Каталог изданий 119Рубрики 53Авторы 9352Новости 1845Ключевые слова 5095 |
Правила публикацииВебинары![]() |
Моделирование и анализ данных Издатель: Московский государственный психолого-педагогический университет ISSN (печатная версия): 2219-3758 ISSN (online): 2311-9454 DOI: https://doi.org/10.17759/mda Лицензия: CC BY-NC 4.0 Издается с 2011 года Периодичность: 4 номера в год Язык журнала: русский Доступ к электронным архивам: открытый EN In English |
Моделирование и анализ данных Синтез и идентификация скрытых марковских моделей с дискретным и непрерывным временем *Куравский Л.С. Баранов С.Н. Юрьев Г.А. АннотацияРассматриваются новые методы синтеза и идентификации скрытых марковских моделей, предназначенных для диагностики систем с дискретным и непрерывным временем. Модель первого приближения формируется с помощью многомерного статистического анализа наблюдаемых данных или их обработки посредством самоорганизующихся карт Кохонена. Затем эта структура подвергается коррекции по определённым правилам. Для обучения полученных моделей используются гистограммы наблюдаемых частот пребывания в различных состояниях системы после заданных периодов эксплуатации. Cвободные параметры моделей идентифицируются методом минимума хи-квадрат. Синтез выполняется при наличии неопределённостей, включая отсутствие полной информации о состояниях системы и связях между ними. Неидентифицированные наблюдения частично определяются методом распространения классификации с помощью самоорганизующихся карт Кохонена или кластерного анализа. Связи между различными состояниями определяются в соответствии со смежностью или их кластеров, или приписанных состояниям областей выигрывающих элементов топологических карт Кохонена, опираясь на статистические критерии согласия. С целью повышения надёжности, для моделей с дискретным временем (цепей Маркова) выполняется переход к обучаемым структурам с непрерывным временем (сетям Маркова), с последующим возвратом в дискретный масштаб времени и идентификацией вероятностей переходов между состояниями. Представленные методы полезны для специалистов, отвечающих за эксплуатацию и обслуживание технических систем. Полученные результаты применяются для выявления повреждений и прогнозирования сроков службы конструкций, а также для планирования регламентных работ. В качестве иллюстрации решаются задачи синтеза и идентификации марковских моделей, представляющих усталостное разрушение панели воздухозаборника летательного аппарата. Ключевые слова: скрытые марковские модели, самоорганизующиеся карты признаков Кохонена, цепи Маркова, сети Маркова Рубрика: Математическое моделирование Тип: научная статья * Работа выполнена при поддержке Российского фонда фундаментальных исследований (проект № 10-06-00423а). Литература
Статьи по теме
Математические методы в психологии и смежных науках, Организационная психология | Захаров В.К., Давыдов А.В. Экспериментальная психология | Мармалюк П.А. Междисциплинарные исследования, Психологическая диагностика | Панфилова А.С. Литература, Математические методы в психологии и смежных науках | Куравский Л.С., Юрьев Г.А., Скрибцов П.В., Червоненкис М.А., Константиновский А.А., Шевченко А.А., Исаков С.С. Количественные критерии для распознавания некорректного поведения пользователей компьютерных сетей |
© 2007–2021 Портал психологических изданий PsyJournals.ru Все права защищены Свидетельство регистрации СМИ Эл № ФС77-66447 от 14 июля 2016 г. Издатель: ФГБОУ ВО МГППУ
|