Согласование внешнего критерия и способа разбиения выборки при решении задачи структурно-параметрической идентификации методом группового учета аргументов

• Published in: Проблемы управления и информатики
• Date: 2015
• Main Author: Кондрашова, Н.В.
• Format: Article
• Language: Russian
• Published: Інститут кібернетики ім. В.М. Глушкова НАН України 2015
• Subjects: Методы идентификации и адаптивного управления
• Online Access: https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/208029
• Journal Title: Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine
• Cite this: Согласование внешнего критерия и способа разбиения выборки при решении задачи структурно-параметрической идентификации методом группового учета аргументов / Н.В. Кондрашова // Проблемы управления и информатики. — 2015. — № 5. — С. 20-33. — Бібліогр.: 17 назв. — рос.

Досліджується обґрунтованість спільного застосування способу розбиття даних і критерію зовнішнього доповнення при пошуці найбільш точних моделей. Описано розбиття для всіх співвідношень розмірів вихідних матриць. Досліджуються зовнішні критерії МГУА, теоретично обґрунтовується їх застосування для певного виду оптимальних способів розбиття вибірки. Теоретично доказано і підтверджено у чисельному експерименті, що критерій незміщеності параметрів, якщо виконані умови пропорційності даних, не є «адекватним» шуму при мінімізації критерію розбиття, а лише при його максимізації. We investigate the validity of the joint application of the data partitioning method and criterion of external additions in finding the most accurate models. Quasi-optimal partitions for all ratios of sizes of the initial matrices are described. GMDH external criteria are comprehensively investigated. Their use in certain types of optimal ways of partitioning the sample is theoretically justified. If the condition of proportionality of data is satisfied, the theoretical substantiation and confirmation in numerical experiments were obtained that the criterion of parameters unbiased ness, is not "adequate" to noise while minimizing the criterion of the sample division, it takes place only when it is maximized.