Алгоритмы структуризации и унификации для моделей знаний в технологии Semantic Web на основе синтеза OWL-онтологий

Алгоритмы структуризации и унификации для моделей знаний в технологии Semantic Web на основе синтеза OWL-онтологий

Автор: Каширин, Денис Игоревич

Шифр специальности: 05.13.11

Научная степень: Кандидатская

Год защиты: 2008

Место защиты: Рязань

Количество страниц: 185 с. ил.

Артикул: 4144877

Автор: Каширин, Денис Игоревич

Стоимость: 250 руб.

Алгоритмы структуризации и унификации для моделей знаний в технологии Semantic Web на основе синтеза OWL-онтологий  Алгоритмы структуризации и унификации для моделей знаний в технологии Semantic Web на основе синтеза OWL-онтологий 

Оглавление
Введение.
Глава 1. Проблема инженерии знаний в технологии i
1.1 Цели и задачи развития технологии i
1.2 Основные понятия и модели представления знаний, используемые
для описания информационных ресурсов
1.3 Дескриптивная логика как средство формализации онтологий
1.4 Семейство языков для описания онтологий в i
1.5 Проблемы развития технологии i .
Основные результаты.
Глава 2. Разработка базового формализма для полиморфического представления знаний и системы оперирования
онтологическими описаниями
2.1 Проектирование общей Iонтологии для полиморфического представления знаний с использованием дескриптивной логики.
2.1.1 Основные понятия и определения
2.1.2 Основные отношения онтологии
2.1.3 Описание таксономии. Пример описания
2.2 Типизация концептов.
2.3 Метаотношения
2.4 Принципы построения общих регулярных онтологий
2.4.1 Принципы организации общих регулярных онтологий.
2.4.2 Дихотомическая классификация концептов
2.4.3 Строгая родовидовая таксономия I.
2.4.4 Исключение множественного наследования
2.4.5 Строгая видовидовая таксономия
2.4.6 Противоположность дочерних верпгин в дихотомической триаде.
2.47 Уникальность концептов. Редукция в смежное наследование
2.4.8 Минимальность пути смежного наследования.
2.5 Правила реорганизации регулярных Iонтологий
2.6 Принципы проектирования прикладных рщулярных Iонтологий
2.6.1 Формальные отличия прикладных онтологий от общей.
2.6.2 Принципы проектирования прикладных онтологий.
2.6.3 Способы проектирования прикладных онтологий
2.6.4 Способ последовательного проектирования
2.6.5 Взаимодействие общей и прикладной онтологий
Основные результаты.
Глава 3. Алгоритмы унификации и структуризации для моделей знаний в технологии i .
3.1 Дескриптивная логика с Iтипизацией.
3.1.1 Дескриптивная логика и ее семантика
3.1.2 Проблема анализа документов для поиска.
3.1.3 Прикладная Iонтология. Описание в нотации
3.1.3.1 Описание сложных ситуативных структур
3.1.3.2 Ситуативные структуры на примере предметной области программирование.
3.1.3.3 Пример описания предметной области
3.2 Унификация в прикладных онтологиях.
3.3 Алгебраическая система онтологических признаковых структур
3.3.1 Концепция признаковых структур
3.3.2 Основные определения
3.3.3 Свойства отношений и операций.
3.4 Алгоритм унификации онтологических признаковых структур
3.5 Формальное описание алгоритма унификации.
3.6 Схема алгоритма унификации.
Основные результаты
Глава 4. Унификация и структуризация прикладных онтологических описаний в программной системе I .
4.1 Назначение программной системы I .
4.2 Проектирование архитектуры системы
4.3 Вопросы реализации алгоритма унификации.
4.4 Поисковая подсистема
4.5 Диа1рамма классов.
4.6 Проектные решения в системе I
4.7 Экспериментальный анализ свойств системы и сравнение с
существующими аналогами.
Основные результаты.
Заключение
Библиография


С точки зрения сервисов. Информация должна предоставляться не только в форме документов (статей, баз данных), но и с помощью сервисов, позволяющих ее фактографическое или функциональное использование. С точки зрения защиты. Информация должна содержать сведения о том, для кого или чего она предназначена и для кого или чего является закрытой или опасной. С точки зрения целостности. Целостность информации должна автоматически поддерживаться при добавлении или удалении ее частей. Для достижения перечисленных целей необходимо решить следующие основные задачи. Разработать программные средства автоматизации описания семантики информационных ресурсов Semantic Web. Разработать средства работы с терминологическим словарем (тезаурусом). Спроектировать средства представления понятий, их свойств (ролей, слотов) и ограничения значений свойств (фацетов). Разработать средства представления метаинформации (информации о семантической и информационной структуре ресурса). Спроектировать алгоритмы структуризации семантических описаний. Разработать алгоритмы контроля целостности. Разработать алгоритмы реорганизации семантических описаний. Спроектировать алгоритмы унификации моделей знаний. Разработать алгоритмы унификации для поиска релевантных информационных ресурсов. Разработать алгоритмы для композиции семантических описаний. Разработать новые или модифицировать существующие формальные методы проектирования моделей знаний для полиморфической обработки. Решение перечисленных задач позволит технологии Semantic Web найти применение в следующих прикладных разработках [6]. Автоматизация индексирования информации заключается в программном составлении семантических описаний ресурсов для их последующего поиска. В отличие от существующих средств индексирования, предполагающих простое приписывание тематического индекса по классификатору (например, УДК), Semantic Web даст возможность описывать понятийную основу документов, библиотек, баз данных, Internet-сайтов и т. Метаданные, автоматизировано приписываемые информационным ресурсам, позволят определять не только их классификацию и местонахождение, но и способы использования ресурсов для решения конкретных прикладных задач. Новые программные средства должны дать возможность автоматически составлять аннотации для документов, библиотек и других информационных ресурсов. Аннотации могут представлять собой естественно-языковые тексты, гипертекстовые описания или понятийные описания ресурсов. Сложные базы данных содержат большие объемы структурированной информации, которой невозможно воспользоваться без специально составленных запросов на входном языке соответствующей системы управления базами данных. В то же время, существует необходимость использовать различные «срезы» или информационные выборки для решения конкретных прикладных задач пользователя. Это станет возможным с представлением баз данных как системы семантически описанных интегрированных информационных ресурсов, которые будут доступны в той необходимой части, для которой будет сформулировано поисковое требование. Результатом такого поиска может оказаться информация, подобранная из различных баз данных, разработанных различными специалистами для разных целей и разделенными территориально. Информация может быть необходима для реализации потребностей человека в различных сферах деятельности, например, в бизнесе, планировании отдыха, политической деятельности и т. Потребителю информации могут понадобиться подборки новостных лепт, списки специализированных экскурсионных бюро, выборка юридических документов, биржевые котировки и. При рассмотрении деления знаний на эксплицитные (явно содержащиеся в ресурсе) и имплицитные (извлекаемые сложным путем, например, логическим выводом и вычислениями), сервисы могут предоставлять имплицитные знания. Семантическое описание информационных ресурсов позволит сделать выполнимой и эту задачу для специальных программных сервисов. Агент является программным средством, представляющим интересы потребителя в информационном пространстве.

Рекомендуемые диссертации данного раздела

28.06.2016

+ 100 бесплатных диссертаций

Дорогие друзья, в раздел "Бесплатные диссертации" добавлено 100 новых диссертаций. Желаем новых научных ...

15.02.2015

Добавлено 41611 диссертаций РГБ

В каталог сайта http://new-disser.ru добавлено новые диссертации РГБ 2013-2014 года. Желаем новых научных ...


Все новости

Время генерации: 0.197, запросов: 244