О применимости математического масштабирования и нормирования при решении прикладных задач
Автор: Долгов Александр Иванович, Маршаков Даниил Витальевич
Журнал: Вестник Донского государственного технического университета @vestnik-donstu
Рубрика: Информатика, вычислительная техника и управление
Статья в выпуске: 1 т.18, 2018 года.
Бесплатный доступ
Введение. Статья посвящена анализу применимости математического масштабирования и нормирования при решении различных прикладных задач. Рассмотрены наиболее известные формулы, часто используемые в ходе теоретических и практических изысканий. Цель работы - выявление свойств математического масштабирования и нормирования. Материалы и методы. На конкретных вычислительных примерах оценены ошибки, получаемые при использовании формул математического масштабирования и нормирования. С учетом сравнительной оценки отношений степени величины исходных и результирующих значений (а также отношений степени их различия) оценивается корректность получаемых данных, оказывающих существенное влияние на результирующие значения. Результаты исследования. Проведенный анализ позволяет сделать выводы о том, что известные формулы математического масштабирования и нормирования обладают свойствами, не учитывавшимися в теории и практике. Обсуждение и заключения. Полученные результаты позволяют избежать ошибочных решений, обусловленных использованием неприменимых формул масштабирования и нормирования при решении задач в теории и практике экономики, организационного управления, медицины и многих других областей.
Масштабирование, нормирование, анализ данных, применимость формул, искусственная нейронная сеть, формула байеса
Короткий адрес: https://sciup.org/142214937
IDR: 142214937 | DOI: 10.23947/1992-5980-2018-18-1-92-101
Список литературы О применимости математического масштабирования и нормирования при решении прикладных задач
- Черноруцкий, И. Г. Методы принятия решений/И. Г. Черноруцкий. -Санкт-Петербург: БХВ-Петербург, 2005. -416 с.
- Кириченко, А. А. Нейропакеты -современный интеллектуальный инструмент исследователя /А. А. Кириченко. -Режим доступа: https://www.hse.ru/pubs/share/direct/document/91940629.pdf (дата обращения: 09.02.18).
- Маршаков, Д. В. Нейросетевая идентификация динамики манипулятора /Д. В. Маршаков, О. Л. Цветкова, А. Р. Айдинян//Инженерный вестник Дона. -2011. -№ 3. -Режим доступа: http://www.ivdon.ru/magazine/archive/n3y2011/504 (дата обращения: 09.02.18).
- Raschka, S. Python Machine Learning/S. Raschka. -Birmingham: Packt Publishing Ltd, 2015. -454 p.
- Россошанский, П. В. Анализ методов нормирования показателей качества сложных технических систем/П. В. Россошанский, С. А. Грайворонский//Надежность и качество: тр. междунар. симпозиума. -Пенза: Изд-во ПГУ. -2010. -Т. 2, вып. 3. -С. 418-420.
- Gnedenko, B. V. An elementary introduction to the theory of probability/B. V. Gnedenko, A. Ya. Khinchin. -Berlin: , 2015. -96 p.
- Вентцель, Е. С. Теория вероятностей/Е. С. Вентцель. -Москва: КноРус, 2016. -664 с.
- Фатхи, В. А. Модели и алгоритмы диагностирования нейросетевых систем на основе модифицированных сетей Петри/В. А. Фатхи, Д. В. Маршаков, А. И. Зотов. -Ростов-на-Дону: Изд. центр ДГТУ, 2014. -158 с.
- Сидоров, А. А. Методические подходы к оценке эффективности деятельности органов государственной власти и местного самоуправления/А. А. Сидоров//Доклады ТУСУРа. -2014. -№ 1 (31). -С. 209-216.
- Кузнецов, С. А. Большой толковый словарь русского языка/С. А. Кузнецов. -Санкт-Петербург: Норинт, 2000. -1536 с.
- Ожегов, С. И. Словарь русского языка/С. И. Ожегов. -Москва: Мир и образование, 2016. -1376 с.
- Долгов, А. И. Байесовские соотношения и их модификации/А. И. Долгов. -Ростов-на-Дону: Изд. центр ДГТУ, 2015. -112 с.
- Долгов, А. И. О корректности модификаций формулы Байеса/А. И. Долгов//Вестник Дон. гос. техн. ун-та. -2014. -Т. 14, № 3 (78). -С. 13-20.
- Naylor, C. M. Build Your Own Expert System/C. M. Naylor. -Chichester: John Wiley & Sons, 1987. -289 p.
- Бэстенс, Д.-Э. Нейронные сети и финансовые рынки: принятие решений в торговых операциях/Д. Э. Бэстенс, В.-М. Берг Ван Ден, Д. Вуд. -Москва: ТПВ, 1997. -236 с.