Generate QR code
Open Access
Subscription Access
Моделирование, восстановление и картирование геополей с учётом и без шумов измерений. Ч. 4. Методы сплайнов, геостатистики и нечёткого регрессионного анализа
Abstract
Hybrid three-stage algorithms of geofields identification which allows to achieve highly qualified indications. The integrable evaluation methods from the Bank of hybrid noise-eliminating algorithms has been applied for the effective solution of hardly-formed and multiextremal tasks of geofields recovery with significant measurement noise. The study of fuzzy regression models turns into a multi-extremal nonconvex optimization problem. An example of a one-extremal problem of finding a fuzzy linear regression model is given.
About the Authors
А. Пашаев
Национальная академия авиации Азербайджана
Russian Federation
Russian Federation
Р. Садыхов
Национальная академия авиации Азербайджана
Russian Federation
Russian Federation
С. Габибуллаев
Национальная академия авиации Азербайджана
Russian Federation
Russian Federation
References
1. Пашаев А. М., Садыхов Р. А., Илдыз Ф. Т., Караборк Х. Т. Восстановление параметров геополей // Измерительная техника. 2005. № 12. С. 3-9.
2. Пашаев А. М., Садыхов Р. А., Рамазанов Ф. Г., Назирли Ф. С. Восстановление параметров геополей с учётом шумов измерений. Ч. 2. Методы идентификации, регуляризации и мягких вычислений (softcomputing) // Измерительная техника. 2010. № 10. С. 6-14.
3. Hardy R. L. Teory and Applications of the multiquadric-biharmonic method // Computers and Mathematies with Applications. 1990. V. 19(8/9). P. 163-208.
4. Kansa E. J. Multiquadrics - a scattered data approximation scheme with applications to computational fluid dynamics II: Solutions to parabolic, hyperbolic and elliptic partial differential equations // Computers and Mathematics with Applications. 1990. V. 19(8/9). P. 147-162.
5. Gu Y. T. A mesless local Kriging method for large deformation analyses // Computational Methods in Applied Mechanical Engineering. 2007. V. 196. P. 1673-1684.
6. Liu G. R. Point Interpolation Method Based on Local Residual Formulation Using Radioal Basis Functions // Structural Engineering and Mechanics. 2009. V. 14. No. 6. P. 713-732.
7. Садыхов Р. А. Математические модели и эффективные алгоритмы решения оптимальных задач АСУТП добычи нефти // Автореф. дис. на соиск. учён. степ. докт. техн. наук. Баку, 1995.
8. Пегат А. Нечёткое моделирование и управления. М.: БИНОМ. Лаборатория знаний, 2009.
9. Борисов В. В., Круглов В. В., Федулов А. С. Нечёткие модели и сети. М.: Горячая линия-Телеком, 2012.
10. Dreo I. Metaheuristics for hard optimization methods and case studies. Berlin: Springer, 2006.
11. Лавыгина А. В. Алгоритмы программные средства идентификации нечетких моделй на основе гибридных методов // Автореф. дис. на соиск. учён. степ. канд. техн. наук. Томск, 2010.
12. Aliyev R. Genetic algorithms-based fuzzy regression analysis // Soft Computinq. 2002. T. 6. No. 6. P. 470-475.
13. Шведов А. С. О нечетко-случайных величинах. Препринт WP2/2013/02. М.: НИУ ВШЭ, 2013.
14. Вощинин А. П. Интервальный анализ: развитие и перспективы // Заводская лаборатория. Диагностика материалов. 2002. Т. 68. № 1. С. 118-126.
15. Зак Ю. А. Принятие решений в условиях нечётких и размытых данных. Технологии. М.: Книжный дом «ЛИБРОКОМ», 2013.
16. Pashayev A., Askerov D., Ardil C., Sadiqov R. and Abdullayev P. Identification of Aircraft Gas Turbine Engines Temperature Condition // Int. J. computer information and systems science and engineering. 2007. V. 1. No. 1. P. 10-18.
Review
For citations:
, , . Izmeritel`naya Tekhnika. 2017;(5):18-24. (In Russ.)
Views:
75
Email this article 