Влияние способа разбиения выборки в алгоритмах метода группового учета аргументов на адекватность критерия внешнего дополнения

Рассмотрены способы разбиения выборки исходных данных в алгоритмах метода группового учета аргументов. Проведен анализ соответствия квазиоптимального метода разбиения подвыборок и критерия внешнего дополнения при выборе наилучшей структуры модели. Численный эксперимент показывает, что такие разбиени...

Ausführliche Beschreibung

Gespeichert in:
Bibliographische Detailangaben
Veröffentlicht in:Управляющие системы и машины
Datum:2015
1. Verfasser: Кондрашова, Н.В.
Format: Artikel
Sprache:Russian
Veröffentlicht: Міжнародний науково-навчальний центр інформаційних технологій і систем НАН та МОН України 2015
Schlagworte:
Online Zugang:https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/87236
Tags: Tag hinzufügen
Keine Tags, Fügen Sie den ersten Tag hinzu!
Назва журналу:Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine
Zitieren:Влияние способа разбиения выборки в алгоритмах метода группового учета аргументов на адекватность критерия внешнего дополнения / Н.В. Кондрашова // Управляющие системы и машины. — 2015. — № 4. — С. 21–30. — Бібліогр.: 8 назв. — рос.

Institution

Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine
Beschreibung
Zusammenfassung:Рассмотрены способы разбиения выборки исходных данных в алгоритмах метода группового учета аргументов. Проведен анализ соответствия квазиоптимального метода разбиения подвыборок и критерия внешнего дополнения при выборе наилучшей структуры модели. Численный эксперимент показывает, что такие разбиения способствуют поиску «истинных» аргументов моделей в алгоритмах указанного метода с минимизацией критерия несмещенности решений. The partitioning of the initial data sample in Group Method of Data Handling algorithms is considered. The analysis of the quasioptimal partitioning method compliance and the criterion of external supplement selecting the best the model structure is made. The numerical experiment is shown that such partitioning contributes to the search of the «true» arguments in models of the stated algorithms with the minimization criterion of the unbiasedness solution. Розглянуто способи розбиття вибірки вихідних даних в алгоритмах методу групового обліку аргументів. Проведено аналіз відповідності квазіоптимального методу розбиття підвибірок і критерію зовнішнього доповнення при виборі найкращої структури моделі. Чисельний експеримент показує, що такі розбиття сприяють пошуку «істинних» аргументів моделей в алгоритмах вказаного методу з мінімізацією критерію незміщеності рішень.
ISSN:0130-5395