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.
Статья в формате PDF
429 KB...
12 06 2026 7:51:54
Статья в формате PDF
300 KB...
11 06 2026 4:51:54
Статья в формате PDF
348 KB...
10 06 2026 4:38:28
Статья в формате PDF
309 KB...
09 06 2026 11:28:40
Статья в формате PDF
109 KB...
08 06 2026 19:15:25
Статья в формате PDF
244 KB...
07 06 2026 6:33:48
Статья в формате PDF
245 KB...
06 06 2026 17:17:43
Статья в формате PDF
112 KB...
05 06 2026 0:41:37
Статья в формате PDF
101 KB...
04 06 2026 19:28:43
Статья в формате PDF
308 KB...
03 06 2026 0:20:49
Статья в формате PDF
332 KB...
02 06 2026 6:40:38
Статья в формате PDF
303 KB...
01 06 2026 17:17:35
Статья в формате PDF
206 KB...
31 05 2026 11:16:37
Статья в формате PDF
298 KB...
30 05 2026 9:20:28
Статья в формате PDF
106 KB...
29 05 2026 9:56:11
Статья в формате PDF
104 KB...
28 05 2026 18:52:46
Статья в формате PDF
116 KB...
27 05 2026 3:23:34
Статья в формате PDF
248 KB...
26 05 2026 18:20:26
Статья в формате PDF
90 KB...
25 05 2026 19:50:18
Статья в формате PDF
167 KB...
24 05 2026 21:52:35
Статья в формате PDF
267 KB...
23 05 2026 4:38:38
Статья в формате PDF
118 KB...
22 05 2026 13:44:39
Статья в формате PDF
289 KB...
21 05 2026 3:33:48
В работе анализируются результаты единого государственного экзамена по физике на примере региональной, а именно, томской выборки по результатам 2003 г. Проведено сравнение единого экзамена по физике и математике, а также вузовского и школьного тура ЕГЭ. Изучается решаемость конкретных заданий частей «А», «В», «С». Результаты исследования должны помочь учителям средних общеобразовательных школ в планировании учебного материала, построении новых методик обучения и, как следствие, в ликвидации пробелов в знаниях учащихся.
...
20 05 2026 22:41:11
Статья в формате PDF
108 KB...
19 05 2026 15:17:30
Статья в формате PDF
196 KB...
18 05 2026 20:30:46
Статья в формате PDF
121 KB...
17 05 2026 11:25:27
Статья в формате PDF
108 KB...
15 05 2026 13:43:40
В статье постовариоэктомический синдром рассматривается как предиктор метаболического синдрома у женщин различных возрастных групп. На результатах анализа разнообразного клинико-диагностического материала показано, что женщин с постовариоэктомическим синдромом в возрасте после 40 лет достоверно чаще наблюдаются метаболические нарушения.
...
14 05 2026 9:47:59
В экспериментальных исследованиях было установлено благоприятное влияние соматостатина и его аналогов на течение острого панкреатита и выживаемость подопытных животных. Это явилось предпосылкой для применения соматостатина при лечении острого панкреатита у людей. По данным ряда исследований применение соматостатина у пациентов с острым панкреатитом способствовало уменьшению частоты осложнений и снижению cмepтности. Использование октреотида при лечении острого панкреатита - наиболее важная область его применения в панкреатологии. По данным мета-анализа рандомизированных исследований у пациентов с тяжелым острым панкреатитом, получавших октреотид, было подтверждено снижение cмepтности. Существующие данные доказательной медицины свидетельствуют о благоприятном влиянии октреотида на эффективность лечения пациентов с острым панкреатитом. Применение октреотида при хроническом панкреатите различной этиологии способствовало уменьшению болевых ощущений, снизило потребность в спазмолитиках и aнaльгетиках, а также частоту обострений. Положительный эффект октреотида при лечении хронического панкреатита зафиксирован как у взрослых, так и у детей.
...
13 05 2026 19:14:59
Дан обзор новых методов определения поверхностного натяжения твердых тел, малых частиц и тонких пленок. Методы основаны на универсальной зависимости физической величины от размера малых частиц твердого тела или толщины пленки.
...
12 05 2026 0:13:26
Статья в формате PDF
322 KB...
11 05 2026 14:12:57
Статья в формате PDF
268 KB...
10 05 2026 23:26:44
Статья в формате PDF
97 KB...
09 05 2026 19:17:40
Статья в формате PDF
128 KB...
08 05 2026 5:33:11
Статья в формате PDF
115 KB...
07 05 2026 9:51:47
Статья в формате PDF
117 KB...
06 05 2026 22:27:30
Статья в формате PDF
111 KB...
05 05 2026 2:35:49
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 ::
