ФРАКТАЛЬНО КИБЕРНЕТИЧЕСКАЯ МОДЕЛЬ ЗНАНИЕ

2026

Толық мәтін Ашық қол жеткізу: Hybrid Метадеректер (CSL-JSON)
DOI 10.47526/3135-6877.237
Деректер сенімділігі 70 орташа
Бұл баға қалай есептеледі

Ол жазбаның өзінің тексерілетін белгілерінен құралады: мақаланың DOI-і бар ма, оның деректерін қанша тәуелсіз дереккөз растады, міндетті өрістер толтырылған ба және соңғы растау қаншалықты жаңа. Дереккөздер арасындағы алшақтық пен идентификатордың болмауы бағаны төмендетеді. 80-нен бастап мән жазбаның қосымша тексерусіз жарияланғанын, 60-тан 79-ға дейін — оның сенімділігі төмен күйде жарияланғанын және қолмен тексеру ұсынылатынын білдіреді. Редактор қолмен тексерген жазбаны қайта есептеу 90-нан төмен түсірмейді. Бұл — мақаланың өзіне емес, ол туралы деректерімізге берілген баға.

Аңдатпа

В работе предлагается новая архитектура фрактально-кибернетической модели знаний (ФКМЗ), предназначенная для формализации процессов преобразования сведений в данные, информацию и знания в интеллектуальных системах. Актуальность исследования обусловлена необходимостью разработки новых подходов к организации искусственного интеллекта, способных эффективно функционировать в условиях постоянного роста объемов разнородных данных и информационной неопределенности. В отличие от современных нейросетевых технологий, ориентированных преимущественно на увеличение вычислительных ресурсов и обработку больших массивов неструктурированной информации, предложенный подход основан на семантическом представлении знаний и механизмах интеллектуального управления информационными потоками. В статье рассмотрена семантическая взаимосвязь понятий «сведения», «данные», «информация» и «знание», а также предложена формальная схема их преобразования в рамках единой фрактальной структуры. Разработанная модель включает механизмы обратной связи, обеспечивающие самоорганизацию, адаптацию и интеллектуальную фильтрацию поступающих сведений. Особое внимание уделено роли ассоциативных сущностей, выполняющих функции контекстной обработки и отбора релевантной информации. Представлено математическое описание функционирования модели и рассмотрен пример ее практического применения. Научная новизна работы заключается в разработке фрактального принципа организации знаний, обеспечивающего рекурсивное управление процессами формирования и интерпретации информации. Практическая значимость исследования состоит в возможности использования предложенной модели при создании интеллектуальных систем, экспертных комплексов, систем поддержки принятия решений, робототехнических платформ и перспективных архитектур искусственного интеллекта.