нефть лекции-1
.pdfvk.com/club152685050 | vk.com/id446425943
Основные понятия
Онтология – это попытка всеобъемлющей и подробной формализации некоторой области знаний с помощью концептуальной схемы.
Онтологии используются в процессе программирования как форма представления знаний о реальном мире или его части.
Основные сферы применения – моделирование бизнес-процессов, семантическая паутина (англ. Semantic Web), искусственный интеллект.
Обычно онтологии строятся из экземпляров, понятий, атрибутов и отношений.
Экземпляры (англ. instances) или индивиды (англ. individuals) - это объекты, основные нижнеуровневые компоненты онтологии; могут представлять собой как физические объекты (люди, дома, планеты), так и абстрактные (числа, слова).
Понятия (англ. concepts) или классы (англ. classes) - абстрактные группы, коллекции или наборы объектов. Они могут включать в себя экземпляры, другие классы, либо же сочетания и того, и другого. Классы онтологии составляют таксономию - иерархию понятий по отношению вложения.
Атрибуты. Объекты в онтологии могут иметь атрибуты. Каждый атрибут имеет по крайней мере имя и значение и используется для хранения информации, которая специфична для объекта и привязана к нему.
Отношения. Важная роль атрибутов заключается в том, чтобы определять отношения (зависимости) между объектами онтологии. Обычно отношением является атрибут, значением которого является другой объект.
16
vk.com/club152685050 | vk.com/id446425943
Примеры онтологий
Wikidata is a free and open knowledge base that can be read and edited by both humans and machines.
Mount Everest
https://www.wikidata.org/wiki/Q513 |
|
«Для каких целей вообще может понадобиться построение |
|
онтологий в философском смысле, кроме какой-нибудь |
|
специфической задачи построения онтологии для некоторой |
|
программы философского справочника?» |
|
«Оказывается, спецификации такого рода необходимы для |
|
задачи слияния онтологий.» |
|
Лапшин В.А., 2009 |
|
Онтология нужна чтобы показать всеобщую взаимосвязанность. |
https://sweet.jpl.nasa.gov/graph |
|
У нас может быть много классификаций, схем, сетей, но чтобы представить все в едином машиночитаемом виде, нужна онтология.
17
vk.com/club152685050 | vk.com/id446425943
Примеры онтологий
Фрагмент онтологии, лежащей в основе Системы поддержки принятия решений (СППР) на нефтегазодобывающем предприятии
Загорулько Ю.А., Г.Б. Загорулько, 2011
18
vk.com/club152685050 | vk.com/id446425943
Применение онтологий
Экспертные системы (ЭС) – это класс программных систем, аккумулирующих знания специалистов в конкретных предметных областях и тиражирующих этот эмпирический опыт для консультаций менее квалифицированных пользователей.
Основным и наиболее важным компонентом ЭС является база знаний. Именно полнота и непротиворечивость представленных в ней знаний, определяют мощность экспертной системы и качество получаемых ею решений. Онтология может составлять каркас базы знаний, создавать базис для описания основных понятий предметной области (ПО) и служить основой для интеграции баз данных, содержащих фактические знания, необходимые для полноценного функционирования экспертной системы. Кроме того, в терминах онтологии могут описываться экспертные правила, что значительно повышает их уровень описания и «понимаемость» пользователями-экспертами.
Система поддержки принятия решений (СППР) – это интерактивная автоматизированная информационноаналитическая система, которая помогает лицу, принимающему решения (ЛПР), использовать данные и модели для решения его профессиональных слабо формализуемых задач.
СППР и ЭС – это системы практически одного класса, часто СППР в своем составе имеет несколько различных ЭС, поэтому все, что было сказано выше про роль онтологии в ЭС, относится и к СППР. Однако имеются аспекты использования онтологий, специфичные для СППР.
Так, в виду слабой формализуемости решаемых СППР задач очень важно иметь детальное непротиворечивое описание проблемной области, в рамках которой СППР осуществляет поддержку решения задач ЛПР.
Онтология является незаменимым инструментом для создания такого описания.
В большинстве типов СППР используются большие массивы разнородных данных и знаний. Благодаря тому, что онтология позволяет явно описывать семантику данных и знаний, она обеспечивает базис для их интеграции и совместного использования при решении задач.
Загорулько Ю.А., Г.Б. Загорулько, 2011
19
vk.com/club152685050 | vk.com/id446425943
Пример реализации экспертной системы
Машинное обучение и искусственный интеллект в ArcGIS.
Кудинов Д., Esri
https://www.youtube.com/watch?v=ly5n7Fzg66g
20
vk.com/club152685050 | vk.com/id446425943
Задание
Создать онтологию экологической проблемы (нефтегазовой отрасли):
1.Схема онтологии
2.Описание составных элементов онтологии (экземпляры, понятия, атрибуты и отношения)
3.Презентация онтологии на 5-7 минут
Сделать презентацию по машинному обучению в ArcGIS на основе видео-лекции
(дополнительно).
21
vk.com/club152685050 | vk.com/id446425943
Вопросы?
22
vk.com/club152685050 | vk.com/id446425943
Онтология экологической проблемы
Геоэкологические |
Определяют |
Нормы |
законы |
|
|
|
|
Причина |
Регулируют |
Определяют
Вызывает
Природные условия |
Определяют |
Проблема |
Предотвращают |
Акторы |
и факторы |
|
|
||
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
Последствия |
|
|
|
Данные для решения: |
|
|
|
||
|
|
|
|
|
|
|
|
Имеет |
Реализуют |
||||
|
|
|
||||
1. |
Опыт (наука и практика) |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
||
2. |
Нормы |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|||
3. |
Знания о природной среде |
|
Решение |
|
|
|
4. |
Аналитика |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|||
|
|
|
|
|
|
|
23
vk.com/club152685050 | vk.com/id446425943
ЗАНЯТИЕ 4
Основы работы с ГИС
vk.com/club152685050 | vk.com/id446425943 |
Урок 5 |
|
•Обзор географических данных
•Связь объектов и атрибутов
•Форматы данных
•Работа в ArcCatalog
–Опции
•Метаданные
2