Metody Data Mining dlya analiza modeley slozhnykh sistem Sistemnye metody analiza grupp modelej

V svyazi s burnym razvitiem informatsionnykh tekhnologiy voznikaet bol'shoy ob"em kak informatsionnykh resursov, tak i komp'yuternykh modeley upravleniya slozhnymi sistemami. Dlya prinyatiya pravil'nykh resheniy neobkhodimo issledovat' bol'shoe kolichestvo modeley, chtoby opredelit' naibolee veroyatnyy prognoz izmeneniy sistemy. Issledovanie vnov' sozdannykh modeley tozhe trebuet ikh detal'nogo sravneniya s uzhe razrabotannymi. Izuchenie obshchikh svoystv i klassifikatsiya sovokupnosti modeley vruchnuyu effektivny tol'ko v sluchae nebol'shogo chisla iskhodnykh dannykh. Drugaya problema, s kotoroy stalkivayutsya issledovaniya v podobnykh oblastyakh - otsutstvie universal'nykh metodov analiza. Tselyami dannogo issledovaniya yavlyalis' razrabotka i testirovanie metodov primeneniya algoritmov intellektual'nogo analiza dannykh (Data Mining) dlya klasterizatsii mnozhestva modeley v dvukh predmetnykh oblastyakh - klimatologii i ekonomike. Metody primeneniya Data Mining vklyuchayut v sebya neskol'ko etapov, takikh kak sbor informatsii i razrabotka printsipov eye strukturirovaniya, vybor algoritma issledovaniya i podkhodyashchey programmnoy sredy, analiz i korrektirovka poluchennykh rezul'tatov, a tak zhe aprobatsiya metoda na novykh dannykh.