Системный анализ и синтез моделей данных и методы обработки информации в самоорганизующихся комплексах оперативной диагностики

• Автор: Варламов, Олег Олегович
• Шифр специальности: 05.13.01
• Научная степень: Докторская
• Год защиты: 2003
• Место защиты: Москва
• Количество страниц: 307 с. : ил.

Введение.
1. Создание интерактивных самоорганизующихся баз данных и правил для адаптивного синтеза комплексов оперативной диагностики.

1.1. Комплексы оперативной диагностики и самоорганизующиеся базы данных и правил.

1.2. Проблема адаптивного синтеза информационновычислительных конфигураций

1.3. Цель, научная проблема и основные задачи исследования.

2. Самоорганизующиеся эволюционные неоднородные компьютерные системы и адаптивный синтез комплексов оперативной диагностики

2.1. Принципы построения однородных многопроцессорных вычислительных систем

2.2. Анализ путей создания самоорганизующихся эволюционных неоднородных компьютерных систем.
2.3. Взаимосвязь интеллектуальных и самоорганизующихся эволюционных неоднородных компьютерных систем.
2.4. Основные пути создания систем адаптивного синтеза информационновычислительных конфигураций
2.5. Принципы построения и применения систем адаптивного синтеза информационновычислительных конфигураций
3. Анализ и обобщение структур представления данных традиционных моделей данных
3.1. Формализованное описание основных структур представления данных традиционных моделей данных.
3.2. Анализ структур представления данных традиционных моделей данных.
3.3. Сравнение основных структур представления данных традиционных моделей данных
3.4. Обобщение основных структур представления данных традиционных моделей данных
3.5. Пятиуровневая одномерная таблица представления данных.
4. Интерактивное самоорганизующееся многомерное динамическое пространство унифицированного представления данных и правил
4.1. Теоретические основы создания самоорганизующегося пространства унифицированного представления данных и правил .
4.2. Основные возможности самоорганизующегося представления данных.
4.3. Переход от одномерных многоуровневых таблиц представления данных к многомерному пространству представления данных
4.4. Сравнение трехуровневых таблиц представления данных и трехмерного пространства представления данных
4.5. Структуры данных о точках самоорганизующегося пространства .
4.6. Структуры представления данных об отношениях точек самоорганизующегося пространства
4.7. Формализованное описание самоорганизующихся структур данных
4.8. Пример описания данных в самоорганизующемся пространстве.
4.9. Эволюционность самоорганизующихся структур данных.
5. Обработка данных в самоорганизующемся пространстве унифицированного представления данных и правил.
5.1. Обработка данных на основе адаптивной логической сети правил .
5.2. Особенности обработки данных на основе логической сети
5.3. Основы графового поиска маршрута логического вывода
5.4. Адаптивный механизм логического вывода на сети гиперправил с мультиактивизаторами, управляемой потоком данных
5.5. Адаптивность механизма логического вывода на эволюционной интерактивной сети гиперправил с мультиактивизаторами
5.6. Квадратичной сложности методы поиска минимального разреза
5.7. Линейный матричный метод поиска маршрута логического вывода
на сети правил.
6. Распараллеливание потокового множественного доступа к общей базе данных в условиях недопущения взаимного искажения данных.
6.1. Анализ методов распараллеливания доступа к базам данных
6.2. Подход к распараллеливанию множественного доступа к БД.
6.3. Проблема обеспечения потокового множественного доступа к БД в условиях недопущения взаимного искажения данных
6.4. Конвейерная реализация алгоритма функционирования сервера
базы данных с потоковым распараллеливанием.
6.5. Исследование параметров виртуальных потоковых баз данных
6.6. Структуры данных для виртуальных потоковых баз данных
6.7. Оценка быстродействия обработки потока данных.
7. Линейный метод единичноинкрементного суммирования чисел
7.1. Необходимость линейного метода суммирования чисел
7.2. Основы линейного метода переборного суммирования чисел
7.3. Устройство линейного переборного суммирования чисел
7.4. Алгоритм линейного переборного суммирования чисел
7.5. Исследование параметров переборного суммирования чисел
7.6. Табличная модификация переборного суммирования чисел.
7.7. Модификация метода суммирования чисел с уменьшением необходимого объема оперативной памяти ЭВМ
7.8. Локальные корректировки вычислений и обработки данных
7.9. Перспективы применения самоорганизующихся баз данных и правил для адаптивного синтеза комплексов оперативной диагностики
Заключение
Список литературы


Функционирование САС ИВК должно быть непрерывным, следовательно, новые данные должны вводиться без перезагрузки и перепланирования баз данных. Таким образом, САС ИВК должна быть многопроцессорной самоорганизующейся эволюционной адаптивной, синергетической неоднородной АСОИ, в которой можно в условиях эксплуатации добавлять, изменять и удалять любые модули, средства и данные. Фактически, при традиционном подходе к синтезу информационновычислительных конфигураций и разработке ПАК, под каждую специальную задачу необходимо создавать проблемноориентированный ПАК, однако всегда имеют место финансовые и другие ограничения, которые не позволяют произвольно наращивать вычислительную мощность. В настоящее время этот специализированный подход практически исчерпал свои возможности. В то же время, современное состояние науки и техники позволяет осуществить новый подход, когда из унифицированных комплектующих разного типа на необходимый для решения задачи период времени собирается неоднородный ПАК, который после решения этой задачи может быть адаптирован, переконфигурирован под решение другой задачи. Таким образом, из универсальных комплектующих собирается специализированный ПАК, а за счет его дальнейшей адаптации и переконфигурации представляется возможным оптимально сочетать требования универсальности и уникальности. Актуальность крупной научной проблемы разработки самоорганизующихся баз данных и правил для создания систем адаптивного синтеза информационновычислительных конфигураций СПАКОД обусловлена тем, что необходимо в минимальное время достижение максимального быстродействия для решения уникальной диагностической задачи в ситуации, когда нахождение правильного решения имеет жизненноважное значение, цена которого априори во много раз превышает стоимость затрат на синтез любой компьютерной системы. Следовательно, известные метод,I синтеза ЭВМ ИВК, основанные на коммерческой эффективности, в таких ситуациях не применимы. Как было показано выше, отдельные методы синтеза самоорганизующихся комплексов оперативной диагностики известны. Кроме того, уже разработаны методы создания ЭВМ с программируемой, изменяемой под структуру задач архитектурой . Известны и методы решения специальных и сложных задач. Следовательно, при современном развитии науки и техники, представляется возможным в автоматизированном режиме синтезировать различные информационновычислительные конфигурации. Решение проблемы создания самоорганизующегося, непрерывно развиваемого во времени программного обеспечения, которое позволит накапливать и обрабатывать неограниченные объемы информации самоорганизующиеся базы данных и знаний, позволит сделать следующий шаг по созданию развиваемого во времени, перенастраиваемого программноаппаратного комплекса с изменяемой, самоорганизующейся структурой. Ведь на уровне железа все проблемы по созданию неоднородных многопроцессорных комплексов с изменяемой структурой практически решены уже сейчас можно изменять состав и структуру практически любого ПАК, при соблюдении условия совместимости оборудования. Главное, чего не хватает на сегодняшний день, это решение проблемы создания эволюционного программного обеспечения на основе самоорганизующихся миварных баз данных и правил. Прежде всего, необходимо разработать теоретические основы адаптивного синтеза конфигураций компьютерных систем на основе создания самоорганизующегося миварного информационного пространства данных рис. Для этого необходимо создать теоретические основы создания самоорганизующихся адаптивных баз данных и правил т. Затем целесообразно создать принципы построения и применения систем адаптивного синтеза конфигураций компьютерных систем и разработать новый метод обработки данных в САС ИВК. Разработка этого нового метода по существу представляет собой метод обработки данных на основе применения логической сети правил миварной, самоорганизующейся, управляемой потоком данных рис. Кроме того, представляется необходимым исследовать вопросы повышения оперативности обработки данных и разработать метод быстрого поиска маршрута логического вывода рис.