НАУЧНО-ТЕХНИЧЕСКИЕ ВЕДОМОСТИ СПБГПУ - ИНФОРМАТИКА. ТЕЛЕКОММУНИКАЦИИ. УПРАВЛЕНИЕ - МИНИСТЕРСТВО ОБРАЗОВАНИЯ И НАУКИ РФ
←
→
Транскрипция содержимого страницы
Если ваш браузер не отображает страницу правильно, пожалуйста, читайте содержимое страницы ниже
3(150)/2012
Научно-технические
ведомости СПбГПУ
информатика.
телекоммуникации.
СанктПетербург. Издательство Политехнического университета
управление
Министерство образования и науки РФ
СанктПетербургский государственный политехнический университетСодержание
Содержание
Телекоммуникационные системы и компьютерные сети
Рогов С.А., Сергеев Д.С., Скороход В.В. Увеличение отношения сигнал-шум в акустооптическом
анализаторе спектра с использованием астигматической оптики..................................................... 7
Проблемы передачи и обработки информации
Шашихин В.Н., Богач Н.В., Чупров В.А. Вычисление криптографических характеристик схемы
шифрования двумерных данных на основе tent-отображения................................................................. 13
Бурдаков С.Ф., Харалдин Н.А. Планирование и оптимизация программных движений роботов
методом конфигурационного пространства.......................................................................................... 17
Шашихин В.Н., Богач Н.В., Чупров В.А. Анализ криптостойкости алгоритмов шифрования
на основе хаотического отображения типа tent..................................................................................... 23
Григорьев Л.Ю., Заблоцкий А.А., Кудрявцев Д.В. Технология наполнения баз знаний онтологического
типа........................................................................................................................................................... 27
Системный анализ и управление
Аксенов К.А., Камельский В.Д. Анализ динамических моделей бизнес-процесса для разработки
сервиса имитационного моделирования.................................................................................................. 37
Писарев А.И., Костин Е.В. Метод оптимального управления процессом плавки медного
никельсодержащего сырья в печах Ванюкова............................................................................................ 41
Вычислительные машины и программное обеспечение
Недоводеев К.В. Метод генерации графов потоков данных, используемых при автоматическом
синтезе параллельных программ для неоднородных многоядерных процессоров................................... 47
Математическое моделирование: методы, алгоритмы, технологии
Черноруцкий И.Г. Многокритериальный выбор на основе метода t-упорядочения............................. 53
Белявский Г.И., Никоненко Н.Д. Алгоритм расчета безарбитражной цены финансового
обязательства на основе дискретизации процессов Леви..................................................................... 56
Мазин В.Д. Представление физической величины в псевдоевклидовой плоскости.............................. 59
Черноруцкий И.Г. Функции релаксации градиентных методов........................................................... 66
Бурлов В.Г., Зенина Е.А., Матвеев А.В. Синтез модели и способов функционирования системы
в условиях конфликта.............................................................................................................................. 72
Стяпшин А.А. Онтологический подход к моделированию городской инфраструктуры....................... 79
Ходырев И.А., Попова С.В. Обнаружение развилок в моделях процессов............................................ 82
3Проблемы передачи и обработки информации
на производительность схемы шифрования и ее горитма шифрования, которого придерживаются
устойчивость к основным видам криптографиче- авторы, применим для анализа криптостойкости
ских атак. Подход к анализу криптостойкости ал- всех алгоритмов данного класса.
СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ
1. Богач, Н.В. Проблема малого количества клю- 7. Habutsu, T. A Secret Key Cryptosystem by Iterating a
чей в алгоритме шифрования двумерных данных на Chaotic Map [Text] / T. Habutsu, Y. Nishio, I. Sasase [et al.]//
основе tent-отображения [Текст] / Н.В. Богач, В.А. Чу- Advances in Cryptology. EUROCRYPT’91; ed. D.W. Davies.
пров, В.Н. Шашихин // Научно-технические ведомо- –LNCS 547. –Berlin: Springer-Verlag, 1991. –127 р.
сти СПбГПУ. Сер. Информатика. Телекоммуникации. 8. Biham, E. Cryptanalysis of the Chaotic-Map
Управление. –2012. –№ 2. Cryptosystem Suggested at EUROCRYPT’91 [Text] /
2. Кузнецов, С.П. Динамический хаос [Текст] / E. Biham // Advances in Cryptology. EUROCRYPT’91;
С.П. Кузнецов. –М.: Физматлит, 2006. –356 с. ed. D.W. Davies. –LNCS 547. – Berlin: Springer-Verlag,
3. Алферов, А.П. Основы криптографии: Учеб. по- 1991. –532 р.
собие [Текст] / А.П. Алферов, А.Ю. Зубов, А.С. Кузь- 9. Deffeyes, K.S. Encryption System and Method
мин [и др.]. –М.: Гелиос АРВ, 2002. –480 с. [Text] / K.S. Deffeyes. –US Patent № 5,001,754. –Mar. 19.
4. Птицын, Н. Приложение теории детермини- 1991.
рованного хаоса в криптографии [Текст] / Н. Птицын. 10. Bernstein, G.M. Method and Apparatus for
–Изд-во МГТУ им. Баумана, 2002. –80 с. Generating Secure Random Numbers Using Chaos
5. Андреев, Ю.В. Использование динамическо- [Text] / G.M. Bernstein, M.A. Lieberman. –US Parent
го хаоса в коммуникационных системах и компью- № 5,007,087. –Apr. 9. 1991.
терных сетях [Текст] / Ю.В. Андреев, A.M. Балабин, 11. Fridrich, J. Symmetric Ciphers Based on Two-
А.А. Дмитриев [и др.]. –М.: Препринт ИРЭ РАН, 2000. dimentional Chaotic Maps [Text] / J. Fridrich // Int.
–№ 2 (626). –76 с. J. Bifurcation and Chaos. –1998. –Vol. 8. –№ 6. –1259 р.
6. Alvarez, G. Some basic cryptographic requirements 12. Дмитриев, А.С. Динамический хаос: но-
for chaos-based cryptosystems [Text] / G. Alvarez, вые носители информации для систем связи [Текст] /
S. Li // International J. of Bifurcation and Chaos. –2006. А.С. Дмитриев, А.И. Панас. –М.: Физматлит, 2002.
–Vol. 16 (8). –P. 2129–2151. –252 с.
УДК 007:681.512.2
Л.Ю. Григорьев, А.А. Заблоцкий, Д.В. Кудрявцев
ТЕХНОЛОГИЯ НАПОЛНЕНИЯ БАЗ ЗНАНИЙ ОНТОЛОГИЧЕСКОГО ТИПА
В качестве основы баз знаний в настоящее вре- знаний (более 1000 элементов) в существующих
мя выступают онтологии [1–3]. Для представления инструментах возникают сложности при наполне-
онтологий в базах знаний используются специаль- нии онтологий: экспертам в предметной области,
ные языки: RDFS [4], OWL [5]. Указанные языки не являющимся специалистами в семантических
эффективны для решения задач автоматизирован- технологиях, сложно вводить информацию в базу
ной интеграции информации, обмена знаниями и знаний, а также сопровождать ее.
выполнения логического вывода. Проблема су- В статье предлагается язык классификаторов
ществующих языков и методов онтологического и проекций для формирования баз знаний онтоло-
инжиниринга заключается в том, что основной гического типа, в котором в явном виде задается
акцент в них сделан на задаче проектирования формат для визуальной работы с экземплярами
онтологии, а важность формата представления онтологии, их атрибутами и отношениями.
знаний для наполнения онтологии экземпляра-
ми недооценивается и отдается на откуп разра- Обзор методов и программных средств
ботчикам редакторов онтологий и баз знаний. В для ручного наполнения онтологий
результате этого при разработке масштабных баз Для ручного наполнения онтологии могут
27Научно-технические ведомости СПбГПУ 3' 2012
Информатика. Телекоммуникации. Управление
использоваться RDF-редакторы, универсальные работки графических редакторов можно найти
и специализированные редакторы онтологий, здесь [10, 11]. Достоинство этого подхода в том,
предметно-ориентированный подход к модели- что можно создать свой собственный визуальный
рованию (DSM), а также семантические вики. язык, понятный и удобный для неспециалистов
RDF-редакторы. Инструменты, называемые в области семантических технологий. Ограниче-
«RDF-редакторами», имеют довольно разно- нием данного подхода можно считать сложность
образную функциональность. Некоторые просто работы с масштабными моделями.
предоставляют пользователям экранные фор- Специализированные редакторы. Специали-
мы для создания RDF-файла – они освобождают зированные приложения для наполнения онтоло-
пользователя от необходимости вводить синтак- гий обеспечивают максимальные возможности по
сические конструкции и предоставляют неслож- адаптации инструмента под заданную онтологию
ные возможности автозаполнения (например, [6]). и требования пользователя. Основное преимуще-
Некоторые инструменты (например, [7]) пред- ство использования специализированных редакто-
ставляют визуальный интерфейс, позволяющий ров – корректность вводимых данных, поскольку
пользователю увидеть в развернутом виде соот- разработчики данных систем могут предоставить
ветствующий RDF-граф. Система Tabulator [8] конечным пользователям интуитивно понятный
является уникальной в данном классе тем, что минимальный необходимый и достаточный функ-
работает в распределенном режиме. Вместо соз- ционал для решения требуемых задач, снижающий
дания одного локального RDF-файла, Tabulator вероятность ошибок ввода данных.
позволяет пользователям видеть и редактировать Недостатком данного подхода являются за-
распределенную семантическую паутину прямо траты, связанные с разработкой и сопровожде-
на рабочем месте. RDF-утверждения, полученные нием соответствующих специализированных
из нескольких источников, представляются поль- приложений. Также данный подход накладывает
зователю так, как будто они составляют единый временные ограничения (разработка редактора не
согласованный граф. Редактирование такого гра- может начаться, пока не будет готова онтология)
фа приводит к тому, что Tabulator вносит измене- и предполагает необходимость обновления систе-
ния в более чем одно RDF-хранилище. мы в случае изменения онтологии.
Универсальные редакторы онтологий. Семантические вики. Семантические вики
Приложения, такие, как Protege (http://protege. объединяют свойства вики-систем с семантиче-
stanford.edu/) and NeOn (http://neon-toolkit.org/) скими утверждениями. В процессе редактирова-
также позволяют пользователям совместно соз- ния веб-страницы пользователь может добавить
давать знания, однако акцент в данных средствах семантическое описание содержимого с помо-
сделан на разработке схемы, а не на вводе фактов/ щью RDF-совместимых утверждений. Это может
данных: онтология вместо ее экземпляров. Они быть реализовано либо через расширение раз-
предоставляют понятный инструментарий для метки [12], либо через отдельный интерфейсный
установления сложных взаимосвязей и ограниче- механизм [13]. Использование семантических
ний между классами. Недостатком универсальных вики основано на предпосылке о том, что поль-
редакторов в контексте задачи ввода экземпляров зователь, в основном, работает с естественным
онтологии является их сложность для неспециа- языком и хочет дополнить неструктурированный
листов в области семантического веба (экспертов текст семантическими данными.
в предметной области). Кроме того, сам механизм Большинство из этих подходов предоставля-
ввода экземпляров онтологии, основанный на ис- ют визуальный пользовательский интерфейс для
пользовании форм, не всегда эффективен. ввода и редактирования экземпляров классов и
Предметно-ориентированный подход к мо- их свойств. Однако до сих пор мало внимания
делированию (Domain-Specific Modeling, DSM). уделяется удобству предлагаемого интерфейса.
При визуализации и наполнении онтологий Наиболее распространенный подход – использо-
можно использовать DSM-подход, широко рас- вание форм для ввода данных – не всегда удобен:
пространенный при разработке средств програм- за множеством форм, позволяющих представить
мирования [9]. Подход подразумевает быстрое свойства отдельной моделируемой сущности,
создание визуального языка и соответствующего сложно видеть целостную систему связей в онто-
графического редактора. Обзор сред быстрой раз- логической модели (базе знаний). Хотя существу-
28Проблемы передачи и обработки информации
Схема соответствия элементов языка классификаторов и проекций компонентам языка OWL
Элементы предложенного языка Элементы OWL
TYPES
e-typei + sign owl:Class + rdfs:label(пиктограмма)
pt-typek+ sign owl:DatatypeProperty + rdfs:label(пиктограмма)
rel-typej+ sign owl:ObjectProperty + rdfs:label(пиктограмма)
rdfs:subClassOf (owl:Class, owl:Class)
(«является», e-typei1, e-typei2)
rdfs:subPropertyOf
CL
Onto-CL
owl:Class ИЛИ owl:DatatypeProperty ИЛИ
typeCli
owl:ObjectProperty
{(typeCLi, pt-typek, pt-typeVALk)} owl:DatatypeProperty (rdfs:domain, rdfs:range)
owl:ObjectProperty (rdfs:domain, rdfs:range)
{(rel-typej, typeCLi1, typeCLi2)}
граф, создаваемый на основе указанной связи должен быть деревом
Base-CL
rdf:ID (Индивиды) ИЛИ owl:DatatypeProperty ИЛИ
{ECli} – элементы классификатора
owl:ObjectProperty
(«имеет тип», ECLi, e-typei) rdf:type(Ei, C0i)
owl:ObjectProperty (E1, E2)
(rel-typej, ECi1, ECi2)
получаемый граф, должен быть деревом
PR
Onto-PR
owl:ObjectProperty (rdfs:domain, rdfs:range)
(rel-typej, typeCLi1, typeCLi2,)
Иногда: owl:DatatypeProperty (rdfs:domain, rdfs:range)
Base-PR
owl:ObjectProperty (E1, E2)
(rel-typej, ECi1, ECi2,)
Иногда: owl:DatatypeProperty (E1, E2)
ют некоторые решения, частично устраняющие ми списками) и визуальными (DSM) методами
данную проблему (например, InstanceTree пла- (экземпляры разных классов онтологии имеют
гин1 для Protégé обеспечивает древовидную на- уникальные пиктограммы).
вигацию по фреймам, на которые прямо или опо- Язык классификаторов и проекций содержит
средованно ссылается определенный экземпляр следующие элементы:
класса), они требуют более развитых средств для L :: = , где
работы с неиерархическими связями. TYPES – описание типов, позволяющее пред-
ставить таксономию верхнеуровневых классов,
Описание языка классификаторов типы связей между классами, значения свойств
и проекций для наполнения баз знаний классов. Каждому типу ставится в соответствие
онтологического типа пиктограмма (графический знак);
Язык классификаторов и проекций предна- CL – классификатор, формат ввода нижне-
значен, в первую очередь, для наполнения он- уровневых классов и экземпляров онтологии,
тологической базы знаний [14]. Он интегрирует их свойств и иерархических связей между ними
иерархические списки с табличными представле- (основные типы связей: «класс-подкласс», «часть-
ниями (связи между несколькими иерархически- целое», «подчиняется»; CL= {CLiname, Onto-CLi,
Base-CLi} – классификатор, где CLiname – имя
1
http://protegewiki.stanford.edu/wiki/InstanceTree классификатора; Onto-CLi – свойства класси-
29Научно-технические ведомости СПбГПУ 3' 2012
Информатика. Телекоммуникации. Управление
фикатора – часть классификатора, задающая
состав типов элементов (в т. ч. визуально), пе-
речисляемых в классификаторе, перечень их
свойств с областями допустимых значений и
типы иерархических связей между элемента-
ми; Base-CLi – содержание классификатора –
часть классификатора, в которой перечисля-
ются и типизируются моделируемые нижне-
уровневые классы, значения их свойств и задает-
ся древовидная система связей между классами);
PR – проекция, формат ввода связей между
экземплярами онтологии, перечисленными в
классификаторах (примеры типов связей: «вы-
полняет», «обеспечивает достижение», «отвечает
за»; PRj = {PRjname, Onto-PRj, Base-PRj} – проекция,
Рис. 1. Типы (TYPES) для разработки и визуализации
где PRjname – наименование проекции; Onto-PRj –
верхнеуровневых классов
свойства проекции – часть проекции, определяю-
щая состав связей между типами, перечисляемых Программная реализация языка
в классификаторе элементов; Base-PRj – содержа- классификаторов и проекций
ние проекции – часть проекции, содержащая мно- в системе ОРГ-Мастер
жество связей между элементами, связываемых
классификаторов); Язык визуального проектирования и на-
TASKS – формат спецификации задач по раз- полнения баз знаний реализован в системе
работке и использованию онтологии (не рассма- ОРГ-Мастер [15]. На рис. 1 представлен фрагмент
тривается в данной статье); описания типов моделируемых в системе объектов.
SPEC – формат спецификации запросов к он- Источником типов может быть готовая онто-
тологической модели (не рассматривается в на- логия, созданная в каком-либо стандартном ре-
стоящей статье). дакторе онтологий.
Данный язык используется для структуриро- При создании нижнеуровневой онтологии
вания и представления знаний, а также для фор- (левое окно на рис. 2) происходит типизация эле-
мирования запросов к онтологической модели. ментов с помощью верхнеуровневой онтологии
В таблице представлена схема соответствия (правое окно). С точки зрения механизма визуа-
элементов языка классификаторов и проекций лизации, устанавливается связь между элемента-
компонентам языка OWL. ми двух иерархических списков.
Рис. 2. Пример классификатора (CL) бизнес-процессов предприятия
30Проблемы передачи и обработки информации
Рис. 3. Пример проекции (PR), связывающей бизнес-процессы предприятия с целями
Для визуализации перекрестных связей меж- По простоте и наглядности разработанный инстру-
ду классами используются проекции (рис. 3). мент близок средствам когнитивного моделирова-
Связи в проекции могут быть направленными ния (mindmappers, concept mappers), а по объему
и ненаправленными, типизированными и нетипи- явно представленной семантики приближается к
зированными. редакторам онтологий.
Предлагаемый язык для наполнения онтоло-
гий и его программная реализация основаны на Настройка интерфейса
использовании графически размеченных иерархи- пользователя-разработчика базы знаний
ческих списков [16] и связей между ними. Иерархи- Для настройки интерфейсных форм языка
ческие списки используются в первую очередь для классификаторов и проекций с помощью языка
ввода и редактирования экземпляров онтологии, OWL и стандартных редакторов онтологий пред-
хотя в частном случае они могут использоваться лагается использовать элемент owl:Annotation
и для ввода классов (если тип связи в классифика- Property, позволяющий производить аннотирова-
торе «класс-подкласс»). Основные преимущества ние классов и свойств онтологии [17]. В аннотации
визуализации иерархическим списком – простота предлагается указывать, в каком классификаторе
реализации и привычность для пользователя, по- или проекции будут редактироваться экземпляры
скольку такой же подход используется в многочис- аннотируемого класса или свойства.
ленных файловых браузерах (Проводник Microsoft Для реализации данного подхода онтология
Windows, Total Commander…). Данный метод дает предметной области дополняется онтологической
четкое представление имен объектов и их иерар- моделью интерфейса пользователя, содержащей
хии. В отличие от других методов визуализации, следующее:
в иерархическом списке имена классов не пере- • классы «Классификаторы» и «Проекция»;
крывают друг друга, и чтобы их увидеть не нуж- • экземпляры классов «Классификаторы» и
но наводить курсор на соответствующий объект. «Проекция» – наименования конкретных класси-
Основная проблема визуализации иерархическим фикаторов и проекций для наполнения онтологии;
списком – представление только древовидных • свойства-аннотации (owl:AnnotationPro-
структур, но не сетевых. Однако данная проблема perty) «редактируется в классификаторе» и «ре-
устранена в предложенном языке и программном дактируется в проекции».
инструментарии с помощью специального кон- После этого все классы и свойства онтологии
структа – проекции. Таким образом, предлагаемый предметной области, которую нужно наполнять,
способ визуализации онтологии позволяет устра- аннотируются с помощью заданных свойств-
нить главный недостаток использования иерар- аннотаций и перечня классификаторов и проек-
хических списков, сохранив его преимущества. ций (рис. 4, 5).
31Научно-технические ведомости СПбГПУ 3' 2012
Информатика. Телекоммуникации. Управление
Рис. 4. Настройка классификатора: элементы класса Процессы редактируются
в Классификаторе «Процессы»
Рис. 5. Настройка проекции: свойства, связывающие Процессы с Целями,
редактируются в проекции «Процессы – Цели»
32Проблемы передачи и обработки информации
Фрагмент полученной онтологии в формате OWL:
Полученная онтология с настройками форм ционной структуры, оптимизации бизнес- или
ввода и редактирования может быть передана в административных процессов и формирования
редактор базы знаний, поддерживающий язык организационно-нормативной документации (ре-
классификаторов и проекций. В редакторе на гламенты деятельности, положения о подразделе-
основе полученной онтологии будет сформирова- ниях, должностные инструкции) [15].
на структура модели, в которой останется только С использованием системы разработано более
уточнить пиктограммы для классов и свойств, и 10 административных регламентов для Федераль-
можно переходить к наполнению. Наполненная ной миграционной службы, Федеральной реги-
в редакторе база знаний должна использоваться, страционной службы, Федерального агентства по
для этого из нее формируются необходимые от- физической культуре и спорту, Федеральной служ-
четы, и к ней обеспечивается доступ, например, бы по труду и занятости и других организаций.
через веб-портал (рис. 6). Коммерческими организациями-пользователями
системы являются: Бизнес-Инжиниринг Групп,
Внедрение группа предприятий ГОТЭК, «Группа «Илим»,
Предложенная технология используется для Киришская ГРЭС, ЗАО «Евросиб», ОАО «Ир-
формирования баз знаний о деятельности ком- кутскэнерго», ОАО «Газаппарат», «АСТРА Хол-
мерческих предприятий и органов государствен- динг», Торговый дом «Петровский», Холдинг
ной власти в задачах проектирования организа- ПЕКАР и др. Разработкой и сопровождением
Рис. 6. Комплексная система для разработки и использования баз знаний онтологического типа
33Научно-технические ведомости СПбГПУ 3' 2012
Информатика. Телекоммуникации. Управление
Рис. 7. Фрагмент системы классов онтологии организации
модели предприятия (базы знаний) занимаются 4) выбор «Цели 1.4» в правом классифика-
пользователи бизнес-аналитики, не владеющие торе;
специальными знаниями в области представления 5) установление связи между выбранными
знаний. Масштаб создаваемых моделей достигает объектами путем нажатия на значок «Назначить
десятков тысяч элементов, например, классифи- связь».
катор функций на одном из предприятий включал Рассмотрим теперь решение этой задачи с по-
более 20 000 позиций. мощью форм в стандартном редакторе онтологий
(рис. 9). Для установления связей между «Про-
Оценка эффективности цессом нижнего уровня 1.1.2» и «Целью 1.2» и
предложенной технологии «Целью 1.4» в редакторе экземпляров системы
Для оценки эффективности предложенной Protégé требуется семь действий (нажатий кноп-
технологии сравним ее с наиболее распростра- ки мыши):
ненным средством наполнения баз знаний – через 1) выбор «Процесса нижнего уровня 1.1.2»
формы, см. редактор экземпляров (The instance в навигаторе экземпляров (Instance browser);
editor) в редакторе онтологий Protégé2 или се- 2) нажатие кнопки «Добавить из имеющихся»
мантические формы (semantic forms) в системе («Add …»);
Semantic MediaWiki3. 3) выбор «Цели 1.2» из списка экземпляров
Для проведения эксперимента возьмем зада- класса «Цель»;
чу установления связей между наборами экзем- 4) установление связи – нажатие кнопки «ОК»
пляров двух классов, в частности, между Бизнес- в окне выбора;
процессами и Целями, достижение которых они 5) нажатие кнопки «Добавить из имеющихся»
обеспечивают (связь многие ко многим). Данные («Add …»);
понятия и связи между ними входят в онтологию 6) выбор «Цели 1.4» из списка экземпляров
организации. Установление указанных связей класса «Цель»;
между экземплярами понятий является типовой 7) установление связи – нажатие кнпки «ОК»
задачей при моделировании организаций (рис. 7). в окне выбора.
Для установления связей между «Процес- В результате предлагаемая технология по-
сом нижнего уровня 1.1.2» и «Целью 1.2» и зволяет решать представленную типовую задачу
«Целью 1.4» в предлагаемой системе ОРГ-Мастер на 28 % быстрее.
(рис. 8) требуется пять действий (нажатий кноп- Кроме количественных можно отметить ка-
ки мыши): чественные преимущества предложенной техно-
1) выбор «Процесса нижнего уровня 1.1.2» логии. В случае увеличения масштаба базы зна-
в левом классификаторе; ний (например, при моделировании организаций
2) выбор «Цели 1.2» в правом классифика- количество процессов исчисляется сотнями) при
торе; использовании форм усложняется поиск нужного
3) установление связи между выбранными экзепляра класса в линейном списке. Хотя редак-
объектами путем нажатия на значок «Назначить торы экземпляров обычно предоставляют воз-
связь»; можность поиска по ключевым словам, это часто
не помогает – поиск по ключевым словам поле-
зен тогда, когда пользователь точно знает, что он
2
http://protegewiki.stanford.edu/wiki/PrF_UG_inst_ ищет, а когда имеет приблизительные представ-
instance_editor ления, лучше работает поиск по каталогу (нави-
3
http://semantic-mediawiki.org/wiki/Semantic_Forms гация) [18, 19]. В предлагаемой технологии вы-
34Проблемы передачи и обработки информации
Рис. 8. Наполнение онтологии (установление связей)
в предлагаемой системе наполнения баз знаний онтологического типа
Рис. 9. Наполнение онтологии (установление связей) в стандартном редакторе экземпляров
бор экземпляров классов для установления связей ектов путем навигации по иерархическим спи-
осуществляется путем навигации по иерархиче- скам (классификаторам) обеспечивает целостное
ским спискам (классификаторам), а не только (и восприятие предметной области [20].
не столько) поиском по ключевым словам. Такая
возможность делает редактор средством рассу- В статье предложены язык классификаторов и
ждения для пользователя. Кроме того, выбор объ- проекций для наполнения баз знаний онтологиче-
35Научно-технические ведомости СПбГПУ 3' 2012
Информатика. Телекоммуникации. Управление
ского типа и его программная поддержка. Показан ния доступа к знаниям (запросный поиск, нави-
механизм настройки интерфейса пользователя- гация, частные представления знаний, порталы).
разработчика базы знаний, основанный на стан- Новизна работы, в первую очередь, заключается
дартном языке представления онтологий OWL, в уникальном языке классификаторов и проекций
который может быть реализован в стандартных для формирования баз знаний онтологического
редакторах онтологий. Кроме того, предложен типа, объединяющем возможности современных
подход к созданию комплексной системы для раз- средств визуализации онтологий с подходами
работки и использования баз знаний онтологиче- к ручному наполнению онтологий. Результаты
ского типа, объединяющий разработанный редак- работы апробированы и внедрены в практику.
тор базы знаний со стандартными инструментами Проведена сравнительная оценка предложенной
разработки онтологий и средствами предоставле- технологии.
СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ
1. Гаврилова, Т.А. Онтологический подход к 12. Krotzsch, M. Semantic MediaWiki [Текст] /
управлению знаниями при разработке корпоративных M. Krotzsch, D. Vrandecic, M. Volkel // Proc. of the
информационных систем [Текст] / Т.А. Гаврилова. –Но- V International Semantic Web Conf. (ISWC06). –2006.
вости искусственного интеллекта. –2003. –№ 2. –С. 24. –P. 935–942.
2. Гаврилова, Т.А. Модели и методы формирова- 13. Schaffert, S. IkeWiki: A Semantic Wiki for
ния онтологий [Текст] / Т.А. Гаврилова, Д.В. Кудряв- Collaborative Knowledge Management [Текст] /
цев, В.А. Горовой // Научно-технические ведомости S. Schaffert // Proc. of the I International Workshop on
Санкт-Петербургского государственного политехниче- Semantic Technologies in Collaborative Applications
ского университета. –2006. –№ 46. –С. 21–28. (STICA 6). –2006.
3. Davies, J. Towards the Semantic Web: Ontology- 14. Григорьев, Л.Ю. Визуальный язык класси-
driven Knowledge Management [Text] / Eds. J. Davies, фикаторов и проекций для разработки баз знаний
D. Fensel, F. van Harmelen, – England: John Wiley and [Текст] / Л.Ю. Григорьев, Д.В. Кудрявцев // Труды XII
sons Ltd, 2003. Национальной конф. по искусственному интеллекту
4. Brickley, D. RDF Vocabulary Description Language (КИИ-2010). –Тверь, 2010. –Т. 2.
1.0: RDF Schema W3C Recommendation [Электронный 15. Григорьев Л.Ю. Организационное проекти-
ресурс] / D. Brickley, R.V. Guha. –10.02.2004. –Режим рование на основе онтологий: методология и система
доступа: http://www.w3.org/TR/rdf-schema/ ОРГ-Мастер [Текст] / Л.Ю. Григорьев, Д.В. Кудрявцев //
5. Dean, M. OWL Web Ontology Language Reference Научно-технические ведомости Санкт-Петербургского
[Электронный ресурс] / Eds M. Dean, G. Schreiber, государственного политехнического университета.
F. van Harmelen [et al.]. –Режим доступа: http://www. Сер. Информатика. Телекоммуникации. Управление.
w3.org/TR/owl-ref/ –2012. –№1. –С. 21–29.
6. Grove, M. RDF Instance Creator (RIC) [Элек- 16. Katifori A. Ontology visualization methods - a
тронный ресурс] / M. Grove. –2009. –Режим доступа: survey [Текст] / A. Katifori, C. Halatsis, G. Lepouras
http://www.mindswap.org/~mhgrove/RIC/RIC.shtml [et al.] // ACM Comput. Survey. –2007. –Vol. 39(4).
7. Palmer, M. Conzilla - a Conceptual Interface to 17. Кудрявцев, Д.В. Настройка форм для визу-
the Semantic Web [Text] / M. Palmer, A. Naeve // Lecture ального наполнения онтологий [Текст] / Д.В. Кудряв-
notes in computer science 3596, 2005. –Vol. 136. цев // Сб. трудов конф. Управление знаниями и тех-
8. Berners-Lee, T. Tabulator Redux: Writing Into the нологии семантического веба - 2010. –СПб.: Изд-во
Semantic Web [Text] / T. Berners-Lee [et al.] // Technical СПбГУИТМО, 2010. –С. 135–142.
Report. –University of Southampton Electronics and 18. Spencer, D. Four Modes of Seeking Information
Computer Science, 2007. and How to Design for Them: [Электронный ресурс]
9. Kelly, S. Domain-Specific Modelling: Enabling Full / D. Spencer 19.06.122006/03/14. –Режим доступа:
Code Generation [Text] / S. Kelly, J. Tolvanen // Wiley- http://www.boxesandarrows.com/view/four_modes_of_
IEEE Computer Society Press. –2008. –448 p. seeking_information_and_how_to_design_for_them
10. Павлинов, А.А. О средствах разработки 19. Кудрявцев, Д.В. Системы управления знания-
проблемно-ориентированных визуальных языков ми и применение онтологий: Учеб. пособие [Текст] /
[Текст] / А.А. Павлинов, Д.В. Кознов, А.Ф. Перегудов Д.В. Кудрявцев. –СПб.: Изд-во Политехн. ун-та, 2010.
[и др.] // Системное программирование. –2006. –Т. 2. –343 с.
–№ 1. –С. 116–141. 20. Гаврилова, Т.А. Когнитивный подход к созда-
11. Сорокин, А.В. Обзор eclipse modelling project нию онтологии [Текст] / Т.А. Гаврилова, А.В. Воинов //
[Текст] / А.В. Сорокин, Д.В. Кознов // Системное про- Научно-техническая информация. Сер. 2 Информаци-
граммирование. –2010. –Т. 5. –№ 1. –С. 6–32. онные процессы и системы. –2007. –№ 3. –С. 19–23.
36Аннотации
Г р и г о р ь е в Л . Ю . , З а б л о ц к и й А . А . , К у д р я в ц е в Д . В . ТЕХНОЛОГИЯ НАПОЛНЕНИЯ БАЗ ЗНА-
НИЙ ОНТОЛОГИЧЕСКОГО ТИПА.
Растущая роль интеллектуальных ресурсов в деятельности организаций усиливает потребность в создании
эффективных баз знаний. Предложен язык наполнения онтологий для разработки баз знаний и программное сред-
ство, реализующее его. Особенность описанного языка и его программной реализации – сочетание иерархических
списков элементов онтологии с визуальными средствами разметки этих элементов и с возможностью установле-
ния связей между двумя и более списками в таблицах. Дана схема соответствия предложенного языка элементам
стандартного языка веб-онтологий OWL. Приведены результаты внедрения системы в бизнесе и органах государ-
ственной власти.
БАЗЫ ЗНАНИЙ. ОНТОЛОГИЯ. СТРУКТУРИРОВАНИЕ ЗНАНИЙ. ПРЕДСТАВЛЕНИЕ ЗНАНИЙ. НАПОЛ-
НЕНИЕ ОНТОЛОГИЙ. МОДЕЛИРОВАНИЕ.
А к с е н о в К . А . , К а м е л ь с к и й В . Д . АНАЛИЗ ДИНАМИЧЕСКИХ МОДЕЛЕЙ БИЗНЕС-ПРОЦЕССА
ДЛЯ РАЗРАБОТКИ СЕРВИСА ИМИТАЦИОННОГО МОДЕЛИРОВАНИЯ.
Представлены результаты анализа динамических моделей бизнес-процессов и аспекты разработки Интернет-
сервиса имитационного моделирования.
БИЗНЕС-ПРОЦЕСС. ИМИТАЦИОННОЕ МОДЕЛИРОВАНИЕ. ИНТЕРНЕТ-СЕРВИС.
П и с а р е в А . И . , К о с т и н Е . В . Метод оптимального управления процессом плавки
медного никельсодержащего сырья в печах Ванюкова.
Предложен алгоритм оптимального управления процессом плавки медного никельсодержащего сырья в печах
Ванюкова, основанный на методе динамического программирования Беллмана. Для построения многошагового
процесса управления используется нейросетевая модель плавки в печах Ванюкова. Критерием оптимальности
управления выбран минимум потерь цветных металлов в процессе плавки. Для уменьшения объема вычислений
предложено ввести группировку состояний процесса по критерию потерь цветных металлов на фиксированный
момент времени.
оптимальное управление. динамическое программирование Беллмана. нейросете-
вая модель. печь Ванюкова. критерий оптимальности управления.
Н е д о в о д е е в К . В . МЕТОД ГЕНЕРАЦИИ ГРАФОВ ПОТОКОВ ДАННЫХ, ИСПОЛЬЗУЕМЫХ
ПРИ АВТОМАТИЧЕСКОМ СИНТЕЗЕ ПАРАЛЛЕЛЬНЫХ ПРОГРАММ ДЛЯ НЕОДНОРОДНЫХ МНОГО-
ЯДЕРНЫХ ПРОЦЕССОРОВ.
Предложен новый метод генерации крупногранулярных графов потоков данных, представляющих параллель-
ные программы, предназначенные для решения задач обработки больших числовых клеточных матриц на неодно-
родных многоядерных процессорах, построенных на базе подсистемы памяти с программируемым информацион-
ным обменом. Метод позволяет исключить временные расходы на динамическую генерацию фрагментов задачи и
отслеживание зависимостей по данным по ходу выполнения программы, возникающие при использовании суще-
ствующих подходов к построению пакетов прикладных программ.
ПАКЕТЫ ПРИКЛАДНЫХ ПРОГРАММ. МАКРОПОТОКОВЫЕ ГРАФЫ. НЕОДНОРОДНЫЕ МНОГОЯДЕР-
НЫЕ ПРОЦЕССОРЫ. ПАРАЛЛЕЛЬНОЕ ПРОГРАММИРОВАНИЕ.
Ч е р н о р у ц к и й И . Г . Многокритериальный выбор на основе метода t-упорядочения.
Построен метод, позволяющий на основе ординальной информации пользователя строить процедуры сокра-
щения множества Парето многокритериальной задачи. Для непустого множества задач данный метод эффективнее
известного метода П-упорядочения.
МНОГОКРИТЕРИАЛЬНАЯ ОПТИМИЗАЦИЯ. МНОЖЕСТВО ПАРЕТО. МЕТОД ПОДИНОВСКОГО. МЕ-
ТОД t-УПОРЯДОЧЕНИЯ.
Б е л я в с к и й Г . И . , Н и к о н е н к о Н . Д . Алгоритм расчета безарбитражной цены финансо-
вого обязательства на основе дискретизации процессов Леви.
Решена задача вычисления условного математического ожидания. Для приближенного решения данной задачи
использован прием под названием «Дискретизация по состоянию процесса Леви».
Условное математическое ожидание. Процесс Леви. Характеристическая функ-
ция. Дискретизация по состоянию процесса Леви. Безарбитражная цена финансово-
го обязательства.
119Abstracts
G r i g o r i e v L . Y u . , Z a b l o t s k y A . A . , K u d r y a v t s e v D . V . THE TECHNOLOGY FOR ONTOLOGY
INSTANCE DATA AUTHORING.
Ontologies and semantic web technologies are the leading means for knowledge-base development nowadays. The
article suggests the classifiers and matrix language for ontology instance data authoring together with corresponding
software. The language and tool allow users to visualize hierarchical relationships between ontology individuals, to
distinguish instance types using icons and to represent links between elements from hierarchical list using matrix. The
article also maps the suggested language to web ontology language (OWL), provides mechanism for knowledge-base
editor interface design, lists implementation examples and makes evaluation of the suggested technology.
KNOWLEDGE BASE. ONTOLOGY. ONTOLOGY POPULATION. A-BOX. KNOWLEDGE REPRESENTATION.
KNOWLEDGE STRUCTURING. INSTANCE DATA.
A k s y o n o v K . A . , K a m e l s k i y V . D . THE ANALYSIS OF BUSINESS PROCESSES DYNAMIC MODELS
FOR DEVELOPMENT OF SIMULATION SERVICE.
In this work is considered the analysis of business processes dynamic models and development of simulation Internet
service.
BUSINESS PROCESS. SIMULATION. INTERNET SERVICE.
P i s a r e v A . I . , K o s t i n E . V . The method of optimal control of the smelting process
of copper nickel-containing raw materials in furnaces Vanyukov.
In this paper we propose an algorithm of optimal control of melting process of copper nickel raw material in
furnaces Vanyukov based on the method of Bellman’s dynamic programming. To construct a multi-step management
process developed by the authors used neural network model of the melting furnaces Vanyukov. The criterion selected
for optimality for a minimum loss of non-ferrous metals smelting process. To reduce the amount of calculations the
authors propose to enter the grouping of states of the process by loss of non-ferrous metals at a fixed time.
optimal control. dynamic programming. Bellman. neural network model.
the furnace Vanyukov. the criterion for optimal control.
N e d o v o d e e v K . V . A MACRO-FLOW GRAPH GENERATION TECHNIQUE, SUPPORTING AUTOMATIC
SYNTHESIS ОF PARALLEL PROGRAMS FOR HETEROGENEOUS MULTICORE PROCESSORS.
A new technique for generation of coarse-grained dataflow graphs is proposed. The graphs mentioned represent
parallel programs, processing large blocked numerical matrices on heterogeneous multicore processors with explicitly-
managed memory hierarchies. The technique proposed allows removing of overheads related to dynamic trasks
generation and data dependency tracking, which arise when existing approaches to software library construction are
used.
SOFTWARE LIBRARIES. MACRO-FLOW GRAPHS. HETEROGENEOUS MULTICORE PROCESSORS.
PARALLEL PROGRAMMING.
C h e r n o r y t s k y I . G . Multi objective selection based on t-sorting method.
Method making possible to build a procedure of reduction of Pareto multitude of multi objective task on the base of
user’s ordinal information is proposed. This method is more efficient then well known P-sorting method for a nonempty
set of tasks.
multi objective optimization. Pareto multitude. t-sorting method. Podinovski
method
B e l y a v s k y G . I . , N i c o n e n k o N . D . Computation algorithm of Arbitrage Free Price
of financial commitment based on up to state sampling of levy processes.
The problem of computation of conditional expectation is solved. We use method which is called «Up to state sampling
of Levy process» for the approximate solution.
Conditional expectation. Levy process. The characteristic function. Up to state
sampling of Levy process. Arbitrage Free Price of financial commitment.
123Вы также можете почитать
