Оптимальная сегментация структурных экспериментальных кривых на основе метода динамического программирования

Рассматривается задача классификации состояний объекта по косвенным данным, в качестве которых наблюдаются структурные экспериментальные кривые. Проводится исследование основанного на методе динамического программирования алгоритма оптимальной сегментации структурных кривых, описываемых стохастическими разностными уравнениями авторегрессии. Предполагается, что вектор параметров авторегрессии в каждый момент времени принимает одно из конечного множества значений, в зависимости от того, в каком состоянии находится источник кривых. Для источника кривых, имеющего произвольное конечное число состояний, связанных в цепь Маркова, предложен метод выделения класса кривых, для сегментации которых изучаемый алгоритм может быть использован в реальном масштабе времени.