Résumé

Les connaissances initiales dans un domaine donné se développent au fur et à mesure des acquis de l’environnement à partir de différentes sources d’informations.
Pendant la fusion, des problèmes d'hétérogénéité et de contradiction entre les concepts peuvent apparaître, d'où la nécessité d'automatiser le processus de fusion à travers un algorithme de fusion d'ontologies qu'on va appliquer sur des ontologies (deux ou plus) représentant une turbine à vapeur.
L'importance du domaine d'application est la nécessité d’une prise en charge efficace facilitant le stockage, le traitement ainsi que la gestion de connaissances, permettra ainsi d'acquérir facilement et d'une manière efficace les réponses des techniciens et des opérateurs à des requêtes de différents niveaux et dans différents buts de maintenance, d'exploitation et d'adaptation.
Notre but, est d’appliquer un algorithme de fusion sur deux ontologies sources, issues du même domaine de la maintenance industrielle et décrivant la même Turbine à Vapeur exploitée au sein de l’entreprise de SONELGAZ pour la production de l’électricité, mais selon deux différents contextes, l’un Topologique et l’autre de Diagnostique. Cet algorithme résulte donc une seule ontologie plus grande et plus complète couvrant un domaine d’application plus large. D’abord, nous avons fusionné les deux ontologies en appliquant le plugin de fusion sous Protege, PROMPT, qui est un algorithme semi automatique guidant l’utilisateur à fusionner les ontologies sources.
Notre contribution a été de créer un outil automatique de fusion d’ontologies, indépendant de tout environnement de construction d’ontologies et ne demandant aucune intervention humaine.
Mots Clés:
Fusion d'ontologies, Turbine à vapeur, DataMaster, Protege 2000, OWL, PROMPT.

Information

Item Type:	Thesis
Divisions:
ePrint ID:	1046
Date Deposited:	2017-12-31
Further Information:	Google Scholar
URI:	https://www.univ-soukahras.dz/fr/publication/article/1046

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