Моделирование в классе систем регрессионных уравнений в условиях структурной неопределённости
Для моделирования в классе систем регрессионных уравнений предложен системный критерий регулярности с разбиением выборок наблюдений на обучающие и проверочные подвыборки. Доказано существование оптимального множества регрессоров. Выявлено условие редукции оптимальной системы регрессионных уравнен...
Збережено в:
| Опубліковано в: : | Искусственный интеллект |
|---|---|
| Дата: | 2014 |
| Автор: | |
| Формат: | Стаття |
| Мова: | Russian |
| Опубліковано: |
Інститут проблем штучного інтелекту МОН України та НАН України
2014
|
| Теми: | |
| Онлайн доступ: | https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/85237 |
| 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: | Моделирование в классе систем регрессионных уравнений в условиях структурной неопределённости / А.П. Сарычев // Искусственный интеллект. — 2014. — № 4. — С. 14–29. — Бібліогр.: 14 назв. — рос. |
Репозитарії
Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine| id |
nasplib_isofts_kiev_ua-123456789-85237 |
|---|---|
| record_format |
dspace |
| spelling |
Сарычев, А.П. 2015-07-22T19:20:19Z 2015-07-22T19:20:19Z 2014 Моделирование в классе систем регрессионных уравнений в условиях структурной неопределённости / А.П. Сарычев // Искусственный интеллект. — 2014. — № 4. — С. 14–29. — Бібліогр.: 14 назв. — рос. 1561-5359 https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/85237 519.25 Для моделирования в классе систем регрессионных уравнений предложен системный критерий регулярности с разбиением выборок наблюдений на обучающие и проверочные подвыборки. Доказано существование оптимального множества регрессоров. Выявлено условие редукции оптимальной системы регрессионных уравнений, которое зависит от параметров системы регрессионных уравнений и объемов выборок. Для моделювання в класі систем регресійних рівнянь запропоновано системний критерій регулярності з розбиттям вибірок спостережень на навчальні й перевірні підвибірки. Доведено існування оптимальної мно- жини регресірів. Виявлено умову редукції оптимальної системи регресійних рівнянь, що залежить від параметрів системи регресійних рівнянь і обсягів вибірок. For modeling in a class of regression equations systems the system criterion of regularity with dividing of observation sample on training and testing subsamples is offered. It is proved, that the optimum set of regressors exists. The condition of a reduction of optimum system of regression equations is obtained. This condition depends on parameters of system regression equations and volumes of samples. ru Інститут проблем штучного інтелекту МОН України та НАН України Искусственный интеллект Алгоритмическое и программное обеспечение параллельных вычислительных интеллектуальных систем Моделирование в классе систем регрессионных уравнений в условиях структурной неопределённости Моделювання в класі систем регресійних рівнянь в умовах структурної невизначеності Modeling in the class of regression equations systems in structural uncertainty conditions Article published earlier |
| institution |
Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine |
| collection |
DSpace DC |
| title |
Моделирование в классе систем регрессионных уравнений в условиях структурной неопределённости |
| spellingShingle |
Моделирование в классе систем регрессионных уравнений в условиях структурной неопределённости Сарычев, А.П. Алгоритмическое и программное обеспечение параллельных вычислительных интеллектуальных систем |
| title_short |
Моделирование в классе систем регрессионных уравнений в условиях структурной неопределённости |
| title_full |
Моделирование в классе систем регрессионных уравнений в условиях структурной неопределённости |
| title_fullStr |
Моделирование в классе систем регрессионных уравнений в условиях структурной неопределённости |
| title_full_unstemmed |
Моделирование в классе систем регрессионных уравнений в условиях структурной неопределённости |
| title_sort |
моделирование в классе систем регрессионных уравнений в условиях структурной неопределённости |
| author |
Сарычев, А.П. |
| author_facet |
Сарычев, А.П. |
| topic |
Алгоритмическое и программное обеспечение параллельных вычислительных интеллектуальных систем |
| topic_facet |
Алгоритмическое и программное обеспечение параллельных вычислительных интеллектуальных систем |
| publishDate |
2014 |
| language |
Russian |
| container_title |
Искусственный интеллект |
| publisher |
Інститут проблем штучного інтелекту МОН України та НАН України |
| format |
Article |
| title_alt |
Моделювання в класі систем регресійних рівнянь в умовах структурної невизначеності Modeling in the class of regression equations systems in structural uncertainty conditions |
| description |
Для моделирования в классе систем регрессионных уравнений предложен системный критерий регулярности с
разбиением выборок наблюдений на обучающие и проверочные подвыборки. Доказано существование
оптимального множества регрессоров. Выявлено условие редукции оптимальной системы регрессионных
уравнений, которое зависит от параметров системы регрессионных уравнений и объемов выборок.
Для моделювання в класі систем регресійних рівнянь запропоновано системний критерій регулярності з
розбиттям вибірок спостережень на навчальні й перевірні підвибірки. Доведено існування оптимальної мно-
жини регресірів. Виявлено умову редукції оптимальної системи регресійних рівнянь, що залежить від
параметрів системи регресійних рівнянь і обсягів вибірок.
For modeling in a class of regression equations systems the system criterion of regularity with dividing
of observation sample on training and testing subsamples is offered. It is proved, that the optimum set
of regressors exists. The condition of a reduction of optimum system of regression equations is obtained. This
condition depends on parameters of system regression equations and volumes of samples.
|
| issn |
1561-5359 |
| url |
https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/85237 |
| citation_txt |
Моделирование в классе систем регрессионных уравнений в условиях структурной неопределённости / А.П. Сарычев // Искусственный интеллект. — 2014. — № 4. — С. 14–29. — Бібліогр.: 14 назв. — рос. |
| work_keys_str_mv |
AT saryčevap modelirovanievklassesistemregressionnyhuravneniivusloviâhstrukturnoineopredelennosti AT saryčevap modelûvannâvklasísistemregresíinihrívnânʹvumovahstrukturnoíneviznačeností AT saryčevap modelingintheclassofregressionequationssystemsinstructuraluncertaintyconditions |
| first_indexed |
2025-12-07T17:28:22Z |
| last_indexed |
2025-12-07T17:28:22Z |
| _version_ |
1850871385003393024 |