Текущий выпуск Номер 4, 2026 Том 18

Все выпуски

[ Switch to English ]

Идентификация типа распределения и его применение при оценке функционирования сложных систем на основе байесовских интеллектуальных технологий

Жуков Р.А., Прачев А.Д., Ламзина Е.А.

В настоящей работе представлена методика оценки функционирования сложных систем с учетом типа распределения показателей, характеризующих функционирование структурных элементов такой системы, действующей в условиях неопределенности. В отличие от ранее проведенных исследований, в работе осуществлена интеграция идентификации типа распределения индикаторов с их байесовской оценкой с учетом нормативов, характеризующих требуемые результаты функционирования структурных элементов системы. Тип распределения и его характеристики дают более полную информацию о свойствах объекта, и их учет влияет на результаты оценки функционирования элементов сложных систем, особенно в случаях наличия «тяжелых» хвостов, характерных для ряда социально-экономических процессов и систем. Показано, что идентификацию типа распределения целесообразно осуществлять по модифицированным за счет исключения наилучшего по статистическим характеристикам тренда данным. Определение наилучшего типа распределения осуществляется по критерию согласия Колмогорова–Смирнова, показавшему лучшие (по имеющееся выборке), по сравнению с другими критериями или их смесью, статистические оценки. Полученный тип распределения используется при вероятностной оценке результатов функционирования элементов подсистемы на основе байесовских интеллектуальных технологий, успешно работающих в условиях неопределенности и которые дают возможность представить такие результаты на числовой и лингвистической шкалах в общей иерархической информационной модели. Методика была апробирована на примере объектной подсистемы (пространственно-временная классификация Г.Б. Клейнера) экономической подсистемы Тульской области. В качестве показателей оценки были использованы объемы валового регионального продукта по шести разделам общероссийского классификатора видов экономической деятельности (разделы A, B, C, D, E). В некоторых случаях удается снизить уровень неопределенности в оценках показателей; получить более строгие по отношению к нормативу оценки, что в итоге позволяет сделать вывод, что использование типа распределения при формировании вероятностных оценок показателей структурных элементов сложных систем дает возможность обосновать их корректное применение в рамках концепции доказательного моделирования.

Ключевые слова: тип распределения, выборка, тренд, модель, байесовские интеллектуальные технологии
Цитата: Жуков Р.А., Прачев А.Д., Ламзина Е.А. Идентификация типа распределения и его применение при оценке функционирования сложных систем на основе байесовских интеллектуальных технологий // Компьютерные исследования и моделирование, 2026, т. 18, № 4, с. 1021-1034
Citation in English: Zhukov R.A., Prachev A.D., Lamzina E.A. Identification of the type of distribution and its application in assessing the functioning of complex systems based on Bayesian intelligent technologies // Computer Research and Modeling, 2026, vol. 18, no. 4, pp. 1021-1034
DOI: 10.20537/2076-7633-2026-18-4-1021-1034
URL: http://crm.ics.org.ru/journal/article/3757/
Creative Commons License Статья доступна по лицензии Creative Commons Attribution-NoDerivs 3.0 Unported License.

Copyright © 2026 Жуков Р.А., Прачев А.Д., Ламзина Е.А.

Журнал индексируется в Scopus

Полнотекстовая версия журнала доступна также на сайте научной электронной библиотеки eLIBRARY.RU

Журнал входит в систему  Российского индекса научного цитирования.

Журнал включен в базу данных Russian Science Citation Index (RSCI) на платформе Web of Science

Международная Междисциплинарная Конференция "Математика. Компьютер. Образование"

Международная Междисциплинарная Конференция МАТЕМАТИКА. КОМПЬЮТЕР. ОБРАЗОВАНИЕ.

Website Copyright © 2009–2026 Институт компьютерных исследований