RU2583720C2 - Устройство для обработки данных в логической системе с компьютерной поддержкой и соответствующий способ - Google Patents
Устройство для обработки данных в логической системе с компьютерной поддержкой и соответствующий способ Download PDFInfo
- Publication number
- RU2583720C2 RU2583720C2 RU2013116388/08A RU2013116388A RU2583720C2 RU 2583720 C2 RU2583720 C2 RU 2583720C2 RU 2013116388/08 A RU2013116388/08 A RU 2013116388/08A RU 2013116388 A RU2013116388 A RU 2013116388A RU 2583720 C2 RU2583720 C2 RU 2583720C2
- Authority
- RU
- Russia
- Prior art keywords
- data
- logical
- conclusions
- source
- logic
- Prior art date
Links
Images
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06N—COMPUTING ARRANGEMENTS BASED ON SPECIFIC COMPUTATIONAL MODELS
- G06N5/00—Computing arrangements using knowledge-based models
- G06N5/02—Knowledge representation; Symbolic representation
- G06N5/022—Knowledge engineering; Knowledge acquisition
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06N—COMPUTING ARRANGEMENTS BASED ON SPECIFIC COMPUTATIONAL MODELS
- G06N5/00—Computing arrangements using knowledge-based models
- G06N5/04—Inference or reasoning models
- G06N5/045—Explanation of inference; Explainable artificial intelligence [XAI]; Interpretable artificial intelligence
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
- G06F16/00—Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor
- G06F16/30—Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor of unstructured textual data
- G06F16/36—Creation of semantic tools, e.g. ontology or thesauri
- G06F16/367—Ontology
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Theoretical Computer Science (AREA)
- General Engineering & Computer Science (AREA)
- Computational Linguistics (AREA)
- Data Mining & Analysis (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- Mathematical Physics (AREA)
- Computing Systems (AREA)
- Evolutionary Computation (AREA)
- Artificial Intelligence (AREA)
- Software Systems (AREA)
- Medical Informatics (AREA)
- Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
- Animal Behavior & Ethology (AREA)
- Databases & Information Systems (AREA)
- Information Retrieval, Db Structures And Fs Structures Therefor (AREA)
- Management, Administration, Business Operations System, And Electronic Commerce (AREA)
- Devices For Executing Special Programs (AREA)
- Debugging And Monitoring (AREA)
Abstract
Изобретение относится к устройству для обработки данных в логической системе с компьютерной поддержкой. Техническим результатом является обеспечение возможности создания или выполнения критичных к времени запросов и логических выводов без увеличения объема требуемой памяти. Устройство (V) для обработки данных содержит устройство (R) логических выводов с блоком (RP) рассуждений, источник (4, 5) данных и приложение (1). Устройство (R) на основании данных вырабатывает логические выводы на основе семантической модели, содержащей терминологические понятия онтологии, и экземпляра модели семантической модели, содержащего конкретные экземпляры терминологических понятий онтологии. Источник (4, 5) предоставляет данные для обработки посредством устройства (R). Приложение (1) направляет запрос (А) на устройство (R) и получает результаты логических выводов от устройства (R). Устройство (R) на основе наступающего события источника (4, 5), в особенности к определенным моментам времени, получает основанные на событии данные от источника (4, 5) для генерации причинного и/или основанного на времени логического вывода. Информации об основанных на событии данных источника (4, 5) включают в себя временные и причинные компоненты. 3 н. и 21 з.п. ф-лы, 1 ил.
Description
Изобретение относится к устройству для обработки данных в логической системе с компьютерной поддержкой, а также к соответствующему способу, соответствующему применению и соответствующему компьютерному программному продукту.
Изобретение относится к области информатики и касается компьютеризованных логических систем, при которых основанное на компьютерной поддержке знание согласно логике описания может быть выведено на основе семантической модели (также называемой онтологией) и соответствующих реализаций модели. Этот вывод знаний соответствует выводу умозаключений (логических выводов) в логике описания. Понятие «логика описания» является специальным термином в области информатики и описывает семейство языков для представления знания, причем большинство логик описания являются фрагментом предикатной логики первой ступени. В противоположность предикатной логике, логики описания, однако, поддаются решению, благодаря чему обеспечивается возможность генерации нового знания посредством логических выводов.
Применяемая согласно изобретению онтология или семантическая модель определена формально в логике описания и также обозначается специалистом как ТВох (ТВох=терминологический набор). ТВох содержит терминологическое знание о понятиях области (знаний). В отличие от этого, экземпляр модели ТВох (также называется АВох = ассерторический (относящийся к утверждениям) набор) представляет логические высказывания об индивидах посредством соответствующих терминологических понятий онтологии. Терминологическими понятиями ТВох в промышленном сценарии являются, например, системы и установки, которые контролируются датчиками, которые предоставляют в распоряжение данные контроля прямо или косвенно, например, через банк данных. Соответствующие наборы АВох, которые представляют конкретные экземпляры, содержат в промышленном сценарии, например, конкретные датчики, такие как датчики дистанции, датчики газа, датчики температуры и т.д.
Для того чтобы в логике описания вывести логические выводы, обычно применяются так называемые механизмы (блоки) рассуждения, которые являются системами, которые применяют способы логических выводов к явно заданному знанию в форме вышеупомянутых наборов ТВох или АВох. В зависимости от выразительности лежащей в основе логики описания соответствующий способ логических выводов блока рассуждений строится с различной степенью сложности, что в свою очередь приводит к различной потребности в ресурсах блока рассуждений в форме машинного времени и потребности в памяти. Эта потребность в ресурсах, в свою очередь, зависит от объема подлежащего переработке знания в форме наборов ТВох и АВох. Если подлежащее обработке знание возрастает, то увеличивается и потребность в ресурсах блока рассуждений логики описания.
При использовании логических систем в распределенных промышленных сценариях часто должен одновременно рассматриваться очень большой объем знаний и обрабатываться в интегрированной форме. Это знание, как правило, интегрируется в единственном наборе АВох. Если это количество данных в наборе АВох слишком велико, то известные блоки рассуждения логики описания не могут более применять интегрированные в них способы логических выводов надлежащим образом, так как блоки рассуждений на основе логики описания эффективно работают только на локально имеющемся знании, и их внутренние структуры данных поддерживают исключительно в рабочей памяти соответствующего компьютера. Поэтому применение обычных блоков рассуждений на основе логики описания для распределенных логических систем, при которых данные имеются в форме наборов АВох в больших количествах и во многих распределенных местах, невозможно.
Это справедливо, в частности, также для так называемых основанных на стимулировании спроса решениях, при которых приложения активно представляют запросы в блоки рассуждений, которые получают логические выводы на основе наборов ТВох и АВох. Они недостаточно производительны, чтобы иметь возможность обрабатывать большие количества данных с высокой частотой, обусловленной активными запросами данных. Тем самым быстрая реакция приложения возможна лишь в ограниченной степени, например, если приложение должно в реальном времени распознать критическое событие и ввести противодействующие меры.
Для решения этой задачи из DE 10 2007 029 122 А1 известен способ, который применяет множество блоков рассуждений. Набор АВох для этого разделен на различные блоки рассуждений. Если представляется запрос приложения к одному из блоков рассуждений, то сначала определяются те блоки рассуждений, которые требуются для обработки запроса. Запрос приложения затем разделятся на подзапросы и обрабатывается отдельно от определенных перед этим блоков рассуждений. Затем отдельные блоки рассуждений возвращают затем результат соответствующих подзапросов, выполняется сведение к общему результату, который возвращается приложению. При этом, однако, недостатком является то, что должно использоваться множество блоков рассуждений. К тому же критичные к времени запросы и определение соответствующих логических выводов посредством блока(ов) рассуждений возможны лишь в ограниченной степени, так как подразделение первоначального запроса на подзапросы и объединение результатов подзапросов требуют дополнительного времени. К тому же различные блоки рассуждений, ввиду различных подзапросов, требуют различного количества времени для получения логического вывода, так что здесь общий результат в форме логического вывода для приложения только тогда предоставляется в распоряжение, когда все блоки рассуждений отослали результат подзапроса.
Поэтому задачей предложенного изобретения является предоставить устройство и способ, который обеспечивает возможность того, что критичные к времени запросы и логические выводы могут создаваться или выполняться просто и экономично, и одновременно требует ограниченного объема памяти для логических выводов.
Эта задача решается устройством для обработки данных в логической системе с компьютерной поддержкой, содержащим по меньшей мере одно устройство логических выводов с блоком рассуждений, который генерирует логические выводы на основе семантической модели и экземпляра модели семантической модели на основе данных, по меньшей мере один источник данных для предоставления данных для обработки посредством устройства логических выводов, а также по меньшей мере одно приложение, которое направляет запрос в устройство логических выводов и получает результаты логических выводов от устройства логических выводов, причем устройство логических выводов и источник данных таким образом взаимодействуют, что устройство логических выводов на основе поступающих событий источника данных, в особенности к определенным моментам времени, получает информации о событии, а также основанные на событии данные от источника данных для генерации причинного и/или основанного на времени логического вывода и причем информации о событии и/или основанные на событии данные источника данных включают в себя временные и причинные компоненты.
Задача также решается способом для обработки данных в логической системе с компьютерной поддержкой, включающим в себя следующие этапы:
- направление запроса приложения на по меньшей мере одно устройство логических выводов,
- передача информаций основанных на событии данных источника данных на устройство логических выводов, причем передача данных источника данных на устройство логических выводов осуществляется, основываясь на событии, в особенности к определенным моментам времени,
- определение причинного и/или основанного на времени логического вывода посредством блока рассуждений устройства логических выводов на основе семантической модели и экземпляра модели семантической модели на основе данных источника данных переданных информаций и
- передача логического вывода в приложение посредством устройства логических выводов.
Достижимое этим преимущество состоит в том, что по существу потребность в памяти и необходимое для обработки запросов время вычислений блока рассуждений остается одинаковым. Кроме того, семантическая модель (ТВох) может выбираться путем почти свободного выбора в отношении ее сложности, не приводя к тому, что критичные ко времени запросы не могут более обрабатываться своевременно. Кроме того, устройство обеспечивает возможность обработки темпорально-логических взаимосвязей различных событий. Для того чтобы не терять важные зависимости, ввиду ограниченной потребности в памяти устройства, устройство и, соответственно, способ обеспечивают возможность агрегирования событий к логическим выводам более высокого уровня. Так, например, различные значения датчиков, которые, соответственно, дают во временном окне tn, tn+1 логический вывод повышения температуры, могут комбинироваться в логический вывод повышения температуры между моментами времени ti, tn+1 при 0<=i<=n+1.
Другие признаки и преимущества изобретения описаны в зависимых пунктах формулы изобретения.
Предпочтительным образом устройство логических выводов содержит средства удаления для удаления устаревших данных и/или логических выводов из памяти устройства логических выводов. При этом достигаемое преимущество заключается в том, что и при высокой частоте возникающих событий потребность в ресурсах, особенно потребность в памяти, не возрастает или по существу поддерживается постоянной. Средства для удаления устаревших данных удаляют их только в том случае, если осуществляется агрегирование информаций о логических выводах на более высоком уровне.
Рациональным образом, устройство логических выводов содержит средства управления событиями для обработки событий, причем средства управления событиями выполнены с возможностью передачи логических выводов блока рассуждений в приложение. Преимущество при этом состоит в том, что за счет этого простым и надежным образом события ли их данные могут подаваться от источника данных на блок рассуждений, и результаты блока рассуждений могут непосредственно передаваться на запрашивающее приложение. Интенсивные по времени дополнительные этапы обработки, такие как, например, передача результатов блока рассуждений через центральный интерфейс, могут тем самым отсутствовать.
Предпочтительным образом устройство логических выводов содержит средства подписки, которые выполнены с возможностью соответствующего выбора источника данных на основе запроса приложения. Преимущество при этом состоит в том, что тем самым запрос приложения требует минимального объема данных, а также приложение может направлять запрос на абстрактном уровне на устройство логических выводов, так как приложению не требуется знать точный выбор и/или доступность источников данных при множестве различных источников данных. Средства подписки анализируют запрос и затем выбирают один или несколько источников данных, подходящих для генерации логического вывода для запроса.
Рациональным образом между источником данных и устройством логических выводов расположены средства запуска. Преимуществом средств запуска является то, что тем самым может выполняться привязка также тех источников данных, например банков данных, которые не могут передавать входящие события, например изменение значения аналогового датчика и соответствующие данные на устройство логических выводов. Средства запуска выполняют тогда независимо от компонентов логического вывода периодически опрос источников данных на наличие новых и/или измененных данных и передают, при наличии новых или измененных данных, эти новые или измененные данные на устройство логических выводов для дальнейшей обработки.
Предпочтительным образом причинные и временные компоненты основанных на событиях данных источников данных связаны друг с другом. Достигаемым преимуществом при этом является то, что тем самым логические выводы причинной взаимосвязи могут осуществляться с помощью устройства логических выводов еще более просто посредством временных соотношений, что повышает гибкость устройства.
Рациональным образом величина экземпляра модели зависит от величины временного окна. Таким образом величина временного окна по существу определяет количество данных экземпляра модели компонентов логического вывода, которые к определенному моменту времени считаются релевантными для устройства логических выводов; в целом количество данных экземпляра модели остается по существу постоянным. Это обеспечивает возможность реализации устройства в форме интегральной схемы, которая обычно имеет ограниченную память.
Предпочтительным образом предусмотрены по меньшей мере одно первое и одно второе устройства логических выводов, причем первое устройство логических выводов выполнено в качестве источника данных для второго устройства логических выводов. Достигаемым преимуществом при этом является то, что тем самым, с одной стороны, обеспечивается возможность параллельности обработки запросов приложения, так что в целом время на обработку запроса снижается. С другой стороны, за счет этого также возможно сокращение сложности за счет поэтапной предварительной обработки. За счет этого снижается объем необходимых для этого передаваемых данных для запроса между двумя устройствами логических выводов.
Предпочтительным образом устаревшие данные и/или устаревшие логические выводы удаляются из устройства логических выводов и/или источника данных. Это сокращает количество необходимых для сохранения событий в устройстве логических выводов и/или источнике данных и минимизируется потребность в памяти устройства логических выводов.
Рациональным образом устройство логических выводов выбирает источник данных на основе запроса приложения. Достигаемым преимуществом при этом является то, что тем самым запросы приложения к устройству логических выводов могут формулироваться более абстрактно и четко, так как приложению не требуется называть отдельные источники данных в запросе, а вместо этого выбор необходимых для логического вывода для запроса источников данных осуществляется устройством логических выводов.
Другие признаки и преимущества изобретения будут понятны из нижеследующего описания примера выполнения.
При этом на фиг. 1 показано схематичное принципиальное представление устройства согласно форме выполнения предложенного изобретения.
На фиг. 1 ссылочной позицией V обозначено устройство для обработки данных в логической системе с компьютерной поддержкой. Устройство содержит приложение 1, устройство R логических выводов и источники данных в форме банка 4 данных и аналогового датчика 5. Приложение 1 направляет на этапе S1 подлежащий подписке запрос А через интерфейс 2 подписки на устройство R логических выводов. Этот запрос А может, например, определяться в SPARQL и выражать то, что приложение 1 должно информироваться обо всех критических ошибках в полной системе или, например, о критических значениях аналоговых датчиков.
Данные, которые требуются Pellet-блоку RP рассуждений устройства R логических выводов для генерации логических выводов, могут в первом случае иметься в банке 4 данных диагностики полной системы, во втором случае они могут происходить от аналогового датчика 5, размещенного на компоненте полной системы. В качестве отдельных или комбинируемых источников 4, 5 данных могут также применяться массивы данных, журналы регистрации событий, сервисы в Интернете и т.д.
Подлежащий подписке запрос А на следующем этапе S2 передается от интерфейса 2 подписки на средства 8 подписки устройства R логических выводов. Средства 8 подписки выбирают, в зависимости от типа запроса А приложения 1, один или более источников 4, 5 данных, при этом происходящий от приложения 1 запрос А анализируется в соответствии с его семантикой и затем соответствующая подписка, на основе проведенного анализа на этапе S3 или S4, направляется на соответствующий источник 4, 5 данных. Одновременно устройство R логических выводов генерирует посредством средств 8 подписки ассоциацию в форме таблицы между соответствующими источниками 4, 5 данных и запросом А приложения 1.
Далее описывается случай, когда средствами 8 подписки выбран банк 4 данных. Выбор аналогового датчика 5, а также соответствующие этапы при этом выполняются в аналоговой форме. Перед банком 4 данных включен триггер (средство запуска) Т, здесь в форме триггера банка данных. Триггер Т проверяет с короткими интервалами, добавлены ли к банку 4 данных новые данные, или уже существующие данные были изменены. Если новые данные поступили, например, путем добавления нового набора данных в банк 4 данных, и это распознается посредством триггера Т, например, путем автоматического активирования триггера Т, то триггер Т посылает соответственно измененные данные в банк 4 данных, например, как событие «опубликовать» посредством протокола потоковой передачи реального времени и т.д., например в форме инфраструктуры описания ресурсов или данных экземпляра языка Web-онтологии (OWL) на интерфейс 3 маршрутизации устройства R логических выводов на этапе S5. Затем событие, а также относящиеся к нему данные на этапе S7 передаются от интерфейса 3 маршрутизации на средства 6 управления событиями. Средства 6 управления событиями передают информацию, состоящую из события, а также относящихся к нему данных, на этапе S8 на Pellet-блок RP блок рассуждений, при необходимости, с предыдущим преобразованием в OWL данные. Разумеется, вместо Pellet-блока RP рассуждений также может применяться Fact++- или RacerPro-блок RP рассуждений.
Pellet-блок RP рассуждений генерирует теперь логические выводы на основе переданных к нему информаций, например, тем, что он устанавливает критический дефект. Логические выводы от Pellet-блока RP рассуждений передаются на этапе S9 на средства 6 управления событиями. Средства 6 управления событиями анализируют с помощью таблицы, сгенерированной перед этим с помощью средств 8 подписки, соответствующее приложение и передают приложению 1 на следующем этапе S10 логические выводы Pellet-блока RP рассуждений. На следующем этапе S11 выполняется уведомление средств 7 удаления, что имеются новые данные, то есть полученные логические выводы. Средства 7 удаления анализируют набор АВох Pellet-блока RP рассуждений и удаляют нетребуемые более данные, которые были использованы для логических выводов, из набора АВох на этапе S12.
Хотя настоящее изобретение было описано выше на основе предпочтительного примера выполнения, оно не ограничивается этим, а может модифицироваться различным образом.
Так, например, можно также применять источники данных в форме Excel-файлов, Word-файлов, Access-банков данных, Web-сервисов или общих структурированных данных любой формы в качестве источника данных. Кроме того, также возможно, в зависимости от потребности в ресурсах блока рассуждений или устройства логических выводов, применять различные языки дескрипционной логики, как, например, OWL Light, OWL DL, OWL Full, OWL2 EL, OWL2 QL, OWL2 RL и т.д., в зависимости от необходимой силы выразительности и потребности в ресурсах приложения.
ПЕРЕЧЕНЬ ССЫЛОЧНЫХ ПОЗИЦИЙ
V устройство
1 приложение
S1 подписка
2 интерфейс подписки
R устройство логических выводов
RP Pellet-блок рассуждений
Т триггер
4 банк данных
5 датчик
6 средство управления событиями
7 средство удаления
8 средство подписки
S1-S12 этапы способа
Claims (24)
1. Устройство (V) для обработки данных в логической системе с компьютерной поддержкой, содержащее:
по меньшей мере одно устройство (R) логических выводов с блоком (RP) рассуждений, которое на основании данных вырабатывает логические выводы на основе семантической модели, содержащей терминологические понятия онтологии, и экземпляра модели семантической модели, содержащего конкретные экземпляры терминологических понятий онтологии,
по меньшей мере один источник (4, 5) данных для предоставления данных для обработки посредством устройства (R) логических выводов, а также по меньшей мере одно приложение (1), которое направляет запрос (А) на устройство (R) логических выводов и получает результаты логических выводов от устройства (R) логических выводов, причем устройство (R) логических выводов и источник (4, 5) данных взаимодействуют таким образом, что устройство (R) логических выводов на основе наступающего события источника (4, 5) данных, в особенности к определенным моментам времени, получает основанные на событии данные от источника (4, 5) данных для генерации причинного и/или основанного на времени логического вывода, и причем информации об основанных на событии данных источника (4, 5) данных включают в себя временные и причинные компоненты.
по меньшей мере одно устройство (R) логических выводов с блоком (RP) рассуждений, которое на основании данных вырабатывает логические выводы на основе семантической модели, содержащей терминологические понятия онтологии, и экземпляра модели семантической модели, содержащего конкретные экземпляры терминологических понятий онтологии,
по меньшей мере один источник (4, 5) данных для предоставления данных для обработки посредством устройства (R) логических выводов, а также по меньшей мере одно приложение (1), которое направляет запрос (А) на устройство (R) логических выводов и получает результаты логических выводов от устройства (R) логических выводов, причем устройство (R) логических выводов и источник (4, 5) данных взаимодействуют таким образом, что устройство (R) логических выводов на основе наступающего события источника (4, 5) данных, в особенности к определенным моментам времени, получает основанные на событии данные от источника (4, 5) данных для генерации причинного и/или основанного на времени логического вывода, и причем информации об основанных на событии данных источника (4, 5) данных включают в себя временные и причинные компоненты.
2. Устройство (V) по п. 1, в котором устройство (R) логических выводов содержит средства (7) удаления для удаления устаревших данных и/или логических выводов из памяти устройства (R) логических выводов.
3. Устройство (V) по п. 1, в котором устройство (R) логических выводов содержит средства (6) управления событиями для обработки событий, причем средства (6) управления событиями выполнены с возможностью передачи логических выводов блока (RP) рассуждений в приложение (1).
4. Устройство (V) по п. 2, в котором устройство (R) логических выводов содержит средства (6) управления событиями для обработки событий, причем средства (6) управления событиями выполнены с возможностью передачи логических выводов блока (RP) рассуждений в приложение (1).
5. Устройство (V) по любому из пп. 1-4, в котором устройство (R) логических выводов содержит средства (8) подписки, которые выполнены с возможностью соответствующего выбора источника (4, 5) данных на основе запроса (А) приложения (1).
6. Устройство (V) по любому из пп. 1-4, в котором между источником (4, 5) данных и устройством (R) логических выводов расположены средства (Т) запуска.
7. Устройство (V) по п. 5, в котором между источником (4, 5) данных и устройством (R) логических выводов расположены средства (Т) запуска.
8. Устройство (V) по любому из пп. 1-4, 7, в котором причинные и временные компоненты основанных на событиях данных источников (4, 5) данных связаны друг с другом.
9. Устройство (V) по п. 5, в котором причинные и временные компоненты основанных на событиях данных источников (4, 5) данных связаны друг с другом.
10. Устройство (V) по п. 6, в котором причинные и временные компоненты основанных на событиях данных источников (4, 5) данных связаны друг с другом.
11. Устройство (V) по любому из пп. 1-4, 7, 9, 10, в котором величина экземпляра модели зависит от величины временного окна.
12. Устройство (V) по п. 5, в котором величина экземпляра модели зависит от величины временного окна.
13. Устройство (V) по п. 6, в котором величина экземпляра модели зависит от величины временного окна.
14. Устройство (V) по п. 8, в котором величина экземпляра модели зависит от величины временного окна.
15. Устройство (V) по любому из пп. 1-4, 7, 9, 10, 12-14, в котором предусмотрены по меньшей мере одно первое и одно второе устройства (R) логических выводов, причем первое устройство (R) логических выводов выполнено в качестве источника (4, 5) данных для второго устройства (R) логических выводов.
16. Устройство (V) по п. 5, в котором предусмотрены по меньшей мере одно первое и одно второе устройства (R) логических выводов, причем первое устройство (R) логических выводов выполнено в качестве источника (4, 5) данных для второго устройства (R) логических выводов.
17. Устройство (V) по п. 6, в котором предусмотрены по меньшей мере одно первое и одно второе устройства (R) логических выводов, причем первое устройство (R) логических выводов выполнено в качестве источника (4, 5) данных для второго устройства (R) логических выводов.
18. Устройство (V) по п. 8, в котором предусмотрены по меньшей мере одно первое и одно второе устройства (R) логических выводов, причем первое устройство (R) логических выводов выполнено в качестве источника (4, 5) данных для второго устройства (R) логических выводов.
19. Устройство (V) по п. 11, в котором предусмотрены по меньшей мере одно первое и одно второе устройства (R) логических выводов, причем первое устройство (R) логических выводов выполнено в качестве источника (4, 5) данных для второго устройства (R) логических выводов.
20. Способ для обработки данных в логической системе с компьютерной поддержкой, включающий в себя следующие этапы:
- направление (S1) подлежащего подписке запроса (А) приложения (1) на по меньшей мере одно устройство (R) логических выводов,
- передача (S5, S7, S8) информаций основанных на событии данных источника (4, 5) данных на устройство (R) логических выводов, причем передачу (S5, S7, S8) данных источника (4, 5) данных на устройство (R) логических выводов осуществляют, основываясь на событии, в особенности к определенным моментам времени,
- определение (SF) причинного и/или основанного на времени логического вывода посредством блока (RP) рассуждений устройства (R) логических выводов на основе семантической модели, содержащей терминологические понятия онтологии, и экземпляра модели семантической модели, содержащего конкретные экземпляры терминологических понятий онтологии, на основании данных источника (4, 5) данных переданных информаций и
- передача (S9, S10) логического вывода в приложение (1) посредством устройства (R) логических выводов.
- направление (S1) подлежащего подписке запроса (А) приложения (1) на по меньшей мере одно устройство (R) логических выводов,
- передача (S5, S7, S8) информаций основанных на событии данных источника (4, 5) данных на устройство (R) логических выводов, причем передачу (S5, S7, S8) данных источника (4, 5) данных на устройство (R) логических выводов осуществляют, основываясь на событии, в особенности к определенным моментам времени,
- определение (SF) причинного и/или основанного на времени логического вывода посредством блока (RP) рассуждений устройства (R) логических выводов на основе семантической модели, содержащей терминологические понятия онтологии, и экземпляра модели семантической модели, содержащего конкретные экземпляры терминологических понятий онтологии, на основании данных источника (4, 5) данных переданных информаций и
- передача (S9, S10) логического вывода в приложение (1) посредством устройства (R) логических выводов.
21. Способ согласно п. 20, содержащий этап удаления (S11, S12) устаревших данных и/или устаревших логических выводов из устройства (R) логических выводов и/или источника (4, 5) данных.
22. Способ согласно по п. 20, в котором данные источника (4, 5) данных снабжают временными метками и/или временными зависимостями, в частности, посредством устройства (R) логических выводов.
23. Способ по любому из пп. 21-22, в котором устройство (R) логических выводов выбирает источник (4, 5) данных на основе запроса (А) приложения (1).
24. Машиночитаемый носитель, содержащий компьютерный программный продукт с программным кодом, при запуске на компьютере обеспечивающим выполнение способа по любому из пп. 20-23.
Applications Claiming Priority (3)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
DE102010040641A DE102010040641A1 (de) | 2010-09-13 | 2010-09-13 | Vorrichtung zur Verarbeitung von Daten in einem rechnergestützten Logiksystem sowie entsprechendes Verfahren |
DE102010040641.4 | 2010-09-13 | ||
PCT/EP2011/064128 WO2012034805A1 (de) | 2010-09-13 | 2011-08-17 | Vorrichtung zur verarbeitung von daten in einem rechnergestützten logiksystem sowie entsprechendes verfahren |
Publications (2)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
RU2013116388A RU2013116388A (ru) | 2014-10-20 |
RU2583720C2 true RU2583720C2 (ru) | 2016-05-10 |
Family
ID=44630578
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
RU2013116388/08A RU2583720C2 (ru) | 2010-09-13 | 2011-08-17 | Устройство для обработки данных в логической системе с компьютерной поддержкой и соответствующий способ |
Country Status (6)
Country | Link |
---|---|
US (1) | US9202172B2 (ru) |
EP (1) | EP2569738A1 (ru) |
CN (1) | CN103080955B (ru) |
DE (1) | DE102010040641A1 (ru) |
RU (1) | RU2583720C2 (ru) |
WO (1) | WO2012034805A1 (ru) |
Cited By (1)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
RU2685965C1 (ru) * | 2017-12-18 | 2019-04-23 | Общество с ограниченной ответственностью "ТриниДата" | Способ формирования правила получения логического вывода |
Families Citing this family (5)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN105453079A (zh) * | 2013-07-31 | 2016-03-30 | 英派尔科技开发有限公司 | 从语义数据的信息提取 |
BR112017008380B1 (pt) * | 2014-11-13 | 2022-06-28 | Siemens Aktiengesellschaft | Módulo, sistema e dispositivo de planejamento de produção, e, método de planejamento de fabricação de um produto intermediário ou produto final |
CN115345305A (zh) * | 2021-05-12 | 2022-11-15 | 华为云计算技术有限公司 | 一种推理系统、方法、装置及相关设备 |
CN117651954A (zh) * | 2022-07-01 | 2024-03-05 | 北京小米移动软件有限公司 | 一种ai模型推理的方法及其装置 |
CN118607647A (zh) * | 2024-08-08 | 2024-09-06 | 中国人民解放军国防科技大学 | 一种推理树数据的合成方法、系统、电子设备及存储介质 |
Citations (2)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
RU53036U1 (ru) * | 2005-08-11 | 2006-04-27 | Федеральное государственное унитарное предприятие "Летно-исследовательский институт имени М.М. Громова" | Связанная экспертная система |
DE102007029122A1 (de) * | 2006-08-25 | 2008-02-28 | Siemens Ag | Verfahren zur Abfrage von Informationen in einem rechnerbasierten Logiksystem |
Family Cites Families (4)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
FR2787902B1 (fr) | 1998-12-23 | 2004-07-30 | France Telecom | Modele et procede d'implementation d'un agent rationnel dialoguant, serveur et systeme multi-agent pour la mise en oeuvre |
US7565662B2 (en) * | 2004-09-24 | 2009-07-21 | International Business Machines Corporation | Program agent initiated processing of enqueued event actions |
US7822699B2 (en) | 2005-11-30 | 2010-10-26 | Microsoft Corporation | Adaptive semantic reasoning engine |
US8751420B2 (en) * | 2012-04-02 | 2014-06-10 | Telefonaktiebolaget L M Ericsson (Publ) | Generic reasoner distribution of resources using a plurality of shallow reasoners, and a predictor server |
-
2010
- 2010-09-13 DE DE102010040641A patent/DE102010040641A1/de not_active Ceased
-
2011
- 2011-08-17 RU RU2013116388/08A patent/RU2583720C2/ru active
- 2011-08-17 EP EP11746227A patent/EP2569738A1/de not_active Ceased
- 2011-08-17 CN CN201180044009.7A patent/CN103080955B/zh not_active Expired - Fee Related
- 2011-08-17 WO PCT/EP2011/064128 patent/WO2012034805A1/de active Application Filing
- 2011-08-17 US US13/822,473 patent/US9202172B2/en active Active
Patent Citations (2)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
RU53036U1 (ru) * | 2005-08-11 | 2006-04-27 | Федеральное государственное унитарное предприятие "Летно-исследовательский институт имени М.М. Громова" | Связанная экспертная система |
DE102007029122A1 (de) * | 2006-08-25 | 2008-02-28 | Siemens Ag | Verfahren zur Abfrage von Informationen in einem rechnerbasierten Logiksystem |
Non-Patent Citations (1)
Title |
---|
CRISTINA DE AMBROSI, CRISTIANO CHERSI, ARMANDO TACCHELLA "An Ontology-Based Condition Analyzer for Fault Classification on Railway Vehicles", Next-Generation Applied Intelligence, Springer Berlin Heidelberg, Berlin, Heidelberg, 2009, pp. 449-458. FLORIAN FUCHS "Semantische Modellierung und Reasoning fur Kontextinformationen in Infrastrukturnetzen", Dissertation an der Fakultat fur Mathematik, Informatik und Statistik der Ludwig-Maximilians-Universitat Munchen, 16.09.2008. * |
Cited By (1)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
RU2685965C1 (ru) * | 2017-12-18 | 2019-04-23 | Общество с ограниченной ответственностью "ТриниДата" | Способ формирования правила получения логического вывода |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
DE102010040641A1 (de) | 2012-03-15 |
RU2013116388A (ru) | 2014-10-20 |
EP2569738A1 (de) | 2013-03-20 |
CN103080955B (zh) | 2016-08-10 |
US9202172B2 (en) | 2015-12-01 |
WO2012034805A1 (de) | 2012-03-22 |
US20130179391A1 (en) | 2013-07-11 |
CN103080955A (zh) | 2013-05-01 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
Taelman et al. | Comunica: a modular SPARQL query engine for the web | |
RU2583720C2 (ru) | Устройство для обработки данных в логической системе с компьютерной поддержкой и соответствующий способ | |
Panjer | Predicting eclipse bug lifetimes | |
JP2021121951A (ja) | アテンションベースのシーケンス変換ニューラルネットワーク | |
Li et al. | Performance modeling and predictive scheduling for distributed stream data processing | |
Pan et al. | ElementRank: Ranking java software classes and packages using a multilayer complex network-based approach | |
Basanta-Val et al. | Improving the predictability of distributed stream processors | |
WO2013144535A1 (en) | Method and system for processing data queries | |
Zou et al. | Dynamic composition of web services using efficient planners in large-scale service repository | |
Sorici et al. | CONSERT: Applying semantic web technologies to context modeling in ambient intelligence | |
CN105354092A (zh) | 一种应用性能风险预测方法、装置和系统 | |
Bodeveix et al. | Towards a verified transformation from AADL to the formal component-based language FIACRE | |
Garibay-Martínez et al. | On the scheduling of fork-join parallel/distributed real-time tasks | |
Freund et al. | FlexRML: A Flexible and Memory Efficient Knowledge Graph Materializer | |
Benbrahim et al. | Comparison between Hadoop and Spark | |
Ed-daoudy et al. | Reаl-time heаrt diseаse detection аnd monitoring system bаsed on fаst mаchine leаrning using Spаrk | |
Knoell et al. | BISHOP-Big Data Driven Self-Learning Support for High-performance Ontology Population. | |
Ma et al. | Ontology-Based Event Modeling and High-Confidence Processing in IoT-Enabled High-Speed Train Control System | |
Li et al. | An XML based monadic framework for REST service compositions | |
Apt et al. | On decidability of a logic of gossips | |
Souza et al. | Linked open data publication strategies: Application in networking performance measurement data | |
Wu et al. | Scalable Horn-Like Rule Inference of Semantic Data Using MapReduce | |
Jain et al. | Sampling semantic data stream: Resolving overload and limited storage issues | |
Trang et al. | Policy-aware optimization of parallel execution of composite services | |
Cota et al. | Structure learning with distributed parameter learning for probabilistic ontologies |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
PD4A | Correction of name of patent owner | ||
PC41 | Official registration of the transfer of exclusive right |
Effective date: 20201029 |