Обеспечение достоверности обработки данных на основе идентификации нестационарных объектов в условиях неопределенности факторов систематической погрешности
Автор: Зарипова Гульсара Исраиловна
Журнал: Проблемы информатики @problem-info
Рубрика: Прикладные информационные технологии
Статья в выпуске: 3 (32), 2016 года.
Бесплатный доступ
Сформулирована задача и разработаны методы повышения достоверности информации на основе синтеза методов статистической, динамической, нечеткой идентификации, порогового контроля, контроля но приращениям и с предсказанием, оценки влияния факторов на систематическую погрешность и механизмов настройки параметров моделей для оптимизации обработки данных нестационарных объектов. Предложены методы многофакторного анализа для повышения эффективности идентификации и аппроксимации объектов, представляющие данные в виде случайных временных рядов. Разработанные методы рекомендованы для реализации в виде программно-алгоритмических комплексов обеспечения достоверности обработки данных на основе гибридной идентификации с учетом нелинейности влияющих факторов и неопределенности параметров в динамических моделях.
Нестационарный объект, гибридная идентификация, достоверность, систематическая погрешность, факторы влияния, многофакторный анализ, динамическая модель, балансовый контроль
Короткий адрес: https://sciup.org/14320368
IDR: 14320368
Список литературы Обеспечение достоверности обработки данных на основе идентификации нестационарных объектов в условиях неопределенности факторов систематической погрешности
- Зарипова Г. И. Адаптивный контроль достоверности технологических параметров на основе моделей нечеткого вывода//Материалы VIII международной научно-практической конференции „Научная дискуссия: вопросы технических наук", 4 апреля 2013 г. Москва: „Международный центр науки и образования", 2013. С. 31-37.
- Мирошник И. В., Никифоров В. О., Фрадков А. Л. Нелинейное и адаптивное управление сложными динамическими системами. СПб.: Наука, 2000.
- Миф Н. П. Модели и оценки погрешности технических измерений. М.: Стандарты, 1976.
- Игамбердиев X. 3., Севинов Ж. У., Зарипов О. О. Регулярные методы и алгоритмы синтеза адаптивных систем управления с настраиваемыми моделями. Т.: ТашГТУ, 2014.
- Карабутов Н. Н. Адаптивная идентификация систем. Информационный синтез. М.: Ком Книга, 2006.
- Zaripova G. I., Akhatov A. R. Methods and Algorithms to Control Information Authenticity during Transfer and Handling of Data of Continuous Objects on the basis of a Neuro-Fuzzy Network//2013 International Conference in Central Asia on Internet (ICI), Tashkent, 8-10 October 2013, Section 7, IEEE. Tashkent, 2013. P. 12-18.
- Жуманов И. И., Абдуллаев А. Н. Контроль точности передачи информации в системах автоматизации измерения и обработки данных нестационарной природы//„Интеллектуальные системы для индустриальной автоматизации". WCIS-2006. ТТГУ, Ташкент. С. 213-218.
- Ярушкина Н. Г. Основы теории нечетких и гибридных систем: Учебное пособие. М.: Финансы и статистика. 2004.
