Штучний інтелект

Анотація: Створення автономних інтелектуальних систем вимагає реалізації в них ситуаційної обізнаності, що використовує знання про ситуації. У роботі розроблено підхід, що базується на онтологічному поданні знань про ситуації для досягнення ситуаційної обізнаності у складних інтелектуальних системах, де об’єкти можуть знаходитись у кількох ситуаціях одночасно. Для спрощення вирішення задач менеджменту знань про ситуації запропоновано метод, що базується на використанні апарату неточних множин, коли інформація є неповною або неточно вираженою.

Ключові слова: ситуація, ідентифікація ситуації, ситуаційна обізнаність, онтологічна модель, неточні множини.

Посилання:

1. Буров Є.В. Методи подання та опрацювання знань у системах із ситуаційною обізнаністю /Х.І. Микіч, Є.В. Буров // Вісник Національного університету «Львівська політехніка».Інформаційні системи та мережі. – 2015. – № 832. – С. 205-216.
2. Lambert D. Situations of situation awareness / D. Lambert // Proceedings of the 4th Annual Conferenceon Information Fusion, Montreal, Qc, Canada. – Vol. II, 2001. – P. 11-17.
3. Чорноус Г. Механізм ідентифікації ситуацій та причинно-наслідкових зв’язків між подіями напідприємстві / Г. Чорноус // Вісник Київського національного університету імені ТарасаШевченка. Економіка. – 2012. – №132. – С.15-20.
4. Савчук Т.О. Ідентифікація проблемних ситуацій та їх станів у складних технічних системах звикористанням модифікованого алгоритму Форел / Т.О. Савчук, С.І. Петришин // ВісникНаціонального університету «Львівська політехніка». Інформаційні системи та мережі. – 2014. –№ 783. – С. 187-193.
5. Савчук Т.О. Оцінювання результатів моделювання процесу кластерного аналізу надзвичайнихситуацій на залізничному транспорті / Т.О. Савчук, С.І. Петришин // Вінницький національнийтехнічний університет. Інформаційні технології та комп’ютерна інженерія. – 2012. – №1.–С. 135-140.
6. Буров Є.В. Онтологічне подання знань про ситуації у системах із ситуаційною обізнаністю /Є.В. Буров, Х.І. Микіч // Інтелектуальні системи прийняття рішень і проблеми обчислювальногоінтелекту: матеріали міжнародної наукової конференції. – Херсон: Видавництво ППВишемирський В.С., 2017. – С. 187-188.
7. Steinberg A.N. Revisions to the JDL Model / A.N. Steinberg, C.L. Bowman, F.E. White // Sensor Fusion:Architectures, Algorithms, and Applications, Proceedings of the SPIE. – Vol. 3719, 1999. – P. 430 – 441.
8. White F.E. A Model for Data Fusion / F.E. White // Proc. 1st National Symposium on Sensor Fusion, 1988.
9. Yao Y.Y. Information granulation and rough set approximation / Y.Y. Yao // International Journal ofIntelligent Systems. – Vol. 16. No. 1, 2001. – P. 87-104.