Abstract: Описывается подход к созданию динамически адаптируемых информационных систем (ИС), основанный на использовании моделей на всех этапах жизненного цикла. В основе подхода – средства управления документами, позволяющие решать различные задачи, связанные поиском документов, относящихся к предметной области системы, их анализом, классификацией и каталогизацией, созданием на их основе моделей, управляющих функционированием системы, а также подготовкой документации на всех этапах жизненного цикла ИС. Особенность подхода – его ориентация на разработку систем, допускающих динамическую адаптацию к потребностям бизнес-процессов и отдельных пользователей, к меняющимся условиям эксплуатации. Представленные средства основаны на использовании многоуровневых моделей, управляющих созданием и функционированием ИС. Модели разбиваются на несколько уровней, представляющих систему с различных точек зрения и с разной степенью детализации. Базовые модели являются основой для реализации моделей более высоких уровней. Пользователи системы – эксперты в соответствующих предметных областях – участвуют как в процессе создания системы, так и в её настройке в ходе эксплуатации с использованием специальных инструментальных предметно-ориентированных средств. Основа реализации предметно-ориентированных средств разработки адаптируемых ИС – метамоделирование. Метамодель при реализации данного подхода – это язык, с помощью которого описываются модели, лежащие в основе информационной системы. Язык должен отражать специфику предметной области, быть доступным для работы экспертов. Создание системы начинается именно с разработки предметно-ориентированного языка (DSL) с помощью языкового инструментария на основе выполненного анализа документов, описывающих предметную область, регламентирующих работу системы. Предлагается подход к автоматизации анализа документов на основе онтологий, описывающих как сами документы, так и предметную область. При этом извлечённая из документов информация является основой для уточнения построенных моделей и разработки предметно-ориентированных языков. Процесс создания DSL является итерационным. Построенные модели управляют функционированием системы, генерацией отчётов и пр. Кроме того, созданные модели – основа средств автоматизации документирования системы.

Keywords: анализ документов, семантическая разметка, генерация документов, CASE-средства, онтологии, метамоделирование.

ACM Classification Keywords: I.7 DOCUMENT AND TEXT PROCESSING: I.7.2 Document Preparation – Index generation; I.7.1 Document and Text Editing – Document management. D.2 SOFTWARE ENGINEERING: D.2.2 Design Tools and Techniques – Computer-aided software engineering (CASE).

Link:

ТЕХНОЛОГИЯ СОЗДАНИЯ ДОКУМЕНТ-ОРИЕНТИРОВАННЫХ СИСТЕМ, ОСНОВАННЫХ НА МЕТАМОДЕЛИРОВАНИИ

Вячеслав Ланин, Людмила Лядова, Антон Цыбин

http://www.foibg.com/ijitk/ijitk-vol06/ijitk06-2-p10.pdf

Аннотация: В работе предложен возможный подход к созданию имитационной модели сети с оптической коммутацией блоков информации, служащей для оптимизации функционирования оптических фрагментов телекоммуникационной сети. В предложенной модели критерием оптимизации является условный экстремум, заключающийся в минимизации вероятности потерь блоков информации на сетевых узлах при максимизации общей пропускной способности фрагмента сети.

Ключевые слова: коммутация оптических сигналов, коммутация блоков информации, имитационная модель

Ключевые слова классификации ACM: I.6 SIMULATION AND MODELING - I.6.5 Model Development, C.2 COMPUTER-COMMUNICATION NETWORKS - C.2.1 Network Architecture and Design

Link:

РАЗРАБОТКА ИМИТАЦИОННОЙ МОДЕЛИ ДЛЯ ОПТИМИЗАЦИИ ФУНКЦИОНИРОВАНИЯ ПОЛНОСТЬЮ ОПТИЧЕСКИХ СЕТЕЙ

Юрий Гриньков

http://www.foibg.com/ijitk/ijitk-vol06/ijitk06-2-p09.pdf

Аннотация: В работе определена область исследования, а именно – инфокоммуникационные услуги, которые предоставляет телекоммуникационная сеть. Проанализирована необходимость классификации услуг, которая проводилась с применением методов прикладной статистики. В качестве исходных данных для классификации взяты параметры предоставления услуг. Выделенные классы услуг формируют требования к сети и позволяют определить, какие характеристики сети, и какое оборудование необходимо для предоставления тех или иных услуг. Рассмотрен метод оценки достоверности результата классификации инфокоммуникационных услуг методами прикладной статистики.

Ключевые слова: инфокоммуникационные услуги – достоверность классификации – факторный анализ – кластераный анализ.

Ключевые слова классификации ACM: C.2.0 General: Data communications.

Link:

МЕТОД ОЦЕНКИ ДОСТОВЕРНОСТИ КЛАССИФИКАЦИИ ИНФОКОММУНИКАЦИОННЫХ УСЛУГ

Павлов Семен

http://www.foibg.com/ijitk/ijitk-vol06/ijitk06-2-p08.pdf

Аннотация: Предложены подходы к формальному описанию взаимодействия конвергентной телекоммуникационной сети с окружающей ее внешней информационной инфраструктурой.

Ключевые слова: Конвергентная телекоммуникационная сеть, среда взаимодействия, среда генерации.

Ключевые слова классификации ACM: H. Information Systems - H.1 MODELS AND PRINCIPLES.

Link:

ПОДХОД К РАЗРАБОТКЕ ОБОБЩЕННОЙ МОДЕЛИ ВЗАИМОДЕЙСТВИЯ ВНЕШНЕЙ ИНФОРМАЦИОННОЙ МЕТАСТРУКТУРЫ И КОНВЕРГЕНТНОЙ ТЕЛЕКОММУНИКАЦИОННОЙ СЕТИ

Максим Соломицкий

http://www.foibg.com/ijitk/ijitk-vol06/ijitk06-2-p07.pdf

Аннотация: Обсуждается аксиоматический подход к решению проблемы сужения множества Парето на основе нечёткой информации об отношении предпочтения ЛПР, который развивается автором на протяжении ряда лет. Применение этого подхода предполагает принятие определённых четырёх аксиом «разумного» поведения человека (ЛПР) в процессе принятия решений. Предполагается, что в дополнение к указанным аксиомам известны некоторые сведения о нечётком отношении предпочтения ЛПР. На основе этих сведений можно сократить множество Парето и, тем самым, облегчить последующий выбор наилучших решений. Рассматриваются достоинства и недостатки указанного подхода, приводится иллюстративный пример.

Ключевые слова: множество Парето, многокритериальный выбор, нечёткий выбор

ACM Classification Keywords: F.4.3 – Decision problems, I.2.3. – Uncertainty, “fuzzy”, and probabilistic reasoning

Link:

СУЖЕНИЕ МНОЖЕСТВА ПАРЕТО НА ОСНОВЕ НЕЧЁТКОЙ ИНФОРМАЦИИ

Владимир Ногин

http://www.foibg.com/ijitk/ijitk-vol06/ijitk06-2-p06.pdf

Аннотация: Рассмотрена структура и варианты построения перспективных сетей доступа. Проанализированы задачи, решение которых необходимо для выбора сценария создания сетей доступа. Предложен подход к определению структурных характеристик, учитывающий особенности обслуживаемой территории и градостроительные решения.

Ключевые слова: сеть доступа, характеристики сетей доступа, узлы доступа, сценарии создания сети доступа.

Ключевые слова классификации ACM: С.2. Computer-communication networks, H. Information Systems - H.1 Models and Principles, K. Computing Milieux - K.6 Management of computing and information system

Link:

ВЫБОР СЦЕНАРИЯ СОЗДАНИЯ СЕТИ ДОСТУПА

Галина Гайворонская, Светлана Сахарова, Александра Котова

http://www.foibg.com/ijitk/ijitk-vol06/ijitk06-2-p05.pdf

Абстракт: В представленной работе рассматривается методика, позволяющая разработать модель человеко-компьютерного взаимодействия на основе ресурсного подхода.

Ключевые слова: Интеллектуальные системы, человеко-компьютерное взаимодействие, моделирование, ресурсный подход.

ACM Classification Keywords: I.2.1 Applications and Expert Systems

Link:

РЕСУРСНЫЙ ПОДХОД К МОДЕЛИРОВАНИЮ ЧЕЛОВЕКО-КОМПЬЮТЕРНОГО ВЗАИМОДЕЙСТВИЯ С ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНОЙ ИНФОРМАЦИОННОЙ СРЕДОЙ

Баканов А. С.

http://www.foibg.com/ijitk/ijitk-vol06/ijitk06-2-p04.pdf

Аннотация: Рассматриваются методы синтеза и анализа стабилизирующих и модальных регуляторов систем управления программным движением с обратимой (на подпространстве) динамикой. Значительное внимание уделяется исследованию и расчёту параметров декомпозирующих и диофантовых регуляторов с помощью диаграмм Вышнеградского и их обобщений.

Keywords: системы управлении программным движением, стабилизирующие и диофантовые регуляторы, методы синтеза и анализа, диаграммы Вышнеградского

ACM Classification Keywords: H.1.1 Systems and Information Theory

Link:

СИНТЕЗ И АНАЛИЗ ДИОФАНТОВЫХ РЕГУЛЯТОРОВ СИСТЕМ УПРАВЛЕНИЯ ПРОГРАММНЫМ ДВИЖЕНИЕМ

Адиль Тимофеев

http://www.foibg.com/ijitk/ijitk-vol06/ijitk06-2-p03.pdf

Аннотация: в связи с долговременным и трудоемким процессом проектирования сетей доступа, предлагается автоматизировать этот процесс с помощью создания программного комплекса автоматизированного проектирования с использованием модели балансных сетей .

Ключевые слова: Сеть доступа (СД), Узел Доступа (УД), Линия Доступа (ЛД), Модель балансной сети (МБС).

Классификация ключевых слов ACM: H.1 MODELS AND PRINCIPLES

Link:

АНАЛИЗ ВОЗМОЖНОСТИ ИСПОЛЬЗОВАНИЯ МОДЕЛИ БАЛАНСНЫХ СЕТЕЙ ПРИ ПРОЕКТИРОВАНИИ СЕТЕЙ ДОСТУПА

Антон Бондаренко, Виталий Величко

http://www.foibg.com/ijitk/ijitk-vol06/ijitk06-2-p02.pdf

Abstract: Different methods of enterprise bankruptcy risk analysis are considered in the paper. Discriminant analysis method of E.Altman and fuzzy method of Nedosekin are described. The method of bankruptcy risk forecasting based on application of fuzzy neural networks with Mamdani and Tsukamoto inference algorithms is suggested and considered. The experimental investigations of the considered methods of bankruptcy risk analysis for Ukrainian plants were carried out, their efficiency estimated and the most adequate method for Ukrainian economy was determined.

Keywords: bankruptcy risk analysis, fuzzy matrix method, fuzzy neural networks, Mamdani, Tsukamoto inference.

ACM Classification Keywords: G.1.0 Mathematics of Computing– General – Error analysis; G.1.6 Mathematics of Computing – NUMERICAL ANALYSIS – Optimization -; I.2.3 Computing Methodologies - ARTIFICIAL INTELLIGENCE - Uncertainty, “fuzzy”, and probabilistic reasoning; I.2.6 Computing Methodologies - ARTIFICIAL INTELLIGENCE – Learning - Connectionism and fuzzy neural nets.

Link:

КОМПЛЕКСНЫЙ АНАЛИЗ РИСКА БАНКРОТСТВА КОРПОРАЦИЙ В УСЛОВИЯХ НЕОПРЕДЕЛЕННОСТИ

Михаил Згуровский, Юрий Зайченко

http://www.foibg.com/ijitk/ijitk-vol06/ijitk06-2-p01.pdf

Аннотация: В статье описан алгоритм построения текстовой базы, основанный на анализе структуры научного текста, понимаемого как связного, в терминах когезии и когерентности в рамках лингвистики текста. Исследования проводятся в области автоматического реферирования с целью построения интеллектуальной системы, основанной на глубинной семантике текста.

Ключевые слова: автоматическое реферирование, текстовая база, структура текста, связный текст, когезия, когерентность.

ACM Classification Keywords: E. Data, E.2 Data storage representation.

Link:

РАЗРАБОТКА ТЕКСТОВОЙ БАЗЫ НА ОСНОВЕ АНАЛИЗА СТРУКТУРЫ НАУЧНОГО ТЕКСТА

Анастасия Дыбина

http://www.foibg.com/ijitk/ijitk-vol06/ijitk06-1-p11.pdf

Abstract: При построении диагностических систем в медицине предлагается использовать структуризацию пространства факторов, влияющих на установление диагноза заболевания. Приводится пример структуризации для диагностирования мочекаменного заболевания в урологии.

Keywords: экспертная система; пространство факторов; классификация; стратификация; ранжирование; диагностические системы в медицине.

ACM Classification Keywords: H 1.1. Systems and Information Theory

Link:

СТРУКТУРИЗАЦИЯ ПРОСТРАНСТВА ФАКТОРОВ ДЛЯ УСТАНОВЛЕНИЯ ПРЕДВАРИТЕЛЬНОГО ДИАГНОЗА УРОЛОГИЧЕСКИХ ЗАБОЛЕВАНИЙ

Николай Маляр, Павел Мулеса

http://www.foibg.com/ijitk/ijitk-vol06/ijitk06-1-p10.pdf

Аннотация: Предлагаются нечеткие процедуры последовательного анализа вариантов в комбинаторных оптимизационных задачах с целью их использования для построения алгоритмов последовательного анализа, отсеивания и конструирования вариантов в условиях нечеткости. Описывается схема нечеткого алгоритма W последовательного анализа для дискретных задач математического программирования и ее приложения к нечеткой задаче классификации.

Ключевые слова: последовательный анализ вариантов, нечеткость, задача классификации.

ACM Classification Keywords: H.4.2 Information Systems Applications: Types of Systems: Decision Support.

Link:

НЕЧЕТКИЕ ПРОЦЕДУРЫ ПОСЛЕДОВАТЕЛЬНОГО АНАЛИЗА ВАРИАНТОВ В КОМБИНАТОРНЫХ ОПТИМИЗАЦИОННЫХ ЗАДАЧАХ И ИХ ПРИМЕНЕНИЕ

Николай Маляр, Оксана Швалагин

http://www.foibg.com/ijitk/ijitk-vol06/ijitk06-1-p09.pdf

Аннотация: В работе представлены результаты экспериментальных исследований эффективности процедур последовательного анализа вариантов для задачи линейного упорядочения альтернатив. Тестирование проводилось на реальных наборах данных (экономические таблицы «затратывыпуск» ряда европейских стран) и случайных наборах данных, полученных на основании равномерного распределения. Реализован сравнительный анализ с некоторыми приближенными алгоритмами.

Ключевые слова: задача линейного упорядочения альтернатив, последовательный анализ вариантов.

ACM Classification Keywords: H.4.2 Information Systems Applications: Types of Systems: Decision Support.

Link:

РЕЗУЛЬТАТЫ ЭКСПЕРИМЕНТАЛЬНОГО ИССЛЕДОВАНИЯ ЭФФЕКТИВНОСТИ АЛГОРИТМА ПОСЛЕДОВАТЕЛЬНОГО АНАЛИЗА ВАРИАНТОВ ДЛЯ ЗАДАЧИ ЛИНЕЙНОГО УПОРЯДОЧЕНИЯ АЛЬТЕРНАТИВ

Павел П. Антосяк

http://www.foibg.com/ijitk/ijitk-vol06/ijitk06-1-p08.pdf

Аннотация: Рассматриваются проблемы и методы интеллектуального сетевого управления информационными потоками в мультиагентных телекоммуникационных системах и GRID-сетях. Значительное внимание уделяется принципам построения и оптимизации сетевых и нейросетевых агентов, обеспечивающих интеллектуальный анализ информационных потоков и адаптивное сетевое управление в условиях неопределённости в нечёткой среде.

Keywords: интеллектуальное управление, мультиагентные технологии, телекоммуникационные системы, GRID-сети.

ACM Classification Keywords: E.4 CODING AND INFORMATION THEORY

Link:

МУЛЬТИАГЕНТНЫЕ ТЕХНОЛОГИИ ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНОГО УПРАВЛЕНИЯ В ТЕЛЕКОММУНИКАЦИОННЫХ СИСТЕМАХ И GRID-СЕТЯХ

Адиль Тимофеев

http://www.foibg.com/ijitk/ijitk-vol06/ijitk06-1-p07.pdf

Abstract The method, to encode the gray-scale image objects, is proposed, using canonical splines within the gray-scale image structural model. While the brightness values of object pixels are determined inside its contour, the approximation function is determined and built within rectangle which the object is circumscribed. Examples of the image encoding, initially set in a raster kind, are made.

Keywords: полутоновое изображение, контур, канонический сплайн.

ACM Classification Keywords: I.5.1 Models, I.3.5 Computational Geometry and Object Modeling.

Link:

АППРОКСИМАЦИЯ ФУНКЦИИ ЯРКОСТИ ОБЪЕКТА ПОЛУТОНОВОГО ИЗОБРАЖЕНИЯ

Владимир Калмыков, Виталий Вишневский, Татьяна Романенко, Татьяна Власова

http://www.foibg.com/ijitk/ijitk-vol06/ijitk06-1-p06.pdf

Abstract. This paper describes the software package FEST, which includes a universal program for morphological analysis of scientific and technical texts, MORPH, and several other programs generating data for MORPH. This data includes the morphological tables of a specific input language belonging to the permissible class of inflectional and agglutinative languages and a dictionary. The programs included in the FEST package generate the input language data for the MORPH program using formal descriptions of morphology and vocabularies created by a human expert who knows the language. The analysis strategy is based on an alternation of left-to-right and right-to-left analysis order. The dictionary of the input language contains stems rather than lexemes or word-forms, and consists of several dictionaries, each containing stems of the same length. The stems in the dictionary are accompanied by the grammar information, allowing all the word-forms of the input text to be recognized. The analysis strategy, the structure of the morphological tables and vocabularies enable morphological analysis of all word-forms with stems from dictionary.

Key words: the software package for morphological analysis, formal descriptions of morphology, formal descriptions of lexemes, morphological tables generation, vocabularies generation, results of morphological analysis (description and example).

ACM Classification Keywords: I.2.7. Natural Language Processing – Text analysis.

Link:

УНИВЕРСАЛЬНАЯ СИСТЕМА ПРОГРАММ МОРФОЛОГИЧЕСКОГО АНАЛИЗА НАУЧНО-ТЕХНИЧЕСКИХ ТЕКСТОВ НА ФЛЕКТИВНЫХ И АГГЛЮТИНАТИВНЫХ ЯЗЫКАХ

Надежда Мищенко

http://www.foibg.com/ijitk/ijitk-vol06/ijitk06-1-p05.pdf

Резюме: В статье рассматривается концепция новой модели системы украинского национального образования, основанной на развитии мышления, позволяющего получать дополнительные знание и понимание путем логического вывода. Обсуждаются четыре последовательно развивающиеся базовые компоненты модели: электронные технологии образования, электронная организация образования, мировые стандарты образования, технологии гениального воспитания и образования. Предлагаются способы реализации такой системы.

Ключевые слова: реформа образования, концепция системы национального образования, электронные технологии образования, мировые стандарты образования, технология гениального воспитания и образования.

ACM Classification Keywords: H.0 Information systems – General

Link:

РЕФОРМА УКРАИСКОГО НАЦИОНАЛЬНОГО ОБРАЗОВАНИЯ, ОСНОВАННАЯ НА МЫШЛЕНИИ

Александр Сосницкий

http://www.foibg.com/ijitk/ijitk-vol06/ijitk06-1-p04.pdf

Аннотация: Знания являются главным ресурсом организации, государства, человека; основным фактором повышения их конкурентоспособности и устойчивого развития. В связи с увеличением спроса на знания, многие фирмы начинают все чаще использовать перспективные инструменты управления знаниями, например социальные сети. Рассматривается актуальная задача повышения эффективности функционирования социальных сетей на основе использования знаний и ноосферной системной методологии - системологии. С этой целью разработана модель (диаграммы: контекстная и 2-х уровней декомпозиции) процесса создания (выбора) и внедрения сайта социальной сети в организации. Важной составляющей частью этого процесса является систематизация знаний о той предметной области, для которой разрабатывается система функций нишевой социальной сети. Применение нового метода системологического классификационного анализа при систематизации знаний позволит: получить социальную сеть, наилучшим образом адаптированную для соответствующей предметной области, к потребностям конкретной организации; определить целесообразность использования различных функций в той или иной социальной сети. Это также позволит сделать систему функций адекватной, удобной и интуитивно понятной пользователю, за счет их содержательного размещения с учетом функционального назначения социальной сети. Приведен фрагмент базовой классификации функций социальных сетей, построенный на основе системологического классификационного анализа и реализованный в виде онтологии в программном средстве построения онтологий Protégé 3.2. Приведен фрагмент классификации договоров, использованной при создании эффективного меню социальной сети, а также его реализация в конструкторе построения социальной сети Tabba. Применение социальных сетей, адаптированных под требования пользователей, поможет компаниям существенно увеличить свой интеллектуальный капитал, без использования крупных инвестиций; позволит улучшить использование таких сетей для самосовершенствования и развития.

Ключевые слова: Системология, системологический классификационный анализ, классификация, социальная сеть, модель, бизнес-процес, знаниеориентированные технологии, Интернет.

Link:

О ПРИМЕНЕНИЯ СИСТЕМОЛОГИЧЕСКОГО КЛАССИФИКАЦИОННОГО АНАЛИЗА ЗНАНИЙ В ПРОЦЕССЕ ПОСТРОЕНИЯ НИШЕВЫХ СОЦИАЛЬНЫХ СЕТЕЙ.

Екатерина Соловьева, Андрей Данилов

http://www.foibg.com/ijitk/ijitk-vol06/ijitk06-1-p03.pdf

Abstract: Анализируются свойства неполноты и целостности структур знаний в интеллектуальных системах. Рассматривается целостность знаний, представленных в вычислительной среде, с позиций определения их смыслов и понимания. Анализируются свойства категории смысла в приложении к образному мышлению. Исследование проводится с целью последующего построения формальных структур знаний для моделирования процессов образно-понятийного мышления в компьютерных технологиях.

Keywords: Образ, мышление, понимание, смысл, структура, система, целостность, модель, компьютерная технология, база знаний, вычислительная среда.

ACM Classification Keywords: A.1 Information Technology for Knowledge Management; Е.1 Process-oriented Knowledge Structuring; H.1.1 Systems and Information Theory; I.2.4 Knowledge Representation Formalisms and Methods; J.4 Social and Behavioral Sciences; М.4 Intelligence Metasynthesis and Knowledge Processing in Intelligent Systems.

Link:

ЦЕЛОСТНОСТЬ ОБРАЗОВ: О МОДЕЛИРОВАНИИ СМЫСЛА И ПОНИМАНИЯ

Юрий Валькман

http://www.foibg.com/ijitk/ijitk-vol06/ijitk06-1-p02.pdf

Аннотация. В работе описана методика, предназначенная для повышения эффективности графического представления и выразительности онтологий предметных дисциплин (ПдД). Предложена система индексации, ориентированная на машинное представление и обработку онтографа ПдД, и оригинальный инструментарий, реализующий информационную технологию построения онтологии ПдД и ее онтографа, электронных курсов обучения по различным ПдД. Интерфейс содержит всплывающие подсказки, в которые включено имя понятия и время, необходимое на изложение описания данного понятия, что поможет преподавателю выбрать конкретное содержание учебного курса в соответствии с ограничениями “Рабочей программы” ПдД. Приведен пример построения, визуализации и индексации онтографа ПдД “Базы данных” (БД).

Ключевые слова: онтологический инжиниринг, представление и обработку онтографа

ACM Classification Keywords: I.2 ARTIFICIAL INTELLIGENCE - I.2.4 Knowledge Representation Formalisms and Methods, K.3 COMPUTERS AND EDUCATION - K.3.1 Computer Uses in Education

Link:

К ВОПРОСУ ВИЗУАЛИЗАЦИИ ОНТОГРАФОВ ПРИ РАЗРАБОТКЕ ОНТОЛОГИЙ ПРЕДМЕТНЫХ ДИСЦИПЛИН БОЛЬШОГО ОБЪЕМА

Палагин А.В., Петренко Н.Г., Величко В.Ю., Тихонов Ю.Л.

http://www.foibg.com/ijitk/ijitk-vol06/ijitk06-1-p01.pdf

Аннотация: В статье рассматриваются некоторые проблемы, связанные с возникновением и развитием современного рынка знаний, который постепенно занимает основное место среди всех форм обмена знаниями.

Link:

ПРОБЛЕМЫ СОВРЕМЕННОГО РЫНКА ЗНАНИЙ

Крассимир Марков

http://www.foibg.com/ijitk/ijitk-vol04/ijitk04-4-p04.pdf

Аннотация: В статье описываются модели управления распределенными информационными процессами в системе образования. Приводится описание системы поддержки on-line и off-line взаимодействия в сетевой среде, структуры сервера поддержки учебных взаимодействий как элемента интеллектуальной информационной среды учебного назначения.

Ключевые слова: дистанционные услуги в образовании, модель поддержки процессов коллективного взаимодействия, сервер поддержки учебных взаимодействий.

ACM Classification Keywords: I.2 ARTIFICIAL INTELLIGENCE - I.2.4 Knowledge Representation Formalisms and Methods.

Link:

СИСТЕМА ПРЕДОСТАВЛЕНИЯ ДИСТАНЦИОННЫХ УСЛУГ В ОБРАЗОВАНИИ – ХАРАКТЕРНЫЕ ТЕХНОЛОГИЧЕСКИЕ ОСОБЕННОСТИ

Востров Г.Н., Годынский М.Г., Кальной С.П., Лысенко М.И., Павлов О.А, Стрижак О.Е.

http://www.foibg.com/ijitk/ijitk-vol04/ijitk04-4-p03.pdf

Аннотация: В статье приведена обобщенная структура обеспечения доступа к распределенным информационным ресурсам. Описаны инструменты проведения контент-анализа документов на основе системно-онтологического подхода. Приведен пример использования инструментов экспертом-аналитиком при обработке тематических документов по проблеме изменения климата.

Ключевые слова: представление и обработка знаний, тематический анализ документов, поисковая система.

ACM Classification Keywords: I.2 ARTIFICIAL INTELLIGENCE - I.2.4 Knowledge Representation Formalisms and Methods,

Link:

ИНСТРУМЕНТЫ ПОДДЕРЖКИ ПРОЦЕССОВ АНАЛИТИЧЕСКОЙ ДЕЯТЕЛЬНОСТИ ЭКСПЕРТА ПРИ ТЕМАТИЧЕСКОМ ИССЛЕДОВАНИИ ИНФОРМАЦИОННЫХ РЕСУРСОВ И ИСТОЧНИКОВ

А.В. Палагин, В.Ю. Величко, А.Е. Стрижак, М.А. Попова

http://www.foibg.com/ijitk/ijitk-vol04/ijitk04-4-p02.pdf

Аннотация: Рассматриваются требования к организации памяти интеллектуальных систем. Одновременно с вводом информации в памяти должны осуществляться процессы формирования ассоциативных связей, иерархического упорядочения, классификации, формирования понятий. Сформулированным требованиям удовлетворяют растущие пирамидальные сети (РПС). Обсуждаются достоинства РПС, приведены последние версии алгоритмов построения и обучения РПС, а также архитектура програмной системы поддержки принятия решений на основе сетевой модели предметной области. Многолетний опыт применения РПС для анализа данных и принятия решений в химии, материаловедении, технической диагностике подтверждает их достаточно высокие возможности.

Ключевые слова: представление и обработка знаний, растущие пирамидальные сети.

ACM Classification Keywords: I.2 ARTIFICIAL INTELLIGENCE - I.2.4 Knowledge Representation Formalisms and Methods

Link:

ОБНАРУЖЕНИЕ ЗНАНИЙ НА ОСНОВЕ СЕТЕВЫХ СТРУКТУР

Гладун В.П.

http://www.foibg.com/ijitk/ijitk-vol04/ijitk04-4-p01.pdf