Системно-когнитивные модели прогнозирования развития многоотраслевой агропромышленной корпорации. Синтез и верификация модели

Размещено на http://www.allbest.ru/

Системно-когнитивные модели прогнозирования развития многоотраслевой агропромышленной корпорации. Синтез и верификация модели

Луценко Евгений Вениаминович

В данной статье в соответствии с методологией Автоматизированного системно-когнитивного анализа (АСК-анализ) рассматривается реализация 3-го АСК-анализа: синтез и верификация модели прогнозирования развития многоотраслевой агропромышленной корпорации. На этом этапе осуществляется синтез и верифкация 3 статистических и 7 системно-когнитивных моделей: ABS - матрица абсолютных частот, PRC1 и PRC2 - матрицы условных и безусловных процентных распределений, INF1 и INF2 - частный критерий: количество знаний по А.Харкевичу, INF3 - частный критерий: Хи-квадрат: разности между фактическими и теоретически ожидаемыми абсолютными частотами INF4 и INF5 - частный критерий: ROI - Return On Investment, INF6 и INF7 - частный критерий: разность условной и безусловной вероятностей (коэффициент взаимосвязи). Достоверности созданных моделей оценивались в соответствии с предложенной метрикой, сходной с известным F-критерием, но не предполагающей выполнение нормального распределения, линейности объекта моделирования, независимости и аддитивности действующих на него факторов. Достоверность полученных моделей оказалось достаточно высокой для решения последующих задач идентификации, прогнозирования и принятия решений, а также исследования моделируемого объекта путем исследования его модели, которые планируется рассмотреть в будущих статьях

Ключевые слова: АВТОМАТИЗИРОВАННЫЙ СИСТЕМНО-КОГНИТИВНЫЙ АНАЛИЗ, ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНАЯ СИСТЕМА «ЭЙДОС», БАЗА ЗНАНИЙ, РЕГИОН, ИСКУССТВЕННЫЙ ИНТЕЛЛЕКТ, СИСТЕМНО-КОГНИТИВНЫЕ МОДЕЛИ ПРОГНОЗИРОВАНИЯ РАЗВИТИЯ МНОГООТРАСЛЕВОЙ АГРОПРОМЫШЛЕННОЙ КОРПОРАЦИИ, КОГНИТИВНАЯ СТРУКТУРИЗАЦИЯ, ФОРМАЛИЗАЦИЯ ПРЕДМЕТНОЙ ОБЛАСТИ

Автоматизированный системно-когнитивный анализ (АСК-анализ) предложен в 2002 году проф. Е.В.Луценко [1]. Это инновационный метод искусственного интеллекта, оснащенный общедоступным программным инструментарием, в качестве которого в настоящее время выступает универсальная когнитивная аналитическая система «Эйдос» [2]. Скачать и запустить систему «Эйдос» (самую новую на текущий момент версию) или обновление системы до текущей версии всегда можно здесь: http://lc.kubagro.ru/aidos/_Aidos-X.htm. Это наиболее полная на данный момент незащищенная от несанкционированного копирования портативная (portable) версия системы (не требующая инсталляции) с исходными текстами, находящаяся в полном открытом бесплатном доступе (около 50 Мб). Обновление имеет объем около 3 Мб. АСК-анализ - это непараметрический метод, позволяющий исследователь сложные нелинейные объекты управления на основе неполных, зашумленных данных о них большой размерности, измеренных в различных типах шкал и различных единицах измерения [3].

Эти особенности АСК-анализа обусловили его выбор в качестве метода создания системно-когнитивной модели прогнозирования развития многоотраслевой агропромышленной корпорации. АСК-анализ включает следующие этапы:

1. Когнитивная структуризация предметной области.

2. Формализация предметной области.

3. Синтез и верификация системно-когнитивной модели.

4. Решение задач идентификации, прогнозирования и принятия решений.

5. Исследование моделируемого объекта путем исследования его системно-когнитивной модели.

В работе [4] описана реализация первых дух этапов АСК-анализа при системно-когнитивные модели прогнозирования развития многоотраслевой агропромышленной корпорации. В данной статье рассмотрим третий и четвертый этапы. Авторы имеют опыт решения подобных задач в АПК [5-20].

Для синтеза и верификации системно-когнитивной модели запустим с параметрами по умолчанию режим 3.5 системы «Эйдос» (рисунок 1):

Рисунок 1. Экранная форма задания параметров работы режима синтеза и верификации моделей системы «Эйдос»

На рисунке 2 приведена экранная форма отображения стадии исполнения и прогнозирования времени окончания работы данного режима:

Рисунок 2. Экранная форма задания параметров работы режима
синтеза и верификации моделей системы «Эйдос»

прогнозирование агропромышленный идентификация эйдос

5В результате работы данного режима перечисленные модели сначала создаются, а потом проверяются на достоверность путем идентификации объектов обучающей выборки и подсчета количества ошибок первого и второго рода (ложной идентификации и неидентификации). На рисунке 3 приведена информация о достоверности созданных моделей в соответствии с предложенной проф. Е.В. Луценко метрикой, сходной с известным F-критерием, но не предполагающей выполнение нормального распределения, линейности объекта моделирования, независимости и аддитивности действующих на него факторов:

Рисунок 3. Достоверность созданных моделей

На рисунке 4 приведена экранная форма Help данного режима, поясняющая смысл используемой метрики оценки достоверности:

Рисунок 4. Смысл используемой метрики оценки достоверности

Из рисунка 3 видно, что наиболее достоверной оказалась модель INF5. В соответствии со схемой преобразования данных в информацию, а ее в знания в АСК-анализе (рисунок 6), зададим эту модель в качестве текущей (рисунок 7) и выполним пакетное распознавание в наиболее достоверной модели (рисунок 8):

Рисунок 6. Схема преобразования данных в информацию, а ее в знания в АСК-анализе и системе «Эйдос»

Рисунок 7. Экранные формы режима задания модели в качестве текущей

Рисунок 7. Экранная форма режима пакетного распознавания

Выводы

В результате проведенной работы подготовлены все условия для выполнения последующих этапов АСК-анализа: решение задач идентификации, прогнозирования и принятия решений, а также исследования моделируемого объекта путем исследования его модели, которые планируется описать в будущих статьях.

Литература

1. Луценко Е.В. Автоматизированный системно-когнитивный анализ в управлении активными объектами (системная теория информации и ее применение в исследовании экономических, социально-психологических, технологических и организационно-технических систем): Монография (научное издание). - Краснодар: КубГАУ. 2002. - 605 с.

2. Луценко Е.В. Универсальная когнитивная аналитическая система «Эйдос". Монография (научное издание). - Краснодар, КубГАУ. 2014. - 600 с. ISBN 978-5-94672-830-0

3. Луценко Е.В. Метризация измерительных шкал различных типов и совместная сопоставимая количественная обработка разнородных факторов в системно-когнитивном анализе и системе «Эйдос» / Е.В. Луценко // Политематический сетевой электронный научный журнал Кубанского государственного аграрного университета (Научный журнал КубГАУ) [Электронный ресурс]. - Краснодар: КубГАУ, 2013. - №08(092). С. 859 - 883. - IDA [article ID]: 0921308058. - Режим доступа: http://ej.kubagro.ru/2013/08/pdf/58.pdf, 1,562 у.п.л.

4. Луценко Е.В. Системно-когнитивные модели прогнозирования развития многоотраслевой агропромышленной корпорации. Часть I. Когнитивная структуризация и формализация предметной области / Е.В. Луценко, В.И. Лойко, Т.П. Барановская, О.А. Макаревич // Политематический сетевой электронный научный журнал Кубанского государственного аграрного университета (Научный журнал КубГАУ) [Электронный ресурс]. - Краснодар: КубГАУ, 2015. - №09(113). - IDA [article ID]: 1131509097. - Режим доступа: http://ej.kubagro.ru/2015/09/pdf/97.pdf, 1,125 у.п.л.

5. Макаревич О.А. Управление агропромышленным холдингом с применением технологий искусственного интеллекта: Монография (научное издание). - М: "Финансы и статистика", 2009. - 215 с.: ил. - Режим доступа: http://elibrary.ru/item.asp?id=19916607

6. Луценко Е.В. Системно-когнитивный подход к построению многоуровневой семантической информационной модели управления агропромышленным холдингом / Е.В. Луценко, В.И. Лойко, О.А. Макаревич // Политематический сетевой электронный научный журнал Кубанского государственного аграрного университета (Научный журнал КубГАУ) [Электронный ресурс]. - Краснодар: КубГАУ, 2008. - №07(041). С. 194 - 214. - Шифр Информрегистра: 0420800012\0095, IDA [article ID]: 0410807011. - Режим доступа: http://ej.kubagro.ru/2008/07/pdf/11.pdf, 1,312 у.п.л.

7. Луценко Е.В. Исследование характеристик исходных данных по агропромышленному холдингу и разработка программного интерфейса их объединения и стандартизации (формализация предметной области) / Е.В. Луценко, В.И. Лойко, О.А. Макаревич // Политематический сетевой электронный научный журнал Кубанского государственного аграрного университета (Научный журнал КубГАУ) [Электронный ресурс]. - Краснодар: КубГАУ, 2008. - №07(041). С. 215 - 246. - Шифр Информрегистра: 0420800012\0094, IDA [article ID]: 0410807012. - Режим доступа: http://ej.kubagro.ru/2008/07/pdf/12.pdf, 2 у.п.л.

8. Луценко Е.В. Синтез и верификация двухуровневой семантической информационной модели агропромышленного холдинга / Е.В. Луценко, В.И. Лойко, О.А. Макаревич // Политематический сетевой электронный научный журнал Кубанского государственного аграрного университета (Научный журнал КубГАУ) [Электронный ресурс]. - Краснодар: КубГАУ, 2008. - №08(042). С. 1 - 15. - Шифр Информрегистра: 0420800012\0120, IDA [article ID]: 0420808001. - Режим доступа: http://ej.kubagro.ru/2008/08/pdf/01.pdf, 0,938 у.п.л.

9. Луценко Е.В. Решение задач прогнозирования и поддержки принятия решений (управления) для агропромышленного холдинга на основе его двухуровневой семантической информационной модели / Е.В. Луценко, В.И. Лойко, О.А. Макаревич // Политематический сетевой электронный научный журнал Кубанского государственного аграрного университета (Научный журнал КубГАУ) [Электронный ресурс]. - Краснодар: КубГАУ, 2008. - №08(042). С. 16 - 34. - Шифр Информрегистра: 0420800012\0119, IDA [article ID]: 0420808002. - Режим доступа: http://ej.kubagro.ru/2008/08/pdf/02.pdf, 1,188 у.п.л.

10. Луценко Е.В. Исследование двухуровневой семантической информационной модели агропромышленного холдинга / Е.В. Луценко, В.И. Лойко, О.А. Макаревич // Политематический сетевой электронный научный журнал Кубанского государственного аграрного университета (Научный журнал КубГАУ) [Электронный ресурс]. - Краснодар: КубГАУ, 2008. - №08(042). С. 35 - 75. - Шифр Информрегистра: 0420800012\0118, IDA [article ID]: 0420808003. - Режим доступа: http://ej.kubagro.ru/2008/08/pdf/03.pdf, 2,562 у.п.л.

11. Луценко Е.В. Методология применения системно-когнитивного анализа для синтеза многоуровневой семантической информационной модели агропромышленного холдинга и решения на ее основе задач прогнозирования, поддержки принятия управленческих решений и научных исследований / Е.В. Луценко, В.И. Лойко, О.А. Макаревич // Политематический сетевой электронный научный журнал Кубанского государственного аграрного университета (Научный журнал КубГАУ) [Электронный ресурс]. - Краснодар: КубГАУ, 2009. - №01(045). С. 11 - 29. - Шифр Информрегистра: 0420900012\0006, IDA [article ID]: 0450901002. - Режим доступа: http://ej.kubagro.ru/2009/01/pdf/02.pdf, 1,188 у.п.л.

12. Луценко Е.В. Автоматизированные технологии управления знаниями в агропромышленном холдинге / Е.В. Луценко, В.И. Лойко, О.А. Макаревич // Политематический сетевой электронный научный журнал Кубанского государственного аграрного университета (Научный журнал КубГАУ) [Электронный ресурс]. - Краснодар: КубГАУ, 2009. - №08(052). С. 98 - 109. - Шифр Информрегистра: 0420900012\0088, IDA [article ID]: 0520908007. - Режим доступа: http://ej.kubagro.ru/2009/08/pdf/07.pdf, 0,75 у.п.л.

13. Луценко Е.В. Управление агропромышленным холдингом на основе когнитивных функций связи результатов работы холдинга и характеристик его предприятий / Е.В. Луценко, В.И. Лойко, О.А. Макаревич // Политематический сетевой электронный научный журнал Кубанского государственного аграрного университета (Научный журнал КубГАУ) [Электронный ресурс]. - Краснодар: КубГАУ, 2009. - №10(054). С. 248 - 260. - Шифр Информрегистра: 0420900012\0111, IDA [article ID]: 0540910015. - Режим доступа: http://ej.kubagro.ru/2009/10/pdf/15.pdf, 0,812 у.п.л.

14. Макаревич О.А. Применение технологий искусственного интеллекта для прогнозирования и управления в агропромышленном холдинге / О.А. Макаревич, Е.В. Луценко // Политематический сетевой электронный научный журнал Кубанского государственного аграрного университета (Научный журнал КубГАУ) [Электронный ресурс]. - Краснодар: КубГАУ, 2010. - №05(059). С. 149 - 157. - Шифр Информрегистра: 0421000012\0093, IDA [article ID]: 0591005010. - Режим доступа: http://ej.kubagro.ru/2010/05/pdf/10.pdf, 0,562 у.п.л.

15. Автоматизированный системно-когнитивный анализ и его применение для управления социально-экономическими системами в АПК / Е.В. Луценко, В.И. Лойко, О.А. Макаревич, Л.О. Макаревич // Политематический сетевой электронный научный журнал Кубанского государственного аграрного университета (Научный журнал КубГАУ) [Электронный ресурс]. - Краснодар: КубГАУ, 2012. - №04(078). С. 654 - 698. - IDA [article ID]: 0781204055. - Режим доступа: http://ej.kubagro.ru/2012/04/pdf/55.pdf, 2,812 у.п.л.

16. Лойко В.И. Потоковые модели управления эффективностью инвестиций в агропромышленных объединениях / В.И. Лойко, Т.П. Барановская, Е.В. Луценко // Политематический сетевой электронный научный журнал Кубанского государственного аграрного университета (Научный журнал КубГАУ) [Электронный ресурс]. - Краснодар: КубГАУ, 2012. - №09(083). С. 615 - 631. - IDA [article ID]: 0831209043. - Режим доступа: http://ej.kubagro.ru/2012/09/pdf/43.pdf, 1,062 у.п.л.

17. Лойко В.И. Инвестиционно-ресурсное управление сельскохозяйственным производством / В.И. Лойко, Т.П. Барановская, Е.В. Луценко // Политематический сетевой электронный научный журнал Кубанского государственного аграрного университета (Научный журнал КубГАУ) [Электронный ресурс]. - Краснодар: КубГАУ, 2012. - №09(083). С. 582 - 614. - IDA [article ID]: 0831209042. - Режим доступа: http://ej.kubagro.ru/2012/09/pdf/42.pdf, 2,062 у.п.л.

18. Луценко Е.В. Интеллектуальные модели инвестиционного управления АПК / Е.В. Луценко, В.И. Лойко, Т.П. Барановская // Политематический сетевой электронный научный журнал Кубанского государственного аграрного университета (Научный журнал КубГАУ) [Электронный ресурс]. - Краснодар: КубГАУ, 2012. - №09(083). С. 540 - 581. - IDA [article ID]: 0831209041. - Режим доступа: http://ej.kubagro.ru/2012/09/pdf/41.pdf, 2,625 у.п.л.

19. Луценко Е.В. Концептуальные основы управления экономической устойчивостью перерабатывающего комплекса региона с применением технологий искусственного интеллекта / Е.В. Луценко, В.И. Лойко, Т.П. Барановская // Политематический сетевой электронный научный журнал Кубанского государственного аграрного университета (Научный журнал КубГАУ) [Электронный ресурс]. - Краснодар: КубГАУ, 2013. - №03(087). С. 739 - 748. - IDA [article ID]: 0871303057. - Режим доступа: http://ej.kubagro.ru/2013/03/pdf/57.pdf, 0,625 у.п.л.

20. Луценко Е.В. Синтез, верификация и исследование на устойчивость системно-когнитивной модели перерабатывающего комплекса региона / Е.В. Луценко, В.И. Лойко, Т.П. Барановская // Политематический сетевой электронный научный журнал Кубанского государственного аграрного университета (Научный журнал КубГАУ) [Электронный ресурс]. - Краснодар: КубГАУ, 2014. - №07(101). С. 305 - 333. - IDA [article ID]: 1011407016. - Режим доступа: http://ej.kubagro.ru/2014/07/pdf/16.pdf, 1,812 у.п.л.

Размещено на Allbest.ru