Оптимизация извлечения скрытых свойств и обработки данных нестационарных объектов на основе нечетких генетических алгоритмов.

Статистик ва динамик моделлар, нотиниқ тўплам ва мантиқ, генетик алгоритмлар (ГА) хусусиятлари умумлашуви бўйича маълумотлар яширин хоссаларини олиш ва фойдаланиш усулларини такомиллаштириш ҳамда ривожлантириш асосида ностационар объектларни сифатли идентификациялаш ва маълумотларга оптимал ишлов беришни таъминлаш муаммоси талқин қилинган. Статистик стратегия, чегарали усуллар, анъанавий ва нотиниқ ГАни ҳисоблаш схемалари асосида тасодифий вақтли қатор (ТВҚ)ли ностационар таркибини фильтрловчи усул ва алгоритмлар ишлаб чиқилган. Масала ечими натижалари, оптимал назорат чегаралари жойлашуви ва кенглигини ҳамда маълумоларга ишлов беришда минимал ўртача квадратик хатоликларни баҳолаш учун математик ифодалари кўринишида олинган. Сегментациялаш, маълумот хоссаларини олиш, авлоднинг бошланғич ва якуний популяцияси ўлчамини, ТВҚ ностационар таркибини нотиниқ қоидалар бўйича фильтрлаш чегаралари жойлашуви ўрни ва кенглигини мослаштириш алгоритмларини синтезлаш ва имкониятларини умумлаштириш усули таклиф этилган. Шакллантирилган ички сервислар, маълумотлар ва билимлар базалари, анъанавий ва нотиниқ ГАдан фойдаланиш учун мўлжалланган дастурий мажмуа лойиҳалаштирилган.

Сформулирована проблема обеспечения качества идентификации и оптимизации обработки данных нестационарных объектов на основе совершенствования и развития методов извлечения и использования скрытых свойств данных путем обобщения особенностей статистических и динамических моделей, нечетких множеств и логики, генетических алгоритмов (ГА). Разработаны методы и алгоритмы фильтрации нестационарных составляющих случайных временных рядов (СВР) на основе статистических стратегий, пороговых методов, вычислительных схем традиционных и нечетких ГА. Результаты решения задач представляют математические выражения для оценки уровня расположения и ширины оптимальных границ контроля, а также минимальной среднеквадратической погрешности при обработке данных. Предложен метод синтеза и обобщения возможностей алгоритмов сегментации, извлечения свойств данных, регулирования длины начальной и конечной популяции поколений, уровня расположения и ширины границ фильтрации нестационарных составляющих СВР на основе нечетких правил. Спроектирован программный комплекс, ориентированный на использование встроенных сервисов, баз данных и знаний, традиционных и нечетких ГА.

The problem is formulated for providing the quality of identification and optimization during data processing of nonstationary objects on the basis of improving and developing methods to extraction and use latent properties of data by generalization of features of statistical and dynamic models, fuzzy sets and fuzzy logic, genetic algorithms (GA). The methods and algorithms are developed to filtering non-stationary components of random time series (RTS) on the basis of statistical strategy, threshold methods, computing circuits of traditional and fuzzy GA. Results of tasks solutions represent mathematical expressions to evaluate the location level and width of optimum borders of control, minimal mean-squared error of data processing. The method is offered for synthesis and generalization of opportunities of segmentation algorithms, algorithms to extracting data properties and regulation the length of initial and final population of generations, level of location, width of filtration borders for non-stationary components of RTS on the basis of fuzzy rules. The designed program complex are focused on use of built-in services, databases and knowledge bases, traditional and fuzzy GA.