Russian Chinese (Simplified) English German

Публикация научных работ

Publication of scientific papers foto Журнал «Проблемы современной науки и образования» выходит еженедельно, по пятницам (в июле, августе, сентябре - один раз в две недели). Следующий номер журнала № 32(114), сентябрь, 2017 г. Выйдет - 29.09.2017 г. Статьи принимаются до 24.09.2017 г.

Если Вы хотите напечататься в ближайшем номере, не откладывайте отправку заявки. Потратьте одну минуту, заполните и отправьте заявку в Редакцию.

linecolor




05.00.00 Технические науки

ИССЛЕДОВАНИЕ ЭФФЕКТИВНОСТИ ПРОГРАММНОГО КОМПЛЕКСА ИДЕНТИФИКАЦИИ СЛУЧАЙНЫХ ВРЕМЕННЫХ РЯДОВ НА ОСНОВЕ ГЕНЕТИЧЕСКОЙ НАСТРОЙКИ ПАРАМЕТРОВ

Жуманов И.И., Холмонов С.М.

Email: ЖумановЭтот адрес электронной почты защищён от спам-ботов. У вас должен быть включен JavaScript для просмотра.

Жуманов Исраил Ибрагимович – доктор технических наук, профессор,

Холмонов Сунатилло Махмудович – ассистент,

кафедра информационных технологий,

Самаркандский государственный университет,

г. Самарканд, Республика Узбекистан

Аннотация: в статье разработан модифицированный генетический алгоритм (ГА) на основе совмещения, обобщения возможностей и использования свойств генетических операторов эволюционного моделирования. Разработан модифицированный генетический алгоритм, формирующий информативное множество координатных точек в пространстве существования целевой функции идентификации случайных временных рядов (СВР), которые отражают эволюцию и движение точек в сторону оптимальных значений. Предложена методика оптимизации поиска глобального экстремума путем представления общего интервала существования значений переменного параметра в виде сегментов, которые позволяют извлекать нестационарные свойства СВР для выработки специальных правил обработки данных. Исследована эффективность программного комплекса идентификации СВР на основе механизмов настройки параметров по рекуррентным зависимостям, традиционным и модифицированным ГА.

Ключевые слова: нестационарный объект, генетический алгоритм, идентификация, настройка параметров, оператор, диапазон поиска, вероятность решения, число обращений, целевая функция, оптимизация.

 INVESTIGATION OF EFFICIENCY OF THE SOFTWARE FOR IDENTIFICATION OF RANDOM TIME SERIES ON THE BASIS OF GENETIC SETTING OF PARAMETERS

Jumanov I.I., Kholmonov S.M.

Jumanov Isroil Ibragimovich – Doctor of Technical Sciences, Professor;

Kholmonov Sunatillo Mahmudovich – assistant,

INFORMATION TECHNOLOGIES DEPARTMENT,

SAMARKAND STATE UNIVERSUTY,

SAMARKAND, REPUBLIC OF UZBEKISTAN

Abstract: in the article the modified genetic algorithm (GA) is developed on the basis of combination, generalization of possibilities and use of properties of genetic operators from evolutionary modeling. The modified genetic algorithm is developed to form an informative set of coordinate points in existence space of objective function of identifying random time series (RTS), which reflect evolution and movement of points towards optimal values. The technique for optimizing search of global extremum is proposed by presenting the general interval of existence of variable parameter values ​​in the form of segments that allow extraction of non-stationary properties of RTS for developing special data processing rules. The effectiveness of the software complex is studied for identification of RTSs on the basis of mechanisms for tuning parameters by recurrence relations, traditional and modified GA.

Keywords: non-stationary object, genetic algorithm, identification, parameter adjustment, operator, search range, decision probability, number of calls, objective function, optimization.

Список литературы / References

  1. Генетические алгоритмы, искусственные нейронные сети и проблемы виртуальной реальности / Г.К. Вороновский и др. Харьков/ Основа, 1997. C. 45-67.
  2. Джуманов О.И. Система интеллектуального анализа и обработки данных на основе генетических алгоритмов контроля достоверности изображений непрерывных объектов // Х Международная Азиатская школа «Проблемы оптимизации сложных систем»/ Иссык-Кульская область. С. Булан-Соготу, 2014. С. 249-254.
  3. Djumanov O.I., Kholmonov S.M. The modified model of training of neural networks in computer industrial systems with modules for nonstationary objects images processing // Control and Management. South Korea, Seoul – Uzbekistan. Tashkent, 2016. № 5. Р. 54-58.

Ссылка для цитирования данной статьи

Publication-of-scientific-papers-copyright    

Жуманов И.И., Холмонов С.М. ИССЛЕДОВАНИЕ ЭФФЕКТИВНОСТИ ПРОГРАММНОГО КОМПЛЕКСА ИДЕНТИФИКАЦИИ СЛУЧАЙНЫХ ВРЕМЕННЫХ РЯДОВ НА ОСНОВЕ ГЕНЕТИЧЕСКОЙ НАСТРОЙКИ ПАРАМЕТРОВ // Проблемы современной науки и образования  №19 (101), 2017. - С. {см. журнал}.

Publication of scientific papers 2

Поделитесь данной статьей, повысьте свой научный статус в социальных сетях

        
  
  

Добавить комментарий


Защитный код
Обновить

Старый сайт

oldsite Старая версия сайта >>>

Рейтинг@Mail.ru
Яндекс.Метрика
Импакт-фактор российских научных журналов
 

Контакты

  • Адрес: 153008, Россия, г. Иваново, ул. Лежневская, д. 55, 4 этаж. Время работы: с 10-00 до 18-00. Кроме выходных.
  • Tel: +7(910)690-15-09
  • Fax: +7(910)690-15-09
  • Email: Этот адрес электронной почты защищён от спам-ботов. У вас должен быть включен JavaScript для просмотра.
  • Website: http://www.ipi1.ru/
  • Вконтакте: http://vk.com/scienceproblems
Вы здесь: Главная Статьи 05.00.00 Технические науки ИССЛЕДОВАНИЕ ЭФФЕКТИВНОСТИ ПРОГРАММНОГО КОМПЛЕКСА ИДЕНТИФИКАЦИИ СЛУЧАЙНЫХ ВРЕМЕННЫХ РЯДОВ НА ОСНОВЕ ГЕНЕТИЧЕСКОЙ НАСТРОЙКИ ПАРАМЕТРОВ