...
首页> 外文期刊>Датчики и системы >ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНЫЕ МЕТОДЫ ДИНАМИЧЕСКОГО СТРУКТУРНОГО АНАЛИЗА ДАННЫХ
【24h】

ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНЫЕ МЕТОДЫ ДИНАМИЧЕСКОГО СТРУКТУРНОГО АНАЛИЗА ДАННЫХ

机译:动态数据分析的智能方法

获取原文
获取原文并翻译 | 示例
   

获取外文期刊封面封底 >>

       

摘要

Предложена общая постановка задачи интеллектуального анализа динамических объектов, которая формулируется как задача структурного анализа многомерных траекторий (САМТ) в заданном пространстве исходных параметров. Каждому объекту сопоставляется отрезок дискретной траектории (отрезок многомерного дискретного временного ряда) - набор значений параметров, характеризующий этот объект для некоторой дискретной последовательности моментов времени изучаемого отрезка временного ряда. Изучение структуры множества таких траекторий для всего исходного набора объектов и является целью САМТ. В рамках вариационного подхода к задачам структурно-классификационного анализа разработан алгоритм САМТ, позволяющий выделять классы траекторий, каждый из которых характеризует определенный тип динамики функционирования исследуемых объектов. Проведен теоретический анализ этого алгоритма, в достаточно общих предположениях доказана теорема о его сходимости, обеспечивающая стационарность предельного значения функционала (критерия качества).
机译:提出了对动态对象的智力分析问题的一般制定,其被制定为源参数的特定空间中多维轨迹(SAMT)结构分析的问题。每个对象与分立路径的段相关联(多维离散时间序列的部分) - 一组参数值,其特征在于时间序列的时间序列的某个离散序列。研究用于整个源对象组的多个这样的轨迹的结构,是SAMT的目的。作为结构分类分析任务的变分方法的一部分,已经开发了SAMT算法,其允许分配轨迹类,每个类别都表征了所研究的物体的功能的某种类型的动态。已经执行了该算法的理论分析,其收敛性的定理得到了足够的一般假设,确保了功能(质量标准)的极限值的静止。
获取原文

客服邮箱:kefu@zhangqiaokeyan.com

京公网安备:11010802029741号 ICP备案号:京ICP备15016152号-6 六维联合信息科技 (北京) 有限公司©版权所有
  • 客服微信

  • 服务号