##plugins.themes.bootstrap3.article.sidebar##
##plugins.themes.bootstrap3.article.main##
Анотація
Анотація. Канонічне завдання реґресійного аналізу полягає в дослідженні проблеми оцінювання та математичному описі впливу однієї або кількох незалежних змінних (предикторів, пояснювальних змінних) на залежну (пояснювальну) змінну. Предметом задачі компараторної (порівняльної) ідентифікації є специфічна модифікація типової задачі регресійного аналізу на випадок, коли з якихось причин не є можливим вимірювання значень залежної, пояснюваної змінної. Однак завдання відновлення регресійного полінома може бути розв'язане, якщо існує можливість якісного порівняння результатів експериментів та їх ранжування в порядку, наприклад, зростання. З урахуванням результатів ранжування значень пояснюваної змінної в різних дослідах формується відповідна система нерівностей. Мета дослідження полягає в розробленні методу математичної обробки отриманої системи нерівностей для аналітичної оцінки рівня впливу пояснювальних змінних на пояснювану. Метод розв'язання задачі ґрунтується на перетворенні системи нерівностей на систему лінійних алгебраїчних рівнянь. Істотний недолік відомого підходу до розв'язання цієї задачі полягає в тому, що отримана система лінійних алгебраїчних рівнянь є недовизначеною (кількість невідомих у цій системі перевищує кількість рівнянь). При цьому система має незліченну безліч розв'язків, серед яких може бути неконтрольоване число неприпустимих. Перебірний метод пошуку прийнятних рішень безперспективний. У зв'язку з цим завдання розроблення коректного методу компараторної ідентифікації залишається актуальним. Інша складність, що супроводжує реальну процедуру компараторної ідентифікації під час розв'язання практичних завдань, полягає в тому, що вимірювання значень контрольованих параметрів не точні. Невизначеність, що виникає при цьому, в умовах малої вибірки вихідних даних може бути знята при використанні інструментарію нечіткої математики. При цьому передбачається, що на підставі попередніх досліджень для кожного з контрольованих параметрів може бути отримано математичний опис відповідної функції належності. У результаті запропоновано ефективні підходи до розв'язання задач, що виникають, які ґрунтуються на використанні розроблених процедур оптимізації в умовах малої вибірки нечітких вихідних даних.
##plugins.themes.bootstrap3.article.details##
Посилання
[2]. Petrov, K.E., Komparatorna strukturna ta parametrichna IdentifIkatsIya skalyarnih bagatofaktornih modeley otsInyuvannya [Comparator structural and parametric identification of scalar multifactor estimation models] / K.E. Petrov, V.V. Kryuchkovsky. Kryuchkovsky. - Kherson Oldi-Plus, 2009.-294p.
[3]. Petrov E., Petrov K., Komparatorna IdentifIkatsIya bagatofaktornih modeley otsInyuvannya [Comparator identification of multifactor estimation models]/ Palmarium Academic Publishing, 2014.-p.224.
[4]. Bondarenko M.F., Shabanov-Kushnarenko Y.P., Sharonova N.V., InstrumentarIy komparatornoyi IdentifIkatsiyi [Comparator identification toolkit]. // Bionics of Intelligence, 2010,№2.p.74-86.
[5]. Suprun T.S., Shabanov–Kushnarenko S.Y. Isomorphism of predicate model comparator identification, Radio Electronics, Computer science, Control, 2014.p.14–24.
[6]. D. Recordon, M.Rubinstein, N. Mora, G. Lurgin A comparator – based technique for Identification of international electromagnetic interference attacks.–(2014)IEEE International Symposium on Electromagnetic Compatibility, Gothenburg.
[7]. Abed A.A. (2018) Functional Structure of comparators predicate in the compartment identification method. Advanced information systems, 2(2), 78–83.
[8]. Bondarenko M.F., Shabanov – Kushnarenko S., Shabanov–Kushnarenko Yu.P. (2009), Practical applications of comparative identification of linear finite– dimensional objects, Bionika intellekta, №2 (71), pp.5–12.
[9]. Poole, David (2006), Linear Algebra: A Modern Introduction (2nd ed.), Brooks/Cole, ISBN 0-534-99845-3.-pp. 336.
[10]. Anton, Howard (2005), Elementary Linear Algebra (Applications Version) (9th ed.), Wiley International..–pp. 432.
[11]. Leon, Steven J. (2006), Linear Algebra With Applications (7th ed.), Pearson Prentice Hall.– pp.367.
[12]. Raskin L., Sira O., Katkova T. Comparator identification in the conditions of bifuzzy initial data. Eureka. Physics and Engineering, 2021 (1), 113–124.
[13]. Lev Raskin, Oksana Sira. Performing arithmetic operations over the (L–R) Type fuzzy numbers. 2000.–Vol 3. issue 4.–p.6–//Eastern European.
[14]. Lev Raskin, Oksana Sira. Execution of arithmetic operations involving the second order fuzzy numbers//Eastern European Journal of Enterprise Technologies.– 2020.–Vol.4,issue 4.–p.14–20.