Е. В. ЛУЦЕНКО, В. И. ЛОЙКО. СЕМАНТИЧЕСКИЕ ИНФОРМАЦИОННЫЕ МОДЕЛИ УПРАВЛЕНИЯ АГРОПРОМЫШЛЕННЫМ КОМПЛЕКСОМ. 2005

Монография посвящена решению задач управления агропромышленным комплексом на различных уровнях его организации: инвестиционное управление качеством жизни населения региона; управление устойчивостью перерабатывающего комплекса региона; управление продуктивностью сельхозкультур и качеством продукции. Эти задачи решаются в монографии на единой стандартизированной методологической и инструментально-технологической основе системно-когнитивного анализа, обеспечивающего как синтез и верификацию семантических информационных моделей, так и их использование для прогнозирования и управления в агропромышленном комплексе. Рекомендуется для аспирантов, преподавателей и научных работников, занимающихся и интересующихся проблемами управления сложными системами с применением технологий искусственного интеллекта.

<< |

↑

ВВЕДЕНИЕ

ГЛАВА 1. ОСНОВЫ СИСТЕМНО-КОГНИТИВНОГО АНАЛИЗА

1.1. Теоретические основы системно-когнитивного анализа

1.1.1. Системный анализ, как метод познания

1.1.1.1. Принципы системного анализа

1.1.1.2. Методы и этапы системного анализа

1.1.1.3. Этапы когнитивного анализа

1.1.1.4. Предлагаемая обобщенная схема системного анализа, ориентированного на интеграцию с когнитивными технологиями

1.1.2. Когнитивная концепция и синтез когнитивного конфигуратора

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

1.1.2.1.1. Определение понятия конфигуратора

1.1.2.1.2. Понятие когнитивного конфигуратора

1.1.2.1.3. Когнитивные концепции и операции

1.1.2.2. Предлагаемая когнитивная концепция

1.1.2.3. Когнитивный конфигуратор и базовые когнитивные операции системного анализа

1.1.2.4. Задачи формализации базовых когнитивных операций системного анализа

1.1.3. СК-анализ, как системный анализ, структурированный до уровня базовых когнитивных операций

1.1.4. Место и роль СК-анализа в структуре АСУ

1.1.4.1. Структура типовой АСУ

1.1.4.2. Параметрическая модель адаптивной АСУ сложными системами

1.1.4.3. Модель рефлексивной АСУ активными объектами и понятие мета-управления

1.1.4.4. Двухконтурная модель РАСУ в АПК

1.2. Системная теория информации и семантическая информационная модель

1.2.1. Программа системного обобщения математики и предпосылки системной теории информации

1.2.3.3. Математическая модель метода распознавания образов и принятия решений, основанного на системной теории информации.

1.2.4. Некоторые свойства математической модели (сходимость, адекватность, устойчивость и др.)

1.2.4.1. Непараметричность модели. Робастные процедуры и фильтры для исключения артефактов

1.2.5. Взаимосвязь математической модели СК-анализа с другими моделями.

1.2.5.1. Взаимосвязь системной меры целесообразности информации со статистикой Х2 и новая мера уровня системности предметной области.

1.2.5.6. Математический метод СК-анализа в свете идей интервальной бутстрепной робастной статистики объектов нечисловой природы

1.3. Методика численных расчетов (алгоритмы и структуры данных)

1.3.1. Принципы формализации предметной области и подготовки эмпирических данных

1.3.2. Иерархическая структура данных и последовательность численных расчетов в СК-анализе

1.3.3. Обобщенное описание алгоритмов СК-анализа

1.4. Технология синтеза и эксплуатации приложений в системе "Эйдос"

1.4.1. Назначение и состав системы "ЭЙДОС"

1.4.1.1. Цели и основные функции системы "Эйдос"

1.4.1.2. Обобщенная структура системы "Эйдос"

1.4.2. Пользовательский интерфейс, технология разработки и эксплуатации приложений в системе "ЭЙДОС"

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

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

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

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

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

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

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

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

1.4.3.3. Некоторые количественные характеристики системы "Эйдос"

1.4.3.4. Обеспечение эксплуатации системы "Эйдос"

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

1.5. Выводы

ГЛАВА 2. АНАЛИЗ ВЛИЯНИЯ ИНВЕСТИЦИЙ НА УРОВЕНЬ КАЧЕСТВА ЖИЗНИ НАСЕЛЕНИЯ РЕГИОНА

2.1. Качество жизни населения как интегральный критерий оценки эффективности государственного управления экономикой

2.1.1. Понятие «гуманистическая экономика». Структура и содержание понятия «качество жизни»

2.1.1.1. Постановка проблемы

2.1.1.2. Концепция решения

2.1.1.3. Структура и содержание понятия «качество жизни»

2.1.1.4. Комплексные определения качества жизни

2.1.1.5. Количественные частные критерии, входящие в состав интегрального критерия «качество жизни»

2.1.1.6. Неформальная постановка задачи исследования влияния на качество жизни различных факторов

2.1.1.7. Принципиальная когнитивная модель системы факторов, влияющих на качество жизни

2.1.1.8. Структура и содержание понятия «качество жизни»

2.1.1.9. Определения качества жизни, основанные на самооценке

2.1.2. Количественные частные критерии, входящие в состав интегрального критерия «качество жизни»

2.1.3. Неформальная постановка задачи исследования влияния на качество жизни различных факторов

2.1.4. Принципиальная когнитивная модель системы факторов, влияющих на качество жизни

2.1.5. Выводы

2.2. Формальная постановка задачи и синтез многоуровневой семантической информационной модели влияния инвестиций на уровень качества жизни населения региона

2.2.1. Предпосылки и задачи исследования

2.2.2. Инструментарий представления и формализации исходной информации

2.2.3. Принципиальная многоуровневая модель управления качеством жизни на уровне региона

2.2.4. Планирование исследования модели

2.2.4.1. Задача раздела и соотношение понятий: "Исследование модели" и "Исследование предметной области"

2.2.4.2. План исследования модели

2.2.4.3. Адекватность модели

2.2.4.4. Идентификация и прогнозирование

2.2.4.5. Двухмерные (2d) и трехмерные (3d) профили классов и факторов

2.2.4.6. Информационные портреты классов и факторов различных уровней, функции влияния

2.3. Решение задач прогнозирования и управления

2.3.1. Детерминация интервальных значений интегрального критерия уровня качества жизни направлением и объемами инвестиций