ПРИМЕНЕНИЕ ЯДЕРНОЙ ОЦЕНКИ ПЛОТНОСТИ ВЕРОЯТНОСТИ ДЛЯ РЕШЕНИЯ ЗАДАЧИ КЛАССИФИКАЦИИ ТЕХНИЧЕСКОГО СОСТОЯНИЯ СЛОЖНЫХ СИСТЕМ

Обложка

Цитировать

Полный текст

Аннотация

Актуальность и цели. С целью повышения универсальности моделирования в процессе рас- познавания технического состояния сложной системы предлагается решение задачи его статистической классификации. Материалы и методы. Принадлежность текущего состояния к определенному классу оценивается подтверждением гипотезы с использованием решающей функции на основе концепции «индуктивного поведения». Результаты и выводы. Подтверждение осуществляется оцениванием вероятности попадания текущих параметров объекта в двумерный параллелепипед совместной функции плотности, определенной с использованием метода ядерной оценки плотности вероятности.

Об авторах

Андрей Владимирович Заяра

Военный инновационный технополис «ЭРА»

Автор, ответственный за переписку.
Email: zaw1966@mail.ru

кандидат технических наук, старший научный сотрудник научно-исследовательского отдела

(Россия, г. Анапа, Пионерский пр-т, 41)

Владимир Петрович Фандеев

Филиал Военной академии материально-технического обеспечения имени генерала армии А. В. Хрулева в г. Пензе

Email: fandeevVP@mail.ru

доктор технических наук, профессор, преподаватель кафедры общепрофессиональных дисциплин

(Россия, г. Пенза, Военный городок)

Список литературы

  1. Гаскаров Д. В., Голинкевич Т. А., Мозгалевский А. В. Прогнозирование технического состояния и надежно- сти радиоэлектронной аппаратуры / под ред. Т. А. Голинкевича. М. : Сов. радио, 1974. 224 с.
  2. Колмогоров А. Н. Основные понятия теории вероятностей. 2-е изд. М. : Наука, 1974. 120 с.
  3. Гнеденко Б. В. Курс теории вероятностей : учебник. Изд. 3-е, перераб. М. : Гос. изд-во физико-математической литературы, 1961. 406 с.
  4. Вальд А. Статистические решающие функции // Позиционные игры : сб. ст. / под ред. Н. Н. Воробьева, И. Н. Врублевской. М. : Наука, 1967. 524 с.
  5. Нейман Е. Вводный курс теории вероятностей и математической статистики / под ред. акад. Ю. В. Линника. М. : Наука, 1968. 448 с.
  6. Fisher R. A. The Logic of Inductive Inference // Journal of the Royal Statistical Society. 1935. Vol. 98, № 1. P. 39–82.
  7. Епанечников В. А. Непараметрическая оценка многомерной плотности вероятности // Теория вероятности и ее применение. 1969. Т. 14, вып. 1. С. 153–158 // Math-Net.Ru. Общероссийский математический портал. URL: http://www.mathnet.ru/rus/agreement (дата обращения: 18.01.2025).
  8. Seaborn Kdeplot. A Comprehensive Guide // Geeksforgeeks. URL: https://www.geeksforgeeks.org/seabornkdeplot- a-comprehensive-guide/ (дата обращения: 03.02.2025).

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML


Creative Commons License
Эта статья доступна по лицензии Creative Commons Attribution 4.0 International License.

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».