// Техногенная самоорганизация и математический аппарат ценологических исследований. Вып. 28. «Ценологические исследования». – М.: Центр системных исследований, 2005. – C. 388−405.

ОТБОР: ЕГО ФОРМЫ И СУЩНОСТИ. ТЕОРИЯ ПРИНЯТИЯ ДИАГНОСТИЧЕСКОГО РЕШЕНИЯ

Б.C. Шорников

1. Методологические проблемы идентификации, аттрибутации и параметризации базовых понятий отбор, эволюция, информация.

1.1. Отбор. Исторически оно появилось в сочинении Ч.Дарвина “Происхождение видов или борьба за жизнь и выживание наиболее приспособленного”, 1859 г. Здесь отбор понимался как конечный результат (адаптация) и выживание (как репродукция) такой органической формы развития (Эволюции). Иными словами это была Эволюционная триада исторического развития биоорганического (видового) разнообразия животных, растений и микроорганизмов. Она опиралась на три феномена: 1. изменчивость – наличие биорганического разнообразия. 2. наследственность (генетику) закрепляют адаптированные формы (фенотипы) в изменяющихся условиях внешней среды.

наследственный механизм (генетическую память), который сохраняет (генотип) и репродуцирует такое многообразие (фенотип) в изменяющихся условиях внешней среды (биогеоценоза). 3. естественный (природный) отбор и теория управляющего (стабилизирующего) отбора закрепляют адаптированные формы (фенотипы) в изменяющихся условиях внешней среды. И.И.Шмальгаузен, 1942 (корреляционные плеяды П.В.Терентьева, 1939, 1959).

1.2. Искуственный отбор. Человек (Homo sapiens) также является “продуктом” естественного отбора (в ряду приматов и гоменид) на протяжении нескольких миллионолетий. И в ряду этих эволюционных изменений появился новый вид Номо “озарённый”, где свет означает высший разум (мудрость – софию) – так возникла эллинская тетрада мудрости: Пифагор–Демокрит–Платон–Аристотель, которая на протяжении последних тысячелетий и “озаря-ет” своей биоэнергоинформатикой (гармонией) биогеоценологическое житие бытие (Homo sapiens), что и определяет “параметры” искусственного отбора: 1. философские законы “логического мышления” (интеллектуальность)(4Л) – эллинскую тетраду; 2. Информационные законы извлечения, хранения, передачи, классификации, переработки, “утилизации” и других форм информации (4И) – собственно управление, связь и переработку информации (энтропию) – совокупность различных сведений, позволяющих уменьшить неопределённость в выборе различных возможностей (в том числе вероятностных). 3. Математические (натурфилософические) законы о количественных соотношениях и пространственных ФОРМАХ действительного мира: 4М – методология, модель, математика.

1.3. Генетико-селекционный (племенной) отбор (сортоиспытание). Это одна из форм (сознательного или бессознательного) искусственного отбора создания, проводимого человеком. Цель такого (селекционно-генетического) отбора – создание новых (искусственных) вариантов (линий, сортов, пород), обладающих желательными (потребительскими) для селекционера свойствами (продуктивностью, плодовитостью, экстерьером и др.). Но опирается (базируется) такой отбор на биоорганическую основу: изменчивость (наличие разнообразия), наследственность (закрепление продуктивных свойств в ряду поколений) и племенной отбор (оценку и выбор наиболее продуктивных сортов растений и пород животных, а так же высокопродуцентных штамбов микроорганизмов (антибиотики и другие вещества).

1.4. Биогеоценотический отбор (”трофическая утилизация”). Биогеоценоз (биосфера) - любое биогеоценологическое сообщество взаимно связанных организмов суши, водоёма, аэро- или биосферы. Эволюция био- (живого организма) отбора в таких сообществах происходит через смену одних систематических групп организмов – другими, но при этом всегда остаётся ПОСТОЯННЫМ (баланс) соотношение трофических групп: Продуцентов (растительный мир); Консументов (растительноядных животных и животноядных форм); Редуцентов (деструкторов органической формы жизни: бактерий, микроорганизмов, грибов и др.), т.е. триединство единой пищевой (трофической) цепи экологической пирамиды, возврат биоорганических компонентов в их минерализованную (утилизированную) форму. Таков закон биоорганической цепи (цикла) трансформации биоорганической (живого вещества) формы в её исходную элементо-неорганическую форму (почву).

1.5. Технетико-ценологический (техногенно-“катострофический”) отбор. Это также один из искусственных (антропогенно-технетических) отборов, который принадлежит к технологии процессуального (искусственно-интеллектуального) отбора, где все параметры определяются только интеллектуально-информационными параметрами документальной информатики (нормативами, директивами (ОСТ, ГОСТ, ТУ) и патентными документами), т.е. конструкторской и проективной, техно-экономической документацией (проект на конструирование, проектирование, производство и сбыт (эксплуатацию) изделий, машин, оборудования и технических сооружений). В этом же документе должны быть и параметры экологической “утилизации” как отходов такого производства, так и самого “продукта” (экологический сертификат изделия) отбора.

Таким образом вся техническая документация рассчитана на тиражирование – технологическое “воспроизведение” одного (типа – формы, размера, параметра) единичного (но массового) изделия, которое плохо “стыкуется” (управление и связь) с другими типоразмерами и “сообществами” станков и механизмов (организованными в конвейерные линии или участки) – это производственные (коммутативные) сборочные связи.

Иное дело Электрика – её основная “функциональная” связь и управление – есть производство – транспортировка и потребление электроэнергии, т.е. функция потребления, а обьект (выбора) - минимизация мощности энергопотребления.

2. Три ипостаси реальности физической картины мира

Итак, мы видим, что Электрика в отличие от реального (машинного производства) производит, транспортирует и трансформирует электроэнергию (в различные формы тепловой, механической, акустической, электромагнитной и иные) в другие формы агрегатного состояния материи в соответствии с 1,2 и 3 (биоэнергетическими) законами Термодинамики.

Иными словами, мы имеем дело с управляющими кибернетическими системами связи, управления и переработки информации, т.е. по каналам связи циклируют некоторые системы сигналов и некоторые виды субстанций. Мы хотим проанализировать ПРИРОДУ (фюзис) и некоторые информационные особенности потоков, циркулирующих по таким каналам связи; законы сохранения материи, энергии и информации в том числе и функциональные и казусные связи внутри потока и в сообществах “потребителей” таких энергоинформационных, материальных потоков (трофические и коммутативные, энергоинформационные связи).

2.1. Прежде всего в таких системах, где циркулирующая субстанция есть материя или энергия, возникают некоторые специфические законы сохранения и преобразования этой субстанции из одних форм в другие (например химические реакции), где одни вещества заменяются другими, но при этом масса каждого химического элемента остаётся постоянной. В других процессах возможно преобразование “массы” в энергию или наоборот. При всех таких процессах общее количество изучаемой субстанции (массы) остаётся постоянным. С другой стороны, если из такой системы была удалена единица некоторого вещества (потреблена потребителем), в такую систему может быть введена единица такого же вещества, но другого происхождения (генеза), т.е. сохранён эквивалентный закон сохранения энергии и материи, закон порциальности эквивалентности в любых массоэнергетических процессах (переходах).

2.1. Но совсем иными свойствами обладает ИНФОРМАЦИЯ. Здесь закон сохранения места не имеет. Например, информацию можно сохранять, размножать, перекодировать. Можно представить большое количество копий одной и той же информации (документов), но оригинал только ОДИН. По отношению к информации принцип взаимозаменяемости (аутоидентичности) исключается, так как полностью УТРАЧЕННАЯ (наследственная) информация (не сохранившаяся ни в одном экземпляре) восстановлена (редуплицирована) быть не может. Заменяются только отдельные порции информации (ДНК и РНК), произошедшие из одного источника, то есть ПЕРЕКОДИРОВКА кванта информации (репродудукция) или её полная утрата (при уничтожении оригинала). Невозможность (невосстановление) утраченной информации – основная черта ИНФОРМАТИКИ, что резко отличает её от законов Преобразования массы и энергии и закона сохранения, где сохраняется принцип Эквизаменяемости.

2.1. Информация (субстратно) материальна, так как всегда нуждается в материальном (в том числе и документальном) носителе. Вне материи информация не существует. Однако носителями одной и той же информации могут быть совершенно разные объекты (формы): словесные, звуковые, электрические и другие. Она может кодироваться числом, знаком, символом или иным другим способом. Она может быть написана на бумаге, высечена в камне или трансформирована в компьютере (виртуально, фрактально, анимально и др.). В то время как наследственная информация (ДНК, РНК, белок) погибшего организма – пропадает безвозвратно, либо может быть частично восстановлена в клонировании клеточной культуры тканей как биотрансплантат.

2.2. Понятия материи и энергии в некотором смысле – абсолютны. Ибо количественные законы выражения (порции) массы или энергии – есть ИНВАРИАНТ при всех природных ПРОЦЕССАХ, в которых эта порция может участвовать.

Совсем иначе обстоит дело с информацией, заключённой в некотором “физическом” носителе. Такой бумажный носитель как письмо имеет для адресата определённое семантическое содержание. Тогда как для графолога содержание письма представляет меньшее значение, чем сама стилистика и почерк, которым (как) написано письмо, и ряд других сведений, раскрывающих личностные особенности его авторов.

В тоже время для криминалиста (в некоторых случаях) наибольший интерес представляет сам материальный носитель этой информации – бумага, её структура, форма; материал чернил, которыми заполнен этот документ; возможные отпечатки пальцев, которые сохранились на бумаге.

Есть у документа и третья (лексикографическая) особенность – язык, на котором написан документ: его знаково-символическая, криптологическая составляющая, шифровальный код, который без знания такой криптографии прочитан быть не может. В зависимости от того, в какую систему шифров и кодов поступает тот или иной документ, прочтение его будет различно, хотя физический носитель (бумажная лента или письмо) формально один и тот же. ИНФОРМАЦИЯ всегда ОТНОСИТЕЛЬНА: она зависит не только от физической природы (материала) носителя, но самого способа её кодирования и той дешифрующей системы, которой она воспринимается.

Есть у информационных носителей ещё одна качественная особенность: очень малые объёмы (порции) такой материальной или энергетической информации (наследственная информация ДНК, РНК, белок). Информационно-кодовая природа таких сигналов кодируется небольшим числом молекул ДНК, её триплетными кодами. Радиотелеграфный код (например, приказ о начале боевых действий) может быть оформлен «телеграммой» в несколько слов, а последствия такого приказа – огромны, т. е. между «массой» кода, её энергетикой и семантикой физической связи нет, так как она определяется способом знако-числовой дешифровки информации, и при отсутствии физического носителя информация не существует. Иными словами информация – это совокупность сведений, уменьшающих неопределённость (негэтропию) в выборе различных возможностей в получении (извлечении, хранении, архивации, передаче, упорядочении, классификации) и переработке различных групп сведений.

3. Проблема логико-семантической идентификации «параметров» ОТБОР

Номен {аттрибутация, параметризация, УЭВТ} - универсальная эволюционная триада

Дата	Автор, труд (тезис)	Изменчивость	Наследственность	Отбор
1859	Ч.Дарвин «Происхождение видов, идея развития»	Дивергенция, разнообразие, родовидовая иерархия	Параллелизм, стабилизация, наследственность	Конвергенция, адаптация, отбор
1987	Н.Н.Моисеев “Алгоритмы развития” (биосфера, ноосфера)	Стохастичность, неопределённость, хаос саморазвития	Память о прошлом, возможность бу- дущей реализа- ции, устойчивость	Виртуальное поле “устойчивых краткосрочных состояний”
2000	А.Е.Якимов «Техноценозы-невидимки» (синергетика, фрактальность)	«Массив», тезаурус, диссипативность	Субъект (механизм отбора), самоорганизация	Селектор – критерий отбора, самоподобие
1981	Б.И.Кудрин «Технетика – техноценоз» (распределение)	Техническое разнообразие ТХ-объектов	Технетическая документирован- ность (информация, ТУ, ГОСТ, нормативы)	Виртуальная ТХ-реальность, конкуренция проектов ТХ
1979, 1994	Б.С.Шорников «Классификация. Процесс – Т. УКС» (матрица)	Морфодискретность, управление, оргграф (вход строки)	Эволюция, параллелизм, связь, преобразование, столбцы	Систематика, порядок, мера, переработка информации, выход в диагональ
1996	С.М.Бреховских и др. «ФСК систематика ПТ-объектов»	Ф. Морфа объектов (меронов)	Архетипы, иерар-хия, таксономия, общность	Документация, классификация частностей

Примечание к таблице 3:

Т. УКС – теория управляющих кибернетических систем, 1972

ФКС – Функциональная Компьютерная Систематика материалов, машин, изделий и технологий (С.М.Бреховских и др., 1995: М. Машиностроение)

ПТ – промышленно-технические (объекты, изделия и т. п.)

ТХ – Технотехнетика (реальность, документальность, информатика)

3.2 Проблема логико-информационной, системно-классификационной идентификации параметров структурно-функциональной организации ТЕХНОЦЕНОЗОВ (технотаксонов).

Таблица 3.

Номинации	Систематика	Таксономия	Метрономия
Сущности	Законы физического мира, макроразнообразие (типология)	Законы материального производственного мира, мезоразнообразие	Элементарные единицы микроразнообразия
Номенклатура таксонов /Бреховских, 1995/	АРХИ=МЕТА=НАД типология	Таксономические классы разнообразия классификация	Виды, подвиды идентификация
Структуры (архетипы) морфотаксонов (техноценозов)	ОФР-объект-функционалы физические ОФМ-объект-функционалы вещественные материальные ОФХ-объект-функционалы элементарные	А – машины, здания, сооружения; Д – материалы, продукты, вещества Х – изделия, детали, заготовки	ФХ-свойства: В- морфология У – морф. общая Ф – морф. ассортимента
Процессуально-производственные функции техноценозов	ПР – продукция производства (А-Х-Д) объект функционалов Е – производство энергии Е1 – генерация, передача, преобразование, Е2 – распределение, управление, связи; Е3 – потребление, ремонт, восстановление; Е4 – «утилизации» энергосбережения; Е5 – рационального природопользования; Е6 – защита жизнеобеспечения человека; Е7 – экологическая безопасность «утилизации»	Q – служебная Функция Обеспечения производства	G – длительности T – время S – скорость D – обстоятельства

КЛАССИФИКАЦИЯ ВСПОМОГАТЕЛЬНЫХ ФУНКЦИЙ (услуг):

К₁ – служебных функций сферы услуг

К₂ – морфоклассификация материалов и продуктов

К₃ – морфоклассификация машин, зданий, сооружений

К₄ – морфоклассификация изделий, элементов, деталей, машин, зданий, сооружений

К₅ – функциональная классификация признаков материалов, веществ, изделий, деталей

К₆ – торговая систематика вещественных объектов

К₇ – функциональная экологическая систематика

К₈ – функциональная классификация АСФ информации

К₉ – функциональная компьютерная систематика АБД

Условные обозначения:

АБД – автоматизированная база данных

АСФИ – автоматизированная система функциональной информации

ОФР – объект-функционал разнообразия

ОФ – объект-функционалы элементарные

СТК – систематика, таксономия, классификация

ФХ – физико-химические свойства

3.4 Проблемы структурно-функциональной классификационной аттрибутации параметров структурно-функциональной организации техно(таксо)ценозов.

Таблица 4.

НОМЕН	МОРФА	СТРУКТУРА	ФУНКЦИЯ	МСФ
Дефиниции	Габитус	Организация	Свойства	ТТ-ценоз
1) морфа	Контур	Тектоника	Информация	Таксон
2) организация	Фигура	Текстура	Функционалы	Ассоциация
3) свойства	Информация	Преобразование	Стабилизация	Ценоз

0-цикл: Процедура конструирования АСПР начинается с обобщения предшествующего опыта «реального» управления (связи и переработки информации) в уже эксплуатируемых системах АСПР.

2. В разработке новых (или «модернизации» старых) методов математического и логического (имитационного) моделирования программного продукта ЭВМ.

3. Поиск и разработка минимаксной оптимизации системно-упорядоченной, универсальной базы знаний.

Рассмотрим эти три круга проблем в решении задач структурно-функциональной оптимизации техноценозов.

Формально-номинативная, системно-функциональная компьютерная систематика.

3.2.1 Система принимается как ЦЕЛОЕ, составленное из частей с правильным гармонично-пропорциональным расположением (симметрией) частей, определяемым их функциональной связностью или совокупностью принципов, служащих ОСНОВАНИЕМ какого-либо учения. Таким принципом систематизации объектов по группам (систематическим КАТЕГОРИЯМ): классы, таксоны, мероны, морфы и др. и служат задачи КАТЕГОРНОЙ систематики, которые и использованны С.М.Бреховским в 1995 в «функциональной компьютерной систематике», где им были выделены 4 системно-сущностных категории объект-функционалов. I. Макроединица – тип и три его квалитета архи-мета-над-типы. II. Мезо единица класс без дифференцировки классовых категорий. III. Низшая (микро) единица и три ее квалитета вид-подвид-морфа. Рассмотрим эти три систематические НОМЕНА (морфы) в их классической форме.

3.2.2 Homen. Системно-категорная (пентадная) шкала классификации.

5. Качественная квалиметрическая форма аттрибутации БЗ

Номены	Аттрибуты	Категорная пентада	Ее градации и квалитеты
А-блок, а-классы, ранги, номинация	I	II	III	IV	V
1. Пентада Всеобщности	Всеобщее	Общее	Особое	Частное	Индивидуальное
2. Таксономическая пентада	Класс	Отряд	Род	Вид	Особь	Морфа
2а Её латинские эквиваленты	Kl	Ordo	Genus	Species	Vari- etet	Morfa
2б её буквенные символы	E	D	C	B	A	M(f)
2в её десятичная шкала	100.000	10.000	1.000	100	10	1
3. Шкала ОФ (Брех.1995)		ТИП	Класс	Вид	Под-вид	Морфа
4. Ценотическая шкала БИК			Ценоз	Гр. Вида	Особь	Морфа
5. Математичес-кая шкала			Множество	Группа	Эле-мент	Морфа

Условные обозначения:

1. Всеобщность. Аристотель, 1962. 2. Таксономия. Линней, 1735. 3. ФСК. Бреховских, 1995. 4. БИК. Б. И. Кудрин, 1991. 5. ТМС, 1989

3.3.2. Логика системно-категорного, таксономического выбора (отбора).

В современной систематике /С.В.Мейен,1981/ сохранилась четырёхступенчатость: систематика, таксономия, классификация, метрономия. Соответственно в методологии промышленно-технологической функциональной систематике С.М.Бреховских, 1995 четырёхступенчатая систематика С.В.Мейена трансформировалась в такие же 4 группы общности таксонов: 1-надтаксоны: архи=мета=над=типы. 2-собственно таксоны типы Ri, классы i, подклассы j, виды k, подвиды l и морфы mf. Систематизируем это в табл. 6. Номен: таксономическиеаттрибуты всеобщности систематики (таксоны).

1	Пентада всеобщности	Всеобщее	Общее	Особое	Частное	Индивидуальное
2	К. Линней. Систематика	Класс	Отряд	Род	Вид	Особь, морфа
3	С. М.	Мерономия	Систематика	Таксономия	Мерономия
4	СМБ. ФКС	Таксономия	Надтаксон	Таксономия	Подтаксон	Мерономия
5	БИК ценология ТТЦ			Множество	Группа	Особь

Остановимся более подробно на методологии выбора таксономических единиц (категорий) в ФКС-систематике. /СМБ, 1995/

1 выбор=архетипы. Весь физико-технологический мир объектов разделён на 4 макро (архе) типа Ri и Pi=процессуально-технологический мир производства и технологй. Мi – материально вещественного мира: сырье, материалы, оборудование, машины и механизмы, изделия. Ti- 25 классов архетипов полей, волн, излучений, микрочастиц и элементарных частиц. Ji- Архетипы –9 классов /мир/ энергий. П-выбор систематической единицы – подархетипа. Внутри четырех выше упомянутых пространств архетипов. Для Мi- материального мира она представлена морфосистемой Вi и ее четырьмя типами единиц: Hi- материалы и продукты; Ai-машины, здания, сооружения; Xi-изделия, элементы, детали; № 1 – объекты окружающей среды. Выбор служебных систем функций управления и связи для производственных систем Mi служит класс ijkl –служебные функции сферы материального производства. Таких классов Q функций – 8 1. технологические преобразования ОФ. 2. транспортировка /перемещение и доставка/. 3. генерация, преобразования, распространения волн и др. в открытое пространство. 4. функция преобразования и транспортировки энергий по каналам связи. 5. функция генерация, преобразование и передача /эл/ энергий. 6. Функция строительства. 7. Изучение разнообразного воздействия на природные объекты среды /биоценозы/. 8. Служба охраны социальной среды. IY выбор Ki-класса функций сферы услуг /информатики/ - таких функций также 8. Класс К₁- фундаментальные исследования, К₂ – прикладные исследования. К₈ информационное обслуживание. Все другие пять классов функций Кi относятся к материальному производству: К₃,К₄, К₅, К₆, К₇.

V группа выбора относится к меронологии и выбору структуры меронов, ее характеризуют две системы Вi- макроморфосистема и Vi- микро, физико-химические параметры /свойства/ обьект-функционалов.

Именно на уровне меронологии – образ мерона исходного объекта – функционала /Bi/Vi/ - сопрягается с критерием их совместимости Ci- с факторами внешней среды и структурной ФОРМУЛОЙ систематической категории т.е. структурно-функциональная формула приобретает четырехуровневую /морфо -аттрибутивную/формулу/ по типу химических формул. Это представлено в табл. 6.

6. Структурно-числовая таксономическая формула /модель/ ОФР

R_i [P_i M_i]- Объект функционалы материального производства

Номены	Таксон	Формулы	Подтаксоны	Формулы
Архи	Тип	Ri ; Ri=Pi,Mi,Ti,Yi	Подархитип	Ri (Bi)
Мета	Тип	Ri[Qi]	Подметатип	Ri [Qi] (Bi Vi )
Над	Тип	Ri[Qi j]	Поднадтип	Ri [Qi J] (Bi Vi)
Под	Тип	Ri[Qi j k]	Подтип	Ri [Qi J k] (Bi Vi)
Таксон	Классы	Ri[Qi j k l] (Bi Vi)	Подклассы	Ri [Qi j k l (Bi Vi)] (Bi Vi)
Мерон	Виды	Ri[Qi j k l (Bi Vi)]* Qi j k l (BiVi) Ci j (Bi Vi)	Подвиды :морфы (mf)	Ri [Qi j k l (Bi Vi)]* Qi j k l(Bi Vi)Ci j (BiVi)
Обозначения : Ri-объекты и процессы–функционалы; Qi j r l- служебные функции производства ;DiIi – мерон /морфофункционал/ исходного ОФ. (BiIi)^* мероны факторов внешней среды *-назначения (использования) служебной функции Qi j k l (BiVi).

Общие выводы по морфо–функциональной системаике объект–функционалов.

1- на любом из трех: макро–мезо –микро= уровнях. Принятие диагностического решения присутствует квартернионая машиная логика /тетрахорическая/ т.е. наличие таких пентадных операторов (категорий) как : 0; 1 /i/ ;2 /j/ ;3 /к/;4 /l/ которые присутствуют на всех трех уровнях макро (систематика) – мезо (классификация) – микро (мерономия) = уровнях.

2- так на макро таксономическом уровне (архитипы) присутствуют 4 сферы материального производства :P_i- процессы технологические ; M_i – веществено-материальное разнообразие сырья и комплектующих ; T_i – открытые источники полевой энергии (поля, волны, микрочастицы) ; Y_i-восемь классов физической энергии (Е).

3- на мезо-таксономическом уровне (класс таксонов) имеется 4 подкласса производственных функций: а) Q_{i j k l} – восемь служебных функций технологических преобразований ; б) B_i – и его четыре мезо-морфо-класса : материально вещественного разнообразия: H_{i j k l} ; A_{i j k l} ; X_{i j k l} ; N_{i j k l} ; в) V_i (мерон) он описывает четыре вида физико-химических свойств: F-ассортимент; L- физико-химические свойства; D - морфодефекты ; S - мощностные и другие параметрические характеристики.

4- микро-таксономический (мерономический) уровень: характеризуется четырьмя микроединицами: род (g_i); вид (sp_j); подвид (ssp_k); экоформа (mf_l).

5- неупомянутый в таблице 333 информационный блок (I) также имеет четыре градации (K_i) информационного сервиса: K₁ – фундаментальные исследования ; K₂ – прикладные исследования ;K₄ – производственная информация ;K₈ – информационное обслуживание.

3.4.5 Структурно-функциональная ценологическая организация техноценоза ОФОТ. Системно-информационный кибернетический принцип организации техноценозов.

Существует несколько принципов «моделирования» объектов сложной природы.

1 Прямой способ - способ «протеза», когда в поражённую ткань кости вставляют металлический стержень и «вживляют» его в поражённую ткань бедра или голени, выполняющий механическую функцию опоры для живого тела – это морфобионический принцип-аналог моделирования «живого». Такое прямое использование искусственного ограничивается 3 видами факторов: а) количественно-качественные различия; б) необходимость оптимизации выполняемых функций, т.е. использование принципа минимакса = с минимальными затратами труда и материалов получать максимально результативные, высокоэффективные характеристики функционалов. В технетике ТС – это задача системной оптимизации «ТЗ проекта»; в биологии – принцип гомеостата (равновесие целей), Р.Эшби, 1956); в) наличие агрессивных факторов как внешней (физико-химической) среды, так и внутренней – разрушающих факторов ”старение “самой конструкции и ее последующей “утилизации“.

II Другой путь “опосредованного” использования биологических “прототипов ” в создании “технотехнических моделей живого”: логико кибернетическая идея “выявления” изоморфности законов строения, функционирования и развития объектов как живой, так и неживой природы, А.И.Половинкин 1991.

а) так впервые морфобиохимическая,геохимическая модель биогеосферы Земли была предложена В.И.Вернадским,1927; б) тогда как универсальная коэволюционная модель развития Ноосферы и ее математическая алгоритмическая модель “система ГЕЯ” была предложена Н.И.Моисеевым,1975-1987.

III Третий путь технотехнического моделирования структуры ценоза - использование методологии информационно-кибернетических систем (синтез и управление) структурой техноценоза Б.И.Кудрин, 1981, 1991, 2000 и его многочисленная школа (В.В.Фуфаев,1991, 2000; М.Б.Дуйсенова, 1992; Лагуткин О.Е. 1991, 1999; А.С.Исаев ,1999 и др.).

а) На основе “канонизированной” базовой модели лексико-информационной структуры языка ценоз был представлен в форме “информационного” Н-распределения (закон Ципфа). На этой основе были созданы многочисленные модификации Н-распределения, показавшие как общность, так и специфику информационного отбора в документалистике, технетике , энергетике , биоценозе и др. приложениях.

б) Были предложены различные имитационные модели техноценозов разного ранга и вида: статистические, системно-классификационные, теоретико-множественные и др.(Б.И.Кудрин, 1991).

IV. В такой теоретико-множественной, техногенно-ценологической модели ценоза ,объединения в такое единое целое (ценоз), определенное вполне различимыми мерономическими элементами, задается двумя путями: а) либо ПЕРЕЧИСЛЕНИЕМ структуры его таксономических элементов (как бинарные - парные отношения), либо структурно-функциональной, ценологической формулой как функционально-компьютерной систематике, принятой для описания производственно-технологических функций серийного производства – ФК Систематика, С.М. Бреховских и др., 1995.(смотри таблицу 333).

б) Другое использование теоретико-множественной модели ценоза построено или строится с позиции характеристических свойств функций системного анализа Н.Н. Моисеев, 1981. Примером такого оптимизационного, системно-функционального анализа функций энергопроизводства: генерации – передачи – преобразования – распределения (потребления), и функции управления связи (ремонт энергооборудования, его восстановление, замена и утилизация) была докторская диссертация В.В. Фуфаева ”Ценологическое определение параметров энергопотребления и надежности монтажа и ремонта энергооборудования…2000”. Здесь были использованы оптимизационно-математические модели системноценозного анализа техноценозов предприятий и регионов. При минимизации затрат была повышена эффективность менеджмента тарифно-инвестиционной политики в энергосбережении республики Хакасия.

V. Использование собственно информационно-кибернетических принципов теории кибернетических управляющих систем /КУС/, А.А.Ляпунова,1966, 1972, как структурно управляющего принципа ценоза, где было показано: 1) высшие эшелоны управления – структуризированный; 2) средние эшелоны управления – иерархичный; 3) низшие (мерономические) уровни управления – стохастичны и дискретны. Именно эта идея трехуровневости структурно-функциональной организации управления, связи и переработки информации (как биологической, так и техногенетической) стала основополагающей системноцелостной идеей пятиуровневой функции принятия диагностического, прогностического вероятностного решения (обобщения и вывода), Б.С.Шорников, 1979, 1991, 2000, это и представлено в таблице 410-411.

1. Сопряжённая трёхуровневая «блок-схема» системно-иерархической упорядоченности (информативности) качественных признаков.

Качественно-категорный вывод.

НОМИНАТИВНАЯ ШКАЛА пять частотно-дискриминантных классов (рангов) [5]

КВАНТИЛЬНО-РАНГОВАЯ КВАЛИМЕТРИЯ [22] 0,1,2, 3, 4,(5)баллов

ПЛЕЯДЫ корреляционные ri [4]

Hi- ГИПОТЕЗА “структуризации”

КАЧЕСТВЕННО-КАТЕГОРНЫЙ ВЫВОД (вывод, порядок, прогноз, категория) [33, 34]

Ран-ги

Классы частоты pi

Интер-валы Mi (%)

0

1

2

3

4

(5)

(V+V)

1,0

100 %

ПрV

1,0

HV

Идеал, целостность

V ранг

0,8-1,0

90±10

ПрV

0,8-1,0

HV

Линейная корреляция

IV ранг

0,6-0,8

70±10

ПрIV

0,6-0,8

HIV

Корреляционные плеяды. Неполная корреляция

III ранг

0,4-0,6

50±10

ПрIII

0,4-0,6

HIII

Оптимум, кусочная, линейная, типичная «норма»

II ранг

0,2-0,4

30±10

ПрII

0,2-0,4

HII

Кусочно-нелинейная связь

I ранг

0,0-0,2

10±10

ПрI

0,0-0,2

HI

Ассоциативная связь. Случайные признаки

0 ранг

0 класс

0±5

Пр0

0

H0

Дисперсная (До=0) дискретность, отсутствие значимых признаков

Классы квалитетов (баллы)

0

1

2

3

4

(5)

Порядок иерархии системы

Классы эффективности

Е

D

C

B

A

AA

Идеал, доминус, преобладание

Пр - 5 логико-вероятностных прогностических классов принятия решения

Пр 0

Пр I

Пр II

Пр III

Пр IV

Пр V

Логико-вероятностный вывод

Примечание к таблице:

A, B, C, D, E – 5 квалитетов, 5 классов эффективности, ранги эффективности;

К – квалиметрическая процедура числовой оценки;

Пр – логико-вероятностные классы (квалитеты) принятия прогностического решения, где p_i – частоты, постулированные в длительном ряду статистических испытаний = суть вероятности [8, 22, 40].

2. Частный вывод о принятии вероятностно-диагностической H₀ -H_V гипотезы.

Ран-ги	Номинация Hi-гипотез	Аттрибутация	Параметри-зация Di
E H0	Различий между Hi конкурирующими гипотезами нет	Редукция признаков	D0=0 %
D HI	Hi равны, эквимодальны. Равны вклады всех 5 классов различия 5 х 0,2 =1,0	Неэффективная, малоэффек-тивная система	DI=20 %
C HII	Доминирование данного класса гипотез HII в 2 раза выше H0, HII=2*H0. Дифференции различий между конкурирующими Hi гипотезами составляет 40 %	Умеренноэф-фективная система	DII=40 %
B HIII	Доминирование данного класса гипотез HIII в 3 раза выше H0, HIII=3*H0. Дифференции одного из классов DIII=60 %. Остаточное влияние четырёх других Hi гипотез составляет pi=4*0,1=0,4	Оптимально-эффективная система	DIII=60 %
A HIV	Доминирование данного класса гипотез HIV в 4 раза выше H0. HIV=4*H0. Доминирование только одной альтернативы DIV=0,8 над всеми другими. Сумма четырёх других Hi влияний составит pi=4*0,05=0,2	Высокоэффективная системо-образующая гипотеза	DIV=80 %
AA HV	Системообразующая альтернативная DV=100 %, диагностическая гипотеза. Все остальные Hi=0	Наивысшая системная упорядоченность	DV=100 %

Примечание к таблицам:

В таблицах 3 и 4 употребляются следующие обозначения:

AA, A, B, C, D, E – классы эффективности, ранги эффективности;

D_i – дискриминация, дискриминационная функция Р. Фишера [5];

D₀ – дисперсия [2];

Ds – диагностический; (Ds-вывод – диагностический вывод, Ds-прогноз – диагностический прогноз) [33, 34];

H_i – квалитеты, частотные классы различий гипотез;

M_i – интервалы;

p_i – частота, частотно-дискриминантные классы частоты;

p_i – вероятность – частоты, постулированные в длительном ряду статистических испытаний (суть, вероятность), Ю. Нейман [22];

r_i – коэффициент линейной корреляции, корреляционные плеяды П.В.Терентьева [4];

Rang – шкалы качественных признаков:

i) номинативная шкала (взаимно-однозначная);

ii) шкала порядка – монотонные преобразования;

iii) гиперпорядок – монотонность сохраняет только порядок первых разностей.

Литература

1. Рокицкий П.Ф. Биологическая статистика. Минск: Высшая школа, 1967. 250 с.

2. Плохинский Н. А. Биометрия. 1-е издание. Новосибирск: Наука, 1961. 410с.

3. Quelelet A. Physique social // Paris; Bruxelless, 1869. 251 p.

4. Терентьев П.В. Метод корреляционных плеяд//Вестник ЛГУ, 1959, т.9, вып.2, 137-144с.

5. Фишер Р. А. Статистические методы для исследования. М.: Статистика, 1958. 220 с.

6. Налимов В.В. Теория эксперимента. М.: Наука, 1971. 180 с.

7. Финни Д. Введение в теорию планирования эксперимента. М.: Наука, 1970. 220 с.

8. Кокрен У. Методы выборочного исследования. М.: Статистика, 1976. 440 с.

9. Винер Н. Кибернетика. 2-е издание. М.: Сов. радио, 1968. 235 с.

10 .Кастлер Г. Общие принципы анализа систем. // Теоретическая и математическая биология. М.: Мир, 1968. 339-362 с.

11. Урбах В.Ю. Биометрические методы. М.: Наука, 1964. 180 с.

12. Джинни К. Средние величины. М.: Статистика, 1970. 280 с.

13. Рашевский Н. Модели и математические принципы в биологии // Теоретическая и математическая биология, М.: Мир, 1968. 48-66 с.

14. Бонгард М.М. Проблема узнавания. М.: Наука, 1967. 168 с.

15. Беллман Р. Кибернетика и математическая диагностика. М.: Знание, 1968. 54 с.

16. Быховский М.Л. Вероятностная зависимость признаков в задаче диагностики//Машинная диагностика и информационный поиск в медицине. М.: Наука, 1969. 85-87 с.

17. Васильев В.И. Распознающие системы. Киев: Наукова думка, 1969. 266 с.

18. Волгин Л. Н. Принцип согласованного оптимума. М.: Сов. радио, 1977. 251 с.

19. Вермель Е. М. История учения о клетке. М.: Наука, 1970. 259 с.

20. Жинкин Л.Н., Румянцев П.П. Общий план построения клетки// Руководство по цитологии. М.: Л.: Наука, 1965. т.1, 7-9 с.

21. Канцельсон З.С. Основные этапы развития цитологии// Руководство по цитологии. М.: Л.: Наука, 1965. т.1, 16-41 с.

22. Шорников Б.С. Классификация и диагностика в биологическом эксперименте// М.: Наука, 1979. 3-141 с. (монография)

23. Эйрес Р. Прогнозирование на основе огибающих кривых// Научно-промышленное прогнозирование для промышленных и правительственных учреждений. М.: Прогресс, 1972. 39-56 с.

24. Вильсон Э. В. Клетка, её роль в развитии и наследственности. М.: Л.: Медицина, 1936. т.1 564 с.; т.2 М.: Л.: АН СССР, 1940, 565-1062с.

25. Шванн Т. Микроскопические исследования о соответствии в структуре и росте животных и растений. М.: Л.: АН СССР, 1939. 452 с.

26. Шеннон К. Избранные работы по теории информации и кибернетики. М.: ИЛ, 1963. 241 с.

27. Ляпунов А.А. О математическом подходе к изучению жизненных явлений//Математическое моделирование жизненных процессов. М.: Прогресс, 1968. 5-17 с.

28. Брюллюэн Л.Л. Научная неопределённость и информация. М.: Мир, 1966. 284 с.

29. Диксон Дж. Проектирование систем. М.: Мир, 1969. 221 с.

30. Шенк Х. Теория инженерного эксперимента. М.: Мир, 1972. 252 с.

31. Мисюк Н. С. ЭВМ и диагностика нервных болезней. Минск: Белорусь, 1978. 152 с.

32. Бартлетт М.С. Введение в теорию случайных процессов. М.: Физматгиз, 1958. 221 с.

33. Шорников Б.С. О методологии системно-целостных категорных классификаций. Логико-информационные аспекты классиометрии/сб. История и эволюция древних вещей М.: МГУ, 1994. 7-22 с.

34. Шорников Б.С. Системно-целостные, категорно-таксометрические классификации//сб. XII любищевские чтения, Ульяновск УГПУ им. И.Н.Ульянова, 2000. 27-32 с.

35. Литвак Б.Г. Экспертная информация: методы получения и анализа. М.: Радио и связь, 1982. 184 с.

36. Попов Э.В., Фоминых И.Б., Кисель Е.Б., Шапот М.Д. Статические и динамические экспертные системы. М.: Финансы и статистика, 1996. 320 с.

37. Орлов А.И. Общий взгляд на статистику объектов нечисловой природы // Анализ нечисловой информации в социологических исследованиях. М.: Наука, 1985. с. 56-92

38. Орлов А.И. Заметки по теории классификации//Социология 4М. М.: РАН, 1991. № 2 с.28-50

39. Терёхина А.Ю. Анализ данных методами многомерного шкалирования. М.: Наука, 1986 168 с.

40. Нейрол К. Как построить свою экспертную систему. М.: Энергоатомиздат, 1991. 288 с.

41. Бреховских С.М.,Прасолов А.П.,Солинов В.Ф. Функциональная Компьютерная Систематика материалов, машин, изделий и технологий. М.: Машиностроение, 1995, 551с.

42. ЛяпуновА.А. Проблемы теоретической и прикладной кибернетики. М.: Наука, 1980, 332с.

43. Моисеев Н.Н. Математические задачи системного анализа .М.: Наука,1981,487с.

44. Моисеев Н.Н. Алгоритмы развития. М.: Наука, 1987, 304с.

45. Плохинский Н.А. Алгоритмы биометрии П изд.М.:МГУ,1980,150с.

46. Кибернетические системы ценозов: синтез и управление//науч. редактор Б.И.Кудрин, М.: Наука, МОИП, 1991,105с.

47. ТМС=Толковый математический словарь под. редакцией Микиша А.М., Орлова В.Б. М.: Русский язык, 1989,

48. Толстова Ю.Н. Анализ социологических данных (Методология, модель, Математика). М: Научный мир, 2000, 350с.

49. Фуфаев В.В. Ценологическое определение параметров энергопотребления. М.-Абакан: ЦСИ, 2000, 350с.

50. Шорников Б.С. Проблема идентификации систем управления в медико-биологических задачах распознавания. Симпозиум SIPRO =2000, М: ИПУРАН, 2000 р377-388.

51. Шрейдер Ю.А Сходство =Равенство =Порядок. М.: Наука, 1972, 150с.