CC BY
18
УДК 621.31 Скрипкин Сергей Константинович,
к.т.н, c.M.c. лаборатории информационных технологий в энергетике, Институт систем энергетики им. Л.А. Мелентьева, тел. (3952) 42-59-20, e-mail: [email protected]
СТРУКТУРНОЕ МОДЕЛИРОВАНИЕ ОНТОЛОГИЧЕСКОЙ БАЗЫ ЗНАНИЙ ДЛЯ ИССЛЕДОВАНИЯ СИСТЕМ ЭНЕРГЕТИКИ
S.K. Skripkin
STRUCTURAL MODELLING OF THE ONTOLOGIC KNOWLEDGE BASE FOR RESEARCH OF SYSTEMS OF POWER
Аннотация. Представлен современный подход формирования единого пространства в онтологических базах знаний, являющихся основой современных корпоративных методологий автоматизации интеллектуальной, познавательной и творческой деятельности научно-исследовательских организаций.
Ключевые слова: онтологические базы знаний, системы энергетики.
Abstract. The modern approach of formation of uniform space in the ontologic knowledge bases which are a basis modern corporate methodologies of automation of intellectual, informative and creative activity of the research organizations is presented.
Keywords: ontologic knowledge base, systems ofpower.
Основным содержанием современных онтологических баз знаний (ОБЗ) являются эксплицитные терминологические и концептуальные знания, организованные в виде библиотек взаимосвязанных онтологий, отдельных и самостоятельно используемых частных онтологий, а также их фрагментов - словарей, глоссариев, тезаурусов, семантических конструкций, микроформатов и пр. Вместе с тем, инструментальные средства ОБЗ должны эффективно оперировать концептами, отношениями и другими элементами онтологий различных типов: онтологиями предметных областей, онтологиями задач и методов, высокоуровневыми онтологиями, онтологиями приложений и др., имеющими свои индивидуальные особенности и специфические свойства. Необходимость организации единого онтологического пространства требует применения более абстрактных понятий теории категорий и онтологического подхода, напри-
мер категории метаонтологии (известной с 1998 года) и ее производных, часто являющихся синонимами понятий многоуровневых метамоделей [1-2].
Метаонтология - формализованный набор понятий и отношений между ними, используемых в качестве средства записи частных онтологий и организационной модели онтологической базы знаний. В качестве понятий метаонтологии могут выступать наиболее абстрактные понятия (категории) - «пространство», «конструкт», «функция», «проекция», «свойство», «отношение» и т. д. Обычно метаонтология расширяется формальными средствами математических теорий, таких как теории множеств, гиперграфов, категорий, топо-сов и др.
Генезис компьютерной организации единого пространства
С появлением ЭВМ и особенно персональных компьютеров стали возможны разнообразные способы записи, обработки, долговременного хранения и верификации профессионального опыта, формализованного математическими методами (теорий, алгоритмов, программ, баз данных, эвристик и т. д.), а также быстрое развитие организационных структур различного назначения и механизмов обработки процедурных и концептуальных знаний.
Примеры ранних форм организации единого пространства можно найти уже в первых языках программирования, использованных при реализации унаследованных программно-вычислительных комплексов (ПВК) ИСЭМ СО РАН [3]. Например, операторы общих блоков COMMON языка FORTRAN задают общие для нескольких программных единиц блоки памяти (рис. 1, а). В дан-
Информатика, вычислительная техника и управление. Приборостроение. Метрология. Информационно-измерительные приборы и системы
б)
SUBROUTINE A COMMON /X/I,J COMMON /Y/K,L ... SUBROUTINE B COMMON /X/I,J COMMON /Z/M,N... SUBROUTINE C COMMON /Y/I,J COMMON /Z/N,M
Рис. 1. Организация единого пространства: a) в ранних языках программирования; б) в объектно ориентированных языках
ном примере имена общих блоков X, Y, Z глобальны для программы, а локальные переменные в пределах блоков доступны подпрограммам А, В, С: переменная K блока Y доступна подпрограмме А и, как переменная I, подпрограмме С Переменная М блока Z доступна подпрограмме В и, как N подпрограмме С. Разделяемые адреса общих блоков делают соответствующие переменные синонимами. Каждая из подпрограмм размещает в этой памяти свои структуры, и тогда это простой способ экономии памяти.
При необходимости взаимодействия подпрограмм оговаривается протокол по совместной обработке данных, расположенных в этих блоках памяти. Тогда они будут служить средством передачи данных от одной подпрограммы к другой. Особо следует отметить высокую эффективность такой организации - передача данных происходит без каких-либо накладных расходов вычислительных ресурсов. Любое изменение значений локальных переменных, входящих в общий блок одной подпрограммы, сразу же становится доступным всем переменным других подпрограмм, использующих этот общий блок.
Наследование классов как механизм построения онтологий
Вместе с другими категориями объектно ориентированного проектирования - ООП (абстракция, инкапсуляция, полиморфизм, и др.) насле-
дование служат мощным инструментом построения абстракций. Наследование дает возможность построить сначала простой класс, потом на его базе более сложный (расширив поля и методы), затем еще более сложный и т. д. (см. рис.1, б). В ООП наследование часто используется для других целей - это механизм построения на основе общих, абстрактных классов новых классов, более специфических, более конкретных. Таким образом, механизм наследования классов - это прототип построения абстракций для онтологий. При создании иерархии классов в вершине иерархии расположены наиболее абстрактные сущности (категории), которые все более конкретизируются и специализируются при движении вниз по дереву классов в концепты, понятия, термины.
В визуальном представлении дерева наследования его изображают сверху вниз - от базовых классов к производным. На основе такого представления формируются терминологические и концептуальные онтологии (например, upcasting и downcasting). Именно это является основным общепринятым принципом при построении дерева наследования классов ООП: наверху - наиболее общие, абстрактные понятия (инвариантные категории), а при движении вниз по дереву иерархии они детализируются в виде вариантных топосов (онтологических пространственных картограмм реального мира).
иркутским государственный университет путей сообщения
Для онтологической базы знаний ставится задача формирования множества разнотипных онтологий, которые могут включать в себя как атомарные концепты и отношения, так и их множества того же типа (библиотеки онтологий). Наборы типов концептов и отношений фиксированы. Решение состоит в том, что в вершины иерархий помещаются базовые классы для этого множества (категория), а классы элементарных объектов (концептов) строятся как наследники класса данной категории. Детализация заключается в том, что строятся производные классы - множества, состоящие из одного концепта верхнего уровня и расширяемых коллекций концептов нижних уровней.
Преобразования типов онтологий при наследовании метаонтологии
Аппарат наследования классов ООП предусматривает возможности преобразования типов между суперклассом (общей метаонтологией) и подклассами (онтологиями различных типов). Механизм преобразования типов связан с существенными возможностями, возникающими у информационных объектов, которые построены на принципе наследования общего базового класса, являющегося основой общего для них информационного пространства. Наиболее существенными особенностями такого пространства являются следующие:
1. Изменения в корневой онтологии (метаонтологии) становятся доступными для всех производных на ее основе онтологий без индивидуального к ним обращения.
2. Все разнотипные онтологии, наследующие общую метаонтологию, могут быть организованы в гетерогенную онтологическую базу знаний с единым онтологическим пространством.
3. При наследовании свойств нескольких метаонтологий могут быть организованы соответствующие многомерные пространства по каждому из них.
Система управления реализует программные итераторы для выполнения интеллектуальных операций над онтологиями общего пространства с учетом их общих и специфических свойств (например, формирование, вставка, удаление, поиск, сортировка, кодирование, трансформация, преобразование типов, перемещение, измерение семантических расстояний, оптимизация по количественным критериям и др.).
Преобразование типа онтологии для онтологической базы знаний предусматривает выполнение более сложных логических операций с элементами онтологий (объединение, пересечение,
дополнение, анализ на полноту и противоречивость и др.). Для операций с метаонтологиями и их производными более высоких порядков, онтологическая база знаний должна выполнять обобщенные метаоперации преобразования уровня соответствующих терминологических и концептуальных метамоделей.
Метаонтология как абстрактный класс
По аналогии с языками ООП метаонтология может представлять собой заготовку-шаблон, в которой часть концептов, отношений и других элементов онтологий реализована, а часть - нет (абстрактный класс). Абстрактный класс не может использоваться непосредственно для порождения объектов. Для этого необходимо, используя этот класс как базовый, породить другой класс, в котором нужно полностью определить все абстрактные методы. Тогда можно будет создавать объекты. С другой стороны, не запрещено описывать переменные абстрактного класса. Просто им нужно присваивать ссылки на объекты неабстрактных классов.
Понятие интерфейса усиливает понятие «абстрактный класс». Интерфейс - это полностью абстрактный класс, не содержащий никаких полей, кроме констант (например, static final - поля языка Java) и списка методов. Если класс наследует другой класс, но класс может удовлетворять интерфейсам, класс реализует, выполняет заданные интерфейсы. В различных языках программирования существует важное отличие интерфейсов от классов вообще и от абстрактных классов в частности. Например, классы и интерфейсы в С++ допускают множественное наследование. А в языке Java один класс может удовлетворять нескольким интерфейсам сразу, но наследовать может только один класс. Это связано с тем, что интерфейсы не порождают проблем с множественным наследованием, поскольку они не содержат полей.
Интерфейсы широко используются при написании стандартов. Каждый стандарт определяет, в частности, набор каких-то интерфейсов и содержит вербальное описание семантики этих интерфейсов. Таким образом, первым шагом в наполнении онтологической базы знаний могут быть онтологические библиотеки, построенные на основе международных и российских стандартов по информационным технологиям, как наиболее формализованных данных.
Организация единого онтологического пространства
Единое онтологическое пространство представляет собой совокупность открытых онтологических баз знаний и информационных технологий
Информатика, вычислительная техника и управление. Приборостроение. Метрология. Информационно-измерительные приборы и системы
Рис. 2. Наследование свойств метаонтологии в онтологической библиотеке
работы с ними, интегрированных на основе наследования свойств общего абстрактного класса для данной библиотеки онтологий - метаонтологии, ядром которой является метамодель более высокого уровня - мета2-онтология (рис. 2) общего абстрактного класса для всех онтологий общего онтологического пространства. Можно увеличивать число абстрактных уровней, строя дополнительные этажи над уже имеющимися уровнями и увеличивая высоту по мере роста интеллектуальности самой системы. При этом мы добиваемся большей общности, так как один и тот же интерпретатор метазнаний получает возможность работать в различных предметных областях, а также большей устойчивости, так как более развитые метамодели нечувствительны к изменениям и ошибкам в базе знаний.
Благодаря свойствам наследования все эксплицитные понятия и отношения (и их изменения), представленные иерархией вложенных абстрактных гиперструктур (мета^онтологий), практически без каких-либо дополнительных затрат становятся доступными всем онтологиям общего онтологического пространства. Для моделирования иерархии применяются стандарты расширяемого языка разметки XML. Реально это реализуется механизмами расширенных гиперссылок XML (XLink/XPoiter) и набором технологий семантической паутины. Метаонтологией (первый уровень метазнания) являются стандарты языков обмена
онтологиями в сетевой паутине (OWL Lite/DL/Full). Для построения моделей второго уровня (мета2-онтологии) онтологической базы знаний используются механизмы AJAX/JSON и концепции онтологического пространства, являющиеся развитием и обобщением стандартов современной платформы XML [4, 5, 6]. Для более объективного и глубокого семантического анализа предметной области отображение онтологий осуществляется в виде фрагментов онтологического пространства, пример которого (для категории «Топливно-энергетический комплекс») представлен на рис. 3.
Заключение
Представлен обзор современных подходов к процессам формирования и операциям обработки элементов онтологий в онтологических базах знаний, являющихся основой современных корпоративных методологий автоматизации интеллектуальной, познавательной и творческой деятельности научно-исследовательских организаций. Предложена структурная модель онтологической базы знаний, процессов порождения многоуровневых онтологических структур и генерации новых онтологий на основе механизмов наследования, построения систем поддержки принятия интеллектуальных решений нового поколения, а также расширения спектра приложений, ориентированных на обработку знаний и визуального представления.
иркутским государственный университет путей сообщения
Рис. 3. Графическая форма представления онтологического пространства
БИБЛИОГРАФИЧЕСКИЙ СПИСОК
1. Фундамент метамоделирования / Аткинсон К., Кюне Т. // Открытые системы. СУБД. - 2003. -№ 12. - С. 40-44
2. Нечаев В.В. Введение в теорию метамоделирования систем - Introduction to the Systems Metamodeling Theory / Междунар. акад. информатизации, Отд-ние мат. и компьютер. моделирования, Междунар. науч.-технол. центр проблем информ. бионики и моделирования. - М. : Информациология, 1997.
3. Попырин Л.С., Самусев В.И., Эпельштейн В.В. Автоматизация математического моделирования теплоэнергетических установок. - М., 1981. - 236 с.
4. Ворожцова Т.Н., Скрипкин С.К. Модель взаимодействия онтологий прикладных областей, задач и при-
ложений // Вестник ИрГТУ. - 2005. - № 5. -C. 25-30.
5. Ворожцова Т.Н., Макагонова Н.Н., Скрипкин С.К. Применение онтологий для описания исследований энергетики // Информационные и математические технологии в науке и управлении / Труды XII Байкальской Всероссийской конференции «Информационные и математические технологии в науке и управлении». 4.III. - Иркутск : ИСЭМ СО РАН, 2007. - С. 127-134.
6. Ворожцова Т.Н., Костюченко А.П., Макагонова Н.Н., Скрипкин С.К. Применение онтологий для моделирования IT-инфраструктуры и описания систем энергетики // Вычислительные технологии. -Т. 13, Специальный выпуск 1. - 2008. - С. 4-10.
