Development of a formal apparatus for the description and processing of conceptual models

Cover Page

Cite item

Full Text

Abstract

This article presents a formal description of the conceptual model of the 1st kind at the object and specific levels for the subject task, which represents documented technical knowledge, taking into account the varying degree of their formalization and stratification of the conceptual model into constant information.

About the authors

Nyi Nyi HtweI

Moscow State Technological University “Stankin”

Email: sawnyinyi90@yandex.ru

Postgraduate student

Russian Federation, Moscow

Galina D. Volkova

Moscow State Technological University “Stankin”

Author for correspondence.
Email: cog-par@yandex.ru

Head of Department, Doctor of technical sciences, Professor

Russian Federation, Moscow

Oleg G. Grigoriev

Federal Research Center “Computer Science and Control” of Russian Academy of Sciences

Email: oleggpolikvart@yandex.ru

Chief Researcher, Doctor of technical sciences

Russian Federation, Moscow

References

  1. Volkova G.D. Methodology of automation of intellectual work – Moscow.: Janus-K, 2013. P.104.
  2. Volkova G.D. Conceptual modeling of project tasks: textbook. Manual. Moscow. “MSTU “STANKIN”, 2016. P. 117.
  3. Lavrenova O.A. Modeling the semantics of scientific and technical texts for AIS and its theoretical foundations // Proceedings of the 8th All-Russian Scientific Conference “Digital Libraries: Advanced Methods and Technologies, Digital Collections” – RCDL’ 2006. Suzdal. Russia. 2006.
  4. Lukashevich N.V. Thesaurus in the problems of information retrieval // M.: Izdvo MSU. 2011. P. 495.
  5. Kara-Ushanov V.Yu. Model “Entity-Relationship”: textbook. allowance // Ekb.: Electronic text edition, 2017. P. 64.
  6. Pinyagina O.V. Lectures “Databases”: ER-model (entity-relationship) // [Electronic resource]. URL: http://kek.ksu.ru/EOS/BD/ER_model.html/ (accessed 10.12.2019).
  7. IDEF1X methodology [Electronic resource]: URL: https://www.idef.com/idef1x-data-modeling- method/ (accessed 09.12.2019).
  8. Mark D., McGowan K. Methodology of structural analysis and design SADT // M.: Metatechnology, 1993. P. 240
  9. Simakov K.V. Models and methods for extracting knowledge from texts in natural language / Dissertations for the degree of candidate of technical sciences. Specialty 05.13.17. Moscow. 2008.
  10. Norman D. Semantic networks // Psychology of memory. – M.: Che Ro. 2000. P. 350-356.
  11. Solomatin N.M. Information-semantic systems // M.: Higher school. 1989. P. 127.
  12. Prolog // [Electronic resource]. URL: https:// en.wikipedia.org/wiki/Prolog/ (accessed 04.01.2021).
  13. Kuzin E.S. Information technology and design of applied software systems. // Information technologies and computer systems of the Russian Academy of Sciences No. 3. 1996.
  14. Kuzin E.S. Concepts of information technology of functionally oriented design of applied information systems. // Information technologies No. 1, 2000.
  15. Vagin V.N., Mikhailov I.S. Ensuring the interoperability of information systems based on the metamodeling approach and domain ontology // Proceedings of the Second International Conference “System Analysis and Information Technologies” – SAIT. 2007. Obninsk. Russia. P. 149-152.
  16. Sidorova E.A. ontology-based approach to modeling the process of extracting information from text // Ontology of design. 2018. V.8. No. 1 (27). P. 134-151.
  17. Description of the ontology method // [Electronic resource]. URL: https://ru.wikipedia.org/ wiki/Ontology_(computer science)/ (accessed 03.18.2021).
  18. Gladun A.Ya. Ontologies in corporate systems // Corporate systems: zhurn. M.: Komizdat. 2006. P. 13-26.
  19. Kuznetsov O.P., Sukhoverov V.S. Ontological approach to assessing the subject of a scientific text // Ontology of design. 2016. V. 6. No. 1 (19).P. 55-66.
  20. Babanov A.M. Two modern approaches to semantic modeling – ORM and ERMM // Tomsk State University Bulletin. 2014. №3(28). P. 46-56.
  21. Object Oriented Approach // [Electronic resource]. URL: https://www.tutorialspoint.com/ system_analysis_ and_design/system_analyss_and_design_object_oriented_approach.html/ (accessed 03.18.2021).
  22. Graham I. Object-Oriented Methods. Principles and practice. M.: William. 2004. P. 880.
  23. Leonenkov A.V. Object-oriented analysis and design using UML and IBM Rational Rose. M.: Binom. Knowledge Laboratory. 2006. P. 320.
  24. Nyi Nyi Htwe, Volkova G.D. Development of a formal description of the typology of statistical subject constraints in the conceptual modeling of applied problems. Vestnik MSTU Stankin. 2021. No. 2 (57). P. 13-19.
  25. Nyi Nyi Htwe, Volkova G.D., Turbeeva T.B. Formal description of the classification and treatment of the conceptual model of the object- level substantive tasks. In the collection, the Digital economy: technology, governance, human capital. Materials of the III All-Russian Scientific and Practical Conference. 2020. P. 73-78.
  26. Volkova G.D., Nyi Nyi Htve. Formal description of the procedure for processing a conceptual model. Materials of the XIII All-Russian Conference with international participation Mechanical Engineering: traditions and innovations (MIT- 2020), Collection of reports. Moscow, “MSTU “STANKIN”. 2020. 444. P. 298-305.
  27. Volkova G.D. Philosophical aspects of simulation design and technological knowledge to create systems of design automation in engineering. Vestnik of MSTU Stankin. 2012. No. 1 (19). P. 141-144.
  28. Tyurbeeva T.B., Volkova G.D., Semyachkova E.G., Vinarskaya G.A. Research of methods of classification and representation of knowledge in scientific and technical publications and technical documentation. Vestnik MSTU Stankin. 2018. No. 4 (47). P. 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.P. 2185-2189.
  30. Volkova G.D., Nyi Nyi Htwe. Formal description of the classification and processing of a conceptual model of a specific level for an objective problem // XXVIII Conference “Mathematics. Computing. Education – 2021” MKO-2021. January 25-30.2021: Abstracts., M.: 2021. 212. P. 48.
  31. Volkova G.D. Methodology of automation of design and engineering activities in mechanical engineering / G.D. Volkova // Textbook. M.: MSTU “Stankin”. 2000. P. 81.

Supplementary files

Supplementary Files
Action
1. JATS XML
Download

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».