Модели и методы аппликативного моделирования концептуальных зависимостей

• Автор: Шапкин, Павел Александрович
• Шифр специальности: 05.13.11
• Научная степень: Кандидатская
• Год защиты: 2010
• Место защиты: Москва
• Количество страниц: 178 с. : ил.

Содержание
Введение

1. Анализ проблематики применения концептуальных моделей в

разработке программных систем

1.1. Развитие концептуального моделирования.

1.1.1. Сравнение средств концептуального моделирования

1.2. Концептуальное моделирование и семантический веб

1.3. Подходы к разработке прраммных систем на основе кон

цептуальных моделей

1.3.1. Средства разработки приложений семантического веба

1.3.2. Методы связывания программного кода с концепту

альной моделью
1.3.3. Аппликативная вычислительная среда как формали
зация языка программирования
1.4. Постановка задачи разработки среды создания настраивае
мых вебприложений на основе онтологий.
2. Математическое моделирование методов связывания функций
с концептами предметной области
2.1. Метод аппликативного представления концептов и концеп
туальных зависимостей
2.1.1. Описание используемых формализмов.
2.1.2. Представление концептуальных зависимостей
2.2. Формальная модель привязки функций к концептам пред
метной области.
2.2.1. Модель перегрузки функций на основе концептов . .
2.2.2. Алгоритм диспетчеризации
2.2.3. Пример вычислений с перегруженными функциями .
2.3. Выводы
3. Проектирование и программная реализация инструментальных
средств поддержки диспетчеризации функций на основе концептов
3.1. Выбор используемых программных средств
3.1.1. Выбор платформы реализации.
3.1.2. Выбор средств представления и обработки данных
и вебонтологий
3.2. Реализация механизма перегрузки функций на основе кон
цептуальных моделей.
3.2.1. Реализация языка дескрипций концептов .
3.2.2. Пример использования разработанной программной
библиотеки работы с концептами.
3.2.3. Программный каркас для определения перегружен
ных функций
3.2.4. Реализация алгоритма диспетчеризации.
3.3. Разработка языка преобразования данных в формате на
основе семантических шаблонов.
3.4. Выводы
4. Реализация и внедрение предметноориентированной программ
ной системы, настраиваемой на вебонтологию предметной области
4.1. Структура системы.
4.1.1. Предметная область.
4.1.2. Электронный каталог НТИ
4.1.3. Система классификационных схем ВИНИТИ
4.2. Выбор архитектуры.
4.3. Состав и структура реализованного пршраммного обеспечения
4.3.1. Общая структура системы.
4.3.2. Вебонтология предметной области
4.3.3. Действия над ресурсами
4.3.4. Перегруженные функции и семантические шаблоны
4.3.5. Пример обработки запроса системой
4.4. Оценка эффективности внедрения вебприложений на осно
ве концептуальной модели предметной области.
4.5. Выводы
Заключение
Список литературы


На концептах задается отношение вложенности, соответствующее родо-видовому отношению между понятиями и образующее частичный порядок. Существуют различные подходы к построению теории концептов, различающиеся используемыми формальными средствами и выразительностью получаемой теории [,,]. Концептуальное моделирование — это процесс организации знаний о предметной области в иерархическую структуру по степени абстракции, направленный на улучшение понимания рассматриваемых явлений []. Концептуальная модель обычно представляется в виде совокупности концептов и связей между ними — концептуальных зависимостей [,]. Общие принципы, используемые при этом, приведены в табл. Состояние проблемы использования концептуальных моделей в процессе разработки программных систем представлено на рис. Исторически использование концептуальных моделей при построении программных систем можно связать с введением типизации в языки программирования (ЯП), что дало возможность для появления декларативных методов представления знаний, где концепты шрают роль типов []. В свою очередь, бестиповые теории приводят к процедурному представлению знаний. Несмотря на наличие связи между данными подходами, в них используются различные принципы описания предметных областей. Табл. Классификация Группировка похожих сущностей в концепты (классы, категории), на которых выполняются условия схожести []. Является интенсиональным принципом абстракции. Иистаицмированис Операция, обратная к классификации. Инстанциированнс производит экземпляры — сущности, которые удовлетворяют интенсиональным описаниям их концептов. Совокупность экземпляров концепта формирует его экстснсионал. Алрегация Описывает сущности в понятиях частей и целого. Часть считается частью, если она включена в некое большее целое. Часть может в свою очередь быть целым при дальнейшем разбиении на более мелкие части. Агрегация — процесс объединения частей в целое. Декомпозиция Обратная операция по отношению к агрегации. Производит части целого. Обобщение Построение концептов, объединяющих ряд более специфических концептов, имеющих сходство. Производит описание (дескрипцию) нового концепта, включающее общие части, но опускающее специфичные для подконцептов свойства []. Специализация Операция, обратная к обобщению. Концепт С может рассматриваться как специализация концепта Б, если все сущности, принадлежащие экстснсионалу С, также принадлежат экстенсионалу О []. Эго говорит о том, чго С и Б похожи, но экземпляры С должны обладать дополнительными, более специфичными свойствами. Группировка Группировка предназначена для представления разнородных коллекций сущностей, объединяемых экстенсионально, а не по каким-либо интенсиональным свойствам. В ООП представлена возможностью создания кодтскций различных типов, таких как списки, множества, словари и т. Индивидуализация Обратная к |руниировке операция. Позволяет получать элементы коллекции. С возникновением индустрии баз данных появилась необходимость наряду с объектами данных управлять и объектами метаданных. Метаданные — термин, который можно перевести как «данные о данных». Например, к метаданным документа-публикации относятся сведения об авторе, дате создания, набор ключевых слов и т. Общим свойством метаданных является их относительный характер: информация, являющаяся метаданными в одной системе, в другой может рассматриваться как собственно данные. Наличие объектов метаданных позволяет управлять интерпретацией объектов данных []. Рис. Введение метаданных позволяет упростить работу с базами данных больших объемов и сложной структуры, делая процессы управления данными настраиваемыми. Метаданные, получаемые при проведении классификации объектов данных, представляют собой таксономию — иерархическую структуру понятий. Соединение таксономий и систем декларативного представления знаний привело к возникновению оптологий. В информатике и вычислительных науках онтологией предметной области называется явная спецификация ее концептуализации []. Помимо таксономии концептов, онтологии включают в себя набор правил вывода, позволяющих получать новые знания о концептах из уже имеющихся.