Онтологии больших данных, машинного обучения, и искусственного интеллекта на цифровой железной дороге / В. С. Лазуткина [и др.]. - Текст : электронный // International Journal of Open Information Technologies. - 2019. - vol. 7, no.5. - С. 75-88 Систем. требования: Internet Explorer 4.0.2 и выше. - ЭБ КрИЖТ ИрГУПС Рубрики: Цифровая экономика Кл.слова (ненормированные): ЦИФРОВАЯ ЖЕЛЕЗНАЯ ДОРОГА -- БОЛЬШИЕ ДАННЫЕ -- ИСКУССТВЕННЫЙ ИНТЕЛЛЕКТ -- МАШИННОЕ ОБУЧЕНИЕ -- АНАЛИЗ РИСКОВ -- ЖЕЛЕЗНАЯ ДОРОГА -- ЖЕЛЕЗНОДОРОЖНЫЙ ДОМЕН Аннотация: Настоящая статья посвящена использованию онтологий в проектах цифровой железной дороги. Онтология – это систематическая классификация предметных знаний, которая поддерживает использование различных баз данных осмысленным образом. Железнодорожные перевозки стали областью, в которой производительность все больше зависит от имеющейся способности извлекать информацию из сложных наборов данных, а также принимать оптимальные решения в режиме реального времени. Поэтому эффективное управление информацией и данными жизненно важно для железной дороги, которая является тесно связанной онтологической системой систем, где изменения в любой части могут иметь значительные последствия в других местах. Например, онтология является одним из важных факторов реализации проекта анализа рисков больших данных (BDRA) для железных дорог. Целью BDRA является поддержка анализа рисков и принятие решений по безопасности из широкого спектра источников данных, а также для улучшения управления рисками безопасности на железных дорогах. В качестве примера в работе рассмотрено онтологическое проектирование для проекта цифровой железной дороги Rail Baltica. Отмечается большая роль искусственного интеллекта и систем на базе машинного обучения. Также в работе показано, что для того, чтобы в полной мере использовать эти новые технологии, железнодорожная отрасль должна пересмотреть свой подход к сбору и хранению данных и выбрать правильный набор онтологий. Для просмотра полного текста, пожалуйста, авторизируйтесь Для скачивания полного текста, пожалуйста, авторизируйтесь Количество обращений к полному тексту:64 Доп.точки доступа: Лазуткина, В.С.; Климов, А.А.; Куприяновский, В.П.; Намиот, Д.Е.; Покусаев, О.Н. Количество выдач: 0000000 |