Интеллектуальный анализ временных рядов. Ярушкина Н.Г - 151 стр.

UptoLike

ВУЗ: 

УлГТУ | Ульяновск

Составители: 

Рубрика: 

151
19.
[Стецко, 2008] Стецко, А. А. Принятие проектных решений на основе
анализа
нечетких тенденций временных рядов / А. А. Стецко // Про-
граммные продукты и системы. – 2008. – №3.
20.
[Таранцев, 1997] Таранцев, А. А. Принципы построения регрессионных
моделей при исходных данных с нечетким описанием / А. А. Таранцев //
Автоматика и телемеханика. – 1997. – №11. – С. 27-32.
21.
[Ярушкина, 2004] Ярушкина, Н. Г. Основы теории нечетких и гибрид-
ных систем : учеб. пособие / Н. Г. Ярушкина. – М. : Финансы и стати-
стика, 2004. – 320 с.
22.
[Ярушкина, 2007] Ярушкина, Н. Г. Моделирование трафика терминал-
сервера на основе анализа нечетких тенденций временных рядов /
Н. Г. Ярушкина, Т. Р. Юнусов, Т. В. Афанасьева // Программные про-
дукты и системы. – 2007. – №4. – С. 15-19.
3.5. Интеллектуальный анализ баз данных временных рядов
3.5.1. Понятие гранулированного временного ряда
Гранулированное представление является дальнейшим развитием нечет-
ких моделей ВР.
В отличие от нечеткого подхода к моделированию временных рядов,
в котором преобразование исходного числового ВР в нечеткий временной ряд
имеет целью получение числового прогноза, в гранулированном временном ря-
ду результат нечеткого моделирования выражается в виде предложения естест-
венного языка, моделирующего высказывания эксперта.
Гранулирование информации лежит в центре человеческих рассуждений,
взаимодействий и формирования понятий. В естественном языке (ЕЯ) слова иг-
рают роль меток гранул. В этой роли они служат для сжатия данных.
Развитие гранулярных вычислений привело к формированию понятия
гранулированного временного ряда [Ярушкина, 2009]. Традиционная сегмента-

Страницы