В настоящее время, т.е. в текущей версии системы «Эйдос», исследование моделируемой предметной области путем исследования ее модели, включает: инвертированные SWOT-диаграммы значений факторов (семантические потенциалы слов); кластерно-конструктивный анализ классов; кластерно-конструктивный анализ значений факторов (слов); нелокальные нейроны; нелокальная нейронная сеть; 3D-интегральные когнитивные карты; 2D-интегральные когнитивные карты содержательного сравнения классов; 2D-интегральные когнитивные карты содержательного сравнения значений факторов (слов); когнитивные функции; значимость факторов и их значений; степень детерминированности классов и классификационных шкал [31-47].
В данной работе из-за ограничений на ее объем мы рассмотрим лишь некоторые их этих возможностей исследования: инвертированные SWOT-диаграммы значений факторов (семантические потенциалы слов); кластерно-конструктивный анализ классов; нелокальные нейроны; нелокальная нейронная сеть; значимость факторов и их значений; степень детерминированности классов и классификационных шкал.
3.8.1 Инвертированные SWOT-диаграммы значений факторов (семантические потенциалы слов)
Инвертированные SWOT-диаграммы предложены автором [34] в 1994 году и показывают в наглядной форме какое количество информации содержится в определенном значении фактора (в данном случае это слова) о принадлежности объекта моделирования к различным классам: авторам, литературному произведению, жанру, периоду ил году написания. Слева в этой диаграмме выводятся классы для которых данное слово характерно, причем классы расположены в порядке убывания степени характерности, а справа - классы, для которых данное слово нехарактерно (рисунок 16).
Рисунок 16. Примеры информации из слова по классам
3.8.2. Кластерно-конструктивный анализ классов
С точки зрения представления знаний класс представляет собой колонку матрицы статистической или системно-когнитивной модели (таблицы 1, 2, 4). Эти колонки можно количественно сравнить друг с другом и сформировать матрицу сходства классов (таблица 11):
Таблица 11 - Матрица сходства классов (фрагмент)
|
KOD_CLS |
NAME_CLS |
AUTSFIO-алёшин_вн |
AUTSFIO-ачмиз_ад |
AUTSFIO-бахчевников_он |
AUTSFIO-белоусов_св |
AUTSFIO-богус_аэ |
AUTSFIO-брагинец_св |
AUTSFIO-бурьянов_аи |
AUTSFIO-бутовченко_ав |
AUTSFIO-великанова_ев |
AUTSFIO-викторова_еп |
AUTSFIO-виневский_еи |
AUTSFIO-городецкий_во |
AUTSFIO-грачев_еа |
|
|
1 |
AUTSFIO-алёшин_вн |
100 |
62 |
-6 |
-26 |
-6 |
-6 |
-6 |
-6 |
74 |
62 |
-3 |
-12 |
-6 |
|
|
2 |
AUTSFIO-ачмиз_ад |
62 |
100 |
-6 |
-16 |
-5 |
-6 |
-1 |
-2 |
-7 |
100 |
-3 |
-5 |
-5 |
|
|
3 |
AUTSFIO-бахчевников_он |
-6 |
-6 |
100 |
-12 |
3 |
100 |
1 |
-0 |
-3 |
-6 |
-0 |
-5 |
3 |
|
|
4 |
AUTSFIO-белоусов_св |
-26 |
-16 |
-12 |
100 |
-12 |
-12 |
-12 |
-4 |
-19 |
-16 |
-10 |
-20 |
-12 |
|
|
5 |
AUTSFIO-богус_аэ |
-6 |
-5 |
3 |
-12 |
100 |
3 |
-2 |
1 |
-3 |
-5 |
3 |
-5 |
100 |
|
|
6 |
AUTSFIO-брагинец_св |
-6 |
-6 |
100 |
-12 |
3 |
100 |
1 |
-0 |
-3 |
-6 |
-0 |
-5 |
3 |
|
|
7 |
AUTSFIO-бурьянов_аи |
-6 |
-1 |
1 |
-12 |
-2 |
1 |
100 |
1 |
-6 |
-1 |
1 |
-9 |
-2 |
|
|
8 |
AUTSFIO-бутовченко_ав |
-6 |
-2 |
-0 |
-4 |
1 |
-0 |
1 |
100 |
-6 |
-2 |
1 |
-5 |
1 |
|
|
9 |
AUTSFIO-великанова_ев |
74 |
-7 |
-3 |
-19 |
-3 |
-3 |
-6 |
-6 |
100 |
-7 |
-2 |
-11 |
-3 |
|
|
10 |
AUTSFIO-викторова_еп |
62 |
100 |
-6 |
-16 |
-5 |
-6 |
-1 |
-2 |
-7 |
100 |
-3 |
-5 |
-5 |
|
|
11 |
AUTSFIO-виневский_еи |
-3 |
-3 |
-0 |
-10 |
3 |
-0 |
1 |
1 |
-2 |
-3 |
100 |
-9 |
3 |
|
|
12 |
AUTSFIO-городецкий_во |
-12 |
-5 |
-5 |
-20 |
-5 |
-5 |
-9 |
-5 |
-11 |
-5 |
-9 |
100 |
-5 |
|
|
13 |
AUTSFIO-грачев_еа |
-6 |
-5 |
3 |
-12 |
100 |
3 |
-2 |
1 |
-3 |
-5 |
3 |
-5 |
100 |
|
|
14 |
AUTSFIO-даишева_нм |
-12 |
-5 |
-5 |
-20 |
-5 |
-5 |
-9 |
-5 |
-11 |
-5 |
-9 |
100 |
-5 |
|
|
15 |
AUTSFIO-дегтярева_ка |
-9 |
-1 |
-2 |
2 |
-4 |
-2 |
-8 |
-5 |
-10 |
-1 |
-6 |
-11 |
-4 |
|
|
16 |
AUTSFIO-дёмина_еб |
-12 |
-11 |
-4 |
-15 |
-4 |
-4 |
-7 |
-1 |
-6 |
-11 |
-5 |
-8 |
-4 |
|
|
17 |
AUTSFIO-дробот_ва |
-10 |
-7 |
-2 |
-13 |
2 |
-2 |
-4 |
-2 |
-7 |
-7 |
-1 |
-3 |
2 |
|
|
18 |
AUTSFIO-евглевский_ро |
-11 |
-4 |
-5 |
-20 |
-2 |
-5 |
-1 |
3 |
-10 |
-4 |
-9 |
-5 |
-2 |
|
|
19 |
AUTSFIO-журтов_ах |
-1 |
-4 |
2 |
-10 |
3 |
2 |
-3 |
-1 |
2 |
-4 |
-1 |
-3 |
3 |
|
|
20 |
AUTSFIO-зайцев_сг |
-6 |
-1 |
1 |
-12 |
-2 |
1 |
100 |
1 |
-6 |
-1 |
1 |
-9 |
-2 |
|
|
21 |
AUTSFIO-исмаилов_ва |
-0 |
7 |
-3 |
-7 |
-2 |
-3 |
2 |
1 |
-6 |
7 |
1 |
-5 |
-2 |
|
|
22 |
AUTSFIO-калпакчи_нд |
-9 |
-1 |
-2 |
2 |
-4 |
-2 |
-8 |
-5 |
-10 |
-1 |
-6 |
-11 |
-4 |
|
|
23 |
AUTSFIO-камбулов_си |
-12 |
-11 |
-4 |
-15 |
-4 |
-4 |
-7 |
-1 |
-6 |
-11 |
-5 |
-8 |
-4 |
|
|
24 |
AUTSFIO-колесник_вв |
-12 |
-11 |
-4 |
-15 |
-4 |
-4 |
-7 |
-1 |
-6 |
-11 |
-5 |
-8 |
-4 |
|
|
25 |
AUTSFIO-коновалов_ви |
-26 |
-16 |
-12 |
100 |
-12 |
-12 |
-12 |
-4 |
-19 |
-16 |
-10 |
-20 |
-12 |
|
|
26 |
AUTSFIO-коновалов_си |
-26 |
-16 |
-12 |
100 |
-12 |
-12 |
-12 |
-4 |
-19 |
-16 |
-10 |
-20 |
-12 |
|
|
27 |
AUTSFIO-котляревская_ни |
-12 |
-5 |
-5 |
-20 |
-5 |
-5 |
-9 |
-5 |
-11 |
-5 |
-9 |
100 |
-5 |
|
|
28 |
AUTSFIO-кузнецов_мс |
1 |
-4 |
-5 |
-14 |
-5 |
-5 |
-1 |
-1 |
4 |
-4 |
-5 |
-0 |
-5 |
|
|
29 |
AUTSFIO-купин_га |
100 |
62 |
-6 |
-26 |
-6 |
-6 |
-6 |
-6 |
74 |
62 |
-3 |
-12 |
-6 |
|
|
30 |
AUTSFIO-курасов_вс |
-13 |
-11 |
4 |
-7 |
0 |
4 |
-6 |
5 |
-7 |
-11 |
6 |
-8 |
0 |
|
|
31 |
AUTSFIO-луценко_ев |
-3 |
-2 |
-0 |
-8 |
1 |
-0 |
-2 |
3 |
-3 |
-2 |
-3 |
-2 |
1 |
|
|
32 |
AUTSFIO-люсый_ин |
-12 |
-5 |
-5 |
-20 |
-5 |
-5 |
-9 |
-5 |
-11 |
-5 |
-9 |
100 |
-5 |
|
|
33 |
AUTSFIO-малашихин_нв |
-11 |
-4 |
-5 |
-20 |
-2 |
-5 |
-1 |
3 |
-10 |
-4 |
-9 |
-5 |
-2 |
|
|
34 |
AUTSFIO-маслов_гг |
-11 |
-4 |
-5 |
-20 |
-2 |
-5 |
-1 |
3 |
-10 |
-4 |
-9 |
-5 |
-2 |
|
|
35 |
AUTSFIO-мовчан_ес |
-26 |
-16 |
-12 |
100 |
-12 |
-12 |
-12 |
-4 |
-19 |
-16 |
-10 |
-20 |
-12 |
|
|
36 |
AUTSFIO-мохаммед_аю |
-10 |
-7 |
-2 |
-13 |
2 |
-2 |
-4 |
-2 |
-7 |
-7 |
-1 |
-3 |
2 |
|
|
37 |
AUTSFIO-науменко_аг |
-3 |
-3 |
-0 |
-10 |
3 |
-0 |
1 |
1 |
-2 |
-3 |
100 |
-9 |
3 |
|
|
38 |
AUTSFIO-павлюкова_ед |
-9 |
-1 |
-2 |
2 |
-4 |
-2 |
-8 |
-5 |
-10 |
-1 |
-6 |
-11 |
-4 |
|
|
39 |
AUTSFIO-панасенко_ею |
74 |
-7 |
-3 |
-19 |
-3 |
-3 |
-6 |
-6 |
100 |
-7 |
-2 |
-11 |
-3 |
|
|
40 |
AUTSFIO-першакова_тв |
100 |
62 |
-6 |
-26 |
-6 |
-6 |
-6 |
-6 |
74 |
62 |
-3 |
-12 |
-6 |
|
|
41 |
AUTSFIO-пестова_лп |
-3 |
-3 |
-0 |
-10 |
3 |
-0 |
1 |
1 |
-2 |
-3 |
100 |
-9 |
3 |
|
|
42 |
AUTSFIO-погосян_вм |
-11 |
-9 |
4 |
-7 |
1 |
4 |
-5 |
5 |
-6 |
-9 |
4 |
-8 |
1 |
|
|
43 |
AUTSFIO-припоров_ие |
-9 |
-7 |
2 |
-4 |
-0 |
2 |
-3 |
3 |
-5 |
-7 |
5 |
-4 |
-0 |
|
|
44 |
AUTSFIO-разгонов_гв |
1 |
-2 |
-3 |
-13 |
-3 |
-3 |
8 |
1 |
3 |
-2 |
3 |
-6 |
-3 |
|
|
45 |
AUTSFIO-рыков_вб |
-12 |
-11 |
-4 |
-15 |
-4 |
-4 |
-7 |
-1 |
-6 |
-11 |
-5 |
-8 |
-4 |
|
|
46 |
AUTSFIO-семенихин_со |
-12 |
-5 |
-5 |
-20 |
-5 |
-5 |
-9 |
-5 |
-11 |
-5 |
-9 |
100 |
-5 |
|
|
47 |
AUTSFIO-сторожук_та |
2 |
-2 |
-0 |
-12 |
1 |
-0 |
-2 |
4 |
4 |
-2 |
-3 |
-5 |
1 |
|
|
48 |
AUTSFIO-стрижков_иг |
1 |
-4 |
-5 |
-14 |
-5 |
-5 |
-1 |
-1 |
4 |
-4 |
-5 |
-0 |
-5 |
|
|
49 |
AUTSFIO-сысоев_дп |
-1 |
-4 |
2 |
-10 |
3 |
2 |
-3 |
-1 |
2 |
-4 |
-1 |
-3 |
3 |
|
|
50 |
AUTSFIO-тарасенко_бф |
-17 |
-11 |
-0 |
-19 |
1 |
-0 |
-3 |
-2 |
-13 |
-11 |
-9 |
-9 |
1 |
|
|
51 |
AUTSFIO-тарасьянц_са |
-9 |
-1 |
-2 |
2 |
-4 |
-2 |
-8 |
-5 |
-10 |
-1 |
-6 |
-11 |
-4 |
|
|
52 |
AUTSFIO-трубилин_еи |
-30 |
-21 |
-13 |
87 |
-14 |
-13 |
-15 |
-4 |
-21 |
-21 |
-12 |
-22 |
-14 |
|
|
53 |
AUTSFIO-труфляк_ев |
1 |
-2 |
-3 |
-13 |
-3 |
-3 |
8 |
1 |
3 |
-2 |
3 |
-6 |
-3 |
|
|
54 |
AUTSFIO-труфляк_ис |
1 |
-2 |
-3 |
-13 |
-3 |
-3 |
8 |
1 |
3 |
-2 |
3 |
-6 |
-3 |
|
|
55 |
AUTSFIO-туманова_ми |
-4 |
-0 |
10 |
-6 |
-2 |
10 |
3 |
2 |
-5 |
-0 |
-5 |
-8 |
-2 |
|
|
56 |
AUTSFIO-усманов_мм |
-12 |
-5 |
-5 |
-20 |
-5 |
-5 |
-9 |
-5 |
-11 |
-5 |
-9 |
100 |
-5 |
Эта матрица может быть отображена полностью или частично в форме круговой когнитивной диаграммы (рисунок 17).
Рисунок 17. Круговая когнитивная диаграмма классов (фрагмент)
Данная диаграмма получена при параметрах визуализации, приведенных на рисунке 18:
Рисунок 18. Экранная форма задания параметрах визуализации
Кроме круговой когнитивной диаграммы классов на основе матрицы сходства классов может получена дендрограмма когнитивной агломеративной кластеризации и график межкластеных расстояний (19):
Рисунок 19. Дендрограмма когнитивной агломеративной кластеризации и график межкластеных расстояний
Параметры визуализации дендрограмы приведены на рисунке 20:
Рисунок 20. Экранная форма задания параметрах визуализации
Анализируя дендрограмму на рисунке 19 можно сделать обоснованные выводы о сходстве и различии терминологического аспекта научного стиля (дискурса) различных авторов статей по специальности 05.20.01.
3.8.3 Нелокальные нейроны и нелокальная нейронная сеть
Нелокальные нейроны и нелокальные нейронные сети были предложены автором в 2003 году [38], хотя на систему «Эйдос», которая на них основана, первые патенты были получены еще в 1994 году [36, 37].
Нелокальные нейроны отражают количество информации содержится в рецепторах об активации и торможении нейрона (рисунок 21). На рисунке 21 изображен фрагмент одного слоя нейронной сети:
Рисунок 21. Пример нелокального нейрона (фрагмент)
Рисунок 22. Один слой нелокальной нейронной сети (фрагмент 1,81%)
Отметим, что на рисунке 22 отображено лишь 1,81% нелокальной нейронной сети, созданной в данной работе. На рисунке 23 приведено около 30% этого слоя:
Рисунок 23. Один слой нелокальной нейронной сети (фрагмент 30%)
3.8.4 Значимость факторов и их значений
Отметим, что как значимость значения фактора, степень детерминированности класса и ценность или качество модели в целом в АСК-анализе рассматривается вариабельность значений частных критериев этого значения фактора, класса или модели в целом.
В таблице 4 приведены количественные меры значимости (дифференцирующей мощности) значений факторов (слов), т.е. их ценности для решения задачи атрибуции литературных текстов (таблица 12, рисунок 23), а также степени детерминированности классов и степени сформированности модели.
Рисунок 24. Значимость слов для атрибуции текстов нарастающим итогом
Таблица 12 - Ценность слов для решения задачи атрибуции текстов в системно-когнитивной модели INF5 (фрагмент 0,54%)
|
№ |
Крд |
Наименование |
Значимость, % |
Значимость нарастающим итогом, % |
|
|
1 |
185 |
REF-величина |
0,7959373 |
0,7959373 |
|
|
2 |
478 |
REF-фактор |
0,6088207 |
1,4047580 |
|
|
3 |
495 |
REF-эмпирический |
0,6029285 |
2,0076865 |
|
|
4 |
432 |
REF-статья |
0,4752787 |
2,4829652 |
|
|
5 |
343 |
REF-почва |
0,4531353 |
2,9361005 |
|
|
6 |
401 |
REF-сахарный |
0,4398636 |
3,3759641 |
|
|
7 |
76 |
TIT-параметр |
0,4310520 |
3,8070161 |
|
|
8 |
313 |
REF-параметр |
0,4310520 |
4,2380682 |
|
|
9 |
368 |
REF-процесс |
0,4180730 |
4,6561412 |
|
|
10 |
241 |
REF-конструктивный |
0,4031584 |
5,0592995 |
|
|
11 |
415 |
REF-система |
0,4029058 |
5,4622053 |
|
|
12 |
454 |
REF-технологический |
0,4023598 |
5,8645652 |
|
|
13 |
176 |
REF-анализ |
0,3980893 |
6,2626544 |
|
|
14 |
386 |
REF-расчет |
0,3979686 |
6,6606230 |
|
|
15 |
383 |
REF-рассмотреть |
0,3949841 |
7,0556072 |
|
|
16 |
141 |
TIT-теоретический |
0,3935790 |
7,4491861 |
|
|
17 |
277 |
REF-настоящий |
0,3810647 |
7,8302508 |
|
|
18 |
365 |
REF-производство |
0,3772558 |
8,2075066 |
|
|
19 |
25 |
TIT-доска |
0,3749032 |
8,5824098 |
|
|
20 |
62 |
TIT-обоснование |
0,3749032 |
8,9573129 |
|
|
21 |
82 |
TIT-плуг |
0,3749032 |
9,3322161 |
|
|
22 |
86 |
TIT-полевой |
0,3749032 |
9,7071193 |
|
|
23 |
159 |
TIT-цилиндрический |
0,3749032 |
10,0820225 |
|
|
24 |
178 |
REF-барабан |
0,3749032 |
10,4569256 |
|
|
25 |
200 |
REF-выражение |
0,3749032 |
10,8318288 |
|
|
26 |
213 |
REF-доска |
0,3749032 |
11,2067320 |
|
|
27 |
217 |
REF-зависимость |
0,3749032 |
11,5816351 |
|
|
28 |
260 |
REF-механический |
0,3749032 |
11,9565383 |
|
|
29 |
331 |
REF-полевой |
0,3749032 |
12,3314415 |
|
|
30 |
334 |
REF-получен |
0,3749032 |
12,7063446 |
|
|
31 |
374 |
REF-радиус |
0,3749032 |
13,0812478 |
|
|
32 |
404 |
REF-свойство |
0,3749032 |
13,4561510 |
|
|
33 |
450 |
REF-также |
0,3749032 |
13,8310542 |
|
|
34 |
479 |
REF-физик |
0,3749032 |
14,2059573 |
|
|
35 |
488 |
REF-цилиндр |
0,3749032 |
14,5808605 |
|
|
36 |
489 |
REF-цилиндрический |
0,3749032 |
14,9557637 |
|
|
37 |
233 |
REF-исследование |
0,3716839 |
15,3274476 |
|
|
38 |
6 |
TIT-анализ |
0,3710159 |
15,6984635 |
|
|
39 |
282 |
REF-ненулевой |
0,3658620 |
16,0643255 |
|
|
40 |
460 |
REF-трансформатор |
0,3658620 |
16,4301875 |
|
|
41 |
101 |
TIT-процесс |
0,3646177 |
16,7948053 |
|
|
42 |
358 |
REF-проблема |
0,3613348 |
17,1561401 |
|
|
43 |
322 |
REF-подаваемый |
0,3608577 |
17,5169978 |
|
|
44 |
192 |
REF-влияние |
0,3479224 |
17,8649203 |
|
|
45 |
158 |
TIT-хранение |
0,3356584 |
18,2005786 |
|
|
46 |
297 |
REF-озимый |
0,3337107 |
18,5342894 |
|
|
47 |
371 |
REF-пшеница |
0,3337107 |
18,8680001 |
|
|
48 |
462 |
REF-уборка |
0,3306315 |
19,1986316 |
|
|
49 |
308 |
REF-основный |
0,3288868 |
19,5275185 |
|
|
50 |
223 |
REF-зерно |
0,3233286 |
19,8508471 |
|
|
51 |
163 |
TIT-экспертный |
0,3186374 |
20,1694845 |
|
|
52 |
30 |
TIT-зерно |
0,3146195 |
20,4841041 |
|
|
53 |
274 |
REF-направление |
0,3146195 |
20,7987236 |
|
|
54 |
398 |
REF-рядковый |
0,3136580 |
21,1123816 |
|
|
55 |
224 |
REF-зерновые |
0,3120808 |
21,4244623 |
|
|
56 |
232 |
REF-использование |
0,3120011 |
21,7364634 |
|
|
57 |
225 |
REF-значительный |
0,3109287 |
22,0473921 |
|
|
58 |
19 |
TIT-высококачественный |
0,3037177 |
22,3511098 |
|
|
59 |
51 |
TIT-механизация |
0,3037177 |
22,6548275 |
|
|
60 |
100 |
TIT-производство |
0,3037177 |
22,9585452 |
|
|
61 |
104 |
TIT-пшеница |
0,3037177 |
23,2622629 |
|
|
62 |
136 |
TIT-стратегия |
0,3037177 |
23,5659806 |
Отметим, что в таблице 12 приведен фрагмент, составляющий 12% от всей таблицы. При этом ценность наиболее ценных для атрибуции текстов слова отличается от ценности наименее ценных слов почти в 9 раз.
3.8.5 Степень детерминированности классов и классификационных шкал
Степень детерминированности классов приведена на рисунке 25 и в таблице 13:
Рисунок 25. Степень детерминированности классов нарастающим итогом
Таблица 13 - Степень детерминированности классов (полностью)
|
№ |
Код |
Наименование |
Детер- миниро- ванность, % |
Детерминиро- ванность, нараст. итогом, % |
|
|
1 |
50 |
AUTSFIO-тарасенко_бф |
2,7981016 |
2,7981016 |
|
|
2 |
60 |
AUTSFIO-чеботарёв_ми |
2,6176228 |
5,4157243 |
|
|
3 |
64 |
AUTSFIO-шапиро_еа |
2,6176228 |
8,0333471 |
|
|
4 |
52 |
AUTSFIO-трубилин_еи |
2,5236941 |
10,5570412 |
|
|
5 |
18 |
AUTSFIO-евглевский_ро |
2,4874073 |
13,0444485 |
|
|
6 |
33 |
AUTSFIO-малашихин_нв |
2,4874073 |
15,5318558 |
|
|
7 |
34 |
AUTSFIO-маслов_гг |
2,4874073 |
18,0192632 |
|
|
8 |
4 |
AUTSFIO-белоусов_св |
2,3731243 |
20,3923875 |
|
|
9 |
25 |
AUTSFIO-коновалов_ви |
2,3731243 |
22,7655118 |
|
|
10 |
26 |
AUTSFIO-коновалов_си |
2,3731243 |
25,1386361 |
|
|
11 |
35 |
AUTSFIO-мовчан_ес |
2,3731243 |
27,5117605 |
|
|
12 |
30 |
AUTSFIO-курасов_вс |
1,9813472 |
29,4931076 |
|
|
13 |
1 |
AUTSFIO-алёшин_вн |
1,8061175 |
31,2992251 |
|
|
14 |
29 |
AUTSFIO-купин_га |
1,8061175 |
33,1053426 |
|
|
15 |
40 |
AUTSFIO-першакова_тв |
1,8061175 |
34,9114601 |
|
|
16 |
5 |
AUTSFIO-богус_аэ |
1,5759260 |
36,4873861 |
|
|
17 |
13 |
AUTSFIO-грачев_еа |
1,5759260 |
38,0633120 |
|
|
18 |
3 |
AUTSFIO-бахчевников_он |
1,4846330 |
39,5479451 |
|
|
19 |
6 |
AUTSFIO-брагинец_св |
1,4846330 |
41,0325781 |
|
|
20 |
31 |
AUTSFIO-луценко_ев |
1,4473207 |
42,4798988 |
|
|
21 |
11 |
AUTSFIO-виневский_еи |
1,4218346 |
43,9017334 |
|
|
22 |
37 |
AUTSFIO-науменко_аг |
1,4218346 |
45,3235680 |
|
|
23 |
41 |
AUTSFIO-пестова_лп |
1,4218346 |
46,7454025 |
|
|
24 |
9 |
AUTSFIO-великанова_ев |
1,4216362 |
48,1670388 |
|
|
25 |
39 |
AUTSFIO-панасенко_ею |
1,4216362 |
49,5886750 |
|
|
26 |
15 |
AUTSFIO-дегтярева_ка |
1,4139228 |
51,0025979 |
|
|
27 |
22 |
AUTSFIO-калпакчи_нд |
1,4139228 |
52,4165207 |
|
|
28 |
38 |
AUTSFIO-павлюкова_ед |
1,4139228 |
53,8304436 |
|
|
29 |
51 |
AUTSFIO-тарасьянц_са |
1,4139228 |
55,2443664 |
|
|
30 |
43 |
AUTSFIO-припоров_ие |
1,3918346 |
56,6362010 |
|
|
31 |
19 |
AUTSFIO-журтов_ах |
1,3501755 |
57,9863765 |
|
|
32 |
49 |
AUTSFIO-сысоев_дп |
1,3501755 |
59,3365519 |
|
|
33 |
12 |
AUTSFIO-городецкий_во |
1,3262699 |
60,6628219 |
|
|
34 |
14 |
AUTSFIO-даишева_нм |
1,3262699 |
61,9890918 |
|
|
35 |
27 |
AUTSFIO-котляревская_ни |
1,3262699 |
63,3153617 |
|
|
36 |
32 |
AUTSFIO-люсый_ин |
1,3262699 |
64,6416316 |
|
|
37 |
46 |
AUTSFIO-семенихин_со |
1,3262699 |
65,9679016 |
|
|
38 |
56 |
AUTSFIO-усманов_мм |
1,3262699 |
67,2941715 |
|
|
39 |
7 |
AUTSFIO-бурьянов_аи |
1,3070952 |
68,6012667 |
|
|
40 |
20 |
AUTSFIO-зайцев_сг |
1,3070952 |
69,9083619 |
|
|
41 |
61 |
AUTSFIO-червяков_ив |
1,3070952 |
71,2154571 |
|
|
42 |
21 |
AUTSFIO-исмаилов_ва |
1,2820956 |
72,4975527 |
|
|
43 |
58 |
AUTSFIO-цубера_иг |
1,2820956 |
73,7796483 |
|
|
44 |
16 |
AUTSFIO-дёмина_еб |
1,2767983 |
75,0564465 |
|
|
45 |
23 |
AUTSFIO-камбулов_си |
1,2767983 |
76,3332448 |
|
|
46 |
24 |
AUTSFIO-колесник_вв |
1,2767983 |
77,6100431 |
|
|
47 |
45 |
AUTSFIO-рыков_вб |
1,2767983 |
78,8868413 |
|
|
48 |
44 |
AUTSFIO-разгонов_гв |
1,2720483 |
80,1588896 |
|
|
49 |
53 |
AUTSFIO-труфляк_ев |
1,2720483 |
81,4309379 |
|
|
50 |
54 |
AUTSFIO-труфляк_ис |
1,2720483 |
82,7029862 |
|
|
51 |
55 |
AUTSFIO-туманова_ми |
1,2668523 |
83,9698385 |
|
|
52 |
57 |
AUTSFIO-фролов_вю |
1,2668523 |
85,2366908 |
|
|
53 |
28 |
AUTSFIO-кузнецов_мс |
1,2545818 |
86,4912726 |
|
|
54 |
48 |
AUTSFIO-стрижков_иг |
1,2545818 |
87,7458544 |
|
|
55 |
62 |
AUTSFIO-чеснюк_ен |
1,2545818 |
89,0004362 |
|
|
56 |
63 |
AUTSFIO-чеснюк_се |
1,2545818 |
90,2550180 |
|
|
57 |
47 |
AUTSFIO-сторожук_та |
1,2486364 |
91,5036544 |
|
|
58 |
42 |
AUTSFIO-погосян_вм |
1,2367965 |
92,7404508 |
|
|
59 |
59 |
AUTSFIO-цыбулевский_вв |
1,2367965 |
93,9772473 |
|
|
60 |
8 |
AUTSFIO-бутовченко_ав |
1,2223487 |
95,1995960 |
|
|
61 |
2 |
AUTSFIO-ачмиз_ад |
1,2192067 |
96,4188027 |
|
|
62 |
10 |
AUTSFIO-викторова_еп |
1,2192067 |
97,6380094 |
|
|
63 |
17 |
AUTSFIO-дробот_ва |
1,1809953 |
98,8190047 |
|
|
64 |
36 |
AUTSFIO-мохаммед_аю |
1,1809953 |
100,0000000 |
Отметим, что степень детерминированности обобщенных лингвистических образов наиболее сформированных классов превосходит степень детерминированности наименее сформированных классов в 2,4 раза. Степень детерминированности обобщенных лингвистических образов классов, т.е. авторов, по сути представляет собой их узнаваемость по терминологическим особенностям научного дискурса этих авторов.
3.9 Повышение статуса результатов исследования
В данной работе кратко описано, как в АСК-анализе разрабатываются и применяются системно-когнитивные модели, отражающие, какое количество информации содержится в научных терминах о принадлежности научных текстов с этими терминами различным авторам.
В работе [39] обосновывается, что системно-когнитивные модели имеют статус содержательных феноменологических моделей. Для дальнейшего повышения статуса их статуса до уровня эмпирических законов необходимо расширить эмпирическую область и создать соответствующие модели. Это можно сделать увеличив количество анализируемых статей и авторов, а также научных специальностей.
Если после этого раскрыть механизмы и причинные действия этих закономерностей и дать их содержательную интерпретацию, то можно расширить область применения эмпирических законов на всю предметную область, в которой действуют те же причинные и механизмы, и, таким образом, сформулировать теоретические научные законы, т.е. перевести исследование с эмпирического уровня на теоретический [39].
5. Выводы (Conclusions)
5.1 Эффективность предложенного решения проблемы
Как показывает анализ результатов численного эксперимента предложенное и реализованное в системе «Эйдос» решение поставленных задач является вполне эффективным, что позволяет обоснованно утверждать, что цель работы достигнута. Любой желающий может лично ознакомится с интеллектуальным Эйдос-приложением, т.к. он размешено в Эйдос-облаке под номером 208. Сама система «Эйдос» относится к бесплатному открытому программному обеспечению. Ее можно скачать по ссылке: http://lc.kubagro.ru/aidos/_Aidos-X.htm. Установить данное приложение можно в Диспетчере приложений (режим 1.3).
5.2 Основные результаты исследования
В работе созданы лингвистические системно-когнитивные модели, отражающие терминологические особенности научного дискурса ряда авторов научных статей по специальности 05.20.01 - Технологии и средства механизации сельского хозяйства (технические науки).
Эти модели позволили получить два основных научных результата: