Реляційно-сепарабельні моделі процесів моніторингу при перемінних і нечітких інтервалах спостережень

Simple item page
dc.contributor.authorСкалозуб, Владислав Васильовичuk_UA
dc.contributor.authorГорячкін, Вадим Миколайовичuk_UA
dc.contributor.authorМурашов, Олег Вячеславовичuk_UA
dc.date.accessioned2023-12-01T12:18:00Z
dc.date.available2023-12-01T12:18:00Z
dc.date.issued2023
dc.descriptionВ. Скалозуб: ORCID 0000-0002-1941-4751; В. Горячкін: ORCID 0000-0002-8952-952Xuk_UA
dc.description.abstractUKR: 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.uk_UA
dc.description.abstractENG: 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.en
dc.identifier.citationСкалозуб 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.uk_UA
dc.identifier.doi10.34185/1562-9945-4-147-2023-01
dc.identifier.issn1562-9945 (Print)
dc.identifier.issn2707-7977 (Online)
dc.identifier.urihttps://journals.nmetau.edu.ua/index.php/st/article/view/1296en
dc.identifier.urihttps://crust.ust.edu.ua/handle/123456789/17825en
dc.language.isouk
dc.publisherУкраїнський державний університет науки і технологій, ННІ ≪Інститут промислових та бізнес технологій≫, ІВК ≪Системні технології≫, Дніпроuk_UA
dc.subjectпроцеси моніторингуuk_UA
dc.subjectнерівномірний та нечіткий інтервал вибіркиuk_UA
dc.subjectсепарабельна модельuk_UA
dc.subjectнечіткі реляційні відношенняuk_UA
dc.subjectреляційно-сепарабельна модельuk_UA
dc.subjectкомбінований квантильний алгоритмuk_UA
dc.subjectмоніторинг стану хворихuk_UA
dc.subjectmonitoring processesen
dc.subjectuneven and fuzzy sampling intervalen
dc.subjectseparable modelen
dc.subjectfuzzy relational relationsen
dc.subjectrelational-separable modelen
dc.subjectcombined quantile algorithmen
dc.subjectmonitoring of patients' conditionen
dc.subjectКІТuk_UA
dc.subject.classificationTECHNOLOGY::Information technologyen
dc.subject.classificationSOCIAL SCIENCES::Statistics, computer and systems science::Informatics, computer and systems scienceen
dc.titleРеляційно-сепарабельні моделі процесів моніторингу при перемінних і нечітких інтервалах спостереженьuk_UA
dc.title.alternativeRelational-Separable Models of Monitoring Processes at Variable and Unclear Observation Intervalsen
dc.typeArticleen
Files
Original bundle
Now showing 1 - 1 of 1
Thumbnail Image
Name:
Skalozub.pdf
Size:
753.97 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
Том 4 № 147 (СТ ІПБТ)
Статті КІТ