Интегрированная информационно-аналитическая система для прогнозирования свойств неорганических соединений

Интегрированная информационно-аналитическая система для прогнозирования свойств неорганических соединений

Автор: Столяренко, Андрей Владиславович

Шифр специальности: 05.13.01

Научная степень: Кандидатская

Год защиты: 2008

Место защиты: Москва

Количество страниц: 164 с. ил.

Артикул: 4042402

Автор: Столяренко, Андрей Владиславович

Стоимость: 250 руб.

Интегрированная информационно-аналитическая система для прогнозирования свойств неорганических соединений  Интегрированная информационно-аналитическая система для прогнозирования свойств неорганических соединений 

ВВЕДЕНИЕ
ГЛАВА 1. СРЕДСТВА И ТЕХНОЛОГИИ, ПРИМЕНЯЕМЫЕ ПРИ РАЗРАБОТКЕ ИНФОРМАЦИОННОАНАЛИТИЧЕСКОЙ СИСТЕМЫ
1.1. Принципы создания информационноаналитических систем.
1.1.1. Назначение НАС
1.1.2. Обзор исследований по созданию ИАС в области неорганического материаловедения.
1.1.3. Состав архитектуры ИАС, построенной на базе хранилища данных
1.1.4. Методика интеграции информационных источников в ИАС.
1.1.5. Анализ данных.
1.1.6. iv i
1.1.7. Сравнение экспертных и партнерских систем
1.1.8. портал
1.2. Технологии интеграции программных систем
1.2.1. Подходы к интеграции
1.2.2. Классификация способов взаимодействия интегрируемых программных систем.
1.2.3. Применение сервисноориентированной архитектуры при проектировании ИАС.
1.2.4. сервисы. Современный подход к задачам инте1рации
1.2.5. Принципы интеграции.
1.3. Методы анализа данных, применяемые в ИАС
1.3.1. Постановка задачи распознавания образов.
1.3.2. Выбор методов распознавания образов для использования в ИАС
1.3.3. Методы обучения ЭВМ распознаванию образов.
1.3.4. Способы повышения достоверности прогнозов.
1.4. Выбор программной платформы для разработки ИАС
Краткие выводы.
ГЛАВА 2. РАЗРАБОТКА ИНФОРМАЦИОННОАНАЛИТИЧЕСКОЙ СИСТЕМЫ НА ОСНОВЕ СИСТЕМНОГО ПОДХОДА.
2.1. Предпосылки создания ИАС
2.2. Компонентный состав ИАС.
2.3. Поддержка принятия решений при прогнозировании параметров химических соединений
2.3.1. Основные принципы системного анализа. .
2.3.2. Описание процедуры прогнозирования с помощью методов структурного системного анализа
2.3.3. Концептуальная модель данных
. Этапы процедуры прогнозирования
Краткие выводы. .
ГЛАВА 3 РАЗРАБОТКА ПРОГРАММНОГО КОМПЛЕКСА ИНТЕГРИРОВАННОЙ ИНФОРМАЦИОННОАНАЛИТИЧЕСКОЙ СИСТЕМЫ.
ЗЛ. Разработка базы данных Фазы .
3.1.1. Разработка структуры БД
ЗЛ.2. Система удаленного доступа к БД Фазы .
3.1.3. Административная часть БД Фазы. 1.
3.1.4. Инте1рация БД Фазы с другимиБД.
3.2. База данных по свойствам химичсских элементов Элементы. .
3.2.1. Разработка Сфуктуры БД
3.2.2. Разработка админисфативнойсистемы. . .
3.2.3. Система удаленного доступа к БД Элементы .
3.3. Подсистема визуализации данных
3.3.1. Предпосылки созданияподсистемы.
3.3.2. Визуализация данных. .Д
3.3.3. Визуализация многомерных данных
3.4 Интеграция программ анализа данных.
3.4.1. Взаимодействие с программами анализа данных
3.4.2. Справочная база для интеграции
3.4.3. Механизм интеграции
3.5. Механизм обучения и распознавания
3.5.1. Подготовка данных для анализа
3.5.2. Заполнение пропусков в выборках для обучения и прогнозирования
3.5.3. Повышение достоверности прогнозов за счет использования коллектива признаковых описаний.
. 3.5.4. Обучение системы . 8 .
3.5.5. Проведение прогнозирования .
3.5.6. Пользовательский уровень работы с ИАС
Краткие выводы
ГЛАВА 4. ПРИМЕНЕНИЕ ИНТЕГРИРОВАННОЙ ИНФОРМАЦИОННОАНАЛИТИЧЕСКОЙ СИСТЕМЫ ДЛЯ ПРОГНОЗИРОВАНИЯ НОВЫХ НЕОРГАНИЧЕСКИХ СОЕДИНЕНИЙ.
4.1. Компьютерное конструирование новых неорганических соединений сосгава АВХ2 X Б, Бе, Те
4.1.1. Прогноз возможности образования соединений состава АВХ2 при нормальных условиях.
4.1.2. Прогноз типа кристаллической структуры соединений состава АВХ
при нормальных условиях.
4.1.4. Прогноз температуры плавления соединений состава АВГ2 при атмосферном давлении
4.2. Прогноз возможности образования и типа кристаллической структуры соединений состава АВГ5.
4.3. Предложения по дальнейшему развитию ПАС
Краткие выводы
ОСНОВНЫЕ РЕЗУЛЬТАТЫ И ВЫВОДЫ
ЛИТЕРАТУРА


Информационноаналитические системы, являясь одним из основных инструментов повышения эффективности работы специалистов, представляют собой сложные программноаппаратные и телекоммуникационные комплексы и выступают в качестве самостоятельного объекта исследований. Вопросы архитектуры таких систем и организации управления информационным процессом представляют одно из главных направлений системного анализа. Теоретические основы информационного, математического, программного и других видов обеспечения распределенной обработки информации, построения баз данных, баз знаний, аналитических и других систем определяют потенциальные возможности и ограничения информационноаналитических систем в целом. Основная цель создания информационноаналитической системы предоставление пользователю инструмента для выполнения эффективного анализа данных. Следует отметить, что система не генерирует правильные решения, а только предоставляет пользователю данные в виде отчетов, таблиц, графиков и т. Функциональная схема НАС представлена на рис. Рис. Обобщение детализированные данные предоставляются пользователю в агрегированном виде, позволяя провести глобальную оценку ситуации, выявить общие закономерности исследуемого процесса. Визуализация для повышения эффективности восприятия отчетов используются различные схемы графической визуализации данных, например, различные диаграммы и графики. Прогнозирование пожалуй, самая востребованная и в то же время труднореализуемая функция аналитических систем. В настоящее время применяется множество методик прогнозирования. Возможности ИАС могут быть расширены путем использования компонентов, реализующих функции интеллектуального анализа данных ii. Средства ii позволяют осуществлять, так называемой, глубинный анализ данных с целью автоматизации выявления скрытых закономерностей, тенденций и т. В качестве источника первичных данных для анализа могут использоваться различные информационные системы. Традиционные области приложений искусственного интеллекта органическая и аналитическая химия. Следует отметить, что первые применения искусственного интеллекта в химии были связаны с органической химией и обработкой спектральной информации , , . В г. Станфордском университете , i и начали разработку одной из первых экспертных систем , предназначенной для анализа спектральных данных об органических соединениях. В г. Е.Согеу получил Нобелевскую премию по химии . Количество применений распознавания образов в неорганической химии значительно меньше, чем в органической и аналитической химии. Однако в последние годы сформировались несколько научных групп, работающих в этой области. Коллективом разработчиков под руководством проф. Э.ага Токийский университет и дра . Vi фирма i . В настоящее время создана БД по свойствам неорганических систем i i , а для анализа данных применяются полуэмпирические методы и нейронные сети . Параллельно в Китае под руководством проф. Шанхайский университет создаются ИАС для конструирования иитерметаллических и солевых соединений . В настоящее время создана БД по солевым системам и разработан комплекс программ анализа данных, включающий следующие ал. Компанией i ii Великобритания разработана БД по свойствам материалов и система поиска в ней информации по различным наборам критериев Анализ данных производится с помощью средств визуализации. Основными недостатками существующих систем являются либо нехватка данных для проведения анализа, либо щраниченное количество применяемых алгоритмов распознавания образов. В них также не используются коллективные подходы для решения задач распознавания . Состав архитектуры ИАС, построенной на базе хранилища
Архитектура современной информационноаналитической системы, построенной на базе хранилища данных , в обобщенном виде представлена на рис. Обработка и объединение информации достигается применением инструментов извлечения, преобразования и загрузки данных. Приведенная архитектура демонстрирует длинный путь, который проходят данные, прежде чем попасть на стол аналитику. Средства xii. Рис. Ьпортал. В диссертационной работе применен вариант ИАС без хранилища данных, который предоставляет пользователям возможности анализа данных, получаемых непосредственно из различных систем.

Рекомендуемые диссертации данного раздела

28.06.2016

+ 100 бесплатных диссертаций

Дорогие друзья, в раздел "Бесплатные диссертации" добавлено 100 новых диссертаций. Желаем новых научных ...

15.02.2015

Добавлено 41611 диссертаций РГБ

В каталог сайта http://new-disser.ru добавлено новые диссертации РГБ 2013-2014 года. Желаем новых научных ...


Все новости

Время генерации: 0.247, запросов: 244