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

Новейшие экспедиции и их открытия
Среди современных нам ученых-первооткрывателей и путешественников вряд ли можно назвать людей, имена которых были бы более известны миллионам читателей, нежели имена Тура Хейердала и Жака-Ива Кусто. Это объясняется и их личными человечес ...

США современный уровень социально-экономического развития. Характеристика современного состояния, анализ причин, перспективы развития
Современные США представляют собой достаточно интересный объект исследований для экономистов всего мира. Страна, сумевшая за сравнительно небольшой промежуток времени стать мировым экономическим лидером, не может не вызывать интерес. ...