Рассмотрен процесс создания последовательностей при описании предметных областей на формально-логическом языке UML. Использование последовательностей основано на понятии «источник данных», введённом авторами на основе предыдущего этапа концептуализации предметной области «агроэкологические свойства земель» – диаграммы классов. В классе начала связи выбирается один из комплектов атрибутов, в классе конца связи – один из методов (запрос), соответствующий этому комплекту. Многократно применяя этот подход при различных значениях атрибутов центрального класса, получается массив данных (в том числе пространственных). Атрибуты являются связующим звеном между создаваемой моделью, методами, потоками данных и запросов системы, так как, с одной стороны, они входят в состав классов, участвующих в сценариях диаграмм последовательностей, а с другой – принадлежат к внешней оболочке модели. На примерах движения информации, необходимой для расчетов гидротермического коэффициента Селянинова и степени проявления эрозии для рабочего участка, построены диаграммы последовательностей «ГидротермическийКоэффициент» и «СтепеньПроявленияЭрозии». Данные для диаграмм последовательностей формируются с помощью геоинформационных систем (географические координаты рабочего участка, цифровая модель рельефа) и справочно-информационного портала «Погода и климат». Предлагаемый подход даёт возможность автоматического построения баз знаний на основе двух концептуальных понятий: «источники данных» и «последовательности». Структурирование и формализация знаний позволяет осуществить переход от набора информации к знаниям и последующему их графическому отображению. Визуализация помогает наглядно отобразить связи между классами, которые могут быть не очевидны. Становится доступной возможность последующей оценки жизнеспособности модели, ее проектирования в симбиозе с использованием инструментов для имитационного моделирования, а также математических методов анализа и обработки информации. Данные диаграммы используются для построения и верификации созданных подсистем в процессе прямого и обратного проектирования аграрной интеллектуальной системы.
The process of creating sequences while describing subdicipline in the formal-logical language UML is considered. The sequences usage is based on the concept of a "data source". It was deduced by the authors on the basis of the previous step of subdicipline conceptualization «agroecological lands properties» - class diagrams. In the beginning link's class, one of the attribute set is selected, in the ending class - one of the adequate to this set methods (query). The result of repeated application this approach, with different values of the attributes of the central class, is a database (including spatial data). Attributes mediate the created model, methods, data streams and system requests, as, on the one hand, they are among the classes involved in sequence diagrams scripting, and on the other - belong to the outer shell of the model. Sequences diagrams were constructed by the examples of the information flow necessary for calculating the Selyaninov hydrothermal index and the degree of erosion for the working land area. These diagrams are "HydrothermalIndexQuery" and "ErosionDegreeQuery". Data for sequence diagrams is generated by Geological Information System (geographic coordinates of the working land area, digital terrain model) and the reference-information gateway “Weather and Climate". The proposed approach makes it possible to build knowledge bases with the scope of two concepts: "data sources" and "sequence" automatically. Knowledge structuralizasion and formalization allows produce a shift from collecting information to knowledge and its subsequent graphical image. Visualization helps to demonstrably provide insight into classes' connections that may occur not to be obvious. The possibility of subsequent estimate of model consistency, its creation process using simulation modeling tools, as well as mathematical analysis methods and processing of data becomes more accessible. Diagrams' data is used for sybsystem construction and verification. These parts of a whole system were created in the process of forward and reverse engineering agricultural intelligence system.