Онтолого-ориентированная методика проведения научного эксперимента

Исследованы методологические основы системно-онтологического подхода к организации научного эксперимента. Предложена онтолого-ориентированная методика проведения типовых экспериментов. Досліджено методологічні основи системно-онтологічного підходу до організації наукового експерименту. Запропонована...

Повний опис

Збережено в:

Бібліографічні деталі
Опубліковано в: :	Комп’ютерні засоби, мережі та системи
Дата:	2012
Автори:	Палагин, А.В., Петренко, Н.Г., Горин, Ф.Н.
Формат:	Стаття
Мова:	Російська
Опубліковано:	Інститут кібернетики ім. В.М. Глушкова НАН України 2012
Онлайн доступ:	https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/46482
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:	Онтолого-ориентированная методика проведения научного эксперимента / А.В. Палагин, Н.Г. Петренко, Ф.Н. Горин // Комп’ютерні засоби, мережі та системи. — 2012. — № 11. — С. 3-12. — Бібліогр.: 6 назв. — рос.

Репозитарії

Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine

_version_	1860092354086567936
author	Палагин, А.В. Петренко, Н.Г. Горин, Ф.Н.
author_facet	Палагин, А.В. Петренко, Н.Г. Горин, Ф.Н.
citation_txt	Онтолого-ориентированная методика проведения научного эксперимента / А.В. Палагин, Н.Г. Петренко, Ф.Н. Горин // Комп’ютерні засоби, мережі та системи. — 2012. — № 11. — С. 3-12. — Бібліогр.: 6 назв. — рос.
collection	DSpace DC
container_title	Комп’ютерні засоби, мережі та системи
description	Исследованы методологические основы системно-онтологического подхода к организации научного эксперимента. Предложена онтолого-ориентированная методика проведения типовых экспериментов. Досліджено методологічні основи системно-онтологічного підходу до організації наукового експерименту. Запропонована онтолого-оріентована методика проведення типових експериментів. The methodological basis of system-ontological approach to the organization of a scientific experiment are investigated. Ontology-based method of promodel experiments is proposed.
first_indexed	2025-12-07T17:23:44Z
format	Article
fulltext	Комп’ютерні засоби, мережі та системи. 2012, № 11 3 A.V. Palagin, N.G. Petrenko, F.N. Gorin ONTOLOGY-ORIENTED METHODOLOGICAL SCI- ENTIFIC EXPERIMENTS The methodological basis of system- ontological approach to the organi- zation of a scientific experiment are investigated. Ontology-based method of promodel experiments is pro- posed. Key words: methodological basis, scientific experiment, ontology method. Досліджено методологічні основи системно-онтологічного підходу до організації наукового експери- менту. Запропонована онтолого- оріентована методика проведен- ня типових експериментів. Ключові слова: методологічні ос- нови, науковий експеримент, он- тологічний підхід. Исследованы методологические основы системно-онтологичес- кого подхода к организации науч- ного эксперимента. Предложена онтолого-ориентированная ме- тодика проведения типовых экс- периментов. Ключевые слова: методологиче- ские основы, научный экспери- мент, онтологический подход.  А.В. Палагин, Н.Г. Петренко, Ф.Н. Горин, 2012 УДК 004.2: 004.3 А.В. ПАЛАГИН, Н.Г. ПЕТРЕНКО, Ф.Н. ГОРИН ОНТОЛОГО-ОРИЕНТИРОВАННАЯ МЕТОДИКА ПРОВЕДЕНИЯ НАУЧНОГО ЭКСПЕРИМЕНТА Введение. Главными компонентами инфор- матизации современного общества, включая отрасль науки, являются интеллектуально- информационная технология, информацион- ный ресурс, т. е. вся информация (знания), которыми обладает общество на современ- ном этапе развития, и, наконец, технические средства, представленные двумя составляю- щими: средствами обработки информации – интеллектуально-информационными систе- мами и средствами передачи информации – телекоммуникациями [1]. Сам же процесс информатизации при этом можно предста- вить формулой: Т И = ИИТ(ИР → ИИС → П), (1) где ИИТ– интеллектуально-информационная технология; ИР – информационный ресурс; ИИС – интеллектуально-информационные системы; Т – телекоммуникации; П – прило- жение результатов. Результатом этого процесса в общем слу- чае является либо 1) увеличение ИР путем производства новых знаний, либо 2) актуали- зация ИР путем решения определенных задач управления всевозможными материальными процессами. Случай 1) как раз и является целью научных исследований в широком плане. Знание-ориентированная концепция раз- вития общества соотносится с когнитивной парадигмой информатики, в соответствии с которой любые процессы обработки и ис- пользования информации рассматриваются в терминах знаний, с которыми оперирует А.В. ПАЛАГИН, Н.Г. ПЕТРЕНКО, Ф.Н. ГОРИН Комп’ютерні засоби, мережі та системи. 2012, № 11 4 ИИС, что может быть представлено формулой Брукса [2]: K(S) + dI = K(S + dS), (2) где K(S) исходная структура знаний; dI – порция информации, модифицирую- щая исходную структуру; K(S + dS) – новая структура знаний; dS – новая порция знаний. В соответствии с ней в процессе функционирования ИИС исходная структу- ра K(S) знаний, содержащихся в ней, модифицируется, по результатам обработ- ки порции информации dI, образуя новую структуру K(S + dS), т. е. создавая но- вую порцию знаний dS. Данная формула с ее составляющими и интерпрети- рующими процедурами отображает существо научно-исследовательской работы (НИР) и всех ее этапов, определяя главный смысл ее результатов [1]. Рассмотрим более подробно формулу (2) с точки зрения ее онтологической интерпретации. Любая система знаний является системной и логической структурой по оп- ределению. Ее можно представить в онтологическом виде, сочетающем в себе графическую и аналитическую формы представления знаний. С другой стороны, известно, что статические знания представляются множеством понятий, множе- ством отношений между понятиями и множествами свойств, признаков для ка- ждого понятия. В свою очередь, понятия делятся на понятия-объекты и понятия- процессы, отношения также делятся на отношения между понятиями-объектами и отношения между понятиями-процессами, множества функций интерпретации также различны для понятий-объектов и понятий-процессов. Более сложным видом знаний являются динамические знания. Это такие знания, когда совокупности понятий-процессов упорядочиваются в последова- тельности произвольной мощности, формирующие определенные методологии, методы и методики. Последние обязательно содержат указания на совместное использование понятий-объектов и понятий-процессов. Кроме того, для них мо- гут быть заданы множества аксиом, содержащие дополнительные интерпрета- ции связок “объект↔процесс” и ограничения. В общем случае новые знания могут быть получены в результате теоретиче- ских исследований с использованием системы статических знаний. Вместе с тем реальный практический интерес представляют исследования с использованием системы динамических знаний. В результате в обоих случаях получается порция новой информации dI. Далее в процессе анализа (интерпретации) полученной информации может быть выявлена порция новых знаний dS, представляющая собой: 1) новые понятия-объекты и/или понятия-процессы; 2) новые связи (отношения) между понятиями; 3) новые интерпретации понятий; 4) новые совокупности взаимосвязей между понятиями-объектами и поня- тиями-процессами, что в результате приводит к новым методикам, методам и методологиям. ОНТОЛОГО-ОРИЕНТИРОВАННАЯ МЕТОДИКА … Комп’ютерні засоби, мережі та системи. 2012, № 11 5 Пункты 1) – 3) относятся к новым статическим знаниям, а пункт 4) – к дина- мическим. Основная часть. В работе [1] с учетом специфики реализации интеллекту- альной информационной поддержки НИР выделено четыре основных этапа НИР. Кратко опишем их, включая и подэтапы. 1. Постановка научной проблемы. Этот этап разбивается на ряд подэтапов: - изучение исходного состояния предметной области (ПдО) (этот подэтап целесообразно выполнить на основе системно-онтологического анализа [2]); - выбор инновационной стратегии; планирование НИР (и совокупности на- учных экспериментов (НЭ)); - формулирование научно-технической проблемы, включающей, в том чис- ле, множество гипотез проведения НЭ. Основную работу начального этапа можно выполнить с помощью инстру- ментального комплекса онтологического назначения (ИКОН) [3], реализующего соответствующие ИИТ. 2. Проведение собственно научно-исследовательской работы или решение научно-технической проблемы. Этот этап условно разбивается на такие подэта- пы: - уточнение модели проблемной ситуации; - формирование, интегрирование и уточнение исходных знаний (на этом по- дэтапе, очевидно, также могут быть полезными результаты работы ИКОН по обработке больших объемов текстовой информации); - проведение эксперимента; - процесс приращения новых знаний, позволяющих получить искомые ре- шения научной проблемы (этот подэтап непосредственно связан с вышеописан- ным процессом выявления новых знаний по формуле Брукса). 3. Обобщение, оформление и презентация результатов НИР. Этап непосред- ственно связан с эффективным обобщением и представлением результатов НИР в компьютерном виде. Одним из возможных таких представлений является формальное онтологическое представление, которое ИКОН формирует автома- тически. 4. Внедрение результатов НИР. Этап представляет комплекс технико- экономических и организационных мероприятий по обеспечению внедрения ре- зультатов НИР. Основой указанных мероприятий являются маркетинговые ис- следования и разработанный на их базе бизнес-план. Применение системного подхода при разработке методологической базы на- учных исследований, научных экспериментов в частности, уже давно стало нормой. Но если для методик общего характера он работает довольно эффек- тивно, то для специфических НЭ требуется адаптация (уточнение) его положе- ний и рекомендаций. А такое уточнение уже выполняется конкретным исследо- вателем в силу его профессиональных навыков и степени освоения им предмет- ных знаний (“…поскольку экспериментальная деятельность очень разнообразна, сочетает в себе множество методик и приемов, которые часто изобретаются ad hoc и не универсальны, постольку невозможно дать общее описание экспери- А.В. ПАЛАГИН, Н.Г. ПЕТРЕНКО, Ф.Н. ГОРИН Комп’ютерні засоби, мережі та системи. 2012, № 11 6 ментирования раз и навсегда [4])”. Отсюда следуют разного рода противоречия при проведении экспериментов по методикам, составленным разными исследо- вателями. Вышесказанное предопределяет разработку (или применение подходящего известного) некоторого видового (по отношению к родовому системному под- ходу) подхода, который позволил бы, с одной стороны, достаточно “легко” раз- рабатывать методики для однотипных экспериментов, а с другой – был обще- значимым, в том смысле, что методики, разработанные на его основе, удовле- творяли бы большинство экспериментаторов. Одним из таких подходов является системно-онтологический подход [2]. При этом онтология объектов и онтология процессов определяются предметной областью, в рамках которой проводятся НЭ, а онтология задач определяет про- цедуры проведения ряда однотипных экспериментов. Далее будут рассмотрены онтологические аспекты разработки методологи- ческой базы проведения НЭ, безотносительно к их технологической базе. В работе [5] предлагается классификация этапов эксперимента, в основе ко- торой лежит логическое отношение теории и эксперимента. Это отношение свя- зывает все этапы эксперимента: выдвижение гипотезы, подготовку аппаратуры, проведение эксперимента, обработку и интерпретацию данных, а также обеспе- чивает их единство и место в эксперименте. При этом известна разветвленная система критериев, каждому из которых будет соответствовать свой уровень стратифицированного описания (или уровень понятий в онтографе процедуры описания проведения эксперимента). Общая схема проведения экспериментов в заданной ПдО показана на рис. 1. Сущность приведенной схемы заключается в следующем. Исследователь формирует цель научного эксперимента НЭ (рабочая гипотеза или предполагае- мый результат). Для этого он использует существующую априорную информа- цию (лингвистический корпус текстов в заданной ПдО – отчеты об исследова- ниях, научные статьи и т. п.) Проектируется и изготавливается первоначальный вариант экспериментальной установки (ЭУ), разрабатываются тематическая и рабочая программы эксперимента, а также методика обработки эксперименталь- ных данных. Для достаточно большого количества однотипных экспериментов может быть разработана онтология проведения экспериментов на основе уже известных методик. Традиционный способ представления экспериментальных данных – таблицы, графики, используемые исследователями для интерпретации полученных результатов. Далее проводится анализ данных и проверка критерия достижения цели НЭ. Если он достигнут, то экспериментальные исследования (ЭИ) прекращаются, если нет, то уточняется рабочая гипотеза, дорабатывается экспериментальная установка (ЭУ) и технологический цикл ЭИ повторяется. Немаловажную роль в комплексе мероприятий по проведению НИР играет система автоматизации НЭ. Этапы (стадии) ее разработки могут быть сформу- лированы на основе вышеописанных общих этапов проведения НИР. ОНТОЛОГО-ОРИЕНТИРОВАННАЯ МЕТОДИКА … Комп’ютерні засоби, мережі та системи. 2012, № 11 7 Начало − ? Конец Рабочая гипотеза, ожидаемый результат Выбор варианта экс- перимента на основе заданных критериев Технологическая база (комплекс програм- мно-аппаратных сред- ств) эксперимента Алгоритм обработки полученных данных Формирование мно- жества эксперимен- тальных данных Интерпретация полу- ченных результатов Исходная цель эксперимента достигнута ДА НЕТ Корректировка рабочей гипотезы и вариантов экс- перимента РИС. 1. Общая схема проведения экспериментов Стадия предпроектного обследования ЭУ как объекта автоматизации. Цель данной стадии  получение объективных материалов для обоснованной разработки и поэтапного внедрения системы автоматизации НЭ. Конечный ре- зультат стадии – формулировка и систематизация технологических требований к системе, а также обоснование экономической целесообразности ее создания. Стадия разработки ТЗ. Разработка ТЗ соответствует поставленной цели создания системы автоматизации НЭ, а также отражает следующие вопросы: установление и обоснование функций и задач, предъявляемых к основным ком- понентам системы; перечень работ и исполнителей; этапы создания системы ав- томатизации НЭ и сроки их исполнения и др. Стадия разработки технического проекта. Цель технического проекта – определение основных технических решений по созданию системы. При разра- А.В. ПАЛАГИН, Н.Г. ПЕТРЕНКО, Ф.Н. ГОРИН Комп’ютерні засоби, мережі та системи. 2012, № 11 8 ботке технического проекта необходимо провести комплекс НИР по выбору оп- тимального варианта будущей системы. Стадия разработки рабочего проекта. В него входят вопросы описания структуры автоматизированной системы и организации управления ею; инфор- мационной базы системы, математического обеспечения, программного и мето- дического обеспечения, комплекса технических средств, экономико-органи- зационных методов управления, экономической эффективности; плана-графика организационно-технических мероприятий по внедрению системы. Стадия внедрения системы автоматизации НЭ. Эта стадия имеет свою специфику по сравнению с другими автоматизированными системами. Здесь на ранних стадиях предпроектных исследований предполагается участие специали- стов по проектированию автоматической системы научных исследований (АСНИ), что позволяет правильно прогнозировать и формулировать цель авто- матизации, а также корректировать последовательность решения задач проекти- рования в соответствии со стадиями создания системы автоматизации НЭ. Экспериментальные исследования – это, прежде всего, множество процес- сов, одним из самых важных среди них является процесс анализа хода проведе- ния НЭ. Анализ применяется и на стадии предпроектного обследования ЭУ как объ- екта автоматизации для изучения существующей и планирования новой органи- зации ЭИ, оценки технико-экономической целесообразности создания системы автоматизации НЭ и формирования совокупности исходных требований к функ- циям и структуре системы. Необходимо: - изучить технологию ЭИ и структуру экспериментальной лаборатории; - проанализировать и классифицировать исследуемые объекты; - прогнозировать развитие ЭИ; - получить количественные показатели объекта автоматизации; - проанализировать материалы по существующему методическому и про- граммному обеспечению; - проанализировать и обобщить данные о связях между исследуемыми объ- ектами, процессами исследований и структурой организации исследований; - сформулировать требования к организации и технологической базе прове- дения НИ. Алгоритм такого процесса анализа показан на рис. 2. Содержательное описание процессов на рис. 2, и процессов реализации дру- гих стадий создания системы автоматизации НЭ изложено в [6]. С позиций онтологического инжиниринга представляется интересным ана- лиз блоков “Анализ типовых экспериментов” и “Выбор технологии исследова- ний”, показанных на рис. 2, так как онтологически упорядоченные последова- тельности процедур этих блоков могут существенно упростить соответствую- щие этапы анализа и “предложить” исследователю соответствующие эффектив- ные методы, методики и технологии проведения НЭ. ОНТОЛОГО-ОРИЕНТИРОВАННАЯ МЕТОДИКА … Комп’ютерні засоби, мережі та системи. 2012, № 11 9 Начало − ? Конец Цель исследований Выбор типа экспери- ментальной установки Анализ на соответс- твие условиям автома- тизации исследований Выбор технологии исследований Формирование заданий автоматизации Формирование новой технологии исследований Проверка критерия эффективности ДА НЕТ Проектирование системы автоматизации эксперимен- тальных исследований Анализ типовых экспериментов Анализ информационных потоков Анализ источников экономической эффективности Формирование заданий и требо- ваний к системе автоматизации экспериментальных исследований Анализ критериев целесообразности автоматизации РИС. 2. Алгоритм процесса анализа НЭ А.В. ПАЛАГИН, Н.Г. ПЕТРЕНКО, Ф.Н. ГОРИН Комп’ютерні засоби, мережі та системи. 2012, № 11 10 Онтологический граф анализа типовых экспериментов показан на рис. 3. Он позволяет уяснить характеристики оборудования и исследуемого процесса, а главное, – их взаимосвязи. Для этого необходимо представить их количествен- ные и качественные показатели: временные режимы работы ЭУ; окружающую среду; каналы контроля и регулирования, уровни автоматизации. Необходимо также сформировать и обосновать цели контроля и регулирования, диапазоны измеряемых и управляющих параметров, каналы контроля и регулирования, до- пустимые погрешности, содержание информации, характер и формы представ- ления информации, функции контроля, регулирования и управления. Начало Типовой эксперимент как объект автоматизации Характеристика экспериментальных работ Временные режимы работы Каналы регулирования параметров Характеристика исследуемого процесса Характеристика оборудования Характеристика среды Требования к уровню автоматизации Характеристика параметров контроля и регулирования Функции контроля и управления Требования к представлению данных Цели контроля и регулирования Диапазоны значений параметров Допустимая абсолютная ошибка Содержание информации Способ представления Форма представ- ления РИС. 3. Онтограф анализа типовых экспериментов Экспериментальные данные обрабатываются с помощью определенных ме- тодик, которые в свою очередь используют математические методы. Поэтому на следующем этапе анализа выполняется онтологическое описание теоретической базы НЭ (рис. 4). Теоретические работы целесообразно рассматривать относительно выделен- ных типовых экспериментов, характерных для конкретной задачи. Здесь рас- сматриваются: характеристики входной и выходной информации для БД систе- мы; задачи и методы их решения; формы представления результатов; частота запросов (обращений) к системе для обеспечения некоторого эксперимента. Ха- рактеристики входной и выходной информации должны включать не только пе- речень и типы данных, но и длины массивов данных, а также классификацию наборов данных. Задачи и методы должны включать основные характеристики используемых (планируемых) методов: математической теории планирования эксперимента; статистической обработки; специальных научно-технических ОНТОЛОГО-ОРИЕНТИРОВАННАЯ МЕТОДИКА … Комп’ютерні засоби, мережі та системи. 2012, № 11 11 расчетов; математического моделирования; анализа графической информации; идентификации и т. п. Для анализа задач автоматизации необходимо выделить качественные при- знаки. На первом шаге автоматизируется процесс сбора, обработки и управления НЭ; анализируется новое качество, которое приобретает эксперимент с внедре- нием системы. На втором шаге выясняются возможности алгоритма: а) алгоритм обеспечивает решение любой задачи и приемлем для системы; б) алгоритм обеспечивает решение ограниченного круга задач и не приемлем для системы в целом; в) алгоритм не обеспечивает решение задач. Адаптация к условиям экс- перимента и взаимодействие с пользователем в диалоговом режиме составляют суть третьего шага анализа. Рассмотренные (частично) характеристики определяют требования ко всем видам обеспечения системы автоматизации НЭ. Совокупность организационно- го, технического, программного и информационного обеспечения системы ав- томатизации НЭ и образует ее функциональную структуру. Этапы технического и рабочего проектирования системы автоматизации НЭ, а также оценка ее экономической эффективности подробно рассмотрены в работе [6]. Начало Типовой эксперимент как объект автоматизации Характеристика теоретических работ Частота запросов и исполнения работ Характеристика входной и выходной информации Д л и н ы м а с с и в о в д а н н ы х Задания и методы Используемые алгоритмы Форма представления результатов П е р е ч е н ь и т и п ы д а н н ы х П л а н и р о в а н и е э к с п е р и м е н т а С т а т и с т и ч е с к а я о б р а б о т к а С п е ц и а л ь н ы е р а с ч е т ы М а т е м а т и ч е с к о е м о д е л и р о в а н и е А н а л и з гр а ф и ч е с к и х за в и с и м о с т е й П р и н я т и е р е ш е н и й И д е н т и ф и к а ц и я РИС. 4. Онтологическое описание теоретической базы НЭ А.В. ПАЛАГИН, Н.Г. ПЕТРЕНКО, Ф.Н. ГОРИН Комп’ютерні засоби, мережі та системи. 2012, № 11 12 Выводы. Предложенная в работе онтолого-ориентированная методика про- ведения научных экспериментов ориентирована, в первую очередь, на поддерж- ку методологической базы для типовых НЭ. При этом создаются онтология объ- ектов, участвующих в типовых экспериментах, онтология процесса проведения НЭ и онтология задач (конкретного эксперимента), которая выбирает метод проведения эксперимента и формирует соответствующий алгоритм. Для повы- шения эффективности технологии проведения типовых экспериментов необхо- димо разработать программную оболочку (Решатель задач), который бы в авто- матическом режиме формировал необходимые объекты, процессы и процедуры (алгоритмы) для заданных экспериментов. 1. Палагин А.В. Современные информационные технологии в научных исследованиях // Искусственный интеллект. – 2005. – № 2. – спец. выпуск. – 14 с. 2. Палагин А.В., Петренко Н.Г. Системно-онтологический анализ предметной области // УСиМ. – 2009. – № 4. – С. 3–14. 3. Палагин А.В. Онтологические методы и средства обработки предметных знаний / А.В. Палагин, С.Л. Крывый, Н.Г. Петренко – [монография] – Луганск: изд-во ВНУ им. В. Даля, 2012. – 323 с. 4. Хакинг Я. Представление и вмешательство. Введение в философию естественных наук. Пер. с англ. / Перевод Мамчур Е.А. – М.: Логос, 1998. – 296 с. 5. The philosophy of scientific experimentation. – Pittsburgh.: Univ.of Pittsburgh Press, 2003. – 328 p. 6. Египко В.М., Акимов А.П., Горин Ф.Н. Процедуры и методы проектирования автоматизи- рованных систем в научных исследованиях. – Киев: Наук. думка, 1982. – 175 с. Получено 12.10.2012
id	nasplib_isofts_kiev_ua-123456789-46482
institution	Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine
issn	1817-9908
language	Russian
last_indexed	2025-12-07T17:23:44Z
publishDate	2012
publisher	Інститут кібернетики ім. В.М. Глушкова НАН України
record_format	dspace
spelling	Палагин, А.В. Петренко, Н.Г. Горин, Ф.Н. 2013-06-30T11:15:37Z 2013-06-30T11:15:37Z 2012 Онтолого-ориентированная методика проведения научного эксперимента / А.В. Палагин, Н.Г. Петренко, Ф.Н. Горин // Комп’ютерні засоби, мережі та системи. — 2012. — № 11. — С. 3-12. — Бібліогр.: 6 назв. — рос. 1817-9908 https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/46482 004.2: 004.3 Исследованы методологические основы системно-онтологического подхода к организации научного эксперимента. Предложена онтолого-ориентированная методика проведения типовых экспериментов. Досліджено методологічні основи системно-онтологічного підходу до організації наукового експерименту. Запропонована онтолого-оріентована методика проведення типових експериментів. The methodological basis of system-ontological approach to the organization of a scientific experiment are investigated. Ontology-based method of promodel experiments is proposed. ru Інститут кібернетики ім. В.М. Глушкова НАН України Комп’ютерні засоби, мережі та системи Онтолого-ориентированная методика проведения научного эксперимента Ontology-oriented methodological scientific experiments Article published earlier
spellingShingle	Онтолого-ориентированная методика проведения научного эксперимента Палагин, А.В. Петренко, Н.Г. Горин, Ф.Н.
title	Онтолого-ориентированная методика проведения научного эксперимента
title_alt	Ontology-oriented methodological scientific experiments
title_full	Онтолого-ориентированная методика проведения научного эксперимента
title_fullStr	Онтолого-ориентированная методика проведения научного эксперимента
title_full_unstemmed	Онтолого-ориентированная методика проведения научного эксперимента
title_short	Онтолого-ориентированная методика проведения научного эксперимента
title_sort	онтолого-ориентированная методика проведения научного эксперимента
url	https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/46482
work_keys_str_mv	AT palaginav ontologoorientirovannaâmetodikaprovedeniânaučnogoéksperimenta AT petrenkong ontologoorientirovannaâmetodikaprovedeniânaučnogoéksperimenta AT gorinfn ontologoorientirovannaâmetodikaprovedeniânaučnogoéksperimenta AT palaginav ontologyorientedmethodologicalscientificexperiments AT petrenkong ontologyorientedmethodologicalscientificexperiments AT gorinfn ontologyorientedmethodologicalscientificexperiments

Онтолого-ориентированная методика проведения научного эксперимента

Репозитарії

Схожі ресурси