Сложные социогуманитарные системы - это разновидность систем, которые изучаются в социологии, антропологии, экономике, политологии, и других гуманитарных науках. Эти системы характеризуются сложностью взаимодействий между их составляющими элементами, которые могут быть как людьми (индивидами, группами), так и культурными, социальными, экономическими и политическими аспектами. Например, общество как социогуманитарная система состоит из различных элементов, таких как люди, культура, институты, ценности и так далее. Они взаимодействуют между собой, образуя сложную сеть связей и влияний, которая определяет поведение и развитие общества. Чтобы лучше понять такие системы, используются различные подходы, включая системный анализ, социальную сетевую теорию, теорию сложности и другие методы. Эти подходы помогают выявить основные закономерности в функционировании сложных социогуманитарных систем и предсказать их развитие в будущем. В данной статье рассматриваются подходы к выявлению причинно-следственных связей, выделяются основные требования к построению этих связей в контексте сложных социогуманитарных систем, имеющих дело, в основном, со слабоструктурированной информацией, часто в виде естественного языка и текстов. Были определены слабые и сильные стороны выявленных подходов, а также рассмотрены примеры использования современных методов построения графов на разных задачах: выявление рисков в бизнесе, анализ социальных явлений, выявление наличия причинности в текстах. Исследование показало, что наиболее продуктивными являются методы машинного обучения, например языковые модели для извлечения знаний из текста в совокупности с нейросетевыми технологиями и графовым представлениями знаний. Они требуют уверенных знаний математики, статистики и программирования, как минимум на языке Python, имеющих самую внушительную инструментальную поддержку для решения задач машинного обучения. Также, выявление причинности основывается не только на корреляции, но и на других методах, таких как тест Грейнджера, используемый для анализа временных рядов.
Целью данной работы является проведение системного анализа мобильных роботизированных платформ, которые могут использоваться в сельском хозяйстве для транспортировки грузов и прополки сорняков. Данное исследование является актуальным из-за увеличения численности населения, уменьшения пахотных площадей, естественного оттока населения из сельской местности и снижения количества сельскохозяйственной техники. Для достижения поставленной цели в работе сформировано «дерево» целей системного анализа конструктивного исполнения платформ, которые предваряют и декомпозируют этапы проектирования и разработки роботов сельскохозяйственного назначения. Из-за наличия нечетких и вербальных показателей оценки экспертами роботизированных платформ, авторы предлагают определять их в виде нечетких интервалов, которые с применением аддитивной свертки позволяют получить комплексный показатель, который может представлять либо в нечетком виде, либо в виде пессимистической, оптимистической или нейтральной оценок. При этом весовые коэффициенты аддитивной свертки также можно представить в нечетком виде. Для этого предложены операции умножения и сложения нечетких интервалов. Для проведения имитационного моделирования представлена структура программного обеспечения с применением объектно-ориентированного подхода. За счет перегрузки классических операций сложения и умножения удалось реализовать алгебраические операции с нечеткими интервалами без усложнения вычислений. Результаты моделирования подтвердили работоспособность подхода и позволили определить конструктивное исполнение, компоновку, двигатели и движители для сельскохозяйственной платформы. Предложенные методы можно использовать перед этапами проектирования и разработки роботов различного назначения, а использование показателей в нечетком виде позволяет снизить нагрузку на экспертов.
Статья посвящена актуальной теме имитации качки катамарана и программному обеспечению, алгоритмам позволяющим реализовать эту имитацию. Актуальность вытекает из необходимости тестировать навигационные устройства и их алгоритмы, строить большие тренажёрные комплексы имитации объектов надводного, воздушного и наземного базирования. Данная статья будет сосредоточена на описании программного и алгоритмического обеспечения для создания имитатора качки катамарана, находящегося на поверхности воды, при воздействии на него ветроволновых воздействий. Имитационный стенд для воспроизведения качки катамарана включает в себя платформу Стюарта, датчики, микроконтроллеры и персональный компьютер оператора. Верхняя часть платформы перемещается подобно палубе катамарана, а нижняя часть жёстко закреплена. Результаты экспериментов учитываются датчиками, закреплёнными на подвижной части, и обрабатываются микроконтроллером-прототипом навигационной системы. Считается, что навигационная система должна получать данные об объекте качки и возвращать оператору вектор состояния, содержащий угол и скорость крена, угол и скорость дифферента, высоту и скорость вертикальной качки. Применяемые математические модели описывают динамику катамарана и системы управления, уменьшающую амплитуду качки, внешние возмущения морской волны, формируемые по спектру Пирсона-Московица. Для получения траекторий качки катамарана реализован алгоритм Рунге-Кутта 4-го порядка с фиксированным шагом, а для фильтрации и восстановления полного вектора состояний катамарана реализован фильтр Калмана по схеме с «с задержкой». Разработано программное обеспечение для воспроизведения крена катамарана на имитационном стенде, фильтрации и восстановления вектора состояния, графического отображения результатов эксперимента в виде графиков, сохранения результатов в файлах. Для лучшей интерпретации результатов входные параметры графического интерфейса и алгоритмов имеют простые наглядные параметры: скорость и направление ветра, начальное состояние катамарана и служебные, а результаты представляются в виде графиков. В статье представлено подробное описание взаимосвязи модулей программ, применяемых математических алгоритмов, указаны входные и выходные параметры. Результаты имитации показывают достаточное качество воспроизведения качки катамарана. Однако были выявлены незначительные погрешности, связанные с механическими ограничениями применённой кинематической модели.
В статье рассматривается проблема поиска эффективного критериально-диагностического инструментария для оценки сформированности безопасного социального поведения студентов колледжа. Представлен теоретический анализ педагогических исследований по рассматриваемой проблеме. В качестве методологических подходов выступают аксиологический, диалогический, системный, на которых основана авторская стратегия разработки инструментария и характер взаимодействия со студентами в процессе диагностики. Актуализируется необходимость научного обоснования и теоретического осмысления критериев для организации диагностики студентов. В центре внимания находится содержательное описание методик оценки сформированности безопасного социального поведения. Разработаны и предложены авторская анкета, настольная игра «Ты не один», комплект кейс-заданий, упражнение «Лестница социально безопасных поступков», отмечены их преимущества. Для валидизации используемых методик рекомендуется применять экспертные оценки родителей (законных представителей), специалистов воспитательного отдела профессиональной образовательной организации, тьюторов учебных групп и уточняющие методики (анализ продуктов деятельности, микросочинения, рассказы студентов с элементами рефлексии, составление синквейнов, упражнение «Продолжи предложение»). В заключении делаются выводы о значимости выявления критериев и поиска диагностического инструментария, обеспечивающего определение индивидуальной характеристики сформированности безопасного социального поведения.
В статье представлен анализ основных социальных и историко-философских факторов, которые повлияли на формирование основ педагогического взаимодействия в школах Японии. Актуальность исследования обусловлена необходимостью изучения педагогического взаимодействия в условиях современного мира, когда воспитание профессионально и социально компетентных работников, способных к творчеству в условиях быстро меняющейся реальности, является одной из главных задач образования. Было рассмотрено влияние дописьменного периода истории данной страны на формирование особенностей педагогического взаимодействия и способов передачи знаний при обучении учащихся. Также была рассмотрена роль дзэн-буддизма и конфуцианства в формировании образа учителя как ключевой фигуры и их влияние на выбор методов его взаимодействия с учениками, при этом делая акцент на обучении морали и этикету в средневековых школах. Анализ показывает, что важным этапом в становлении традиций коммуникации людей на Японском архипелаге (в области образования в том числе) является бесписьменный период, когда единственными формами общения были устная и невербальная. Рассмотренные факторы послужили предпосылкой выбора методов обучения через непосредственное восприятие информации и личностного подхода учителя как в средневековых школах, так и в рамках обучения традиционным видам искусств.
Статья посвящена проблемам фальсификации истории России, а также влиянию этого процесса на систему школьного образования. Автор анализирует причины, а также основные тенденции «исторического ревизионизма» на примере постсоветской Украины. «Переписывание истории» рассматривается как часть «гибридной войны», ведущейся сейчас «коллективным Западом» против Русского мира. Составной частью «гибридной войны» является война информационная и даже «ментальная». Переосмысление исторического прошлого является мощным орудием в этом противостоянии. Анализируя содержание нормативных документов, а также школьных учебников, автор выделяет основные тенденции фальсификации национальной истории, осуществляемой частью украинского научного сообщества по социальному заказу киевского режима. Прослеживается цепь ложных смыслов, которыми наделяются события нашего общего прошлого - от становления Древней Руси до распада Советского Союза. Показывается негативное влияние этого процесса на массовое сознание школьников. В свете раскрытых проблем описываются актуальные задачи российского школьного гуманитарного образования, которые в первую очередь нужно реализовывать на новых территориях. Делается вывод, что учителя истории ответственны за сохранение исторической правды и памяти поколений как важнейших компонентов социокультурной идентичности подрастающего поколения. Соответствующая учебная и воспитательная работа в российских школах должна вестись с опорой на наши традиционные духовно-нравственные ценности. Это поможет укрепить единство государства, достойно преодолеть вызовы и угрозы современности.
Статья посвящена решению научной проблемы создания верхнеуровневого описания модели онтологии знаний для интеллектуальных систем обработки и анализа текстов на естественном языке, построенной на основе оригинальной компонентной архитектуры, обеспечивающей необходимый уровень детализации спецификаций анализируемой текстовой информации. Актуальность данной задачи обусловлена необходимостью развития теоретических основ построения информационных моделей семантических зависимостей внутри текстов на естественном языке. Автором даны определения основным терминам исследуемой предметной области. Представлена формализованная постановка решаемой задачи. Проблема «информационного взрыва», причиной возникновения которой стал экспоненциальный рост объемов цифровой информации, привела к ситуации, когда до 95% информационного потока содержит неструктурированные данные. В подобных условиях, крайне актуальной становится задача создания эффективных интеллектуальных систем поиска и приобретения знаний, в том числе, интеллектуальных систем обработки и анализа текстов на естественном языке. Научным направлением решения этой частной задачи является Text Mining (TM) - раскопка знаний в текстовой информации. В качестве примера прикладной задачи использования приобретенных знаний, в данном исследовании, рассматривается значимая проблема информационной поддержки процессов предупреждения и/или ликвидации последствий чрезвычайных ситуаций. В данной задаче исходными данными являются потоки текстовых сообщений (новостной информации, отчетов о техническом состоянии техногенных объектов, информации о природных явлениях и т.п.), поступающих в центры принятия решений, а на выходе формируются прогностические оценки и/или конкретные инструкции относительно оценки ситуации и предпринимаемых действий определенными специалистами. Одной из причин, сдерживающих развитие интеллектуальных систем обработки и анализа текста для решения задач поиска, приобретения и использования знаний, является недостаточно высокий уровень эффективности моделей и алгоритмов, обеспечивающих комплексное решение описанных выше задач искусственного интеллекта с учетом особенностей семантики и контекста.
Рассматривается задача управления распределением энергетической мощности на территории, покрытой интеллектуальной энергосетью. Целью управления является стабилизация потока энергии при наличии внешних воздействий, вызванных изменением состояния окружающей среды. Присутствие уязвимостей обусловлено природой энергетических сетей и при определенном стечении обстоятельств провоцирует аномалии энергоснабжения. Воздействие факторов внешней среды разнообразно по содержанию, не позволяя уверенно прогнозировать актуальные угрозы. Описываются геоинформационные модели, использующие представление знаний образами. Ее использование дает возможность оценивать актуальность известных угроз. Концептуально образ включает в себя центр и допустимые преобразования центра в некотором контексте. Рассматривается случай, когда угроза нарушения работы интеллектуальной сети оценивается трансформированием образа в заданную область пространства, в которой размещается интеллектуальная сеть. Принципиальной особенностью предлагаемого подхода является оценка реализуемость явления или события в заданной области пространства. Операция переноса ситуации заставляет учитывать особенности топологии заданной области. Основную роль начинают играть не столько атрибуты ситуации, как параметры порождающей ее инфраструктуры. Особенностью предлагаемого подхода следует считать перенос смыслового контекста, который представлен допустимыми преобразованиями образа. Программная функция трансформирования связывается со слоем картографического изображения. Для заданного объекта, входящего в прецедент-оригинал, определяется область размещения. Ее граница определяется свойствами объекта. Если размер области размещения позволяет сконструировать объект соответствующего класса, этот объект создается. Оценивается достоверность результата путем применения экспертного знания о качестве объектов рассматриваемого класса. Перечисленные действия выполняются не только над геометрией пространственного объекта. Аналогично концепции образного представления геометрии используются временные и семантические атрибуты. Формирование списка угроз при заданном состоянии внешней среды составляет суть управления устойчивости. Анализируются особенности алгоритмизации процедуры трансформации образов. Приводится способ оценки достоверности трансформирования. Применение предложенного подхода перспективно для интеллектуальных систем энергоснабжения, поведение которых сложным образом зависит от факторов внешней среды.
Предлагается гибридная модель системы текстонезависимой динамической верификации пользователей информационных систем, которая основана на комплексном использовании искусственных иммунных систем и искусственных нейронных сетей. Подлежащие верификации данные текстонезависимой динамической биометрии пользователей представлены, двумя последовательностями информационных единиц фиксированного размера векторов признаков, соответствующих образам двух классов - «свой» и «чужой». Такое представление ориентировано на массово-параллельную децентрализованную обработку данных, принятую в искусственных иммунных системах. Последующая верификация пользователей обоих классов реализуется с помощью вероятностной искусственной нейронной сети, которая в признаковом пространстве вычисляет плотности вероятности концентрации информационных единиц обоих классов. В дополнение к характеристикам плотности вероятности информационных единиц используются допустимые цены ошибок 1-го и 2-го рода для образов каждого класса. Итоговый результат биометрической верификации работающего пользователя контролируется на основании текущего сравнения совокупных статистических оценок плотности вероятности и допустимой цены ошибок образов каждого из двух классов. Предлагаемый подход к верификации личности работающего пользователя позволяет предложить общую схему этой процедуры для существенно различных модальностей динамической биометрии: голоса, рукописи и клавиатурного набора. Реализация такого подхода для биометрии конкретной модальности будет несколько отличаться, но общая схема верификации может быть сохранена. Преимуществами предлагаемого подхода являются: возможность текстонезависимого анализа динамической биометрии различной модальности, произвольного объема, содержания и языка; возможность принятия верификационного решения в непрерывном режиме в темпе поступления работы пользователя; в перспективе повышать точность работы системы верификации путем увеличения размерности нейронной сети; возможность использования истории анализа результатов верификации реальных пользователей для последующей более точной настройки системы. Относительным недостатком работы является необходимость программной реализации нейронной сети большой размерности. Однако в перспективе этот недостаток быстро нивелируется с повышением производительности средств вычислительной техники.
Перспективным решением задач глобальной оптимизации являются метаэвристики, инспирированные природой, представляющие собой недетерминированные алгоритмы, исследующие пространство поиска, решений, обучающиеся в процессе поиска, не привязанные к конкретной задаче, хотя и не гарантирующие точное решений. Целью данного исследования является разработка эффективного алгоритма для решения прикладных проблем глобальной оптимизации многомерных одномодальных и мультимодальных функций, встречающихся в задачах инженерного проектирования, обработки изображений и компьютерного зрения, энергетики и энергоменеджмента, анализа данных и машинного обучения, робототехники. Для достижения этой цели в статье предлагается вычислительная модель коллективного поведения группы животных и эффективный алгоритм дифференциально-векторного движения. Модель включает разнообразные паттерны поведения в группе животных: удерживать текущую позицию; двигаться в направлении к ближайшим соседям или, наоборот, от ближайших соседей; двигаться случайным образом; конкурировать за позицию. В коллективной памяти хранится информация о местоположении доминирующих особей группы и направлении движения группы, лучшие позиции агентов с учетом механизмов конкуренции и доминирования в группе. Алгоритм был экспериментально протестирован на семи известных многомерных одномодальных и мультимодальных функциях. Результаты были сопоставлены с генетическим алгоритмом, алгоритмом роя частиц, гравитационного поиска дифференциальной эволюции. Предлагаемый алгоритм показал лучшие результаты, нежели конкурирующие алгоритмы, на всех тестовых функциях. Это объясняется лучшим балансом нового алгоритма между скоростью сходимости и диверсификацией пространства поиска решений. Проверка полученных результатов с использованием Т-критерия суммы рангов Уилкоксона для независимых выборок показала, что результаты по алгоритму являются статистически значимыми. Также проводилось сравнение с одним из наиболее эффективных алгоритмов непрерывной оптимизации BFGS - квазиньютоновским итерационным алгоритмом численной оптимизации, предназначенным для нахождения локального экстремума одномодальных функций. Результаты оказались сопоставимы для многомерных функций. Алгоритм также сравнивался с методом мультистарта в задаче глобальной оптимизации мультиэкстремальных функций и доказал свое преимущество по времени и точности найденных решений.