В работе демонстрируются новые методы анализа паттернов на примере набора данных «Balance Scale Data Set», сгенерированных для моделирования психологических экспериментов. Анализ паттернов позволяет разделять исследуемую выборку объектов на схожие кластеры. Отличительной особенностью данного метода является возможность анализа совокупности выбранных параметров и умение объединять в один кластер объекты, существенно отличающиеся в количественном соотношении, но имеющие весьма схожие внутренние структуры.

Рассмотрены проблемы управления фундаментальной наукой в связи с переходом институтов РАН в подчинение ФАНО, с точки зрения наблюдаемости и управляемости, с учетом ограниченных когнитивных возможностей вышестоящих уровней управления. Также рассмотрены проблемы определения потребных объемов финансирования и контроля результативности, порождаемые непрозрачной структурой российской науки, обоснована целесообразность четкого выделения фундаментальных и прикладных исследований, теоретических, экспериментальных научно-исследовательских работ и содержания экспериментальной базы.