRM и ERP и обратно [Электронный ресурс] / А. И. Ивахин // Connect-World. – 2007. – Режим доступа : http://www.cboss.ru/press/article622136.html.
    25. Бідюк П. І., Проектування комп’ютерних інформаційних систем підтримки прийняття рішень : навч. посіб / П. І. Бідюк, Л. О. Коршевнюк. – Київ : ННК «ІПСА» НТУУ «КПІ», 2010. – 340 с.
    26. Щавелев Л. И. Способы аналитической обработки данных для поддержки принятия решений / Л. И. Щавелев // Системы управления базами данных. – 1998. – № 04–05. – С. 11–15.
    27. Герасимов Б. М. Системы поддержки принятия решений: проектирование, применение, оценка эффективности / Б. М. Герасимов, М. М. Дивизинюк, И. Ю. Субач. – Севастополь : МОУ, НАНУ, 2004. – 320 с.
    28. Маклаков С. Анализ и распространение информации с Seagate Info 7 // КомпьютерПресс. – 2000. – №11. – С. 17–19.
    29. Мирошниченко Э. В. К применению систем поддержки принятия решений в технологических процессах / Э. В. Мирошниченко // Вісник Національного технічного університету України «Київський політехнічний інститут». Серія Машинобудування. – 2010. – № 59. – С. 107–110.
    30. Асєєв Г. Г. Концепція систем підтримки прийняття рішень / Г. Г. Асєєв // Бібліотекознавство. Документознавство. Інформологія. – 2011. – № 3. – С. 10–16.
    31. Верес О. Функції компонент концептуальної моделі системи підтримки прийняття рішень / О. Верес // Комп’ютерні науки та інформаційні технології. – 2011. – № 694. – С. 10–19.
    32. Кравченко Т. К. Выделение признаков классификации систем поддержки принятия решений / Т. К. Кравченко, Н. Н. Середенко // Открытое образование. – 2010. – № 4. – С. 71–79.
    33. Герасимов Б. М. Синтез распределенных интеллектуальных систем поддержки принятия решений / Б. М. Герасимов, И. Ю. Субач // Сучасні інформаційні технології у сфері безпеки та оборони. – 2008. – № 2 (2). – С. 15–18.
    34. Зайцева И. В. Информационные технологии в государственном и муниципальном управлении : учеб. пособие / И. В. Зайцева. – Ставрополь : ФГОУ ВПО «Ставропольский государственный аграрный университет», 2011. – 165 с.
    35. Петров Э. Г. Необходимость и инструментальные средства обеспечения эффективности государственного управления социально-экономическими системами / Э. Г. Петров, Е. В. Губаренко // Проблемы информационных технологий. – 2010. – № 1 (007). – С. 7–13.
    36. Ларичев О. И. Системы поддержки принятия решений: современное состояние и перспективы развития / О. И. Ларичев, А. Б. Петровский // Итоги науки и техники. – М. : ВИНИТИ, 1987. – Т. 21. – С. 131–164.
    37. Устинова Г. М. Информационные системы менеджмента : Основные аналитические технологии в поддержке принятия решений [Текст] : учеб. пособие / Г. М. Устинова. – СПб : ДиэСофтЮП, 2000. – 368 с.
    38. Бутаков С. В. Взаимодействие интеллектуальных компонентов информационных систем через Internet / С. В. Бутаков, Д. В. Рубцов // Информационные технологии. – 2000. – № 4. – С. 52–53.
    39. Геловани В. Л. Интеллектуальные системы поддержки принятия решений в нештатных ситуациях с использованием информации о состоянии природной среды / В. Л. Геловани, А. А. Башлыков, В. Б. Бритков, Е. Д. Вязилов. – М. : Эдиториал УРСС, 2001. – 304 с.
    40. Грейсв М. Проектирование баз данных на основе XML / М. Грейсв ; [пер. с англ.]. – М. : Вильямс, 2002. – 640 с.
    41. Бескоровайный В. В. Логическое преобразование как средство реализации сетевых технологий / В. В. Бескоровайный, О. В. Зыкова // Бионика интеллекта. – 2010. – № 3 (74). – С. 37–41.
    42. Power D. J. Decision Support Systems: Concepts and Resources for Managers / D. J. Power. – Westport (USA): Greenwood Publishing Group, 2002. – 251 p.
    43. Барсегян А. А. Анализ данных и процессов : учеб. пособие / А. А. Барсегян, М. С. Куприянов, И. И. Холод, М. Д. Тесс. – [3-е изд., перераб. и доп.]. – СПб. : БХВ-Петербург, 2009. – 512 с.
    44. Гаврилова Т. А. Базы знаний интеллектуальных систем / Т. А. Гаврилова, В. Ф. Хорошевский. – СПб. : Питер, 2001. – 384 с.
    45. Awad E. M. Knowledge Management / E. M. Awad, Y. M. Ghaziri. – Dorling Kindersley (India) Pvt. Ltd, 2008. – 480 p.
    46. Шкундина Р. А. Организация поддержки принятия решений на основе прецедентов с помощью онтологии предметной области (на примере очистных сооружений) / Р. А. Шкундина // Искусственный интеллект в XXI веке : cб. статей всерос. науч.-техн. конф. – Пенза, 2005. – С. 70–72.
    47. Shapkin P. A. Potential of Using Ontologies as Models for Web Application Development / P. A. Shapkin // Proceedings of the Workshop on Computer Science and Information Technologies (CSIT’2008). – V. 2. – Ufa, 2008. – P. 249–252.
    48. Палагин А. В. Методика проектирования онтологии предметной области / Палагин А. В., Петренко Н. Г., Малахов К. С. // Комп’ютерні засоби, системи та мережі / Інститут кібернетики імені В. М. Глушкова НАН України. – 2011. – № 10. – С. 5–12.
    49. Литвин В. В. Задачі оптимізації структури та змісту онтології та методи їх розв’язування / В. В. Литвин // Інформаційні системи та мережі. – 2010. – № 715. – С. 203–214.
    50. Давидовский М. В. Формализация задачи согласования онтологий в децентрализованных системах / М. В. Давидовский // Вісник Запорізького національного університету. – 2011. – № 1. – С. 25–29.
    51. Захарова О. В. Онтологии в системах управления знаниями / О. В. Захарова // Інноваційні процеси / Бізнес інформ. – 2011 – № 6. – С. 43–45.
    52. Козак І. А. Автоматизоване формування універсальної онтології для проектування ІС / І. А. Козак // Информационные технологии в интеллектуальном анализе данных. – 2009. – № 2 (2). – С. 173–176.
    53. Рубашкин В. Ш. Онтологическая семантика / В. Ш. Рубашкин. – М. : Физматлит, 2013. – 348 с.
    54. Добров Б. В. Онтологии и тезаурусы. Модели, инструменты, приложения / Б. В. Добров, В. В. Иванов, Н. В. Лукашевич, В. Д. Соловьев. – М. : ИНТУИТ ; Бином, 2009. – 176 c.
    55. Лапшин В. А. Онтология в компьютерных системах / В. А. Лапшин. – М. : Научный мир, 2010. – 224 с.
    56. Лукашевич Н. В. Тезаурусы в задачах информационного поиска / Н. В. Лукашевич. – М. : Изд-во МГУ, 2011. – 512 c.
    57. Литвин В. В. Мультиагентные системы поддержки принятия решений, базирующиеся на прецедентах и использующие адаптивные онтологии / В. В. Литвин // Искусственный интеллект. – 2009. – № 2. – С. 24–33.
    58. Збитнева М. В. Сбор и обработка информации в интернет с использованием интеллектуальных агентов / М. В. Збитнева, А. Г. Деревянко, В. В. Дударь // Бионика интеллекта. – 2008. – № 2 (69). – С. 61–66.
    59. Волокита А. Н. Иерархические агенты безопасности в распределенных компьютерных системах / А. Н. Волокита, Ву Дык Тхинь // Вісник Національного технічного університету України «КПІ». – 2012. – № 55. – С. 117–124.
    60. Заволодько А. Э. Интеллектуальный агент управления этапами разработки проектов / А. Э. Заволодько, С. А. Кащеев // Економіка, організація виробництва та управління проектами. – 2009. – Вип. 2 (20). – С. 123–125.
    61. Парасюк И. Н. Нечеткие модели мультиагентных систем в распределенной среде / И. Н. Парасюк, С. В. Ершов // Проблеми програмування. – 2010. – № 2–3. – C. 330–339.
    62. Жабская Т. Е. Анализ инструментальных средств построения агентно-ориентированных систем / Т. Е. Жабская, О. И. Федяев // Інформатика, кібернетика та обчислювальна техніка. – 2009. – № 10. – C. 54–62.
    63. Попов А. В. Процессо-ориентированное поведение агентов в имитационной модели производственной системы / А. В. Попов, А. Г. Плешаков // Радіоелектронні і комп’ютерні системи. – 2012. – № 3 (55). – С. 138–144.
    64. Соколов А. Ю. Принятие решений в мультиагентной среде в условиях неопределенности / А. Ю. Соколов, О. С. Радивоненко, А. В. Товстик // Радіоелектронні і комп’ютерні системи. – 2011. – № 4 (52) – С. 77–81.
    65. Литвин В. В. Моделювання плану поведінки інтелектуального агента на основі мереж Петрі та онтологічного підходу / В. В Литвин // Інформаційні системи та мережі. – 2009. – № 653. – С. 170–175.
    66. Карасюк В. В. Онтологическое представление системы знаний с использованием принципов самоорганизации / В. В. Карасюк // Інформаційні технології, обчислювальна техніка і автоматика. – Вісник ЧДТУ. – 2011. – № 4. – С. 3–9.
    67. Мейтус В. Ю. Інтелектуальні системи, онтології та онтологічні простори / В. Ю. Мейтус // Наукові записки НаУКМА. Серія : Комп'ютерні науки. – 2009. – Т. 4. – C. 4–14.
    68. Шостак И. В. Проблемы разработки мультиагентной интеллектуальной интегрированной системы поддержки принятия решений в авиационном производстве / И. В. Шостак, Л. А. Гордиенко, Е. П. Киричук, А. С. Топал // Авиационно-космическая техника и технология. – 2003. – № 43. – С. 14–22.
    69. Андон П. Проблемы построения сервис–ориентированных прикладных информационных систем в Semantic web среде на основе агентного подхода / П. Андон, В. Дерецкий // Проблемы программирования. − 2006. − № 2–3. − С. 493–502.
    70. Лазаренко О. В. Роль онтологий при обработке знаний в «семантическом web» / О. В. Лазаренко, Д. И. Панченко // Прикладна лінгвістика : напрями й аспекти дослідження. – 2009. – Вип. 4. – С. 258–262.
    71. Досин Д. Г. Розробка онтології матеріалознавства засобами Protégé–OWL / Д. Г. Досин, Р. Р. Даревич, Н. В. Шкутяк // Искусственный интеллект. – 2008. – № 3. – С. 70–77.
    72. Головянко М. В. Построение распределенной системы онтологий на базе технологии Peer-To-Peer (P2P) / М. В. Головянко, Д. А. Плиско // Інфокомунікаційні системи : зб. наук. праць Харківського університету Повітряних Сил. – Харків, ХУПС, 2010. – № 3 (25). – С. 131–133.
    73. Пасічник Н. Р. Метод формування онтологійного контенту на основі аналізу інформації спеціалізованих веб-сайтів / Н. Р. Пасічник // Вісник Хмельницького національного університету. – 2012. – № 5. – С. 241–244.
    74. Пелещишин А. М. Веб 2.0 та семантичний веб : порівняльний аналіз перспективних тенденцій розвитку WWW / А. М. Пелещишин, О. Л. Березко // Информационные технологии. – 2006. – № 6/2. – С. 42–50.
    75. OWL : Web ontology language [Electronic source] / OWL Technical Committee–2004. A W3C specification. Retrieved. – October 25, 2006. – Available from : http://www.w3.org/2004/OWL/.
    76. OWL-S : Semantic markup for Web services [Electronic source] / OWL-S Technical Committee–2004. W3C member submission. Retrieved. – October 25, 2006. – Available from : http://www.w3.org/Submission/2004/SUBM-OWL-S-20041122/.
    77. Новицький О. В. Інтеграція даних у мережі Інтернет : зв’язані дані / О. В. Новицький // Проблеми програмування. – 2010. – № 2–3. – C. 487–493.
    78. Erling O. Virtuoso : RDF Support in a Native RDBMS / Orri Erling, Ivan Mikhailov // Semantic Web Information Management. – 2010. – P. 501–519.
    79. Large Triple Stores [Electronic source] / W3C WIKI. – Available from : http://www.w3.org/wiki/LargeTripleStores.
    80. Powers S. Practical RDF / S. Powes. – Sebastopol : O'ReillyMedia, 2008. – 352 p.
    81. DuCbarme B. Learning SPARQL / B.DuCbarme. – Sebastopol : O'ReillyMedia, 2011. – 258 p.
    82. Филатов В. А. Модель представления вариантов технологических процессов в базе прецедентов / В. А. Филатов, Р. В. Артюх // Автоматизированные системы управления и приборы автоматики. – 2013. – № 159. – С. 40–46.
    83. Климчук С. А. Разработка сапр технической диагностики кранов мостового типа на основе прецедентов / С. А. Климчук // Вісник Східноукраїнського національного ун-т імені Володимира Даля. Серія : Технічні науки. – 2010. – № 2 (144).
    84. Варшавский П. Р. Поиск решения на основе структурной аналогии для интеллектуальных систем поддержки принятия решений / П. Р. Варшавский, А. П. Еремеев // Известия РАН. Теория и системы управления. – 2005. – № 1. – С. 97–109.
    85. Aamodt A. Case-based reasoning: foundational issues, methodological variations, and system approaches / A. Aamodt, E. Plaza // AI Communications. – 1994. – № 7. – P. 123–129.
    86. Вагин В. Н. Достоверный и правдоподобный вывод в интеллектуальных системах / В. Н. Вагин, Е. Ю. Головина, А. А. Загорянская, М. В. Фомина. – [2-е изд.]. – М. : Физматлит, 2008. – 712 c.
    87. Арский Ю. М. Принципы конструирования интеллектуальных систем / Ю. М. Арский Ю. М., Финн В. К. // Информационные технологии и вычислительные системы. – 2008. – № 4. – С. 4–38.
    88. Вагин В. Н. Некоторые базовые принципы построения интеллектуальных систем поддержки принятия решений реального времени / В. Н. Вагин, А. П. Еремеев // Известия РАН. Теория и системы управления. – 2001. – № 6. – С. 114–123.
    89. Варшавский П. Р. Методы правдоподобных рассуждений на основе аналогий и прецедентов для интеллектуальных систем поддержки принятия решений / П. Р. Варшавский, А. П. Еремеев // Новости искусственного интеллекта. – 2006. – № 3. – С. 39–62.
    90. Варшавский П.Р. Метод вывода на основе аналогий, базирующийся на теории структурного отображения // Сб. тр. Научной сессии МИФИ2004. – М.: МИФИ, 2004. – Т.3. – С. 136–137.
    91. Варшавский П. Р. Механизмы правдоподобных рассуждений на основе прецедентов (накопленного опыта) для систем экспертной диагностики / П. Р. Варшавский // Труды 11-й национальной конференции по искусственному интеллекту с международным участием, (Дубна, 28 сентября – 3 октября 2008 г.). – М : URSS, 2008. – Т. 2. – С. 106–113.
    92. Еремеев А. П., Варшавский П. Р. Методы структурной аналогии для интеллектуальных систем поддержки принятия решений реального времени / А. П. Еремеев, П. Р. Варшавский // Интегрированные модели и мягкие вычисления в искусственном интеллекте : Труды III Международного научно-практического семинара, (Коломна, 15–17 мая 2005 г.). – М. : Физматлит, 2005. – С. 81–87.
    93. Геловани В. А. Интеллектуальные системы поддержки принятия решений в нештатных ситуациях с использованием информации о состоянии природной среды / В. А. Геловани, А. А. Башлыков, В. Б. Бритков, Е. Д. Вязилов. – М. : Эдиториал УРСС, 2001. – 304 c.
    94. Завгородний В. В. Единое информационное пространство производственных предприятий на основе связанных данных / В. В. Завгородний, С. С. Щербак // Системи обробки інформації : зб. наук. праць / Харківський університет військово-повітряних сил ім. І. Кожедуба. – 2013. – № 2 (109). – С. 275–278.
    95. Allemang D. Semantic Web for the Working Ontologist Modeling in RDF, RDFS and OWL / D. Allemang, J. Hendler. – Waltham (USA) : Morgan Kaufmann Publishers, 2008. – 350 p.
    96. Лис К. П. Онтологическая интеграция данных моделирования для управления сервисно-ориентированной ИТ-инфраструктурой / К. П. Лис // Материалы 6 Международной конференции СпбГУЭФ. – Спб : Изд-во СпбГУЭФ, – 2010. – С. 62–67.
    97. Гладун А. Я. Модель взаємодії web–сервісів та аналіз їх продуктивності в інтерактивному середовищі iнтернет / А. Я. Гладун // Комп’ютерні засоби, мережі та системи. – 2008. – № 7. – С. 117–127.
    98. Zavgorodniy V. V. Pattern implementation principles in semantic web application for medical institution / V. V. Zavgorodniy, S. S. Shcherbak // Зб. наук. праць Харківського університету військово–повітряних сил імені І. Кожедуба. – 2013. – № 1 (34). – С. 136–138.
    99. Говоруха В. Б. Теоретичні основи розробки систем підтримки прийняття рішень / В. Б. Говоруха, О. К. Ткачова // Вісник Академії митної служби України. Серія : Технічні науки. – 2010. – № 2 (44). – С. 130–137.
    100. Верес О. М. СППР з керування розподілом обмежених ресурсів / О. М. Верес, Ю. О. Верес, А. А. Катренко // Вісник Національного університету «Львівська політехніка». – 2008. – № 3. – С. 52–62.
    101. Кондратенко Ю. П. Ієрархічна організація та корекція в реальному часі нечітких СППР при змінній структурі вхідної інформації / Ю. П. Кондратенко, Є. В. Сіденко // Радіоелектронні і комп’ютерні системи. – 2012. – № 7 (59). – С. 17–23.
    102. Абрамова Л. С. Анализ структуры систем поддержки принятия решений в АСУДД / Л. С. Абрамова, И. С. Наглюк, С. В. Капинус // Вісник національного технічного університету «ХПІ». – 2012. – № 18. – С. 45–51.
    103. Куссуль М. Э. СППР бизнес–аналитика / М. Э. Куссуль, А. С. Сычев, Е. Г. Садовая, А. О. Антоненко // Математичні машини і системи. – 2010. – № 3. – C. 96–103.
    104. Клещев А. С., Шалфеева Е. А. Определение структурных свойств онтологии // Известия РАН. Теория и системы управления. – 2008. – № 2. – С. 65–74.
    105. Завгородній В. В. Удосконалення технологій доступу та обробки пов’язаних даних семантичних додатків Linked Data / В. В. Завгородній, І. М. Галушка, С. М. Солошич, С. С. Щербак // Автоматизовані системи управління і прилади автоматики : зб. наук. праць / Харківський національний університет радіоелектроніки. – 2012. – Вип. 159. – С. 67–73.
    106. Завгородний В. В. Методы поиска решений в информационных пространствах производственных предприятий на основе связанных данных / В. В. Завгородний, С. С. Щербак // Вісник Кременчуцького національного університету імені Михайла Остроградського. – 2013. – № 2 (79). – С. 62–65.
    107. Информационная технология. Автоматизированные системы. Термины и определения : ГОСТ 34.003-90. – [Изд. июль 2009 г. с поправкой (ИУС 1-2003)]. – М. : Стандартинформ, 2009.– 16 с. – (Национальный стандарт Украины).
    108. Wood D. Linked Data / Wood D., Zaidman M., Ruth L., Hausenblas M. – Manning (USA): Manning Publications Co., 2013. – 375 p.
    109. Шапкин П. А. Использование онтологий при разработке веб-приложений, настраиваемых на предметную область / П. А. Шапкин // Информационные технологии и вычислительные системы. – 2009. – № 2. – С. 44–50.
    110. Оксанич А. П. Автоматизация выращивания монокристаллов полупроводников по методу Чохральского / А. П. Оксанич, В. Р. Петренко // Научные труды КГПИ. – 2000. – № 1. – С. 364–367.
    111. Павлов А. А. Системы автоматизированного планирования и диспетчирования производственных процессов / А. А. Павлов, З. Банашек, С. Н. Гриша, Е. Б. Мисюрю. – К. : Техніка, 1990. – 260 с.
    112. Петренко В. Р. Принятие оптимальных решений при возникновении условий дислокационного роста монокристаллов кремния по методу Чохральского / В. Р. Петренко, Л. Г. Шепель // Праці Луганського відділення Міжнародної Академії інформатизації. – 2007. – № 2 (15). – С. 100–104.
    113. Шашков Ю. М. Выращивание монокристаллов методом вытягивания / Ю. М. Шашков. – М. : Металлургия, 1982. – 312 с.
    114. Определение меры сходства для контекстов задач / Р. А. Шкундина, С. Шварц // Меры сходства – процессы – автоматизация : междунар. симп. Вывод на основе прецедентов : cб. статей VI Междунар. конф. 2005 г., Чикаго, США. – C. 261–270.
    115. Марманис Х. Алгоритмы интеллектуального Интернета. Передовые методики сбора, анализа и обработки данных / Х. Марманис, Д. Бабенко. – СПб. : Символ-Плюс, 2011. – 480 c.
    116. Сегаран Т. Программируем коллективный разум / Т. Сегаран. – СПб. : Символ-плюс, 2008. – 368 с.
    117. Арсеньев Б. П. Интеграция распределенных баз данных / Б. П. Арсеньев, С. А. Яковлев. – СПб : Лань, 2001. – 464 с.
    118. Shapkin P. Software tools for navigation in document databases. Developing of Information Navigation Service Based on Classification Schemes / P. Shapkin, A. Shapkin // Proc. of the Third Int. Conf. on Web Information Systems and Technologies (WebIST2007). – Vol. «Web Interfaces and Applications» (WIA). – Madeira (Portugal) : INSTICC Press, 2007. – P. 455–458.
    119. Дей Н. Eclipse : Платформа Web-инструментов / Н. Дей, Л. Мандел, А. Райман ; [пер. с англ.]. – М. : КУДИЦ-ПРЕСС, 2008. – 688 с.
    120. Хемраджани А. Гибкая разработка приложений на Java с помощью Spring, Hibernate и Eclipse / А. Хемраджани ; [пер. с англ.]. – М. : Вильямс, 2008. – 352 с.
  • Стоимость доставки:
  • 200.00 грн


ПОИСК ДИССЕРТАЦИИ, АВТОРЕФЕРАТА ИЛИ СТАТЬИ


Доставка любой диссертации из России и Украины