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
167 KB...
23 03 2026 10:56:18
Статья в формате PDF
104 KB...
22 03 2026 22:51:12
Статья в формате PDF
112 KB...
21 03 2026 15:22:36
Статья в формате PDF
138 KB...
20 03 2026 19:25:38
Статья в формате PDF
314 KB...
19 03 2026 18:49:42
Изучена анатомическая изменчивость строения акромиально-ключичного сустава и прочность его связок. Разработан собственный способ лечения больных с вывихом акромиального конца ключицы. Приведены показания для консервативного и хирургического лечения вывихов ключицы.
...
17 03 2026 1:27:18
Статья в формате PDF
255 KB...
16 03 2026 18:45:40
Статья в формате PDF
299 KB...
14 03 2026 12:43:36
Статья в формате PDF
103 KB...
12 03 2026 16:31:13
Статья в формате PDF
143 KB...
11 03 2026 4:31:39
Статья в формате PDF
113 KB...
10 03 2026 20:21:31
Статья в формате PDF
135 KB...
09 03 2026 13:15:57
Статья в формате PDF
105 KB...
08 03 2026 11:16:21
Статья в формате PDF
257 KB...
07 03 2026 10:45:41
Статья в формате PDF
114 KB...
06 03 2026 18:14:16
Статья в формате PDF
284 KB...
05 03 2026 21:22:18
1. Второй закон Ньютона в катастрофе – это неоспоримый факт.
2. Нужно думать, что после такой катастрофы вся классическая физика полетит к черту, вместе с физиками, которые попытаются ее защищать.
3. Ученые физики всех стран попали в капкан, у них дилемма: или они признают теорию Ростовцева, или им грозит скамья подсудимых за ложную науку и обман человечества.
4. Всю классическую физику нужно пересмотреть и поставить на теоретическую основу.
...
04 03 2026 9:37:34
Статья в формате PDF
119 KB...
03 03 2026 20:56:32
Статья в формате PDF
290 KB...
02 03 2026 9:35:39
Статья в формате PDF
214 KB...
01 03 2026 10:31:58
Статья в формате PDF
112 KB...
28 02 2026 0:46:19
Статья в формате PDF
143 KB...
27 02 2026 16:34:47
Статья в формате PDF
249 KB...
26 02 2026 23:21:11
Статья в формате PDF
267 KB...
25 02 2026 3:35:31
Статья в формате PDF
163 KB...
24 02 2026 3:14:36
Статья в формате PDF
256 KB...
23 02 2026 19:34:20
Статья в формате PDF
112 KB...
22 02 2026 21:14:15
Статья в формате PDF
112 KB...
21 02 2026 19:57:28
Статья в формате PDF
126 KB...
20 02 2026 17:54:27
Статья в формате PDF
109 KB...
19 02 2026 2:59:37
Статья в формате PDF
129 KB...
18 02 2026 11:24:34
Статья посвящена актуальной проблеме – влиянию хронической алкогольной интоксикации на изменение морфоструктуры селезенки. Дана сравнительная гистологическая хаpaктеристика соединительно-тканного каркаса и белой пульпы селезенки у животных в эксперименте и у человека. Представлены дегенеративные изменения гистологической структуры селезенки.
...
17 02 2026 14:49:52
Статья в формате PDF
112 KB...
16 02 2026 5:16:20
Статья в формате PDF
121 KB...
15 02 2026 5:58:57
Статья в формате PDF
170 KB...
14 02 2026 2:29:56
Статья в формате PDF
244 KB...
13 02 2026 5:28:24
Статья в формате PDF
284 KB...
12 02 2026 13:21:51
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 ::
