Использование онтологий в сфере искусственного интеллекта диктует необходимость оценивания свойств онтологий. Свойства онтологий важны по той причине, что они могут влиять на свойства интеллектуальных систем управления базами знаний. Представлен каталог структурных свойств для оценивания "широкого спектра" онтологий.

Отмечено, что в настоящее время использование онтологий в сфере искусственного интеллекта значительно расширяется. Своевременное оценивание свойств онтологий важно при их создании и сопровождении. Предложена классификация свойств, особое внимание в которой уделяется структурным свойствам, позволяющим производить оценивание в процессе создания онтологий.

Использование онтологий в сфере искусственного интеллекта диктует необходимость оценивания свойств онтологий. Для изучения свойств онтологий разного уровня общности, существенных для их использования другими онтологиями, целесообразно применение единого подхода к оцениванию структурных свойств онтологий. Этот подход основан на использовании графовых моделей онтологий и составленном каталоге соответствующих структурных свойств. Представлены методы для оценивания структуры связей онтологий разного уровня общности. Фрагменты результатов такого оценивания показаны на примерах.

Отмечено, что качество и сложность реализации интеллектуальной программной системы, решающей задачу медицинской диагностики, зависит от структуры медицинских знаний, то есть от используемой онтологии. Метод оценивания структурных свойств таких составляющих онтологии как знания и действительность позволяет на ранних этапах разработки Банка медицинских знаний сделать важные оценки, связанные с качеством и сложностью его реализации, а также позволяет выявлять неполноту модели предметной области, несогласованность определений терминов, предвидеть объем и сложность реализации редактора знаний о наблюдениях, заболеваниях, оценить трудоемкость реализации решателя задачи диагностики и проведения испытаний Банка медицинских знаний.

Предлежена модель связи онтологии, лежащей в основе разработки системы, с набором требований к ней. Минимальный набор требований формируется на основании онтологии предметной области и с учетом традиционного распределения функций между подсистемами такой системы. Модель обеспечивает возможность автоматического формирования таких требований.