Увеличить
Уменьшить
Добавить в избранное
 
Главная
О проекте
Анкеты
Семинары
Статьи
Контакты
Базы данных
Рейтинг ресурсов УралWeb
 

Центр дистанционного обучения

Учебно-методический центр

Интернет-портал интеллектуальной молодёжи

Уфимская доска объявлений

Погода в Уфе
и других городах

конкурс сайтов

конкурс сайтов
123

Раздел посвящен передовым технологиям.

Здесь публикуются статьи ученых и инженеров Республики Башкортостан, отражающие реализацию их творческого потенциала, а также статьи по темам информационных семинаров, проводимых в РНТИК "Баштехинформ".

Информатика

Применение онтологического подхода в системе представления научного потенциала

30 июня 2010

Куницын М.В., Дикова Ф.А.

Создание научных информационных ресурсов и их эффективное использование для информационной поддержки образования, науки и инновационной деятельности в настоящее время является важной задачей.

Принятие правильных и своевременных решений должно быть поддержано предоставлением различной информацией, содержащей возможные альтернативы решений, выработанные в результате инструментального анализа на основе знаний в области управления объекта. Поэтому весьма актуальна поддержка принятия решений в проблемных ситуациях с использованием интеллектуальной информационно-аналитической системы, разработанной на принципах инженерии знаний в рассматриваемой предметной области. Инженерия знаний здесь определяется как совокупность методов и средств извлечения, накопления, обработки, представления и синтеза знаний, используемая для систематизации научного потенциала

Онтологический подход к проектированию системы представления научного потенциала позволяет создать систему, в которой накопленные знания становятся доступными для большинства пользователей. Основные преимущества этого подхода:

  • онтология представляет пользователю целостный, системный взгляд на определенную предметную область (ПрО);
  • знания о ПрО представлены единообразно, что упрощает их восприятие;
  • построение онтологии позволяет восстановить недостающие логические связи ПрО.

Онтология — это точная спецификация некоторой области, которая включает в себя словарь терминов этой области и множество логических связей (типа «элемент-класс», «часть-целое»), которые описывают, как эти термины соотносятся между собой.

Разработка системы представления знаний состоит из нескольких этапов:

1. Построение онтологической модели системы:

  • разрабатывается информационная модель (рис. 1), отражающая его проблемную область определяется, какими типами объектов будет моделироваться информация;
  • описываются способы использования имеющихся типов объектов и связей, атрибуты для вновь создаваемых типов объектов, и характеристики вновь создаваемых связей;
  • выделяются объекты, которые удобно представить не в виде объектов, а в виде представлений уже существующих объектов, определяется содержание и функциональность отдельных типов страниц;
  • определяются группы пользователей, способы их идентификации, и права на просмотр информации, которыми они наделяются;
  • описываются средства специализированного поиска и сортировки информации.

Рис. 1 Информационная ER-модель

2. Создание базового контента и функционального макета. При этом:

  • создаются необходимые типы объектов и связей, образующие базовую структуру системы представления научного потенциала, его скелет;
  • создается тестовый контент – вводится некоторое количество информации, достаточное для тестирования;
  • применяются формы постинга, позволяющие пользователям и модераторам добавить в существующую структуру новые объекты; при этом следует предусмотреть возникновение связей между новыми объектами и уже существующими;
  • применяются стандартные или, если уже есть, специально разработанные шаблоны и модули, обеспечивающие визуализацию и базовую функциональность системы представления научного потенциала.

Информационная модель позволяет визуализировать семантически связанную структуру предметной области (ПрО) и выявить новые классы, атрибуты, их значения и отношения между ними. Выявленные в семантической сети отношения упорядочиваются на основании тезауруса с выделенными классами отношений. Далее на концептуальной модели добавляются роли, которые делают онтологию семантически богатой структурой. Полученная концептуальная модель онтологии позволила описать разрабатываемую онтологию по степени абстракции в соответствии с уровнями иерархии. Первым уровнем абстракции является класс Thing. Этот класс является начальным для любой онтологии. Следующий уровень иерархии: классы «Источники», «Организации» и «Персоны». Они представляют верхний уровень модели банка данных наукоемких технологий, характеризующийся общими знаниями о процессе. Затем в каждом из этих классов находятся подклассы, представляющие средний уровень онтологии _ знания о специфике конкретной базы. В работе речь идет о системе научной информации.

Класс «Источники» описывается на модели такими классами, как «Диссертации», «Изобретения», «Научно-технические решения и разработки», «Монографии», «Научные сборники», «Программы для ЭВМ в РБ», «Полезные модели», «Результаты НИОКР, опытные и опытно-конструкторские работы», «Нерешенные технологические проблемы», «Селекционные достижения РБ», «Перспективные технологии по нефтегазовому комплексу», «Промышленные образцы», «НИР, ОКР, Гранты», «Уникальное научное и технологическое оборудование» и «Проекты» (описывается подклассами «Инновационные проекты РБ» и «Инвестиционные проекты РБ»).

Класс «Персоны» описывается классами «Научные кадры», «Эксперты РБ», «Изобретатели».

Класс «Организации» описывается классами «Диссертационные советы», «Научные и промышленные организации РБ», «Инфраструктура поддержки инноваций», «Международное научное сотрудничество».

Нижним уровнем иерархии в онтологии являются экземпляры классов. Например, для изобретений - авторы изобретений (рис. 2). Для диссертаций нижним уровнем иерархии являются экземпляры классов, такие как темы диссертаций и т.п.

Рис. 2

Для разработки онтологии использовались средства построения онтологии Stanford’s Protege 3.4.1 с OWL и SWRL – дополнениями для кодирования онтологии и базы знаний (рис. 3).

Рис. 3. Разработка онтологии с использованием средства Stanford’s Protege 3.4

Формализация правил осуществлена на основе дескриптивной логики, а прецеденты являются экземплярами классов онтологии и представляют собой совокупность объектов. Вывод на прецедентах производится на принципах аналогии и соответствует CBR-принципам.

В плане решения этой задачи в Республике Башкортостан процессы формирования, сохранения и использования научно-технических разработок и наукоемких технологий с 2001 года обеспечивает информационный банк данных наукоемких технологий. Система представления научного потенциала реализована и работает в сети Интернет. Использование технологий Семантического Web в портале информационного банка данных наукоемких технологий позволяет обеспечить высокий уровень персонализации, повысить качество обработки запросов пользователей при работе с поисковой системой, эффективнее интегрировать информацию из разнородных источников.

Знания – одна из главных ценностей научной деятельности республики. Эти знания не используются в полном объеме. Необходимо активизировать имеющиеся знания с целью порождения новых знаний. Эффективное использование накопленных знаний повысит качество инновационной деятельности. Решение проблемы повышения качества информационных процессов подразумевает использование современных интеллектуальных технологий.

Литература

  1. Д.И. Муромцев, Онтологический инжиниринг знаний в системе PROTEGE – СПб: СПб ГУ ИТМО, 2007. – 62 с
  2. Гаврилова Т. А., Хорошевский В. Ф. Базы знаний интеллектуальных систем. – СПб., Питер, 2001. - 384 с.
  3. http://bigc.ru/theory/km/onto_technologies.php
  4. http://window.edu.ru/window_catalog/pdf2txt?p_id=13664&p_page=2

Материалы VI международной научно-технической конференции
«Актуальные вопросы правовой охраны и коммерциализации».
Уфа: Типография ГАУ РНТИК «Баштехинформ», 2010. С. 137-143.

Последние опубликованные статьи

Общие комплексные проблемы технических и прикладных наук и отраслей экономики:

Как продвигать российские научные журналы в международные наукометрические базы // 11 февраля 2015

Государство и право. Юридические науки:

Защита исключительных прав при осуществлении внешнеэкономической деятельности // 17 января 2014

Общие комплексные проблемы технических и прикладных наук и отраслей экономики:

Предпосылки создания энергомашиностроительного кластера в Республике Башкортостан // 17 октября 2011

СТАТЬИ ПО РАЗДЕЛАМ НАУКИ И ТЕХНИКИ:

ПОИСК ПО ВСЕМ БАЗАМ
ПРИГЛАШЕНИЕ К СОТРУДНИЧЕСТВУ
 
НАШИ УСЛУГИ
Главная
О проекте
Анкеты
Семинары
Статьи
Форум
Контакты

Республиканский информационный банк данных наукоемких технологий