- •Интеллектуальные информационные системы
- •Введение
- •1. Логика предикатов первого порядка
- •1.1. Основы логики предикатов первого порядка
- •1.2. Основы Пролога
- •Примеры использования дизъюнкции в Прологе
- •1.3. Назначение и основные возможности swi-Prolog
- •Некоторые операции и предикаты swi-Prolog
- •1.4. Лабораторная работа № 1 Представление фактов и правил в Прологе
- •1.5. Лабораторная работа № 2. Рекурсия в Прологе
- •1.6. Лабораторная работа № 3. Обработка списков в Прологе
- •Списки и их составные части
- •2. Онтологии
- •2.1. Онтологии и семантическая паутина
- •2.2. Краткие сведения о спецификациях семантической паутины
- •Стандартные пространства имен
- •Классы rdf/rdfs
- •Свойства rdf/rdfs
- •2.3. Лабораторная работа № 4 Построение онтологической модели в Protégé. Создание классов
- •2.4. Лабораторная работа № 5 Построение онтологической модели в Protégé. Создание экземпляров классов
- •2.5. Лабораторная работа № 6 Выполнение sparql-запросов в Protégé
- •Модификаторы
- •3. Эвристические алгоритмы
- •3.1. Методы поиска решений с использованием графов
- •Сравнительная характеристика методов
- •3.2. Лабораторная работа № 7 Решение оптимизационной задачи с использованием эвристического алгоритма
- •Характеристика дополнительных ограничений скорости и мероприятий по их устранению
- •Варианты заданий на выполнение лабораторной работы
- •4. Нечеткие множества
- •4.1. Основы теории нечетких множеств и нечеткой логики
- •4.2. Лабораторная работа № 8. Решение прикладной задачи с использованием нечетких множеств
- •5. Генетические алгоритмы
- •5.1. Эволюционные вычисления
- •5.2. Лабораторная работа № 9. Решение оптимизационной задачи с использованием генетического алгоритма
- •Исходная популяция
- •Популяция после скрещивания
- •Расчет значений целевой функции
- •Популяция после редукции
- •Варианты заданий
- •6. Искусственные нейронные сети
- •6.1. Распознавание образов
- •6.2. Лабораторная работа № 10. Распознавание образов с использованием искусственной нейронной сети
- •Варианты заданий на выполнение лабораторной работы
- •Заключение
- •Библиографический список
- •Оглавление
- •Интеллектуальные информационные системы
- •6 80021, Г. Хабаровск, ул. Серышева, 47
- •Интеллектуальные информационные системы
2.4. Лабораторная работа № 5 Построение онтологической модели в Protégé. Создание экземпляров классов
Цель работы: создание экземпляров классов онтологической модели в Protégé.
Рекомендации по выполнению работы
Экземпляры классов в онтологии называются индивидами (англ. Individual). Аналогичным понятием в ООП является объект, но в RDF (OWL) оно зарезервировано за одним из элементов RDF-тройки. В RDF-тройке индивид указывается в качестве субъекта, класс – объекта. Связь между индивидом и классом, представителем которого он является, задается предикатом «rdf:type».
Создание и редактирование индивидов выполняется на вкладке «Individuals by class».
Панель инструментов
Рис. 20. Вкладка «Individuals by class»
Для добавления индивида необходимо в верхней левой панели «Иерархия классов» (англ. Class hierarchy) выбрать класс, которому он принадлежит, а в панели инструментов нижней левой панели «Экземпляр» (англ. Instances) нажать на первую кнопку. После этого в появившемся окне необходимо указать его имя.
В нижней правой панели «Прикрепленные свойства» (англ. Property assertions) для индивида отображаются его свойства-отношения и свойства-данные.
Для их добавления необходимо нажать на иконку серого круга с плюсом после надписи «Object property assertions» («Data property assertions») и в появившемся окне (рис. 21 и 22) определить свойство.
Рис. 21. Окно добавления свойства-отношения
Рис. 22. Окно добавления свойства-данных
После добавления индивидов граф онтологии на вкладке «OntoGraf» можно существенно расширить (рис. 23).
Узлы, помеченные желтыми кружками, являются классами и подклассами онтологии, фиолетовыми ромбами – индивидами. В части дуг графа приняты следующие обозначения:
синяя сплошная линия – связь между родительским и дочерним классами;
фиолетовая сплошная линия – связь между классом и индивидом;
штриховая линия – свойство-отношение между индивидами классов.
Рис. 23. Частичный граф онтологии
Задание на выполнение работы
А. В онтологической модели по варианту, выбранному в лабораторной работе № 4, определить для каждого класса 2–5 индивидов. Для каждого индивида задать 2–5 свойств-отношения/свойств-данных.
Б. Отчет должен содержать:
титульный лист;
описание задания;
копии экранов программы с описанием двух индивидов разных классов;
граф онтологии OntoGraf;
текст онтологии, сохраненной в формате «RDF/XML»;
вывод.
2.5. Лабораторная работа № 6 Выполнение sparql-запросов в Protégé
Цель работы: Выполнение SPARQL-запросов в Protégé.
Рекомендации по выполнению лабораторной работы
По аналогии с базами данных для RDF и OWL онтологических моделей возможно выполнение запросов с целью извлечения знаний, содержащихся в них.
Запрос начинается с ключевого слова «SELECT», после которого указываются:
переменные, отображаемые в результатах запроса;
условие «WHERE», задающее ограничения (правила) на выборку результатов.
Переменные, используемые в запросе должны начинаться со знака «?».
Условие может включать в себя несколько RDF-троек (подусловий), после каждой из которых ставится «.». Считается, что такие подусловия соединены конъюнкцией (логическим И). В условие могут включаться дополнительные конструкции (графовые шаблоны):
FILTER – ограничение на значения переменных;
OPTIONAL – допущение отсутствия значения для переменной в RDF-тройке;
UNION – объединение результатов нескольких частей запроса (объединение дизъюнкцией (логическим ИЛИ)).
В запросе можно указать дополнительные параметры (модификаторы) (табл. 7).
Таблица 7
