Intellectual analysis of the results of the cliometric monitoring

Abstract

Анотація. Для підвищення адекватності результатів кліодинамічних досліджень використовується інформаційна технологія багаторівневого інтелектуального моніторингу в поєднанні з експертними оцінками результатів моделювання. Результати інтерпретувались у рамках класичних концепцій історичної науки. Це сприяє залученню до аналізу джерел систем штучного інтелекту (баз знань, експертних систем, когнітивних комп'ютерних моделей розуміння тексту, фреймових систем), в яких моделюються знання істориків. При формуванні масиву чисельних характеристик певних історичних періодів на сьогодні спостерігається тенденція до збільшення питомої ваги історичних джерел, створених колективним способом. Застосування технології інтелектуального моніторингу дозволяє автоматизувати процеси обробки історичних даних і підвищити ефективність наукових досліджень та адекватність висновків. Представлені результати застосування технології багаторівневого інтелектуального моніторингу для вирішення однієї з задач кліометрії. Розв'язувалась задача визначення подібності історичних періодів. Перелік ознак, що описують історичні періоди, визначено експертним шляхом. Тривалість часового проміжку вибрано за результатами обробки статистичних даних. Чисельні характеристики вибраних ознак формувались впродовж однакових часових проміжків і утворювали вектор ознак для кожного з історичних періодів. Вектори ознак історичних періодів піддавались кластеризації за результатами моделювання. Метод синтезу моделей вибирався окремо для формування кожного кластера за результатами випробування кожного алгоритму синтезу моделей моніторингової інтелектуальної системи. В більшості випадків моделі-кластеризатори будувались за багаторядним алгоритмом GMDH. Описано процеси формування масиву вхідних даних, синтезу моделей та визначення впливу ознак. Експериментально підтверджено доцільність використання нового методу визначення подібності історичних періодів. Ключові слова: кліометрія, МГУА, моніторинг, кластеризація, інтелектуальний аналіз даних. 88 ISSN 1028-9763. Математичні машини і системи, 2019, № 4 Экспериментально подтверждена целесообразность использования нового метода определения сходства исторических периодов. Ключевые слова: клиометрия, МГУА, мониторинг, кластеризация, интеллектуальный анализ данных.Abstract. In order to increase the adequacy of the results of clinical studies, information technology of multilevel intelligent monitoring is used in conjunction with expert estimates of simulation results. The results were interpreted in the framework of the classical concepts of historical science. This contributes to attracting to the analysis of sources of systems of artificial intelligence (knowledge bases, expert systems, cognitive computer models of understanding of the text, frame systems), in which the knowledge of historians is modeled. When forming an array of numerical characteristics of certain historical periods, there is a tendency towards increasing the proportion of historical sources created by the collective method. The application of intelligent m...