Рисунок 1.
Неформализуемые этапы системного анализа по Ф.И.Перегудову и Ф.П.Тарасенко [50
]........................................................................................................................................................................................ 15
Рисунок 2. Этапы когнитивного анализа............................................................................................... 19
Рисунок 3. Схема системного анализа, ориентированного на
интеграцию с когнитивными технологиями.................................................................................................................................................... 21
Рисунок 4. Обобщенная схема предлагаемой когнитивной
концепции........................ 25
Рисунок 5. К пояснению смысла понятий: "Адаптация и синтез когнитивной модели
предметной области", "Внутренняя и внешняя валидность информационной
модели", 28
Рисунок 6. Обобщенная схема этапов СК-анализа.......................................................................... 35
Рисунок 7. Структура типовой АСУ............................................................................................................... 37
Рисунок 8. Параметрическая модель адаптивной АСУ сложными
системами........ 38
Рисунок 9. Двухуровневая модель активной системы и различие в характере управляющего
воздействия на АОУ в РАСУ ОУ и ААСУ СС...................................................................................... 40
Рисунок 10. Модель рефлексивной АСУ активными объектами
(системами)............ 42
Рисунок 11. Обобщенная схема QFD-технологии (развертывание функций качества) 43
Рисунок 12. Обобщенная схема АСУ АПК группы "Б"....................................................................... 44
Рисунок 13. Обобщенная схема РАСУ АПК группы "А".................................................................... 45
Рисунок 14. Обобщенная схема двухуровневой РАСУ АПК........................................................ 48
Рисунок 15. Детализированная схема РАСУ АПК, как
двухуровневой РАСУ-ТП.......... 49
Рисунок 16. Гипотеза о законе возрастания эмерджентности............................................... 56
Рисунок 17. Связь между выражениями для плотности информации
в теориях Хартли, Шеннона и СТИ............................................................................................................................................................................... 60
Рисунок 18. Интерпретация смысла коэффициентов эмерджентности
СТИ................ 61
Рисунок 19. Иерархическая структура данных семантической
информационной модели СК-анализа........................................................................................................................................................................................ 81
Рисунок 20. Автоматический ремонт обучающей выборки (диагр.1)
(БКОСА-2.2).... 99
Рисунок 21. Автоматический ремонт обучающей выборки (диагр.2)
(БКОСА-2.2).. 100
Рисунок 22. Информационная пирамида................................................................................................ 117
Рисунок 23. Принципиальная когнитивная модель влияния
инвестиционной и налоговой политики на качество жизни населения............................................................................................................ 151
Рисунок 24. Принципиальная
схема многоуровневой (иерархической) модели предметной области и
соответствующей многослойной нейронной сети (показаны только связи между
смежными уровнями)............................................................................................................................................................ 163
Рисунок 25. Выход на режим
импорта данных из DBF-файла в системе "Эйдос"... 165
Рисунок 26. Выход на режим
синтеза семантической информационной модели в системе "Эйдос"...................................................................................................................................................................................... 167
Рисунок 27. Добавление
описательных шкал и градаций из классификационных
в системе "Эйдос" (F5)............................................................................................................................................................................... 168
Рисунок 28. Добавление
кодов признаков, положительно связанных с введенными частными критериями уровня
качества жизни в системе "Эйдос" (F9)....................................... 171
Рисунок 29. Алгоритм
добавления кодов признаков, положительно связанных с введенными частными
критериями уровня качества жизни.................................................................. 172
Рисунок 30. Запуск режима
кластерно-конструктивного анализа классов в системе "Эйдос" 174
Рисунок 31. Семантическая
сеть классов, отражающая результаты идентификации лет в соответствии с
интегральным критерием уровня качества жизни................... 175
Рисунок 32. Экранная форма
управления измерением адекватности модели и отображения результатов...................................................................................................................................................... 181
Рисунок 33. Начальная
экранная форма режима измерения внешней валидности 183
Рисунок 34. Подсистема
идентификации и прогнозирования системы "Эйдос".. 184
Рисунок 35. Карточки
идентификации с лет и уровней качества жизни...................... 186
Рисунок 36. Подсистема
"Анализ" системы "Эйдос".................................................................... 187
Рисунок 37. Примеры
некоторых двумерных и трехмерных графических форм, позволяющих отображать
профили классов и факторов........................................................................... 189
Рисунок 38. Идентификация
лет с 1991 по 2003 с применением
интегрального критерия уровня качества жизни.............................................................................................................................................. 200
Рисунок 39. Экранная форма
режим формирования режима формирования задания на генерацию информационных
портретов и функций влияния системы "Эйдос"................ 201
Рисунок 40. Функции
влияния структуры инвестиций на уровень качества жизни 203
Рисунок 41. Влияние
объемов инвестиций в основной капитал на
один из основных частных критериев уровня качества жизни................................................................................................. 204
Рисунок 42. Влияние
объемов инвестиций в науку и научное обслуживание на количество вредных
выбросов в атмосферу........................................................................................................................... 205
Рисунок 43. Влияние
увеличения объемов инвестиций на
снижение уровня инфляции 205
Рисунок 44. Зависимость
площади охотничьих угодий от объемов инвестиций в основной капитал (всего)..................................................................................................................................................................... 206
Рисунок 45. Уменьшение
площадей охотничьих угодий при
увеличении объемов строительства...................................................................................................................................................................................... 207
Рисунок 46. Зависимость
численности "среднего класса" от объемов инвестиций в основной
капитал (всего)............................................................................................................................................... 208
Рисунок 47. Влияние на
уровень качества жизни сельскохозяйственного производства, перерабатывающей
промышленности, материально-технического снабжения в АПК, а также транспортной
инфраструктуры...................................................................................................... 209
Рисунок 48. Экранная форма
управления 5-й подсистемой системы "Эйдос" (режим
кластерно-конструктивного анализа классов)........................................................................................... 210
Рисунок 49. Графическое
отображение результатов кластерно-конструктивного анализа классов в форме
семантической сети (показаны отношения сходства
с силой связи >= 15) 211
Рисунок 50. Графическое
отображение результатов кластерно-конструктивного анализа классов в форме
семантической сети (показаны отношения сходства и различия с силой связи >=
15)...................................................................................................................................................................................... 212
Рисунок 51. Графическое
отображение результатов кластерно-конструктивного анализа классов в форме
семантической сети (показаны отношения сходства и различия с силой связи >=
39%)...................................................................................................................................................................................... 215
Рисунок 52. Графическое
отображение результатов кластерно-конструктивного анализа факторов в форме
семантической сети (показаны все отношения сходства и различия) 216
Рисунок 53. Примеры
когнитивных диаграмм классов............................................................ 217
Рисунок 54. Примеры
когнитивных диаграмм факторов......................................................... 218
Рисунок 55. Примеры
нелокальных нейронов, отражающих влияние инвестиций на уровень качества жизни в
регионе (система "Эйдос")......................................................................... 220
Рисунок 56. Примеры
классических когнитивных карт, отражающих влияние структуры инвестиций на
уровень качества жизни.................................................................................... 225
Рисунок 57. Результаты
оценки лет с 1991 по 2003 с помощью
интегрального критерия уровня качества жизни.............................................................................................................................................. 225
Рисунок 58. Обобщенная
(интегральная) когнитивная карта,
визуализирующая связи 2-й степени опосредованности МСИМ между структурой
инвестиций по объемам и отраслям и уровнем качества жизни.............................................................................................................................................. 226
Рисунок 59. Примеры
подмножеств интегральной когнитивной карты, отражающие влияние объемов
инвестиций по конкретным отраслям на уровень качества жизни населения региона
(система "Эйдос").......................................................................................................................................... 228
Рисунок 60. Система взаимосвязей перерабатывающего комплекса
с предприятиями АПК на 1-м уровне детализации.................................................................................................................................... 240
Рисунок 61. Система взаимосвязей перерабатывающего комплекса
с предприятиями АПК на 2-м уровне детализации.................................................................................................................................... 241
Рисунок 62. Передаточная функция АПК региона на качественном
уровне.............. 247
Рисунок 63. Паретто-диаграмма силы факторов, действующих на перерабатывающий комплекс
региона.................................................................................................................................................................. 288
Рисунок 64. Видеограмма режима "Измерение
валидности" универсальной когнитивной аналитической системы
"Эйдос"................................................................................................... 289
Рисунок 65. Система "фактор-состояние ПКР":
устойчивая система управления, устойчивый объект управления...................................................................................................................................... 292
Рисунок 66. Система "фактор-состояние ПКР":
неустойчивая система управления, устойчивый объект управления...................................................................................................................................... 292
Рисунок 67. Система "фактор-состояние ПКР":
устойчивая система управления, неустойчивый объект управления...................................................................................................................................... 292
Рисунок 68. Система "фактор-состояние ПКР":
неустойчивая система управления, неустойчивый объект управления...................................................................................................................................... 292
Рисунок 69. Влияние средний удоя от 1-й коровы на производство продукции в предприятиях АПК
(млн.руб.).............................................................................................................................................................. 295
Рисунок 70. Влияние увеличения доли в себестоимости
энергоносителей на производство продукции в АПК (млн.руб.).................................................................................................................... 296
Рисунок 71. Влияние увеличения цены реализации птицы на
производство продукции перерабатывающими предприятиями АПК (в % к предыдущему
году)............ 297
Рисунок 72. Влияние увеличения доли энергоносителей в
себестоимости на производство продукции в АПК (млн.руб.).................................................................................................................... 298
Рисунок 73. Информационные портреты некоторых состояний ПКР с
фильтрами по факторам, отражающими структуру себестоимости сельхозпродукции............................ 301
Рисунок 74. Семантическая сеть классов, построенная по
результатам кластерно-конструктивного анализа в системе "Эйдос"..................................................................... 304
Рисунок 75. Семантическая сеть классов, построенная по
результатам кластерно-конструктивного анализа в системе "Эйдос"..................................................................... 304
Рисунок 76. Детальная структура различий в системах
детерминации по структуре себестоимости антагонистических состояний ПКР с
кодами 85 и 90....................................................... 305
Рисунок 77. Детальная структура различий в системах
детерминации антагонистических состояний ПКР с кодами 77 и 88.......................................................................................................... 305
Рисунок 78. Детальная структура различий в системах
детерминации антагонистических состояний ПКР с кодами 77 и 88.......................................................................................................... 306
Рисунок 79. Детальная структура различий в системах
детерминации антагонистических состояний ПКР с кодами 77 и 88.......................................................................................................... 306
Рисунок 80. Будущие состояния объекта управления:
количественные и качественные результаты выращивания сельхозкультуры (зерновые
колосовые).......................................... 311
Рисунок 81. Видеограмма с фрагментом справочника описательных
шкал (факторы) 312
Рисунок 82. Интерфейс ввода обучающей выборки.................................................................... 313
Рисунок 83. Примеры информационных портретов результатов
выращивания "высокое количество" и "высокое качество"............................................................................................. 313
Рисунок 84. Семантический портрет признака:
"Предшественники – бобовые многолетние травы"...................................................................................................................................................................................... 314
Рисунок 85. Конструкт классов: "Качество –
количество" и семантическая сеть классов по шкалам: "Качество –
количество"................................................................................................ 314
Рисунок 86. Конструкт факторов: "Предшественники бобовые
… – Ротация первая…" и семантической сети факторов: "Предшественники
– Глубина обработки почвы" 315
Рисунок 87. Интегральная и дифференциальная валидность
методики до исключения артефактов...................................................................................................................................................................................... 315
Рисунок 88. Интегральная и дифференциальная валидность методики
после исключения артефактов........................................................................................................................................................ 315
Рисунок 89. Пример карточки прогнозирования для конкретных
условий выращивания 316
Рисунок 90. Декомпозиция основной задачи исследования в ряд
частных и обеспечивающих задач...................................................................................................................................................................................... 320
Рисунок 91. Агрофирма "Сад – Гигант", центральный
офис.................................................... 333
Рисунок 92. Фрагмент таблицы исходных данных....................................................................... 349
Рисунок 93. Экранная форма программного интерфейса первого
уровня с системой "Эйдос" 352
Рисунок 94. Алгоритм программного интерфейса первого уровня с
системой "Эйдос" 353
Рисунок 95. Выход на режим импорта данных из внешней базы
данных стандарта профессора А.Н.Лебедева........................................................................................................................................................ 358
Рисунок 96. Экранная форма интерфейса импорта данных из
внешней базы данных стандарта профессора А.Н.Лебедева........................................................................................................................ 358
Рисунок 97. Синтез семантической информационной модели............................................ 359
Рисунок 98. № Паретто-кривая "Сила влияния градаций
факторов на получение различных результатов выращивания"............................................................................................................... 359
Рисунок 99. Выход на режим пакетного распознавания.......................................................... 361
Рисунок 100. Выход на режим измерения адекватности............................................................ 361
Рисунок 101. Экранная форма управления измерением
адекватности модели и отображения результатов...................................................................................................................................................... 362
Рисунок 102. Фрагмент выходной формы ValAnkSt.txt с
результатами измерения адекватности модели и отображения результатов............................................................................................ 364
Рисунок 103. Пример карточки прогнозирования количественных и
качественных результатов выращивания всех сортов яблок для заданного года
(1993).................................. 364
Рисунок 104. Эмпирическая зависимость валидности СИМ от
количества классов из карточек распознавания, засчитываемых как верно
идентифицированные.................... 365
Рисунок 105. Пример карточки прогнозирования конкретного
результата выращивания данного сорта яблок за 10 лет (с 1993 по 2003)............................................................................................... 365
Рисунок 106. Фрагмент информационного портрета класса (конкретного результат выращивания заданного
сорта).......................................................................................................................................... 366
Рисунок 107. Режим переноса анкет обучающей выборки в распознаваемую для измерения внешней
валидности................................................................................................................................. 368
Рисунок 108. Частотное распределение объектов обучающей
выборки по классам (количественным и качественным результатам выращивания
различных сортов яблок) 368
Рисунок 109. Дифференциальная валидность результатов
выращивания (сортировка в порядке убывания)........................................................................................................................................................... 372
Рисунок 110. Запуск режима вывода результатов прогнозирования........................... 375
Рисунок 111. Вывод карточки результатов прогнозирования
(экранная форма) 375
Рисунок 112. Режимы подсистемы типологического анализа
классов и факторов 377
Рисунок 113. Семантическая сеть классов.......................................................................................... 379
Рисунок 114. Сравнение влияния двух факторов на
количественные и качественные результаты выращивания яблок.................................................................................................................................. 382
Рисунок 115. Алгоритм программного интерфейса импорта
исходных данных из входной Excel-формы в базы данных системы "Эйдос".................................................................................. 403
Рисунок 116. Синтез семантической информационной модели.......................................... 406
Рисунок 117. Паретто-кривая "Сила влияния различных
градаций факторов на получение различных результатов выращивания
"нарастающим итогом"....................... 406
Рисунок 118. Выход на режим пакетного распознавания........................................................ 407
Рисунок 119. Выход на режим измерения адекватности модели
системы "Эйдос" 408
Рисунок 120. Экранная форма управления измерением
адекватности модели и отображения результатов...................................................................................................................................................... 408
Рисунок 121. Фрагмент выходной формы ValAnkSt.txt с
результатами измерения адекватности модели и отображения результатов............................................................................................ 409
Рисунок 122. Пример карточки прогнозирования хозяйственных
свойств подсолнечника с делянки 1310.1 в 1994 году.............................................................................................................................................. 410
Рисунок 123. Эмпирическая зависимость валидности СИМ от
количества классов из карточек распознавания,
засчитываемых как верно идентифицированные................... 410
Рисунок 124. Пример карточки прогнозирования конкретного
результата выращивания (урожайность 800 и более) подсолнечника за 10 лет (с
1993 по 2003)..................... 411
Рисунок 125. Фрагмент информационного портрета класса 16 (конкретного результата выращивания)................................................................................................................................................. 411
Рисунок 126. Режим переноса анкет обучающей выборки в распознаваемую для измерения внешней
валидности................................................................................................................................. 412
Рисунок 127. Частотное распределение объектов обучающей
выборки по классам 413
Рисунок 128. Примеры карточек прогнозирования (экранные
формы)......................... 419
Рисунок 129. Взаимосвязь между высотой растения и сбором с него масла....... 426
Рисунок 130. Взаимосвязь между облиственностью и масличностью
семян..... 427
Рисунок 131. Режимы подсистемы типологического анализа
классов и факторов 428
Рисунок 132. Семантическая сеть классов.......................................................................................... 432
Рисунок 133. Семантическая сеть фенотипических признаков: «Высота
растения» 436
Рисунок 134. Семантическая сеть фенотипических признаков:
«Облиственность» и «Высота растения»............................................................................................................................................................. 436
Рисунок 135. Интегральная когнитивная карта, отражающая
систему детерминации целевых состояний с кодами 16, 22, 28 и 35 высотой
растений....................................................... 437
Рисунок 136. Интегральная когнитивная карта, отражающая
систему детерминации целевых состояний с кодами 16, 22, 28 и 35 облиственностью
растений............................... 437