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...

Full description

Saved in:
Bibliographic Details
Published in:Электронное моделирование
Date:2013
Main Authors: Заворотный, А.Л., Касьянюк, В.С.
Format: Article
Language:Russian
Published: Інститут проблем моделювання в енергетиці ім. Г.Є. Пухова НАН України 2013
Subjects:
Online Access:https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/100834
Tags: Add Tag
No Tags, Be the first to tag this record!
Journal Title:Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine
Cite this: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.

Institution

Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine
Description
Summary: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