Preview

Вестник Донского государственного технического университета

Расширенный поиск

О применимости математического масштабирования и нормирования при решении прикладных задач

https://doi.org/10.23947/1992-5980-2018-18-1-92-101

Полный текст:

Аннотация

Введение. Статья посвящена анализу применимости математического масштабирования и нормирования при решении различных прикладных задач. Рассмотрены наиболее известные формулы, часто используемые в ходе теоретических и практических изысканий. Цель работы — выявление свойств математического масштабирования и нормирования.

Материалы и методы. На конкретных вычислительных примерах оценены ошибки, получаемые при использовании формул математического масштабирования и нормирования. С учетом сравнительной оценки отношений степени величины исходных и результирующих значений (а также отношений степени их различия) оценивается корректность получаемых данных, оказывающих существенное влияние на результирующие значения.

Результаты исследования. Проведенный анализ позволяет сделать выводы о том, что известные формулы математического масштабирования и нормирования обладают свойствами, не учитывавшимися в теории и практике.

Обсуждение и заключения. Полученные результаты позволяют избежать ошибочных решений, обусловленных использованием неприменимых формул масштабирования и нормирования при решении задач в теории и практике экономики, организационного управления, медицины и многих других областей.

Об авторах

А. И. Долгов
АО «Всероссийский научно-исследовательский институт «Градиент»
Россия

Долгов Александр Иванович, ведущий научный сотрудник, доктор технических наук, профессор 

344010, г. Ростов-на-Дону, пр. Соколова, 96



Д. В. Маршаков
Донской государственный технический университет
Россия

Маршаков Даниил Витальевич, доцент кафедры «Вычислительные системы и информационная безопасность», кандидат технических наук 

344000, г. Ростов-на-Дону, пл. Гагарина, 1



Список литературы

1. Черноруцкий, И. Г. Методы принятия решений / И. Г. Черноруцкий. — Санкт-Петербург : БХВПетербург, 2005. — 416 с.

2. Кириченко, А. А. Нейропакеты — современный интеллектуальный инструмент исследователя [Электронный ресурс] / А. А. Кириченко. — Режим доступа: https://www.hse.ru/pubs/share/direct/document/91940629.pdf (дата обращения: 09.02.18).

3. Маршаков, Д. В. Нейросетевая идентификация динамики манипулятора [Электронный ресурс] / Д. В. Маршаков, О. Л. Цветкова, А. Р. Айдинян // Инженерный вестник Дона. — 2011. — № 3. — Режим доступа: http://www.ivdon.ru/magazine/archive/n3y2011/504 (дата обращения: 09.02.18).

4. Raschka, S. Python Machine Learning / S. Raschka. — Birmingham : Packt Publishing Ltd, 2015. — 454 p.

5. Россошанский, П. В. Анализ методов нормирования показателей качества сложных технических систем / П. В. Россошанский, С. А. Грайворонский // Надежность и качество : тр. междунар. симпозиума. — Пенза : Изд-во ПГУ. — 2010. — Т. 2, вып. 3. — С. 418–420.

6. Gnedenko, B. V. An elementary introduction to the theory of probability / B. V. Gnedenko, A. Ya. Khinchin. — Berlin : [s. n.], 2015. — 96 p.

7. Вентцель, Е. С. Теория вероятностей / Е. С. Вентцель. — Москва : КноРус, 2016. — 664 с.

8. Фатхи, В. А. Модели и алгоритмы диагностирования нейросетевых систем на основе модифицированных сетей Петри / В. А. Фатхи, Д. В. Маршаков, А. И. Зотов. — Ростов-на-Дону : Изд. центр ДГТУ, 2014. — 158 с.

9. Сидоров, А. А. Методические подходы к оценке эффективности деятельности органов государственной власти и местного самоуправления / А. А. Сидоров // Доклады ТУСУРа. — 2014. — № 1 (31). — С. 209–216.

10. Кузнецов, С. А. Большой толковый словарь русского языка / С. А. Кузнецов. — Санкт-Петербург : Норинт, 2000. — 1536 с.

11. Ожегов, С. И. Словарь русского языка / С. И. Ожегов. — Москва : Мир и бразование, 2016. — 1376 с.

12. Долгов, А. И. Байесовские соотношения и их модификации / А. И. Долгов. — Ростов-на-Дону : Изд. центр ДГТУ, 2015. — 112 с.

13. Долгов, А. И. О корректности модификаций формулы Байеса / А. И. Долгов // Вестник Дон. гос. техн. ун-та. — 2014. — Т. 14, № 3 (78). — С. 13–20.

14. Naylor, C. M. Build Your Own Expert System / C. M. Naylor. — Chichester : John Wiley & Sons, 1987. — 289 p.

15. Бэстенс, Д.-Э. Нейронные сети и финансовые рынки: принятие решений в торговых операциях / Д. Э. Бэстенс, В.-М. Берг Ван Ден, Д. Вуд. — Москва : ТПВ, 1997. — 236 с.


Для цитирования:


Долгов А.И., Маршаков Д.В. О применимости математического масштабирования и нормирования при решении прикладных задач. Вестник Донского государственного технического университета. 2018;18(1):92-101. https://doi.org/10.23947/1992-5980-2018-18-1-92-101

For citation:


Dolgov A.I., Marshakov D.V. On applicability of mathematical scaling and normalization in applied problem solving. Vestnik of Don State Technical University. 2018;18(1):92-101. (In Russ.) https://doi.org/10.23947/1992-5980-2018-18-1-92-101

Просмотров: 72


Creative Commons License
Контент доступен под лицензией Creative Commons Attribution 4.0 License.


ISSN 1992-5980 (Print)
ISSN 1992-6006 (Online)