Поставлена задача многомерного структурного прогнозирования как одна из задач многомерного классификационного анализа, которая прогнозирует не точные значения параметров, а лишь характер или тип поведения объекта в рамках изучаемого множества объектов. Для формализации этого понятия предложено использовать методологию классификационного анализа данных. Предложен алгоритм решения поставленной задачи.

Предложена общая постановка задачи динамического классификационного анализа (ДКА), когда каждый объект по каждому параметру характеризуется набором значений для некоторой последовательности моментов времени (траекторией). В рамках вариационного подхода разработан соответствующий алгоритм ДКА, проведен его теоретический анализ. Доказана теорема о сходимости алгоритма ДКА, обеспечивающая стационарность предельного значения функционала.

Індекс рубрикатора НБУВ: У9(4Укр)261.413в61

Рубрики:

Економіка окремих країн і частин світу

Шифр НБУВ: Ж15477 Пошук видання у каталогах НБУВ 

Рассмотрены имеющиеся представления и модели порождения основных типов ритмических биосигналов. Для выбора информативных параметров исследуемых ритмических биосигналов, типологического анализа этих сигналов и дифференциальной диагностики разработан комплекс алгоритмов, базирующихся на методах классификационного анализа данных и распознавания образов. Разработка и моделирование этих алгоритмов проводились на базе анализа обширного экспериментального материала по изучению ритмической структуры пульсового сигнала лучевой артерии.

Рассмотрены методы типа стохастической аппроксимации для исследования алгоритмов размытой автоматической классификации (кластерного анализа). Исследованы критерии качества классификации, зависящие от моментов классов и вероятностей (нулевых моментов), а также вид оптимальной классификации. Предложен рекуррентный алгоритм классификации, доказана теорема о его сходимости.

Рассмотрена задача прогнозирования типологической структуры множества многомерных динамических объектов. Основная идея структурных методов решения этой задачи состоит в том, что требуется прогнозировать не точные значения параметров, описывающих состояние объекта, а лишь класс (тип) объекта в рамках некоторой структуры изучаемого множества объектов. Для формализации этой задачи предложено использовать методологию классификационного анализа данных. Предложен алгоритм решения поставленной задачи.

Рассмотрены методы коллективной многовариантной экспертизы, включая заочную экспертизу. Описаны методы структурной и структурно-иерархической экспертизы, специально разработанные для анализа и совершенствования социально-экономических систем.

Описаны два алгоритма построения хорошо интерпретируемой классификации, рассмотрены их свойства и особенности использования.