JavaScript is disabled for your browser. Some features of this site may not work without it.
| dc.contributor.advisor | https://doi.org/10.31812/0564/1151 | |
| dc.contributor.author | Соловйов, Володимир Миколайович | |
| dc.contributor.author | Хараджян, Наталя Анатоліївна | |
| dc.date.accessioned | 2017-07-29T17:38:10Z | |
| dc.date.available | 2017-07-29T17:38:10Z | |
| dc.date.issued | 2017 | |
| dc.identifier.citation | Соловйов В. М. Моделювання когнітивних процесів у соціально-гуманітарних системах / Соловйов В. М., Хараджян Н. А. // Моделювання в освіті: Стан. Проблеми. Перспективи : монографія / За заг. ред. Соловйова В. М. – Черкаси : Брама, видавець Вовчок О.Ю., 2017. – С. 10-44. | uk |
| dc.identifier.uri | http://elibrary.kdpu.edu.ua/handle/0564/1151 | |
| dc.description | 1. Рифкин Дж. Третья промышленная революция: Как горизонтальные взаимодействия меняют энергетику, экономику и мир в целом / Джереми Рифкин ; Пер. с англ. — М.: Альпина нон-фикшн, 2014. — 410 с. 2. Schwab K. The Forth Industrial Revolution / Klaus Schwab - [Електронний ресурс]. – Режим доступу: http://www.amazon.com/dp/B01AIT6SZ8. 3. Марш, П. Новая промышленная революция. Потребители, глобализация и конец массового производства [Текст] / пер. с англ. Анны Шоломицкой. – М.: Изд-во Института Гайдара, 2015. – 420 с. 4. Малинецкий Г.Г. Теория самоорганизации. На пороге IV парадигмы / Г.Г. Малинецкий // Компьютерные исследования и моделирование. – 2013. –Т.5, №3. – С.315-366. 5. Пригожин И. От существующего к возникающему: Время и сложность в физических науках / И. Пригожин. – Перевод с английского. Серия «Синергетика: от прошлого к будущему». Изд.3 URSS, 2006. - 296 с. 6. Barrat A. Dynamical processes on complex networks / Barrat A., Barthelemy M., Vespignani A. // Cambridge University Press, 2008. – 347 p. 7. Соловйов В.М. Моделювання складних систем / В.М. Соловйов, О.А. Сердюк, Г.Б. Данильчук // Навчальнометодичний посібник для самостійного вивчення дисципліни. – Черкаси : Видавець О. Ю. Вовчок, 2016. – 204 с. 8. Соловйов В.М. Кількісні методи оцінки складності в прогнозуванні соціально-економічних систем / В.М. Соловйов, К.В. Соловйова // В колект. монографії: «Прогнозування соціально-економічних процесів: сучасні підходи та перспективи». Бердянськ. - 2012.- с.141-155. 9. Соловйова В.В. Порівняльний аналіз динаміки фондового ринку України з використанням фрактальних мір складності / В.В. Соловйова, В.М. Соловйов, К.В. Соловйова // Вісник Черкаського університету, сер. «економічні науки», 2012. №33 (246). –С.51-58. 10. Соловйов В.М. Використання масштабно-залежних показників Ляпунова для дослідження складності фінансовоекономічних систем / В.М. Соловйов, І.О. Стратійчук // Наука і економіка, науково-теоретичний журнал Хмельницького економічного університету, 2012. №4 (28), т2. -С.88-93 11. Соловйов В.М. Рекурентні міри як метод кількісної оцінки складності / В.М. Соловйов, А.В. Батир // Вісник КНУТД, 2012, №5, с.254-257. 12. Соловйов В.М. Ентропія Тсалліса і неекстенсивні міри складності економічних систем / В.М. Соловйов, О.А. Сердюк // В колект. монографии «Модели оценки и анализа сложных социально- экономических систем».-Х.: ИД «ИНЖЕК», 2013.- С. 146-157. 13. Рибчинська О.М. Нереверсивні міри складності / О.М. Рибчинська, В.М. Соловйов, Д.М. Чабаненко // В колект. монографії «Інформаційні технології та моделювання в економіці: на шляху до міждисциплінарності».- Черкаси: Брама-Україна, 2013. – С. 100-108. 14. Синергетичні та еконофізичні методи дослідження динамічних та структурних характеристик економічних систем: [Монографія] / В.Д. Дербенцев, О.А. Сердюк, В.М. Соловйов, О.Д. Шарапов – Черкаси: Брама-Україна, 2010. – 300 с. 15. Соловйов В.М. Мережні міри складності соціальноекономічних систем // Вісник Черкаського університету, сер. «Прикладна математика. Інформатика», 2015. № 38 (371) – С.67-79. 16. Hausdorff, J. M., L. Zemany, C.-K. Peng, and A. L. Goldberger. Maturation of gait dynamics: stride-to-stride variability and its temporal organization in children. / J. Appl. Physiol. – 1999. – V.86, No3. – P.1040–1047. 17. Delignieres D., Torre K. Fractal dynamics of human gait: a reassessment of the 1996 data of Hausdorff et al. / J Appl Physiol. – 2009. – V.106. – P.1272–1279. 18. Marieke M.J., W. van Rooij, Bertha A. Nash, Srinivasan Rajaraman and John G. Holden A fractal approach to dynamic inference and distribution analysis. / Frontier in Physiology. – 2013. – V.4, No1 – P.1–16. 19. Ausloos M. Generalized Hurst exponent and multifractal function of original and translated texts mapped into frequency and length time series [Електронний ресурс] – Режим доступу: arXiv:1208.6174v1 [physics.data-an]. 20. Xiao Fan Liu, Chi K. Tse, Michael Small. Complex network structure of musical compositions: Algorithmic generation of appealing music. / Physica A. – 2010. – V.389 – P.126–132. 21. Бази даних для систем різної природи. Електронний ресурс] – Режим доступу: http://www.comp-engine.org/timeseries/ 22. The Open Graph Viz Platform. – [Електронний ресурс] – Режим доступу: https://gephi.org/ 23. Кубрякова Е.С. О когнитивной лингвистике и семантике термина «когнитивный» / Е.С. Кубрякова // Вестник Воронежского государственного университета. Серия: Лингвистика и межкультурная коммуникация. – Воронеж, 2001. – С. 4–10. 24. Зыков А.А. Основы теории графов. Учебное пособие /А.А. Зыков.– М.: Наука, 1987. – 384с. 25. Евин И.А. Когнитивные сети / А.А. Кобляков, Д.В. Савриков, Н. Д. Шувалов //Компьютерные исследования и моделирование. –2011, т. 3, № 3– С. 231-239. 26. Актуальні проблеми економіки. – [Електронний ресурс] – Режим доступу: http://eco-science.net/ 27. Кремень В.Г. Педагогічна синергетика: понятійнокатегоріальний синтез. / Теорія і практика управління соціальними системами. – 2013, № 3. – С. 3-19. 28. Арнольд В. И. «Жесткие» и «мягкие» математические модели. - М.: МЦНМО, 2004. - 32 с. 29. Тестов В.А. «Жесткие» и «мягкие» модели обучения. – [Електронний ресурс] – Режим доступу: http://portalus.ru 30. Тестов В.А. Переход к новой образовательной парадигме в условиях сетевого пространства. / Вестник Нижегородского университета им. Н.И. Лобачевского. - 2012, № 4 (1). - С. 50– 56. 31. Браже Р.А. Синергетика и творчество: Учебное пособие. – 2-е изд., испр. и доп. – Ульяновск: УлГТУ, 2002. – 204 с. 32. Фирстов В.Е. Классификация педагогических измерений как важнейший элемент концепции модернизации отечественного образования / Перспективы науки и образования. – 2013, № 5. – С. 85-94. | |
| dc.description.abstract | Розглянуто особливості моделювання когнітивної складової соціально-гуманітарних систем. На прикладі використання мультимасштабних, мультифрактальних і мережних мір складності показано, що ці та інші синергетичні моделі та методи дозволяють коректно описувати кількісні відмінності когнітивних систем. Пропонується використовувати мережну парадигму складності для побудови нових педагогічних технологій. | uk |
| dc.language.iso | uk | uk |
| dc.publisher | Брама, видавець Вовчок О.Ю. | uk |
| dc.subject | когнітивні системи | uk |
| dc.subject | складні системи | uk |
| dc.subject | складні мережі | uk |
| dc.subject | синергетика | uk |
| dc.subject | міри складності | uk |
| dc.subject | нові педагогічні технології | uk |
| dc.title | Моделювання когнітивних процесів у соціально-гуманітарних системах | uk |
| dc.type | Book chapter | uk |
