Уровни представления знаний и классы решаемых задач в технологии генетического предвидения
Изложены результаты исследований, относящихся к новой области теоретических знаний, обобщаемой понятием "генетическое предвидение". Рассматриваются источники и анализируется структура уровней представления знаний в технологии генетического предвидения. Приведены примеры реализации технолог...
Saved in:
| Published in: | Електротехніка і електромеханіка |
|---|---|
| Date: | 2009 |
| Main Author: | |
| Format: | Article |
| Language: | Russian |
| Published: |
Інститут технічних проблем магнетизму НАН України
2009
|
| Subjects: | |
| Online Access: | https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/143253 |
| Tags: |
Add Tag
No Tags, Be the first to tag this record!
|
| Journal Title: | Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine |
| Cite this: | Уровни представления знаний и классы решаемых задач в технологии генетического предвидения / В.Ф. Шинкаренко // Електротехніка і електромеханіка. — 2009. — № 6. — С. 31-36. — Бібліогр.: 12 назв. — рос. |
Institution
Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine| _version_ | 1859741107024297984 |
|---|---|
| author | Шинкаренко, В.Ф. |
| author_facet | Шинкаренко, В.Ф. |
| citation_txt | Уровни представления знаний и классы решаемых задач в технологии генетического предвидения / В.Ф. Шинкаренко // Електротехніка і електромеханіка. — 2009. — № 6. — С. 31-36. — Бібліогр.: 12 назв. — рос. |
| collection | DSpace DC |
| container_title | Електротехніка і електромеханіка |
| description | Изложены результаты исследований, относящихся к новой области теоретических знаний, обобщаемой понятием "генетическое предвидение". Рассматриваются источники и анализируется структура уровней представления знаний в технологии генетического предвидения. Приведены примеры реализации технологии генетического предвидения в фундаментальних и прикладних задачах генетической и структурной электромеханики.
Викладено результати досліджень, що відносяться до новітньої галузі теоретичних знань, що узагальнюється поняттям "генетичне передбачення". Розглядаються джерела і аналізується структура рівнів подання знань в технології генетичного передбачення. Наведено приклади реалізації технології генетичного передбачення в фундаментальних та прикладних задачах генетичної і структурної електромеханіки.
This article presents results of research relating to a new theoretical knowledge field summarized by the notion of "Genetic Foresight". Sources and structure of knowledge representation levels in the genetic foresight technology are reviewed and analysed. The article presents examples of the genetic foresight technology implementation in fundamental and applied tasks of genetic and structural electromechanics.
|
| first_indexed | 2025-12-01T18:18:30Z |
| format | Article |
| fulltext |
ISSN 2074-272X. Електротехніка і Електромеханіка. 2009. №6 31
УДК 621.313
В.Ф. Шинкаренко
УРОВНИ ПРЕДСТАВЛЕНИЯ ЗНАНИЙ И КЛАССЫ РЕШАЕМЫХ ЗАДАЧ
В ТЕХНОЛОГИИ ГЕНЕТИЧЕСКОГО ПРЕДВИДЕНИЯ
Викладено результати досліджень, що відносяться до новітньої галузі теоретичних знань, що узагальнюється по-
няттям "генетичне передбачення". Розглядаються джерела і аналізується структура рівнів подання знань в техно-
логії генетичного передбачення. Наведено приклади реалізації технології генетичного передбачення в фундаменталь-
них та прикладних задачах генетичної і структурної електромеханіки.
Изложены результаты исследований, относящихся к новой области теоретических знаний, обобщаемой понятием
"генетическое предвидение". Рассматриваются источники и анализируется структура уровней представления зна-
ний в технологии генетического предвидения. Приведены примеры реализации технологии генетического предвидения
в фундаментальних и прикладних задачах генетической и структурной электромеханики.
ВВЕДЕНИЕ
Проблема научного предвидения рассматривает-
ся современной наукой как самостоятельное направ-
ление системных исследований, результаты которых
составляют основу разработки длительных прогнозов
и принятия решений в области научной и инноваци-
онной политики на планетарном, региональном и го-
сударственном уровнях [1].
Современный словарь футурологии определяет
предмет "предвидения научного" как вид теоретической
деятельности, заключающийся в определении и описа-
нии на основе научных законов явлений природы и об-
щества, которые не известны в данный момент времени,
но могут возникнуть или быть изучены в будущем. Ко-
нечная цель предвидения – оптимальная стратегия
управления (прогнозированием, планированием, проек-
тированием, инновационным развитием и т.д.).
Проблема предвидения принадлежит к ключевым
задачам научного знания и относится к числу важ-
нейших функций науки. Важность этой проблемы
очень образно охарактеризовал выдающийся ученый,
лауреат Нобелевской премии в области химии за 1909
г. Вильгельм Оствальд: "Мертво всякое знание, кото-
рое ничего не говорит о будущем, и такому знанию
должно быть отказано в почетном звании – наука".
Особого значения задачи предвидения приобрета-
ют в области техники, от уровня достижений которой
все больше зависят жизненные потребности и благосо-
стояние человека. Известные подходы к задачам пред-
видения и прогнозирования технических систем бази-
руются на использовании вероятностных и эвристиче-
ских приемов построения прогнозных сценариев, осно-
ванных на экстраполяции количественных ретроспек-
тивных данных на соответствующий временной интер-
вал будущего. Это свидетельствует о том, что в на-
стоящее время строгая теория научного предвидения
отсутствует и, как следствие, универсальных и методо-
логически совершенных подходов к разрешению ука-
занной проблемы не существует.
Функционирование и разнообразие создаваемых
человеком технических объектов, определяется их
структурой. Поэтому для технических объектов и
систем особого значения приобретают научно обос-
нованные технологии предвидения, способные обес-
печить направленный синтез структурных вариантов
систем (включающих как известные варианты, так и
потенциально возможные, т.е., еще отсутствующие на
данное время эволюции), удовлетворяющих заданной
функции цели. Наличие устойчивых методов решения
задач структурного синтеза – ключ к инновациям,
которые составляют основу стратегии инновационно-
го развития отраслей техники и современных науко-
емких технологий. Возможность получения такой
системной информации в технических науках, в том
числе, и в электромеханике, до последнего времени,
считалась проблематичной.
Открытие периодической системы электромагнит-
ных элементов (первичных источников электромаг-
нитного поля), которая одновременно является их ге-
нетической классификацией (ГК) [2] и последующий
анализ ее инвариантных свойств, потребовало пере-
смотра традиционных представлений о принципах
структурной организации и законах развития сложных
электромагнитных систем природного и природно-
антропогенного типа. Впервые были установлены и
научно обоснованы детерминированные логические
взаимосвязи между периодической структурой ГК (пе-
риодами, группами, элементами), принципами сохра-
нения электромагнитной симметрии и генетической
информации (генетическим кодом) и законами разви-
тия структурного разнообразия электромагнитных и
электромеханических объектов и систем.
Упорядоченная структура ГК, представляющая
собой форму отображения принципов сохранения и
интегрального периодического закона, по существу,
выполняет функцию генетической программы, кото-
рая содержит всю генетическую информацию и опре-
деляет правила синтеза как известных, так и потенци-
ально возможных структурных разновидностей
ЭМПЭ. Наличие явно выраженной прогностической
функции, которая проявляется на всех уровнях гене-
тической организации электромагнитных систем,
открыла возможность постановки принципиально
новых классов задач, относящихся к проблематике
генетического предвидения.
О ПРИРОДЕ ГЕНЕТИЧЕСКОГО ПРЕДВИДЕНИЯ
Периодические системы целостных элементов
физической или абстрактной природы, инвариантные
свойства которых наделены явно выраженной наслед-
ственностью, автор обобщает понятием "порождаю-
щих систем", а задачи предвидения и познания новых
32 ISSN 2074-272X. Електротехніка і Електромеханіка. 2009. №6
разновидностей объектов на их основе, рассматривает
как новое научное направление исследований меж-
дисциплинарного характера [3]. Технология генетиче-
ского предвидения и методология направленного ге-
нетического синтеза электромеханических структур
формировалась параллельно с развитием теории гене-
тической эволюции ЭМ-систем.
Предвидение, реализуемое на принципах генети-
ческой организации, имеет двойственную природу. С
одной стороны, способность к предвидению заложена
генетически в каждом человеке в форме врожденного
инстинкта познания [4]. Как известно, система ин-
стинктов человека, в которую входит и познаватель-
ный инстинкт, выполняет функцию сохранения суще-
ствования индивидуума в условиях изменяющейся
внешней среды. Ни один инстинкт не может осущест-
вляться без познавательного инстинкта, функцией
которого является обеспечение удовлетворения по-
требностей организма человека. Реализация этой,
важнейшей функции, осуществляется через когнитив-
ные механизмы мышления, качество и возможности
которого в значительной степени определяются нако-
пленным запасом знаний и уровнем сложности полу-
чаемой и обрабатываемой информации. Чем выше
сложность информации, участвующей в процессе
мышления, тем больше потребность головного мозга
в осуществлении этого процесса. В условиях непре-
рывно увеличивающихся объемов информации, наи-
большую ценность приобретает системная упорядо-
ченная информация, которая в своей основе содержит
сжатую (закодированную) информацию об ограни-
ченном количестве исходных элементов и правил их
преобразования. Таким образом, генетические прин-
ципы формируют не только генотип человека, но
также оказывают определяющее влияние и на его по-
ведение через фенотипические (приобретаемые) в
процессе эволюции cвойства (способ мышления,
язык, систему образования, культуру и т.д.).
С другой стороны, исходный элементный базис, ак-
сиоматику и разнообразие объектов предвидения, При-
рода закодировала в структуре уникальных високоупо-
рядоченных системных образований - порождающих
систем, элементный базис которых наделен, кроме ха-
рактерных для данного класса систем специфических
свойств (химических, биологических, электромагнитных
и т.д.), также генетической информацией.
Генетическая информация является наиболее
фундаментальным типом информации, которая про-
является на всех уровнях структурной организации
сложных развивающихся систем. Эта информация,
которая в структуре ГК представлена универсальным
генетическим кодом, непосредственно связана с эво-
люционирующим разнообразием систем-потомков,
через категорию Вида, имеющего как генетическую,
так и временную (эволюционную) природу. Устойчи-
вость такой наследственной взаимосвязи определяет-
ся фундаментальным принципом сохранения генети-
ческой информации, который обеспечивает неизмен-
ность генетической структуры Вида и определяет
возможные границы генотипической изменчивости
структур – потомков в процессе их эволюции.
Главной знаниепорождающей фигурой в техноло-
гии генетического предвидения является человек, об-
ладающий развитым познавательным инстинктом и
необходимым уровнем специальных и междисципли-
нарных знаний. Совместное использование эвристи-
ческого потенциала двух генетически организованных
систем (человека, с его развивающимся познаватель-
ным инстинктом и порождающей системы, с ее про-
гностической функцией) составляет основную идею
технологии генетического предвидения.
Исходя из выдвинутой автором гипотезы множе-
ственности структур порождающих систем, можно
дать следующее определение объекту данного иссле-
дования. Генетическое предвидение представляет со-
бой новую междисциплинарную область научных
знаний, связанную с открытием и познанием инвари-
антных свойств периодических порождающих систем
и последующим определением на их аксиоматиче-
ском базисе потенциально возможных классов струк-
тур, которые не известны на данный момент времени,
но генетически предопределены свойствами элемен-
тов исходной системы.
УРОВНИ ПРЕДСТАВЛЕНИЯ ЗНАНИЙ
И КЛАССЫ РЕШАЕМЫХ ЗАДАЧ
С точки зрения системологии, архитектуру дан-
ных в технологии генетического предвидения, можно
представить последовательностью соответствующих
эпистемологических уровней (уровнями знаний). Ка-
ждый уровень определяется собственным аксиомати-
ческим и элементным базисом, которым ставятся в
соответствие генетические модели и классы решае-
мых задач (табл.1).
Аксиоматика базового уровня (в терминах гене-
тической теории, именуемого "генетическим") опре-
деляется структурными принципами и законами,
формой представления которых выступает периоди-
ческая структура порождающей системы. Для элек-
тромеханических систем (ЭМ-систем) таким носите-
лем является генетическая классификация (ГК) пер-
вичных источников электромагнитного поля. Класси-
фикация такого уровня одновременно выполняет роль
системной модели по отношению к разнообразию
потенциально возможных (генетически определен-
ных) структурных классов ЭМПЭ.
Элементный базис на уровне ГК представлен
упорядоченным множеством первичных источников
электромагнитного поля (наборами родительских
электромагнитных хромосом). Моделями структурно-
го разнообразия ЭМПЭ выступают шесть топологиче-
ски эквивалентных классов первичных источников
поля, отображающих свойства элементного базиса
подгрупп, и шесть геометрических классов порож-
дающих элементов, определяющих структуру и свой-
ства электромагнитных элементов в пределах малых
периодов ГК
02.22.20.22.00.00.0 , , , , , SHHHHHH xyxyxy ⊂>< (1)
1 , , , , , MGGGGGG ТЦСФТППЛКНЦЛ >< (2)
где Н0.0у, Н0.0х, Н0.2у, … - подмножества элементов под-
групп; S0 – множество порождающих элементов гене-
тического уровня; GЦЛ, GКН, GПЛ, … - подмножества
элементов малых периодов; М1 – множество элемен-
тов первого большого периода.
ISSN 2074-272X. Електротехніка і Електромеханіка. 2009. №6 33
Таблица 1
Уровни представления знаний в технологии генетического предвидения
Уровень струк-
турной органи-
зации
Аксиоматика уровня Элементный базис Модели
Генетический
Принцип целостности
Принцип сохранения симмет-
рии
Принцип диссимметризации П.
Кюри
Первичные источники элек-
тромагнитного поля (роди-
тельские электромагнитные
хромосомы)
Генетическая классификация
первичных источников элек-
тромагнитного поля (систем-
ная модель)
Хромосомный
Периодический закон
Принцип сохранения генетиче-
ской информации
Наборы парных электромаг-
нитных хромосом (геном
Видов)
Генетические модели струк-
турообразования геномов
Популяционный
Генетические принципы струк-
турообразования популяций
Генетически модифициро-
ванные хромосомы (геном
популяции)
Генетические модели попу-
ляций
Видовой
Закон генетической целостно-
сти Вида
Структура популяций
Генетические модели видо-
образования
Системный Закон гомологических рядов Гомологические структуры
Топологические модели го-
мологических рядов
Межсистемный
Генетические принципы струк-
турно-функциональной совмес-
тимости
Исходные структуры со-
вмещаемых систем
Генетические модели синтеза
совмещенных структур слож-
ных систем
Метасистемный
Междисциплинарные аналогии
и гомологии;
Принцип самоподобия;
Принцип периодичности
Элементы основания систе-
мы Хі –типа (порождающий
период)
Концептуальная модель по-
рождающей системы Хі -типа
Пересечением двух произвольных ортого-
нальных подмножеств, определяются местополо-
жение и генетическая информация конкретного
порождающего элемента
( ) mjn,ijHiGe ,1 ; 1 , ==∈ I , (3)
где п, т – количество элементов в группе и малом
периоде, соответственно. Например,
( ) ( ) уЦЛуЦЛ eНG 2.02.0 =I , (4)
где ЦЛ0.2у – генетический код цилиндрического
замкнутого, односвязного, диссимметричного ис-
точника электромагнитного поля, определяющего
генотип Вида цилиндрических электрических ма-
шин вращательного движения. Структура универ-
сального генетического кода (4) отображает инвари-
антную часть информации, определяемую принци-
пом сохранения электромагнитной симметрии (ин-
вариант группы и подгруппы) и принципом диссим-
метризации П. Кюри (инвариант малого периода).
Решение задач предвидения на элементном ба-
зисе периодической порождающей системы, неиз-
бежно приводит к открытию специфических прин-
ципов сохранения и общесистемных законов струк-
турной организации исследуемого класса систем.
Применительно к структуре ГК, результатом таких
исследований стало открытие принципа сохранения
электромагнитной симметрии, принципа топологи-
ческой инвариантности и интегрального периоди-
ческого закона, отображающих наиболее общие
свойства первичных электромагнитных структур.
Именно на генетическом уровне были сначала
предсказаны, а затем экспериментально подтвер-
ждены такие фундаментальные свойства первич-
ных электромагнитных структур как генетическое коди-
рование, изотопия, парность, первичная и вторичная
периодичность, гомология. Обобщение результатов ис-
следований на этом этапе завершилось созданием основ
теории генетической эволюции ЭМ-систем [2].
Элементный базис хромосомного уровня представлен
конечными наборами парных электромагнитных хромосом
(электромеханических пар). Наборы парных хромосом
представлены пространственно-топологическими моделя-
ми, определяющими геном функциональных классов и
гомологических рядов ЭМПЭ. Количество порождающих
структур в геноме каждого функционального или таксоно-
мического класса ЭМПЭ строго ограничено, что обеспечи-
вает полноту поиска и направленность процедур синтеза
таких структурных композиций. Аксиоматика хромосом-
ного уровня определяется периодическим законом первич-
ных источников поля и принципом сохранения генетиче-
ской информации. Наличие таких закономерностей обес-
печивает неизменность генетической информации и опре-
деляет пределы генотипической изменчивости электромаг-
нитных структур-потомков в процессе их структурной эво-
люции.
Классы задач, относящиеся к хромосомному уровню
принадлежат к принципиально новому научному на-
правлению в генетической электромеханике, обобщае-
мому проблемой геномных исследований [5,6]. Геном –
совокупность порождающих хромосом. Основная зада-
ча геномики – определение области существования, син-
тез и расшифровка порождающих хромосомных набо-
ров, определяющих Видовое (макрогеномика) и популя-
ционное (микрогеномика) разнообразие произвольных
функциональных классов ЭМПЭ.
В общем случае, исходя из принципа топологиче-
34 ISSN 2074-272X. Електротехніка і Електромеханіка. 2009. №6
ской инвариантности источника поля, область су-
ществования QF искомого класса объектов в мно-
гомерном пространстве значений базовых призна-
ков ГК, определяется ограниченной совокупностью
парных электромагнитных хромосом, удовлетво-
ряющих заданной функции цели FЦ
( )
( )
( )
( )
><⊂
⎥
⎥
⎥
⎥
⎥
⎦
⎤
⎢
⎢
⎢
⎢
⎢
⎣
⎡
= 0
22222221
20202201
02022021
00002001
..., , ,
..., , ,
..., , ,
..., , ,
S
sss
sss
sss
sss
Q
p
n
m
k
F (5)
где, s00i, s02i, s20i, s22i – порождающие наборы парных
гомологических хромосом в пределах соответст-
вующих групп; k, m, n, p – количество хромосом в
соответствующем наборе. Таким образом, искомая
область QF определяет не только структуру генома,
но и содержит исчерпывающую информацию о
количественном и генотипическом составе всех
Видов (включая неявные) исследуемого функцио-
нального или таксономического класса ЭМПЭ.
Результаты геномных исследований позволяют
увидеть не только удивительную упорядоченность в
разнообразии электромагнитных и электромехани-
ческих объектов, созданных в процессе их техниче-
ской эволюции, но и открыть новые структурные
Виды, еще отсутствующие на данный момент эво-
люции [7]. Результаты макрогеномных исследований
составляют cистемную основу для разработки гено-
систематики функциональных классов ЭМПЭ, а
также создания информационных баз данных и баз
знаний проектного и учебного характера [8].
Задачи предвидения и направленного синтеза
новых структурных разновидностей ЭМПЭ по за-
данной функции цели относятся к популяционному
и видовому уровням представления знаний.
Простейшую структурную модель ЭМПЭ мож-
но представить парной хромосомой первого поко-
ления гомогенного (sx × sх; sу × sу) или гетерогенно-
го (sх ×sу) типа, образованных на основе соответст-
вующих родительських хромосом sx и sy. Популя-
ция некоторого Вида Sk есть множество {Пk}, k =
n,1 (где п – численность популяции). Каждая попу-
ляция имеет свою порождающую хромосому s00 ∈
Пk , образованную в результате применения соот-
ветствующего генетического оператора или после-
довательностей операторов, по отношению к роди-
тельской хромосоме
( )[ ] ,00 jkjg SПssf ⊂→→ Nj ,1= , (6)
где si - родительская хромосома; fg – генетический
оператор; Sj - Вид ЭМПЭ; k – количество популя-
ций в структуре Sj; N – количество Видов иссле-
дуемого класса ЭМПЭ.
Аксиоматика этих важных для методологии
поискового проектирования уровней, определяется
пятью принципами генотипической изменчивости.
Сравнительный анализ генетических механизмов
структурообразования реальных Видов электро-
магнитной и биологической природы показал, что
генетические принципы внутривидовой изменчиво-
сти обладают общностью как для электромагнит-
ных, так и биологических структур. Основу генетиче-
ских алгоритмов внутривидового синтеза ЭМПЭ со-
ставляют генетические операторы скрещивания, инвер-
сии, репликации, кроссинговера и мутации, комбина-
торное пространство которых обеспечивает широкую
амплитуду генотипического разнообразия объектов
электромагнитного происхождения.
Модельный базис указанных уровней представлен со-
ответствующими генетическими моделями (дивергентного
или конвергентного типа), отображающих структуру попу-
ляций произвольных Видов ЭМПЭ на основе общесистем-
ного принципа сохранения генетической информации
(рис.1).
f
е
ПЛ 2.2х
0
3
2
1
6
4
S11
S212
S312
(N=3)
S311 (N=3)
S412
(N=6)
S21
S611 (N=9)
S211
S411 (N=6)
П311
(N=3)
П6122
П211
П4123
П411
(N=6)
П611
(N=9)
П3123
П212
S711 (N=n) S712 (N=n)
П711
(N=n)
П712
(N=n)
8
fм2
fк
S0
S5122
S4123
S4122
S4121
П11
П4121
П4122
7
5
SI SII
S3122 S3123
S612
(N=9)
S6123
S6122
П6123
П3122
П5122
fр
Рис. 1. Графическое представление дивергентной генетической
модели (задача синтеза популяционной структуры плоских
тяговых асинхронных двигателей (Вид ПЛ 2.2х) с групповой
симметризацией фазных токов)
Методология направленного внутривидового синте-
за генетически модифицированных структур, прошла
успешную апробацию задачах инновационного проек-
тирования различных функциональных классов ЭМПЭ
[9]. Очередным успехом в решении задач данного уров-
ня стало открытие пространственной и структурной
электромагнитной изомерии, которая сначала была ге-
нетически предсказана, а впоследствии обнаружена на
различных уровнях структурной организации функцио-
нальных классов ЭМПЭ [10].
Постановка и решение поисковых задач системного
уровня базируется на технологии структурного предви-
дения, определяемой законом гомологических рядов ЭМ-
систем. Гомологические ряды следует рассматривать как
логическое следствие проявления принципа топологиче-
ской инвариантности (групповое свойство источников
поля генетического уровня) в структурной эволюции
ЭМПЭ (системный уровень). Поэтому гомология в ЭМ-
системах имеет генетически-эволюционную природу и
проявляется на всех уровнях структурной организации и
развития электромеханических объектов.
Результаты решения задач поиска представляются в
ISSN 2074-272X. Електротехніка і Електромеханіка. 2009. №6 35
виде генетически родственных наборов структур,
которые обобщаются понятием "идеального гомоло-
гического ряда", объединяющего структурных пред-
ставителей реально-информационных и неявных
(т.е., еще отсутствующих на данное время эволю-
ции) топологически родственных Видов ЭМПЭ,
удовлетворяющих заданной функции цели. Свойст-
во структурной гомологии инвариантно к функцио-
нальному назначению систем, а также к времени
эволюции. Поэтому реальные гомологические ряды
ЭМПЭ обнаружить довольно сложно, так как гомо-
логичные объекты могут находиться на различных
временных интервалах и относиться к различным
функциональным классам ЭМ-систем.
Результаты синтеза гомологических рядов
ЭМПЭ, в сочетании с внутривидовым синтезом
генетически модифицированных структур и эври-
стическими методами их обработки, представляют
собой высокоинтеллектуальную информацию, ко-
торая служит основой для создания генетических
банков инноваций и разработки инновационных
проектов.
Генетические банки инноваций – принципи-
ально новый объект системно-инновационного ти-
па, необходимость создания которых обусловлена
результатами совместной реализации и развития
трех новейших научных направлений генетической
электромеханики: технологии генетического пред-
видения, геномных исследований и геносистемати-
ки. Такие систематизированные информационные
системы предназначены для накопления, обработки
и долговременного использования массивов гене-
тической, графической и вербальной информации о
генотипическом и структурном разнообразии
функциональных классов электромагнитных и
электромеханических систем. Вполне очевидно,
что такие высокоинтеллектуальные системы нуж-
даются в правовой защите и должны быть отнесены
к объектам национального достояния.
Задачи структурного синтеза объектов более
высокого уровня сложности (гибридных, совме-
щенных систем, объединяющих структуру ЭМПЭ с
системами и компонентами другой генетической
природы (механическими, гидравлическими, элек-
тронными, биологическими и др.), относятся к
межсистемному уровню представления знаний.
Аксиоматический базис межсистемного уровня
представлен принципами межсистемного синтеза с
учетом генетической, энергетической, пространст-
венной, функциональной и информационной со-
вместимости исходных, генетически разнородных,
структур. Этот уровень обеспечиваются моделями
межвидового и межсистемного синтеза, структур-
ное ядро которых определяется генетической ин-
формацией соответствующей родительской элек-
тромагнитной хромосомы и генетическими опера-
торами скрещивания (совмещения). В результате
решения инновационных задач данного уровня
структурной сложности, впервые были определены
принципы и границы существования гибридных и
совмещенных ЭМПЭ, а также синтезированы их
новые классы [11,12].
Результаты междисциплинарного анализа структур
и инвариантных свойств порождающих систем перио-
дического типа, открытых ранее (химия, биология
(фрагменты)) и исследованных в последнее время (элек-
тромагнетизм, теория чисел) [2,3], дают основание ут-
верждать, что функция генетического предвидения от-
носится к общесистемным фундаментальным свойствам
порождающих систем естественного и естественно-
антропогенного происхождения. Наличие указанной
закономерности позволяет выделить новый (верхний)
уровень в иерархии представления знаний, который
можно обозначить как метасистемный. Модельный ба-
зис этого уровня можно представить концептуальной
моделью некоторой порождающей системы Хі – типа,
которая является формой отображения общесистемных
принципов (принципа самоподобия, принципа сохране-
ния симметрии, принципа топологической инвариантно-
сти и интегрального периодического закона), инвари-
антных к физической природе элементов порождающей
системы. Наличие такой модели с учетом анализа меж-
системных аналогий и гомологий на уровне внутрисис-
темных принципов сохранения и законов развития, от-
крывает возможность постановки задач предвидения и
последующего открытия новых порождающих систем,
относящихся к другим областям знаний.
Проблема предсказания и открытия порождающих
систем Х – типа, представляет принципиально новую,
еще не исследованную область знаний междисципли-
нарного уровня. Ее анализ выходит за рамки данной
статьи и составляет предмет самостоятельного научного
исследования. Факт открытия порождающих систем –
аналогов в дальнейшем, будет означать, что теория ге-
нетической эволюции сложных развивающихся систем
естественного и естественно-антропогенного происхож-
дения, может претендовать на роль cинтезирующей тео-
рии научного предвидения.
ВЫВОДЫ
Рассмотренная иерархическая структура представ-
ления знаний отображает накопленный опыт постановки
и решения задач генетического предвидения на различ-
ных уровнях организации сложных развивающихся сис-
тем. Аксиоматический базис технологии предвидения
определяется совокупностью логически взаимосвязан-
ных принципов сохранения, генетической информации и
законов развития, формой представления которых вы-
ступают периодические порождающие системы. Струк-
тура знаний включает взаимосвязанную аксиоматику,
упорядоченный элементный базис, модели и методы
направленного структурного синтеза.
Представленные структурированные и упорядочен-
ные знания можно рассматривать как научно-
методологическую и информационную основу для по-
становки научных задач фундаментального характера
(генетический и метатсистемный уровни), а также ре-
шения широкого круга инновационных задач структур-
ного предвидения (хромосомный, популяционный видо-
вой, системный и межсистемный уровни) в прикладных
исследованиях, в проектировании и в системе высшего
технического образования.
Проблема организации и дальнейшего развертывания
работ по технологии генетического предвидения и реали-
36 ISSN 2074-272X. Електротехніка і Електромеханіка. 2009. №6
зации его результатов в соответствующих научных и
инновационных проектах, связана, в первую оче-
редь, с подготовкой высокопроффесиональных кад-
ров, обладающих соответствующими уровнями зна-
ний (от специальных инженерных к системным,
междисциплинарным).
Феномен генетического предвидения, предос-
тавленный нам самой Природой, неисчерпаем, как
неисчерпаем процесс познания, а его возможности
и последствия еще подлежат дальнейшему изуче-
нию и осмыслению.
Информацию о разнообразии систем окру-
жающего нас мира Природа закодировала в виде
уникальных системных образований – периодиче-
ских порождающих систем, прерогатива открытия
которых принадлежит исследователям, обладаю-
щих развитым познавательным инстинктом и вы-
соким уровнем специальных и междисциплинар-
ных знаний.
СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ
1. Згуровский М.З., Панкратова Н.Д. Технологическое
предвидение. – К.: ІВЦ "Видавництво "Політехніка",
2005. – 156 с.
2. Шинкаренко В.Ф. Основи теорії еволюції
електромеханічних систем. – К.: Наукова думка, 2002. – 288с.
3. Шинкаренко В.Ф. Генетические периодические систе-
мы – новый объект междисциплинарных фундаменталь-
ных исследований. – Материалы междунар. науч.-техн.
конф. "Проблемы повышения эффективности электроме-
ханических преобразователей в электроэнергетических
системах". (24 – 28 cентября, 2007). – Севастополь, 2007.
– С. 68 -74.
4. Григорьев А.В. Фрагменты осуществившейся эволю-
ции. – К.: Оптима, 2003. – 131 с.
5. Шинкаренко В.Ф. На пути к расшифровке генома
электромеханических преобразователей энергии. // Техн.
електродинаміка. Темат. вип.: “Проблеми сучасної
електротехніки". Ч.3. - 2004. – С. 40 – 47.
6. Shinkarenko V.F. Genomics and evolution of
electromechanical energy converters. Proceedings of the 6th
International conference on Unconventional Electromechani-
cal and Electrical Systems. 24-29 September, 2004. Alushta,
Ukraine. – Vol. 1. - Alushta, 2004. – P. 147- 160.
7. Шинкаренко В.Ф. Актуальные проблемы и задачи
генетической электромеханики. – Тр. ІІІ Междунар. на-
уч.-тех. конф. "Электромеханические и электромагнит-
ные преобразователи энергии и управляемые электроме-
ханические системы "EECCES-2007"". (Екатеринбург 27
– 29 сентября 2007 г.). – Екатеринбург, УГТУ-УПИ, 2007.
– С. 27 -33.
8. Шинкаренко В.Ф. Обертові електричні машини: область
існування, геноміка і таксономія класу // Електротехніка і еле-
ктромеханіка, 2005, № 1. – С. 74 -78.
9. Шинкаренко В.Ф., Августинович А.А., Нестыкайло О.С.
Генетическое моделирование внутривидовой структуры элек-
тромеханических преобразователей энергии // Електротехніка і
електромеханіка, 2006. - № 4. – С. 42 – 46.
10. Шинкаренко В.Ф., Августинович А.А., Лысак В.В., Вахно-
вецкая М.А. Структурная изомерия и ее моделирование в зада-
чах генетического синтеза электромеханических структур //
Електротехніка і електромеханіка, 2009 , № 1 . – С. 33 - 36.
11. Шинкаренко В.Ф., Августинович А.А. Структура генома
и макроэволюционный анализ совмещенных электромехани-
ческих систем типа "мотор – движитель" // Вісник Кремен-
чуцького держ. політехн. універс. ім. М. Остроградського,
2007, вип. 3. Ч.2. – С. 22 -26.
12. Шинкаренко В.Ф., Криницький С.М. Структура геному
суміщених електромеханічних систем типу "Електрична ма-
шина + інерційний накопичувач енергії"// Вісник Кременчуць-
кого держ. політехн. універс. ім. М. Остроградського, 2007,
вип. 3. Ч.1. – С. 8 -12.
Поступила 25.08.2009
Шинкаренко Василий Федорович, д.т.н., проф.
Национальный технический университет Украины
"Киевский политехнический інститут",
Украина, 03056, Киев, пр.. Перемоги, 37, корп.20
тел.. (044) 241-76-38, e-mail: svf46@voliacable.com
V.F. Shynkarenko
Levels of knowledge representation and classes of current tasks
in a genetic foresight technology
This article presents results of research relating to a new theoretical
knowledge field summarized by the notion of "Genetic Foresight".
Sources and structure of knowledge representation levels in the
genetic foresight technology are reviewed and analysed. The article
presents examples of the genetic foresight technology implementa-
tion in fundamental and applied tasks of genetic and structural elec-
tromechanics.
Key words – genetic foresight technology, knowledge
representation levels, fundamental and applied tasks, genetic
and structural electromechanics
|
| id | nasplib_isofts_kiev_ua-123456789-143253 |
| institution | Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine |
| issn | 2074-272X |
| language | Russian |
| last_indexed | 2025-12-01T18:18:30Z |
| publishDate | 2009 |
| publisher | Інститут технічних проблем магнетизму НАН України |
| record_format | dspace |
| spelling | Шинкаренко, В.Ф. 2018-10-27T14:16:46Z 2018-10-27T14:16:46Z 2009 Уровни представления знаний и классы решаемых задач в технологии генетического предвидения / В.Ф. Шинкаренко // Електротехніка і електромеханіка. — 2009. — № 6. — С. 31-36. — Бібліогр.: 12 назв. — рос. 2074-272X https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/143253 621.313 Изложены результаты исследований, относящихся к новой области теоретических знаний, обобщаемой понятием "генетическое предвидение". Рассматриваются источники и анализируется структура уровней представления знаний в технологии генетического предвидения. Приведены примеры реализации технологии генетического предвидения в фундаментальних и прикладних задачах генетической и структурной электромеханики. Викладено результати досліджень, що відносяться до новітньої галузі теоретичних знань, що узагальнюється поняттям "генетичне передбачення". Розглядаються джерела і аналізується структура рівнів подання знань в технології генетичного передбачення. Наведено приклади реалізації технології генетичного передбачення в фундаментальних та прикладних задачах генетичної і структурної електромеханіки. This article presents results of research relating to a new theoretical knowledge field summarized by the notion of "Genetic Foresight". Sources and structure of knowledge representation levels in the genetic foresight technology are reviewed and analysed. The article presents examples of the genetic foresight technology implementation in fundamental and applied tasks of genetic and structural electromechanics. ru Інститут технічних проблем магнетизму НАН України Електротехніка і електромеханіка Електричні машини та апарати Уровни представления знаний и классы решаемых задач в технологии генетического предвидения Levels of knowledge representation and classes of current tasks in a genetic foresight technology Article published earlier |
| spellingShingle | Уровни представления знаний и классы решаемых задач в технологии генетического предвидения Шинкаренко, В.Ф. Електричні машини та апарати |
| title | Уровни представления знаний и классы решаемых задач в технологии генетического предвидения |
| title_alt | Levels of knowledge representation and classes of current tasks in a genetic foresight technology |
| title_full | Уровни представления знаний и классы решаемых задач в технологии генетического предвидения |
| title_fullStr | Уровни представления знаний и классы решаемых задач в технологии генетического предвидения |
| title_full_unstemmed | Уровни представления знаний и классы решаемых задач в технологии генетического предвидения |
| title_short | Уровни представления знаний и классы решаемых задач в технологии генетического предвидения |
| title_sort | уровни представления знаний и классы решаемых задач в технологии генетического предвидения |
| topic | Електричні машини та апарати |
| topic_facet | Електричні машини та апарати |
| url | https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/143253 |
| work_keys_str_mv | AT šinkarenkovf urovnipredstavleniâznaniiiklassyrešaemyhzadačvtehnologiigenetičeskogopredvideniâ AT šinkarenkovf levelsofknowledgerepresentationandclassesofcurrenttasksinageneticforesighttechnology |