Введение
Глава 1. Обзор моделей анализа рядов наблюдений и постановка задачи 11
1.1 Обзор параметрических моделей анализа массовых наблюдений 11
1.2 Мониторинг и структурный анализ наблюдений в задачах эксплуатации судов в ледовых условиях 16
1.3 Постановка задачи исследования 25
1.4 Общая характеристика диссертационной работы 27
Глава 2. Модели сепарации пространства параметров на основе нечеткой кластеризации зашумленных измерений 34
2.1 Математическая постановка задачи нечеткой кластеризации зашумленных результатов массовых наблюдений 34
2.2 Методы описания структуры временных рядов нагрузок 38
2.3 Применение статистического моделирования к алгоритму нечеткой кластеризации 48
2.4 Метод статистической оценки результатов работы алгоритма нечеткой кластеризации 54
2.5 Синтез нечеткого классификатора 58
Глава 3. Модель, метод и алгоритм геометрической кластеризации в пространстве параметров 63
3.1 Постановка задачи геометрической кластеризации плоскостями в многомерном пространстве параметров 63
3.2 Применение метода SVM в.вапника для синтеза геометрического классификатора 70
3.3 Модель гиперквадрирования кластера с учетом неполной информации о его расположении в пространстве параметров 75
3.4 Алгоритм случайного выбора точек в зависимости от способа описания границ кластера в пространстве параметров 79
Глава 4. Алгоритм анализа зашумленных рядов наблюдений с использованием моделей нечеткой, геометрической и иерархической кластеризации 85
4.1 Создание модели классификации иерархических векторов на основе искусственной нейронной сети 85
4.2 Адаптация спектрального метода предобработки к случаю зашумленных данных 91
4.3 Применение иерархического классификатора к предобработанным спектральными методами данным 101
4.4 Методика структурного анализа зашумленных рядов наблюдений на основе разработанных моделей 104
Глава 5. Модель и численный метод восстановления ведущих компонент зашумленного временного ряда 109
5.1 Постановка задачи восстановления ведущих периодических компонент зашумленного временного ряда при помощи численного эволюционного алгоритма 109
5.2 Теорема о достижении окрестности оптимального решения квазигенетическим алгоритмом 114
5.3 Теорема о скорости сходимости квлзигенетического алгоритма 121
Глава 6. Применение алгоритмов структурного анализа рядов наблюдений к задачам, связанным с эксплуатацией судов 125
6.1 Структурный анализ показаний датчиков нагрузки на корпус судна в ледовых условиях 125
6.2 Анализ ледовых нагрузок на ледостоикие опоры причала при помощи квазигенетического алгоритма 136
Заключение 146
Библиографический список 14?
Приложение а 156
