Конструктивный подход к оцениванию статистической устойчивости моделей сложных систем | Вестник Томского государственного университета. Управление, вычислительная техника и информатика. 2025. № 72. DOI: 10.17223/19988605/72/3

Конструктивный подход к оцениванию статистической устойчивости моделей сложных систем

Рассматриваются проблемы квалиметрического оценивания полимодельных комплексов на основе полумарковских моделей. Предложены конструктивный подход и прикладные основы в развитие нового раздела квалиметрии - моделеметрии. При анализе статистической устойчивости функций распределения времени пребывания системы в выделенных состояниях предложено применение критерия Колмогорова-Смирнова, что позволило сравнивать выборочные данные на основе расстояния между этими функциями распределения. Оценивание их свойств позволяет принимать решения с минимальным риском ошибок 1-го и 2-го рода. Вклад авторов: все авторы сделали эквивалентный вклад в подготовку публикации. Авторы заявляют об отсутствии конфликта интересов.

Скачать электронную версию публикации

Ключевые слова

квалиметрия, статистическая устойчивость, адекватность модели, сложная техническая система, вероятность перехода

Авторы

ФИО	Организация	Дополнительно	E-mail
Доронина Юлия Валентиновна	Севастопольский государственный университет	доктор технических наук, доцент, профессор кафедры информационных технологий и компьютерных систем Института информационных технологий	YVDoronina@sevsu.ru
Скатков Александр Владимирович	Институт природно-технически систем	доктор технических наук, профессор, главный научный сотрудник лаборатории гидрофизических и биоэлектронных измерительных систем и технологий	vm1945@yandex.ru

Всего: 2

Ссылки

ГОСТ 15467-79. Управление качеством продукции. Основные понятия. Термины и определения (с Изменением № 1). М. : Стандартинформ, 2009. 22 с.

Звягин Л. С. Мягкие имитационные модели региональных экономических систем // Мягкие измерения и вычисления. 2018. № 10. С. 41-46.

Микони С.В., Соколов Б.В. Юсупов Р.М. Квалиметрия моделей и полимодельных комплексов. М. : РАН, 2018. 314 с.

Микони С.В. Улучшение познавательной функции понятий технической диагностики с применением системного подхода и собственных свойств модели // Онтология проектирования. 2020. Т. 10, № 2 (36). С. 163-175.

Gorban I.I. The Statistical Stability Phenomenon. Springer, 2017. 361 p. doi: 10.1007/978-3-319-43585-5.

Ростовцев Ю.Г., Юсупов Р.М. Проблема обеспечения адекватности субъектно-объектного моделирования // Известия ву зов. Приборостроение. 1991. № 7. С. 7-14.

Okhtilev M.Yu., Gnidenko A.S., Alferov V.V., Salukhov V.I., Nazarov D.I. Methods and Algorithms of Integrated Modeling of Complex Technical Objects in Dynamically Changing Conditions // Proc. of the International Scientific Conference ММЕТ NW. 2018. P. 282-284.

Тутубалин В.Н., Барабашева Ю.М., Девяткова Г.Н., Угер Е.Г. Принципы проверки статистической корректности обработки результатов классического эксперимента Кавендиша // Машиностроение и компьютерные технологии. 2016. № 4. С. 170-193.

Советов Б. Я. и др. Имитационное моделирование систем. Петродворец: ВУНЦ ВМФ. 2010.

Доронина Ю.В., Скатков А.В. Анализ статистической устойчивости стационарных марковских моделей // Труды СПИИРАН. 2019. № 5 (18). С. 1119-1148.

Королюк В.С., Турбин А.Ф. Полумарковские процессы и их приложения. Киев : Наукова думка, 1976. 184 с.

Вагнер В., Ермаков С. М. Стохастическая устойчивость и параллелизм метода Монте-Карло // Доклады Академии наук. 2001. Т. 379, № 4. С. 439-441.

Доронина Ю.В., Скатков А.В. Особенности квалиметрического анализа полимодельных комплексов с переменной топологией при исследовании сложных технических систем // Вестник Томского государственного университета. Управление, вычислительная техника и информатика. 2021. № 56. C. 49-58. doi: 10.17223/19988605/56/6.

Орлов А.И. Непараметрические критерии согласия Колмогорова, Смирнова, омега-квадрат и ошибки при их применении // Политематический сетевой электронный научный журнал Кубанского государственного аграрного университета. 2014. № 97. С. 31-45.