Результаты вычислительного эксперимента по сравнению методов идентификации марковских процессов

П.А. Мармалюк; Г.А. Юрьев; Л.С. Куравский; П.Н. Думин

Результаты вычислительного эксперимента по сравнению методов идентификации марковских процессов

П.А. Мармалюк¹, Г.А. Юрьев², Л.С. Куравский³, П.Н. Думин⁴

научная статья Страницы: 44-50

¹ к.т.н., зав. лабораторией «Математическая психология и прикладное программное обеспечение», Московский городской психолого-педагогический университет
² к.ф.-м.н. зам. декана по научной работе, факультет «Информационные технологии», Московский городской психолого-педагогический университет
³ д.т.н., профессор, декан, факультет «Информационные технологии», Московский городской психолого-педагогический университет
⁴ программист, лаборатория «Математическая психология и прикладное программное обеспечение», Московский городской психолого-педагогический университет

Ключевые слова: марковские модели идентификация моделей многомерная нелинейная оптимизация вычислительный эксперимент обучаемые структуры

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.

Для цитирования

Мармалюк П.А., Юрьев Г.А., Куравский Л.С., Думин П.Н. Результаты вычислительного эксперимента по сравнению методов идентификации марковских процессов // Нейрокомпьютеры: разработка, применение. 2015. № 9. С. 44–50.

Список источников

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.
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.
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.
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.
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.
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.
Марковские модели в задачах диагностики и прогнозирования: Учеб. пособие / под ред. Л.С. Куравского. М.: РУСАВИА. 2013. 172 с.
Формалев В.Ф., Ревизников Д.Л. Численные методы. М.: ФИЗМАТЛИТ. 2004. 400 с.
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.
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.
The R Project for Statistical Computing. [Электронный ресурс]. http://r-project.org/.

[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/.

Аннотация

Для цитирования

Похожие статьи