ГЕНЕРАЦИЯ РАБОЧЕЙ ВЫБОРКИ НАБЛЮДЕНИЙ ПРИ НЕПАРАМЕТРИЧЕСКОМ МОДЕЛИРОВАНИИ

Описание

Перевод названия: GENERATION OF THE WORKING SAMPLE OBSERVATION IN NONPARAMETRIC MODELING

Тип публикации: статья из журнала

Год издания: 2015

Ключевые слова: Nonparametric identification, sample, data analysis, непараметрическая идентификация, выборка, анализ данных

Аннотация: Рассматривается задача повышения качества исходных выборок наблюдений при идентификации дискретно-непрерывных процессов. Исходные данные могут содержать такие недостатки, как разреженности и пропуски. Предложенный алгоритм позволяет устранить такого рода «изъяны», что приводит к повышению точности моделирования в несколько раз. ПодПоказать полностьюобного рода задачи встречаются при моделировании процессов в металлургии, нефтехимии, а также в космической отрасли. To identify discrete-continuous processes the problem of improving the quality of source samples is considered. Source data may comprise irregularities such as gaps and emissions. The proposed algorithm eliminates such “flaws”, which leads to higher accuracy of the identification by several times. Such problems are encountered in modeling processes in metallurgy, petrochemical, as well as in the space industry.

Ссылки на полный текст

Издание

Журнал: Решетневские чтения

Выпуск журнала: Т. 2, 19

Номера страниц: 110-111

ISSN журнала: 19907702

Место издания: Красноярск

Издатель: Сибирский государственный аэрокосмический университет имени академика М.Ф. Решетнева

Персоны

  • Чжан Е.А. (Сибирский федеральный университет)

Вхождение в базы данных