ИСПОЛЬЗОВАНИЕ БИБЛИОТЕКИ ИНТЕРВАЛЬНОЗНАЧНЫХ ДАННЫХ ПРИ РЕШЕНИИ ЗАДАЧИ КЛАСТЕРИЗАЦИИ МАРОК ЧУГУНА

Актуальность исследования обусловлена необходимостью повышения эффективности процессов обработки интервальнозначных данных в вычислительных машинах, комплексах и компьютерных сетях и в сокращении сроков их создания; поиска методов повышения надежности функционирования прикладного программного обеспечения, средств унификации его разработки. С целью решения поставленных задач разработана библиотека для работы с интервальнозначными данными, реализующая пользовательский интервальнозначный тип и базовые операции над ним, что позволяет многократно использовать надёжный и эффективный тип данных, по умолчанию осуществляющий проверки целостности в базах данных, снимая эту задачу с прикладного программиста, предоставляя ему возможность оперировать с границами интервалов, как с едиными объектами, ускоряя время разработки программного обеспечения при организации интервальных баз данных и выполнения интервальных запросов с целью аналитической обработки информации. Средства для поддержки интервальных типов данных в системах баз данных позволяют решать широкий класс задач анализа данных, оперирующих интервальными данными, в частности, задачу кластеризации в справочной информационно-аналитической системе марок чугуна для промышленного производства.

1. Шарый С.П. Конечномерный интервальный анализ. Институт вычислительных технологий СО РАН. Новосибирск: изд-во «XYZ», 2018. 628 с. URL: http://www.nsc.ru/ interval (дата обращения 20.01.2019).

2. Галкин А.В., Мирошников А.И., Погодаев А.К. Разработка интервального типа данных и операций над ним в системе MS SQL Server // Системы управления и информационные технологии, №1(67), 2017. – С. 48-51.

3. Сараев П.В., Галкин А.В., Мирошников А.И., Никольская А.А. Обработка объектов интервального типа в системе управления базами данных SQL Server // Управление большими системами: материалы ХIV Всероссийской школы-конференции молодых учёных / Пермь: Изд-во Перм.нац.исслед.политехн.ун-та, 2017. – 2017. – 716 с. – С. 485 – 492.

4. Погодаев А.К., Галкин А.В., Сараев П.В., Мирошников А.И. Cравнение интервальных типов данных в системе MS SQL SERVER // Системы управления и информационные технологии. 2018. Т. 71. № 1. С. 68-72.

5. Сараев П.В., Галкин А.В., Мирошников А.И. Исследование использования индексов в базах данных с объектами интервального типа // Вести высших учебных заведений Черноземья, №4, 2017.

6. Мирошников А.И., Сараев П.В., Галкин А.В. Использование объектноориентированной технологии доступа к данным интервального типа // Международная конференция по мягким вычислениям и измерениям. 2018. Т. 1. С. 184-187.

7. Galkin A.V., Mihailov E., Shipelnikov A., Blyumin S.L. An InformationAnalytical System of Ranging Analysis of Cast Iron Grades // Journal of Chemical Technology and Metallurgy. 2015. Vol. 50. No. 6. P. 651-658.

8. Погодаев А.К., Мирошников А.И., Никольская А.А., Сараев П.В. Применение интервального типа данных при выполнении алгоритмов в СУБД MS SQL Server // Современные сложные системы управления: материалы XII международной научно-практической конференции / Липецк, 2017. С. 60-64.