Главная Коллекция "Otherreferats" Социология и обществознание Исследование вариабельности интегральной информативности моделей реагирования субъектов на положение небесных тел Солнечной системы в момент рождения

Исследование вариабельности интегральной информативности моделей реагирования субъектов на положение небесных тел Солнечной системы в момент рождения

Результаты исследования информационных свойств небесных тел Солнечной системы, их влияние на социальный выбор субъектов. Регистрация и обработка информации о реакции каждого субъекта на положение небесных тел солнечной системы в момент рождения.

Рубрика Социология и обществознание
Вид статья
Язык русский
Дата добавления 26.04.2017
Размер файла 498,4 K

Отправить свою хорошую работу в базу знаний просто. Используйте форму, расположенную ниже

Студенты, аспиранты, молодые ученые, использующие базу знаний в своей учебе и работе, будут вам очень благодарны.

23

Размещено на http://www.allbest.ru/

Размещено на http://www.allbest.ru/

Кубанский государственный аграрный университет

Исследование вариабельности интегральной информативности моделей реагирования субъектов на положение небесных тел солнечной системы в момент рождения

Трунев Александр Петрович - к. ф. - м. н., Ph. D

Директор, A&E Trounev IT Consulting, Торонто, Канада

Луценко Евгений Вениаминович

д. э. н., к. т. н., профессор

Краснодар, Россия

Аннотация. В статье описываются результаты исследования информационных свойств небесных тел Солнечной системы и их влияние на социальный выбор субъектов. Для этого регистрировалась и обрабатывалась реакция каждого субъекта на положение небесных тел солнечной системы в момент рождения. Каждый субъект реагировал путем выбора одной или нескольких из 37 социальных категорий, что составляет всего 86314 случаев. Путем применения технологий искусственного интеллекта и статистической обработки обнаружено, что параметр дисперсии информативности признаков небесных тел (интегральная информативность) зависит от расстояния до небесных тел. Установлены основные законы, описывающие реакцию группы субъектов на воздействие гравитационных полей небесных тел.

Ключевые слова: СИСТЕМЫ ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА, АСТРОНОМИЯ, АСТРОСОЦИОТИПОЛОГИЯ, ВЫЧИСЛИТЕЛЬНЫЙ ЭКСПЕРИМЕНТ, СЕМАНТИЧЕСКИЕ ИНФОРМАЦИОННЫЕ МУЛЬТИМОДЕЛИ, СОЛНЕЧНАЯ СИСТЕМА, ГРАВИТАЦИОННОЕ ПОЛЕ.

Введение

В работах [1-4] на основе системы искусственного интеллекта "Эйдос-астра" [5] было выполнено распознавание 37 представительных социальных категорий 20007 респондентов с общим числом случаев 86314. В качестве входных данных модели были использованы астрономические параметры долготы и расстояния до десяти небесных тел - Солнца, Луны, Меркурия, Венеры, Марса, Юпитера, Сатурна, Урана, Нептуна и Плутона, а также долготы углов 12 домов в системе Плацидуса. Из исходных астрономических параметров было образовано три базы данных, а именно:

1) долготы десяти небесных тел и 12 углов домов - банк LH исследованный в работе /1/;

2) долготы и расстояния до десяти небесных тел - банк LR исследованный в работах /2, 4/;

3) расстояния до 10 небесных тел и долготы углов 12 домов - банк HR исследованный в работах /3-4/.

Моделирование осуществлялось на сетках различного масштаба, полученных путем разбиения солярного зодиака на N=2, 3, …, 173 сектора. Были установлены фундаментальные закономерности распознавания категорий при изменении числа секторов разбиения /1, 4/, а также зависимость дисперсии информативности от расстояния до небесных тел /2, 4/ и от долготы угла первого, четвертого, седьмого и девятого дома /3-4/.

В данной работе выполнено подробное исследование фундаментальных зависимостей, полученных в работах /2-4/. Установлены основные закономерности поведения интегральной информативности в зависимости от расстояния до небесных тел. Найдены параметры подобия, позволяющие обобщить данные моделирования для всех исследованных моделей. Обсуждаются механизмы взаимодействия группы субъектов с небесными телами.

Постановка задачи и метод моделирования

Исходные параметры задачи представляют собой банк данных, содержащий 20007 записей биографий реальных личностей, отобранных из AstroDatabank [6]. Эти данные включают социальные и персональные категории, дату, время и место рождения, а также астрономические параметры, вычисленные на момент рождения. В настоящем исследовании была использована база данных, образованная из исходной путем комбинации входных параметров долготы и расстояние от Земли до центра масс 10 небесных тел - Солнца, Луны, Меркурия, Венеры, Марса, Юпитера, Сатурна, Урана, Нептуна и Плутона - банк LR исследованный в работах [2, 4].

Среди социальных категорий были отобраны только представительные, число повторений которых в банке данных превышает 1000 - см. таблицу 1. Для того чтобы можно было сравнить влияние долготы и расстояния в одном масштабе, признаки расстояний нормировались по формуле:

(1)

Здесь Rmax (i), Rmin (i) максимальное и минимальное расстояние до i-го небесного тела соответственно.

Моделирование осуществляется в два этапа на сетках различного масштаба - М6, М12, М20, М21, М22, М23, М24, М25, М26, М27, М28, М29, М32, М36, М72, М150, М170 (число ячеек совпадает с номером модели), с использованием системы искусственного интеллекта "Эйдос-астра" [5]. На первом этапе формируется обобщенный информационный портрет каждой социальной категории. Астрономические параметры на каждой сетке с числом ячеек М разбиваются на М признаков, соответствующих занимаемому интервалу с номером m=1, 2,…,M. Каждому астрономическому признаку (долготе или расстоянию из данного интервала) соответствует некоторое количество информации, по которому для каждой категории вычисляется информативность данного признака - см. таблицу 2. Интегральная информативность (ИИ) представляет собой среднеквадратичное отклонение информативности данного признака, вычисленное для 37 категорий, перечисленных в таблице 1.

Таблица 1. Список 37 социальных категорий

KOD

NAME

Частота

1

SC: М-

13640

2

SC: Ж-

5125

3

SC: A53-Sports

4567

4

SC: A1-Book Collection

4471

5

SC: A15-Famous

3373

6

SC: A42-Medical

2910

7

SC: A323-Sexuality

2675

8

SC: A5-Entertainment

2577

9

SC: A9-Relationship

2442

10

SC: A40-Occult Fields

2396

11

SC: B111-Sports: Basketball

2385

12

SC: B329-Sexuality: Sexual perversions

2360

13

SC: A55-Art

2232

14

SC: A19-Writers

2223

15

SC: A129-Death

2168

16

SC: A25-Personality

2083

17

SC: A68-Childhood

1996

18

SC: A31-Business

1813

19

SC: C330-Sexuality: Sexual perversions: Homosexual

1807

20

SC: B45-Famous: Greatest hits

1795

21

SC: A29-Parenting

1754

22

SC: B173-Sports: Football

1613

23

SC: B97-Occult Fields: Astrologer

1480

24

SC: B21-Relationship: Number of marriages

1417

25

SC: B2-Book Collection: Profiles Of Women

1389

26

SC: A92-Birth

1343

27

SC: B14-Entertainment: Actor/ Actress

1256

28

SC:? - (Неопределенный пол)

1242

29

SC: B49-Book Collection: American Book

1178

30

SC: B26-Personality: Body

1163

31

SC: B189-Medical: Illness

1159

32

SC: B6-Entertainment: Music

1086

33

SC: A99-Financial

1075

34

SC: B48-Famous: Top 5% of Profession

1073

35

SC: A38-Politics

1039

36

SC: A23-Psychological

1007

37

SC: A108-Education

1002

Всего случаев

86314

Необходимо сказать несколько слов о размерностях созданных моделей и количестве обобщенных в них фактов (таблица 2). Фактом является обнаружение на опыте определенного сочетания градации фактора, т.е. интервального значения некоторого показателя, и принадлежности субъекта, характеризующегося этим значением, к определенной обобщенной социальной категории, т.е. классу.

Таблица 2 - Размерности частных моделей и количество обобщенных в них фактов

Наименование

частной модели

Размерность частной модели:

N классов N значений факторов

Количество

фактов

M6

37138

1812546

M12

37276

1812546

M20

37460

1812546

M21

37483

1812546

M22

37506

1812546

M23

37529

1812546

M24

37552

1812546

M25

37575

1812546

M26

37598

1812546

M27

37621

1812546

M28

37644

1812546

M29

37667

1812546

M32

37736

1812546

M36

37828

1812546

M72

371656

1812546

M150

373450

1812546

M170

373910

1812546

Всего:

30813282

Таким образом, в системе созданных частных моделей количественно обобщено огромное количество фактов: более 30 миллионов.

По смыслу своего определения интегральная информативность является мерой отклика множества респондентов на воздействие небесных тел, проявляющегося через ряд категорий из таблицы 1. Чем выше значение интегральной информативности, тем больше расщепление информативности отдельных категорий, тем достовернее зависимость категорий от положения небесного тела или другого параметра - таблица 3 (колонка многоточий соответствует остальным 30 категориям из таблицы 1).

небесное тело рождение субъект

Таблица 3. Фрагмент матрицы информативности признаков расстояния до Солнца в модели М22. В последней колонке указана интегральная информативность. Единица измерения: Бит100

SUNDIST

SC: М-

SC: Ж-

SC: A53

SC: A1

SC: A15

SC: A42

SC: A323

…

Sum

Average

II

{0.000, 16.364}.

-0,627

2,454

-0,464

-1,012

-3,270

-1,096

3,066

…

-6,476

-0,175

2,681

{16.364, 32.727}

0,726

0,742

1,576

-3,311

-2,001

2,392

1,817

…

-16,371

-0,442

3,835

{32.727, 49.091}

-0,766

-0,078

-2,474

2,122

1,751

-2,270

0,221

…

11,400

0,308

3,223

{49.091, 65.455}

-0,372

-3,833

-2,729

-0, 206

-0,801

4,020

2,347

…

-0,578

-0,016

3,912

{65.455, 81.818}

-2,836

1,112

-3,832

0,861

2,722

0,891

2,313

…

18,696

0,505

3,547

{81.818, 98.182}

1,025

0,402

2,886

1,109

3,688

6,670

-0,226

…

-36,259

-0,980

4,609

{98.182, 114.545}

0,597

-0, 199

1,540

-4,585

-1,787

0,842

-1,287

…

-3,715

-0,100

3,464

{114.545, 130.909}

-2, 204

2,078

-2,555

1,994

-0,239

-4,824

-2,259

…

3,172

0,086

5,106

{130.909, 147.273}

0,284

2,317

2,341

-2,463

-1,490

2,258

3,211

…

-29,003

-0,784

4,871

{147.273, 163.636}

-0,230

-0,476

3,690

-0,335

-0,011

-1,693

-1,329

…

-17, 193

-0,465

4,733

{163.636, 180.000}

-3,460

2,875

-2,326

3,871

4,879

-1,332

0,925

…

14,722

0,398

5,051

{180.000, 196.364}

1,179

-1,386

3,799

-1,130

-1,441

-6,504

-5,067

…

-19,620

-0,530

5,347

{196.364, 212.727}

-0,997

1,799

-2,713

0,231

1,484

-1,928

-0, 199

…

-10,369

-0,280

5,267

{212.727, 229.091}

0,662

-1,290

1,172

1,439

4,062

3,669

-5,305

…

-10,934

-0,296

4,827

{229.091, 245.455}

2,807

-4,415

2,068

-1,110

-0,048

-0,523

4,959

…

-28,212

-0,762

5,015

{245.455, 261.818}

1,813

2,458

6,186

0,976

1,366

-4,853

-3,246

…

-51,358

-1,388

4,917

{261.818, 278.182}

0,460

-0,001

0,444

-0,573

-0,938

4,091

4,241

…

-28,972

-0,783

4,569

{278.182, 294.545}

0,478

-2,843

0,723

2,488

0,394

3,745

-2,089

…

-9,971

-0,269

4,315

{294.545, 310.909}

0,032

2,229

0,656

1,035

3,352

-0,748

-2,804

…

-9,397

-0,254

4,302

{310.909, 327.273}

-0,795

0,724

-2,996

1,851

1,044

-1,092

-1,414

…

10,403

0,281

3,322

{327.273, 343.636}

0,075

-3,458

-1,451

-1,242

1,265

-1,596

-0,120

…

8,486

0,229

3,632

{343.636, 360.000}

1,040

-1,733

-0,284

0,062

-2,084

-0,623

-2,899

…

-5,292

-0,143

2,152

На втором этапе осуществляется распознавание социальных категорий по параметру сходства, который определяется следующим образом:

(2)

Sk - достоверность идентификации "k-й" категории;

N - количество респондентов в распознаваемой выборке;

BTik - уровень сходства "i-го" респондента с "k-й" категорией, к которой он был правильно отнесен системой;

Tik - уровень сходства "i-го" респондента с "k-й" категорией, к которой он был правильно не отнесен системой;

BFik - уровень сходства "i-го" респондента с "k-й" категорией, к которой он был ошибочно отнесен системой;

Fik - уровень сходства "i-го" респондента с "k-й" категорией, к которой он был ошибочно не отнесен системой.

При таком определении параметр сходства изменяется в пределах от - 100% до 100%, как обычный коэффициент корреляции в статистике. В работе [7] было выполнено исследование зависимости параметра сходства от объема распознаваемой выборки для различных баз данных. Было установлено, что уже при N >150 происходит стабилизация параметра сходства различных категорий. В данной работе для всех 37 категорий был выбран объем N =100.

Логарифмическая зависимость среднего параметра сходства от числа ячеек сетки

Для каждого масштаба сетки распознаются все 37 категорий, определяется их параметр сходства и средний параметр сходства для всех 37 категорий, что соответствует 86314 случаям. Такая представительная статистика позволяет выполнить параметрические исследования зависимости среднего параметра сходства от числа ячеек и определить эту зависимость с высокой достоверностью. На рис. 1 представлены обобщенные данные среднего параметра сходства в зависимости от числа ячеек для двух БД. Данные [1] обобщаются зависимостью, которую можно представить в виде (сплошная линия ST на рис. 1):

(3)

Данные настоящей работы лежат в среднем несколько выше данных работы [1] - сплошная линия ST1 на рис. 1:

(4)

Такое поведение означает, что в среднем категории из таблицы 1 распознаются лучше по долготе небесных тел и расстоянию до них, чем по долготе небесных тел и углов домов. При больших значениях числа ячеек модели это различие является небольшим, поэтому им можно пренебречь.

Из выражений (3-4) следует, что асимптотически, при числе ячеек модели стремящемся к бесконечности, средний параметр сходства зависит от числа ячеек как логарифмическая функция. Подобная зависимость характерна для сеточной энтропии, которая пропорциональна логарифму числа элементов множества (см. [4]). Заметим, что логарифмическая зависимость среднего параметра сходства от числа ячеек модели для двух БД указывает на высокую степень соответствия полученных результатов распознавания, хотя в деталях для разных категорий эти результаты могут отличаться довольно сильно [4].

Зависимость интегральной информативности от расстояния до Солнца

При моделировании влияния расстояния до Солнца на интегральную информативность было обнаружено, что средняя для данной модели величина интегральной информативности возрастает с ростом числа ячеек модели по степенному закону - рис. 2. Для сравнения данных, полученных в различных моделях, вместо ИИ использовалось нормированное значение этого параметра, полученное путем деления ИИ на его среднее значение для данной модели. Во всех изученных моделях поведение нормированного значения ИИ в зависимости от расстояния описывается параболой. Наиболее достоверно зависимость ИИ от расстояния выявляется в модели М22 - рис. 3. Существенно, однако, что данные всех моделей обобщаются также параболической зависимостью - см. рис. 4, которая мало отличается от параболической зависимости на рис. 3. Иначе говоря, зависимость на рис. 3-4 является универсальной, что позволяет сформулировать закон взаимодействия группы субъектов с Солнцем, используя любую из них.

Зависимость нормированной интегральной информативности от расстояния до Солнца в общем случае можно представить в виде:

(5)

Здесь численные коэффициенты, определенные по совокупности данных на рис.4, равны:

A=2.4222, B=0.5139, C=0.8233.

Входящее в выражение (5) нормированное расстояние можно связать с гравитационным потенциалом Солнца, используя классическое выражение:

(6)

Здесь - гравитационная постоянная и масса Солнца соответственно.

Полученное выражение (6), связывающее интегральную информативность с вариациями гравитационного потенциала Солнца, позволяет сформулировать модель взаимодействия группы субъектов с Солнцем, используя данные работы [8] и модель [9-10]. Отметим главные особенности этого взаимодействия:

1) амплитуда сигнала зависит только от относительной величины вариации гравитационного потенциала, но не от самой величины потенциала;

2) при увеличении или уменьшении амплитуды сигнала относительно некоторой величины В, величина ИИ, характеризующая реакцию на воздействие, всегда убывает, что свидетельствует о наличии отрицательной обратной связи.

Как известно в организме на принципе отрицательной обратной связи основаны механизмы нервной регуляции, поддерживающие параметры гомеостаза (терморегуляция, дыхание и т.п.).

Зависимость интегральной информативности от расстояния до Урана

Как было установлено в работах [2,4], интегральная информативность зависит от расстояния до десяти небесных тел Солнечной системы - Солнца, Луны, Меркурия, Венеры, Марса, Юпитера, Сатурна, Урана, Нептуна и Плутона. Однако, наиболее точное соответствие выражениям (5-6) может быть получено по данным для планеты Уран - рис.5. В этом случае зависимость интегральной информативности от расстояния до планеты описывается уравнением

(7)

Здесь параметры уравнения (7) вычисляются согласно данным, представленным на рис. 5:

A=3.5623, B= 0.4813, C= 1.2956

Используя выражение гравитационного потенциала, зависимость нормированной интегральной информативности от расстояния до Урана (7) можно представить в форме:

(8)

Где - масса планеты Уран. Отметим, что зависимость нормированной интегральной информативности от расстояния до Урана имеет минимум в середине интервала - рис.5, тогда как аналогичная зависимость в случае Солнца имеет максимум в середине интервала - см. рис.4. Это отличие указывает на различную реакцию группы субъектов на воздействие Солнца и Урана, хотя сам механизм взаимодействия является общим в двух этих случаях, что непосредственно следует из сравнения выражений (6) и (8). Сформулируем закон взаимодействия субъектов с гравитационным полем Урана:

1) амплитуда сигнала зависит только от относительной величины вариации гравитационного потенциала, но не от самой величины потенциала;

2) при увеличении или уменьшении амплитуды сигнала относительно некоторой величины В, величина ИИ, характеризующая реакцию на воздействие, всегда возрастает, что свидетельствует о наличии положительной обратной связи.

Как известно, на принципе положительной обратной связи работает защитный механизм иммунной системы, обеспечивающий сохранность организма при проникновении инфекций. Таким образом, сравнивая воздействие Солнца и Урана, можно сделать следующие выводы:

1) воздействие гравитационного поля Солнца адаптируется организмом на уровне нейрорегуляторных функций типа терморегуляции и дыхания;

2) воздействие относительно слабого гравитационного поля Урана адаптируется организмом на уровне функций иммунной системы, воспринимающей это воздействие как инородный фактор, проникший в организм, вопреки установленным барьерам.

Универсальная зависимость нормированной интегральной информативности для далеких планет и модель взаимодействия

Для далеких планет - Сатурна, Урана, Нептуна и Плутона можно получить универсальную зависимость нормированной интегральной информативности от безразмерного параметра х - рис.6. Используя данные на рис. 6, представим эту зависимость в виде:

(9)

где А=2.7418, В=0.4572, С=1.1311, k=1,2,3,4.

Заметим, что эта зависимость несколько отличается от таковой для Урана - рис. 5. поскольку для ее нахождения использованы данные для четырех планет, имеющие довольно широкий разброс. Поскольку это не меняет конечных выводов о характере влияния далеких планет, без ограничения общности полученных результатов можно было бы использовать для аппроксимации данных для четырех планет параболу, полученную для Урана - см. рис. 7. Такая замена слегка снижает точность аппроксимации, но не меняет самого характера поведения нормированной интегральной информативности в зависимости от амплитуды воздействия.

Полученные результаты позволяют сформулировать общую модель взаимодействия группы субъектов с удаленными небесными телами - Сатурном, Ураном, Нептуном и Плутоном:

1) амплитуда сигнала зависит только от относительной величины вариации гравитационного потенциала, но не от самой величины потенциала;

2) при увеличении или уменьшении амплитуды сигнала относительно некоторой величины В, величина ИИ, характеризующая реакцию на воздействие, всегда возрастает, что свидетельствует о наличии положительной обратной связи.

Как известно, в организме по механизму положительной обратной связи организована работа иммунной системы. Можно предположить, что слабые гравитационные поля удаленных планет Солнечной системы вызывают ответную реакцию организма такого же типа, как при проникновении возбудителей инфекционных заболеваний.

Зависимость интегральной информативности от расстояния до Луны, Марса, Меркурия, Юпитера и Венеры

Поведение интегральной информативности в зависимости от приведенного расстояния до Луны, Марса, Меркурия и Юпитера представлено на рис. 8. Для построения зависимости были выбраны данные моделирования семи моделей - М6, М12, М20, М21, М22, М23 и М24. Полученные результаты для каждого небесного тела могут быть аппроксимированы полиномом четвертого порядка, но наилучшая достоверность при аппроксимации данных достигается в случае Марс - см. рис. 8.

Используя выражение гравитационного потенциала, зависимость нормированной интегральной информативности от гравитационного поля Марса можно представить в форме:

(10)

Здесь - масса планеты Марс.

Универсальная зависимость нормированной интегральной информативности от безразмерного параметра х для четырех небесных тел - Луны, Марса, Меркурия и Юпитера (см. рис.9), имеет вид:

(11)

Анализируя зависимости на рис. 8-9, можно сделать вывод, что реакция группы субъектов на гравитационное воздействие Луны, Марса, Меркурия и Юпитера происходит по смешанному механизму положительной и отрицательной обратной связи. Можно предположить, что для поддержания гомеостазиса при малом отклонении от равновесного значения х=0.5, включается нейрорегуляторный механизм типа дыхания и терморегуляции, а при значительном отклонении включается механизм иммунной защиты.

В случае Венеры зависимость нормированной интегральной информативности от гравитационного потенциала - рис. 10, вычисленная по данным моделирования в 12 моделях - М6, М12, М20-М29, имеет вид как в случае Солнца (см. рис.4). Зависимость, представленная на рис. 10 с приемлемой точностью можно аппроксимировать параболой:

(12)

Где - масса планеты Венера, А=2.5478, В=0.567, С= 0.7256.

Таким образом, в случае Венеры выполняются закономерности, отмеченные для Солнца, а именно:

1. амплитуда сигнала зависит только от относительной величины вариации гравитационного потенциала, но не от самой величины потенциала;

2. при увеличении или уменьшении амплитуды сигнала относительно некоторой величины В, величина ИИ, характеризующая реакцию на воздействие, всегда убывает, что свидетельствует о наличии отрицательной обратной связи.

Отметим, что в организме на принципе отрицательной обратной связи основаны механизмы нервной регуляции, поддерживающие параметры гомеостаза (терморегуляция, дыхание и т.п.). Следовательно, группа субъектов реагирует на воздействие гравитационного поля Венеры и Солнца по механизму отрицательной обратной связи, тогда как реакция на воздействие остальных небесных тел происходит преимущественно по механизму положительной обратной связи или по механизму обратной связи переменного типа. При этом Луна, Марс, Меркурий и Юпитер составляют одну группу планет, гравитационные поля которых возбуждают механизм обратной связи переменного типа. Сатурн, Уран, Нептун и Плутон составляют вторую группу планет, возбуждающих своими полями механизм положительной обратной связи.

Выводы

В настоящей работе была изучена реакция группы субъектов на воздействие Солнца, Луны и планет Солнечной системы - Меркурия, Венеры, Марса, Юпитера, Сатурна, Урана, Нептуна и Плутона. В результате выполненных исследований установлено, что механизм взаимодействия может быть описан общей моделью, включающей нормированную интегральную информативность для описания реакции и амплитуду воздействия, зависящую от относительной величины гравитационного потенциала.

Сформулированы общие законы взаимодействия субъектов с гравитационными полями небесных тел:

1) амплитуда сигнала зависит только от относительной величины вариации гравитационного потенциала, но не от самой величины потенциала;

2) при увеличении или уменьшении амплитуды сигнала относительно некоторой величины В, величина ИИ, характеризующая реакцию на воздействие гравитационных полей Солнца и Венеры, всегда убывает, что свидетельствует о наличии отрицательной обратной связи.

3) при увеличении или уменьшении амплитуды сигнала относительно некоторой величины В, величина ИИ, характеризующая реакцию на воздействие гравитационных полей Сатурна, Урана, Нептуна и Плутона всегда возрастает, что свидетельствует о наличии положительной обратной связи.

4) При увеличении или уменьшении амплитуды сигнала относительно некоторой средней величины, реакция группы субъектов на воздействие гравитационных полей Луны, Марса, Меркурия и Юпитера осуществляется по механизму обратной связи переменного типа.

Полученные результаты можно интерпретировать следующим образом:

- выбор тех или иных социальных категорий при воздействии небесных тел обусловлен адаптационными возможностями организма,

- которые изменяются как на уровне нервной регуляции по механизму отрицательной обратной связи под воздействием Солнца или Венеры, а также при определенных условиях под воздействием Луны, Марса, Меркурия и Юпитера,

- так и на уровне иммунной системы под воздействием слабых гравитационных полей Сатурна, Урана, Нептуна и Плутона, и при определенных условиях под воздействием Луны, Марса, Меркурия и Юпитера.

В настоящее время еще не изучен детальный механизм, описывающий указанные выше процессы, но сам факт их наличия подтверждается полученными результатами, которые могут иметь, по нашему мнению, фундаментальное значение для развития науки и техники.

Литература

1. Луценко Е.В., Трунев А.П. Астросоциотипология и спектральный анализ личности по астросоциотипам с применением семантических информационных мультимоделей. Научный журнал КубГАУ [Электронный ресурс]. - Краснодар: КубГАУ, 2008. - №1 (35). - Режим доступа: http://ej. kubagro.ru/2008/01/pdf/10. pdf

2. Eugene Lutsenko, Alexander Trunev. Исследование зависимости интегральной информативности от расстояния до небесных тел Солнечной системы/Chaos and Correlation, December 8, 2008. http://trounev.com/Chaos/CR12_2008. pdf

3. Eugene Lutsenko, Alexander Trounev. О фундаментальных закономерностях распознавания социальных категорий группы субъектов по астрономическим данным на момент рождения/Chaos and Correlation. International Journal, December 21st, 2008. http://trounev.com/Chaos/CR12_1. pdf

4. Луценко Е.В., Трунев А.П. Фундаментальные закономерности распознавания социальных категорий по астрономическим данным на момент рождения / Научный журнал КубГАУ, №44 (10), 2008 года, http://ej. kubagro.ru/2008/10/pdf/01. pdf

5. Patent 2008610097, Russia, System for Typification and Identification of the Social Status of Respondents Based on the Astronomical Data at the Time of Birth - "AIDOS-ASTRO" / E. V. Lutsenko, A. P. Trunev, V. N. Shashin; Application № 2007613722, January 9, 2008.

6. Richard Smoot. AstroDatabank, v.4.00. Quick Start Guide. www.astrodatabank.com

7. Eugene Lutsenko, Alexander Trunev. Artificial Intelligence System for Identification of Social Categories of Natives Based on Astronomical Parameters/ Chaos and Correlation. International Journal, March 16th, 2008. http://trounev.com/Chaos/March2008/AIS/AIS4. htm

8. Татьяна Черноглазова, Игорь Дегтярев. Временные закономерности изменения электрических и магнитных свойств материалов и их связь с сейсмичностью Земли/ Chaos and Correlation. International Journal, No 6, April 30, 2007. http://trounev.com/Chaos/No6/TCH4/TCH4. htm

9. Alexander P. Trunev. О зависимости проводимости и намагниченности материалов от гравитационного потенциала Солнечной системы/ Chaos and Correlation. International Journal, No 7, May 31, 2007. http://trounev.com/Chaos/No7/CR7/CR7. htm

10. Alexander P. Trunev. The influence of the gravitational potential of celestial bodies on the rate of radioactive decay of the atomic nuclei/ Chaos and Correlation. International Journal, October 8th, 2008. http://trounev.com/Chaos/October2008CR. pdf

Размещено на Allbest.ru


Подобные документы

  • Исследование социальных групп как субъектов политики

    Изучение понятия системы социального представительства. Сущность социальной стратификации. Самоорганизация группы как политического субъекта. Процесс артикуляции и агрегирования групповых интересов. Роль среднего класса в индустриально развитых странах.

    курсовая работа [82,4 K], добавлен 17.10.2013

  • Социальное положение и роль в группе

    Понятие cоциальной роли и социального положения. Явление социальной роли в группе. Виды социальных ролей. Общественное мнение и социальные стереотипы как результаты массовой коммуникации. Выработка системы организации и построения социальных ролей.

    курсовая работа [62,7 K], добавлен 03.05.2009

  • Совершенствование системы регионального управления в сфере здравоохранения (на примере СКФО)

    Теоретико-методологические основы исследования здравоохранения как социально-экономической системы. Сущность медицинских услуг. Характеристика системы здравоохранения как объекта государственного регулирования. Главные проблемы на современном этапе.

    дипломная работа [435,3 K], добавлен 10.07.2017

  • Проблемы разграничения полномочий РФ и ее субъектов

    Федерация как форма государственного устройства Российской Федерации. Конституционные формы разграничения предметов ведения и полномочий. Принцип равноправия субъектов РФ. Полномочия, осуществляемые органами государственной власти субъекта Федерации.

    курсовая работа [32,2 K], добавлен 12.05.2009

  • Обработка и анализ социологической информации

    Проектирование социологического исследования, обработка и анализ информации: понятие, этапы, механизмы и средства математической обработки данных. Подведение итогов, апробация, экспертиза и внедрение результатов исследования в социальной работе.

    контрольная работа [23,1 K], добавлен 06.12.2010

  • Социальный статус семьи и образовательные результаты учащихся

    Социально-экономический статус семьи и уровень успеваемости ребенка. Влияние характеристик системы образования на образовательные результаты учащихся из семей с разным социальным статусом. Компенсация социального неравенства в образовательной организации.

    дипломная работа [2,2 M], добавлен 05.01.2016

  • Практическая социальная работа с бездомными в условиях центра адаптации на примере Владимирского центра социальной адаптации

    Понятие бездомности и причины ее возникновения. Социально-экономическое и правовое положение бездомных в России, их социальный портрет. Общая характеристика и анализ системы социальной работы с ними. Организационно-технологический аспект патронажа.

    курсовая работа [55,4 K], добавлен 01.12.2014

  • Социально-экономические программы в здравоохранении

    Положение системы здравоохранения в России, причины кризиса и пути выхода из сложившейся ситуации. Проблема разработки стратегического планирования как самая актуальная для данной сферы. Факторы, влияющие на эффективность деятельности системы.

    реферат [35,3 K], добавлен 13.08.2009

  • Касты в Индии

    Понятие и история каст, их основные виды: брахманы, кшатрии, вайшьи, шудры, неприкасаемые. Положение данных сословий в обществе, определение разрешенных и запрещенных занятий. Особенности существования кастовой системы и отсутствие социальных лифтов.

    презентация [570,4 K], добавлен 12.11.2015

  • Социальная политика Российской Федерации

    Анализ основных направлений реформирования в области социальной политики. Оценка финансового состояния современной пенсионной системы России, результаты ее реформирования в 2002 году. Принципы построения эффективной системы страхования пенсионеров.

    курсовая работа [301,2 K], добавлен 14.12.2010

Работы в архивах красиво оформлены согласно требованиям ВУЗов и содержат рисунки, диаграммы, формулы и т.д.
PPT, PPTX и PDF-файлы представлены только в архивах.
Рекомендуем скачать работу.

© 2000 — 2023, ООО «Олбест» Все права защищены