Данная работа посвящена разработке программного комплекса, позволяющего перейти от оценочной функции к математической модели с наперёд заданным значением расхождения результатов модулирования и эксперимента. Задачи, которые решились в ходе исследования: Определение абсолютных, относительных релевантностей и максимумов коэффициентов влияния независимых переменных. Определение представительных значений, энтропий и значимостей независимых переменных. Определение вида адекватной математической модели, сравнение с данными эксперимента и определение степени приемлемости. Программа состоит из трёх блоков, каждый из которых решает одну из задач выше. Так программа вычисляет абсолютную релевантность, чтобы вычислить относительную релевантность, благодаря которой находят максимумы коэффициентов влияния независимых параметров. Чем больше максимальный коэффициент у независимого параметра, тем больше у него количество представительных значений. Представительные значения же определяются с помощью функции плотности вероятности, таким образом, чтобы каждая вероятность между предыдущем и текущем значений была одинаковой. Работа была протестирована на нескольких наборах данных, качественно отличающихся друг от друга, просчитаны вручную.

This work is devoted to the development of a software package that allows you to move from an evaluation function to a mathematical model with a predetermined value of the discrepancy between the results of modulation and experiment. Tasks that were solved in the course of the study:Definition of absolute, relative relevances and maxima of the coefficients of influence of independent variables. Determination of representative values, entropies and significances independent variables.Determination of the type of an adequate mathematical model, comparison with experimental data and determination of the degree of acceptability. The program consists of three blocks, each of which solves one of the tasks above. This is how the program calculates absolute relevance in order to calculate the relative relevance, due to which the maxima of the influence coefficients of the independent parameters are found. The greater the maximum coefficient of an independent parameter, the greater the number of representative values ​​it has. Representative values ​​are determined using a probability density function, so that each probability between the previous and current values ​​is the same.The work was tested on several data sets, qualitatively different from each other, calculated manually.