📄Работа №27309
Тема: Онтология земель сельскохозяйственного назначения для системы поддержки принятия решений в сельскохозяйственном производстве
Тип работы
Бакалаврская работа
Предмет
Информационные системы
Объем:
66 листов
Год:
2017
Просмотров:
630
5750
руб.
🛒 Купить работу
Не подходит эта работа?
Закажите новую по вашим требованиям
Узнать цену на написание
Закажите новую по вашим требованиям
Представленный материал является образцом учебного исследования, примером структуры и содержания учебного исследования по заявленной теме. Размещён исключительно в информационных и ознакомительных целях.
Workspay.ru оказывает информационные услуги по сбору, обработке и структурированию материалов в соответствии с требованиями заказчика.
Размещение материала не означает публикацию произведения впервые и не предполагает передачу исключительных авторских прав третьим лицам.
Материал не предназначен для дословной сдачи в образовательные организации и требует самостоятельной переработки с соблюдением законодательства Российской Федерации об авторском праве и принципов академической добросовестности.
Авторские права на исходные материалы принадлежат их законным правообладателям. В случае возникновения вопросов, связанных с размещённым материалом, просим направить обращение через форму обратной связи.
Настоящий учебно-методический информационный материал размещён в ознакомительных и исследовательских целях и представляет собой пример учебного исследования. Не является готовым научным трудом и требует самостоятельной переработки.
📋 Содержание
Введение 4
Глава 1. Обзорно-аналитическая часть 7
1.1 Обзор онтологии для СППР 7
1.2 Использование онтологии в других системах 9
1.3 Система поддержки принятия решений земель сельскохозяйственного
назначения 13
1.4 Методы построения онтологий 16
1.4.1 Ручные методы построения онтологий 18
1.4.2 Автоматические методы построения онтологий 19
1.5 Программный продукт для построения онтологий 20
1.6 Вывод по главе 1 21
Глава 2. Практическая часть 23
2.1 Формирование терминологической части и выстраивание иерархии 23
2.2 Создание классов онтологии 26
2.3 Определение атрибутов класса и свойств экземпляра 35
2.4 Создание экземпляров класса 37
2.5 Добавление комментариев 39
2.6 Структура онтологии на основе прецедентов 40
2.7 Вывод по главе 2 45
Заключение 46
Список сокращений 47
Список использованных источников 48
Приложение А Плакаты презентации 52
Приложение Б Диплом об участии в конференции 62
Глава 1. Обзорно-аналитическая часть 7
1.1 Обзор онтологии для СППР 7
1.2 Использование онтологии в других системах 9
1.3 Система поддержки принятия решений земель сельскохозяйственного
назначения 13
1.4 Методы построения онтологий 16
1.4.1 Ручные методы построения онтологий 18
1.4.2 Автоматические методы построения онтологий 19
1.5 Программный продукт для построения онтологий 20
1.6 Вывод по главе 1 21
Глава 2. Практическая часть 23
2.1 Формирование терминологической части и выстраивание иерархии 23
2.2 Создание классов онтологии 26
2.3 Определение атрибутов класса и свойств экземпляра 35
2.4 Создание экземпляров класса 37
2.5 Добавление комментариев 39
2.6 Структура онтологии на основе прецедентов 40
2.7 Вывод по главе 2 45
Заключение 46
Список сокращений 47
Список использованных источников 48
Приложение А Плакаты презентации 52
Приложение Б Диплом об участии в конференции 62
📖 Введение
Информация характеризуется различными форматами и способами представления, поэтому для того, чтобы накопленные данные приобрели широкую практическую ценность для развития науки и производства, необходимо свести разнообразно представленную информацию к общепонятному виду, что обеспечит возможность ее совместного использования разными системами. Решение этой проблемы связано с задачей извлечения и представления знаний, которая в настоящее время находится в центре внимания многих исследователей.
На сегодняшний день в области искусственного интеллекта разработан ряд средств представления знаний, и к наиболее эффективным из них относится онтология [1].
Онтология — это попытка всеобъемлющей и детальной формализации некоторой области знаний с помощью концептуальной схемы. Обычно такая схема состоит из структуры данных, содержащей все релевантные классы объектов, их связи и правила (теоремы, ограничения), принятые в этой области.
В работе Томаса Грубера [2], рассматривались различные аспекты взаимодействия интеллектуальных систем между собой и с человеком, интеллектуальными системами называются программы, которые моделируют некоторые аспекты интеллектуальной деятельности человека. Онтология представляет собой описание декларативных знаний, предназначенное для чтения человеком и выполненное в виде классов с отношением иерархии между ними.
В настоящее время онтологии используются в процессе программирования как форма представления знаний о реальном мире или его части.
Основными сферами применения онтологий являются: моделирование бизнес-процессов, семантическая паутина, искусственный интеллект.
Чаще всего онтологии используют:
1) для возможности совместного использования людьми или программными агентами;
2) для общего понимания структуры информации;
3) для повторного использования знаний в предметной области;
4) чтобы сделать допущения в предметной области явными;
5) для того, чтобы отделить знаний в предметной области от оперативных знаний;
6) для анализа знаний в предметной области;
7) при использовании онтологий можно достичь преимущества в некоторых областях;
8) в вычислительном плане (для сокращения времени вычислений);
9) в экономическом плане (для сокращения затрат на разработку программного обеспечения, интеграцию данных).
Предметная область земли сельскохозяйственного назначения (ЗСХН) — достаточно обширное поле деятельности. В рамках данной предметной области могут решаться существенно различные задачи, такие как: кадастровая оценка, ранжирование земель в той и ли иной системе критериев, например — с целью определения очередности поэтапной рекультивации залежных земель, оценки степени пригодности земель для той или иной модели использования в аграрном секторе и многое другое.
Для целостного представления об относительно сложном объекте, а также для выявления состава основных компонент, связей и отношений между ними, строится онтология предметной области.
Создание онтологий осуществляется при разработке сред, ориентированных на совместное использование информации несколькими пользователями, при проектировании баз знаний (БЗ), создании экспертных систем (ЭС) и систем поддержки принятия решений (СППР), разработке различных поисковых систем.
В связи с тем, что ЭС принятия решений и во многих случаях поисковые системы используют информацию, накопленную в хранилищах данных, то лучшим решением является создание онтологий уже при проектировании традиционных систем обработки данных на этапе изучения предметной области и анализа требований.
При создании онтологии ЗСХН для СППР в сельскохозяйственном производстве, использовались классификации и понятия из научных статей, учебных пособий и научных книг о сельском хозяйстве и землепользовании.
Именно использование онтологий позволяет сохранить целостность написанной БЗ, а в дальнейшем и всей СППР, а также обеспечить правильный вывод.
Целью работы является создание онтологии ЗСХН для СППР в сельскохозяйственном производстве, как основы для разработки модуля «База знаний».
Для достижения поставленной цели были сформулированы следующие задачи:
1) обзор предметной области;
2) формирование терминологической части и выстраивание иерархии;
3) разработка онтологии предметной области в программной среде Protege.
На сегодняшний день в области искусственного интеллекта разработан ряд средств представления знаний, и к наиболее эффективным из них относится онтология [1].
Онтология — это попытка всеобъемлющей и детальной формализации некоторой области знаний с помощью концептуальной схемы. Обычно такая схема состоит из структуры данных, содержащей все релевантные классы объектов, их связи и правила (теоремы, ограничения), принятые в этой области.
В работе Томаса Грубера [2], рассматривались различные аспекты взаимодействия интеллектуальных систем между собой и с человеком, интеллектуальными системами называются программы, которые моделируют некоторые аспекты интеллектуальной деятельности человека. Онтология представляет собой описание декларативных знаний, предназначенное для чтения человеком и выполненное в виде классов с отношением иерархии между ними.
В настоящее время онтологии используются в процессе программирования как форма представления знаний о реальном мире или его части.
Основными сферами применения онтологий являются: моделирование бизнес-процессов, семантическая паутина, искусственный интеллект.
Чаще всего онтологии используют:
1) для возможности совместного использования людьми или программными агентами;
2) для общего понимания структуры информации;
3) для повторного использования знаний в предметной области;
4) чтобы сделать допущения в предметной области явными;
5) для того, чтобы отделить знаний в предметной области от оперативных знаний;
6) для анализа знаний в предметной области;
7) при использовании онтологий можно достичь преимущества в некоторых областях;
8) в вычислительном плане (для сокращения времени вычислений);
9) в экономическом плане (для сокращения затрат на разработку программного обеспечения, интеграцию данных).
Предметная область земли сельскохозяйственного назначения (ЗСХН) — достаточно обширное поле деятельности. В рамках данной предметной области могут решаться существенно различные задачи, такие как: кадастровая оценка, ранжирование земель в той и ли иной системе критериев, например — с целью определения очередности поэтапной рекультивации залежных земель, оценки степени пригодности земель для той или иной модели использования в аграрном секторе и многое другое.
Для целостного представления об относительно сложном объекте, а также для выявления состава основных компонент, связей и отношений между ними, строится онтология предметной области.
Создание онтологий осуществляется при разработке сред, ориентированных на совместное использование информации несколькими пользователями, при проектировании баз знаний (БЗ), создании экспертных систем (ЭС) и систем поддержки принятия решений (СППР), разработке различных поисковых систем.
В связи с тем, что ЭС принятия решений и во многих случаях поисковые системы используют информацию, накопленную в хранилищах данных, то лучшим решением является создание онтологий уже при проектировании традиционных систем обработки данных на этапе изучения предметной области и анализа требований.
При создании онтологии ЗСХН для СППР в сельскохозяйственном производстве, использовались классификации и понятия из научных статей, учебных пособий и научных книг о сельском хозяйстве и землепользовании.
Именно использование онтологий позволяет сохранить целостность написанной БЗ, а в дальнейшем и всей СППР, а также обеспечить правильный вывод.
Целью работы является создание онтологии ЗСХН для СППР в сельскохозяйственном производстве, как основы для разработки модуля «База знаний».
Для достижения поставленной цели были сформулированы следующие задачи:
1) обзор предметной области;
2) формирование терминологической части и выстраивание иерархии;
3) разработка онтологии предметной области в программной среде Protege.
✅ Заключение
Результатом выполнения выпускной квалификационной работы является разработанная онтология земель сельскохозяйственного назначения для СППР в сельскохозяйственном производстве.
Для достижения поставленной цели был проведен обзор предметной области, позволивший определить метод для разработки онтологии и инструментальное средство для ее реализации. При таком методе создания онтологии, сначала собираются и классифицируются понятия, а затем происходит добавление соответствий между понятиями. Для разработки был выбрано инструментально средство Protege, которое содержит в себе редактор онтологий, позволяющий проектировать онтологии, разворачивая иерархическую структуру абстрактных или конкретных классов, имеет удобный графический интерфейс, свободно распространяем, позволяет создавать онтологии на языке OWL.
Разработанная онтология будет в дальнейшем применяться в НИЛ «ИПКМ» Института космических и информационных технологий на кафедре систем искусственного интеллекта СФУ.
Статья по теме данной выпускной квалификационной работы опубликована в Международной научно-технической конференции студентов, аспирантов и молодых ученых «Проспект Свободный — 2017», посвященная Году экологии в Российской Федерации.
Онтология ЗСХН для СППР в сельскохозяйственном производстве разработана при выполнении бакалаврской работы по направлению 09. 03. 02 «Информационные системы и технологии», по профилю подготовки 09. 03. 02. 04 «Информационные системы в медиаиндустрии».
Для достижения поставленной цели был проведен обзор предметной области, позволивший определить метод для разработки онтологии и инструментальное средство для ее реализации. При таком методе создания онтологии, сначала собираются и классифицируются понятия, а затем происходит добавление соответствий между понятиями. Для разработки был выбрано инструментально средство Protege, которое содержит в себе редактор онтологий, позволяющий проектировать онтологии, разворачивая иерархическую структуру абстрактных или конкретных классов, имеет удобный графический интерфейс, свободно распространяем, позволяет создавать онтологии на языке OWL.
Разработанная онтология будет в дальнейшем применяться в НИЛ «ИПКМ» Института космических и информационных технологий на кафедре систем искусственного интеллекта СФУ.
Статья по теме данной выпускной квалификационной работы опубликована в Международной научно-технической конференции студентов, аспирантов и молодых ученых «Проспект Свободный — 2017», посвященная Году экологии в Российской Федерации.
Онтология ЗСХН для СППР в сельскохозяйственном производстве разработана при выполнении бакалаврской работы по направлению 09. 03. 02 «Информационные системы и технологии», по профилю подготовки 09. 03. 02. 04 «Информационные системы в медиаиндустрии».
ИЛИ
Поиск аналога
📕 Список литературы
🛒 Оформить заказ
⚡ Работу высылаем в течении 5 минут после оплаты.