Формализованные онтологические модели в научных исследованиях

Рассмотрены проблемы, связанные с построением онтологий, тезаурусов и консенсуса в понимании интерпретации концептов предметной области, для которой строится такая онтология....

Повний опис

Збережено в:

Бібліографічні деталі
Дата:	2016
Автор:	Крывый, С.Л.
Формат:	Стаття
Мова:	Russian
Опубліковано:	Міжнародний науково-навчальний центр інформаційних технологій і систем НАН та МОН України 2016
Назва видання:	Управляющие системы и машины
Теми:	Теория систем и интеллектуальное управление
Онлайн доступ:	https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/113333
Теги:	Додати тег Немає тегів, Будьте першим, хто поставить тег для цього запису!
Назва журналу:	Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine
Цитувати:	Формализованные онтологические модели в научных исследованиях / С.Л. Крывый // Управляющие системы и машины. — 2016. — № 3. — С. 4-15. — Бібліогр.: 14 назв. — рос.

Репозитарії

Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine

id	nasplib_isofts_kiev_ua-123456789-113333
record_format	dspace
spelling	nasplib_isofts_kiev_ua-123456789-1133332025-02-09T09:38:38Z Формализованные онтологические модели в научных исследованиях Формалізовані онтологічні моделі в наукових дослідженнях Formal ontological models in scientific researchers Крывый, С.Л. Теория систем и интеллектуальное управление Рассмотрены проблемы, связанные с построением онтологий, тезаурусов и консенсуса в понимании интерпретации концептов предметной области, для которой строится такая онтология. Розглянуто проблеми, пов’язані з побудовою онтологій, тезаурусів і консенсусу в розумінні інтерпретації концептів предмет ної області, для якої будується така онтологія. In the paper consider some problems connected to building ontologies, thesauruses and achieving of consensus in understanding of interpretation of concepts from ontology for a given domain. In first part discusses of similarities and differences between ontologies and thesauruses. As a result of such discussion is the ontology and thesaurus mast complements to each other In second part of paper consider problems of knowledge consistency derived from natural language text or another sources of information. For knowledge presentation are used corresponding predicates or relations. The consistency problem of knowledge defines as constraint satisfaction problem over given domain D by using interpretation of concepts in this domain D. Consistence problem may be not solved over domain D, because some information is absences or set of predicates are inconsistency. This situations are discussed. In third part of paper considered set of functions and operations over ontologies. For representation of hierarchy of ontology’s concepts is used directed graph (more precisely hyper graph). These functions and operations are divided on set of functions and operations on graph and functions and operations of administrative character. In four part of paper such functions and operations are demonstrated by examples. In five part of paper is described same implementations of ontologies by using languages OWL, OWL2, RDF and so on. In conclusion the future of applications of ontologies are described. In special case the main attention give a role of ontologies in transdisciplinery sciences researches. 2016 Article Формализованные онтологические модели в научных исследованиях / С.Л. Крывый // Управляющие системы и машины. — 2016. — № 3. — С. 4-15. — Бібліогр.: 14 назв. — рос. 0130-5395 https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/113333 004.048 ru Управляющие системы и машины application/pdf Міжнародний науково-навчальний центр інформаційних технологій і систем НАН та МОН України
institution	Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine
collection	DSpace DC
language	Russian
topic	Теория систем и интеллектуальное управление Теория систем и интеллектуальное управление
spellingShingle	Теория систем и интеллектуальное управление Теория систем и интеллектуальное управление Крывый, С.Л. Формализованные онтологические модели в научных исследованиях Управляющие системы и машины
description	Рассмотрены проблемы, связанные с построением онтологий, тезаурусов и консенсуса в понимании интерпретации концептов предметной области, для которой строится такая онтология.
format	Article
author	Крывый, С.Л.
author_facet	Крывый, С.Л.
author_sort	Крывый, С.Л.
title	Формализованные онтологические модели в научных исследованиях
title_short	Формализованные онтологические модели в научных исследованиях
title_full	Формализованные онтологические модели в научных исследованиях
title_fullStr	Формализованные онтологические модели в научных исследованиях
title_full_unstemmed	Формализованные онтологические модели в научных исследованиях
title_sort	формализованные онтологические модели в научных исследованиях
publisher	Міжнародний науково-навчальний центр інформаційних технологій і систем НАН та МОН України
publishDate	2016
topic_facet	Теория систем и интеллектуальное управление
url	https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/113333
citation_txt	Формализованные онтологические модели в научных исследованиях / С.Л. Крывый // Управляющие системы и машины. — 2016. — № 3. — С. 4-15. — Бібліогр.: 14 назв. — рос.
series	Управляющие системы и машины
work_keys_str_mv	AT kryvyjsl formalizovannyeontologičeskiemodelivnaučnyhissledovaniâh AT kryvyjsl formalízovaníontologíčnímodelívnaukovihdoslídžennâh AT kryvyjsl formalontologicalmodelsinscientificresearchers
first_indexed	2025-11-25T10:01:39Z
last_indexed	2025-11-25T10:01:39Z
_version_	1849756126732615680
fulltext	4 УСиМ, 2016, № 3 Теория систем и интеллектуальное управление УДК 004.048 С.Л. Крывый Формализованные онтологические модели в научных исследованиях Рассмотрены проблемы, связанные с построением онтологий, тезаурусов и консенсуса в понимании интерпретации концептов предметной области, для которой строится такая онтология. Розглянуто проблеми, пов’язані з побудовою онтологій, тезаурусів і консенсусу в розумінні інтерпретації концептів предмет- ної області, для якої будується така онтологія. Введение. Появление понятия онтология свя- зывают с увеличением объемов информации и потребностями быстрой ориентации в ней. Ог- ромные объемы разного рода информации не- возможно использовать в полной мере без ав- томатизации процессов ее поиска и обработки. В частности, эта проблема возникает в процес- се выполнения научных исследований (НИ), проведение которых немыслимо без широкого доступа к информации. Развитие научных ис- следований привело к тому, что они стали но- сить междисплинарный характер (физхимия, биохимия, биофизика, биокибернетика, биоме- ханика и др.). Одни области научных знаний стали развиваться благодаря достижениям в других смежных областях, что особенно ха- рактерно для 20 ст. Особенностью научных исследований конца 20 и начала 21 ст. является их трансдисципли- нарность. Трансдисциплинарными стали не только исследования, проводимые на стыке многих наук, но и отдельно взятые науки стали трансдисциплинарными. Примером такой нау- ки служит информатика, которая развивается благодаря достижениям математики, физики, электроники и других областей научных зна- ний, а информационные технологии стали со- ставляющими практически всех Hi-Tech. Очевидно, что при осуществлении НИ од- ному специалисту или даже группе специали- стов не под силу овладеть таким широким спектром знаний из смежных областей одной и той же науки, а тем более, разных наук. Часто исследователю нужны частные сведения, ко- торые не требуют изучения некоторой области знаний. Например, если в процессе НИ возни- кает необходимость решения дифференциаль- ного уравнение определенного типа, то для этого нужна программа его решения, а не изу- чение теории дифференциальных уравнений. Другим частым примером в научных публика- циях служит случай выяснения значения опре- деленного обозначения или понятия, ссылка на которое дана, например, на двухтомник, каж- дый том которого содержит тысячу страниц. Естественно, в такой ситуации без автоматиза- ции поиска нужной информации не обойтись. В связи с этим возникает проблема: как помочь исследователю решать возникающие задачи? Для того чтобы осуществить такое содей- ствие, информация должна быть структуриро- вана. В настоящее время ведущей парадигмой структурирования информации являются он- тологии или иерархические концептуальные структуры. Формирование таких структур в данное время возлагается на аналитика (ин- женера по знаниям). Онтологии Если речь заходит об онтологиях, то фор- мальное определение этого понятия дает ис- кусственный интеллект (ИИ). Определение 1. Онтологией предметной об- ласти D называется упорядоченная четверка  , , ,O X R F A , где Х – конечное множество, УСиМ, 2016, № 3 5 элементы которого называются концептами (понятиями) из области D, nR X – конеч- ное множество, элементы которого называют- ся отношениями между концептами, F – мно- жество, элементы которого называются отно- шениями интерпретации элементов из , ,X R A в области D, где А – множество аксиом (кото- рое, в частности, может быть пустым). Близким к понятию онтологии есть понятие Тезауруса. Чтобы понять общность и различие этих понятий, приведем определение Тезауруса, предлагаемое лингвистами [1, 2]. Определение 2. Тезаурус – это словарь, в котором слова и словоформы с близкими зна- чениями сгруппированы в единицы, называе- мые понятиями (концептами, дескрипторами), где явно в виде отношений (отношений иерар- хии) указаны семантические отношения между этими понятиями. Возникает вопрос: какая разница между тезаурусом и онтологией? Действительно, из приведенных определе- ний онтологии и тезауруса вытекает, что эти понятия почти совпадают. Это и не удивитель- но, так как до недавнего времени онтологии именовались тезаурусами. Однако при внимательном рассмотрении этих понятий становится ясно, что Тезаурус описывает семантику на основе общих поня- тий, которая используется в качестве основы организации лексической информации, хотя при этом ничего не говорится о формализации самой семантики. А такая формализация необ- ходима для обеспечения ее машинного приме- нения в качестве моста между представлением знаний и естественно языковым текстом. По- добная организация Тезаурусов невозможна по ряду причин:  семантика различных областей вряд ли име- ет единый мета-каркас, который может служить основой организации любого узко ориентиро- ванного тезауруса;  универсальные тезаурусы строятся на ос- нове иерархической структуры, естественной для текстовых тезаурусов, но она не адекватна в реальных конкретных предметных областях. Итак, Тезаурус представляет языковую ор- ганизующую лингвистическую информацию, а Онтология – систему знаний об этой предмет- ной области, т.е. ее формальную модель, исполь- зующую все доступные средства представления знаний, релевантных для данной области. Тезау- рус представляет собой в определенном смысле онтологию лингвистических знаний о конкрет- ной предметной области. Основную часть таких знаний составляет проблемно-ориентированная лексика, организованная с учетом морфологии, синтаксиса, словообразования, синонимии, омо- нимии и др. Отсюда следует, что основу интел- лектуальной системы должна составлять пара «Тезаурус + Онтология». Это разделение весьма условно, так как меж- ду Тезаурусом и Онтологией нет четко опреде- ленной границы, они слишком близки и взаимо- связаны и, возможно, в процессе эволюции со временем трансформируются в нечто новое. Определение Онтологии подразумевает су- ществование области интерпретации D мно- жеств , ,X R A , которой выступает данная пред- метная область D. В самом общем случае Он- тология описывает иерархию концептов, свя- занных отношениями общего характера, а в более сложных случаях добавляются аксиомы, чтобы выразить более специфические отноше- ния и ограничить их интерпретацию. Ограни- чение интерпретации позволяет сузить область возможных значений концептов, приближая отношение интерпретации к функциональному отношению. При этом к отношениям из мно- жества R добавляются отношения из множест- ва RD, относящиеся к предметной области D. К отношениям из множества R относят отноше- ния порядка (как правило, квазипорядка или частичного порядка) на множестве концептов и отношения подобия или, в лучшем случае, отношения эквивалентности. Для представле- ния отношения порядка используется ориенти- рованный граф, называемый онтографом, вер- шины которого формируются посредством от- ношения подобия. Таким образом, онтологи- ческая модель предметной области представ- ляется в виде ориентированного онтографа (на самом деле гиперграфа). 6 УСиМ, 2016, № 3 Отношения из множества DR определяются той предметной областью D, на которой интер- претируются концепты. Из формального опре- деления онтологии следует, что концептуализа- цией есть пара (D, RD), где D – область интер- претации данной предметной области (домен), а DR – множество релевантных отношений ко- нечной арности на D. Однако это определение не проясняет взаимосвязи между онтологией, воз- можными ее моделями и концептуализацией. Один из способов представления содержа- ния понятий состоит в том, чтобы определить их как функции от возможных миров и време- ни. Тогда пара (D, RD) относится только к ка- кому-то специфическому миру и это понятие необходимо расширить на множество миров. Определим пару (D, W), где D – домен, а W – множество возможных миров, как доменное пространство. В этом пространстве (D, W) оп- ределим отображение  : ,nW B D  где B(Dn) – булеан множества Dn, как полностью опреде- ленную функцию из множества миров W в множество всех отношений конечной арности на D. Теперь концептуализация для области D определяется как упорядоченная тройка C = = (D, W, RD) где RD – множество концептуаль- ных отношений интерпретированных на до- менном пространстве (D, W). Для каждого воз- можного мира w W соответствующая ему структура согласно С имеет вид  , ,wC wCS D R где   \|wC DR w R   – множество расшире- ний элементов из RD относительно w. Пусть имеется логический язык L в алфави- те V, в котором записываются свойства пред- метной области. Определим модель языка как пару вида (S, I), где S = (D, RD) – структура ми- ра, а : DI V D R  – интерпретация элемен- тов из V на заданных элементах из D и преди- катов, соответствующих отношениям из мно- жества RD. Эта модель устанавливает про- странственную интерпретацию логического языка L. Исходя из сказанного, получается такая ие- рархия онтологий.  Онтологии верхнего уровня, описывающие концепты общего характера, такие, как про- странство, время, события и другие, не завися- щие от отдельной предметной области или про- блемы и отношений между этими концептами.  Онтологии предметных областей, или онтологии заданий, описывающие актуальные задачи и результаты, накопленные в данной предметной области; эти онтологии использу- ют терминологию онтологий верхнего уровня, пополняя ее своей терминологией, концептами и отношениями.  Онтологии прикладные, описывающие конкретные задачи и методы их решения в конкретной предметной области и конкретные методы решения конкретных задач (програм- мы, пакеты прикладных программ, описания технологий и пр.). Знания и проблема совместности знаний Сложность построения Онтологии состоит в том, что два человека, смотрящие на один и тот же предмет, часто видят разные предметы. И поскольку построение Онтологии возлагается на инженера по знаниям, то построенная Онто- логия будет носить отпечаток индивидуально- сти ее создателя. Действительно, каждый от- дельно взятый человек имеет свою интерпрета- цию увиденного, базирующуюся на его опыте восприятия мира и самого себя в этом мире. Эта ситуация – источник разного рода дискуссий, несогласия мнений, проявления вражды и др. Возникает вопрос: что же понимать под поня- тием знание и как определить достижение не- сколькими индивидами консенсуса в решении той или иной проблемы, что необходимо для построения адекватной модели? Составной частью понятия знание является суждение, т.е. некоторое высказывание, где сформулирован какой-то фрагмент нашего по- нимания или представления о мире и объектах этого мира. Это высказывание может быть до- статочно сложным, поскольку может включать в себя несколько предикатов с отрицанием и без такового. Посредством суждений выража- ются как обычные предложения естественного языка, так и логические конструкции, такие как определения, толкование терминов, факты УСиМ, 2016, № 3 7 из реальной жизни, выраженные посредством языка, математические теоремы, законы при- роды и пр. Каждый предикат суждения – это необходимый признак или условие существо- вания объекта. Отсюда получаем, что сужде- ние – это знания о субъекте (–ах), выраженные через предикаты, которые могут быть ошибоч- ными или вообще не иметь никакого отноше- ния к реальности; основная проблема логиче- ского анализа суждений сводится не к выясне- нию истинности отдельных суждений, а к про- верке их совместности [3]. Совокупность исходных суждений, подле- жащих логическому анализу совместности, на- зывается рассуждением. При таком анализе предполагается, что не все суждения истинны, а являются только некоторыми специфически- ми высказываниями, сомнительность которых может быть определена только в результате их совместного рассмотрения. Если такой анализ показывает логическую некорректность, то это служит основанием предположить, что наши аксиомы в совокупности некорректны. Таким образом, ограничение употребления терминов истина и ложь приводит нас к пониманию ис- тины, которая требует не декларирования зна- ний о мире, а обоснования этих знаний. Следовательно, определение знания как со- вокупности предикатов, или отношений, пред- ставляющих суждения в рассуждениях, не существенно сужает это понятие. Однако сово- купность предикатов, описываемых средствами некоторого логического языка L, можно чисто формально проверить на противоречивость. При этом возникают проблемы перевода с языка естественного на язык суждений, суще- ствования в естественной речи сведений, ле- жащих за пределами данного текста (т.е. зна- ния вне контекста), и консенсуса понимания [4, 5]. Первая проблема связана с определенной языковой культурой, которая позволяет разли- чать или отождествлять разнообразные субъ- екты и предикаты. Этой культурой пока не об- ладают современные компьютеры. Вторая проблема является существенной преградой на пути автоматизации процесса из- влечения знаний, если иметь в распоряжении только формальные правила преобразования наличного текста. Для этого необходимо по- мимо текста заложить в компьютер точную модель представленной в тексте ситуации. По- лучить такую модель на практике далеко не всегда возможно. В то же время для человека, когда речь идет о знакомых явлениях или со- бытиях, восстановление недостающей инфор- мации – дело привычное, хотя и не всегда пра- вильное. Третья проблема связана с тем, что одни и те же факты разными людьми могут интерпре- тироваться не одинаково. Проблема консенсу- са состоит в том, чтобы выработать общую (а лучше – единственную) интерпретацию полу- ченных фактов. Знания и проблема совместности систе- мы предикатов–отношений. Основное поня- тие, необходимое для формулировки пробле- мы совместности системы предикатов-отно- шений, – понятие отношения, заданного на множестве D. Пусть RD означает множество всех отноше- ний конечной арности, заданных на множестве D. Языком ограничений Lc на D называется некоторое непустое множество c DL R . Определение 3. Для произвольного множе- ства концептов Х онтологии (X, R, F, A) и лю- бого языка ограничений Lc на D проблемой выполнимости ограничений CSP(Lc) (CSP – constraint satisfaction problem) есть решение та- кой комбинаторной задачи [6]: Дано: тройка P = (X, D, C), где  C – некоторое множество ограничений  1,..., qC C ;  каждое ограничение iC C это пара  ,i is R , где – 1 2( , ,..., ), , 1, 2,..., ,i i i im ijs x x x x X i q   – кортеж концептов длины m ; – i cR L – m-арное отношение на D, на- зываемое отношением ограничения. Выяснить: существует ли решение ограни- чения, т.е. существует ли такое отношение ин- 8 УСиМ, 2016, № 3 терпретации : ( )X B D  , где F , B(D) – булеан множества D, что  ,i is R C  кортеж     1 ,...,i im ix x R   ? Множество D в этом случае называется об- ластью проблемы. Под понятием знание здесь понимаются отношения, извлеченные из тек- ста или какого-нибудь другого источника ин- формации об области D и составляющие мно- жество отношений ограничения С. Тогда су- ществование непустого отношения интерпре- тации  означает совместность знаний (ин- терпретация  – модель языка Lс), а его отсут- ствие – несовместность знаний. Если множество ограничений построено, то решение проблемы консенсуса состоит в том, чтобы выработать общее отношение интерпре- тации F (если оно существует) для данной совокупности людей. При решении задачи про- верки совместности ограничений предполагает- ся использование баз знаний, состоящее в том, чтобы найденное множество отношений ограни- чения с помощью базы знаний, снабженной про- цедурой логического вывода в подходящем ло- гическом языке [10, 11], проверить на выполни- мость (противоречивость) на области D. Таким образом, проблема извлечения зна- ний из заданного источника информации, при- надлежащего некоторой предметной области D, сводится к решению CSP, проблемы извле- чения недостающей информации и проблемы консенсуса в понимании. Консенсус в понима- нии теперь можно сформулировать так. Пусть 1 1 1 1 1 1 1 2 2 1( ) , ( ) ,..., ( ) ,m mx D x D x D      2 2 2 2 1 1 2 2 2 2 1 1 2 2 ( ) , ( ) ,..., ( ) , ................................................................... ( ) , ( ) ,..., ( ) , m m k k k k k k m m x D x D x D x D x D x D             – индивидуальные (субъективные) интерпре- тации 1 2, ,..., k   концептов каждого из k уча- стников решения данной CSP, 1 2, ,...,i i i mD D D – подмножества из области D – множеств воз- можных значений концептов  1,..., mx x соот- ветственно. Построение отношения интерпре- тации F выполняется исходя из интер- претаций 1 2, ,..., k   : 1 1 2 2 1 1 1 ( ) , ( ) ,..., ( ) k k k i i i m m i i i x D x D x D            . Если ( )ix  или 1( ( ),..., ( ))m jx x R   хо- тя бы для одного j = 1,2,…,q, то язык L счита- ется противоречивым, а его система отноше- ний С несовместной. Первый путь преодоления противоречий в случае ( )ix  состоит в расширении об- ластей интерпретаций i jD с целью поиска возможного решения CSP(Lc), поскольку это может быть связано с проблемой извлечения недостающей информации. Второй путь преодоления противоречий со- стоит в анализе причин их возникновения, т.е. выяснения того, какие отношения несовмест- ны и почему. Это требует повторного анализа источника, из которого были получены отно- шения языка Lc , и анализа правильности опре- деления этих отношений. Функции и операции на онтологиях Рассмотрим совокупность функций и опе- раций на онтологиях [7]. Поскольку онтологии представляются в виде онтографов, то первая совокупность функций и операций на онтоло- гиях связана с операциями на графах. Графовые функции и операции на онто- логиях. Этого типа функции и операции из- вестны и сводятся к следующим:  поиску (обход графа) в онтографе (верши- ны или подграфа с данным именем);  функции построения графа онтологии;  функции сравнения онтографов или их подграфов;  функции копирования вершин, ребер, под- графов онтографа;  функции переподчинения одной вершины онтографа другой. Поиск в онтографе обычно реализуется дву- мя функциями: поиском в глубину и поиском в ширину. Обе функции реализуются алгоритма- ми поиска в глубину (DFS-алгоритм) и в ши- рину (BFS-алгоритм). Оба алгоритма имеют вре- УСиМ, 2016, № 3 9 менную сложность O(m + n), где m = E, n = V, т.е. достаточно эффективны и ориентированы на представление графов списками смежности. Эти алгоритмы и способы представления гра- фов списками смежностей описаны в [8–9]. Построение и преобразование графов сво- дятся к таким пяти операциям:  нульарной операции  = ( , )  – «абсо- лютно пустой граф»;  бинарным операциям – введение вершины u в граф G = (V, E): результат – орграф G u   , ,V u E  где u  V;  введению ребра e в граф G = (V, E): результат – орграф   , ,G e V E e   где e  E;  удалению вершины u в графе G = (V, E): результат – орграф    1 2\ , \ , ,G u V u E e e   ..., ke , 1 2где , , ,..., ,ku V a e e e E  начальная вершина которых – вершина u;  удалению ребра e из графа G = (V, E): результат – орграф   , \ ,G e V E e  где e  E. Реализация операции  означает заготов- ку места для орграфа. Известно, что перечисленные пять операций составляют полное множество операций, с по- мощью которых может быть реализована лю- бая операция на конечных графах [8]. Отсюда следует, что относительно этих операций и но- сителя, каким есть множество конечных гра- фов, имеем алгебру онтографов  , ,G U  где U – множество конечных графов над некото- рым универсальным множеством (из которого берутся отметки вершин), а  – сигнатура ал- гебры, состоящая из перечисленных пяти опе- раций. Обычно в качестве множества U высту- пает множество натуральных чисел N или его декартово произведение. Кроме приведенных функций и операций, изменяющих топологию онтографа, необходимо иметь также средства работы с содержимым вершин онтографов, поскольку каждой вершине онтографа соответствует некоторая информация (текстовая, графическая и др.). В связи с этим рассмотрим следующие функции и операции:  функцию копирования содержимого од- ной вершины онтографа в содержимое другой;  функцию редактирования (модернизации, пополнения) содержимого вершины онтографа;  функцию удаления содержимого вершины онтографа;  функции, связанные с доступом к про- граммам и вызовом подпрограмм (это предпо- лагает наличие вычислительной среды для вы- полнения программ и получения результатов этого выполнения).  функции перехода из одной онтологии в другую по ссылке или по имени онтологии с со- хранением связи перехода (необходимой для возврата). Основные операции таковы:  слияние двух онтографов (объединение онтографов);  выделение общего подграфа двух онтогра- фов (и, следовательно, любого конечного чис- ла) по именам и содержимому вершин;  удаление общей части двух онтографов из одного из них (по именам и содержимому вер- шин);  поиск информации, содержащейся в вер- шинах онтографа;  семантическое сравнение информации, со- держащейся в вершинах онтографа, и ее (тож- дественные) преобразования;  копирование содержимого вершины в це- лом или выделенной части; Операции и функции административного характера Эти функции и операции по отношению к компьютерной онтологии носят системный ха- рактер и предназначены для администратора онтологической базы знаний. К ним относятся:  создание запасных копий онтологий;  восстановление онтологии (онтологий) в ре- зультате аварийных ситуаций (внезапное отклю- чение напряжения, атмосферные явления и пр.);  перестройка структуры онтологии (чистка устаревших и утративших актуальность сведе- ний в онтологии); 10 УСиМ, 2016, № 3  ведение журнала паролей, пользователей, статистики посещений онтологий, категории пользователей и др. Пример представления онтографа и его наполнение Рассмотрим пример представления онтографа, описывающего кластер одного из подразделов дискретной математики «Множества и отноше- ния» [9]. Этот онтограф, его уровни и связи (в том числе между листами) показаны на рис. 1. Содержимое вершин и выполнение опера- ций. Для иллюстрации операций на онтографе рассмотрим задачу пополнения некоторого объ- екта в онтологии, представленной на рис. 1, (а–г) онтографом «Множества и отношения». Предположим, что необходимо пополнить раздел Виды отношений новым видом бинарных отношений Асимметричное. Тогда в онтографе осуществляется поиск вершин 2.2 Виды отно- шений» 2.2.2 Бинарное. После этого добавляется к онтографу новая вершина 2.2.2.7 Асимметрич- ное, которая соединяется дугой с вершиной 2.2.2, и выполняется наполнение вершины ин- формацией (определение асимметричного от- ношения, его свойства, которые известны к дан- ному времени). Необходимость модификации содержимого вершин связана с тем, что с тече- нием времени могут появиться новые свойства объекта, которому соответствует вершина. Рассмотрим некоторые способы описания (представления) содержимого вершин отнографа. Первым из способов описания содержимого вершин онтографа есть текстовое представле- ние. Например, содержимым вершины 2.2.2.2 Симметричное есть текст следующего содер- жания: «Бинарное отношение R, заданное на множестве A (R  A2), называется симметрич- ным, если оно удовлетворяет условию: для всех a, b  A из (a, b)  R следует b, a)  R. Свойства R: R = R–1, R = R2 \ R – симметрич- ные отношения, где R' означает дополнение R в множестве A2». Вершина 2.2.2.2 Симметричное должна быть связана с вершинами, где определяется понятие обратного отношения (вершина 2.1.5) и дополнения (вершина 2.1.4). Кроме того, с понятием симметричного отношения связано понятие симметричного замыкания бинарного отношения и поэтому необходима связь с вер- шиной 2.1.7.2. Фрагмент онтографа “Множества и отношения” 1. Множество 1.1.1. Конечное множество 1.1.2. Бесконечное множество 1.1.3. Мультимножество 1.1.4. Пустое множество Род-вид Представлять 1.2. Операции над множествами Объект-функция Формировать 1.2.1. Теоретико-множест- венные операции 1.2.1.3. Разность Род-вид 1.2.1.3.1. Симметрическая разность 1.2.1.(1-3,3.2). Законы для операций (тождества) Уровень ПдО Уровень 1 Уровень 2 Уровень 3 Уровень 4 Уровень 5 Уровень 6 Род-вид Род-вид Часть-целое 1.2.2. Декартово произ- ведение множеств Часть- целое Род-вид Уровень 7 1.1. Виды множеств Род-вид – Переход с листа 2 от вершины “Унарное отношение” – Переход на лист 3 к вершине “Формальные логические языки” Лист 1 13, 3 14, 1 13, 3 11, 1 14, 1 – Переход на лист 2 к вершине “Отношение” 1.2.1.4.1. Разбиение 1.2.1.4. Покрытие 1.2.1.3.2. Дополнение 1.2.1.2. Пересечение 1.2.1.1. Объединение 1.2.2.3. Декартовый квадрат 1.2.4. Булеан множества 1.2.3. Подмножество (надмножество) 1.3.1. Перечисление элементов 1.3.2 Описание свойств 1.3. Задание множеств Род-вид 1.2.1.(1-3,3.2).4. Другие тождества 1.2.1.(1-3,3.2).3. Дистрибутивность 1.2.1.(1-3,3.2).2. Коммутативность 1.2.1.(1-3,3.2).1. Ассоциативность 1.2.2.2. Упорядоченная n-ка 1.2.2.1. Кортеж Рис. 1, а УСиМ, 2016, № 3 11 Другим возможным способом описания со- держимого вершины может быть программно- алгоритмический способ. Например, если в процессе выполнения НИ возникает необхо- димость вычисления транзитивного замыкания заданного бинарного отношения R на множе- стве А, то вершина 2.1.7.3 может содержать, кроме определений и свойств транзитивного замыкания (т. е. текстовой информации), ссыл- ку на вершину 2.1.7.3. і, где расположены ал- горитмы или программы вычисления этого за- мыкания с указанием языка программирова- 2. Отношение Иметь Род-ви д 2.1.7.1. Рефлексивное 2.1.7.2. Симметричное 2.1.7.3. Транзитивное Уровень 1 Уровень 2 Уровень 3 Лист 2 14, 1 2.1.1. Объединение 2.1.4. Дополнение 2.1.6. Произведение 2.1.7. Замыкание 2.1.2. Пересечение 2.1.3. Разность 2.1.5. Взятие обратного 2.1.8. Свойства операций 2.1.8.1. Ассоциативность объединения 2.1.8.3. Ассоциативность пересечения 2.1.8.5. Ассоциативность произведения 2.1.8.6. Взятие двойного обратного 2.1.8.7. Дистрибутивность произведения относительно пересечения 2.1.8.8. Антикоммутативность произведения относительно обратного 2.1. Операции Уровень 4 Род-вид 21, 2 11, 2 11, 2 21, 2 – Переход на лист 3 к вершине “Виды отношений” – Переход на лист 4 к вершине “Оттображение” Иметь Род-вид 2.1.8.2. Коммутативность объединения 2.1.8.4. Коммутативность пересечения Рис. 1, б Род-вид 2.2.2.(2,5,6). Эквивалентности 2.2.2.(3,5,6). Частичного порядка 2.2.2.(4,6). Строгого порядка 2.2.2.(5,6). Квазипорядка 2.2.2.(3,5,6).1. Принцип двойственности 2.2.2.(3,5,6).2. Линейный порядок 2.2.2.(3,5,6).3.1. Метод трансфинитной индукции Объект-свойство 2.2.3. n-арное 2.2.4. Функцио- нальное 2.2.1. Унарное Иметь 2.2. Виды отношений Род-вид 2.2.2.1. Тождества 2.2.2.2. Симметричное 2.2.2.3.Антисимметричное Уровень 1 Уровень 2 Уровень 3 Уровень 4 Уровень 5 Лист 3 2.2.2. Бинарное 2.2.2.4. Иррефлексивное 2.2.2.5. Рефлексивное 2.2.2.6. Транзитивное Уровень 6 2.2.2.(3,5,6).3. Полный порядок 11, 2 13, 3 Уровень 7 11, 2 – Переход с листа 2 от вершины “Отношение” 13, 3 – Переход на лист 1 к вершине “Множество” Рис. 1, в 12 УСиМ, 2016, № 3 ния, ограничений на входные данные и другой необходимой информации. Третьим возможным способом описания со- держимого вершины может быть графическая информация (схемы, графики, фото-, рентгено- снимки и другая информация), которая нужда- ется в специальных способах обработки. Из сказанного следует, что онтограф отображает только метауровень соответствующего раздела науки, и его наполнение может быть достаточ- но сложным и аморфным. Каждая из вершин онтографа может быть в свою очередь началь- ной вершиной онтологии, описывающей соот- ветствующий подраздел. При этом ранжирова- ние по уровням вершин дает в некотором смысле «строгую» классификацию информа- ции, что необходимо для осуществления эф- фективного поиска необходимой информации. Операции логического вывода. Рассмотрим пример, связанный с проверкой правильности гипотез. Пусть в результате проведения НИ воз- никла необходимость проверки справедливости равенства    1 1R R    для бинарного отноше- ния R, заданного на множестве A, где R – до- полнение R в множестве A2, а 1R – отношение, обратное к отношению R. Для решения такого типа проверок необхо- димо иметь в качестве «подручного средства» систему логического вывода. Если принять, что такая система в нашем распоряжении имеется, то для ее работы необходимо найти всю требуе- мую информацию. В данном случае такая сис- тема должна «знать», что это за объект: «Бинар- ное отношение R  A2, обратное отношение R–1 и его свойства, а также дополнение множества R и его свойства». Эти свойства необходимы для успешного решения поставленной задачи. В данном случае требуемые свойства таковы: а)     1, ,a b R b a R   ; б)  ,a b R    1,b a R ; в)    , ,a b R b a R   ; г)  ,a b R   ,a b R . Далее возможны, по крайней мере, два спосо- ба поиска решения задачи: аналитический, ис- пользующий тождества алгебры бинарных от- ношений, и базирующийся на аксиоме экстен- сиональности теории множеств (метод вклю- чения в обе стороны). Для второго способа мож- но применить приведенные свойства а – г. В результате применения второго способа система (предположительно) сгенерирует сле- дующий вывод:        1, , ,a b R b a R b a R                  1 11 1, , ;a b R a b R R R         Уровень 1 Уровень 2 Уровень 3 Уровень 4 Уровень 5 Лист 4 2.3. Отображение 2.3.1. Типы отображений Род-вид 2.3.1.4. Натуральное 2.3.1.1. Тождественное 2.3.1.(2,3). Взаимно-однозначное П 2.3. Матрица П2.3.1. Квадратная П2.3.1.1. Диагональная П2.3.1.1.1. Единичная Род-вид Род-вид 2.3.2. Операции над отображениями 2.3.2.1. Произведение Род-вид Объект-функция Род-вид 2.3.1.2. Вложение Быть одновременно 2.3.1.3. Отображение “на” 2.3.2.2. Обратное отображение Ро д- ви д Род-вид 21, 2 21, 2 – Переход с листа 2 от вершины “Отношение” Рис. 1, г УСиМ, 2016, № 3 13                   1 1 1 11 , , , , , a b R a b R b a R b a R a b R R R                   и выдаст вердикт:    1 1R R    – правильное равенство. Из этого примера следуют такие выводы. 1. Наполнение вершин онтографа должно быть как можно более полным в смысле опи- сания свойств объекта, соответствующего дан- ной вершине. 2. Пункт 1 предполагает выполнение опера- ций пополнения онтологий и их модификации (в частности, при недостатке сведений об объ- екте). 3. Необходимо предусмотреть достаточный ресурс для хранения онтологий и выполнения задач вычислительного характера или работы систем логического вывода. 4. Необходимо иметь систему быстрого по- иска необходимой информации (например, по- иск по семантическим пространствам, ключе- вым словам, номерам или именам вершин он- тографа). Если речь идет об онтологиях и логическом выводе в формальных логических языках, то сегодня наиболее распространен язык OWL, [12], рекомендуемый консорциумом W3 (World Wide Web). Этот язык имеет три диалекта: OWL Lite, OWL DL, OWL Full. Эти диалекты представления онтологий отличаются один от другого сложностью моделей, так как описы- ваются разными логическими языками. На- пример, диалект OWL DL основывается на де- скриптивной логике [13], основной принцип которой состоит в возможности автоматиче- ского доказательства непротиворечивости од- ного определения или отношения поглощения между разными определениями. Поглощение одного класса другим в дескриптивной логике означает, что для любых интерпретаций клас- сов элементы поглощаемого класса есть также элементами и поглощающего класса. Это не- обходимо учитывать во многих задачах: про- верки корректности онтологии, интеграции онтологий, обработки запросов в терминах он- тологии. А диалект OWL Full позволяет опре- делять неразрешимость задачи вывода. В случае, когда автоматический вывод в он- тологической модели невозможен ввиду ее сложности, доказательство возлагается на экс- перта. Для этого служат системы интерактив- ного доказательства теорем, помогающие в до- казательстве логических утверждений. Эти сис- темы позволяют выполнять проверку коррект- ности онтологий и их интеграцию, но плохо приспособлены к обработке запросов. Приме- ром такой системы служит система B-Toolkit [14], основанная на логике первого порядка. Еще один подход к решению такого типа задач базируется на абстрактных типах дан- ных (АТД). Если онтологические концепты выражены формальными спецификациями, то их можно рассматривать как АТД. В терминах АТД проверка совместности различных пред- ставлений о предметной области, описанных в терминах разных онтологий, сводится к про- верке уточнения между спецификациями типов концептов. При этом спецификация А уточняет спецификацию В, если А можно использовать вместо В, не замечая факта подмены. Практическое использование онтологий В последнее десятилетие онтологии нашли применение в мультиагентных технологиях в среде семантической паутины (СП) – Semantic Web. Последняя – это направление развития Всемирной паутины, основной целью которой есть представление информации в виде, удоб- ном для машинной обработки на основе тех- нологических стандартов (разработчик кон- сорциум W3). СП предполагает запись инфор- мации в виде семантической сети с участием онтологий, что позволяет агентам непосредст- венно извлекать из паутины факты и генериро- вать логические следствия из этих фактов во взаимодействии с пользователем. Разработка СП, как и онтологий, требует унификации представления данных и языка манипулирования этими данными. Эта унифи- кация должна не только визуализировать дан- ные, но и выполнять перенесение правил вы- вода в СП с целью превращения ее в систему семантического уровня. 14 УСиМ, 2016, № 3 Онтологический подход к разработке СП предусматривает развитие средств аннотирова- ния документов, которыми могли бы воспользо- ваться Web-сервисы и специализированные про- граммы-агенты в процессе обработки сложных запросов пользователей. В связи с этим консор- циум W3 решил, что для практического ис- пользования СП достаточно разработать уни- версальный язык представления знаний со ссылками на используемые онтологии (для че- го служит RDF – язык низкого уровня пред- ставления метаданных), язык представления онтологий (OWL и OWL2), язык описания Web- сервисов (WSDL, OWL-S), язык запросов к базе знаний (SPARQL), семантические поисковые системы и программы-агенты. Таким образом, СП представляет собой сис- тему с элементами ИИ, а онтологии в такой сис- теме служат вспомогательным средством кон- цептуализации и унификации данных и доступа к ним. Для реализации доступа к данным, со- держащимся в онтологиях, служит RDF-доку- мент. В начале этого документа приведен список ссылок на объект из некоторой онтологии. Кро- ме того, узлы этого списка могут содержать до- полнительную информацию, что позволяет стро- ить на основе RDF языки более высокого уровня (RDF Schema, OWL). А это позволит создавать специализированные форматы для представле- ния различных типов объектов. На пути решения этой проблемы консорциум W3 разработал спе- циализированный язык запросов к RDF-храни- лищам – SPARQL, позволяющий осуществить сложные выборки из массивов метаданных. На данном уровне развития СП основыва- ются на трех базисных компонентах: програм- мах-агентах, расширяемом языке разметки XML и Web-онтологиях. Эти базисные принципы и компоненты ис- пользованы в различных отдельных проектах, среди которых выделяются два: Dublin Core (Дублинское ядро) и BDpedia. Первый из них реализован инициативной организацией Dublin Core Metadata Initiative (DCMI) и представляет открытый проект разработки метаданных, не- зависимых от платформ и подходящих для ис- пользования в различных областях. В рамках этого проекта осуществляется разработка сло- варей (тезаурусов) метаданных общего ис- пользования, стандартизирующих представле- ние ресурсов в формате RDF. Второй проект BDpedia реализует извлече- ние структурированной информации из проек- та Wikipedia. При этом пользователь должен за- прашивать информацию, базирующуюся на вза- имосвязях и свойствах ресурсов Wikipedia, а так- же со ссылками на соответствующие базы дан- ных. Этот проект использует RDF для представ- ления извлеченной информации. Заключение. Обозначенные проблемы, воз- никающие в процессе исследований с исполь- зованием онтологий, аккумулируют проблемы из области лингвистики, теории поиска доказа- тельств, математической логики, баз знаний, ал- гебры, теории графов и психологии. Их решение встречает трудности, связанные прежде всего со сложностью таких объектов, как естественный язык и человеческая психология восприятия ин- формации, заложенной в таком языке. В перспективе онтологиям отводится специ- фическая роль в ИИ, компьютерной лингвисти- ке, базах знаний, представлении знаний, каче- ственном информационном моделировании, ин- формационной интеграции знаний, поиске и из- влечении информации, проектировании агент- ных систем и в создании онтолого-управляемых информационных систем. 1. Лукашевич Н.В. Тезаурусы в задачах информацион- ного поиска. – М.: Изд-во. МГУ. – 2011. – 512 с. 2. Никитина С.Е. Семантический анализ языка нау- ки. – М.: Наука, 1987. – 141 с. 3. Кулик Б.А. Логика естественных рассуждений. – С.-Пб.: Невский диалект, 2001. – 127 с. 4. Палагин А.В., Крывый С.Л., Петренко Н.Г. Знание- ориентированные информационные системы с об- работкой естественно-языковых объектов: основы методологии и архитектурно-структурная органи- зация. – УСиМ. – 2009. – № 3. – С. 42–55. 5. Апресян Ю.Д. Лингвистический процессор для сложных информационных систем. – М: Наука, 1992. – 324 с. 6. Cohen D., Jeavons P. The Complexity of Constraint Languages. Handbook of Constraint Programming / Eds. by F. Rossi, P. van Beek, T. Walsh. – 2006. – P. 245–280. УСиМ, 2016, № 3 15 7. Палагин А.В., Крывый С.Л., Петренко Н.Г. Разработ- ка, исследование и представление функций и опе- раций на онтологиях // Information theories and appl. – Boolgaria. – ITHEA. – 2015. – 22, N 2. – P. 103–114. 8. Сергієнко І.В., Кривий С.Л., Провотар О.І. Алгеб- раїчні аспекти інформаційних технологій. – К: На- ук. думка, 2011. – 399 с. 9. Кривий С.Л. Дискретна математика. – Чернівці: Букрек, 2014. – 567 с. 10. Клини С.К. Математическая логика. – М.: Мир, 1973. – 480 с. 11. Мендельсон Э. Введение в математическую логику. – М.: Наука, 1984. – 319 с. 12. Internet The Species of OWL. – http://www.w3.org./ TR/owlguide/OwlVarieties 13. The Description Logic Handbook. Theory, implementa- tion and applications / F. Baader, D. Calvanese, D. Mc- Guinness et al. – Cambridge Univ. Press, 2007. – 601 p. 14. B-Toolkit User’s Manual – Release 3.4. – 1997. – Copyright B-Core (UK). – Ltd. Поступила 18.02.2016 Тел. для справок: +38 044 521-3554 (Киев) E-mail: sl.krivoi@gmail.com © С.Л. Крывый, 2016 UDC 004.048 Kryvyi S.L. Formal ontological models in scientific researchers In the paper consider some problems connected to building ontologies, thesauruses and achieving of consensus in un- derstanding of interpretation of concepts from ontology for a given domain. In first part discusses of similarities and differences between ontologies and thesauruses. As a result of such discussion is the ontology and thesaurus mast complements to each other In second part of paper consider problems of knowledge consistency derived from natural language text or another sources of information. For knowledge presentation are used corresponding predicates or relations. The consistency problem of knowledge defines as constraint satisfaction problem over given domain D by using interpretation of concepts in this do- main D. Consistence problem may be not solved over domain D, because some information is absences or set of predicates are inconsistency. This situations are discussed. In third part of paper considered set of functions and operations over ontologies. For representation of hierarchy of ontol- ogy’s concepts is used directed graph (more precisely hyper graph). These functions and operations are divided on set of functions and operations on graph and functions and operations of administrative character. In four part of paper such functions and operations are demonstrated by examples. In five part of paper is described same implementations of ontologies by using languages OWL, OWL2, RDF and so on. In conclusion the future of applications of ontologies are described. In special case the main attention give a role of on- tologies in transdisciplinery sciences researches.  Внимание ! Оформление подписки для желающих опубликовать статьи в нашем журнале обязательно. В розничную продажу журнал не поступает. Подписной индекс 71008 Внимание ! Авторы статей обязательно должны подать структурированную (Intro- duction, Purpose, Methods, Results, Conclusion) расширенную аннотацию на анг- лийском языке до одной страници текста через два интервала, информацию об авторах на английском и, кроме пристатейного списка литературы (на языке ста- тьи), список литературы в транслитерации (с указанием в скобках перевода на английский язык). << /ASCII85EncodePages false /AllowTransparency false /AutoPositionEPSFiles true /AutoRotatePages /None /Binding /Left /CalGrayProfile (Dot Gain 20%) /CalRGBProfile (sRGB IEC61966-2.1) /CalCMYKProfile (U.S. Web Coated \050SWOP\051 v2) /sRGBProfile (sRGB IEC61966-2.1) /CannotEmbedFontPolicy /Error /CompatibilityLevel 1.4 /CompressObjects /Tags /CompressPages true /ConvertImagesToIndexed true /PassThroughJPEGImages true /CreateJobTicket false /DefaultRenderingIntent /Default /DetectBlends true /DetectCurves 0.0000 /ColorConversionStrategy /CMYK /DoThumbnails false /EmbedAllFonts true /EmbedOpenType false /ParseICCProfilesInComments true /EmbedJobOptions true /DSCReportingLevel 0 /EmitDSCWarnings false /EndPage -1 /ImageMemory 1048576 /LockDistillerParams false /MaxSubsetPct 100 /Optimize true /OPM 1 /ParseDSCComments true /ParseDSCCommentsForDocInfo true /PreserveCopyPage true /PreserveDICMYKValues true /PreserveEPSInfo true /PreserveFlatness true /PreserveHalftoneInfo false /PreserveOPIComments true /PreserveOverprintSettings true /StartPage 1 /SubsetFonts true /TransferFunctionInfo /Apply /UCRandBGInfo /Preserve /UsePrologue false /ColorSettingsFile () /AlwaysEmbed [ true ] /NeverEmbed [ true ] /AntiAliasColorImages false /CropColorImages true /ColorImageMinResolution 300 /ColorImageMinResolutionPolicy /OK /DownsampleColorImages true /ColorImageDownsampleType /Bicubic /ColorImageResolution 300 /ColorImageDepth -1 /ColorImageMinDownsampleDepth 1 /ColorImageDownsampleThreshold 1.50000 /EncodeColorImages true /ColorImageFilter /DCTEncode /AutoFilterColorImages true /ColorImageAutoFilterStrategy /JPEG /ColorACSImageDict << /QFactor 0.15 /HSamples [1 1 1 1] /VSamples [1 1 1 1] >> /ColorImageDict << /QFactor 0.15 /HSamples [1 1 1 1] /VSamples [1 1 1 1] >> /JPEG2000ColorACSImageDict << /TileWidth 256 /TileHeight 256 /Quality 30 >> /JPEG2000ColorImageDict << /TileWidth 256 /TileHeight 256 /Quality 30 >> /AntiAliasGrayImages false /CropGrayImages true /GrayImageMinResolution 300 /GrayImageMinResolutionPolicy /OK /DownsampleGrayImages true /GrayImageDownsampleType /Bicubic /GrayImageResolution 300 /GrayImageDepth -1 /GrayImageMinDownsampleDepth 2 /GrayImageDownsampleThreshold 1.50000 /EncodeGrayImages true /GrayImageFilter /DCTEncode /AutoFilterGrayImages true /GrayImageAutoFilterStrategy /JPEG /GrayACSImageDict << /QFactor 0.15 /HSamples [1 1 1 1] /VSamples [1 1 1 1] >> /GrayImageDict << /QFactor 0.15 /HSamples [1 1 1 1] /VSamples [1 1 1 1] >> /JPEG2000GrayACSImageDict << /TileWidth 256 /TileHeight 256 /Quality 30 >> /JPEG2000GrayImageDict << /TileWidth 256 /TileHeight 256 /Quality 30 >> /AntiAliasMonoImages false /CropMonoImages true /MonoImageMinResolution 1200 /MonoImageMinResolutionPolicy /OK /DownsampleMonoImages true /MonoImageDownsampleType /Bicubic /MonoImageResolution 1200 /MonoImageDepth -1 /MonoImageDownsampleThreshold 1.50000 /EncodeMonoImages true /MonoImageFilter /CCITTFaxEncode /MonoImageDict << /K -1 >> /AllowPSXObjects false /CheckCompliance [ /None ] /PDFX1aCheck false /PDFX3Check false /PDFXCompliantPDFOnly false /PDFXNoTrimBoxError true /PDFXTrimBoxToMediaBoxOffset [ 0.00000 0.00000 0.00000 0.00000 ] /PDFXSetBleedBoxToMediaBox true /PDFXBleedBoxToTrimBoxOffset [ 0.00000 0.00000 0.00000 0.00000 ] /PDFXOutputIntentProfile () /PDFXOutputConditionIdentifier () /PDFXOutputCondition () /PDFXRegistryName () /PDFXTrapped /False /CreateJDFFile false /Description << /ARA <FEFF06270633062A062E062F0645002006470630064700200627064406250639062F0627062F0627062A002006440625064606340627062100200648062B062706260642002000410064006F00620065002000500044004600200645062A064806270641064206290020064406440637062806270639062900200641064A00200627064406450637062706280639002006300627062A0020062F0631062C0627062A002006270644062C0648062F0629002006270644063906270644064A0629061B0020064A06450643064600200641062A062D00200648062B0627062606420020005000440046002006270644064506460634062306290020062806270633062A062E062F062706450020004100630072006F0062006100740020064800410064006F006200650020005200650061006400650072002006250635062F0627063100200035002E0030002006480627064406250635062F062706310627062A0020062706440623062D062F062B002E0635062F0627063100200035002E0030002006480627064406250635062F062706310627062A0020062706440623062D062F062B002E> /BGR <FEFF04180437043f043e043b043704320430043904420435002004420435043704380020043d0430044104420440043e0439043a0438002c00200437043000200434043000200441044a0437043404300432043004420435002000410064006f00620065002000500044004600200434043e043a0443043c0435043d04420438002c0020043c0430043a04410438043c0430043b043d043e0020043f044004380433043e04340435043d04380020043704300020043204380441043e043a043e043a0430044704350441044204320435043d0020043f04350447043004420020043704300020043f044004350434043f0435044704300442043d04300020043f043e04340433043e0442043e0432043a0430002e002000200421044a04370434043004340435043d043804420435002000500044004600200434043e043a0443043c0435043d044204380020043c043e0433043004420020043404300020044104350020043e0442043204300440044f0442002004410020004100630072006f00620061007400200438002000410064006f00620065002000520065006100640065007200200035002e00300020043800200441043b0435043404320430044904380020043204350440044104380438002e> /CHS <FEFF4f7f75288fd94e9b8bbe5b9a521b5efa7684002000410064006f006200650020005000440046002065876863900275284e8e9ad88d2891cf76845370524d53705237300260a853ef4ee54f7f75280020004100630072006f0062006100740020548c002000410064006f00620065002000520065006100640065007200200035002e003000204ee553ca66f49ad87248672c676562535f00521b5efa768400200050004400460020658768633002> /CHT <FEFF4f7f752890194e9b8a2d7f6e5efa7acb7684002000410064006f006200650020005000440046002065874ef69069752865bc9ad854c18cea76845370524d5370523786557406300260a853ef4ee54f7f75280020004100630072006f0062006100740020548c002000410064006f00620065002000520065006100640065007200200035002e003000204ee553ca66f49ad87248672c4f86958b555f5df25efa7acb76840020005000440046002065874ef63002> /CZE <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> /DAN <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> /DEU <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> /ESP <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> /ETI <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> /FRA <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> /GRE <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a stvaranje Adobe PDF dokumenata najpogodnijih za visokokvalitetni ispis prije tiskanja koristite ove postavke. Stvoreni PDF dokumenti mogu se otvoriti Acrobat i Adobe Reader 5.0 i kasnijim verzijama.) /HUN <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> /ITA <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> /JPN <FEFF9ad854c18cea306a30d730ea30d730ec30b951fa529b7528002000410064006f0062006500200050004400460020658766f8306e4f5c6210306b4f7f75283057307e305930023053306e8a2d5b9a30674f5c62103055308c305f0020005000440046002030d530a130a430eb306f3001004100630072006f0062006100740020304a30883073002000410064006f00620065002000520065006100640065007200200035002e003000204ee5964d3067958b304f30533068304c3067304d307e305930023053306e8a2d5b9a306b306f30d530a930f330c8306e57cb30818fbc307f304c5fc59808306730593002> /KOR <FEFFc7740020c124c815c7440020c0acc6a9d558c5ec0020ace0d488c9c80020c2dcd5d80020c778c1c4c5d00020ac00c7a50020c801d569d55c002000410064006f0062006500200050004400460020bb38c11cb97c0020c791c131d569b2c8b2e4002e0020c774b807ac8c0020c791c131b41c00200050004400460020bb38c11cb2940020004100630072006f0062006100740020bc0f002000410064006f00620065002000520065006100640065007200200035002e00300020c774c0c1c5d0c11c0020c5f40020c2180020c788c2b5b2c8b2e4002e> /LTH <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> /LVI <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> /NLD (Gebruik deze instellingen om Adobe PDF-documenten te maken die zijn geoptimaliseerd voor prepress-afdrukken van hoge kwaliteit. De gemaakte PDF-documenten kunnen worden geopend met Acrobat en Adobe Reader 5.0 en hoger.) /NOR <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> /POL <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> /PTB <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> /RUM <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> /RUS <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> /SKY <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> /SLV <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> /SUO <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> /SVE <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> /TUR <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> /UKR <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> /ENU (Use these settings to create Adobe PDF documents best suited for high-quality prepress printing. Created PDF documents can be opened with Acrobat and Adobe Reader 5.0 and later.) >> /Namespace [ (Adobe) (Common) (1.0) ] /OtherNamespaces [ << /AsReaderSpreads false /CropImagesToFrames true /ErrorControl /WarnAndContinue /FlattenerIgnoreSpreadOverrides false /IncludeGuidesGrids false /IncludeNonPrinting false /IncludeSlug false /Namespace [ (Adobe) (InDesign) (4.0) ] /OmitPlacedBitmaps false /OmitPlacedEPS false /OmitPlacedPDF false /SimulateOverprint /Legacy >> << /AddBleedMarks false /AddColorBars false /AddCropMarks false /AddPageInfo false /AddRegMarks false /ConvertColors /ConvertToCMYK /DestinationProfileName () /DestinationProfileSelector /DocumentCMYK /Downsample16BitImages true /FlattenerPreset << /PresetSelector /MediumResolution >> /FormElements false /GenerateStructure false /IncludeBookmarks false /IncludeHyperlinks false /IncludeInteractive false /IncludeLayers false /IncludeProfiles false /MultimediaHandling /UseObjectSettings /Namespace [ (Adobe) (CreativeSuite) (2.0) ] /PDFXOutputIntentProfileSelector /DocumentCMYK /PreserveEditing true /UntaggedCMYKHandling /LeaveUntagged /UntaggedRGBHandling /UseDocumentProfile /UseDocumentBleed false >> ] >> setdistillerparams << /HWResolution [2400 2400] /PageSize [612.000 792.000] >> setpagedevice

Формализованные онтологические модели в научных исследованиях

Репозитарії

Схожі ресурси