Автор(ы): Бахтадзе Н. Н. (ИПУ РАН, Лаборатория 41)Абдулова Е. А. (ИПУ РАН, Лаборатория 79)Павлов Б. В. (ИПУ РАН, Лаборатория 01)Лотоцкий В. А. (ИПУ РАН, Лаборатория 41) НЕАКТУАЛЬНАЯ ЗАПИСЬЗаикин О. А. (Warsaw School of Computer Science)Автор(ов): 5 Параметры публикацииТип публикации: Статья в журнале/сборникеНазвание: Knowledge-based prediction in process control systems under limited measurement dataЭлектронная публикация: ДаISBN/ISSN: ISSN:1877-0509DOI: 10.1016/j.procs.2017.08.044Наименование источника: Procedia Computer ScienceОбозначение и номер тома: V. 112Город: MarseilleИздательство: ElsevierГод издания: 2017Страницы: 1225-1237 АннотацияThe paper offers identification algorithms enabling process parameters estimation under limited output samples and time-varying inputs. The algorithms are based on the associative search of analogs and wavelet-analysis of signals. The effectiveness of the techniques proposed is demonstrated with the example of product quality prediction in oil refining industry. Библиографическая ссылка: Бахтадзе Н.Н., Сакрутина Е.А., Павлов Б.В., Лотоцкий В.А., Заикин О.А. Knowledge-based prediction in process control systems under limited measurement data // Procedia Computer Science. 2017. V. 112. С. 1225-1237.