СОДЕРЖАНИЕ ВВЕДЕНИЕ .
РАЗДЕЛ 1. ЗАДАЧИ МАТЕМАТИЧЕСКОГО МОДЕЛИРОВАНИЯ
ТЕХНИЧЕСКИХ СИСТЕМ ПО РЕЗУЛЬТАТАМ НАБЛЮДЕНИЯ
В УСЛОВИЯХ СТРУКТУРНОЙ НЕОПРЕДЕЛЕННОСТИ .
1.1. Особенности задач математического моделирования технических
систем по результатам их наблюдения в условиях структурной
неопределенности .
1.2. Моделирование в классе систем регрессионных уравнений и
статистическая классификация на основе дискриминантного анализа
как два возможных подхода к описанию состояний технических
систем .
1.3. Обзор результатов и нерешенные задачи при построении
систем регрессионных уравнений и дискриминантных функций
в условиях структурной неопределенности .
1.4. Формулирование задач диссертации .1.5. Выводы .
РАЗДЕЛ 2. ОБОСНОВАНИЕ КРИТЕРИЯ РЕГУЛЯРНОСТИ МГУА
В СХЕМЕ ПОВТОРНЫХ НАБЛЮДЕНИЙ И УСРЕДНЕННОГО
КРИТЕРИЯ РЕГУЛЯРНОСТИ КАК КРИТЕРИЕВ СТРУКТУРНОЙ
ИДЕНТИФИКАЦИИ .
2.1. Постановка задачи 2.2. Построение регрессионной модели оптимальной сложности
в методе группового учета аргументов
2.3. Исследование зависимости J-функционала качества модели
от состава множества регрессоров
2.4. Исследование критерия регулярности МГУА
в схеме повторных наблюдений .
2.5. Статистический критерий для проверки редукции модели
оптимальной сложности в схеме повторных наблюдений .
2.6. Усредненный критерий регулярности МГУА 2.7. Выводы .
РАЗДЕЛ 3. РАЗРАБОТКА МЕТОДА ПАРАМЕТРИЧЕСКОЙ ИДЕНТИ-ФИКАЦИИ И КРИТЕРИЯ СТРУКТУРНОЙ ИДЕНТИФИКАЦИИ
В ЗАДАЧЕ МОДЕЛИРОВАНИЯ В КЛАССЕ СИСТЕМ
РЕГРЕССИОННЫХ УРАВНЕНИЙ
3.1. Постановка задачи 3.2. Условия параметрической оптимальности системы регрессионных
уравнений .
3.3. Итерационная процедура оценивания коэффициентов
в случае неизвестной ковариационной матрицы
3.4. Оценивание коэффициентов в случае ковариационной
матрицы, заданной с точностью до скалярного множителя .
3.5. Исследование оптимальной системы регрессионных уравнений 3.6. Критерий структурной идентификации системы регрессионных
уравнений в схеме повторных наблюдений
3.7. Идентификация систем авторегрессионных уравнений
с детерминированными коэффициентами .
3.8. Выводы .
РАЗДЕЛ 4. РАЗРАБОТКА МЕТОДА ПАРАМЕТРИЧЕСКОЙ ИДЕНТИ-ФИКАЦИИ И КРИТЕРИЯ СТРУКТУРНОЙ ИДЕНТИФИКАЦИИ
В ЗАДАЧЕ МОДЕЛИРОВАНИЯ В КЛАССЕ СИСТЕМ РЕГРЕССИОН-
НЫХ УРАВНЕНИЙ СО СЛУЧАЙНЫМИ КОЭФФИЦИЕНТАМИ .
4.1. Постановка задачи 4.2. Условия параметрической оптимальности и итерационная процедура
оценивания независимых коэффициентов в случае неизвестной
ковариационной матрицы .
4.3. Условия параметрической оптимальности и итерационная процедура
оценивания зависимых коэффициентов в случае неизвестной
ковариационной матрицы .
4.4. Оценивание независимых коэффициентов в случае ковариационных
матриц, заданных с точностью до скалярного множителя
4.5. Оценивание зависимых коэффициентов в случае ковариационных
матриц, заданных с точностью до скалярного множителя
4.6. Критерий структурной идентификации системы регрессионных
уравнений со случайными коэффициентами в схеме повторных
наблюдений
4.7. Исследование итерационной процедуры оценивания
методом статистических испытаний .
4.8. Выводы .
РАЗДЕЛ 5. РАЗРАБОТКА КРИТЕРИЕВ КАЧЕСТВА ДИСКРИМИ-НАНТНЫХ ФУНКЦИЙ В ЗАДАЧЕ СТАТИСТИЧЕСКОЙ КЛАССИФИ-КАЦИИ В УСЛОВИЯХ СТРУКТУРНОЙ НЕОПРЕДЕЛЕННОСТИ.
КЛАССИФИКАЦИЯ СОСТОЯНИЙ ОБЪЕКТА, ОПИСЫВАЕМЫХ
СИСТЕМАМИ РЕГРЕССИОННЫХ УРАВНЕНИЙ
5.1. Постановка задачи 5.2. Критерии качества моделей в случае ковариационных матриц,
заданных с точностью до скалярного множителя .
5.3. Критерии качества моделей в случае неизвестных
ковариационных матриц
5.4. Исследование математического ожидания критериев качества
моделей в зависимости от состава множества признаков
5.5. Итерационный алгоритм МГУА для поиска
дискриминантной функции оптимальной сложности
5.6. Классификация состояний объекта, описываемых системами
регрессионных уравнений с детерминированными коэффициентами
5.7. Классификация состояний объекта, описываемых системами
регрессионных уравнений со случайными коэффициентами .
5.8. Выводы .
РАЗДЕЛ 6. МОДЕЛИРОВАНИЕ ТЕХНИЧЕСКИХ СИСТЕМ
В УСЛОВИЯХ СТРУКТУРНОЙ НЕОПРЕДЕЛЕННОСТИ
6.1. Оценивание негерметичности изделия по результатам
испытаний на устройстве контроля герметичности .
6.2. Оценивание денежных затрат на эксплуатацию подземной
выработки угля
6.3. Оценивание энергетических возможностей и стоимости пусков
ракет-носителей по их техническим характеристикам .
6.4. Предсказание технологического нарушения "анодный эффект"
в электролитическом процессе производства алюминия .
6.5. Диагностика состояния радиоканала по оперативным
ионограммам наклонного зондирования
6.6. Многоальтернативное распознавание типов взаимодействия
нейронов в нейрофизиологических исследованиях .
6.7. Выводы .ВЫВОДЫ .СПИСОК
- Київ+380960830922