Научный журнал
Международный журнал прикладных и фундаментальных исследований

ISSN 1996-3955
ИФ РИНЦ = 0,570

СЕРЫЙ РЕЛЯЦИОННЫЙ АНАЛИЗ

Цветков В.Я. 1
1 ОАО «Научно-исследовательский и проектно-конструкторский институт информатизации, автоматизации и связи на железнодорожном транспорте» (ОАО «НИИАС»)
1. Тихонов А.Н., Иванников А.Д., Цветков В.Я. Терминологические отношения // Фундаментальные исследования. – 2009. – № 5. – С.146–148.
2. Цветков В. Я. Когнитивная кластеризация // Славянский форум, 2016. – 1(11). – С. 233–240.
3. Chan WK and Tong TKL, (2007), Multi-criteria material selections and end-of-life product strategy: Grey relational analysis approach, Materials & Design, Volume 28, Issue 5, Pages 1539–1546.
4. Цветков В.Я. Информационная неопределенность и определенность в науках об информации // Информационные технологии. – 2015. – №1. – С.3–7.
5. Тихонов А.Н., Цветков В.Я. Методы и системы поддержки принятия решений. – М.: МаксПресс, 2001. – 312 с.

Обычный реляционная анализ представляет разновидность контент анализа, в котором понятия, найденные в тексте, дополнительно анализируются на предмет терминологических и семантических отношений [1]. В реляционном анализе выделяют три типа анализа: ранжирование, близость, когнитивность. Ранжирование состоит в том, что понятию можно присвоить ранговый номер в качественной шкале. Близость оценивается при заданной длине слова по степени смысловой близости разных понятий в конкретном тексте. Для оценки близости используют кластерные методы [2]. Когнитивность реализуется средствами когнитивной графики в виде топологической связи понятий. В частности, путем построения когнитивных карт. Основные этапы реляционного анализа включают: целеполагание, определение выборки для анализа, выбор типа анализа, выбор шаблонов, исследование отношений [1] и связей между понятиями, задание кодов отношений, статистический анализ, графическое (топологическое) представление результатов анализа.

Серый реляционный анализ [3] использует информационный подход и понятие информационной ситуации. Он определяет информационную ситуацию без информации как «черную», а ситуацию с полной информацией как «белую». Поскольку таких ситуаций не бывает, то в реальных задачах всегда существует определенность и неопределенность [4]. Все реальные ситуации между этими двумя крайностями описываются как «серые» или размытые. Таким образом, «серая» система анализа означает, что исследуется ситуация, в которой часть информации известна и часть информации неизвестна. При таком определении количество и качество информации образуют континуум, от полного отсутствия информации до полной информационной определенности. От черного через серое до белого. Серый анализ заключается в поиске системных решений. Для «черной» ситуации решений нет. Для «белой» ситуации существует одно решение. «Серые» системы анализа будут давать различные возможные решения по информации в ситуации. Серый анализ не пытается найти лучшее решение. Он заключается в категоризации и группировке решений по признакам: «допустимое решение», «хорошее решение», «подходящее решение» и т.д. для реальных проблем. То есть по существу он решает задачи поддержки принятия решений [5], а не задачи принятия решений. С другой стороны он допускает последующий когнитивный или интеллектуальный анализ.


Библиографическая ссылка

Цветков В.Я. СЕРЫЙ РЕЛЯЦИОННЫЙ АНАЛИЗ // Международный журнал прикладных и фундаментальных исследований. – 2016. – № 12-1. – С. 166-166;
URL: https://applied-research.ru/ru/article/view?id=10801 (дата обращения: 15.09.2019).

Предлагаем вашему вниманию журналы, издающиеся в издательстве «Академия Естествознания»
(Высокий импакт-фактор РИНЦ, тематика журналов охватывает все научные направления)

«Фундаментальные исследования» список ВАК ИФ РИНЦ = 1.252