Методология интеграции гетерогенных информационных систем по свойствам неорганических веществ (1090084), страница 3

Просмтор этого файла доступен только зарегистрированным пользователям. Но у нас супер быстрая регистрация: достаточно только электронной почты!

Текст из файла (страница 3)

Для определения релевантной информации в контекстеинтегрированной ИС СНВМ и построения модели понятий предметной областииспользованматематическийаппараттеориимножеств.Приразработкеинтегрированной ИС использованы: RAD-методология, теория построения баз данных(БД), Web-технологии, иерархические модели данных XML. Для иллюстрацииприменения ИС СНВМ в интеллектуальных системах использованы методыкомпьютерногоконструированиянеорганическихсоединений,основанныенараспознавании образов по прецедентам.Структура диссертацииДиссертация состоит из введения, 7 глав, заключения, списка литературы иприложения.В первой главе рассматриваются особенности принятия решений припрогнозировании свойств неорганических веществ. Во второй главе проводится анализархитектурных особенностей информационных систем по свойствам неорганическихвеществ и описывается создание ИС “IRIC”, “Кристалл” и “Bandgap”.

В третьей главена основе системного подхода к интеграции информационных систем осуществляетсяразработка архитектуры интегрированной ИС СНВМ. Четвертая глава посвященаразработке хранилища данных по свойствам веществ для систем поддержки принятиярешений на уровне организации. В пятой главе описывается использование методавиртуальной интеграции данных для консолидации информации по свойствамнеорганических веществ. В шестой главе рассматривается интеграция интерфейсов ИСдля информационной поддержки специалистов, описывается единая точка входа винтегрированную ИС СНВМ. В седьмой главе представлены результаты примененияинтегрированной ИС в качестве источника данных в информационно-аналитическойсистеме компьютерного конструирования неорганических соединений.Взаключениисформулированыосновныерезультаты,полученныевдиссертационной работе.Исследования,представленныевнастоящейдиссертационнойработе,выполнялись при частичной поддержке российских фондов и организаций: РФФИ(гранты №04-07-90086, 06-07-89120, 05-03-39009, 12-07-09302, 09-01-12060, 09-0700194, 12-07-00142 и 14-07-31032) и Правительства Москвы (гранты №3-4 и 1.2.1Программы «Инфраструктура и адресная поддержка науки»).9ГЛАВА 1.

ОСОБЕННОСТИ ПРИНЯТИЯ РЕШЕНИЙ ПРИПРОГНОЗИРОВАНИИ СВОЙСТВ НЕОРГАНИЧЕСКИХ ВЕЩЕСТВСуществующие определения термина “система поддержки принятия решений”(СППР), как правило, основаны на описании целей и функций этой системы [19].Принятие решения в большинстве случаев заключается в генерации возможныхальтернатив решений, их оценке и выборе лучшей альтернативы.

Неопределенностьявляется неотъемлемой частью процессов принятия решений. Одним из способовснятия неопределенностей является субъективная оценка специалиста (эксперта впредметной области), определяющая его предпочтения.Лица,принимающиерешения(ЛПР),вынужденыисходитьизсвоихсубъективных представлений об эффективности возможных альтернатив и важностиразличных критериев. Компьютерная поддержка процесса принятия решений основанана формализации методов получения исходных и промежуточных оценок, даваемыхЛПР, и алгоритмизации самого процесса выработки решения.

Увеличение объемаинформации, поступающей ЛПР, усложнение решаемых задач, необходимость учетабольшого числа взаимосвязанных факторов и быстро меняющихся требований крешению настоятельно требуют использовать новый класс вычислительных систем –системы поддержки принятия решений (СППР).Дляразработкиинтегрированнойинформационнойсистемы(ИС)дляиспользования в СППР, необходимо разработать структурную схему СППР. Этаразработка осуществлялась в соответствии с методикой проф. В.В. Кафарова [20](рис.

1.1). Первым этапом этой методики является формулировка цели создания СППР.Основной целью создания СППР является обеспечение ЛПР прогнозами свойствсоединений. Следующий этап – выделение подсистем СППР [21]. Вначале сложныйпрограммный комплекс СППР разбивается на ряд подсистем. Следующим шагомявляется выделение информационных связей. И на последнем этапе определяютсяуправляющие воздействия ЛПР (рис.

1.1.1). Следует отметить, что на основеполученных прогнозов ЛПР принимает решение о проведении экспериментальнойпроверки свойств соединений, прогнозируемых СППР. Более подробно процесспринятия решений рассматриваются в седьмой главе настоящей работы.10Рис. 1.1.1. Системный подход к разработке структурной схемы СППР.Целью настоящей работы является решение проблемы информационнойподдержки компьютерного конструирования неорганических соединений на основеинтеграциигетерогенныхинформационныхсистемпосвойствамвеществитехнологиям их получения.

Для ее достижения необходимо выполнить обзор ИС по11свойствам веществ и технологий их получения для промышленности, современныхметодов интеграции ИС, способов конструирования неорганических соединений.1.1. Способы конструирования неорганических соединенийНа современном этапе развития вычислительных систем наблюдается ихповсеместноеиспользованиедляобработкибольшихмассивовданныхиосуществления ресурсоемких вычислений. Не исключением является и современноематериаловедение,гдекпомощикомпьютеровприбегаютнетолькодлямоделирования различных физико-химических процессов, но и для осуществленияпрогнозирования. Термин “компьютерное конструирование” (computer-assisted design)впервые появился в семидесятых годах прошлого века в работах Corey и Wipkeприменительно к синтезу сложных органических соединений с помощью компьютера[22].

Соблюдение правил валентности для углерода и водорода упрощает решениезадачи компьютерного конструирования органических соединений в отличие отнеорганических соединений, где правило валентности соблюдается не для всех видовхимических связеймеждуатомами.Термин “компьютерноеконструированиенеорганических соединений”, появившийся в 90-е годы прошлого века, обозначалпоиск качественного и количественного состава соединений, которые еще не былисинтезированы, а также оценку их свойств.

В нашей стране подобными работамизанимается научная группа под руководством Н.Н. Киселевой (ИМЕТ РАН) сиспользованиемсовременныхпрограммныхкомплексов[1],разработанныхспривлечением специалистов ВЦ РАН и Института кибернетики НАН Украины. По ееопределению“компьютерноеконструированиенеорганическихсоединений”заключается в нахождении совокупности химических элементов и их соотношения длясозданияопределенноймолекулярнойиликристаллическойпространственнойструктуры соединения, позволяющей реализовать необходимые функциональныесвойства.Спомощьюметодовкомпьютерногоконструированиянеорганическихсоединений на текущем этапе решаются следующие типы задач:образование (отсутствие образования) соединений в химической системе;образование (отсутствие образования) соединений заданного количественногосостава в химической системе;прогнозирование типа кристаллической структуры;интервальное прогнозирование значений свойств неорганических соединений.Для решения указанных задач известны следующие подходы:12квантовомеханический подход, основанный на решении уравнения Шредингераили его обобщений (уравнение Клейна-Гордона, уравнение Паули, уравнениеДирака и т.п.);простейшие эмпирические двух- и трехмерные критерии образования соединенийс заданными свойствами, (например, фактор толерантности Гольдшмидта,правило Лавеса);многомерные эмпирические классифицирующие закономерности, получаемые спомощьюметодовкомпьютерногораспознаванияобразоввN-мерномпространстве признаков.1.1.1.

Методы квантовой механикиИспользование квантовой механики позволяет в теории рассчитать свойствалюбого химического соединения. Для этого требуется решить основное уравнение –уравнение Шредингера:ĤΨn = EnΨnгде Ψn – собственная функция, содержащая в себе всю информацию о свойствахсистемы, Ĥ=T+V – гамильтониан, определяющий полную энергию системы, равнуюсумме оператора кинетической энергии Т всех частиц системы и оператора ихпотенциальной энергии V. Еn - полная энергия системы [23].Отмечается, что точное решение уравнения Шредингера возможно только дляатома водорода и гипотетического иона гелия He+.

C использованием численныхметодов можно получить значения En и Ψn с любой заранее заданной точностью.Однако такое решение становится не только экономически неприемлемым из-заогромных затрат на расчеты, но и практически невозможным [24].В связи с невозможностью точного численного решения уравнения Шредингерастали появляться приближенные (полуэмпирические) методы квантовой химии.

Вданных методах большую роль играет правильный выбор приближения для каждогоконкретного случая и интерпретация полученных результатов. Все приближенныеметоды решения уравнения Шредингера можно разделить на три основные группы[25]:адиабатическоеприближение(методБорна-Оппенгеймера),прикоторомдвижения ядер отделяются от движения электронов;одноэлектронное приближение, заменяющее локальное взаимодействие междуэлектронами некоторым средним взаимодействием;13линейная комбинация атомных орбиталей (МО ЛКАО), при которой электроннаяфункция многих центров заменяется конечной суммой одноцентровых функций.По результатам анализа многочисленных квантовомеханических расчетовделается вывод о неприменимости этого подхода для расчета характеристик ещенеполученных соединений.

Проблемы расчета параметров новых неорганическихсоединенийнемогутбытьсведенытолькокматематическимсложностямприближенного численного решения уравнения Шредингера, т.к. трудности расчетановых неорганических соединений являются следствием природы этих материальныхобъектов. На основании этого делается вывод [1] о текущей неприменимости методовквантовоймеханики для прогнозирования образования новых соединений ипредсказания их свойств.1.1.2. Простейшие эмпирические зависимостиМногочисленныесложности,возникающиеприпопыткахквантовомеханических расчетов сложных химических соединений исходя из свойств ихэлементов привели к появлению эмпирических критериев для классификацииизвестных веществ.

На базе этих критериев в дальнейшем проводились попыткиэкстраполяции найденных зависимостей для прогнозирования свойств неизученныхобъектов. Так был совершен переход к априорному прогнозированию новыхсоединений или их свойств с использованием полученных ранее эмпирическихкритериев.В качестве примеров известных эмпирических критериев можно привестикритерий Маттиаса для прогноза новых сверхпроводников с кристаллическойструктурой типа А15, правила Юм-Розери для определения способности химическогоэлемента растворяться в металле с образованием твёрдого раствора; диаграммыДаркена-Гурри для прогноза взаимной растворимости металлов; правило Лавеса дляпредсказания кристаллической структуры некоторых интерметаллических соединений[26].

Характеристики

Список файлов диссертации