УПРАВЛЕНИЕ БОЛЬШИМИ СИСТЕМАМИ
на главную написать письмо карта сайта

Структурная идентификация сложных объектов управления на базе методов кусочной аппроксимации


Автор(ы): Дорофеюк Ю. А.
Название статьи:  Структурная идентификация сложных объектов управления на базе методов кусочной аппроксимации
Выпуск: 30
Год: 2010
Библиография: Дорофеюк Ю. А. Структурная идентификация сложных объектов управления на базе методов кусочной аппроксимации / Управление большими системами. Выпуск 30. М.: ИПУ РАН, 2010. С.79-88.
Гос. регистрационный номер: 0421000023\0030
Дата опубликования: 30.09.2010
Ключевые слова: классификационный анализ данных, структурная идентификация, кусочная аппроксимация сложных зависимостей, статистика Фишера-Чоу
Аннотация: Решается задача построения модели функционирования сложного объекта с помощью алгоритмов структурно-классификационного анализа и кусочной аппроксимации. Предлагается два подхода к решению этой задачи – при помощи итерационных алгоритмов, реализующих вариационный подход к задачам кусочной аппроксимации, и двухэтапных алгоритмов, в которых процессы структуризации пространства входных параметров и построения локальных регрессионных моделей разделены.


Author(s): Dorofeyuk Yu. A.
Article title: Complex control objects identification on the base of piecewise approximation methods
Issue: 30
Year: 2010
Keywords: ranging data analysis, structure identification, piecewise approximation of complex dependence, Fisher-Chow statistic
Abstract: The problem of complex object functioning model development is solved with the aid of algorithms of structure-ranging analysis and piecewise approximation. Two approaches to the solution are considered – the first employs iterative algorithms which implement variational approach to piecewise approximation, while the second uses two-phase algorithms where the processes of input parameter space structuring and local regression model development are separated.


в формате PDF
Обсудить статью в Интернет-конференции по проблемам управления

Просмотров: 5178; загрузок: 2028, за месяц: 47.

Назад

ИПУ РАН © 2007. Все права защищены