350 руб
Журнал «Нейрокомпьютеры: разработка, применение» №9 за 2015 г.
Статья в номере:
Результаты вычислительного эксперимента по сравнению методов идентификации марковских процессов
Ключевые слова: марковские модели идентификация моделей многомерная нелинейная оптимизация вычислительный эксперимент обучаемые структуры
Авторы:
П.А. Мармалюк - к.т.н., зав. лабораторией «Математическая психология и прикладное программное обеспечение», Московский городской психолого-педагогический университет. E-mail: pavel.marmalyuk@gmail.com Г.А. Юрьев - к.ф.-м.н. зам. декана по научной работе, факультет «Информационные технологии», Московский городской психолого-педагогический университет. E-mail: nezdeshni@gmail.com Л.С. Куравский - д.т.н., профессор, декан, факультет «Информационные технологии», Московский городской психолого-педагогический университет. E-mail: l.s.kuravsky@gmail.com П.Н. Думин - программист, лаборатория «Математическая психология и прикладное программное обеспечение», Московский городской психолого-педагогический университет. E-mail: dumin.pn@gmail.com
Аннотация:
Представлена технология вычислительного эксперимента, обеспечивающего сравнение характеристик эффективности численных подходов к решению задачи идентификации марковских процессов с дискретными состояниями и непрерывным временем по данным наблюдений. Анализ результатов проведённого вычислительного эксперимента показал, что разработанные методы идентификации имеют преимущества перед классическим градиентным методом первого порядка.
Страницы: 44-50
Список источников

 

  1. Куравский Л.С., Марголис А.А., Юрьев Г.А., Мармалюк П.А. Концепция системы поддержки принятия решений для психологического тестирования // Психологическая наука и образование. 2012. № 1. C. 56-65.
  2. Куравский Л.С., Марголис А.А., Мармалюк П.А., Юрьев Г.А., Думин П.Н. Обучаемые марковские модели в задачах оптимизации порядка предъявления психологических тестов // Нейрокомпьютеры: разработка и применение. 2013. № 4. С. 28-38.
  3. Куравский Л.С., Мармалюк П.А., Алхимов В.И., Юрьев Г.А. Новый подход к построению интеллектуальных и компетентностных тестов // Моделирование и анализ данных. 2013. № 1. С. 4-28.
  4. Куравский Л.С., Мармалюк П.А., Барабанщиков В.А., Безруких М.М., Демидов А.А., Иванов В.В., Юрьев Г.А. Оценка степени сформированности навыков и компетенций на основе вероятностных распределений глазодвигательной активности // Вопросы психологии. 2013. № 5. С. 64-81.
  5. Куравский Л.С., Марголис А.А., Мармалюк П.А., Юрьев Г.А., Думин П.Н. Обучаемые марковские модели в задачах оптимизации порядка предъявления психологических тестов // Нейрокомпьютеры: разработка и применение. 2013. № 4. С. 28-38.
  6. Куравский Л.С., Мармалюк П.А., Юрьев Г.А., Думин П.Н. Идентификация марковских процессов по статистическим данным // Нейрокомпьютеры: разработка и применение. 2015. № 5. С. 42-47.
  7. Марковские модели в задачах диагностики и прогнозирования: Учеб. пособие / под ред. Л.С. Куравского. М.: РУСАВИА. 2013. 172 с.
  8. Формалев В.Ф., Ревизников Д.Л. Численные методы. М.: ФИЗМАТЛИТ. 2004. 400 с.
  9. Kuravsky L.S., Marmalyuk P.A., Yuryev G.A. and Dumin P.N. A Numerical Technique for the Identification of Discrete-State Continuous-Time Markov Models // Applied Mathematical Sciences. 2015. V. 9. № 8. P. 379-391.
  10. Kuravsky L.S., Marmalyuk P.A., Baranov S.N., Alkhimov V.I., Yuryev G.A. and Artyukhina S.V. A New Technique for Testing Professional Skills and Competencies and Examples of its Practical Applications // Applied Mathematical Sciences. 2015. V. 9. № 21. P. 1003-1026.
  11. The R Project for Statistical Computing. [Электронный ресурс]. http://r-project.org/.