Article

Article title SYNTHESIS OF HETEROGENEOUS KNOWLEDGE BASED ON ONTOLOGIES
Authors Y.A. Kravchenko
Section SECTION VI. ARTIFICIAL INTELLECT AND INDISTINCT SYSTEMS
Month, Year 11, 2012 @en
Index UDC 002.53:004.89
DOI
Abstract This article describes the actual problem of knowledge fields ontologies creation in order to heterogeneous information integration in knowledge management systems. A set of typical information flows, which will be selected precedents knowledge integration, was described. The steps of identifying the knowledge, mining a priori information, modeling knowledge and implementing a knowledge management system were showed in details. The implementation of these steps will provide a conceptualization of knowledge as accurate descriptions in ontologies, which will overcome the uncertainty due to the formalization of the implicit assumptions and organize knowledge through the integration of heterogeneous sources.

Download PDF

Keywords Ontologies; intelligent information systems; knowledge management; data mining; knowledge extraction; integration of heterogeneous information.
References 1. Тельнов Ю.Ф. Интеллектуальные информационные системы. – М.: Московский государственный университет экономики, статистики и информатики, 2003. – 26 с.
2. Электронный ресурс – http://shcherbak.net/ekstensivnoe-razvitie-ontologicheskix-struktur/.
3. Кравченко Ю.А. Технология анализа надежности адаптивных информационных сред // Известия ЮФУ. Технические науки. – 2010. – № 12 (113). – С. 103-108.
4. Кравченко Ю.А. Имитационная модель анализа данных в интеллектуальных информационных системах // Российская академия наук. Научный журнал. Известия КБНЦ РАН. – Нальчик: Изд-во 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., Кныш Д.С. Проблемы, обзор и параллельные генетические алгоритмы: состояние // Известия РАН. Теория и системы управления. – 2010. – № 4. – С. 72-82.
7. Курейчик В.В., Курейчик В.М., Родзин С.И. Концепция эволюционных вычислений, инспирированных природными системами // Известия ЮФУ. Технические науки. – 2009.
– № 4 (93). – С. 16-25.
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. Концептуальные основы рефлексивно-адаптивного подхода к построению интеллектуальных информационных систем // Известия ЮФУ. Технические науки.
– 2011. – № 7 (120). – С. 167-171.
10. Кравченко Ю.А. Метод создания математических моделей принятия решений в многоагентных подсистемах // Известия ЮФУ. Технические науки. – 2011. – № 7 (120). – С. 141-145.
11. Кажаров А.А., Курейчик В.М. Использование роевого интеллекта в решении NP- трудных задач // Известия ЮФУ. Технические науки. – 2011. – № 7 (120). – С. 30-37.
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. 37-43.
13. Бова В.В. Модели предметных знаний на основе системно-когнитивного анализа // Известия ЮФУ. Технические науки. – 2011. – № 7 (120). – С. 146-153.
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.