Методы эффективной организации хранилищ слабоструктурированной и нечеткой информации в автоматизированных системах управления на транспорте

• Автор: Климанская, Елена Владимировна
• Шифр специальности: 05.13.06
• Научная степень: Кандидатская
• Год защиты: 2014
• Место защиты: Ростов-на-Дону
• Количество страниц: 144 с. : ил.

СОДЕРЖАНИЕ
ВВЕДЕНИЕ

1 АНАЛИЗ ОБЪЕКТА ИССЛЕДОВАНИЯ И ПОСТАНОВКА

ЗАДАЧИ

1.1 Классификация и назначение информационно-управляющих

систем на железнодорожном транспорте

1.2 Источники слабой структурированности в информационном обеспечении

1.3 Существующие методы организации хранения и доступа к слабоструктурированной информации

1.4 Постановка задачи разработки эффективных хранилищ информации

1.5 Выводы

2 МОДЕЛИ ХРАНИЛИЩ СЛАБОСТРУКТУРИРОВАННОЙ И НЕЧЕТКОЙ ИНФОРМАЦИИ

2.1 Графовые модели слабоструктурированных данных
2.2 Модель двухосновных нечетких множеств
2.3 Бинарные отношения в двухосновных нечетких множествах
2.4 Модель хранилища нечеткой слабоструктурированной информации
2.5 Выводы
3 ИЗВЛЕЧЕНИЕ ЗНАНИЙ ИЗ СЛАБОСТРУКТУРИРОВАННОЙ И
НЕЧЕТКОЙ ИНФОРМАЦИИ
3.1 Проблема извлечения знаний из больших объемов графовой
информации
3.2. Известные методы извлечения знаний из слабоструктурированной информации
3.3 Извлечение знаний и меры информационного подобия для слабоструктурированной информации

3.4. Извлечение знаний и меры информационного подобия для
нечеткой слабоструктурированной информации
3.5 Выводы
4 ПРАКТИЧЕСКИЕ МЕТОДЫ ПРЕОБРАЗОВАНИЯ МАССИВОВ ДАННЫХ В ГРАФОВЫЕ БАЗЫ В ТЕХНОЛОГИЧЕСКИХ ПЛАТФОРМАХ АВТОМАТИЗИРОВАННЫХ СИСТЕМ УПРАВЛЕНИЯ НА ЖЕЛЕЗНОДОРОЖНОМ ТРАНСПОРТЕ
4.1 Технологические платформы для применения разработанных методов
4.2 Метод преобразования реляционных таблиц в графовые базы данных
4.3 Метод преобразования реляционных нечетких моделей
в нечеткие слабоструктурированные ХМЬ-базы данных
4.4 Выводы
ЗАКЛЮЧЕНИЕ
СПИСОК ИСТОЧНИКОВ
ПРИЛОЖЕНИЕ

ВВЕДЕНИЕ
Актуальность темы исследования
Тематика диссертации обусловлена комплексной программой модернизации железнодорожной отрасли, а диссертационное исследование выполнено в соответствии с разделами «Стратегии развития железнодорожного транспорта в Российской Федерации до 2030 года». В этом документе, в частности, указано, что основные направления научных исследований в области железнодорожного транспорта включают развитие инфраструктуры железнодорожного транспорта на основе разработки её математических моделей, применения в ней мало обслуживаемых конструкций и оборудования железнодорожной автоматики и связи. Среди новых систем управления движением поездов и обеспечения безопасности предусматривается создание «интеллектуального» поезда со встроенной системой автоведения и самодиагностики; создание автоматизированных систем комплексного управления и учета ресурсов; реализация проектов «Умный вокзал» при модернизации вокзальных комплексов железных дорог, внедрение ряда инновационных спутниковых и геоин-формационных технологий; увеличение скоростей движения и ввод в эксплуатацию высокоскоростных электропоездов и инфраструктуры для скоростей движения до 250 км/ч и до 350 км/ч.
Реализация перечисленных направлений научных исследований невозможна без создания информационных хранилищ и баз данных (БД) нового типа, позволяющих осуществлять хранение и доступ к сверхбольшим объемам данных в условиях жестко ограниченного реального времени и необходимости интеллектуальной поддержки всех видов принятия оперативных управленческих решений. В связи с централизацией управления на железнодорожном транспорте значительная часть таких решений принимается на уровне территориальных филиалов ОАО «РЖД» и выше и основана на электронном документообороте информации различающегося формата и поступающей из источников различного типа. Такая информация является слабоструктурирован-

от местонахождения ресурсов: даже в случае изменения ссылок исходные документы XML остаются неизменными, и обновления вносятся только в базу ссылок.
Язык XPointer предоставляет доступ к значениям атрибутов или к содержимому элементов, находящихся в любом месте документа [108]. Любой указатель XPointer, по сути, представляет собой выражение XPath, входящее в идентификатор URI. Кроме всего прочего, язык XPointer позволяет сформировать ссылки на разделы текста, выбрать конкретные элементы или атрибуты и перейти с одного элемента на другой. Этот язык дает возможность также осуществить выборку информации, содержащейся более чем в одном наборе узлов, тогда как с помощью языка XPath эту задачу выполнить невозможно. Кроме определения узлов, в языке XPointer определяются также точки и диапазоны, которые в сочетании с узлами позволяют обозначить местонахождение данных. Точка — это позиция в документе XML, а диапазон обозначает всю структуру и информационное наполнение XML между начальной и конечной точками, причем и та, и другая могут находиться в середине узла.
Слабоструктурированная информация в RDF-представлении
Инфраструктура описания ресурсов (Resource Description Framework — RDF), разработанная под эгидой W3C, представляет собой информационную среду, которая обеспечивает кодирование, обмен и повторное применение структурированных метаданных [105]. Эта инфраструктура обеспечивает функциональную совместимость метаданных различных приложений за счет применения таких проектных механизмов, которые позволяют создавать общепринятые соглашения по семантике, синтаксису и структуре документов. Инфраструктура RDF не определяет семантику каждой рассматриваемой предметной области, а предоставляет возможность создавать по мере необходимости элементы метаданных для таких предметных областей. В инфраструктуре RDF в качестве общего синтаксиса для обмена и обработки метаданных применяется язык XML. С помощью средств языкаXML создаются модели данных RDF, структура которых обеспечивает описание семантики, а