ОПРЕДЕЛЕНИЕ НОРМЫ В ИНФОРМАЦИОННОЙ ТЕХНОЛОГИИ НАКОПЛЕНИЯ ЗНАНИЙ Соколова О.В.

Херсонский национальный технический университет


Номер: 7-1
Год: 2014
Страницы: 56-59
Журнал: Актуальные проблемы гуманитарных и естественных наук

Ключевые слова

накопление информации, информационное пространство, норма, метрика, the accumulation of information, the informative space, the norm, the metric

Просмотр статьи

⛔️ (обновите страницу, если статья не отобразилась)

Аннотация к статье

В статье исследуются описания процессов накопления информации. Выдвинута гипотеза о линейной связи скорости изменения функции цели по информации и текущей информации. Показано, что норма информационного пространства в задаче накопления информации, носит характер максимальной информации, которую может содержать сообщение, взвешенной на коэффициент полезности информации.

Текст научной статьи

Проблема описания процессов накопления информации определяется сложностью информационных потоков [1]. При этом речь идет о полезной информации, а не о степени заполнения носителя [2]. При моделировании социальных систем используется понятие «агента» [3], позволяющее устранить противоречия между понятиями «объекта» и «субъекта» в процессе накопления информации. Наиболее перспективным подходом для оценивания количества информации является рассмотрение задачи в информационном пространстве, что позволяет, как правило, четко определить норму информативности сообщения и, соответственно, метрику как расстояние между сообщениями в информационном пространстве [4]. Однако, если для задач передачи, ожидания, сбора информации определены нормы и метрики, то вопрос формирования информационного пространства для задачи накопления информации не рассматривался. Поэтому исследования в этом направлении являются актуальными. Целью данной статьи является решение задачи оценки количества информации в сообщении, то есть определения нормы в информационном пространстве при рассмотрении процесса накопления информации. Для решения поставленной задачи необходимо построить математическую модель процесса восприятия информации и накопления знаний. Исходя из концепции описания поведения агента как процесса взаимодействия с внешней средой, рассмотрим множество Ω, элементы которого ωi являются конкретными объектами или явлениями внешней среды. Каждое событие, явление или объект связан с его представлением в виде сигнала ξi или последовательности сигналов, что определяется соответствием Г:ωi→ξi. Будем исходить из гипотезы, что явления внешнего мира связаны с определенной причиной, которую возможно отождествлять с информацией. В этом случае предположение функциональной связи позволяет считать, что представление объекта определяется информацией, определяющей объект. Действительно, при описании явления производится формирование сообщения о существенных особенностях объекта. С другой стороны, используя для описания процесса накопления знаний и обучения понятие агента, получаем возможность определить «разумность» как стремление к достижению определенной цели [3]. В таком случае поведение агента описывается как решение оптимизационной задачи с ограничениями. Конкретная функция цели fi принадлежит множеству функций цели F. Исходя из такого предположения, можно считать, что каждое сообщение изменяет значение функции цели (1) При этом поведение объекта определяется как определение информации, доставляющей экстремум функции цели при ограничениях, имеющихся в задаче (2) Таким образом, формируется множество описаний Г: ωi(I)→ξi(I). Будем считать, что соответствие Г в общем случае взаимно-однозначно Г1:ξi(I)→ ωi(I). Действительно, правильное описание позволяет представить объект. Существенной особенностью задачи описания пространства над множеством объектов является необходимость избежать определения Г, так как единственным важным свойством этого соответствия является обратимость. Таким образом, структура, которой наделено множество объектов, образуется соответствием и его правилами. Используя свойство однозначности соответствия, можно определить метрику в данном пространстве, основываясь на предположении аналитичности связи функции цели и информации. Представим функцию цели в виде ряда (3) Где: I0 -информация, имеющаяся в наличии Рассмотрим линейное приближение и предположим, что скорость изменения функции цели пропорциональна наличной информации, что характерно для задачи обучения - мы тем быстрее учимся, чем мы умнее. Тогда можно записать: . (4) Напомним, что мера Хартли основана на предположении, что скорость изменения вероятности по информации пропорциональна текущей вероятности, что соответствует задаче обнаружения. Решая дифференциальное уравнение (4) получаем связь информации и целевой функции: . (5) Очевидно, что начальное условие принимает вид: . (6) Тогда: . (7) Используя граничные условия f(Im)=fm,, где Im - максимальная информация, которую может содержать сообщение, определим коэффициент α . (8) Тогда связь между функцией цели и информацией в данной задаче принимает вид . (9) Выражение (9) определяет норму в рассматриваемом информационном пространстве, так как по определению информация неотрицательна, неотрицательную целевую функцию выполняют аксиомы нормы: . (10) Неравенство треугольника доказывается следующим образом . (11) Выводы: 1. Выдвинутая гипотеза о том, что чувствительность функции цели по отношению к информации пропорциональна текущей информации, не противоречит практике. 2. Норма информационного пространства в задаче накопления информации, носит характер максимальной информации, которую может содержать сообщение, взвешенную на коэффициент полезности информации.

Научные конференции

 

(c) Архив публикаций научного журнала. Полное или частичное копирование материалов сайта возможно только с письменного разрешения администрации, а также с указанием прямой активной ссылки на источник.