Материалов:
1 005 012

Репозиториев:
30

Авторов:
761 409

Интеграция семиотики, когнитивной графики и семантического моделирования в интеллектуальных семиотических системах ситуационного управления

Дата публикации: 2016

Дата публикации в реестре: 2020-03-03T07:03:07Z

Аннотация:

В статье рассматриваются базовые понятия, лежащие в основе предлагаемого авторами семиотического подхода к построению интеллектуальных систем ситуационного управления в критических инфраструктурах. В предыдущих работах авторов рассматривалась современная трактовка ситуационного управления, как отображение идей Д.А. Поспелова и его учеников на современные информационные технологии. В качестве основных методов ситуационного управления авторами предлагаются методы ситуационного анализа и ситуационного моделирования, реализуемые с помощью технологий и инструментальных средств семантического моделирования в энергетике, к которому отнесены онтологическое, когнитивное, событийное и вероятностное (на основе Байесовских сетей доверия) моделирование. Данная статья посвящена дальнейшему развитию предлагаемого подхода, основанного на интеграции понятий семиотики, когнитивной графики и семантического моделирования. This article discusses the basic concepts underlying the author’s proposed semiotic approach to building of intelligent systems for situational management in critical infrastructures. In previous work, the author considers the modern interpretation of situational management, as a reflection of the ideas of D.A.Pospelov and his colleagues in the modern information technology. The main methods of situational management offered by the authors are methods of situational analysis and situational modeling, implemented with the help of technologies and the tools of semantic modeling in the energy sector, into which the ontological, cognitive, event and probability (based on Bayesian belief networks) simulation. This article focuses on the further development of the proposed approach based on the integration of semiotics, cognitive graphics and semantic modeling.

Тип: Article


Связанные документы (рекомендация CORE)