Вектор науки Тольяттинского государственного университета. Серия: Экономика и управление. 2013; : 61-63
ИНФОРМАЦИОННЫЙ ПОДХОД К КОЛИЧЕСТВЕННОЙ ОЦЕНКЕ МОДЕЛИ
Аннотация
В статье описывается подход к расчету информационной емкости для оценки качества модели технологического процесса. Данный подход основан на классическом понятии энтропии с учетом особенностей методов моделирования пассивных данных.
Список литературы
1. Долгов Ю.А., Борщевич В.И., Сорокин Г.Ф. Информационный подход к моделированию технологических процессов. – Кишинев: Штиинца, 1984. – 172 с.
2. Растригин Л.А. Современные принципы управления сложными объектами. – М.: Сов. радио, 1980. – 232 с.
3. Рекомендации по методам оценки точности и стабильности при аттестации и совершенствовании технологических процессов: дополнение к ОСТ II 20.9902-86. – М.: 1988. – 28 с.
4. Шеннон Р. Имитационное моделирование систем – искусство и наука:Пер.с англ. – М.: Мир, 1978. – 418 с.
5. Вентцель Е.С. Исследование операций: задачи, принципы, методология. – 2-е изд., стер. – М.: Наука, 1988. – 208 с.
6. Коган А.М., Линник Ю.В., Рао С.Р. Характеризационные задачи математической статистики. – М.: Наука, 1972. – 656 с.
7. Планирование эксперимента в исследовании технологических процессов / К.Хартман, Э.Лецкий, В.Шефер и др.; Пер. с нем. – М.: Мир, 1977. – 552 с.
8. Пашковский Г.С. Задача оптимального обнаружения и поиска отказов в РЭА. – М.: Радио и связь, 1981. – 280 с.
9. Гейссер С. Распознавание: отнесение и разделение. Линейные аспекты // Классификация и кластер / Под ред. Дж. Вэн. Райзина: Пер. с англ. – М.: Мир, 1980. – С.248 – 274.
10. Кендэлл М., Стьюарт А. Статистические выводы и связи. – М.: Наука, 1973. – 899 с.
11. Уаба Г. Оптимальное сглаживание оценок плотности // Классификация и кластер / Под ред. Дж. Вэн. Райзина: Пер. с англ. – М.: Мир, 1980. С. 352 – 382.
12. Ченцов В.П. Статистические решающие правила и оптимальные выводы. – М.: Наука, 1972. – 520 с.
13. Айвазян С.А., Енюков И.С. Мешалкин Л.Д. Принципиальная статистика. Основы моделирования и первичная обработка данных: Справочное издание. – М.: Финансы и статистика, 1988. – 816 с.
14. Долгов Ю.А. Статистическое моделирование. – 2-е изд., доп. – Тирасполь.– 2011. – 349 с.
Science Vector of Togliatti State University. Series: Economics and Management. 2013; : 61-63
INFORMATION APPROACH TO THE QUANTITATIVE EVALUATION OF THE MODEL
Abstract
The paper describes an approach to the calculation of the information capacity to assess the quality of process models. This approach is based on the classic concept of entropy, taking into account the features of modeling techniques of passive data.
References
1. Dolgov Yu.A., Borshchevich V.I., Sorokin G.F. Informatsionnyi podkhod k modelirovaniyu tekhnologicheskikh protsessov. – Kishinev: Shtiintsa, 1984. – 172 s.
2. Rastrigin L.A. Sovremennye printsipy upravleniya slozhnymi ob\"ektami. – M.: Sov. radio, 1980. – 232 s.
3. Rekomendatsii po metodam otsenki tochnosti i stabil'nosti pri attestatsii i sovershenstvovanii tekhnologicheskikh protsessov: dopolnenie k OST II 20.9902-86. – M.: 1988. – 28 s.
4. Shennon R. Imitatsionnoe modelirovanie sistem – iskusstvo i nauka:Per.s angl. – M.: Mir, 1978. – 418 s.
5. Venttsel' E.S. Issledovanie operatsii: zadachi, printsipy, metodologiya. – 2-e izd., ster. – M.: Nauka, 1988. – 208 s.
6. Kogan A.M., Linnik Yu.V., Rao S.R. Kharakterizatsionnye zadachi matematicheskoi statistiki. – M.: Nauka, 1972. – 656 s.
7. Planirovanie eksperimenta v issledovanii tekhnologicheskikh protsessov / K.Khartman, E.Letskii, V.Shefer i dr.; Per. s nem. – M.: Mir, 1977. – 552 s.
8. Pashkovskii G.S. Zadacha optimal'nogo obnaruzheniya i poiska otkazov v REA. – M.: Radio i svyaz', 1981. – 280 s.
9. Geisser S. Raspoznavanie: otnesenie i razdelenie. Lineinye aspekty // Klassifikatsiya i klaster / Pod red. Dzh. Ven. Raizina: Per. s angl. – M.: Mir, 1980. – S.248 – 274.
10. Kendell M., St'yuart A. Statisticheskie vyvody i svyazi. – M.: Nauka, 1973. – 899 s.
11. Uaba G. Optimal'noe sglazhivanie otsenok plotnosti // Klassifikatsiya i klaster / Pod red. Dzh. Ven. Raizina: Per. s angl. – M.: Mir, 1980. S. 352 – 382.
12. Chentsov V.P. Statisticheskie reshayushchie pravila i optimal'nye vyvody. – M.: Nauka, 1972. – 520 s.
13. Aivazyan S.A., Enyukov I.S. Meshalkin L.D. Printsipial'naya statistika. Osnovy modelirovaniya i pervichnaya obrabotka dannykh: Spravochnoe izdanie. – M.: Finansy i statistika, 1988. – 816 s.
14. Dolgov Yu.A. Statisticheskoe modelirovanie. – 2-e izd., dop. – Tiraspol'.– 2011. – 349 s.
