Развитие цифровой трансформации требует широкого использования новых технологий в документах по стандартизации. Одной из задач является создание стандартов с машинопонимаемым содержанием, которые позволят использовать цифровые документы на различных этапах разработки и производства без необходимости участия человека-оператора. Целью данной работы является описание подхода для создания и перевода в машинопонимаемое представление нормативных документов отрасли для дальнейшего их использования в программных сервисах и системах. Содержимое SMART-стандарта бывает трех видов: машиночитаемое, машиноинтерпретируемое и машинопонимаемое. Для формализации данных и знаний при решении различных задач активно используются графы знаний. Предложен новый двухуровневый подход для создания и перевода в машинопонимаемое представление нормативных документов как графов знаний. Подход определяет два вида интерпретации такого документа (человекочитаемость и машинопонимаемость) через два связанных формата: граф, каждый семантический узел которого представляет текст на естественном языке, и сеть понятий и строгих связей. Каждому узлу «человекочитаемого» графа соответствует (в общем случае) поддерево машинопонимаемого графа знаний. В качестве основы для обеспечения преобразования одной формы представления SMART-стандарта в другую форму служат LLM модели, дополняемые специализированным адаптером, полученным в результате дообучения с помощью подхода Parameter-Efficient Fine-Tuning. Установлены требования к набору проблемно- и предметно-ориентированных инструментальных средств формирования графов знаний. Показана концептуальная архитектура системы поддержки решения комплекса задач на основе SMART-документов в виде графов, установлены принципы реализации программных компонентов, работающих со знаниями, для интеллектуальных программных сервисов.
В работе выполнен анализ современного состояния проблемы извлечения знаний из клинических рекомендаций, представленных в виде слабоструктурированных корпусов текстовых документов на естественном языке с учетом их периодического обновления. Рассматриваемые методы интеллектуального анализа накопленных массивов медицинских данных позволяют автоматизировать ряд задач, направленных на повышение качества медицинской помощи за счет значимой поддержки принятия решений в процессе диагностики и лечения. Выполнен обзор известных публикаций, освещающий подходы к автоматизации построения нейросетевых языковых моделей, онтологий и графов знаний в задачах семантического моделирования проблемно-ориентированного корпуса текстов. Представлена структурно-функциональная организация системы извлечения знаний и автоматического построения онтологии и графа знаний проблемно-ориентированного корпуса для конкретной предметной области. Рассмотрены основные этапы извлечения знаний и динамического обновления графа знаний: извлечение именованных сущностей, семантическое аннотирование, извлечение терминов, ключевых слов, тематическое моделирование, идентификация тем и извлечение отношений. Формализованное представление текстов получено с помощью предобученной модели-трансформера BERT. Использовано автоматическое выделение триплетов «объект»-«действие»-«субъект» на основе частеречной разметки корпуса текстов для построения фрагментов графа знаний. Проведен эксперимент на корпусе медицинских текстов заданной тематики (162 документа обезличенных историй болезни пациентов педиатрического центра) без предварительной разметки с целью проверки предложенного решения по извлечению триплетов и конструирования на их основе графа знаний. Анализ экспериментальных результатов подтверждает необходимость более глубокой разметки корпуса текстовых документов для учета специфики медицинских текстовых документов. Показано, что модели общего назначения не позволяют приблизиться по качеству выделения именованных сущностей к специализированным моделям, однако, позволяют предварительно разметить корпус для дальнейшей верификации и уточнения разметки (оценка F1-меры для модели общего назначения – 20,4% по сравнению с вариантом использования словаря – 16,7%). Для неразмеченного корпуса текстов предложенное решение демонстрирует удовлетворительную работоспособность ввиду выделения атомарных фрагментов, включаемых в автоматически формируемую онтологию.
Многие исследования в области управления знаниями указывают на то, что предприятия и организации, поддерживающие систематический обмен, передачу и повторное использование знаний, могут рассчитывать на значительные выгоды. Однако не так много исследований выполнено в рамках анализа технологий для повторного использования знаний, которые применяются в организациях. Исходя из классификации подходов к повторному использованию знаний, в статье рассматривается состояние в этой области применительно к производственным сетях (с уделением особого внимания сетям малых и средних предприятий - МСП). Цель статьи двоякая: для производственных сетей это исследование того, какие виды повторно используемых знаний (с точки зрения разрабатываемой классификации) наиболее актуальны для таких сетей; для подхода к классификации методов повторного использования знаний это уточнении данного подхода и его обоснование применительно к производственным сетям. Основными результатами статьи являются: (1) анализ ситуаций повторного использования знаний в сетях МСП, (2) оценка предложенного подхода к классификации методов повторного использования знаний применительно к различным ситуациям и (3) дальнейшее уточнение и валидация предложенного подхода.
В статье предложено наделить интеллектуальную систему способностью к абдуктивному порождению новых знаний, основанному на выводах по аналогии. Обладая указанной способностью, она сможет обучаться на прецедентах, имеющих место в различных проблемных областях, перенося знания о явлениях, наблюдаемых в одной проблемной области, в другую. При этом важным является тот факт, что исходя из решаемой задачи, установление аналогий может осуществляться путем нахождения подобных структур, инвариантных свойств и близких действий, описанных в многомодельной концептуально-онтологической системе знаний. Установление семантического подобия наблюдаемых и формируемых интеллектуальной системой спецификаций базируется на возможности гиромата в общем случае осуществлять переход от аппроксимирующих концептов, принадлежащих одной проблемной области (контексту), через аппроксимируемые (более общие, абстрактные) к аппроксимирующим, но принадлежащим другой проблемной области (контексту).
В статье рассмотрен вопрос, связанный с автоматическим пополнением онтологии ролями и концептами, формируемыми интеллектуальной системой, при предоставлении ей новых фактов. Осуществление указанных предвычислений позволяет повысить информационное содержание онтологии на этапе предварительной обработки потока поступающих данных.
В статье впервые предложена нелинейная многосвязная мультиагентная модель накопления знаний в научной школе в результате самоорганизации процесса обмена научной информацией. Выделены три группы агентов (научных сотрудников) как носителей знаний, которые нелинейно взаимодействуют между собой и контролируют свою деятельность по накоплению знаний. При этом рассматриваются два режима процесса обмена научной информацией агентами: свободный (в форме дискуссий) и деловой (в форме выполнения совместного проекта). Предложенные модели носят абстрактно-обобщающий характер, представляют собой систему нелинейных дифференциальных уравнений, описывающих процессы накопления знаний в результате обмена научной информацией с соблюдением сложившихся структурных отношений между агентами научной школы. Данная статья преследует цель раскрытия сущности сложного механизма процесса накопления знаний в научной школе за счет различных форм активного взаимодействия агентов, представляющих собой единство «человек-ЭВМ-база знаний».
Предлагается подход к онтологическому описанию произвольной предметной области, основанный на применении концептов трёх типов: “Объекты”, “Свойства” и “Действия”. При этом различные аспекты представлений, используемые для описания знаний, предлагается частично упорядочивать свойством аппроксимации в функциональные слои, сегменты и области. Это должно позволить моделировать семантические особенности контекстно-зависимых знаний предметных областей, учитывать их изменения и уточнения при порождении решений. Это откроет возможности прогнозирования намерений и предотвращения реализации киберугроз критической информационной инфраструктуре.
Алгебра кортежей – математическая система для формализации многоместных отношений. С ее помощью можно моделировать в одних и тех же структурах как данные (графы, многоместные отношения), так и знания (семантические сети, модели рассуждений, формулы исчисления высказываний и предикатов, продукционные системы, онтологии и т.д.). В то же время сами эти структуры имеют матрицеподобную форму, а все алгоритмы их обработки легко распараллеливаются.
В статье описывается онтологический подход к контекстно-ориентированному управлению знаниями в интеллектуальной среде. В рамках подхода была разработана концептуальная модель системы управления знаниями в интеллектуальной среде. Для апробации предложенного подхода была разработана система управления знаниями для платформы автоматизированного проведения конференций в интеллектуальной среде, которая успешно применяется на конференциях проводимых ассоциацией FRUCT.
В статье рассматриваются ключевые элементы програмной реализации фрагмента знаний алгебраической байесовской сети на языке С++. Фрагмент знаний реализован в виде отдельного класса, обеспечивающего хранение оценок истинности и имеющего ряд методов реализующих алгоритмы обработки фрагмента знаний, таких как поддержания непротиворечивости и апостериорный вывод.
Для представления знаний с неопределенностью необходимы как математический формализм, позволяющий описывать и обрабатывать неопределенность, так и теоретико-компьютерные модели, ограничивающие требования такового представления и обработки к памяти и времени. В работе рассмотрены основные меры истинности, используемые в искусственном интелекте для представления неопределенности, в первую очередь вероятностная мера, а также вероятностные графические модели, которые за счет локализации вычислений позволяют ограничить рост сложности алгоритмов обработки и требований к памяти для представления знаний с неопределенностью.
В теории алгебраических байесовских сетей к локальному синтезу согласованных оценок истинности относятся четыре операции: проверка непротиворечивости фрагмента знаний, поддержание непротиворечивости фрагмента знаний, формирование фрагмента знаний с накрывающими непротиворечивыми оценками, а также априорный вывод во фрагменте знаний. В статье предложена формализация модели фрагмента знаний, представляющего собой идеал конъюнктов со скалярными или интервальными оценками истинности на матрично-векторном языке; кроме того, использование этого языка позволило свести операции локального синтеза к вычислению матрично-векторных выражений или к решению задач линейного программирования, ограничения и целевая функция которых записаны в виде матрично-векторных уравнений, неравенств или выражений.
Рассматривается подход к улучшению процедур построения оценок различных параметров поведения респондентов по сведениям об их последних эпизодах. Предпринята попытка избежать неявного предположения о том, что следующий эпизод происходит в момент интервью (или в ближайшее время после него), поскольку такое утверждение зачастую не соответствует действительности. В работе подробно описаны недостатки такого подхода, а также предложены способы моделирования и обработки неопределенности, связанной с корректным учетом момента интервью и прогнозом следующего эпизода. Разработаны программные приложения, обеспечивающие возможность проведения численных экспериментов, реализующих предложенные модели обработки.
Управление знаниями — это совокупность процессов, которые управляют созданием, извлечением, обработкой, использованием, распространением, использованием знаний и предоставлением доступа к ним в некоторой предметной области. Система управления знаниями представляет собой комплекс процедур, реализующих эти процессы. Для представления знаний в настоящее время в России и в мире широко используются онтологии. Неотъемлемой частью любой системы взаимодействующей с пользователем является возможность персонифицировать поток информации и знаний между системой и пользователем. В работе предложен метод онтолого-ориентированной кластеризации для группировки пользователей системы управления знаниями на основе их предпочтений. Такая группировка позволяет выявлять общие предпочтения групп пользователей и адаптировать поток информации и знаний в зависимости от этих предпочтений.
Работа посвящена проблеме оценки ситуаций и прогнозирования ее развития в приложениях, в которых требуется иметь средства для гибкого изменения сценариев поведения в зависимости от достигнутых состояний системы и текущего состояния внешней среды в реальном времени. Дается обзор и анализируются достоинства и недостатки существующих языков описания процессов и показывается, что традиционные языки спецификации систем, способные представлять, главным образом, реактивное поведение, не обладают необходимыми выразительными возможностями и потом не в состоянии справиться с поставленной задачей. Особенности рассматриваемой задачи спецификации, оценки и прогнозирования ситуаций демонстрируются на задачи управления фрагментом системы заправки стартового ракетного комплекса. В работе предлагается новый язык, который предназначен для описания знаний о сценариях, позволяющий оценивать текущее состояние исполнения сценария, прогноз его развития и выбора варианта продолжения в зависимости от достигнутых состояний и состояния внешней среды. Дается описание основных элементов языка, их графической нотации и описывается его операционная семантика. Возможности разработанного языка демонстрируются на примере описания модели диагностики нештатных ситуаций в процессе функционирования фрагмента системы заправки. Для этого приложения представлены примеры спецификации процесса в терминах разработанного языка сценариев.
Предложена концептуальная модель системы управления знаниями для автоматизации взаимодействия участников производственной сети. Система управления знаниями основана на использовании онтологической модели предметной области, технологий профилирования пользователей, технологии управления компетенциями участников производственной сети и имеет распределённую архитектуру. Профили пользователей позволяют специфицировать и дополнять необходимой информацией запрос пользователя и персонифицировать поток информации и знаний от системы управления знаниями к пользователю. Профили компетенций участников производственной сети позволяют наиболее точно подобрать участника для выполнения требуемой операции или производства/поставки необходимых компонент.
Обсуждаются достоинства спецификации знаний о динамике непрерывных систем путем формирования структурных динамических схем. Рассматривается подход к разработке исполняемых спецификаций структурных схем динамических систем. Подход основан на программной реализации транзитивного замыкания отношений следования между состояниями процессов, протекающих в основных элементарных динамических звеньях.
В статье подробно рассмотрены байесовские сети, представляемые в виде линейной цепочки фрагментов знании. Рассмотрены как байесовские сети доверия, основанные на условных вероятностях, так и алгебраические байесовские сети, основанные на маргинальных совместных вероятностях. Показана взаимосвязь между этими объектами. Явно выписаны семейства вероятностей, отвечающих линейным цепочкам фрагментов знаний в обоих случаях.
Показана актуальность задачи индексирования знаний для их оперативного поиска в системах управления знаниями. Представлен подход решения задачи индексирования знаний при помощи картограмм, разработанный в рамках подхода к построению систем логистики знаний «Сеть Источников Знаний» («СИЗ»). Представлена формальная модель картограммы знаний и требования к её построения.
В настоящей статье рассматривается фрагмент знаний с вероятностной неопределенностью. Описывается процесс поддержания его непротиворечивости. Приводится фрагмент кода с использованием объектно-ориентированной библиотеки С++ ILOG Planner, реализующий представление фрагмента знаний, а так же алгоритм поддержания непротиворечивости для этого фрагмента знаний.
Настоящая статья рассматривает вопросы реализации многоагентных систем, описывает проблемно-ориентированных агентов в системе «Интеграция».
Рассмотрены принципы использования технологии групповой поддержки принятия решений при ранжировании доступных альтернативных источников знаний для повышения эффективности работы систем, занимающихся быстрой интеграцией знаний из распределённых источников.
Настоящая статья предлагает математические модели, позволяющие оптимально использовать источники знаний, на основе заданных критериев.
В настоящей статье описываются ФЗ с вероятностными оценками меры истинности и с классической мерой нечеткости. Рассматриваются процессы поддержания непротиворечивости и априорный вывод в таких ФЗ, а также вводится показатель, арактеризующий устойчивость этих процессов.
Рассмотрены основные подходы к разработке онтологий, перечислены требования к онтологиям, операции работы с онтологиями и методы их реализации.
Знания — это важный ресурс для любого вида деятельности. Современные тенденции обусловливают необходимость существования для поддержки принятия решений глобальной информационной среды, включающей в себя конечных пользователей и обладающей слабосвязанными источниками знаний (эксперты, базы знаний, репозитории, электронные документы и т.д.). Огромное разнообразие инструментариев организации источников знаний сделало актуальной проблему организации систем для быстрой интеграции знаний из распределённых источников инфосферы. Принципам организации и свойствам систем, занимающихся вопросом быстрой интеграции знаний из распределённых источников, и посвящена настоящая статья.
Рассматривается проект сетевого программного комплекса поддержки анализа и оценки защищенности информационных объектов. Приведено краткое описание исходной модели и локальной версии ее программной реализации. Анализируется опыт эксплуатации данной версии, который показал потребность в некоторой интеллектуализации системы моделирования и, прежде всего, создания информационного ресурса, функциональные и структурные свойства которого позволяют квалифицировать его как базу знаний. Показа- на необходимость перехода от локального продукта и индивидуального использования к клиент-серверной технологии и коллективному развитию ресурса. Представлена структу- ра информационной базы и сетевого программного обеспечения. Намечены дальнейшие пути развития системы в направлении динамического моделирования с использованием данных мониторинга.
В настоящей статье выделен класс баз знаний, построенных на основе фрагментов знаний с неопределенностью. Предлагается метод исследования, общий для таких баз фрагментов знаний и состоящий из четырех этапов: исследование поддержания непротиворечивости, вывода без свидетельств, вывода по свидетельствам, а также введение и анализ показателей устойчивости упомянутых процессов.
Извлечение терминов является важным этапом автоматизированного построения систем знаний на основе естественно-языковых текстов, поскольку обеспечивает формирование базовой системы понятий, используемой затем в прикладных задачах интеллектуальной обработки информации. В статье рассмотрена проблема автоматизированного извлечения терминов из естественно-языковых текстов с целью их дальнейшего использования при построении формализованных систем знаний (онтологий, тезаурусов, графов знаний) в рамках задачи мониторинга тематических обсуждений в социальных медиа. Данная задача характеризуется необходимостью включения в формируемую систему знаний как понятий из нескольких различных предметных областей, так и некоторых общеупотребительных понятий, используемых аудиторией социальных медиа в рамках тематических обсуждений. Кроме того, формируемая система знаний является динамичной как с точки зрения состава охватываемых ею предметных областей, так и состава релевантных понятий, подлежащих включению в систему. Применение существующих классических методов извлечения терминов в данном случае затруднительно, поскольку они ориентированы на извлечение терминов в рамках одной предметной области. Исходя из этого, для решения рассматриваемой задачи предложен комбинированный метод, совмещающий в себе подходы на основе внешних источников знаний, инструментов NER и правил. Результаты проведенных экспериментов демонстрируют эффективность предложенной комбинации подходов к извлечению терминов для задачи мониторинга и анализа тематических обсуждений в социальных медиа. Разработанный метод значительно превосходит по точности существующие инструменты извлечения терминов. В качестве дальнейшего направления исследования рассмотрена возможность развития метода для решения задачи выделения вложенных терминов или сущностей.
Нейросетевой подход к ИИ, получивший особенно широкое распространение в последнее десятилетие, обладает двумя существенными ограничениями – обучение моделей, как правило, требует очень большого количества образцов (не всегда доступных), а получающиеся модели не являются хорошо интерпретируемыми, что может снижать доверие к ним. Использование символьных знаний как основы коллаборативных процессов с одной стороны и распространение нейросетевого ИИ с другой, обусловливают необходимость синтеза нейросетевой и символьной парадигм применительно к созданию коллаборативных систем поддержки принятия решений. В статье представлены результаты аналитического обзора в области онтолого-ориентированного нейро-символического интеллекта применительно к решению задач обмена знаниями при коллаборативной поддержке принятия решений. А именно, в ходе обзора делается попытка ответить на два вопроса: 1. как символьные знания, представленные в виде онтологии, могут быть использованы для улучшения ИИ-агентов, действующих на основе нейронных сетей (передача знаний от человека к ИИ-агентам); 2. как символьные знания, представленные в виде онтологии, могут быть использованы для интерпретации решений, принимаемых ИИ-агентами и объяснения этих решений (передача знаний от ИИ-агента к человеку). В результате проведенного обзора сформулированы рекомендации по выбору методов внедрения символьных знаний в нейросетевые модели, а также выделены перспективные направления онтолого-ориентированных методов объяснения нейронных сетей.
В представленной работе рассматривается задача автоматизации и снижения сложности процесса разработки виртуальных тренажерных комплексов. Проведенный анализ предметной области показал необходимость перехода от монолитного подхода к сервис-ориентированному варианту архитектуры. Выявлено, что использование монолитной архитектуры при реализации виртуальных тренажерных комплексов ограничивает возможность модернизации системы, увеличивает ее программную сложность, затрудняет реализацию интерфейса для управления и мониторинга процесса подготовки. Представлена общая концепция микросервисной архитектуры виртуальных тренажерных комплексов, даны определения основных и второстепенных компонентов. Научная новизна исследования заключается в переходе от классической монолитной архитектуры в предметной области ВТК к микросервисной архитектуре и устранении недостатков данного подхода за счет реализации единого протокола обмена информацией между модулями и отделения процедур сетевого взаимодействия в программные библиотеки в каждом микросервисе для унификации и повышения надежности работы системы. Применение изолированных, слабо связанных микросервисов позволяет использовать оптимальные технологии, платформы и фреймворки для их реализации, отделить графический интерфейс инструктора тренажера от системы визуализации и виртуальной реальности, обеспечить возможность гибкой замены основных компонентов (визуализации, интерфейса, взаимодействия с виртуальной реальностью) без изменения архитектуры и влияния на остальные модули. Осуществлена декомпозиция структурной модели микросервисной архитектуры, представлена специфика функционирования основных компонентов. Рассмотрена реализация библиотек сетевого взаимодействия микросервисов и протокола обмена данных на основе JSON. Практическая значимость предложенной архитектуры состоит в возможности распараллеливания и снижения сложности процесса разработки и модернизации тренажерных комплексов. Проанализированы особенности функционирования систем, реализованных на предложенной микросервисной архитектуре.
В статье представлены описание коллаборативного робота (кобота) как одного из подвидов интеллектуальной робототехники и его отличительные особенности по сравнению с другими видами роботов. Дано описание коллаборативной робототехнической системы как единой комплексной системы, в которой субъекты (акторы) различного типа – коботы и люди – выполняют действия в рамках коллаборации для достижения единой цели. Для коллаборативной робототехнической системы как единой комплексной системы представлены ее составные части, а также процессы и сущности, которые оказывают непосредственное влияние на эту систему. Представлены ключевые принципы коллаборации человека и робота (Human-Robot Collaboration). Коллаборативная робототехническая система проанализирована, с одной стороны, как многоагентная система, и, с другой стороны, как смешанная неоднородная команда, члены которой являются гетерогенными акторами.
Актуальность работы заключается в недостаточном уровне исследованности вопроса формирования смешанных неоднородных команд из людей и коботов и распределения задач в них с учетом специфики этих двух типов участников и требований их безопасного взаимодействия. Целью работы является исследование вопросов формирования смешанных команд из числа элементов единой комплексной системы человек-кобот, распределения задач среди участников подобных команд с учетом необходимости минимизации затрат для ее участников и гетерогенности ее состава. В рамках исследования представлена постановка задачи формирования смешанной неоднородной команды из числа людей и коботов и распределения работ между членами команды, а также ее математическое описание. Рассматриваются частные случаи задачи, в том числе при различных функциях затрат у разных видов участников, в случае ограниченной активности членов команды, при наличии зависимости функции затрат участников одного типа от числа назначенных на этот вид работ участников другого типа, а также в случае наличия произвольного количества видов работ, назначаемых участникам смешанной команды.
В настоящее время Интернет и социальные сети как среда распространения цифрового сетевого контента становятся одной их важнейших угроз персональной, общественной и государственной информационной безопасности. Возникает необходимость защиты личности, общества и государства от нежелательной информации. В научно-методическом плане проблема защиты от нежелательной информации имеет крайне небольшое количество решений. Этим определяется актуальность представленных в статье результатов, направленных на разработку интеллектуальной системы аналитической обработки цифрового сетевого контента для защиты от нежелательной информации. В статье рассматриваются концептуальные основы построения такой системы, раскрывающие содержание понятия нежелательной информации и представляющие общую архитектуру системы. Приводятся модели и алгоритмы функционирования наиболее характерных компонентов системы, таких как компонент распределенного сканирования сети, компонент многоаспектной классификации сетевых информационных объектов, компонент устранения неполноты и противоречивости и компонент принятия решений. Представлены результаты реализации и экспериментальной оценки системных компонентов, которые продемонстрировали способность системы отвечать предъявляемым требованиям по полноте и точности обнаружения и противодействию нежелательной информации в условиях ее неполноты и противоречивости.
В последнее время в аэрокосмическом сообществе, включая космические агентства, предприятия и научные центры, резко возрос интерес к небольшим спутникам, таким как CubeSats, из-за их экономичной работы. Также наблюдается проблема обеспечения точности работы спутников с минимальными затратами и энергопотреблением. Для маневренности CubeSat оснащен топливным баком, в котором топливо должно поддерживаться в соответствующем температурном режиме. Одновременно должно быть максимально увеличено производство энергии, чтобы другие компоненты спутника не перегревались. В целях удовлетворения технологическим требованиям предлагается многокритериальная схема оптимального управления с использованием нелинейной динамической тепловой модели системы CubeSat. Схема управления ПИД-регулятора с компенсацией интегрального насыщения используется для оценки минимального теплового потока, необходимого для поддержания заданной эталонной температуры топливного бака, а контроллер на основе линеаризации предназначен для контроля температурного режима. Оптимизация площади солнечного элемента и управления ограничением температуры представляется как проблема управления с прогнозирующими интегрированными нелинейными моделями с использованием формы квазилинейного регулирования параметров уравнений состояния. Для оценки положительных и отрицательных сторон конструкции управления и применимости подхода приведены несколько сценариев моделирования для разных пределов мощности и случаев покрытия солнечных элементов.
Сохранение культурного и исторического наследия разных народов мира и их тщательное изложение - это долгосрочное обязательство ученых и исследователей, работающих во многих областях. На протяжении веков каждое поколение стремится вести учет своего труда, чтобы его могли пересмотреть и изучить следующие поколения. За последние пару лет были разработаны новые информационные и мультимедийные технологии, которые представили новые методы сохранения, обслуживания и распространения огромного количества собранного материала. Эта статья призвана представить виртуальный музей, передовую систему, управляющую разнообразными коллекциями цифровых объектов, которые по-разному организованы с помощью сложной специализированной функциональности. Управление цифровым содержанием требует хорошо продуманной архитектуры, которая включает в себя сервисы для представления, управления и администрирования содержания. Все элементы архитектуры системы взаимосвязаны, поэтому точность каждого элемента имеет большое значение. Эти системы страдают от недостатка инструментов для интеллектуального курирования данных с возможностью проверки данных из разных источников и повышения ценности данных. В этой статье предлагается решение для интеллектуального курирования данных, которое может быть реализовано в виртуальном музее, чтобы предоставить возможность надлежащим образом наблюдать ценные исторические образцы. Решение сфокусировано на процессах валидации и верификации, чтобы предотвратить дублирование записей цифровых объектов, чтобы гарантировать целость данных и более точный поиск знаний.
В результате анализа выявлено, что социальные сети (Вконтакте, Facebook), тематические сообщества в сетях микроблогинга (Twitter), ресурсы для путешественников (TripAdvisor), транспортные порталы (Autostrada) являются источником актуальной и оперативной информации о дорожно-транспортной обстановке, качестве предоставляемых транспортных услуг и степени удовлетворенности пассажиров уровнем транспортного обслуживания. Однако существующие системы транспортного мониторинга не содержат программных инструментов, способных осуществлять сбор и анализ дорожно-транспортной информации в среде Интернет. В настоящей работе рассматривается задача построения системы автоматического извлечения и классификации дорожно-транспортной информации с транспортных интернет-порталов и апробация разработанной системы для анализа транспортных сетей Крыма и города Севастополя. Для решения этой задачи проанализированы библиотеки с открытым исходным кодом для тематического сбора и исследования данных. Разработан алгоритм для извлечения и анализа текстов. Осуществлена разработка краулера с использованием пакета Scrapy на языке Python3 и собраны отзывы пользователей с портала http://autostrada.info/ru о состоянии транспортной системы Крыма и города Севастополя. Для лемматизации текстов и векторного преобразования текстов были рассмотрены методы tf, idf, tf-idf и их реализация в библиотеке Scikit-Learn: CountVectorizer и TF-IDF Vectorizer. Для обработки текстов были рассмотрены методы Bag-of-Words и n-gram. В ходе разработки модели классификатора рассмотрены наивный байесовский алгоритм (MultinomialNB) и модель линейного классификатора с оптимизацией стохастического градиентного спуска (SGDClassifier). В качестве обучающей выборки использовался корпус объемом 225 тысяч размеченных текстов с ресурса Twitter. Проведено обучение классификатора, в ходе которого использовалась стратегия кросс-валидации и метод ShuffleSplit. Проведено тестирование и сравнение результатов тоновой классификации. По результатам валидации лучшей оказалась линейная модель со схемой n-грамм [1, 3] и векторизатором TF-IDF. В ходе апробации разработанной системы был проведен сбор и анализ отзывов, относящихся к качеству транспортных сетей республики Крым и города Севастополя. Сделаны выводы и определены перспективы дальнейшего функционального развития разрабатываемого инструментария.
Рассматриваются основные способы применения интеллектуальных методов и алгоритмов, синтезированных на их основе, представления данных сетевого мониторинга для управления рисками информационной безопасности защищенных мультисервисных сетей (ЗМС). Разработана и исследована математическая модель интеллектуального представления данных для анализа и оценки риска информационной безопасности ЗМС.
Рассматривается методика формализации нечетких предикатов совместно с четкими логическими переменными для спецификации нечетких логико-динамических ситуаций и четких логических действий (дискретных команд). Методика основана на представлении четких и нечетких логических переменных с помощью функций принадлежности и на применении правил нечеткого вывода. При этом использовались только формы представления нечетких логических функций пригодные также и для представления четких логических функций. На примерах показана возможность применения рассматриваемой методики для компьютерной реализации гибридных процессов.
Для алгебраической байесовской сети существует несколько степеней непротиворечивости. В случае скалярного представления вероятности доказана глобальная непротиворечивость результата алгоритма глобального апостериорного вывода. В случае интервальных оценок задача получения непротиворечивого результата осложняется необходимостью использования приближённых методов для получения оценок апостериорной вероятности. Проанализированы результаты работы алгоритмов локального апостериорного вывода в случае интервальных оценок вероятности для всех видов поступающего свидетельства. Предложены дополнительные ограничения для случая нечеткого свидетельства. Доказана экстернальная непротиворечивость сети, полученной в результате глобального апостериорного вывода с использованием данных ограничений.
Рассматривается модель уведомлений для организации взаимодействия множества программных агентов в интеллектуальном пространстве. Модель предназначена для проблемно-ориентированной разработки программных приложений на платформе Smart-M3, используя такие возможности, как операция подписки и онтологическое представление информации. Набор требуемых вариантов взаимодействия описывается на основе онтологии уведомлений, расширяющей исходную онтологию предметной области приложения. Реализация взаимодействия сводится к выполнению каждым агентом подписки на нужные варианты взаимодействия из онтологии уведомлений. Применимость модели показана на примере программной системы SmartScribo, реализующей интеллектуальное пространство для мультиблоггинга. Выполненный экспериментальный анализ показывает приемлемую для таких приложений производительность.
Рассматриваются возможности использования основанного на трансформационных правилах транзитивного подхода для спецификации и компьютерной реализации непрерывных процессов. На примерах показаны приемы преобразования исходных спецификаций процессов в спецификации в виде совокупности трансформационных правил. В качестве исходных рассмотрены спецификации в виде физической модели, структурной схемы динамических звеньев, в виде обыкновенных дифференциальных уравнений. Приведенные примеры демонстрируют простоту, наглядность и универсальность рассматриваемого подхода. Кратко обсуждаются вопросы реализации процессов, специфицированных с помощью правил. Полученные модельные реализации процессов оцениваются с помощью аналитических методов, а также сравниваются с численными решениями, найденными с помощью Matlab и MathCad.
В теории алгебраических байесовских сетей (логико-вероятностных графических моделей, использующих для представления знаний с неопределенностью интервальные оценки вероятности истинности пропозициональных формул), формализовано понятие непротиворечивости содержащихся в системе знаний. В работе проанализирован алгоритм обработки поступивших свидетельств с точки зрения сохранения в процессе его выполнения непротиворечивости сети. Предложено улучшение существующего алгоритма, обеспечивающее непротиворечивость результата.
В связи с невозможностью применения некоторых алгоритмов глобального логико-вероятностного вывода над цикличной вторичной структурой алгебраической байесовской сети (АБС) и относительно значительной временной сложностью алгоритма построения такой структуры, целесообразно предъявить критерий, который позволит. Проверять цикличность АБС до процесса построения вторичной структуры. Статья предлагает один из таких критериев, основывающийся на анализе вспомогательной структуры (полусиблингового графа) на предмет наличия циклов особого класса.
В данной работе рассматривается операция подписки, используемая при разработке многоагентных приложений интеллектуальных пространств на платформе Smart M3. Систематизируются алгоритмы базоввой операции подписки, выполняемые на стороне агента. Базовая операция подписки работает на уровне RDF-модели представления данных. На основе выполненной систематизации и с учетом модельно-ориентированного подхода к разработке программ предлагаются новые типы подписки, оперирующие на уровне OWL-модели. Предлагаемые типы подписки реализованы в инструментарии SmartSlog, что позволяет программировать агентов в высокоуровневых онтологических (класс, свойство, индивид).
В теории алгебраических байесовских сетей существуют алгоритмы определения возможности построения ациклической вторичной структуры сети по её пер-вичной структуре, и, следовательно, возможности осуществления относительно эффективного апостериорного вывода. Их наличие позволило разработать и описать алгоритм глобального апостериорного вывода, не опирающийся на вторичную структуру таких сетей. Доказано совпадение результатов работы данного алгоритма и известного алгоритма распространения виртуальных свидетельств по графу смежности для случая скалярных оценок вероятностей.
Условием работы алгоритмов глобального логико-вероятностного вывода в алгебраической байесовской сети (АБС) является отсутствие циклов в ее вторичной структуре. Первичная структура, над которой можно построить ациклическую вторичную, называется ациклической. Цель работы — предложить алгоритм выявления ацикличности первичной структуры на основе оценки числа ребер в ее вторичной структуре без непосредственного построения вторичной структуры, а также оценка сложности этого алгоритма. В работе сформулирован алгоритм выявления ацикличности первичной структуры на основе оценки числа ребер в минимальном графе смежности полным перебором, доказана его корректность, оценена его сложность, предложено улучшение скорости работы этого алгоритма, доказана корректность и оценено время работы улучшенного алгоритма. Также рассмотрены возможности улучшения скорости работы этого алгоритма за счет использования алгоритмов построения элементов третичной полиструктуры АБС.
Алгебраическая байесовская сеть (АБС) — одна из логико-вероятностных графических моделей баз фрагментов знаний с неопределенностью. Алгоритмы глобального логико-вероятностного вывода АБС могут применяться при условии ацикличности еѐ вторичной структуры — графа смежности. Существующий метод преобразования графа смежности в дерево смежности ограниченно применим. Цель работы — предложить новые методы преобразования цикличной АБС к ацикличной, основывающиеся на структурной теореме о циклах минимальных графов смежности. В работе предложено два метода устранения циклов и доказана их корректность. Ключевые слова: алгебраические байесовские сети, четвертичная структура, вероятностные графические модели систем знаний, глобальная структура, ацикличность первичной структуры.
Второй задачей апостериорного вывода является пересчет имеющихся оценок вероятности истинности при условии поступившего свидетельства. Цель статьи в анализе нелинейной задачи оптимизации, возникающей при пропагации атомарного стохастического свидетельства во фрагменте знаний с интервальными оценками алгебраической байесовской сети. Переход к накрывающим оценкам границ интервала позволяет привести задачу нелинейной оптимизации к серии задач квадратичного или дробно-линейного программирования.
Алгебраические байесовские сети (АБС) относятся к классу логиковероятностных графических моделей систем знаний с неопределенностью, которые позволяются использовать интервальные оценки вероятности для представления неопределенности в знаниях. Одним из наиболее важных условий работы АБС является отсутствие циклов в их вторичной структуре. Первичная структура, над которой можно построить ациклическую АБС, называется ациклической. Цель работы — предложить алгоритм выявления ацикличности первичной структуры на основе анализа четвертичной структуры АБС, а также оценка сложности этого алгоритма. В работе сформулирован алгоритм выявления ацикличности, доказана его корректность, оценена его сложность и предложен ряд способов, направленных на ускорение работы этого алгоритма.
Третичная структура алгебраической байесовской сети (АБС) требуется для построения как случайного минимального графа смежности, так и всего множества минимальных графов смежности. Помимо этого она требуется для нахождения лучшей или оптимальной вторичной структуры для заданной первичной структуры АБС. Целью работы является формирование четко определенного понятия третичной структуры АБС и связанных с ней объектов на основе синтеза существующих подходов, а также исследование их свойств. Рассмотрены все существующие подходы к определению понятий«клика», «множество клик» и «граф клик», а также классификация клик максимального графа смежности. Построена единая терминологическая база для описания сопутствующих объектов, удовлетворяющая критериям неизбыточности и полноты систематизации. Третичная полиструктура определена как семейство графов, построенных над подмножествами множества сужений максимального графа смежности, ребра которых соответствуют тем или иным родственным отношениям, определенным в статье. Третичная структура определена как ориентированный граф, ребра которого проведены от родительских вершин к сыновьем, а вершинами являются сужения максимального графа смежности на веса ребер и вершин, а также на пустой вес (родительский граф над расширенным множеством значимых клик).
Алгебраические байесовские сети (АБС) представляют собой логико-вероятностную графическую модель систем знаний с неопределенностью. Работа алгоритмов логико-вероятностного вывода АБС зависит от выбора вторичной структуры, обычно представляемой графом смежности. В частности, возможности применения указанных алгоритмов препятствуют циклы, содержащиеся в этих графах. Цель работы — исследовать циклы вторичной структуры и выявить необходимые и достаточные условия цикличности или ацикличности минимальных графов смежности. Замкнутый сверху граф клик определяется как граф клик с добавленным к нему корнем (пракликой), полусиблинговые циклы определены как циклы, состоящие из вассалов, небратские полусиблинговые циклы определены как полусиблинговые циклы, пересечение всех вассалов, входящих в которые, пусто. Сформулирована и доказана теорема о циклах, утверждающая, что необходимым и достаточным условием цикличности минимального графа смежности является существование небратских полусиблинговых циклов в какой-либо клике. Следствием из теоремы является то, что все минимальные графы смежности, построенные над данной первичной структурой АБС, являются либо циклическими, либо ациклическими одновременно
Предложен новый терминологический поход для формализации работы с графами смежности, основанный на понятии торакса, обозначающего множество ребер. Предложена новая система уточненных понятий теории графов смежности: вес, сужение, жила, магистральная связность, минимальный граф смежности. Уточнены также понятие графа смежности и формулировка теоремы о множестве минимальных графов смежности. Сформулирована и доказана лемма о независимом пути, утверждающая, что из набора непересекающихся множеств ребер найдутся два таких, что магистральный путь между ними не пересекается ни с каким множеством из набора.
Существует эффективный алгоритм построения множества минимальных графов смежности по заданному набору максимальных фрагментов (при помощи самоуправляемых клик), а также два улучшения, каждое из которых реализуется в отдельном алгоритме; однако нет алгоритма, который бы реализовал оба улучшения. Цельюданной работы является создание такого алгоритма, который бы реализовывал одновременно ряд улучшений базового алгоритма, вследствие чего он был бы более эффективным, чем существующие.Такой алгоритм был предложен, его корректность доказана.
Рассматриваются вопросы проверки и поддержания непротиворечивости алгебраических байесовских сетей. Даются формальные описания алгоритмов, доказывается их корректность и приводятся оценки вычислительной сложности.
Алгебраические байесовские сети (АБС), представляющие собой логико-вероятностную графическую модель систем знаний с неопределенностью и позволяют работать в том числе с интервальными оценками вероятности. Работа алгоритмов АБС во многом опирается на вторичную структуру, представляемую графов смежности. Особую роль играет множество минимальных графов смежности, которое содержат наиболее «эффективные» вторичные структуры. Цель данной статьи — оценить мощность указанного множества. Введено понятие объема, характеризующее число вершин, входящих в компоненты связности строго сужения. Использование понятия объема позволила выразить коэффициент раздробленности клик — ее численную характеристику, через которую была выражена мощность множества минимальных графов смежности.
Алгебраические байесовские сети представляют собой логико-вероятностную графическую модель систем знаний с неопределенностью и позволяют работать в том числе с интервальными оценками вероятности. Существенной для их работы является вторичная структура, представляемая в виде графа смежности. Данная статья исследует ребра клик минимальных графов смежности для спецификации различных типов клик. В частности, было доказано, что у определенного класса клик, которые являются основными с точки зрения построения множества минимальных графов смежности, множество вершин совпадает с множеством концов особых ребер, вес которых совпадает с весом клики.
Алгебраические байесовские сети представляют собой логико-вероятностную графическую модель систем знаний с неопределенностью и могут быть применимы в обработкестатистических данных и машинном обучении. Важную роль в их работе играет вторичная структура, представляемая в виде графа смежности. Данная статья вводит классификацию клик минимальных графов смежности в зависимости от числа их детей, а также числа вхождения в них числа особых ребер. Получено восемь различных типов клик, для которых были получены и обоснованыоценки числа зависимых от них компонент (феодов и жил).
Обсуждаются преимущества представления моделей сложных динамических систем в виде иерархического комплекса взаимодействующих моделей отдельных подсистем. Предлагается холоническая структура комплекса и расширенный ситуационно-событийный формализм спецификации гибридных процессов, который позволяет обеспечить спецификацию процессов в моделях с учетом взаимодействия моделей между собой и с внешней средой. Показано, что предложенный формализм позволяет моделировать структурные изменения систем. Рассматриваются некоторые вопросы реализации подобного комплекса моделей. Приводится иллюстративный пример комплекса моделей, реализованного на основе предложенного формализма. Комплекс обеспечивает моделирование автоматической координации процессов в двух автоматических системах позиционирования ролика на плоскости.
Предлагается алгоритм формирования вторичной структуры алгебраической байесовской сети (АБС) на основе ее первичной структуры. Вторичная структура АБС представляет собой граф смежности с минимальным числом ребер. Приведено доказательство корректности работы алгоритма.
Рассматривается проблема создания методологической и технологической поддержки процессов формирования структурированных знаний о моделях функционирования технических систем и правилах принятия решений по управлению их состояниями. Предложена концепция ее решения, основанная на построении общесистемных прототипов таких моделей и правил для класса «технические системы».
Алгебраические байесовские сети (АБС) — это логико-вероятностная модель баз фрагментов знаний с вероятностной неопределенностью. Математической моделью фрагмента знаний (ФЗ) в теории АБС выступает идеал конъюнктов с оценками вероятности их истинности, причем оценки могут быть как скалярные, так и интервальные. Алгебраическая байесовская сеть состоит из набора фрагментов званий, который рассматривается как ее первичная структура; связи между фрагментами знаний — вторичная структура АБС — представляются виде графа смежности и его подвидов (дерева смежности и цепи смежности). В статье описаны как структуры данных, которые позволяют представить в СУБД и коде программы на java фрагменты знаний, а также первичную и вторичную структуру АБС, так и реализация основных алгоритмы логико- вероятностного вывода в этих сетях.
Предлагаются основные принципы классификации и моделирования генетического кода на примере баз данных и знаний и гетерогенных нейронных сетей.
1 - 25 из 62 результатов