37.2. Последовательность создания онтологий.

1 шаг: Определение области и масштаба онтологии

Ответить на вопросы:

1. Какую область будет охватывать онтология?

2. Для чего мы собираемся использовать онтологию?

3. На какие типы вопросов должна давать ответы информация в онтологии?

4. Кто будет использовать и поддерживать онтологию?

2 шаг: Рассмотрение вариантов повторного использования существующих онтологий

Почти всегда стоит учесть, что сделал кто-то еще, и проверить, можем ли мы улучшить и расширить существующие источники для нашей конкретной предметной области и задачи. Повторное использование существующих онтологий может быть необходимым, если нашей системе нужно взаимодействовать с другими приложениями, которые уже вошли в отдельные онтологии или контролируемые словари.

3 шаг: Перечисление важных терминов в онтологии

Полезно составить список всех терминов, о которых мы хотели бы сказать что-либо или которые хотели бы объяснить пользователю.

4 шаг: Определение классов и иерархии классов

5 шаг: Определение свойств классов – слотов

6 шаг: Определение фацетов слотов

Слоты могут иметь различные фацеты, которые описывают тип значения, разрешенные значения, число значений (мощность) и другие свойства значений, которые может принимать слот. Например, значение слота название (как в «название вина») – одна строка. То есть, название – это слот с типом значения Строка.

7 шаг: Создание экземпляров

Для определения отдельного экземпляра класса требуется (1) выбрать класс, (2) создать отдельный экземпляр этого класса и (3) ввести значения слотов.

38. Содержание

    • Многокритериальное пр. Качественный и количественный анализ. Пространственные модели.
    • Пр в условиях неопределенности. Парадигма анализа решений. Деревья решений.
    • Теория полезности. Принцип максимальной ожидаемой полезности. Методы прямого построения функции полезности
    • Теория полезности. Основные свойства функции полезности. Учет отношения к риску в функции полезности.
    • Теория полезности. Обоснование s- образности кривой полезности.
    • Теория полезности. Определение отношения к риску на основе понятия детерминированного эквивалента.
    • Определение детерминированного эквивалента. Детерминированный эквивалент для выпуклой и вогнутой функции.
    • Стратегическая эквивалентность функций полезности. Линейная функция полезности.
    • Логарифмическая функция полезности. Пример.
    • Экспоненциальная функция полезности. Пример.
    • Квадратичная функция полезности. Пример.
    • Теоремы о несклонности к риску. Надбавка за риск.
    • Теоремы о склонности к риску. Надбавка за риск.
    • Пример функции полезности для лпр несклонного к риску.
    • Пример функции полезности для лпр склонного к риску.
    • Мера несклонности к риску. Обоснование. Интерпретация функции несклонности к риску.
    • Связь между надбавкой за риск и функцией несклонности к риску.
    • Особенности и признаки интеллектуальности информационных систем.
    • Классификация иис. Системы с интеллектуальным интерфейсом
    • Экспертные системы. Архитектура экспертной системы. Назначение составных частей эс.
    • База знаний и механизм вывода на знаниях. Сравнительный анализ.
    • Этапы создания экспертной системы. Идентификация предметной области. Построение концептуальной модели. Типы моделей
    • Этапы проектирования экспертной системы. Формализация базы знаний. Классификация моделей представления знаний
    • Особенности знаний и их отличие от данных. Декларативные и процедурные знания. Системы, основанные на знаниях. Этапы трансформации данных и знаний. Базы данных и базы знаний
    • Самообучающиеся системы. Технологии olap и Data Mining. Определение Data Mining. Основные типы закономерностей, извлекаемых с помощью Data Mining
    • Индукция и дедукция. Алгоритм индуктивного обучения. Деревья решений
    • Искусственные нейронные сети. Обучение нейронных сетей
    • Системы, основанные на прецедентах (Case Based Reasoning)
    • Прямой логический вывод в эс на основе правила Modus Ponens.
    • Обратный логический вывод в эс на основе правила Modus Ponens
    • Семантические сети. Основные типы отношений в семантических сетях. Правила построения семантических сетей
    • Теория фреймов. Структура фрейма. Слоты и присоединенные процедуры. Механизм вывода на фреймах
    • Механизм вероятностного вывода на основе правил Байеса и коэффициентов уверенности
    • Основные понятия теории нечетких множеств. Операции над нечеткими множествами. Понятия нечеткой и лингвистической переменной. Основы нечеткого логического вывода.
    • Понятие нечеткого высказывания и нечеткого предиката
    • Формирование базы правил систем нечеткого вывода
    • Фаззификация
    • Агрегирование
    • Активизация
    • Аккумуляция
    • Понятие онтологии. Классификация онтологий и их применение.
    • Редакторы онтологий, формализмы и форматы представления онтологий
    • Подход к формированию онтологий в редакторе Protégé. Последовательность создания онтологий
    • 37.2. Последовательность создания онтологий.
    • Элементы фреймовых онтологий – классы, экземпляры, слоты (типы значений, кардинальность), отношения и т.Д.
    • Язык создания экспертных систем clips: поддерживаемые парадигмы, основные структуры данных, конструкции языка для обработки данных и осуществления вывода.