🔍 Поиск готовых работ

🔍 Поиск работ

Онтология земель сельскохозяйственного назначения для системы поддержки принятия решений в сельскохозяйственном производстве

Работа №27309

Тип работы

Бакалаврская работа

Предмет

информационные системы

Объем работы66
Год сдачи2017
Стоимость5750 руб.
ПУБЛИКУЕТСЯ ВПЕРВЫЕ
Просмотрено
611
Не подходит работа?

Узнай цену на написание


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


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.


Возникли сложности?

Нужна помощь преподавателя?

Помощь в написании работ!
ДИПЛОМНЫЕ МАГИСТЕРСКИЕ ДИССЕРТАЦИИ
КУРСОВЫЕ СТАТЬИ ВКР

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».



1) Овдей, О. М. Обзор инструментов инженерии онтологий / О.М. Овдей, Г.Ю. Проскудина // Электронные библиотеки. - 2004. - Т. 7, вып. 4. - С. 3-19.
2) Gruber, T. R. The role of common ontology in achieving sharable, reusable knowledge bases // Principles of Knowledge Representation and Reasoning. Proceedings of the Second International Conference. J. A. Allen, R. Fikes, E. Sandewell - eds. Morgan Kaufmann, 1991, 601-602.
3) Бачурина, Е. П. Методические указания по обеспечению самостоятельной работы и выполнению практических работ «Онтологии и построение экспертных систем» / Е.П. Бачурина. - Красноярск: ИПК СФУ, 2013. - 50 стр.
4) Добров, Б. В. Руководство по Protege 4.2 beta разделы 4.1- Онтологии и тезаурусы: модели, инструменты, приложения // Добров Б. В., Иванов В. В., Лукашевич Н.В., Соловьев В.Д.
5) Сагитова, В.В. Интелектуальная поддержка принятия решений по аудиту информационных систем персональных данных на основе построения онтологий / Сагитова В. В., Васильев В. И. // Журнал Известия ЮФУ, Технические науки. 2015. № 5. С. 6-17.
6) Шкундина, Р. А. Интелектуальная система поддержки принятия решений на основе онтологии (на примере управления очисткой сточных вод). : автореф. дис. кондидат технических наук: 05.13.01 / Шкундина Роза Александровна. — Уфа, 2006. - 20 с.
7) Черняховская, Л. Р. Интеллектуальная поддержка принятия решений в организационном управлении разработкой программных проектов // Л. Р. Черняховская, А. И. Малахова // Журнал Вестник УГАТУ. 2013. № 5 С. 195¬199.
8) Раевич, К. В. Интеллектуальная система поддержки принятия управленческих решений в задачах оценки земель сельскохозяйственного назначения / Раевич К. В., Зеньков И. В. // Журнал Информатика, вычислительная техника и управление. 2016. № 5. С. 95-104.
9) Константинова, Н. С. Онтологии как системы хранения знаний // Н. С. Константинова, О. А. Митрофанова // Санкт-Петербургский государственный университет, Факультет филологии и искусств, Кафедра математической лингвистики
10) Раевич, К. В. Интеллектуальная информационная система оценивания земель сельскохозяйственного назначения / К.В. Раевич, Ю.А. Маглинец, Г.М. Цибульский // Journal of Siberian Federal University. Engineering & Technologies, 2016, 9(7), 1025-1034
11) Раевич, К. В. Система поддержки принятия решений по оцениванию сельскохозяйственных угодий / К. В.Раевич, Ю. А. Маглинец // Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса: сб. тезисов XII открытой Всерос. конф. (Москва, 10-14 ноября 2014 г.). М.: Изд- во ИКИ РАН, 2014. С. 394.
12) Гуреева, О. В. Особенности земель сельскохозяйственного назначения как объекта оценки // Вестник Саратовского государственного социально-экономического университета. 2008. No 4. С. 78-81.
13) Кривоконева, Е. Ю. Мониторинг земель с применением ГИС- технологий / Е. Ю. Кривоконева, И. Ю. Гончарова// Научный журнал Российского НИИ проблем мелиорации, № 4(04), 2011 г.
14) Анохин, Е. И. Понятие, принципы и методы оценки земель сельскохозяйственного назначения. Проблемы современной экономики, 3 (35), 2010 [Anokhin E. I. Concept, principlesand methods of evaluation of agricultural land.J.Problems of modern Economics,3 (35), 2010 (inRussian)].
15) Комаров, М. Е. Анализ состояния и дифференциальная рекреационная оценка природно-ландшафтного потенциала Белгородской области /М. Е. Комаров // Научные ведомости. Серия Естественные науки.— 2011.—No 21 (116).—Вып. 17.—С. 191-202.
16) Фомин, Г. С. Почва. Контроль качества и экологической безопасности по международным стандартам. // Фомин Г. С., Фомин А. Г. // Справочник / Москва 2001. С. 305
17) Скрябина, О. А. Структура почвенного покрова, методы её изучения // Учебное пособие Пермской государственной сельскохозяйственн ой академии имени Д. Н. Пряшникова. 2007
18) Качинский, Н. А. Почва, ее свойства и жизнь // Н. А. Качинский // Учебное пособие академии наук СССР. Серия «Настоящее и будущее Земли и человечества» / Москва 1975
19) Барсукова, Г. Н. Экономика землеустройства // Г. Н. Барсукова, Д. К. Деревенец // Учебное пособие Кубанский государственный аграрный университет / 2013
20) Якушев, В. В. Система поддержки принятия решений в земледелии. Принципы построения и функциональные возможности. // Журнал известия российского государственного педагогического университета им. А. И. Герцена. 2009. С. 110-114.
21) Тузовский, А. Ф. Системы управления знаниями (методы и технологии) // Учебное пособие Томского «кибернетического центра» ТПУ // А. Ф. Тузовский, С. В. Чириков, В. З. Ямпольский / Томск: Изд-во НТЛ, 2005. - 260 с
22) Волков, С. Н. Землеустройство. Теоретические основы землеустройства. Т . 1 / С. Н. Волков. — М.: Колос, 2001. — 496 с.
23) Земельный кодекс Российской Федерации. 2001 г. No 136 - ФЗ. Ред. от 01.01.2017 (с изм. и доп., вступ. в силу с 01.01.2016) [Электронный ресурс]. / Режим доступа: http://www.consultant.ru/document/cons_doc_LAW_33773/.
24) Методические указания по проведению комплексно го мониторинга плодородия почв земель сельскохозяйственного назначения / Л. М. Державин, Д. С. Булгаков и др. — М.: ФГНУ «Росинформагротех», 2003. — 240 с.
25) Раевич, К. В. Методы поддержки принятия решений при оценке земельных ресурсов лицом, принимающим решение в задачах управления сельскохозяйственным производством (на примере земледельческой части Сухобуземского района Красноярского края) // К. В. Раевич, И. В. Зенков // Диссертация СФУ 2016г.
26) Раевич, К. В. Управление использованием продуктивных земель агропромышленного комплекса Красноярского края на основе показателей агроэкономического потенциала / К. В. Раевич, И. В. Зеньков, Ю. А. Маглинец //Вестник Иркутского гос. техн. ун-та.—2016.—No 3.—С. 57-66


Работу высылаем на протяжении 30 минут после оплаты.



Подобные работы


©2025 Cервис помощи студентам в выполнении работ
.