
Исследуется проблема моделирования дискретно-непрерывных процессов, имеющих «трубчатую» структуру в пространстве входных-выходных переменных. Моделирование процессов этого класса существенно отличается от общепринятых параметрических моделей, представляющих собой поверхности в том же пространстве. При построении обучающихся параметрических моделей «трубчатых» процессов необходимо использование соответствующих непараметрических индикаторов. Рассмотрены некоторые частные примеры моделирования «трубчатых» процессов, из которых следует, что процессы протекают в пространствах дробной размерности. Приводится случай функции многих переменных и анализируется ситуация, когда с течением времени эти переменные могут «исчезать» и «возникать» вновь. Показано, что вычисление размерности дробного пространства может осуществляться различными путями.
The paper examines the modeling problem of discrete-continuous processes with a “tubular” structure in the space of the “input-output” variables. Modeling of processes in this class differs from the conventional parametric models represented the surface in the same space. One should apply the appropriate non-parametric indicators while building learning parametric models of the “tubular” processes. Some specific examples of “tubular” processes modeling are considered. It follows from them that the processes are in spaces of fractional dimension. The case of the function with multiple variables is given and the situation when these variables can “disappear” and “occur again” is analyzed. It is shown that the calculation of fractional dimension space can be realized in different ways.
АПРИОРНАЯ ИНФОРМАЦИЯ, ИДЕНТИФИКАЦИЯ, НЕПАРАМЕТРИЧЕСКАЯ МОДЕЛЬ, НЕПАРАМЕТРИЧЕСКИЕ АЛГОРИТМЫ, H-МОДЕЛИ, ПРОСТРАНСТВО ДРОБНОЙ РАЗМЕРНОСТИ
АПРИОРНАЯ ИНФОРМАЦИЯ, ИДЕНТИФИКАЦИЯ, НЕПАРАМЕТРИЧЕСКАЯ МОДЕЛЬ, НЕПАРАМЕТРИЧЕСКИЕ АЛГОРИТМЫ, H-МОДЕЛИ, ПРОСТРАНСТВО ДРОБНОЙ РАЗМЕРНОСТИ
| selected citations These citations are derived from selected sources. This is an alternative to the "Influence" indicator, which also reflects the overall/total impact of an article in the research community at large, based on the underlying citation network (diachronically). | 0 | |
| popularity This indicator reflects the "current" impact/attention (the "hype") of an article in the research community at large, based on the underlying citation network. | Average | |
| influence This indicator reflects the overall/total impact of an article in the research community at large, based on the underlying citation network (diachronically). | Average | |
| impulse This indicator reflects the initial momentum of an article directly after its publication, based on the underlying citation network. | Average |
