Система автоматизированного переноса содержимого электронных документов в БД ИС
Представлено общую концепцию автоматизированного переноса содержимого электронных документов в БД ИС, разработана технология автоматизированного создания шаблонов документов формата XLS и механизм обратного переноса содержательных данных в БД ИС. Проведено апробацию работы технологии на нескольких п...
Збережено в:
| Дата: | 2010 |
|---|---|
| Автори: | , , |
| Формат: | Стаття |
| Мова: | Російська |
| Опубліковано: |
Інститут програмних систем НАН України
2010
|
| Теми: | |
| Онлайн доступ: | https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/14699 |
| Теги: |
Додати тег
Немає тегів, Будьте першим, хто поставить тег для цього запису!
|
| Назва журналу: | Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine |
| Цитувати: | Система автоматизированного переноса содержимого электронных документов в БД ИС/ А.А. Блажко, С. Ю. Марулин, Ю.А. Дунько// Пробл. програмув. — 2010. — № 2-3. — С. 401-406. — Бібліогр.: 5 назв. — рос. |
Репозитарії
Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine| _version_ | 1859748670503649280 |
|---|---|
| author | Блажко, А.А. Марулин, С.Ю. Дунько, Ю.А. |
| author_facet | Блажко, А.А. Марулин, С.Ю. Дунько, Ю.А. |
| citation_txt | Система автоматизированного переноса содержимого электронных документов в БД ИС/ А.А. Блажко, С. Ю. Марулин, Ю.А. Дунько// Пробл. програмув. — 2010. — № 2-3. — С. 401-406. — Бібліогр.: 5 назв. — рос. |
| collection | DSpace DC |
| description | Представлено общую концепцию автоматизированного переноса содержимого электронных документов в БД ИС, разработана технология автоматизированного создания шаблонов документов формата XLS и механизм обратного переноса содержательных данных в БД ИС. Проведено апробацию работы технологии на нескольких примерах электронных документов с табличной структурой.
Presented the general conception of the automated carrying over of contents of electronic documents to DB IS, developed the technology of the automated creation templates documents format XLS and the mechanism of return carrying over of the substantial data in DB IS. It is spent approbation of job of technology on several examples of electronic documents with tabular structure.
|
| first_indexed | 2025-12-01T23:12:29Z |
| format | Article |
| fulltext |
Моделі та засоби систем баз даних і знань
© А.А. Блажко, С. Ю. Марулин, Ю.А. Дунько, 2010
ISSN 1727-4907. Проблеми програмування. 2010. № 2–3. Спеціальний випуск 401
УДК 681.3.06
СИСТЕМА АВТОМАТИЗИРОВАННОГО ПЕРЕНОСА
СОДЕРЖИМОГО ЭЛЕКТРОННЫХ ДОКУМЕНТОВ В БД ИС
А.А. Блажко, С. Ю. Марулин, Ю.А. Дунько
Одесский национальный политехнический университет
65044, Одесса, проспект Шевченко, 1,
тел. 8 (048) 779-75-66, 8 (048) 779 7106
stasfoot@mail.ru
Представлено общую концепцию автоматизированного переноса содержимого электронных документов в БД ИС, разработана
технология автоматизированного создания шаблонов документов формата XLS и механизм обратного переноса содержательных
данных в БД ИС. Проведено апробацию работы технологии на нескольких примерах электронных документов с табличной
структурой.
Presented the general conception of the automated carrying over of contents of electronic documents to DB IS, developed the technology of
the automated creation templates documents format XLS and the mechanism of return carrying over of the substantial data in DB IS. It is
spent approbation of job of technology on several examples of electronic documents with tabular structure.
Введение
Электронные документы (ЭД) – это основные информационные ресурсы предприятия, работа с кото-
рыми требует правильной организации. ЭД обеспечивают информационную поддержку принятия управ-
ленческих решений на всех уровнях и сопровождают ведение всех бизнес-процессов. Электронный
документооборот - это непрерывный процесс движения документов, объективно отражающий деятельность
предприятия и позволяющий оперативно управлять им. Множество бумажных копий, длительный поиск
нужного документа, потери, дублирующие документы, задержки с отправкой и получением, ошибки персонала
составляют не полный перечень проблем, возникающих при плохой организации электронного
документооборота. Все это может сильно затормозить, а в исключительных случаях полностью парализовать
работу предприятия.
Эффективный электронный документооборот (ЭЭД) является обязательной составляющей эффективного
управления предприятием. ЭЭД в многом зависит от хорошо развитой информационной системы (ИС)
предприятия, которая в свою очередь не может существовать без единого хранилища данных – базы данных
(БД). Многие организации в своем управлении уже используют подобные системы, но их робота оставляет
желать лучшего.
Например, в некоторой организации существует множество ЭД, которые создаются и обрабатываются в
разных отделах разными лицами, с помощью офисных программ. В процессе работы эти документы с помощью
системы ЭД передаются между отделами, где в них вносятся изменения и поправки. Так, к концу
определенного периода времени накапливается массив таких документов. Управляющему этим предприятием
необходимо провести какую либо статистику накопленного: посмотреть в разрезе те или иные данные,
сопоставить разные характеристики, сделать выводы и внести корректировки в процесс. Но сделать
перечисленное будет невозможно без единой БД ИС. Таким образом, существует проблема первичного
создания БД ИС и проблема поддержки актуальности содержимого БД ИС.
Задача автоматизированного переноса содержимого ЭД в БД
Для уменьшения трудоемкости процесса первичного создания БД ИС и переноса содержимого ЭД в БД
ИС предлагается следующая схема (рис. 1).
Как видно из рис. 1 процесс можно разбить на несколько этапов:
1. Параметризация массивов документов/документа.
2. Кластеризация документов.
3. Классификация документа.
4. Создание шаблонов классов документов.
5. Автоматизированный перенос содержательных данных в БД ИС.
На первом этапе необходимо выделить те ключевые характеристики, по которым будем относить тот или
иной документ к определенному классу. Типы параметров ЭД:
Числовые: расположение ячейки относительно начала координат (номер строки и номер столбца);
Вещественные: название документа; диапазон ячеек; объединение/разбиение значение ячейки;
оформление ячейки (фоновый цвет, метод заливки, выделение границ ячейки линиями, параметры линий:
толщина, вид линии, цвет линии; формат текста: жирный, курсив, подчеркнутый, шрифт, размер шрифта, цвет
шрифта).
Особый тип: формула.
http://win.mail.ru/cgi-bin/sentmsg?compose&To=stasfoot@mail.ru
Моделі та засоби систем баз даних і знань
402
Рис. 1. Общая схема технологии
Наряду с числовыми и вещественными параметрами можно выделить метаданные которые описывают
документ ―снаружи‖. Метаданные – это информация о данных
[1]. Этот термин в широком смысле слова
используется для любой информации о данных: именах таблиц, колонок в таблице в реляционных базах
данных, номер версии в файле программы. Метаданные – это структурированные данные, представляющие
собой характеристики описываемых сущностей для целей их идентификации, поиска, оценки, управления ими
[2]. Иными словами – набор допустимых структурированных описаний, которые доступны в явном виде,
предназначение которых может помочь найти объект [3]. Этап параметризации в системе автоматизированного
переноса содержимого ЭД является ключевым, так как хорошо выбранные критерии или параметры дают нам
возможность правильно отнести ЭД к нужному кластеру.
В зависимости от рода параметров выбирается алгоритм кластеризации.
Кластеризация документов. Обзор методов
Кластеризация документов — одна из задач информационного поиска. Цель кластеризации документов –
автоматическое выявление групп семантически похожих документов среди заданного фиксированного
множества документов. Следует отметить, что группы формируются только на основе попарной схожести
описаний документов, и никакие характеристики этих групп не задаются заранее, в отличие от классификации
документов, где категории задаются заранее.
Существует различные методы кластеризации:
1. K-средние (K-means). Наиболее популярный метод кластеризации. Алгоритм представляет собой
модификацию EM-алгоритма для разделения смеси гауссиан. Он разбивает множество элементов векторного
пространства на заранее известное число кластеров k. Действие алгоритма таково, что он стремится
минимизировать среднеквадратичное отклонение на точках каждого кластера:
k
i Sx
ij
ij
xV
1
2)(
где k – число кластеров, Si – полученные кластеры, ki ,...,2,1 и μi – центры масс векторов ij Sx .
2. Графовые алгоритмы кластеризации. Обширный класс алгоритмов кластеризации основан на
представлении выборки в виде графа. Вершинам графа соответствуют объекты выборки, а рѐбрам попарные
расстояния между объектами ),( jiij xxp . Достоинством графовых алгоритмов кластеризации является
наглядность, относительная простота реализации, возможность вносить различные усовершенствования,
опираясь на простые геометрические соображения.
http://ru.wikipedia.org/wiki/%D0%98%D0%BD%D1%84%D0%BE%D1%80%D0%BC%D0%B0%D1%86%D0%B8%D0%BE%D0%BD%D0%BD%D1%8B%D0%B9_%D0%BF%D0%BE%D0%B8%D1%81%D0%BA
http://ru.wikipedia.org/wiki/%D0%9A%D0%BB%D0%B0%D1%81%D1%81%D0%B8%D1%84%D0%B8%D0%BA%D0%B0%D1%86%D0%B8%D1%8F_%D0%B4%D0%BE%D0%BA%D1%83%D0%BC%D0%B5%D0%BD%D1%82%D0%BE%D0%B2
http://ru.wikipedia.org/wiki/%D0%9A%D0%BB%D0%B0%D1%81%D1%81%D0%B8%D1%84%D0%B8%D0%BA%D0%B0%D1%86%D0%B8%D1%8F_%D0%B4%D0%BE%D0%BA%D1%83%D0%BC%D0%B5%D0%BD%D1%82%D0%BE%D0%B2
http://ru.wikipedia.org/wiki/K-%D1%81%D1%80%D0%B5%D0%B4%D0%BD%D0%B8%D1%85
http://ru.wikipedia.org/wiki/K-means
http://ru.wikipedia.org/w/index.php?title=%D0%93%D1%80%D0%B0%D1%84%D0%BE%D0%B2%D1%8B%D0%B5_%D0%B0%D0%BB%D0%B3%D0%BE%D1%80%D0%B8%D1%82%D0%BC%D1%8B_%D0%BA%D0%BB%D0%B0%D1%81%D1%82%D0%B5%D1%80%D0%B8%D0%B7%D0%B0%D1%86%D0%B8%D0%B8&action=edit&redlink=1
Моделі та засоби систем баз даних і знань
403
3. Алгоритмы семейства FOREL. Алгоритмы семейства FOREL использует критерий F, основанный
на гипотезе компактности: в один таксон должны собираться объекты, "похожие" по своим свойствам на
некоторый «центральный» объект. В результате получаются таксоны сферической формы.
4. Иерархическая кластеризация или таксономия. Метод кластерного анализа – разбиения заданной
выборки объектов (ситуаций) на непересекающиеся подмножества, называемые кластерами, так, чтобы каждый
кластер состоял из схожих объектов, а объекты разных кластеров существенно отличались.
5. Нейронная сеть Кохонена. Класс нейронных сетей, основным элементом которых является слой
Кохонена. Слой Кохонена состоит из адаптивных линейных сумматоров («линейных формальных нейронов»).
Как правило, выходные сигналы слоя Кохонена обрабатываются по правилу «победитель забирает всѐ»:
наибольший сигнал превращается в единичный, остальные обращаются в ноль. Слой Кохонена состоит из
некоторого количества n параллельно действующих линейных элементов. Все они имеют одинаковое число
входов m и получают на свои входы один и тот же вектор входных сигналов x = (x1,...xm). На выходе j-го
линейного элемента получаем сигнал
m
i
ijijj xwwy
1
0 ,
где wji – весовой коэффициент i-го входа j-го нейрона, wj0 – пороговой коэффициент.
После прохождения слоя линейных элементов сигналы посылаются на обработку по правилу
«победитель забирает всѐ»: среди выходных сигналов yj ищется максимальный; его номер jmax = argmaxj{yj}.
Окончательно, на выходе сигнал с номером jmax равен единице, остальные – нулю. Если максимум
одновременно достигается для нескольких jmax, то либо принимают все соответствующие сигналы равными
единице, либо только первый в списке (по соглашению). «Нейроны Кохонена можно воспринимать как набор
электрических лампочек, так что для любого входного вектора загорается одна из них» [5].
6. EM-алгоритм. Алгоритм, используемый в математической статистике для нахождения оценок
максимального правдоподобия параметров вероятностных моделей, в случае, когда модель зависит от
некоторых скрытых переменных. Каждая итерация алгоритма состоит из двух шагов. На E-шаге (expectation)
вычисляется ожидаемое значение функции правдоподобия, при этом скрытые переменные рассматриваются как
наблюдаемые. На M-шаге (maximization) вычисляется оценка максимального правдоподобия, таким образом
увеличивается ожидаемое правдоподобие, вычисляемое на E-шаге. Затем это значение используется для E-шага
на следующей итерации. Алгоритм выполняется до сходимости. Часто EM-алгоритм используют для
разделения смеси гауссиан.
Пусть X – некоторые из значений наблюдаемых переменных, а T – скрытые переменные. Вместе X и T
образуют полный набор данных. Вообще, T может быть некоторой подсказкой, которая облегчает решение
проблемы в случае, если она известна. Например, если имеется смесь распределений, функция правдоподобия
легко выражается через параметры отдельных распределений смеси. Положим p – плотность вероятности
(в непрерывном случае) или функция вероятности (в дискретном случае) полного набора данных с параметрами
Θ: ),( TXp . Эту функцию можно понимать как правдоподобие всей модели, если рассматривать еѐ как
функцию параметров Θ. Заметим, что условное распределение скрытой компоненты при некотором
наблюдении и фиксированном наборе параметров может быть выражено так:
TdTpTXp
TpTXp
Xp
TXp
XTp
)(),(
)(),(
)(
),(
),( ,
используя расширенную формулу Байеса и формулу полной вероятности. Таким образом, необходимо знать
только распределение наблюдаемой компоненты при фиксированной скрытой ),( TXp и вероятности
скрытых данных )( Tp .
7. Метод опорных векторов (SVM – support vector machines). Основная идея метода опорных
векторов — перевод исходных векторов в пространство более высокой размерности и поиск разделяющей
гиперплоскости с максимальным зазором в этом пространстве. Две параллельных гиперплоскости строятся по
обеим сторонам гиперплоскости, разделяющей наши классы. Разделяющей гиперплоскостью будет
гиперплоскость, максимизирующая расстояние до двух параллельных гиперплоскостей. Алгоритм работает в
предположении, что чем больше разница или расстояние между этими параллельными гиперплоскостями, тем
меньше будет средняя ошибка классификатора.
Критерии адекватности для методов кластеризации.
1. Обработка вновь поступающих документов не должна существенным образом изменять результат
кластеризации.
2. Устойчивость: незначительные ошибки в описании объектов могут вызывать также незначительные
изменения в результатах кластеризации.
3. Независимость результата кластеризации от исходного порядка на множестве объектов.
http://ru.wikipedia.org/w/index.php?title=%D0%90%D0%BB%D0%B3%D0%BE%D1%80%D0%B8%D1%82%D0%BC%D1%8B_%D1%81%D0%B5%D0%BC%D0%B5%D0%B9%D1%81%D1%82%D0%B2%D0%B0_FOREL&action=edit&redlink=1
http://ru.wikipedia.org/w/index.php?title=%D0%98%D0%B5%D1%80%D0%B0%D1%80%D1%85%D0%B8%D1%87%D0%B5%D1%81%D0%BA%D0%B0%D1%8F_%D0%BA%D0%BB%D0%B0%D1%81%D1%82%D0%B5%D1%80%D0%B8%D0%B7%D0%B0%D1%86%D0%B8%D1%8F&action=edit&redlink=1
http://ru.wikipedia.org/wiki/%D0%A2%D0%B0%D0%BA%D1%81%D0%BE%D0%BD%D0%BE%D0%BC%D0%B8%D1%8F
http://ru.wikipedia.org/wiki/%D0%9D%D0%B5%D0%B9%D1%80%D0%BE%D0%BD%D0%BD%D0%B0%D1%8F_%D1%81%D0%B5%D1%82%D1%8C_%D0%9A%D0%BE%D1%85%D0%BE%D0%BD%D0%B5%D0%BD%D0%B0
http://ru.wikipedia.org/wiki/EM-%D0%B0%D0%BB%D0%B3%D0%BE%D1%80%D0%B8%D1%82%D0%BC
Моделі та засоби систем баз даних і знань
404
Поэтому выбор метода кластеризации зависит от конкретно поставленной задачи.
Третий этап технологии подразумевает создание единого шаблона для каждого выделенного класса.
Созданные на предыдущем этапе классы ЭД содержат множество однотипных документов, но их структура и
оформление порой очень разнятся. Для того, что выделить общие структуры документа и описать данные,
характерные только этому классу, и тем самым уйти от неоднозначного описания ЭД разными структурными
подразделениями организации используется блок автоматизированного создания шаблонов, к которому
подключается словарь БД. Такой подход позволит выработать единые правила оформления документа и
предоставит пользователям системы заполнять готовые шаблоны, а не придумывать их самостоятельно.
Следует отметить тот факт, что обработка созданных и заполненных таким образом шаблонов значительно
упростит задачу переноса данных из ЭД в БД ИС.
Четвертым этапом работы данной технологии является непосредственный перенос данных ЭД в
соответствующие таблицы БД ИС.
Представление шаблонной модели документа
Для решения задачи автоматизированного переноса содержимого ЭД в БД ИС предложено два метода.
Первый метод основан на реляционном представлении структуры документа. Для этого ЭД описан в
виде множества
SQISDD ,,
Множество D (dialog) можно представить как четверку
docidqrv _,,ln,
где ln – название элемента Label окна диалога; v – порядковый номер элемента Label окна диалога; qr – запрос,
на выбор данных для элемента ComboBox окна диалога; id_doc – уникальный идентификатор документа.
Это множество используется для создания окна диалога с пользователем, который задает критерии
создания шаблона документа.
Множество данных SD представим как семѐрку вида
docidvltpshdslst _,,,,,,
где st, sl – координаты начального место расположения блоков данных в документе; d – направление распро-
странения блоков данных в документе; sh – шаблон разбивки блоков данных документа; tp – тип значения поля
vl; vl – запрос или конкретная фраза; id_doc – уникальный идентификатор документа.
Значение параметра d есть {C,D,U,R,L}, определяют направление распространения блоков данных в
документе. ―C‖ – центрируемое, ―D‖ – вниз, ―U‖ – вверх, ―R‖ – вправо, ―L‖ – влево.
Значение параметра sh может быть любым символов, который будет разделять фразы на лексемы.
Например если значение sh=‖ ‖(пропуск), то фраза ―Ivanov Ivan Ivanovich‖, разделится на лексемы Ivanov, Ivan,
Ivanovich.
Значение параметра tp есть {C, S}, определяют является ли значения поля vl константой (С) или
запросом (S).
Значение параметра vl может быть запросом на выборку или словом.
Множество SQI представим как тройку вида
docidqid _,,
где id (identification) – идентификатор запроса q; q (query) – запрос на внесение данных в таблице БД ИС;
id_doc – уникальный идентификатор документу.
В табл. 1 приведен пример описания ЭД с табличной структурой.
Таблица 1. Пример описания ЭД
№ Stroka Stolbec Napravlenie Shablon Type Value
1 1 1 C S C FIO
2 1 2 C S C SEM
3 2 1 D S
Select ―фамилия‖||‘‘||―имя‖||‘‘||―отчество‖ from students where
―группа‖=$1
4 1 3 R - S
Select ―семестр‖||‘-‘||―предмет‖||‘-‘||―видконтроля‖ from predmet where
―группа‖=$1 and ―семестр‖=$2 and ―видконтроля‖=$3
Такое описание документа позволяет создавать шаблон документа по определенным критериям,
задаваемыми пользователем, а также переносить данные из этого документа в БД ИС. На рис. 2 показан
шаблон документа ―Учебная ведомость‖, описанный в табл. 1.
Рис. 2. Структура ЭД с табличной структурой
Моделі та засоби систем баз даних і знань
405
Алгоритм создания шаблона ЭД. Использует структуру данных, приведенную в табл. 1.
Шаг 1. Анализ поля value структуры SD, где type = ‗S‘. Поле value содержит запрос, из которого
выделяются лексемы, необходимые для создания структуры D, т.е. для создания окна диалога с пользователем,
где он задает необходимые критерии создаваемого шаблона.
Шаг 2. Анализ поля Stroka, Stolbec и value структуры SD, где type = ‗S‘ и где Napravlenie = ‗С‘. Поле value
содержит константы в виде слов, которые будут появляться в документе как статические элементы.
Шаг 3. Пользователь задает критерии создания шаблона в диалоговом окне (рис. 3).
Рис. 3. Диалоговое окно выбора критериев
Шаг 4. Анализ поля Stroka, Stolbec, Napravlenie и value структуры SD, где type = ‗S‘ и где Napravlenie ≠ ≠
‗С‘. Ответы на запросы, находящиеся в поле value, располагаются в ЭД согласно значениям поля Stroka, Stolbec
и в направлении, указанном в параметре Napravlenie. В результате генерируется шаблон документа, готовый
для дальнейшего заполнения (рис. 4).
Рис. 4. Фрагмент шаблона ЭД
Шаг 5. После внесения пользовательских данных содержимое ЭД переносится в БД ИС. В результате
чего появляется соответствующая таблица-рис. 5.
Рис. 5. Фрагмент таблицы БД ИС
Второй метод основан на описании структуры документа с использованием технологии XML. XML -
текстовый формат, предназначенный для хранения структурированных данных, обмена информацией между
программами. Цель создания XML – обеспечение совместимости при передаче структурированных данных
между разными системами обработки информации, особенно при передаче таких данных через Интернет [4].
Основой похода служит язык разметки XML, тегами которого описывается структура документа с
табличной структурой. На рис. 6 показан абстрактный пример описания ЭД с табличной структурой.
Рис. 6. Абстрактное описание ЭД языком XML
Для описания более сложных документов может понадобиться следующий набор тегов, значения
которых выведено в табл. 2.
Моделі та засоби систем баз даних і знань
406
Таблица 2. Значение тегов описания ЭД
Тег Значение Описание
uniteTable no/yes Объединять или не объединять таблицы в документе
changeHeadName старое значение:=новое
значение/*
Изменяет название заголовков таблицы
myHeadName Определяет новые заголовки таблицы по порядку
treeTable no/yes При "no" ячейки таблицы будут восприниматься так
как они есть, при "yes" ячейки таблицы будут анализи-
роваться и обьеденѐнные ячейки разбиваться на
несколько ячеек
headType headName:=varchar(50)/*/? Устанавливает тип заголовков таблицы
Info tree_type true/false Определяет порядок раз бора документа (если true,
то древовидный с поддержкой вложенности тегов)
Если необходимо вставить символ конца строки в описание тега, то нужно вставить константу -
"LINE_END" (без кавычек). Если необходимо, чтобы значение всего параграфа использовалось как значение, то
нужно использовать ключевое слово ALL_INFO следующим образом: ALL_INFO$class#1$ALL_INFO", где
"class" это название колонки в БД, а значение после символа '#', обозначает, с какого параграфа.
Общая структура документа, описанного с помощью структуры данных XML, показана на рис. 7.
Рис. 7. Структура ЭД с XML описанием
Выводы
Построена общая технология первичного заполнения БД ИС и поддержки актуальности на этапе ее
эксплуатации. Описаны методы кластеризации документов. Также была реализована задача создания
шаблонной модели ЭД с табличной структурой, что значительно упрощает механизмы переноса содержимого
ЭД в БД ИС. В дальнейшем планируется модифицировать представленную модель ЭД. Учитывая особенности
каждого метода кластеризации, предполагается синтезировать свой собственный метод, который позволит
качественно выделять в классы ЭД определенной спецификации. В симбиозе с кластеризацией необходимо
будет определиться с методами классификации, которые при появлении нового ЭД позволят относить его к
тому или иному кластеру. Но наибольшее внимание будет уделено механизмам согласования структур данных
ЭД и структур таблиц БД ИС с целью корректного переноса информативных данных из ЭД в БД ИС. Таким
образом, будет достигнута конечная цель – уменьшения затрат времени на первичное заполнение и поддержку
актуальности БД ИС.
1. Воройский Ф.С. Информатика. Новый систематизированный словарь-справочник (Вводный курс по информатике и вычислительной
технике в терминах). — 2-е изд., перераб. и доп. – М.: Изд-во Либерия, 2001. – С. 536.
2. Task Force on Metadata. Summary Report. // American Library Association. – 1999. – Т. June.
3. D. C. A. Bultermann. Is It Time For a Moratorium on Metadata? // IEEE MultiMedia. – 2004. – Т. Oct-Dec.
4. Дэвид Хантер, Джефф Рафтер и др. XML. Базовый курс = Beginning XML. – М.: Вильямс, 2009. – 1344 с.
5. Уоссермен, Ф. Нейрокомпьютерная техника: Теория и практика = Neural Computing. Theory and Practice. – М.: Мир, 1992. – 240 с.
|
| id | nasplib_isofts_kiev_ua-123456789-14699 |
| institution | Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine |
| issn | 1727-4907 |
| language | Russian |
| last_indexed | 2025-12-01T23:12:29Z |
| publishDate | 2010 |
| publisher | Інститут програмних систем НАН України |
| record_format | dspace |
| spelling | Блажко, А.А. Марулин, С.Ю. Дунько, Ю.А. 2010-12-27T17:14:01Z 2010-12-27T17:14:01Z 2010 Система автоматизированного переноса содержимого электронных документов в БД ИС/ А.А. Блажко, С. Ю. Марулин, Ю.А. Дунько// Пробл. програмув. — 2010. — № 2-3. — С. 401-406. — Бібліогр.: 5 назв. — рос. 1727-4907 https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/14699 681.3.06 Представлено общую концепцию автоматизированного переноса содержимого электронных документов в БД ИС, разработана технология автоматизированного создания шаблонов документов формата XLS и механизм обратного переноса содержательных данных в БД ИС. Проведено апробацию работы технологии на нескольких примерах электронных документов с табличной структурой. Presented the general conception of the automated carrying over of contents of electronic documents to DB IS, developed the technology of the automated creation templates documents format XLS and the mechanism of return carrying over of the substantial data in DB IS. It is spent approbation of job of technology on several examples of electronic documents with tabular structure. ru Інститут програмних систем НАН України Моделі та засоби систем баз даних і знань Система автоматизированного переноса содержимого электронных документов в БД ИС System of the automated carrying over of contents electronic documents in DB IS Article published earlier |
| spellingShingle | Система автоматизированного переноса содержимого электронных документов в БД ИС Блажко, А.А. Марулин, С.Ю. Дунько, Ю.А. Моделі та засоби систем баз даних і знань |
| title | Система автоматизированного переноса содержимого электронных документов в БД ИС |
| title_alt | System of the automated carrying over of contents electronic documents in DB IS |
| title_full | Система автоматизированного переноса содержимого электронных документов в БД ИС |
| title_fullStr | Система автоматизированного переноса содержимого электронных документов в БД ИС |
| title_full_unstemmed | Система автоматизированного переноса содержимого электронных документов в БД ИС |
| title_short | Система автоматизированного переноса содержимого электронных документов в БД ИС |
| title_sort | система автоматизированного переноса содержимого электронных документов в бд ис |
| topic | Моделі та засоби систем баз даних і знань |
| topic_facet | Моделі та засоби систем баз даних і знань |
| url | https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/14699 |
| work_keys_str_mv | AT blažkoaa sistemaavtomatizirovannogoperenosasoderžimogoélektronnyhdokumentovvbdis AT marulinsû sistemaavtomatizirovannogoperenosasoderžimogoélektronnyhdokumentovvbdis AT dunʹkoûa sistemaavtomatizirovannogoperenosasoderžimogoélektronnyhdokumentovvbdis AT blažkoaa systemoftheautomatedcarryingoverofcontentselectronicdocumentsindbis AT marulinsû systemoftheautomatedcarryingoverofcontentselectronicdocumentsindbis AT dunʹkoûa systemoftheautomatedcarryingoverofcontentselectronicdocumentsindbis |