Please use this identifier to cite or link to this item: http://lib.kart.edu.ua/handle/123456789/28627
Title: Удосконалення методів формування логіко-семантичних моделей подання знань на прикладі моделей стратегічного мислення
Authors: Доценко, Сергій Іванович
Нор, Дмитро
Dotsenko, Serhiy
Nor, Dmytro
Keywords: Індустрія 5.0
знання
логіко-семантичні моделі
фактори
відношення
сітка
матриця
таблиця
Industry 5.0
knowledge
logicalsemantic models
factors
relations
grid
matrix
table
Issue Date: 2025
Publisher: Український державний університет залізничного транспорту
Citation: Доценко С. І. Удосконалення методів формування логіко-семантичних моделей подання знань на прикладі моделей стратегічного мислення / С. І. Доценко, Д. І. Нор // Інформаційно-керуючі системи на залізничному транспорті. – 2025. – № 1. – С. 3-13.
Abstract: UA: На цей час активно розвивається концепція п’ятої промислової революції – концепція Індустрія 5.0, яка визначається як Інтернет знань. Фундаментальною ознакою цієї концепції є визнання знань у якості основного ресурсу для організації та реалізації діяльності підприємств, організацій, установ, тощо. Важливою є задача розробки методів та моделей подання знань які б забезпечили формування відповідних баз знань без залучення когнітологів та програмістів. Для цього у статті запропоновано застосовувати графічні логіко-семантичні моделі подання знань, які мають відкриті для користувача універсальні графічні моделі. Основною метою статті є удосконалення методів формування логіко-семантичних моделей подання знань на прикладі моделей стратегічного мислення. У статті доведено, що їх особливістю є застосування архітектури графічних моделей у формі багато координатних представлень з яких формуються матриці, таблиці та сітки. Досліджені моделі сформовано з застосуванням від одного до п’яти факторів (векторів). При цьому встановлено, що для усіх п’яти десяти досліджених моделей відсутнє теоретичне обґрунтування вибору архітектур графічних моделей для суміжних факторів (векторів) у формі сітки, матриці чи таблиці.
EN: At present, the concept of the fifth industrial revolution is actively developing - the concept of Industry 5.0, which is defined as the Internet of Knowledge. The fundamental feature of this concept is the recognition of knowledge as the main resource for the organization and implementation of the activities of enterprises, organizations, institutions, etc. An important task is to develop methods and models of knowledge representation that would ensure the formation of appropriate knowledge bases without the involvement of cognitologists and programmers. For this purpose, the article proposes to use graphic logical-semantic models of knowledge representation that have universal graphic models open to the user. These models are based on matrices, tables and grids. The main goal of the article is to improve the methods of forming logical-semantic models of knowledge representation using the example of strategic thinking models. The article proves that their feature is the use of the architecture of graphic models in the form of many coordinate representations from which matrices, tables and secants are formed. The studied models were formed using from one to five factors (vectors). It was found that for all five of the ten studied models there is no theoretical justification for the choice of graphic model architectures for adjacent factors (vectors) in the form of a grid, matrix or table. The task of further research is to analyze the studied models in order to determine the applied forms of relations between the elements of sets of adjacent factors for 2-, 3- and 5-factor models. Special attention is required to establish the forms of relations between diametrically opposed factors and adjacent factors in 4-factor models. For all the considered models, it is additionally necessary to check the existing forms of relations for compliance of these forms of relations with the relation in the form of dialectical unity of the concepts "General" and "Specific".
URI: http://lib.kart.edu.ua/handle/123456789/28627
ISSN: 1681-4886 (рrint); 2413-3833 (online)
Appears in Collections:№ 1

Files in This Item:
File Description SizeFormat 
Dotsenko.pdf743.69 kBAdobe PDFView/Open


Items in DSpace are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.