Решения большого количества практически важных задач адаптивного управления, машинного обучения, определения неявных характеристик систем, материалов и т. п. опираются на те или иные методы восстановления неизвестной зависимости по наблюдаемым экспериментальным данным. При зашумленных данных наблюдений активно используются статистические методы минимизации функционалов типа среднего риска. Но их обоснованность в существенной степени опирается на использование большого многообразия наблюдений. На практике при конечной (и возможно малой) выборке наблюдений использование традиционных статистических методов достаточно сомнительно. В работе рассматривается обобщение на нелинейный случай “модифицированного метода знако-возмущенных сумм”. При малом числе наблюдений с помехами рассматривается задача определения доверительного множества, содержащего вектор неизвестных параметров, с задаваемой априори вероятностью. Теоретические результаты применяются к задаче об оценивании параметра инкубационного времени, характеризующего прочностные свойства материалов при динамическом нагружении, и иллюстрируются большим количеством экспериментальных примеров.
Язык оригиналарусский
Номер статьи1
Страницы (с-по)3-37
Число страниц35
ЖурналСТОХАСТИЧЕСКАЯ ОПТИМИЗАЦИЯ В ИНФОРМАТИКЕ
Том13
Номер выпуска2
СостояниеОпубликовано - 20 дек 2017

    Предметные области Scopus

  • Материаловедение (все)
  • Компьютерные науки (все)

    Области исследований

  • функционал среднего риска, оценивание, доверительное множество, знако-возмущенные суммы, динамическое разрушение, инкубационное время.

ID: 16062080