|
|
Розгляд нелінійного аналогу кроскореляційної функціїНа кінець, якщо ми згадаємо зв'язок коєффіціенту корреляції з НВСКП (відносною непоясненою дисперсією) можливо запропонувати аналіз деякого нелінійного аналогу ККФ - функції
Ще раз Для дослідження та побудові ЧНС при гіпотезі лінійного ЧН зв’язку між змінними ми використовуємо значення ККФij (к) при випередженні на к кроків ряду змінної Та ж методологія використовуєтся при дослідженні та побудові ЧНС при гіпотезі нелінійного ЧН зв’язку між змінними. Тільки тут ми використовуємо значення коєффіціентів корреляції
Висновок – ми одержали узагальнений механізм дослідження ЧНСтр і для лінійного і для нелінійного випадку зв’язку в системі процесів.
(приложение ПСА к решению задачи классификации) Класифікація об’єктів заданих часовими рядами Розглядається задача класифікації, в якій объект характеризуєтся не одинаочными измерениями (точками) в многомерном пространстве признаков, а их множествами, представляющими собой реализации временных рядов. Для простоты рассматривается случай двух классов. Объекты Ряды признаки Так же как выше Эффективность предложенного далее подхода зависит от степени выполнения следующих предположений: 1. Временные ряды 2. Взаимосвязь процессов Логично считать, что при выполнении предположений метода одним из характерных признаков классифицируемых объектов могут быть статистические причинно-следственные структуры (ПСС) процессов Как указывалось выше описание ПСС может быть получено с помощью расчетов ККФ для каждой пары переменных Тоді логічно далі визначити критерии та параметри селекції ЧНС, що дадуть найкращі результати класифікації. Тоді В результате применения конкретного критерия при конкретных значениях порогов получим соответствующую данному выбору матрицу ПСС. Пусть матрицы ПСС Аk объектов класса А и матрицы ПСС Вk объектов класса В имеют вид:
Учитывая предположение о ПСС, как характеристике классов объектов, заданными временными рядами, необходимо выбрать критерий
и наиболее различающиеся ПСС на объектах различных классов в соответствии с максимумом межклассовой дисперсии:
Тогда выбор конкретного критерия и порогов селекции ПСС задачи классификации возможно рассчитывать согласно следующих дисперсионных критериев:
где коэффициенты
Процедура максимизации критериев может учитывать разбиение выборки объектов классификации: расчет параметров для всех вариантов критериев селекции на обучающей выборке и выбор наилучшего варианта по максимуму дисперсионного критерия (12) или (13) на проверочной выборке. Меру близости объекта к классу, возможно принять как сумму отличий матрицы ПСС классифицируемого объекта от матриц ПСС объектов каждого класса. Естественные алгоритмы классификации: определение наилучшего граничного значения меры близости, разделяющего объекты классов (дискриминантный анализ), алгоритм ближайшего соседа или алгоритм взвешенного по объектного голосования в каждом классе. Далі про причинність Всі м механізми що було застосовано вище виходили з того що змінні в системі процесів що розглядаються зв’язані тільки лінійними залежностями чи по крайній мірі лінійний єффект є домінуючим. Нижче розлядаються підходи, що допускають нелінійні чинно-наслідкові зв’язки.
К -1Л Итоговая структура задач этапов при моделировании "проблем" назовем суть моделирования общим словом "проблем" так как это и свойства и процессы и объекты и системы и системы систем Вернемся к нашей таблице и подробно ее распишем Напомним что в этой таблице мы приводим этапы (по столбцам) решения задачи моделирования - мы рассмотриваем те п роцедуры что стоят между неформальной постановкой проблем ы и окончательным мат решением задачи моделирования.   Что способствует осуществлению желаний? Стопроцентная, непоколебимая уверенность в своем...  ЧТО ПРОИСХОДИТ, КОГДА МЫ ССОРИМСЯ Не понимая различий, существующих между мужчинами и женщинами, очень легко довести дело до ссоры...  ЧТО ТАКОЕ УВЕРЕННОЕ ПОВЕДЕНИЕ В МЕЖЛИЧНОСТНЫХ ОТНОШЕНИЯХ? Исторически существует три основных модели различий, существующих между...  Что делать, если нет взаимности? А теперь спустимся с небес на землю. Приземлились? Продолжаем разговор... Не нашли то, что искали? Воспользуйтесь поиском гугл на сайте:
|
то
та 
побудованих на значеннях кореляції моделей прогнозу 
(на k кроків) рядів 
по моделям типу (9), (10) тобто коли 
моделюємо по 
та його лагами, а 
моделюємо по 
та його лагами. Маємо на увазі що моделі типу (9), (10) - свої для кожного значення k.
и 
классов А и В характеризуются реализациями 
временных рядов (процесcов) 
, p=1,..,m.
, затруднительно непосредственно использовать для оценки меры близости объектов к определенному классу. Поэтому далее предложим процедуру формирования вторичных признаков, позволяющих применить привычные меры близости и алгоритмы классификации. Данная процедура должна использовать целесообразные критерии и параметры селекции для получения наилучшего качества результатов классификации
в значительной мере должна характеризоваться линейным эффектом.
, застосування критеріїв (5)-(8), та механізму встановлення напряму звязку згідно відношень (*).
, 
. (9)
и значения порогов селекции ПСС, обеспечивающие наиболее близкие матрицы ПСС на объектах одного класса, в соответствии с минимумом внутриклассовой дисперсии:
, (10)
. (11)
, (12)
и 
балансируют требования совпадения и различения матриц ПСС или аналог критерия разделимости классов [2]
. (13)