Применение способа интеграции нечётких временных рядов и нечётких онтологий в задачах диагностики технических систем

Автор: Ярушкина Н.Г., Мошкин В.С., Ишмуратова Г.Р., Андреев И.А., Мошкина И.А.

Журнал: Онтология проектирования @ontology-of-designing

Рубрика: Инжиниринг онтологий

Статья в выпуске: 4 (30) т.8, 2018 года.

Бесплатный доступ

В работе исследована методика построения нечётких онтологий, а также разработана онтологическая модель оценки состояния вертолётных агрегатов. В статье приведено формальное описание нечётких онтологий и особенностей представления элементов нечётких аксиом в нотации FuzzyOWL. Согласно предложенному подходу, резюмирование состояния сложной технической системы осуществляется посредством логического вывода на базе нечёткой онтологии, объекты, свойства и аксиомы которой определяют параметры функций принадлежности и лингвистические переменные объектов анализа, представленных в виде временных рядов. Разработан программный продукт, обеспечивающий реализацию предложенного подхода. Проведены эксперименты по поиску аномальных ситуаций и поиску возможных неисправных вертолётных агрегатов с использованием разработанного подхода к интеграции нечётких временных рядов и нечёткой онтологии. Впервые получены результаты логического вывода знаний на основе интеграции нечётких временных рядов и нечётких онтологий в задачах анализа диагностики сложных технических систем. Предложенный подход интеграции нечётких временных рядов и нечётких онтологий позволил достоверно распознать аномальные ситуации и найти возможные неисправные агрегаты, соответствующие каждой аномальной ситуации.

Еще

Нечёткие временные ряды, нечёткая онтология, резюмирование

Короткий адрес: https://sciup.org/170178804

IDR: 170178804

Список литературы Применение способа интеграции нечётких временных рядов и нечётких онтологий в задачах диагностики технических систем

  • Массель, Л.В. Онтологический инжиниринг для поддержки принятия стратегических решений в энергетике/Л.В. Массель, Т.Н. Ворожцова, Н.И. Пяткова//Онтология проектирования. -2017. -Т. 7, №1(23). -С. 66-76. - DOI: 10.18287/2223-9537-2017-7-1-66-76
  • Грищенко, М.А. Разработка диагностических интеллектуальных систем на основе онтологий/М.А. Грищенко, Н.О. Дородных, С.А. Коршунов, А.Ю. Юрин//Онтология проектирования. -2018. -Т.8, №2(28). -С.265-284. - DOI: 10.18287/2223-9537-2018-8-2-265-284
  • Ковалев, С.М. Построение базы знаний интеллектуальной системы контроля и предупреждения рисковых ситуаций для этапа проектирования сложных технических систем/С.М. Ковалев, А.Е. Колоденкова//Онтология проектирования. -2017. -Т.7, №4(26). -С. 398-409. - DOI: 10.18287/2223-9537-2017-7-4-398-409
  • Torshizi, A.D. A hybrid fuzzy-ontology based intelligent system to determine level of severity and treatment recommendation for Benign Prostatic Hyperplasia/A.D. Torshizi, M.H.F. Zarandi, G.D. Torshizi, K. Eghbali//Computer Methods and Programs in Biomedicine, Vol. 113, Issue 1, 2014, P.301-313.
  • Lai, L.F. Developing a fuzzy search engine based on fuzzy ontology and semantic search./L.F. Lai, C. Wu, P. Lin, L. Huang//2011 IEEE International Conference on Fuzzy Systems (FUZZ-IEEE 2011), pp. 2684-2689.
Еще
Статья научная