Штучний інтелект

Анотація: Інфологічне моделювання даних є невід’ємною складовою процесу розробки інформаційної системи контролю витрат ресурсів. Звичайні чіткі високорівневі моделі даних не дозволяють враховувати недосконалу інформацію, яка міститься в описі різних видів ресурсів та процесів їх використання. На основі аналізу видів недосконалої інформації системи розроблено узагальнену інфологічну модель шляхом розширення ER-моделі представленням нечітких атрибутів. Запропонована модель дозволяє одночасне представлення чітких та нечітких атрибутів сутностей та відношень і може бути використана при проектуванні даталогічної моделі даних з урахуванням особливостей виробничих процесів конкретного підприємства.

Ключові слова: інфологічна модель, недосконала інформація, ресурси, режим роботи, контроль витрат ресурсів, розширена ER-модель, нечіткі атрибути

Посилання:

1. Дадян Э. Методы, модели, средства хранения и обработки данных / Э. Дадян, Ю. Зеленков. – М: Вузовский учебник, 2017 – 168 с.
2. erwin Data Modeler // [Електр. Ресурс]. – Режим доступу: https://erwin.com/products/data-modeler/
3. Poncelet P. Towards a Formal Approach for Object Database Design / P. Poncelet, M. Teisseire, R. Cicchetti, L Lakhal // VLDB. – 1993. – P. 278-289.
4. Ma Z.M. A Literature Overview of Fuzzy Conceptual Data Modeling/ Z.M. Ma, Li Yan. // Journal of Information Science and Engineering, vol. 26. – 2010. – No2. – P. 427-441.
5. Chen P.P. The entity-relationship model: Toward a unified view of data / P.P. Chen //ACM Transactions on Database Systems. – Vol.1. – 1976. – P. 9-36.
6. Ruspini E. Imprecision and uncertainty in the entity-relationship model/ E. Ruspini. // Fuzzy Logic in Knowledge Engineering, H. Prade and C. V. Negoita, Eds. – Berlin, Germany: Verlag TUV Rheinland. – 1986. – Р.18–22.
7. Hudec M. Fuzziness in Information Systems / M. Hudec. – Bratislava: Springer – 2016. – 198 p.
8. Galindo J. Relaxing Constraints in Enhanced Entity-Relationship Models Using Fuzzy Quantifiers/ J. Galindo, A. Urrutia, R. Carrasco, M. Piattini// IEEE Transactions on Fuzzy Systems. – 2004. – No.12. – P.780–796.
9. Ma Z.M. Conceptual design of fuzzy object-oriented databases using extended entity-relationship model/ Z. M. Ma, W. J. Zhang, W. Y. Ma, G. Q. Chen // Int. J. Intell. Syst. – Vol. 16, – 2001. – No6. – P.697–711.
10. Fujishiro I. The design of a graph-oriented schema for the management of individualized fuzzy data / I. Fujishiro // Jpn. J. Fuzzy Theory Syst. – Vol.3. – 1991. – No 1. – P.1–14.
11. Yazici A., Buckles B.P., Petry F.E. Handling complex and uncertain information in the exifo and NF data models/ A. Yazici, B.P. Buckles, F.E. Petry // IEEE Trans. Fuzzy Syst. – Vol. 7. – Dec.1999. – P.659–676.