Статья

Название статьи СИНТЕЗ РАЗНОРОДНЫХ ЗНАНИЙ НА ОСНОВЕ ОНТОЛОГИЙ
Автор Ю.А. Кравченко
Рубрика РАЗДЕЛ VI. ИСКУССТВЕННЫЙ ИНТЕЛЛЕКТ И НЕЧЕТКИЕ СИСТЕМЫ
Месяц, год 11, 2012
Индекс УДК 002.53:004.89
DOI
Аннотация Рассмотрена актуальная проблема создания онтологий областей знаний в целях интеграции разнородной информации в системах управления знаниями. Описан набор типовых информационных потоков, для которых будут отбираться прецеденты интеграции знаний. Подробно рассмотрены этапы идентификации знаний, интеллектуального анализа априорной информации, построения моделей знаний и реализации системы управления знаниями. Реализация данных этапов обеспечит концептуализацию знаний в виде точных описаний в онтологиях, что позволит преодолеть неопределенность за счет формализации неявных предположений и систематизировать знания за счет интеграции разнородных источников.

Скачать в PDF

Ключевые слова Онтологии; интеллектуальные информационные системы; системы управления знаниями; интеллектуальный анализ данных; извлечение знаний; интеграция разнородной информации.
Библиографический список 1. Тельнов Ю.Ф. Интеллектуальные информационные системы. – М.: Московский государственный университет экономики, статистики и информатики, 2003. – 26 с.
2. Электронный ресурс – http://shcherbak.net/ekstensivnoe-razvitie-ontologicheskix-struktur/.
3. Кравченко Ю.А. Технология анализа надежности адаптивных информационных сред // Известия ЮФУ. Технические науки. – 2010. – № 12 (113). – С. 103-108.
4. Кравченко Ю.А. Имитационная модель анализа данных в интеллектуальных информационных системах // Российская академия наук. Научный журнал. Известия КБНЦ РАН. – Нальчик: Изд-во КБНЦ РАН, 2012. – № 1 (45). – С. 25-31.
5. Курейчик В.В., Родзин С.И. О правилах представления решений в эволюционных алгоритмах // Известия ЮФУ. Технические науки. – 2010. – № 7 (108). – С. 13-21.
6. Курейчик В.М., Кныш Д.С. Проблемы, обзор и параллельные генетические алгоритмы: состояние // Известия РАН. Теория и системы управления. – 2010. – № 4. – С. 72-82.
7. Курейчик В.В., Курейчик В.М., Родзин С.И. Концепция эволюционных вычислений, инспирированных природными системами // Известия ЮФУ. Технические науки. – 2009.
– № 4 (93). – С. 16-25.
8. Гладков Л.А., Гладкова Н.В. Новые подходы к построению систем анализа и извлечения знаний на основе гибридных методов // Известия ЮФУ. Технические науки. – 2010. – № 7 (108). – С. 146-154.
9. Кравченко Ю.А. Концептуальные основы рефлексивно-адаптивного подхода к построению интеллектуальных информационных систем // Известия ЮФУ. Технические науки.
– 2011. – № 7 (120). – С. 167-171.
10. Кравченко Ю.А. Метод создания математических моделей принятия решений в многоагентных подсистемах // Известия ЮФУ. Технические науки. – 2011. – № 7 (120). – С. 141-145.
11. Кажаров А.А., Курейчик В.М. Использование роевого интеллекта в решении NP- трудных задач // Известия ЮФУ. Технические науки. – 2011. – № 7 (120). – С. 30-37.
12. Бова В.В., Курейчик В.В. Интегрированная подсистема гибридного и комбинированного поиска в задачах проектирования и управления // Известия ЮФУ. Технические науки. – 2010. – № 12 (113). – С. 37-43.
13. Бова В.В. Модели предметных знаний на основе системно-когнитивного анализа // Известия ЮФУ. Технические науки. – 2011. – № 7 (120). – С. 146-153.
14. Марков В.В. Методика извлечения и оценки знаний на основе нечеткой модели эксперта // Известия ЮФУ. Технические науки. – 2011. – № 7 (120). – С. 137-141.
15. Марков В.В., Пуголовкина О.В. Применение репертуарных решеток для формирования индивидуальных траекторий обучения // Известия ЮФУ. Технические науки. – 2011.
– № 7 (120). – С. 250-255.

Comments are closed.