Применение онтологического моделирования для автоматического отбора значимых признаков и семантической регуляризации моделей машинного обучения при разработке интеллектуальных информационных систем в электроэнергетике
Аннотация
Дата поступления статьи: 09.07.2025Онтологическое моделирование является перспективным направлением развития научно-методической базы разработки интеллектуальных информационных систем в электроэнергетике. В статье предложен новый подход к использованию онтологических моделей при создании систем искусственного интеллекта для прогнозирования временных рядов в задачах электроэнергетики. Введены формальные метрики: онтологическое расстояние между признаком и целевой переменной, а также семантическая релевантность признака. На примерах доменных онтологий для ветроэнергетики и электропотребления промышленного предприятия продемонстрированы алгоритмы расчета этих метрик и показано, как они позволяют проранжировать признаки, реализовать автоматизированный выбор наиболее значимых признаков, обеспечить семантическую регуляризацию обучения регрессионных моделей различных видов. Даны рекомендации по выбору коэффициентов для расчета метрик, проведен анализ теоретических свойств метрик и обозначены границы применимости предложенного подхода. Полученные результаты формируют основу для дальнейшей интеграции онтологической информации в математические и компьютерные модели прогнозирования генерации и потребления электроэнергии при разработке отраслевых интеллектуальных систем.
Ключевые слова: онтология, онтологическое расстояние, релевантность признаков, системный анализ, объяснимый искусственный интеллект, электроэнергетика, прогнозирование генерации, прогнозирование электропотребления
.