Извлечение надежного сигнала из гетерогенных данных

Д. И. Атласов, О. Я. Кравец
{"title":"Извлечение надежного сигнала из гетерогенных данных","authors":"Д. И. Атласов, О. Я. Кравец","doi":"10.47813/2782-2818-2024-4-1-0122-0132","DOIUrl":null,"url":null,"abstract":"Статья посвящена исследованию извлечения общего надежного сигнала из данных, разделенных на разнородные группы. Предлагается мягкая максиминная оценка максимального значения в качестве привлекательной с вычислительной точки зрения альтернативы, направленной на достижение баланса между объединенной оценкой и (жесткой) оценкой максимального значения. Рассматривается проблема извлечения общего сигнала из разнородных данных. Поскольку гетерогенность преобладает в крупномасштабных системах, цель - эффективный в вычислительном отношении оценщик (решение) с хорошими статистическими свойствами при различной степени неоднородности данных. Использование этой оценки может привести к более надежным оценкам для разнородных данных по сравнению с оценкой, которая не учитывает группировку, то есть объединенной оценкой. В крупномасштабных системах обработки данных, где обычно встречается неоднородность данных, вычислительный аспект оценки имеет решающее значение. В обоснование данного тезиса в статье приводится анализ эффективности мягкой максиминной оценки для крупномасштабных систем обработки данных, подтверждающий эффективность примененного метода. Таким образом, оценка мягкого максимума будет практически полезна в ряде различных контекстов как способ агрегирования объясненных отклонений по группам.","PeriodicalId":508991,"journal":{"name":"Современные инновации, системы и технологии - Modern Innovations, Systems and Technologies","volume":"98 6","pages":""},"PeriodicalIF":0.0000,"publicationDate":"2024-03-11","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":"0","resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":null,"PeriodicalName":"Современные инновации, системы и технологии - Modern Innovations, Systems and Technologies","FirstCategoryId":"1085","ListUrlMain":"https://doi.org/10.47813/2782-2818-2024-4-1-0122-0132","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

Статья посвящена исследованию извлечения общего надежного сигнала из данных, разделенных на разнородные группы. Предлагается мягкая максиминная оценка максимального значения в качестве привлекательной с вычислительной точки зрения альтернативы, направленной на достижение баланса между объединенной оценкой и (жесткой) оценкой максимального значения. Рассматривается проблема извлечения общего сигнала из разнородных данных. Поскольку гетерогенность преобладает в крупномасштабных системах, цель - эффективный в вычислительном отношении оценщик (решение) с хорошими статистическими свойствами при различной степени неоднородности данных. Использование этой оценки может привести к более надежным оценкам для разнородных данных по сравнению с оценкой, которая не учитывает группировку, то есть объединенной оценкой. В крупномасштабных системах обработки данных, где обычно встречается неоднородность данных, вычислительный аспект оценки имеет решающее значение. В обоснование данного тезиса в статье приводится анализ эффективности мягкой максиминной оценки для крупномасштабных систем обработки данных, подтверждающий эффективность примененного метода. Таким образом, оценка мягкого максимума будет практически полезна в ряде различных контекстов как способ агрегирования объясненных отклонений по группам.
查看原文
分享 分享
微信好友 朋友圈 QQ好友 复制链接
本刊更多论文
从异构数据中提取稳健信号
本文研究了从异质分区数据中提取共同鲁棒信号的问题。为了在集合估计和(硬)最大值估计之间取得平衡,我们提出了软最大值估计,作为一种在计算上具有吸引力的替代方法。我们考虑的问题是从异构数据中提取共同信号。由于大规模系统中普遍存在异构现象,因此我们的目标是找到一种计算效率高的估计器(解决方案),它在不同程度的数据异构情况下都具有良好的统计特性。与不考虑聚类的估计器(即集合估计器)相比,使用这种估计器可以为异构数据提供更稳健的估计器。在大规模数据处理系统中,数据异质性很常见,因此估算的计算方面至关重要。为了支持这一论点,本文分析了大规模数据处理系统中软最大值估计的性能,证实了所应用方法的有效性。因此,软最大值估计作为一种汇总各组解释方差的方法,将在许多不同情况下发挥实际作用。
本文章由计算机程序翻译,如有差异,请以英文原文为准。
求助全文
约1分钟内获得全文 去求助
来源期刊
自引率
0.00%
发文量
0
期刊最新文献
Model for assessing the investment attractiveness of regions Exploring collaborative filtering through K-Nearest Neighbors and Non-Negative Matrix Factorization Оптимизация пробоподготовки при определении жирнокислотного состава ультрапастеризованного молока Мобильное приложение для мониторинга и контроля климата в серверном помещении Перспективы развития электронных платёжных систем
×
引用
GB/T 7714-2015
复制
MLA
复制
APA
复制
导出至
BibTeX EndNote RefMan NoteFirst NoteExpress
×
×
提示
您的信息不完整,为了账户安全,请先补充。
现在去补充
×
提示
您因"违规操作"
具体请查看互助需知
我知道了
×
提示
现在去查看 取消
×
提示
确定
0
微信
客服QQ
Book学术公众号 扫码关注我们
反馈
×
意见反馈
请填写您的意见或建议
请填写您的手机或邮箱
已复制链接
已复制链接
快去分享给好友吧!
我知道了
×
扫码分享
扫码分享
Book学术官方微信
Book学术文献互助
Book学术文献互助群
群 号:481959085
Book学术
文献互助 智能选刊 最新文献 互助须知 联系我们:info@booksci.cn
Book学术提供免费学术资源搜索服务,方便国内外学者检索中英文文献。致力于提供最便捷和优质的服务体验。
Copyright © 2023 Book学术 All rights reserved.
ghs 京公网安备 11010802042870号 京ICP备2023020795号-1