Обучающаяся система поддержки принятия решений для управления нестационарным технологическим процессом

Розглянуто алгоритм оптимізації просторово-часових параметрів функціонування інформаційно-екстремальної системи підтримки прийнят рішень для керування нестаціонарним технологічним процесом. Визначення меж квазістаціонарних інтервалів часу спостереження за слабоформалізованим технологічним процесом з...

Повний опис

Збережено в:
Бібліографічні деталі
Опубліковано в:Проблемы управления и информатики
Дата:2016
ISSN:0572-2691
Автори: Довбыш, А.С., Москаленко, В.В., Рыжова, А.С.
Формат: Стаття
Мова:Російська
Опубліковано: Інститут кібернетики ім. В.М. Глушкова НАН України 2016
Теми:
Онлайн доступ:https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/208177
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:Обучающаяся система поддержки принятия решений для управления нестационарным технологическим процессом / А.С. Довбыш, В.В. Москаленко, А.С. Рыжова // Проблемы управления и информатики. — 2016. — № 3. — С. 114-123. — Бібліогр.: 5 назв. — рос.

Репозитарії

Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine
Опис
Резюме:Розглянуто алгоритм оптимізації просторово-часових параметрів функціонування інформаційно-екстремальної системи підтримки прийнят рішень для керування нестаціонарним технологічним процесом. Визначення меж квазістаціонарних інтервалів часу спостереження за слабоформалізованим технологічним процесом запропоновано здійснювати на основі нормованих статистик числа появи значень ознак розпізнавань у своїх рецептивних полях. The algoritm of the time-spatial parameters optimization of functioning information-extreme decision making support system for control of nonstationary technological process is considered. Determination of boundaries of quasistationary time-intervals of weakly formalized process observation using normalized statistics for occurrences of values of features in appropriative receptive fields is proposed.
ISSN:0572-2691