Разработка формального аппарата для описания и обработки концептуальных моделей

Обложка

Цитировать

Полный текст

Аннотация

В статье представлено формальное описание концептуальной модели 1-го рода на объектном и конкретном уровнях для предметной задачи, представляющей документированные технические знания с учетом различной степени их формализации и расслоения концептуальной модели под постоянную информацию.

Об авторах

Ньи Ньи Хтве

Московский государственный технологический университет «СТАНКИН»

Email: sawnyinyi90@yandex.ru

Аспирант

Россия, Москва

Галина Дмитриевна Волкова

Московский государственный технологический университет «СТАНКИН»

Автор, ответственный за переписку.
Email: cog-par@yandex.ru

Заведующий кафедрой, доктор технических наук, профессор

Россия, Москва

Олег Георгиевич Григорьев

Федеральное государственное учреждение «Федеральный исследовательский центр «Информатика и управление» Российской академии наук»

Email: oleggpolikvart@yandex.ru

Главный научный сотрудник, доктор технических наук

Россия, Москва

Список литературы

  1. Волкова Г.Д. Методология автоматизации интеллектуального труда. М.: Янус-К. 2013. 104 с.
  2. Волкова Г.Д. Концептуальное моделирование проектных задач: учеб. Пособие М.: ФГБОУ ВО«МГТУ «СТАНКИН». 2016. 117 с.
  3. Лаврёнова О.А. Моделирование семантики научно-технических текстов для АИС и его теоретические основы // Труды 8-ой Всероссийской научной конференции «Электронные библиотеки: перспективные методы и технологии, электронные коллекции» RCDL’ 2006. Суздаль. Россия. 2006.
  4. Лукашевич Н.В. Тезаурусы в задачах информационного поиска // М.: МГУ. 2011. 495 с.
  5. Кара-Ушанов В.Ю. Модель «Сущность – Связь»: учеб. пособие //Екб.: Электронное текстовое издание. 2017. 64 с.
  6. Пинягина О.В. Лекции «Базы Данных»: ER-модель (entity–relationship) // [Электронный ресурс]. URL: http://kek.ksu.ru/EOS/BD/ER_model. html/ (доступ 12.10.2019).
  7. Методология IDEF1X // [Электронный ресурс]. URL: https://www.idef.com/idef1x-data-modeling- method/ . (доступ 12.09.2019).
  8. Марка Д., МакГоуэн К. Методология структурного анализа и проектирования SADT // М.: Метатехнология. 1993. 240 с.
  9. Симаков К.В. Модели и методы извлечения знаний из текстов на естественном языке/ Диссертации на соискание ученой степени кандидата технических наук. Специальность 05.13.17. Москва. 2008.
  10. Норман Д. Семантические сети // Психология памяти. М.: Че Ро. 2000. C. 350-356.
  11. Соломатин Н.М. Информационно-семантические системы // М.: Высшая школа. 1989. 127 с.
  12. Prolog [Электронный ресурс]. URL: https:// en.wikipedia.org/wiki/Prolog/ (доступ 01.04.2021).
  13. Кузин Е.С. Информационные технологии и проектирование прикладных программных систем // Информационные технологии и вычислительные системы РАН. 1996. № 3.
  14. Кузин Е.С. Концепции информационной технологии функционально-ориентированного проектирования прикладных информационных систем. // Информационные технологии. 2000. № 1.
  15. Вагин В.Н., Михайлов И.С. Обеспечение интероперабельности информационных систем на основе подхода метамоделирования и онтологии предметной области // Труды Второй Международной конференции «Системный анализ и информационные технологии». САИТ-2007. Обнинск. Россия. С. 149-152.
  16. Сидорова Е.А. Подход к моделированию процесса извлечения информации из текста на основе онтологий // Онтология проектирования. 2018. Т.8. №1(27). С. 134-151.
  17. Описание метода Онтология // [Электронный ресурс]. URL: https://ru.wikipedia.org/wiki/Онтология_(информатика)/ (доступ 18.03.2021).
  18. Гладун А.Я. Онтологии в корпоративных системах // Корпоративные системы. М.: Комиздат. 2006. С. 13-26.
  19. Кузнецов О.П., Суховеров В.С. Онтологический подход к оценке тематики научного текста // Онтология проектирования. 2016. Т. 6.№1(19). С. 55-66.
  20. Бабанов А.М. Два современных подхода к семантическому моделированию – ORM и ERMM // Вестник Томского Государственного университета. 2014. №3(28). С. 46-56.
  21. Object Oriented Approach // [Электронный ресурс]. URL: https://www.tutorialspoint.com/ system_analysis_and_design/system_analyss_ and_design_object_oriented_approach.html/ (доступ 18.03.2021).
  22. Грэхем И. Объектно-ориентированные методы. Принципы и практика. М.: Вильяме. 2004. 880 с.
  23. Леоненков А.В. Объектно-ориентированный анализ и проектирование с использованием UML и IBM Rational Rose. M.: Бином. Лаборатория знаний. 2006. 320 с.
  24. Ньи Ньи Хтве, Волкова Г.Д. Разработка формального описания типологии статистических предметных ограничений при концептуальном моделировании прикладных задач // Вестник МГТУ «Станкин». 2021. №2(57). С. 13-19.
  25. Ньи Ньи Хтве, Волкова Г.Д., Тюрбеева Т.Б. Формальное описание классификации и обработки концептуальной модели объектного уровня для предметной задачи // В сборнике: Цифровая экономика: технологии, управление, человеческий капитал. Материалы III всероссийской научно-практической конференции. 2020. С. 73-78.
  26. Волкова Г.Д, Ньи Ньи Хтве. Формальное описание процедуры обработки концептуальной модели // Материалы XIII всероссийской конференции с международным участием «Машиностроение: традиции и инновации (МТИ – 2020)». Сборник докладов. М.: ФГБОУ ВО«МГТУ «СТАНКИН». 2020. С. 298-305.
  27. Волкова Г.Д. Философские аспекты моделирования конструкторско-технологических знаний при создании систем автоматизации проектирования в машиностроении // Вестник МГТУ Станкин. 2012. № 1 (19). С. 141-144.
  28. Тюрбеева Т.Б., Волкова Г.Д., Семячкова Е.Г., Винарская Г.А. Исследование методов классификации и представления знаний в научно-технических публикациях и технической документации // Вестник МГТУ «СТАНКИН». 2018. № 4 (47). С. 168-171.
  29. Nyi Nyi Htwe, Galina D. Volkova, Tatyana B. Tyurbeeva, Khant Ko Zan. Processing Of Conceptual Models Of Subject Problems For Extracting Knowledge From Technical Documentation // 2021 IEEE Conference of Russian Young Researchers in Electrical and Electronic Engineering (ElConRus), IEEE. 2021. Р. 2185-2189.
  30. Волкова Г.Д, Ньи Ньи Хтве. Формальное описание классификации и обработки концептуальной модели конкретного уровня для предметной задачи // XXVIII конференция «Математика. Компьютер. Образование. 2021» МКО-2021, 25-30 января 2021 г.: Тезисы докладов. М. 2021. 212. С. 48.
  31. Волкова Г.Д. Методология автоматизации проектно-конструкторской деятельности в машиностроении // Учебное пособие. М.: МГТУ«Станкин». 2000. 81 с.

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML
Скачать

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».