Симанков В.С., Луценко Е.В.

ПРИМЕНЕНИЕ СЕМАНТИЧЕСКОЙ ТЕОРИИ ИНФОРМАЦИИ

ДЛЯ ОБОБЩЕНИЯ И СРАВНИТЕЛЬНО-ТИПОЛОГИЧЕСКОГО АНАЛИЗА

ИСТОРИЧЕСКОГО ОПЫТА СТРАН

(Технический университет КубГТУ, г.Краснодар)

Исследование исторического опыта стран представляет собой типичную комплексную междисциплинарную научную проблему, для которой в настоящее время интенсивно ведется поиск общего метода решения.

Поиском такого метода занимаются специалисты многих наук: истории, экономики, юриспруденции, политологии, этнографии и многих других. В каждой науке применяются свои методы и исторический процесс рассматривается в соответствующем аспекте, "плоскости". Существенные взаимосвязи событий из различных "плоскостей" могут выпадать из анализа, в результате чего есть опасность потерять целостность и системность, а в итоге и адекватность анализа.

Кроме того, науки, изучающие исторический процесс, как правило являются гуманитарными, т.е. применяемые в них методы имеют неформализованный, качественный, несопоставимый характер, что является препятствием на пути построения комплексной междисциплинарной модели объекта исследования.

Авторы предлагают:

1. Осуществить декомпозицию проблемы в определенную последовательность задач, для каждой из которых возможно построение абстрактной формальной количественной модели.
2. Сформулировать критерии выбора математической модели задач, выбрать или разработать модель, создать реализующую данную модель программную систему, фактически применить ее для построения реальных моделей задач.
3. Осуществить синтез реальных моделей задач в единую математическую модель, обеспечивающую комплексный анализ проблемы и ее решение.

Рассмотрим подробнее данную программу научных исследований и разработок.

1. Исследование исторического опыта стран (проблема) предлагается рассматривать как следующую последовательность задач:

• выявление закономерностей в развитии исторических процессов в различных странах;
• выявление сходств и различий в закономерностях исторического развития, характерных для различных стран;
• выявление сходств и различий между различными странами по особенностям их исторического развития;
• классификация типов исторического развития;
• выявление зависимостей между геополитическими, этнографическими, культурными и другими особенностями стран, с одной стороны, и типом их исторического развития, с другой;
• классификация стран по типу их исторического развития и по другим особенностям;
• идентификация, прогнозирование, мониторинг, выработка рекомендаций по принятию оперативных, тактических и стратегических решений.

2. Критерии для выбора математической модели определяются самим характером задач, для решения которых она предназначена, а также типом объекта исследования, который безусловно представляет собой многопараметрическую большую сложную стохастическую систему.

Поэтому, во-первых, модель, очевидно, должна быть многокритериальной. Причем, не многофакторной в смысле факторного анализа, где 7-8 факторов считается уже "много" и плохо поддаются интерпретации, а, если так можно выразиться, супермногокритериальной, позволяющей обрабатывать тысячи, и, возможно, десятки тысяч факторов различной силы, направленности и природы.

Во-вторых, по-видимому, модель не должна быть детерминистской, т.к. при очень большом количестве факторов, одновременно действующих с различной силой и в различных направлениях, маловероятно, чтобы среди них были однозначно определяющие ход развития процессов.

В-третьих, модель должна обеспечивать решение поставленных задач, а также выявление наиболее существенных факторов и контролируемое снижение размерности описания при сохранении наиболее существенного и заданной избыточности.

В-четвертых, модель, по-видимому, должна работать не только с абсолютной и относительной, но и с аналитической формой информации, а также обладать высокой степенью адаптивности на нескольких уровнях.

Проведенный аналитический обзор специальной литературы показал, что существуют модели, удовлетворяющие некоторым из сформулированных критериев, но в то же время является актуальной разработка новой модели, удовлетворяющей всей системе критериев в целом. В [1-3] предложена такая модель, основанная на семантической апостериорной теории информации.

Эта модель разрабатывалась с целью моделирования, идентификации и прогнозирования состояний сложных систем, что позволяет надеяться на возможность ее применения и для решения проблемы, поставленной в настоящей статье. Определенная уверенность в целесообразности этого базируется на том, что предлагаемая модель в универсальной форме реализует те же самые базовые когнитивные операции, которые выполняются и исследователями, работающими над решением основной проблемы и сформулированных выше задач. Однако исследователями это делается на не формализуемом интуитивном качественном уровне. Предложенная же модель обеспечивает автоматизированную реализацию данных когнитивных операций (см. табл.) в количественной, документируемой и сопоставимой форме:

Таблица – БАЗОВЫЕ КОГНИТИВНЫЕ ОПЕРАЦИИ

Авторами была разработана и реализующая данную модель программная система [4]. При этом была спроектирована архитектура системы, разработаны алгоритмы и структуры баз данных, входные и выходные формы (50 текстовых и 50 графических, в т.ч. семантические сети и когнитивные диаграммы объектов, их состояний и атрибутов), разработано и отлажено программное и информационное обеспечение, разработана подробная документация.

Для фактического применения данной программной системы для построения реальных моделей задач необходимо выполнить следующие работы:

• формализация предметной области;
• сбор исходных данных;
• ввод исходных данных в программную систему;
• решение сформулированных задач.

3. Синтез реальных моделей задач в единую математическую модель, обеспечивающую комплексный анализ проблемы и ее решение осуществляется путем реализации всех частных моделей на единой методологической, математической и технологической основе в форме одного приложения адаптивной системы анализа и прогнозирования состояний сложных систем "Дельта".

Таким образом, предлагаемый авторами подход позволяет надеяться на решение актуальной комплексной межотраслевой проблемы обобщения и сравнительно-типологического анализа исторического опыта стран.

Литература

1. Симанков В.С., Луценко Е.В. Моделирование принятия решений в адаптивных АСУ сложными системами на основе теории информации. Ж-л: Информационные технологии, 1999, №2, 12с.
2. Симанков В.С., Луценко Е.В. Синтез адаптивных АСУ сложными системами с применением моделей распознавания образов. Ж-л: Автоматизация и современные технологии.1999, №1.11с.
3. Симанков В.С., Луценко Е.В. Адаптивное управление сложными системами на основе теории распознавания образов. Монография (научное издание) /Техн. ун-т Кубан. гос. технол. ун-та. – Краснодар, 1999. –318 с.
4. Пат. № 2000610164 РФ. Адаптивная система анализа и прогнозирования состояний сложных систем "ДЕЛЬТА" /В.С. Симанков (Россия), Е.В. Луценко (Россия); Заяв. № 2000610164. Опубл. 03.03.2000.