автореферат диссертации по информатике, вычислительной технике и управлению, 05.13.06, диссертация на тему:Разработка и практическое применение методологии семантического анализа в автоматизированных системах обработки научной информации

ВСЕСОЮЗНЫЙ НАУЧНО-ИССЛЕДОВАТЕЛЬСКИЙ

ИНСТИТУТ ПРОБЛЕМ ВЫЧИСЛИТЕЛЬНОЙ ТЕХНИКИ И ИНФОРМАТИКИ

_ ,ппк На правах рукописи

о \ ^

ЗАЛИЧЕВ Николай Николаевич

РАЗРАБОТКА И ПРАКТИЧЕСКОЕ ПРИМЕНЕНИЕ МЕТОДОЛОГИИ СЕМАНТИЧЕСКОГО АНАЛИЗА В АВТОМАТИЗИРОВАННЫХ СИСТЕМАХ ОБРАБОТКИ НАУЧНОЙ ИНФОРМАЦИИ

Специальность: 05.13.06 — Автоматизированные системы управления и 05.13.17 — Теоретические основы информатики

АВТОРЕФЕРАТ

диссертации на соискание ученой степени доктора технических наук

МОСКВА 1904

Работа выполнена в Институте физико-технических проблем

Официальные оппоненты: доктор технических наук, профессор Клыков Ю. И. доктор технических наук, профессор Петров О. М. доктор технических наук, профессор Эрлих А. И.

Ведущая организация: Всероссийский институт научной и технической информации (ВИНИТИ)

на заседании специализированного совета Д 163.01.01 при Всесоюзном научно-исследовательском институте проблем вычислительной техники и информатики по адресу: 113114, Москва, 2-й Кожевнический пер., дом 4/6.

С диссертацией можно ознакомиться в научно-техническом архиве Всесоюзного научно-исследовательского института проблем вычислительной техники и информатики,

Защита состоится

часов

Автореферат разослан " /У" МОР Гг? а' 1994 г.

Ученый секретарь специализированного совета

ОЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ

Повышение »ффективности управления во всех отраслях производства, науки и техники - одна из первоочередных задач, стоящих перед нашим обществом на нынешнем этапе его развития.Ее решение неразрывно связано с преобразованием системы управления наукой и производством, т.е. всем механизмом, регулирующим оборот информации, распределяющим средства и направления их приложения.

Научная и производственная деятельность в значительной степени зависят Ьт достоверности прогнозов потребностей общества и возможных путей их удовлетворения. Это обстоятельство ставит проблему разработки методологии семантического анализа в автоматизированных системах обработки научной информации в ряд наиболее актуальных теоретико-прикладных проблем современности.

К сожалению, все существующие методы анализа научной информации в АСУ строятся на синтаксическом, а не семантическом уровне, что не позволяет проводить всесторонний анализ развития научных направлений, включая прогноз возможных скачков в знаниях. Поэтому разработка теории анализа научной информации на семантическом уровне является необходимой и независимой частью решения глобальной проблемы, имеющей непосредственное отношение к идеологии построения АСУ - формализации обработки научной информации на семантическом уровне. Именно эта задача должна быть решена в первую очередь, обеспечив переход от синтаксиса к семантике, дав новые принципы организации и ведения информационных баз данных.

Вторым независимым шагом решения указанной проблемы является совмещение полученных результатов с используемыми средствами вычислительной техники, что, поставит ряд новых независимых и сложных вопросов в области статистической лингвистики и математической логики.

1-1

Актуальность проблемы» При постановке решаемой в диссертации проблемы - разработка теории анализа научной информации на семантическом уровне, устанавливающей новые принципы организации и ведения информационных баз данных, оптимизации информационных массивов, мы исходили из актуальности развития идеологии построения автоматизированных систем переработки информации и управления. ¡качественный скачок здесь возможен лишь при переходе от синтаксиса к семантике. Только в »том случае появляется возможность создания единого понятийного языка, обеспечивающего как прогноз хода развития баз данных на семантическом уровне, так и сопоставление интенсивностей развития различных по тематике,либо параллельно существующих массивов информации. Такой единый понятийный язык позволит также увязать на на синтаксическом, а на более высоком семантическом уровне различные АСУ в единую общегосударственную систему сбора и обработки информации.

Цель работы. Основной целью работы является разработка энтропийной теории семантического анализа научной информации, а на ее основе - последовательности рассмотрения информационного массива, принципов организации и ведения баз данных, обеспечивающих как оценку интенсивности развития их семантики, так и возможность прогноза появления принципиально новой информации.

Основные научные результаты. При разработке теоретических и практических основ оценки информации в системах управления на семантическом уровне проведено исследование процесса переработки информации, рассмотрены вопросы, связанные с ее семантической структурой и энтропийным анализом. Отказ от общепринятого синтаксического подхода к информационным массивам позволил установить, какие именно алементы баз данных должны учитываться при их обработке и анализе в АСУ, какие при- лтом аналитические выражения должны исцользоваться при анализе и оптимизации информационных массивов-.

Обращение к тонкой структуре семантического поля дало возможность сформулировать последовательность рассмотрения информационного массива, принципы организации и ведения баз данных, обеспечивающие как оценку их развития на семантическом уровне, так и возможность прогноза появления принципиально новой информации. Используемый в настоящее время-синтаксический подход к анализу информационных массивов в АСУ этого не обеспечивает.

Рассматривать семантическое поле информации предложено с использованием энтропийного подхода. Показано, что в качестве случайной величины, позволяющей АСУ оценить неопределенность когнитивной /интеллектуальной/ структуры информации, должна быть некая элементарная семантическая единица /2СЕ/, мерой которой является ее относительная истинность. Установлено, что ЭСЕ -»то законченная мысль в виде утверждения, имеющая непосредственное отошение к данному информационному массиву.

Показано, что распределение степени истинности отдельных ЭСЕ является негауссовым, а распределение числа ЭСЕ одинаковой степени истинности - гауссовым. Найдены параметры этих распределений.

Установлена следующая закономерность: несмотря на уменьшающуюся с ходом исследований энтропию информации /Ш/ отдельных информационных массивов, ЭИ интегрального информационного массива постоянно возрастает. Поэтому прямой анализ в АСУ всей когнитивной структуры научной информации не аффективен. Целесообразно лишь сопоставление фрагментов когнитивного ресурса информации И'соответствующих фрагментов действительности, изучению которых посвящены отдельные научные направления. Такое сопоставление /оценка степени их симметрии/ и позволяет оценить ЭИ. Причем относительная ценность и значимость информации не сказывается на величине ее энтропии. Ценность и значимость ска-

1-2

- 6 -

зывается лишь на скорости изменения ЭЙ.

Показано, что скачок в знаниях соответствует разрыву непрерывности функции ЗИ во времени в рамках существующей информационной базы и переходу ее в точку £■ 0,38. Скачок характеризуется "мгновенным" устранением асимметрии информации и появлением ее, но уже в рамках новой парадигмы или теории. Характеризует приближение таких скачков выраженная через квант снижения стохастич-ности /КСС/ тенденция изменения асимметрии информации. При этом КСС отражает минимальную величину взаимного изменения детерминированной /истинной/ и случайной /менее^истинной/ составляющих информационного массива.

Поскольку анализ ЭСЕ когнитивной структуры научной информации предполагает рассмотрение массивов информации, включающих публикации, получены выражения, позволяющие оценить необходимую глубину ретроспективного поиска и минимальный объем информационного массива, подлежащего анализу.

Сформулированы семантические определения логических функций и логических отношений, описывающие развитие степени истинности ЭСЕ с ходом исследований. Теоретически обоснована и практически подтверждена возможность синтеза новой /в семантическом плане/ научной информации. Это дает возможность построения АСУ с информационными массивами, способными к саморазвитию.

Обоснованность результатов и выводов подтверждается эмпирическими выражениями для ЗИ- и распределения Бредфорда, которые получены в диссертации аналитически, а также результатами проверки методологии семантического анализа информации на двух различных взаимонесвязанных направлениях /радитехника и биология/.

Научная новизна и практическая значимость. Впервые разработана методология семантического анализа в автоматизированных системах обработки научной информации. Это стало возможным благодаря переводу ряда качественных понятий, имеющих отношение к информационным массивам, на количественный уровень, отражающий семантические, а не синтаксические аспекты информации, т.е. благодаря разработке теории анализа информации на семантическом уровне, основанной на энтропийном подходе.

Практическая значимость полученных результатов заключается в возможности:

- формализовать в АСУ анализ информационных массивов, осуществляя при этом прогноз путей их развития на семантическом уровне;

- разработки системы научно обоснованного информационного обеспечения на основе количественных критериев;

- формализовать синтез новой /в семантическом плане/ информации, в том числе в АСУ с информационными массивами, способными

к саморазвитию.

Реализация результатов работы. Полученные в диссертации результаты нашли применение в разработках Научно-исследовательского института прикладной механики и электродинамики при исследовании массивов данных, связанных с электроракетными двигателями, источниками и генераторами плазмы, протяженными механическими устройствами и с проблемами исследования динамики газа и плазмы.

На основе предложенного критерия минимизации энтропии когнитивной структуры информации Государственным Комитетом по печати сформулированы требования и предложения по созданию трех объединений журналов и разработан перспективный план изучения и оптимизации системы научно-технической периодики.

Результаты исследований полностью опубликованы в пяти книгах издательств "Книга" и "Информэлектро".

Структура и объем работы. Диссертация состоит из введения, четырех глав, заключения, сшиока .литературы. Общий объем - 224 страницы, в том числе: текст - 200 страниц, 28 иллюстраций и список литературы на 14 страницах, содержащий 164 источника.

ОСНОВНОЕ СОДЕРЖАНИЕ РАБОТЫ Во введении обсуждается состояние вопроса анализа научно-технической информации в автоматизированных системах управления. Отмечается, что разработка теории анализа информации на семантическом уровне стоит в ряду наиболее актуальных теретико-приклад-ных проблем современности. Указывается,что существующие приемы анализа информации в АСУ основываются на синтаксическом подходе.

Конкретизируется решаемая в диссертации проблема - разработка теории анализа научной информации на семантическом уровне, устанавливающей новые принципы организации и ведения информационных баз данных, оптимизации информационных массивов.

Такая постановка задачи потребовала отхода от синтаксического анализа научной информации и разработки новой фундаментальной теории ее анализа на количественном уровне, оперирующем не знаками, которыми представлена информация /синтаксис/, а характеристиками, отражающими ее смысловую сторону /семантика/.

Глава I. Системное исследование формирования и оборота информации при ее переработке Данная глава посвящена рассмотрению вопросов, связанных с системой управления и оборота информации, возможными путями развития и формализации методов прогнозирования в АСУ, семантической мерой количества информации.

§1.1 данной главы посвящен исследованию системы управления и оборота информации. Показано, что в человеко-машинных системах, предназначенных для переработки информации и автоматизации процесса управления организационно-техническими системами, особое место занимает сценка динамики и тенденций развития информационных массивов.

Для научных исследований значимость такой априорной оценки следует из появляющейся возможности приблизить скачок в знаниях либо преодолеть застой в конкретных научных направлениях. В обоих случаях правильно организованная АСУ приведет в действие механизм регулирования оборота знаний. Причем здесь, в отличие от проявления результатов оценки сроков создания новой техники или технологии, когда осуществляется чисто материальная подготовка их внедрения, производится прямое воздействие со стороны АСУ на систему оборота знаний. Поэтому при исследовании формирования и оборота информации прогноз динамики и тенденций развития научных исследований имеет самостоятельное значение. Генезис и структура такого прогноза по всем проблемам, связанным с научно-техническим прогрессом, является базой для классификации и типологизации этих проблем, построения "дерева проблем" в качестве логического стержня их систематизации в АСУ.

К сожалению, принципиальное различие между текущими и перспективными проблемами до сих пор относительно последовательно проводилось лишь в экономическом прогнозировании. В отношении развития научно-технического прогресса такая задача практически не ставилась. По крайней мере, она не рестена в плане разработки системной концепции прогноза развития научных исследований. Поэтому в следующем параграфе анализируются возможные пути развития исходов прогноза хода ситуаций, оцениваемых в АСУ.

- 10 -

Показано, что следующим шагом на пути их развития должно быть "проникновение" внутрь механизма оборота-научной информации. Предложено информацию в семантическом плане представить в виде совокупности ЭСЕ /именно в семантическом, а не количественном/. Тогда формализация ее анализа, одним из результатов которого является прогноз, приобретает вполне конкретные очертания.

В этом случае для прогноза развития данного научного направления достаточно определить количество. ЭСЕ, вызывающих скачок в знаниях, а затем разработать методику прогноза скачков на основе прямого или косвенного подсчета имеющихся ЭСЕ. Развитие и структурирование таких ЭСЕ может быть исследовано при рассмотрении топологии формирования и распространения информации. Этому вопросу посвящен §1.3.

В нем показано, что вопрос о топологии формирования и распространения информации целесообразно связать со специфическими особенностями научных исследований /рис.1/ и формальными каналами коммуникации, которые могут быть представлены в виде области существования в полег тематика обращающейся в каналах информации-ее профиль. Исследованы тематические стержни каждого из профилей формальных каналов и области перекрытия их тематических полей.

Сделан вывод о нелинейности рассматриваемой топологии. Показано, что процесс развития научной информации можно описывать как распределением числа ЭСЕ различной истинности, так и распределением истинности самой ЭСЕ, всегда являющейся совокупностью многих других, полученных ранее. Такие распределения характеризуют семантику информации.

В §1.4 рассмотрена семантическая мера количества информации. С использованием вариационно-энтропийного принципа показано, что в отношении ЭСЕ различной истинности мы имеем распределение Цип-фа. Поэтому в качестве меры разнообразия ЭСЕ в общем случае может быть выбрана только ЭИ /энтропия информации/.

I

сл

Особенности

научных исследований

Узловые точки развития научных исследований

Элементы топологии формирования и распространения знаний

Рис. 1

- 12 -

В качестве семантической меры "количества" включенной в оборот знаний информации принята степень уменьшения разнообразия среды существования системы оборота знаний, т.е. степень уменьшения нашего реального незнания в рамках анализируемой парадигмы или теории. В относительном виде она может быть представлена выражением ,

где

и ^^^ - условная сИ и максимальное значение 2И соответственно.

Это выражение совпадает с формулой К. Шеннона для избыточности множества сообщений:

1- н/Н^ьх,

где // и соответственно энтропия данного множества со-

общений и максимальная энтропия, характеризующая случай бесструктурного множества данной совокупности сообщений.

Однако смысл этих выражений различен. Если Я есть избыточность сообщения и при ее отсутствии И * т.е. Н = О , и сообщение стопроцентно информативно, то при , т.е.

) , наблюдается отсутствие какой-либо информации по данному научному направлению. Возрастание избыточности сообщения /Д / не означает увеличения его информативности. В нааеы же случае увеличение относительного количества включенной в оборот знаний информации вызывает увеличение ^ .

Обусловлено это тем, что в выражении К. Шеннона информация анализируется на синтаксическом уровне, а в диссертации она рассматривается на семантическом уровне. Переход на синтаксический уровень мгновенно устраняет указанные выше различия.

В ятом же параграфе показано, что поскольку количество включенной в оборот знаний информации и величина ее энтропии обратно пропорциональны, то одним из критериев оптимизации формальных каналов оборота информации, управляемых АСУ, должна быть минимизации

Материалы данной главы позволили установить, что для решения поставленной п диссертации проблемы необходимо подробно рассмотреть семантическую структуру информации, установив все необходимые характеристики и параметры. Этому вопросу посвящена вторая глава.

Глага 2. Семантическая структура и методы анализа информации

При рассмотрении данного вопроса учитывалось, что основным первичным материальным' носителем информации являются публикации. Поэтому при анализе механизма выделения переменных, характеризующих семантические аспекты научной информации, била прослежена взаимосвязь научной информации и ее носителя в информационной технологии - публикаций, а также установлен механизм развития научной информации как когнитивного ресурса общества. Это позволило в дальнейшем выбрать методологию разработки принципов организации и ведения информационных баз данных на основе их семантического анализа в АСУ.

С учетом »тих• положений в §2.1 прослежена взаимосвязь введенной нами ЭСЕ с существующими методами анализа научной информации. Показано, что все они тлеют синтаксическую основу и для анализа информации в АСУ на семантическом уровне не могут быть использованы, поскольку не раскрывают структурные закономерности и характеристики когнитивной стороны информации, ее взаимосвязи с отражаемыми фрагментами действительности.

- 14 -

Для установления этих закономерностей был сделан функциональный разрез системы формирования и оборота знаний, учитывающий не информацию вообще, а более тонкую ее структуру на уровне ЭСЕ /рис.2/. «Это повлекло необходимость учета процесса развития информационного фантома /ИФ/, формируемого из ЭСЕ

ПР0ГНОЗИРО6АНИ1 В РАМКАХ ПАРАДИГМ, ПОР ИЙ

п

^ИНТЕГРАЛЬНЫЙ V ФАНТОМ V ДЕЙСТВИТеЛЬ-

Хности

ПЕЧАТЬ

ПРОГНОЗИРОВАНИЕ

ПОТРЕБНОСТЕЙ

ОБЩЕСТВА

НАУЧНЫЕ ИССЛЕДОВАНИЯ

% , . I

©

ОРГАНЫ

н ти

е!

Рис.2

Показано, что оценить энтропию ИФ можно, обратившись к принципу максимальной антропии, эмпирически введеному Э.Т.Джонсом:

£ = 6 £ Р{ Ъ ,

гДе ~ энтропия суждений /например, гипотез/, характеризующая их неопределенность; - условная вероятность гипотезы; С? - коэффициент, значение которого Э.Т. Джонсом не определено.

Однако этот принцип позволяет рассмотреть лишь крайние точки становления ИФ, поскольку представляет его как единую ЭСЕ, а не совокупность таковых. Поэтому возникла необходимость анализа логических и статистических характеристик ХЕ, устанавливающих ее связь с динамикой ИФ.

С этой целью в §2.2 рассмотрено выражение для ей, разнообразие истинности ЭСЕ которой описывается распределением Ципфа, что было установлено в первой главе. Показано, что переход от синтаксического к семантическому уровню анализа приводит к необходимости изменения знака в выражении для Ш на противоположный.

Поскольку ЭСЕ могут быть не только истинными или ложными /вариант классической логики/, а иметь многозначную степень истинности /вариант многозначной неклассической логики/, в этом же параграфе рассмотрено распределение степени истинности самой ЭСЕ. С этой целью, основываясь на результатах рассмотрения топологии формирования и распространения знаний, были получены следующие семантические определения логических функций многозначной логики, описывающие развитие степени истинности ЭСЕ с ходом исследований:

О, если

1 если СУу] »

-16 -

съ],если * с^У

[АЧЪ3= 1 [Ул], Ш >СМ

[к У л % 3, еслы >

СУл], <7СЛМ с'Уу]*^] J ГУЛ = Г ЯЛ

где , У, - ЭСЕ в метаязыке; /V - отрицание; С* - импликация; А - дизъюнкция; К - конъюнкция; - равнозначность;^*'^ -значение иетинности выражения в скобках.

Взаимная же истинность двух ЭСЕ, связанная отношениями "равноистинно" ! (* / и "менее истинно" / удовлетворяет следующим условиям:

£ /рефлексивно/,

у & & У* /симметрично/,

£ С^л У* & Уз) /транзитивно/,

Ч" (Ул^/У-*) /антирефлексивно/,

у ^^ ( Ь'у ^ 3 /транзитивно/.

Здесь и ~ - символы многозначной логики, означающие "если..., то..." и "не" соответственно.

Приведенные определения логических функций и условия, которым удовлетворяют отношения и V/ , представляют интерес не только для теории анализа научной информации, определяющей методологию семантического анализа в автоматизированных системах обработки научной информации, но и для ее сопряжения со средствами вычислительной техники, используемыми в АСУ.

Анализ приведенных выражений позволил соотнести рост числа ЭСЕ, подлежащих конъюнкции, с изменением степени истинности результирующей ЭСЕ, т.е. записать

с»*]-с*«]*е ".

где /— - знак логического соответствия^ У«-]- истинность ЭСЕ после конъюнкции; /¡к - параметр интенсивности развития.

Согласно принятым наш условиям существования приведенных логических функций/данное выражение справедливо для Ук в интервале [0; 1 ] . Его рассмотрение с использованием вариационно-энтропийного принципа дает распределение Ципфа. Однако здесь мы уже имеем не распределение числа ЭСЕ различной истинности, как это было выше, а распределение степени истинности одной ЭСЕ, являющейся результатом конъюнкции многих, в том числе и распределение степени истинности как всего ИФ, так и его частей.

На рис.3 это отличие показано графически. Как видим из рис.3,б,число различных степеней истинности зависит от точности ранжирования ЭСЕ по этим степеням /(Г"/. Поэтому можно записать выражение для общего числа степеней истинности

/7 = //лб'.

- 18 -

tf&WV£>C/77¿0 í/Cst£¿rtO ис/пгмиых

Ж£

ис/г?иыы0/х Эс£

es fff.jff.

¿

a.

стелем. оЗсапызтноа

aCrr>L/K/-<£lCf7)U .

^ /З&сол+отная ^

/ ^^^^^^

t-tcmuf-macmu

S fxt/vxax теории

as

o

U<P SftaaeHm t,

,-знания é fiOfYAtm -t-yrftyegpaa

fQMff/cunciSi. "и&ЗСЕгза степени

jCC cqAsaíJ cw&netu, иетишкхя.

«XJCAQ J?£¿TtJQHUÛ

S.

Рис.3

Рассмотрение энтропии распределения степени истинности ЭСЕ показало, что в ранговой форме ее выражение расходится, а само распределение степени истинности ЭСЕ /в отличие от распределения ЭСЕ по степеням истинности/ является кегауссовым, поскольку его параметр = 1,8,

Очевидно, что проведенный анализ ЭСЕ является необходимым, но недостаточным условием для разработки теории анализа научной информации на семантическом уровне, поскольку касается отдельных ЭСЕ, а не всего ИФ, характеризующего какое-либо научное направление. Поэтому необходимо рассмотреть развитие ИФ, составленного из совокупности ЭСЕ, распределение числа которых по степеням истинности уже нами определено. Данному вопросу посещен следующий параграф 2.3.

В нем анализируются семантические показатели информации и ее симметрия /асимметрия/. Показано, что относительная ценность и значимость информации не сказывается на существующем ИФ и степени его симметрии по отношению к действительности. Установлено, что в качестве ЭСЕ может быть принята законченная мысль в виде утверждения, имеющая отношение к рассматриваемому вопросу.

Дискретность поступающей в оборот знаний информации позволила ввести количественную характеристику /КСС/, связанную с качественным понятием ЭСЕ. КСС определен как минимальная величина изменения интегральной плотности распределения истинности 2СЕ в результате научных исследований. Он характеризует величину взаимного изменения детерминированной /истинной/ и случайной /менее истинной/ составляющих ИФ. И если ЭСЕ есть не что иное, как наименьший элемент ИФ, то КСС - это косвенная оценка числа таких элементов, недостающих до установления полной симметрии.

При рассмотрении распределения числа ЭСЕ различной истинности предложено представить объект исследований в виде совокупности »лементов, каждый из которых в когнитивном информационном поле соответствует /или может соответствовать/ одной ЭСЕ. Число таких элементов // есть максимально возможный объем выборки истинных ЭСЕ.

Каждый такой элемент снабжен метками I; 2; 3;... Приписываются пти метки согласно принципу многозначной логики: равно-истинным элементам присваиваются одинаковые метки; большее значение метки означает "менее истинно", меньшее значение метки -"более истинно".

Установлены параметры распределения Ципфа, описывающего распределение истинности совокупности ЭСЕ. Показано, что параметр Ы= 3,59, а Ж может быть представлена в следующем виде:

$ ~ &П 1-4

Эта формула позволяет оценить степень дезорганизации ИФ только через одну переменную^2"- максимальное значение равноис-тинных ЭСЕ.

Дальнейший анализ показал, что, несмотря на уменьшающуюся в процессе исследований асимметрию ИФ в рамках парадигм,теорий, интегральный ИФ, отражающий всю совокупность знаний человечества, становится все более асимметричен, т.е. его энтропия постоянно возрастает. Поэтому анализ интегральной совокупности знаний не позволяет выявить возможные скачки. Для их фиксации необходимо рассматривать локальные ИФ, энтропия которых уменьшается.

Установлено, что КСС ИФ есть модуль разности возведенных в степень минус чисел ЭСЕ с метками один и два. КСС максимален в момент появления парадигмы или теории и равен 0,917.

- 21 -

Глава 3. Энтропийный анализ семантической структуры информации В данной главе окончательно формулируется методология семантического анализа в автоматизированных системах обработки научной информации, а также соответствующие, ей принципы организации и ведения информационных баз данных.

Первый параграф главы посвящен рассмотрению полученного выше выражения для <И. Показано, что смысл X в нем - это не просто максимальное число равноистинных ЭСЕ, а количество принятых за наиболее истинные.

Установлена аналогия полученного выражения для ЭИ и статистического истолкования второго закона термодинамики, следующая из сопоставления выражения для £ с формулой Больцмана:

¿б= к Рп V

где Д - постоянная Больцмана,V - термодинамическая вероятность /статистический вес/ состояния.

Здесь ¡¿- ^/лд , где Я - универсальная газовая постоянная, л/д - число Авогадро.

Фактически , стоящее в знаменателе формулы Больцмана, есть число молекул, представляющих конкретное макроскопическое состояние вещества. Максимальное число равноистинных ЭСЕ X , стоящее в знаменателе полученного выражения для Эй, также представляет конкретное "макроскопическое" состояние ИФ.

Аргумент логарифма в формуле Больцмана есть число способов распределения Ад молекул вещества, принятое за меру термодинамической вероятности /статистического веса/ состояния. Аргумент в выражении для Ш - это максимальное число равноистинных ПСЕ, т.е. число способов, с наибольшей вероятностью описывающих в данный момент действительность в рамках теории или парадигм!,!.

- 22 -

Для ИФ число таких способов всегда равно максимальному количеству равноистинных ЭСЕ I , формирующих его конкретное "макроскопическое"состояние. При статистическом же истолковании второго закона термодинамики аргумент логарифма неравен л/л и может изменяться при смене объекта изучения. Только поэтому в выражении для ЭИ одна и та же переменная входит, как в знаменатель формулы, так и является аргументом логарифма, чего нет в формуле Бэльцмана.

Это приводит к тому, что при увеличении статистического веса данного состояния возрастает и стремится к бесконечности при увеличении X значение ЕИ уменьшается и стремится к нулю. 0(гьясняется данное положение тем, что увеличение X влечет структурирование Ш>, т.е. уменьшение его энтропии, а увеличение V/ ведет к обратному процессу, поскольку возрастает число способов представления макроскопического состояния объекта, т.е. возрастает его энтропия.

Дальнейшее рассмотрение выражения для ЭИ показало, что его максимальное значение равно 0,38 и соответствует моменту появления новой парадигмы или теории, КСС же в этот момент, как уже отмечалось, равен 0,917.

Данное максимальное значение Ж определяет монотонность этой функции, поэтому само по себе значение £И не может характеризовать возможность скачка в знаниях, соответствующего разрыву непрерывности энтропийной функции. ЭИ позволяет оценить интенсивность проводимых работ, сопоставить в этом плане различные научные направления. Для прогноза же или констатации скачков в знаниях необходимо выработать критерий возможности разрыва энтропийной функции.

- 23 -

Кроме того, приведенное вше выражение для ЗИ имеет несколько необычный для теории информации вид. Поятому оно было преобразовано и выражено через статистические характеристики распределения ЭСЕ.

В общем случае такими характеристиками распределения Ципфа, сходящимися к конечным пределам, являются энтропия £ и квантили. С учетом полученных параметров распределения Ципфа квантиль порядка Р распределения, числа ЗСЕ различной истинности описывается выражением:

V и-гУ'А**

где ,,) , Г Г*) - интегральная плотность рассматриваемого

распределения.

а _

Так как Хр- Л , то и выражение для Ж принимает вид:

Данная формула по своей, структуре близка к известной формула К. Шеннона, а также приведенной на стр.14 автореферата эмпирической формуле Э.Т. Джейнса. Проведенные в диссертации исследования позволили строго аналитически получить данное выражение и установить используемый в нем коэффициент С=-1,84.

Показано, что с учетом установленных пределов изменения ЭИ значение Ц изменяется в пределах £0; 0,083_} . Значение Я полностью соответствует полученному вше значению КСС в момент появления парадигмы или теории:

что свидетельствует о справедливости продечанных преобразований.

1-11

- 24 -

Показано, что для определения £ необходимо:

- установить первую ОСЕ изучаемой парадигмы или теории;

- установить последовательность ХЕ,.имеющих одинаковую и наибольшую степень истинности, определив тем самым существующее на данный момент значениеХ^ , а значили значение £ .

С

Рассчитанная таким образом ЗИ является мерой асимметрии наших знаний в рамках анализируемой теории или парадигмы.

§3.2 посвящен вопросу констатации /либо оценки возможности/ скачка в знаниях. Показано, что ни одна из используемых методик оценки предельных тенденций развития науки, техники, технологии не позволяет формализовать анализ на семантическом уровне. Наиболее близкой в этом смысле к решаемой нами задаче является причинно-следственная модель Айзенссна-Хартмана.

Используя аналогию с этой моделью,можно показать, что £ приближается к моменту скачка в знаниях при ^гО /здесь берется производная по времени/. Однако, как показали исследования, использование »того равенства подразумевает знание всего вида функции 1(1) на интервале, что не позволяет принять ее в качестве переменной, характеризующей экстремальные точки развития ИФ. Поэтому было предложений перейти к другим эндогенным переменным, неявно выражающим 2

Такой переменной является введенный выше КСС. Исследование его взаимосвязи с ЗИ позволило установить, что существует не фиксированное пороговое значение КСС, зависящее от соотношения скоростей изменения во времени числа ЭСЕ с меткой I / и

2

Приближение к такому порогу /т.е. приближение к скачку в знаниях/ характеризуется неравенством

и)

- 25 -

¡ыполнение же неравенства , _, . , „\

¡видетельствует о свершении скачка в знаниях, возможно и не дознанного еше нами.

В качестве аналогии, поясняющей приведенные неравенства, южно рассмотреть поведение материальной точки, представленной ) виде системы сил. Когда эта система находится в равновесии 'стабильное развитие Ш и неравенство не выполняется/ ускорение штериальной точки равно нулю. При нарушении равновесия сил 'в нашем случае условием этого является первое неравенство/ точ-са до тех пор получает ускорение, пока не будет достигнуто новое равновесие сил /т.е. не будет сформирован новый ИФ/.

Для прогноза в АСУ перехода системы в новое состояние, не ;тавя при этом задачу описания этого состояния, достаточно зафиксировать нарушение "равновесия сил" /стабильности ИФ/ с помощью триведенных неравенств.

Используемые в данном случае эндогенные переменные ю сути своей выражают число ЭСЕ, истинность которых одинакова внутри каждой группы, но различна между группами. Их наиболее достоверными первичными материальными носителями являются публикации. Поэтому как методология энтропийного анализа научной информации, так и принципы организации и ведения информационных 5аз данных на основе их семантического анализа в АСУ должны включать однозначный ответ на вопрос о глубине ретроспективного поиска и минимальном объеме анализируемой базы данных /или минимальном количестве анализируемых источников/.

Данному вопросу посвящен §3.3. В нем показано, что эти характеристики должны Согласовываться с эмпирическим распределением Вредфорда, а также сделало предположение, что аналитический 1 его вывод даст возможность их рассчета.

- 26 -

Для его аналитического вывода можно воспользоваться принятой в §1.2 классификацией параметров формальных каналов оборота знаний /тематика и профиль/. Тогда, если рассматривать полную группу событий, можно записать: РгГп->РтРл+Рг!!п+<5тРп = 1 при условии • гЛе 'х " вероятность несовпадения те-

матики /Х*Г / или профиля / % ~ П / публикации и издания, содержащего ее.

Первое из этих слагаемых является ядром распределения Бредфорда. В остальных наблюдается несовпадение, как минимум, по одному параметру. Поскольку левая часть приведенного равенства является исчерпывающим множеством, то можно утверждать,что распределение имеет четыре зоны, а не произвольное их число,как это обычно утверждается.

Показано, что распределение плотности публикаций /отношение числа интересующей нас тематики к общему числу публикаций/ может быть аппроксимировано распределением Ципфа в ранговой форме с параметром ос-^. Понятие ранга в данном случае аналогично понятию метки, используемому в §3.1.

Исследование этого распределения позволило получить выражения для числа изданий в каждой из четырех зон, а также зависимость общего числа изданий, подлежащих анализу /-^ / от их количества в ядре /:

- 27 -

Получено также выражение для :

- среднее число первичных носителей информации, включенной в базу данных АСУ, интересующей нас тематики и профиля.

Проверка аналитически полученного распределения носителей информации по зонам на совпадение с эмпирическим распределением Бредфорда дала следующие результаты:

- аналитически полученное распределение:

л± -- i; £>д - з; - /о; = з«-;

- распределение Бредфорда:

Л--±; з>л-- д.в;--/чз;3€»

т.е. наблюдается достаточно хорошое совпадение результатов, а значит,справедлив и сделанный аналитический вывод распределения.

Таким образом, полученная для семантического анализа в автоматизированных системах обработки научной информации энтропийная теория представляет собой систему идей, утверждающих о:

- возможности представления информации в виде ЭСЕ, мозаично формирующих ИФ;

- различной относительной истинности ЭСЕ, подчиняющихся принципам многозначной логики;

- возможности статистического исследования распределений истинности одной ЭСЕ и количества ЭСЕ различной истинности в ИФ;

- существовании симметрии между ИФ и отражаемым им объектом исследований, степень которой описывает ЭИ;

- постепенном увеличении детерминированной и уменьшении случайной составляющих ИФ с ходом накопления информации, соотношение которых описывает КСС;

- существовании порогового значения КСС, приближение к' которому свидетельствует о возможном скачке в знаниях, а достижение - о произошедшем скачке.

Все эти идеи в диссертации обоснованы и представлены на аналитическом уровне. Разработана также методология анализа научной информации на семантическом уровне.

Предложенная теория дает целостное представление о закономерностях и существенных связях семантической структуры информации и позволяет на количественном уровне провести анализ научной информации, используя следующую последовательность действия:

1. Согласно /4/ оценивается глубина ретроспективного поиска;

2. Согласно /3/ оценивается количество изданий, подлежащих анализу;

3. На основе пп.1 и 2 согласно /I/ оценивается степень приближения к пороговому значению КОС. При выполнении неравенства делается вывод о возможности скачка в знаниях. При его не.-выполнении - о стабильном развитии Ш. В первом случае - переходим к п.4 данной последовательности действий, во втором - к п.5;

4. На основе пп.1 и 2 согласно /2/ оценивается состояние Ш-*' если это неравенство не выполняется, то развитие ИФ находится

Э начальной фазе перехода в качественно новое состояние, характеризующее скачок в знаниях. Если неравенство выполняется, то ИФ уже находится в существенно неустойчивом состоянии, т.е. скачок в знаниях уже произошел, но в силу инерции мышления пока не зафиксирован. Выявить публикации, содержащие принципиально новые материалы, можно, рассмотрев ЭСЕ, входящие в множество 0 . Их анализ должен либо констатировать наличие скачка в знаниях, либо вернуть ИФ в прежнее состояние благодаря исключению принципиально ложных ЭСЕ из рассматриваемого множества.

5. В случае стабильного развития К^ анализируется согласно приведенным выше выражениям и последовательности определения ^Г

ход развития стабильного И^ во времени. При этом возможно сопоставление параллельно развивающихся баз данных, отражающих соответствующие теории /гипотезы/.

Данная последовательность действий позволяет осуществить семантический анализ массива любой информации, ответив при этом на следующие вопросы:

- какова интенсивность его развития в семантическом, а не в синтаксическом /т.е. количественном/ плане;

- сложилась ли ситуация, потенциально близкая к скачку в знаниях в данной области;

-имеет ли место пока не зафиксированный нами скачок в знаниях, и если он есть,, какие именно источники информации свидетельствую' об этом.

Изложенная последовательность рассмотрения информационного массива позволяет сформулировать следующие принципы организации и ведения информационных баз данных на основе их семантического анализа:

1. Полнота информационной базы данных, обеспечивающая выделение ЭСЕ, требуемую глубину ретроспективного поиска и необходимое число первичных источников информации;

2. Возможность доступа в базы данных, не совпадающих с используемой как по профилю, так и по тематике /четвертое слагаемое в записанной выше полной группе событий/;

3. Постоянное пополнение баз'данных;

4. Представление всего информационного массива в виде множества ЭСЁ, используя при этом приемы статистической лингвистики и математической логики;

5. Обеспечение рассмотрения как минимум двух подмножеств I и О в множестве ЭСЕ;

6. Перераспределение ЭСЕ между подмножествами 1 и

7. Проверка выполнения неравенства /5/. При положительном результате - неравенства /2/.

б. При выполнении неравенства /2/ - выделение из множества 7 всех ЭСЕ, способствующих этому, и подробное их рассмотрение на предмет соответствия присвоенной метке;

д, В случае принципиальной ложности выделенных ХЕ - присвоение им метки 10.

Механизм выполнения пп.5; 6 и 8 предложен в §2.2 диссертации при рассмотрен™ логических характеристик развития ЭСЕ.

Глава 4, Применение методологии семантического анализа информации /на примере радиотехники и биологии/ В предыдущих главах диссертации рассмотрены теоретические и практические основы оценки информации на семантическом уровне. При этом основное внимание уделялось разработке концепции оценки соответствия когнитивной структуры информации отражаемому ею фрагменту действительности. Именно эта оценка позволила сформулировать энтропийную теорию семантического анализа научной информации и следующие из нее принципы организации и ведения информационных баз данных.

Одним из полученных выше результатов является вывод о нецеле сообразности анализа всей когнитивной структуры научной информации. Благодаря такому переходу от анализа развития научной информации вообще к рассмотрению становления ее составных частей появилась возможность ограничить изменение величины Ш рамками 0,38 - 0, т.е. прогнозировать скачок в знаниях, характеризуемый переходом Ш в значение 0,38 через 0.

Естественно, что порядок выделения таких составных частей из общего массива информации, весьма условен. Нам необходимо установить лишь верхний и нижний пределы изменения ЭИ. Поэтому из

трех подходов, характеризующих любую науку: предметный, методологический и практический, для установления рамок изменения ЭИ целесообразно выбрать первый, отвечающий на вопрос "что изучается".

В данной главе при рассмотрении когнитивной структуры научной информации в области радиотехники и биологии решены три совершенно различные задачи:

- проанализирована взаимосвязь основных семантических показателей теории'обработки сложных сигналов и установлены условия, инициирующие нарушение стабильности ИФ, порожденные чисто прикладными аспектами использования информации, содержащейся в ЭСЕ;

- проведен синтез новой /в семантическом плане/ научной информации через преднамеренное нарушение стабильности №5 и последующую его стабилизацию с использованием вариационного метода;

- рассмотрено формирование и развитие КФ в области биологии.

В §4.1 рассмотрено становление ИФ, отражающего совокупность

знаний в области обработки сигналов. Показано, что одной из элементарных форм изучаемого радиотехникой предмета является понятие "сигнал". Установлено, что первыми ЭСЕ, имеющими непосредственное отношение к обработке шумоподобных сигналов /ШПС/1 являются резуль-. таты исследований В.А. Котельникова, доказывающие инвариантность помехоустойчивости радиотехнических систем /РТС/ к ширине полосы частот при действии гауссовых помех, а также несколько позднее появившиеся работы К. Шеннона, касающиеся принципиальных путей построения систем связи с ШПС.

Впервые критерий максимизации отношения еигнал/шум /с/ш/ при синтезе оптимальных линейных фильтров был предложен Норсом в 1947г. Анализу Ш, первой ЭСЕ которого является этот критерий, посвящен данный параграф.

В нем проанализирован ход изменения Ш и.КОС. Для этого рассмотрены практически все существующие методы обработки ШПС.Показано,

что развитие методов оптимальной обработки сигналов привело к увеличению числа ЭСЕ в множестве V, так как появилась необходимость подавления боковых лепестков функций авто и взаимной корреляции.

Наибольший рост числа ЭСЕ в множестве 0, т.е. существенное приближение КОС к пороговому значению благодаря выполнению неравенства /I/, следует связать с предложением Папалекси,который показал возможность компенсации помех. Это внесло принципиальные новшества в теории обработки сигналов, т.е. существенно изменило ИФ ШПС. Работы эти были продолжены Винером, Калманом, Шенноном.

В результате этик и множества других исследований /Спафорд, Лихарев и др./ не сложилось единого мнения о параметрах сигнала и шума, существенно влияющих на результат компенсации. Продолжающие формировать ИФ ШПС ЭСЕ до сих пор обладают некоторой степенью неопределенности. Этот момент использован в §4.2 диссертации при преднамеренном нарушении стабильности ИФ.

Установлено, что наиболее существенной в прикладном плане характеристикой информации, заключенной в ИФ ШПС /хотя этот параметр напрямую и не влияет на его стабильность/ является направленность ЭСЕ на увеличение "верности" передачи информации. Данное понятие введено академиком Харкевичем A.A.

С учетом этого положения было предложено проанализировать возможные варианты перехода ЭСЕ из множества I в множество J обусловленные чисто прикладными аспектами /ненадежность элементной базы и т.п./. С .этой целью было показано, что среднее отношение с/ш на выходе СФ может быть найдено из выражения

е-л

- 33 -

где о - отношение с/ш на входе СФ, в - база сигнала, // -'Л

вероятность уменьшения В на с из-за отказа каких-либо элемен-в

тов СФ, Po'i~ р< , i'J

Введен также коэффициент, характеризующий уменьшение базы сигнала из-за ненадежности элементов:

На рис.4 приведены зависимости отношения с/ш на выходе СФ от базы сигнала при отношении с/ш на входе, равном 0,01 для случая выполнения СФ на элементах с независимыми отказами. Здесь Ц- - вероятность отказа одного триггера. Вариант Рт = О соответствует идеальной зависимости

т.е. когда все ЭСЕ рассматриваемого Ш являются истинными и прикладные аспекты, связанные с надежностью элементов не учитываются.

Анализ зависимостей^ от В /рис.5/ позволил установить, что в случае дискретных /в смысле выполнения/ элемнтов 05 при базах сигнала, больших I03 и интенсивностях отказа элементов 05 /\ порядка 10"® и больше ЭСЕ, соответствующие принципу максимизации помехоустойчивости, нельзя рассматривать как истинные.

Возможным'вариантом устранения возникающей при этом нестабильности № ШПС является переход к другому варианту построения СФ, например, на поверхностных акустических волнах /ПАВ/ или больших интегральных схемах /БТС/.

Анализ О на ПАВ дал зависимость Я от В , приведенную на рис. <5. Как видим, здесь потери в отношении c/ni меньше,

Pwc. £

чем в рассмотренном выпе варианте. При равенстве интенсивностей отказов элементов максимальная база сигнала для 05 на ПАВ в несколько раз больше, чем для С® на отдельных функциональных элементах. Это означает, что появление ЭСЕ, соответствующей обработке сигнала на ПАВ, дополнительно стабилизировало Ш ШПС, отодвинув порог КСС в сторону меньшей ЗИ.

При построении С® на ШС мы принципально меняем его надежность. В семантическом плане что соответствует появлению в И<5 ШПС еще одной ЭСЕ, отражающей корреляцию отказов элементов ЕИС. Интенсивность отказов ОТ описывается здесь не просто сyffl.roй интенсивностей отказов его элементов, а более сложным выражением:

где , /¡¿^ /^¡у - интенсивности отказов £ -го дискретного /в сшсле производства/ элемента, базового .-элемента^ -ой группы, изготавливаемой одновременно, I -го элемент J -ой группы соответственно; а/) - количество дискретно выполняемых элементов;

гг> - число групп; - число элементов в ^ -ой группе;

Функция показателя однородности параметра качества С -го элемента ^ -ой группы;- коэффициент корреляции параметров -го и ^ -го элементов. На рис.7 представлены зависимости (&), рассчитанные нами с учетом приведенного выражения для интенсивности отказов.

Они овидетельствувт, что,^ определяется числом элементов, выполняемых дискретно /сварные соединения и т.п./ и практически

- 37 -

но изменяется при изменении числа групп высокой корреляции. Через СО) здесь обозначено количество дискретно выполняемых элементов, приходящихся на единицу базы.

Сопоставление полученных результатов позволило сделать вывод: одна из основных ЭСЕ принципа максимизации помехоусто-чивости /отношение с/ш на выходе СФ линейно зависит от базы сигнала/ переходит в разряд менее истинных при Въ ¿0 для СЗ на дискретно выполняемое элементах и при л^ 5 /О" ''для СФ на ВИС /здесь И - модуль показателя степени вероятности отказа элемента/.

Поскольку П>4 ,,а то можно сделать вывод, что

с появлением БИС надежностные характеристики не могут послужить толчком к разработке новых схемных решений 0$, или новых принципов обработки сигналов. Известная статья К. Шеннона "Надежные схемы из ненадежных реле" потеряла к этому разделу радиотехнки свою актуальность.

Полученные в этом параграфе результаты актуальны для разработчиков систем с ШПС, поскольку позволяют оценить реальную помехоустойчивость различных вариантов реализации 05 в зависимости от базы обрабатываемого сигнала.

Следующий параграф 4.2 посвящен вопросу синтеза новой

/в семантическом плане/ информации на основе нарушения стабильности Ш. Действительно, если научиться возбуждать Ш так, чтобы выполнялось неравенство /I/, то последующая его стабилизация, исключающая возврат в исходное состояние, должна обеспечить появление новых ЭСЕ в совокупности й , т.е. появление новой относительно истинной информации.

При рассмотрении в §4.1 развития И# ШПС отмечалось, что сделанное в 1974 г. предложение Кузя Н.Я выделять помеху при

приеме ее аддитивной смеси с сигналом с целью последующей компенсации в атой аддитивной смеси было отвергнуто как ложное, т.е. данная ЭСЕ, входящая в совокупность У была вообще исключена из рассмотрения.

Причиной тому явился учет не всех ЭСЕ, формирующих ИФ ШПС, а лишь части из них, касающихся приема сигнала. Вопросы же формирования и излучения сигнала вообще не учитывались. Это наложило дополнительные ограничения на поставленную задачу, сделав ее неразрешимой.

Рассмотрение всей совокупности ЭСЕ, формирующих ИФ ШПС, должно учитывать каждое из слагаемых выражения

У N = V и1№13 ¿С*) +

где У (*)- сигнал на выходе приемника; аддитивная помеха; $(1) - сигнал, подлежащий передаче; £ - отклонение У/т^от ¿(1)', У , V/ - символы операторов формирования выходных сигналов передатчика и приемника.

Неучет всех ЭСЕ заключался в пренебрежении оператором и . Мы же введем предположение о возможности выделения помехи из ее- аддитивной смеси и рассмотрим данное выражение полностью. Прямыми методами выбрать \[ и \д/ нельзя. Поэтому в диссертации использован метод подобный итерационному, когда исходами данными для последующей процедуры являются результаты предыдущих процедур. Данный подход позволил получить три алгоритма компенсации помех, сводящиеся к следующему:

I. Последовательная передача частей сигнала по одному из двух каналов /оператор \[{ /\ коммутация двух каналов приема, обеспечивающая восстановление сигнала, части которого последовательно принимаются одним из каналов /оператор \л/[ Л восстановление помехи по ее. вьйоркам /оператор \д/3 /, компенсация помехи /оператор \л/„} /.

- 39 -

2. Дискретизация сигнала по Котельникову в его передача /оператор ТД> /. прямой я инверсный прием выборок и колебаний в промежутках между ними и их суммирование соответственно /оператор и/р. /, интерполяция колебания /оператор /.

3. Дискретизация сигнала с усвоенной частотой Котельнгасова, изменение знака у четных /печатных/ отсчетов и их передача /оператор У /, изменение знака у четных /нечетных/ принимаемых выборок /оператор ^ /, интерполяция /оператор /.

Наличие не одногр, а трех алгоритмов /в принципе их можот быть н больше/ объясняется тем, что варьировалось два оператора.

Для наглядности на рис. 8 приведена, структурная схема, приемной часта системы, использующей второй алгоритм, а на рис. 9 -третий алгоритм.

Существенным отличием полученных алгоритмов от используемого в настоящее время является произвольное положение источника помехи /даже совместно с источником принимаемого сигнала/, в то время как в известном алгоритме источник помехи нэ должен находиться в поле действия глазного лепестка приемной антенна. В аппаратном отноиешга реализация полученных алгоритмов также существенно проще, поскольку все схемы одно- или дауканальвн. Известный алгоритм подразумевает наличие числа каналов, совпадающего с количеством источников подавляемых помех.

Получать приведенные алгоритмы компенсации помехи стало возможным благодаря осознанному управлению механизмом получения знаний за счет внесения нестабильности в существующий фантом фрагмента действительности (помеху можно выделить из сыеси сигная+помеха) и послэдущему устранении этой нестабильности с переходом фантома в новое состояние (помеху выделить нельзя, но можно принимать по не пространственно разделенным каналам).

^)ur(t)'U„(ts -fay \ruí(t).unM7-ru,Mf №«<"»»<

ФЬ

0.7!

у. У.

t-%. ¿/"/г*

Uc(t}

s)

рис.д

- 41 -

§4.3 посвящен рассмотрению Нормирования и становления Ш в области биологии, касающейся воздействия ЭЛИ на ВО.

Показано, что одна из первых ЭСЕ данного раздела биологии появилась в 1926 г. в работе академика В.И. Вернадского, где он высказал предположение о "построении" биосферы Земли с помощью ЭМИ, идущего из космоса. Она дала толчок к изменению КОС рассматриваемого фрагмента ИФ до значения 0,917, а ЭИ до 0,38.

Дальнейшее развитие ИФ проходило за счет преимущественного увеличения 3 в выражении (2 ) . В диссертации выделены и конкретизированы основные ЛСЕ, появившиеся в этот период /вплоть до конца 60-х годов/. Сделан вывод о постепенном нарушении стабильности ИФ.

Толчком к увеличению X в (2) послужило экспериментальное подтверждение предположения о резонансном поглощении СВЧ энергии ЕО,сделанное академиком П.Д. Девятковым и его сотрудникам». В результате КСС принял значение 0,064, а ряд ЯГ.Е перешел из множества $ в множество X /-рис. 10/. ь?

0,1 О

X) =1 а? =0,91702163

0,6 ■ I =2 =0,06363195

I =3 =0,01246100

0,5 I =4 =0,00379573

0,4 I =5 =0,00148435

\ =6 =0,00068244

0,3 I =7 =0,00035155

I =8 =0,00019706

0,2 \ =9 =0,00011791

V =10 =0,00007431

X)

1 2 3 Рис. 10

Если сравнить этот момент формирования ИФ биологии с Ш, рассмотренным в § 4.1 диссертации, то он соответствует установлению Норсом критерия максимизации отношения с/ш. К сожале-

нию, дальнейшая специфика прикладной стороны исследований воздействия ШИ на ЁО привела к существенному сокращению числа публикаций в этой области. Поэтому проследить ее развитие можно лишь сейчас,обратившись к ранее закрытым материалам.

В данном параграфе рассмотрены фрагменты развития ИФ биологии, касающиеся влияния ИМИ на форму эритроцитов, ДНК, центральную нервную систему и тепловое воздействие Ж. Как показало изучение литературы по данному вопросу тенденции развития этих направлений исследований в отношении становления ЭСЕ из множеств и чУ достаточно стабильны и отражают тенденции развития всего ИФ.

Показано, что рассматриваемый ИФ развивается преимуществен- • но в отношении оценки реакции биологических систем различного уровня на воздействие ЭШ. Резкое увеличение числа ЭСЕ, входящих в совокупность X , свидетельствует о стабильном развитии ИФ. Причем, начиная с публикации работы Н.Д. Девяткова о резонансном поглощении СВЧ энергии неравенство ( 2) не выполняется, т.е. непременное условие, соответствующее достижению КСС порога,отсутствует.

Об относительно начальном этапе развития данного фрагмента ИФ говорит и оценка года. Такое малое его значение

есть следствие дискурсивности научных исследований, наступившей в конце 70-х годов в рассмотренном разделе биологии.

Все это позволило сделать выеод о малой вероятнояти скачка в знаниях в этой области науки в настоящее время, следствием которого явилось бы формирование нового ИФ. Одной из приклад-

- 43 -

них сторон продолжающегося изучения реакции ВО на ЯШ может стать создание чувствительных биоиндикаторов, что представляет интерес для решения экологических задач.

Естественно, с ходом исследований должны появляться ЭСЕ, входящие в множество 0, и в дальнейшем переходящие в множество J . В этом основное отличие анализируемого ИФ от ИФ, рассмотренного в §4.1, где было показано, что скачок в знаниях, приведший к созданию ШС, практически исключил возможность последующего скачка, обусловленного ее малой надежностью при обработке ШПС.

В ЗАКЛЮЧЕНИИ диссертации указывается, что при разработке теоретических и практических основ оценки информации с АСУ на семантическом уровне проведено исследование процесса переработки информации, рассмотрены вопросы, связанные с ее семантической структурой и энтропийным анализом. Отказ от общепринятого синтаксического подхода к информационным массивам позволил установить, какие именно элементы баз данных должны учитываться при их обработке и анализе з АСУ, какие при этом аналитические выражения должны использоваться при анализе и оптимизации информационных' массивов.

ОСНОВНЫЕ РЕЗУЛЬТАТЫ, полученные в диссертации при разработке энтропийного подхода к семантическому анализу в автоматизированных системах обработки научной информации и при рассмотрении фрагментов ятой информации изложены в следующих работах:

1. Заличев H.H. Информационное обеспечение научных исследований на основе прогноза их развития.-М.:ИнфорМ9лектро,1989.-37 с.

2. Заличев H.H. Научно-техническая перйодика и ее эффективность.-М.:Книга, 1984.-33с.

3. Заличев H.H. Издательское дело и научно-информационная деятельность. -М. :Книга, 1986.-48с.

— 44 ~

4. Заличев H.H. Рассеяние публикаций фиксированной тематики по изданиям. М., 1987.- II е.- Деп. в ВИНИТИ, К? 2529-В87.

5. Заличев H.H., Владимирова Н.И. Патентная информация в научно-технической литературе.- М.: Книга, 1987,- 33 с.

6. Заличев H.H., Победимский Д.А. Ведомственные издания в системе научно-техничесяой информации,- M.j Книга, 1988,- 49 с.

7. Заличев H.H. Перевод научно-технического прогресса на рельсы интенсивного развития// Информационный бюллетень НЭО. Трудовые ресурсы: эффективность использования. 1986. С.23-24.

8. Заличев H.H., Никольский М.Б. Депонирование, Альтернатива или компромисс?//Геология и разведка, известия ВУЗов.- 1984.

С.135-140.

9. Новиков В.Г., Коноваленко К.Д., Набиев О.М., Шальнев Э.В., Заличев H.H. Организация производства и труда в радиопромышленности,- М.: Радио и связь, 1982.- 284 с.

10. Комаров В.М., Заличев H.H. Системы обеспечения безопасности судовождения.- Л.: Судостроение, 1987.- 176 с.

11. Заличев H.H. Состояние вопроса надежности в ГДР//Зарубежная радиоэлектроника. -1977. -N?7. -С. 14-33.

12. Смирнов Н.И., Гвоздев В.И., Заличев H.H. Повышение надежности устройств оптимальной обработки с кварцевыми линиями задержки на поверхностных акустических волнах//Электронная техника.Сер.1 1974. №8. С.77-84.

13. Смирнов Н.И., Гвоздев В.И., Заличев H.H. Надежность устройств оптимальной обработки на кварцевых линиях задержки на поверхность« волнах//Радиоэлектроника, известия ВУЗов.-I975.-T.I8.-P8.-C.II7-II9.

14. Смирнов H.H., Заличев H.H. Влияние надежности согласованного фильтра на помехоустойчивость радиосистем//Электросвязь.--1977, -№1. -С .73-75.

15. Сшрнов Н.И., Заличев H.H. Оптимальная структура перестраиваемой дискретной линии задержки//Приборостроение, известия ВУЗов 1977.Т.20.И. С.67-70.

16. Комаров В.М., Заличев H.H. Системы выбора оптимальных условий приема//3арубежная радиоэлектроника.-1979.~№3.-С.42-52.

17. A.c. II50I3 СССР, МКЙ НОЗК 5/153. H.H. Заличев, Н.И. Сшрнов, Ю.А. Караваев, В.А. Судовцев /СССР/.

18. A.c. 544II9 СССР, МКИб Olí* 9/233. Устройство для обработки сложного сигнала/ H.H. Заличев, Н.И. Смирнов /СССР/.-4с.:ил.

19. В/раков В.А., Эмихин D.3., Заличев H.H., Ратынский М.В., Судаков Ю.Б., Шишкин В.В. К расчету пороговой чувствительности корреляционных схем обнаружения//Труды РГИ. 1974. ¡¡47. С. 279-292.

20. Заличев H.H., Судаков Ю.Б., Степкин В.М. О возможности подавления боковых лепестков функции автокорреляции путем использования сигнала с нестационарным спектром//Труды Рязанского радиотехнического института.1975. Вып.64. С.17-22.

21. Богомолов Л.В., Заличев H.H., Смирнов Н.И. Оптимизация распределения мощности в синхронной системе передачи информации. Электронная техника. Сер.10. 1977. Вып.2. С.75-80.

22. Заличев H.H., Судаков Ю.Б., Шишкин В.В. Помехоустойчивость передачи информации в разнесенных системах//Труды РТИ.1977. №27.С.166-177.

23. Смирнов Н.И., Заличев H.H. Надежность электронно-перестраиваемого согласованного фильтра в микросхемном исполнении//Радио-электронлка, известия ВУЗов.-1976.-T.I9.-IW.-C.II6-II8.

24. Е^раков В.А,( Шчихин Ю.З., Заличев H.H., Ратшский М.В., Судаков Ю.Б., Шишкин Б.В. Сравнительная оценка времени накопления при корреляционном приеме//Труды FTH.I974J?I7,C.292-299.

25. Смирнов Н.И,, Заличев H.H., Богомолов Л.В., Судаков Ю.Б. Сравнение помехоустойчивости синхронных систем различных ти-пов//Эдентронная техника. Cep.IO. 1977. Вып.5.С,30-35.

26. A.c. 607346 СССР, МКИ Н04В 1/10. Устройство для обработки сложного сигнала/ H.H. Заличев, Н.И. Смирнов, В.А. Судовцев, Ю.Б. Судаков /СССР/,-2с.:ил.

27. A.c. 563855 СССР, МКЙ G- QIJ 9/233. Устройство для обработки сложного сигнала/ H.H. Заличев, Ю.Б. Судаков, В.А, Бураков,

B.В. Шишкин /СССР/.-Зс.:ил.

28. Смирнов Н.И., Заличев H.H. Помехоустойчивость систем передачи информации при различных вариантах синхронизации/Радиотехника. - 1982 . -№1 . -С . 3- I I .

29. A.c., 650464 СССР, МКИ H04/V5/00. Автоматический компенсатор помех/ H.H. Заличев, Ю.Б. Судаков, Б.В. Шишкин /СССР/.-4с:ил.

30. Смирнов Н.И., Заличев H.H. Комплексная оптимизация аналого-цифровой системы фазовой синхронизации с учетом возможностей ыикросхемотехники//Второй научно-технический семинар по системе фазовой синхронизации: Тез. докл.-Москва-Горький,1975.

C.35,

31. Смирнов Н.И., Заличев H.H. Эффективность устройства развязки приемника и передатчика при непрерывном излучении сложного сигнала//Радиоэлектроника, известия ВУЗов.-1975.-Т.18. №7.-C.H4-1I7.

32. Бураков В.А., Заличев H.H., Коломеиец В.И., Судаков Ю.Б. Пе-

- 47 -

ленгатор с синтезированной антенной//Труды РГИ. 1975.№23. С.120-127.

33. A.c. 462288 СССР, МКИ Н04В I/IO. Устройство компенсации помех/ Н.Н.Заличев, Н.И.Смирнов /СССР/.-2с.:ил.

34. A.c. 409651 СССР, МКИ Н04В 1/10. Радиолокатор с непрерывным излучением/ H.H. Заличев, Н.И. Смирнов /СССР/.-7с.:ил.

35. A.c. 566370 СССР, МКИ Н04В 1/12. Устройство компенсации помех/ H.H. Заличев, Н.И. Смирнов /СССР/.-2с.:ил.

36. Смирнов Н.И., Заличев H.H., Богомолов Л.В., Судаков Ю.Б. Помехоустойчивость синхронных и асинхронных систем связи//Г?лек-тронная техника. Сер.10. 1977. Вып.4.С.34-40.

37. Берглезов С.М., Заличев H.H., Смирнов Н.И., Судовцев В.А. Приборы с зарядовой связью и их применение в радиотехнических устройствах//Зарубежная радиоэлектроника.-1978.-С.126-143.

38. Смирнов H.H., Заличев H.H. Оценка влияния надежности цифровых устройств оптимальной обработки сложных сигналов на помехоустойчивость радиотехнических систем//Цифровые методы и микроэлектроника: Тез. докл.-М.,1974.С.93-94.

39. Смирнов Н.И.Заличев H.H. К анализу зависимости от функциональной надежности параметров дискретных устройств аппаратуры космических объектов//Третья научно-техническая конференция по космической радиосвязи: Тез. докл.-М.,1975.С.28-29.

40. Смирнов Н.И., Заличев H.H., Караваев Ю.А. Помехоустойчивость устройств оптимального приема составных сигналов "Х&ффмена-Велти"//Труда учебных институтов связи Л978.ГО7.С.41-48.

41. Смирнов Н.И., Заличев H.H. Оптимизация времени накопления в блоке пояска сложного сигнала//Радиотехника.-1979.-Т.34.-^5.-С.55-59.

42. Смирнов H.H., Заличев H.H. К выбору структуры системы передачи информации со свободным доступом абонентов при их кодовом разделении/ /Всесоюзная научно-техническая конференция "Проблемы космической радиосвязи": Тез. докл.-М.,1979.С.129-130.

43. A.c. 702854 ОССР, МКИ & OlS 7/36. Радиолокационная станция/ H.H. Заличев, A.A. Васильев, В.А. Бураков, Б.В. Шишкин /ХСР/.-6с:ил.

44. A.c. 544II9 СССР, МКИ НОЗК 5/153. Устройстйо задержки импульсов/ H.H. Заличев, Н.И. Смирнов /СССР/.-2с.:ил.

45. A.c. 506227 СССР, МКИ G-Qli 9/24. Устройство для обработки линейного частотно-модулированного сигнала/ H.H. Заличев, Н.И. Смирнов /СССР/.-4с.:ил.

46. A.c. 1159489 СССР, МКИС01<? 9/02. / H.H. Заличев, Д.В. Кар-пеев, С.Н. Кондратьев.

47. A.c. 1225457 СССР, МКИС01.Г 9/02./ H.H. Заличев, Д.В. Карпеев, С.Н. Кондратьев, В.В. Семенов.

48. A.c. 590352 СССР, МКИ Н04В 1/64. Устройство для сжатия речевых сигналов/ H.H. Заличев, М.К. Размахнин, Ю.Б. Судаков /СССР/.. Зс.:ил.

49. ;А.с. 690950 СССР, МКИ G- Ol S 9/02. Приемопередающее устройство/ H.H. Заличев, Ю.Б. Судаков, М.К. Размахнин, В.И. Котиков /СССР/.-5с.:ил.

50. Комаров В.М., Заличев H.H., Андреева Т.М. Системы предупреждения столкновений морских объектов/Зарубежная радиоэлектроника. -1982.ГО.-С.69-91.

51. Комаров В.М., Заличев H.H. Радиолокационные отражатели для систем предупреждения столкновений водных транспортных средств// Зарубежная радиоэлектроника.-1982.-№10.-С.40-53.

52. Комаров В.М., Заличев H.H., Андреева Т.М. Радиотехнические системы предупреждения столкновений при плавании в прибрежных водах и узких фарватерах//3арубежная радиоэлектроника.-I983.-P2.-C.72-0?.

53. Комаров В.М., Заличев H.H. Вероятность столкновений геостационарных спутников и методы предотвращения их столкновений// Зарубежная радио эле ктроника.-1986.-'И 2.-С.64-83.

54. Смирнов Н.И., Заличев H.H. Оптимизация распределения мощности в системах передачи с каналом синхронизации//Электросвязь.-1982. -Ил6. -С. 11-14.

55. Комаров В.М., Заличев H.H. Системы автовыбора оптимальных условий приема//Зарубежная радиоэлектроника. -1979.-№3.-С.42-52.

56. Комаров В.М., Заличев H.H. Системы предупреждения столкновений наземных транспортных средств//3арубежная радиоэлектроника.-

1980.-Ю2.-С.54-72.

57. Комаров В.М., Заличев H.H., Воротников В.Н. Системы предупреждения столкновений наземных транспортных средств//3арубежная радиоэлектроника.-1981.-№4.-С.54-73.

58. Заличев H.H. Синтез алгоритмов компенсации помех на основе нарушения стабильности информационного фантома// Зарубежная радиоэлектроника,-1993,- №3,- С. 65 - 74 .

59. Заличев H.H. Взаимосвязь основных семантических показателей теории обработки сложных сигналов// Зарубежная радиоэлектроника,- 1993.- К°4,- С. 68 -76 .

Сдано в набор 12.01.94 ' Подписано в печать 14,01.94 Формат 60x90 1/16 Почать офсетная Усл. печ.л. 3,0 Уч.-изд-л. 2,31

Тир. 100 8кз. Зах. 105

Производственно-издательский комбинат ВИНИТИ 140010, Люберцы 10, Московской обл., Октябрьский проспект, 403

Терминологический указатель.

Введение.

Глава I. Системное исследование формирования и оборота информации при ее переработке.

1.1. Системы управления и оборот информации.

1.2. Возможные пути развития и формализации методов прогнозирования в АСУ.

1.3. Топология формирования и распространения информации.

1.4. Семантическая мера количества информации.

Выводы.

Глава 2. Семантическая структура и методы анализа информации.

2.1. Элементарная семантическая единица как основная характеристика семантической структуры информации.

2.2. Логические и статистические характеристики развития элементарной семантической единицы.

2.3. Семантические показатели информации и ее симметрия.

Выводы.

Глава 3. Энтропийный анализ семантической структуры информации.

3.1. Энтропия информации как мера ее асимметрии.

3.2. Анализ информации на основе оценки ее асимметрии.

3.3. Принципы организации и ведения информационных баз данных на основе их семантического анализа.

Выводы.

Глава 4. Применение методологии семантического анализа информации /на примере радиотехники и биологии/.151 4.1. Факторы, инициирующие нарушение накопленной информации в области радиотехники /обработка сигналов/.

4.2. Синтез новой информации на основе нарушения стабильности ее когнитивной структуры /компенсация помех/.

4.3. Формирование и развитие информации в области биологии /влияние ЭМИ на ВО/.

Выводы.

Повышение эффективности управления во всех отраслях науки и техники - одна из центральных и первоочередных задач, стоящих на нынешнем этапе развития перед нашим обществом. Ке решение неразрывно связано с преобразованием системы управления наукой и производством, т.е. всем механизмом, регулирующим оборот знаний, а также перераспределяющим средства и направления их приложения.

Наука и производство являются жестко связанными, взаимопроникающими категориями. Охватывая своим "контролем" все сферы жизнедеятельности человека, они напрямую зависят от хозяйственной практики. В свою очередь, хозяйственная практика в случае несоответствия объективным законам развития общества, путям его познавательной и прикладной деятельности способна порождать такие ситуации, когда эти законы начинают действовать подобно силам природы - слепо, насильственно, разрушительно, что вызывает нарушения как в производственной, так и в научной сферах, приводя к материальным и моральным потерям.

Научная и производственная деятельность в значительной степени зависят от достоверности прогнозов потребностей общества и возможных путей их удовлетворения. При этом на первое место выступает не только задача увеличения достоверности прогнозов, т.е. априорного определения предстоящих путей развития, но и проблема целенаправленного распределения знаний, на основе которых и будет решаться задача дальнейшего развития. Это обстоятельство ставит проблему разработки теории анализа научной информации в ряд наиболее актуальных теоретико-прикладных проблем современной науки, решение которой даст принципиально новые основы построения автоматизированных систем переработки информации и управления.

Вполне очевидно, что такая теория должна следовать из системного подхода к анализу научных исследований. Причем сформулированная совокупность езглядов обязана обеспечить не только воспроизводимую оценку развития научно-технических исследований, но и разработку методов информационной технологии на основе объективных закономерностей накопления и оборота знаний.

Выполнение этих требований к теории анализа научной информации подразумевает установление связей между содержанием /семантикой/ научного знания и реальностью, или, что то же самое, оценку энтропии информации. Выявить и конкретизировать такие связи можно, анализируя степень симметрии /асимметрии/ научной информации по отношению к реальному миру, рассматривая ее соответствие и полноту в сравнении с действительностью.

К сожалению,все существующие методы анализа научной информации /подсчета числа публикаций, цитат-индекса и др./ разработаны без всякого теоретического обоснования целесообразности именно такого подхода. Они являются, в первую очередь, следствием явно выраженной возможности использовать средства вычислительной техники для решения задач информатики. В результате рассмотрение производится на синтаксическом, а не семантическом уровне, что, естественно, не позволяет провести всесторонний анализ развития научных направлений, включая прогноз возможных скачков в знаниях.

Очевидно, что такое использование известных статистических характеристик баз данных /текстов статей, книг и т.д./ для анализа научной информации не может быть признано обоснованным. Только разработав теорию анализа научной информации мы сможем однозначно установить, какие именно элементы баз данных должны учитываться при их обработке и анализе в автоматизированных системах, какие при этом аналитические выражения должны использоваться при анализе и оптимизации информационных массивов и какие именно характеристики этих элементов входят в качестве параметров в полученные аналитические выражения.

Разработка такой теории анализа информации является необходимой и независимой частью решения глобальной для человеко-машинных систем проблемы - формализация обработки информации на средствах вычислительной техники. Именно эта задача должна быть решена в первую очередь, обеспечив переход от синтаксиса к семантике, дав новые принципы организации и ведения информационных баз данных и обеспечив снижение влияния субъективного фактора на конечный результат.

К сожалению, многочисленные публикации по этой тематике /например, р - 13] и др./ не дают однозначного ответа. Более того, теория анализа информации на семантическом уровне пока разработана лишь качественно, в лучшем случае - эмпирически /например, fl8 - 2з] и др./. Малое число публикаций по данной тематике подчеркивает ее новизну. Этим же объясняется и большое число публикаций автора диссертации, связанных с приложением в области радиотехники полученных при разработке семантического подхода к анализу информации результатов.

Вторым независимым шагом решения глобальной проблемы формализации обработки информации в автоматизированных системах управления является совмещение полученных результатов с используемыми в них средствами вычислительной техники. Именно совмещение, а не разработка программного обеспечения. Обусловлено это "непривычным" анализом информации на семантическом уровне, что ставит ряд независимых и сложных вопросов в области статистической лингвистики, математической логики, да и самого программного обеспечения. Именно поэтому эта задача должна решаться отдельно.

Она в диссертации не рассматривается. Здесь решается лишь первая часть упомянутой глобальной проблемы - разработка теории анализа информации на семантическом уровне. Причем, чтобы подчеркнуть семантический аспект рассматриваемого вопроса,в дальнейшем будем говорить о "научной информации", т.е. результате изучения каких-либо объектов или явлений. Сюда не могут входить данные, используемые в системах управления технологическими процессами, в различных поисковых системах, чисто статистические социальные и экономические показатели.

Существенной особенностью разработки теории анализа научной информации применительно к организации и ведению баз данных является необходимость перевода ряда качественных понятий на количественный уровень. Это связано с рассмотрением семантической, а не синтаксической стороны информации.

Так, например, если количество информации на синтаксическом уровне вполне определено формулой К. Шеннона, то на семантическом уровне этот вопрос требует подробнейшего анализа. Поэтому любая формализация в нашем случае сопровождается предварительным качественным /многословным/ рассмотрением. При этом применяется терминология тех научных дисциплин, положения которых используются. Для ее однозначного понимания на стр.4 приведен терминологический указатель.

При постановке решаемой в диссертации проблемы - разработка теории анализа научной информации на семантическом уровне, устанавливающей новые принципы организации и ведения информационных баз данных, оптимизации информационных массивов^мы исходили из актуальности развития идеологии построения автоматизированных систем переработки научной информации и управления. Качественный скачек здесь возможен лишь при переходе от синтаксиса к семантике. Только в этом случае появляется возможность создания единого понятийного языка, обеспечивающего как прогноз хода развития баз данных на семантическом уровне, так и сопоставление ин-тенсивностей развития различных по своей тематике, либо параллельно существующих баз данных. Такой единый понятийный язык позволит также увязать не на синтаксическом, а на более высоком семантическом уровне различные АСУ в единую общегосударственную систему сбора и обработки информации.

Обеспечить решение поставленной проблемы можно, используя энтропийный подход к оценке адекватности когнитивной структуры научной информации изучаемому фрагменту действительности. Для этого предложено представить научную информацию в виде совокупное ти элементарных семантических единиц /ЭСЕ/ и использовать аналитические методы их анализа, основанные на энтропийном подходе.

Здесь мы преднамеренно не вводим понятие ЭСЕ, поскольку оно является следствием последующей подробной работы по рассмотрению упомянутой когнитивной структуры. Отметим лишь, что это наименьший фрагмент когнитивной структуры информации, дальнейшее дробление которого только усложняет ее анализ, не дав никаких преимуществ.

Использование энтропийного подхода даже из качественных рассуждений представляется вполне целесообразным /в дальнейшем он будет обоснован аналитически/. Действительно, энтропия научной информации равна нулю при абсолютном знании и, формально, бесконечности во всех других случаях, когда не вводятся дополнительные ограничения. Ими могут быть рамки парадигм или теорий, внутри которых энтропия информации /сИ/ в процессе исследований уменьшается и стремится к нулю, вновь возрастая при переходе к новой парадигме или теории.

Изменяющееся значение Ш характеризует степень проработки данного научного направления через оценку степени дезорганизации когнитивной структуры научной информации. Тенденции же изменения этой структуры - не что иное, как прогноз ее развития, т.е. формализованный прогноз развития семантики данного информационного массива.

Характерно, что формируемая в процессе научных исследований когнитивная структура информации /нечеткое знание^ все более адекватно отражающая изучаемый фрагмент действительности, является информационным фантомом /ИФ/ этого фрагмента действительности, не связанным напрямую со значимостью информации.Это существенно уменьшает действие субъективного фактора при энтропийном подходе к анализу научной информации в автоматизированных системах управления.

Для решения поставленной в диссертации проблемы, имеющей как теоретическое, так и прикладное значение, автором проведено исследование вопросов системного описания оборота научной информации в процессе ее развития /глава I/. С этой целью рассмотрены вопросы прогнозирования развития массивов научной информации и топология формирования и распространения этой информации. Выделены и проанализированы ее элементы, существенные для решаемой задачи.

Особо рассмотрена семантическая структура и методы анализа информационных массивов /глава 2/. При этом прослеживается взаимосвязь научной информации и ее исходного обезличенного носителя в человекомашинных системах - публикации. Анализируется введенная в диссертации ЭСЕ. Формулируется ее определение. Показано, что ЭСЕ является основной характеристикой семантической структуры информационного массива. Рассмотрены логические и статистические закономерности его развития. Рассмотрена взаимосвязь семантических характеристик информационного массива и его симметрии /асимметрии/ с описываемым фрагментом действительности.

Подробно рассмотрен вопрос энтропийного анализа семантической структуры информационного массива /глава 3/. Показано, что энтропия является мерой его асимметрии. Сформулированы и исследованы на основе энтропийного подхода принципы оценки симметрии /асимметрии/ информационного массива. Разработана методология прогноза развития научных исследований на основе оценки симметрии /асимметрии/ информационного массива и его энтропии. Приведены принципы организации и ведения информационных баз данных на основе их семантического анализа.

Полученные результаты проверены на двух конкретных научных направлениях: радиотехника и биология, а также теоретически обоснована и практически подтверждена возможность синтеза новой /в семантическом плане/ информации за счет преднамеренного нарушения стабильности когнитивной структуры информационного массива /глава 4/.

Энтропийный подход при семантическом анализе информационных масивов позволил:

- конкретизировать их семантические показатели;

- разработать теорию анализа информационных массивов на семантическом уровне;

- сформулировать методологию оценки и прогнозирования развития научных направлений на основе семантического анализа информационных массивов;

- обосновать и практически подтвердить возможность синтеза новой /в семантическом плане/ научной информации.

Проверка разработанного семантического подхода к анализу научной информации на двух различных и невзаимосвязанных информационных массивах /обработка сложных сигналов, воздействие электромагнитного излучения на биологические объекты/ подтвердила справедливость полученных результатов.

Их практическое значение заключается в предоставляемой энтропийным подходом к анализу информационных массивов на семантическом уровне возможности формализовать рассмотрение процесса развития научных направлений, аналитически выявить застой в них, прогнозировать скачки в знаниях, широко используя при этом средства вычислительной техники. Обращение к семантике информации открывает путь к решению задачи синтеза новой научной информации аналитическими методами за счет преднамеренного нарушения стабильности когнитивной структуры информационного массива и после-деющей ее стабильзации.

Выводы

При энтропийном анализе семантической структуры научной информации в области радиотехники и биологии получены следующие результаты:

1. Выявлена взаимосвязь основных семантических показателей теории обработки сложных сигналов, которая позволила установить границы выполнения линейной зависимости отношения с/ш на выходе СФ от базы сигнала для различных вариантов реализации СФ. Показано, что нарушение стабильности рассматриваемого ИФ возможно в случае дискретного выполнения элементов 0$ и практически исключено при его реализации в виде БИС.

2. Теоретически обоснована и практически подтверждена возможность синтеза новой /в семантическом плане/ научной информации. Полученные при этом три новых алгоритма компенсации помех принципиально отличаются от известного и имеют ряд существенных преимуществ, основным из которых является возможность компенсации помехи при произвольном пространственном расположении ее источника.

3. Рассмотрено формирование и развитие ИФ в области биологии /воздействие ЭМИ на ВО/. Показана его стабильность в настоящее время. Судя по появляющимся ЭСЕ дальнейшее его развитие пойдет по пути изучения реакции биологических систем различного уровня на воздействие ЭМИ. Одной из прикладных сторон этих исследований может стать создание чувствительных биоиндикаторов, что представляет значительный интерес для решения экологических задач.

Заключение

При разработке теоретических и практических основ оценки информации в системах управления на семантическом уровне проведено исследование процесса переработки информации, рассмотрены вопросы, связанные с ее семантической структурой и энтропийным анализом. Отказ от общепринятого синтаксического подхода к информационным массивам позволил установить, какие именно элементы баз данных должны учитываться при их обработке и анализе в АСУ, какие при этом аналитические выражения должны использоваться при анализе и оптимизации информационных массивов.

Обращение к тонкой структуре семантического поля дало возможность сформулировать последовательность рассмотрения информационного массива, принципы организации и ведения баз данных, обеспечивающие как оценку их развития на семантическом уровне, так и возможность прогноза появления принципиально новой информации. Используемый в настоящее время синтаксический подход к анализу информационных массивов в АСУ этого не обеспечивает.

Рассматривать семантическое поле информации предложено с использованием энтропийного подхода. Его выбор не случаен. Дело в том, что энтропия, являясь наиболее общей мерой разнообразия случайной величины, в явном виде зависит только от вероятности случайных исходов, а не от функции исходов, определяющей большинство других статистических характеристик.

Вполне естественно, что в качестве случайной величины, позволяющей АСУ оценить неопределенность когнитивной структуры информации, должна быть некая элементарная семантическая единица, мерой которой является ее относительная истинность. Поэтому в качестве такой ЭСЕ выбрана законченная мысль в виде утверждения, имеющая непосредственное отношение к данному информационному массиву. В этом случае анализ в АСУ неопределенности когнитивной структуры информации позволяет однозначно на основе рассмотрения базы данных говорить о симметрии Ш, формируемого из ЭСЕ, и фрагмента действительности, отражаемого этим ИФ.

Показано, что распределение степени истинности отдельных ЭСЕ является негауссовым, а распределение числа ЭСЕ одинаковой степени истинности - гауссовым. Найдены параметры этих распределений.

Дальнейшее рассмотрение семантического поля информационного массива позволило установить, что, несмотря на уменьшающуюся с ходом исследований асимметрию формируемых ИФ, интегральный И<&, отражающий всю совокупность знаний, становится все более асимметричен по отношению к объективной реальности, т.е. общая энтропия информации постоянно возрастает. Поэтому прямой анализ в АСУ всей когнитивной структуры научной информации не эффективен. Целесообразно лишь сопоставление фрагментов когнитивного ресурса информации и соответствующих фрагментов действительности, изучению которых посвящены отдельные научные направления. Причем относительная ценность и значимость информации не сказывается на степени симметрии существующих ИФ. В то же время, ценность и значимость информации влияет на направление изменения этой симметрии из-за переориентации направлений исследований.

Показано, что скачок в знаниях соответствует разрыву непрерывности изменения функции энтропии информации во времени в рамках существующей информационной базы и переходу ее в точку $ = 0,38. Скачок характеризуется "мгновенным" устранением асимметрии информации и появлением ее, но уже в рамках новой парадигмы или теории.

Однако, оценка степени асимметрии информации через ее энтропию, позволяя АСУ выявить точки застоя или бурного развития в информационном массиве, не дает возможности прогнозировать появление принципиально новой информации в нем. Характеризует при- 1 ближение таких скачков в знаниях выраженная через квант снижения стохастичности тенденция изменения асимметрии информации. При этом КСС отражает минимальную величину взаимного изменения детерминированной /истинной/ и случайной /менее истинной/ составляющих информационного массива.

Поскольку анализ ЭСЕ когнитивной структуры научной информации предполагает рассмотрение информационной базы данных, включающей публикации, получены выражения, позволяющие оценить необходимую глубину ретроспективного поиска и минимальный объем базы данных, подлежащий анализу.

По своей сути предложенный энтропийный подход к семантическому анализу научной информации наиболее близок к методу Дельфи, позволяющему исключить возникающий компромисс мнений специалистов при оценке перспектив развития того или иного научного направления. Как и в случае метода Дельфи, здесь нет общения специалистов друг с другом.

В первом случае /метод Дельфи/ это достигается использованием тщательно разработанной программы последовательных индивидуальных опросов. Эксперты лишь устанавливают основную причину возникающих разногласий. Во втором случае /энтропийный подход/ АСУ анализирует базу данных, включающую публикации, поэтому непосредственное общение "опрашиваемых" специалистов здесь исключено в принципе. Противоречия же во мнениях в данном случае касаются не возможных путей развития рассматриваемого научного направления, а самой сути полученных результатов исследований и потому не устраняется, а используются для оценки полноты информационного массива.

Рассмотренный в диссертации энтропийный подход к семантическому анализу научной информации представляет интерес не только с точки зрения формализации в АСУ методов прогнозирования путей развития информационных массивов, но и для разработки системы научно обоснованного информационного обеспечения на основе количественных критериев. Однако, эти вопросы не относятся к рассматриваемой в диссертации проблеме. Тем не менее, полученные результаты могут использоваться при разработке концепции организации информационного обеспечения на основе критерия минимизации реальной асимметрии информации. Такая концепция позволит конкретизировать и формализовать методику выделения ЭСЕ, поскольку именно на их обработку и направлена информационная технология.

Еще одной областью приложения результатов может быть синтез новой информации на основе преднамеренного нарушения стабильности информационного массива. Этот вопрос рассмотрен в четвертой главе диссертации. Его дальнейшая проработка будет следующим шагом в качественном изменении АСУ за счет принципиально новых методов организации и ведения баз данных, способных к саморазвитию.

1. Вернадский В.И. Начало и вечность жизни.-М.: Советская Россмя, 1989.- 700 с.

2. Взаимодействие наук/ Под ред. В.М. Кедрова, П.В. Смирнова.-М.: Наука, 1984.- 319 с.

3. Кукушкин Е.И. Познание, язык, культура. -М.:МГУ, 1984.-263 с.

4. Дубровский Д.И. Проблема идеального.-М.:Наука,IS83.-325 с.

5. Коршунов A.M. Отражение, деятельность, познание.-М.:Наука, 1979.- 280 с.

6. Тюхтин B.C. Отражение, системы, кибернетика.-М.:Наука,1979.-320 с.

7. Научное знание: логика, понятия, структура/ Под ред. В.Н. Карповича, А.В. Бессонова.-М.:Наука, 1987.- 255 с.

8. Дюбуа Д., Прад А. Теория возможностей: приложение к представлению знаний в информатике.-М.:Радио и связь, 1990.- 286 с.

9. Федосеев П.И. Некоторые методологические вопросы общественных наук/Вопросы философии.-1979.MI.- 0.3-15.

10. Ю.Цыгичко В.Н. Прогнозирование социально-экономических процессов.-М.:Финансы и статистика, 1986.-208 с.1..Горский Ю.М. Системно-информационный анализ процессов управления. -М. : Наука, 1988.- 322 с.

11. Чудинов З.М. Природа научной истины.-М.:Политиздат,1977.-311с.

12. Яблонский А.И. Модели и методы математического исследования науки.-М.:ИНИ0Н АН СССР, 1977.- 75 с.14.3аличев Н.Н. Издательское дело и научно-информационная деятельность.-М:Книга, 1986.- 48 с.

13. Жинжин В.Ф. Совершенствование организационной структуры управления журнально-издательской деятельностью: Автореф. дис. канд. наук.-М.,1985.- 26 с.

14. Г6.Кисель Е.И.Проблемы организации труда исследователей и разработчиков: Автореф. дис. д-ра эконом.наук.-М.,1982.- 47 с.

15. Ведин Ю.П. Познание и знание,- Рига: Знание, 1983,- 309 с.

16. Хайтун С.Д. Наукометрия. Состояние и перспективы,- М.: Наука, 1983,- 344 с.

17. Яблонский А.И. Стохастические модели научной деятельности// Системные исследования: Ежегодник, 1975 М., 1976. С.5-42.20,Shimony A. The status of the principle of maximum entropy// Synthese, Dordrecht.-1975.-V.63.-N«1.-P.35-53.

18. Мартино Дж. Технологическое прогнозирование: Пер. с англ.- ГЛ.: Прогресс, 1977,- 590 с.

19. Крюкова А.А,, Дера В.Г, Основы научно-технической информации.-М.: Высшая школа, 1985.- 224 с.

20. Bradford S.C. Documentation.- London: Crosby Lockwood and Son LTD, 1948.- 156 p.24.3аличев H.H. Рассеяние публикаций Фиксированной тематики по изданиям. М., 1987.- II е.- Деп. в ВИНИТИ, № 2529-В87.

21. Бажанов В.А., Новоселов М.М. Логика познания и логика абстракций в аспекте интервалов семантики//Логика научного познания -М., 1987. С.208-230.

22. Хайтун С.Д. Проблемы количественного анализа науки.- М.: Наука, 1989.- 280 с.

23. Morris C.W. Signs, language and behavior.- N.J.: Prentice Hall, 1946.- 172 p.

24. Михалевич B.C., Каныгин Ю.М., Григоренко В.И. Информатика /общие положения/.- КиевгИК АН УССР, 1983.- 148 с.

25. Михайлов А.И. Информация в развивающемся мире: о статусе потребителя будущего//Международный Форум по инФ. и докум. 1984.3. С.3-4.

26. Семенюк Э.П. Информатика: как ее понимат,ь?//НТИ. Сер.2. 1984. .№ 7. С.1-9.

27. Митюшин Ю.Б., Фадеев П.К. Об измерении информационных ресурсов в отраслях промышленности//НТИ.Сер.2. 1986. М. C.I-I5.

28. Shannon С.,Weaver W. The mathematical theory of communication//

29. Bell System Techn. J.- 1948.- V.27.- N^3.- P.379-423.

30. Колмогоров A.H. Три подхода к определению понятия количества инФортции//Проблемы передачи информации. Вып.1. 1965. T.I.C.3-II

31. Bar-Hillel Y. Semantic inf*>rmation//British J. for the Philosophy of Science.-195З.- V.4.- ГС&14.- P.147-157.

32. Шрейдер Ю.А. Об одной модели семантической теории информации// Проблемы кибернетики, вып.13 М.,1965. С.233-240.

33. Харкевич А.А. 0 пенности инФормации//Проблемы кибернетики, вып.4 М., I960. С.53-57.

34. Стратонович Р.Л. 0 пенности инФормации//Изв. АН СССР. Сер. техническая кибернетика. 1965. № 5. С.3-12.

35. Ясин Е.Г. К проблеме измерения количества, содержательности и ценности инФормации//Экономическая семиотика М., 1969. С.46-66.

36. Яблонский А.И. Математические модели в исследовании науки. -М.: Наука, 1986.- 352 с.

37. Paynes Е.Т. Some random abservations//Synthese, Dordrecht. -1985.- V.63.-N*1.- P.115-138.

38. Шеннон К. Работы по теории информации и кибернетики.- М.: Иностранная литература, 1963.- 829 с.

39. Гоноровский И.С. Радиотехнические цепи и сигналы.- М.: Сов. радио, 1967. 439 с.

40. Котельников В.А. Теория потенциальной помехоустойчивости.- М.: Госэнергоиздат, 1956.- 230 с.

41. Вакман Д.Е. Сложные сигналы и принцип неопределенности в радиолокации,- М.: Сов. радио, 1965.- 187 с.

42. North D. Analysis of factors which determine signa-to-noise discrimination in pulsed carrier system.-N.Y. :Res.Rept., 1 943.-H5 p.

43. Варакин Л.Е. Теория сложных сигналов.- М.: Сов. радио, 1970.165 с.

44. Шумоподобные сигналы в системах передачи информации/ Под ред. В.Б. Пестрякова.- М.: Сов. радио, 1973.- 380 с.

45. БО.Варакин Л.Е. Теория систем сигналов.- М.: Сов. радио, 1978.310 с.

46. Стиффлер Дж. Дж. Теория синхронной связи: Пер. с англ. М.: Связь, 1975.- 350 с.

47. Теоретические основы радиолокации/ Под ред. Я.Д. Ширмана.- М.: Сов. радио, 1970.- 560 с.

48. Blias P. Optics and communication theory//J.Optical Soc. Am. -1953.- V.43.- P. 229-232.

49. Кук 4., Бернс^ельд M. Радиолокационные сигналы: Пер. с англ.-М.: Сов. радио, 1971.- 566 с.

50. Амиантов Н.Н. Избранные вопросы статистической теории связи.-М.: Сов. радио, 1971.- 430 с.

51. Смирнов Н.И., Голубков Н.А. 0 свойствах составных последовательно с тей//Радио техника и электроника.-I973.I.-С.27-35.

52. Папалекси Н.Д. Радиопомехи и борьба с ними.- М.: Гостехиздат, 1944.- 150 с.58,.Wiener N. Extrapolation, Interpolation and Smoothing of Stationary Time Series,with Engineering Applications.-N.Y.,1949.-170p.

53. Боде К., Шеннон К. Упрощенное изложение линейной минимально-квадратичной теории сглаживания и предсказания/Деория информации и ее приложения М., 1959. С.243-332.

54. Kalman R. On the general theory of control.-London: Proc. 1st., 1960.- 150 p.

55. Уидроу, Макул, Уильяме, Зейдлер. Адаптивные компенсаторы помех, принципы построения и применения//ТИИЭР.-1975.-Т.63.-Ж2.-С.1023-1038.62.Пат. 3202990 /США/.

56. Спафорд Л.И. Оптимальная обработка радиолокационного сигнала при наличии отражений от местных предметов//Зарубежная радиоэлектроника . -1969. -$10. -С. 34-43.

57. Лихарев В.А. Цифровые методы и устройства в радиолокации.- М.: Сов. радио, 1973.- 250 с.

58. Ширман Я.Д. Разрешение и сжатие сигналов.- М.: Сов. радио, 1974.410 с.

59. Кузь Н.Я.//Радиотехника и электроника.-1973.-Т.18.-М.-С.25-28.

60. Кузь Н.Я.//Радиотехника и электроника.-1974.-Т. 19.-МО.-С.39-45.

61. Цыпкин Я.З. Адаптация и обучение в автоматических системах.-М.: Наука, 1968.- 280 с.

62. Кузь Н.Я. 0 структуре оптимального многоканального обнаружителя с корреляционными связями//Радиотехника и электроника.-1974.-Т. 19. -Ш. -С. 15-21.-zm

63. Харкевич А.А. Борьба с помехами,- М.: Наука, 1965,- 180 с.71.0кунев Ю.Б., Плотников В.Г. Принципы системного подхода к проектированию в технике связи,- М.: Связь, 1976,- 210 с.

64. Улинич Р.Б. Конструирование надежной аппаратуры.- М.: ВЗЭИС, 1970,- 35 с.

65. Беккер П., Йенсен Ф. Проектирование надежных электронных схем: Пер. с англ.- М.: Сов. радио, 1977.- 270 с.

66. Смирнов"> Н.И., Гвоздев В.И., Заличев Н.Н. Повышение надежности устройств оптимальной обработки с кварцевыми линиями задержки на поверхностных акустических волнах//Электронная техника.Сер.I. 1974. №. С.77-84.

67. Смирнов Н.И., Гвоздев В.И., Заличев Н.Н. Надежность устройств оптимальной обработки на кварцевых линиях задержки на поверхностных волнах//Радиоэлектроника, извести ВУЗов.-1975.-Т.18.-1Ю.-С.П7-П9.

68. Смирнов Н.И., Заличев Н.Н. Влияние надежности согласованного фильяра на помехоустойчивость радиосистем//Электросвязь.-1977.№1.-С.73-75.

69. Каринский С.С. Устройства обработки сигналов на ультрозвуковых поверхностных волнах.-М.: Сов. радио, 1975.- 250 с.

70. Речшдкий В.И. Приборы и устройства на акустических поверхностных волнах//Заруб ежная радиоэлектроника. -1975-г№8. -С .15-26.

71. Жимов И.Е.,Горбунов Ю.И., Козырь И.Я. Микроэлектроника,- М.: Высшая школа, 1977.- 320 с.

72. Ефимов И.Е. Современная микроэлектроника.-М.: Сов. радио, 1973.290 с.

73. Заличев Н.Н. Состояние вопроса надежности в ГДР//Заруб ежная радиоэлектроника.-1977.-№7.-С.14-33.

74. Широков В.Б., Смирнов Н.И., Богомолов Л.В. Прогнозирование надежности интегральных схем//Электронная техника.Сер.II.1976. ЖЗ. С.9-14.

75. Улинич Р.Б. Об учете корреляции при прогнозировании параметров безотказности радиоаппаратуры//Радиотехника.-1972.-Ж7.-С.15-19.

76. Смирнов Н.И., Улинич Р.Б., Широков В.Б. К анализу корреляционных связей элементов больших интегральных схем//Надежность и контроль качества. -1975. -МО.-С. 5-9.

77. Горянов В.Т., Журавлев А.Г., Тихонов В.И. Примеры и задачи по статистической радиотехнике.- М.: Сов. радио, 1970.- 480 с.

78. Тиис. Предсказание интенсивности отказов для БИС// Зарубежная радиоэлектроника.-1971.-Ш1.-С.27-39.

79. Смирнов Н.И., Заличев Н.Н. Оптимальная структура перестраиваемой дискретной линии задержки//Приборостроение,известия ВУЗов. 1977. Т.20. №1. С.67-70.

80. Комаров В.М., Заличев Н.Н. Системы выбора оптимальных условий приема//3арубежная радиоэлектроника.-1979.-JB3.-С.42-52.

81. А.с.115013 СССР, МКИ НОЗК 5/153. Н.Н. Заличев, Н.И. Смирнов, Ю.А. Караваев, В.А. Судовцев /СССР/.

82. А.с. 544II9 СССР, MKHG0l£ 9/233. Устройство для обработки сложного сигнала/ Н.Н. Заличев, Н.И. Смирнов /СССР/.-4с.:ил.

83. Богомолов Л.В., Заличев Н.Н., Смирнов Н.И. Оптимизация распределения мощности в синхронной системе передачи информации. Электронная техника. Сер.10. 1977. Вып.2. С.75-80.

84. Заличев Н.Н., Судаков Ю.Б., Шишкин Б.В. Помехоустойчивость передачи информации в разнесенных системах//Труды РТИ.1977.№27. С.166-177.

85. Смирнов Н.И., Заличев Н.Н. Надежность электронно-перестраиваемого, согласованного Фильтра в микросхемном исполнении//Радиоэлектроника, известия ВУЗов.-1976.-Т.19.-Ж?.-С.П6-118.

86. Бураков В.А., Бычихин Ю.З., Заличев Н.Н., Ратынский М.В., Судаков Ю.Б., Шишкин Б.В. Сравнительная оценка времени накопления при корреляционном приеме//Труды РТИ.1974.ЖГ7.С.292-299.

87. Смирнов Н.И., Заличев Н.Н., Богомолов Л.В., Судаков Ю.Б. Сравнение помехоустойчивости синхронных систем различных типов// Электронная техника. Сер.10. 1977. Вып.5. С.30-35.

88. А.с. 607346 СССР, МКИ Н04В 1/10. Устройство для обработки сложного сигнала/ Н.Н. Заличев, Н.И. Смирнов, В.А. Судовцев, Ю.Б.Судаков /СССР/.-2с.:ил.

89. А.с. 563855 СССР, МКИбОХУ 9/233. Устройство для обработки слож -ного сигнала/ Н.Н. Заличев, Ю.Б. Судаков, В.А. Бураков, Б.В.Шишкин /СССР/.-Зс.гил.

90. Смирнов Н.И., Заличев Н.Н. Помехоустойчивость систем передачи информации при различных вариантах синхронизации//Радиотехника.-1982.-Щ.-С.З-П.

91. А.с. 650464 СССР, ЖИ H04/V5/00. Автоматический компенсатор помех/ Н.Н. Заличев, Ю.Б. Судаков, Б.В. Шишкин /СССР/.-4с.:ил.

92. Смирнов Н.И.,3аличев Н.Н. Комплексная оптимизация анлого-цифровой системы Фазовой синхронизации с учетом возможностеймикросхемотехники//Второй научно-технический семинар по систечлма Фазовой синхронизации: Тез. докл.- Москва-Горький,1975.С.35.

93. Смирнов Н.И., Заличев HiH. Эффективность устройства развязки приемника и передатчика при непрерывном излучении сложного сиг-нала//Радиоэлектроника, известия ВУЗов.-1975.-Т.18.-Ж7.-С.114-117.

94. Бураков В.А., Заличев Н.Н., Коломиец В.И., Судаков Ю.Б. Пеленгатор с синтезированной антенной//Труды РТИ. 1975.№23.С.120-127.

95. А.с. 462288 СССР, ГШ Н04В 1/10. Устройство компенсации помех/ Н.Н. Заличев, Н.И. Смирнов /СССР/.-2с.:ил.

96. А.с. 409651 СССР, ГШ Н04В 1/10. Радиолокатор с непрерывным излучением/ Н.Н. Заличев, Н.И. Смирнов /СССР/v- 7с.:ил.

97. А.с. 566370 СССР, МКИ Н04В I/I2. Устройство компенсации помех/ Н.Н. Заличев, Н.И. Смирнов /СССР/.-2с.:ил.

98. Смирнов Н.И., Заличев Н.Н., Богомолов Л.В., Судаков Ю.Б. Помехоустойчивость синхронных и асинхронных систем связи//Электрон-ная техника. Сер.10. 1977. Вып.4.С.34-40.

99. Ш.Берглезов С.М., Заличев Н.Н., Смирнов Н.И., Судовцев В.А. Приборы с зарядовой связью и их применение в радиотехнических устройствах//Зарубежная радиоэлектроника.-1978.-Ж.-С.126-143.

100. Смирнов Н.И., Заличев Н.Н. Опенка влияния надежности цифровыхустройств оптимальной обработки сложных сигналов на помехоустойчивость радиотехнических систем//ЦиФровые методы и микроэлектроника:

101. Тез. докл.- М.,1974.С.93-94.

102. Смирнов Н.И., Заличев Н.Н. К анализу зависимости от Функциональной надежности параметров дискретных устройств аппаратуры космических объектов/Дретья научно-техническая конференция по космической радиосвязи: Тез. докл.-М.,1975.С.28-29.

103. Смирнов Н.И., Заличев Н.Н., Караваев Ю.А. Помехоустойчивость устройств оптимального приема сотавных сигналов "ХаФФмена-Велти"//Труды учебных институтов связи.1978.№87.С.41-48.

104. Смирнов Н.И., Заличев Н.Н. Оптимизация времени накопления в блоке поиска сложного сигнала//Радиотехника.-1979.-Т.34.-Ж5.-С.55-59.

105. Смирнов Н.И., Заличев Н.Н. К выбору структуры системы передачи информации со свободным доступом абонентов при их кодовом раз-делении//Всесоюзная научно-техническая конференция "Проблемы космической радиосвязи": Тез. докл.- М., 1979. С.129-130.

106. А.с. 702854 СССР, МКИ £ 0l£ 7/36. Радиолокационная станция/ Н.Н. Заличев, А.А. Васильев, В.А. Бураков,Б.В. Шишкин /СССР/.-6с.:ил.

107. А.с. II59489 СССР, МКИ 6 0l£ 9/02. / Н»Нв .Заличев, Д»В. Карпеев; СоНгКондратьев.

108. А.с. 1225457 СССР, МКИ 9/02./ Н.Н. Заличев, Д.В. Карпеев, С.Н. Кондратьев, В.В. Семенов.

109. А.с. 590852 СССР, МКИ Н04В 1/64. Устройство для сжатия речевых сигналов/ Н.Н. Заличев, М.К. Размахнин, Ю.Б. Судаков /СССР/.-Зс.:ил.

110. А.с. 690950 СССР, МКИ £01^ 9/02. Приемопередающее устройство/ Н.Н. Заличев, Ю.Б. Судаков, М.К. Размахнин, В.И. Котиков /СССР/.-5с.:ил.

111. Комаров В.М., Заличев Н.Н. Системы обеспечения безопасности судовождения.- Л.: Судостроение, 1987.- 176 с.

112. Заличев Н.Н. Информационное обеспечение научных исследований на основе прогноза их развития.-М.:ИнФормэлектро,1989.-37 с.

113. Заличев Н.Н. Научно-техническая периодика и ее эффективность.-М.: Книга, 1984. 33 с.

114. Заличев Н.Н., Владимирова Н.И. Патентная информация в научно-технической литературе.- М.: Книга, 1987.- 33 с.

115. Заличев Н.Н., Победимский Д.А. Ведомственные издания в системе научно-технической информации.- М.: Книга, 1988.- 49 с.

116. Заличев Н.Н. Перевод научно-технического прогресса на рельсы интенсивного развития//ИнФормаиионный бюллетень НЭО. Трудовые ресурсы: эффективность использования. 1986. С.23-24.

117. Заличев Н.Н., Никольский М.Б. Депонирование. Альтернатива или компромисс?//Геология и разведка, известия ВУЗов.-I984.-F7.-С.135-140.

118. Новиков В.Г., Коноваленко К.Д., Набиев О.М., Шальнев Э.В., Заличев Н.Н. Организация производства и труда в радиопромышленности,- М.: Радио и связь, 1982.- 284 с.

119. Смирнов Н.И., Заличев Н.Н. Оптимизация распределения мощности в системах передачи с каналом синхронизации//Элвктросвязь,-I982.-№6.-C.II-I4.

120. Комаров В.М,, йаличев Н.Н. Системы автовыбора оптимальных условий приема//3аруб ежная радиоэлектроника. -1979. -J83. -С. 42-52 „

121. Комаров В.М., Заличев Н.Н. Системы предупреждения столкновений наземных транспортных средств//3арубежная радиоэлектроника.1980.-М2.-С. 54-72.

122. Комаров В.М., Заличев Н.Н., Воротников В.Н. Системы предупреждения столкновений наземных транспортных средств//3арубежная радиоэлектроника.-I981.-М.-С.54-73.

123. Комаров В.М., Заличев Н.Н., Андреева Т.М. Системы предупреждения столкновений морских объектов//Зарубежная радиоэлектроника .-1982.Ю.-С.6 9-91.

124. Комаров В.М., Заличев Н.Н. Радиолокационные отражатели для систем предупреждения столкновений водных траспортных средств/ Заруб ежная радиоэлектроника.-1982.-№10.-С.40-53.

125. Комаров В.М., Заличев Н.Н., Андреева Т.М. Радиотехнические системы предупреждения столкновений при плавании в прибрежных водах и узких Фарватерах//3арубежная радиоэлектроника.-1983.-Ж. -С. 72-87.

126. Комаров В.М., Заличев Н.Н. Вероятность столкновений геостационарных спутников и методы предотвращения их столкновений//За-рубежная радиоэлектроника. -1986. -М2. -С. 64-83.

127. Иванов В.И., Холодов Ю.А. Предисловие к переводу//ТИИЭР.-1980.-Т.68.-Щ.-С.4-5.

128. Гембицкий Е.В. О последствии воздействия СВЧ поля//Военно-медицинский журнал.-1972.-ЖЮ.-С.58-63.

129. Гордон З.В. Вопросы гигиены труда и биологического воздействия электромагнитных полей СВЧ.-М.: Медицина, 1966.-163 с.

130. Ковнацкий М.А. Изменения, развивающиеся в организме при работах с токами высокой частоты.-М.: Медицина, 1963.-130 с.

131. Малышев В.М., Колесник Ф.А. Электромагнитные волны СВЧ и их воздействие на человека.-М.: Медицина, 1968.-88 с.

132. Тягин Н.В. Клинические аспекты облучения СВЧ диапазона.-?Л.: Медицина, I971.-174 с.

133. Влияние СВЧ излучения на организм человека и животных/ Под ред. И.Р. Петрова.-Л.: Медицина, 1970.-229 с.

134. Frey A. Some effects on human subjects of ultra-hign-frequency ratiation//Am. J. Med. Electr.-1963.-N*2.-P.28-31.

135. Michaelson S., Thomson R. et al. The influence of microwaves on ionising radiation exposure/Aerospace Med.-1 963.-V.36.-БГ» 111. P.111-115.

136. Gunn S., Gould Т., Anderson W. The effect of microwave radiation on morphology and function of rat testis//Lab. Invest.-1961.

137. V.10.2.-P.301-304. 150.Sehliephake E., Smets R. Physical medicine//Munch. med. J.1961.103.-P.1242-1244. 151*Horai H. Biological effects of microwave radiation//Nippon ict. Radiol.-1962.-№• 22.-P,173-181.

138. Prausnitz S., Susskind G. Effects of chronic microw&ve irradiation on mice//JRE Blamed. Electr.-19б2.-№ 9.-P.104-108.

139. Девятков Н.Д. Влияние электромагнитного излучения милиметрового диапазона длин волн на биологические объекты//УФН.-1973.^Т.П0.-№3.-0.453-454.

140. Либезни П. Короткие и ультракороткие волны.-М.-Л.:Биомедгиз, 1936.-221 с.155/Шву*®. : 1990.

141. Lang Y., Steck Т. Mechanism of red blood cell «cantocytosis and echinocytosis in vivo//Membr. Biol.-1984.-V.77.-P.153-159.

142. Edwards G.S., Davis C.C., Saffer J.D., Swicord M.L. Resonant Microwave Absorption of Selected DNa Molecules//Phys.Rev. Lett.-1984.-V.53.-Nil3.-P.1284-1287.

143. Edwards G.S., Davis C.C., Saffer J.D., Swicord M.L. Microwave-field-driven acoustic Modes in DNA//Biophys. J.-1985.-V.47.-Ж6.-P.799-807.

144. Отчет ®ТП Я 2.12.91. М.: 1991.

145. Отчет ИФТП й 12.24.90. М.: 1990.

146. Отчет ИФТП № 27.24.9Т. М.: 1991.

147. Conents//J. of the Bioelectromagnetics Society.- 1988*v.9. No.4. - P. 399-402.

148. Заличев Н.Н. Синтез алгоритмов компенсации помех на основе нарушения стабильности информационного фантома//Зарубежная радиоэлектроника. 1993. - Л 3. - С. 65-74.

149. Заличев Н.Н. Взаимосвязь основных семантических показателей теории обработки сложных сигналов//Зарубежная радиоэлектроника. 1993. - £ 4. - С. 68-76.1. СССРмосковский1ВИАЦИОННЫЙ ИНСТИТУТи^и^рго Орджоникидзе

150. Решение вопросов, рассмотренных в диссертации, нашло применение при проведении научно-исследовательских и прикладных работ нашей организации.

151. В целом полученные в диссертации результаты представляют практический интерес не только для нашей организации, но и для всей отрасли, где в дальнейшем и предполагается их использование.1. Нач. отдела к.т.н., с.н.с1. Плохих А. II