Construction of dependences on empirical data with uncertainty
- 1 доцент, кафедра «Кибернетика», Национальный исследовательский ядерный университет МИФИ, Москва
- 2 ассистент, кафедра «Кибернетика» Национальный исследовательский ядерный университет МИФИ, Москва
Abstract
The article discusses a method of constructing linear dependences on initial data containing both random and nonrandom components of uncertainty and represents a numeric interval. The method is based on the principles of constraint programming and allows taking into account a priori knowledge about the processes under study. Software implementation is considered, and provided information on the application of the developed method for solving real tasks.
How to cite
Болотская Т.М., Шишин В.В. Построение зависимостей по эмпирическим данным в условиях неопределенности // Информационно-измерительные и управляющие системы. 2012. № 1. С. 71–75.
References
- Вощинин А.П. Интервальный анализ: развитие и перспективы // Заводская лаборатория. Диагностика материалов. 2002. Т. 68. № 1. С. 118-126.
- Zadeh L.A. Fuzzy sets // Information and Control. 1965. V. 8. № 3. P. 338-353.
- 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.
- Рыбина Г.В. Основы построения интеллектуальных систем: учеб. пособ. М.: Финансы и статистика; ИНФРА-М. 2010.
- Канторович Л.В. О некоторых новых подходах к вычислительным методам и обработке наблюдений // Сибирский математический журнал. 1962. Т. 3. № 5.
- Дрейпер Н., Смит Г. Прикладной регрессионный анализ. Изд. 3-е / пер. с англ. М.: Вильямс. 2007.
- Новицкий П.В., Зограф И.А. Оценка погрешностей результатов измерений. Изд. 2-е. Л.: Энергоатомиздат. Ленингр. отд-ние. 1991.
- Ватутин В.А., Телевинова Т.М., Чистяков В.П. Вероятностные методы в физических исследованиях. М.: Наука, Главная редакция физ.-мат. лит. 1985.
- Орлов А.И.Часто ли распределение результатов наблюдений является нормальным - // Заводская
лаборатория. 1991.
Т. 57. №. 7 С. 64-66. - Yun-Hsi O. Chang,
Bilal M. Ayyub Fuzzy regression methods - a
comparative assessment // Fuzzy Sets and
Systems. 2001.
V. 119 (2). P. 187-203. - Нариньяни А.С.Недоопределенность в системе представления и обработки знаний // Известия АН СССР. Серия «Техническая кибернетика». 1986. № 5. С. 3-28.