Адекватность модели как системы есть ее эмерджентное свойство, которое повышается при повышении уровня системности модели. А уровень системности тем выше, чем больше взаимосвязей между базовыми элементами системы и чем эти связи более интенсивны [6-8] Работы автора по информационным мерам сложности систем (коэффициентам эмерджентности) и системному обобщению математики: http://lc.kubagro.ru/aidos/Work_on_emergence.htm .

По мнению автора, важнейшую роль в описании процесса познания как процесса познания системной сущности предмета познания Работы автора по выявлению, представлению и использованию знаний, логике и методологии научного познания: http://lc.kubagro.ru/aidos/Works_on_identification_presentation_and_use_of_knowledge.htm играет принцип Эшби, точнее не сам принцип Эшби, а его системное обобщение, предложенное автором в работе [9].

Принцип Эшби: «Управление может быть обеспечено только в том случае, если разнообразие средств управляющего (в данном случае всей системы управления) по крайней мере не меньше, чем разнообразие управляемой им ситуации».

В работе [9] автором предлагается следующая формулировка принципа Уильяма Росса Эшби: Если взаимодействуют две системы разного уровня сложности, то более сложная система адекватно отражает более простую систему, а более простая система неадекватно отражает более сложную, т.е. отражает ее, но лишь в форме проекции.

В качестве примера можно привести фотографию, которая представляет собой проекцию трехмерной сцены в двухмерное пространство и приводит к необратимой потере информации об исходной системе.

Проекция - это отображение многомерного объекта в пространство меньшего числа измерений. Проекция - это неадекватное отображение, т.к. при ней происходит необратимая потеря информации об отображаемом объекте. Так как сложность мира несопоставимо выше сложности человека, как субъекта познания, то отображение реального мира в нашем сознании также имеет характер проекции и при этом неизбежно происходит потеря информации об объекте познания.

Наиболее ярко эту форму ограниченности возможностей нашего познания описал величайший греческий философ Платон в знаменитом Мифе о Пещере https://yandex.ru/search/?text=Платон%20миф%20о%20пещере&lr=35 . Платон говорил о том, что люди в пещере на стене, противоположной от входа, видят лишь тени, т.е. проекции реальных трехмерных объектов, появляющихся перед входом, на двухмерную плоскость стены. Так и мы видим лишь проекции Эйдосов в наше трехмерное пространство. Поэтому людям сложно понять мир идей (Эйдосов) и они имеют об этом мире идей весьма упрощенное и неадекватное представление, а за реальность принимают лишь тени мира идей, а значит вообще не понимают, что они ошибочно принимают за реальность. Точно такое же превратное представление они имеют и о самих себе, в частности думая, что они - это физическое тело и что они мыслят мозгом.

Сложность систем связана с их уровнем системности фактически линейно, т.е. чем сложнее система, тем выше ее уровень системности и тем сложнее ее познать.

На основе этого предлагается системное обобщение принципа Уильяма Росса Эшби: если взаимодействуют две системы разного уровня системности, то система с более высоким уровнем системности, адекватно отражает систему с более низким уровнем системности, а система с более низким уровнем системности упрощенно, неадекватно, ущербно отражает систему с более высоким уровнем системности, т.е. по сути, отражает ее проекцию в пространство меньшего числа измерений.

Поэтому повышение уровня системности модели объекта познания и самого субъекта познания является необходимым условием адекватности процесса познания.

Поэтому чтобы модель адекватно отражала объект познания уровень ее системности должен быть не ниже, а желательно и выше, чем уровень системности объекта познания. Последовательное повышение уровня системности модели объекта познания является необходимым условием адекватности процесса его познания.

ФОРМАЛИЗУЕМАЯ КОГНИТИВНАЯ КОНЦЕПЦИЯ АСК-АНАЛИЗА

И тут уже все стали кричать:

- Да, точно, там пограничник с собакой на берегу реки!

Так что же произошло? Почему изображение пограничника с собакой не осознавалось, не смотря на то, что все его элементы были четко видны и осознаваемы, и вдруг внезапно и скачкообразно стало осознаваемым?

По мнению автора, целостный образ конкретного объекта представляет собой систему, элементами которой являются взаимосвязанные друг с другом фрагменты чувственного восприятия этого объекта. Процесс синтеза целостного образа конкретного объекта представляет собой процесс синтеза системы из разрозненных до этого фрагментов чувственного восприятия этого объекта путем выявления и восстановления взаимосвязей между этими фрагментами. Субъективный образ объекта представляет собой модель, отражающую реальный объект, и эта модель имеет значительно более высокий уровень системности, чем не связанные друг с другом чувственно-воспринимаемые фрагменты образа объекта.

Процесс познания начинается с чувственного восприятия фрагментов объекта познания. Затем эти фрагменты используются для синтеза конкретного образа объекта познания. Этот конкретный образ представляет собой целостную систему, в которой чувственно-воспринимаемые фрагменты объекта познания информационно взаимосвязаны между собой.

На 3-м уровне конкретные образы объектов интегрируются в обобщенные образы классов и факторов, т.е. путем обобщения конкретных образов объектов создаются обобщенные образы классов.

При этом появляется возможность определить, какие признаки являются более характерными, а какие менее характерными или вообще нехарактерными для того или иного обобщенного образа класса. Классы имеют наименования разной степени общности от очень обобщенных, до почти конкретных, например: «Животное», «Млекопитающее», «Кошка». Также могут быть созданы классы на основе одного-единственного примера конкретного объекта, который к нему относится, например: «Мурка».

После создания обобщенных образов классов появляется возможность решения задачи сравнения конкретных образов объектов с обобщенными образами классов. Это задача распознавания, идентификации, классификации, диагностики и прогнозирования. При идентификации конкретного объекта с классом мы поучаем об этом конкретном объекте всю информацию, известную о классе. Нами решение этой задачи осознается как узнавание объектов, возможность их называния по конкретному или обобщенному имени.

На 4-м уровне обобщенные образы классов сравниваются друг с другом и образуют интегрированные структуры - кластеры различных уровней общности. Внутри кластеров вариабельность классов по признакам входящих в них классов минимальна, а между кластерами максимальна.

На 5-м уровне кластеры сравниваются друг с другом и образуют конструкты. Конструкт - это понятие, имеющее противоположные по смыслу полюса и спектр промежуточных понятий. Промежуточные понятия ранжированы в какой-либо шкале: порядковой или числовой.

На 6-м уровне система конструктов образуют текущую парадигму реальности (т.е. человек познает мир путем синтеза и применения конструктов).

Мы мыслим в системе конструктов. Система конструктов образуют парадигму реальности. Они представляют собой оси когнитивного пространства. При познании увеличивается как количество конструктов, так и их смысловой диапазон, уточняется определение позиций градаций между полюсами конструктов (происходит переход от порядковых шкал к числовым шкалам), а значит, увеличивается размерность когнитивного пространства и его объем.

На 7-м же уровне обнаруживается, что текущая парадигма реальности не является единственно-возможной и существуют различные формы сознания, для которых характерны различные парадигмы реальности [4]. В конце 1978 году автором предложена критериальная периодическая классификация форм сознания, включающая 49 форм сознания [4] (рисунок 2).

Рисунок 2. Критериальная периодическая классификация
форм сознания [4]

В этой классификации есть критерий уровня развития сознания: это объем области адекватно осознаваемого, т.е. размерность и объем когнитивного пространства, который в свете предложенного системного обобщения принципа Эшби, по сути, означает, что чем выше форма сознания, тем выше ее уровень системности, тем выше возможности адекватного познания при этой форме сознания.

Таким образом, можно обоснованно считать, что уровень системности представляет собой универсальный критерий уровня развития сознания: чем выше уровень системности формы сознания, тем выше уровень этой формы сознания.

Чем выше форма сознания, тем выше ее уровень системности и тем выше уровень системности парадигмы реальности при этой форме сознания, тем выше возможности адекватного познания при этой форме сознания. Поэтому при различных формах сознания свои формы и методы познания, с совершенно различными возможностями.

Например, истина, которая при обычной форме сознания является пределом, к которому бесконечно стремится процесс познания, при более высоких формах сознания является предметом непосредственного чувственного восприятия.

Существует четыре варианта взаимодействия людей с разной размерностью и объемом когнитивных пространств:

- они не пересекаются;

- частично пересекаются;

- полностью совпадают;

- одно когнитивное пространство полностью внутри другого и представляет собой его подпространство.

Понятно, что в соответствии с системным обобщением принципа Эшби люди с разными объемами когнитивных пространств, находящимися в различных соотношениях друг с другом, по-разному осознают другу друга.

По этому поводу уместно вспомнить одну восточную притчу про ученика, который всю жизнь искал Учителя, а когда нашел его, то оказалось, что он с детства жил рядом с Учителем, видел его почти каждый день, и при этом совершенно не догадывался о том, кого он видит http://klein.zen.ru/old/Vrubb.htm. Видел не видя, и слышал не слыша… К всему сказанному прямое отношение имеет 3-х теоремный шедевр Клейна о неврубающемся человеке: http://klein.zen.ru/old/Vrubb.htm.

Ключевым для когнитивной концепции является понятие факта, под которым понимается соответствие дискретного и интегрального элементов познания (т.е. элементов разных уровней интеграции-иерархии), обнаруженное на опыте. Например, фактом является обнаружение определенного признака (значения свойства или значения фактора) у объекта, относящегося к определенному классу.

Факт рассматривается как квант смысла, что является основой для его формализации. Таким образом, происхождение смысла связывается со своего рода "разностью потенциалов", существующей между смежными уровнями интеграции-иерархии обработки информации в процессах познания.

1. Процесс познания начинается с чувственного восприятия. Различные органы восприятия дают качественно-различную чувственную информацию в форме дискретного потока элементов восприятия. Эти элементы формализуются с помощью описательных шкал и градаций.

2. В процессе накопления опыта выявляются взаимосвязи между элементами чувственного восприятия: одни элементы часто наблюдаются с другими (имеет место их пространственно-временная корреляция), другие же вместе встречаются достаточно редко. Существование устойчивых связей между элементами восприятия говорит о том, что они отражают некую реальность, интегральную по отношению к этим элементам. Эту реальность будем называть объектами восприятия. Рассматриваемые в единстве с объектами элементы восприятия будем называть признаками объектов. Таким образом, органы восприятия дают чувственную информацию о признаках наблюдаемых объектов, процессов и явлений окружающего мира (объектов). Чувственный образ конкретного объекта представляет собой систему, возникающую как результат процесса синтеза признаков этого объекта. В условиях усложненного восприятия синтез чувственного образа объекта может быть существенно замедленным и даже не завершаться в реальном времени.

3. Человек присваивает конкретным объектам названия (имена) и сравнивает объекты друг с другом. При сравнении выясняется, что одни объекты в различных степенях сходны по их признакам, а другие отличаются. Сходные объекты объединяются в обобщенные категории (классы), которым присваиваются имена, производные от имен входящих в категорию конкретных объектов. Классы формализуются с помощью классификационных шкал и градаций и обеспечивают интегральный способ описания действительности. Путем обобщения (синтеза, индукции) информации о признаках конкретных объектов, входящих в те или иные классы, формируются обобщенные образы классов. Накопление опыта и сравнение обобщенных образов классов друг с другом позволяет определить степень характерности признаков для классов, смысл признаков и ценность каждого признака для идентификации конкретных объектов с классами и сравнения классов, а также исключить наименее ценные признаки из дальнейшего анализа без существенного сокращения количества полезной информации о предметной области (абстрагирование). Абстрагирование позволяет существенно сократить затраты внутренних ресурсов системы на анализ информации. Идентификация представляет собой процесс узнавания, т.е. установление соответствия между чувственным описанием объекта, как совокупности дискретных признаков, и неделимым (целостным) именем класса, которое ассоциируется с местом и ролью воспринимаемого объекта в природе и обществе. Дискретное и целостное восприятие действительности поддерживаются как правило различными полушариями мозга: соответственно, правым и левым (доминантность полушарий). Таким образом именно системное взаимодействие интегрального (целостного) и дискретного способов восприятия обеспечивает возможность установление содержательного смысла событий. При выполнении когнитивной операции "содержательное сравнение" двух классов определяется вклад каждого признака в их сходство или различие.

4. После идентификации уникальных объектов с классами возможна их классификация и присвоение обобщающих имен группам похожих классов. Для обозначения группы похожих классов используем понятие "кластер". Но и сами кластеры в результате выполнения когнитивной операции "генерация конструктов" могут быть классифицированы по степени сходства друг с другом. Для обозначения системы двух противоположных кластеров, с "спектром" промежуточных кластеров между ними, будем использовать термин "бинарный конструкт", при этом сами противоположные кластеры будем называть "полюса бинарного конструкта". Бинарные конструкты классов и атрибутов, т.е. конструкты с двумя полюсами, наиболее типичны для человека и представляет собой когнитивные структуры, играющие огромную роль в процессах познания. Достаточно сказать, что познание можно рассматривать как процесс генерации, совершенствования и применения конструктов. Качество конструкта тем выше, чем сильнее отличаются его полюса, т.е. чем больше диапазон его смысла.

АДАПТАЦИЯ И ПЕРЕСИНТЕЗ МОДЕЛИ КАК УВЕЛИЧЕНИЕ РАЗМЕРНОСТИ КОГНИТИВНОГО ПРОСТРАНСТВА МОДЕЛИ И УРОВНЯ СИСТЕМНОСТИ МОДЕЛИ

Результаты идентификации и прогнозирования, осуществленные с помощью модели, путем выполнения когнитивной операции "верификация" сопоставляются с опытом, после чего определяется целесообразность выполнения когнитивной операции "обучение". При этом может возникнуть три основных варианта:

1. Объект, входит в обучающую выборку и достоверно идентифицируется (внутренняя валидность, в адаптации нет необходимости).

2. Объект, не входит в обучающую выборку, но входит в исходную генеральную совокупность, по отношению к которой эта выборка репрезентативна, и достоверно идентифицируется (внешняя валидность, добавление объекта к обучающей выборке и адаптация модели приводит к количественному уточнению смысла признаков и образов классов).

3. Объект не входит в исходную генеральную совокупность и идентифицируется недостоверно (внешняя валидность, добавление объекта к обучающей выборке и синтез модели приводит к качественному уточнению смысла признаков и образов классов, исходная генеральная совокупность расширяется).

Рисунок 3. К пояснению смысла понятий: "Адаптация и синтез системно-когнитивной модели предметной области", "Внутренняя и внешняя валидность системно-когнитивной модели"

Если какие-то объекты распознаваемой выборки плохо распознаются, т.е. мало похожи на обобщенные образы классов, существующих в модели, то это означает, что вектора состояний этих объектов практически ортонормированны (перпендикулярны) к векторам классов. Значит, эти распознаваемые объекты не относятся к генеральной совокупности, по отношению к которой обучающая выборка репрезентативна. Если мы добавим их к обучающей выборке и создадим для этого соответствующие классы, к которым они фактически относятся, то этим самым увеличим размерность когнитивного пространства модели, его объем и уровень системности, а значит, модель получит более развитые возможности по адекватному отражению более широкой области познания.

ПОДДЕРЖКА ПРОЦЕССА ПОЗНАНИЯ В СИСТЕМЕ «ЭЙДОС»

В данном разделе на простом примере лабораторной работы 3.03 кратко рассмотрим основные режимы интеллектуальной системы «Эйдос» и их выходные формы, соответствующие различным этапам и иерархическим уровням процесса познания. На рисунке 4 в обобщенной и схематичной форме представлен этот процесс.

Рисунок 4. Обобщенная схема обработки данных, информации и знаний в интеллектуальной системе «Эйдос»

Исходные данные этой лабораторной работы приведены в таблице 1:

Таблица-1. Исходные данные

Интеллектуальная система «Эйдос» является программным инструментарием АСК-анализа и полностью реализует его формализованную когнитивную концепцию, представленную на рисунке 1. Конечно, необходимо отметить, что система «Эйдос» сама не мыслит, но она является инструментом мышления, многократно увеличивающими возможности естественного интеллекта. Примерно также микроскоп или телескоп сами не видят, но многократно увеличивают возможности естественного зрения (правда, если оно есть).

В системе «Эйдос» каждый этапа познания добавляет в модель объекта познания новые интегрированные структуры более высокого иерархического уровня познания, которые связаны между собой и структурами других уровне новыми связями. В результате уровень системности модели и ее возможность адекватного отражения объекта познания возрастают [9].

На 1-м базовом уровне этой системы находятся дискретные элементы потока чувственного восприятия.

В системе «Эйдос» эти элементы чувственного восприятия или результаты измерений представляют собой значения свойств или значения факторов, т.е. признаки объектов (таблица 2).

Таблица-2. Описательные шкалы и градации

Таблица 1 представляет собой базу данных: Attributes.dbf, которая открывается в MS Excel. Эта база данных формируется, например, в результате работы автоматизированного программного интерфейса (API) 2.3.2.2. Свойства объекта моделирования или факторы формализуются с помощью описательных шкал [17]. Градации описательных шкал представляют собой значения свойств, значения факторов (признаки).

Новые элементы модели на 1-м уровне процесса познания - это элементы чувственного восприятия (признаки).

Новые связи между новыми элементами отсутствуют.

На 2-м уровне дискретные элементы чувственного восприятия интегрируются в чувственный образ конкретного объекта.

В системе «Эйдос» математической моделью конкретного объекта, т.е. функцией, описывающей его состояние, является множество его признаков (значений свойств или значений факторов). По сути, функция объекта - это вектор, координатами которого являются коды его признаков в различных описательных шкалах (таблица 3).

Таблица-3. Функции объектов обучающей выборки

Таблица 3 представляет собой базу данных: Obi_Kpr.dbf, которая открывается в MS Excel. Эта база данных формируется, например, в результате работы автоматизированного программного интерфейса (API) 2.3.2.2.

Новые элементы модели на 2-м уровне процесса познания - это образы конкретных объектов.

Новые связи между элементами модели - это связи между признаками, связывающие их в образ конкретного объекта. По сути, эти связи между элементами модели образуются за счет того, что признаки конкретного объекта представляют собой координаты векторной функции этого объекта.

На 3-м уровне конкретные образы объектов интегрируются в обобщенные образы классов и факторов, т.е. путем обобщения конкретных образов объектов создаются обобщенные образы классов (рисунок 4). При этом используется априорная информация, содержащаяся в обучающей выборке (таблицы 4 и 5), о принадлежности объектов к классам. Источником этой информации является эксперт, эмпирический опыт или результаты кластерного анализа объектов обучающей выборки.

Таблица-4. Классификационные шкалы и градации

Таблица-5. Обучающая выборка

На основе обучающей выборки в системе «Эйдос» создается 10 моделей: 3 статистических и 7 системно-когнитивных (рисунок 4) [17]. Фрагмент одной из этих моделей приведен на рисунке 5.

Рисунок 5. Системно-когнитивная модель INF3 (фрагмент)

После создания обобщенных образов классов появляется возможность решения следующих задач:

Задача 3.1. Определить, какие признаки являются более характерными, а какие менее характерными или вообще нехарактерными для того или иного обобщенного образа класса (рисунки 6 и 7) [18]. В другой интерпретации: какие значения факторов способствуют, а какие препятствуют и в какой степени переходу объекта управления в состояние, соответствующее классу [18].

Задача 3.2. Определить какие количество информации содержится в признаке о принадлежности и непринадлежности объекта с этим признаком к различным классам (рисунок 8) [18]. В другой интерпретации: переходам в какие будущие состояния, соответствующие классам, способствует или препятствует данное значение фактора и в каткой степени [18].

Задача 3.3. Сравнить конкретные образы объектов с обобщенными образами классов. Это задача распознавания, идентификации, классификации, диагностики и прогнозирования (рисунок 10) [16].

Задача 3.1:

Рисунок 6. Экранные формы режимов 4.4.8 и 4.4.10 системы «Эйдос»,
показывающие степень характерности признаков для класса [18]

Рисунок 7. Экранная форма режима 4.4.11системы «Эйдос»
с результатами выявления взимосвязей между классами (нейронами)
и рецепторами (признаками) [16]

Задача 3.2:

Рисунок 8. Экранные формы режима 4.4.9 системы «Эйдос»,
показывающие степень характерности классов для признака [18]

Данные - это информация, рассматриваемая безотносительно к ее смысловому содержанию (рисунок 9).

Информация - это осмысленные данные. Смысл - это знание причинно-следственных зависимостей. Смысл событий и явлений мы понимаем тогда, когда знаем их причины и последствия (каузальная концепция смысла Шенка-Абельсона) (рисунок 9).

Знания - это информация, полезная для достижения целей, т.е. управления, т.к. управление - это деятельность по достижению целей (рисунок 9).

Рисунок 9. О соотношении содержания понятий:
«Данные», «Информация» и «Знания»

Из этого следует, что в СК-модели на рисунке 5 мы видим уже информацию, а в более ранних таблицах и графических формах - еще данные. На рисунках же 6 и 7 представлены знания, т.к. это уже информация, полезная для достижения цели.

Рисунок 10. Экранные формы режимов 4.1.3.1 и 4.1.3.2.
системы «Эйдос» с результатами распознавания [16]

Новые элементы модели на 3-м уровне процесса познания - это обобщенные образы классов, обобщенные образы признаков (рисунок 5), когнитивные структуры: «Обобщенный образ класса - признаки» (рисунок 6), «Признак - обобщенные образы классов» (рисунок 7), «Конкретный объект - обобщенные образы классов» (рисунок 8), «Обобщенный образ класса - образы конкретных объектов» (рисунок 8).

Новые связи между элементами модели:

- на 3-м уровне процесса познания это связи между признаками и обобщенными образами классов. По сути, эти связи между элементами модели образуются за счет того, что в строке матрицы системно-когнитивной модели (СК-модели) содержится количество информации, которое мы получаем о принадлежности или непринадлежности объекта с этим признаком к каждому из классов. Колонка матрицы СК-модели представляет собой вектор функции соответствующего этой колонке класса. Иначе говоря, обобщенным образом класса является вектор соответствующей ему колонки матрицы СК-модели, представленной на рисунке 5;

- в задаче 3.1 - это связи между обобщенным образом класса и признаками (рисунки 6 и 7);

- в задаче 3.2 - это связи между признаком и обобщенными образами классов (рисунок 8);

- в задаче 3.3 - это связи между конкретным образом объекта и обобщенными образами классов, а также между обобщенным образом класса и конкретными образами объектов (рисунок 10).

На 4-м уровне обобщенные образы классов сравниваются друг с другом и образуют интегрированные структуры - 2d-когнитивные диаграммы и кластеры различных уровней общности (рисунок 11) [19].

Также и обобщенные образы признаков (значений свойств или значений факторов) сравниваются друг с другом и образуют интегрированные структуры - 2d-когнитивные диаграммы и кластеры различных уровней общности (рисунок 12) [19].

Внутри кластеров вариабельность классов по признакам входящих в них классов минимальна, а между кластерами максимальна.

Рисунок 11. Экранные формы режимов 4.2.2.2 и 4.2.2.3 системы «Эйдос» с результатами сравнения обобщенных образов классов друг с другом

Рисунок 12. Экранные формы режимов 4.3.2.2 и 4.3.2.3 системы «Эйдос» с результатами сравнения обобщенных образов признаков друг с другом

3d-интегральная когнитивная карта (рисунок 13) представляет собой суперпозицию 2d-когнитивных диаграмм (рисунки 11 и 12) и слоя нейронной сети (рисунок 7):

Рисунок 13. 3d-интегральная когнитивная карта (фрагмент)

Новые элементы модели на 4-м уровне процесса познания - это 2d-когнитивные диаграммы и кластеры различных уровней общности классов и признаков.

Новые связи между элементами модели - это различные по знаку и модулю связи между обобщенными образами классов и аналогичные связи между обобщенными образами признаков, а также между всеми классами и всеми признаками.

На 5-м уровне кластеры сравниваются друг с другом и образуют конструкты. Конструкт - это понятие, имеющее противоположные по смыслу полюса и спектр промежуточных понятий. Промежуточные понятия в конструкте ранжируются в порядковой или числовой шкале.

На рисунках 11 мы видим конструкт классов. На 2d-когнитивной диаграмме полюса конструкта видно в верхней и нижней частях когнитивной диаграммы, внутри которых классы соединены красными линиями, означающими сходство по их признакам, и между которыми есть только синие линии, означающие различия по признакам. В агломеративной когнитивной дендрограмме классов кластеры, находящиеся на противоположных по системе детерминации полюсах конструкта классов выделены синими и красным цветами.

На рисунках 12 мы видим конструкт признаков. На 2d-когнитивной диаграмме полюса конструкта видно в верхней и нижней частях когнитивной диаграммы, внутри которых признаки соединены красными линиями, означающими сходство по их классам, для которых они характерны и нехарактерны, и между которыми есть только синие линии, означающие различия по признакам. В агломеративной когнитивной дендрограмме признаков кластеры, находящиеся на противоположных по системе детерминации полюсах конструкта классов выделены синими и красным цветами.

Практически все рассмотренные выше когнитивные структуры используются в развитом алгоритме принятия решений (рисунок 15) в интеллектуальных адаптивных системах управления на основе АСК-анализа и системы «Эйдос» (рисунок 14).

Рисунок 14. Принципиальная схема интеллектуальной адаптивной системы управления на основе АСК-анализа и системы «Эйдос»

Рисунок 15. Развитый алгоритм принятия решений в адаптивной интеллектуальной системе управления на основе АСК-анализа и системы «Эйдос»

Развитый алгоритм принятия решений в адаптивной интеллектуальной системе управления на основе АСК-анализа и системы «Эйдос»:

Шаг 1-й. Ставим цели управления, т.е. определяем целевые состояния объекта управления. Обычно в натуральном выражении целевые состояния это количество и качество продукции, а в стоимостном выражении прибыль и рентабельность. Объект управления как система, эффективность объекта управления как системное свойство, повышение уровня системности объекта управления как цель управления. Модель отражает определенный уровень технологий, поэтому целевые состояния, недостижимые в одной модели, могут быть достижимы в другой модели с большим числом классов и факторов.

Шаг 2-й (см.реж.6.4). Когнитивно-целевая структуризация и формализация предметной области (реж.2.3.2.2), синтез и верификация моделей (реж.3.5), определяем наиболее достоверную из них по F-критерию Ван Ризбергена и критериям L1 и L2 проф.Е.В.Луценко (реж.3.4). Повышение уровня системности и адекватности модели объекта управления (принцип Уильяма Росса Эшби).

Шаг 3-й. Если целевое состояние одно, то переходим на шаг 6, иначе на шаг 1.

Шаг 4-й. Иначе оцениваем корректность поставленных целей путем сравнения системы детерминации целевых состояний методом когнитивной кластеризации (4.2.2.3) или на основе матрицы сходства (4.2.2.1), т.е. определяем, являются ли целевые состояния совместимыми, т.е. достижимыми одновременно, по обуславливающим их значениями факторов, или они являются взаимоисключающими (альтернативными) по системе детерминации и одновременно недостижимы

Шаг 5-й. Поставленные цели управления корректны, совместимы, достижимы одновременно? Если да, то переходим на шаг 6, иначе на шаг 1.