Browsing by Author "Мурашов, Олег В'ячеславович"

Now showing 1 - 2 of 2

Комплексні багатовимірні нечіткі моделі процесів моніторингу та реабілітації хворих із нерівномірним інтервалом спостережень
(Український державний університет науки і технологій, Дніпро, 2023) Скалозуб, Владислав Васильович; Горячкін, Вадим Миколайович; Клименко, Іван Вікторович; Мурашов, Олег В'ячеславович
UKR: Мета. Робота присвячена розвитку математичних моделей і методів нечіткого моделювання багатовимірних часових рядів (МЧР) для процесів моніторингу та реабілітації хворих із нерівномірними інтервалами між спостереженнями. У МЧР враховано системні властивості та єдності компонентів досліджуваних процесів шляхом формування комбінованих/комплексних багатовимірних нечітких моделей (CFTS). Методика. Реалізація моделей CFTS враховує власні ознаки зазначених процесів. Особливість СFTS поля-гає в тому, що нерівномірні інтервали спостережень, як і інші параметри, відображають системну єдність саме контрольованого процесу, а не встановлену зовні форму спостережень, регламент. СFTS узагальнюють моделі багатовимірних нечітких часових рядів порядку n із m вхідними і одним результуючим параметром, тобто різні компоненти можуть мати неоднаковий порядок передісторії n, окремі параметри можуть вимірюватися різними типами даних та формами невизначеності. Результати. У статті представлена комплексна вдосконалена структура моделей CFTS порядку n з m вхідними і одним результуючим параметром, яка пристосована до властивостей процесів моніторингу та реабілітації з нерівномірними інтервалами спостережень. Для формування СFTS запропонована поетапна процедура, яка дозволяє формувати склад параметрів. Подано приклад моделювання процесу реабілітації хворих на діабет на основі СFTS, який демонструє її відмінності та ефективність. Наведено порівняльні властивості моделей СFTS та моделей FTS. Наукова новизна. Отримано розвиток моделей і методів МЧР процесів моніторингу та реабілітації за нерівномірних інтервалів, сформовано комплексні моделі СFTS. Відмінність СFTS полягає в тому, що компонента нерівномірних інтервалів представлена як інші мультипараметри m, що можуть мати різний порядок передісторії n, а також різні типи даних та форми невизначеності. Запропоновано процедуру поетапного формування складу параметрів моделей СFTS. Практична значимість. Моделі СFTS забезпечують реалізацію мультипараметричних процесів моніторингу та реабілітації за нерівномірних інтервалів спостережень, спрощують структуру та зменшують кількість реляційних відношень, дозволяють усувати конфлікт продукційних правил у разі забезпечення необхідної точності результатів. Приклад моделювання процесу реабілітації хворих на діабет із такими параметрами, як рівень цукру, інтервал між спостереженнями, показник тиску крові, підтвердив достовірність і практичну значимість моделей CFTS.
Моделювання даних процесів моніторингу при нерівномірних і нечітких інтервалах спостережень
(Національна металургійна академія України, м. Дніпро, 2021) Скалозуб, Владислав Васильович; Мурашов, Олег В'ячеславович
UKR: У статті досліджено актуальні завдання щодо моделювання і аналізу даних часових послідовностей моніторингу процесів з нерівномірними та нечіткими інтервалами вибірки. Реалізація завдань аналізу і прогнозування таких часових рядів виконується на основі сепарабельної моделі, яка відрізняється окремим формуванням послідовностей величин показників процесу та інтервалів між спостереженнями. Сепарабельна модель була застосована для дослідження процесів клінічного моніторингу стану хворих на діабет з метою визначення оцінок величин нового періоду до виникнення стану/подій, які відповідають встановленим вимогам. Проведено оцінку ефективності удосконаленого квантильного алгоритму моделювання часових послідовностей, запропонованого у цій роботі. Реалізація моделей послідовностей вимірів з нечітким кроком виконується шляхом застосування підходу на основі α-рівнів. Для скаляризації нечіткого результату застосовувався метод центру ваги.