Анотація до роботи:

Неофітна Т.М. Категорні моделі і метод поповнення ієрархічних баз знань предметних областей автоматизованих систем. – Рукопис.

Дисертація на здобуття наукового ступеня кандидата технічних наук за спеціальністю 05.13.06 – автоматизовані системи управління та прогресивні інформаційні технології – Харківський національний університет радіоелектроніки, Харків, 2007 р.

У дисертаційній роботі розроблено категорні моделі і метод поповнення ієрархічних баз знань предметних областей, які орієнтовані на використання під час розробки універсальних і спеціалізованих систем управління базами знань, експертних систем обробки інформації для прийняття рішень, що дозволить підвищити ефективність розробки баз знань у динамічних предметних областях та поліпшити якість баз знань за рахунок обліку семантичних закономірностей предметних областей.

Науковими результатами є: математична модель бази знань предметної області системи прийняття рішень; набір аксіом і наслідків, що відображують семантичні закономірності ієрархічних структур систем знань предметних областей; категорний метод поповнення ієрархічних баз знань предметних областей автоматизованих систем; набір правил поповнення ієрархічних баз знань предметних областей автоматизованих систем.

У дисертаційній роботі наведено теоретичне узагальнення і нове розв’язання наукової задачі моделювання знань складних ПрО для розробки ієрархічних баз знань автоматизованих систем.

1. Для моделювання знань ПрО обґрунтовано використання концептів і семантичних відношень. Отримано базове математичне визначення МК ПрО в сигнатурі семантичних відношень. При цьому введення сигнатури семантичних відношень МК ПрО дозволяє визначити кількість підтримуваних семантичних відношень, дізнатися про назву й місцевість кожного семантичного відношення, розглядати однойменні семантичні відношення в різних МК ПрО.

2. Розроблено визначення моделі онтології ПрО, онтологічної й прикладної МK ПрО. Модель онтології ПрО визначає тільки частину семантики ПрО й припускає можливість повторного використання в різних базах знань для побудови якісної прикладної МК ПрО. Модель онтології ПрО містить онтологічну МК ПрО й аксіоми, що обмежують інтерпретацію і використання імен концептів і семантичних відношень. Розширення онтологічної моделі ПрО до прикладної МК ПрО проводиться під управлінням аксіоматики, визначеної в моделі онтології ПрО.

3. Розроблено загальну структуру бази знань складної ПрО СПР, що включає множину зв'язаних прикладних МК ПрО, використовуваних для вирішення різних функціональних задач. Використання в СПР баз знань такого типу дозволяє забезпечити цілісне багатоаспектне подання системи знань складної ПрО, одночасно й узгоджено враховувати онтологічні й проблемні знання, ураховувати структурні відношення прикладних МК ПрО.

4. Розроблено математичну модель бази концептуальних знань ПрО СПР, що включає множину прикладних МК ПрО й множину морфізмів, які описують семантику структурних відношень прикладних МК ПрО. Для цього розроблено спеціальні класи морфізмів прикладних МК ПрО: клас онтологічних морфізмів і клас проблемних морфізмів, які дозволяють установлювати нетривіальну «подібність» даних моделей. Отримано такі малі категорії: категорію прикладних МК ПрО, морфізмами якої є онтологічні морфізми; категорію прикладних МК ПрО, морфізмами якої є проблемні морфізми; категорію прикладних МК ПрО, що є прямим добутком двох попередніх категорій і морфізмами якої є біморфізми (пари морфізмів).

5. Мовою теорії категорій розроблено елементи теорії подання знань із використанням набору аксіом і наслідків, який відображує семантичні закономірності складних ієрархічно організованих структур систем знань ПрО, що забезпечує стабільність бази знань щодо різних еволюційних змін предметної області й підвищує ефективність прийняття рішень.

6. Розроблено категорний метод поповнення ієрархічних баз знань ПрО автоматизованих систем, що дозволяє встановити нові морфізми прикладних МК ПрО, коли відомі тільки базисні морфізми прикладних МК ПрО; при цьому одержувана категорія прикладних МК ПрО відповідає зазначеному набору аксіом.

7. Розроблено правила поповнення ієрархічних баз концептуальних знань ПрО, які запропоновано використати в рамках ітеративної процедури створення ієрархічних баз знань у діалозі з користувачем з метою забезпечення семантичної коректності створюваної бази знань автоматизованої системи. На теоретико-категорному рівні опису структури ієрархічної бази знань ПрО застосування даних правил означає встановлення нових базисних морфізмів.

8. Розроблено інструментальні програмні засоби подання й обробки знань складних ПрО й проведено їхню апробацію в СПР «Флексо», призначенням якої є управління якістю виготовлення флексографських друкарських форм. Під час розробки інструментальних програмних засобів подання й обробки знань використовувалися отримані в дисертаційній роботі теоретичні результати з моделювання предметних областей на основі знань, що обумовило такі їхні переваги: підвищення ефективності розробки баз знань у динамічних ПрО, поліпшення якості баз знань за рахунок обліку семантичних закономірностей ПрО.

Публікації автора:

1. Левыкин В.М., Неофитная Т.М. Разработка правил пополнения иерархической базы знаний // Научно-технический журнал «Бионика интеллекта». – Харьков. – 2006. – № 1(64). – С. 68 – 71.

2. Левыкин В.М., Неофитная Т.М. Категорное моделирование предметных областей на основе знаний в системах принятия решений // Научный вестник Кременчугского университета экономики, информационных технологий и управления. Новые технологии. – 2006. – № 4 (14). – С. 21 – 25.

3. Неофитная Т.М. Разработка категорной модели базы знаний интеллектуальной системы принятия решений // Проблемы бионики. – Харьков. – 2003. – № 58. – С. 108 – 115.

4. Левыкин В.М., Неофитная Т.М. Разработка обобщенной категорной модели и метода пополнения иерархической базы знаний // АСУ и приборы автоматики. – Харьков: ХНУРЭ. – 2004. – № 128. – C. 94 – 100.

5. Левыкин В.М., Неофитная Т.М. Синтаксис и семантика наследования в концептуальных моделях предметных областей // Вестник НТУ «ХПИ». Новые решения в современных технологиях. – Харьков. – 2002. – № 7. – C. 6 – 11.

6. Неофитная Т.М. Выявление закономерностей наследования в концептуальных моделях произвольных предметных областей // Сб. научн. трудов по материалам 6-го Международного молодежного форума «Радиоэлектроника и молодежь в 21 веке». Ч. 2. – Харьков. – 2002. – С. 197 – 198.

7. Левыкин В.М., Неофитная Т.М. Формализованное описание онтологии и концептуальной модели предметной области // Сб. научн. трудов по материалам 9-й Международной конференции «Теория и техника передачи, приема и обработки информации». – Харьков. – 2003. – С. 383 – 384.

8. Неофитная Т.М. Использование механизма наследования в системах искусственного интеллекта // Сб. научн. трудов по материалам 7-й Международной конференции «Теория и техника передачи, приема и обработки информации». – Харьков. – 2001. – С. 394 – 395.

9. Неофитная Т.М. Об особенностях разработки прототипа экспертной системы экологической экспертизы состояния окружающей среды // Сб. научн. трудов по материалам 6-й Международной конференции «Теория и техника передачи, приема и обработки информации». – Харьков. – 2000. – С. 223 – 225.

10. Неофитная Т.М., Разумовский Ю.И. Разработка программных средств графического представления сложных объектов и ситуаций // Сб. научн. трудов по материалам 5-го Международного молодежного форума «Радиоэлектроника и молодежь в 21 веке». Ч. 1. – Харьков. – 2001. – С. 199 – 200.