|
Эта публикация цитируется в 1 научной статье (всего в 1 статье)
Распознавание зависимостей на основе обратного отображения
А. Н. Тырсинa, С. М. Серебрянскийb a Научно-инженерный центр «Надежность и ресурс больших систем и машин» УрО РАН, Екатеринбург
b Троицкий филиал Челябинского государственного университета
Аннотация:
Описан метод распознавания зависимостей, основанный на использовании обратного отображения. Из заданного конечного множества моделей выбирают ту, которая в наибольшей степени соответствует выборке данных. Для каждой модели по выборке определяют соответствующую ей выборочную зависимость. Для одномерного случая с помощью обратного отображения каждой выборочной зависимости ставится в соответствие одна и та же эталонная модель в виде уравнения прямой. Для каждой модели выборочные данные отображаются с некоторыми ошибками на одно и то же уравнение прямой. В качестве критерия адекватности построенной модели выборки данных предложено использовать минимум дисперсии ошибок. В случае многомерных зависимостей предложен эвристический прием, согласно которому для каждой модели рассматривают совокупность обратных функций для каждой из независимых переменных. Проведена апробация метода с помощью статистического моделирования методом Монте Карло.
Ключевые слова:
распознавание; функциональная зависимость; модель; обратная функция; выборка; дисперсия; аппроксимация.
Поступила в редакцию: 16.02.2016
Образец цитирования:
А. Н. Тырсин, С. М. Серебрянский, “Распознавание зависимостей на основе обратного отображения”, Информ. и её примен., 10:2 (2016), 58–64
Образцы ссылок на эту страницу:
https://www.mathnet.ru/rus/ia416 https://www.mathnet.ru/rus/ia/v10/i2/p58
|
Статистика просмотров: |
Страница аннотации: | 222 | PDF полного текста: | 56 | Список литературы: | 43 | Первая страница: | 1 |
|