база знань

Для управління процесом набуття знань та ефективного їх використання в інтелектуальних системах використовують контекстозалежні методи. Проана¬лізовано різні визначення контексту та узагальнено його властивості для системи з агентом, що приймає рішення. Наведено порівняння формальних моделей подання та опрацювання контекстозалежних даних, а також методів логічного виведення та розумування в інтелектуальних системах, що враховують контекст. Проаналізовано використання контексту в системах із ситуаційною обізнаністю.

Розглянуто метод побудови інтелектуальних агентів з використанням онтологічного підходу. Здійснено класифікацію таких агентів з погляду їх функціонування на основі онтологій. Розроблено математичне забезпечення функціонування інтелектуальних агентів, яке ґрунтується на адаптивних онтологіях. Модель адаптивної онтології визначено як розвиток класичної моделі онтології додаванням ваг важливості понять та відношень, які зберігаються в онтології.

In this paper integration of RBAC (Role-based access control) mechanism with an expert system technology for building modern intellectual access control systems is presented. As a result, intellectual access control system is created which if compared to existing systems proposes additionally some automation based on rules in knowledge base and self-teaching.

In this paper mathematical formalization for software system based on ontological models is proposed. Formalization is built using algebraic types system approach. Developed formal representation of models and modeling system.

In this paper we propose a formalization of ontology-based task execution modeling system. It is built using approach of algebraic systems theory. We show that proposed algebraic system is based on multiple domains, which can be used for ontological models representation and knowledge elucidation, storage and processing

In the paper the approach to automated construction of interpretation functions (axioms) of concepts and relations of the domain ontology during its training are considered. The method of recognizing the semantics of natural language texts and its representation in the form of descriptive logic.

The paper aims to study the fuzzy data mining techniques. The emphasis is put on an intelligent analysis of fuzzy knowledge bases and problems that arise. Most popular methods are described, their advantages and results obtained with their assistance are highlighted. Generalized use cases of such methods are given.

In the paper the method of the automatic development of ontology has been developed. A method, algorithm and means for selection of knowledge from the text document is proposed. It is shown that this algorithm has to be multistage and involve hierarchical recognition procedure of concepts, relations, predicates and rules which are included into the resulting ontology.

The importance of ontology within concepts of the knowledge base and intelligent systems is considered in the article. Standard ISO/IEC 25012 has been offered for evaluation of ontologies qualities of knowledge bases of intelligent decision support systems.