В статье представлен авторский взгляд на онтологию научного направления и онтологию проектирования научного направления, который обсуждался на научном семинаре «Онтология проектирования» в феврале 2021 года. Очередная смена классификации научных дисциплин, представленная Высшей аттестационной комиссией при Министерстве науки и высшего образования Российской Федерации, и последовавшая за этим перестройка квалификационной структуры российской науки определили актуальность темы, затрагиваемой в статье. Делается попытка проанализировать - что есть, что включают и из чего состоят научные: достижения, направления, дисциплины, проблемы, научно-обоснованные решения; являются ли эти термины понятиями, каковы их определения и атрибутированы ли они, есть ли согласие по их содержанию в научном сообществе. Основной целью исследования было определить понятие «научное направление», выявить и обосновать его атрибуты, привести примеры научных направлений. Показано, что эволюция научного знания включает в себя разные стадии жизненного цикла научных дисциплин, степень зрелости которых хорошо коррелирует с кривой Гартнера. Основными атрибутами понятия «научное направление», по мнению автора, являются его: истоки, ключевые термины, научный базис, границы, механизм формирования и ожидаемый эффект от его развития. Наличие этих атрибутов в разной степени разработанности позволяет утверждать о сформированном научном направлении, а отсутствие хотя бы одного атрибута говорит лишь о фрагментарном поиске своего пути в науке. Для квалификационной оценки разработчика научного направления требуется подтверждение участия в формировании научного направления, т.е. наличия у исследователя личностного опыта и вклада в это направление. В качестве примеров рассмотрены научные направления, сформированные в Самарском университете, в частности, «Компьютерная оптика» и «Онтология проектирования».
В статье представлен метод создания прототипов баз знаний на основе шаблонов онтологического проектирования и таблиц решений. Метод содержит этапы: построение онтологии предметной области на основе онтологического шаблона содержания; формирование продукционной базы знаний на основе трансформации элементов онтологии предметной области; наполнение базы правил с использованием таблиц решений, а также их интерпретация и отладка. Разработан онтологический шаблон содержания, описывающий процесс технического обслуживания и ремонта согласно действующим стандартам. Трансформация онтологии в продукционную модель и генерация таблиц решений осуществлялись с использованием системы программирования продукционных баз знаний. С целью привлечения непрограммирующих конечных пользователей к процессу заполнения структур баз знаний конкретными правилами использован табличный редактор. Содержательная оценка полученной базы знаний осуществлена с использованием авторской программы-оболочки. Предложенные в работе метод и шаблон апробированы при решении задачи поиска причин неисправностей и формирования последовательности работ по техническому обслуживанию и ремонту системы электроснабжения самолёта Сухой Суперджет 100.
В настоящее время активно разрабатываются и внедряются виртуальные тренажёры для решения задач широкого профиля, особое место среди них занимают решения, построенные на основе виртуальной реальности и биологической обратной связи. Использование онтологического подхода и семантического представления информации позволяет оптимизировать процессы обработки, хранения, поиска и анализа данных на всех этапах жизненного цикла виртуальных тренажёров. Представлены основные принципы создания виртуальных тренажёров с биологической обратной связью, которые используются для их создания и сопровождения. Практическое применение виртуальных тренажёров требует описания виртуальной среды, создания сценария работы и управления им на основе индивидуальных параметров пользователя. Предложен комплекс онтологий для виртуальных тренажёров с биологической обратной связью, который состоит из онтологии виртуальной среды, онтологии исследований, онтологии карты пользователя, онтологии оборудования и онтологии знаний о состояниях пользователя. Показано, что применение данного комплекса онтологий позволяет снизить трудозатраты при проектировании виртуальных тренажёров и сформировать информационное представление разрабатываемых решений, упростить создание и внесение изменений. Приведён пример виртуального тренажёра для выполнения работ на высоте, с помощью которого можно провести тестирование человека на акрофобию и профилактику тревожных расстройств с возможностью изменения параметров виртуальной среды в зависимости от состояния пользователя.
Задача моделирования сообществ (групп) пользователей в социальных медиа является актуальной в рамках информационной поддержки принятия решений на разных уровнях государственного управления. Для автоматизированного извлечения смысла текстовой и сопутствующей информации используются методы тематического моделирования. В статье представлен опыт улучшения результатов тематического моделирования сообществ онлайновых социальных сетей с помощью аддитивной регуляризации тематических моделей. Улучшение результатов достигается посредством применения базовых регуляризаторов, доступных в программной библиотеке с открытым исходным кодом BigARTM . Тематические модели, полученные с использованием регуляризатора, сравниваются с тематическими моделями, полученными методами латентного размещения Дирихле и вероятностного латентно-семантического анализа. На подготовленном датасете, содержащем предварительно обработанные тексты постов сообществ онлайновой социальной сети проведены эксперименты по сравнению качества тематических моделей по метрикам когерентности, чистоты тем, разреженности матриц распределения. Обсуждаются недостатки метрик когерентности для оценки качества тематических моделей, полученных с помощью метода аддитивной регуляризации. Предложены дополнительные метрики, которые могут быть полезны для оценки качества тематических моделей. Сделаны выводы о применимости предложенного подхода для моделирования сообществ онлайновых социальных сетей. Результаты работы могут быть применены при разработке информационно-аналитических систем поддержки управления региональным развитием.
Рассматривается метод создания автоматически генерируемых адаптивных пользовательских интерфейсов редакторов баз знаний, построенных на основе онтологического подхода, с целью улучшения качества работы по формированию и редактированию баз знаний с учётом специфики предметной области, характеристик пользователя-эксперта и других параметров. Приведено описание концепции авторского подхода к генерации адаптивных интерфейсов используемых онтологий, баз знаний и моделей, как ключевых элементов предложенного подхода. В онтологии знаний о проектировании интерфейса вводятся новые абстрактные элементы, определяющие интерфейсные задачи без явного их визуального и функционального представления. Каждый абстрактный элемент этой онтологии имеет несколько вариантов представления - адаптаций абстрактных элементов. Онтология графических элементов пользовательского интерфейса определяет конкретное визуальное и функциональное представление абстрактных элементов в виде готовых повторно используемых таких элементов. База знаний о проектировании интерфейса содержит правила его формирования в зависимости от структуры онтологии предметной области, характеристик пользователя, требований удобства и простоты использования. Модель интерфейса описывает структуру сформированного адаптивного интерфейса в соответствии с внесёнными индивидуальными предпочтениями пользователя и другой дополнительной информацией. Все рассмотренные онтологии и базы знаний реализованы на платформе IACPaaS .
В последние годы становится актуальной проблема освоения дополненной и виртуальной реальностей в широком спектре человеческой деятельности. В работе выполнен анализ необходимости, требований и возможностей метадисциплинарного конструирования в обобщённом пространстве, сопрягающем реальное и виртуальное для нужд образовательной сферы. Сложность совмещения миров, объёмность данных, учёт динамики рассматриваются как проблемы, доступные для расчётного решения и практической реализации на базе сетевой платформы. В рамках предлагаемой концепции предусмотрен вход в сетевое подпространство, содержащее сетевые отпечатки обобщённого реально-виртуального мира, согласование в нём множественных компонентов и возвращение в единый образ смешанного мира, воспринимаемый через разработанное приложение. Сетевая платформа включает как сетевые элементы онтологии, так и представление, хранение и обработку данных с использованием графовых нереляционных баз данных и инструментов анализа и визуализации сетей. Архитектура с сетевым компонентом обработки данных даёт возможность продвинуться в направлении совершенствования платформы - конструктора множественных реальных и виртуальных миров. Особый акцент на сетевую парадигму обусловлен практической ценностью «сетевой» смешанной реальности (особенно в образовательной сфере) и заключается в том, что информация представлена в хорошо структурированной форме. Можно ожидать, что инструменты, способные выполнять такое структурирование не только технологически (что необходимо для распознавания, трекинга и визуализации), но и на пользовательском уровне, явятся удачным способом поддержки образовательного пространства.
Цель работы - проектирование схемы системы поддержки принятия решений перекомпонуемого производства с применением онтологического подхода и математического моделирования. Проведена декомпозиция процесса производства продукции в перекомпонуемом производстве, выделены основные влияющие факторы. Приведена концептуальная схема и иерархия классов построенной онтологии предметной области. Для учёта приоритетности влияющих факторов и выявления управляющих воздействий, влияющих на скорость перекомпомпоновки производства, разработана причинно-следственная схема Исикавы. Предложено формализованное описание процесса выбора оптимального пути перекомпонования производственной системы. Разработана схема системы поддержки принятия решений для перекомпонуемого производства, основанная на учёте временных и пространственных факторов перекомпоновки. Предложена структура времени перекомпоновки, позволяющая оптимизировать несколько факторов одновременно. Приведён пример оптимизации времени перекомпоновки участка перекомпонуемого производства с применением метода динамического программирования Беллмана и теории графов.
В настоящее время идёт активная цифровизация процессов предоставления государственных услуг и исполнения функций государственными органами власти. В сфере государственных услуг поставлена задача их проактивного предоставления, вследствие чего появляется необходимость разработки систем поддержки принятия решений для оказания услуг населению в проактивной форме и их информационного обеспечения. Такие системы должны иметь возможность адаптироваться к изменению законодательства и обладать таким механизмом логического вывода, который мог бы определять государственные услуги, полагающиеся заявителю, на основании ограниченной информации о нём. Цель работы - исследование возможности применения миварного подхода при создании подобных систем поддержки принятия решения. Описана суть миварного подхода как математического аппарата для разработки систем искусственного интеллекта, созданных путём комплексирования продукционного подхода и «сетей Петри». Рассмотрены модели и методы миварного подхода, проведён анализ моделей представления структур данных, а также методов поиска маршрута логического вывода на сети правил. Представлено технологическое и техническое описание системы поддержки принятия решений, основанной на миварном подходе. Предложены этапы построения логической сети гиперправил с мультиактивизаторами, созданной с использованием экспертных систем, и показана её реализация на примере предоставления государственных услуг.
Рассматривается технология принятия решений на примере разработки специализированной системы поддержки принятия решений для разработчиков систем визуализации информации. Актуальной задачей является поддержка выбора метода глобального освещения из более 60 существующих. Постановка этой задачи выполнена на основе анализа предметной области методов глобального освещения и принятых показателей их оценки. Приведены простейшие варианты организации рационального решения поставленной задачи. Разработанную систему поддержки принятия решений - десктопное кроссплатформенное программное приложение на базе платформы AvaloniaUI - можно рассматривать как пример типовых решений подобных задач.
