Построение семантических информационных моделей влияния структуры себестоимости продукции на объем ее производства в Краснодарском регионе. Изучение характеристик синтезированных моделей, результатов анализа их адекватности, сходимости и устойчивости.
Аннотация к работе
СИНТЕЗ, ОПТИМИЗАЦИЯ И ВЕРИФИКАЦИЯ СЕМАНТИЧЕСКИХ ИНФОРМАЦИОННЫХ МОДЕЛЕЙ АПК КРАСНОДАРСКОГО КРАЯПостроенная база прецедентов используется системой "Эйдос" при синтезе СИМ для расчета статистических матриц, входящих в состав семантической информационной модели [4, 5]: - матрицы частот фактов: т.е. сочетаний "фактор - состояние объекта управления" (таблица 1); Для обеих моделей используют классическую формулу измерения количества информации Харкевича (1): , (1) где Pij - вероятность перехода объекта управления в j-е состояние в условиях действия i-го фактора; Pj - вероятность самопроизвольного перехода объекта управления в j-е состояние, т.е. в условиях отсутствия действия i-го фактора или в среднем. Для СИМ 1 применяют выражение классической формулы Харкевича через частоты фактов (2): , (2) где W - количество классов (мощность множества будущих состояний объекта управления), M - количество первичных признаков, Nij - суммарное количество встреч i-го признака у объектов, перешедших в j-е состояние, Ni - суммарное количество встреч i-го признака у всех объектов, Nj - суммарное количество встреч различных признаков у объектов, перешедших в j-е состояние, N - суммарное количество встреч различных признаков у всех объектов. семантическая информационная модель себестоимость Размерность 150х 60, т.е. в модели исследуется зависимость 150 будущих состояний объекта управления от 12 факторов с 60 градациями (по 5 градаций каждого фактора). Количество фактов, исследуемых в моделях, равняется: - модель 1: 4652 факта, - модель 2: 10058 фактов, - модель 3: 27874 фактов.