Компьютерная информационная модель описывается совокупностью переменных, представленных абстрактными типами данных и сконструированных в соответствии с требованиями некоторой компьютерной среды, обусловленными ее (среды) средствами обработки информационной модели.
На основе предложенного определения, установлены признаки классификации информационных моделей:
• по количеству значений переменных (статистические и динамические);
• по способу описания переменных (натурные и знаковые: формализованные и неформализованные);
• по способу конструирования переменных: графические, идеографические, графовые (гипертекстовые, сетевые, иерархические), текстовые, табличные, алгоритмические.
Можно выделить несколько типов информационных моделей, отличающихся по характеру запросов к ним.
Перечислим лишь некоторые из них:
• Моделирование отклика системы на внешнее воздействие;
• Классификация внутренних состояний системы;
• Прогноз динамики изменения системы;
• Оценка полноты описания системы и сравнительная информационная значимость параметров системы;
• Оптимизация параметров системы по отношению к заданной функции ценности;
• Адаптивное управление системой.
В этом разделе изложение будет основываться на моделях первого из указанных типов.
Пусть X - вектор, компоненты которого соответствуют количественным свойствам системы, X' - вектор количественных свойств внешних воздействий. Отклик системы может быть описан некоторой (неизвестной) вектор функцией F: Y = F(X, X'), где Y - вектор отклика. Задачей моделирования является идентификация системы, состоящая в нахождении функционального отношения, алгоритма или системы правил в общей форме Z=G(X, X'), ассоциирующей каждую пару векторов (X, X') с вектором Z таким образом, что Z и Y близки в некоторой метрике, отражающей цели моделирования. Отношение Z=G(X, X'), воспроизводящее в указанном смысле функционирование системы F, будем называть информационной моделью системы F.
Нейронные сети в информационном моделировании
Искусственные нейронные сети (ИНС) являются удобным и естественным базисом для представления информационных моделей. Нейросеть может быть достаточно формально определена, как совокупность простых процессорных элементов (часто называемых нейронами), обладающих полностью локальным функционированием, и объединенных однонаправленными связями (называемыми синапсами). Сеть принимает некоторый входной сигнал из внешнего мира, и пропускает его сквозь себя с преобразованиями в каждом процессорном элементе.