WWW.KN.LIB-I.RU
БЕСПЛАТНАЯ  ИНТЕРНЕТ  БИБЛИОТЕКА - Различные ресурсы
 


«Моделі та засоби систем баз даних і знань УДК 004.2: 004.3 К ВОПРОСУ РАЗРАБОТКИ ИНСТРУМЕНТАЛЬНОГО КОМПЛЕКСА ОНТОЛОГИЧЕСКОГО НАЗНАЧЕНИЯ ...»

Моделі та засоби систем баз даних і знань

УДК 004.2: 004.3

К ВОПРОСУ РАЗРАБОТКИ ИНСТРУМЕНТАЛЬНОГО

КОМПЛЕКСА ОНТОЛОГИЧЕСКОГО НАЗНАЧЕНИЯ

А.В. Палагин, Н.Г. Петренко, В.Ю. Величко, К.C. Малахов, Ю.Л. Тихонов

Институт кибернетики им. В.М. Глушкова НАН Украины,

Киев-187, МСП, 03680, проспект Академика Глушкова, 40,

e-mail: palagin_a@ukr.net, факс: +38044 526 3348

Предлагаются методологические основы проектирования инструментального комплекса онтологического назначения, предназначенного для реализации интегрированной информационной технологии автоматизированного построения онтологий предметных областей. Полученные результаты ориентированы на повышение эффективности анализа и понимания естественноязыковых текстов, построения баз знаний предметных областей (в первую очередь в научно-технической сфере) и проведения междисциплинарных научных исследований в совокупности с решением сложных прикладных задач.

The given work describes methodological principles of design instrumental complex of ontological purpose. Instrumental complex intends for the implementation of the integrated information technologies automated build of domain ontologies. Results focus on enhancing the effectiveness of the automatic analysis and understanding of natural-language texts, building of knowledge description of subject areas (primarily in the area of science and technology) and for interdisciplinary research in conjunction with the solution of complex problems.

Введение Уровень развития интеллектуальных информационных технологий в значительной мере влияет на эффективность процессов, происходящих в экономической, научно-технической, образовательной и других сферах деятельности человеческого общества. Процессы глобальной информатизации мирового сообщества ориентированы, прежде всего, на построение знание-ориентированного общества и носят все более ярко выраженный междисциплинарный и трансдисциплинарный характер. Несомненным лидером при этом являются технологии инженерии знаний, в том числе ее новое направление – онтологический инжиниринг. Эти технологии реализуют процессы управления знаниями (Knowledge Management) и успехи в этом направлении во многом определяются уровнем интеллектуализации и эффективности компьютерных систем [1–6]. В настоящее время наметилась тенденция к активизации научных исследований на стыке разных предметных дисциплин, в том числе построение знание-ориентированных информационных систем, разработка методов онтологического анализа естественно-языковых объектов (ЕЯО) с целью извлечения из них знаний, прикладных аспектов применения онтологий, в частности при разработке электронных учебных курсов, метаонтологий, систем исследования интеграции знаний в трансдисциплинарных областях и др.

Актуальность указанной тематики на современном этапе развития Computer Science обосновывается следующим образом.

Во-первых, большая часть знаний, накопленных за все время развития человеческого общества, содержится в ЕЯО, представленных в текстовой форме. Кроме того, ежедневный прирост новой текстовой информации (где явным лидером является сеть Интернет) привел к тому, что полностью обработать эти текстовые источники знаний, а также получить релевантную запросу пользователя информацию, в компьютерных системах (КС) существующими методами стало практически невозможным. Это приводит к безвозвратной потере части новой информации или ее получение со значительным опозданием, когда она может потерять свою актуальность. Таким образом, задача разработки методологии, принципов и механизмов построения КС с обработкой предметно-ориентированных знаний, представленных в форме естественноязыковых текстов, и на их основе создания инструментальных средств автоматизированного построения баз знаний предметных областей (ПдО), имеет важное теоретическое и прикладное значение.





Во-вторых, к описанной выше информационной проблеме следует отнести и лингвистическую проблему, когда не хватает производительности существующих персональных компьютеров для полной (программной) обработки поступающей текстовой информации различного характера.

Задача сегодняшнего этапа – максимальное приближение к практическому внедрению существующих теоретических основ искусственного интеллекта, их дополнение новыми теоретическими разработками с учетом последних достижений инженерной практики с последующим учетом перспективных тенденций и особенностей новых микроэлектронных компонентов вычислительной техники. В связи с изложенным выше актуальность исследований обосновывается необходимостью развития и разработки эффективных формализованных методик архитектурно-структурной организации и проектирования, которые позволят не только проектировать компьютерные системы с обработкой общеязыковых и предметных знаний, но и автоматизировать процесс построения баз знаний предметных областей на основе обработки больших объемов текстовой информации, создавая электронные коллекции баз знаний предметных дисциплин и на их основе проводя сложные междисциплинарные научные исследования.

©А.В. Палагин, Н.Г. Петренко, В.Ю. Величко, К.С. Малахов, Ю.Л. Тихонов, 2012 ISSN 1727-4907. Проблеми програмування. 2012. № 2-3. Спеціальний випуск 289 Формальні методи програмування Постановка задачи Необходимо разработать методологию проектирования и архитектуру программно-аппаратного комплекса средств реализации интегрированной информационной технологии (ИнИТ) автоматизированного построения онтологий предметных областей, названного инструментальным комплексом онтологического назначения (ИКОН), информационную и функциональную модели всех процессов, в совокупности составляющих указанную технологию. Общетеоретические основы проектирования аппаратных средств (или онтолого-управляемых информационных систем с обработкой предметно-ориентированных знаний) описаны в [6].

Модель проектируемой ИнИТ, состоящей из ряда информационных технологий (ИТ) (процессов) и направленной на решение задачи автоматизированного построения онтологий в произвольных (в научнотехнической сфере) предметных областях, можно представить следующей системой S = P, A, X,, (1) где:

{ p i }, i = 1, n P= – множество процессов, реализующих ИнИТ;

A = { A j }, j = 1, m, m n – множество алгоритмов, реализующих множество процессов { p i }, в совокупности составляющих последовательность информационных технологий и интегрированную информационную технологию в целом. Причем может быть несколько алгоритмов, реализующих некоторый процесс pi;

X – множество сущностей, описывающих заданную ПдО и участвующих в реализации алгоритмов {}Aj ;

– обобщенная архитектура программно-аппаратных средств, участвующих в реализации ИнИТ.

Обобщенная архитектура инструментального комплекса ИКОН описывается тройкой = И,, СУ (2)

–  –  –

И СУ Рис. 1. Блок-схема -архитектуры ИКОН В соответствии с [2] ИКОН состоит из трех подсистем и представляет собой интеграцию разного рода информационных ресурсов (ИР), программно-аппаратных средств обработки и программного уровня управления основными и подготовительными процессами, которые, взаимодействуя между собой, реализуют совокупность алгоритмов автоматизированного итерационного построения понятийных структур предметных знаний, их накопления и/или системной интеграции.

Подсистема И “Информационный ресурс” включает блоки формирования лингвистического корпуса текстов, баз данных языковых структур и библиотек понятийных структур. Первый компонент представляет собой различные источники текстовой информации, поступающей на обработку в систему.

Моделі та засоби систем баз даних і знань Второй компонент представляет собой различные базы данных обработки языковых структур, часть из которых формируется (наполняется данными) в процессе обработки текстовых документов (ТД), а другая – формируется до процесса построения онтологии предметной области (О ПдО) и, по сути, является электронной коллекцией (ЭлК) различных толковых словарей. Третий компонент представляет собой совокупность библиотек понятийных структур разного уровня представления (от наборов терминов и понятий до высокоинтегрированной онтологической структуры междисциплинарных знаний) и является результатом реализации некоторого проекта (проектирования онтологии ПдО).

Подсистема “Программно-аппаратные средства” включает блоки обработки языковых и понятийных структур и управляющую графическую оболочку (УГО). Последняя во взаимодействии с инженером по знаниям, осуществляет общее управление процессом реализации связанных информационных технологий.

Подсистема управления СУ осуществляет подготовку и реализацию процедур предварительного этапа проектирования, а на протяжении всего процесса осуществляет контроль и проверку результатов выполнения этапов проектирования, принимает решение о степени их завершённости (и в случае необходимости – повторении некоторых из них).

Итак, общая задача является составной и включает следующие подзадачи:

1) разработать функциональную модель интегрированной информационной технологии;

2) разработать информационную модель множества процессов P, составляющих ИнИТ;

3) разработать подсистему программных средств, реализующих множество алгоритмов А;

4) при решении общей задачи учитывать критерии эффективности О-метода, в частности, уровень автоматизации построения онтологической базы знаний ПдО и ограничение реального времени получения результата.

Информационная модель ИнИТ На рис. 2 показана блок-схема интегрированной информационной технологии (или информационной модели) автоматизированного построения онтологий предметных областей.

На ней приняты следующие обозначения:

1 – технология поиска в различных источниках текстовых документов (ТД), релевантных к заданной предметной области (ПдО);

2 – технология автоматического лингвистического анализа ТД, описывающих заданную ПдО. В случае разрешения грамматической омонимии возможен возврат к блоку 1 для поиска соответствующей текстовой информации в лингвистических словарях;

3 – технология извлечения из множества ТД онтолого-информационных структур и их хранение в соответствующих базах данных. В случае разрешения лексической неоднозначности возможен возврат к блоку 2 для построения дополнительных синтактико-семантических структур;

4 – технология формально-логического представления и интеграции онтологических структур в онтологическую базу знаний ПдО;

5 – технология обработки и управления данными и знаниями большого объема;

6 – источники текстовых документов (сеть Интернет, монографии, научно-технические статьи, электронные коллекции ТД и др.);

7 – лингвистический корпус текстов (ЛКТ), описывающий заданную ПдО;

8 – синтаксические и поверхностно-семантические структуры ТД;

9 – множество онтолого-информационных структур как результат обработки ТД;

10 – онтологическая база знаний заданной ПдО, множества терминов и понятий ПдО;

11 – библиотеки онтологий предметных областей, базы данных терминов, понятий и ТД предметных областей.

Рис. 2. Блок-схема интегрированной информационной технологии Далее, в процессе разработки ИнИТ выполняется декомпозиция общей информационной модели на ее составляющие информационные модели, соответствующие отдельным ИТ, т. е. формируется иерархическая структура в соответствии с методикой проектирования онтологии процессов [3].

В качестве примера рассмотрим информационную модель блока 2 (рис. 2) – технологии автоматического лингвистического анализа ЕЯО, описывающих заданную ПдО.

Архитектура современных знание-ориентированных информационных систем (ЗОИС) с естественноязыковым представлением и обработкой знаний включает онтологическую составляющую, которую в общем Формальні методи програмування виде можно интерпретировать как концептуальную базу знаний. Такая база знаний представляется в виде ориентированного графа, вершинами которого являются объекты, описывающие концепты, а дугами – множество концептуальных отношений, связывающих между собой концепты. Другой важной особенностью указанной архитектуры является разделение и отдельная обработка семантики первой и второй ступени [7], что в общем случае означает разделение внутриязыкового и внеязыкового процессинга [8] и переход к формальнологическому представлению исходного текста.

Указанные особенности архитектуры современных ЗОИС трансформируют традиционную модель (и соответствующую информационную технологию) обработки ЕЯО в формальную модель следующего вида F = T, W, SS 1, O, S 2, I, (3) где T – множество обрабатываемых ЕЯТ, составляющих лингвистический корпус текстов;

W – множество словоформ, входящих в T ;

SS1 – множество синтактико-семантических структур первой ступени, описывающих T ;

O – множество онтологических структур, отображающих множества W и SS 1 в S 2 ;

S 2 – множество семантических структур второй ступени, описывающих множество процессов, зафиксированных в T ;

I – множество информационно-кодовых представлений S 2.

Опишем объекты формальной модели.

Множество T представляет совокупность естественно-языковых текстов, характеризующихся стилями делового и научно-технического характера.

Цепочка W SS 1 в классическом понимании представляет грамматический анализ ЕЯТ. В отличие от традиционных линейного и сильнокодированного методов анализа здесь использован смешанный метод анализа. Суть его состоит в том, что в лексикографической базе данных полное множество W представлено в таблицах двух типов: таблицами лексем с соответствующими морфологическими, синтаксическими и семантическими характеристиками и таблицами флексий для всех полнозначных, изменяющихся частей речи.

При этом алгоритмы формирования парадигмы лексем просты: в таблицах лексики указаны основы лексем и соответствующие коды для выбора записей из таблиц флексий. Нефлексийные изменения учитываются соответствующими алгоритмами анализа согласования и управления синтаксических связей. Описанная структура грамматического анализа однозначно соответствует эффективному отображению функциональных операторов на программно-аппаратный уровень реализации.

Множество O онтологических структур в идеале представляет языково-онтологическую картину мира [7, 9].

Множество SS 1 формируется и интерпретируется итерационно программой синтактикосемантического анализа. Основной операцией этого анализа является распознавание синтаксических и семантических отношений, связывающих слова текста. Разрешение семантической неоднозначности осуществляется путём обращения к множеству онтологических структур O. На основе построенных деревьев разбора фраз строится категориальная сеть, представляющая собой семантическое пространство S 2 текста. В качестве компьютерного представления такого пространства текста удобно использовать, в частности, онтологический граф информационно-кодовых представлений I.

Цепочки преобразования информации T W S S 1 и O S 2 I, по сути, представляют (соответственно) базовые процедуры анализа и понимания ЕЯТ, средствами интерпретации которых являются программные средства блока 2 и (частично) блока 3 на рис. 2.

Функциональная модель ИнИТ Для проектирования функциональных моделей (функционального моделирования) программного обеспечения и различного рода информационных технологий известно ряд общепринятых стандартных методологий и языков функционального моделирования, таких как IDEF, DFD, UML.

IDEF – методологии семейства ICAM (Integrated Computer-Aided Manufacturing) для решения задач моделирования сложных систем, позволяют отображать и анализировать функциональные модели сложных систем в различных аспектах. При этом широта и глубина обследования процессов в системе определяется самим разработчиком, что позволяет не перегружать создаваемую модель излишними данными. Набор стандартов IDEF промышленного моделирования включает ряд стандартов, таких как: IDEF0, IDEF1x, IDEF3 и других, основанных на графических нотациях, и применяемых для разработки, поддержки больших и сложных промышленных инженерных проектов [10]. По отдельности эти нотации предназначены для создания различных моделей, таких как “функциональная модель”, “информационная модель” и “модель процессов”.

Метод функционального моделирования IDEF0 предназначен для формализации и описания процессов, в котором рассматриваются логические отношения между объектами. В соответствии со стандартом IDEF0 описание выглядит как общий процесс с входами, выходами, управлением и механизмом, который постепенно детализируется до необходимого уровня. Для описания того, какой смысл вкладывается в названия функциональных блоков и стрелок используются словари описания [11 – 13].

Моделі та засоби систем баз даних і знань В настоящее время диаграммы структурного системного анализа IDEF-SADT продолжают использоваться для построения и детального анализа функциональной модели существующих на предприятии бизнес-процессов, а также для разработки новых бизнес-процессов. Основной недостаток данной методологии связан с отсутствием явных средств для объектно-ориентированного представления моделей сложных систем.

Основой DFD-методологии является графическое моделирование информационных систем путем построения диаграмм потоков данных.

Модель системы в контексте DFD представляется в виде некоторой информационной структуры, основными компонентами которой являются различные потоки данных, которые переносят информацию от одной подсистемы к другой. Каждая из подсистем выполняет определенные преобразования входного потока данных и передает результаты обработки информации в виде потоков данных для других подсистем.

Информационная модель системы строится как некоторая иерархическая схема, в основе которой находится так называемая контекстная диаграмма. На диаграмме декомпозиции исходная модель представляется в виде моделей подсистем соответствующих процессов преобразования данных.

Основной недостаток этой методологии также связан с отсутствием явных средств для объектноориентированного представления моделей сложных систем, а также для представления сложных алгоритмов обработки данных [14]. Поскольку на диаграммах DFD не указываются характеристики времени выполнения отдельных процессов и передачи данных между процессами, то модели систем, реализующих синхронную обработку данных, не могут быть адекватно представлены в нотации DFD. Все эти особенности ограничили возможности ее широкого применения и послужили основой для включения соответствующих средств в унифицированный язык моделирования.

UML (англ. Unified Modeling Language – унифицированный язык моделирования) – язык графического описания для объектного моделирования в области разработки программного обеспечения [15]. UML является широко используемым стандартом де-факто объектно-ориентированного визуального языка моделирования. Он разрабатывался с учетом преимуществ и недостатков SADT (IDEF) и DFD методов.

В UML есть три основных вида моделей [16, 17]:

• статическая модель (static model);

• динамическая модель (dynamic model).

• физическая модель (physical model) Статическая модель описывает элементы системы и их взаимоотношения (классы, атрибуты, операторы). Одной из реализаций статической модели является диаграмма классов (class diagram).

Динамическая модель описывает поведение системы, например, изменение программных сущностей (software

entities) во время выполнения приложения. К динамическим моделям относятся: диаграмма прецедентов, также:

вариантов использования, сценариев использования (use case diagram); диаграмма активности, также деятельности (activity diagram). Физическая модель отображает неизменяемую структуру программных сущностей, в частности файлов исходного кода, библиотек, исполняемых файлов, и отношений между ними.

В настоящее время разработаны средства визуального программирования на основе UML, обеспечивающие интеграцию, включая прямую и обратную генерацию кода программ, с наиболее распространенными языками и средами программирования, такими как Java, C++, C#, Visual Basic, Object Pascal/Delphi. Поскольку при разработке языка UML были приняты во внимание многие передовые идеи и методы, можно ожидать, что на очередные версии языка UML также окажут влияние и другие перспективные технологии и концепции. Кроме того, на основе языка UML могут быть определены многие новые перспективные методы. Язык UML может быть расширен без переопределения его ядра.

UML технологии стали основой для разработки и реализации во многих инструментальных средствах: в средствах визуального и имитационного моделирования, а также в CASE-средствах самого различного целевого назначения. Более того, заложенные в языке UML потенциальные возможности могут быть использованы не только для объектно-ориентированного моделирования систем, но и для представления знаний в интеллектуальных системах, которыми, по существу, являются перспективные сложные программнотехнологические комплексы. Принимая во внимание все преимущества языка UML, на его основе была спроектирована функциональная модель ИнИТ.

Функциональная модель ИнИТ представляет собой набор диаграмм трёх видов:

• диаграмма вариантов использования (рис. 3);

• диаграмма активности (рис. 4);

• диаграмма классов (рис. 5).

Целями разработки диаграммы вариантов использования являются:

1. Определить общие границы и контекст моделируемой предметной области на начальных этапах проектирования системы.

2. Сформулировать общие требования к функциональному поведению проектируемой системы.

3. Разработать исходную концептуальную модель системы для её последующей детализации в форме логических и физических моделей.

4. Подготовить исходную документацию для взаимодействия разработчиков системы с её заказчиками и пользователями.

Суть данной диаграммы состоит в следующем: проектируемая система представляется в виде Формальні методи програмування множества сущностей или акторов (actor), взаимодействующих с системой с помощью так называемых вариантов использования. При этом актором или действующим лицом называется любая сущность, взаимодействующая с системой извне. Это может быть человек, техническое устройство, программа или любая другая система, которая может служить источником воздействия на моделируемую систему. В свою очередь, вариант использования служит для описания сервисов, которые система предоставляет актору.

Рис. 3. UML-диаграмма вариантов использования ИнИТ (ИКОН)

Моделі та засоби систем баз даних і знань Рис. 4. UML-диаграмма активности ИнИТ (ИКОН) С помощью диаграммы активности (рис. 4) можно изучать поведение системы с использованием моделей потока данных и потока управления. Диаграмма активности отображает некоторый алгоритм, описывающий жизненный цикл объекта, состояния которого могут меняться.

Диаграмма активности отличается от блок-схемы, которая описывает лишь шаги алгоритма. Диаграмма активности имеет более широкую нотацию. Например, на ней можно указывать состояния объектов.

Диаграмма классов описывает структуру объектов ИнИТ: их индивидуальность, отношения с другими объектами, атрибуты, функции и процедуры. Модель классов создает контекст для диаграмм состояний и взаимодействия. На рис.

5 показан фрагмент UML-диаграмма классов ИнИТ:

– класс ArchiveSearch реализует технологию обработки и управления хранилищами данных и знаний;

– класс GraphEditor реализует технологию формально-логического представления и интеграции онтологических структур;

– класс ControlGraphicShell реализует управляющую графическую оболочку, которая осуществляет общее управление процессом реализации связанных информационных технологий;

– интерфейс для доступа к внешней библиотеке KonspektLib, реализующей функции лингвистического анализа.

Рис. 5. Фрагмент UML-диаграммы классов ИнИТ

Подсистема программных средств Опишем некоторые программные модули, входящие в подсистемы программных средств и программного уровня управления множеством процессов, реализующих ИнИТ.

Программный модуль “Управляющая графическая оболочка” [18].

В состав программно-аппаратных средств ИнИТ (ИКОН) входит Управляющая графическая оболочка (УГО), в которую включены процедуры и функции управления множеством процессов, реализующих ИнИТ (ИКОН).

Графический интерфейс УГО.

Проектирование графического интерфейса УГО осуществлялось в соответствии с общепринятыми рекомендациями построения графического интерфейса пользователя (ГПИ) [19, 20]. Рассмотрим основные элементы главного окна УГО и их назначение (рис. 6).

Меню запуска прикладных программ и модулей, которые реализуют информационные технологии проектирования онтологий ПдО и системной интеграции междисциплинарных знаний. Доступны следующие модули и программы: модуль лингвистического анализа естественно-языковых текстов; модуль визуального проектирования онтологий, модуль конвертации OWL (Ontology Web Language); модуль системной интеграции онтологий; модуль системы поиска; модуль архива терминов; вызов редактора Protg для построения и редактирования онтологий.

Структурная схема УГО ИнИТ (ИКОН) показана на рис. 7. На нём приняты такие сокращения: GUI – Graphical User Interface, XML – Extensible Markup Language, МВП – модуль визуального проектирования. УГО Формальні методи програмування взаимодействует с подсистемой Естественный Интеллект (ЕИ), осуществляет общее управление процессом реализации связанных информационных технологий.

Рис. 6. Элементы ГПИ главного окна УГО ИКОН

Рис. 7. Структурная схема УГО ИнИТ (ИКОН)

УГО выполняет следующие функции:

– во взаимодействии с инженером по знаниям осуществляет предварительное наполнение среды материалами электронных коллекций энциклопедических, толковых словарей и тезаурусов, описывающих домен предметных знаний;

– обеспечивает запуск и последовательность исполнения прикладных программ, реализующих составные информационные технологии проектирования онтологии ПдО и системной интеграции Моделі та засоби систем баз даних і знань междисциплинарных знаний (примером составной технологии является автоматизированное построение тезаурусов ПдО для поисковой системы);

– отображает ход процесса проектирования;

– содержит позиции меню для запуска, как последовательностей, так и отдельных прикладных программ, используемых в процессе проектирования;

– обеспечивает интерфейс с подсистемой ЕИ;

– индицирует сообщения о текущем состоянии проекта, его наполнении информационными ресурсами;

– обеспечивает обмен информацией между прикладными программами и базами данных.

Программная реализация ИКОН была выполнена с использованием концепции Model-View-Controller (MVC) – “Модель-Представление-Контроллер” – основная цель применения этой концепции состоит в разделении бизнес-логики (модели) от её визуализации (представления, вида) [21, 22].

MVC – схема использования нескольких шаблонов проектирования с помощью которых модель данных приложения, пользовательский интерфейс и взаимодействие с пользователем разделены на три отдельных компонента так, что модификация одного из компонентов оказывает минимальное воздействие на остальные.

Концепция MVC позволяет разделить данные, представление и обработку действий пользователя на три отдельных компонента:

• Модель (Model). Модель предоставляет знания: данные и методы работы с этими данными, реагирует на запросы, изменяя своё состояние. Она не содержит информации, как эти знания можно визуализировать;

• Представление, вид (View). Отвечает за отображение информации (визуализация). Часто в качестве представления выступает форма (окно) с графическими элементами;

• Контроллер (Controller). Обеспечивает связь между пользователем и системой: контролирует ввод данных пользователем и использует модель и представление для реализации необходимой реакции.

Важно отметить, что как представление, так и контроллер зависят от модели. Однако модель не зависит ни от представления, ни от контроллера. Тем самым достигается назначение такого разделения: оно позволяет строить модель независимо от визуального представления, а также создавать несколько различных представлений для одной модели. На рис. 8 представлена реализация концепции MVC в модуле поиска ТД в Internet ИнИТ (ИКОН).

Рис. 8. Реализация концепции MVC в модуле поиска ТД в Internet ИнИТ (ИКОН)

Перечислим этапы реализации концепции MVC в модуле поиска ТД в Internet ИнИТ (ИКОН).

Объекты модель, вид и контроллер инициализированы, тогда:

• Вид (View) регистрируется в качестве слушателя (listener) на модели (Model). Любые изменения в исходных данных модели немедленно приведут к уведомлению (notification) на изменение, которое получает вид. Еще раз следует обратить внимание на то, что модель независима от вида и контроллера (Controller);

• Контроллер связан с видом. Это означает, что любые действия (actions), которые выполняются на представлении (виде), будут вызывать зарегистрированный метод слушателя в классе контроллера;

• Контроллер получает ссылку на базовую модель;

• Вид распознаёт взаимодействие пользователя с ГПИ, например, нажатие на кнопку. Это действие определяет вызов метода слушателя;

• Вид вызывает соответствующий метод контроллера;

Формальні методи програмування

• Контроллер осуществляет доступ к модели, возможно, обновляя её с учётом действий пользователя;

• Если модель была изменена, она уведомляет вид, об изменениях.

Программная реализация ИКОН выполнена с использованием платформы Java Swing Framework. В отличие от других платформ, она не только предоставляет интерфейс разработки на основе шаблона MVC, но и сама реализована на его основе. Представлением является класс – наследник класса Frame. Вследствие организации событийной модели Java на интерфейсах, контроллер представляет собой набор анонимных классов обработки соответствующих событий. Как и остальные платформы, Swing предоставляет разработку модели программисту.

Выводы В работе предложена методология проектирования и архитектура программных средств реализации ИнИТ автоматизированного построения онтологий предметных областей. Разработаны информационная и функциональная модели всех процессов, в совокупности составляющих ИнИТ. Приведено подробное описание подсистемы программных средств ИКОН, в частности УГО. Проанализированы технологии моделирования (IDEF, DFD, UML) и проектирования (MVC) сложных систем. Приведены UML-диаграммы, описывающие функциональную модель ИнИТ (ИКОН). За рамками разработки ИКОН остались проблемы восприятия информации, представленной в аналитической либо графической форме. Они определяют содержание последующих этапов научных исследований, равно как и анализ эффективности применения комплекса при решении конкретных прикладных задач.

1. Палагин А.В. Архитектура онтолого-управляемых компьютерных систем // Кибернетика и системный анализ. – 2006 – № 2.

– С. 111–124.

2. Палагин А.В., Крывый С.Л., Петренко Н.Г. Знание-ориентированные информационные системы с обработкой естественно-языковых объектов: основы методологии и архитектурно-структурная организация // УСиМ. – 2009. – № 3. – С. 42–55.

3. Палагин А.В., Петренко Н.Г. Системно-онтологический анализ предметной области // УСиМ. – 2009. – № 4. – С. 3–14.

4. Палагин А.В., Крывый С.Л., Петренко Н.Г., Величко В.Ю. Знание-ориентированные информационные системы с обработкой естественно-языковых объектов: онтологический подход // УСиМ. – 2010. – № 4, 5. – С. 3–14.

5. Палагин А.В., Яковлев Ю.С. Системная интеграция средств компьютерной техники. – Винница: УНІВЕРСУМ, 2005. – 680 с.

6. Палагин А.В., Крывый С.Л., Петренко Н.Г. Онтологические методы и средства обработки предметных знаний. – Луганск: изд-во ВНУ им. В. Даля, 2012. – 323 с.

7. Палагін О.В., Петренко М.Г. Модель категоріального рівня мовно-онтологічної картини світу // Математичні машини і системи.

– 2006. – № 3. – С. 91–104.

8. Рубашкин В.Ш. Представление и анализ смысла в интеллектуальных информационных системах. – М.: Наука, 1989. – 191 с.

9. Палагин А.В. Организация и функции "языковой" картины мира в смысловой интерпретации ЕЯ-сообщений // Information Theories and Application. – 2000. – Vol. 7, N 4. – P. 155–163.

10. Ang C.L., Khoo L.P., Gay R.K.L. IDEF: a comprehensive modelling methodology for development of manufacturing enterprise system // International J. of Production Research. – 1999. – N 37 (17).

11. US Air Force, ICAM Architecture. Part II, Functional Modeling Manual (IDEF0) // Materials Laboratory, Wright-Patterson Air Force Base, OH, 1981. – Vol. IV.

12. Черемных С.В., Семёнов И.О., Ручкин В.С. Структурный анализ систем: IDEF-технологии. – М.: Финансы и статистика, 2003. – 208 с.

13. Function modeling method IDEF0. Режим доступа: http://www.idef.com/IDEF0.htm.

14. Леоненков А.В. Объектно-ориентированный анализ и проектирование с использованием UML и IBM Rational Rose Интернетуниверситет информационных технологий - ИНТУИТ.ру // БИНОМ. Лаборатория знаний. – 2006. – 320 с.

15. Marshall C. Enterprise Modelling with UML, Addison-Wesley, Reading, MA, 2000.

16. Booch G., Rumbaugh J., Jacobson I. The Unified Modeling Language User Guide, Addison-Wesley, Reading, MA, 1999.

17. Quatrani T. Visual Modeling with Rational Rose and UML, Addison-Wesley, Reading, MA, 1998.

18. Палагин А.В., Величко В.Ю., Петренко Н.Г., Малахов К.С. К вопросу разработки онтолого-управляемой архитектуры интеллектуальной программной системы // Наук. жур. “Вісник Східноукраїнского національного університету імені Володимира Даля” м. Луганськ. – 2011.– № 13 (167). – С. 179–184.

19. Mac OS X Human Interface Guidelines. Режим доступа: http://developer.apple.com/library/mac/#documentation/UserExperience/ Conceptual/AppleHIGuidelines/Intro/Intro.html.

20. Windows User Experience Interaction Guidelines. Режим доступа: http://msdn.microsoft.com/en-us/library/windows/desktop/ aa511258.aspx.

21. Java SE Application Design With MVC. Режим доступа: http://www.oracle.com/technetwork/articles/javase/mvc-136693.html.

22. Applications Programming in Smalltalk-80(TM): How to use Model-View-Controller (MVC).




Похожие работы:

«OCR: Библиотека святоотеческой литературы http://orthlib.ru (с. 54) Мёсzца тогHже въ G-й дeнь. С™aгw и3 прaведнагw сmмеHна бGопріи1мца и3 ѓнны прор0чицы. И# равноапcльнагw ніколaz ґрхіепjскопа токjйскагw, ґп0стола kп0ніи. Слyжба є3гw2 пи1сана въ приложeніи. На ГDи, воззвaхъ, стіхи6ры прaздника, G: и3 с™aгw, G.Стіхи6ры прaздника, глaсъ №...»

«МЕТОДИКА РАСПРЕДЕЛЕНИЯ ВОДЫ ПО ВРЕМЕНИ (Практическое руководство (Практическое руководство для работников АВП и специалистов для работников АВП и специалистов внутрихозяйственных оросительных внутрихозяйственных оросительных сетей сетей Центральной Азии) Центральной Азии) И...»

«www.gaztehprom.nt-rt.ru По вопросам продажи и поддержки обращайтесь: Архангельск (8182)63-90-72 Калининград (4012)72-03-81 Нижний Новгород (831)429-08-12 Смоленск (4812)29-41-54 Астана +7(7172...»

«1 Правила внутреннего распорядка для обучающихся в СМК-ПЛ 2.7-57-1.0-2014 БЦБК ФГБОУ ВПО "БрГУ" Правила внутреннего распорядка для обучающихся в СМК-ПЛ 2.7-57-1.0-2014 БЦБК ФГБОУ ВПО "БрГУ" СОДЕРЖАНИЕ ПРЕДИСЛОВИЕ СОДЕРЖАНИЕ 1. НАЗНАЧЕНИЕ И ОБЛАСТЬ ПРИМЕНЕНИЯ ПОЛОЖЕНИЯ 2. НОРМАТИВНЫЕ ССЫЛКИ 3....»

«приказом от 0 1. 0 9. 2 0 1 5 № ЗОО-о Л^ОШ.з Д е : и Р К Т О р М ПОЛОЖЕНИЕ об организации питания учащихся в МАОУ СОШ № 3 9 г. Калининграда 1.Общие положения 1.1.Положение о порядке организации питания обучающихся в муни...»

«ГОСТ Р 7.0.90-2016 СИБИД. Универсальная десятичная классификация. Структура, правила ведения и индексирования ГОСТ Р 7.0.90-2016 Группа Т62 НАЦИОНАЛЬНЫЙ СТАНДАРТ РОССИЙСКОЙ ФЕДЕРАЦИИ Система стандартов по информации, библиотечному и издательскому делу УНИВЕРСАЛЬНАЯ ДЕСЯТИЧНАЯ КЛАССИФИКАЦИЯ Структура, правила ведения и и...»

«ИНСТРУКЦИЯ ПО МОНТАЖУ вентилируемых фасадов DVF-11 / DVF-21 Навесной вентилируемый фасад DVF Инструкция по монтажу 2 Описание Введение Монтаж фасадных конструкций производится в соответствии...»








 
2017 www.kn.lib-i.ru - «Бесплатная электронная библиотека - различные ресурсы»

Материалы этого сайта размещены для ознакомления, все права принадлежат их авторам.
Если Вы не согласны с тем, что Ваш материал размещён на этом сайте, пожалуйста, напишите нам, мы в течении 1-2 рабочих дней удалим его.