Software Journal:
Theory and Applications

Подать статью

Вход Регистрация

Результаты для запроса: интеллектуальный анализ данных

  1. Ассоциативные правила. Сравнительный анализ инструментария

    В.А. Биллиг Тверской государственный технический университет , Тверь, Россия, технических наук;
    Е.И. Корнеева Тверской государственный технический университет , Тверь, Россия;
    Н.А. Сябро Тверской государственный технический университет , Тверь, Россия;

    Статья была опубликована в выпуске №2

    Алгоритм построения ассоциативных правил является одним из важнейших алгоритмов интеллектуального анализа данных. В статье обсуждаются достоинства и недостатки трех инструментов, предназначенных для обнаружения ассоциативных правил в БД. Первый из этих инструментов представляет сервис, подключаемый к БД Microsoft SQL Server. Клиентом сервера является надстройка, подключаемая к Microsoft Excel. Другой инструмент представляет специализированный пакет arules, подключаемый в среду программирования на языке R. Третий инструмент, названный системой Ментор, является авторской разработкой, выполненной на языке C#. В статье приводятся условия применения каждого из рассматриваемых инструментов и анализируется их эффективность на примерах тестовых БД.


  2. Решение обратных задач на основе нечеткого инверсного калмановского алгоритма

    М.И. Дли филиал ФГБОУ ВО «Национальный исследовательский университет «МЭИ» в г. Смоленске, Смоленск, Россия, технических наук;
    А.Ю. Пучков Филиал ФГБОУ ВО «Национальный исследовательский университет «МЭИ» в г. Смоленске, Смоленск, Россия, технических наук;
    Е.П. Малевич филиал Национального исследовательского университета МЭИ в г. Смоленске, Смоленск, Россия;

    Статья была опубликована в выпуске №2

    Предложена структура решения одного из подклассов некорректно поставленных задач, а именно обратных задач динамики систем управления, на основе применения калмановского оценивания состояния, которая может найти применение в диагностике объектов различной природы.

    В отличие от прямых задач процесс решения в обратных задачах идет от выхода объекта ко входу, то есть по имеющейся информации на выходе объекта или процесса требуется дать оценку входных воздействий, приведших к наблюдаемому состоянию. Разработаны различные подходы к решению указанных задач, имеющие определенные ограничения в применимости, учитывающие те или иные особенности предметной области.

    Новизна рассматриваемой структуры решения состоит в применении алгоритма калмановской фильтрации в обратном направлении, когда оценивается состояние входного процесса объекта управления на основе наблюдаемого выходного процесса. Для такого фильтра предложен термин «инверсный», характеризующий особенность его применения.

    При реализации фильтра Калмана требуется построение модели исследуемого процесса в форме дифференциального или разностного уравнения, называемого формирующим фильтром, что в ряде случаев вызывает сложные расчеты, в частности, проведение факторизации спектральной характеристики процесса. Для преодоления этого затруднения предложена итерационная процедура параметрической настройки формирующего фильтра на базе нечеткого логического вывода, которая проводится на начальном этапе применения общего алгоритма решения обратной задачи.

    Представлены результаты модельного эксперимента на основе программной реализации инверсного оценивания калмановского типа в среде MatLAB, которые показали возможность применения предлагаемого подхода к решению обратных задач, а также обозначены направления дальнейших исследований в рамках выбранной тематики.