Интеллектуальный анализ временных рядов. Ярушкина Н.Г - 223 стр.

UptoLike

ВУЗ: 

УлГТУ | Ульяновск

Составители: 

Рубрика: 

223
5.
Вычисление абсолютной нечеткой оценки для
i
х
на основе операции
Fuzzy:Х
X
~
ACL-шкалы и определение нечеткого множества
i
х
~
с мак-
симальной степенью принадлежности:
i
=max(µ
j
х
~
(
i
х
)),
j
х
~
X
~
, j=[1,m].
Таким образом, получаем
},
~
,,,,{
iiiiii
xxxxt
.
6.
Далее анализируем пары соседних значений
i
х
~
,
1
~
i
х
. Этот анализ осуще-
ствляем на базе отношений различия ACL-шкалы:
i
v
~
=TTend(
i
х
~
,
1
~
i
х
)
для определения типа тенденции и
i
~
=RTend(
i
х
~
,
1
~
i
х
) для определения
интенсивности тенденции.
7.
Используем для этого нечеткие правила типа:
ЕСЛИ
i
x
есть
11
~
х
и
1i
x
есть
12
~
х
то
i
v
есть TTend(
11
~
х
,
12
~
х
),
ЕСЛИ
i
x
есть
11
~
х
и
1i
x
есть
12
~
х
то
i
a
~
есть RTend(
11
~
х
,
12
~
х
).
Так получаем выходную структурно-лингвистическую модель НВР
},
~
~
,
~
,,{
, iiiiii
axxt
, а при дефаззифицированных значениях интенсивностей
i
~
элементарных нечетких тенденций (
i
=DeFuzzy(
i
a
~
)) в виде:
},
~
,
~
,,{
, iiiiii
axxt
.
Результат сегментации НВР при дефаззифицированных значениях лин-
гвистических меток параметров ЭТ представим в виде одновременных ВР, по-
лученных на основе проекций Pr2, Pr3 структурно-лингвистической модели ВР
(
-фильтр) (рис. 5.1).
Структурная модель сегментированного НВР в базисе элементарных тен-
денций, полученная с помощью ACL-шкалы, приведена в таблице 5.1.

Страницы