Содержание к диссертации
Введение
ГЛАВА 1. Анализ современного состояния теории устойчивости систем 22
1.1. Анализ классификаций систем 26
1.1.1. Объектная классификация систем 26
1.1.2. Структурная классификация систем 28
1.1.3. Классификация систем управления группового характера развития 34
1.1.4. Классификация типов интеллектов систем 37
1.1.5. Классификация устойчивых (существующих) систем 39
1.2. Отношения классов устойчивых систем 41
Краткие выводы по разделу 44
ГЛАВА 2. Концептуальное исследование феномена устойчивости 45
2.1. Концептуальный анализ понятия «устойчивость системы» 45
2.2. Определение нового класса гомеостатических детерминированных систем управления группового характера развития 48
2.3. Построение математической модели гомеостатической сетевой системы 56
2.4. Онтологизация абстрактных гомеостатических сетевых моделей 66
2.5. Формы гомеостатических сетевых паттернов 77
Краткие выводы по разделу 79
ГЛАВА 3. Разработка гомеостатических моделей устойчивых систем 82
3.1. Разработка интегративных функциональных гомеостатических моделей человеческого организма 82
3.2. Медицинские исследования, подтверждающие интегративные функциональные гомеостатические модели
3.2.1. Медицинские исследования, подтверждающие наличие связи между нервной и меридиональной системами организма 98
3.2.2. Медицинские исследования, подтверждающие наличие связи между нервной системой и органами тела
3.2.3. Медицинские исследования, подтверждающие гомеостатический характер связей между органами тела 100
3.2.4. Медицинские исследования, подтверждающие разработанные гомеостатические модели относительно взаимосвязи заболеваний 102
Краткие выводы по разделу 103
ГЛАВА 4. Концептуальное исследование гомеостатических механизмов устойчивости 105
4.1. Гомеостатические механизмы нейронных сетей 105
4.2. Гомеостатические механизмы технико-энергетических систем 117
4.3. Гомеостатические механизмы программного обеспечения 121
Краткие выводы по разделу 127
ГЛАВА 5. Разработка программно-методического комплекса выбора лекарственных средств 129
5.1. Архитектура программно-методического комплекса 129
5.2. Подсистема администрирования базы данных 131
5.3. Подсистема визуализации
5.3.1. Подсистема анимации активности органов 132
5.3.2. Подсистемы поискана «Пентакубе» и «Гексагоне» 133
5.4. Подсистема формирования стратегий лечения 134
5.4.1. Подсистемы формирования и выбора эвристик лечения и поиска фитопрепаратов 135
5.5. База данных 137
5.6. Медицинская консультационная система коррекции здоровья 137
Краткие выводы по разделу 138
ГЛАВА 6. Примеры использования программно-методического комплекса выбора лекарственных средств 139
6.1. Решение задачи формирования схемы и тактики лечения 139
6.2. Оценка качества и эффективности управления процессом лечения 145
Краткие выводы по разделу 146
Основные результаты диссертационной работы 148
Публикации по теме диссертации 150
Список литературы 155
- Структурная классификация систем
- Построение математической модели гомеостатической сетевой системы
- Медицинские исследования, подтверждающие наличие связи между нервной и меридиональной системами организма
- Гомеостатические механизмы технико-энергетических систем
Введение к работе
Актуальность. В настоящее время научная задача обеспечения устойчивости, решаемая в технической, экономической, социальной, управленческой и других видах деятельности, имеет тенденцию к учёту всё большего количества требований, предъявляемых рядом новых технологий. В техносфере реализовано множество механизмов обеспечения устойчивости систем, но в связи постоянным развитием искусственных систем инженерам приходится искать новые пути решения гигантской и одной из труднейших научных проблем – проблемы устойчивости технических систем.
Феноменом устойчивости технических систем занимались такие учёные как А.М. Ляпунов, А.Гурвиц, Э.Д. Раус, А.И. Михайлов, Г. Найквист, У.Р. Эшби, С.П. Тимошенко, М.А. Тайц, Г.С. Бюшгенс и другие, вследствие чего появилось множество формулировок понятия устойчивости, характерных для разных направлений технических и естественных наук.
Известно, что в общем виде под устойчивостью системы понимают способность системы сохранять текущее состояние при наличии внешних воздействий. С точки зрения системного подхода устойчивость возрастает в процессе эволюции систем. Наиболее развитые системы обладают качеством целенаправленности, которое связано с наличием системных механизмов самоорганизации. Подобные адаптивизационные механизмы (усиливающие процесс приспосабливаемости систем к условиям) присутствуют в естественных системах высоких уровней развития. Управление в таких системах носит многоцелевой, а, следовательно, и многопараметрический характер на всех уровнях управления. Такой подход позволяет обеспечивать мультиустойчивость комплексных систем при различных воздействиях внешней среды.
В области проектирования искусственных устойчивых систем актуально решение задачи обеспечения адаптивной устойчивости. Эта ситуация описывается следующими факторами: во-первых, развитие и появление новых технических систем носит множественный характер; во-вторых, механизмы адаптивной устойчивости систем исследованы не в полном объёме, что проявляется в потребности прикладных решений, соответствующих закономерности развития систем.
Поиск и исследование адаптивизационных механизмов устойчивости с использованием системного подхода является актуальным направлением для теоретических и прикладных направлений современной науки и техники. На сегодняшний день классы наиболее устойчивых адаптивных систем изучены не до конца. Для обеспечения возможности создания новых концептуальных моделей наиболее устойчивых систем необходимо не только определить классы систем, обладающих максимальной устойчивостью, но также выявить наиболее значимые адаптивизационные механизмы, за счёт которых обеспечивается свойство устойчивости.
Целью настоящей работы является повышение качества процессов управления устойчивостью систем за счёт разработки моделей, методов и средств автоматизации.
Для достижения поставленной цели должна быть решена научная задача, включающая:
-
анализ структурных классификаций устойчивых систем с использованием системного подхода;
-
определение наиболее перспективного класса устойчивых систем с целью решения задачи целеполагания;
-
анализ элементов выбранного класса устойчивых систем;
-
построение концептуальных моделей устойчивых систем на основе выбранных элементов наиболее перспективного класса устойчивых систем;
-
анализ концептуальных моделей систем для определения функциональных алгоритмов управления их устойчивостью;
-
разработка и апробация программных средств, реализующих работу с построенными моделями.
Объектом исследования в диссертационной работе является структурный аспект феномена устойчивости.
Предметом исследования являются структура и адаптивизационные механизмы обеспечения устойчивых систем.
Гипотеза исследования
-
Предполагается, что использование концептуальных моделей, построенных на основе результатов исследования структуры и механизмов адаптивизации устойчивых систем, повысит качество процессов управления устойчивостью реальных систем.
Методы исследования. При выполнении исследований и решений, поставленных в работе задач, использовались научные положения системного, кибернетического и гомеостатического подходов, теории адаптивных структур целенаправленных систем, теории автоматизированного управления, системологии, классиологии, теории родов структур (аппарат ступеней), теории проектирования реляционных баз данных, принципы и методы концептуального анализа, методы и средства проектирования автоматизированных систем.
Научная новизна
-
Определён и формализован новый класс детерминированных систем управления группового характера развития, элементы которого описаны новыми родами структур полносвязных гомеостатических сетей.
-
При агрегации знаний теории родов структур адаптивных систем и математического аппарата ступеней получены новые интегративные гомеостатические модели устойчивых систем, которые отличаются от известных призматическим строением, повышающим качество процессов управления устойчивостью за счёт использования метода стратегирования.
-
На основе призматических моделей разработаны новые проблемно-ориентированные концептуальные модели искусственных нейронных сетей, информационно-вычислительных сетей, адаптивного программного обеспечения и человеческого организма. Модели описывают системное свойство устойчивости в аспекте «структура-свойство».
Автор защищает
-
Новый класс детерминированных систем управления группового характера развития, элементы которого представлены моделями гомеостатических систем обеспечивающих высокую адаптивизацию за счёт гомеостатических механизмов и полносвязной структуры.
-
Новые интегративные гомеостатические модели устойчивых систем, повышающие качество процесса управления устойчивостью за счёт использования правильных многогранных призм и механизма стратегирования для управления устойчивостью.
-
Модель новой гомеостатической осцилляторной нейронной сети, повышающей качество выполнения задач, характерных для известных нейронных сетей, за счёт гомеостатических механизмов обработки информации.
Практическая значимость
-
Создан интеллектуальный аппарат для построения функциональных концептуальных моделей устойчивых систем в различных предметных областях с использованием гомеостатического подхода.
-
Разработан программный комплекс выбора лекарственных средств, который может быть использован для решения задачи выбора лекарственных фитопрепаратов на основе гомеостатического подхода к моделированию взаимосвязей органов человеческого организма.
Реализация и внедрение результатов
Апробация работы. Основные положения диссертации докладывались на международных и всероссийских научных и научно-практических конференциях: «Информационные технологии в образовании, технике и медицине» (Волгоград, 2006, 2009), «Интеллектуальные системы и информационные технологии IS&IT`08-`11» (Дивноморское, 2008, 2011), «Системные проблемы надёжности, качества, информационно-телекоммуникационных и электронных технологий в управлении инновационными проектам Инноватика-2008» (Сочи-Дагомыс, 2008), «Современные проблемы и пути их решения в науке, транспорте, производстве и образовании» (Украина, Одесса, 2008), «Современные проблемы информатизации в моделировании и социальных технологиях» (Воронеж, 2009), «Новые информационные технологии в медицине, биологии, фармакологии и экологии IT+M&E`2009» (Украина, Крым, Ялта-Гурзуф, 2009), «Применение компьютерных и информационных наук в исследованиях природы ACISNR-2010» (США, Нью-Йорк, Фредония, 2010), «Современные наукоёмкие технологии» (Израиль, Тель-Авив, 2010), «Фундаментальные науки и практика» (Томск, 2010).
Публикации. По теме диссертации опубликовано 36 печатных работ (из которых 3 индексируются в Scopus и 3 индексируются в Web Of Science), в том числе, 11 публикаций в журналах, рекомендованных ВАК, 1 статья в медицинском зарубежном журнале, 22 статей в российских и зарубежных журналах и сборниках трудов конференций, получено 2 свидетельства о регистрации программной системы.
Структурная классификация систем
Системами данного класса представляются «открытые» объекты, в которых непрерывно осуществляются процессы взаимодействия с внешней средой в виде потребления ее компонентов, усвоения, выделения собственных компонентов и обмена ими со средой.
Системными конструкциями этого типа выражаются идеи самосохранения объектов в среде непрерывно меняющихся вещества, энергии, информации.
Устойчивость системных структур между периодами их спонтанной вариативной изменчивости, при которых уменьшается производство энтропии, обеспечивается благодаря действию в них механизмов простого рефлексивного или гомеостатического типов.
Системами данного класса представляются «открытые» объекты, изменение системных структур которых разворачивается по некоторому устойчивому сценарию. Глобальный детерминизм в этой динамике проявляется в виде гибких действий условий существования системы, «разрешая» самоорганизацию, но «запрещая» выход ее за некоторые пределы. Особенностью систем данного класса является возрастающая размерность системы и появление шкалы изменения траектории самоорганизации. Системам класса свойственны такие тенденции как развитие и деградация за счёт изменения целей поведения и типов внутренней организации субъекта, соответствующих новым целям.
Системами данного класса представляются целостности, эволюция структур в которых происходит под стимулирующим воздействием управляющего механизма.
Особенностью систем данного класса является существование в системе центрального компонента, которому «известна» цель эволюции, осуществляющего наблюдение за развитием, осмысление его как процесса и выработку решений на коррекцию. Это возможно при условии, что такому компоненту «известна» цель эволюции. Такая система на макроуровне выглядит как контур управления, а внутри - как самоорганизующаяся целостность.
Состав класса: простейшие системы управления и адаптивные, включая метауровневые системы управления.
Системы такого типа могут быть положены в основу построения организаций (учреждений, производств, фирм), заботящихся о развитии объекта своей деятельности. Регулирование осуществляется за счет встроенных в систему ограничений динамики развития, отражающейся в изменении структуры, выполняющих роль критериев выбора пути эволюции.
Системы как саморазвивающиеся целостности. Системами данного класса представлены системы высших уровней развития с открытой самоорганизацией и вариационными путями эволюции. Особенностью систем данного класса является способность осознавания промежуточных итогов эволюции, осуществления различных траекторий эволюции, выбора этих траекторий и построения новых образцов эволюции -идеалов, которые задают направление изменения структур, т.е. появление целеустремлённой самоорганизации.
В более сложных системах данного класса реализуется вариант развития, при котором стратегия эволюционного изменения структур целостности подчиняется законам самоорганизации, т.е. открытость целостности оказывается метауровневой.
Подобные процессы происходят в сфере духовного и интеллектуального развития субъектов.
Структурная классификация адаптивных систем [151] построена на базе концептуальной структурой причинно-следственной сети систем управления, которая постулируется с помощью теории структур адаптивных систем в следующем виде [151]: X, - управляющая система, Х2 - объект управления (ОУ). Родовые отношения: D, еВ(Х,хХ2); В2єВ(Х,хХІ). Интерпретация D,: «Множество пар: управляющая система, соответствующий ей объект управления». Интерпретация D2 «Множество пар: управляющая система (как причина), управляемая ею управляющая система (как следствие)». Аксиома, определяющая единственность объекта управления при сопоставлении каждой системе: Ахх :\/х е Х ,31у є Х2((х,у) є D ). Аксиомы, определяющие асимметричность сети причинно-следственных отношений: Ах2 : \/хе Xl,((х,х) g D,); Ах3 : VxsXjyye Х х.у) є D2)&((y,x) є D2) = (x = у)) . Аксиома, определяющая ацикличность сети причинно-следственных отношений: Ax4 : \/QcD2,3qe Q, \fp є Q(pr,q Ф pr2p). Многообразие вариантов структур адаптивных систем, рассматриваемое с точки зрения взаимосвязи контуров управления, представлено ниже в виде структурной классификации адаптивных систем.
Класс простейших адаптивных систем, в которых основной контур управления до полняется одним адаптивизирующим контуром. Класс таких систем выражается термом: TR, = {d є D2\( prtd Г\ pr2d = 0)&(\/d, є D2,\/d2 є D2(( pr2d, = pr2d2) (d,= d2)))},TR BB(XlxX,)}. Это системы, обладающие рангом второго уровня рефлексии изменений, предназначенные к работе с одной неопределенностью любой природы некоторого вида. Достоинство: возможности систем этого класса шире, чем у систем без адаптивизирую-щего контура. Недостаток: изменение внешних условий может быть только одного определенного вида. Примеры систем (по типу алгоритма управления): системы с идентификацией свойств объекта управления, с восстановлением наблюдаемости объекта, с прогнозом конечного состояния объекта.
Построение математической модели гомеостатической сетевой системы
Для синтеза многоаспектных представлений об изучаемой области используются методы концептуального анализа [45], развиваемые в настоящее время школой СП. Никанорова, А.Г. Теслиновым, В.И. Разумовым [108, 125, 150]. Для концептуального анализа понятия «устойчивость системы» использовался метод интенсионалов и экстенсионалов [82]. Под экстенсиона-лом [174] понимают термин семантики, обозначающий объём понятия, то есть множество объектов, способных именоваться данной языковой единицей; под интенсионалом [77] - термин семантики, обозначающий содержание понятия, то есть совокупность мыслимых признаков обозначаемого понятием предмета или явления. В процессе применения данного метода из множества экстенсионалов выделяются категории - метаязыковые когнитивные образования, -из которых впоследствии формируется интенсионал.
Концептуальный анализ понятия «устойчивость системы» [16] проводился с помощью рассмотрения его составляющих. Для построения интенсионала понятия «устойчивость системы» необходимо построить интенсионал понятия «система». В качестве экстенсионала «системы», представленного в приложении 1, были выбраны 20 определений [117, 135].
Из всего экстенсионала «система» были выделены следующие категории: совокупность, множество, разнообразие, группа, комплекс, элемент, объект, часть, компоненты, отношения, взаимосвязанность, взаимодействие, взаимопреобразование, упорядочение, взаимоотношение, организация, целостность, единство, общность, онтологическое ядро, объединение, интегратив-ность, энергия, свойство, функция, структура, закономерность, порядок, планомерность, ресурсы, эмерджентность, устойчивость, развитие, динамика, самоудовлетворение, качество, противопоставление, цель, время.
Вышеперечисленные категории позволили сформировать интенсионал понятия «система»:
Система - закономерно упорядоченное разнообразие устойчиво-взаимосвязанных, -взаимодействующих и -взаимопреобразующих друг друга ресурсоёмких элементов, организованное в интегративное функциональное целесодержащее онтологическое ядро, обладающее змерджентными свойствами и развивающееся во времени.
Далее для достижения цели был построен интенсионал понятия «устойчивость». В качестве экстенсионала «устойчивости», представленного в приложении 1, было выбрано 61 определение [30, 162].
Из всего экстенсионала «устойчивость» были выделены следующие категории: характеристика, способность, свойство, состояние, умение, реакция, сохранение, равновесие, стабильность, время, неизменность, структура, деятельность, действительность, функционирование, восстановление, режим, возвращение, положение, перманентность, устойчивость, стабильность, неотклонение, выполнение, обеспечение, согласование, точность, баланс, сходимость, значение, связь, постоянство, зависимость, положение, фазовый портрет, конструкция, противостояние, воздействие, сила, противодействие, сопротивляемость, осиливание, укрепление, поддержание, возмущение, малость, многость, отклонение, вариация, изменение.
Вышеперечисленные категории позволили сформировать интенсионал понятия «устойчивость системы»:
Устойчивость системы - это интеллектуальное свойство сохранять главные черты своего фазового портрета (динамическое равновесное состояние, структуру и функциональную деятельность), обеспечивая развитие, а также способность реагировать (осиливать, сопротивляться, противодействовать и укреплять) на возмущающие воздействия внутренней и внешней сред и восстанавливать согласованный режим функционирования после возмущений различного рода. Рассмотрение синтетического определения «устойчивости системы» позволило получить массив задач для концептуального проектирования устойчивых систем за счёт более точной декомпозиции главной задачи, включающий: 1) определение метацели развития системы; 2) декомпозицию метацели на множество целей развития системы: а. определение множества целей интегративного развития элементов системы; б. определение множества целевых аттракторов интегративного развития элементов системы; в. определение множества интегративных траекторий развития элементов системы в соответствии с целями и целевыми аттракторами; 3) декомпозиция метацели на множество целей функционирования системы: а. определение множества целей интегративного функционирования элементов сис темы; б. определение множества целевых аттракторов интегративного функционирования элементов системы; в. определение множества интегративных траекторий функционирования элементов системы в соответствии с целями и целевыми аттракторами; 4) определение аппарата обработки целей функционирования и развития системы; 5) определение аппарата согласования целей функционирования и целей развития системы; 6) определение механизма поиска новых целевых аттракторов функционирования и развития системы; 7) определение механизмов синтеза новых целей функционирования и развития системы на основе найденных новых целевых аттракторов; 8) определение условий возникновения целостной системной структуры и интегральной функциональной деятельности; 9) определение трансляционных механизмов согласования элементов фазового портрета системы в соответствии с метацелью системы; 10) определение механизмов управления реагированием системы на возмущающие воздействия: а. определение методов адаптивизации системы к средам; б. построение информационных портретов адаптивных контуров системы; в. построение интегрального информационного портрета адаптивной структуры системы для определения отношений адаптивных элементов; 11) определение запаса ресурсов системы для организации детерминированной адаптивно сти системы; 12) определение механизма управления ресурсами системы для организации детерминированной адаптивности системы; 13) создание интеллектуальной системы управления для обеспечения множественной адаптации системы по внутрисистемным и внешним возмущающим параметрам: а. определение балансных механизмов обработки инверсных параметров внутрен ней, внешней и внутренней-внешней сред; б. определение адаптивных механизмов оценки и восстановления согласованного режима функционирования; в. определение аппарата реконфигурации отношений множества адаптивных эле ментов системы для обеспечения работы системы в соответствии с целями функ ционирования и развития системы; г. определение аппарата реструктуризации множества адаптивных элементов систе мы для обеспечения работы системы в соответствии с целями функционирования и развития системы; д. определение аппарата синтеза дополнительных элементов адаптивизации для обеспечения работы системы в соответствии с целями функционирования и раз вития системы.
Анализ синтезированных конвергентных определений позволяет определить, что управление устойчивостью системы осуществляется за счёт возможности адаптации к изменяющимся средам (интеллектуальное свойство сохранять главные черты своего фазового портрета..., обеспечивая развитие), используя именно гомеостатические механизмы адаптивизации, характерные для высокоразвитых систем (осиливать, сопротивляться, противодействовать и укреплять... и восстанавливать согласованный резким функционирования), поскольку только за счёт гомеостатов объект-система может изменять среду для обеспечения своей устойчивости [19, 30, 55].
Медицинские исследования, подтверждающие наличие связи между нервной и меридиональной системами организма
В итоге получаем формализованную классификацию множества новых структурных вариантов функциональных гомеостатико-гомеостатических фрактальных систем в виде двумерной полярношкалированной таблицы гомеостатических сетевых паттернов (таблица 2.4). Го-меостатические сетевые паттерны позволяют описывать существующие системы с точки зрения гомеостатического подхода, а также проектировать новые.
На основе анализа таблицы можно сделать вывод, что наиболее развитыми и устойчивыми системами управления являются гомеостатические сети, представленные множествами паттернов последней строки таблицы (зелёные ячейки), т.к. как в них наблюдаются наиболее полные наборы множеств гомеостатов. Это подтверждается таким известным фактом [151], что устойчивость системы относительно внешних и внутренних воздействий возрастает за счёт снижения неопределённости в информационной структуре. В гомеостатическои сети снижение неопределённости осуществляется не простыми рефлексивными контурами, а гомеостатиче 76 скими, причём разного вида, включая как вещественные гомеостаты так и полевые, т.е. обработка информации происходит в вещественно-полевом сетевом массиве гомеостатов, которые, как показал анализ, реализуют устойчивость более высокой степени нежели остальные системы, т.е. у систем наблюдается гомеостатический вид устойчивости. Именно антагонистическое противоречие в таких системах играет жизненно важную роль как источник подобной ультраустойчивости, обеспечения высоких уровней самоорганизации, комплементарности, надёжности, чувствительности, помехоустойчивости, компенсационности, избыточности системных каналов передачи информации, а также как средство повышения качества их функционирования [30,81,140, 142,210,217].
Как показывает предварительное исследование, системы гомеостатической устойчивости [21], синтезированные [149] на основе полюсных взаимоСОдействий [28] в рамках границ «золотого сечения» [30, 32, 38, 42, 46, 49, 53, 61, 67, 70-73, 83, 94, 101, 119, 121, 122, 124, 131, 136-141, 145, 166, 170, 187, 217, 225, 226] (приложение 2), концептуально описываемые самостабилизирующейся структурой-инварииатом [75, 76] -треугольником [102] гармоничных отношений или триадой (тетраэдром и тетрадой в системе трёх координат), лежащих в основе многих онтологических моделей [55, 56, 58, 59, 96, 163, 165, 191, 200, 209], наблюдаются повсеместно: от простой живой клетки до сверхустойчивых саморазвивающихся суперсетей, таких как человеческий организм, структуры сознания, экосистема, ноосфера и Вселенная [55, 215].
Отметим, что все полученные множества также являются функциональными шаблонами естественных и искусственных автопоэтических гомеостатических машин [78, 79], которым присущи все свойства такого метасвойства как самость, одним из проявлений которого, например, является саморазмножение (проявление резонансных явлений как конструктивного свойства «золотой пропорции» с точки зрения синергетических представлений) [53, 92].
Известно [55], что элементарные гомеостаты «склеиваются» в гомеостатическую сеть. Это происходит посредством образования противоположностей из простейших гомеостатов или групп гомеостатов и управляющей ими системы, т.е. образуется «многоэтажный» гомеостат, в котором поддерживается многоуровневый гомеостаз. Получаемая в результате «склеивания» гомеостатов структура сама будет гомеостатом, но только более высокого уровня общности (второго и более высокого порядка) и будет наблюдаться фрактальный характер объединения.
Гомеостатические сетевые паттерны можно представить в виде набора шкал оптимальных состояний [53] - целевых представлений гомеостатов. Таким образом ритмику функционирования в пространстве и времени подобных паттернов можно описать полифуркационной картиной перемен в виде сети естественных процессов, связанных друг с другом причинно-следственными отношениями с разными уровнями и периодами изменчивости на каждом уровне (цикл Вэнь Вана [55]) (рисунок 2.6). Т.к. гомеостатическая сеть - структура функциональная, описанная онтологически в виде паттерна, поэтому для дальнейшего исследования сети необходима её интерпретация на графе какой-либо формы.
В первую очередь формы для гомеостатических сетевых паттернов определяются на основе выражений B(XS х X,) и B(Xt х Х2), представленных в аксиоматической формальной теории в родовых отношениях [151] и соответствующих гомоморфной нормальной ступени BD(X) (В(ХхХ)) [107]. Известно [107], что данная ступень определяет полное разнообразие бинарных отношений, возможных на данном множестве, включающее отношения с различной связностью, с различной топологией связных областей и топологией каждой связной области, отношения, определяемые аксиомами рефлексивности, симметричности и транзитивности. Для данной ступени характерны следующие графы: цепи, деревья, леса, сети, циклы и их комбинации.
Гомеостатическим сетям будет свойственен антагонизм, т.к. будут применимы принципы полярности, изменчивости, целостности и гармонии («золотого сечения»). «Золотой» баланс будет проявляться в структурно-функциональной симметричности сети (число входов гомеостата равно числу выходов) и иерархической фрактальности (выход одного гомеостата соединяется со входом другого) [55]. Как функциональные фракталы гомеостатические сети подчиняются всем закономерностям, определённым для материальных фракталов [55].
Гомеостатические механизмы технико-энергетических систем
Наиболее простой и понятной системой управления, в которой наблюдаются физические, информационные и когнитивные уровни реальности является нейронная сеть [163, 168].
Известно [163], что в 5-слое сети находятся элементы, через которые в нейронную сеть поступает входная информация. В Л-слое находятся нейроны - сумматоры с пороговым эффектом. В типичной нейронной сети каждый элемент в 5-слое связан попарно с каждым нейроном в А-слое, т.е. на каждый нейрон поступают сигналы от каждого рецептора. Важно, что сила связей рецептор-нейрон и нейрон-нейрон (в нейронной сети высокого уровня) может быть разной. Эту силу в простейших нейронных сетях характеризует определенный коэффициент. Чем он выше, тем лучше связь проводит сигнал от элемента к элементу. Сила связей и соответствующие коэффициенты в процессе обучения нейронной сети изменяются - одни усиливаются, другие ослабляются. Именно в массиве регулируемых связей между элементами, а не в элементах, аккумулируются опыт и знания нейронной сети. Знания нейронной сети - это структура и параметры связей между элементами, по которым проходит информационный поток. Можно предположить, что с технико-биологической точки зрения знания представляют собой адаптивные контуры управления как простые рефлексивные, так и гомеостатические. Сигналы от нейронов поступают на последний 7?-слой, в котором находятся классификаторы. Сеть может быть разного рода: электрическая, биологическая или же социальная.
На основе вышеизложенного и с учётом результатов медицинских исследований структуры и работы головного мозга A.M. Степановым [143, 144] и А.Б. Коганом [90] в виде установления факта наличия гомеостатических механизмов взаимодействия естественных нейронных ансамблей, представляется возможным рассмотреть концепт (рисунок 4.4) меридионально-гомеостатической модели взаимосвязи и взаимодействия органов человеческого тела, полученной в главе 3, в качестве новой автопоэтической нейронной сети гомеостатического типа [14, 18, 19, 22, 44, 180]. Модель нейронного гомеостатического взаимодействия в коммутационных центрах меридионально-гомеостатической модели представлена на рисунке 4.5, где Ss - цель произвольного слоя 5п, 9д - цель произвольного слоя 9п, соев - управляющая цель, S - противоречие между целями 5S и вв , представляющих собой массив дрейфующих целей пространства управления нижнего уровня; 8п, в„ — произвольные слои (матрицы) размерностью т х п, a s - произвольный нейрон слоя б„, Ъ в - произвольный нейрон слоя в„.
Идея заключается в следующем: элементы S- и Л-слоёв представляют собой антагонистические конструкции (органы человеческого тела/системы-антагонисты внутри органов) связанные посредством Л-слоя, представляющим собой структурированную гомеостатическую це-лесодержащую систему. Элементы S- и if-слоёв в данном представлении являются функциями от формируемых гомеостатом целей Л и 0 (метаболических потребностей организма [143, 144]), обозначающиеся соответственно F(A) и F(&). Цели Ss и вв гомеостатических нейронных слоев, вероятнее всего, отражают не только метаболические потребности, но и информационные, являясь субчастью массива целей интегративных полевых гомеостатов высших уровней организации, т.е. одни и те же нейроны вовлечены в параллельные процессы обработки информации для решения задач управления в полевых н физиологических гомеостатах, что и приводит к возникновению противоречия между метаболическими и информационными потребностями организма.
Так как человек способен функционально менять под воздействием различных факторов модель своего тела и ее свойства [143, 144], логично предположить, что всё же процесс уменьшения возникающей остроты противоречия Q [55] между целями полевых гомеостатов занимает более длительный временной период (Якт„ - max) и намного приоритетнее аналогичного процесса физиологических (укш0 — шах), хотя мозг у вида Homo Sapiens и является вторичным (более поздним) образованием по отношению к нервным структурам иных видов. В данном случае уместно предположить в рамках номогенеза существование бифуркационных точек появления/передачи/перехвата основного гомеостатического поведенческого управления с «инстинктов материи» на «инстинкты поля» в процессе развития видов, т.е. определить главенство «тонкого» над «плотным».
Каналы А -слоя, передающие сигналы между нейронами на информационном уровне, по своей структуре (знания нейронной сети) являются самоорганизующимися ансамблями [143, 144] гомеостатических контуров управления различного вида с характерной для них ритмикой, из чего можно сделать вывод, что нейронная сеть является осцилляторной [39,40, 48,116].
Отметим, что осцилляция (колебательный процесс) является одним из механизмов устойчивости и повышения качества функционирования аппарата передачи и обработки информации. Настройка каналов осуществляется за счёт остроты противоречий между целями соответствующих нейронных слоев и проявляется в виде саморегуляции параметрических коэффициентов гомеостатических каналов (нейронного гомеостаза).
Данная нейронная сеть будет являться многослойной, подобно сети, составленной из карт самоорганизации, которой присущи процессы конкуренции, кооперации и адаптации [168]. Гомеостатическая осцилляторная нейронная сеть будет иметь, набор чередующихся слоев минимум двух видов в области Л-слоя, характерных для функциональных целей S/R- и R/S-слоёв.
