05.00.00 Технические науки
ОПТИМИЗАЦИЯ ОБРАБОТКИ ДАННЫХ НЕСТАЦИОНАРНЫХ ОБЪЕКТОВ НА ОСНОВЕ СИНТЕЗА НЕЙРОННЫХ СЕТЕЙ И НЕЧЕТКИХ ГЕНЕТИЧЕСКИХ АЛГОРИТМОВ
- Категория: 05.00.00 Технические науки
- Создано: 19.05.2017, 13:44
- Просмотров: 825
Бекмуродов З.Т.
Email: Адрес электронной почты защищен от спам-ботов. Для просмотра адреса в вашем браузере должен быть включен Javascript.
Бекмуродов Зохид Толибович – ассистент, кафедра информационных технологий, Самаркандский государственный университет, г. Самарканд, Республика Узбекистан
Аннотация: в статье представлены результаты исследования и разработки методов и алгоритмов повышения качества идентификации и оптимизации обработки данных нестационарных объектов на основе разделения признакового пространства решения задач на параллельные сегменты с целью уменьшения времени поиска локальных экстремумов и регулирования значений параметров моделей на основе генетических алгоритмов. Предложен метод синтеза и обобщения возможностей алгоритмов сегментации, извлечения свойств данных, регулирования длины начальной и конечной популяции поколений, уровня расположения и ширины границ фильтрации нестационарных составляющих случайных временных рядов на основе нечетких правил. Спроектирован программный комплекс, ориентированный на использование встроенных сервисов, баз данных и знаний, традиционных и нечетких генетических алгоритмов.
Ключевые слова: нестационарный объект, генетический алгоритм, нечеткое множество, нечеткие выводы, идентификация, сегментация, настройка параметров, фильтрация, ширина границ, программный комплекc.
OPTIMIZATION OF PROCESSING OF DATA OF NON-STATIONARY OBJECTS BASED ON SYNTHESIS OF NEURAL NETWORKS AND FUZZITIC GENETIC ALGORITHMS
Bekmurodov Z.T.
Bekmurodov Zohid Tolibovich – assistant, INFORMATION TECHNOLOGIES DEPARTMENT, SAMARKAND STATE UNIVERSUTY, SAMARKAND, REPUBLIC OF UZBEKISTAN
Abstract: the article presents the results of research and development of methods and algorithms for improving the quality of identification and optimization of non-stationary objects data processing on the basis of separation of feature space for solving problems into parallel segments with the aim of reducing the time of searching for local extrema and adjusting the values of model parameters based on genetic algorithms. The proposed method synthesis and generalizes the capabilities of algorithms for segmentation, extracting data properties, regulating the length of initial and final population of generations, level of location and width of filtering boundaries for nonstationary components of random time series based on fuzzy rules. The software package oriented to use embedded services, databases and knowledge bases, traditional and fuzzy genetic algorithms is designed.
Keywords: non-stationary object, genetic algorithm, fuzzy set, fuzzy conclusions, identification, segmentation, parameter adjustment, filtering, width of borders, software.
Список литературы / References
- Ярушкина Н.Г. Основы теории нечетких и гибридных систем / Учебное пособие. М.: Финансы и статистика, 2004.
- Курейчик В.М. Генетические алгоритмы. // Учебник для вузов. Таганрог. Таганрог ТРТУ, 2002.
- Djumanov O.I., Kholmonov S.M. Methods and algorithms of selection the informative attributes in systems of adaptive data processing for analysis and forecasting // “Applied Technologies and Innovations” Prague, 2012. Volume 8. November 2012. Рp.45-55.
Ссылка для цитирования данной статьи
 |
Тип лицензии на данную статью – CC BY 4.0. Это значит, что Вы можете свободно цитировать данную статью на любом носителе и в любом формате при указании авторства. | |
| Бекмуродов З.Т. ОПТИМИЗАЦИЯ ОБРАБОТКИ ДАННЫХ НЕСТАЦИОНАРНЫХ ОБЪЕКТОВ НА ОСНОВЕ СИНТЕЗА НЕЙРОННЫХ СЕТЕЙ И НЕЧЕТКИХ ГЕНЕТИЧЕСКИХ АЛГОРИТМОВ // Проблемы современной науки и образования №19 (101), 2017. - С. {см. журнал}. | ||
Поделитесь данной статьей, повысьте свой научный статус в социальных сетях
| Tweet |
