Парето-оптимальное восстановление функциональных зависимостей по нечетким данным

Разработан метод восстановления функциональных зависимостей, позволяющий вместо значений функции использовать ее интегральные значения с учетом наличия погрешностей в исходных данных. Моделирование погрешностей выполнено с помощью нечетких величин. Оценки значений функции получены в результате решен...

Повний опис

Збережено в:
Бібліографічні деталі
Опубліковано в: :Электронное моделирование
Дата:2013
Автори: Заворотный, А.Л., Касьянюк, В.С.
Формат: Стаття
Мова:Російська
Опубліковано: Інститут проблем моделювання в енергетиці ім. Г.Є. Пухова НАН України 2013
Теми:
Онлайн доступ:https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/100834
Теги: Додати тег
Немає тегів, Будьте першим, хто поставить тег для цього запису!
Назва журналу:Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine
Цитувати:Парето-оптимальное восстановление функциональных зависимостей по нечетким данным / А.Л. Заворотный, В.С. Касьянюк // Электронное моделирование. — 2013. — Т. 35, № 2. — С. 3-13. — Бібліогр.: 4 назв. — рос.

Репозитарії

Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine
Опис
Резюме:Разработан метод восстановления функциональных зависимостей, позволяющий вместо значений функции использовать ее интегральные значения с учетом наличия погрешностей в исходных данных. Моделирование погрешностей выполнено с помощью нечетких величин. Оценки значений функции получены в результате решения задачи оптимизации по Парето. Определены критерии состоятельности оценок. Розроблено метод відновлення функціональних залежностей, який дозволяє замість значень функції використовувати її інтегральні значення з врахуванням наявності похибок у вхідних даних. Моделювання похибок виконано за допомогою нечітких величин. Оцінки значень функції отримані в результаті розв’язання задачі оптимізації за Парето. Визначено критерії спроможності оцінок. . A new method of reconstruction of functional relations has been developed. Instead of function’s values this method uses its integral values with allowance for errors in the initial data. Errors in the data are represented with fuzzy values. The function value estimates are achieved due to solving the Pareto-optimization problem. The consistency criteria for the developed estimates have been determined.
ISSN:0204-3572