Розглянуто процес конструювання комплексу інструментальних засобів МГУА. Особливістю такого комплексу є використання бази знань у вигляді онтології предметної області індуктивного моделювання на основі МГУА. Застосування онтологічного підходу до проектування бази знань при конструюванні програмних засобів побудови моделей за експериментальними даними дає можливість автоматизованого конструювання правил вибору ефективних засобів розв'язання конкретних прикладних задач моделювання складних об'єктів. Це може підвищити рівень інтелектуальності процесу конструювання та спростити і зменшити вартість розроблення та модифікації таких засобів. Фрагменти онтології індуктивного моделювання на основі МГУА наведено як приклад створення формального опису предметної галузі для побудови онтологій використовувався онторедактор Protege_4.3.
Рассмотрена архитектуру комплекса инструментальных средств индуктивного моделирования на основе МГУА. Особенностью является использование базы знаний в виде онтологии предметной области индуктивного моделирования. Применение онтологического подхода к конструированию базы знаний дает возможность автоматически получить новые знания, эффективно обрабатывать информацию в процессе моделирования сложных объектов различной природы по статистическим данным, формировать запросы и получать логику вывода. Приведены фрагменты онтологии индуктивного моделирования на основе МГУА как пример создания формального описания предметной области. Для конструирования онтологий использован онторедактор Protégé4.3.
The purpose of the work is to develop the principles of designing inductive modeling tools on the basis of ontological models of the subject area. Methods - ontological models of the subject area in the construction of the instrumental complex of inductive modeling was developed using the onto editor Protege_4.3. Result - The development of modern software based on standard ontologies allows the re-sharing of information in re-levant subject areas by both humans and software agents. The use of ontologies from different fields allows the reuse, analysis and classification of knowledge. The exchange of software agents with the data described in terms of ontologies, allows to ensure their interaction.
