Разработка и практическое применение методологии семантического анализа в автоматизированных системах обработки научной информации

• Автор: Заличев, Н. Н.
• Шифр специальности: 05.13.06
• Научная степень: Докторская
• Год защиты: 1994
• Место защиты: Москва
• Количество страниц: 226 с. : ил.

СОДЕРЖАНИЕ

Терминологический указатель

Введение.

Глава I. Системное исследование формирования и оборота

информации при ее переработке.

1.1. Системы управления и оборот информации

1.2. Возможные пути развития и формализации методов прогнозирования в АСУ. .

1.3. Топология формирования и распространения информации

1.4. Семантическая мера количества информации.

Выводы.

Глава 2. Семантическая структура и методы анализа

информации
2.1. Элементарная семантическая единица как основная характеристика семантической структуры информации.
2.2. Логические и статистические характеристики
развития элементарной семантической единицы
2.3. Семантические показатели информации и ее симметрия.
Выводы.
Глава 3. тропийный анализ семантической структуры
информации
3.1. Энтропия информации как мера ее асимметрии.
3.2. Анализ информации на основе оценки ее асимметрии.
3.3. Принципы организации и ведения информационных баз
данных на основе их семантического анализа
Выводы.
Глава 4. Применение методологии семантического анализа
информации на примере радиотехники и биологии
4.1. Факторы, инициирующие нарушение накопленной информации
в области радиотехники обработка сигналов
4.2. Синтез новой информации на основе нарушения стабильности ее когнитивной структуры компенсация помех.
4.3. Формирование и развитие информации в области
биологии влияние ЭМИ на ВО.
Выводы
Заключение
Список литературы


Генезис и структура такого прогноза по всем проблемам, связанным с развитием научно-технического прогресса, является базой для классификации и типологи-зации этих проблем, построения "дерева проблем" в качестве логического стержня их систематизации в АСУ. Последнее представляет для АСУ наибольший интерес. Дело в том, что вывод о переходе существующих потребностей в критическую ситуацию в большинстве случаев достаточно тривиален, поскольку речь идет обычно о давно дискутируемом, либо явно существующем вопросе. Новые же проблемы, наряду с постановкой неожиданных вопросов, вносят дополнительную неопределенность в выбор путей решения уже существующих проблем, отвлекая силы и средства, существенно снижая эффективность АСУ. К сожалению, принципиальное различие между текущими и перспективными проблемами до сих пор относительно последовательно проводится лишь в экономическом прогнозировании. В отношении развития научно-технического прогресса такая задача практически не ставилась; по крайней мере, она не решена в плане разработки системной концепции прогноза развития научных исследований. Вполне очевидно, что сопоставление текущих и перспективных проблем невозможно без совместной оценки динамики и тенденций развития научных исследований путем анализа научных публикаций. Именно здесь сравнивается "дерево проблем", построенное в результате системного анализа прогнозов потребностей общества в развитии научно-технического прогресса, и прогноз развития научных исследований. В результате появляется возможность предвидеть возникновение новых проблем на "дереве проблем" будущего и выработать соответствующее управляющее воздействие. Поэтому представляется целесообразным первоначально рассмотреть возможные пути развития методов прогноза хода ситуаций, оцениваемых в АСУ /§1. Рассмотрим используемые на практике методы прогнозирования. По оценке автора [7] число их доходит до сотни. Естественно, как и при любом системном анализе, наиболее эффективным здесь является комплексный метод. В общем случае такая комплексность подразумевает органичное сочетание экстраполяции, учет аналогий и прогрессивных тенденций развития прогнозируемого объекта, моделирование, выявление и анализ различных вариантов с помощью АСУ. Однако рассуждения о таком подходе без привязки к конкретной задаче обычно малоэффективны. Более того, правильное формирование составляющих любого комплексного метода всегда основано на индуктивной логике: от частного /решение вопроса о целесообразности использования данного метода прогноза/ к общему /органичное сочетание выбранных методов/. Поэтому обратимся вначале к конкретным методам прогнозов, используемых в АСУ. Для нас интерес представляет информационное основание метода. Система прогнозирования в широком понимании ее функций зависит от множества факторов. Так, например, развитие теории игр и вычислительной техники, их приложение к прогнозированию позволили усовершенствовать метод Дельфи, повысив достоверность прогнозов и сократив время их осуществления. В свою очередь, методы прогнозирования непосредственно влияют на развитие конкретных научных направлений. Именно методы, а не результаты. Наиболее наглядно это проявляется на примере статистического метода: как только исследование какого-либо массового явления достигает обобщений, последние тут же становятся достоянием конкретной науки. Наличие такой взаимосвязи системы прогнозирования и научных дисциплин, выражающейся в использовании методов этих дисциплин при прогнозировании, а результатов прогнозирования - в научных исследованиях, обусловливает необходимость комплексного изучения этих направлений деятельности, при которой одной из аналитических единиц становится информация, как нечто общее, используемое и при прогнозировании, и при научных исследованиях. Информация служит основным продуктом и при информационном обеспечении научно-технических исследований. Поэтому можно предположить, что разработка теори анализа научной информации на основе оценки энтропии ее когнитивной структуры даст положительный результат не только в плане формализации прогнозирования, но и в управлении системой научно-технической информации, в том числе при разработке новых элементов информационной технологии.