logo
calendar15 Dekabr 2019
view36
Основной язык:Русский

Повышение качества идентификации на основе генетической настройки параметров моделей нестационарных объектов.

Область науки:
pdf

5df612475397c.pdf

PDF

Kimyoviy texnologiya. Nazorat va boshqaruv

Kimyoviy texnologiya. Nazorat va boshqaruv

Опубликовать статьюsee more

АННОТАЦИЯ СТАТЬИ

quote
Сформулирована проблема повышения качества идентификации случайных временных рядов (СВР), представляющих нестационарные объекты многоконтурных систем управления на основе эффективного поиска глобального и локальных экстремумов при рациональных параметрах моделей целевой функции оптимизации. Предложен новый подход к оптимизации поиска при рассмотрении статистических и динамических характеристик СВР в качестве особей поколения популяции, а также отражения множества координатных точек в пространстве эволюции в сторону оптимальных значений целевой функции. Разработан модифицированный генетический алгоритм (ГА) на основе совмещения, обобщения возможностей и использования свойств генетических операторов эволюционного моделирования. Введены процедуры статистической селекции популяции поисковых точек, исключения “неудачных” потомков, смены поколений особи на основе элиминирования и замены неперспективных особей. Исследована эффективность программного комплекса идентификации СВР на основе механизмов настройки параметров по рекуррентным зависимостям, традиционным и модифицированным ГА.

АВТОРЫ

A.Axmatov

Samarqand davlat universiteti

N.Isroilov

Samarqand davlat universiteti

Теги

# оператор# идентификация# identification# генетический алгоритм# genetic algorithm# operator# нестационарный объект# настройка параметров# non-stationary object# adjustment of parameters# тадрижий моделлаштириш# ностационар объект# генетик алгоритм# параметрларни созлаш# эволюционное моделирование# evolutionary modeling# излаш диапазони# ечим эҳтимоли# мурожаат сони# мақсад функцияси# глобал ва локал экстремумлар# диапазон поиска# вероятность решения# число обращений# целевая функция# глобальный и локальный экстремум# range of search# probability of solution# number of appeals# target function# global and local extremes

ДРУГИЕ СТАТЬИ ЭТОГО ЖУРНАЛА

Оценить статью

0
оценок: 0
5
4
3
2
1

Идентификаторы статьи

ROI:

https://eroi.uz/11.0008/A1219-0016

DOI:

Недоступно

Список литературы

1. Barsegyan A.A., Kupriyanov M.S., Stepanenko V.V., Holod I.I. Tehnologiya analiza danny'h: Data Mining, Visual Mining, Text Mining, OLAP. 2-e izd. Uch. posobie. Spb.: BHV - Peterburg, 2007. - 384 s. 2. Kennedy J., Eberhart R.C. Particle swarm optimization // In Proceedings of IEEE International Conference on Neural Networks, 1995. P. 1942-1948. 3. Eberhart R.C., Kennedy J. A new optimizer using particle swarm theory // Proceedings of the Sixth International Symposium on Micro Machine and Human Science MHS’95, 1995. P. 39-43. 4. Rutkovskaya D., Pilin'skiy M., Rutkovskiy L. Neyronny'e seti, geneticheskie algoritmy' i nechetkie sistemy'. M.: Goryachaya liniya - Telekom, 2004. - 452 s. 5. Mahotilo K.V., Petrashev S.N., Sergeev S.A. Geneticheskie algoritmy', iskusstvenny'e neyronny'e seti i problemy' virtual'noy real'nosti. Har'kov: Osnova, 1997. - 112 s. 6. Jumanov I.I., Bekmurodov Z.T. Identifikaciya sluchayny'h vremenny'h ryadov na osnove neyro-nechetkoy seti dlya povy'sheniya dostovernosti prognoza// HI Mejdunarodnaya Aziatskaya shkola «Problemy' optimizacii slojny'h sistem», Issy'k-Kul'skaya oblast', s. Bulan-Sogotu - 2015 - s. 258-264. 7. Djumanov O.I. Sistema intellektual'nogo analiza i obrabotki danny'h na osnove geneticheskih algoritmov kontrolya dostovernosti izobrajeniy neprery'vny'h ob`ektov // H Mejdunarodnaya Aziatskaya shkola «Problemy' optimizacii slojny'h sistem», Issy'k-Kul'skaya oblast', s. Bulan-Sogotu - 2014 - s. 249-254. 8. Djumanov O.I. Metody' analiza sluchayny'h vremenny'h processov v sistemah upravleniya nestacionarny'mi processami // Respublikanskaya nauchnaya konferenciya «Perspektivy' razvitiya informacionny'h tehnologiy i telekommunikacionny'h sistem», 13-14 mart 2014 g., TUIT, chast' 1. - Tashkent, 2014. - s. 332-334. 9. Djumanov O.I. Optimizaciya obucheniya neyrosetevy'h sistem obrabotki danny'h na osnove dinamicheskih harakteristik// «Problemy' informatiki i e`nergetiki», Izd. «Fan» AN RUz. - Tashkent, 2011. - №3. - s. 63-70.