Информационная модель — модель объекта, представленная в виде информации, описывающей существенные для данного рассмотрения параметры и переменные величины объекта, связи между ними, входы и выходы объекта и позволяющая путём подачи на модель информации об изменениях входных величин моделировать возможные состояния объекта. Информационные модели нельзя потрогать или увидеть, они не имеют материального воплощения, потому что строятся только на информации. Информационная модель — совокупность информации, характеризующая существенные свойства и состояния объекта, процесса, явления, а также взаимосвязь с внешним миром.

Информационные модели делятся на описательные и формальные.

Описательные информационные модели - это модели, созданные на естественном языке (т.е. на любом языке общения между людьми: английском, русском, китайском, мальтийском и т.п.) в устной или письменной форме.

Формальные информационные модели - это модели, созданные на формальном языке (т.е. научном, профессиональном или специализированном). Примеры формальных моделей: все виды формул, таблицы, графы, карты, схемы и т.д.

Хроматические (информационные) модели - это модели, созданные на естественном языке семантики цветовых концептов и их онтологических предикатов (т.е. на языке смыслов и значений цветовых канонов, репрезентативно воспроизводившихся в мировой культуре). Примеры хроматических моделей: "атомарная" модель интеллекта (АМИ), межконфессиональная имманентность религий (МИР), модель аксиолого-социальной семантики (МАСС) и др., созданные не базе теории и методологии хроматизма.

Типы информационных моделей

С. А. Терехов^[1] выделяет несколько типов информационных моделей, отличающихся по характеру запросов к ним:

1. Моделирование отклика системы на внешнее воздействие
2. Классификация внутренних состояний системы
3. Прогноз динамики изменения системы
4. Оценка полноты описания системы и сравнительная информационная значимость параметров системы
5. Оптимизация параметров системы по отношению к заданной функции ценности
6. Адаптивное управление системой

Уровни моделей:^{[источник не указан 1197 дней]}

1. структуры
2. поведения
3. результатов

Характеристики моделей:

1. Цель (target)
2. Точка зрения (view)
3. Полнота
4. Целостность и непротиворечивость
5. Адекватность и согласованность с оригиналом (coherent)
6. Сложность
7. Избыточность
8. Архитектура

Ссылки

1. Нейроинформатика / А. Н. Горбань, В. Л. Дунин-Барковский, А. Н. Кирдин и др. — Новосибирск: Наука. Сибирское предприятие РАН, 1998. — 296 с.