Том 14, № 2 (2024)

Обсуждается понятие нормы на шкале показателя качества объекта в задачах определения наиболее предпочтительного объекта или его состояния. Используются понятия допустимого и предельно допустимого отклонения от нормы. Предельно допустимые отклонения от нормы принимаются как границы шкалы показателя. За основной вариант нормы принимается отрезок на шкале показателя, не включающий границы шкалы. Точечная и полуинтервальные («не более», «не менее») нормы принимаются за частные случаи интервальной нормы. Полуинтервальная норма отражает совпадение границы исходной интервальной нормы с границей шкалы показателя. Для некоторых показателей отклонение в одну из сторон от нормы считается не только допустимым, но и полезным. Показатель, отвечающий этому условию, называется оптимизируемым, а показатель с нежелательными отклонениями от обеих границ нормы – нейтральным. В модели принадлежности норме выделяются три класса: «норма», «не более» и «не менее» нормы. Предлагаются кусочно-линейная и нелинейная функции принадлежности классам. В нелинейном варианте границы интервальной нормы расширяются до допустимых границ, что влечёт пересечение функций принадлежности смежным классам. Классификация объекта на три класса выполняется раздельно по нейтральным и оптимизируемым показателям. Трактовка отклонений от нормы, как неприемлемых, так и приемлемых, влечёт необходимость введения двух фиктивных классов: «хуже нормы» и «лучше нормы». Они формируются данными из классов «не менее» и «не более». Для вычисления функции принадлежности каждому классу по всем показателям применяется средневзвешенная функция. Обобщённые по всем показателям принадлежности классам «норма», «лучше нормы», «хуже нормы» названы индексами соответственно стабильности, развития и ухудшения объекта, которые используются для целостной оценки объекта, названной индикатором его состояния. Приведён пример анализа отклонений от нормы, реализованный в модифицированной системе выбора и ранжирования СВИРЬ-М.

В статье проведена онтологическая концептуализация институционального дизайна общественных движений, представлен механизм его функционирования в современном обществе. Цель статьи: выявление специфики институционального дизайна современных общественных движений. Институциональный дизайн является интегрированным единством виртуальных и реальных практик, включающих в себя технологическую составляющую. Ядро дизайна – это проектная деятельность участников общественных движений, конструирование реальности в процессе участия в общественной и политической жизни в онлайн- и офлайн-пространствах. Представлена экосистема дизайна, включающая структуру возможностей и условий для создания и функционирования общественных движений, их институционализации. В экосистеме осуществляется взаимодействие участников с институциональной средой, которая содержит правила и нормы, возможности для участия в общественно-политической жизни. В цифровом обществе участники общественных движений располагают инструментами для выстраивания новых алгоритмов конструирования реальности на основе мобильных приложений и социальных сетей. Экосистема институционального дизайна расширяется, когда общественные движения получают политические возможности, организуют офлайн- и онлайн-практики взаимодействия с органами власти для решения социальных проблем.

Предлагается комплексный подход к решению задач управления процессом адаптивной подготовки групп специалистов, который позволит учитывать изменяющиеся внешние и внутренние факторы, а также динамику изменения уровня подготовки специалистов и оперативно подстраивать сценарий обучения под текущую ситуацию. Реализация этого подхода основана на онтологическом и прогнозном моделировании процесса адаптивной подготовки специалистов. В статье описывается метаонтология адаптивной подготовки групп специалистов организационно-технических систем для автоматизированного решения задач управления процессом подготовки. Рассматривается подход к решению задач сбора, обобщения и анализа цикла интеллектуального управления адаптивной подготовкой групп специалистов на основе метаонтологии. Применение разработанной метаонтологии позволяет автоматически определять наличие знаний и умений обучаемых, которые хранятся в их профилях и обновляются по результатам пройденных этапов подготовки. Это позволяет повысить оперативность формирования управляющих воздействий (учебно-тренировочных задач) и качество подготовки.

Рассмотрены особенности разработки мобильных приложений для людей с ограниченными интеллектуальными возможностями. Предложена технология разработки адаптируемых мобильных приложений для пользователей с ограниченными интеллектуальными возможностями, основанная на применении шаблонной многомодульной архитектуры с возможностью выбора готовых функциональных решений из хранилища модулей. Описан способ разработки адаптируемого интерфейса мобильного приложения, включающий создание шаблонов экранов, на которых размещаются элементы интерфейса, разделение элементов шаблонов на обязательные и опциональные и сопоставление каждому элементу наборов возможных изображений. Предложен способ адаптации интерфейса с помощью конфигурационной панели, обеспечивающий возможность настройки интерфейса под каждого пользователя без изменения программного кода. Описана веб-система, обеспечивающая поддержку этапов создания и эксплуатации мобильных приложений с адаптируемым интерфейсом. Приведены примеры мобильных приложений для пользователей с ограниченными интеллектуальными возможностями. Описание проектных и технологических решений, разработанных в рамках предложенного подхода, представлено в виде онтологической модели, использование которой позволяет извлекать знания для создания приложений, доступных людям с ограниченными интеллектуальными возможностями.

Онтологические модели находят широкое применение в системах информационного обеспечения, предоставляющих информационные ресурсы и услуги для решения управленческих, проектных и научно-технических задач. В частности, применение онтологий предметных областей распространено в системах поддержки принятия решений. При онтологическом моделировании сложных систем возникает потребность в автоматизации процессов работы с онтологическими ресурсами. В работе рассмотрены основные программные комплексы и методологии онтологического моделирования, подходы к автоматизации процессов создания, наполнения и использования онтологических моделей, отражения темпорального аспекта онтологического представления объектов. Цель работы состоит в рассмотрении методов автоматизации жизненного цикла онтологических ресурсов и анализе степени их адаптации в прикладных онтологиях. Отмечены относительно высокая степень автоматизации работы с онтологическими ресурсами в процессе наполнения онтологии и использование больших языковых моделей в данном процессе. Указано на недостаток описания методик автоматизации процессов конвертации информации из таблиц и схем в онтологические модели, валидации наполнения модели и её переработки. Показаны перспективные направления автоматизации работы с онтологическими ресурсами.

Рассматривается построение на основе онтологического подхода информационного хранилища системы поддержки принятия клинических решений слабо-формализуемой предметной области лечения бронхолёгочных заболеваний. Приведён обзор подходов к созданию баз знаний в этой предметной области. Описан метод извлечения знаний, основанный на правилах из клинических рекомендаций и поиске зависимостей между словами в предложениях с учётом последовательности применения правил. Информационное хранилище системы поддержки принятия клинических решений наполняется онтологической и продукционной базами знаний при помощи предложенного метода извлечения знаний. Разработана онтология выбранной предметной области, проведены исследования её качества на основе анализа топологии графа при помощи метрик когнитивной эргономичности. Показана эффективность описанного метода извлечения знаний. Разработана оригинальная архитектура системы поддержки принятия клинических решений.