WWW.DISSERS.RU

БЕСПЛАТНАЯ ЭЛЕКТРОННАЯ БИБЛИОТЕКА

   Добро пожаловать!

Pages:     ||
|
  1. Однозначное соответствие концептов ИС-А и ИС-В.

Для концепта первой информационной системы (A) найдено однозначное его отражение (B) в системе концептов второй ИС. Данные концепты имеют одинаковые типы и одинаковые семантические метки. То есть они обладают структурной и семантической интероперабельностью по отношению друг к другу. В этом случае осуществляется простая трансляция значения концепта А в концепт В. В терминах разработанных концептуальных моделей она имеет вид:.

Здесь и далее, стрелка означает перевод указанных систем объектов из ИС-А в ИС-В, нижний индекс 1 означает принадлежность элемента к ИС-А, 2 – к ИС-В, индекс i[1,n], j[1,m], n – количество концептов в ИС-А, m – количество концептов в ИС-B.

  1. Неполное соответствие концептов ИС-А и ИС-В.

В данной ситуации возможны два случая:

а) Названия концептов А1,i и A2,j отличаются, типы совпадают, семантические метки также совпадают:

б) Типы концептов А1,i и A2,j отличаются, семантические метки совпадают.

Поскольку семантические метки в случае а) совпадают, то, невзирая на различие названий концептов, возможно осуществление трансляции их значений. В случае б) необходимо осуществить преобразование типов по одному из разработанных правил преобразований типов.

  1. Совокупность концептов ИС-А соответствует одному концепту ИС-В.

Такая ситуация означает, что согласно онтологии ПО было установлено соответствие совокупности концептов-потомков в ИС-А одному концепту-родителю в ИС-В.

В этом случае для перевода значений концептов ИС-А в значение концепта ИС-В используются функции, определённые на концептах онтологии. В данном случае используется функция склеивания концептов:,, где Fs – функция склеивания, <A1,i> – кортеж входных атрибутов ИС-А, 0in, n – количество используемых при склеивании атрибутов; R – символ-разделитель значений атрибутов; A2 – результирующий атрибут ИС-B.

  1. Одному концепту ИС-А соответствует совокупность концептов ИС-В.

В терминах разработанной модели случай найденного соответствия одному концепту в ИС-А совокупности концептов в ИС-В будет выглядеть следующим образом:

,

Ситуация аналогична пункту 3. Для осуществления преобразований используется функция разделения концептов:,, где Fr – функция разделения, A1 – входной атрибут ИС-A, R – символ-разделитель значений атрибутов, – кортеж выходных атрибутов ИС-B, i[0, n], n – количество используемых при разделении атрибутов.

  1. Установление соответствия значений пары концептов ИС-А и ИС-В.

В связи с необходимостью интеграции данных из ИС-А в существующие данные в ИС-В, необходимо определять не только новые значения концептов в ИС-В, но и их связи со старыми значениями (по системе первичных и внешних ключей). Для этого при переводе значения концепта А1,i,p в его отражение – концепт A2,j,q – необходимо устанавливать значения концептов, находящихся на одном уровне с концептом A2,j,q.

Разработанная схема трансляции показана на примере (рис. 2).

Поскольку кафедры в различных ИС могут иметь различные номера, но одинаковые названия, необходимо:

  1. найти семантически связанные параметры в родительской сущности – «Кафедра»-ИС-А: «Название кафедры» (и «Название института»)
  2. обратиться к сущности «Кафедра»-ИС-А, извлечь значение её свойства «Название кафедры» (и «Название института» в случае возможной неоднозначности).
  3. извлечь «№_кафедры» из сущности «Кафедра ИС-В», которому соответствует указанное в пункте 2 значение.
  4. выдать «№_кафедры»-ИС-В в качестве результата.
  1. Отсутствие соответствия концепта в ИС-В концепту из ИС-А.

Возможно возникновение ситуации, при которой необходимо полностью ввести значения всех свойств (At) сущности в ИС-В, но ИС-А не обладает этим набором свойств. В этом случае следует найти сущность в ИС-В, обладающую свойством, для которого найдено соответствие с ИС-А, и по связям которой можно получить недостающее значение свойства из At ИС-В. Например, для определения свойства «№_института» (рис. 3) в ИС-В, необходимо:

  1. найти сущность в ИС-В, в которой есть свойство «Название института», и по связям которой можно получить свойство «№_института» - «Институт»-ИС-В.
  2. извлечь из ИС-В «№_института», которому соответствует «Название института»-ИС-А.

Необходимо подчеркнуть, что при функционировании разработанного алгоритма интеграции информационных систем фундаментальную роль играет использование семантики интегрируемых данных. Она участвует в решении поставленной задачи на основных этапах его выполнения:

  1. При автоматизированном определении концептуальных моделей ИС алгоритм формирования метаданных выдаёт рекомендации пользователю.
  2. При формировании гипотез о значении семантической метки концептов производится их подбор по типу хранимой в них информации. Например, концепт «название кафедры» хранит значения строкового типа, поэтому велика вероятность, что он соответствует концептам онтологии такого же типа. Также производится структурный анализ иерархии данных в ИС и в онтологии. На основе такого рода заключений, предоставляемый пользователю список возможных семантических меток для каждого концепта сортируется по степени предполагаемой алгоритмом релевантности.
  3. Формирование правил структурного и семантического преобразования концептов ИС осуществляется на основе их концептуальных моделей, хранящих определённую семантическую информацию о находящихся в ИС данных. В этом процессе участвует онтология, к которой алгоритм обращается для разрешения сложных ситуаций преобразования концептов.

В главе приводятся алгоритмы разрешения возможных противоречий: конфликт типов, конфликт преобразования групп концептов в один концепт, конфликт преобразования одного концепта в группу концептов, отсутствие необходимого значения концепта.

Проведена оценка вычислительной сложности процесса интеграции информационных систем. Согласно полученным результатам общая оценка сложности (C) не будет превышать следующей величины: С~N1+N2+ + N1N2+N1N2+Const+N1N2C(FO)+ N1N2C(FO) +N1N2+(N1–1)(N2–1)(1+Const1Const2)+N1N2+(N1–1)(N2–1)+ (N1–1)Const1Const2[N22 (N2 –1)– N2 (N2–1) 2+2N2/3+1/3+(N2–1)3/3– N22], где N1 – количество концептов ИС-А, N2 – количество концептов ИС-B, FO – функция, определённая на концепте онтологии, NO – количество концептов в онтологии предметной области. Отсюда видно, что вычислительная сложность разработанных алгоритмов имеет полиномиальную оценку. Данный факт показывает возможность практического применения разработанных методик при решении задач интеграции.

В завершении главы подробно рассмотрено функционирование данных методов на примере интеграции информационных систем ВУЗа.

В четвёртой главе рассмотрено практическое применение разработанных концепций и проведён анализ результатов исследований на примере интеграции базы данных системы измерений параметров нефте-водо-газовой смеси “Ультрафлоу” и информационной системы АДКУ 2000.

ИС Var Pro (рис. 4, 5) представляет собой информационную систему измерительного прибора “Ультрафлоу”. Данная система в режиме мониторинга опрашивает нефте-водо-газовый расходомер “Ультрафлоу”, установленный на кусте скважин, и ведёт архив измерений. Система предоставляет пользователю результаты измерений за отчётный период в табличных или графических формах.

ИС АДКУ 2000 (рис. 6) является штатной ИС нефтяного месторождения “Уньва” (Пермская область). Данная система объединяет показания измерительных систем кустов скважин, управляемых контрольной автоматикой, и предоставляет операторам Контрольно-Измерительного Пункта (КИП) результаты их измерений.

В данном случае под задачей интеграции понимается внедрение ИС Var Pro с базой данных UltraBase в ИС АДКУ 2000. То есть определение структурных и семантических отображений концептов и связей между ними ИС Var Pro, в концепты и связи между ними ИС АДКУ 2000. Данные отображения определяются в терминах языка XML и модели RDF.

Рассмотрено создание онтологии предметной области «Нефтедобыча» в соответствии с методологией стандарта IDEF5.

В главе рассматриваются инфологические и даталогические модели интегрируемых ИС, извлечение их схем данных из соответствующих серверов баз данных и формирование концептуальных моделей для каждой ИС. Приведено подробное описание процесса интеграции информационной системы Var Pro и штатной ИС нефтяного месторождения АДКУ 2000 при помощи разработанного программного средства Var Pro Integrator (рис. 7).

Вначале программа позволяет пользователю определить метаданные для ИС с использованием онтологии предметной области. Затем на основе введённых метаданных устанавливаются структурные и семантические соответствия для трансляции информации между ИС. Далее выполняется алгоритм, согласно которому на основе знаний о правилах преобразований, программа Var Pro Integrator формирует SQL-запрос на добавление информации из ИС Var Pro в БД АДКУ2000, с соблюдением всех уровней иерархии связей её таблиц. При выполнении данного запроса указанная информация из ИС VarPro будет транслирована в БД АДКУ 2000.

Таким образом, обеспечена интероперабельность ИС Var Pro, заключающаяся в том, что при установке на нефтяное месторождение нефтеводогазового расходомера “Ультрафлоу”, процесс интеграции его ИС в АСУ ТП месторождения выполняется в полуавтоматическом режиме за достаточно малый временной период.

В заключении приведены основные результаты, полученные в диссертационной работе.

ОСНОВНЫЕ РЕЗУЛЬТАТЫ РАБОТЫ

  1. Проведен анализ и классификация существующих подходов к интеграции ИС, а также языков и моделей представления метаданных, и обосновано применение технологии XML/RDF(RDFS) для описания метаданных ИС. Обоснована двухуровневая схема организации концептуальных моделей метаданных, создающая эффективные возможности для интеграции и обеспечения взаимодействия ИС.
  2. Разработана информационная модель для связи объектов различных ИС, функционирующих в рамках одной предметной области.
  3. Предложен новый метод интеграции информационных систем, предусматривающий определение их концептуальных моделей и формирование на этой основе единой метамодели интегрируемых ИС, базирующейся на онтологии предметной области.
  4. Разработан процесс интеграции информационных систем, состоящий из совокупности следующих алгоритмов: поиска структурных и семантических отображений систем связных сущностей и их атрибутов интегрируемых ИС; уточнения семантических соответствий; анализа и дополнения связности системы сущностей; расширения концептов; разрешения конфликтов структурных преобразований; построения результирующих правил преобразования.
  5. Проведён анализ и классификация возможных вариантов соответствия концептов интегрируемых ИС, и разработаны относящиеся к ним действия алгоритма.
  6. Разработаны и исследованы новые алгоритмы разрешения возможных противоречий при объединении концептуальных моделей информационных систем на структурном и семантическом уровнях.
  7. Разработанные модели и методы использованы при создании программного комплекса Var Pro нефтеводогазового расходомера «Ультрафлоу», оснащённого базой данных UltraBase. Он включает в себя разработанное приложение Var Pro Integrator, предназначенное для интеграции ИС расходомера в состав штатных хранилищ данных нефтяных месторождений.
  8. Рассмотрена интеграция ИС Var Pro в хранилище данных АДКУ 2000. Разработаны модели интегрируемых информационных систем Var Pro и АДКУ2000 и онтология «Нефтедобыча» для предметной области функционирования интегрируемых ИС. Подтверждена эффективность разработанных алгоритмов.

СПИСОК РАБОТ, ОПУБЛИКОВАННЫХ ПО ТЕМЕ ДИССЕРТАЦИИ

  1. Михайлов И.С. Подход концептуального метамоделирования для обеспечения структурной и семантической интероперабельности информационных систем // Ученые записки РГСУ, №1, 2007, М.: РГСУ, стр. 93-100.
  2. Вагин В.Н., Михайлов И.С. Разработка метода интеграции информационных систем на основе метамоделирования и онтологии предметной области. // Программные продукты и системы. 12008. стр 22-26.
  3. Михайлов И.С. Обеспечение структурной и семантической интероперабельности информационных систем на основе метамоделей. Труды международной конференции «Информационные средства и технологии». 12-14 октября 2004 г., 3-х т.т. Т1. – М.: Москва, Янус-К, 2004. – 226 с. ISBN 5-8037-0207-2, с. 223-226.
  4. Mikhaylov I.S. Var Pro, Intellectual Information System in the Oil Industry. // Multiphase Flow Measurement Seminar. Paris (Clamart), France, December 14-19, 2004.

Михайлов И.С. Var Pro, интеллектуальная информационная система в нефтяной промышленности. // Семинар по многофазным измерительным системам. Париж (Кламар), Франция, Декабрь 14-19, 2004.

Pages:     ||
|



© 2011 www.dissers.ru - «Бесплатная электронная библиотека»

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.