Вопросы организации (структурирования) и состава знаний для создания системы управления знаниями радиоэлектронной отрасли

Размещено на http://www.allbest.ru/

Вопросы организации (структурирования) и состава знаний для создания системы управления знаниями радиоэлектронной отрасли

В.В. Алексеев, С.И. Боков, А.И. Колядин, А.А. Чупринов



Экспериментально доказано, что средняя скорость чтения обычного человека составляет 201 слово в минуту со средним процентом усвоения 52 [1]. Такая скорость когда-то позволяла освоить накопленные человечеством основные знания примерно к середине жизни. Происходящее в настоящее время лавинообразное нарастание объемов информации в мире, получившее название «информационного взрыва» [2], сделало практически невозможным усвоение обычным человеком всех накопленных знаний, так, как только в научной сфере ежегодно появляются миллионы книг. Немецкие исследователи провели в одной из берлинских библиотек изучение спроса на находящиеся в ней 45 тысяч научных и технических изданий. И выяснилось, что «макулатурный фактор» (литература, пользующаяся нулевым спросом) сработал для 90 процентов этих книг! Это означает, что миллионы страниц, хранящих новейшие технические знания, никем так и не были прочитаны [3]. Перечислим наиболее актуальные проблемы, возникшие в связи с фактором «информационного взрыва»:

Проблема сохранения и передачи знаний между поколениями в научных и инженерных коллективах, специализирующихся в определенных предметных областях (далее - ПрО). Ранее решалась путем передачи (в процессе текущей повседневной работы) опыта от старшего молодому поколению. Но это возможно только в случае, если такая работа происходит непрерывно и последовательно. Общеизвестны произошедшие «разрывы» в передаче опыта между поколениями многих конструкторских бюро России в 1990-х годах, когда в коллективах старшее поколение уходило, так и не успев передать свой опыт и знания молодым.

Проблема невозможности разработки современных сложных изделий одним человеком решается путем совместной работы коллектива различных специалистов [4]. Каждый из задействованных «узких» специалистов занимается либо проектированием части изделия, либо выполнением узкоспециальных проектных операций, например, тепловым расчетом какой-либо конструкции изделия. Заметим, что уже повсеместно некоторые операции, для выполнения которых ранее был необходим «узкий» специалист, выполняются специальным программным обеспечением (далее - СПО). К примеру, СПО CAD (Computer-Aided Design) системы при оформлении конструкторской документации (далее - КД) вполне успешно выполняет работу нормоконтролера, проверяя соответствие, разработанной КД, правилам и нормам стандартов ЕСКД (единая система конструкторской документации).

Проблема нахождения в нужный момент необходимых (релевантных) знаний. Решалась специалистами (экспертами), обладающими большим объемом знаний по ПрО.

К сожалению, в настоящее время без исследования возможностей и без разработки методов решения вышеперечисленных проблем, в рамках различных федеральных целевых программ (например, [5]) по финансированию научно-исследовательских и опытно-конструкторских работ (далее - НИОКР) в радиоэлектронной промышленности израсходованы, расходуются и планируется израсходовать многие миллиарды рублей. Создается научно-технический задел (далее - НТЗ) в радиоэлектронной отрасли и производиться большой объем научно-технической информации, практическое использование которой весьма проблематично из-за фактора «информационного взрыва». Очевидно, что необходимо взять под контроль стихийное и бессистемное производство НТЗ и приступить к созданию системы управления знаниями (далее - СУЗ), которая будет накапливать и хранить систематизированные отраслевые знания и иметь (в своем составе) средства для определения релевантных знаний, так как в противном случае неизбежно сталкиваемся с проблемой «комбинаторного взрыва» (экспоненциальное или даже сверхэкспоненциальное увеличение количества комбинаций, рассмотреть которое необходимо для решения задачи, при линейном увеличении количества входных данных [6]).

В настоящее время огромное внимание привлекают к себе открывающиеся возможности систем искусственного интеллекта (далее - ИИ) для решения проблем, возникших в связи с фактором «информационного взрыва». Одно из направлений развития систем ИИ, это технологии экспертных систем (далее - ЭС). В [7, 8, 9] сформулированы цели и обоснована необходимость создания отраслевой экспертной системы интеллектуальной поддержки проектировщика (далее - СИПП) изделий радиоэлектронной аппаратуры (далее - РЭА) и электронной компонентной базы (далее - ЭКБ). Основой СИПП является отраслевая база знаний, и для СИПП в [10, 11] формализованы задачи и разработаны некоторые алгоритмы определения релевантных знаний. Для создания СУЗ и СИПП, также необходимо определиться с составом и организацией (структурой) отраслевых знаний.

Описание подходов

В соответствии с общей схемой СУЗ (рис. 1) для ее функционирования требуются следующие знания:

знания о процессе решения задачи (т. е. управляющие знания, в том числе алгоритмы логического вывода), используемые подсистемой вывода (решателем);

знания о составе, способах представления и организации (структуре) знаний, используемых подсистемами вывода, приобретения и объяснения;

знания о языке общения и способах организации диалога, используемые интеллектуальным интерфейсом (диалоговой подсистемой).



Рис. 1 - Структурная схема СУЗ

радиоэлектронный аппаратура техника информационный

Концептуальный подход к составу и организации знаний отраслевой СУЗ рассмотрен в [8, 9, 10]. Подход заключается в организации знаний на основе объектно-ориентированной модели их представления с опорой на три базовые сущности (объекта) рассматриваемой ПрО: радиоэлектронные и информационные технологии (далее - РЭИТ), РЭА и ЭКБ. На рисунке 2 представлен фрагмент структуры ПрО с основными отношениями между базовыми сущностями. Отношения этих сущностей основаны на опыте по использованию РЭИТ в изделиях РЭА и ЭКБ. Данных подход соответствует накопленному опыту по созданию и практическому применению ЭС, что знания следует организовывать вокруг наиболее важных объектов ПрО [12]. Другими словами, нас интересует ПрО, которая отражает связи и структуры трех базовых объектов: РЭА, ЭКБ и РЭИТ.



Рис. 2 - Связь РЭА, ЭКБ и РЭИТ (UML диаграмма классов)

Результаты и обсуждение

Рассмотрим объектно-ориентированные структуры знаний, построенных вокруг вышеперечисленных базовых объектов ПрО.

Базовый объект ЭКБ.

Ниже представлены UML (Unified Modeling Language) диаграммы классов (UML - унифицированный язык моделирования, принят в качестве стандартного для объектно-ориентированного анализа и проектирования информационных систем [13, 14]) классификатора ЭКБ. Особенностью диаграммы классов классификатора ЭКБ является наличие классов: Тип ЭКБ и Типономинал ЭКБ (рисунок 3). Класс Тип ЭКБ (рисунок 4) по существу является подгруппой классификатора ЭКБ. Класс Типономинал ЭКБ (рисунок 5) это уже не класс подгруппы классификатора, а класс экземпляра изделия ЭКБ, который входит в подгруппу Тип ЭКБ (рисунок 3). Все экземпляры подгруппы Тип ЭКБ, отличаются друг от друга значением какой-то одной технической характеристики (номинала).

Рис. 3 - Классификатор ЭКБ (UML диаграмма классов)

Рис. 4 - Класс Тип ЭКБ (UML диаграмма классов)



Рис. 5 - Класс Типономинал ЭКБ (UML диаграмма классов)

Из-за разных величин значений этой характеристики (номинала) у каждого экземпляра изделия - Типономинал ЭКБ, как правило, имеется своя индивидуальная поведенческая модель, но у всех экземпляров, входящих в множество - Тип ЭКБ, как правило, одна и та же геометрическая модель.

Пример этого правила множество - Тип резистора, включающее в себя типономиналы (экземпляры резисторов) с разной величиной сопротивления. Все экземпляры резисторов имеют одинаковую геометрию и, следовательно, одну для всех экземпляров множества геометрическую модель. Поведенческая модель для резистора - это закон Ома - I = U/R. Так как характеристика (номинал) отличающая резисторы друг от друга это сопротивление, то зависимости тока от напряжения (поведенческие модели) у всех экземпляров этого множества (Тип резистора) будут разными.

Пример исключения из этого правила, это одна и та же микросхема в двух разных корпусах. То есть характеристика, определяющая номинал изделия, это тип корпуса, условно корпус 1 и корпус 2. В этом случае у каждого экземпляра (типономинала) изделия будет своя геометрическая модель, и одна поведенческая модель для экземпляра в корпусе 1 и экземпляра в корпусе 2, так как это одна и та же микросхема.

Базовый объект РЭА.

Для классификатора РЭА диаграмма классов представлена на рисунке 6. У класса - Изделие РЭА отсутствует классы: Тип и Типономинал (рисунок 7), а все остальные используемые классы являются аналогами классов для объекта ЭКБ (рисунки 8 и 9).

Рис. 6 - Классификатор РЭА (UML диаграмма классов)

Рис. 7 - Класс Изделие РЭА (UML диаграмма классов)



Рис. 8 - Классы: Модель и Документ

Обратим внимание, что в современных базах данных по ЭКБ документ и модель это отдельные файлы, а не объекты (рисунок 8), которые позволяют хранить, как историю внесения изменений и все версии КД, так и определить даты, когда версии КД были действующими (актуальными).

Рис. 9 - Классы: Организация и Техническая характеристика

Для объекта РЭА на сегодняшний день нет общепринятого «естественного» отраслевого классификатора, который можно было взять за основу в процессе систематизации отраслевых знаний. Так как задача создания такого классификатора весьма актуальна, остановимся на ней подробнее. Естественность классификации является важной характеристикой классификатора, так как это требование определяет, как трудоемкость его восприятия (понимания) [15, 16], так и удобство его использования, а искусственная классификация создается лишь в целях регистрации и удобного распознавания классифицируемых объектов. Создание классификатора - это работа по распознаванию некоторой ПрО как системы, на установление отношений родства между сущностями ПрО, выявление их естественной упорядоченности и группировка в классификационные группы по степени родства. Разработка классификации производиться с использованием логической операции «деление», которая раскрывает объем понятия (сущности). Деление разбивает объем (множество элементов, которое мыслится в понятии [17]) исходного понятия на объемы видовых понятий. Делимое понятие рассматривается при этом как родовое, и его объем разделяется на виды. Структура деления состоит из таких компонентов:

делимое понятие - это понятие, объем которого подлежит делению;

члены деления - это видовые понятия, которые получают в результате деления;

основание деления - это признак (свойство), на основе которого объем родового понятия делят на объемы видовых понятий.

С точки зрения теории множеств, все экземпляры (элементы) одной группы классификатора должны быть эквивалентны в определенном отношении. Отношение R является отношением эквивалентности, если одновременно обладает свойствами рефлексивности, симметричности и транзитивности [18].

Это можно описать следующим образом:

А={x P(x),

где: x - элементы множества X, которое подлежит делению на подмножества;

А - подмножество элементов множества X;

P - подмножество элементов множества X, эквивалентных в каком-то отношении R (P = {x xi R xj , где R отношение эквивалентности).

Базовый объект РЭИТ.

Объект РЭИТ требует более детального рассмотрения, так как необходимо предварительно понять, что же это за сущность - технология, и какие характеристики у нее могут быть? Определений термина - технология достаточно много [19 - 29]. Отталкиваясь от этих определений, нетрудно сделать вывод, что под технологией понимается некая сущность, которая отвечает на вопрос - как надо действовать, чтобы добиться определенных целей, а определение класса (группы) технологий зависит от области, к которой относятся эти цели. К примеру, если цели в области производства, то технологии производственные, если цели в области обработки информации, то технологии информационные, если цели в области маркетинга, то технологии маркетинговые и т. д. Приведенные в источниках [19 - 29] определения можно свести к двум основным трактовкам (пониманиям) термина:

Как надо действовать (приемы, методы, способы и пр.) для изготовления (производства) чего-либо. Определения: [20, 23, 24, 27].

Как надо действовать (приемы, методы, способы и пр.) в любой предметной области для достижения определенных целей. Определения: [19, 21, 22, 25, 26, 28, 29].

Понимание термина «технология» в трактовке 2 является сравнительно новым, и в настоящее время общепринятым. Трактовка 1, в современном понимании, это «производственная технология», которая является подмножеством всего множества технологий. Отметим, что в системах стандартов СССР: ЕСТД (Единая система технологической документации) и ЕСТПП (Единая система технологической подготовки производства) под технологией понимается технология в трактовке 1 (производственная технология), а в современных стандартах и нормативных документах [28, 29, 30] уже в трактовке 2.

Определив современное понимание термина «технология», рассмотрим подходы к определению состава характеристик, которые можно использовать для объекта «технология». Достигнутые характеристики технологий, определяют технологический уровень цивилизации, страны, отрасли, конкретного изделия и пр., в которых используются эти технологии.

Один из подходов к определению уровня технологического развития был предложен в 1964 году радиоастрономом Николаем Кардашёвым [31]. Для определения уровня технологического развития цивилизации он предложил использовать шкалу измерения, основанную на количестве энергии, которое цивилизация может использовать для своих нужд, в дальнейшем получившая название «Шкала Кардашёва». Другой подход к определению уровня технологического развития был заложен в начале 20 века Николаем Кондратьевым, сформировавшим концепцию развития мировой экономики циклами (Циклы Кондратьева или К-циклы). Каждый К-цикл связан с господствующим технологическим укладом в экономике, пока описано шесть К-циклов и соответственно шесть технологических укладов. Технологический уклад определяется совокупностью технологий, характерных для данного К-цикла. Ядром пятого технологического уклада является: вычислительная, телекоммуникационная техника и пр., а ключевыми факторами: ЭКБ и программное обеспечение (далее - ПО). В настоящее время технико-экономический уровень стран технологических лидеров характеризуется приблизительно серединой пятого К-цикла, то есть серединой жизненного цикла пятого технологического уклада [32, 33]. Очевидно, что отнесение страны к группе технологических лидеров пятого К-цикла зависит от уровня технологий ядра и ключевых факторов пятого технологического уклада. Исходя из этого, можно определить технологический уровень страны следующим образом:

определяем группу технологий ядра и ключевых факторов пятого технологического уклада;

определяем уровень каждой технологии;

находим среднеарифметический уровень этой группы технологий;

повторяем эту процедуру для всех стран;

По величине среднеарифметического уровня технологий ядра и ключевых факторов пятого технологического уклада разносим страны на группы: технологических лидеров, технологически развитых и технологически отсталых. Алгоритм можно применить и для сравнения уровня технологического развития конкретных отраслей и изделий, предварительно выделив группы: отраслевых технологий или технологий, примененных в определенном типе (классе) изделий. Для практического применения этого алгоритма необходимо разобраться, что такое уровень технологии и как его определить (измерить). В настоящее время применяют следующие характеристики (свойства) технологии для оценки ее уровня:

уровень готовности технологии (далее - УГТ) [30, 34, 35];

уровень зрелости технологии (далее - УЗТ) [34];

уровень готовности производства (далее - УГП) [30, 34];

уровень готовности интеграции (далее - УГИ) [30, 34];

уровень готовности системы (далее - УГС) [30, 34];

уровень современности (далее - УС) [36].

Для сравнения конкретных экземпляров технологий в части определения их сравнительной конкурентоспособности из всех вышеперечисленных показателей можно использовать только УС, так как другие показатели служат для оценки:

возможных рисков применения технологии в изделии;

возможных рисков, связанных с организацией производства;

возможных рисков, связанных с совместным использованием двух отдельных технологий при их применении в составе единой системы.

Показатель УС может принимать следующие значения [36]: устаревшая технология, современная технология, новейшая технология и передовая технология. Значения УС для технологии устанавливаются в зависимости от величин ключевых технических характеристик, которые получает изделие при использовании в нем этой конкретной технологии. К примеру, на сегодня для группы технологий беспроводной телефонной связи:

УС = «устаревшая технология», для технологий мобильной связи 2 поколения (2G от англ. third generation);

УС = «современная технология», для 3 поколения (3G);

УС = «новейшая технология», для 4 поколения (4G);

УС = «передовая технология», для 5 поколения (5G).

Ключевые характеристики для этой группы технологий это: скорости передачи данных для различных абонентов (неподвижных, с высокой мобильностью и с низкой мобильностью). В зависимости от их значений и определяется УС.

Отметим два обстоятельства, которые существенно осложняют практическое использование показателя УС:

значение УС имеет тенденцию меняться во времени, к примеру, еще приблизительно 10 лет назад для технологий 3G показатель УС имел значение «новейшая технология», а для технологий 4G - «передовая технология»;

у каждой группы (подгруппы или даже конкретного экземпляра) технологий свои ключевые технические характеристики, которые необходимо определить и затем уже применять для ее оценки через показатель УС.

С учетом вышеизложенных соображений представим UML диаграммы классов: классификатора РЭИТ (рисунок 10) и Экземпляра РЭИТ (рисунок 11).



Рис. 10 - Классификатор РЭИТ (UML диаграмма классов)

Рис. 11 - Класс Экземпляр РЭИТ (UML диаграмма классов)

Разработка отраслевого классификатора РЭИТ ведется в ФГУП МНИИРИП в инициативном порядке и далека от завершения (версия классификатора представлена в [36]), понятно, что классификатор РЭИТ по мере появления новых технологий и (или) технологических направлений (в том числе в результате выполнения НИОКР) необходимо расширять и дополнять.

Опыт работы ФГУП МНИИРИП в приемке НИОКР по разработке технологий показывает, что (как правило) отсутствует документация на технологию, которая разрабатывалась в рамках этих НИОКР. Документация, которая разрабатывается в рамках НИОКР по РЭИТ, это документация на опытный образец изделия, который подтверждает работоспособность разрабатываемой технологии. И только в том случае есть документация на саму технологию, если объектом разработки является производственная технология, когда в результате выполнения НИОКР получаем технологическую документацию, как того требуют стандарты ЕСТД. В случае разработки не производственной технологии документации на саму технологию не будет. Отсутствие документации на технологию, которая является по техническому заданию объектом разработки, объясняется тем, что нормативные документы (далее - НД), регулирующие процессы по НИОКР, предназначены для объектов вида - изделие [37], а не объектов вида - технология. В этом можно убедиться, взглянув на раздел 2 (нормативные ссылки) методических рекомендаций ФГУП МНИИРИП [38], все перечисленные там НД рассматривают объекты вида - изделие. Причина такой ситуации в том, что НД, описывающие состав документации и требования к ней есть только для объектов вида - производственная технология (рисунок 12), которая, как мы уже отметили выше, являются подмножеством множества всех технологий.



Рисунок 12 - UML диаграмма классов документации на РЭИТ

Напомним немного шутливую, но очень практичную мудрость разработчиков, которую с полным основанием можно отнести и к объекту технология:

есть изделие («физически»), но нет документации на него, означает, что изделия нет;

есть документация на изделие, но нет изделия («физически»), означает, что изделие есть.

Другими словами, использовать в дальнейшем объект (вида изделие или вида технология), без технической документации на него весьма проблематично. Возникает закономерный вопрос - какая существует практика и опыт в мире и в РФ оформления документации на не производственные технологии? Приведем примеры оформления такой документации:

стандарты Международного института электроники и электротехники (IEEE - Institute of Electrical and Electronic Engineers), наибольшую известность получила серия стандартов IEEE 802;

некоторые документы из группы ГОСТов серии «Информационная технология (ИТ)» и пр.

Если рассмотреть один из таких документов [39], который содержит описания процессов формирования и проверки электронной цифровой подписи (ЭЦП), становится понятно, что он является документом описывающим объект вида - технология, так как отвечает на вопрос - как надо действовать (приемы, методы, способы и пр.) для достижения определенных целей в определенной ПрО. Цели (формирования и проверка ЭЦП) и способы их достижения в документе описаны. Для устранения проблемы отсутствия документации, необходимо разработать НД (возможно в рамках существующих стандартов ЕСТД), определяющие требования к составу и содержанию документации для не производственных технологий, и внести требования обязательности их разработки в рамках НИОКР.

Описав и обсудив структуры трех базовых объектов: РЭА, ЭКБ и РЭИТ вернемся к вопросу о СЗ ПрО, предназначенных для создания СУЗ. Учитывая, что для систематизации и упорядочивания отраслевых знаний для каждого из трех базовых объектов ПрО необходимо:

Наличие естественного классификатора.

Наличие, на основе объектно-ориентированной модели представления, структур знаний базовых и вспомогательных объектов, их отношений (связей) и их атрибутов (представлено выше в виде UML диаграмма классов).

Наличие декларативных знаний на каждый раздел/подраздел классификатора, включающих: перечень характеристик (в том числе технических) и единицы их измерения, а также классификационные признаки для формализации процедур диагноза [40] (отнесения конкретного экземпляра базового объекта к какому-либо разделу/подразделу классификатора). Документ, содержащий декларативные знания на раздел/подраздел классификатора базового объекта ПрО условно назовем - спецификация знаний (далее - СЗ).

На наш взгляд, разработанные в рамках проводимых работ по каталогизации [41] стандартные форматы описания предметов снабжения (далее - СФО), могут быть использованы как прототипы СЗ. СЗ, так же как и СФО, должны содержать декларативные знания по конкретному разделу/подразделу классификатора базового объекта, это характеристики для этого раздела/подраздела, в том числе технические и классификационные признаки раздела/подраздела. Пример СЗ приведен ниже.

СПЕЦИФИКАЦИЯ ЗНАНИЙ (СЗ)

по подразделу классификатора ЭКБ:

1.1.1 Диоды выпрямительные со средним значением прямого тока не более 0.3 А

Таблица 1 - Идентификация местонахождения подраздела в классификаторе ЭКБ

Номер	Наименование части, разделов и подразделов
Часть 1	Приборы и модули полупроводниковые
1	Диоды полупроводниковые
1.1	Диоды выпрямительные
1.1.1	Диоды выпрямительные со средним значением прямого тока не более 0.3 А

Таблица 2 - Классификационные признаки рассматриваемого подраздела

Номер	Наименование	Классификационные признаки экземпляров ЭКБ, входящих в подраздел
1.1.1	Диоды выпрямительные со средним значением прямого тока не более 0.3 А	Среднее значение прямого тока не более 0.3 А



Таблица 3 - Не технические характеристики экземпляров изделий ЭКБ рассматриваемого подраздела

Код	Наименование характеристики	Тип данных
1	Организация - разработчик	текстовая строка
2	Организация - Калькодержатель	текстовая строка
3	Организация - изготовитель	текстовая строка
4	Наличие в межотраслевом Перечне ЭКБ	Логический (да, нет)

Таблица 4 - Технические характеристики экземпляров изделий ЭКБ рассматриваемого подраздела

№ пп	Наименование характеристики	Единица измерения в соответствии с ОКЕИ	Тип данных
1	Максимально допустимое постоянное /импульсное/ обратное напряжение, не более	Вольт (В)	Вещественное число
2	Максимально допустимый средний прямой ток, не более	Ампер (А)	Вещественное число
3	Максимально допустимый постоянный /импульсный/ прямой ток, не более	Ампер (А)	Вещественное число
4	Предельная частота /рабочая частота/, кГц, не более	Килогерц (кГц)	Вещественное число
5	Время обратного восстановления, не более	Секунда (С)	Вещественное число
6	Масса	Грамм (г)	Вещественное число
7	Напряжение питания, не более	Вольт (В)	Вещественное число
8	Ток потребления, не более	Ампер (А)	Вещественное число
9	Диапазон рабочих температур	Градус Цельсия (град. C)	Вещественное число

Выводы

Сформулируем основные выводы по представленным выше материалам:

Без СУЗ повышения эффективности использования результатов отраслевых НИОКР добиться весьма затруднительно, из-за проблем, возникших в связи с фактором «информационного взрыва».

Существующий на сегодня НТЗ, явно не достаточен для разработки отраслевой СУЗ, и требуется системная методичная работа по его созданию, включающая:

разработку «естественных» отраслевых классификаторов базовых объектов ПрО;

разработку СЗ для всех разделов/подразделов этих классификаторов;

разработку алгоритмов определения релевантных знаний для решения различных отраслевых задач, так как способность использовать в нужный момент необходимые знания и является показателем интеллектуальности СУЗ.



Список использованных источников

1. Вормсбехер В.Ф. Кабин В.А. / 100 страниц в час. Теория и практика динамического чтения и рациональной работы с книгой. - Кемерово: Кемеровское книжное издательство. 1980. - 145 с.

2. Люди и биты. Информационный взрыв: что он несет / Петрович Н.Т. - Москва: Знание. 1986. - 110 с.

3. «Информационный взрыв» - угроза будущему цивилизации - Проектирование радиоэлектронных средств на основе современных информационных технологий: учебное пособие / М.В. Головицына - Москва: Интернет-Университет Информационных Технологий: БИНОМ. Лаборатория знаний. 2011. - 503 с.

4. Государственная программа российской федерации «Развитие электронной и радиоэлектронной промышленности на 2013-2025 годы». 2012. - 90 с.

5. Алексеев В.В., Колядин А.И., Чупринов А.А. Система интеллектуальной поддержки проектировщика на базе объединенного информационного пространства (ОИП) // Международный форум «Микроэлектроника-2018», 4-я международная научная конференция «Электронная компонентная база и микроэлектронные модули». Сборник докладов. - Москва: ТЕХНОСФЕРА. Наноиндустрия. Спецвыпуск 2019(89). - С. 342-343.

6. Алексеев В.В., Боков С.И., Колядин А.И., Чупринов А.А. Использование баз знаний в системах автоматизированного проектирования // Международный форум «Микроэлектроника-2018», 4-я международная научная конференция «Электронная компонентная база и микроэлектронные модули». Сборник докладов. - Москва: ТЕХНОСФЕРА. Наноиндустрия. Спецвыпуск 2019(89). - С. 399-403.

7. Алексеев В.В., Боков С.И., Колядин А.И., Куцько П.П., Чупринов А.А. Система управления знаниями радиоэлектронного комплекса (РЭК) на основе объединенного информационного пространства (ОИП) // Тезисы докладов, Международный форум «Микроэлектроника-2018», 4-я международная научная конференция «Электронная компонентная база и микроэлектронные модули», Сборник тезисов - Республика Крым, г. Алушта, Техносфера., 2018. - С. 50-51.

8. Алексеев В.В., Боков С.И., Колядин А.И., Чупринов А.А. Задачи системы интеллектуальной поддержки проектировщика по радиоэлектронным и информационным технологиям и формализация задачи проектирования // Динамика сложных систем - XXI век. 2018. - т 12. № 4. С. 42-49.

9. Алгоритмы логического вывода в системе интеллектуальной поддержки проектировщика по радиоэлектронным и информационным технологиям.

10. Системы искусственного интеллекта: учеб. пособие. В 2-х частях. / С. Н. Павлов. - Томск: Эль Контент. 2011. - Ч. 2. - 194 c.

11. Арлоу Д., Нейштадт А. / UML 2 и Унифицированный процесс. Практический объектно-ориентированный анализ и проектирование, 2-е издание. - Пер. с англ. - Санкт-Петербург: Символ-Плюс, 2007. - 624 с.

12. Лагман К. / Применение UML и шаблонов проектирования, 2-е издание. - Пер. с англ. - Москва: Издательский дом «Вильямс», 2004. - 624 с.

13. Витяев Е.Е., Морозова Н.С., Сутягин А.С., Лапардин К.А. / Естественная классификация и систематика как законы природы // Анализ структурных закономерностей (Вычислительные системы вып. 174), Новосибирск, 2005. - С. 80.

14. Витяев Е.Е. Извлечение знаний из данных. Компьютерное познание. Модели когнитивных процессов: Монография. / Новосиб. гос. ун-т. Новосибирск, 2006. - 293 с.

15. Шадрин Д.А. Логика: конспект лекций./ Москва, 2008. - 84 с.

16. Шевелев Ю.П. / Дискретная математика. Ч. 1: Теория множеств. Булева алгебра (Автоматизированная технология обучения «Символ»): учебное пособие - Томск, Томский государственный университет систем управления и радиоэлектроники. 2003. - 118 с.

17. ГОСТ Р 53114-2008 Защита информации. Обеспечение информационной безопасности в организации. Основные термины и определения.

18. Collins dictionary of sociology / David Jary & Julia Jary. - HarperCollins Publishers, 1995. - 528с.

19. Словарь современных экономических терминов / Б.А. Райзенберг, Л.Ш. Лозовский. - 4-е изд. - М.: Айрис-пресс, 2008. - 480 с.

20. Словарь современных экономических терминов / сост. А.И. Базылева [и др.]. - Минск: Междунар. ун-т «МИТСО», 2012. - 176 с.

21. Толковый словарь русского языка: В 4 т./ Под ред. Проф. Д. Ушакова.- М.: ТЕРРА- Книжный клуб, 2007.- 752 с.

22. Ожегов С.И., Шведова Н.Ю. Толковый словарь русского языка: 80000 слов и фразеологических выражений/ Российская академия наук. Институт русского языка им. В.В. Виноградова.- 4-е изд., дополненное.- М.: Азбуковник, 1999. - 944 с.

23. Ефремова Т.Ф. Новый словарь русского языка. Толково-образовательный.- М.: Рус. яз. 2000.- в 2 т.- 1209 с.

24. Захаренко Е. Н., Комарова Л. Н., Нечаева И. В. Новый словарь иностранных слов: 25 000 слов и словосочетаний. - М.: «Азбуковник», 2003. - 1040 с.

25. Большая советская энциклопедия [Электронный ресурс]. URL: http://bse.sci-lib.com/ (дата обращения: 25.10.2019).

26. Постановление Правительства Российской Федерации от 29 января 2007 г. N 54 «О федеральной целевой программе "Национальная технологическая база" на 2007-2011 годы».

27. ГОСТ Р 57194.1-2016 Трансфер технологий. Общие положения.

28. ГОСТ Р 53114-2008 Защита информации. Обеспечение информационной безопасности в организации. Основные термины и определения.

29. Кардашев Н.С. Передача информации внеземными цивилизациями // Астрономический журнал. - 1964. - № 6. С. 37-46.

30. Глазьев С.Ю. Теория долгосрочного технико-экономического развития. - М.: ВлаДар, 1993. - 310 с.

31. Глазьев С.Ю. Мировой экономический кризис как процесс смены технологических укладов. // «Вопросы экономики», №3, Март 2009. - C.26-38.

32. ГОСТ Р 58048-2017 Трансфер технологий. Методические указания по оценке уровня зрелости технологий.

33. DARPA и наука Третьего рейха: оборонные исследования США и Германии / Л.Ю.Бочаров, В.Ю.Корчак, Е.З.Тужиков, Р.В.Реулов, Н.Л.Волковский под общей редакцией А.Е.Суворова. // Институт стратегий развития. - 2015. - С. 34-55.

34. Отчет о научно-исследовательской работе «Комплексные исследования по созданию объединенного информационного пространства и защищенных центров обработки данных в области разработки, производства и применения электронной компонентной базы, технологий создания радиоэлектронной аппаратуры в интересах вооружения, военной и специальной техники» / В.В. Алексеев, В.М. Исаев, А.И. Колядин, А.А. Чупринов и др.// ФГУП «МНИИРИП» - 2016. - 467 с.

35. ГОСТ 2.101-68 Единая система конструкторской документации. Виды изделий.

36. РЭК 05.007-2017. Методические рекомендации по выполнению, сдаче-приемке этапов и опытно-конструкторских работ в целом, выполняемых по заказам Департамента радиоэлектронной промышленности Минпромторга России в соответствии с требованиями ГОСТ РВ 15.203-2001.

37. ГОСТ Р 34.10-2001 Информационная технология. Криптографическая защита информации. Процессы формирования и проверки электронной цифровой подписи.

38. Покровский М.П. / Классиология как система // Вопросы философии. 2006. - № 7. С. 95-104.

39. ГОСТ Р 51725.4 - 2002. Каталогизация продукции для федеральных государственных нужд. Стандартные форматы описания предметов снабжения. Правила разработки, ведения и применения.

Размещено на Allbest.ru

...