Представление и структурирование знаний в семантико-ориентированной вычислительной среде.
Часть II. Интерпретации концептуальных событийных сетевых моделей для заданных предметных областей 

Владимир Иванович Волчихин, доктор технических наук, профессор, президент Пензенского государственного университета (Россия, г. Пенза, ул. Красная, 40), cnit@pnzgu.ru
Надежда Сергеевна Карамышева, кандидат технических наук, доцент, доцент кафедры вычислительной техники, Пензенский государственный  ниверситет (Россия, г. Пенза, ул. Красная, 40), karamyshevans@yandex.ru
Максим Александрович Митрохин, доктор технических наук, доцент, заведующий кафедрой вычислительной техники, Пензенский государственный  университет (Россия, г. Пенза, ул. Красная, 40), vt@pnzgu.ru
Сергей Александрович Зинкин, доктор технических наук, профессор, профессор кафедры вычислительной техники, Пензенский государственный  университет (Россия, г. Пенза, ул. Красная, 40), zsa49@yandex.ru

Актуальность и цели. На основе предложенной методики глубокого структурирования знаний в семантико-ориентированной интеллектуальной вычислительной среде на основе расширения описательных возможностей сетей Петри путем их интеграции с концептуальными графами дана методика интерпретации концептуальных событийных сетевых моделей для заданных предметных областей. Под вычислительной средой понимается виртуальная распределенная вычислительная система, реализуемая на глобальной компьютерной сети. Подобно «Семантической паутине» (Semantic Web), в качестве основы для представления интеллектуальной информации о предметной области выбран концептуальный граф, интегрированный с логической сетью Петри в рамках одного формализма, пригодного для последующей машинной обработки. Схематическое представление концептуальных графов скрывает большую часть сложности, связанной с исчислением предикатов. Представленные примеры концептуальных графов с концептами-событиями содержат не только декларативную, но и процедурную составляющую модели представления знаний. Интеграция концептуальных графов с логическими сетями Петри, рассматриваемыми как особая разновидность семантических сетей, иллюстрируется рядом примеров из различных предметных областей. Описано также программное обеспечение, за счет которого реализуется данная интеграция в рамках одной модели представления знаний. Показано, что предметные области обусловливают структуризацию самой информатики и ее направлений развития, что относится и к интеллектуальным системам в частности. Целью работы является автоматизация выделения фактов и правил вывода для последующей программной реализации данного подхода в интеллектуальных событийных системах на примере конкретных предметных областей человеческой деятельности. Материалы и методы. Методологическая основа исследования предметной области ориентирована на использование имитационного моделирования интеллектуальных событийных систем, в которых взаимодействия компонентов задаются локально. В общем случае построение имитационной модели интеллектуальной событийной системы основано на анализе причинно-следственных ситуационных связей и правилах модификации как сигнатуры, так и конкретных предикатов и функций. Результаты. Реализована и проиллюстрирована примерами методика синтеза концептуальных логических сетей Петри на основе выявления общей семантики концептуальных графов и сетей Петри, в результате чего построены модели, обладающие декларативными, императивными и динамическими свойствами

Ключевые слова

отношения, предикаты, концепты, продукционные правила, концептуальные графы, логические сети Петри, интеграция, интерпретация, структуризация и представление знаний, декларативность и императивность моделей, концептуальные сети Петри, динамика моделей

 Скачать статью в формате PDF

Для цитирования:

Волчихин В. И., Карамышева Н. С., Митрохин М. А., Зинкин С. А. Представление и структурирование знаний в семантико-ориентированной вычислительной среде. Часть II. Интерпретации концептуальных событийных сетевых моделей для заданных предметных областей // Известия высших учебных заведений. Поволжский регион. Технические науки. 2023. № 3. С. 41–71. doi: 10.21685/2072-3059-2023-3-4