Мы рассмотрели методы
социологического, экономического и геофизического анализа, основанные на
гипотезе о зависимости рядов событий от циклического времени, связанного с
обращением Земли вокруг своей оси и вокруг Солнца. Чтобы подтвердить эту гипотезу
была создана система искусственного интеллекта «Эйдос-астра»
[7]. Выполненные исследования убедительно демонстрируют наличие корреляционных
связей между положением Земли относительно небесных тел Солнечной системы и категориями,
характеризующими множество событий в социологии, экономике и геофизике. Для
нахождения статистически значимых взаимосвязей были использована
базы данных [8, 44-46, 56-57, 60-63], из которых было образовано более тысячи
различных баз данных для проверки рабочих гипотез.
Авторы считают, что на
основании проведенных исследований можно обоснованно сделать главный вывод о
том, что существуют зависимости между
астрономическими параметрами небесных тел и рядами событий, происходящих на
нашей планете. Наиболее значимые коэффициенты корреляции получены при
определении зависимости вариаций геомагнитного поля Земли от дипольного
излучения Урана и Нептуна, а также для зависимости объема торгов индекса S&P 500 от вариаций геомагнитного поля Земли и
астрономических параметров долготы, широты и расстояния до Урана и Нептуна –
см. рис. 180 и таблицу 67. В этих случаях
есть веские основания говорить о том, что обнаружены новые, ранее неизвестные
явления природы.
Предложенные математические
модели, алгоритмы, реализующие их программные средства - базовая система «Эйдос» [36], система окружения «Эйдос-астра»
[7, 80], ее расширение [66-67], система визуализации когнитивных функций [79], а также технология
их применения обеспечили получение следующих результатов:
1. Автоматическую
формализацию предметной области на основе преобразованного
в соответствии с предложенным стандартом астробанка и
синтез мультимодели, состоящей из десятков или даже
сотен частных моделей.
2. На этапе синтеза мультимодели:
– обобщение миллионов
событий, описанных в базах данных [8, 44-46, 56-57, 60-63], к тем или иным категориям и формирование
обобщенных образов этих категорий;
– выявление зависимостей
(т.е. силы и направления влияния) между признаками и принадлежностью обладающих
ими событий к соответствующим типам.
3. Тестирование этих частных
моделей на достоверность идентификации событий по заданному набору категорий.
4. Идентификацию событий в мультимодели либо по всем категориям, либо в каждой частной
модели только по тем категориям, которые по данным тестирования частных моделей
идентифицируются в ней с наивысшей достоверностью (скоростное распознавание с
использованием априорной информации о достоверности частных моделей), либо с
использованием алгоритмов голосования (коллективов решающих правил).
5. Исследование
созданной мультимодели, в частности:
– вывод информации о
выявленных зависимостях в текстовой и графической форме (информационные
портреты типов, нелокальные нейроны, семантические портреты признаков);
– кластерно-конструктивный
анализ типов и признаков;
– системно-когнитивный анализ
мультимодели (генерацию и вывод семантических сетей
типов и признаков, классических и интегральных когнитивных карт, профилей типов
и признаков и т.д.).
6. Улучшение лучшей из
созданных частных моделей путем разделения типов на типичные и нетипичные части
и формирования сочетаний признаков по 2, 3, 4, 5, 6, 7 и 8.
7. Авторы надеются, что
уровень достоверности идентификации, достигнутый в мультимодели,
достаточен для того, чтобы, например, астросоциотипология
приобрела не только научный интерес, но и практическую значимость, в частности
в тех областях, где традиционно используются психологическое тестирование и
тестирование на способности к различным видам деятельности.
Рассмотрена проблема
распознавания курсов валют по астрономическим данным в день, час, минуту и
секунду торгов. Предложено решение проблемы на основе системы искусственного
интеллекта «Эйдос-астра» [7]. В процессе
моделирования были использованы базы данных [44-46], а также астрономические
параметры долготы и расстояния от Земли до десяти небесных тел, определенные в
топоцентрической системе координат.
Для совокупности 171 модели с
различным числом ячеек показано, что средний по всем категориям курсов валют
параметр сходства возрастает с ростом числа ячеек модели по логарифмическому
закону. Аналогичный закон ранее был
установлен для параметра сходства в задачах распознавания социальных категорий
по астрономическим параметрам в астросоциотипологии,
что указывает на общность законов распознавания социальных и экономических
категорий по астрономическим данным на основе системы искусственного интеллекта
«Эйдос-астра».
В будущем планируется
продолжить исследования и разработки в области астросоциотипологии
– науки, которая может помочь в разработках новых инструментов прогнозирования
характера и способностей людей в современном постиндустриальном обществе,
основанном на широком применении информационных технологий и искусственного
интеллекта.
Авторы считают, что развитые
методы распознавания событий по астрономическим данным могут оказаться
полезными в решении задач прогнозирования некоторых особенностей индивидуальной
судьбы человека, экономических процессов, сейсмических событий, изменений
геомагнитного поля и движения полюса Земли.