ФУНКЦИОНАЛЬНЫЕ ОСОБЕННОСТИ РЕАЛИЗОВАННЫХ ОНТОЛОГИЧЕСКИХ ПЛАТФОРМ

О журнале

Новости

Цели и сфера

Основатель и издатель

Редакционная коллегия

Условия лицензирования

Конфиденциальность

Отношение к плагиату

Публикационная этика

Политика архивирования

Подписка

Для авторов

Инструкции для авторов

Процесс рецензирования

Авторские права

Договор о передаче прав

Редакционные сборы

Архив

Все выпуски

Поиск

Контакты

Контакты

Гаркуша Дмитрий Алексеевич
аспирант отдела системного анализа и интеллектуальных систем
Федеральное государственное бюджетное научное учреждение «Институт проблем искусственного интеллекта», г. Донецк
Область научных интересов: онтологии, системы искусственного интеллекта

Скачать pdf

УДК 004.89:004.93
DOI 10.34757/2413-7383.2023.31.4.001
Аннотация: В статье приведен анализ инструментов в области построения онтологии. Исследование данной проблемы показало, что на данный момент присутствует малое количество источников, показывающих эффективное использование инструментов в разных задачах, стэках, объем проекта. Результат даст использование данных в комплексном подходе в решении задач онтологического инжиниринга.
Ключевые слова: онтология, онтологические платформы.

Список литературы:
1. Дорохина Г.В. Формализованные онтологии и задачи построения компьютерной информационной технологии цифрового сбора, обработки и анализа данный. Искусственный интеллект: теорети¬че¬ские аспекты, практическое применение : материалы Донецкого международного научного круглого стола. Донецк: ГУ ИПИИ, 2020. С. 229–234
2. Дорохина Г. В. Требования к информационной технологии цифрового сбора, обработки и анализа данных. Проблемы искусственного интеллекта. 2020. № 4 (19). C. 4–9.
3. Муромцев Д. Индустриальные графы знаний – интеллектуальное ядро цифровой экономики [Текст] / Дмитрий Муромцев, Алексей Романов, Дмитрий Волчек. Control Engineering Россия. № 5 (83). октябрь 2019. С. 23–39.
4. Охтилев П.А. Алгоритмы и онтологические модели информационно-аналитической поддержки процессов создания и применения космических средств [Текст]: Диссертация на соискание ученой степени кандидата технических наук. Специальность 05.13.01 – Системный анализ, управление и обработка информации (технические системы) Дата защиты: 19.12.2019 г./ Петр Алексеевич Охтилев. Санкт-Петербург, 2019. 408 с.
5. Bruno Borlini Duarte An Ontology-based Reference Model for the Software Systems Domain with a focus on Requirements Traceability/ Bruno Borlini Duarte. – Vitória, ES, 2022- 149 p.: il.; 30 cm. (дата обращения: 10.10.2023)
6. ГОСТ Р 59798-2021. Информационные технологии. Онтологии высшего уровня (TLO). Часть 2. Базисная формальная онтология (BFO): национальный стандарт Российской Федерации: дата введения в действие: 30.04.2022 / Федеральное агентство по техническому регулированию и метрологии. Изд. официальное. Москва Российский институт стандартизации 2021. 36 с.
7. Литейное производство открытых биологических и биомедицинских онтологий. Литейный завод ОБО [просмотрено 2019-11-1], доступно по адресу http://obofoundry.org (OPEN BIOLOGICAL AND BIOMEDICAL ONTOLOGIES FOUNDRY. The OBO Foundry)
8. Гаркуша, Д. А. Анализ онтологических платформ. Искусственный интеллект: теоретические аспекты, практическое применение : материалы Донецкого международного научного круглого стола. Донецк : ФГБНУ «ИПИИ», 2023. 252 с. С. 37–40.
9. Криводубский, О. А. Математические модели в системах управления. Искусственный интеллект: теоретические аспекты, практическое применение : материалы Донецкого международного научного круглого стола. Донецк : ФГБНУ «ИПИИ», 2023. 252 с. С. 111–113.
10. 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. MorganKaufmann, 1991, 601-602.
11. Загорулько Ю.А. Современные средства формализации семантики областей знаний на основе он-то¬логий. Информационные и математические технологии в науке и управлении. 2018. № 3 (11). С. 27 36. DOI:10.25729/2413-0133-2018-3-03.
12. JenaApiDocumetion [Электронный ресурс]. Режим доступа: https://jena.apache.org/documentation/ontology/ (Дата обращения: 18.06.20.23
13. Родионцев, Н.Н. Анализ применения онтологий при разработке информационно-коммуникационных систем нефтегазовой отрасли. Московский экономический журнал. 2019. № 2. C. 695–699.
14. Семерханов, И.А. Методы и алгоритмы автоматизированной интеграции информационных ресурсов на основе онтологического подхода. Диссертация на соискание ученой степени кандидата технических наук. СПб.: Питер, 2014. С. 137.
15. Горшков, С.В. Введение в онтологическое моделирование. ООО «ТриниДата», 2014-2018.– 144 с.
16. Трассировка сервисов в мобильной транспортной сети. Как мы пришли к графовой БД Neo4j / Сураев Д.В. [Режим доступа] https://habr.com/ru/post/517254/ (Дата обращения: 18.06.2023).
17. Корпоративные автоматизированные системы на основе онтологических моделей: книга рецептов – изд. ООО «ТриниДата» 2020 81с.
18. Онтологическое моделирование предприятий: методы и технологии : монография ; [отв. ред. С. В. Гор¬ш¬ков] ; предисл. С. В. Горшкова. Екатеринбург : Изд-во Урал. ун-та, 2019. 234 с.
19. DBengines [Электронный ресурс]. Режим доступа: https://db-engines.com/en/system/Stardog (Дата обращения: 20.06.2023).
20. DBengines [Электронный ресурс]. Режим доступа: https://db-engines.com/en/system/MarkLogic (Дата обращения: 20.06.2023).
21. Stardog [Электронный ресурс]. Режим доступа: https://docs.stardog.com/ (Дата обращения: 21.06.2023).

Выпуск: 4(31)'2023
Раздел: Информатика, вычислительная техника и управление
Как цитировать:

Назад к выпуску 4(31)'2023