Концептуальная структуризация относится к ранним этапам формализации знаний разнородной группы экспертов о развитии слабоструктурированных (проблемных) ситуаций на основе когнитивных карт. Роль этого этапа, как правило недооценива-ется, а к формализации на основе когнитивных карт (и других моделей) относятся как формальной процедуре выбора факто-ров и установления связей. Опыт решения практических задач по анализу слабоструктурированных ситуаций показывает успешность применение концептуальных схем (SWOT, PEST и ряда уникальных схем) на этапе структуризации знаний. Приме-нение SWOT-схемы с одной стороны позволяет выделить основ-ные предметные области и их укрупненные взаимосвязи, значи-мые при анализе развития исследуемой ситуации, а с другой осложняется из-за ряда трудностей и недостатков. В статье предлагается краткий обзор методов построения когнитивных карт, общая схема процесса формализации с выделением значи-мых этапов и метод структуризации знаний о развитии СС на основе SWOT-схемы.

Рассматривается задача структурного прогнозирования в крупномасштабной системе управления, которая состоит из достаточно большого числа многопараметрических объектов. Основная идея разработанного метода решения такой задачи состоит в том, что прогнозируется не значения параметров, описывающих состояние каждого объекта в конкретный момент времени, а лишь принадлежность этого объекта к некоторой структурной единице (классу) в рамках выделенной структуры этого множества объектов.

Рассматривается задача анализа и прогнозирования в слабоформализованной динамической k-параметрической системе управления, состоящей из N формально не структурированных объектов. В качестве прогнозной модели для каждого объекта используется марковская цепь с r состояниями и соответствующей матрицей переходных вероятностей. Разработан алгоритм пересчёта переходных вероятностей с использованием значений расстояний до центров классов структурированной системы.

Рассмотрен возможный подход к моделированию ментальной деятельности за счет отнесения ее к мнимой части пространства, в отличие от материальных процессов, описываемых в модели действительными переменными.

Рассмотрены вопросы математического моделирования нелинейных процессов и процессов управления в сложных нелинейных динамических системах. Предлагается новый подход к моделированию процессов в сложных нелинейных системах, использующий пространство гиперкомплексных чисел. Процессы в системе рассматривается в гиперкомплексном пространстве (поле) с действительной и мнимыми частями, представляющими соответственно физические (материальные, вещественные) и информационно-энергетические процессы.