ОНТОЛОГІЯ ЯК ПРОГРАМНА НАДБУДОВА ДО СИСТЕМИ ДЛЯ МАТЕМАТИЧНОГО МОДЕЛЮВАННЯ НА ОСНОВІ ІНТЕРВАЛЬНИХ ДАНИХ
DOI:
https://doi.org/10.31649/1999-9941-2022-54-2-26-38Ключові слова:
онтологія, схема використання, математичне моделювання, методи інтервального аналізу даних, архітектура програмного забезпечення, програмно-інструментальні засобиАнотація
У статті розглянуто важливу наукову проблему розроблення методів та засобів побудови дискретних моделей складних об’єктів у вигляді інтервальних різницевих рівнянь на основі поєднання онтологічного підходу та аналізу інтервальних даних для розширення сфери та умов застосування моделей при забезпеченні її заданих прогностичних властивостей, розв’язування якої слугуватиме поштовхом для розвитку прикладних досліджень у сферах оборони країни, охорони довкілля, медицини та інших галузях, де необхідною компонентою системи підтримки прийняття рішень є математичні моделі об’єктів з розподіленими параметрами. Охарактеризовано сутність підходу до математичного моделювання на основі інтервального аналізу, основною собливістю якого є багаторазова оцінка параметрів моделі «вхід-вихід», побудованої за результатами експериментів, в якому вихідні змінні отримують в інтервальному вигляді. Основними результатами досліджень, наведеними в статті є: опис підходу до використання онтології математичного моделювання на основі інтервальних даних для розробки та використання програмних засобів, з метою розширення сфери та умов застосування моделей при забезпеченні її заданих прогностичних властивостей; запропоновано покрокову схему процесу розробки онто-керованої програмної системи математичного моделювання на основі інтервального аналізу; запропоновано схему процесу реалізації, використання та онтовлення розглянутої онтологічної моделі предметної області математичного моделювання на основі інтервальних даних. Особливістю запропонованих в даній статті підходів є те, що вони можуть бути реалізовані як програмна надбудова до прикладних систем математичного моделювання на основі інтервального аналізу. Поєднання підходів на основі інтервального аналізу та онтологічного представлення предметної області забезпечує підвищення ефективності обчислювальних процедур ідентифікації моделей складних об’єктів, а також адаптивне використання різнотипних моделей для різних предметних областей в системах підтримки прийняття рішень.
Посилання
M. P. Dyvak, N. P. Porplytsia, T. M. Dyvak, Identyfikatsiia dyskretnykh modelei system z rozpodilenymy parametramy na osnovi analizu intervalnykh danykh: monohrafiia. Ternopil, Ukraina: Ekonomichna dumka TNEU, 2018, 220 s. [in Ukrainian].
M. P. Dyvak, Zadachi matematychnoho modeliuvannia statychnykh system z intervalnymy danymy: monohrafiia. Ternopil, Ukraina: Ekonomichna dumka TNEU, 2011, 215 s. [in Ukrainian].
M. P. Dyvak, A. V. Pukas, N. P. Parplytsia, A. M. Melnyk, Prykladni zadachi strukturnoi ta pa-rametrychnoi identyfikatsii intervalnykh modelei skladnykh obiektiv: monohrafiia. Ternopil. Ukraina: Universytetska dumka, 2021, 212 s. [in Ukrainian].
H. Madala, A. Ivakhnenko, “Inductive Learning Algorithms for Complex Systems Modelling,” Boca Raton: CRC Press. 1994.
A. Ivakhnenko, G. Ivakhnenko, “The Review of Problems Solvable by Algorithms of the Group Method of Data Handling (GMDH),” Pattern Recognition and Image Analysis, 5 (4), pp. 527–535. 1995.
A. Ivakhnenko, V. Lapa, “Cybernetics and Forecasting Techniques,” Modern Analytic and Computa-tional Methods in Science and Mathematics, v.8 ed. American Elsevier. 1967.
SW. Tu, H. Eriksson, JH. Gennari, Y. Shahar, MA. Musen, “Ontology-based configuration of prob-lem-solving methods and generation of knowledge-acquisition tools: application of PROTEGE-II to protocol-based decision support,” Artif Intell Med., 7(3), pp. 257-89. 1995. doi: 10.1016/0933-3657(95)00006-r. PMID: 7581625.
A. Sattar, E. Salwana, M. Surin, M. Ahmad, M. Ahmad, A. Mahmood, “Comparative Analysis of Methodologies for Domain Ontology Development: A Systematic Review,” International Journal of Advanced Computer Science and Applications (IJACSA), 11(5). 2020. doi: 10.14569/IJACSA.2020.0110515.
M. Musen, “The protégé project. AI Matters,” 1, pp. 4-12. 2015. doi: 10.1145/2757001.2757003.
U. Itziar, M. Nieto, M. García, O. Otaegui, “Design and Implementation of an Ontology for Semantic Labeling and Testing: Automotive Global Ontology (AGO),” Applied Sciences, 11, no. 17: 7782. 2021. doi: 10.3390/app11177782.
M. Dyvak, O. Papa, A. Melnyk, A. Pukas, N. Porplytsya, A. Rot, “Interval Model of the Efficiency of the Functioning of Information Web Resources for Services on Ecological Expertise,” Mathematics, 8, 2116. 2020. doi: 10.3390/math8122116
О. Аndroshchuk, R. Berezenskyi, О. Lemeshko, A. Melnyk, O. Huhul, “Model of Explicit Knowledge Management in Organizational and Technical Systems,” International Journal of Computing, 20(2), рр. 28-36. 2021.
A. Melnyk, R. Pasichnyk, “System of semantic classes for test's generation,” in 2010 International Conference on Modern Problems of Radio Engineering, Telecommunications and Computer Science (TCSET), 2010, pp. 206-206.
R. Pigazzi, C. Confalonieri, M. Rossoni, E. Gariboldi, G. Colombo, “Ontologies As a Tool for Design and Material Engineers,” in Proceedings of the ASME 2020 International Mechanical Engineering Congress and Exposition. Vol. 6: Design, Systems, and Complexity. Virtual, Online. https://doi.org/10.1115/IMECE2020-24042, 2020.
A. Kovbasistyi, A. Melnyk, M. Dyvak, V. Brych and I. Spivak, “Method for detection of non-relevant and wrong information based on content analysis of web resources,” 2017 XIIIth International Con-ference on Perspective Technologies and Methods in MEMS Design (MEMSTECH), 2017, pp. 154-156, doi: 10.1109/MEMSTECH.2017.7937555.
M. Dyvak, A. Melnyk and Y. Kedrin, “Interval model of the user reactions to messages in thematic groups of social networks,” 2022 IEEE 16th International Conference on Advanced Trends in Radio-electronics, Telecommunications and Computer Engineering (TCSET), 2022, pp. 837-840, doi: 10.1109/TCSET55632.2022.9766857.
M. Dyvak, A. Pukas, A. Melnyk, I. Voytyuk, S. Valchyshyn and I. Romanets, “Software Architecture for Modeling the Interval Static and Dynamic Objects,” 2021 11th International Conference on Ad-vanced Computer Information Technologies (ACIT), 2021, pp. 572-575, doi: 10.1109/ACIT52158.2021.9548577.
S. Mazepa, S. Banakh, A. Melnyk, S. Pugach, O. Yavorska and N. Golota, “An Ontological Approach to Detecting Fake News in Online Media,” 2021 11th International Conference on Advanced Com-puter Information Technologies (ACIT), 2021, pp. 531-535, doi: 10.1109/ACIT52158.2021.9548394.
M. P. Dyvak, A. M. Melnyk, O. A. Papa, “Matematychne ta prohramne zabezpechennia intelektu-alnoho modulia prykladnykh prohramnykh system dlia nadannia administratyvnykh posluh shcho-do provedennia ekolohichnoi ekspertyzy,” Informatsiini tekhnolohii ta kompiuterna inzheneriia, 49(3), s. 66–76. 2020 [in Ukrainian].
M. P. Dyvak, A. M. Melnyk, A. V. Kovbasistyi, O. A. Papa, “Pidkhid do matematychnoho modeliu-vannia efektyvnosti web-resursiv,” Optyko-elektronni informatsiino-enerhetychni tekhnolohii, 38, 2 (Ber 2020), s. 29–37. 2020 [in Ukrainian].
##submission.downloads##
-
PDF
Завантажень: 130