基于关联多数法的时间序列识别基本函数选择

T. Z. Aralbaev, T. Abramova, R. R. Galimov, D. Gaifulina, E. Khakimova
{"title":"基于关联多数法的时间序列识别基本函数选择","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":"{\"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}","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

摘要

提供了一种基于联想-多数方法的自动识别时间序列、算法和软件方法选择基本函数的模型,以识别动态过程的基本依赖性。基本函数类型的识别问题是通过经典的模式识别理论来解决的。识别是通过将原始图像与存储在同一图像空间中的标准进行比较来进行的。图像空间是设备的记忆区域(联想内存),用来识别。拟议模型的特殊性是,通过使用一个熟悉的空间和能够在一个小节内比较所有图像的能力来比较原始图像和模型模型。在选择基本函数的算法中,还使用了联想和大体存储方法和在电子内存中识别数据。拟议中的算法和选择基本函数的软件是通用的,因为它允许在任何动态过程中识别基本依赖的类型,不管研究对象领域的具体情况如何。对基本函数类型的自动识别减少了预测模型的构建时间,并允许快速预测流程的进一步变体。
本文章由计算机程序翻译,如有差异,请以英文原文为准。
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
Selection of Basic Function for Identification of Time Series Based on Associative Majority Approach
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.
求助全文
通过发布文献求助,成功后即可免费获取论文全文。 去求助
来源期刊
自引率
0.00%
发文量
0
期刊最新文献
Research of the Influence of the Quadrature Components Mismatch on the Noise Immunity of OFDM and UFMC Signals Analysis of Problems of the Power System with a High Proportion of Solar Generation Technique of Tooth Relieving for Gear Cutting Hobs Method for Generating the Tactical and Technical Requirements for Armored Armament and Equipment at Production Organization About the Influence of Optical Distortions in the Research of Quick Flowing Dynamic Processes Using a High-Speed Video Camera
×
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