Том 13, № 1 (2023)
ОТ РЕДАКЦИИ
Онтологии в компьютерных науках
![pages](/img/style/pages.png)
![views](/img/style/views.png)
![](/img/style/loadingSmall.gif)
ОБЩИЕ ВОПРОСЫ ФОРМАЛИЗАЦИИ ПРОЕКТИРОВАНИЯ: ОНТОЛОГИЧЕСКИЕ АСПЕКТЫ
Интерактивное порождение новых знаний на основе автоматических средств логического вывода
Аннотация
Работа относится к области представления знаний и алгоритмизации их обработки. Для описания предмета рассмотрения совокупностью утверждений и их обработки используются логические средства первопорядкового типа. В отличие от известных достижений в области автоматического доказательства (АД) в формальных аксиоматических теориях, автоматический синтез текстов утверждений затруднён плохой формализуемостью понятия ценности знания, содержащегося в тексте. В работе на основе развития исчисления позитивно-образованных стандартизованных формул (пос-формул) исследуются возможности автоматизации анализа описания предмета рассмотрения и интерактивного порождения содержательных утверждений для совершенствования этого описания. Предлагаемый метод интерактивного порождения знаний объединяет возможности АД с алгоритмизированным человеко-машинным синтезом текстов новых знаний. АД в исчислении пос-формул помогает человеку не только в анализе свойств, но и в выборе требуемых свойств описания предмета рассмотрения. При выявлении посредством АД отсутствия в анализируемых знаниях свойства, желательного для человека, осуществляется формирование гипотезы, логически гарантирующей наличие требуемого свойства. Автоматически синтезируются в предварительном виде варианты гипотез, дорабатываемые затем интерактивно для повышения содержательности порождаемого текста нового знания. Обосновываются правила синтеза. Их применение продолжает вывод в ситуациях неприменимости базового правила вывода в исчислении пос-формул. Расширение исчисления правилами синтеза преобразует его как первопорядковое исчисление дедуктивного типа в средство дедуктивно-абдуктивного вывода, которое отличается от известных работ, использующих абдукцию, отсутствием ряда ограничений. На иллюстративных примерах показаны представление, анализ и порождение знаний. На этих примерах при интерактивной обработке знаний видна важность наглядности обрабатываемого текста, обеспечиваемой крупноблочной структурой пос-формул, построенных из типовых кванторов. В заключение сформулированы итоги работы и возможные направления развития полученных результатов.
![pages](/img/style/pages.png)
![views](/img/style/views.png)
![](/img/style/loadingSmall.gif)
Подход к оцениванию уровня интеллектуальности информационной системы
Аннотация
На основе анализа определений естественного и искусственного интеллекта (ИИ) предложены базисные функции, отражающие познавательную деятельность мозга. Их трактовка в широком смысле с использованием правил русской грамматики позволила описать весь спектр понятий, применяемых в ИИ. Показана возможность выражения базисных функций через более простые и объединения их в более сложные. Обоснована полнота, непротиворечивость и неизбыточность базиса познавательных функций мозга. 14 базисных функций разделены на четыре группы, отражающие различные стороны работы со знанием. Это позволило рассматривать систему ИИ как специализированную систему обработки информации. За признак, выделяющий подсистему ИИ в информационной системе, принят имитационный подход к моделированию функций человеческого мозга. Уровень интеллектуальности информационной системы характеризуется показателями долей аппаратного и программного обеспечения, использованных для реализации моделей ИИ, в общем объёме аппаратного и программного обеспечения информационной системы. Приведён пример оценивания уровня интеллектуальности информационной системы беспилотного летательного аппарата.
![pages](/img/style/pages.png)
![views](/img/style/views.png)
![](/img/style/loadingSmall.gif)
ПРИКЛАДНЫЕ ОНТОЛОГИИ ПРОЕКТИРОВАНИЯ
Семантическое моделирование при построении цифровых двойников энергетических объектов и систем
Аннотация
Рассматривается задача построения цифровых двойников и умных цифровых двойников для моделирования и управления в энергосистемах. Под энергосистемой понимается совокупность энергетических ресурсов всех видов, методы их получения (добычи), преобразования, распределения и использования, а также технические средства и организационные комплексы, обеспечивающие снабжение потребителей различными видами энергии. Анализируются интегрированные интеллектуальные энергосистемы и основные направления цифровизации энергетики. Рассмотрены понятие «цифровые двойники» в технических сферах, онтологический подход к построению цифровых двойников и семантические модели построения умных цифровых двойников. Предложено использование фрактального подхода при выполнении онтологического инжиниринга, который даёт возможность формализации понятий предметной области и позволяет строить разномасштабные онтологии с использованием метауровней онтологий. Представлены модели цифровых двойников и умных цифровых двойников. Разработанные подходы проиллюстрированы на примерах построения цифрового двойника солнечной электростанции и умного цифрового двойника топливно-энергетического комплекса. Описанный в статье подход даёт возможность интеграции цифровых и умных цифровых двойников разных уровней в единое цифровое решение при моделировании объектов энергетики и энергосистем.
![pages](/img/style/pages.png)
![views](/img/style/views.png)
![](/img/style/loadingSmall.gif)
Онтология идентификации человека по движениям тела и лицу в видеонаблюдениях
Аннотация
В настоящее время разработка моделей и методов распознавания по движениям тела и лицу в видеонаблюдениях является актуальной задачей. Особенно это важно в обеспечении безопасности на объектах с массовым скоплением людей для противодействия преступлениям террористической направленности. В статье приведена классификация основных биометрических признаков и параметров, характеризующих потенциального нарушителя, разработанная для систем контроля безопасности, пропускных систем предприятий. Предложена структурная схема слияния биометрических данных и распознавания нарушителя, которая может лежать в основе разработки систем контроля безопасности. Рассмотрены виды систем и методы распознавания человека по движениям тела и лицу, выявлены их достоинства и недостатки. Отмечено, что для распознавания нарушителя в условиях множества биометрических признаков целесообразно использовать комбинацию методов распознавания. Это позволит принимать правильные решения относительно выявления потенциального нарушителя. В статье сделана попытка рассмотреть основные аспекты, касающиеся распознавания человека по движениям тела и лицу в видеонаблюдениях в целом, в отличие от известных работ, посвящённых отдельным биометрическим признакам.
![pages](/img/style/pages.png)
![views](/img/style/views.png)
![](/img/style/loadingSmall.gif)
Информационная система поддержки предварительного проектирования малых космических аппаратов
Аннотация
С развитием информационных технологий значительно выросла роль систем поддержки процесса проектирования технических изделий. Возможности систем управления знаниями позволяют обеспечивать общность терминологии, определений объектов и отношений между ними. Использование формальной семантики необходимо для поддержки многократного использования знаний. В статье рассматриваются пути повышения эффективности процесса проектирования малых космических аппаратов и создания средств для обмена знаниями о функциональных характеристиках типовых подсистем таких аппаратов. Рассматривается создание информационной системы поддержки предварительного проектирования малых космических аппаратов, которая содержит информацию, связанную с отношениями между функциями и компонентами подсистем и их характеристиками. Созданная система позволит упростить синтез различных конфигураций изделий. При разработке информационной системы использовались современные подходы в области структурных и функциональных классификаций систем малых космических аппаратов, существующие в отрасли таксономии, подходы к созданию структур баз данных. База данных информационной системы содержит набор характеристик широкой номенклатуры оборудования малых космических аппаратов. В качестве примера применения информационной системы поддержки проектирования малых космических аппаратов рассмотрен процесс выбора характеристик системы электропитания для перспективного малого космического аппарата, предназначенного для обеспечения связи между подвижными наземными терминалами
![pages](/img/style/pages.png)
![views](/img/style/views.png)
![](/img/style/loadingSmall.gif)
Проектирование системы сбора полётной информации для расчёта аэродинамических характеристик БПЛА
Аннотация
В статье описана разработка бортовой системы сбора информации для расчёта аэродинамическиххарактеристик беспилотных летательных аппаратов (БПЛА), которые возможно получить только в условиях свободного полёта. Представлена функциональная схема, описан алгоритм работы системы регистрации параметров полёта. Предложенные решения позволяют собрать большой объём информации и повысить эффективность системы за счёт отбора и сжатия информации. Собранная информация используется для определения аэродинамических характеристик, обеспечивая отказ от испытаний моделей БПЛА в аэродинамических трубах, за счёт чего может быть достигнута экономия средств и времени на разработку новых БПЛА. Рассмотрены особенности информационного обмена между элементами системы, позволяющие ускорить передачу данных и повысить точность измерений за счёт увеличения частоты опроса измерительных устройств. Полученные результаты могут представлять интерес для разработчиков автономных измерительных систем. Особое значение для расчёта аэродинамических характеристик БПЛА по предлагаемому методу имеет высокая точность измерения параметров траектории летательного аппарата, включая возникающие в процессе движения линейные ускорения и угловые скорости. В статье рассматривается вариант аппаратной реализации предложенной системы для БПЛА.
![pages](/img/style/pages.png)
![views](/img/style/views.png)
![](/img/style/loadingSmall.gif)
Проектирование онтологии содержания электронного учебного курса
Аннотация
Моделирование знаний, тесно связанное с онтологиями, является важной семантической технологией и областью исследований. В статье рассматривается понятие модели содержания электронного учебного курса. В основу модели содержания положено структурирование содержание курса на отдельные фрагменты, называемые учебными элементами. Эти учебные элементы интегрируются в древовидный ориентированный граф. Модель содержания определена как совокупность такого графа и таблицы атрибутов учебных элементов с требованиями к дидактическим показателям их изучения. Формулируются правила построения моделей содержания электронного учебного курса. Обсуждаются математические свойства этих моделей и вводятся их интегральные характеристики. Предлагаемый подход к моделированию содержания хорошо согласуется с международными спецификациями электронного обучения SCORM, дополняет их целевыми показателями, алгоритмами дидактического проектирования и анализа учебных материалов. Алгоритмы формирования и способы представления модели содержания позволяют автоматизировать процесс её построения и дидактического анализа в форме визуального интерактивного диалога разработчиков электронных образовательных ресурсов в инструментальных авторских средах.
![pages](/img/style/pages.png)
![views](/img/style/views.png)
![](/img/style/loadingSmall.gif)
ИНЖИНИРИНГ ОНТОЛОГИЙ
Доверие к данным при пополнении онтологий и графов знаний
Аннотация
Рассматривается задача оценки доверия к информации, извлекаемой из текстовых источников для пополнения онтологий или графов знаний. За единицу информации или факт, принимается минимальное знание об экземпляре предметной области, выражаемое единичным RDF-триплетом. Приведено описание вероятностной модели оценки доверия, основанной на марковских случайных процессах. При оценке модель строится на основании доступной информации об источниках с учётом ранее извлечённых данных. Предложен метод оценки доверия к информации с параллельным взвешиванием источников. Подобный подход востребован в ситуациях, когда качественные характеристики источников неизвестны или недоступны. В рамках тестирования модели были автоматически сгенерированы наборы численных данных различных объёмов, проведены эксперименты по взвешиванию источников и оценке доверия к извлекаемой из них информации. Результаты экспериментов показали, что в большинстве случаев веса источников, вычисляемые на основе предлагаемой модели, тем больше, чем меньше среднее отклонение предоставленной ими информации от истинной, доверие к фактам увеличивается с уменьшением расстояния до истинных данных. Выполнено сравнение с моделями агрегации данных. В большинстве случаев агрегация, выполненная на основе оценки доверия, демонстрировала наименьшее среднее отклонение от истинных данных среди рассмотренных моделей. Полученные результаты показывают, что предлагаемая модель эффективна в сравнении с другими аналогичными моделями и может применяться в задачах оценки доверия к фактам, представляемым вещественными числами.
![pages](/img/style/pages.png)
![views](/img/style/views.png)
![](/img/style/loadingSmall.gif)
МЕТОДЫ И ТЕХНОЛОГИИ ПРИНЯТИЯ РЕШЕНИЙ
Многоаспектное моделирование ситуаций в задачах обеспечения функциональной безопасности аппаратно-программных комплексов
Аннотация
Функциональная безопасность является латентной характеристикой аппаратно-программных комплексов (АПК) и объективно характеризуется удовлетворённостью потребителей поведением АПК. В работе рассматривается подход к решению задач, связанных с управлением проектом, на основе анализа динамических характеристик функциональной безопасности конфликтных ситуаций в системе управления проектом. Для анализа ситуаций, возникающих при управлении проектами создания АПК возможно использование моделей, известных как системные архетипы. Рассмотрены информационная сущность ситуаций и основы многоаспектного моделирования. Методическую основу исследований составляет сочетание динамических моделей параметров, характеризующих функциональную безопасность, и структурных моделей, соответствующих конфликтным ситуациям, возникающим при обеспечении требуемого уровня функциональной безопасности. Рассмотрены примеры многоаспектного моделирования ситуаций, где в качестве событий выступают проявления латентных дефектов. В результате исследований: определены информационные сущности ситуаций, предложены концептуальные основы многоаспектного моделирования ситуаций, возникающих при управлении функциональной безопасностью АПК, выделены базовые этапы построения системы структурных и динамических моделей ситуаций на разных стадиях жизненного цикла АПК. Полученные результаты могут быть использованы для принятия решений о целесообразности внесения изменений в структуру системы обеспечения функциональной безопасности АПК.
![pages](/img/style/pages.png)
![views](/img/style/views.png)
![](/img/style/loadingSmall.gif)
Онтологический нечётко-возможностный подход к созданию модели управления печью пиролиза
Аннотация
Для объектов хозяйственной деятельности рассматриваются разработка и применение прикладного подхода к созданию подсистемы принятия управленческих решений, устраняющих возможные семантические разрывы между смежными слоями производственно–технологической иерархии при описании разноуровневых информационных потоков. Созданная с помощью предложенного подхода подсистема принятия решения способна обрабатывать разноуровневые потоки данных в комплексной структуре поддержания указанных объектов в жизнеспособном состоянии. Предложенный подход базируется на вертикально-интегрированных онтологических моделях, созданных с использованием стандартных программных средств. Выявленные семантические связи между концептами внутри формализованных разноуровневых онтологических моделей восстанавливаются с помощью явных и неявных знаний экспертов о ведении производственных операций. В качестве методологической основы извлечения и формализации знаний экспертов в виде нечёткого аналитического полинома выбран нечётко-возможностный подход. Применение предложенного подхода показано на примере управления процессом пиролиза высокомолекулярного углеводородного сырья в специализированных печах.
![pages](/img/style/pages.png)
![views](/img/style/views.png)
![](/img/style/loadingSmall.gif)
Статьи
![pages](/img/style/pages.png)
![views](/img/style/views.png)
![](/img/style/loadingSmall.gif)