Кравченко Юрий Алексеевич Информационные модели приобретения знаний и методы их классификации, структурирования, интеграции и семантического поиска

Краткое описание

Кравченко Юрий Алексеевич Информационные модели приобретения знаний и методы их классификации, структурирования, интеграции и семантического поиска
ОГЛАВЛЕНИЕ ДИССЕРТАЦИИ
доктор наук Кравченко Юрий Алексеевич
ВВЕДЕНИЕ

1. РАЗРАБОТКА ТЕОРЕТИЧЕСКИХ ОСНОВ ПРИОБРЕТЕНИЯ ЗНАНИЙ НА ОСНОВЕ ПРИМЕНЕНИЯ БИОНИЧЕСКИХ ПРИНЦИПОВ

1.1. Построение модели эволюционного процесса приобретения знаний

1.2. Построение модели эволюционного процесса распространения знаний

1.3. Построение онтологической модели глобального информационного пространства на основе применения бионических принципов

1.4. Разработка концепции, базовых принципов и стратегии приобретения знаний

1.5. Построение эволюционной модели образа знаний

1.6. Постановка основных задач исследования

1.7. Выводы по разделу

2. РАЗРАБОТКА ИНФОРМАЦИОННЫХ МОДЕЛЕЙ ПРИОБРЕТЕНИЯ ЗНАНИЙ

2.1. Построение базовой модели интеллектуального агента

2.2. Создание когнитивных моделей свойств интеллектуальных агентов

2.3. Создание событийной имитационной модели построения рассуждений интеллектуальных агентов при решении задачи классификации знаний

2.4. Разработка модифицированного метода анализа иерархий признаков и альтернатив при решении задачи классификации знаний

2.5. Построение модели онтологии для решения задач приобретения знаний

2.6. Построение комплекса агентных моделей фильтра знаний на основе метода совместного семантического поиска

2.7. Выводы по разделу

3. РАЗРАБОТКА МЕТОДОВ КЛАССИФИКАЦИИ, СТРУКТУРИРОВАНИЯ, ИНТЕГРАЦИИ И СЕМАНТИЧЕСКОГО ПОИСКА ЗНАНИЙ

3.1. Разработка модифицированного метода классификации знаний на основе применения новой модели разделяющих гиперплоскостей

3.2. Разработка нечетких моделей и метода структурирования знаний

3.3. Разработка информационной модели и метода интеграции знаний

3.4. Разработка информационной модели и метода семантического поиска знаний

3.5. Выводы по разделу

4. РАЗРАБОТКА МОДИФИЦИРОВАННЫХ БИОИНСПИРИРОВАННЫХ МЕТОДОВ ОТОБРАЖЕНИЯ ОНТОЛОГИЙ НА ОСНОВЕ ОЦЕНКИ СЕМАНТИЧЕСКОЙ БЛИЗОСТИ

4.1. Определение онтологических размерностей семантических зависимостей понятий

4.2. Разработка алгоритма оценки семантической близости

4.3. Разработка модифицированного метода бактериальной оптимизации для решения задачи отображения онтологий

4.4. Разработка модифицированного обезьяньего метода для решения задачи отображения онтологий

4.5. Разработка модифицированного кукушкиного метода для решения задачи отображения онтологий

4.6. Выводы по разделу

5. РАЗРАБОТКА ПРОГРАММНОГО ПРИЛОЖЕНИЯ И ПРОВЕДЕНИЕ ВЫЧИСЛИТЕЛЬНОГО ЭКСПЕРИМЕНТА

5.1. Внедрение результатов диссертационного исследования

5.2. Разработка программного приложения

5.3. Проведение и результаты вычислительного эксперимента

5.4. Выводы по разделу

5.5. Общие выводы по работе

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

СПИСОК СОКРАЩЕНИЙ И УСЛОВНЫХ ОБОЗНАЧЕНИЙ

СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ

ПРИЛОЖЕНИЕ №

ПРИЛОЖЕНИЕ №

Список литературы

ЗАКЛЮЧЕНИЕ
Основной целью выполненной диссертационной работы являлось повышение эффективности информационных моделей приобретения и методов классификации, структурирования, интеграции и семантического поиска знаний на основе комплексного применения агентного, имитационного, нечеткого, семантического, онтологического и биоинспирированного моделирования.
Созданные в представленном исследовании теоретические основы, модели и методы приобретения знаний указывают на перспективность дальнейшей разработки выбранной темы в направлении развития подходов искусственного интеллекта для построения гибких механизмов извлечения и обработки знаний с учетом семантики и контекста информационных ресурсов.
Результаты диссертации имеют существенное хозяйственное значение, получили высокую оценку научного сообщества при апробации и положительные рекомендации для внедрения в информационные процессы предприятий, учреждений и организаций различного профиля деятельности.
Основными результатами проведенных исследований являются следующие:
1. Проанализированы научные направления развития подходов и методов приобретения знаний, выявлены основные проблемы, обоснована актуальность разработки. Сформулированы постановки основных задач исследования;
2. Развиты теоретические основы приобретения знаний, включающие в себя концепцию, базовые принципы и стратегию, отличающиеся новой научной идеей совместного применения усовершенствованных моделей представления и управления знаниями в одном системном элементе построения образа знаний в интеллектуальных системах;
3. Построена базовая модель интеллектуального агента, представленная комплексом моделей разного назначения, в том числе моделью переходов интеллектуального агента, созданной на основе потоковой схемы круговорота ресурсов, позволяющей использовать единый универсальный вид модели для решения задач классификации, структурирования, интеграции и семантического поиска знаний;
4. Созданы когнитивные модели свойств интеллектуальных агентов и на их основе построена событийная имитационная модель рассуждений коалиций агентов при решении задачи классификации знаний, позволяющая сформировать и проанализировать большее число альтернативных решений;
5. Разработан модифицированный метод анализа иерархий признаков и альтернатив при построении рассуждений в процессах приобретения знаний, позволяющий формировать матрицы предпочтительности на основе попарных сравнений признаков и альтернатив и определять необходимый паттерн рассуждений, реализуемый в событийной имитационной модели;
6. Разработан модифицированный метод решения задачи классификации знаний на основе применения гиперплоскостных классификаторов, а также коалиций интеллектуальных агентов обучения и комбинирования классификатора, позволяющих снизить размерность задачи и упростить процесс классификации знаний;
7. Разработаны многоуровневые нечеткие модели структурирования знаний, позволяющие реализовать настройку весовых коэффициентов при моделировании рассуждений на метауровне знаний;
8. Разработан метод решения задачи структурирования знаний, позволяющий в процессе создания многоуровневой сети связанных между собой понятий учитывать признаки контекстной привязки, междисциплинарности и рассеивания значимости;
9. Построена онтологическая модель глобального информационного пространства и метод решения задачи интеграции знаний на основе принципа силовой релаксации, позволяющие провести многоуровневую интеграцию знаний и идентифицировать устойчивые междисциплинарные связи между функциональными областями;
10. Разработаны информационная модель оценки семантической близости и модифицированные методы биоинспирированной оптимизации (бактериальный, обезьяний, кукушкин) для решения задачи семантического поиска эквивалентных концептов в отображаемых онтологиях, позволяющие повысить качество и ускорить процесс отображения онтологических структур;
11. Разработано программное приложение для решения задач приобретения знаний на примере реализации отображений онтологических структур, позволяющее проводить сравнительный анализ предложенных моделей и методов с существующими аналогами;
12. Выполнен вычислительный эксперимент, который подтвердил эффективность полученных решений, превосходящих результаты работы канонических методов.
Достоверность научных результатов работы подтверждается непротиворечивостью и согласованностью с известными фактами и исследованиями в рассматриваемой области, высокой степенью сходимости теоретических результатов с данными экспериментов и определяется применением теоретических и методологических основ разработок ведущих ученых.
Теоретические и практические результаты исследований вошли в материалы отчетов по ряду научно-исследовательских работ. Получены акты о внедрении результатов в проектной организации и энергетической компании, а также в двух грантах РНФ, РФФИ и в одной госбюджетной НИР. Во время выполнения работы зарегистрированы результаты интеллектуальной деятельности (пять свидетельств о регистрации программ для ЭВМ). Результаты диссертации применяются в процессе подготовки студентов и аспирантов Института компьютерных технологий и информационной безопасности Южного федерального университета, что подтверждено актом об использовании в учебном процессе.
Таким образом, при выполнении диссертационного исследования решены все поставленные задачи, цель выполнения данной работы достигнута.