Методы и алгоритмы анализа социальных процессов с применением когнитивно-адаптивной инвариантной модели

• Автор: Смирнов, Алексей Юрьевич
• Шифр специальности: 05.13.01
• Научная степень: Кандидатская
• Год защиты: 2003
• Место защиты: Москва
• Количество страниц: 142 с.

Содержание
СОДЕРЖАНИЕ.

СПИСОК ИЛЛЮСТРАЦИЙ.

СПИСОК ТАБЛИЦ

СПИСОК ПРИЛОЖЕНИЙ

ВВЕДЕНИЕ.
ГЛАВА 1. КОГНИТИВНОАДАПТИВНАЯ МОДЕЛЬ, КАК ИНВАРИАНТНЫЙ ИНСТРУМЕНТ АНАЛИЗА СОЦИАЛЬНЫХ ПРОЦЕССОВ.
1.1. Задачи и принципы анализа социальных процессов сравнение и выбор методов и алгоритмов анализа

1.2. Аналитические системы принципы построения и роль в анализе социальных процессов

1.3. Исследование социальных процессов с применением когнитивноадаптивной модели.

1.3.1. Выявление знаний о процессе.

1.3.2. Построение модели процесса
1.3.3. Этапы анализа процесса с применением когнитивноадаптивной модели 3
1.4. Когнитивноадаптивное моделирование в информационноаналитической работе по управлению социальным процессом
1.5. Оценка качества и адекватности когнитивноадаптивной модели
1.6. Пути дальнейшего развития когнитивноадаптивной модели, как средства анализа социальных процессов.
ГЛАВА 2. ФОРМАЛЬНОЕ ОПИСАНИЕ КОГНИТИВНОАДАПТИВНОЙ МОДЕЛИ БАЗОВЫЕ МОДЕЛИ, АЛГОРИТМЫ И СВЯЗУЮЩИЕ МЕТОДЫ
2.1. Моделирование на когнитивных графах
2.1.1. Когнитивный анализ сложных социальных процессов.
2.1.2. Виды когнитивнографовых моделей 5
2.1.3. Типы когнитивнографовых моделей
2.1.4. Формальное описание когнитивного графа
2.1.5. Чувствительность когнитивнографовой модели.
2.2. Метод генетической адаптации элементов модели.
2.2.1. Алгоритм генетической адаптации.
2.2.3. Основные операторы генетического алгоритма,.
2.3. Символьное генетическое кодирование элементов когнитивнографовой модели
2.3.1. Кодирование матрицы смежности когнитивного графа
2.3.2. Кодирование вектора значений параметров когнитивнографовой модели.
2.4. Развитие когнитивноадаптивной модели построение нечеткой базы знаний по когнитивнографовой модели.
2.4.1. Базовые понятия метода управления нечеткими знаниями
2.4.2. Построение нечеткого вывода.
2.4.3. Метод перехода от когнитивнографовой модели к нечеткой
базе правил
2.4.4. Переход от параметров когнитивнографовой модели и
фактических данных к лингвистическим переменным и их временным значениям.
ГЛАВА 3. СОЗДАНИЕ И ИСПОЛЬЗОВАНИЕ ПРИКЛАДНОЙ АНАЛИТИЧЕСКОЙ СИСТЕМЫ НА ОСНОВЕ КОГНИТИВНОАДАПТИВНОЙ МОДЕЛИ
3.1. Метод создания аналитической системы
3.1.1. Когнитивный модуль
3.1.2. Хранилище фактических данных и полученных решений.
3.1.3. Модуль генетической адаптации.
3.1.4. Модуль управления нечеткими знаниями
3.2. Человекомашинные сценарии взаимодействий аналитической системы
3.3. Спецификации и требовании программного комплекса аналитической системы
3.3.1. Общее описание программного комплекса.
3.3.2. Общие принципы функционирования программного комплекса
аналитической системы
3.3.3. Требования к аппаратным и программным средствам.
3.3.4. Средство разработки.
3.3.5. Установка системы.
3.4. Сравнение прикладной аналитической системы с подобными системами
ГЛАВА 4. РЕШЕНИЕ ЗАДАЧ АНАЛИЗА СОЦИАЛЬНЫХ ПРОЦЕССОВ С ПРИМЕНЕНИЕМ МОДЕЛИ.
4.1. Исследование зависимости социальной напряженности в регионе от действий контртеррористических сил и незаконных вооруженных формирований на основе данных по Чеченской республике
4.2. Исследование зависимости инвестиционной привлекательности региона от воздействий социоэкономических факторов на основе данных по Удмуртской республике.
4.3. Исследование процесса изменения значимости стратегических рисков с учетом их взаимозависимостей
4.4. Оценка зависимости степени трудозатрат на выполнение проекта от его качественных и количественных показателей
ОСНОВНЫЕ РЕЗУЛЬТАТЫ И ВЫВОДЫ.
ЛИТЕРАТУРА


Использование технологий и программнотехнических аналитических комплексов призвано обеспечить детальную проработку задачи до того, как она вынесена на рассмотрение управляющему лицу. Требуются достаточно серьезные трудозатраты коллектива экспертов, осуществляющих разработку формы представления исходных данных, непосредственно их ввод в эту форму, предварительный анализ задачи, формулировку возможных вариантов решения. Это может быть целым подразделением, институтом экспертов, имеющим в своем распоряжении достаточно серьезную техническую и методологическую базу, а также основу всего профессиональную элиту в сфере аналитической работы для обеспечения органов федеральной и региональной властей высококачественной аналитической продукцией. Объединяющим началом для всех аналитических продуктов является то, что проводимая с их помощью предварительная проработка решаемой задачи позволяет управленцу уделить максимум времени поиску или выбору наилучшего варианта решения задачи, а не ее описанию и структурированию. Эффективность применения математических, системных методов зависит от учета особенностей моделирования социальноэкономических процессов. Социальноэкономические процессы сложны, многокомпонентны, разнородны. Характеризуются стохастичностью, сложностью и многофакторностью. Они складываются под влиянием многих противоречивых объективных и субъективных условий. Динамичность, наличие качественных признаков не позволяет достичь полной формализации задач анализа. Многочисленные сложные экономикоматематические модели не нашли и не находят массового применения. Они не ориентированы непосредственно на пользователей, экспертов и руководителей. Большинство из них не владеет экономикоматематическими методами настолько, чтобы самостоятельно, на основе собственного опыта и личных навыков поиска решений строить такого рода модели. Сложные модели приносят пользу лишь в том случае, если их разрабатывают, а полученные результаты интерпретируют высококвалифицированные специалисты. Поскольку физиологические возможности человека по представлению, обработке и преобразованию информации ограничены, а темпы роста сложности аналитических задач непрерывно возрастают, усиливаются противоречия между постоянно растущим объемом информации и возможностью ее эффективного использования. Они должны быть наглядными, простыми, естественными для человека, междисциплинарными, понятными, убедительными и обеспечивать правильность интерпретирования рассматриваемых данных. В наибольшей степени этим требованиям отвечают смешанные методы и модели с использованием различных форм представления информации графическую, сетевую, продукционную, которые могут быть реализованы с помощью современных средств информатики и компьютерной графики. Их использование особенно эффективно в тех случаях, когда объем информации размыт, а для правильного восприятия необходим ее целостный охват. Это относится ко многим социальным процессам. Важно не просто физическое объединение имеющихся методов, моделей и средств, а их логическое развитие и совершенствование на основе принципиально новых, комплексных методологий. История науки показала, что там, где появляются новые удобные и простые инструменты, соответствующие приобретенным навыкам и пригодные в различных ситуациях, там возникает и новая технология, в данном случае безбумажная технология анализа и моделирования. В первой главе работы, в продолжении к введению, вскрываются противоречия между общественными запросами, методами анализа и технологиями автоматизации решения отдельных задач по исследованию сложных социальных систем. Выдвигаются требования к современным комплексным методам анализа и моделирования социальных процессов, их возможностям и компонентам. Раскрывается выносимое на защиту сочетание методов и алгоритмов анализа СП. Показывается, как с помощью предлагаемого сочетания методов и алгоритмов решаются основные задачи управления процессом. Во второй главе формально описываются основные комплексируемые методы и алгоритмы, а именно, когнитивнографовое моделирование, эволюционные вычисления и управление нечеткими знаниями.