Александр Васильевич Спесивцев — д-р техн. наук, доцент, СПИИРАН, лаборатория информационных технологий в системном анализе и моделировании; вед. научный сотрудник
Санкт-Петербург
Aleksander V. Spesivtsev — Dr. Sci., Associate Professor, St. Petersburg Institute for Informatics and Automation of the RAS, Laboratory of Information Technologies in System Analysis and Modeling; Leading Researcher
St. Petersburg
Александр Николаевич Павлов — д-р техн. наук, профессор; Военно-космическая академия имени А. Ф. Можайского, кафедра автоматизированных систем управления космических комплексов; СПбФИЦ РАН, СПИИРАН, лаборатория информационных технологий в системном анализе и моделировании; вед. научный сотрудник
Санкт-Петербург
Aleksander N. Pavlov — Dr. Sci., Professor; A.F. Mozhaisky Military Space Academy, Department of Automated Control Systems for Space Complexes; St. Petersburg Federal Research Center of the RAS, St. Petersburg Institute for Informatics and Automation of the RAS, Laboratory of Information Technologies in System Analysis and Modeling; Leading Researcher
St. Petersburg
Моделирование сложных объектов (СлО) всегда сопряжено с решением проблем не только методологического, но и методического характера. К ним относится, например, проблема формирования и использования факторного пространства (ФП) при решении задачи оценивания и прогнозирования состояния СлО. В рамках постановки задачи сформулированы основные правила, которыми должен пользоваться эксперт при выборе ФП для синтеза различных классов моделей, в том числе на примере построения нечетко-возможностной модели СлО на основе явных и неявных экспертных знаний. Рассмотрен пример построения ФП и соответствующей модели для одного и того же технологического процесса, связанного с твердофазным обжигом сульфидного концентрата, с использованием двух принципиально различных подходов к описанию данного процесса: классического балансового и нечетко-возможностного подхода. На практическом примере показано, что обоснованный выбор состава и структуры ФП, в особенности зависимых переменных (выходных параметров), играет важную роль в достижении желаемого результата — построении модели оценивания и прогнозирования состояния СлО, которая с требуемой степенью адекватности описывает исследуемый процесс.
Modeling of complex objects is always associated with the solution of problems not only of a methodo- logical, but also of a methodical nature. Such problems include, for example, the problem of the formation and use of the factor space in solving the problem of estimating and predicting the state of the complex object. As part of the problem statement, the main rules are formulated that an expert should use when choosing a factor space for the synthesis of various classes of models, including the example of constructing a fuzzy-possibility model of complex object based on explicit and implicit expert knowledge. An example of constructing a factor space and the corresponding model for a technological process associated with solid-phase roasting of a sulfide concentrate is considered using two fundamental- ly different approaches to describing this process. These approaches are the classical balance approach and fuzzy- possible approach. On a practical example, it is shown that a reasonable choice of the factor space composition and structure, especially dependent variables (output parameters), plays an important role in achieving the desired result - building a model for estimating and predicting the state of the complex object, which describes the process under study with the required degree of adequacy.
The authors declare that there are no conflicts of interest present.