Национальный цифровой ресурс Руконт - межотраслевая электронная библиотека (ЭБС) на базе технологии Контекстум (всего произведений: 636046)
Контекстум
Руконтекст антиплагиат система
Известия высших учебных заведений. Северо-Кавказский регион. Технические науки  / №1 2016

ПАРАМЕТРИЧЕСКАЯ ОПТИМИЗАЦИЯ ВЕРОЯТНОСТНОГО АЛГОРИТМА РЕШЕНИЯ ЗАДАЧИ (60,00 руб.)

0   0
Первый авторМихайлов
АвторыБазуева С.А.
Страниц7
ID520284
АннотацияИсследована роль множества ограничений при использовании принципа последовательного уменьшения неопределенности путем сужения множества альтернативных решений к множеству эффективных решений. Обосновано использование для выбора оптимального алгоритма решения задачи по наблюдаемой последовательности скрытой марковской модели (Hidden Markov Model, HMM). В качестве примера осуществлена оптимизация неизвестных параметров алгоритма решения задачи по критерию максимального правдоподобия с ограничениями в виде условий нормировки и семантической меры целесообразности информации А.А. Харкевича для скрытой марковской модели. На основе использования оценок апостериорных вероятностей принадлежности алгоритма получены оптимальные параметры для сложного алгоритма с «комитетной» конструкцией.
УДК681.3
Михайлов, А.А. ПАРАМЕТРИЧЕСКАЯ ОПТИМИЗАЦИЯ ВЕРОЯТНОСТНОГО АЛГОРИТМА РЕШЕНИЯ ЗАДАЧИ / А.А. Михайлов, С.А. Базуева // Известия высших учебных заведений. Северо-Кавказский регион. Технические науки .— 2016 .— №1 .— С. 33-39 .— URL: https://rucont.ru/efd/520284 (дата обращения: 17.05.2024)

Предпросмотр (выдержки из произведения)

№ 1 УДК 681.3 DOI: 10.17213/0321-2653-2016-1-30-36 ПАРАМЕТРИЧЕСКАЯ ОПТИМИЗАЦИЯ ВЕРОЯТНОСТНОГО АЛГОРИТМА РЕШЕНИЯ ЗАДАЧИ PARAMETRIC OPTIMIZATION PROBABILISTIC ALGORITHM FOR SOLVING THE PROBLEM  2016 г. А.А. Михайлов, С.А. Базуева Михайлов Анатолий Александрович – д-р техн. наук, профессор, Южно-Российский государственный политехнический университет (НПИ) имени М.И. Платова, г. Новочеркасск, Россия. <...> Е-mail: mih01@mail.ru Базуева Светлана Анатольевна – ассистент, ЮжноРоссийский государственный политехнический университет (НПИ) имени М.И. Платова, г. Новочеркасск, Россия. <...> Е-mail: mih01@mail.ru Исследована роль множества ограничений при использовании принципа последовательного уменьшения неопределенности путем сужения множества альтернативных решений к множеству эффективных решений. <...> Обосновано использование для выбора оптимального алгоритма решения задачи по наблюдаемой последовательности скрытой марковской модели (Hidden Markov Model, HMM). <...> В качестве примера осуществлена оптимизация неизвестных параметров алгоритма решения задачи по критерию максимального правдоподобия с ограничениями в виде условий нормировки и семантической меры целесообразности информации А.А. Харкевича для скрытой марковской модели. <...> На основе использования оценок апостериорных вероятностей принадлежности алгоритма получены оптимальные параметры для сложного алгоритма с «комитетной» конструкцией. <...> Ключевые слова: скрытая марковская модель; принцип последовательного уменьшения неопределенности; оптимальное решение; условия нормировки; семантическая мера целесообразности информации А.А. Харкевича. <...> The article substantiates the use to select the optimal algorithm for the observed sequence of hidden Markov model (Hidden Markov Model, HMM). <...> Общая постановка задачи В реальных задачах принятия решений при выборе оптимального алгоритма решения сохраняется большая неопределенность информации, обусловленная большим исходным разнообразием моделей алгоритмов решения задачи на множестве альтернативных решений Y. <...> Поэтому сразу осуществить выбор единственного <...>

Облако ключевых слов *


* - вычисляется автоматически
Антиплагиат система на базе ИИ