Динамические отношения в задачах обработки знаний

Автор: Гейда Александр Сергеевич, Федорченко Людмила Николаевна, Афанасьева Ирина Викторовна, Хасанов Дмитрий Салимович

Журнал: Вестник Бурятского государственного университета. Математика, информатика @vestnik-bsu-maths

Рубрика: Информационные системы и технологии

Статья в выпуске: 3, 2021 года.

Бесплатный доступ

В статье предложен новый объект исследований в задачах обработки динамических знаний - динамические отношения, проявляющиеся при использовании информационных технологий в современных изменяющихся условиях, а также представлена модель, позволяющая исследовать этот объект - алгебра циклограмм. Перечислены операции с временными интервалами, теоретико-множественные и алгебраические операции над динамическими отношениями, семантические операции с циклограммами, дана краткая характеристика операций и проведен их анализ с точки зрения использования в задачах обработки знаний. Динамические отношения актуальны в прикладных задачах, в которых присутствуют разные типы ресурсов, различные политики их использования, отказы ресурсов, присутствуют потоки заявок на использование разнородных ресурсов общего доступа; планируется сборка сложного изделия или составляется расписание. В качестве примера подробно рассмотрена система управления перевозками грузов в транспортной сети

Еще

Системы принятия решений, динамические структуры, динамические отношения, алгебра циклограмм, системы планирования, распределение ресурсов

Короткий адрес: https://sciup.org/148323727

IDR: 148323727   |   DOI: 10.18101/2304-5728-2021-3-39-61

Список литературы Динамические отношения в задачах обработки знаний

  • Collins C., Dennehy D., Conboy K., Mikalef P. Artificial Intelligence in Information Systems Research: A Systematic Literature Review and Research Agenda // International Journal of Information Management, 2021. Т. 60, № 4. P. 102383.
  • Borges A. F. S., Laurindo F. J. B., Spínola M. M. et al. The Strategic Use of Artificial Intelligence in the Digital Era: Systematic Literature Review and Future Research Directions // International Journal of Information Management, 2021. Т. 57, № 17. P. 102225.
  • Agrawal A., Gans J., Goldfarb J. The Economics of Artificial Intelligence. University of Chicago Press, 2019. 648 p.
  • Alferes J. J., Pereira L. M., Przymusinska H. et al. Dynamic Knowledge Representation and Its Applications in Artificial Intelligence: Methodology, Systems, and Applications. Eds. G. Goos, J. Hartmanis, J. van Leeuwen et al. Berlin, Heidelberg: Springer, 2000. Pp. 1-10.
  • Hotaling J. M., Fakhari P., Busemeyer J. Dynamic Decision Making // International Encyclopedia of the Social & Behavioral Sciences. Elsevier, 2015. Pp. 708-713.
  • Gonzalez C., Fakhari P., Busemeyer J. Dynamic Decision Making: Learning Processes and New Research Directions // Human factors, 2017. Vol. 59, № 5. Pp. 713-721.
  • Fox J., Cooper R. P., Glasspool D. W. A Canonical Theory of Dynamic Decision-making // Frontiers in Psychology, 2013. Vol. 4. P. 150.
  • Ronkko M. Hybrid systems: Modelling and Analysis Using Emergent Dynamics // Nonlinear Analysis: Hybrid Systems, 2007. Т. 1, № 4. Pp. 560-576.
  • Pathak A. K., Bahuguna H. IoT and Smart Cities in Internet of Things and Businesses in a Disruptive Economy. Eds. R. Sharma, R. Saini, C. Prakash, V. Prasad. New York: Nova Science Publishers, 2020. 372 p.
  • Liability for Artificial Intelligence and the Internet of Things. Eds. S. Lohsse, R. Schulze, D. Staudenmayer. Baden-Baden Germany, Oxford: Nomos; Hart Publishing, 2019. 235 p.
  • Gorodetsky V. I., Laryukhin V. B., Skobelev P. O. Conceptual Model of a Digital Platform for Cyber-Physical Management of a Modern Enterprises Part 1. Digital Platform and Digital Ecosystem // Mekhatronika, Avtomatizatsiya, Upravlenie, 2019. Т. 20, № 6. Pp. 323-332.
  • Manfredi S. Multilayer Control of Betworked Cyber-Physical Systems. Switzerland: Springer, 2017. 137 p.
  • Lee E. The Past, Present and Future of Cyber-Physical Systems // Sensors, 2015. Т. 15. Pp. 4837-4869.
  • Furman I., Allashev A., Piskarev A., Bovchaliuk S. Development and Study of Technological Visual Programming of Logic Control Problems // Eastern-European Journal of Enterprise Technologies, 2017. Т. 6, № 2 (90). Pp. 23-31.
  • Ghorbel F., Hamdi F., Metais E. et al. Ontology-based Representation and Reasoning About Precise and Imprecise Temporal Data: A Fuzzy-Based View // Data & Knowledge Engineering, 2019. Т. 124, № 2. P. 101719.
  • Gruninger M., Li. Z. The Time Ontology of Allen's Interval Algebra in 24th International Symposium on Temporal Representation and Reasoning (TIME 2017). Dagstuhl, 2017. P. 16.
  • Kovalev I. V., Testoyedov N. A., Koltashev A. A., Efa S. G. Aerospace Engineering Experience and On-Board Software Projects of Satellite Navigation Systems // IOP Conf. Series: Materials Science and Engineering, 2021. Т. 1047, № 1. P. 12067.
  • Rashid A., Sawyer P. Dynamic Relationships in Object Oriented Databases: A Uniform Approach in Database and Expert Systems Applications. Eds. G. Goos, J. Hartmanis, J. van Leeuwen, T. J. M. Bench-Capon et al. Berlin, Heidelberg: Springer, 1999. Pp. 26-35.
Еще
Статья научная