ISSN 0021-3454 (печатная версия)
ISSN 2500-0381 (онлайн версия)
Меню

10
Содержание
том 60 / ОКТЯБРЬ, 2017
СТАТЬЯ

DOI 10.17586/0021-3454- 2017-60-10-925-931

УДК 004.932.2

МЕТОД ИНФОЛОГИЧЕСКОГО МОДЕЛИРОВАНИЯ В ИНЖЕНЕРИИ ЗНАНИЙ ДЛЯ РЕШЕНИЯ ЗАДАЧ АВТОМАТИЗИРОВАННОГО ПРОЕКТИРОВАНИЯ

Коробейников А. Г.
Санкт-Петербургский филиал учреждения Российской академии наук «Институт Земного магнетизма, ионосферы и распространения радиоволн им. Н.В.Пушкова РАН»; зам. директора


Федосовский М. Е.
Университет ИТМО; кафедра систем и технологий техногенной безопасности; заведующий кафедрой


Гришенцев А. Ю.
Университет ИТМО; доцент


Поляков В. И.
Университет ИТМО; доцент


Аннотация. Развитие методов и теории автоматизированного проектирования с целью увеличения эффективности труда проектировщиков, с одновременным повышением качества и надежности проектов, требует разработки технологий, при помощи которых возможно достижение поставленной цели. Следовательно, возникает задача разработки таких технологий автоматизированного проектирования, применение которых позволит удовлетворить всем предъявляемым требованиям. Основным подходом к решению этой задачи является повышение автоматизации процессов проектирования. В этом случае целесообразно воспользоваться инженерией знаний. А для этого необходима разработка новых или модификация существующих методов представления знаний. Предложен метод инфологического моделирования, обеспечивающий представление знаний в единообразной форме. Математическим аппаратом служит теория категорий. Предлагаемые инфологические модели задают общую структуру строения вербальных знаковых конструкций на трех уровнях абстракции. Метод инфологического моделирования можно использовать при интеграции и координации знаний в рамках общего цикла автоматизированного проектирования.
Ключевые слова: автоматизированное проектирование, инфологическое моделирование, информационные технологии, теория категорий

Список литературы:
  1. Korobeynikov A. G., Fedosovsky M. E., Maltseva N. K., Baranova O. V., Zharinov I. O., Gurjanov A. V., Zharinov O. O. Use of Information Technologies in Design and Production Activities of Instrument Making Plants // Indian J. of Science and Technology. 2016. Vol. 44, N 9. P. 1—8. DOI: 10.17485/ijst/2016/v9i44/104708.
  2. Коробейников А. Г. Разработка и анализ математических моделей с использованием MATLAB и Maple. СПб: СПбГУ ИТМО, 2010. 144 с.
  3. Коробейников А. Г., Гришенцев А. Ю. Разработка и исследование многомерных математических моделей с использованием систем компьютерной алгебры. СПб: НИУ ИТМО, 2013. 100 с.
  4. Morin B., Barais O., Nain G., Jézéquel J.-M. Taming Dynamically Adaptive Systems using models and aspects // Proc. of 31st Intern. Conf. on Software Engineering ICSE'09. Vancouver, 2009. P. 122—132.
  5. Богатырев В. А., Богатырев С. В. Резервированная передача данных через агрегированные каналы в сети реального времени // Изв. вузов. Приборостроение. 2016. Т. 59, № 9. С. 735—740.
  6. Богатырев В. А., Богатырев С. В. Эффективность резервирования и фрагментации пакетов при передаче по агрегированным каналам // Изв. вузов. Приборостроение. 2017. Т. 60, № 2. С. 165—170.
  7. Богатырев В. А., Богатырев С. В. Надежность мультикластерных систем с перераспределением потоков запросов // Изв. вузов. Приборостроение. 2017. Т. 60, № 2. С. 171—177.
  8. Gatchin Y. A., Zharinov I. O., Korobeynikov A. G., Zharinov O. O. Theoretical estimation of Grassmann's transformation resolution in avionics color coding systems // Modern Applied Science. 2015. Vol. 9, N 5. P. 197—210. ISSN 1913-1844.
  9. Kiczales G., Lamping J., Mendhekar A., Maeda C., Lopes C. V., Loingtier J.-M., Irwin J. Aspect-oriented programming // Proc. of ECOOP’97 — Object-Oriented Programming: 11th Europ. Conf. Jyväskylä, Finland, June 9—13, 1997. Berlin: Springer, 1997. P. 220—242.
  10. Aleksanin S. A., Zharinov I. O., Korobeynikov A. G., Perezyabov O. A., Zharinov O. O. Evaluation of chromaticity coordinate shifts for visually perceived image in terms of exposure to external illuminance // ARPN J. of Engineering and Applied Sciences. 2015. Vol. 10, iss. 17. P. 7494—7501. ISSN 1819-6608.
  11. Korobeynikov A. G., Aleksanin S. A., Perezyabov O. A. Automated image processing using magnetic defectoscopy // ARPN J. of Engineering and Applied Sciences. 2015. Vol. 10, is. 17. P. 7488—7493. ISSN 1819-6608.
  12. Korobeynikov A. G., Grishentsev A. Y., Velichko E. N., Korikov C. C., Aleksanin S. A., Fedosovskii M. E., Bondarenko I. B. Calculation of regularization parameter in the problem of blur removal in digital image // Optical Memory and Neural Networks (Information Optics). 2016. Vol. 25, N 3. P. 184—191.
  13. Diskin Z., Maibaum T. S. E. Category theory and model-driven engineering: from formal semantics to design patterns and beyond // Proc. 7th Workshop ACCAT'2012. Electronic Proceedings in Theoretical Computer Science. 2012. Vol. 93. P. 1—21.
  14. Kolovos D. S., Paige R. F., Polack F. A. C. The grand challenge of scalability for model driven engineering // Lecture Notes in Computer Science. 2009. Vol. 5421. P. 48—53.
  15. Sommerville I. Software Engineering. Pearson Education, Inc. Addison-Wesley, 2011. 790 p. [Электронный ресурс]: https://www.homeworkmarket.com/sites/default/files/q5/19/07/ cis_421_sommerville_9e_ch1-3.pdf.
  16. Cohn P. Universal algebra. Springer Science & Business Media, 2012. 412 p.
  17. Korobeynikov A. G., Fedosovsky M. E., Gurjanov A. V., Zharinov I. O., Shukalov A. V. Development of Conceptual Modeling Method to Solve the Tasks of Computer-Aided Design of Difficult Technical Complexes on the Basis of Category Theory // Intern. J. of Applied Engineering Research. 2017. Vol. 12, N 6. P. 1114—1122. [Электронный ресурс]: http://www.ripublication.com/ijaer17/ijaerv12n6_46.pdf . 
  18. Mac Lane S. Categories for the Working Mathematician. Springer, 1998. 314 p.