Никифоров И.В. Последовательное обнаружение изменения свойств временных рядов

1983. 200 с. Букинист. Состояние: 4+.

Мягкая обложка

Аннотация

В книге дан анализ известных из литературы методов и синтезируется ряд новых эффективных алгоритмов для обнаружения изменения свойств временных рядов, в частности моделей типа авторегрессии --- скользящего среднего и динамических моделей объект --- возмущение.

Основное внимание уделяется исследованию свойств алгоритмов, вопросам учета априорной информации и настройки алгоритмов по различным критериям. Разработан ряд практических примеров. Приведен... (Подробнее)

Оглавление

ВВЕДЕНИЕ

Глава 1. КРУГ РЕШАЕМЫХ ЗАДАЧ

1. Общая классификация задач

2. Задачи текущего контроля производства

3. Задачи автоматизации обработки научных наблюдений

4. Основные требования, предъявленные к алгоритмам обнаружения разладки

Глава 2. КЛАССИФИКАЦИЯ АЛГОРИТМОВ ОБНАРУЖЕНИЯ РАЗЛАДКИ

1. Варианты формальной постановки задачи

2. Последовательные методы обнаружения разладки (независимые случайные последовательности)

3. Апостериорные методы обнаружения разладки

4. Актуальные вопросы синтеза и анализа алгоритмов обнаружения разладки

Глава 3. МОДИФИКАЦИИ АЛГОРИТМА КУМУЛЯТИВНЫХ СУММ (ЗАВИСИМЫЕ СЛУЧАЙНЫЕ ПОСЛЕДОВАТЕЛЬНОСТИ)

1. Модели разладки и способы задания информации о векторе параметров

2. Применение АКС при полной информации о векторе 9

3. Применение АКС при неполной информации о векторе 0 (II вариант АКС)

4. Применение АКС при неполной информации о векторе 9 (III вариант АКС)

Глава 4. ИССЛЕДОВАНИЕ АЛГОРИТМОВ КУМУЛЯТИВНЫХ СУММ

1. Методика исследования АКС

2. Оценка среднего времени наблюдения для случая независимых приращений решающей функции

3. Оценка среднего времени наблюдения в случае близких гипотез

4. Оценка среднего времени наблюдения для зависимых приращений решающей функции и чувствительность АКС к влиянию мешающих параметров

Глава 5. ПРИМЕНЕНИЕ АЛГОРИТМА КУМУЛЯТИВНЫХ СУММ ДЛЯ ОБНАРУЖЕНИЯ РАЗЛАДКИ ПОСЛЕДОВАТЕЛЬНОСТЕЙ АВТОРЕГРЕССИИ—ПРОИНТЕГРИРОВАННОГО СКОЛЬЗЯЩЕГО СРЕДНЕГО

1. Описание временных рядов с помощью моделей АРПСС

2. Применение АКС для одномерных моделей АРПСС

3. Применение АК для многомерных моделей АРПСС

4. Применение АКС для линейных моделей объектов

5. Статистическое моделирование процедуры обнаружения разладки

Глава 6. НАСТРОЙКА АЛГОРИТМОВ КУМУЛЯТИВНЫХ СУММ

1. Методика настройки АКС (предварительные этапы)

2. Методы оптимизации АКС

3. Сведение настройки АКС к решению аадачи квадратичного программирования

4. Программное обеспечение этапов настройки АКС (описание набора программ)

Глава 7. ПРИМЕРЫ] ИСПОЛЬЗОВАНИЯ АЛГОРИТМОВ КУМУЛЯТИВНЫХ СУММ

1. Примеры использования АКС при контроле производства

2. Примеры использования АКС при обработке научных наблюдений

3. Практическая реализация методики настройки АКС и оценка его эффективности на примере 8адачи обнаружения сейсмических волн

ПРИЛОЖЕНИЕ

Набор подпрограмм на языке Фортран-IV (исходные тексты)

ЛИТЕРАТУРА