350 руб
Журнал «Информационно-измерительные и управляющие системы» №1 за 2012 г.
Статья в номере:
Построение зависимостей по эмпирическим данным в условиях неопределенности
Ключевые слова: регрессионный анализ интервальный анализ неопределенность программирование в ограничениях
Авторы:
Т. М. Болотская доцент, кафедра «Кибернетика», Национальный исследовательский ядерный университет МИФИ, Москва В. В. Шишин ассистент, кафедра «Кибернетика» Национальный исследовательский ядерный университет МИФИ, Москва E-mail: shishin@mail.ru
Аннотация:
Рассмотрен метод построения линейных зависимостей по исходным данным, содержащим как случайную, так и неслучайную составляющие неопределенности и представляемую числовыми интервалами. Метод основан на принципах программирования в ограничениях и позволяет при построении зависимостей учитывать априорные знания об исследуемых явлениях. Рассмотрена программная реализация. Приведены сведения о применении разработанного метода для решения прикладных задач.
Страницы: 71-75
Список источников
  1. Вощинин А.П. Интервальный анализ: развитие и перспективы // Заводская лаборатория. Диагностика материалов. 2002. Т. 68. № 1. С. 118-126.
  2. Zadeh L.A. Fuzzy sets // Information and Control. 1965. V. 8. № 3. P. 338-353.
  3. Нариньяни А.С. НЕ-факторы и инженерия знаний: от наивной формализации к естественной прагматике // Сб. трудов Нац. конф. с междунар. участием по ИИ «Искусственный интеллект-94» (КИИ-94). В 2-х т.  Тверь: АИИ. 1994. Т. 1. С. 9-18.
  4. Рыбина Г.В. Основы построения интеллектуальных систем: учеб. пособ. М.: Финансы и статистика; ИНФРА-М. 2010.
  5. Канторович Л.В. О некоторых новых подходах к вычислительным методам и обработке наблюдений // Сибирский математический журнал. 1962. Т. 3. № 5.
  6. Дрейпер Н., Смит Г.  Прикладной регрессионный анализ. Изд. 3-е / пер. с англ. М.: Вильямс. 2007.
  7. Новицкий П.В., Зограф И.А. Оценка погрешностей результатов измерений. Изд. 2-е. Л.: Энергоатомиздат. Ленингр. отд-ние. 1991.
  8. Ватутин В.А., Телевинова Т.М., Чистяков В.П. Вероятностные методы в физических исследованиях. М.: Наука, Главная редакция физ.-мат. лит. 1985.
  9. Орлов А.И.Часто ли распределение результатов наблюдений является нормальным - // Заводская лаборатория. 1991.
    Т. 57. №. 7 С. 64-66.
  10. Yun-Hsi O. Chang, Bilal M. Ayyub  Fuzzy regression methods - a comparative assessment  // Fuzzy Sets and Systems. 2001. 
    V. 119 (2). P. 187-203.
  11. Нариньяни А.С.Недоопределенность в системе представления и обработки знаний // Известия АН СССР. Серия «Техническая кибернетика». 1986. № 5. С. 3-28.