Проверяемый текст
Гагарин, Александр Владимирович; Системная оценка и выбор инноваций на рынке информационных услуг (Диссертация 2001)
[стр. 81]

81 Логическую информацию Н можно определять как через параметры синтезирующей ее системы (человека, информационной системы), так и через плотность вероятности ДЛ) того, что ] имеет значение Л.
Если вместо плотности вероятности рассматриваемый класс однородных объектов охарактеризовать просто вероятностью и представить в логарифмической форме, тогда получим: п Н = " Е 1?1о8А..
1-1 Если = р\уто имеет место формула Шеннона: я и = '£ р 11о$рг м При равновероятном выборе (использовании) элемента информации: Прагматическая (целевая) информация Нпраг описывается моделью, аналогичной модели Н = Нп + Нг + Нк, только под J понимается информация о средствах достижения цели, а под п — количество бит информации о средствах на бит информации о цели (результате).
Прагматическая информация
Нпраг, также как и рассмотренная выше семантическая (логическая) информация Н, может иметь и статистическую трактовку, т.е.
Нпраг может определяться аналогично формуле Шеннона, только в этом случае для практических приложений часто удобно заменить вероятность недостижения цели р1 на сопряженную (1 р ¡) Я =-¿9 ,^(1 р%.
м где р'1 — вероятность достижения цели; — вероятность того, что оцениваемая компонента (фактор, свойство инновационного продукта), будет использована (окажется ценной, необходимой, будет актуализирована) для достижения цели.
[стр. 56]

53 необходимости оперативно увеличивать выпуск продукции, если ситуация на рынке благоприятна для ее реализации.
Логическую информацию Н можно определять как через параметры синтезирующей ее системы (человека, информационной системы), так и через плотность вероятности
Й^Л) того, что I имеет значение Л.
Нели вместо плотности вероятности рассматриваемый класс однородных объектов охарактеризовать просто вероятностью и представить Л в логарифмической форме, тогда получим: н = ¿ 4 / 1о§а .......................О-8) м Ec.nuqj = pt,то..имеет..место..формула.Ш еннона: и v ; .
I..g /.............................(1.9) (=1 При равновероятном выборе (использовании) элемента информации: р.
=1 и и =Т к щ .......................(1.10) п Тл п п Прагматическая (целевая) информация Нмра1 описывается моделью, аналогичной (1.5), только под ) понимается информация о средствах достижения цели, а под п количество бит информации о средствах на бит информации о цели (результате).
Прагматическая информация
11праг, также как и рассмотренная выше семантическая (логическая) информация Н, может иметь и статистическую трактовку, т.е.
Н,,раг можетопределяться аналогично (1.8), только в этом случае для практических приложений часто удобно заменить вероятность недостижения цели р, на сопряженную (1 р '¡) н =-'¿С/, \0&(\-Р).
.(1.11)

[стр.,57]

54 : где р 1 вероятность достижения дели; ^ вероятность того, что оцениваемая компонента (фактор, свойство инновационного продукта), будет использована (окажется ценной, необходимой, будет актуализирована) для достижения цели.
Особенности вероятностных характеристик, используемых в излагаемом подходе, по нашему мнению, соответствуют особенностям рассматриваемой в настоящем исследовании проблемы разработки оценки инноваций на рынке информационных услуг.
Действительно, в общем случае вероятность достижения цели к \ и вероятность актуализации информационного продукта, т.е.
вероятность использования оцениваемой компоненты (свойства) при принятии решения Ць имеют более широкую трактовку, чем статистические вероятности, определяемые на основе репрезентативной выборки и подчиняющиеся той или иной статистической закономерности.
Следовательно, они могут трактоваться и использоваться не только для оценки и анализа стохастических, повторяющихся явлений, а характеризовать единичные явления, события, выборки.
Иными словами, ^ и ^ это вероятности, более близкие по смыслу вероятностям теории размытых множеств Заде [38].
Наконец, в качестве единицы измерения ЛЛ элементной базы исходной (синтаксической) информации о компоненте (факторе) рассматриваемого инновационного продукта при вероятностной форме представления информационных характеристик принимается, как обычно, единица, основанная на двоичном логарифме, дающая в качестве минимальной единицы информации 1бит, т.е.
} = -\og2PИтак, задачу системной оценки эффективности различных информационных ресурсов, анализа новых видов информационных услуг можно поставить как задачу оценки степени их влияния на реализацию целей системы (реализация принципа целесоотвстствия) и использовать при этом вероятностную меру, т.е.
оценивать вероятность того, что данный информационный ресурс будет использован при достижении подцелей.
Такие

[Back]