КОММУНИКАЦИЯ ИНСТРУМЕНТАРИЯ КОГНИТИВНЫХ МОДЕЛЕЙ С ЦИФРОВЫМ МОДЕЛИРОВАНИЕМ СИСТЕМЫ ЗЕМЕЛЬНЫХ ОТНОШЕНИЙ НА ОСНОВЕ БОЛЬШИХ ДАННЫХ И МАШИННОГО ОБУЧЕНИЯ
АДАДИМОВА ЛЮБОВЬ, ПОЛУЛЯХ ЮРИЙ, БРЫЗГАЛИН ТИМУР
DOI 10.33305/2311-33
УДК 332.64; 332.68+004.89
Выпуск № 11, Ноябрь 2023 г., статья № 4, стр. 33-47
Рубрика: Цифровизация в апк
Ключевые слова: ЗЕМЕЛЬНЫЕ ОТНОШЕНИЯ, ИНСТИТУТЫ, НАРРАТИВЫ, ЭКОНОМИЧЕСКАЯ СРЕДА, ЭКОНОМИЧЕСКИЕ АГЕНТЫ, ЗЕМЕЛЬНАЯ РЕНТА, КОГНИТИВНАЯ МОДЕЛЬ, ЦИФРОВИЗАЦИЯ, МАШИННОЕ ОБУЧЕНИЕ, БОЛЬШИЕ ДАННЫЕ
Аннотация: В качестве одного из основных обстоятельств, вызвавших необходимость разработки метода согласования инструментов и механизмов нечётких когнитивных моделей с цифровым моделированием земельных отношений в аграрной сфере, явилась неадекватная роль институциональной экономики в развивающемся мире ‒ борьба с нарративами чревата сдерживанием инерционного развития. На этом фоне обоснована возможность сближения институциональной и неоклассической экономик с целью обеспечения экономического роста без потрясений от возможных нарративов. Выявлены общие черты двух методических подходов регулирования земельных отношений на основе: теории нечётких множеств (когнитивное моделирование); цифровизации земельных отношений с использованием машинного бучения. Определено место (поля, пространство) их коммуникации и взаимодействия. Разработаны структура и содержание метода согласования в части исходной информации, основных инструментов и результатов двух названных методических подходов. Сформирована схема функционирования и согласования механизмов анализа и результатов институциональной и цифровой моделей. Разработана авторская нечёткая когнитивная модель для институционального регулирования земельных отношений. Обосновано содержание, формирование и описан процесс машинного обучения для цифровой земельно-оценочной модели. Раскрыты механизмы взаимодействия и обмена исходной информацией и результатами двух разнотипных моделей. Обоснована возможность использования созданных моделей в качестве платформы и подключения к ним данных распределённого реестра земель сельскохозяйственного использования с применением технологии «Блокчейн» для институционально-параметрического регулирования земельных отношений на фоне земельно-оценочного процесса.
Авторы:
Ададимова Любовь Юрьевна, Поволжский научно-исследовательский институт экономики и организации агропромышленного комплекса – обособленное структурное подразделение ФГБУН ФИЦ «Саратовский научный центр Российской академии наук»
Полулях Юрий Георгиевич, Поволжский научно-исследовательский институт экономики и организации агропромышленного комплекса – обособленное структурное подразделение ФГБУН ФИЦ «Саратовский научный центр Российской академии наук»
Брызгалин Тимур Валерьевич, Поволжский научно-исследовательский институт экономики и организации агропромышленного комплекса – обособленное структурное подразделение ФГБУН ФИЦ «Саратовский научный центр Российской академии наук»
Библиографическая запись:
На бумажную версию:
Ададимова, Л. Ю. Коммуникация инструментария когнитивных моделей с цифровым моделированием системы земельных отношений на основе больших данных и машинного обучения / Л. Ю. Ададимова, Ю. Г. Полулях, Т. В. Брызгалин. – DOI 10.33305/2311-33. – Текст : непосредственный // АПК: Экономика, управление. – 2023. – № 11. – (Цифровизация в апк). – С. 33-47.
На электронную версию:
Ададимова, Л. Ю. Коммуникация инструментария когнитивных моделей с цифровым моделированием системы земельных отношений на основе больших данных и машинного обучения / Л. Ю. Ададимова, Ю. Г. Полулях, Т. В. Брызгалин. – DOI 10.33305/2311-33. – Текст : электронный // АПК: Экономика, управление. – 2023. – № 11. – (Цифровизация в апк). – С. 33-47. – URL: http://apk-eu.ru/article/851 (дата обращения – 20.11.2024). – Режим доступа: для авториз. пользователей.
Скачать
Необходимо войти и чтобы скачать эту статью прямо сейчас!
COMMUNICATION OF COGNITIVE MODEL TOOLS WITH DIGITAL MODELING OF THE LAND RELATIONS SYSTEM BASED ON BIG DATA AND MACHINE LEARNING
DOI 10.33305/2311-33
Issue № 11, 2023, article № 4, pages 33-47
Section: Digitalization in agrarian and industrial complex
Keywords: LAND RELATIONS, INSTITUTIONS, NARRATIVES, ECONOMIC ENVIRONMENT, ECONOMIC AGENTS, LAND RENT, COGNITIVE MODEL, DIGITALIZATION, MACHINE LEARNING, BIG DATA
Abstract: One of the main circumstances that necessitated the development of a method for harmonizing tools and mechanisms of fuzzy cognitive models with digital modeling of land relations in the agricultural sector was the inadequate role of institutional economics in the developing world – the fight against narratives is fraught with restraint of inertial development. Against this background, the possibility of convergence of institutional and neoclassical economies in order to ensure economic growth without shocks from possible narratives is substantiated. The common features of the two methodological approaches to the regulation of land relations on the basis of: the theory of fuzzy sets (cognitive modeling); digitalization of land relations with the use of machine learning. The place (fields, space) of their communication and interaction is determined. The structure and content of the method of coordination in terms of initial information, basic tools and results of these two methodological approaches have been developed. A scheme for the functioning and coordination of analysis mechanisms and the results of institutional and digital models has been formed. The author's fuzzy cognitive model for institutional regulation of land relations has been developed. The content, formation and description of the machine learning process for a digital land valuation model is substantiated. The mechanisms of interaction and exchange of initial information and results of two different types of models are revealed. The possibility of using the created models as a platform and connecting to them the data of the distributed register of agricultural land using the "Blockchain" technology for institutional and parametric regulation of land relations against the background of the land valuation process is substantiated
Authors: Adadimova Liubov IUrevna, Poluliakh IUrii Georgievich, Bryzgalin Timur Valerevich