Моделювання даних процесів моніторингу при нерівномірних і нечітких інтервалах спостережень

Simple item page
dc.contributor.authorСкалозуб, Владислав Васильовичuk_UA
dc.contributor.authorМурашов, Олег В'ячеславовичuk_UA
dc.date.accessioned2021-07-05T10:50:53Z
dc.date.available2021-07-05T10:50:53Z
dc.date.issued2021
dc.descriptionВ. Скалозуб: ORCID 0000-0002-1941-4751; О. Мурашов: ORCID 0000-0003-1815-6508uk_UA
dc.description.abstractUKR: У статті досліджено актуальні завдання щодо моделювання і аналізу даних часових послідовностей моніторингу процесів з нерівномірними та нечіткими інтервалами вибірки. Реалізація завдань аналізу і прогнозування таких часових рядів виконується на основі сепарабельної моделі, яка відрізняється окремим формуванням послідовностей величин показників процесу та інтервалів між спостереженнями. Сепарабельна модель була застосована для дослідження процесів клінічного моніторингу стану хворих на діабет з метою визначення оцінок величин нового періоду до виникнення стану/подій, які відповідають встановленим вимогам. Проведено оцінку ефективності удосконаленого квантильного алгоритму моделювання часових послідовностей, запропонованого у цій роботі. Реалізація моделей послідовностей вимірів з нечітким кроком виконується шляхом застосування підходу на основі α-рівнів. Для скаляризації нечіткого результату застосовувався метод центру ваги.uk_UA
dc.description.abstractENG: The paper presents the results of applying a separable mathematical model for analyzing fuzzy time series with uneven and fuzzy data sampling intervals. The study of the efficiency of an advanced quantile modeling algorithm is presented. The implementation of models of measurement sequences with fuzzy steps is conducting by applying the approach based on α-levels. The center of weight method was used for scalarization the fuzzy result. A separable model was used for modeling the processes of clinical monitoring of patients with diabetes.en
dc.description.abstractRUS: В статье приведены результаты применения сепарабельной математической модели анализа нечетких временных последовательностей с неравномерными и нечеткими интервалами выборки данных. Проведено исследование эффективности усовершенствованного квантильного алгоритма моделирования. Реализация моделей последовательностей измерений с нечетким шагом выполняется путем применения подхода на основе α-уровней. Для скаляризации нечеткого результата применялся метод центра тяжести. Сепарабельная модель была применена для моделирования процессов клинического мониторинга состояния больных диабетом.ru_RU
dc.identifier.citationСкалозуб В. В., Мурашов О. В. Моделювання даних процесів моніторингу при нерівномірних і нечітких інтервалах спостережень. Системні технології. Дніпро, 2021. Т. 4 № 135. С. 135–148. DOI 10.34185/1562-9945-4-135-2021-14.uk_UA
dc.identifier.issn1562-9945 (Print)
dc.identifier.issn2707-7977 (Online)
dc.identifier.urihttp://eadnurt.diit.edu.ua/jspui/handle/123456789/13854en
dc.identifier.urihttps://journals.nmetau.edu.ua/index.php/st/issue/view/115en
dc.identifier.urihttps://journals.nmetau.edu.ua/index.php/st/article/view/769en
dc.language.isouk_UA
dc.publisherНаціональна металургійна академія України, м. Дніпроuk_UA
dc.subjectмоніторингuk_UA
dc.subjectнерівномірна у часі вибіркаuk_UA
dc.subjectсепарабельна модельuk_UA
dc.subjectнечітка квантильна модельuk_UA
dc.subjectмоніторинг стану хворихuk_UA
dc.subjectmonitoringen
dc.subjecttime-uneven samplingen
dc.subjectseparable modelen
dc.subjectfuzzy quantile modelen
dc.subjectmonitoring of patientsen
dc.subjectмониторингru_RU
dc.subjectнеравномерная во времени выборкаru_RU
dc.subjectсепарабельная модельru_RU
dc.subjectнечеткая квантильная модельru_RU
dc.subjectмониторинг состояния больныхru_RU
dc.subjectКІТuk_UA
dc.titleМоделювання даних процесів моніторингу при нерівномірних і нечітких інтервалах спостереженьuk_UA
dc.title.alternativeModeling of Monitoring Processes with Uneven and Fuzzy Observation Intervalsen
dc.title.alternativeМоделирование процессов мониторинга при неравномерных и нечетких интервалах наблюденийru_RU
dc.typeArticleen
Files
Original bundle
Now showing 1 - 1 of 1
Thumbnail Image
Name:
Skalozub.pdf
Size:
407.83 KB
Format:
Adobe Portable Document Format
Download
License bundle
Now showing 1 - 1 of 1
No Thumbnail Available
Name:
license.txt
Size:
1.71 KB
Format:
Item-specific license agreed upon to submission
Description:
Download
Collections
Статті КІТ
Том 4 № 135 (СТ ІПБТ)