Article

Article title ONTOLOGICAL APPROACH FORMATION OF INFORMATION RESOURCES BASED ON KNOWLEDGE DISPARATE SOURCES
Authors Yu.A. Kravchenko, V.V. Markov
Section SECTION III. ARTIFICIAL INTELLECT AND INDISTINCT SYSTEMS
Month, Year 07, 2013 @en
Index UDC 002.53:004.89
DOI
Abstract This article  describes the  actual  problem  of  the  ontological  approach development  to  the synthesis of heterogeneous knowledge and the formation of educational resources based on the individual learning paths construction. It is proposed to use the ontology as a dictionary of intelligent agents communication and describe the profile of their knowledge and the exchange of knowledge and messages. In this adaptation is performed by selecting the navigation paths in a semantic network, and making decisions on the choice of the ontology concept at each vertex. Navigating the semantic network of concepts is based on the construction of a simulation graph model is used to start the search for a keyword that expresses a user"s query, and the list of concepts related to the current concept and shaping its neighborhood.

Download PDF

Keywords Ontologies; intelligent information systems; knowledge management; data mining; knowledge extraction; integration of heterogeneous information.
References 1. Норенков И.П. Онтологические методы синтеза электронных учебных пособий // Научно-практический журнал «Открытое образование». – 2010. – № 6. – С. 39-44.
2. Тельнов Ю.Ф. Интеллектуальные информационные системы. – М.: Московский государственный университет экономики, статистики и информатики, 2003. – 26 с.
3. Кравченко Ю.А. Принятие решений в информационных системах на основе нечеткого моделирования // Российская академия наук. Научный журнал. Известия КБНЦ РАН. - 2013. – № 1 (51). – С. 21-26.
4. Кравченко Ю.А. Имитационная модель анализа данных в интеллектуальных информационных системах // Российская академия наук. Научный журнал. Известия КБНЦ РАН. – 2012. – № 1 (45). – С. 25-31.
5. Курейчик В.В., Родзин С.И. О правилах представления решений в эволюционных алгоритмах // Известия ЮФУ. Технические науки. – 2010. – № 7 (108). – С. 13-21.
6. Курейчик В.М. Особенности построения систем поддержки принятия решений // Известия ЮФУ. Технические науки. – 2012. – № 7 (132). – С. 92-98.
7. Курейчик В.М., Кажаров А.А. Использование роевого интеллекта в решении NP-трудных задач // Известия ЮФУ. Технические науки. – 2011. – № 7 (120). – С. 30-37.
8. Гладков Л.А., Гладкова Н.В. Новые подходы к построению систем анализа и извлечения знаний на основе гибридных методов // Известия ЮФУ. Технические науки. – 2010. - № 7 (108). – С. 146-154.
9. Кравченко Ю.А. Синтез разнородных знаний на основе онтологий // Известия ЮФУ. Технические науки. – 2012. – № 11 (136). – С. 216-221.
10. Кравченко Ю.А. Метод создания математических моделей принятия решений в многоагентных подсистемах // Известия ЮФУ. Технические науки. – 2011. – № 7 (120). – С. 141-145.
11. Курейчик В.М. Биоинспирированный поиск с использованием сценарного подхода // Известия ЮФУ. Технические науки. – 2010. – № 7 (108). – С. 7-13.
12. Бова В.В., Курейчик В.В. Интегрированная подсистема гибридного и комбинированного поиска в задачах проектирования и управления // Известия ЮФУ. Технические науки. – 2010. – № 12 (113). – С. 37-42.
13. Бова В.В. Методы поддержки принятия решений в построении адаптивных моделей образовательных процессов // Известия ЮФУ. Технические науки. – 2008. – № 4 (81). – С. 221-225.
14. Марков В.В. Методика извлечения и оценки знаний на основе нечеткой модели эксперта // Известия ЮФУ. Технические науки. – 2011. – № 7 (120). – С. 137-141.
15. Марков В.В., Пуголовкина О.В. Применение репертуарных решеток для формирования индивидуальных траекторий обучения // Известия ЮФУ. Технические науки. – 2011. – № 7 (120). – С. 250-255.

Comments are closed.