ALGORITHMIC BASES OF DESIGNING FRACTAL KNOWLEDGE BASES IN INTELLECTUAL SYSTEMS

In this paper, the ontological properties of knowledge derived from the semantic properties of information are considered. Formalizing the concepts of “message”, “data” and “information”, the procedure for obtaining the necessary knowledge from these concepts has been algorithmized. A formalized methodology for analyzing knowledge based on the interpretation of information in context is given. While focusing on the intrinsic properties of information. It is shown that if one interprets the same information in different contexts, then the semantics of knowledge will be different. A criterion for the fractality of knowledge in information systems is proposed. On the other hand, the fractality of information is a prerequisite for the emergence of a fractal ontology of knowledge. The condition for creating a fractal knowledge base in intellectual systems is proved by introducing the concept of a knowledge filter. The turn of these filters is formed from the essential properties of information. Therefore, the representation of knowledge through “data”, “information” is of fundamental importance in the design of a fractal knowledge base in intelligent information systems.

1. Балханов В.К. Ведение в теорию фрактальных исчислений. – Улан-Удэ.: изд. Бурятского гос. ун-та, 2001. – 58 с.

2. Рустамов Н.Т. Фрактальное управление активной системой. Доклады республиканской научно-технической конференции «Современное состояние и перспективы применения информационных технологий в управлении». – Джизак, РУз, 2016. – С.272-277.

3. Тузовский А.Ф., Ямпольский В.З. Системы управления знаниями в образовании// Современные средства и системы автоматизации. – Томск: изд-во Томского ун-та, 2002. – С. 295-299.

4. Климов С.М. Интеллектуальные ресурсы организаций. – М.: Знание; ИВЭСЭП, 2000. – 168 с.

5. Рустамов Н.Т., Темирбеков А.Н., Кантуреева М.А. Валидность представления знаний. Вестник ЕНУ им. Л.Н. Гумилева. – № 4(71). – Астана, 2009. – С.57-62.

6. Davenport T., Prusak L. Working Knowledge: how organization manage what they know. – Boston: Harvard Business Schol Press, 1998.

7. Чечкин А.В. Математическая информатика. – М.: Наука, 1991г. – 416 с.

8. Исраилов Р.И., Рустамов Н.Т., Рустамов Б.К. Математический метод клинического прогнозирования морфологических и морфометрических изменений сосудов головного мозга при инсульте. – Смоленск. Математическая морфология. Электронный математический и медико-биологический журнал. – Т.8. – Вып. 1. – 2009. – С. 7-15.