T. Z. Aralbaev, T. Abramova, R. R. Galimov, D. Gaifulina, E. Khakimova
{"title":"Selection of Basic Function for Identification of Time Series Based on Associative Majority Approach","authors":"T. Z. Aralbaev, T. Abramova, R. R. Galimov, D. Gaifulina, E. Khakimova","doi":"10.22213/2413-1172-2018-4-194-199","DOIUrl":null,"url":null,"abstract":"Предложена модель выбора базовых функций при автоматизированной идентификации временных рядов, алгоритм и программное средство идентификации временных рядов на основе ассоциативно-мажоритарного подхода, позволяющие идентифицировать вид базовых зависимостей динамических процессов. Задача идентификации вида базовых функций решается с использованием классической теории распознавания образов. Идентификация производится путем сравнения исходного образа с эталонами, хранящимися в едином пространстве образов. Пространство образов представляет собой область памяти устройства (ассоциативной памяти), на котором производится идентификация. Особенностью предложенной модели является оперативность сравнения исходных образов с образами эталонов за счет использования единого признакового пространства и возможности сравнения всех образов за один такт. Для повышения оперативности идентификации в алгоритме выбора базовых функций также использован ассоциативно-мажоритарный подход к хранению и поиску идентификационных данных в электронной памяти. Предложенный алгоритм и программное средство выбора базовых функций являются универсальными, так как позволяют идентифицировать вид базовой зависимости в любом динамическом процессе независимо от специфики исследуемой предметной области. Автоматизированная идентификация вида базовых функций сокращает время построения прогнозных моделей и позволяет оперативно прогнозировать дальнейшие варианты протекания процесса.","PeriodicalId":443403,"journal":{"name":"Bulletin of Kalashnikov ISTU","volume":"178 1","pages":"0"},"PeriodicalIF":0.0000,"publicationDate":"2019-02-25","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":"0","resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":null,"PeriodicalName":"Bulletin of Kalashnikov ISTU","FirstCategoryId":"1085","ListUrlMain":"https://doi.org/10.22213/2413-1172-2018-4-194-199","RegionNum":0,"RegionCategory":null,"ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":null,"EPubDate":"","PubModel":"","JCR":"","JCRName":"","Score":null,"Total":0}
引用次数: 0
Abstract
Предложена модель выбора базовых функций при автоматизированной идентификации временных рядов, алгоритм и программное средство идентификации временных рядов на основе ассоциативно-мажоритарного подхода, позволяющие идентифицировать вид базовых зависимостей динамических процессов. Задача идентификации вида базовых функций решается с использованием классической теории распознавания образов. Идентификация производится путем сравнения исходного образа с эталонами, хранящимися в едином пространстве образов. Пространство образов представляет собой область памяти устройства (ассоциативной памяти), на котором производится идентификация. Особенностью предложенной модели является оперативность сравнения исходных образов с образами эталонов за счет использования единого признакового пространства и возможности сравнения всех образов за один такт. Для повышения оперативности идентификации в алгоритме выбора базовых функций также использован ассоциативно-мажоритарный подход к хранению и поиску идентификационных данных в электронной памяти. Предложенный алгоритм и программное средство выбора базовых функций являются универсальными, так как позволяют идентифицировать вид базовой зависимости в любом динамическом процессе независимо от специфики исследуемой предметной области. Автоматизированная идентификация вида базовых функций сокращает время построения прогнозных моделей и позволяет оперативно прогнозировать дальнейшие варианты протекания процесса.