Титул и оборотка

Выходные данные

СОДЕРЖАНИЕ

ВВЕДЕНИЕ

Что же такое АСК-анализ?

Работы каких ученых сыграли большую роль в создании АСК-анализа?

Кем и когда создан АСК-анализ?

Что включает АСК-анализ?

Какие ученые принимали и сейчас принимают участие в развитии АСК-анализа?

Каков индекс цитирования ученых, принимающих участие в развитии АСК-анализа?

Сколько докторских и кандидатских диссертаций защищено с применением АСК-анализа и в каких областях науки?

Сколько грантов РФФИ и РГНФ выполнено и выполняется с применением СК-анализа?

Сколько монографий, патентов, публикаций входящих в Перечень ВАК есть по АСК-анализу?

В каких областях уже применялся АСК-анализ?

В каких областях может применяться АСК-анализ?

Internet-ссылки по АСК-анализу

О плагиаторах, использующих работы по АСК-анализу, находящиеся в Internet в открытом доступе

О возможностях применения АСК-анализа для сопоставимой оценки эффективности вузов

ГЛАВА 1. ИСТОРИЯ: БАЗОВАЯ СИСТЕМА «ЭЙДОС» И СИСТЕМЫ ОКРУЖЕНИЯ

1.1. Базовая система «Эйдос»

1.1.1. Кратко о системе «Эйдос»

1.1.2. Назначение и состав системы "Эйдос"

1.1.2.1. Цели и основные функции системы "Эйдос"

Синтез содержательной информационной модели предметной области

Идентификация и прогнозирование состояния объекта управления, выработка управляющих воздействий

Углубленный анализ содержательной информационной модели предметной области

1.1.2.2. Обобщенная структура системы "Эйдос"

1.1.3. Пользовательский интерфейс, технология разработки и эксплуатации приложений управления знаниями в системе "ЭЙДОС"

1.1.3.1. Начальный этап синтеза модели: когнитивная структуризация и формализация предметной области, подготовка исходных данных (подсистема "Словари") (БКОСА-1, БКОСА-2)

Классификационные шкалы и градации (БКОСА-1.1)

Описательные шкалы и градации (БКОСА-1.2)

Ввод-корректировка обучающей информации (БКОСА-2.1)

Управление составом обучающей информации (БКОСА-2.2)

1.1.3.2. Синтез модели: пакетное обучение системы распознавания (подсистема "Обучение") (БКОСА-3)

Расчет матрицы абсолютных частот (БКОСА-3.1.1)

Исключение артефактов (робастная процедура) (БКОСА-3.1.2)

Расчет матриц информативностей (БКОСА-3.1.3, 3.2, 3.3)

Измерение сходимости и устойчивости модели

1.1.3.3. Оптимизация модели (подсистема "Оптимизация") (БКОСА-4)

Формирование ортонормированного базиса классов (БКОСА-4.2)

Исключение признаков с низкой селективной силой (БКОСА-4.1)

Удаление классов и признаков, по которым недостаточно данных

Разделение классов на типичную и нетипичные части

1.1.3.4. Верификация модели (оценка ее адекватности) (БКОСА-5)

1.1.3.5. Эксплуатация приложения в режиме адаптации и периодического синтеза модели (БКОСА-7, БКОСА-9, БКОСА-10)

Идентификация и прогнозирование (подсистема "Распознавание") (БКОСА-7)

Информационные портреты классов (БКОСА-9.1)

Расчет матрицы сходства эталонов классов (БКОСА-10.1.1)

Генерация кластеров и конструктов классов (БКОСА-10.1.2)

Автоматическое выполнение режимов 1-2-3

Вывод 2d-семантических сетей классов (БКОСА-10.1.3)

Когнитивные диаграммы классов (БКОСА-10.3.1, 10.3.2)

Семантические портреты атрибутов (БКОСА-9.2)

Расчет матрицы сходства атрибутов (БКОСА-10.2.1)

Генерация кластеров и конструктов атрибутов (БКОСА-10.2.2)

Вывод 2d-семантических сетей атрибутов (БКОСА-10.2.3)

Когнитивные диаграммы атрибутов (БКОСА-10.4.1, 10.4.2)

Оценка достоверности заполнения анкет

1.1.4. Технические характеристики и обеспечение эксплуатации системы "ЭЙДОС" (версии 12.5)

1.1.4.1. Состав системы "Эйдос": базовая система, системы окружения и программные интерфейсы импорта данных

1.1.4.2. Отличия системы "Эйдос" от аналогов: экспертных и статистических систем

1.1.4.3. Некоторые количественные характеристики системы "Эйдос"

1.1.4.4. Обеспечение эксплуатации системы "Эйдос"

1.1.5. АСК-анализ, как технология синтеза и эксплуатации рефлексивных АСУ активными объектами

1.1.6. Перспективы развития системы «Эйдос»

1.1.7. Выводы

1.2. Система окружения «Эйдос-фонд»

1.3. Система окружения «Эйдос-Ψ»

1.4. Система окружения «Эйдос-астра»

Технология моделирования социально-экономических и природных процессов на основе системы искусственного интеллекта «Эйдос-астра»

ГЛАВА 2. СИСТЕМНО-КОГНИТИВНЫЙ АНАЛИЗ И СИСТЕМНАЯ ТЕОРИЯ ИНФОРМАЦИИ – ТЕОРЕТИЧЕСКИЕ ОСНОВЫ СИСТЕМЫ «ЭЙДОС»

2.1. Перспективная когнитивная концепция

2.2. Базовая когнитивная концепция и синтез когнитивного конфигуратора

2.2.1. Понятие когнитивного конфигуратора и необходимость естественнонаучной (формализуемой) когнитивной концепции

Определение понятия конфигуратора

Понятие когнитивного конфигуратора

Когнитивные концепции и операции

2.2.2. Предлагаемая когнитивная концепция

2.2.3. Предлагаемый когнитивный конфигуратор

2.3. Формализация базовых когнитивных операций системного анализа

2.3.1. Исходные теоретические положения когнитивной концепции

2.3.2. Когнитивный конфигуратор и базовые когнитивные операции системного анализа

2.3.3. Задачи формализации базовых когнитивных операций системного анализа

Выбор единой интерпретируемой численной меры для классов и атрибутов

Выбор неметрической меры сходства объектов в семантических пространствах

Определение идентификационной и прогностической ценности атрибутов

Ортонормирование семантических пространств классов и атрибутов (Парето-оптимизация)

2.3.4. Структурирование системного анализа до уровня базовых когнитивных операций

2.3.5. Описание алгоритмов базовых когнитивных операций системного анализа

БКОСА-2.1. "Восприятие и запоминание исходной обучающей информации"

БКОСА-2.2. "Репрезентация. Сопоставление индивидуального опыта с коллективным (общественным)"

БКОСА-3.1.1. "Обобщение (синтез, индукция). Накопление первичных данных"

БКОСА-3.1.2. "Обобщение (синтез, индукция). Исключение артефактов"

БКОСА-3.1.3. "Обобщение (синтез, индукция). Расчет степени истинности содержательных смысловых связей между предпосылками и результатами (обобщенных таблиц решений)"

БКОСА-3.2. "Определение значимости шкал и градаций факторов, уровней Мерлина"

БКОСА-3.3. "Определение значимости шкал и градаций классов, уровней Мерлина"

БКОСА-4.1. "Абстрагирование факторов (снижение размерности семантического пространства факторов)"

БКОСА-4.2. "Абстрагирование классов (снижение размерности семантического пространства классов)"

БКОСА-5. "Оценка адекватности информационной модели предметной области"

БКОСА-7. "Сравнение, идентификация и прогнозирование. Распознавание состояний конкретных объектов (объектный анализ)"

БКОСА-9.1. "Дедукция и абдукция классов (семантический анализ обобщенных образов классов, решение обратной задачи прогнозирования)"

БКОСА-9.2. "Дедукция и абдукция факторов (семантический анализ факторов)"

БКОСА-10.1.1. "Классификация обобщенных образов классов"

БКОСА-10.1.2. "Формирование бинерных конструктов классов"

БКОСА-10.1.3. "Визуализация семантических сетей классов"

БКОСА-10.2.1. "Классификация факторов"

БКОСА-10.2.2. "Формирование бинерных конструктов факторов"

БКОСА-10.2.3. "Визуализация семантических сетей факторов"

БКОСА-10.3.1. "Содержательное сравнение классов"

БКОСА-10.3.2. "Расчет и отображение многомногозначных когнитивных диаграмм, в т.ч. диаграмм Вольфа Мерлина"

БКОСА-10.4.1. "Содержательное сравнение факторов"

БКОСА-10.4.2. "Расчет и отображение многомногозначных когнитивных диаграмм, в т.ч. инвертированных диаграмм Мерлина"

БКОСА-11. "Многовариантное планирование и принятие решения о применении системы управляющих факторов"

2.3.6. Детальные алгоритмы БКОСА

2.4. Системная теория информации – математическая модель системы «Эйдос»

Взаимосвязь системной меры целесообразности информации со статистикой c² и новая мера уровня системности предметной области

Сравнение, идентификация и прогнозирование как разложение векторов объектов в ряд по векторам классов (объектный анализ)

ГЛАВА 3. ПРИМЕНЕНИЯ СИСТЕМЫ «ЭЙДОС» В НАУЧНЫХ ИССЛЕДОВАНИЯХ

3.1. Экономика

3.1.1. Когнитивная структуризация и формализация предметной области

3.1.2. Исходные данные для прогноза: биржевые базы данных

3.1.3. Формирование точечных прогнозов

3.1.4. Формирование средневзвешенного прогноза

3.1.5. Оценка адекватности модели

3.1.6. Детерминистские и бифуркационные участки траектории

3.1.7. Прогнозирования времени перехода системы в бифуркационное состояние

3.1.9. Исследование семантической информационной модели

Ослабление влияния факторов со временем

Старение информации и периоды эргодичности процессов в предметной области

Автоколебания фондового рынка

Время реакции системы на изменение факторов (ригидность)

Управление фондовым рынком на детерминистских участках траектории

Управление фондовым рынком в точках бифуркации

3.2. Технические науки

3.3. Психология

3.3.1. Синтез и решение задач управления качеством подготовки специалистов (на примере КЮИ МВД РФ)

3.3.1.1. Вводные замечания

3.3.1.2. Некоторые теоретические аспекты постановки задачи

3.3.1.3. Характеристика источников информации, исходных данных и организационно-юридических форм их получения

3.3.1.4. Мониторинг качества подготовки специалистов

3.3.1.5. Изучение влияния факторов на качество подготовки специалистов и прогнозирование

3.3.1.6. Анализ результатов и перспективы развития предложенной технологии

3.3.2. Формироване психолоических профилей успешных и неуспешных руковолителей

3.3.3. Прогнозирование вероятности совершения ошибки оператором в реальном времени на основе его электроэнцефалограммы (ЭЭГ)

3.3.4. Образ-Я и стилевые особенности деятельности сотрудников органов внутренних дел в экстремальных условиях

3.3.5. Разработка психологических тестов в среде системы «Эйдос» без программирования и их эксплуатация в адаптивном режиме

3.3.6. Реализация готовых психологических тестов в среде системы «Эйдос» без програмирования

Тестовый материал

Ключ к тесту

3.4. Медицина

3.5. Исследование глобальных геосистем в космической среде

3.6. Сельское хозяйство

ГЛАВА 4. ПРИМЕНЕНИЕ СИСТЕМЫ «ЭЙДОС» В УЧЕБНОМ ПРОЦЕССЕ

4.1. Обзор учебных дисциплин, при преподавании которых используется система «Эйдос»

4.2. Дисциплина: «Интеллектуальные информационные системы»

4.2.1. Цели и задачи дисциплины

Цель изучения дисциплины

Задачи изучения дисциплины

4.2.2. Требования к уровню освоения содержания дисциплины

4.2.3. Содержание дисциплины

4.2.4. Практические (семинарские) занятия

4.2.5. Лабораторный практикум

4.3. Дисциплина: «Представление знаний в интеллектуальных информационных системах»

4.3.1. Сопоставление основных моделей представления знаний и место модели знаний системно-когнитивного анализа среди них

4.3.2. Кластеризация в системно-когнитивном анализе и интеллектуальной системе «Эйдос» (метод когнитивной кластеризации или кластеризация на основе знаний)

4.4. Дисциплина: «Управление знаниями (магистратура)»

4.4.1. О целях корпорации и перспективах контроллинга

4.4.2. Информационная модель деятельности менеджера и место систем искусственного интеллекта в этой деятельности

4.4.3. Обоснование целесообразности применения метода системно-когнитивного анализа для решения поставленных задач

4.4.4. Двухуровневая АСУ качеством подготовки специалистов, как АСУ ТП в образовании

4.4.4.1. Специфика применения АСУ в вузе

4.4.4.2. Двухконтурная модель рефлексивной АСУ качеством подготовки менеджеров

Концепция рефлексивной АСУ качеством подготовки менеджеров и технология QFD (технология развертывания функций качества)

Рефлексивная АСУ качеством подготовки менеджеров группы Б: 1-й контур: "Образовательный процесс – студент"

Рефлексивная АСУ качеством подготовки менеджеров группы А: 2-й контур: "Руководство вузом – образовательный процесс"

Двухконтурная модель и обобщенная схема рефлексивной АСУ качеством подготовки менеджеров

4.4.4.3. Двухуровневая рефлексивная АСУ качеством подготовки менеджеров, как АСУ ТП в образовании: сходство и различие

Цель рефлексивной АСУ качеством подготовки менеджеров

Структура окружающей среды рефлексивной АСУ качеством подготовки менеджеров

Студент, как объект управления рефлексивной АСУ качеством подготовки менеджеров

4.4.5. Knowledge management и информационная безопасность самообучающейся организации

4.4.6. Бенчмаркинг в торговой фирме

4.4.7. Управление технологическими знаниями в производственной фирме

4.4.8. Управление персоналом фирмы путем решения обобщенной задачи о назначениях

4.5. Дисциплина: «Функционально-стоимостной анализ системы и технологии управления персоналом (магистратура)»

4.5.1. Система «Эйдос» как инструментарий для управления персоналом фирмы

4.5.2. Когнитивная структуризация предметной области

4.5.3. Формализация предметной области

4.5.4. Синтез, верификация и повышение качества семантической информационной модели предметной области

4.5.5. Решение задач прогнозирования и поддержки принятия решений, а также исследования предметной области на основе семантической информационной модели

4.6. Дисциплина: «Основы теории управления (теория автоматического управления)"

ГЛАВА 5. НЕКОТОРЫЕ ПЕРСПЕКТИВЫ ПРИМЕНЕНИЯ И РАЗВИТИЯ СИСТЕМЫ «ЭЙДОС»

5.1. Система «Эйдос-Х++» – новый инструментарий системно-когнитивного анализа

5.2. Некоторые перспективы применения технологий АСК-анализа

5.3. Развитие АСК-анализа с применением теории нечетких множеств и неклассической логики

5.4. Динамика взаимодействующих семантических пространств и создание континуального АСК-анализа

5.5. Интеллекутальная адаптивная система управления состоянием пациента

5.6. Некоторые перспективы применения системы «Эйдос» в психологии

Разработка оптимальных адаптивных тестов и профессиограмм

Актуальность

Предлагаемый подход

Результаты и перспективы

Комплексное психологическое тестирование и прогнозирование

Актуальность

Предлагаемый подход

Результаты и перспективы

Управление персоналом

Актуальность

Предлагаемый подход

Результаты и перспективы

Транспортная психология

Актуальность

Предлагаемый подход

Результаты и перспективы

Когнитивная психология

Актуальность

Предлагаемый подход

Результаты и перспективы

Компьютерные Y–технологии

Актуальность

Предлагаемый подход

Результаты и перспективы

5.7. Некоторые перспективы применения системы «Эйдос» в правоохранительной сфере

5.8. Разработка интеллектуальных порталов, оказывающих интеллектуальные on-line услуги через Internet

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

ПРИЛОЖЕНИЯ

Приложение 1 – Глоссарий (краткий толковый словарь терминов по и системно-когнитивному анализу)

Приложение 2 – Акты внедрения ранних версий системы «Эйдос»

СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ