«Информатика и ее применения» (Том 14, Выпуск 1, 2020)

Оглавление | Об авторах

Асимптотическая регулярность вейвлет-методов обращения линейных однородных операторов по наблюдениям, регистрируемым в случайные моменты времени

• О. В. Шестаков  Московский государственный университет им. М. В. Ломоносова, кафедра математической статистики факультета вычислительной математики и кибернетики; Институт проблем информатики Федерального исследовательского центра "Информатика и управление" Российской академии наук, oshestakov@cs.msu.ru

Аннотация: При решении обратных статистических задач часто приходится обращать некоторый линейный однородный оператор, и обычно бывает необходимо использовать методы регуляризации, поскольку наблюдаемые данные, как правило, зашумлены. Популярными методами подавления шума являются процедуры пороговой обработки коэффициентов разложения наблюдаемой функции по специальному базису. Преимущества данных методов заключаются в их вычислительной эффективности и возможности адаптации как к виду оператора, так и к локальным особенностям оцениваемой функции. Анализ погрешностей этих методов представляет собой важную практическую задачу, поскольку позволяет оценить качество как самих методов, так и используемого оборудования. Иногда природа данных такова, что регистрация наблюдений проводится в случайные моменты времени. Если точки отсчетов образуют вариационный ряд, построенный по выборке из равномерного распределения на отрезке регистрации данных, то использование обычных процедур пороговой обработки оказывается адекватным. В данной работе проводится анализ оценки среднеквадратичного риска при обращении линейных однородных операторов и показывается, что при определенных условиях данная оценка является сильно состоятельной и асимптотически нормальной.

Ключевые слова: пороговая обработка; линейный однородный оператор; случайные отсчеты; оценка среднеквадратичного риска

Анализ конфигураций LSTM-сетей для построения среднесрочных векторных прогнозов

• А. К. Горшенин  Институт проблем информатики Федерального исследовательского центра "Информатика и управление" Российской академии наук; факультет вычислительной математики и кибернетики Московского государственного университета имени М. В. Ломоносова, agorshenin@frccsc.ru
• В. Ю. Кузьмин  ООО "Вай2Гео", shadesilent@yandex.ru

Аннотация: Проанализированы 36 конфигураций архитектур LSTM-сетей (Long Short-Term Memory долгая краткосрочная память) для построения прогнозов длительностью до 70 шагов по данным, размер которых составляет 300-500 элементов. Для вероятностной аппроксимации наблюдений применена модель на основе конечных смесей нормальных распределений, поэтому в качестве исходных данных для прогнозирования использованы математическое ожидание, дисперсия, коэффициенты асимметрии и эксцесса этих смесей. Определены оптимальные конфигурации нейронных сетей и продемонстрирована практическая возможность построения качественных среднесрочных прогнозов при ограниченном времени обучения. Полученные результаты важны для развития вероятностно-статистического подхода к описанию эволюции турбулентных процессов в магнитоактивной высокотемпературной плазме.

Ключевые слова: LSTM; прогнозирование; глубокое обучение; высокопроизводительные вычисления; CUDA

Численные схемы фильтрации марковских скачкообразных процессов по дискретизованным наблюдениям II: случай аддитивных шумов

• А. В. Борисов  Институт проблем информатики Федерального исследовательского центра "Информатика и управление" Российской академии наук, aborisov@frccsc.ru

Аннотация: Статья продолжает цикл исследований, начатых в работе "Численные схемы фильтрации марковских скачкообразных процессов по дискретизованным наблюдениям I: характеристики точности". На основании полученных оценок точности приближенного решения задачи фильтрации состояний однородных марковских скачкообразных процессов (МСП) по косвенным непрерывным зашумленным наблюдениям предложены различные алгоритмы ее численной реализации и проведен их сравнительный анализ. При этом класс систем наблюдения ограничен системами с аддитивными винеровскими шумами: интенсивность шумов в наблюдениях является неслучайной постоянной. Для построения аппроксимаций использовались численные схемы "левых" и "средних" прямоугольников порядка точности 2 и 3 соответственно, а также квадратуры Гаусса порядка 5. В итоге были получены численные схемы порядка точности 1/2, 1 и 2.

Ключевые слова: марковский скачкообразный процесс; оптимальная фильтрация; аддитивные шумы в наблюдениях; стохастическое дифференциальное уравнение; аналитическая и численная аппроксимация

Управление выходом стохастической дифференциальной системы по квадратичному критерию. IV. Альтернативное численное решение

• А. В. Босов  Институт проблем информатики Федерального исследовательского центра "Информатика и управление" Российской академии наук, ABosov@frccsc.ru
• А. И. Стефанович  Институт проблем информатики Федерального исследовательского центра "Информатика и управление" Российской академии наук, AStefanovich@frccsc.ru

Аннотация: В исследовании задачи оптимального управления для диффузионного процесса Ито и линейного управляемого выхода с квадратичным критерием качества подводится промежуточный итог: для приближенного вычисления оптимального решения предлагается альтернативный классическому численному интегрированию метод на основе компьютерного моделирования. Метод позволяет применять статистическое оценивание для определения коэффициентов в (y) и yt (y) полученной ранее функции Беллмана Vt(y,z) = atz2 + @t(y)z + yt(y), определяющей оптимальное решение в исходной задаче оптимального стохастического управления. Реализуется метод на основании свойств линейных уравнений в частных производных параболического типа, описывающих @t(y) и yt(y), - их эквивалентного описания в форме стохастических дифференциальных уравнений и теоретико-вероятностного представления решения, известного как уравнение А. Н. Колмогорова, или эквивалентной интегральной форме, известной как формула Фейнмана-Каца. Стохастические уравнения, соотношения для оптимального управления и ряд вспомогательных параметров объединяются в одну дифференциальную систему, для которой формулируется алгоритм имитационного моделирования решения, обеспечивающий необходимые выборки для статистического оценивания коэффициентов fit (y) и yt(y). Поставленный ранее численный эксперимент дополняется расчетами, выполненными представленным альтернативным методом, и сравнительным анализом результатов.

Ключевые слова: стохастическое дифференциальное уравнение; оптимальное управление; функция Беллмана; линейные уравнения параболического типа; уравнение А. Н. Колмогорова; формула Фейнмана-Каца; имитационное компьютерное моделирование; метод Монте-Карло

Выравнивание декартовых произведений упорядоченных множеств

• А. В. Гончаров  'Московский физико-технический институт, alex.goncharov@phystech.edu
• В. В. Стрижов  Вычислительный центр им. А. А. Дородницына Федерального исследовательского центра "Информатика и управление" Российской академии наук; Московский физико-технический институт, strijov@ccas.ru

Аннотация: Работа посвящена исследованию метрических методов анализа объектов сложной структуры. Предлагается обобщить метод динамического выравнивания двух временных рядов на случай объектов, определенных на двух и более осях времени. В дискретном представлении такие объекты являются матрицами. Метод динамического выравнивания временных рядов обобщается как метод динамического выравнивания матриц. Предложена функция расстояния, устойчивая к монотонным нелинейным деформациям декартова произведения двух и более временных шкал. Определен выравнивающий путь между объектами. В дальнейшем объектом называется матрица, в которой строки и столбцы соответствуют осям времени. Исследованы свойства предложенной функции расстояния. Для иллюстрации метода решаются задачи метрической классификации объектов на модельных данных и данных из набора MNIST

Ключевые слова: функция расстояния; динамическое выравнивание; расстояние между матрицами; нелинейные деформации времени; пространственно-временные ряды

Нейрофизиология как предметная область для решения задач с интенсивным использованием данных

• Д. О. Брюхов  Институт проблем информатики Федерального исследовательского центра "Информатика и управлени" Российской академии наук, dbriukhov@ipiran.ru
• С. А. Ступников  Институт проблем информатики Федерального исследовательского центра "Информатика и управление" Российской академии наук, sstupnikov@ipiran.ru
• Д. Ю. Ковалёв  Институт проблем информатики Федерального исследовательского центра "Информатика и управление" Российской академии наук, dm.kovalev@gmail.com
• И. А. Шанин  Институт проблем информатики Федерального исследовательского центра "Информатика и управление" Российской академии наук, ivan.shanin@gmail.com

Аннотация: Цель данного обзора - анализ нейрофизиологии как области с интенсивным использованием данных. В настоящее время происходит заметный рост числа исследований в области изучения человеческого мозга. Появляются крупные международные проекты, поддерживающие исследования, направленные на улучшение понимания работы человеческого мозга, а также на обнаружение и поиск способов лечения основных заболеваний, связанных с человеческим мозгом. Объем данных, генерируемых в типичной лаборатории, проводящей исследования в области нейрофизиологии, растет в геометрической прогрессии. При этом данные представляются с использованием большого числа разнообразных форматов. Это приводит к необходимости создания инфраструктур и баз данных, а также веб-сайтов, предоставляющих единый доступ к данным и обеспечивающим обмен этими данными между исследователями по всему миру. Для анализа собранных данных применяются методы и средства из области нейроинформатики - науки на стыке нейрофизиологии и информатики. Для решения нейрофизиологических задач применяются различные методы информатики, такие как статистический анализ и машинное обучение, в частности нейронные сети.

Ключевые слова: нейрофизиология; нейроинформатика; интенсивное использование данных; анализ данных

Риск-нейтральная динамика для модели ARIMA-GARCH с ошибками, распределенными по закону Su Джонсона

• А. Р. Данилишин  Московский государственный университет им. М. В. Ломоносова, факультет вычислительной математики и кибернетики, danilishin-artem@mail.ru
• Д. Ю. Голембиовский  Московский государственный университет им. М. В. Ломоносова, факультет вычислительной математики и кибернетики; Московский финансово-промышленный университет "Синергия", golemb@cs.msu.su

Аннотация: Риск-нейтральный мир выступает одной из фундаментальных моделей финансовой математики, на которой основывается определение справедливой стоимости производных финансовых инструментов. В статье рассматривается построение риск-нейтральной динамики для случайного процесса ARIMA-GARCH (Autoregressive Integrated Moving Average, Generalized AutoRegressive Conditional Heteroskedasticity - интегрированная модель авторегрессии и скользящего среднего, обобщенная авторегрессионная условная гетероскедастичность) с ошибками, распределенными по закону SU Джонсона.
Для нахождения коэффициентов модели, соответствующих риск-нейтральной динамике, в большинстве преобразований (примерами таких преобразований являются преобразование Эшера, расширенный принцип Гирсанова) необходимо существование производящей функции моментов. Для таких распределений, как распределение Стьюдента и SU Джонсона, данная функция неизвестна. В статье формируется производящая функция моментов для распределения SU Джонсона и доказывается, что, используя модификацию расширенного принципа Гирсанова, можно получить риск-нейтральную меру относительно выбранного распределения.

Ключевые слова: ARIMA; GARCH; риск-нейтральная мера; расширенный принцип Гирсанова; распределение SU Джонсона; ценообразование опционов

Повышение точности решения обратных задач за счет уточнения граничных условий

• С. М. Серебрянский  Троицкий филиал Челябинского государственного университета, tf_chelgu@mail.ru
• А. Н. Тырсин  Научно-инженерный центр "Надежность и ресурс больших систем и машин" УрО РАН; Уральский федеральный университет имени первого Президента России Б. Н. Ельцина, at2001@yandex.ru

Аннотация: Рассматриваются вопросы устойчивости решения обратных задач относительно точного задания граничных условий. В практических приложениях, как правило, теоретический вид функциональной зависимости граничных условий не определен или неизвестен, а также присутствуют случайные погрешности измерений. Исследования показали, что это приводит к существенному снижению точности решения обратной задачи. С целью повышения точности решения обратных задач предложено уточнять функциональный вид граничных условий с помощью распознавания вида математической модели зависимости с последующей аппроксимацией этой функцией поведения физической величины на границе. Восстановление вида зависимости выполнено методами распознавания зависимостей на основе структурных разностных схем и распознавания на основе обратного отображения. Приведены модельные примеры реализации в условиях присутствия аддитивных случайных погрешностей измерений и неизвестного вида зависимости граничных условий.

Ключевые слова: обратная задача; распознавание; функциональная зависимость; модель; разностная схема; обратная функция; выборка; дисперсия; аппроксимация

О методах повышения точности многоклассовой классификации на несбалансированных данных

• Л. А. Севастьянов  Российский университет дружбы народов, leonid.sevast@gmail.com
• Е. Ю. Щетинин  Финансовый университет при Правительстве РФ, riviera-molto@mail.ru

Аннотация: Проведены исследования методов преодоления разбалансированности классов в данных с целью повышения качества классификации с точностью, более высокой, чем при непосредственном использовании алгоритмов классификации к несбалансированным данным. Для повышения точности классификации в работе предложена схема, состоящая в использовании комбинации алгоритмов классификации и методов отбора признаков RFE (Recursive Feature Elimination), Random Forest и Boruta с предварительным использованием балансирования классов методами случайного семплирования, SMOTE (Synthetic Minority Oversamplimg TEchnique) и ADASYN (ADAptive SYNthetic sampling). На примере данных о заболеваниях кожи проведены компьютерные эксперименты, показавшие, что применение алгоритмов семплирования для устранения дисбаланса классов, а также отбора наиболее информативных признаков значительно повышает точность результатов классификации. Наиболее эффективным по точности классификации оказался алгоритм случайного леса при семплировании данных с использованием алгоритма ADASYN.

Ключевые слова: классификация; несбалансированные данные; семплирование; случайный лес; ADASYN; SMOTE

Моделирование процесса мониторинга систем информационной безопасности на основе систем массового обслуживания

• Г. А. Попов  Астраханский государственный технический университет, popov@astu.org
• С. Ж. Симаворян  Сочинский государственный университет, simsim58@mail.ru
• А. Р. Симонян  Сочинский государственный университет, oppm@mail.ru
• Е. И. Улитина  Сочинский государственный университет, ulitinaelena@mail.ru

Аннотация: Рассматривается задача моделирования процесса мониторинга в системах информационной безопасности по выявлению необнаруженных злоумышленных атак на основе использования методов теории массового обслуживания. Процесс мониторинга сводится к анализу потока заявок на обслуживание системой обработки данных как потока потенциально возможных злоумышленных действий. При выявлении вызова мониторинг немедленно прекращается и начинается обслуживание выявленного вызова. В рамках указанной модели получены функциональные соотношения для следующих двух наиболее важных характеристик: вероятности состояний системы и вероятности числа невыявленных вызовов в моменты окончания обслуживания. Нахождение указанных характеристик позволит более эффективно организовать процесс выявления злоумышленных атак на систему обработки данных при данной схеме обработки выявленных вызовов.

Ключевые слова: защита информации; информационная безопасность; система массового обслуживания; вероятность

О каузальной репрезентативности обучающих выборок прецедентов в задачах диагностического типа

• А. А. Грушо  Институт проблем информатики Федерального исследовательского центра "Информатика и управление" Российской академии наук, grusho@yandex.ru
• М. И. Забежайло  Вычислительный центр им. А. А. Дородницына Федерального исследовательского центра "Информатика и управление" Российской академии наук, m.zabezhailo@yandex.ru
• Е. Е. Тимонина  Институт проблем информатики Федерального исследовательского центра "Информатика и управление" Российской академии наук, eltimon@yandex.ru

  Аннотация: Работа посвящена некоторым особенностям анализа причинности в задачах интеллектуального анализа данных. Обсуждаются возможности использования так называемых открытых логических теорий в задачах диагностики (классификации) для описания пополняемых наборов эмпирических данных. В задачах этого типа необходимо установить (спрогнозировать, диагностировать и др.) наличие или отсутствие целевого свойства у нового прецедента, заданного описанием на том же языке представления гетерогенных данных, которым описаны примеры, обладающие целевым свойством, и контрпримеры, не обладающие целевым свойством. Представлен вариант построения открытых теорий, описывающих коллекции прецедентов средствами специальных логических выражений - характеристических функций (ХФ). Характеристические функции позволяют избавиться от гетерогенности в описаниях прецедентов. Предложена процедурная конструкция формирования ХФ обучающей выборки прецедентов. Исследованы свойства ХФ и некоторые условия их существования.

  Ключевые слова: диагностика; каузальный анализ; интеллектуальный анализ данных; открытые логические теории

  Производительность ограниченного конвейера

  • А. А. Хусаинов  Комсомольский-на-Амуре государственный университет, husainov51@yandex.ru

  Аннотация: Работа посвящена изучению производительности ограниченного конвейера - вычислительного конвейера, число активных ступеней которого в каждый момент времени ограничено сверху некоторым значением. Рассмотрены ограниченные конвейеры с заданными суммой и максимумом задержек ступеней. Ступени могут иметь разные задержки. Основная задача - построение аналитической модели для расчета времени обработки заданного объема данных с помощью этого ограниченного конвейера. Решение упрощается, если ограничение рассматривать как структурный конфликт конвейера. Эта аналитическая модель построена для случая, когда работа ограниченного конвейера обладает свойством непрерывности обработки каждого входного элемента. Для таких конвейеров в работе доказана гипотеза о том, что минимальное число процессоров, при котором достигается наибольшая производительность, равно наименьшему целому числу, не меньшему отношения суммы задержек ступеней к их максимальной задержке. Установлено, что если не требовать свойства непрерывности, то эта гипотеза неверна. Построенная модель может быть применена для синхронизации работы ступеней ограниченного конвейера со свойством непрерывности. Если не требовать свойства непрерывности, то получаем асинхронный ограниченный конвейер, синхронизация работы ступеней которого осуществляется на основе готовности данных. Разработано программное обеспечение, позволяющее вычислять время обработки данных с помощью асинхронного ограниченного конвейера.

  Ключевые слова: вычислительный конвейер; моноид трасс; нормальная форма Фоаты; производительность конвейера; структурный конфликт

  Метод задания конечных некоммутативных ассоциативных алгебр произвольной четной размерности для построения постквантовых криптосхем

  • А. А. Костина  Санкт-Петербургский институт информатики и автоматизации Российской академии наук, anna-kostina1805@mail.ru
  • А. Ю. Мирин  Санкт-Петербургский институт информатики и автоматизации Российской академии наук, mirin@cobra.ru
  • Д. Н. Молдовян  Санкт-Петербургский институт информатики и автоматизации Российской академии наук, mdn.spectr@mail.ru
  • Р. Ш. Фахрутдинов  Санкт-Петербургский институт информатики и автоматизации Российской академии наук, fahr@cobra.ru

  Аннотация: Представлен новый унифицированный метод задания конечных некоммутативных ассоциативных алгебр (КНАА) произвольной четной размерности m и описаны исследуемые свойства алгебр для случаев m = 4 и 6 при задании алгебр над конечным простым полем GF(p) с большим размером простого числа p. Получены формулы, описывающие множество p2 (p4) глобальных левосторонних единиц, содержащихся в 4-мерной (6-мерной) алгебре. В исследованных алгебрах имеет место только локальная обратимость. Для каждой из алгебр выведены формулы для вычисления единственного локального двустороннего элемента, связанного с фиксированным локально обратимым вектором. Новая форма скрытой задачи дискретного логарифмирования (СЗДЛ) предложена в качестве постквантово- го криптографического примитива и использована для разработки постквантовой схемы электронной цифровой подписи (ЭЦП).

  Ключевые слова: конечная некоммутативная алгебра; ассоциативная алгебра; вычислительно трудная задача; дискретный логарифм; цифровая подпись; постквантовая криптография

  Метод навигации и составления карты в трехмерном пространстве на основе комбинированного решения вариационной подзадачи точка–точка ICP для аффинных преобразований

  • А. В. Вохминцев  Челябинский государственный университет; Югорский государственный университет, vav@csu.ru
  • А. В. Мельников  Югорский государственный университет, melnikovav@uriit.ru
  • C. А. Пачганов  Югорский государственный университет, pachganovsa@uriit.ru

  Аннотация: Одновременная навигация и картографирование относятся к проблеме, в которой данные кадра используются в качестве единственного источника внешней информации для того, чтобы установить положение движущейся камеры в пространстве и в то же время построить карту зоны исследования. На сегодняшний день эта проблема считается решенной для построения двумерных карт небольших статических сцен с использованием датчиков дальности. Однако для динамичных, сложных и круп-номасштабных сцен построение точной трехмерной карты окружающего пространства стало активной областью научных исследований. Для решения поставленной проблемы в работе предложено решение задачи точка-точка для аффинных преобразований и разработан быстрый итерационный алгоритм регистрации кадров в трехмерном пространстве. Производительность и вычислительная сложность предлагаемого метода реконструкции трехмерных сцен представлены и обсуждены на примере эталонных данных. Результаты могут быть применены в задачах навигации мобильного робота в реальном масштабе времени.

  Ключевые слова: задача регистрации данных; локализация; методы одновременной навигации и составления карты; аффинное преобразование; двумерные дескрипторы; итеративный алгоритм ближайших точек

  Аналитическая текстология в системах интеллектуальной обработки неструктурированных данных

  • Е. Б. Козеренко  Институт проблем информатики Федерального исследовательского центра "Информатика и управление" Российской академии наук, kozerenko@mail.ru
  • М. Ю. Михеев  Научно-исследовательский вычислительный центр Московского государственного университета им. М. В. Ломоносова, mihej57@yandex.ru
  • Н. В. Сомин  Институт проблем информатики Федерального исследовательского центра "Информатика и управление" Российской академии наук, chri-soc@yandex.ru
  • Л. И. Эрлих  Научно-исследовательский вычислительный центр Московского государственного университета им. М. В. Ломоносова, levehr@yandex.ru
  • К. И. Кузнецов  Институт проблем информатики Федерального исследовательского центра "Информатика и управление" Российской академии наук, k.smith@mail.ru

  Аннотация: Представлено новое направление исследований на пересечении лингвистики, информатики и филологии с привлечением логико-статистических методов анализа неструктурированных данных в виде естественно-языковых текстов с целью решения целого ряда задач извлечения эксплицитных и имплицитных знаний из текстов с использованием семантически-ориентированного лингвистического процессора (СОЛП), формирования лексико-статистических представлений текстов, построения аналитических заключений, определения идиостиля автора и текстуального сходства произведений на основе анализа служебных слов и других микротекстовых элементов; выявления эмоциональной окрашенности текстов, построения полного профиля авторского текста на основе суперпозиции методов. Рассматривается пример текстологического анализа "Синей книги" из "Петербургского дневника" З. Н. Гиппиус.

  Ключевые слова: обработка естественного языка; статистические методы; когнитивные технологии; лексико-семантический анализ; извлечение знаний из текстов; аналитические системы

  Инкапсуляция семантических представлений в элементы грамматики

  • Ш. Б. Шихиев  Дагестанский государственный университет, sh_sh_b51 @mail.ru
  • Ф. Ш. Шихиев  Дагестанский государственный университет, fuad@mail.ru

  Аннотация: Предлагается новый математический аппарат представления естественного языка (ЕЯ) для компьютерной лингвистики - морфология, синтаксис и семантика описаны как предметы дискретной математики, образующие иерархию и целостную информационную систему. Предлагаемая конструктивная теория языка представляет собой новый подход к изучению языка путем разделения полномочий синтаксиса и семантики; построения автономных моделей синтаксиса и семантики; формированияязыка как отображения элементов двух множеств: синтаксиса и семантики.

  Ключевые слова: естественный язык; граф; синтаксис; семантика; лексика; словоформа; морфологический признак; лексическая группа; словарь; предложение; алгоритм

  Information fusion of documents

  • S. K. Dulin  Institute of Informatics Problems, Federal Research Center "Computer Science and Control" of the Russian Academy of Sciences, 44-2 Vavilov Str., Moscow 119333, Russian Federation, skdulin@mail.ru
  • N. G. Dulina  A. A. Dorodnicyn Computing Center, Federal Research Center "Computer Science and Control" of the Russian Academy of Sciences, 40 Vavilov Str., Moscow 119333, Russian Federation, ngdulina@mail.ru
  • P. V. Ermakov  TeleRetail GmbH, 30 MarkenstraBe, Diisseldorf 40227, Germany; petcazay@gmail.com

  ИНФОРМАЦИОННЫЙ СИНТЕЗ ДОКУМЕНТОВ

  • С. К. Дулин Институт проблем информатики Федерального исследовательского центра "Информатика и управление" Российской академии наук, skdulin@mail.ru
  • Н. Г. Дулина  Вычислительный центр им. А. А. Дородницына Федерального исследовательского центра "Информатика и управление" Российской академии наук, ngdulina@mail.ru
  • П. В. Ермаков  TeleRetail GmbH, Dusseldorf, Germany

  Аннотация: Рассматриваются проблемы, связанные с созданием экспертной базы документов, требующей оперативной обработки поступающей информации и, как следствие, реструктуризации базы знаний. Предложены процедуры, уменьшающие время поиска оптимального согласованного состояния взаимосвязанных документов. Был разработан подход к оценке взаимосвязи текстовых документов и информационных сообщений как плохо структурированных объектов. Описана практическая реализация этого подхода.

  Ключевые слова: информационный синтез; контролируемая согласованность данных и знаний; реструктуризация базы знаний