14905

Автор(ы): 

Автор(ов): 

3

Параметры публикации

Тип публикации: 

Доклад

Название: 

Оптимальные алгоритмы размытой кусочно-линейной аппроксимации сложных зависимостей.

Наименование конференции: 

  • 15-ая Всероссийская конференция «Математические методы распознавания образов» (Петрозаводск, 2011)

Наименование источника: 

  • Сборник докладов 15-й Всероссийской конференции «Математические методы распознавания образов» (Петрозаводск, 2011)

Город: 

  • Москва

Издательство: 

  • МАКС Пресс

Год издания: 

2011

Страницы: 

112-116
Аннотация
Работа посвящена методам решения задачи кусочно-линейной аппроксимации, разработанных на базе общего подхода к задачам классификационного анализа данных. Основная идея кусочной аппроксимации сложной зависимости состоит в разбиении пространства входных параметров на такие области, в пределах каждой из которых сложную во всем пространстве зависимость можно аппроксимировать достаточно простой функцией, например, линейной. Введение достаточно естественного критерия качества аппроксимации в виде среднеквадратичного отклонения кусочно-линейной модели от выборки реальных входо-выходных данных, позволяет строить оптимальные алгоритмы его минимизации, а в некоторых случаях разрабатывать и глобально-оптимальные алгоритмы.

Библиографическая ссылка: 

Дорофеюк А.А., Бауман Е.В., Дорофеюк Ю.А. Оптимальные алгоритмы размытой кусочно-линейной аппроксимации сложных зависимостей. / Сборник докладов 15-й Всероссийской конференции «Математические методы распознавания образов» (Петрозаводск, 2011). М.: МАКС Пресс, 2011. С. 112-116.