Интеллектуальные информационные системы. Базы знаний

Построение баз знаний для семантической сети. Цели создания и язык представления онтологий. Структура исследований в области многоагентных интеллектуальных информационных систем, архитектура агента. Экономическое обоснование разработки базы знаний.

Рубрика Программирование, компьютеры и кибернетика
Вид дипломная работа
Язык русский
Дата добавления 29.09.2013
Размер файла 1,6 M

Отправить свою хорошую работу в базу знаний просто. Используйте форму, расположенную ниже

Студенты, аспиранты, молодые ученые, использующие базу знаний в своей учебе и работе, будут вам очень благодарны.

IRI.create(IRIString + "#"+owlIndividual1));

OWLIndividual ind2 = dataFactory.getOWLNamedIndividual(

IRI.create(IRIString + "#"+owlIndividual2));

// Link the subject and object with the property.

OWLObjectProperty objProperty = dataFactory.getOWLObjectProperty(

IRI.create(IRIString + "#" + indProperty));

// Create the actual assertion (triple), as an object property assertion axiom

OWLObjectPropertyAssertionAxiom assertion =

dataFactory.getOWLObjectPropertyAssertionAxiom(objProperty, ind1, ind2);

// Finally, add the axiom to our ontology

AddAxiom addAxiomChange = new AddAxiom(localOnt, assertion);

manager.applyChange(addAxiomChange);

// Save our ontology

try {

// Save the ontology to the location where we loaded it from, in the default ontology format

SaveOntology();

} catch (OWLOntologyStorageException ex) {

Logger.getLogger(OwlBuilder.class.getName()).log(Level.SEVERE, null, ex);

}

}

public void ClassPropertyRestrictions(String owlClass1, String classProperty, String owlClass2) throws OWLOntologyCreationException

{

LoadOntology();

OWLDataFactory dataFactory = manager.getOWLDataFactory();

// Add an axiom to state that all Heads have parts that are noses.

// First we need to obtain references to our property and our class

OWLDataFactory factory = manager.getOWLDataFactory();

OWLObjectProperty objProperty = factory.getOWLObjectProperty(IRI.create(IRIString + "#" + classProperty));

OWLClass owlClassForm2 = factory.getOWLClass(IRI.create(IRIString + "#" + owlClass2));

// Now create a restriction to describe the class of individuals

OWLClassExpression hasProperty =

factory.getOWLObjectSomeValuesFrom(objProperty, owlClassForm2);

// Obtain a reference to the class

OWLClass owlClassForm1 = factory.getOWLClass(IRI.create(IRIString + "#" + owlClass1));

// We now want to create statement

OWLSubClassOfAxiom ax = factory.getOWLSubClassOfAxiom(owlClassForm1, hasProperty);

// Add the axiom to our ontology

AddAxiom addAx = new AddAxiom(localOnt, ax);

manager.applyChange(addAx);

try {

// Save the ontology to the location where we loaded it from, in the default ontology format

SaveOntology();

} catch (OWLOntologyStorageException ex) {

Logger.getLogger(OwlBuilder.class.getName()).log(Level.SEVERE, null, ex);

}

}

}

package owlapitools;

import java.util.logging.Level;

import java.util.logging.Logger;

import org.semanticweb.owlapi.model.OWLOntologyCreationException;

import org.semanticweb.owlapi.model.OWLOntologyStorageException;

/**

*

* @author neutrino

*/

public class DemoOwlApi {

/**

* @param args the command line arguments

*/

public static void DemoReadOntToManchesterSyntax()

{

//dump ontology

OwlApiScan owlkaReader = new OwlApiScan();

try {

owlkaReader.LoadOntology();

owlkaReader.DumpOwlManchesterSyntax();

} catch (OWLOntologyStorageException | OWLOntologyCreationException ex) {

Logger.getLogger(DemoOwlApi.class.getName()).log(Level.SEVERE, null, ex);

}

owlkaReader.CloseOntology();

}

public static void DemoReadOntToXMLSyntax()

{

//dump ontology

OwlApiScan owlkaReader = new OwlApiScan();

try {

owlkaReader.LoadOntology();

owlkaReader.DumpOntology();

} catch (OWLOntologyCreationException ex) {

Logger.getLogger(DemoOwlApi.class.getName()).log(Level.SEVERE, null, ex);

}

owlkaReader.CloseOntology();

}

public static void DemoReadClassOntRef()

{

OwlApiScan owlkaReader = new OwlApiScan();

try {

owlkaReader.LoadOntology();

owlkaReader.GetClassesRef();

} catch (OWLOntologyCreationException ex) {

Logger.getLogger(DemoOwlApi.class.getName()).log(Level.SEVERE, null, ex);

}

owlkaReader.CloseOntology();

}

public static void DemoFindSuperclass()

{

OwlApiScan owlkaReader2 = new OwlApiScan();

try {

owlkaReader2.LoadOntology();

owlkaReader2.FindSuperclass("Doctor");

} catch (OWLOntologyCreationException ex) {

Logger.getLogger(DemoOwlApi.class.getName()).log(Level.SEVERE, null, ex);

}

owlkaReader2.CloseOntology();

}

public static void DemoCreateBaseClass()

{

//Build ontology class

OwlBuilder owlkaBuilder = new OwlBuilder();

try {

owlkaBuilder.CreateOwlClass("Academic_building");

} catch (OWLOntologyCreationException ex) {

Logger.getLogger(DemoOwlApi.class.getName()).log(Level.SEVERE, null, ex);

}

owlkaBuilder.CloseOntology();

}

public static void DemoCreateSubclass()

{

//Build ontology class

OwlBuilder owlkaBuilder = new OwlBuilder();

try {

owlkaBuilder.CreateOwlSubclass("Student_work", "Control_work");

} catch (OWLOntologyCreationException ex) {

Logger.getLogger(DemoOwlApi.class.getName()).log(Level.SEVERE, null, ex);

}

owlkaBuilder.CloseOntology();

}

public static void DemoCreateClassRestriction()

{

//set property class1 relate class2

OwlBuilder owlkaBuilder = new OwlBuilder();

try {

owlkaBuilder.ClassPropertyRestrictions("Academic_article", "is_written_by", "Academic_staff");

} catch (OWLOntologyCreationException ex) {

Logger.getLogger(DemoOwlApi.class.getName()).log(Level.SEVERE, null, ex);

}

owlkaBuilder.CloseOntology();

}

public static void DemoCreateIndividual()

{

//Build ontology individual

OwlBuilder owlkaBuilder = new OwlBuilder();

try {

owlkaBuilder.CreateIndividual("Student", "Ivanov_Ivan");

owlkaBuilder.CreateIndividual("Diploma_project", "Knowledge_base_in_economy");

} catch (OWLOntologyCreationException | OWLOntologyStorageException ex) {

Logger.getLogger(DemoOwlApi.class.getName()).log(Level.SEVERE, null, ex);

}

owlkaBuilder.CloseOntology();

}

public static void DemoCreateIndividualRelation()

{

//set property individual1 has_... individual2

OwlBuilder owlkaBuilder = new OwlBuilder();

try {

owlkaBuilder.SetIndividualAssertions("Ivanov_Ivan", "write", "Knowledge_base_in_economy");

} catch (OWLOntologyCreationException | OWLOntologyStorageException ex) {

Logger.getLogger(DemoOwlApi.class.getName()).log(Level.SEVERE, null, ex);

}

owlkaBuilder.CloseOntology();

}

public static void DemoDeleteClass() {

//delete individual

OwlBuilder owlkaBuilder = new OwlBuilder();

{

try {

owlkaBuilder.CreateOwlClass("class1");

owlkaBuilder.DeleteClass("class1");

} catch (OWLOntologyCreationException ex) {

Logger.getLogger(DemoOwlApi.class.getName()).log(Level.SEVERE, null, ex);

}

}

owlkaBuilder.CloseOntology();

}

public static void DemoDeleteIndividual() {

//delete individual

OwlBuilder owlkaBuilder = new OwlBuilder();

{

try {

owlkaBuilder.CreateIndividual("Student", "Tom_Cruise");

owlkaBuilder.DeleteIndividual("Tom_Cruise");

} catch (OWLOntologyCreationException | OWLOntologyStorageException ex) {

Logger.getLogger(DemoOwlApi.class.getName()).log(Level.SEVERE, null, ex);

}

}

owlkaBuilder.CloseOntology();

}

}

Приложение В

(обязательное)

Диаграмма классов интеллектуального агента

Рис. В.1 - Интеллектуальный агент. Диаграмма классов

Размещено на Allbest.ru


Подобные документы

  • Понятие базы знаний для управления метаданными. Особенности баз знаний интеллектуальной системы. Языки, используемые для разработки интеллектуальных информационных систем. Классические задачи, решаемые с помощью машинного обучения и сферы их применения.

    реферат [16,9 K], добавлен 07.03.2010

  • База знаний - структурированная информация из области знаний для использования кибернетическим устройством (человеком). Классификация, структура, формат представления знаний, интеллектуальные системы поиска информации. Базы знаний на примере языка Пролог.

    презентация [51,3 K], добавлен 17.10.2013

  • Анализ процессов диагностики повреждений трубопровода. Разработка модели продукционной базы знаний: обзор методов представления знаний, описание создания базы знаний и разработки механизма логического вывода. Экономическое обоснование концепции проекта.

    дипломная работа [3,0 M], добавлен 16.04.2017

  • Основные виды и технологии интеллектуальных информационных систем. Аспекты представления знаний. Функциональная структура использования ИИС. Интеллектуальная поддержка дистанционного образования и экстерната. Электронные учебники и тесты.

    контрольная работа [93,8 K], добавлен 29.11.2006

  • Построение графа связей фактов и определение структуры базы знаний. Описание функций инициализации и констатации фактов, входных и выходных данных. Операции, направленные на занесение фактов и действий в базу знаний. Итоговое представление базы знаний.

    курсовая работа [176,9 K], добавлен 13.11.2012

  • Понятия, классификация и структура экспертных систем. Базы знаний и модели представления знаний. Механизмы логического вывода. Инструментальные средства проектирования и разработки экспертных систем. Предметная область ЭС "Выбор мобильного телефона".

    курсовая работа [2,2 M], добавлен 05.11.2014

  • Преимущества и недостатки моделей представления знаний. Модель, основанная на правилах, фреймовая модель. Семантическая сеть. Структура экспертных систем и этапы их разработки. Механизмы логического вывода. Стратегия "вверх-снизу", "от цели к ситуации").

    презентация [195,3 K], добавлен 29.10.2013

  • Процедура назначения дальнего воздушного боя по воздуху на истребителе 4-го поколения F-16M1. Индикационное обеспечение ДБВ, проект бортовой оперативно-советующей экспертной системы. Фрагмент базы знаний для проблемной субситуации "Защита с нападением".

    курсовая работа [4,4 M], добавлен 08.01.2016

  • Методы представления знаний заданной предметной области. Создание онтологии бортовых информационно управляющих систем автомобиля. Создание среды разработки и приложения для поиска в интернете с использованием онтологии. Проверка эффективности приложения.

    презентация [1,6 M], добавлен 25.12.2014

  • Особенности разработки системы автоматизированного контроля знаний специалистов по дефектоскопии. Обзор автоматизированных систем обучения и контроля знаний. Психологические механизмы усвоения знаний. Принципы создания эффективной тестирующей программы.

    дипломная работа [1,8 M], добавлен 30.08.2010

Работы в архивах красиво оформлены согласно требованиям ВУЗов и содержат рисунки, диаграммы, формулы и т.д.
PPT, PPTX и PDF-файлы представлены только в архивах.
Рекомендуем скачать работу.