Диссертация (1137237), страница 11
Текст из файла (страница 11)
Эти изменения происходятне обязательно на уровне всей сети, а, возможно, на уровне одного из кластеров(т.е. визуальных «пятен»).Следуя логике исследования (принимая одновременно во внимание подход[5]), можно было бы считать, что «прототип» – это изображение всей сети, а«эталоны» – это «пятна» на ее изображении (кластеры). Однако, во избежаниедвусмысленности понятия «эталон» (в настоящей работе под эталономпонимается эталонное состояние, см. 3.1.), предлагается для сравненияиспользовать комбинированный набор признаков, включающий в себя наиболеесущественные для сети признаки прототипа и признаки эталона (в трактовке,базирующейся на [5]).
В этом случае в комбинированный набор признаков будутвходить как характеристики изображения всей сети, так и индивидуальныехарактеристики «пятен». Для настоящего исследования важно учитывать такиепризнаки, как количество «пятен», плотность «пятна» и площадь «пятна».В первую очередь выявляются сами «пятна» (кластеры), в которыхпроизошли существенные изменения. Здесь важно понимание границ: насколькоотличается одно «пятно» от другого, при какой степени отличия необходимоподавать сигнал. Установление этих границ будет означать чувствительность к73изменениям в сети. Чем чувствительнее машинные методы, тем точнее онипозволяют выделить степень отличия.
Однако, показатель достаточности степеничувствительности требует отдельного исследования.Для определения степени сходства нужно учитывать, что общие параметры«пятен», такие как, например, диаметр «пятна» по высоте, ширине и длине могутзависеть от способа внесения новых точек. Поэтому и предлагается длявыявления различий между слоями ориентироваться на площадь и плотностьпятен. При негладких границах «пятна» нужно делать поправку на неровность егокрая. Площадь «пятна» можно вычислять аналогично площади эллипса.Плотность «пятна» (более темное или более светлое изображение) зависит отувеличения / уменьшения количества точек в «пятне» (кластере).Такое выделение на практике позволит проводить выявление существенныхизменений в геометрических изображениях структуры сети, отражаемых на слояхтекстурированного пространства ее состояний.
При этом автоматическим образомрешается задача о сходстве изображений.Таким образом, в настоящей работе предлагается осуществлять сравнениесостояний сетипо принципу сравнения состояния сети вочередной срез времени с некоторым эталоном, которым в исходном видеявляется первоначальное состояние сети. Степень сходства определяетсязначением параметрической оценки расстояния сети.
Если хотя бы один изпараметров, входящих в характеризующий состояние сети набор, принимаетзначение, то новый срез принимается за эталон (который становится,одновременно, новым слоем текстуры) и дальнейшее сравнение осуществляется сним.Изменения могут наблюдаться либо в количестве кластеров ( ), либо в ихсоставе (выше – «признаках» в соответствии с делением изображения напрототипы и признаки). В работе считается, что при анализе изображения каждыйкластер характеризуется двумя признаками: площадью и плотностью.
Векторобозначающийпервый«признак»кластера(учитываемыйпри,анализе74изображения в данной работе), отображенного на -м слое, представляет наборкомпонентов:.Будем считать, что:,,где– допустимый порог отличия площади «пятна» от эталона.Вектор, обозначающий второй признак кластера (учитываемый прианализе изображения в данной работе), отображенного на -м слое, представляетнаборкомпонентов:.Будем считать, что:,,где– допустимый порог отличия площади «пятна» от эталона.Тогда расстояниеопределяется следующей логической функцией:где– изменение в количестве кластеров;– изменения в составекластеров.В интерпретации эволюционного перехода оценка расстояния означаетследующее:75Если хотя бы один из параметров принимает значение , подается сигнал оботличии нового состояния сети, т.е.
о потенциальном возникновении нового слоятекстуры.Пусть– количество кластеров в -м слое.Тогда для -го кластера () определим следующие показатели:– площадь –го кластера в -м слое;– плотность –го кластера в -м слое;– цвет –го кластера в -м слое.Тогда для -го слоя можно построить описание в виде матрицы, где.Тогда.Построим пересечение матрици.Здесь:, где– количество уникальных элементов в объединенной матрице.Выполним объединение двух векторов.Здесь:;, где;, где;– количество уникальных элементов векторовТогда элементы матрицыи.будут принимать следующие значения:76, гдеВычислим сумму индексов для строк матрицы.Где– порог допустимого отличия площади кластера;– порог допустимого отличия плотности кластера.Если, то произошел переход на новую эволюционнуюплощадку.Такой подход к мониторингу сети позволяет сделать вывод о наступившихсущественных (эволюционных) изменениях и принимать решения не видявнутренней структуры сети.Временная оценка шага эволюции (временное расстояние) рассматриваетсякак минимальное время формирования нового слоя текстуры в процессевиртуального текстурирования пространства состояний сетевого сообщества ипредставляет собой минимальный период времени, необходимый для перехода наследующий слой – на новую эволюционную площадку.77Промежуток времени между двумя последовательными наблюдениями ( )может устанавливаться в соответствии со следующим подходами:1.может быть постоянным, если наблюдения проводятся черезодинаковый промежуток времени;2.
если наблюдения основаны на происходящих событиях, томеняется всоответствии с наступлением событий.Практически,представляет собой период времени, установленныйисследователем для выбора временных сетевых срезов при мониторинге сети.Этот параметр не связан с эволюцией состояний сети и представляет собойтехнический параметр для реализации автоматического мониторинга.Посколькуинформационныекластерыврассматриваемойсистемеобразуются и преобразуются стихийно, то имеет смысл моделировать зонуперехода между слоями текстуры в виде кибернетического «черного ящика» [28],процессы в котором случайным образом самоорганизуются в динамике (рис.12).Внешняя средаtiti+1AiBiABAiBiРисунок 12. Развитие сетевого сообщества, как динамической системы, попринципу «черный ящик»78Системный подход предполагает, что с целью эффективного управленияобъектом, в первую очередь должны быть сформулированы выходные параметры( ).
В качестве выходных параметров могут оцениваться тип ожидаемой реакции,сроки и скорость, адресность информации и т.п. В соответствии с выходнымипараметрами уже ставятся цели, и принимается решение о методах и способах ихдостижения.Применительнок сетевому сообществу, соответственно, необходимоориентироваться на следующие цели. В первую очередь, следует выяснить, какаяреакция может ожидаться от сообщества и с какой степенью вероятности. Срокии скорость имеют меньшую значимость по сравнению с качественнымнаполнением, но, тем не менее, продуманные и обоснованные механизмыускорения, или акселерации, процессов перехода могутпривести к болееактивному отклику, и, соответственно, более быстрому качественному изменениютекущего состояния.
Кроме того, следует принимать во внимание, на интересыкакихсторонсориентированавбрасываемаяинформация,посколькуизбирательное воздействие на определенные субъекты, как правило, оказываетсяболее действенным.Далее, согласно системному подходу, в соответствии с выработаннымицелями формируются входные параметры ( ). В качестве входных параметровмогут выступать тип воздействия, объект воздействия, вид и классификаторинформации, необходимой для процесса управления. Для того, чтобы правильновыбрать тип воздействия и объект воздействия, следует, в первую очередь,проанализировать статусы различных категорий акторов сетевого сообщества,степень их влияния в сообществе и индивидуальные характеристики. Такиманализом создаются необходимые методические предпосылки для обеспеченияцеленаправленного избирательного воздействия на отдельных акторов сетевогосообщества или же определенные группы лиц.
При этом первостепенную рольиграет разработка классификатора информации, так как именно он упрощаетрешение задачи систематизации информационных ресурсов, что в последствие79упрощает процедуру системного контроля, поскольку позволяет отследить, какуюинформацию готов воспринять тот или иной участник сетевого сообщества.Обратная связь в данном случае призвана обеспечить систематическоеотслеживание реакций в процедуре контроля над процессом управлениясостоянием информационных ресурсов сетевого сообщества; при этом (в случаенеобходимости)создаютсяпредпосылкидляизмененияпараметровфункционирования сетевого сообщества или самой тактики управленческоговоздействия.Врезультатеметодичномоделируетсямногомерноединамичноепространство сетевого сообщества, в котором в результате применениярассмотренной процедуры изменения и контроля ресурсных состояний сетьэволюционирует, превращаясь, по сути, в неформальный когнитивный институт.Важное методологическое значение имеет тот факт, что процессы, происходящиев этом нестабильном институте, схожи с известными в науке автоволновымипроцессами [12, 21, 35], имеющими характер самоорганизации.
![](https://s.studizba.com/z.php?f=/templates/si/i/noavatar.png&w=100&h=100&t=1"){kind=avatar}
