Миронов С.В., Пищухин А.М. Метасистемный подход в управлении

Подождите немного. Документ загружается.

161

73 Мац К.А. Новые методы тренировки цилиарной мышцы при ослаб-

ленной аккомодационной способности // Дис....кандидата медицинских наук.

М., 1973.

74 Нестеров А.П., Свирин А.В., Лапочкин В.И. О медикаментозном ле-

чении прогрессирующей близорукости// Вестник офтальмологии.-1990.-Т.

106.- №2.-с. 25-28.

75 Фетисов А.А. Влияние карбогена на регионарную гемодинамику,

гидродинамику глаза и функциональное состояние зрительно-нервного

аппарата при миопии// Вестник офтальмологии.-1979.-№4.-с. 35-38.

76 Лопотко З.А. Результаты наблюдения над эффективностью инъекций

азотнокислого натрия в лечении близорукости// Офтальмологический жур-

нал.-1966.-№3.-с. 201-204.

77 Стругань А.С., Хомич С.Т. Результаты клинического лечения детей с

прогрессирующей школьной близорукостью// Офтальмологический журнал. -

1982.- №1.-с. 60-62.

78 Чирикчи Л.Е., Сенякина А.С., Белезина Т.В. Электротерапия спазма

аккомодации при прогрессирующей миопии// Офтальмологический журнал.-

1979.-№6.-с. 356-357.

79 Кубарева Н.С. Эффективность ультразвуковой терапии при спазмах

аккомодации и миопии слабой степени // Реабилитация больных с патологией

органа зрения. Тез. докл. конф. с участием иностранных специалистов. -

Одесса, 1986.

80 Сидоренко Е.И., Обрубов С.А., Тумасян А.Р. Опыт клинического

применения инфразвукового пневмомассажа в лечении прогрессирующей

близорукости у детей школьного возраста// Вестник офтальмологии. 1995.

№3. С.18-20.

81 Лапочкин В.И. Офтальмотонус миопического глаза: статистическая

оценка и роль в формировании приобретенной миопии//Вестник офтальмоло-

гии.-1997.-№5.-с. 20.

82 Лазаренко В.И., Корниловский И.М. О целесообразности использова-

ния умеренной локальной гипотермии в глазу у больных близорукостью//

Офтальмологический журнал.-1981.-№5.-с. 278-284.

83 Ивашина А.И., Михайлова Г.Д., Балашова И.В.Вазокомпрессия глаза

при прогрессирующей близорукости и контроль за ее эффективностью//

Вестник офтальмологии.-1988.-№5.-с. 31-34.

84 Ананин В.Ф., Ананин В.В. Глаз и фармакология.- М.: ЛЭТМО,

Биомединформ, 1994. – 272 с.

85 Зверев В.А., Тимофеев Е.Г., Голованова Т.П. Квантовая терапия в оф-

тальмологии: лечение прогрессирующей миопии аппаратами АСО// Вестник

офтальмологии.-1997.-№2.-с. 39-40.

86 Шаталов О.А., Ченцова О.Б. Способ профилактики и лечения спазма

аккомодации и прогрессирования миопии у детей// Вестник офтальмологии.-

1998.-№6.-с. 31-33.

87 Белозеров А.Е., Корнюшина Т.А. Новый метод тренировки аккомода-

ции// Вестник офтальмологии.-1997.-№2.-с. 25-28.

162

88 Шандурина А.Н., Панин А.В. Клинико-физиологический анализ спо-

соба переорбитальной чрезкожной электростимуляции пораженных зритель-

ных нервов и сетчатки// Физиология человека.-1990.-Т.16.-№4.-с. 58.

89 Иванова А.И., Добросердов А.В. Применение чрезкожной электро-

стимуляции в лечении некоторых глазных заболеваний// Актуальные вопро-

сы офтальмологии: Сб. трудов научно-практической конференции.-М., 1996.

Ч.2.-с. 208-210.

90 Шарипов А.Р., Гареев Е.М., Гафурова З.Ф. О возможном механизме

увеличения остроты зрения под влиянием чрезкожной электростимуляции

при миопии// Новые технологии микрохирургии глаза», Оренбург, 1995.-

№4.-с.39-40.

91 Оковитов А.В. Трансконъюнктивальная электроофтальмостимуляция

в системе патогенетического лечения прогрессирующей близорукости// Вест-

ник офтальмологии.-1997.-№5.-с. 24-26.

92 Kristt D.A., Engel B.T. Learneal control of blood pressure in patient with

high blood pressure. // Circlstion.1975. V.51. №3. P.370.

93 Shwartz G.E. Self-regulation of Response patterning. Implications for psy-

hophysiological research and therapy.//Biofeedback and self-regulation. 1976. V.1.

№1. P. 7.

94 Biofeedback – principles and practice for clinicians. - Ed.J.V. Basmajian.

Baltimore: Williams a Wilkins, 1979.

95 Богданов О.В., Пинчук Д.Ю., Михайленок Е.Л. Эффективность раз-

личных форм сигналов обратной связи в ходе лечебных сеансов функцио-

нального биоуправления. Физиология человека.-1990.-T.16.-№1.

96 William C. Retention of EMG biofeedback relaxation training.//Percept.

And Mot. Sciels. 1983. V.56. №2. P.671.

97 Богданов О.В. Функциональное биоуправление в лечебной физкуль-

туре// Вопросы курортологии, физиотерапии и лечебной физкультуры. 1986.

№6. C.26.

98 Silvia E.S., Raczynski G.M., Kleinstein R.N. Self-regulation facial muscle

tension effects in intraocular pressure// Psychophysiology.-1984.-V.21.-№1.- P.

79.

99 Аветисов Э.С. Близорукость.- М.: Медицина, 1986.- 240 с.

100 Methling D., Maxam U. Optometrie. Bestimmung von Sehhilfen. - VEB

Verlag Technik. - Berlin, 1989. - 232 S.

101 Матвеев В.И., Шелепин Ю.Е. Определение ближайшей и дальней-

шей точек ясного видения в зависимости от пространственно-частотных ха-

рактеристик тестовых изображений// Физиология человека.-1994.-Т.20.-№3.-

с. 23-29.

102 Валькова В.И., Нюрнберг О.Ю., Стишковская Н.Н. Исследование

функционального состояния аппарата аккомодации у детей дошкольного и

младшего школьного возраста// Офтальмологический журнал.-1988.-№3.-с.

396-397.

163

103 Зимкин Н.В., Лебединский А.В. Об исследовании деятельного со-

стояния аккомодационной мышцы//Сб., посвященный 45-летию деятельности

проф. В.Н. Долганова.- Л.,-1936.-с. 143-152.

104 Волков В.В., Колесникова Л.Н. Аккомодация и рефракция по мате-

риалам исследований с помощью кобальтового стекла // Офтальмологиче-

ский журнал. -№3,-1973.-с 172-176.

105 Ананин В.Ф., Аветисов Э.С., Киприянова Т.И. Объективная регист-

рация аккомодации глаза методом сканирования щелевого изображения, от-

раженного от сетчатки глаза // Вестник офтальмологии.-1971.-№2.-с.61-63

106 Аветисов Э.С., Никитюк Б.А., Розенблюм Ю.З. и др. Исследование

рефракции и ее компонентов у близнецов с применением ультразвуковой

биометрии// Применение ультразвука в офтальмологии. - М.,-1976.-с.55-59.

107 Шамшинова А.М., Белозеров А.Е., Шапиро В.М. и др. Новый метод

исследования контрастной чувствительности в клинике глазных болез-

ней//Вестник офтальмологии.-1997.-Т.113.-№1.-с.22-25.

108 Aulhorn E. Einfache Perimetrische Methoden fur die Erfassung der

glaucomatosen Fruhaus falle // Glaucoma.- Wurzburg, 1974.- S.117-130.iu

109 Шамшинова А.М., Волков В.В. Функциональные методы исследо-

вания в офтальмологии. - М.:Медицина, 1998.- 416 с.

110 Новицкий П.В., Зограф И.А. Оценка погрешностей результатов из-

мерений. – Л.: Энергоатомиздат. 1991. – 304 с.

111 Цыганков В. А. Принципы построения и исследование автоматиче-

ских систем управления процессом бурения. Дисс…. д.т.н. Челябинск 1973 г.,

273 с.

112 Паспорта научных специальностей. Специальность 05.26.03 Пожар-

ная и промышленная безопасность.

113 Швалев Л.Н., Зверев А.Г. Комплексная система управления охраной

труда в строительстве.-М.:Стройиздат, 1990.-240 с.

114 Пищухин А.М., Шалкин А.В. Матричные системы управления

//Вестник ОГУ №1,-2001.- с. 140-145.

115 Пищухин А.М. Оптимальные методы построения и управления

мультиструктурными системами автоматизации технологических процессов

и производств на основе вероятностных критериев качества// Дис....доктора

технических наук.-Оренбург-2001.-338с.

116 Летов А.М. Аналитическое конструирование регуляторов I-IV // Ав-

томатика и телемеханика.-1960.,-№4,-с. 436-441;-№5,-с. 561-568;-№6,-с. 661-

665;-1961,-№4-с. 425-435.

117 Ванько В.И. и др. Вариационное исчисление и оптимальное управ-

ление. М.: Изд-во МГТУ им. Н.Э. Баумана, 2001.-488 с.

118 Султанов Н.З. Оптимизация технологий и парка машин для прове-

дения сельскохозяйственных авиационно-химических работ// Дис....доктора

технических наук.-Оренбург-1997. -355с.

119 Брахман Т.Р. Многокритериальность и выбор альтернативы в техни-

ке. -М.: Радио и связь, 1984.-376 с.

164

120 Пищухин А.М., Корщунова Т.А., Коршунова Е.И., Пищухина Т.А.

Траекторная стратегия выбора функционирования систем в метасистеме //

Вестник ОГУ № 1, 2003 г. – С. 141 – 143.

121 Автономов В. Н.. Создание современной техники. Основы теории и

практики. -М.: Машиностроение,1991. -258 с.

122 Стабин И.П., В.С. Моисеева. Автоматизированный системный ана-

лиз. -М.: Машиностроение, 1984. -321 с.

123 Ильичев А.В., Волков В.Д., Грущанский В.А.. Эффективность про-

ектируемых элементов сложных систем. -М.: Высшая школа, 1982 -280 с.

165

Приложение А

ВВЕДЕНИЕ В СИСТЕМОЛОГИЮ

А.1 НАУКА О СИСТЕМАХ

Если следовать общепринятому определению, то термин «система» оз-

начает, в общем, множество элементов и отношений между ними. Термин

отношение используется здесь в самом широком смысле, включающем весь

набор родственных понятий, таких как ограничение, структура, информация,

организация, сцепление, связь, соединение, взаимосвязь, зависимость, корре-

ляция и так далее. Система

S представляет, таким образом, упорядоченную

пару

S=(A,R), где А - множество соответствующих элементов, а R – множест-

во отношений между элементами множества

А. Чтобы сделать это определе-

ние практически полезным, его нужно уточнить, ввести определенные клас-

сы упорядоченных пар

(A,R). Эти классы можно ввести с помощью одного из

двух фундаментальных критериев различия:

а) выделение систем, базирующихся на определенных типах элементов;

б) выделение систем, базирующихся на определенных типах отношений.

Классификационные критерии а) и б) можно рассматривать как ортого-

нальные. Примером классификации с помощью критерия а) служит традици-

онное подразделение науки и техники на дисциплины и специальности, при-

чем каждая из них занимается определенным типом элементов (физических,

химических, биологических, политических, экономических и так далее). При

этом никакой определенный тип отношений не фиксируется. Поскольку эле-

менты разных типов требуют разных экспериментальных (инструменталь-

ных) средств для сбора данных, эта классификация по существу имеет

экспе-

риментальную

основу.

Критерий б) дает совершенно другую классификацию систем: класс за-

дается определенным типом отношений, а тип элементов, на которых опре-

делены эти отношения, не фиксируется. Такая классификация непосредст-

венно связана с обработкой данных, а не с их сбором, и основа ее преимуще-

ственно

теоретическая.

Самыми большими классами систем по критерию б) являются классы,

описывающие различные

эпистемологические уровни, то есть уровни знания

относительно рассматриваемых феноменов. Далее они уточняются с помо-

щью разных

методологических отличий. Каждый класс систем, заданный

определенным эпистемологическим уровнем и конкретными методологиче-

скими отличиями, подразделяется далее на еще меньшие классы (подклассы).

Каждый из этих подклассов состоит из систем, эквивалентных с точки зрения

конкретных, практически существенных, сторон определенных в них отно-

шений. Такая эквивалентность обычно называется изоморфизмом, а

определенные по ней классы эквивалентности –

изоморфными классами.

Если рассматривать только характеристики отношений в системах, то

достаточно каждый класс изоморфных систем заменить одной системой,

представляющей этот класс. Для теоретических целей будем выбирать в ка-

166

честве представителя те системы, в которых множествами элементов являют-

ся абстрактные (неинтерпретированные) множества одной природы, а

отношения описаны в подходящей стандартной форме.

Представителей изоморфных классов, удовлетворяющих этим требова-

ниям, при определенной интерпретации термина «стандартный» будем назы-

вать общими системами. Таким образом,

общая система – это стандартная

и неинтерпретированная система, выбранная в качестве представителя

класса систем, эквивалентных (изоморфных) относительно некоторых

практически существенных характеристик отношений.

По Дж. Клиру, системы образуют иерархию эпистемологических уров-

ней. Данная иерархия опирается на несколько элементарных понятий:

иссле-

дователь

(наблюдатель) и его среда, исследуемый (наблюдаемый) объект и

его среда и

взаимодействие между исследователем и объектом.

Самый нижний уровень в этой иерархии, обозначаемый как уровень 0 –

это система, различаемая исследователем как система. То есть исследователь

выбирает способ, каким он хочет взаимодействовать с исследуемым объек-

том. В большинстве случаев этот выбор не вполне произволен. По крайней

мере, частично он определяется целью исследования, условиями исследова-

ния (доступностью измерительных инструментов, финансовыми возможно-

стями, временными рамками, юридическими ограничениями и так далее), а

также имеющимися знаниями, относящимися к данному исследованию.

Система эпистемологического уровня 0 определяется через множество

переменных, множество потенциальных состояний (значений), выделяемых

для каждой переменной, и некий операционный способ описания смысла

этих состояний в терминах проявлений соответствующих атрибутов данного

объекта. Для определенных на этом уровне систем используется термин

ис-

ходная система

, указывающий на то, что подобная система является, по

крайней мере, потенциально источником эмпирических данных.

Множество переменных обычно подразделяется на два подмножества,

называемые

основными переменными и параметрами. Совокупность состоя-

ний всех параметрических переменных образует

параметрическое множе-

ство

, при котором наблюдается изменение в состояниях отдельных основ-

ных переменных. Чаще всего в качестве параметров выступают время, про-

странство и различные совокупности объектов одного типа (социальные

группы, группы стран, продукция одного типа и так далее).

Исходные системы можно классифицировать по различным критериям,

по которым имеются методически существенные отличия в конкретных

свойствах множеств переменных или множеств состояний. Согласно одному

из таких критериев основные переменные могут быть разделены на

входные

и выходные переменные. При таком разделении состояния входных перемен-

ных рассматриваются как условия, влияющие на выходные переменные.

Входные переменные не являются предметом исследования; считается, что

они определяются неким фактором, не входящим в рассматриваемую систе-

му. Этот фактор называют

средой системы, в которую часто включают и ис-

следователя.

167

Системы, в которых переменные разделены на входные и выходные, на-

зывают

направленными; системы, в которых такое разделение не задано, на-

зываются

нейтральными. Выделяют также ряд дополнительных отличий

множеств состояний, связанных с введенными переменными (основными и

параметрическими), что позволяет проводить более глубокую методологиче-

скую классификацию исходных систем. Это, например, отличия между чет-

кими и нечеткими переменными, между дискретными и непрерывными пе-

ременными, между переменными с разными шкалами значений.

В системах более высокого эпистемологического уровня используются

все знания соответствующих систем более низких уровней и, кроме того, со-

держатся дополнительные знания, недоступные низшим уровням. Например,

исходная система содержится во всех системах более высоких уровней.

После того как исходная система дополнена данными, то есть действи-

тельными состояниями основных переменных при определенном наборе па-

раметров, мы рассматриваем новую систему (исходную систему с данными)

как определенную на эпистемологическом уровне 1. Системы этого уровня

называются

системами данных. В зависимости от задачи данные могут быть

получены из наблюдений или с помощью измерений, или определены как

желательные состояния.

Более высокие эпистемологические уровни содержат знания о некото-

рых инвариантных параметрам характеристиках отношений рассматривае-

мых переменных, посредством которых можно генерировать данные при со-

ответствующих начальных или граничных условиях. Генерируемые данные

могут быть точными (детерминированными) или приблизительными в каком-

то определенном смысле (стохастическими, нечеткими).

На уровне 2 инвариантность параметров представлена одной обобщен-

ной характеристикой, задающей ограничение на множестве основных пере-

менных при данном множестве параметров. В множество основных входят

переменные, определяемые соответствующей исходной системой и, возмож-

но, некоторые дополнительные. Каждая дополнительная переменная опреде-

ляется конкретным

правилом преобразования на множестве параметров, при-

менимом или к основной переменной исходной системы, или к гипотетиче-

ской (ненаблюдаемой) переменной, введенной пользователем (составителем

модели, проектировщиком). Эта переменная обычно называется

внутренней.

Правило преобразования обычно представляет собой взаимно однозначную

функцию, присваивающую каждому элементу множества параметров другой

(единственный) элемент того же множества.

Поскольку задачей параметрически инвариантного ограничения являет-

ся описание процесса, при котором состояния основных переменных могут

порождаться по множеству параметров при любых начальных или граничных

условиях, системы уровня 2 называются

порождающими системами

(generative system).

На эпистемологическом уровне 3 системы, определенные как порож-

дающие системы (или иногда системы более низкого уровня), называются

подсистемами общей системы. Эти подсистемы могут соединяться в том

168

смысле, что они могут иметь некоторые общие переменные или взаимодей-

ствовать как-то иначе. Системы этого уровня называются

структурирован-

ными системами (structure system).

На эпистемологическом уровне 4 системы состоят из набора систем, оп-

ределенных на более низком уровне, и некоторой инвариантной параметрам

метахарактеристики (правила, отношения, процедуры), описывающей из-

менения в системах более низкого уровня. Требуется, чтобы системы более

низкого уровня имели одну и ту же исходную систему и были определены на

уровне 1, 2 или 3. Определенные таким образом системы называются

мета-

системами.

На уровне 5 допускается, что метахарактеристика может изме-

нять множество параметров согласно инвариантной параметрам характери-

стике более высокого уровня или мета-метахарактеристике. Такие системы

называются

мета-метасистемами или метасистемами второго порядка.

Аналогично определяются метасистемы более высоких порядков.

Для справок на рисунке А.1 представлено упрощенное представление

иерархии эпистемологических уровней систем.

Уровень 4, 5…

МЕТАСИСТЕМЫ

Отношения между определенными ниже отношениями

Уровень 3

СТРУКТУРИРОВАННЫЕ СИСТЕМЫ

Отношения между определенными ниже моделями

Уровень 2

ПОРОЖДАЮЩИЕ СИСТЕМЫ

Модели, порождающие определенные ниже данные

Уровень 1

СИСТЕМЫ ДАННЫХ

Наблюдения, описанные на определенном ниже языке

Уровень 0

ИСХОДНЫЕ СИСТЕМЫ

Язык описания данных

СОБЫТИЯ ПРЕДСКАЗАНИЕ

ДЕЙСТВИЯ

Рисунок А.1 – Иерархия эпистемологических уровней систем

169

Приложение Б

ИСХОДНЫЕ СИСТЕМЫ И СИСТЕМЫ ДАННЫХ

Б.1 Объекты и системы объектов

Будем называть объектом часть мира, выделяемую как единое целое в

течение ощутимого отрезка времени.

В большинстве случаев объекты обладают практически бесконечным

числом свойств, любое из которых можно вполне осмысленно изучать и, как

следствие, почти любой объект невозможно изучить полностью. Это означа-

ет, что необходимо отобрать ограниченное (и обычно довольно малое) число

характеристик, наилучшим образом описывающих данный объект как явле-

ние. После того как такой отбор сделан, необходимо определить процедуру

измерения (наблюдения) каждого свойства, которое, в свою очередь, задает

абстрактную переменную, представляющую наш образ (наше отображение)

соответствующего свойства.

Мы говорим, что на интересующем нас объекте система задана набором

соответствующих свойств объекта и назначением каждому из них опреде-

ленной переменной (с помощью процедуры измерения). Таким образом, сис-

тема всегда рассматривается не как реальная вещь, а как абстрагирование

или отображение некоторых свойств объекта.

С каждым свойством связано множество его появлений (проявлений).

Так, например, если свойством является относительная влажность в опреде-

ленном месте Земли, то множество проявлений – это всевозможные значения

относительной влажности (определяемые некоторым способом) в диапазоне

от 0 до 100%.

При единичном наблюдении свойство имеет одно конкретное проявле-

ние. Для определения возможных изменений его проявлений требуется мно-

жество наблюдений этого свойства. Для этого, однако, необходимо, чтобы

отдельные наблюдения свойства, осуществляемые с помощью одной и той

же процедуры наблюдения, каким-то образом отличались одно от другого.

Любое существенное свойство,

на самом деле используемое для определения

различий в наблюдениях одного и того же свойства, будем называть

базой

(backdrop).

Выбор этого термина объясняется тем, что всякая различающая

особенность, какой бы она ни была, является своего рода базой, с которой

наблюдается свойство.

Типичной базой, пригодной практически для любого свойства, является

время. В этом случае разные наблюдения одного свойства отличаются друг

от друга тем, что они сделаны в разные моменты времени. Например, отно-

сительную влажность в определенном месте можно измерять в различные

моменты времени.

В некоторых случаях разные наблюдения одного и того же признака по

времени неразличимы (то есть либо сделаны одновременно, либо время во-

обще не имеет значения), зато отличаются положением в

пространстве, в

170

которых сделаны наблюдения. Например, различные свойства, характери-

зующие качество акустики, можно наблюдать в один и тот же момент време-

ни в разных точках концертного зала.

Множественные наблюдения одного и того же свойства могут разли-

чаться друг от друга представителями какой – либо

группы (population), на

которой определено данное свойство. Это может быть социальная группа,

набор производимых товаров определенного типа, множество слов в каком-

то стихотворении или рассказе, множество стран, популяция лабораторных

мышей и так далее.

Базы трех основных типов – время, пространство, группа – можно ком-

бинировать.

Правильно выбранные базы должны удовлетворять некоторым ограни-

чениям, которые могут служить руководящими принципами в процессе оп-

ределения системы на интересующем нас объекте:

1 Базы должны быть применимы ко всем свойствам системы, для кото-

рой они определены. Например, ни время, ни пространство не могут быть

использованы для отличия испытаний продукции определенного типа (не

имеет значения, когда и где были проведены эти испытания); ни пространст-

во, ни группа не применимы в качестве баз для свойств, характеризующих

музыкальное сочинение; ни время, ни группу нельзя использовать при опи-

сании мозаики.

2 Базы системы должны отвечать назначению, для которого определяет-

ся данная система. Так, например, при наблюдении за выздоровлением паци-

ента после хирургической операции наблюдают за соответствующими при-

знаками. Ясно, что единственной подходящей для этого базой является вре-

мя. Но если целью является создание медицинской базы данных, то те же са-

мые характеристики будут различаться не только по времени, но и по фами-

лиям и другим характеристикам пациентов, находящихся на одной стадии

выздоровления, сведения о которых и будут заноситься в базу данных. Таким

образом, в этом случае применимыми в качестве баз оказываются и время, и

группа.

3 Наблюдения всех свойств системы должны однозначно определяться

базами системы, то есть каждый элемент базового множества (значение оп-

ределенного момента времени, точка пространства, элемент группы или со-

ответствующая комбинация элементов) определяют одно и только одно про-

явление любого из свойств. Например, при исследовании признаков слов

текста (позиция, функция слова в предложении, число букв в слове и так да-

лее) вполне разумной базой является группа слов, входящих в этот текст.

Очевидно, что такая база применима к этим свойствам и соответствует цели

исследования. Однако, она не удовлетворяет требованию однозначного раз-

личения наблюдений. В самом деле, одно и то же слово может находиться в

одной и той же позиции и иметь ту же функцию в нескольких предложениях

в данном тексте и, разумеется, в нем будет одно и то же число букв. Для того,

чтобы отличить любое наблюдение, нам нужно обратиться в данном случае к

одномерному абстрактному пространству, точкой которого является положе-