Национальный цифровой ресурс Руконт - межотраслевая электронная библиотека (ЭБС) на базе технологии Контекстум (всего произведений: 634840)
Контекстум
Руконтекст антиплагиат система
Датчики и системы. Sensors & Systems  / №12 2016

РЕКУРРЕНТНЫЕ АЛГОРИТМЫ ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНОГО АНАЛИЗА ИНФОРМАЦИИ В СЛОЖНЫХ ИЗМЕРИТЕЛЬНО-УПРАВЛЯЮЩИХ СИСТЕМАХ (150,00 руб.)

0   0
Первый авторДорофеюк Александр Александрович
АвторыДорофеюк Юлия, Покровская Ирина, Чернявский Александр
Страниц9
ID579479
АннотацияДля интеллектуального анализа информации в сложных измерительно-управляющих системах предложено применять рекуррентные алгоритмы типа стохастической аппроксимации. Проведено исследование критериев качества классификации, зависящих от ненормированных моментов и нулевых моментов классов, а также вида оптимальной классификации. Предложен рекуррентный алгоритм классификации, доказана теорема о его сходимости, обеспечивающая стационарное значение этого критерия качества классификации. Рассмотрено применение предложенного подхода к решению типовых задач классификационного анализа: классического варианта задачи размытой кластеризации с фоновым классом, экстремальной группировки параметров, диагонализации матрицы связи, кластеризации в бинарных, номинальных и ранговых шкалах
УДК621.3.037.3:517.962.27
РЕКУРРЕНТНЫЕ АЛГОРИТМЫ ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНОГО АНАЛИЗА ИНФОРМАЦИИ В СЛОЖНЫХ ИЗМЕРИТЕЛЬНО-УПРАВЛЯЮЩИХ СИСТЕМАХ / А.А. Дорофеюк [и др.] // Датчики и системы. Sensors & Systems .— 2016 .— №12 .— С. 5-13 .— URL: https://rucont.ru/efd/579479 (дата обращения: 27.04.2024)

Предпросмотр (выдержки из произведения)

ТЕОРИЯ И ПРИНЦИПЫ ПОСТРОЕНИЯ ДАТЧИКОВ, ПPИБОPОВ И СИСТЕМ УДК 621.3.037.3:517.962.27 РЕКУРРЕНТНЫЕ АЛГОРИТМЫ В СЛОЖНЫХ ИЗМЕРИТЕЛЬНО-УПРАВЛЯЮЩИХ СИСТЕМАХ1 ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНОГО АНАЛИЗА ИНФОРМАЦИИ RECURRENT MINING ALGORITHMS IN COMPLEX MEASURING AND CONTROL SYSTEMS 1, 2, 3) Дорофеюк Александр Александрович д-р техн. наук, профессор, зав. лабораторией E-mail: daa2@mail.ru 1) Дорофеюк Юлия Александровна канд. техн. наук, ст. научн. сотрудник E-mail: dorofeyuk_julia@mail.ru 1) Покровская Ирина Вячеславовна научн. сотрудник E-mail: ivp750@mail.ru 1) Чернявский Александр Леонидович канд. техн. наук, ст. научн. сотрудник E-mail: achern@ipu.ru 1) Институт проблем управления им. <...> В. А. Трапезникова РАН, Москва 2) Институт системного анализа ФИЦ “Информатика и управление” РАН, Москва 3) Национальный исследовательский университет “Высшая школа экономики”, Москва Аннотация: Для интеллектуального анализа информации в сложных измерительно-управляющих системах предложено применять рекуррентные алгоритмы типа стохастической аппроксимации. <...> Проведено исследование критериев качества классификации, зависящих от ненормированных моментов и нулевых моментов классов, а также вида оптимальной классификации. <...> Предложен рекуррентный алгоритм классификации, доказана теорема о его сходимости, обеспечивающая стационарное значение этого критерия качества классификации. <...> Рассмотрено применение предложенного подхода к решению типовых задач классификационного анализа: классического варианта задачи размытой кластеризации с фоновым классом, экстремальной группировки параметров, диагонализации матрицы связи, кластеризации в бинарных, номинальных и ранговых шкалах. <...> Ключевые слова: измерительно-управляющие системы, интеллектуальный анализ информации, размытая классификация, рекуррентные алгоритмы, стохастическая аппроксимация, типы размытости, структуризация параметров, кластерный анализ, кусочная аппроксимация сложных зависимостей. <...> Датчики и Системы · ¹ 12.2016 3 К содержанию ВВЕДЕНИЕ Интеллектуальный <...>

Облако ключевых слов *


* - вычисляется автоматически
Антиплагиат система на базе ИИ