Рисунок 1. 1. Структура
предметной области
Рисунок 1. 2. Двухуровневая
модель активной системы
Рисунок 1. 3. Различие в
характере управляющего воздействия на АОУ
в РАСУ ОУ и ААСУ СС
Рисунок 1. 4. Классическое
дерево вероятностей
Рисунок 1. 5. Обобщенное
дерево вероятностей
Рисунок 1. 6. Классический
объект, интерференции нет
Рисунок 1. 7. Квантовый
объект, интерференция есть
Рисунок 2. 1.
Неформализуемые этапы системного анализа по Ф.И.Перегудову и Ф.П.Тарасенко [234
]
Рисунок 2. 2. Основные этапы
системного анализа по В.С.Симанкову [271]
Рисунок 2. 3. Этап СА
"Исследование системы" по В.С.Симанкову [271]
Рисунок 2. 4. Этап СА "Моделирование систем" по В.С.Симанкову
[271]
Рисунок 2. 5. Этап СА
"Синтез системы управления" по В.С.Симанкову [271]
Рисунок 2. 6. Этап СА
"Синтез системы" по В.С.Симанкову [271]
Рисунок 2. 7. Этап СА
"Синтез альтернативных вариантов" по В.С.Симанкову [271]
Рисунок 2. 8. Этап СА
"Определение ресурсов" по В.С.Симанкову [271]
Рисунок 2. 9. Этап СА
"Выбор системы" по В.С.Симанкову [271]
Рисунок 2. 10. Этап СА
"Реализация и развитие системы"
по В.С.Симанкову [271]
Рисунок 2. 11. Этапы
когнитивного анализа по В.И.Максимову и Е.К.Корноушенко [62, 64]
Рисунок 2. 12. Схема
реагирования открытой систем на вызовы
среды по В.Н.Лаптеву [122]
Рисунок 2. 13. Схема
системного анализа, ориентированного на интеграцию с когнитивными технологиями
Рисунок 2. 14. Обобщенная
схема предлагаемой когнитивной концепции
Рисунок 2. 15. К пояснению
смысла понятий: "Адаптация и синтез когнитивной модели предметной
области", "Внутренняя и внешняя валидность информационной
модели",
Рисунок 2. 16. Обобщенная
схема этапов АСК-анализа
Рисунок 3. 1. Упрощенная
схема информационного канала для
процессов труда с использованием средств труда
Рисунок 3. 2. Варианты
структур каналов передачи информации
Рисунок 3. 3. Классическая
функциональная схема АСУ
Рисунок 3. 4. Обобщенная
информационная модель канала передачи информации
Рисунок 3. 5. Схема
образования потребительной стоимости и стоимости в процессе труда с позиций
информационной теории стоимости
Рисунок 3. 6. Зависимость
погрешности приближенного выражения системного обобщения формулы Хартли от
количества классов W
Рисунок 3. 7. Зависимость
количества информации I(W,M) от
сложности смешанных состояний M для разного количества классов W
Рисунок 3. 8. Возрастание
доли системной информации в поведении элемента системы при увеличении
количества элементов W
Рисунок 3. 9. Ускорение
возрастания доли системной информации
Рисунок 3. 10. Относительный
вклад видов информации IMW/IW в общее количество
информации, содержащейся в системе
Рисунок 3. 11. Генезис
системной (эмерджентной) теории информации
Рисунок 3. 12. Когнитивная
диаграмма из классической работы Роберта
Солсо [296].
Рисунок 3. 13. Зависимость
количества информации, содержащегося в атрибуте №1 о принадлежности
идентифицируемого объекта (обладающего
этим атрибутом) к классу №4
Рисунок 3. 14. Зависимость
количества информации, содержащегося в атрибуте №1 о принадлежности
идентифицируемого объекта (обладающего
этим атрибутом) к классу №10
Рисунок 3. 15. Зависимость
адекватности модели от объема обучающей выборки
Рисунок 3. 16. Пример
разложения профиля курсанта усл.№69 в ряд по обобщенным образам классов
Рисунок 4. 1. Иерархическая
структура данных семантической информационной модели АСК-анализа
Рисунок 4. 2. Алгоритм
БКОСА-2.1. "Восприятие и запоминание
исходной обучающей информации"
Рисунок 4. 3. Алгоритм
БКОСА-2.2. "Репрезентация.
Сопоставление индивидуального опыта с коллективным"
Рисунок 4. 4. Алгоритм БКОСА-3.1.1.
"Обобщение (синтез, индукция).
Накопление первичных данных"
Рисунок 4. 5. Алгоритм
БКОСА-3.1.2. "Обобщение (синтез, индукция). Исключение артефактов"
Рисунок 4. 6. Алгоритм
БКОСА-3.1.3. "Обобщение (синтез, индукция). Расчет степени истинности содержательных
смысловых связей между предпосылками и результатами (обобщенных таблиц
решений)"
Рисунок 4. 7. Алгоритм
БКОСА-3.2. "Определение значимости шкал
и градаций факторов, уровней Мерлина"
Рисунок 4. 8. Алгоритм
БКОСА-3.3. "Определение значимости шкал
и градаций классов, уровней Мерлина"
Рисунок 4. 9. Алгоритм
БКОСА-4.1. "Абстрагирование факторов
(снижение размерности семантического пространства факторов)"
Рисунок 4. 10. Алгоритм
БКОСА-4.2. "Абстрагирование классов
(снижение размерности семантического пространства классов)"
Рисунок 4. 11. Алгоритм
БКОСА-5. "Оценка адекватности семантической информационной модели
предметной области"
Рисунок 4. 12. Алгоритм
БКОСА-7. "Идентификация и прогнозирование. Распознавание состояний
конкретных объектов (объектный анализ)"
Рисунок 4. 13. Алгоритм
БКОСА-9.1. "Дедукция и абдукция классов (семантический анализ обобщенных
образов классов, решение обратной задачи прогнозирования)"
Рисунок 4. 14. Алгоритм
БКОСА-9.2. "Дедукция и абдукция факторов (семантический анализ факторов)"
Рисунок 4. 15. Алгоритм
БКОСА-10.1.1. "Классификация обобщенных образов классов"
Рисунок 4. 16. Алгоритм
БКОСА-10.1.2. "Формирование бинерных
конструктов классов"
Рисунок 4. 17. Алгоритм
БКОСА-10.1.3. "Визуализация семантических
сетей классов" (когнитивная графика)
Рисунок 4. 18. Алгоритм
БКОСА10.2.1. "Классификация факторов"
Рисунок 4. 19. Алгоритм
БКОСА-10.2.2. "Формирование бинерных
конструктов факторов"
Рисунок 4. 20. Алгоритм
БКОСА-10.2.3. "Визуализация семантических
сетей факторов" (когнитивная графика)
Рисунок 4. 21. Алгоритм
БКОСА-10.3.1. "Содержательное сравнение классов"
Рисунок 4. 22. Алгоритм
БКОСА-10.3.2. "Расчет и отображение
много-многозначных когнитивных диаграмм, в т.ч. диаграмм Мерлина"
(когнитивная графика)
Рисунок 4. 23. Алгоритм
БКОСА-10.4.1. "Содержательное сравнение факторов"
Рисунок 4. 24. Алгоритм
БКОСА-10.4.2. "Расчет и отображение много-многозначных когнитивных
диаграмм, в т.ч. инвертированных диаграмм Мерлина" (когнитивная графика)
Рисунок 4. 25. Алгоритм
БКОСА-11. "Многовариантное планирование
и принятие решения о применении системы управляющих факторов"
Рисунок 5. 1. Титульная
видеограмма системы "Эйдос"
Рисунок 5. 2. Подсистема:
"Словари"
Рисунок 5. 3. Режим:
"Классификационные шкалы и градации"
Рисунок 5. 4. Режим:
"Описательные шкалы и градации"(БКОСА-1.2)
Рисунок 5. 5. Градации
описательных шкал
Рисунок 5. 6. Иерархические
уровни организации систем
Рисунок 5. 7. Иерархические
уровни организации признаков
Рисунок 5. 8. Иерархические
уровни организации классов
Рисунок 5. 9. Автоматический
ввод атрибутов из текстовых файлов
Рисунок 5. 10. Почтовая
служба по нормативной информации
Рисунок 5. 11. Печать анкеты
Рисунок 5. 12. Синтез модели
(подсистема "Обучение")
Рисунок 5. 13.
Ввод-корректировка обучающей информации (БКОСА-2.1)
Рисунок 5. 14. Управление
составом обучающей выборки
Рисунок 5. 15.
Параметрическое задание анкет для обработки
Рисунок 5. 16.
Статистическая характеристика обучающей выборки. Ручной ремонт
Рисунок 5. 17. Автоматический
ремонт обучающей выборки
Рисунок 5. 18.
Автоматический ремонт обучающей выборки
Рисунок 5. 19.
Автоматический ремонт обучающей выборки (генеральное и текущее распределения,
отклонение)
Рисунок 5. 20. Пакетное
обучение системы распознавания (БКОСА-3.1)
Рисунок 5. 21. Накопление
абсолютных частот
Рисунок 5. 22. Исключение
артефактов невозможно, т.к. статистики нет
Рисунок 5. 23. Исключение
артефактов возможно, т.к. статистика есть
Рисунок 5. 24. Расчет
информативностей признаков
Рисунок 5. 25. Расчет условных
процентных распределений
Рисунок 5. 26. Скорость
сходимости и семантическая устойчивость модели
Рисунок 5. 27. Расчет
сходимости информационной модели
Рисунок 5. 28. Сходимость
модели по атрибуту: 1246, класс: 219
Рисунок 5. 29. Семантическая
устойчивость модели по атрибуту: 1246, классы: 152, 153, 186, 187, 217, 218,
219
Рисунок 5. 30. Почтовая
служба по обучающей информации
Рисунок 5. 31. Оптимизация
модели (подсистема "Оптимизация")
Рисунок 5. 32. Список
классов в порядке убывания степени сформированности образов
Рисунок 5. 33.
Парето-диаграмма степени сформированности обобщенных образов классов
Рисунок 5. 34. Список
признаков в порядке убывания степени значимости (прокрутка окна вправо
позволяет просмотреть количественные характеристики)
Рисунок 5. 35.
Парето-диаграмма значимости признаков (все признаки значимы, пространство
атрибутов практически ортонормированно)
Рисунок 5. 36. Help режима
измерения внутренней интегральной и дифференциальной валидности содержательной
информационной модели
Рисунок 5. 37. Отчет по
результатам измерения внутренней интегральной и дифференциальной валидности
содержательной информационной модели
Рисунок 5. 38. Идентификация
и прогнозирование (подсистема "Распознавание")
Рисунок 5. 39. Двухоконный
интерфейс ввода-корректировки распознаваемых анкет
Рисунок 5. 40. Пакетное
распознавание
Рисунок 5. 41. Вывод
результатов распознавания
Рисунок 5. 42. Обобщающая
форма
Рисунок 5. 43. Карточка
идентификации объекта
Рисунок 5. 44. Обобщающая
форма
Рисунок 5. 45. Карточка
идентификации класса с объектами
Рисунок 5. 46. Почтовая
служба по распознаваемым анкетам
Рисунок 5. 47.
Кластерно-конструктивный, семантический и когнитивный анализ (подсистема
"Типология")
Рисунок 5. 48.
Типологический анализ классов распознавания
Рисунок 5. 49. Информационные
(ранговые портреты) классов (БКОСА-9.1)
Рисунок 5. 50. Кластерный и
конструктивный анализ классов
Рисунок 5. 51. Расчет
матрицы сходства эталонов классов (БКОСА-10.1.1)
Рисунок 5. 52. Генерация
кластеров и конструктов классов (БКОСА-10.1.2)
Рисунок 5. 53. Просмотр и
печать кластеров и конструктов атрибутов
Рисунок 5. 54. Вывод
2d-семантических сетей классов (БКОСА-10.1.3)
Рисунок 5. 55. Двухоконный
интерфейс ввода задания на формирование когнитивных диаграмм (БКОСА-10.3.1)
Рисунок 5. 56. Пример когнитивной
диаграммы классов (БКОСА-10.3.2)
Рисунок 5. 57.
Типологический анализ первичных признаков
Рисунок 5. 58. Семантический
портрет признака (отчет) (БКОСА-9.2)
Рисунок 5. 59. Семантический
портрет признака (круговая диаграмма)
Рисунок 5. 60. Кластерный и
конструктивный анализ атрибутов
Рисунок 5. 61. Расчет
матрицы сходства атрибутов (БКОСА-10.2.1)
Рисунок 5. 62. Генерация
кластеров и конструктов атрибутов
(БКОСА-10.2.2)
Рисунок 5. 63. Просмотр и
печать кластеров и конструктов атрибутов
Рисунок 5. 64. Вывод
2d-семантических сетей атрибутов (БКОСА-10.2.3)
Рисунок 5. 65. Когнитивные
диаграммы атрибутов (БКОСА-10.4.1, 10.4.2)
Рисунок 5. 66. Анализ
достоверности, валидности, независимости (подсистема "Анализ")
Рисунок 5. 67. Измерение
независимости объектов и признаков (анализ c2)
Рисунок 5. 68. Примеры
некоторых графических форм
Рисунок 5. 69. Обеспечение
надежности эксплуатации (подсистема "Сервис")
Рисунок 5. 70. Генерация
(сброс) различных баз данных
Рисунок 5. 71. Печать баз
данных абсолютных частот
Рисунок 5. 72.
Интеллектуальная дескрипторная информационно-поисковая система
Рисунок 6. 1. Структура
типовой АСУ
Рисунок 6. 2.
Параметрическая модель адаптивной АСУ сложными системами
Рисунок 6. 3. Двухуровневая
модель активного объекта управления
Рисунок 6. 4.
Параметрическая модель рефлексивной АСУ активными объектами (системами)
Рисунок 6. 5. АСК-анализ,
как алгоритм синтеза РАСУ АО и инструмент
ее эксплуатации в режиме периодического синтеза и адаптации модели
Рисунок 6. 6. Обобщенная
схема QFD-технологии (развертывание
функций качества)
Рисунок 6. 7. Обобщенная
схема АСУ КПС группы "Б"
Рисунок 6. 8. Обобщенная
схема РАСУ КПС группы "А"
Рисунок 6. 9. Обобщенная
схема двухуровневой РАСУ КПС
Рисунок 6. 10.
Детализированная схема РАСУ качеством подготовки специалистов, как двухуровневой РАСУ-ТП
Рисунок 7. 1. Титульная
видеограмма системы окружения "Эйдос-фонд"
Рисунок 7. 2. Точечные
прогнозы курса Российского рубля к доллару США, средневзвешенный прогноз и
фактический курс (1993-1995)
Рисунок 7. 3. Зависимость
погрешности средневзвешенного прогноза курса рубля от разброса точечных
прогнозов (ММВБ, 1993-1995)
Рисунок 7. 4. Сходимость
модели по атрибуту: 1246, класс: 219
Рисунок 7. 5. Автоколебания
фондового рынка (ММВБ, 1993-1995)
Рисунок 7. 6. Будущие
состояния объекта управления: количественные и качественные результаты
выращивания сельхозкультуры (зерновые колосовые)
Рисунок 7. 7. Видеограмма с
фрагментом справочника описательных шкал (факторы)
Рисунок 7. 8. Интерфейс
ввода обучающей выборки
Рисунок 7. 9. Примеры
информационных портретов результатов выращивания "высокое количество"
и "высокое качество"
Рисунок 7. 10. Семантический
портрет признака: "Предшественники – бобовые многолетние травы"
Рисунок 7. 11. Конструкт
классов: "Качество – количество" и семантическая сеть классов по
шкалам: "Качество – количество"
Рисунок 7. 12. Конструкт
факторов: "Предшественники бобовые … – Ротация первая…" и
семантической сети факторов: "Предшественники – Глубина обработки
почвы"
Рисунок 7. 13. Интегральная
и дифференциальная валидность методики до исключения артефактов
Рисунок 7. 14. Интегральная
и дифференциальная валидность методики после исключения артефактов
Рисунок 7. 15. Пример
карточки прогнозирования для конкретных условий выращивания
Рисунок 7. 16. Письмо с
просьбой предоставить служебные характеристики
Рисунок 7. 17. Семантический
портрет влияния фактора: "Тип
активный, гармоничный"
Рисунок 7. 18.
Информационный портрет класса: "Успешность профессиональной деятельности –
Отличная"
Рисунок 7. 19. Пример
карточки прогнозирования для конкретного респондента
Рисунок 7. 20. Обобщенная
схема комбинированной ФВЭУ
Рисунок 7. 21. Семантическая
сеть классов
Рисунок 7. 22. Семантическая
сеть признаков
Рисунок 7. 23. Когнитивная
диаграмма классов
Рисунок 7. 24. Когнитивная
диаграмма признаков
Рисунок 7. 25. Примеры
психологических профилей групп