Содержание

ВВЕДЕНИЕ 5

1. Теоретическая часть 11

1.1. Обзор существующих систем онтологий 11

1.2. Проблемы существующих систем создания онтологий 13

1.3. Выводы 13

2. Разработка системы создания онтологий 15

2.1. Выбор инструментальных средств 15

2.1.1. Обоснование выбора средств реализации 15

2.1.2. Обоснование выбора технических средств 21

2.2. Анализ предметной области 21

2.3. Определение функциональных требований системы 22

2.4. Взаимодействие информационных объектов 23

2.5. Описание датологической модели базы данных в MySQL 23

2.6. Разработка пользовательского интерфейса в виде 25

web-приложения 25

2.7. Характеристические особенности системы 25

2.8. Особенности реализации некоторых функций 39

2.9. Выводы 47

3. Оценка факторов влияния на здоровье человека. Эргономичность и экологичность проекта 49

3.1. Обоснование необходимости эргономического анализа 49

3.2.Эргономика рабочего места 50

3.2.1. Рекомендации по комплектации оборудования рабочего 52

места 52

3.3. Обеспечение электробезопасности и пожаробезопасности 56

3.4.Организационные мероприятия при работе с ИС 57

3.5. Защита веб-серверов 59

3.6 Выводы 65

ЗАКЛЮЧЕНИЕ 66

СПИСОК ИСПОЛЬЗОВАННОЙ ЛИТЕРАТУРЫ 67

Введение

Наиболее точное определение онтологии дал американский ученый Том Грубер, занимавшийся онтологическим инжинирингом в Стэнфордском университете: «Онтология — это формальная спецификация разделяемой концептуализации, которая имеет место в некотором контексте предметной области» [3, 5]. Под концептуализацией, кроме сбора понятий, подразумевается также вся информация, касающаяся понятий - свойства, отношения, ограничения, аксиомы и утверждения о понятиях, необходимые для описания и решения задач в избранной предметной области.

Формальная онтология – универсальная модель знания – представляет собой систему понятий (объектов), свойств этих объектов, отношений между этими объектами и утверждений, построенных из этих объектов, их свойств и отношений между ними [3].

Для онтологий характерны две особенности: они могут быть множественными (составными), в которых различаются представления контекста одной и той же области, а могут идентифицировать абстрактные уровни онтологий (быть уровнем выше других онтологий). Что касается второго случая, то возможно идентифицировать несколько уровней абстракции, на каждом из которых могут быть определены онтологии. Например, в области каждой научной дисциплины можно определить онтологии, еще уровнем выше можно описать онтологии научных областей, находящихся на стыке отдельных научных дисциплин. Еще выше поставим онтологию научной дисциплины вообще. Следующим уровнем абстракции мы поставим общие категории структур знаний. Такого рода обобщение приводит нас к необходимости различать виды онтологий, чтобы организовывать их в библиотеки онтологий. Ниже приведена типология онтологий с примерами из области медицины.

1. Предметно-ориентированные (Domain-oriented) включают в себя:

• Специфичные для данного домена (Domain-specific);

• Медицина => кардиология => сердечная аритмия;

• система управления светофорами;

• Обобщение предметной области (Domain generalizations);

• компоненты, органы, документы.

2. Ориентированные на прикладную задачу (Task-oriented) включают в себя:

• Специфичные для данной задачи (Task-specific;

• дизайн конфигурации, инструкция, планирование;

• Обобщающие задачи (Task generalizations);

• решение проблем, например, UPML.

3. Базовая техническая онтология. (Basic technical ontology) включают в себя:

• тепло, энергия, сила;

4. Общие онтологии (Generic ontologies) включают в себя:

• Категории верхнего уровня ("Top-level categories");

• Элементы и измерения (Units and dimensions).

Ключевым моментом в проектировании онтологий является выбор соответствующего языка спецификации онтологий (Ontology specification language). Цель таких языков - предоставить возможность указывать дополнительную машинно-интерпретируемую семантику ресурсов, сделать машинное представление данных более похожим на положение вещей в реальном мире, существенно повысить выразительные возможности концептуального моделирования слабоструктурованных Web-данных.

Существуют традиционные языки спецификации онтологий (Ontolingua, CycL, языки, основанные на дескриптивных логиках, такие как LOOM, и языки, основанные на фреймах - OKBC, OCML, Flogic). Более поздние языки основанные на Web-стандартах, такие как XOL, SHOE или UPML, RDF(S), DAML, OIL, OWL созданы специально для обмена онтологиями через Web.

В целом, различие между традиционными и Web- языками спецификации онтологий заключается в выразительных возможностях описания предметной области и некоторых возможностях механизма логического вывода для этих языков.

Однако в целом можно сказать, что ориентированность языков описания онтологий на системы математической логики делает их слишком тяжеловесными для огромного количества приложений, которым достаточно простого языка описания словарей - RDFS. И это правильно, каждая ступень в пирамиде - это ступень, на которой многие приложения могут остановиться, согласно своим собственным требованиям к данным и их использованию.

Базовыми элементами онтологий являются:

Объект – это такое абстрактное множество предметов, в котором все предметы в этом множестве – экземпляры – имеют одни и те же характеристики. Все экземпляры подчинены и согласованы с одним и тем же набором правил и линий поведения. Каждый объект в информационной модели должен быть обеспечен уникальным именем и идентификатором. Объекты могут абстрагироваться в класс объектов для представления объектов специализированного назначения, имеющих общие атрибуты [7].

Все предметы в реальном мире имеют характеристики. Каждая отдельная характеристика, которая является общей для всех возможных экземпляров объекта, абстрагируется в отдельный атрибут.

Атрибут – это абстракция одной характеристики, которой обладают все абстрагированные как объект сущности. Каждый атрибут обеспечивается именем, уникальным в пределах объекта. Множество атрибутов может объединяться в группу атрибутов и иметь идентификатор группы атрибутов. Множество идентификаторов групп может быть объединено в класс и иметь идентификатор класса.

Объект, вместе со своими атрибутами, в информационной модели представляется в графическом или текстовом виде.

Связь – это абстракция набора отношений, которые систематически возникают между различными видами предметов в реальном мире. Реальные предметы должны быть сами абстрагированы как объекты. Каждая связь должна иметь уникальный идентификатор.

Предпосылки для создания онтологии. Почему возникает потребность в разработке онтологии? Вот некоторые причины:

• для совместного использования людьми или программными агентами общего понимания структуры информации;

• для возможности повторного использования знаний в предметной области;

• для того чтобы сделать допущения в предметной области явными;

• для отделения знаний в предметной области от оперативных знаний;

• для анализа знаний в предметной области.

Совместное использование людьми или программными агентами общего понимания структуры информации является одной из наиболее общих целей разработки онтологий (Musen 1992; Gruber 1993). К примеру, пусть, несколько различных веб-сайтов содержат информацию по медицине или предоставляют информацию о платных медицинских услугах, оплачиваемых через Интернет. Если эти веб-сайты совместно используют и публикуют одну и ту же базовую онтологию терминов, которыми они все пользуются, то компьютерные агенты могут извлекать информацию из этих различных сайтов и накапливать ее. Агенты могут использовать накопленную информацию для ответов на запросы пользователей или как входные данные для других приложений [8].

Обеспечение возможности использования знаний предметной области стало одной из движущих сил недавнего всплеска в изучении онтологий. Например, для моделей многих различных предметных областей необходимо сформулировать понятие времени. Это представление включает понятие временных интервалов, моментов времени, относительных мер времени и т.д. Если одна группа ученых детально разработает такую онтологию, то другие могут просто повторно использовать ее в своих предметных областях. Кроме того, если нам нужно создать большую онтологию, мы можем интегрировать несколько существующих онтологий, описывающих части большой предметной области. Мы также можем повторно использовать основную онтологию, такую как UNSPSC, и расширить ее для описания интересующей нас предметной области.

Создание явных допущений в предметной области, лежащих в основе реализации, дает возможность легко изменить эти допущения при изменении наших знаний о предметной области. Жесткое кодирование предположений о мире на языке программирования приводит к тому, что эти предположения не только сложно найти и понять, но и также сложно изменить, особенно не специалисту. Кроме того, явные спецификации знаний в предметной области полезны для новых пользователей, которые должны узнать значения терминов предметной области.

Отделение знаний предметной области от оперативных знаний – это еще один вариант общего применения онтологий. Мы можем описать задачу конфигурирования продукта из его компонентов в соответствии с требуемой спецификацией и внедрить программу, которая делает эту конфигурацию независимой от продукта и самих компонентов (McGuinness and Wright 1998). После этого мы можем разработать онтологию компонентов и характеристик ЭВМ и применить этот алгоритм для конфигурирования нестандартных ЭВМ. Мы также можем использовать тот же алгоритм для конфигурирования лифтов, если мы предоставим ему онтологию компонентов лифта (Rothenfluh et al. 1996).

Анализ знаний в предметной области возможен, когда имеется декларативная спецификация терминов. Формальный анализ терминов чрезвычайно ценен как при попытке повторного использования существующих онтологий, так и при их расширении (McGuinness et al. 2000).

Часто онтология предметной области сама по себе не является целью. Разработка онтологии сродни определению набора данных и их структуры для использования другими программами. Методы решения задач, доменно-независимые приложения и программные агенты используют в качестве данных онтологии и базы знаний, построенные на основе этих онтологий [6].

Цель разработки состоит в разработке системы создания онтологий как семантических отношений терминов в виде графа для пользователей сети Интернет для получения полной информации, что такое онтологии, и с возможностью создать свою собственную онтологию.

Для достижения поставленной цели необходимо решить следующие задачи:

• провести анализ предметной области;

• построить логическую модель данных;

• создать физическую модель базы данных в выбранной СУБД;

• разработать интерфейс администратора для управления веб-приложением;

• разработать пользовательский интерфейс;

• провести тестирование системы;

• разработать инструкцию для пользователей.