In the context of the anisotropic control theory vanishing the system α-anisotropic norm corresponds with H2-theory, while its going to infinity, with H∞-theory. Meanwhile, this definition considerably involves just the magnitude of α, the random vector anisotropy (the mean random vectors sequence anisotropy) that characterizes the uncertainty degree. Thus, proper selection the random vector anisotropy magnitude to determine the system α-anisotropic norm is of importance. Accordingly, the paper presents an approach to constructing a normalization procedure of the anisotropy magnitude as a mapping of the positive semiaxis in the unit interval.

В статье рассматривается задача идентификации (нелинейных) стохастических систем. Основное внимание уделено применению состоятельных (то есть обращающихся в нуль тогда и только тогда, когда два (в общем случае) случайных вектора являются стохастически независимыми) мер зависимости. Представлены важные частные случаи, связанные с применением дивергенции Цаллиса, как основное средство в построении соответствующей меры зависимости, приводящей, в конечном случае, к получению полной входо-выходной модели системы на основе локальных моделей. Данный подход использован в задаче моделирования технико-экономических показателей атомных электростанций.

Рассматривается задача определения параметров ориентации объекта на основе бескарданной инерциальной навигационной системы (БИНС) и трехосного магнитометра. Описывается один из возможных подходов решения задачи. В работе описывается алгоритм автономного определения углов ориентации, учитывающий тип движения объекта-носителя, с последующим отсечением недостоверной корректирующей информации, а именно измерений акселерометров во время ускоренного движения и измерений магнитометров в моменты детектирования наведенных магнитных полей, не являющихся магнитным полем Земли.

Представленная работа направлена на разработку подхода и алгоритма оценивания массы наблюдаемого объекта по его видеоизображению в видимом диапазоне длин волн. Алгоритм демонстрируется и анализируется на примере «взвешивания» сельскохозяйственных животных, располагающихся в производственном станке в условиях промышленной фермы. Подход основывается на комбинации методов сегментации экземпляров объектов и регрессионной модели зависимости между площадью сегментирующих масок и весом. Результирующая ошибка наилучшей модели составила 12 % на исходных данных и 4 % после гомогенизации данных.