Сибирский федеральный университет

Перевод названия: NON-PARAMETRIC ALGORITHM FOR PROCESSING OF SOURCE SPARSE DATA

Тип публикации: доклад, тезисы доклада, статья из сборника материалов конференций

Конференция: Актуальные проблемы авиации и космонавтики; Красноярск; Красноярск

Год издания: 2020

Ключевые слова: data analysis, nonparametric model, sample of observations, анализ данных, предварительная обработка, непараметрическая модель, выборка наблюдений

Аннотация: Рассматривается проблема предварительного анализа данных при построении моделей многомерных стохастических процессов. Задача является актуальной для отраслей промышленности, где предъявляются высокие требования к точности полученной модели. К таким отраслям можно отнести производство электрорадиоизделий, ракетно-космическую отрасль. Использование предлагаемого алгоритма, как показали вычислительные эксперименты, позволяет повысить точность моделирования в несколько раз. This article discusses the problem of preliminary data analysis when building models of multidimensional stochastic processes. The task is relevant for such industries where are high demands on the accuracy of the resulting model. Such industries include the production of electrical radio products and the rocket and space industry. Using the proposed algorithm, as shown by computational experiments, can improve the accuracy of modeling several times.

Журнал: Актуальные проблемы авиации и космонавтики

Выпуск журнала: 2

Номера страниц: 100-102

Место издания: Красноярск

Издатель: Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего образования "Сибирский государственный университет науки и технологий имени академика М.Ф. Решетнева"

• Чжан Е. А. (Сибирский федеральный университет)

• РИНЦ (eLIBRARY.RU)