Вісники та науково-технічні збірники, журнали
Permanent URI for this communityhttps://ena.lpnu.ua/handle/ntb/12
Browse
6 results
Search Results
Item Ігровий метод кластеризації онтологій(Видавництво Львівської політехніки, 2019-02-26) Кравець, П. О.; Буров, Є. В.; Литвин, В. В.; Kravets, Petro; Burov, Evgeniy; Lytvyn, Vasyl; Національний університет “Львівська політехніка”; Lviv Polytechnic National UniversityРозглянуто актуальну проблему кластеризації онтологій для оптимізації операцій інтелектуального опрацювання даних в умовах невизначеності, зумовленої неточністю або неповнотою даних про предметну область. Кластеризація онтологій – це процес автоматичного розділення множини онтологій на групи (кластери) на основі ступеня їхньої подібності. Для розв’язування задачі кластеризації необхідно задати міри близькості онтологій, вибрати або розробити алгоритм кластеризації та виконати змістовну інтерпретацію результатів кластеризації. Для кластеризації онтологій в умовах невизначеності запропоновано застосувати стохастичний ігровий метод. Повторювальна стохастична гра полягає у реалізації керованого випадкового процесу вибору кластерів онтологій. Для цього закріплені за онтологіями інтелектуальні агенти випадково, одночасно і незалежно вибирають один із кластерів у дискретні моменти часу. Для агентів, що обрали один кластер, обчислюють поточну міру подібності онтологій, яка може враховувати близькість концептів, атрибутів та відношень між концептами. Цю міру використовують для адаптивного перерахунку змішаних стратегій гравців. Збільшуються імовірності вибору тих кластерів, поточний склад яких призвів до зростання міри подібності онтологій. У ході повторювальної гри агенти сформують вектори змішаних стратегій, які забезпечать максимізацію усереднених мір подібності розділених на кластери онтологій. Для розв'язування задачі ігрової кластеризації онтологій розроблено адаптивний марківський рекурентний метод на основі стохастичної апроксимації модифікованої умови доповняльної нежорсткості, справедливої у точках рівноваги за Нешем. Запропонований ігровий метод має фільтрувальні властивості щодо викидів у вхідних даних і практично не залежить від закону розподілу випадкових завад. Комп'ютерне моделювання підтвердило можливість застосування моделі стохастичної гри для кластеризації онтологій із врахуванням факторів невизначеності. Збіжність ігрового методу забезпечується дотриманням фундаментальних умов та обмежень стохастичної оптимізації. Достовірність експериментальних досліджень підтверджується повторюваністю отриманих результатів для різних послідовностей випадкових величин. Результати роботи доцільно використати для розв'язування задач інтелектуального аналізу даних, усунення дублювання інформації в базах знань, зменшення невизначеності у межах кластера онтологій, виявлення новизни інформації, організації високорівневої семантичної взаємодії між агентами під час розв’язування ними спільної задачі.Item Методи опрацювання контексту в інтелектуальних системах(Видавництво Львівської політехніки, 2017-03-28) Завущак, І. І.; Буров, Є. В.; Національний університет “Львівська політехніка”Для управління процесом набуття знань та ефективного їх використання в інтелектуальних системах використовують контекстозалежні методи. Проаналізовано різні визначення контексту та узагальнено його властивості для системи з агентом, що приймає рішення. Наведено порівняння формальних моделей подання та опрацювання контекстозалежних даних, а також методів логічного виведення та розумування в інтелектуальних системах, що враховують контекст. Проаналізовано використання контексту в системах із ситуаційною обізнаністю. У роботі визначено головні завдання та нерозв’язані задачі контекстозалежного комп’ютингу в інтелектуальних системах.Item Методи видобування даних з баз нечітких знань(Національний університет “Львівська політехніка”, 2014) Сєдушев, О. Ю.; Буров, Є. В.Досліджено нечіткі методи видобування даних. Акцент при цьому робиться на інтелектуальному аналізі баз нечітких знань та задачах, які при цьому виникають. Описано найпопулярніші сьогодні методи, їхні переваги та отримані за їх допомогою результати. Наведено узагальнені варіанти використання таких методів. The paper aims to study the fuzzy data mining techniques. The emphasis is put on an intelligent analysis of fuzzy knowledge bases and problems that arise. Most popular methods are described, their advantages and results obtained with their assistance are highlighted. Generalized use cases of such methods are given.Item Формальна модель подання знань у системі онтологічного моделювання задач(Видавництво Львівської політехніки, 2013) Буров, Є. В.Розглянуто математичну формалізацію системи онтологічного моделювання процесу розв’язання задач. Для її побудови використано апарат алгебраїчної теорії систем. Розроблено формальне подання онтологічних моделей та системи їх опрацювання. In this paper we propose a formalization of ontology-based task execution modelling system. It is built using approach of algebraic systems theory. We show that proposed algebraic system is based on multiple domains, which can be used for ontological models representation and knowledge elucidation, storage and processing.Item Застосування онтологічних моделей для побудови програмних систем(Видавництво Львівської політехніки, 2012) Буров, Є. В.Розглянуто математичну формалізацію програмної системи, побудованої на основі онтологічних моделей за допомогою апарату алгебраїчної теорії типів. Розроблено формальне подання моделей та системи їх опрацювання. In this paper mathematical formalization for software system based on ontological models is proposed. Formalization is built using algebraic types system approach. Developed formal representation of models and modeling system.Item Використання технологій експертних систем для створення інтелектуальної системи управління правами доступу до інформаційних ресурсів(Видавництво Львівської політехніки, 2011) Сєдушев, О. Ю.; Буров, Є. В.Показано інтеграцію моделі управління правами доступу RBAC із технологіями експертних систем для побудови інтелектуальної системи управління правами доступу. Як результат, новостворена система має деякі переваги серед аналогів та підтримує автоматизованість завдяки продукційним правилам бази знань та принципам самонавчання. In this paper integration of RBAC (Role-based access control) mechanism with an expert system technology for building modern intellectual access control systems is presented. As a result, intellectual access control system is created which if compared to existing systems proposes additionally some automatization based on rules in knowledge base and self-teaching.