Национальный цифровой ресурс Руконт - межотраслевая электронная библиотека (ЭБС) на базе технологии Контекстум (всего произведений: 634417)
Контекстум
.
Вестник Московского университета. Серия 15. Вычислительная математика и кибернетика  / №1 2015

СРАВНЕНИЕ СЕМЕЙСТВ АЛГОРИТМОВ РАСПОЗНАВАНИЯ НЕШТАТНОГО ПОВЕДЕНИЯ ДИНАМИЧЕСКИХ СИСТЕМ (60,00 руб.)

0   0
Первый авторЩербинин
Страниц7
ID356811
АннотацияРассматривается задача распознавания участков нештатного поведения в многомерных фазовых траекториях динамических систем. Описываются алгоритмы, решающие эту задачу при помощи аксиоматического подхода к распознаванию нештатного поведения динамических систем. Рассматриваются два параметрических семейства алгоритмов распознавания, основанных на этом подходе. Для первого параметрического семейства доказано необходимое условие существования алгоритма распознавания, делающего ограниченное число ошибок на произвольной фазовой траектории. Показано, что в процессе обучения первого параметрического семейства это условие может нарушиться, что не может произойти при обучении второго параметрического семейства. Приведены результаты численного исследования, демонстрирующие увеличение качества распознавания и уменьшение времени обучения второго параметрического семейства по сравнению с первым.
УДК004.021+004.6 7
Щербинин, В.В. СРАВНЕНИЕ СЕМЕЙСТВ АЛГОРИТМОВ РАСПОЗНАВАНИЯ НЕШТАТНОГО ПОВЕДЕНИЯ ДИНАМИЧЕСКИХ СИСТЕМ / В.В. Щербинин // Вестник Московского университета. Серия 15. Вычислительная математика и кибернетика .— 2015 .— №1 .— С. 43-49 .— URL: https://rucont.ru/efd/356811 (дата обращения: 17.04.2024)

Предпросмотр (выдержки из произведения)

Рассматривается задача распознавания участков нештатного поведения в многомерных фазовых траекториях динамических систем. <...> Описываются алгоритмы, решающие эту задачу при помощи аксиоматического подхода к распознаванию нештатного поведения динамических систем. <...> Рассматриваются два параметрических семейства алгоритмов распознавания, основанных на этом подходе. <...> Для первого параметрического семейства доказано необходимое условие существования алгоритма распознавания, делающего ограниченное число ошибок на произвольной фазовой траектории. <...> Показано, что в процессе обучения первого параметрического семейства это условие может нарушиться, что не может произойти при обучении второго параметрического семейства. <...> Приведены результаты численного исследования, демонстрирующие увеличение качества распознавания и уменьшение времени обучения второго параметрического семейства по сравнению с первым. <...>