Дается анализ, классификация и систематизация законодательных актов царского самодержавия по истории Казахстана
Аламаты, 2009 г.

Технологическое предвидение предусматривает обработку информации о большом количестве разнородных объектов – от объектов реального мира до полученных альтернатив сценариев. Автоматическая классификация была и остается одним из наиболее используемых методов предварительной обработки большого количества разнородных данных. Классификация может выполняться как над объектами в пространстве признаков, так и на основании информации о попарном «сходстве» объектов. Понятие «кластер» остается, однако, не формализованным. Адекватность итоговой классификации может быть оценена только на основании искусственно введенных критериев. Рассматриваются процедуры классификации объектов, информация о сходстве которых задается функцией попарного сходства со значениями в линейно упорядоченном множестве. Результат классификации представляет собой набор нечетких множеств на множестве объектов, функции принадлежности которых принимают значения в линейно упорядоченном множестве. Для проверки качества и адекватности получаемой классификации необходимо предложить ряд условий, которым, для достижения необходимых свойств, должны удовлетворять как результаты, так и сами процедуры классификации. Предлагаемые условия должны сопровождаться указаниями по их применению.
Моделирование, идентификация, синтез систем управления: Сборник тезисов одиннадцатой Международной научно-технической конференции (14–21 сентября 2008 г.). – Донецк: Изд. Института прикладной математики и механики НАН Украины, 2008. – С. 31.

Понятие «риск» используется практически во всех сферах человеческой деятельности. Наличие в системе целей и неопределенности их достижения является необходимым и достаточным условием присутствия в системе риска, таким образом, риск является важным понятием системного анализа. Проявление риска в системе (нанесение ущерба) рассматривается как результат воздействия факторов риска самой разнообразной природы. Факторы риска характеризуются тремя основными показателями: степенью риска (вероятность наступления ситуации, в которой ущерб неизбежен), уровнем риска (величина ущерба) и ресурсом допустимого риска (время до наступления ситуации, в которой ущерб неизбежен). В реальных условиях количество факторов риска может быть очень велико, а сами факторы риска могут сильно различаться как по степени риска, так и по уровню риска. Работать сразу со всеми факторами риска часто нецелесообразно или невозможно, поэтому требуется выделить из них наиболее важные (например, с высоким уровнем риска или с малым ресурсом допустимого риска). Таким образом, возникает задача классификации факторов риска по степени риска, уровню риска и ресурсу допустимого риска. При этом важным является сохранение внутренней общности факторов риска в каждом классе. В большинстве случаев понятие класса не может быть абсолютно четко определено, поэтому адекватным подходом можно считать формирование нечеткой классификации.
Системный анализ и информационные технологии: Материалы IX Международной научно-технической конференции (15–19 мая 2007 г., Киев). – К.: НТУУ «КПИ», 2007. – С. 57. – http://sait.org.ua.

В работе предлагается подход к ускорению бустинга классификаторов, представимых в специальном па- раметрическом виде. Для этого используется генетический алгоритм. Проведенные эксперименты пока- зывают, что предложенный подход позволяет значительно снизить время обучения без потери качества классификации.

Представлена попытка классифицировать виды сознания, где основанием классификации выступает критерий активности как существеннейшая характеристика сознательной деятельности.
Игнатова А.А. Классификация видов сознания //Наука. Философия. Общество. Материалы V Российского филофского конгресса. Том 1. - Новосибирск: Параллель, 2009. с. 88