- •Часть 3. Модели распознавания образов.
 - •10.1. Постановка задачи распознавания образов.
 - •10.1.1. Предмет распознавания образов.
 - •10.1.2. Формулировка задачи распознавания образов.
 - •10.1.3. Алгоритмы распознавания образов.
 - •10.2. Модели распознавания образов на основе линейной алгебры.
 - •10.3. Диагностика малых групп в структуре социальной системы.
 - •10.3.1. Формирование социометрической матрицы.
 - •10.3.2. Выявление малых групп в социуме.
 - •10.3.3. Полугрупповые подходы при управлении малыми группами
 - •11.1. Искусственный интеллект и нейронаука.
 - •11.2. Мозг – как функциональная система.
 - •11.3. Нейросетевые модели мозга: требования, описания и
 - •11.4. Нейросетевое обучение в дискретной модели Хопфилда/
 - •11.5. «Нейросетевая педагогика» и ее приложения.
 - •11.6. Нелинейные модели и прогноз развития
 - •12.1. Оценка состояния современной информатики
 - •12.2. Квантовая физика и квантовая информатика.
 - •12.3. Кубиты и операции с ними.
 - •12.4. Принципиальная схема квантового компьютера.
 - •12.5. Реализации и перспективы квантовой информатики.
 
10.3.2. Выявление малых групп в социуме.
Для выявления
малых групп в социуме построенная
социометрическая матрица 
(табл. 10.1) некоторым образом трансформируется
и, по определенному алгоритму [8], 
разбивается на «сильные» и «слабые»
блоки,   представляющие имеющиеся
коалиции в данной социальной системе.
Применяя этот алгоритм к социометрической
матрице, представленной в табл.10.1,
получаем разбиение этой матрицы на
«сильные» и «слабые» блоки, приведенное
в табл. 10.2.
Таблица 10.2. Разбиение социометрической матрицы монастырского сообщества на «сильные» и «слабые» блоки.
| 
					 №  | 
				
					 10  | 
				
					 5  | 
				
					 9  | 
				
					 6  | 
				
					 4  | 
				
					 11  | 
				
					 8  | 
				
					 12  | 
				
					 1  | 
				
					 2  | 
				
					 14  | 
				
					 15  | 
				
					 7  | 
				
					 16  | 
				
					 13  | 
				
					 3  | 
				
					 17  | 
				
					 18  | 
			||
| 
					 10  | 
				
					 
  | 
				
					 
  | 
				
					 
 
 1  | 
				
					 
  | 
				
					 
  | 
				
					 
  | 
				
					 
  | 
				
					 
  | 
			||||||||||||
| 
					 5  | 
				
					 
  | 
				
					 1  | 
				
					 3 3 3  | 
				
					 2  | 
				
					 
  | 
				
					 
  | 
				
					 
  | 
			|||||||||||||
| 
					 9  | 
				
					 2  | 
				
					 
  | 
				
					 
  | 
				
					 
  | 
				
					 
  | 
			|||||||||||||||
| 
					 6  | 
				
					 
  | 
				
					 2 3  | 
				
					 
  | 
				
					 
  | 
				
					 
  | 
				
					 
  | 
			||||||||||||||
| 
					 4  | 
				
					 2 1  | 
				
					 
  | 
			||||||||||||||||||
| 
					 11  | 
				
					 2 3  | 
				
					 
  | 
				
					 
  | 
				
					 
  | 
			||||||||||||||||
| 
					 8  | 
				
					 1 2 3  | 
				
					 
  | 
			||||||||||||||||||
| 
					 12  | 
				
					 
 1 3 1 2 
 
  | 
				
					 1 2 2 3 1 3 2 1 3 1 3  | 
				
					 3  | 
				
					 
  | 
				
					 
  | 
				
					 
  | 
				
					 
  | 
			|||||||||||||
| 
					 1  | 
				
					 
  | 
				
					 
 
 
 
 
 2  | 
				
					 
  | 
				
					 
  | 
			||||||||||||||||
| 
					 2  | 
				
					 
 2  | 
				
					 
  | 
			||||||||||||||||||
| 
					 14  | 
				
					 
  | 
			|||||||||||||||||||
| 
					 15  | 
				
					 2  | 
				
					 
 1 
 2  | 
			||||||||||||||||||
| 
					 7  | 
			||||||||||||||||||||
| 
					 16  | 
				
					 1 3  | 
				
					 2  | 
			||||||||||||||||||
| 
					 13  | 
				
					 3 1  | 
				
					 
 3 1 2  | 
				
					 2  | 
				
					 
 2 1 1 1 2 3 
 3 1  | 
			||||||||||||||||
| 
					 3  | 
				
					 
  | 
			|||||||||||||||||||
| 
					 17  | 
			||||||||||||||||||||
| 
					 18  | 
			||||||||||||||||||||
 Следует иметь в
виду, что здесь возникает некоторый
произвол при задании критериев разбиения,
который можно минимизировать только
экспериментально. Например, в работе
[8] при исследовании социального
микроклимата в рассматриваемом
монастырском сообществе при разбиении
матрицы 
на «сильные» и «слабые» блоки для
определения «слабых» блоков адекватные
результаты дали следующие критерии:
1). Элементы блока, как правило, нулевые, за исключением, быть может, нескольких единиц.
2). Сумма элементов в блоке меньше половины суммы средних значений (по матрице) элементов этого блока.
