Моделирование и анализ данных
2011. Том 1. № 1. С. 5–27
ISSN: 2219-3758 / 2311-9454 (online)
Синтез и идентификация скрытых марковских моделей с дискретным и непрерывным временем*
Аннотация
Общая информация
* Работа выполнена при поддержке Российского фонда фундаментальных исследований (проект № 10-06-00423а).
Ключевые слова: скрытые марковские модели, самоорганизующиеся карты признаков Кохонена, цепи Маркова, сети Маркова
Рубрика издания: Математическое моделирование
Тип материала: научная статья
Для цитаты: Куравский Л.С., Баранов С.Н., Юрьев Г.А. Синтез и идентификация скрытых марковских моделей с дискретным и непрерывным временем // Моделирование и анализ данных. 2011. Том 1. № 1. С. 5–27.
Литература
- Baranov S.N. and Kuravsky L.S. Acoustic vibrations: modeling, optimization and diagnostics. - 2nd Edition, enlarged, Moscow: RUSAVIA, 224 pp., 2006.
- Baum L.E., Petrie T., Soules G., and Weiss N. A maximization technique occurring in the statistical analysis of probabilistic functions of Markov chains. - Ann. Math. Statist., vol. 41, No. 1, pp. 164–171, 1970.
- Bendat J.S. and Piersol A.G. Random data. Analysis and measurement procedures. - New York: John Wiley & Sons, 1986.
- Bishop Y.M.M., Fienberg S.E., and Holland P.W. Discrete multivariate analysis: Theory and practice. - Cambridge, MA: M. I. T. Press, 1975.
- Bogdanoff J.L. and Kozin F. Probabilistic Models of Cumulative Damage. - New York: John Wiley & Sons, 1985.
- Brousset C. and Baudrillard G. Neural network for automating diagnosis in aircraft inspection. - Review of Progress in Quantitative Nondestructive Evaluation (Ed. by D.O. Thompson and D.E. Chimenti), Plenum Press, New York, vol. 12, pp.797-802, 1993.
- Cramer H. Mathematical methods of statistics. - Princeton: Princeton University Press, 1946.
- Kohonen T. Self-organizing maps. - Heidelberg: Springer Verlag, 1995.
- Куравский Л. С., Баранов С. Н. Применение нейронных сетей для диагностики и прогнозирования усталостного разрушения тонкостенных конструкций. – Нейрокомпьютеры: разработка и применение, 2001, №12, с. 47-63.
- Kuravsky L.S. and Baranov S.N. Condition monitoring of the structures suffered acoustic fatigue failure and forecasting their service life. - Proc. Condition Monitoring 2003, Oxford, United Kingdom, pp. 256-279, July 2003.
- Куравский Л. С., Баранов С. Н. Дискриминантные сети в задачах диагностики. - Нейрокомпьютеры: разработка и применение, 2003, №8-9, с. 3-9.
- Kuravsky L.S. and Baranov S.N. Neural networks in fatigue damage recognition: diagnostics and statistical analysis. - Proc. 11th International Congress on Sound and Vibration, St.-Petersburg, Russia, pp. 2929-2944, July 2004.
- Kuravsky L.S. and Baranov S.N. Synthesis of Markov networks for forecasting fatigue failures. - Proc. Condition Monitoring 2003, Oxford, United Kingdom, pp. 76-91, July 2003.
- Kuravsky L.S. and Baranov S.N. The concept of multifactor Markov networks and its application to forecasting and diagnostics of technical systems. - Proc. Condition Monitoring 2005, Cambridge, United Kingdom, pp. 111-117, July 2005.
- Куравский Л.С., Баранов С. Н., Малых С. Б. Нейронные сети в задачах прогнозирования, диагностики и анализа данных: Учеб. пособие. – М.: РУСАВИА, 2003. – 100 с.
- Лоули Д., Максвелл А. Факторный анализ как статистический метод. – М.: Мир, 1967. – 144 с.
- Marple S.L., Jr. Digital spectral analysis with applications. - New Jersey: Prentice-Hall, 1987.
- Pidaparti R.M.V. and Palakal M.J. Neural network approach to fatigue-crack-growth predictions under aircraft spectrum loadings. - Journal of Aircraft, vol. 32, pp.825-831, 1995.
- Rabiner L.R. A tutorial on hidden Markov models and selected applications in speech recognition. - Proc. IEEE, vol.77, No.2, pp.257–286, 1989.
- Viterbi A.J. Error bounds for convolutional codes and an asymptotically optimum decoding algorithm. - IEEE Transactions on Information Theory, vol.13, No.2, pp.260-269, 1967.
Информация об авторах
Метрики
Просмотров
Всего: 1402
В прошлом месяце: 6
В текущем месяце: 2