Материал: Методы и технологии генерации системного знания

Внимание! Если размещение файла нарушает Ваши авторские права, то обязательно сообщите нам

множественности актуальных состояний объектов реальности. В каждом таком состоянии реализуется определенная совокупность эталонов (качеств). Образом каждого эталона в реальности является кластер данных. В нем объединяются объекты наблюдения, отвечающие одному определенному качеству системы.

МС направлено на получение реконструкций всех актуальных состояний системы, представленных в ее эмпирическом описании. Главный результат МС – знание системных закономерностей, характеризующих свойства системы как целого, и механизмов, формирующих эти свойства (рис. 2.15).

 

 

 

 

 

Синергия

 

 

Системные

 

 

 

 

 

системных

 

 

закономерности

 

 

 

 

 

механизмов

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Состояния

 

Эмерджентные

 

 

 

 

 

 

 

свойства

 

 

 

 

в поле сил

 

 

 

 

 

 

системы

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Определенность

 

 

 

 

 

 

 

 

и изменчивость

 

 

 

 

Реконструкции

 

 

 

 

 

 

состояний

Поле

 

 

 

состояний

 

 

 

 

эталона

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Объясненные

 

 

Модели форм

 

 

 

 

воплощения

 

 

состояния

 

 

эталонов

 

Градиент

 

 

 

Объективиро-

 

 

 

 

 

 

ванные смыс-

 

поля эталона

 

 

 

лы системы

 

в пространстве

 

 

 

 

 

 

признаков

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Рис. 2.15. Этапы генерации реконструкций и выявления системных закономерностей

Модели форм воплощения эталонов возникают в связи с прямым отображением эталонов системы на ее признаковое пространство при построении кластеров данных. Каждая такая модель задает поле одного конкретного эталонного состояния системы, где размещаются все объекты кластера данного эталона. На каждый объект это поле действует по-разному. Характер действия на конкретный объект определяется градиентом поля.

Реконструкции как модели состояний системы определяются для полного множества ее актуальных состояний. Каждая реконструкция представляет собой целое, образованное из смысловых частей. Смысловые части – конкретный набор моделей эталонных состояний, характерный для одного определенного состояния. Состояния системы представляются точками в признаковом пространстве. Модель каждого состояния описывает точку данного

40

пространства как смысловую конструкцию, порожденную полем сил системы, определяющим это состояние. В реконструкции состояния поле сил задает состояние системы как целого, что предполагает синергию множественных системных механизмов, определенных эталонами, формирующими это состояние. Свойства системы являются в каждом ее состоянии свойствами целого. Модели состояний позволяют определять эмерджентные свойства системы как функции ее состояний. Данные свойства обладают изменчивостью. Масштабы и характер изменчивости эмерджентных свойств устанавливают атрибуты определенности и изменчивости состояний.

Каждое состояние уникально. Уникальна и его реконструкция, являющаяся научно установленной формой определения этого состояния. Реконструкции – это мост, связующий мир системы и реальность. Каждая реконструкция является моделью состояния системы как целого в условиях части. Все реконструкции позволяют установить закономерности и ограничения, налагаемые на состояния системы, связывающие такие состояния как части целого в одно системное целое.

Закономерности мира систем служат платформой для оформления системных закономерностей в действительном мире в релевантных этой реальности формах.

3. ТЕХНОЛОГИЯ СИСТЕМНЫХ РЕКОНСТРУКЦИЙ

3.1. Обзор методов технологии

Исходное представление системы. Технология системных реконструкций автоматически производит системное знание на основе эмпирического описания системы [24]. Оно имеет формат таблицы наблюдений (табл. 3.1).

 

 

 

Таблица 3.1

Оценки полноты и представительности таблицы наблюдения

 

 

 

 

Число объектов

 

Число показателей (полнота)

 

наблюдения (пред-

 

 

 

от 10 до 50

от 50 до 1000

более 1000

ставительность)

От 10 до 100

Мало данных

Недостаточно данных

Недостаточная

для верификации

 

 

представительность

 

 

Достаточный объем данных

От 100 до 500

Мало показателей

для раскрытия сложности

данных

 

 

для раскрытия

Оптимальный объем данных

 

От 500 до 2000

сложности

для раскрытия сложности

 

 

и верификации

 

Более 2000

Усложнение

анализа ввиду заметного проявления в данных

 

несущественного и особенного

 

 

41

Количество показателей и наблюдаемых состояний в таблице может равняться десяткам, сотням, тысячам.

Абстрактное представление системы. Эмпирическое описание преоб-

разуется в абстрактное представление системы в виде знакового графа связей [24], где вершины графа – показатели системы. Каждая вершина имеет в качестве своих атрибутов статистики распределений значений показателя. Ребра графа – статистически значимые парные связи между показателями (доверительный уровень не ниже 0.05). Атрибутами ребра являются сила (теснота) связи, знак связи, монотонность (однотипный характер изменения значений пары показателей – возрастание или убывание). Вычисление атрибутов ребер проводится на основе разных статистических мер (информационная мера связи К. Шеннона [25], ранговые корреляции М. Кендалла [26], порядковые статистики Д. Блома–Р. Кифера–Н. Розенблата, В. Хеффдинга [27]). Структура парных связей отображает множественность внутрисистемных корреляций. Знаки связей проявляют разнообразие форм поведения системы (изменчивость показателей ее состояния).

Первая аксиома систем утверждает согласованную изменчивость всех показателей состояния системы. Граф связей как форма представления системы, полученная из независимо определенных парных связей, отвечает этой аксиоме при четности всех его циклов (знаковый баланс) [7].

Качественные определенности системы. Дисбаланс знакового графа проявляет неоднородность системы, свидетельствует о ее сложности (многокачественности). Граф связей со знаковым дисбалансом служит базой для автоматической генерации полного семейства системных моделей. Каждая модель определяет всю систему в какой-либо одной ее качественной определенности, сформированной особым системообразующим механизмом. Полное семейство моделей раскрывает все качества системы.

Процесс генерации системных моделей начинается с выявления в знаковом графе связей всех треугольников противоречий. Каждый из них – минимальная структура парных отношений показателей, в которой нарушен знаковый баланс [7]. Система должна быть раскрыта во всех ее качествах, и в каждом ее качестве она должна быть однородной. Разрешение противоречий знакового графа связей осуществляется выявлением симметрий структур отношений – синглетов, наделенных способностью гармонизировать связи между показателями. Синглет – треугольник противоречий с главной осевой симметрией и системными ролями вершин. Одна вершина синглета – «Осо-

42

бая», идентифицирующая какое-то одно характерное качество системы. Две другие вершины – «Вершины базы» синглета, выступающие носителями системообразующего двухфакторного взаимодействия. Вершины, входящие хотя бы в один синглет, наделены ведущей системной ролью. Все синглеты с одной и той же особой вершиной формируют ядро системной модели с сохранением осевой симметрии и двухфакторного устроения этих синглетов. Ядром определяется одно конкретное качество системы. Системная модель с таким ядром представляет систему как целое в одном ее уникальном качестве

(рис. 3.1).

 

b b

 

 

Особая

 

 

 

 

+

 

+

 

 

а

-

c

 

 

а

c

 

База

 

 

 

 

 

Треугольник

Треугольник из неза-

Синглет

со знаковым

висимо полученных

дисбалансом

 

парных связей

 

 

Ядро

 

 

Особая

 

 

 

 

 

 

Фактор 1 Фактор 2

Ядро

Образ системной модели

Рис. 3.1. Схема построения одной системной модели:

найти в графе связей все треугольники со знаковым дисбалансом; выявить синглеты; получить ядро системной модели; достроить факторы системной модели включением вершин графа связей из окружения ядра

Вся система как целое во всех ее качествах выражена через полное семейство системных моделей, совокупность которых раскрывает присущую системе сложность. Результат технологии – знание о пространстве качествований системы через формообразы семейства абстрактных системных моделей. Каждой системной модели в этом пространстве отвечает область, в которой системе приписан тип ее качественной определенности. Каждая область охватывает все множество проявлений приписанного к ней типа качественной определенности. Структуру области определяют смысловые грани-

43

цы, в которых этот тип проявляется в разных формах с разной степенью интенсивности.

3.2. Форматы системного знания

Архитектурным воплощением технологии системных реконструкций является ТехноКуб с координатами «Представление» «Познание» «Вы-

ражение» [24] (рис. 3.2).

Целое Частное Конкретное

Показатели

Структуры Состояния

Эмпирический портрет Схема Статистический портрет Структурный портрет

Тип

Системные портреты

типа и форм типа

 

Образ

Реалистичный портрет

Рис. 3.2. ТехноКуб системных реконструкций

Стадия генерации системного знания отображается на оси «Выражение», в каждой позиции которой система берется в единстве целого. Горизонталь «Схема» представляет систему на уровне эмпирического факта и бинарных отношений. Горизонталь «Тип» дает систему в смысловых формах всех ее качественных определенностей. Горизонталь «Образ» характеризует полноту раскрытия многокачественной сущности системы и потенциал переноса смысловых форм качественных определенностей системы на эмпирический факт. Каждый горизонтальный срез ТехноКуба содержит знание о системе, развернутое по координатам «Представление» и «Познание». Первая координата раскрывает систему как целое, в частях целого и в его конкретных элементах. Вторая координата организует знание о системе через ключевые образующие: «Показатели», «Структуры», «Состояния».

Технология системных реконструкций строит шесть портретных образов системы. Портреты горизонтали «Схема» представляют систему во внешних формах: в состояниях носителя системы; в значениях показателей состояния

44

Источник: https://studfile.net/preview/16436411/