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

ПРИЛОЖЕНИЕ ОПТИМИЗАЦИИ ИДЕНТИФИКАЦИИ СЛУЧАЙНЫХ 
ВРЕМЕННЫХ ПРОЦЕССОВ НА ОСНОВЕ МЕХАНИЗМОВ 
РЕГУЛИРОВАНИЯ И НАСТРОЙКИ ПЕРЕМЕННЫХ МОДЕЛЕЙ 
 
Жуманов Исроил Ибрагимович - Самаркандский государственный 
университет 
 
Актуальность темы. Несмотря на наличие широкого спектра методов и их 
положительных свойств, в существующих работах все еще в недостаточной 
степени решены задачи оптимизации идентификации, обработки данных, 
анализа и прогноза случайных временных процессов (СВП) в условиях 
недостаточности априорных сведений, неопределенности параметров и 
необходимости учета нестационарной природы данных [1]. 
Особую значимость представляет разработка следующих дополнительных 
механизмов: извлечение конкретных свойств, особенностей объектов, скрытых 
знаний и закономерностей в данных; обеспечение адекватности моделей, 
оптимизации идентификации и прогноза СВП; гибридизация моделей при 
реализации и учета внутренних связей локальных моделей компонентов СВП; 
регулирование и корректировка значений переменных. 
В настоящей работе разработаны подходы, принципы и методы: 
формализации выбора и описания компонентной структуры модели; оценки 
неопределенности при принятии альтернативных решений; оптимизации выбора 

---

160 
адекватной модели СВП и принятия решений на основе статистических 
подходов; реализации стратегии оптимизации описания и прогноза СВП на 
основе нечетких продукционных правил, нечетких когнитивных карт; 
тестирования результатов моделирования. 
Оптимизация выбора адекватной модели СВП и принятия решений на 
основе статистических подходов. Реализованы механизмы проверки 
принадлежности погрешности в пределы допустимых значений по критериям 
Стьюдента, Пирсона, Колмогорова; границ разрешенных значений по правилам 

3

; оптимальных границ на основе вероятностного порогового контроля, 
контроля по условным вероятностям, контроля по двумерным условным 
моментам, контроля по многомерным статистическим характеристикам. 
Обобщенный статистический критерий оптимизации описания СВП, 
основывается на получение численных значений некоторой функции выбора [2] 
)
,
(
2
1



f
F
,








,
0
)
/
P(
,
1,
)
/
P(
,
2
1




если
если
F
где 
)
/
P(


– вероятность получения результатов расчета при входном наборе 
элементов строки матрицы данных; 
1

и 
2

– логические правила оценки для 
двух правильных и неправильных решений. 
Правило оценки принятия решений на основе Байесовского подхода, при 
1
)
/
(
0




P
запишется, как 
 
 


 


i
j
i
j
i
M
N
I
P
M
N
I
P
M
P
/
,
/
,


,
M
M
i

, 
где 
M
M
i

– набор элементов строки матрицы данных; 
j
I  – набор 
преобразованных элементов строки; N  – набор элементов строки матрицы, 
содержащей некоторые неопределенности. 
Критерий оценки принятия решений с учетом коэффициента мощности 
элементов 
j
i
w
,
в строке матрицы данных задается в виде 
)
,
(
~
)
(
)
1
(
,
k
ij
ij
j
i
x
x
H
w
I

, 
где 
j
i
w
,
– коэффициент мощности элемента 
ij
x ; 
)
,
(
~
)
(
)
1
(
k
ij
ij
x
x
H
- оценки энтропии 
k-грамм.