Поволжский регион УДК 004.896 И. Б. Бондаренко, А. И. Иванов ОРГАНИЗАЦИОННАЯ МОДЕЛЬ МНОГОАГЕНТНОЙ СИСТЕМЫ ИЗВЛЕЧЕНИЯ ЗНАНИЙ ИЗ РАСПРЕДЕЛЕННЫХ ГЕТЕРОГЕННЫХ БАЗ ДАННЫХ СИСТЕМ АВТОМАТИЗИРОВАННОГО ПРОЕКТИРОВАНИЯ Аннотация. <...> Объектом исследования являются распределенные базы данных систем автоматизированного проектирования, имеющих различную структуру данных. <...> Предметом исследования является процесс извлечения знаний из таких баз данных. <...> Цель – разработка архитектуры подсистемы извлечения знаний из распределенных гетерогенных баз данных. <...> Распределенность источников данных, гетерогенность представленных в них данных и вычислительная сложность анализа данных большого объема обусловливают применение агентно-ориентированного подхода к достижению поставленной цели. <...> Разработана организационная модель многоагентной системы извлечения знаний из распределенных гетерогенных баз данных. <...> Описаны основные модели ролей агентов и их взаимодействие между собой. <...> Основная часть архитектуры подсистемы извлечения знаний из распределенных гетерогенных источников определяется подсистемой подготовки набора данных и подсистемой интеллектуального анализа данных. <...> Основные проблемы при разработке подсистем такого класса обусловлены различной структурой данных, представленных в локальных источниках, а также различной точностью, надежностью и полнотой данных. <...> Ключевые слова: база данных, интеллектуальный анализ данных, САПР, многоагентная система, извлечение знаний, слияние данных. <...> Ivanov AN ORGANIZATIONAL MODEL OF A MULTI-AGENT KNOWLEDGE DISCOVERY SYSTEM FROM DISTRIBUTED HETEROGENEOUS CAD-DATABASES Abstract. <...> The organizational model of a multi-agent system of knowledge discovering from distributed heterogeneous databases is developed. <...> Key words: data base, data mining, CAD, multi-agent systems, knowledge discovery, data fusion. <...> Под анализом в данной статье понимается извлечение знаний из данных – итерационный процесс извлечения ранее неизвестных, практически полезных и доступных интерпретаций знаний из наборов данных, ядром которого являются методы <...>