CC BY
13Национальная ассоциация ученых (НАУ) #4 (31), 2017
41
ТЕХНИЧЕСКИЕ НАУКИ
АНАЛИЗ СТРУКТУРНО - ЛОГИЧЕСКИХ МОДЕЛЕЙ ФОРМАЛИЗАЦИИ ПРОФЕССИОНАЛЬНЫХ ЗНАНИЙ ДЛЯ ПОСТРОЕНИЯ ИНКОРПОРАЦИИ _ОНТОЛОГИЙ_
Котов Игорь Анатольевич
доцент, кандидат технических наук, Государственное высшее учебное заведение
«Криворожский национальный университет», г. Кривой Рог, Украина
ANALYSIS OF STRUCTURALLY-LOGICAL MODELS OF FORMALIZING PROFESSIONAL KNOWLEDGE FOR CONSTRUCTION OF ONTOLOGY INCORPORATION
Kotov Igor Anatolievich
Associate Professor, PhD in Engineering sciences, State Higher Educational Institution
"Krivoy Rog National University" Krivoy Rog, Ukraine
АННОТАЦИЯ
Рассмотрена проблема построения единой иерархии онтологий профессиональной области, основанная на отборе форм представления знаний. Проведен сравнительный анализ форм представления знаний в экспертных системах. Обоснован выбор форм представления знаний для построения иерархической модели онтологий. Представлена общая математическая модель онтологии для систем представления знаний типа «активный словарь». Обоснован выбор подмножества форм представления знаний для построения на их основе иерархии профессиональных онтологий.
ABSTRACT
The problem of constructing a single hierarchy of ontologies of the professional field, based on the selection of forms of knowledge representation, is considered. A comparative analysis of the forms of representation of knowledge in expert systems is carried out. The choice of forms of representation of knowledge for construction of a hierarchical ontology model is substantiated. A general mathematical model of ontology for knowledge representation systems of the "active dictionary" type is presented. The selection of a subset of knowledge representation forms for building on the basis of professional ontologies hierarchy.
Ключевые слова: семантика, онтология, тезаурус, аксиоматизация
Keywords: semantics, ontology, thesaurus, axiomatization
Главной задачей работы является унификация x G X поставлена в соответствие функция ин-онтологий, как формальной системы представле- 1
ния профессиональных знаний. В наиболее общем терпретации y . £ Y . При этом X = X u X
2
виде онтологию можно представить следующей
формальной спецификацией [1]: и Х1 ^ Х2 = 0' гДе Х1- множество интер-
0 Х> Я р претируемых терминов, Х2 - множество интер-
где X - конечное множество концептов (поня-
„ . „ _ претирующих терминов. Тогда
тии, терминов) предметной области, которую пред- , ч
ставляет онтология О; R - конечное множество от- х ^ Х1>У1>У2>•••> ук ^ Х2),
ношений между концептами (понятиями, терми- ^ = /"(у у у ) ^ (= р
нами) заданной предметной области; F - конечное 1 2'' к
множество функций интерпретации (аксиоматиза- Чем больше аргументов у функции /, тем
цияХ заданных на концептах и/или отношениях он- большую степень интерпретации обеспечивает онтологии О. тология.
при наложении определенных условий (огра- Был проведен детальный, селективный анализ
ничений) на компоненты модели онтологии м°жн° наиболее распространенных форм представления
получить частные случаи формальных описаниИ, знаний [2, 3]. По результатам анализа произведён
характерные для различных практических приме- отбор структурно-логических моделей представле-нений. Например, при Я = 0 и р = 0 , онто- ния знаний для построения инкорпорации онтоло-
логия трансформируется в элементарный словарь. гий: атомарные высказывания, факты, семантиче-В другом случае, при Я = 0, а Р ^ 0, онтоло- ские сети продукциганж сети, метазнания (ме-гия превращается в словарь и множество функций таонтологии).
интерпретации его терминов, когда каждому Проведем сравнительный анализ отобранных
форм.
Атомарное высказывание. В различных работах по искусственному интеллекту и экспертным системам термин «атомарное высказывание» имеет различную семантику. Будем считать высказывание эквивалентом потока символов конечной длины некоторой формальной системы, по отношению к которому запрещена операция дробления. Классификация высказываний является основой для процедур, реализуемых по отношению к ним: идентификации, поиску по образцу, сравнению, структуризации.
Факт. Под фактами, как формами представления знаний, в различных научных и практических работах по искусственному интеллекту подразумеваются структурные формальные представления. В некоторых работах факты выступают синонимами высказываний, а в других - имеют некоторую составную или предикативную формы.
Семантическая сеть (СС). Семантические сети являются одной из важнейших форм представления знаний в интеллектуальных системах. При построении семантических сетей производится классификация типов объектов и выделение фундаментальных видов связей между ними. Семантика объектов раскрывается через понятия, события, свойства, атрибуты. Семантика связей раскрывается через лингвистические, логические, теоретико-множественные, квантифицированные отношения.
Продукция, продукционная сеть. Одной из самых используемых сегодня форм представления знаний является продукционная форма. Во всех продукционных системах знания представляются в виде конструкций типа «ЕСЛИ ^ ТО». Для продукций справедливо:
- для продукции типа «И»:
п
X л X Л X л... л X ^ У или л X ^ У;
12 3 п . г 7
г=1
- для продукции типа «ИЛИ»:
п
X V X2 V Xз V... V Xn ^ У или V X. ^ У;
г=1 г
При этом части «ЕСЛИ» соответствуют данные, к которым производится обращение из правила (Х1, Х2, Хэ,..., Хп), а части «ТО» — данные,
Национальная ассоциация ученых (НАУ) # 5(32), 2017 дополняемые правилом, — (У). Учитывая, что часть «ТО» одного правила может являться частью «ЕСЛИ» другого правила, возникает возможность составить общий граф типа «И/ИЛИ» для реализации процесса вывода.
Метаправила (метазнания). Метазнания представляют собой высший уровень знаний. Они отличаются значительной степенью абстракции по отношению к знаниям предметной области. Таким образом, анализ показывает, что метаправила могут быть представлены некоторым продукционным формализмом, который, в свою очередь, реализуется через сетевые структуры. Для метазнаний справедливо:
; УШ(^, Ж2,...,Щ,... ,Жп е №) - множество структурных формализмов знаний (фактов, продукций, предикатов), используемых в интеллек-[ туальной системе; 8Р - процедура выбора (селек-[ тор), такой, что £Р(Ш) ^ Щ, Щ е №; НЕ,
- результат работы метаправила.
Проведенный анализ приводит к выводу, что в различных интеллектуальных системах использу-1 ются различные по идеологии и реализации формы представления знаний. Поэтому предлагается еди-! нообразная унификация различных форм представления знаний. Такая унифицированная архитектура может быть выражена через иерархию обобщающих процедур, реализованную в механизме эволю-[ ционного наследования онтологий.
Литература:
! 1. Гаврилова Т.А., Хорошевский В.Ф. Базы
знаний интеллектуальных систем. - СПб.: Питер -2000 - 384 с.
2. Попов Э.В. Экспертные системы: Решение неформализованных задач в диалоге с ЭВМ - М.: Наука. Гл. ред. физ.-мат. лит. - 1987 - 288 с.
3. Уэно Х., Исидзука М. Представление и использование знаний: Пер. с япон. / Под ред. Х. Уэно, М. Исидзука - М.: Мир - 1989 - 220 с.
МОДАЛЬНЫЙ АНАЛИЗ СТРЕЛЫ ПОДЪЕМА АВТОНОМНОЙ _ПУСКОВОЙ УСТАНОВКИ_
Татаринов Александр Александрович
кандидат тех. наук Военная академия ракетных войск им. Петра Великого
г. Москва
Гончаров Роман Александрович
кандидат тех. наук Донской государственный технический университет
г. Ростов-на-Дону Короченцев Денис Александрович
кандидат тех. наук Донской государственный технический университет
г. Ростов-на-Дону
