| Русский Русский | English English |
   
Главная Current Issue
25 | 02 | 2024
10.14489/vkit.2022.02.pp.032-039

DOI: 10.14489/vkit.2022.02.pp.032-039

Коновалов В. А.
КЛАССИФИКАТОР ОБЪЕКТОВ БОЛЬШИХ ДАННЫХ (BIG DATA) СОЦИАЛЬНО-ЭКОНОМИЧЕСКОЙ СИСТЕМЫ
(c. 32-39)

Аннотация. Проанализированы модели, обеспечивающие синтез классификаторов объектов: модель топоса Гротендика, интуиционистская модель Крипке и модель нормального алгоритма Маркова, в которых выделены схожие подходы к представлению объектов. Выделены отличия применяемых в них классификаторов. Выработана теоретико-категорная модель топоса, где множества представлены n-категориями. Разработан обобщенный классификатор, включающий свойства классификаторов Гротендика, Крипке и Маркова. Синтезирована N-схема на замену g-схемы нормального алгоритма Маркова. Разработана и теоретически обоснована модель n-категорного топоса, в которой композиции морфизмов объекта задаются N-схемой. Синтезирован алфавит ассоциатора n-категории, обеспечивающий представление неассоциативных композиций морфизмов взаимодействующих объектов с учетом допущений, положенных в модели Крипке. Разработана база данных, реализующая синтезированную модель топоса. Отмечено, что такую базу данных можно реализовать в виде каскада неупорядоченных контейнеров с вычислением хэш-функций для быстрого поиска и извлечения ключей и значений. Для некоторых ключей такой базы допускается возможность повторения ключа в контейнерах. База данных обеспечивает синтез самообучающегося по входной выборке данных искусственного интеллекта и подкрепляемого управляющими списками объектов отбора, исключения и удаления. Адаптирован нормальный алгоритм Маркова к теоретической модели топоса Гротендика, учитывающей допущения модели Крипке, за счет замены g-схемы на синтезированную N-схему.

Ключевые слова:  классификатор; большие данные; модели Гротендика, Крипке и Маркова; теория категорий; социально-экономическая система; искусственный интеллект.

 

Konovalov V. A.
СLASSIFIER OF BIG DATA OBJECTS OF THE SOCIO-ECONOMIC SYSTEM
(pp. 32-39)

Abstract. The well-known models that provide the synthesis of object classifiers are analyzed: the Grothendieck topos model, Kripke’s intuitionistic model and the model of the normal Markov algorithm, in which similar approaches to the representation of objects are highlighted. The differences in the classifiers used in them are highlighted. A categorical-theoretical model of topos has been developed, in which sets are represented by n-categories. A generalized classifier has been developed that includes the properties of the Grothendieck, Kripke and Markov classifiers. An N-scheme is synthesized to replace the g-scheme of the normal Markov algorithm. A model of n-category topos has been developed and theoretically substantiated, in which the compositions of morphisms of an object are specified by an N-scheme. The alphabet of the n-category associator is synthesized, which provides the representation of non-associative compositions of morphisms, interacting objects, taking into account the assumptions laid down in the Kripke model. A database has been developed that implements the synthesized topos model. It is noted that such a database can be implemented as a cascade of unordered containers with the computation of hash functions to quickly find and retrieve keys and values. For some keys, such a base, it is allowed to duplicate a key in containers. The database provides a synthesis of self-learning on the input sampling of artificial intelligence data and supported by control lists of objects of selection, exclusion and deletion. The normal Markov algorithm is adapted to the theoretical model of the Grothendieck topos, taking into account the assumptions of the Kripke model, by replacing the g-scheme with the synthesized N-scheme.

Keywords: Сlassifier; Big data; Models of the Grothendieck, Kripke and Markov; Category theory; Socio-economic system; Artificial intelligence.

Рус

В. А. Коновалов (ОАО «Курскрезинотехника», Курск, Россия) E-mail: Этот e-mail адрес защищен от спам-ботов, для его просмотра у Вас должен быть включен Javascript  

Eng

V. A. Konovalov (Open Joint-Stock Company “Kurskrezinotekhnika”, Kursk, Russia) E-mail: Этот e-mail адрес защищен от спам-ботов, для его просмотра у Вас должен быть включен Javascript  

Рус

1. ГОСТ Р ИСО/МЭК 20546–2021. Информационные технологии. Большие данные. Обзор и словарь. Введ. 2021-01-11. М.: Стандартинформ, 2021. 21 с.
2. Гротендик А. О некоторых вопросах гомологической алгебры / пер. с фр. Б. В. Венкова; под ред. А. Л. Онищика. М.: Изд-во иностр. лит., 1961. 175 с.
3. Алгоритмы: построение и анализ: пер. с англ. / Т. Х. Кормен и др. 3-е изд. М.: Вильямс, 2013. 1328 с.
4. Латкин Е. И. Обобщенная семантика Крипке для логики Нельсона // Алгебра и логика. 2010. Т. 49, № 5. С. 630 – 653.
5. Марков А. А., Нагорный Н. М. Теория алгорифмов. 2-е изд., испр. и доп. М.: ФАЗИС, 1996. 448 с.
6. Новая философская энциклопедия: в 4-х т. / на-уч.-ред. совет: В. С. Стёпин и др. 2-е изд., испр. и допол. М.: Мысль, 2010. Т. 1 – 4. 2816 с.
7. Олифер В., Олифер Н. Компьютерные сети. Принципы, технологии, протоколы: учеб. для вузов. СПб.: Питер, 2010. 944 с.
8. Воройский Ф. С. Информатика. Энциклопедический словарь-справочник: введение в современные и телекоммуникационные технологии в терминах и фактах. М.: ФИЗМАТЛИТ, 2006. 768 с.

Eng

1. Information Technology. Big data. Review and dictionary. (2021). National Standard No. GOST R ISO/IEK 20546–2021. Russian Federation. Moscow: Standartinform. [in Russian language]
2. Grotendik A. (1961). On some questions of homological algebra. Moscow: Izdatel'stvo inostrannoy literatury. [in Russian language]
3. Kormen T. H. et al. (2013). Algorithms: construction and analysis. 3rd ed. Moscow: Vil'yams. [in Russian language]
4. Latkin E. I. (2010). Generalized Kripke semantics for Nelson's logic. Algebra i logika, Vol. 49, (5), pp. 630 – 653. [in Russian language]
5. Markov A. A., Nagorniy N. M. (1996). Theory of algorithms. 2nd ed. Moscow: FAZIS. [in Russian language]
6. Styopin V. S. et al. (2010). New Philosophical Encyclopedia: in 4 volumes. Vol. 1 – 4. 2nd ed. Moscow: Mysl'. [in Russian language]
7. Olifer V., Olifer N. (2010). Computer networks. Principles, technologies, protocols: textbook for universities. Saint Petersburg: Piter. [in Russian language]
8. Voroyskiy F. S. (2006). Informatics. Encyclopedic dictionary-reference book: an introduction to modern and telecommunication technologies in terms and facts. Moscow: FIZMATLIT. [in Russian language]

Рус

Статью можно приобрести в электронном виде (PDF формат).

Стоимость статьи 500 руб. (в том числе НДС 18%). После оформления заказа, в течение нескольких дней, на указанный вами e-mail придут счет и квитанция для оплаты в банке.

После поступления денег на счет издательства, вам будет выслан электронный вариант статьи.

Для заказа скопируйте doi статьи:

10.14489/vkit.2022.02.pp.032-039

и заполните  форму 

Отправляя форму вы даете согласие на обработку персональных данных.

.

 

Eng

This article  is available in electronic format (PDF).

The cost of a single article is 500 rubles. (including VAT 18%). After you place an order within a few days, you will receive following documents to your specified e-mail: account on payment and receipt to pay in the bank.

After depositing your payment on our bank account we send you file of the article by e-mail.

To order articles please copy the article doi:

10.14489/vkit.2022.02.pp.032-039

and fill out the  form  

 

.

 

 

 
Search
Баннер
Баннер
Rambler's Top100 Яндекс цитирования