НАХОЖДЕНИЕ И КОРРЕКТИРОВКА СЛУЧАЙНЫХ ВОЗМУЩЕНИЙ В ЧИСЛОВОМ N-МЕРНОМ ПРОСТРАНСТВЕ
В качестве решения, например, может быть применён, например, метод нейросетевого анализа. При этом, важно правильно выбрать архитектуру и построить "обучение" сети. Данный метод является одним из приоритетных при условии, что n - достаточно велико. Тогда обучение сети можно осуществить автоматизированным методом и точность определения будет достаточно высока. Однако, при небольшом количестве рядов точность определения будет недостаточной, количество ложных сpaбатываний будет в разы больше чем верных.
Другим подходом к решению поставленной задачи может быть метод варьирования (полного перебора) и выявления влияния друг на друга при помощи методов приближённых вычислений. Однако все эти методы требуют достаточного большого количества операций, и при большом количестве вариантов время поиска будет велико. Причём будет расти не линейно, и не даже квадратично. Например, при количестве параметров m, количество проверяемых вариантов при глубине поиска в две переменных - m2+2*m4. При этом если параметр является переменной от 3 других параметров, то зависимость не будет найдена. Следовательно, метод варьирования будет эффективен только для рядов с небольшим количеством параметров.
Становится ясно, что способ нейросетевого анализа имеет жёсткие ограничения на количество рядов, а метод варьирования имеет жесткие ограничения на длину ряда. Необходим метод, который допустимо хорошо работал бы с любыми входными данными в рамках заданных ограничений. При этом время работы алгоритма должно быть линейным или сравнимо с линейным.
Рассмотрим задачу поиска искажений входные данные на примере матрицы чисел m*n, где m - количество параметров, а n - количество однородных (однотипных) рядов. К данным таблицы предъявляется два условия - первое состоит в том, что некоторые величины построчно коррелируют друг с другом или являются функцией других параметров, второе - что большинство чисел (более 95 % например) - корректные. Требуется отыскать точки (элементы) матрицы, в которых имеют место нелогичные возмущения. При этом правила зависимости (функции) одних параметров от других существуют, но неизвестны. Возможно решение одной из двух задач.
Первая задача, более простая, - отыскание точек случайных возмущений в матрице без выявления зависимостей параметров друг от друга. Вторая задача, комплексная, - нахождение зависимостей параметров друг от друга и отыскание точек случайных возмущений в матрице.
Предлагается использовать модифицированный метод варьирования. Его суть состоит в следующем - рассматриваем каждый столбец как параметр некой функции. Рекурсивно разбиваем все параметры по интервалам, и для каждого интервала формируем результирующий параметр. Причём результирующий параметр не может быть аргументом функции. Идём при помощи объединений от простейшей функции - функции одного аргумента. Если выявлено влияние одного параметра на другой, то исключаем один из них из дальнейшего просмотра, уменьшая количество параметров для дальнейшего просмотра. Найденные зависимости помещаем в стек, чтобы впоследствии начать рассмотрение с зависимостей с максимальным числом параметров.
Для определения зависимости параметров от результата используется следующий метод - представим данные каждого ряда как точку функции. Для матрицы рассматривается двухмерный вид - точка на плоскости. Тогда точки, которые выбиваются из графика функции и являются точками возмущения. Рассмотрим простейший пример:
Входные данные:
|
|
a |
b |
c |
|
1 |
1 |
5 |
5 |
|
2 |
2 |
10 |
8 |
|
3 |
7 |
35 |
5 |
|
4 |
3 |
15 |
8 |
|
5 |
6 |
30 |
5 |
|
6 |
9 |
45 |
11 |
|
7 |
5 |
25 |
8 |
|
8 |
4 |
15 |
9 |
|
9 |
11 |
55 |
3 |
График 1. Линейная зависимость a от b
Необходимо выявить и исправить ошибку в переменной b в восьмом ряду. Построим линейную зависимость a от b.
Из графика 1 чётко видно возмущение в точке №8.
Для линейной зависимости поиск зависимостей не составляет сложности. Для нелинейных случаев необходимо уже применение методов отыскания новой точки функции по уже известным. Для этого добавляем информацию обо всех точках в информационную таблицу приближённой функции b= (a). Информация об ошибочных точках также попадает, но она не вносит сильного искажения, так как количество таких точек невелико, и вес каждой из них будет невелик. Далее производим поиск для каждой точки, при помощи, например, сплайн функций, далее вычисляем:
, и получаем приближённое значение для каждой точки b. Далее вычисляем коэффициент расхождения k:
Далее, для каждой точки рассчитываем
Если , то с достоверностью можно утверждать, что точка ошибочная.
Проведя анализ для всех точек всех рядов, получаем искомые точки за линейное время.
Работа представлена на научную конференцию с международным участием «Секция молодых ученых, студентов и специалистов», Тунис, 12-19 июня 2005 г. Поступила в редакцию 28.04.2005 г.
Рассмотрены химические и термодинамические особенности возникновения тетрадного эффекта фpaкционирования редкоземельных элементов в высоко эволюционированных гранитоидах на многих примерах его проявления в отечественной и зарубежной пpaктики. Выявление тетрадного эффекта позволяет боле глубоко понять особенности петрологии развития магматических очагов многих интрузивных комплексов и потенциальные перспективы гранитоидов на редкометалльное и редкоземельное оруденение. Составлена математическая программа расчёта тетрадного эффекта фpaкционирования редкоземельных элементов, прилагаемая в электронном варианте к статье.
...
11 10 2026 13:36:10
Статья в формате PDF
151 KB...
09 10 2026 8:15:53
Статья в формате PDF
262 KB...
08 10 2026 23:30:56
Статья в формате PDF
106 KB...
07 10 2026 20:46:45
Статья в формате PDF
90 KB...
06 10 2026 17:36:58
В статье представлена комплексная оценка экологического риска территории Иркутской области. Наличие в области большого количества промышленных объектов с опасными производствами, технологиями и материалами предопределяет реальную возможность возникновения техногенных аварий и катастроф. Естественными природными факторами риска являются землетрясения, оползни, ураганы, наводнения, лесные пожары, опасные инфекционные заболевания, эпизоотии и эпифитотии. Более того, многие природные ЧС возникают как следствие воздействия человека на природную среду. Городская экосистема должна проектироваться и развиваться на основе технологии комплексной оценки экологической емкости территорий, которая необходима для гармоничного развития территорий без деградации природных экосистем любого уровня. В Иркутской области наблюдается значительное загрязнение всех компонентов окружающей среды, что также сказывается на показателях состояния здоровья населения. Выявлена статистически значимая связь между показателями детской cмepтности и загрязнением природной среды. Комплексная оценка экологического риска по предлагаемой методике показывает, что природная среда исследуемой территории уже никогда не сможет восстановиться в первоначальном виде.
...
05 10 2026 12:42:23
Статья в формате PDF
290 KB...
01 10 2026 6:26:52
Статья в формате PDF
114 KB...
30 09 2026 18:51:18
Статья в формате PDF
112 KB...
29 09 2026 5:26:49
Статья в формате PDF
107 KB...
28 09 2026 21:54:20
Статья в формате PDF
214 KB...
27 09 2026 18:59:30
Статья в формате PDF
214 KB...
26 09 2026 0:26:50
Статья в формате PDF
235 KB...
25 09 2026 5:44:37
Статья в формате PDF 126 KB...
24 09 2026 17:38:40
Статья в формате PDF
135 KB...
22 09 2026 10:22:48
Статья в формате PDF
136 KB...
21 09 2026 11:15:23
Статья в формате PDF
142 KB...
20 09 2026 9:59:50
Статья в формате PDF
124 KB...
19 09 2026 11:59:28
Статья в формате PDF
110 KB...
18 09 2026 22:11:25
Статья в формате PDF
146 KB...
17 09 2026 15:58:19
Статья в формате PDF
307 KB...
16 09 2026 21:43:56
Статья в формате PDF
105 KB...
15 09 2026 5:44:45
Статья в формате PDF
270 KB...
14 09 2026 4:29:31
Статья в формате PDF
133 KB...
13 09 2026 19:50:14
Статья в формате PDF
160 KB...
12 09 2026 23:32:39
Статья в формате PDF
300 KB...
11 09 2026 19:25:10
Лимфатическая система на всех уровнях своей организации и этапах своего развития в эволюции и онтогенезе представляет собой специализированный дренажный отдел сердечно-сосудистой системы, коллатеральный к венам.
...
10 09 2026 0:59:34
Статья в формате PDF
127 KB...
09 09 2026 11:25:39
Статья в формате PDF
114 KB...
03 09 2026 3:51:21
Статья в формате PDF
204 KB...
02 09 2026 6:45:29
Еще:
Поддержать себя -1 :: Поддержать себя -2 :: Поддержать себя -3 :: Поддержать себя -4 :: Поддержать себя -5 :: Поддержать себя -6 :: Поддержать себя -7 :: Поддержать себя -8 :: Поддержать себя -9 :: Поддержать себя -10 :: Поддержать себя -11 :: Поддержать себя -12 :: Поддержать себя -13 :: Поддержать себя -14 :: Поддержать себя -15 :: Поддержать себя -16 :: Поддержать себя -17 :: Поддержать себя -18 :: Поддержать себя -19 :: Поддержать себя -20 :: Поддержать себя -21 :: Поддержать себя -22 :: Поддержать себя -23 :: Поддержать себя -24 :: Поддержать себя -25 :: Поддержать себя -26 :: Поддержать себя -27 :: Поддержать себя -28 :: Поддержать себя -29 :: Поддержать себя -30 :: Поддержать себя -31 :: Поддержать себя -32 :: Поддержать себя -33 :: Поддержать себя -34 :: Поддержать себя -35 :: Поддержать себя -36 :: Поддержать себя -37 :: Поддержать себя -38 ::
