logo
calendar17 Dekabr 2019
view38
Основной язык:Русский

МЕТОДЫ И АЛГОРИТМЫ ИДЕНТИФИКАЦИИ НЕСТАЦИОНАРНЫХ ОБЪЕКТОВ НА ОСНОВЕ ХАРАКТЕРИСТИЧЕСКИХ ФУНКЦИЙ СТАТИСТИЧЕСКОГО И НЕЧЕТКОГО МОДЕЛИРОВАНИЯ

Область науки:
pdf

5df887377d1fb.pdf

PDF

Самарқанд Давлат университети “Илмий ахборотнома” журнали

Самарқанд Давлат университети “Илмий ахборотнома” журнали

Опубликовать статьюsee more

АННОТАЦИЯ СТАТЬИ

quote
Аннотация. Сформулирована проблема идентификации и обработки данных на основе использования статистических параметров, динамических и специфических характеристик объектов. Разработаны методы и алгоритмы анализа, кластеризации и отбора репрезентативных и предпочтительных признаков по характеристическим и потенциальным функциям в нечеткой среде. Исследована эффективность реализации алгоритмов в системах мониторинга производственно-технологических предприятий.

АВТОРЫ

I.Jumanov

Теги

# идентификация# кластеризация# clustering# identification# обработка данных# ma’lumotlarga ishlov berish# data processing# klasterlash# потенциальная функция# potensial funksiya# функция принадлежности# membership function# Kalitli so‘zlar: nostasionar oby# identifikasiya# tasniflovchi funksiya# tegishlilik funksiyasi# notiniq muhit# Ключевые слова: нестационарный о# характеристическая функция# нечеткая среда# Keywords: non-stationary object# characteristic function# potential function# fuzzy environment

ДРУГИЕ СТАТЬИ ЭТОГО ЖУРНАЛА

Оценить статью

0
оценок: 0
5
4
3
2
1

Идентификаторы статьи

ROI:

https://eroi.uz/11.0151/A1219-0008

DOI:

Недоступно

Список литературы

Методы компьютерной обработки изображений/Под ред. В.А.Сойфера. - М/. Физматлит, 2001. - 784 с.

Гонсалес Р. Цифровая обработка изображений / Р, Гонсалес.Р. Вудс. - М: Техносфера, 2004. - 1072 с.

Александров В.В. Представление и обработка изображений. Л: Наука, 1985. - 192с.

Айзерман М.А., Браверманн Э.М., Розоноэр Л.И. Метод потенциальных функций в теории обучения машин. - М.: Наука, 1970. - 348 с.

Жуманов И.И., Бекмуродов З.Т. Идентификация случайных временных рядов на основе нейро-нечеткой сети для повышения достоверности прогноза// Труды ХI Международной Азиатской школы-семинара «Проблемы оптимизации сложных систем», 27 июля – 7 августа 2015 г., Кыргызская Республика, Иссык-Кульская область, с. Булан- Соготу – Алматы, 2015 - с. 258-264.

Жуманов И.И., Бекмуродов З.Т., Исроилов Н.О. Повышение эффективности систем интеллектуального анализа на основе нейронечетких сетей для прогнозирования случайных временных процессов //«Илмий тадқиқотлар ахборотномаси» илмий-назарий, услубий журнал. – Самарқанд: СамДУ. - №5 (93), 2015. – с. 20-28.