Характер приближений в информационных моделях
Специфичность информационных моделей проявляется не только в способах их синтеза, но и характере делаемых приближений (и связанных с ними ошибок). Отличия в поведении системы и ее информационной модели возникают вследствие свойств экспериментальных данных.
- Информационные модели ab initio являются неполными. Пространства входных и выходных переменных не могут, в общем случае, содержать все параметры, существенные для описания поведения системы. Это связано как с техническими ограничениями, так и с ограниченностью наших представлений о моделируемой системе. Кроме того, при увеличении числа переменных ужесточаются требования на объем необходимых экспериментальных данных для построения модели (об этом см. ниже). Эффект опущенных (скрытых) входных параметров может нарушать однозначность моделируемой системной функции F.
- База экспериментальных данных, на которых основывается модель G рассматривается, как внешняя данность. При этом, в данных всегда присутствуют ошибки разной природы, шум, а также противоречия отдельных измерений друг другу. За исключением простых случаев, искажения в данных не могут быть устранены полностью.
- Экспериментальные данные, как правило, имеют произвольное распределение в пространстве переменных задачи. Как следствие, получаемые модели будут обладать неодинаковой достоверностью и точностью в различных областях изменения параметров.
- Экспериментальные данные могут содержать пропущенные значения (например, вследствие потери информации, отказа измеряющих датчиков, невозможности проведения полного набора анализов и т.п.). Произвольность в интерпретации этих значений, опять-таки, ухудшает свойства модели.
Такие особенности в данных и в постановке задач требуют особого отношения к ошибкам информационных моделей.
