Интеллектуальный анализ временных рядов. Ярушкина Н.Г - 227 стр.

UptoLike

ВУЗ: 

УлГТУ | Ульяновск

Составители: 

Рубрика: 

227
Сегментация ВР в терминах производных нечетких тенденций
Производные тенденции – это такие нечеткие тенденции, которые пред-
ставлены паттернами неоднородных локальных тенденций Nτ и для грамматики
языка LANG представляются нетерминальными символами. Будем считать, что
производные тенденции являются предметно-ориентированными. К таким про-
изводным тенденциям относят «бычий подъем» в финансовых временных
ря-
дах, «загрузка/простой» во временных рядах телекоммуникационного трафика.
Задачу сегментации ВР в терминах производных нечетких тенденций
можно сформулировать и как задачу распознавания паттернов производных ло-
кальных тенденций [Ярушкина, 2004], задаваемых экспертно.
Производную локальную НТ можно представить как график функций или
набор упорядоченных данных, определенных на универсуме всевозможных
графиков или наборов данных
. С этой точки зрения задача распознавания НТ
решается как задача распознавания образов, например, нейронной сетью.
Нечеткая
логика в задаче распознавания НТ позволяет использовать сис-
темы логического вывода. Эксперту при этом необходимо описать НТ в виде
последовательности
нечетких меток, которые формируют правила распознавания.
Задача сегментации на производные локальные нечеткие тенденции явля-
ется основополагающей в построении системы анализа данных, решение кото-
рой позволит приступить к выявлению связей между параметрами исследуемо-
го объекта.
Для простоты обозначим τ=Nτ.
Данная задача состоит из следующих подзадач:
1)
определение лингвистических переменных нечетких тенденций;
2)
построение временного ряда нечеткой тенденции.
Решение задачи обозначим функционалом Tend:
]
~
[
YTend
.

Страницы