Средства построения и поддержки систем мониторинга ситуационного типа тема диссертации и автореферата по ВАК РФ 05.13.01, кандидат наук Ермилов Андрей Эдуардович

• Ермилов Андрей Эдуардович
• кандидат наук
• 2020

Оглавление диссертации кандидат наук Ермилов Андрей Эдуардович

ВВЕДЕНИЕ

ГЛАВА 1 АНАЛИЗ ПРЕДМЕТНОЙ ОБЛАСТИ ПОСТРОЕНИЯ

И ФУНКЦИОНИРОВАНИЯ СИСТЕМ МОНИТОРИНГА

1.1 Анализ тенденций развития систем мониторинга

1.2 Информационные модели предметной области построения систем мониторинга

1.3 Инструментарии построения систем мониторинга

1.4 Выводы по главе

ГЛАВА 2 ИНСТРУМЕНТАРИИ РАЗРАБОТКИ ИНФОРМАЦИОННОГО ОБЕСПЕЧЕНИЯ СИСТЕМ МОНИТОРИНГА

2.1 Свойства предметной области построения и функционировании систем мониторинга

2.2 Принципы построения программного и информационного обеспечения систем мониторинга

2.3 Использование фреймовой модели и её модификации для представления предметной области работы систем мониторинга

2.4 Архитектура системы мониторинга и инструментарии её поддержки

2.5 Разработка ситуационного описания системы мониторинга

на примере предметной области ЭВМ

2.6 Результаты модификации фреймовой модели

2.7 Выводы по главе

ГЛАВА 3 ИНФОРМАЦИОННОЕ И ПРОГРАММНОЕ ОБЕСПЕЧЕНИЕ ДЛЯ ПОСТРОЕНИЯ СИСТЕМ МОНИТОРИНГА

3.1 Построение информационного обеспечения ситуационной системы мониторинга

3.2 Построение программного обеспечения ситуационной системы мониторинга

3.3 Описание сценариев работы пользовательского интерфейса

3.4 Выводы по главе

ГЛАВА 4 ПРАКТИЧЕСКАЯ РЕАЛИЗАЦИЯ СИСТЕМЫ МОНИТОРИНГА ЭВМ НА ОСНОВЕ МОДИФИЦИРОВАННОЙ ФРЕЙМОВОЙ МОДЕЛИ

4.1 Описание предметной области апробируемой системы мониторинга

4.2 Реализация таблиц концептуальной модели системы мониторинга

4.3 Пример использования нечёткой логики в работе СМ

4.4 Оценка результатов внедрения системы мониторинга ЭВМ в рабочий процесс филиала СамГУПС

4.5 Результаты внедрения работы в ООО «ОИЦ» «Группы ГАЗ»

4.6 Выводы по главе

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

СПИСОК СОКРАЩЕНИЙ И УСЛОВНЫХ ОБОЗНАЧЕНИЙ

СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ

ПРИЛОЖЕНИЕ 1 СВИДЕТЕЛЬСТВО О ГОСУДАРСТВЕННОЙ

РЕГИСТРАЦИИ ПРОГРАММЫ ДЛЯ ЭВМ

ПРИЛОЖЕНИЕ 2 СПРАВКА О ВНЕДРЕНИИ РЕЗУЛЬТАТОВ

ДИССЕРТАЦИОННОЙ РАБОТЫ В ФГБОУ ВО САМГУПС

ПРИЛОЖЕНИЕ 3 АКТ ВНЕДРЕНИЯ РЕЗУЛЬТАТОВ ДИССЕРТАЦИОННОЙ РАБОТЫ В УЧЕБНЫЙ ПРОЦЕСС НГТУ ИМ. Р.Е. АЛЕКСЕЕВА

ПРИЛОЖЕНИЕ 4 АКТ ВНЕДРЕНИЯ РЕЗУЛЬТАТОВ ДИССЕРТАЦИОННОЙ РАБОТЫ В ООО «ОИЦ» ГРУППЫ «ГАЗ»

ПРИЛОЖЕНИЕ 5 МАТЕМАТИЧЕСКОЕ ОПИСАНИЕ НЕЧЁТКОГО РЕГУЛЯТОРА ИСПОЛЬЗУЕМОГО В МОДИФИЦИРОВАННОЙ ФРЕЙМОВОЙ МОДЕЛИ

Введение диссертации (часть автореферата) на тему «Средства построения и поддержки систем мониторинга ситуационного типа»

ВВЕДЕНИЕ

Актуальность темы исследований. Системы мониторинга (СМ) сегодня являются активно развивающимся сегментом ИТ -рынка. Это обусловлено потребностью эффективного управления инфраструктурой и программно-аппаратным комплексом - основой реализации бизнес -процессов в современных организациях. Использование для поддержки бизнес-процессов систем мониторинга и систем интеллектуальной поддержки требует создание средств, которые облегчают их проектирование и поддержку.

Также стоит отметить, что средства мониторинга зарубежных поставщиков не всегда учитывают все возможности интеграции, а в условиях импортозамещения они и вовсе становятся неприменимыми.

В связи с этим все более актуальными становятся методы и технологии, обеспечивающие расширяемость и масштабируемость средств управления ИТ-инфраструктурой предприятия, в основе которых лежат модели, формализующие взаимодействие между элементами системы, а также методы обработки реакций системы на изменения внешней среды, носящие ситуационный характер.

Это ставит комплекс задач по построению средств проектирования систем мониторинга, а так же их поддержки. Анализ показывает, что сегодня нет единой теории средств построения и поддержки СМ в течение всего жизненного цикла (ЖЦ). Вопросы автоматизации создания и поддержки СМ так же требуют детализации и доработки.

Перспективным направлением исследований является разработка комплекса средств, которые позволяют строить системы мониторинга на основе единого теоретического подхода, понятного как техническому персоналу - тем, кто проектирует, внедряет и поддерживает СМ, так и специалистам предметных областей, в которых эти системы создаются.

Для создания перспективных средств построения и поддержки систем мониторинга ситуационного типа (СМСТ) в диссертации используется ситуационный подход (СП).

Под системами мониторинга ситуационного типа будем понимать СМ, которые построены на основе ситуационного подхода. В основе СП лежит понятие ситуации, т.е. некоторого объекта или явления, которое регулярно повторяется, воспроизводится, может быть изучено, описано и смоделировано. Выбор обоснован следующими факторами:

- ситуационный подход основан на системном подходе;

- носит универсальный характер, применим для решения широкого класса задач в различных предметных областях;

- существуют теоретические и практические результаты построения автоматизированных систем ситуационного типа в проектах высокого уровня сложности, которые могут быть адаптированы и развиты в вопросах использования в предметной области построения и поддержки систем мониторинга;

- его применение позволяет осуществлять все этапы создания систем мониторинга на едином концептуальном подходе, который поддерживает: исследование, построение концептуальной модели описания области работы СМ, создание машинно -ориентированной модели информационного обеспечения и процесс создания программного и информационного обеспечения систем мониторинга и их поддержку.

Классическим аппаратом для реализации идей ситуационного подхода являются фреймы. Фреймовая сеть используется для описания иерархии ситуаций в предметной области. Таким образом, машинно -независимой концептуальной формой описания предметной области функционирования автоматизированной системы является фреймовая модель. В диссертационной работе описаны средства, которые облегчают ее реализацию в форме программно-аппаратного комплекса.

Таким образом, применение СП позволяет осуществлять проектирование и поддержку СМ в течение ЖЦ на основе единой теоретической концепции, которая понятна и ИТ -специалистам и специалистам в предметной области создания автоматизированной системы.

Работа посвящена разработке средств построения и поддержки систем мониторинга ситуационного типа.

Степень теоретической разработанности темы. Данная работа проводилась в русле трудов специалистов в области искусственного интеллекта, СППР, САПР, а именно: Поспелова Д.А, М. Минского, Д.И. Батищева, Пупкова К.А., М. Мэскона, П.Д. Басалина, Белова Д.А., и др. Предложенная в работе фреймовая модель является результатом использования в рамках СП аппарата фреймов и нечеткой логики к вопросам построения систем мониторинга.

Научная проблема, которой посвящена данная работа - разработка теоретических основ для реализации средств построения, автоматизации и поддержки систем мониторинга ситуационного типа в различных предметных областях.

Целью диссертационной работы является: создание средств построения и поддержки систем мониторинга ситуационного типа. Для достижения этой цели в диссертации решаются следующие задачи:

1. Анализ предметной области и формулирование требований к системам мониторинга ситуационного типа.

2. Развитие фреймовой модели - дополнение аппаратом нечёткой логики с целью учета специфики предметной области построения, функционирования и поддержки систем мониторинга.

3. Создание технологи реализации модели в распространенных инструментариях построения АС в различных предметных областях.

4. Создание средств построения и поддержки системы мониторинга ситуационного типа, основанной на модифицированной фреймовой модели.

5. Реализация разработанного комплекса средств для построения и поддержке СМ в различных предметных областях и его внедрение. Объект исследования - системы мониторинга, концепции, методы и средства их построения.

Предметом исследования является информационная модель для обработки и представления данных мониторинга, формирования ситуационного описания в предметной области функционирования систем мониторинга.

Соответствие паспорту специальности. Диссертация на соискание ученой степени кандидата технических наук соответствует пунктам 5 и 12 паспорта специальности 05.13.01 - «Системный анализ, управление и обработка информации (в науке и промышленности)» номенклатуры специальностей научных работников:

- разработка специального математического и программного обеспечения систем анализа, оптимизации, управления, принятия решений и обработки информации;

- визуализация, трансформация и анализ информации на основе компьютерных методов обработки информации.

Методы исследования. Для решения поставленных задач использовались: системный анализ, ситуационный подход, теория нечётких множеств и нечёткая логика, теория фреймов, технология банков и баз данных, методы структурного, функционального и объектно -ориентированного программирования.

Научная новизна заключается в следующих результатах.

1. Предложена модификация фреймовой модели описания работы систем мониторинга, предназначенная для создания информационного обеспечения СМ ситуационного типа и отличающаяся от аналогов использованием аппарата нечёткой логики для качественной оценки ситуаций и параметрической подстройки под изменения во внешней и внутренней среде.

2. Выявлены и адаптированы принципы построения автоматизированных систем к предметной области систем мониторинга, которые отличаются от аналогов поддержкой ситуационного подхода и позволяют создавать инструментарии построения и поддержки систем мониторинга ситуационного типа.

Достоверность полученных результатов обеспечивается преемственностью результатов проведённых нами исследований с результатами, которые получили широкую известность, корректностью использования теоретических концепций и информационных моделей, доведением полученных результатов до реализации в работоспособных СМ, что подтверждено соответствующими актами и справками о внедрении. Результаты апробировались и обсуждались на международных и всероссийских конференциях.

Практическая ценность работы состоит в:

- разработке средств построения и поддержки системы мониторинга на основе предложенной модифицированной фреймовой модели;

- реализации полученных в диссертации результатов в реальных системах мониторинга;

- разработке программы для ЭВМ «FuzzyTooIDotNet» для редактирования лингвистических переменных и правил нечёткого вывода (зарегистрирована в фонде алгоритмов и программ).

Внедрение результатов работы. Результаты диссертационного исследования внедрены:

1) в рамках выполнения научно -исследовательской работы по теме "Разработка научно -технических решений в области создания перспективной линейки электроплатформ для коммерческих автомобилей с автономными источниками энергии, адаптированных для применения систем беспилотного управления" при финансовой поддержке Минобрнауки России (соглашение 14.577.21.0268 от

9

26.09.2017, уникальный идентификатор проекта

RFMEFI57717X0268);

2) в рабочий процесс Нижегородского филиала Самарского государственного университета путей сообщения при построении системы мониторинга ЭВМ;

3) в учебный процесс кафедры «Вычислительные системы и технологии» Нижегородского государственного технического университета им. Р.Е. Алексеева.

Апробация полученных результатов. Результаты исследований докладывались на всероссийских и международных научных конференциях, в том числе на XX, XXII, XXIII, XXIV, XXVI Международной научно -технической конференции «Информационные системы и технологии» (ИСТ), VI Всероссийской научно -практическая конференция «Нечёткие системы и мягкие вычисления» (НСМВ-2014), VI Международной студенческой научной конференции «Студенческий научный форум 2014», XIII Международной молодежной научно -технической конференции «Будущее технической науки», III Международной конференции «Информационные технологии в науке, управлении, социальной сфере и медицине», XV и XVI Всероссийской научной конференции «Нейрокомпьютеры и их применение», 108-ой международной научно-технической конференции Ассоциации автомобильных инженеров «Интеллектуальные системы автомобиля: разработка, исследование, сертификация».

Основные положения, выносимые на защиту:

1) модификация фреймовой модели, в которой в качестве процедур -демонов используются модули нечеткой логики для поддержки логического вывода для обработки данных ситуационного описания;

2) принципы построения автоматизированных систем мониторинга ситуационного типа;

3) средства построения системы мониторинга на основе предложенной модифицированной фреймовой модели.

Публикация результатов. Основное содержание диссертации опубликовано в 23 печатных работах. Из них 5 статей в рецензируемых журналах, входящих в Перечень ВАК, 1 - в индексируемой международной базе Scopus, 16 - в материалах международных и всероссийских конференций. Получено 1 свидетельство о государственной регистрации программ для ЭВМ

Личный вклад автора. состоит в адаптации принципов теоретической разработке ИТ систем к предметной области построения и поддержки СМ, создании способа реализации гибридной базы знаний, в которой сеть фреймов дополняется процедурами нечеткой логики, а также в создании средств автоматизации построения систем мониторинга ситуационного типа. Автором созданы системы мониторинга в предметных областях:

1) мониторинга ИТ-ресурсов (ЭВМ);

2) оценки работы узлов автономного транспортного средства и системы их сопровождения.

Структура и объём работы. Диссертация состоит из введения, 4-х глав, заключения, списка использованной литературы из наименований, а также 4 приложений. Общий объём работы 149 страниц текста, содержащего 52 рисунка и 12 таблиц.

Во введении обосновываются актуальность темы диссертационной работы и необходимость разработки теоретической и практической базы инструментального комплекса построения и поддержки систем мониторинга, определяются объект, предмет, методы, цель и задачи исследования, устанавливаются научная новизна и практическая значимость исследования, приводятся сведения об апробации работы.

В первой главе приводится анализ предметной области и ставится проблема исследования, производится оценка используемых подходов при

построении систем мониторинга, анализ современных тенденций в области разработки систем мониторинга.

Во второй главе проведён анализ предметной области функционирования систем мониторинга и сформулированы её свойства. Выделены принципы построения автоматизированных систем и адаптированы к предметной области разработки систем мониторинга. Предложена модифицированная фреймовая модель описания ситуаций на объектах мониторинга применительно к построению систем мониторинга. Предложена и рассмотрена типовая архитектура системы мониторинга -скелетная оболочка для построения систем мониторинга.

Таким образом, вторая глава содержит информацию о методах разработки ситуационного описания для систем мониторинга на основе фреймовой модели и нечёткой логики.

В третьей главе рассматриваются вопросы реализации информационного и программного обеспечения - наиболее трудоёмких элементов построения автоматизированных систем мониторинга.

Таким образом, третья глава содержит описание инструментального комплекса для построения систем мониторинга ситуационного типа на базе модифицированной фреймовой модели и описание тестового приложения для демонстрации функционирования этой модели.

В четвёртой главе рассматривается реализации моделей и подходов к обработке данных в системах мониторинга ЭВМ, а также представление информации об объектах мониторинга в этой предметной области на основе модифицированного аппаратов фреймов.

В заключении делаются краткие выводы и приводятся полученные результаты, оценивается результативность решения поставленных задач.

В приложениях содержатся:

-свидетельство о регистрации авторского права на объект интеллектуальной собственности (свидетельство о регистрации программы для ЭВМ и базы данных);

-акты о внедрении результатов настоящего диссертационного исследования.

ГЛАВА 1 АНАЛИЗ ПРЕДМЕТНОЙ ОБЛАСТИ ПОСТРОЕНИЯ И ФУНКЦИОНИРОВАНИЯ СИСТЕМ МОНИТОРИНГА

1.1 Анализ тенденций развития систем мониторинга

Прежде, чем перейдём к непосредственному анализу предметной области, рассмотрим определение термина «мониторинг». Согласно двум словарям иностранных слов [1-2] выделяется два перевода слова мониторинг (англ. monitoring):

1) систематическое наблюдение за каким-либо процессом с целью фиксировать соответствие (или несоответствие) результатов этого процесса первоначальным предположениям;

2) наблюдение, оценка и прогноз состояния каких-либо явлений, например, общественного мнения или окружающей среды.

Согласно автору [3] мониторинг рассматривается в совершенно разных предметных областях научного знания, при этом практически используется в таких направлениях науки как экология, БЖД [4-5], биология, социология, педагогика, кибернетика, в связи с чем, имеет множество различных определений. В данной работе будет использоваться наиболее обобщённое определение мониторинга, подразумевающее как наблюдение и фиксацию текущих показателей, так и оценку, и прогноз для конкретного процесса или среды.

В настоящее время, со стороны ИТ всё большее внимание уделяется новому сегменту рынка в предметной области инструментариев разработки автоматизированных систем мониторинга и систем поддержки принятия решений (СППР). При этом инструментарии разработки подобных систем становятся всё более разнообразными.

Отметим, что данный сегмент рынка активно развивается за счёт существующих и известных сегментов рынка. Логика развития САПР [6-8], АСУ [9-16], PDM-систем [17],СА^-технологии [18-21], ERP-систем [2228], диспетчерских центров и центров ситуационного управления [29-38],

13

систем поддержки работы логистических комплексов [39] требует включения в состав обеспечений (программного, информационного и других) инструментариев решения задач мониторинга.

Также отметим, что тенденция создания любой сложной программной и информационной системы так же требует разработки и включения в состав комплекса инструментариев мониторинга, которые облегчают создание, внедрение и поддержку в течение всего жизненного цикла.

Таким образом, системы мониторинга активно развиваются. Причём системы можно рассматривать и как независимые автоматизированные системы, и как системы, которые интегрированы в другие системы, т.е. являющиеся частью других ИТ систем.

Эта особенность систем мониторинга определяет наличие определённого теоретического вакуума в вопросах их построения. Очевидно, что система мониторинга (как автоматизированная система), должна строиться на концепциях, которые соответствуют теоретическим основам построения САПР, АСУ, PDM , CALS , ERP и других известных классов автоматизированных систем. С другой стороны, необходимо искать способы применения в этой специфической предметной области универсальных концепций, которые используются и в технической сфере и для описания процессов в различных предметных областях.

Взаимная адаптация технических подходов и подходов описания процессов в различных предметных областях позволит создать инструментарии построения и поддержки систем мониторинга, которые понятны и техническому персоналу и специалистам различных предметных областей. Это создаст предпосылки успешному внедрению систем мониторинга в различных предметных областях.

В качестве рабочей гипотезы и концепции построения систем мониторинга будем рассматривать ситуационный подход. Анализ литературных источников позволяет охарактеризовать ситуационный подход

как универсальную концепцию, которая используется и в технической сфере [29,40, 41,42] и для описания предметных областей [31-39].

Например, в работе [43] рассматривается СППР по управлению судном на основе гибридного подхода. В её основе лежат сценарно -прецедентные модели принятия решений. Это подход, схожий сценарно-ситуационному подходу, рассматриваемому М.Месконом в работе [44], где прецедент включает пару «ситуация-решение».

Работа [45] описывает многофункциональную автоматизированную систему управления и обеспечения безопасности тягового подвижного состава. В качестве системы поддержки принятия решений заложена система диагностики на основе системного подхода и жёстко заданных функциональных схем.

В ряде работ [46-47] используется аппарат нечёткой логики. В [46] рассматривается модель экспертной системы для идентификации неисправностей динамического объекта в условиях эксплуатации. В работе [47] предложена интеллектуальная система поддержки принятия решений при управлении движением общественного транспорта, построенная на основе метода нечёткого ситуационного моделирования.

Как видно из вышесказанного, подходы, используемые в предметной области задачи, достаточно разнообразны, что подтверждает первое противоречие в области диссертационного исследования (см. введение).

Аппарат нечёткой логики, используемый в последних двух указанных работах, лишь частично покрывает механизм восприятия информации человеком. Ссылаясь на второе противоречие (описано во введении), автор предлагает совместить аппарат нечёткой логики с фреймовой моделью Минского [40].

Таким образом, в качестве основного теоретического подхода мы положим ситуационный поход. Именно ситуационный подход понятен и техническому персоналу и специалистам из предметной области. И в качестве первой задачи проведения исследований будем рассматривать

15

задачу создания аппарата ситуационного описания процессов в различных предметных областях мониторинга на базе аппаратов фреймов (инструментарий ситуационного подхода) и нечёткой логики в различных предметных областях мониторинга.

В результате анализа приведённых систем, становятся очевидными следующие тенденции построения современных СМ.

Интеллектуализация, в узком смысле слова, подразумевает активное использование интеллектуальных датчиков, которые не только снимают информацию об объекте мониторинга, но и способны её обрабатывать, способны к анализу внешней/внутренней среды, подстраиваться к изменениям, использовать сложные процедуры самотестирования, юстировки и т.п.

Интеллектуализация в широком смысле слова подразумевает активное использование аппарата искусственного интеллекта (ИИ) для составления моделей предметной области, обработки «поступающей» информации и анализ наполненной статистики: «переход от данных к знаниям», выявление скрытых зависимостей, прогноз развития ситуации и т.д.

Интеллектуализация является не целью, а средством достижения цели -построения гибких систем мониторинга, которые «подстраиваются» под изменения во внешней и внутренней среде. Данная тенденция прослеживаются в работах [43-47] в реализации тех или иных функций в АС.

Тенденция интеграции. Ссылаясь на определения мониторинга, видно, что это достаточно широкое понятие. Функции мониторинга могут быть: как возложены на одну из частей (подсистем) какой-либо АС, так и выделены в самостоятельную систему. Сегодня, очевидно, что система мониторинга может являться объектом как «горизонтальной», так и «вертикальной» интеграции. В работах [43-47] функции мониторинга включены как подсистема в АС, т.е. наблюдается тенденция разработки интегрированных систем мониторинга [48].

Тенденции расширения состава систем мониторинга в течение всего ЖЦ и дополнение функциями автоматизации обработки полученной информации. Важно отметить, что данная тенденция является необходимостью во многих областях использования систем мониторинга. Например, в случае с автомобильным или железнодорожным транспортом, просто необходимо периодически добавлять новые элементы в систему с добавлением новых единиц транспорта в парк подвижного состава [49-50].

1.2 Информационные модели предметной области построения систем

мониторинга

1.2.1 Описание информационных моделей поддержки принятия

решений

Учитывая особенности современных систем мониторинга и тенденции их развития, сформулируем требования к моделям представления процессов во внешней и внутренней СМ.

Интеллектуализация СМ подразумевает проникновение аппарата искусственного интеллекта в данную предметную область. Современные способы знаний [51] ориентированы на поддержку принятия решений. Это семантические сети, продукционные модели и сети фреймов [52-53], а также аппарат нечёткой логики.

Семантическая сеть - информационная модель предметной области, имеющая вид ориентированного графа, вершины которого соответствуют объектам предметной области, а дуги (рёбра) задают отношения между ними [54]. Объектами могут быть понятия, события, свойства, процессы. Таким образом, семантическая сеть является одним из способов представления знаний. В названии соединены термины из двух наук: семантика в языкознании изучает смысл единиц языка, а сеть в математике представляет собой разновидность графа - набора вершин, соединённых дугами (рёбрами). В семантической сети роль вершин выполняют понятия базы знаний, а дуги (причем направленные) задают отношения между ними. Таким образом,

17

семантическая сеть отражает семантику предметной области в виде понятий и отношений [54].

Продукционная модель - модель, основанная на правилах, позволяет представить знание в виде предложений типа «Если (условие), то (действие)» [55]. Продукционная модель - фрагменты семантической сети, основанные на временных отношениях между состояниями объектов. Продукционная модель обладает тем недостатком, что при накоплении достаточно большого числа (порядка нескольких сотен) продукций они начинают противоречить друг другу. Продукционная модель часто дополняется определённым порядком, вводимым на множестве продукций, что упрощает механизм логического вывода. Порядок может выражаться в том, что отдельная следующая по порядку продукция может применяться только после попыток применения предшествующих ей продукций [55]. Примерно похожее влияние на продукционную модель может оказать использование приоритетов продукций, означающее, что в первую очередь должна применяться продукция, имеющая наивысший приоритет. Рост противоречивости продукционной модели может быть ограничен путём введения механизмов исключений и возвратов. Механизм исключений означает, что вводятся специальные правила-исключения [56]. Их отличает большая конкретность в сравнении с обобщёнными правилами. При наличии исключения основное правило не применяется. Механизм возвратов же означает, что логический вывод может продолжаться в том случае, если на каком-то этапе вывод привёл к противоречию. Просто необходимо отказаться от одного из принятых ранее утверждений и осуществить возврат к предыдущему состоянию.

Фреймовая модель - является структурой данных для представления стереотипной ситуации. С каждым фреймом ассоциирована информация разных видов. Одна её часть указывает, каким образом следует использовать данный фрейм, другая - что предположительно может повлечь за собой его

выполнение, третья - что следует предпринять, если эти ожидания не подтвердятся [57].

Преимущество фреймовой модели заключается в том, что с помощью фреймов возможно осуществление классификации поступающей информации и построение картины на основе этой информации. Наиболее удобна в этом смысле сеть фреймов, создающая связную картину представления информации, близкую и удобную для восприятия человеком.

Список литературы диссертационного исследования кандидат наук Ермилов Андрей Эдуардович, 2020 год

СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ

1. Крысин, Л. П. Толковый словарь иноязычных слов. - 2-е изд., доп. -М. : Рус. яз., 2000. - 857 с.

2. Большой иллюстрированный словарь иностранных слов: 17000 сл. -М. : ООО "Издательство АСТ" : ООО "Издательство Астрель" : ООО "Русские словари", 2002. - 960 с.

3. Танеева, Ж. Г. Определение понятия «мониторинг» в различных сферах его применения // Вестник Челябинского государственного университета. - Челябинск : Изд. центр ЧелГУ, 2005. - № 1(7). - C. 30-33.

4. ГОСТ Р 22.1.12-2005. Безопасность в чрезвычайных ситуациях. Структурированная система мониторинга и управления инженерными системами зданий и сооружений. Общие требования (с Изменением N 1). - М. : Стандартинформ, 2005. - 18 с.

5. ГОСТ Р 56935-2016. Производственные услуги. Услуги по построению системы мониторинга автоматических систем противопожарной защиты и вывода сигналов на пульт централизованного наблюдения "01" и "112". - М. : Стандартинформ, 2016. - 15 с.

6. Норенков, И. П. Основы автоматизированного проектирования / И. П. Норенков. - М. : МГТУ им. Н.Э. Баумана, 2006. - 448 с.

7. Норенков, И. П. Основы теории и проектирования САПР / И. П. Норенков, В. Б. Маничев. - М. : Высшая школа, 1990. - 335 с.

8. Сольницев, Р. И. Автоматизация проектирования систем автоматического управления / Р. И. Сольницев. - М. : Высшая школа, 1991. - 335 с.

9. Адаптивная АСУ производством / под ред. Марчука Г. И. - М. : Статистика, 1981. - 176 с.

10. Домбровский, Ф. Л. Опыт разработки АСУ приборостроительного предприятия на базе ППП ИСУП / Ф. Л. Домбровский, А. Л.

118

Лифшиц, М. И. Мельцер // Методология проектирования АСУП: тезисы докладов Всесоюзного научно -технического совещания. -Таллин, 1980. - С. 67-68.

11. Евдокимов, В. В. Технология проектирования АСУП / В. В. Евдокимов. - Л. : Машиностроение, 1981. - 268 с.

12. Лавров, А. Н. Автоматизированное управление в больших системах / А. Н. Лавров. - М. : Энергия, 1974.- 120 с.

13. Модин, А. А. Основы разработки и развития АСУ / А. А. Модин. - М. : Наука, 1981. - 279 с.

14. Перевалов, Ю. Н. Автоматизированная система управления Волжским автозаводом / Ю. Н. Перевалов, В. И. Тихонов. - М. : Машиностроение 1979. - 77 с.

15. Справочник проектировщика АСУ ТП / Г. Л. Смилянский [и др.] Под ред. Г. Л. Смилянского. - М. : Машиностроение, 1983. - 527 с.

16. Справочник разработчика АСУ / А. А. Модин [и др.]. - М. : Экономика, 1978. - 583 с.

17. Норенков, И. П. PDM - управление данными в системах проектирования и электронного бизнеса // Информационные технологии. - 2001. - №2 2. - С. 14-19.

18. Норенков, И. П. Информационная поддержка наукоемких изделий. CALS-технологии / И. П. Норенков, П. К. Кузьмик. - М. : МГТУ им. Н.Э. Баумана, 2002. - 320 с.

19. Ковшов, А. Н. Информационная поддержка жизненного цикла изделий машиностроения: принципы, системы и технологии CALS/ИПИ / А. Н. Ковшов, А. Д. Никифоров, Ю. Ф. Назаров, И. М. Ибрагимов. - М. Академия, 2007. - 304 с.

20. Колчин, А. Ф. Управление жизненным циклом продукции / А. Ф. Колчин, М. В. Овсянников, А. Ф. Стрекалов, С. В. Сумароков. - М. : Анахарсис, 2002. - 304 с.

21. Жирков, А. О. Что такое PDM? / А. О. Жирков, А. Ф. Колчин, М. В. Овсянников, С. В. Сумароков // PCWeek. - 2001. - №№ 38. - C.24.

22. ERP - на любой вкус! Обзор ERP -систем: да, про OpenSource мы тоже не забыли [Электронный ресурс] // Журнал «Хакер». - 2011. - 23 августа - Режим доступа: https://xakep.ru/2011/08/23/58094/

23. Балахонова, И. В. Логистика. Интеграция процессов с помощью ERP -системы / И. В. Балахонова, С. А. Волчков, В. А. Капитуров. -Н.Новгород : Приоритет, 2006. - 464 с.

24. Гамильтон, Скотт. Управление цепочками поставок с Microsoft Axapta (Managing Your Supply Chain Using Microsoft Axapta) / Скотт Гамильтон. - М. : Альпина Бизнес Букс, 2005. - 352 с.

25. Гамильтон, Скотт. Управление цепочками поставок с Microsoft Navision (Managing Your Supply Chain Using Microsoft Navision) / Скотт Гамильтон. - М. : Альпина Бизнес Букс, 2005. - 280 с.

26. Обухов, И. А. Автоматизация систем управления предприятиями стандарта ERP-MRPII / И. А. Обухов, Б. Н. Гайфуллин - М. : Интерфейс-пресс, 2001. - 104 с.

27. О'Лири, Дэниел. ERP-системы: выбор, внедрение, эксплуатация. Современное планирование и управление ресурсами предприятия / Дэниел О'Лири. - М. : Вершина, 2004. - 272 с.

28. Питеркин, С. В. Точно вовремя для России. Практика применения ERP-систем / С. В. .Питеркин, Н. А. Оладов, Д. В. Исаев. - М. : Альпина Бизнес Букс, 2002. - 368 с.

29. Поспелов, Д. А. Ситуационное управление: теория и практика / Д. А. Поспелов. - М. : Наука, 1986. - 288 с.

30. Филиппович, А. Ю. Интеграция ситуационного, имитационного и экспертного моделирования / А. Ю. Филиппович. - М. : Эликс+, 2003. - 310 с.

31. Полянский, Ю. А. Дорожный центр ситуационного управления: проблемы создания и функционирования / Ю. А. Полянский, П. В. Куренков // Экономика железных дорог. - 2003. - №2 1. - С.51-65.

32. Красковский, А. Е. Основы научной организации управления на железнодорожном транспорте : методическое пособие для руководителей всех уровней / А. Е. Красковский ; Открытое акционерное о-во "Российские железные дороги". - 2-е изд., доп. и испр. - М. : Российские железные дороги : Техинформ, 2007. - 151 с.

33. Лисица, К. В. Центр ситуационного управления // Железнодорожный транспорт. - 2001. - №2 4. - С. 34-36.

34. Лисица, К. В. Информационно -аналитическая система экономического мониторинга и прогнозирования / К. В. Лисица [и др.] // Вестник ВНИИЖТ. - 2001. - №№ 1. - С.34-40.

35. Лисица, К. В. Центр ситуационного управления МПС России: основные элементы / К. В.Лисица, Е. А. Третьяков // Экономика железных дорог. - 2000. - №2 12. - С.7-17.

36. Мишарин, А. С. Информационные технологии - главное условие совершенствования управления перевозками // Железнодорожный транспорт. - 2001. - №2 6. - С. 12-19.

37. Мишарин, А. С. Оптимальное управление транспортными связями // Железнодорожный транспорт. - 2000. - №2 11. - С.3-6.

38. Филиппович, А. Ситуационные центры: определение, структура и классификация // PCWeek/RE. - 2003. - №2 26 (392). - С.21-22.

39. Куренков, В. П. Внешнеторговые перевозки в смешанном сообщении. Экономика. Логистика. Управление / В. П. Куренков. -Самара . : Самара, 2002. - 636 с.

40. Минский, М. Фреймы для представления знаний / М. Минский. - М. : Энергия, 1979. - 151 с.

41. Басалин, П. Д. Организация процесса проектирования в САПР с

использованием фреймово - продукционной модели / П. Д. Басалин,

121

П. В. Мисевич // Математическое моделирование и оптимальное управление: межвуз. тематич. сб. научн. тр / под ред. Р. Г. Стронгина.

- Н. Новгород : изд - во Нижегородского ун - та, 1996. - С. 164-171.

42. Басалин, П. Д. Построение САПР на базе фреймово - продукционной модели / П. Д. Басалин, П. В. Мисевич // Системы обработки информации и управления: межвуз. сб. научн. тр. - Н. Новгород : изд-во НГТУ, 1995. - С. 106-112.

43. Шерстюк, В. Г., Бень, А. П. Гибридная интеллектуальная СППР для управления судном // Искусственный интеллект. - Херсон : Херсонский государственный морской институт, 2008. - №3. - С. 490-499.

44. Майкл, М., Майкл, А., Франклин, Х. Основы менеджмента. Пер. с англ / под ред. Л. И. Евенко. - М. : «Дело», 1997. - 704 с.

45. Котов, О. Автоматизированная многофункциональная система управления локомотивом // Современные технологии автоматизации.

- 1998. - №« 4. - С. 34-40.

46. Полковникова, Н. А., Курейчик, В. М. Разработка модели экспертной системы на основе нечеткой логики // Известия ЮФУ Технические науки. - 2014. - № 1(150). - С. 83-92.

47. Кригер, Л. С. Интеллектуальная система поддержки принятия решений при управлении движением общественного транспорта // Вестник Астраханского государственного технического университета. - 2012. - №2 2. - С150-155.

48. Воронин, В. С. Информационное обеспечение перевозок // Железнодорожный транспорт. - 2001. - №2 6. - С.65-66.

49. Мисевич, П. В. Система мониторинга на базе мобильных интеллектуальных датчиков // Датчики и системы. - 2008. - № 5. - С 24-26.

50. Белов, Д. А. Проблемно-ориентированная автоматизированная

система мониторинга движения железнодорожного состава / Д. А.

122

Белов, П. В. Мисевич, В. П. Хранилов // Автоматизация в промышленности. - 2009. - №2 2. - С.49-51.

51. Бронфельд, Г. Б. Основы искусственного интеллекта: учебное пособие / Г. Б. Бронфельд. - Н.Новгород: изд-во НГТУ им. Р.Е.Алексеева, 2014. - 253 с.

52. Риккарди, Грег. Системы баз данных. Теория и практика использования в Internet и среде Java / Грег Риккарди. - М. : Вильямс, 2001. - 480 с.

53. Спирли, Эрик. Корпоративные хранилища данных. Планирование, разработка и реализация. Т.1 / Эрик Спирли. - М. : Вильямс, 2001. -400 с.

54. URL: https://ru.wikipedia.org/wiki/Семантическая_сеть

55. URL: https://ru.wikipedia.org/wiki/Продукционная_модель_представле ния_знаний

56. URL: https://studfiles.net/preview/3643380/page:3

57. URL: https://3ys.ru/elementy-iskusstvennogo-intellekta/frejmy-dlya-predstavleniya-znanij.html

58. URL : http://csef.ru/ru/nauka-i-obshchestvo/459/nechetkaya-logika-v-sistemah-upravleniya-5 54

59. Басалин, П. Д. Модель знаний концептуального анализатора функционирования автоматизированной системы / П. Д. Басалин, П. В. Мисевич, В. Г. Макаров // Проблемы теоретической кибернетики: тез. докл. XI Международной конференции. - Ульяновск, 1996. - 225 c.

60. Белов, Д. А. Использование мультимедийных фреймов для построения систем дистанционного мониторинга и управления / Д. А. Белов, П. В. Мисевич // Интеллектуальные системы (INTELS'2008): труды восьмого междунар. симпозиума / Нижегор. гос. техн. ун-т. -Н.Новгород, 2008. - С. 168-170.

61. Мисевич, П. В. Прогнозы развития центров ситуационного управления и научно-практические вопросы построения мобильной интеллектуальной среды управления организацией / П. В. Мисевич, Д. А. Белов // Управление персоналом. - 2008. - №2 22. - С.46-50.

62. Белов, Д. А. Применение мультимедийных фреймов для отображения эмоциональной окраски ситуации // Современные проблемы информатизации в экономике и обеспечении безопасности: сборник трудов XIII междунар. открытая научн. конф. / Воронежский гос. техн. ун-т. - Воронеж, 2008. - С. 32-33.

63. Белов, Д. А. Мультимедийный фрейм, как основа построения систем мониторинга / Д. А. Белов, П. В. Мисевич // Технологии Microsoft в теории и практике программирования: материалы конф. / Нижегор. гос. ун-т.- Н.Новгород, 2009. - С.56-57

64. Белов, Д. А. Алгоритм формирования сети мультимедийных фреймов в инструментальной среде проектирования информационного обеспечения автоматизированных систем // Системы обработки информации и управления: труды НГТУ / Нижегор. гос. техн. ун-т. -Н.Новгород, 2009. - Т.76. Вып. 16. - С.97-101

65. Белов, Д. А. Разработка инструментариев проектирования автоматизированных систем дистанционного мониторинга и управления: Диссертация кандидата технических наук: 05.13.01. -Н.Новгород, 2010. - 131 c.

66. Леоненков, А. В. Нечеткое моделирование в среде MATLAB и fuzzyTECH. - СПб. : БХВ Петербург, 2005. - 736 с. : ил.

67. Белева, Л. Ф. Программирование на языке С++. - Саратов : Ай Пи Эр Медиа, 2018. - 81 c.

68. Шарп, Дж. Microsoft Visual C#. Подробное руководство. 8-е изд. -СПб. : Питер, 2017. - 848 с. : ил. (Серия «Библиотека программиста»).

69. Катупития, Я., Бентли, К. Управление электронными устройствами на C++. Разработка практических приложений. : Перевод с англ. Бакомчев И. В. - М. : ДМК Пресс, 2016. - 442 с.

70. Зуев, Е. А., Чупринов, А. А. Стандарт С++: перевод, комментарии, примеры. - М. : ООО «ВАШ ФОРМАТ», 2016. - 888 с.

71. Шлее, М. QT4.5 Профессиональное программирование на C++. Спб. : БХВ-Петербург, 2010. - 896 с. : ил. + DVD

72. Коплиен Дж. Мультипарадигменное проектирование для С++. Библиотека программиста. - СПб. : Питер, 2005. - 235 с. : ил.

73. Страуструп, Б. Программирование: принципы и практика использования С++. : Пер. с англ. - М. : ООО "ИД Вильяме", 2011. -1248 с. : ил. Парал. тит. англ.

74. Страуструп, Б. Язык программирования С++ / Специальное издание. : Пер. с англ. - М. : Издательство Бином, 2011. - 1136 с. : ил.

75. Снетков, В. М. Практикум прикладного программирования на C# в среде VS.NET 2008 [Электронный ресурс] / Снетков В. М. Электрон. текстовые данные. М. : Интер

76. Зиборов Виктор Visual Basic 2010 на примерах Виктор Зиборов; -БХВ-Петербург, 2017.- 961 c.

77. Зиборов, В. Visual Basic 2012 на примерах В. Зиборов; БХВ-Петербург, 2013. - 448 c.

78. Кетков, Ю. Л. Диалог на языке бейсик для мини- и микро-ЭВМ Ю. Л. Кетков; Наука, 2014. - 368 c.

79. Коннелл Джон Разработка элементов управления Microsoft .NET на Microsoft Visual Basic .NET Джон Коннелл; Русская Редакция, 2017. -434 c.

80. Патрик, Т. Visual Basic 2005. Рецепты программирования Т. Патрик; БХВ-Петербург, 2013.- 753 c.

81. Петцольд, Чарльз Программирование для Microsoft Windows на Microsoft Visual Basic .NET. Том 1 Чарльз Петцольд; Русская Редакция, 2017. - 544 c.

82. Петцольд Чарльз Программирование для Microsoft Windows на Microsoft Visual Basic .NET. Том 2 Чарльз Петцольд; Русская Редакция, 2017. - 644 c.

83. Якушева, Н. М. Введение в программирование на языке Visual Basic. Net; Финансы и статистика, 2015. - 320 c.

84. Тиори, Т., Фрай, Д. Проектирование структур баз данных. В 2 кн. М. : Мир, 1985. - Кн. 1. - 287 с. Кн. 2. 320 с.

85. Ульман, Д. Основы систем баз данных. М. : Финансы и статистика, 1983. - 334 с.

86. Глушаков, С. В., Ломотько, Д. В. Базы данных / Худож.-оформитель А. С. Юхтман. Харьков: Фолио; М. : ООО «Издательство АСТ», 2002. - 504 с. (Учебный курс).

87. Dejan S., Radivojevic M., Durkin W. SQL Server 2016 Developer's Guide. Packt Publishing, 2017. - 634 p.

88. Хомоненко, А. Работа с базами данных в C++ BUILDER. М. : Книга по Требованию, 2017. - 488 c.

89. Стружкин, Н. П., Годин, В. В. Базы данных. Проектирование. : Учебник. М. : Юрайт, 2016. - 478 c.

90. Советов, Б. Я., Яковлев, С. А. Моделирование систем. М. : Высшая школа, 2015. - 343 c.

91. Кириллов, В. В. Введение в реляционные базы данных (+ CD-ROM). М. : БХВ-Петербург, 2016. - 318 c.

92. Голицына, О. Л., Максимов, Н. В., Попов, И. И. Базы данных. М. : Форум, 2015. - 400 c.

93. Фейерштейн, С., Прибыл, Б. Oracle PL/SQL. Для профессионалов. 6-е изд. СПб. : Питер, 2015. - 1024 с. : ил.

94. Kайт, Т. Oracle для профессионалов. Архитектура, методики программирования и особенности версий 9i, 10g и 11g. 2-е изд. : Пер. с англ. M. : ООО "И.Д. Вильяме", 2011. - 848 с.

9s. Алапати, Сэм Р. Oracle Database llg: руководство администратора баз данных. : Пер. с англ. M. : ООО "И.Д. Вильяме". 2010. - 1440 с. : ил. -Парал. тит. англ.

96. Соломон, M. K., Леруа, Н. M., Басу Дж. Oracle. Программирование на языке Java. Пер. с англ. M. : Лори, 2010. - 511 с.

9i. ^риев, Ч. А. Технология Microsoft ADO .NET 2016 Интуит. 665 с

98. Паклин, Н. Б., Орешков, В. И. Бизнес-аналитика: от данных к знаниям: Учебное пособие. 2-е изд., испр. Спб. : Питер, 2013. - 704 с. : ил.

99. Билл Фрэнкс. Революция в аналитике. Kак в эпоху Big Data улучшить ваш бизнес с помощью операционной аналитики Альпина Паблишер 2018 320 c.

100. Виктор Mайер-Шенбергер, ^ннет ^кьер Большие данные. Революция, которая изменит то, как мы живем, работаем и мыслим. 2013. Mанн, Иванов и Фербер.

101. ^эльё, Л. П., Ричерт, В. Построение систем машинного обучения на языке Python. - Перевод с английского. - M. : ДMK Пресс, 2015. - с. -ISBN 978-5-97060-330-7.

loi. Mаккинли, У. Python и анализ данных. - Перевод с английского. - M. : Д^ Пресс, 2015. - 482 с. - ISBN 978-5-97060-315-4.

юз. Mарк Саммерфилд. Python на практике. - Перевод с английского. -M. : Д^ Пресс, 2014. - 338 с. - ISBN 978-5-97060-095-5.

lo4. Mарк Лутц. Программирование на Python / Пер. с англ. - 4-е изд. -СПб. : Символ-Плюс, 2011. - Т. II. - ISBN 978-5-93286-211-7.

los. Бизли, Дэвид M.. Python. Подробный справочник, 4-е издание. -Перевод с английского. - СПб. : Символ-Плюс, 2010. - 864 с - ISBN 978-5-93286-157-8

106. Рисеви, П. Развитие служб передачи данных беспроводных WAP сетей // Сети и системы связи. 2005. - №2 1(121). С.69-75.

107. Мисевич, П. В. Научно -практические вопросы построения мобильных интеллектуальных систем управления организацией // Системы управления и информационные технологии, 2007. - № 2.2(28). - С.268-273.

108. Васильев, А. Н. Java. Объектно -ориентированное программирование: Учебное пособие. СПб. : Питер, 2011. - 400 с.

109. Хорстманн, К. С., Корнелл, Г. Java. Библиотека профессионала, том

1. Основы, 9-е изд. : Пер. с англ. М. : ООО "ИЛ Вильяме", 2014. - 864 с. : ил. Парал. тит. англ.

110. Хорстманн, К. С., Корнелл, Г. Java. Библиотека профессионала, том

2. Расширенные средства, 9-е изд. : Пер. с англ. М : ООО "ИЛ Вильяме", 2014. - 1008 с. : ил. Парал. тит. англ.

111. URL: http://bourabai.ru/alg/expert22.htm

112. Ермилов, А. Э., Мисевич, П. В. Применение аппарата фреймов в информационном и программном обеспечении автоматизированных систем // Системы управления и информационные технологии, № 1(63), 2016. - С. 34-37

113. Вендров, А. М. Методы и средства моделирования бизнес -процессов (обзор) // Информационный бюллетень Jet Info. - 2004. - № 10 (137). - 32 с.

114. Мисевич, П.В. Применение рабочей технологической модели для проектирования и сопровождения автоматизированных систем// Системы управления и информационные технологии. 2007 -N1.2(27). - С. 248-253.

115. Ермилов, А. Э., Мисевич, П. В. Построение инструментариев систем мониторинга с использованием фреймовой модели и нечёткой логики. (статья ВАК) Системы управления и информационные технологии, 2014, № 3(57). С. 57-60

116. Ермилов, А. Э., Мисевич, П. В. Разработка инструментариев интеллектуальных систем мониторинга с использованием фреймовой модели и нечёткой логики //. Нечеткие системы и мягкие вычисления (НСМВ-2014): труды Шестой всероссийской научно -практической конференции (г. Санкт-Петербург, 27-29 июня 2014 г.). В 2 т. Т. 1. СПб. : Политехника-сервис, 2014. - С. 68-75.

117. Ермилов, А. Э., Мисевич, П. В. Использование аппарата нечёткой логики для описания ассоциативных связей фреймовых моделей // Информационные системы и технологии (ИСТ -2014): материалы XX междунар. науч.-тех. конф. / Нижегор. гос. техн. ун-т.-Н.Новгород, 2014, С. 216.

118. Ермилов, А. Э., Мисевич, П. В. Построение автоматизированных систем управления на основе сценарно-ситуационного подхода // Информационные системы и технологии (ИСТ -2014): материалы XX междунар. науч.-тех. конф. / Нижегор. гос. техн. ун-т.-Н.Новгород,

2014, С. 215.

119. Ермилов, А. Э., Михайлова, Т. Л. Управление через призму сценарно -ситуационного подхода // Будущее технической науки: сборник материалов XIII Международной молодежной научно-техн. конф.; НГТУ им. Р.Е. Алексеева. - Н.Новгород, 2014, C.534-535.

120. Ермилов, А. Э., Мисевич, П. В. Применение фреймовой модели и нечёткой логики в основе построения инструментариев автоматизированных систем мониторинга // Труды Нижегородского Государственного Технического Университета им. Р.Е.Алексеева,

2015, № 1(108), Нижегор. гос. техн. ун-т.-Н.Новгород, С.71-76.

121. Ермилов, А. Э., Мисевич, П. В. Применение фреймовой модели в информационном и программном обеспечении автоматизированных систем // Информационные системы и технологии (ИСТ -2016): материалы XX междунар. науч.-тех. конф. / Нижегор. гос. техн. ун-т.-Н.Новгород, 2016, С. 269.

122. Ермилов, А. Э., Мисевич, П. В. Роль фреймовой модели в информационном и программном обеспечении автоматизированных систем // Информационные технологии в науке, управлении, социальной сфере и медицине: сборник научных трудов III Международной конференции. Часть I / под ред. О.Г. Берестневой, О.М. Гергет, Т.А. Гладковой. Томск : Изд-во Томского политехнического университета, 2016. - 803 с.

123. Ермилов, А. Э., Мисевич, П. В. Тенденции применения аппарата фреймов для генерации ПО // Молодежь и современные информационные технологии. Сборник трудов XIII Междунар. науч. -практ. конф. / Томск : Изд -во ТПУ. - Т. 2 - 2016. - 280 с.

124. Ермилов, А. Э., Мисевич, П. В. Концептуальное представление предметной области функционирования систем мониторинга фреймовой моделью с нечеткой логикой // XV Всероссийская научная конференция «Нейрокомпьютеры и их применение». Тезисы докладов. - М. : МГППУ, 2017. - C. 41-42.

125. Ермилов, А. Э., Мисевич, П. В. Автоматизация построения и поддержки систем ситуационного типа на основе скелетной оболочки системы (статья ВАК) // Системы управления и информационные технологии, №№ 3(69), 2017. - С. 62-65.

126. Ермилов, А. Э., Мисевич, П. В. Интеллектуализация систем мониторинга с использованием ситуационного подхода и нечёткой логики (статья ВАК) // Труды НГТУ им. Р.Е. Алексеева / НГТУ им. Р.Е. Алексеева. - Нижний Новгород, 2017. - №№ 4(119). - C.24-30.

127. Ермилов, А. Э., Мисевич, П. В. Автоматизации построения интеллектуальных систем мониторинга ситуационного типа на основе скелетной оболочки системы // XVI Всероссийская научная конференция «Нейрокомпьютеры и их применение». Тезисы докладов. - М. : МГППУ, 2018. - C. 39-42.

128. Ермилов, А. Э., Мисевич, П. В. Инструментальная система построения ситуационного описания в форме иерархической сети фреймов // XVI Всероссийская научная конференция «Нейрокомпьютеры и их применение». Тезисы докладов. - М. : МГППУ, 2018. - C. 37.

129. Ермилов, А. Э., Мисевич, П. В. Многоагентная система интеллектуальной поддержки процесса консолидации данных // XXIV международная научно-техническая конференция «Информационные системы и технологии» ИСТ-2018 посвященная 100-летию Нижегородской радиолаборатории: Труды конференции / Нижегор. гос. техн. ун-т.-Н.Новгород, 2018. - C. 802-806.

130. Ермилов, А. Э., Мисевич, П. В. Автоматизация построения систем мониторинга ситуационного типа на основе скелетной оболочки системы // XXIV международная научно -техническая конференция «Информационные системы и технологии» ИСТ-2018 посвященная 100-летию Нижегородской радиолаборатории: Труды конференции / Нижегор. гос. техн. ун-т.-Н.Новгород, 2018. - C. 807-811.

131. Ермилов, А. Э., Мисевич, П. В. Система поддержки процесса консолидации данных (статья ВАК) // Системы управления и информационные технологии, №2 2(72), 2018. - С. 47-51.

132. Поспелов, Д. А. Нечеткие множества в моделях управления и искусственного интеллекта. М.: Наука, Физ. мат. лит., 1986. - 312 с.

133. Заде, Л. А. Роль мягких вычислений и нечеткой логики в понимании, конструировании и развитии информационных и интеллектуальных систем. // Новости искусственного интеллекта, №2 2-3, 2001. - С. 7-11.

134. Деменков, Н. П. Нечёткое управление в технических системах: учебное пособие. М.: Издательство МГТУ им. Н.Э. Баумана, 2005. — 200 с.: ил.

135. Гофман, И. Анализ фреймов: Эссе об организации повседневного

опыта / Пер. с англ. Р.Е. Бумагина, Ю.А. Данилова, А.Д. Ковалева,

131

О.А. Оберемко под ред. Г.С. Батыгина и Л.А. Козловой. М.: Институт социологии РАН; ФОМ, 2004.

136. Мисевич, П.В. Современные инструментарии поддержки ситуационного подхода: учеб. пособие / П.В. Мисевич; Нижегород . гос. техн. ун-т им. Р.Е. Алексеева. - Нижний Новгород, 2017. - 133 с.

137. Лазарев, В.А Научно-практические вопросы построения систем интеллектуальной поддержки в предметной области автоматизации тестирования [Текст] / В.А. Лазарев, П.В. Мисевич // Сборник трудов международной научно -технической конференции «Информационные системы и технологии» ИСТ-2017. - 2017. - Н. Новгород: НГТУ. - С. 191.

138. Лазарев, В.А. Применение продукционной систем для сопровождения автоматического тестирования [Текст] / В.А. Лазарев // Системы управления и информационные технологии. - 2013. - №4 (54). - С. 98-103.

139. Лазарев, В.А. Модели информационного обеспечения систем поддержки работы комплексов автоматизированного тестирования программного обеспечения [Текст] / В.А. Лазарев, П.В. Мисевич // Системы управления и информационные технологии. - 2016. - №4 (65). - С. 44-48.

140. Пегат А. Нечеткое моделирование и управление [Электронный ресурс] / А. Пегат ; пер. с англ. — 3-е изд. (эл.). — Электрон.текстовые дан. (1 файл pdf : 801 с.). — М. : БИНОМ. Лаборатория знаний, 2015. — (Адаптивные и интеллектуальные системы).

141. https://basegroup.ru/community/articles/fuzzylogic-math

142. http://nrsu.bstu.ru/chap27.html

ПРИЛОЖЕНИЕ 1 СВИДЕТЕЛЬСТВО О ГОСУДАРСТВЕННОЙ РЕГИСТРАЦИИ ПРОГРАММЫ ДЛЯ ЭВМ

ПРИЛОЖЕНИЕ 2 СПРАВКА О ВНЕДРЕНИИ РЕЗУЛЬТАТОВ ДИССЕРТАЦИОННОЙ РАБОТЫ В ФГБОУ ВО САМГУПС

О внедрении результатов кандидатской диссертации Ермилова Андрея Эдуардовича «Разработка инструментального комплекса поддержки систем мониторинга в течение жизненного цикла» в рабочий процесс отдела информационных технологий.

Результаты диссертационного исследования Ермилова Андрея Эдуардовича использовались для построения системы мониторинга за работой компьютеров ИТ отдела, что подтвердило правильность предложенных в работе решений.

Внедрение системы мониторинга позволило повысить эффективность использования компьютеров отдела на 15%.

Справка выдана для предъявления в диссертационный совет Д.212.165.05 при НГТУ им. Р.Е.Алексеева

Заместитель директора филиала

Справка

Филиал ФГБОУ ВО СамГУПС в г.Нижний Новгород Россия, г<Нижний Новгород, Комсомольская пл, 3

Фадеев С.В.

ПРИЛОЖЕНИЕ 3 АКТ ВНЕДРЕНИЯ РЕЗУЛЬТАТОВ ДИССЕРТАЦИОННОЙ РАБОТЫ В УЧЕБНЫЙ ПРОЦЕСС НГТУ ИМ.

Р.Е. АЛЕКСЕЕВА

федеральное государственное бюджетно образовательное учреждение высшего образе «Нижегородский государственный техниче

университет им. P.E. Алексеева»

МИНОБРНАУКИ РОССИИ

(НГТУ)

АКТ

№

г. Нижний Новгород

о внедрении результатов кандидатской диссертации Ермилова Андрея Эдуардовича «Разработка инструментального комплекса поддержки жизненного цикла систем мониторинга» в учебный процесс Нижегородского государственного технического университета

им. P.E. Алексеева.

Результаты диссертационной работы А.Э.Ермилова применялись при чтении лекций «Интегрированные производственные системы» (09.04.01 -Информатика и вычислительная техника), а также при выполнении курсовых работ студентов и научных работ школьников.

И.о. зав. кафедрой

«Вычислительные системы и технологии»

доцент, д.т.н.

A.B. Мякиньков

ПРИЛОЖЕНИЕ 4 АКТ ВНЕДРЕНИЯ РЕЗУЛЬТАТОВ ДИССЕРТАЦИОННОЙ РАБОТЫ В ООО «ОИЦ» ГРУППЫ «ГАЗ»

группа

ООО «Объединенный инженерный центр»

603004, г. Нижний Новгород, пр-т Ленина, д. 88. Тел.: [phone]

факс: [phone]

[e-mail]

www.gazgroup.ru

Куда : НГТУ им. Р.Е. Алексеева

Исх' N? ■ф^гС/'С/'ОО

Исх. № :

603950, Н. Новгород, ул. Минина, 24 Кому : ИРИТ, каф. «Вычислительные системы и

Дата ■ /З.ОЪ.ЛЯЛЮ

технологии»

Копия : На факс: От :

Кас : внедрения pi

внедрения результатов научной работы Ермилова А.Э.

На № Дата

АКТ

внедрения результатов диссертации Ермилова А.Э. «Средства построения и поддержки систем мониторинга ситуационного типа», представленной на соискание ученой степени кандидата технических наук по специальности 05.13.01 - «Системный анализ, управление и обработка информации (в науке и промышленности)» по техническим наукам

В кандидатской диссертации Ермилова А.Э. рассматривается вариант построения системы мониторинга для транспортных средств, с помощью которой возможно не только наблюдение за состоянием и отслеживание неисправностей узлов, но и иерархическое представление информации по степени важности с её эмоциональной окраской. Исследуется возможность объединения двух источников информации - логические величины (статусы) и количественные величины (измерения) в общую систему мониторинга на основе теории фреймов и теории нечётких множеств, позволяющую оценивать целостную картину о состоянии транспортного средства.

Содержащиеся в диссертации исследования являются частью работ по разработке перспективных систем помощи водителю (ADAS). Наибольший интерес для ООО «ОИЦ» представляют следующие результаты диссертации:

• алгоритмы оценки и представления информации об узлах транспортного средства на основе предложенной модифицированной фреймовой модели;

• разработка скелетной оболочки системы мониторинга для транспортных средств.

При непосредственном участии автора диссертации, указанные результаты использованы при разработке прототипов высокоавтоматизированных транспортных средств ГАЗ с апробацией алгоритмов и моделей мониторинга в лабораторных и дорожных испытаниях в рамках выполнения научно-исследовательской работы по теме "Разработка научно-технических решений в области создания перспективной линейки электроплатформ для коммерческих автомобилей с автономными источниками энергии, адаптированных для применения систем беспилотного управления", при финансовой поддержке Минобрнауки России (соглашение 14.577.21.0268 от 26.09.2017, уникальный идентификатор проекта RFMEFI57717X0268).

Использование в разработках ООО «ОИЦ» предложенного в диссертации А.Э. Ермилова способа оценки состояния узлов транспортных средств позволит производить оценку текущего состояния автомобиля не допуская возникновения предаварийных и аварийных ситуаций. Указанные способы мониторинга также могут применяться в прототипах беспилотных

доедете для принятия решения о дальнейших действиях в случае обнаружения ¡Критической неисправности.

О.В. Филимонов

ПРИЛОЖЕНИЕ 5 МАТЕМАТИЧЕСКОЕ ОПИСАНИЕ НЕЧЁТКОГО РЕГУЛЯТОРА ИСПОЛЬЗУЕМОГО В МОДИФИЦИРОВАННОЙ

ФРЕЙМОВОЙ МОДЕЛИ

Наиважнейшим аспектом в работе аппарата нечёткой логики является система правил нечёткого вывода и основанная на использовании лингвистических переменных. В её основе лежит аппарат нечёткой логики, введённый впервые Лотфи Заде, и дополненный его последователями, среди которых стоит отметить Кофмана, Пегата, Мамдани, Ларсена, Цукамото, Сугено, Терано.

В данной работе рассматривается математическое описание нечёткого регулятора используемого для оценки содержания слотов фреймов (оценки ситуации). Под нечётким регулятором понимается система нечёткого логического вывода. Рассматривается понятие нечёткого множества, лингвистической переменной и её значений, которые она способна принимать. Также рассмотрен механизм нечёткого вывода на основе алгоритма Мамдани.

Нечёткие множества и лингвистические переменные

Нечётким множеством А , определённым на заданной числовой области значений X, называется такое множество пар чисел [140]:

где каждому элементу х еХ, его степень принадлежности дА множеству А задана с помощью функции принадлежности дА(х).

При этом ОДЗ для этой функции принадлежности определяется на интервале от 0 до 1:

А = { (цА (х),х)]ухеХ,

(П4.1)

11Т (х) е [о , 1].

(П4.2)

Лингвистическая переменная в аппарате нечёткой логики определяется как переменная с лингвистическими (качественными) значениями, выражающими качественную оценку численных значений на заданной области значений, например скорость машины, температура узла, давление масла в двигателе.

Лингвистическое значение выражается в словесной форме, применительно к предметной области. В данной работе, преимущественно используются следующие значения: низкий/средний/высокий.

В данной работе нечёткое множество формализуется с помощью следующего кортежа и носит название терм:

где N - имя терма (нечёткого множества), выражающееся в лингвистической форме;

[1Т(х) - функция принадлежности (характеристическая функция) задающая терм Т на числовой области значений X, позволяющая вычислять степень истинности терма, в зависимости от конкретного входного значения и заданных и , - область определения, такая что,

- набор пар ключевых элементов для вычисления значений функции принадлежности ) , задаётся в зависимости от типа функции

принадлежности,

Т = < N ,[1Т(х),ХД,Е >,

(П4.3)

t - тип функции принадлежности, задаётся с помощью литерала, гд е t е { 'т:Ъ',' Ь' ,'Р ' ,'С ' },

Е = { (дг,х)} .

(П4.5)

В работе используются только многоугольные [140] (кусочно-линейные) функции принадлежности, для упрощения их определения, и осуществления вычислений. На Рисунке П4.1 изображены все 5 видов функций: Ъ - зет-линейная, Б - эс-линейная, Р - трапециевидная, Ь - треугольная, С -произвольная.

я

ж Я

/ А ■1 к

м 1 ) Г к я ж

\ / у

19 9 39.9 59.9 79.9 99.9

Рисунок П4.1 - Виды функций принадлежности нечётких множеств

Для вычисления значений функции принадлежности Ъ-типа, используются следующие значения элементов:

Е = { (\1 1,х 1),(\12,х 2)} (П4.6)

где

и значение функции определяется как:

Ит 00 = {

' 1,ирихтЫ < X < хг

х2 —х

х2 х

при Х± < X < х2

(П4.7)

^ 0, при х2 < х < х.

тах

где хтах Е X , хтЫ - соответственно максимальное и минимальное численное значение множества X.

Для вычисления значений функции принадлежности Б-типа:

Е = { О^Х 1), (И 2' х 2)}'

(П4.8)

где

Ит (х) =

О,прихт1П <х<хг

Х Х± , при хг< X <х2

х2~х1

К 1, при х2 < X < хтах

(П4.9)

Для вычисления значений функции принадлежности Ь-типа (треугольная):

Е = { (Дг'Х Д(и2' х 2 )(И з 'Х3)}'

(П4.10)

где

Ит (х) =

л 0,прихтЫ <х<х±

х х± , при хг< X <х2

х2 ~Х1

Хз Х , при х2 < X < х3

х3 ~х2

{ 0, при х3 < X < хтах

(П4.11)

Для вычисления значений функции принадлежности Р-типа (трапециевидная):

Е = { (>1,х 1)(Д 2' х 2)(М з ,х3),0 4» х 4)}, (П4.12)

где

Мг (х) =

О,прихтЫ <х<х± —, при Хг < X < х2

х—х

х2 хг

1, при х2 < X < х3

х4 х

х4 х3

, при х3 < X < х4

I 0, при х4 < X < х.

тах

(П4.13)

Для вычисления значений функции принадлежности С-типа (произвольная):

Е = { (М ¿,х ¿)},

где м I=1>п £ [ 0 » 1 ], п> 2,

Х1 < Х1+1> ПРИ ^ — 1,П—1

(П4.14)

I

Мг (х) = |

( 0, при Хт1п <х<хг -( ( м I - м I+1) **+м I+1 * * I - м I * * I+1)

х1+1 _Х1 О,прихп< X < X.

тах

При Х(< X < Х(+1,

п ри I = 1 ,П — 1 .

(П4.15)

Достоинствами многоугольных функций принадлежности являются[140]:

1) Для определения функции требуется малый объём данных;

2) Простота внесения и изменения параметров этих функций принадлежности;

3) Для данных функций легко обеспечить условие разбиения единицы, при котором сумма степеней принадлежности для любого элемента х Е X должна равняться 1.

Недостатком данных функций принадлежности является то, что они не являются непрерывно дифференцируемыми.

Основываясь на вышеперечисленных качествах, для имплементации были выбраны именно такие формы функций принадлежности.

Лингвистическая переменная в данной работе задаётся как кортеж, включающий набор термов на числовой области входных значений X

¿ = <Л№'Х> ' (П4.16)

где N - имя лингвистической переменной, Тг = { Т } - набор термов.

Значение лингвистической переменной определяется в нескольких смысловых плоскостях: в вычислительной, лингвистической и логической. В вычислительной плоскости это терм (нечёткое множество) заданный на множестве входных значений . В лингвистической, соответственно, это название терма. В логической плоскости, это степень истинности терма данной лингвистической переменной при входном значении х Е X , определяемая степенью принадлежности терма ит (х).

Нечёткий логический вывод

На основе лингвистических переменных, можно формировать правила нечёткого вывода (нечёткой импликации), с помощью которых осуществляются т.н. нечёткие рассуждения [140]. Эти правила обеспечивают

возможность вычисления выходных значений нечёткого регулятора для заданных входных значений.

Нечёткая импликация представляет собой правило R, простейшая форма которого выражается в виде [140]:

Е С Л И ( 1г = А ) Т О ( = В )' (П4.10)

где ) - условие (антецедент), а ) - заключение

(консеквент).

Здесь А и В - термы (нечеткие множества), заданные своими функциями принадлежности ) ) и областями определения соответственно. Обозначение нечёткой импликации имеет вид:

А - В. (П4.11)

Основой для осуществления нечёткого логического вывода является база правил, содержащая нечёткие высказывания в форме "Если-то" и функции принадлежности для соответствующих термов лингвистических переменных, описанные ранее. При этом должны соблюдаться следующие условия [141]:

Условие 1

Существует хотя бы одно правило для каждого терма выходной лингвистического переменной (консеквента, - правая часть правила).

Условие 2

Для любого терма входной лингвистической переменной имеется хотя бы одно правило, в котором этот терм используется в качестве предпосылки (антецендента, - левая часть правила).

Процесс нечёткого логического вывода осуществляется в несколько этапов (см. Рисунок П4.2) [140],[142]:

1) разработка правил нечёткого вывода (дооперационный этап);

2) фаззификация (этап конкретизации значений лингвистических переменных);

3) агрегирование (этап определения степени истинности условий по каждому из правил системы нечеткого вывода);

4) активизация (этап формирования функций принадлежности консеквентов продукционных правил);

5) аккумуляция или аккумулирование (этап нахождения функции принадлежности выходной лингвистической переменной);

6) дефаззификация (это процесс перехода от функции принадлежности выходной лингвистической переменной к её чёткому числовому значению).

Рассмотрим их более подробно. В данной работе применяется алгоритм вывода Мамдани.

©

Рисунок П4.2 - Схема работы системы нечёткого логического вывода

Для начала формализуем базу правил нечёткого вывода [140]. Пусть дана база правил, содержащая m правил конъюнктивного типа и n входных параметров:

R! : ЕС Л И (L! = А!!) И . . . И (L£ = Л 1£) И . . .

■ ■ -И (Ln = А iJ ТО (L out= В-),

Ry : Е С Л И (L1 = Ау J И . . . И (L£ = Ау ¿)И . . . (П4.12)

■ ■ -И (Ln = Ayn) Т О (Lout= By),

Rm : ЕС Л И (L1= A m-)И .. . И (Li = Ат4)И .. .

■ ■ ■ И (Ln = А mn) Т 0 (L out = Bm),

где l-l, . . ., Ln - входные лингвистические переменные, Lo u t - выходная лингвистическая переменная, А -l -l ,..., Ау ¿,..., А mn - термы (нечеткие множества) условий, B 1,..., Bm - термы (нечёткие множества) заключений, х l £X1r..,inG Xn- входы нечёткой модели, х*-^..., x*n - значения входов нечёткой модели, у £ Y - выходы нечёткой модели.

Фаззификация - каждому терму А 11 — А mn лингвистических переменных (входных) l-l ,. . . ,Ln использованных в качестве антецендентов (в левой части правила вывода) вычисляется соответствующая степень принадлежности при заданных входных воздействиях .

Вычисление степени истинности термов лингвистических переменных описано ранее.

Агрегирование. После вычисления степеней истинности термов лингвистических переменных, получается наименьшее значение из степеней истинности термов, участвующих в этом правиле - степень истинности правила участвующего в выводе.

h г — i х(х ii ),. . ln (x i n)J, fy- — T (^a;l (x *;i),. ■ ■, liAjn(xV)]' (П4.13)

hm Т(дА Ш l ( x ш l),. ■ ■, дА mn(x mn))i

где T - оператор t-нормы.

Существуют разные операторы t-нормы [140], в данной работе использовался оператор MIN (по Мамдани). Графически агрегирование

можно проиллюстрировать с помощью Рисунка П4.3. Из рисунка видно, что ) ) ).

Рисунок П4.3 - Графический пример вычисления степени истинности ку для

правила нечёткого вывода Ду

Когда получены степени истинности всех задействованных правил, осуществляется этап активации. На этом этапе определяют модифицированные функции принадлежности термов В^,...,5^ выходной лингвистической переменной (см. Рисунок П4.3). В этом процессе участвуют только те правила, условия которых выполнены со степенью истинности к > 0. Эти правила называются активизированными. Неактивизированные правила, при к = 0, участия в выводе не принимают.

/В 1 (у) = Т^к^в 1 (У)),

/В у (У) = у (У)), (П4.14)

Ив m (у)= (У)).

Когда получены все результирующие функции принадлежности выходных термов лингвистических переменных, осуществляется аккумуляция - вычисление итоговой функции принадлежности B* (см. Рисунок П4.4). Для этого применяется формула

ИВ*(у) = 5 (и B*i(y).....И B*m (у )) (П4.15)

где 5, оператор s-нормы. В данной работе в качестве оператора s-нормы используется оператор MAX.

Рисунок П4.4 - Графический пример вычисления степени истинности для

правила нечёткого вывода

Для осуществления дефаззификации (получения чёткого значения у*) в нечётком регуляторе использовалась формула центра масс

/рш^Ыу . (П416)

Для упрощения дискретных вычислений функция интеграла заменяется на функцию суммы

* = Ху Ау (П4 17)

£дВ*(у) Ау ' V • у

Графически процесс дефаззификации можно представить Рисунком П4.5.

±Цв*(у)

■■ в*

/ \

0 у* р у

Рисунок П4.5 - Дефаззификация методом центра тяжести

В результате нечёткого логического вывода получаются точные значения у*, на основе которых можно осуществлять принятие решений, в зависимости от входных данных.

Применение нечёткого логического вывода в аппарате фреймов

В качестве исходных величин для осуществления нечёткого логического вывода используются значения слотов фреймов со входными значениями. Они сопоставляются вектору входных значений ^ п = х .. . ,хп, где п равно количеству слотов фрейма [40] с входными значениями. Для каждой входной величины составляется лингвистическая переменная, состоящая из нескольких термов, в зависимости от смысловой нагрузки на слот. Например, для входной величины «Температура» можно составить лингвистическую переменную с названием «Температура» с термами имеющими названия «Низкая», «Средняя», «Высокая», имеющими

соответствующие области определения функций принадлежности /¿т ( х). В качестве выходной величины нечёткого логического вывода используется величина у* £ [ 0 , 1 ], характеризующая уровень тревоги для соответствующих входных значений, задействованных в правилах вывода. Она также имеет свою лингвистическую переменную «Уровень тревоги» с набором термов, например «Низкий»», «Средний»», «Высокий»». На основе входных лингвистических переменных и выходной «Уровень тревоги», составляются правила вывода. Нечёткий логический вывод осуществляется на основе сформированных правил. Результат вывода как показатель позволяет оценить интегрально входные величины, и в зависимости от значения предпринимать соответствующие шаги.