Об одном подходе к сопоставлению онтологий на основе адаптивного машинного обучения
DOI:
https://doi.org/10.15587/1729-4061.2011.1060Анотація
Розглядається задача усунення різнорідності онтологій. Дана загальна характеристика основних підходів до співставлення онтологій. Представлено оптимальний за швидкодією алгоритм автоматичного співставлення онтологій, заснований на принципах навчання штучної нейронної мережі
Посилання
- Huang J. Ontology matching using an artificial neural network to learn weights / J. Huang, J. Dang, J.M. Vidal, M.N. Huhns // Proc. IJCAI Workshop on Semantic Web for Collaborative Knowledge Acquisition (SWeCKa-07). – Hyderabad, India, January 2007. – P. 80-85.
- Huang J. Use artificial neural network to align biological ontologies / J. Huang, J. Dang, M.N. Huhns, W.J. Zheng // BMC Genomics. – 2008. – Vol. 9 (Suppl. 2): S16.
- Widrow B. 30 years of adaptive neural networks: perceptron, adaline and backpropagation / B. Widrow, M. Lee //Proc. IEEE. – 1990. – 78. – P. 1415-1442.
- Kaczmarz S. Approximate solution of systems of linear equations / S. Kaczmarz // Intern. J. Control. – 1993. – Vol. 57, No 6. – P. 1269-1271.
- Райбман Н.С. Построение моделей процессов производства [Текст] / Н.С. Райбман, В.М. Чадеев. – М.: Энергия, 1975. – 376 с.
- Бодянский Е.В. Адаптивное обобщенное прогнозирование многомерных случайных последовательностей [Текст] / Е.В. Бодянский, И.П. Плисс, Т.В. Соловьева // Доклады АН УССР. – 1989. – А., № 9. – С.73-75.
- Bodyanskiy Ye. Adaptive generalized forecasting of multivariate stochastic signals / Ye. Bodyanskiy, I. Pliss // Proc. of Latvian Sign. Process. Int. Conf. – Riga, 1990. – Vol.2. – P. 80-83.
- Bodyanskiy Ye. An adaptive learning algorithm for a neuro-fuzzy network / Ye. Bodyanskiy, V. Kolodyazhniy, A. Stephan // Ed. by B. Reusch. Сomputational Intelligence. Theory and Application. – Berlin-Heidelberg-New York: Springer, 2001. – P. 68-75.
##submission.downloads##
Як цитувати
Номер
Розділ
Ліцензія
Авторське право (c) 2014 Евгений Владимирович Бодянский, Наталья Владимировна Рябова, Наталья Алексеевна Волошина
Ця робота ліцензується відповідно до Creative Commons Attribution 4.0 International License.
Закріплення та умови передачі авторських прав (ідентифікація авторства) здійснюється у Ліцензійному договорі. Зокрема, автори залишають за собою право на авторство свого рукопису та передають журналу право першої публікації цієї роботи на умовах ліцензії Creative Commons CC BY. При цьому вони мають право укладати самостійно додаткові угоди, що стосуються неексклюзивного поширення роботи у тому вигляді, в якому вона була опублікована цим журналом, але за умови збереження посилання на першу публікацію статті в цьому журналі.
Ліцензійний договір – це документ, в якому автор гарантує, що володіє усіма авторськими правами на твір (рукопис, статтю, тощо).
Автори, підписуючи Ліцензійний договір з ПП «ТЕХНОЛОГІЧНИЙ ЦЕНТР», мають усі права на подальше використання свого твору за умови посилання на наше видання, в якому твір опублікований. Відповідно до умов Ліцензійного договору, Видавець ПП «ТЕХНОЛОГІЧНИЙ ЦЕНТР» не забирає ваші авторські права та отримує від авторів дозвіл на використання та розповсюдження публікації через світові наукові ресурси (власні електронні ресурси, наукометричні бази даних, репозитарії, бібліотеки тощо).
За відсутності підписаного Ліцензійного договору або за відсутністю вказаних в цьому договорі ідентифікаторів, що дають змогу ідентифікувати особу автора, редакція не має права працювати з рукописом.
Важливо пам’ятати, що існує і інший тип угоди між авторами та видавцями – коли авторські права передаються від авторів до видавця. В такому разі автори втрачають права власності на свій твір та не можуть його використовувати в будь-який спосіб.
