КЛАССИФИКАТОР ОБЛАСТИ ЗНАНИЙ КАК ИНФОРМАЦИОННАЯ МОДЕЛЬ СИСТЕМЫ СТРУКТУРНОГО СИНТЕЗА. ПРОБЛЕМЫ ЕГО СОЗДАНИЯ И РАСШИРЕНИЯ

Ольга Васильевна Малина
Ижевский государственный технический университет имени М.Т. Калашникова, г. Ижевск

Артем Сергеевич Моисеев
Ижевский государственный технический университет имени М.Т. Калашникова, г. Ижевск

Елизавета Александровна Малина
Ижевский государственный технический университет имени М.Т. Калашникова, г. Ижевск


Аннотация


Цель. Использование принципиально новых подходов для решения задачи структурного синтеза слабо формализованных объектов – с одной стороны, вызов времени, требующий сокращения времени разработки и получения качественных технических решений, с другой стороны, результат исследований, позволяющих использовать инвариантные переборные алгоритмы для решения задачи структурного синтеза. Решение указанной задачи предлагаемым способом требует создания множества данных и знаний, перебор которого даст искомый результат. Формирование данного множества, поддержание его в корректном и актуальном состоянии – серьезная задача, требующая выработки новых подходов, формализации продиктованных этими подходами процессов и разработки алгоритмов. Методы. Этапами формирования указанного множества являются: сбор данных о существующих технических решениях, их формальное описание, обобщение этих описаний с формированием некоторой структуры, позволяющей однозначно идентифицировать каждый существующий объект и создавать новый путем комбинации имеющихся знаний или путем модернизации известных технических решений. В качестве структуры, обобщающей данные конкретной области знаний, предлагается использовать классификатор, особенностью которого является то, что при его организации реализованы два метода создания: иерархический и фасетный. Создание такого классификатора и поддержание его в корректном состоянии – задача, позволяющая решить проблему формирования информационного обеспечения систем структурного синтеза слабо формализованных объектов средней и высокой степени сложности. Результаты. Процесс создания такого классификатора сталкивается с рядом проблем, выявление которых – первый шаг в направлении разработки качественного информационного обеспечения. Указанные проблемы возникают на каждом из этапов анализа предметной области (анализ существующих вариантов исполнения объектов; обобщение знаний о рассмотренных объектах; дополнение (расширение) классификатора). Причинами их возникновения могут стать нарушение принципа достаточности при анализе и декомпозиции, нарушение иерархичности структуры при обобщении в процессе построения модели предметной области, нарушение признаков обязательности и необязательности при синтезе и расширении модели, основу которой составляет классификатор. Заключение. Выявление указанных проблем и исследования процесса их недопущения и преодоления – важная задача, решение которой позволит максимально формализовать процесс создания классификатора как информационной модели системы структурного синтеза.

Ключевые слова


классификация, классификатор, обобщенная модель, принцип достаточности, принцип эмерджентности, свойство «обязательности»

Полный текст:

PDF

Литература


Малина, О.В. Классификационные факторы процесса структур-ного синтеза дискретных объектов / О.В. Малина // Вестник ЮУрГУ. Серия «Компьютерные технологии, управление,

радиоэлектроника». – 2019. – Т. 19, № 4. – С. 132–138. DOI: 10.14529/ctcr190413

Malina, O.V. New Approach to Computer-Aided Design of Gearbox Systems: Models and

Algorithms / O.V. Malina // New Approaches to Gear Design and Pro-duction. – 2020. – Vol. 81. –

P. 427–438.

Микони, С.В. О классе, классификации и систематизации / С.В. Микони // Онтология проектирования. – 2016. – Т. 6, № 1. – С. 67–80.

Микони, С.В. Роль и место классификаций в системном анализе / С.В. Микони // Труды

-й Международной конференции «Системный анализ и информационные технологии» (САИТ-2011), Абзаково, 17–23 авг., 2011. – Челябинск, 2011. – Т. 2. – С. 39–42.

Gilchrist, A. Research in information science / A. Gilchrist // Brit. Librarianship and Inf. Sci., 1966–1970. – 1972. – P. 320–341.

Arntz, H. Universality of classification? / H. Arntz // Univers. Cl. 2. Subject Anal. and Order-ing Syst. Proc. 4 Int. Study Conf. Cl. Res., 6 Annu. Conf. Ges. Kl., Augsburg, 28 June – 2 Ju-ly, 1982. – 1983. – Vol. 2. – P. 31–40.

Coates, E.J. Subject Searching of Large Scale Information Stores Embracing all Fields of Knowledge: Classification and Concept Matching / E.J. Coates // 6th Int. Study Conf. Classif. Res. “Knowledge Organ. Inf. Retrieval”, London, 16–18 June, 1997. – 1997. – No. 716. – P. 17–22.

Fox, R. Cataloging our Information Architecture / R. Fox // OCLC Syst. and Serv. – 2005. –

Vol. 21, no. 1. – P. 23–29.

Using Classification Schemes and Thesauri to Build an Organizational Taxonomy for Organ-izing Content and Aiding Navigation / Z. Wang, A.S. Chaudhry, S. Christopher, G. Khoo // J. Doc. – 2008. – Vol. 64, no. 6. – P. 842–876.

Покровский, М.П. Научные аспекты проблемы классификации / М.П. Покровский // Ежегодник-2007. – Екатеринбург, 2008. – С. 395–401.

Mai, J.E. The Modernity of Classification / J.E. Mai // J. Doc. – 2011. – Vol. 67, no. 4. –

P. 710–730.

Ryan, L.P. Industry Classification Schemes / L.P. Ryan, R. Ormsby // J. Bus. and Finan. Libra-rianship. – 2016. – Vol. 21, no. 1. – P. 1–25.

Pando, D.A. Knowledge Organization in the Context of Postmodern from the Theory of Clas-sification Perspective / D.A. Pando, C.C. de Almeida // Knowl. Organ. – 2016. – Vol. 43, no. 2. –

P. 113–117.

Новейший философский словарь, 2009. – http://dic.academic.ru/dic.nfs/dic_new_philosophy/ (дата обращения: 02.09.2020).

Еремин, Л.Н. Классификация и кодирование как средства повышения эффективности информационных технологий / Л.Н. Еремин. – http:/www.fakit.ru/main_dsp.php?top_id=6196 (дата обращения: 02.09.2020).

Malina, O. Problems of Developing the Model of Class of Objects in Intelligent CAD of Gear-box Systems / O. Malina // Advanced Gear Engineering Mechanisms and Machine Science. – Springer, 2018. – Vol. 51. – P. 393–418. DOI: 10.1007/978-3-319-60399-5_19

Малина, О.В. Обзор методов синтеза модели класса спироидных редукторов для интеллектуальных САПР. Часть 1. Графовый метод / О.В. Малина // Интеллектуальные системы в производстве. – 2017. – № 2. – С. 43–52.

Малина, О.В. Обзор методов синтеза модели класса спироидных редукторов для интеллектуальных САПР. Часть 2. Развитие методологии синтеза обобщенной модели / О.В. Малина // Интеллектуальные системы в производстве. – 2017. – № 3. – С. 22–33.

Малина, О.В. Подход к построению классификатора объектов машиностроения как основы информационного обеспечения САПР / О.В. Малина, Э.Г. Зарифуллина, О.Ф. Ва-леев // Научная дискуссия: вопросы технических наук: сб. ст. по материалам XVI меж-дунар. заоч. науч.-практ. конф. – М.: Изд-во «Международный центр науки и образования», 2013. – № 11 (13). – C. 111–120.




DOI: http://dx.doi.org/10.14529/ctcr200401

Ссылки

  • На текущий момент ссылки отсутствуют.