Шэнь Янь

«Методы и средства автоматизации проектирования систем баз данных»

Специальность 05.13.06 – Автоматизация и управление технологическими процессами и производствами (промышленность)

Автореферат

диссертации на соискание ученой степени

кандидата технических наук

Москва - 2009

Работа выполнена на кафедре «Автоматизированные системы управления» Московского автомобильно-дорожного института (государственного технического университета)

Научный руководитель Кандидат технических наук, доцент

Будихин Анатолий Владимирович,

доцент МАДИ(ГТУ)

Официальные оппоненты Доктор технических наук, профессор

Суворов Дмитрий Наумович,

профессор МАДИ (ГТУ)

Кандидат технических наук,

Подпорин Дмитрий Игоревич,

зам генерального директора

ООО «МП» РОБОТ » г. Москва

Ведущая организация: Российский научно-исследовательский институт информационных технологий и систем автоматизированного проектирования (Рос НИИ ИТ и АП), г. Москва.

Защита состоится 28 декабря 2009г. в 10 часов на заседании диссертационного совета Д.212.126.05 при Московском автомобильно-дорожном институте (государственном техническом университете) по адресу:

125319, ГСП А-47, Москва, Ленинградский пр., д.64.

С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке МАДИ (ГТУ)

Текст автореферата размещен на сайте Московского автомобильно-дорожного института (государственного технического университета): www.madi.ru

Автореферат разослан 26 ноября 2009г.

Ученый секретарь

диссертационного совета,

кандидат технических наук,

Михайлова Н.В.

Отзыв на автореферат в одном экземпляре, заверенный печатью, просим направлять в адрес совета института

ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ

Актуальность работы.

Большие объемы и сложность потоков оперативной и статистической информации при планировании, учете и контроле функционирования производства в РФ и КНР предполагают использование интегрированных банков данных (БнД) в составе автоматизированных систем обработки данных (АСОД) для организационно-административного управления, а также методов и средств автоматизации решения задач управления в промышленности и на транспорте.

Дальнейшее развитие автоматизированных систем управления (АСУ) и АСОД различного назначения, повышение требований к средствам взаимодействия конечных пользователей c информационными системами привели к созданию новой информационной технологии, основанной на концепции использования методов и средств искусственного интеллекта, таких, как экспертные системы (ЭС) и системы поддержки принятия решений. Новая информационная технология предполагает эффективное использование баз данных (БД) посредством интеллектуального интерфейса как составной части интеллектуальных БнД или баз знаний (БЗ).

Большое значение для эффективного использования данных,

хранимых в БД, имеет адекватность представления предметной

области (ПО) - множества отображаемых типов объектов и взаимосвязей между ними некоторой области реального мира в структуре БД на этапе ее проектирования, выбор её рациональной структуры с учетом возможности обновления при изменении ПО.

В то же время процесс проектирования БД на этапе анализа ПО и концептуального моделирования остается эмпирическим и

слабо автоматизируемым. Окончательный выбор концептуальной

схемы (КС), отражающей семантику ПО и разрабатываемой на основе понятий выбранной модели данных (МД), зависит от умения и опыта разработчика БД различать и отбирать явления ПО, объекты и связи (количества которых достигают сотен и тысяч), формировать и описывать классы объектов, устанавливать ассоциации между ними и т.д., а также оценивать качество проекта. Процесс проектирования БД на этих этапах слабо поддается формализации и автоматизированная поддержка этих видов работ невелика. Отсутствует законченная методика проектирования и реализации, охватывающая весь жизненный цикл системы обработки данных. Не решены многие задачи, связанные с проектированием распределенных БД в РИВС, в частности, сбором исходных данных, проектированием информационной базы и распределением БД по узлам сети. Для решения этих задач имеющийся объективной неформализованной информации оказывается явно недостаточно. В этих условиях привлекается дополнительная субъективная информация - индивидуальные суждения высококвалифицированных специалистов (экспертов), повышается роль этой информации, а также выдвигаются новые требования к методам и средствам ее обработки и к обоснованности решений, принимаемых с ее использованием. Следовательно, существует возможность решения данных неформализованных задач с помощью современных средств и методов искусственного интеллекта. Существующие же методики проектирования БД не предусматривают на сегодняшний день использование и развитие для данных целей инструментальных средств искусственного интеллекта.

Таким образом, разработка методов и средств автоматизации и интеллектуализации процесса проектирования БД является актуальной задачей.