 |
В. И. Балута, В. П. Осипов, Ю. Г. Рыков, Б. Н. Четверушкин О различных интерпретациях технологии когнитивных карт при анализе сложных систем" |
 |
|
Аннотация.
Статья посвящена развитию методологии исследования сложных систем. Описана альтернативная интерпретация технологии использования когнитивных карт, предложенная ранее авторами. Проведено сравнение этой интерпретации с рядом предшествующих интерпретаций – таких как когнитивные карты Робертса, Коско и Силова. Обоснован вывод о том, что предложенная интерпретация является обобщением в некоторых аспектах предшествующих интерпретаций и является удобным инструментом исследования слабо структурированных ситуаций.
Ключевые слова:
сложная система, когнитивное моделирование, взвешенный орграф, когнитивные карты Робертса, когнитивные карты Коско, когнитивные карты Силова, степень влияния, коэффициент влияния, разбиение графа на циклы, слабо структурированная ситуация.
DOI 10.14357/20718632260107
EDN JWIQDD
Стр. 80-91.
Литература
1. Forrester J.W. Industrial dynamics. M.I.T. Press. 1961. 464 p. 2. Zadeh L.A. Fuzzy sets // Inform. Control. 1965. V.8. No. 3. P. 338–353. 3. Kosko B. Fuzzy engineering. Prentice Hall, Upper Saddle River, New Jersey. 1997. 549 p. 4. Axelrod R. The Structure of Decision: Cognitive Maps of Political Elites. Princeton: University Press. 1976. 422 p. 5. Felix G., Nápoles G. et all. A review on methods and software for fuzzy cognitive maps // Artif. Intell. Rev. 2019. V.52. P. 1707 – 1737. 6. Schuerkamp R., Giabbanelli P.J. Extensions of Fuzzy Cognitive Maps: A Systematic Review // ACM Computing Surveys. 2024. V. 56. Issue 2. P. 1 – 36. 7. Apostolopoulos I.D., Groumpos P.P. Fuzzy cognitive maps: Their role in explainable artificial intelligence // Appl. Sci. 2023. V. 13. Issue 6. P. 3412. 8. Osipov V.P., Rykov Yu.G. On mathematical aspects of analyzing the structure of complex systems using weighted digraphs // Lobachevskii Journal of Mathematics. 2020. V. 41. № 11. P. 2231 – 2238. 9. Рыков Ю.Г. Технология использования нечетких когнитивных карт с математической точки зрения // Препринты ИПМ им. М. В. Келдыша. 2021. № 73. 22 с. 10. Dranko O.I., Rykov Yu.G., Karandeev A.A. Structural analysis of large-scale socio-technical systems based on the concept of influence // IFAC-PapersOnline. 2021. V. 54. Issue 13. P. 738–743. 11. Балута В.И., Осипов В.П., Рыков Ю.Г., Четверушкин Б.Н. О понятии влияния в концепции когнитивного моделирования при использовании функции активации типа ReLU // Информационные технологии и вычислительные системы. 2023. № 4. С. 59 – 71. 12. Балута В. И., Варыханов С. С., Осипов В. П., Рыков Ю. Г., Четверушкин Б. Н. Анализ сложных слабоформализуемых природно-технических систем при помощи технологии когнитивного моделирования // Математическое моделирование. 2025. Т. 37. № 2. С. 111 – 127. 13. Roberts F.S. Signed digraphs and the growing demand for energy // Environment and Planning. 1971. V. 3. P. 395 – 410. 14. Roberts F.S. and Brown T.A. Signed digraphs and the energy crisis // Amer. Math. Monthly. 1975. V. 82. No. 6. P. 577 – 594. 15. Kosko B. Fuzzy cognitive maps // Int. J. Man-Mach. Studies. 1986. V.24. P. 65 – 75. 16. Борисов В.В., Круглов В.В., Федулов А.С. Нечеткие модели и сети. М.: Горячая линия-Телеком.2012. 283 с. 17. Kosko B. Fuzzy thinking: The new science of fuzzy logic. Hyperion. 1993. 336 p. 18. Papageorgiou E. I. (ed.) Fuzzy cognitive maps for applied sciences and engineering // Intell. Syst. Ref. Library. 2014. V. 54. 411 p. 19. Шульц В.Л., Бочкарев С.А., Кульба В.В. [и др.] Сценарное исследование проблем обеспечения общественной безопасности в условиях цифровизации. М.: Общество с ограниченной ответственностью "Проспект". 2020. 240 с. 20. Curto C., Morrison K. Graph rules for recurrent neural network dynamics // Notices AMS. 2023. V. 70. No. 4. P. 536 – 551. 21. Силов В.Б. Принятие стратегических решений в нечеткой обстановке. М.: ИНПРО-РЕС. 1995. 228 с.
|
