Ўзбекистон республикаси олий ва ўрта махсус таълим вазирлиги низомий номидаги тошкент давлат

Методика повышения достоверности обработки данных на основе 
механизмов 
регулирования 
по 
рекуррентным 
зависимостям. 
Предполагается, что динамическая модель идентификации нестационарного 
объекта включает множество входов и единственный (скалярный) выход в 
моменты времени 
n
i
,...,
1

. В общем виде выходная переменная динамической 
модели идентификации настраивается решением следующего уравнения [3] 
)
(
)
(
)
(
)
(
i
i
T
i
i
X
K
Y



, 
где 
)
(

T
n
C
=
)
(
)
(
i
T
i
X
K
– вектор значений коэффициентов, влияющих на 
входные измерения 
)
(i
X
, которые также отражают динамические 
характеристики процесса и используются при регулировании и корректировке 
недостоверных элементов СВР; 
)
(i

– систематическая погрешность 
идентификации СВР, оптимизации и обработки данных. 
Для оптимизации получения оценок величины 
)
(i
Y
на основе ААП 
задается следующее условие [4] 






n
i
i
T
i
i
i
n
X
K
Y
q
C
1
2
)
(
)
(
)
(
)
(
0
)
(
, 
где 
)
(i
q
– оценка значений элементов в векторе коэффициентов 
T
i
K
)
(
, которая 
получается с помощью следующего рекуррентного выражения




n
i
T
i
i
i
n
X
X
q
P
1
)
(
)
(
)
(
1
)
(
. 

---

146 
Задается матрица значений переменных 
)
(
)
(
i
T
n
X
C

, которая служит для 
оценки других значений переменной при идентификации СВР 
)
(
1
)
(
)
(
)
(
)
(
1





n
T
n
n
n
n
n
n
n
C
X
Y
X
q
P
C
C
; 
T
n
n
n
n
n
X
X
q
P
P
)
(
)
(
)
(
1
1
1





. 
Для наибольшей простоты представления и приемлемости результатов 
задача оптимизации заданная система уравнений решается при следующих 
допущениях: учитывается влияние помех на входе модели; заданы начальные 
условия, когда 
0
0

C
; 

/
0
I
P

; 
I  – единичная матрица; 
1


. 
Полученные решения задачи оптимизации рассмотрим в условиях 
адаптации на основе рекуррентных выражений (ААПР) и без рекуррентного 
выражения (ААП). 
Анализ эффективности методов переработки информации на основе 
ААП. Пусть матрица переменных задается в виде 
)
(
)
(
)
(
)
1
(
)
(
)
(
i
i
i
i
i
i
X
C
C







, 
где 
)
(i

и 
)
(i

– переменные, значения оценок которых используются при 
настройке модели идентификации СВР; 
)
1
(

i
C
– вектор оценок значений 
переменной в текущем моменте времени, зависящей от значения оценки, 
полученной на предыдущей итерации; 
)
(i

– параметр погрешности 
обобщенного алгоритма идентификации СВР, значение которого для решения 
задачи оптимизации задается в виде гауссовского распределения, т.е. 
)
,
0
(
~
2

N
.
Исследована эффективность методов идентификации СВР, построенных на 
базисе 
экстраполирующих 
моделей, 
алгебраических 
многочленов, 
ортогональных полиномов, параболических и кубических сплайн-функций, 
нелинейных фильтров, в структуру которых синтезированы ААП. Проведен 
сопоставительный анализ эффективности алгоритмов с регулированием 
значений переменных по критерию минимальной среднеквадратической 
погрешности обработки данных. Определено, что при реализованных 
динамических моделях идентификации СВР с линейно независимыми входами и 
выходами ААП механизм регулирования переменных на основе ААП 
обеспечивает достижение монотонного схождения среднеквадратической 
погрешности обработки данных 
2

. 
Литература 
1. Пащенко Ф.Ф. Введение в состоятельные методы моделирования систем. Ч.1. 
Математические основы моделирования систем. М.: Финансы и статистика, 2006 
- 328 с. 
2. Пегат А. Нечеткое моделирование и управление. М.: БИНОМ. Лаборатория 
знаний, 2013, 798 с. 
3. Жуманов И.И. Бекмуродов З.Т. Контроль достоверности прогноза случайных 
временных рядов на основе нейро-нечеткой сети // «Химическая технология. 
Контроль и управление» - ТГТУ, Ташкент, 2015- № 1 (61) . - с. 43-48 

---

147 
4. Жуманов И.И. Бекмуродов З.Т. Алгоритмы повышения достоверности 
прогноза временных рядов с использованием нейро-нечетких сетей и методов 
кластеризации // «Вестник ТУИТ», Ташкентский университет информационных 
технологий. - Ташкент, 2015. - №2 (34). - с. 106-112.