Статистический подход к реконструкции динамических систем по зашумленным данным

Оглавление
Введение
I Статистический подход к реконструкции динамических систем ДС
1.1 Введение
1.2 Частные случаи
Нулевой шум измерений.
Существенный шум измерений
1.3 Модификация Байесова подхода
1.4 Восстановление значений параметров известной ДС по зашумленному
временному ряду ВР сравнение модифицированного и классического подходов
1.5 Классификация режимов поведения известной ДС по коротким зашумленным ВР
1.6 Заключение
II Реконструкция слабонестационарных динамических систем но хаотическим временным рядам
2.1 Введение
2.2 Описание модели наблюдаемой динамики
Общий вид реконструируемой неавтономной системы
Параметризация оператора эволюции.
2.3 Пример реконструкции прогноз поведении ДС по хаотическому неза
шумленному ВР.
Описание системы
Алгоритм реконструкции
О выборе числа нейронов.
Результаты прогноза.
Выводы из полученных результатов
2.4 Реконструкция ДС но зашумленному слабонестационарному ВР . . . .
Вводные замечания
Оглавление
Метод анализа функции апостериорной плотности вероятности
Примеры реконструкции прогноз поведения ДС по хаотическим
зашумленным ВР.
2.5 Заключительные замечания.
III Восстановление профилей атмосферных характеристик по данным дистанционного зондирования
3.1 Введение.
3.2 Статистический подход в приложении к задаче восстановления атмосферных профилей.
Построение функции правдоподобия
Параметризация профиля.
3.3 Восстановление профиля атмосферного озона по данным миллиметровых измерений
Описание прямой задачи.
Модельная задача.
Решение модельной задачи сравнение кусочнооднородной и нейронно
сетевой параметризаций профиля.
Восстановление профиля озона по данным, измеренным в реальном эксперименте
3.4 Заключение.
Заключение
Приложение
Литература