Интеллектуальные модели и методы извлечения и накопления знаний в условиях большой размерности и гетерогенности информационного пространства

Анализ стратегий повышения эффективности информационных систем в области управления знаниями (knowledge management) указывает на актуальность создания интеллектуальных методов синтеза знаний из различных предметных областей. Данная гипотеза легла в основу множества разработок эффективных инструментов моделирования процессов рассуждения и принятия решений в системах управления знаниями, основанных на построении моделей гетерогенного информационного пространства. Постоянный рост объемов необходимой для обработки информации происходит параллельно с увеличением сложности исследуемых разнородных и распределенных ресурсов знаний. Одной из научно значимых первоочередных задач является адаптация информационных технологий, в первую очередь методов искусственного интеллекта, к обработке все возрастающих объемов информации и решению задач высокой сложности.Основной научной проблемой, которой посвящен проект, является развитие теоретических основ извлечения и накопления знаний в условиях большой размерности и гетерогенности информационного пространства. Научная новизна исследования заключается в создании новых моделей и методов выявлении неявных зависимостей и закономерностей между элементами знания в гетерогенном информационном пространстве, которые позволят повысить качество процедур принятия решений в интеллектуальных информационных системах при решении задач поиска и накопления знаний. Ожидаемыми результатами проекта станут: описание основных принципов извлечения и накопления знаний в условиях большой размерности и гетерогенности информационного пространства; комплекс моделей процессов поиска, извлечения и анализа разнородных знаний в интеллектуальных информационных системах на основе подходов биоинспирированного поиска и имитационного моделирования, а также многоагентных технологий и нечеткой логики; методы принятия решений в интеллектуальных информационных системах управления знаниями. Запланированные результаты соответствуют современному состоянию, программе и перспективам развития научно-технического комплекса страны в области информатики и информационных технологий, что подтверждает их научную значимость и перспективность внедрения. Оценка прикладной значимости будет получена на основе анализа результатов экспериментальных исследований, проведенных с использованием оригинальной программной среды, реализующей разработанные модели и методы.