Информационные прогнозно-геологические антиномии

Геологическая эффективность прогнозных оценок перспектив рудоносности территорий, осуществляемых с помощью математических схем принятия решений, реализованных в виде компьютерных программ, в значительной степени зависит от того, каким образом определяется информативность признаков, как количественная характеристика их прогнозно-поисковой значимости.

Исходя из того, что любой признак рудного объекта является его отражающим знаком и содержит о нем определенное количество информации, для оценки информативности признаков неоднократно предлагалось использовать математический аппарат традиционной теории информации [ 1, 2, 3, 4 ]. За меру информативности при этом, в общем случае, принималось “количество информации” ( I ), интерпретируемое следующим образом [ 4 ]:

(1)

Покажем на модельном примере противоречивость и неустойчивость прогнозных оценок перспективности тех или иных участков территории, получаемых с помощью приведенной формулы. Введем обозначения: N – общее количество объектов распознавания (элементарных ячеек, на которые делится исследуемая территория); Х – количество эталонных (рудных) объектов распознавания; M – общее число объектов распознавания, на которых проявлен признак; Z – число эталонных объектов распознавания, на которых проявлен признак. В этих обозначениях формула (1) приобретает вид:

(2)

Рассмотрим три прогнозно-поисковые ситуации, представленные на рис.1, в каждой из которых наблюдаются одни и те же, как эталонные объекты распознавания, так и их прогнозно-поисковые признаки.

Друг от друга ситуации отличаются только числом проявлений каждого из признаков и общей площадью контуров проводимых прогнозных исследований, что выражается в изменении значений N и M. Требуется оценить информативность каждого из признаков и на основе этой оценки выделить наиболее перспективные участки на обнаружение рудных объектов эталонного типа.

В таблице 1 приведены характеристики прогнозно-поисковых ситуаций и информативности признаков, определенные по формуле (2).

Таблица 1.

Из таблицы видно, что при переходе от границ первого контура исследований к границам третьего контура, значения информативности первого и второго признаков последовательно увеличиваются и их конечный прирост составляет: первый признак – 45,7 %, второй признак – 114,2 %. Информативность третьего признака, в свою очередь, падает и ее уменьшение составляет 21,7 %. Общий размах варьирования информативности в целом по совокупности признаков снижается при этом в 7,8 раз, то есть происходит нивелирование признаков по их прогнозно-поисковой значимости.

Другие материалы

Секрет вращения земли и причины возникновения циклонов, тайфунов, торнадо
Почему Земля вращается? Почему ветры в циклонах в северном полушарии дуют против часовой стрелки, а в циклонах в южном полушарии дуют по часовой стрелке? Почему в экваториальной зоне Земли никогда не бывает тайфунов, смерчей и циклонов? На ...

Миграция населения Ставропольского края
Ставропольский край занимает территорию в 66,4 тыс. км2, граничит на западе с Республикой Карачаево-Черкессия, Краснодарским краем, на севере с Ростовской областью и Республикой Калмыкия, на востоке с Республикой Дагестан, на юге – с Чечен ...