Реляційно-сепарабельні моделі процесів моніторингу при перемінних і нечітких інтервалах спостережень
Loading...
Date
2023
Journal Title
Journal ISSN
Volume Title
Publisher
Український державний університет науки і технологій, ННІ ≪Інститут промислових та бізнес технологій≫, ІВК ≪Системні технології≫, Дніпро
Abstract
UKR: Стаття присвячена розвитку комбінованих моделей, методів і засобів, призначених для вирішення актуальних завдань моделювання та аналізу даних процесів моніторингу, які представлені часовими рядами і відрізняються перемінним або нечітким інтервалом спостережень (ЧРПНІ). В наших попередніх дослідженнях для реалізації завдань аналізу і прогнозування характеристик ЧРПНІ була запропонована сепарабельна модель (СПМ), а також удосконалений квантильний алгоритм. При реалізації процесів моніторингу з нечітким кроком інтервалів спостережень застосувався підхід на основі декомпозиції за допомогою α-рівнів. Засобами моделі СПМ і квантильного алгоритму були досліджені дані клінічного моніторингу процесів реабілітації хворих на діабет. В цій роботі для підвищення точності та ефективності моделювання і аналізу процесів ЧРПНІ запропоновані нові реляційно-сепарабельна модель (РСМ) і комбінований квантильний алгоритм. Реляційна модель визначається системою нечітких реляційних відношень першого та другого порядку, отриманих на основі вихідної послідовності даних. У комбінованому алгоритмі результати розрахунків, отримані за СПМ і моделями нечітких реляційних відношень, узагальнювалися при оптимальному виборі вагових коефіцієнтів для окремих складових. В результаті виконаних досліджень шляхом числового моделювання було встановлено, що запровадження комбінованих моделей процесів при ЧРПНІ являється раціональним та результативним. Приклади аналізу даних моніторингу процесів реабілітації хворих на діабет показали певні можливості забезпечення вимоги до точності результатів аналізу показників та їх короткострокового прогнозування.
ENG: The article is devoted to the development of combined models, methods and tools designed to solve the current problems of modeling and analysis of monitoring process data, which are represented by time series and differ in variable or fuzzy observation intervals (CHRPNI). In the article, a new relational separable model (RSM) and a combined quantile algorithm are proposed to in-crease the accuracy and efficiency of modeling and analysis of the processes of CHRPNI. The relational model is defined by a system of fuzzy relational relations of the first and second order obtained on the basis of the original sequence of data. In the combined algorithm, the results of calculations obtained by SPM and models of fuzzy relational relationships were generalized with the optimal selection of weighting factors for individual components. As a result of the conducted research by means of numerical modeling, it was established that the introduction of combined process models in the case of PNEU is rational and effective. Examples of data analysis of monitoring processes of rehabilitation of diabetic patients showed certain possibilities of ensuring the accuracy of the results of the analysis of indicators and their short-term forecasting.
ENG: The article is devoted to the development of combined models, methods and tools designed to solve the current problems of modeling and analysis of monitoring process data, which are represented by time series and differ in variable or fuzzy observation intervals (CHRPNI). In the article, a new relational separable model (RSM) and a combined quantile algorithm are proposed to in-crease the accuracy and efficiency of modeling and analysis of the processes of CHRPNI. The relational model is defined by a system of fuzzy relational relations of the first and second order obtained on the basis of the original sequence of data. In the combined algorithm, the results of calculations obtained by SPM and models of fuzzy relational relationships were generalized with the optimal selection of weighting factors for individual components. As a result of the conducted research by means of numerical modeling, it was established that the introduction of combined process models in the case of PNEU is rational and effective. Examples of data analysis of monitoring processes of rehabilitation of diabetic patients showed certain possibilities of ensuring the accuracy of the results of the analysis of indicators and their short-term forecasting.
Description
В. Скалозуб: ORCID 0000-0002-1941-4751; В. Горячкін: ORCID 0000-0002-8952-952X
Keywords
процеси моніторингу, нерівномірний та нечіткий інтервал вибірки, сепарабельна модель, нечіткі реляційні відношення, реляційно-сепарабельна модель, комбінований квантильний алгоритм, моніторинг стану хворих, monitoring processes, uneven and fuzzy sampling interval, separable model, fuzzy relational relations, relational-separable model, combined quantile algorithm, monitoring of patients' condition, КІТ
Citation
Скалозуб В. В., Горячкін В. М., Мурашов О. В. Реляційно-сепарабельні моделі процесів моніторингу при перемінних і нечітких інтервалах спостережень. Системні технології. Дніпро, 2023. Т. 4, № 147. С. 3–20. DOI: 10.34185/1562-9945-4-147-2023-01.