Разработка архитектуры объектно-характеристической базы данных для работы с системами большой размерности

• Автор: Сорочинский, Анатолий Анатольевич
• Шифр специальности: 05.13.11
• Научная степень: Кандидатская
• Год защиты: 2011
• Место защиты: Москва
• Количество страниц: 131 с. : ил.

Оглавление

ОПРЕДЕЛЕНИЯ, ОБОЗНАЧЕНИЯ И СОКРАЩЕНИЯ.

Введение

ГЛАВА 1. АНАЛИЗ СОВРЕМЕННЫХ МЕТОДОВ ПРОЕКТИРОВАНИЯ БАЗ ДАННЫХ.

1.1. Сложные системы и системы большой размерности.

1.1.1. Развитие сложных систем.

1.1.2. Подход к преодолению трудностей при описании систем большой размерности.

1.1.3. Автоматизация процессов создания управляемых семантических сетей.

1.2. Особенности существующих типов баз данных.

1.2.1. Ранние типы баз данных

1.2.2. Основные особенности систем, основанных на инвертированных списках.

1.2.3. Иерархические системы.
1.2.4. Сетевые системы.
1.2.5. Достоинства и недостатки ранних СУБД
1.2.6. Реляционный подход к организации БД.
1.2.7. Объектноориентированные базы данных ООБД.
1.3. Достоинства и недостатки баз данных.
1.4. Задача поиска в базах данных
1.5. Использование нечеткой логики.
1.6. Объектнохарактеристическая база данных.
1.6.1. Описание объектнохарактеристической таблицы ОХТ
1.6.2. Задачи прямого и обратного поиска в ОХТ.
1.6.3. Особенности задач, решаемых с использованием ОХТ.
1.7. Объектнохарактеристическая база данных для задач моделирования структурированных систем
1.8 Использование объектнохарактеристической базы данных для задач большой размерности.
Выводы по главе.
ГЛАВА 2. МЕТОДЫ И АЛГОРИТМЫ, ПРИМЕНЯЕМЫЕ В ИССЛЕДОВАНИИ
Определения и обозначения, используемые в главе.
2.1. Описание комплекса системы большой размерности.
2.2. Определение операции деления в нечетких отношениях.
2.3. Определение операций четкой логики.
2.4. Формализация нечеткости
2.5. Расширение операций для нечетких отношений.
2.5.1. Нормы
2.5.2. Нечеткие значения
2.6. Применение деления к нечетким отношениям.
2.6.1. Обзор предыдущих работ.
2.6.2. Интерпретация в терминах порогов.
2.6.3. Интерпретация в терминах важности
2.7. Расширение операции деления
2.8. Выражение деления нечетких отношений в БСДТ
Выводы по главе.
ГЛАВА 3. РАЗРАБОТКА ОБЪЕКТНОХАРАКТЕРИСТИЧЕСКОЙ БАЗЫ ДАННЫХ ДЛЯ СИСТЕМ БОЛЬШОЙ РАЗМЕРНОСТИ.
3.1. Актуальность создания локальной объектнохарактеристической базы
3.2. Архитектура локальной объектнохарактеристической базы данных
3.3. Интерфейс межмашинного взаимодействия локальной гибридной базы данных и сетевого хранилища системы большой размерности.
3.4. Метод сжатия данных в ОХБД.
3.5. Разработка языка запросов
3.5.1. Описание основных семантических конструкций
3.5.2. Функции принадлежности и операции нечеткой логики, используемые в языке запросов
3.5.3. Проектирование анализатора запросов
3.5.4. Основные команды, поддерживаемые анализатором
3.5.5. Типы лексем
3.5.6. Описание функций 8СЬанализатора.
3.6. Экспериментальные данные
3.7. Пример использования языка запросов.
3.8. Метод подбора коэффициентов для функций принадлежности на основе семантических отношений в базе данных
Выводы по главе
ЗАКЛЮЧЕНИЕ.
Список литературы


Поэтому возникла необходимость выбора архитектуры базы данных способной эффективно' хранить описания систем- на различных семантических уровнях, результаты экспериментов. Предметом исследования являются-математические модели описания баз данных; принципы построения систем управления базами, данных; технологии реализации баз данных и языков запросов к базам данных. Целью диссертационной работы является проектирование и разработка эффективного средства хранения и обработки информации для систем большой размерности. Рассмотреть способы организации хранения информации, особенности доступа к данным, возможность применения при решении задач большой размерности. Разработать архитектуру базы данных для работы с экспертами в определенной предметной области, разработать, язык запросов с применением-нечеткой логики для доступа к описаниям и экспериментальным данным. На основе проведенных исследований реализовать компьютерное средство хранения и обработки данных, позволяющее использовать методы сжатия и*интерполяции данных, а также осуществлять доступ к данным с использованием конструкций естественного языка. Предложен новый метод подбора коэффициентов для функций принадлежности на основе семантических отношений в базе данных. Разработана архитектура локальной гибридной объектно-характеристической базы данных для решения задач большой размерности. Спроектирован язык запросов для объсктио-характеристичсской базы данных, основанный на нечеткой логике. Практическая значимость подтверждается возможностью работы специалистов с разными уровнями описания модели системы хранимой в ОХБД. Использование предложенного метода обработки информации в ОХБД позволяет интерпретировать результаты экспериментов в виде математических формул, и следовательно получать методом интерполяции/экстраполяции недостающие данные на уровне БД. Получены результаты эксперимента, показывающего повышение результативности тестирования знаний на % при использовании метода формирования тестов с использованием нечеткой логики. Апробация работы. Основные научные выводы и результаты работы докладывались на следующих конференциях: «Научно-техническая конференция МИРЭА» , и и Международной научно-технической конференции 1гйегта1лс-. Материалы работы были опубликованы в 5-ти печатных работах (тезисы и материалы международных и российских конференций) [ - ], а также в 3 журналах, входящих в перечень рекомендованных ВАК [ - ]. МОВС МИРЭА и в работу ООО «Форинтранс». Структура и объем работы: Диссертация, объемом в 1 страницу, состоит из введения, трех глав, заключения, списка использованной литературы из 9 наименований. В первой главе содержится обзор проблем создания моделей сложных систем. Определяются пути решения сложившихся трудностей. Рассматриваются архитектуры баз данных и возможность их применения для. Приведены достоинства и недостатки как ранних, так и современных типов баз данных. Формулируются требования к базе данных СБР: Показывается необходимость проектирования . СУБД для решения описанных задач. Во второй главе излагаются основные сведения из теории нечетких множеств, рассматривается возможность проектирования языка запросов для разрабатываемой СУБД с использованием нечеткой логики. Предложен метод адаптации операции нечеткого деления для БС^Ь-подобного языка запросов. В третьей главе описывается структура спроектированной БД, Рассмотрена структура прохождения запроса пользователя на формирование объектно-характеристической базы данных. Представлено описание основных семантических конструкций языка запросов к обз>ектно-характеристической базе данных. Описываются функции анализатора запросов. Приводятся экспериментальные данные по формирования тестов с использованием нечеткой логики и примеры запросов к БД в терминах нечеткой логики Предложены методы обработки информации в ОХБД, позволяющий на больших массивах экспериментальных данных сократить объем хранимой информации, и метод подбора коэффициентов для функций принадлежности на основе семантических отношений в базе данных.