公共系统信息过程中阈值效应的建模.

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注解: 这项工作致力于公共系统中信息过程的建模和预测问题，特别是其动态中的阈值效应。 这些现象对系统的状态有决定性的影响，但经典的统计模型无法预测它们。
它表明，社会系统应被归类为多组分（即组成大量的元素）认知系统的分布式类型（因为各个元素之间的距离起着至关重要的作用，从观点的运作的系统）。本研究方法学的基础是神经网络方法的应用以及将社会系统作为认知的方法。 提出了一种方法来描述信息过程的动态及其内部层次结构，这取决于对整个社会系统状态的影响程度。 管理信息流程是最重要的。 介绍了此类过程的阈值效应的概念。
已经开发了基于非线性动力学和神经网络（peseptron）的所研究现象的模型表示。

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