ІНФОРМАЦІЙНА ТЕХНОЛОГІЯ ЗГЛАДЖУВАННЯ ДАНИХ НА ОСНОВІ КРИТЕРІЮ МІНІМУМУ протяжності
DOI:
https://doi.org/10.34185/1562-9945-2-127-2020-01Ключові слова:
інформаційна технологія, згладжування данихАнотація
Запропонована інформаційна технологія згладжування даних, спотворених аномальними значеннями й шумом. У рамках даної технології передбачається, що модель даних задана непараметрично за допомогою властивості її гладкості, аномальні значення мають вигляд викидів або коротких за протяжністю аномальних фрагментів даних, а шум проявляється в кожному елементі даних у вигляді випадкової добавки до його значення. Дана технологія реалізується шляхом розв'язання задачі мінімізації цільової функції, побудованої на основі критерію мінімуму протяжності, який застосовується до відхилу розв'язку, і на обмеженні величини похідної розв'язку заданого порядку. Рішення задачі мінімізації досягається чисельно шляхом застосування методу спряжених градієнтів. Керування процесом згладжування даних здійснюється за допомогою параметрів налаштування, значення яких можуть встановлюватися вручну або автоматично. Пропонована технологія випробувана на даних, отриманих за допомогою чисельного моделювання, а також на експериментальних даних, що являють собою спектри фотолюмінесценції.
Посилання
Chandola V. Anomaly detection: A survey / V. Chandola, A. Banerjee, V. Kumar // ACM Computing Surveys. – 2009. – V. 41. – N. 3. – P. 15-58.
Lemeshko B.Yu. Rasshirenie oblasti primeneniya kriteriev tipa Grabbsa, ispolzuemyih pri otbrakovke anomalnyih izmereniy / B. Yu. Lemeshko, S. B. Lemeshko // Izmeritelnaya tehnika. – 2005. – N 6. – S.13-19.
Vovk S. M. Kryterii minimumu protiazhnosti / S. M. Vovk // Systemni tekhnolohii. Rehionalnyi mizhvuzivskyi zbirnyk naukovykh prats. Vypusk
(120). – Dnipro, 2019. – C. 19 – 25.
Ermolaev V. A. Metodyi lokalnogo analiza i sglazhivanie vremennyih ryadov i diskretnyih signalov / V. A. Ermolaev, Yu. A. Kropotov. – Matematicheskoe modelirovanie. – 2017. – V. 29. – N. 2. – S. 119–132.
Savitzky A. Smoothing and differentiation of data by simplified least squares procedures / A. Savitzky, M.J. Golay // Analytical Chemistry. – 1964. – N. 36. – P. 1627-1639.
Forsayt Dzh. Mashinnyie metodyi matematicheskih vyichisleniy / Dzh. Forsayt, M. Malkolm, K. Mouler. – M.: Mir, 1980. – 280 s.
Lyubin P.G. Ob odnom metode sglazhivaniya dvumernoy poverhnosti / P. G. Lyubin // Vestnik RUDN. Seriya Matematika. Informatika. Fizika. – 2016. –
N. 2. – S. 37–43.
Vovk S.M. Metod chislennogo differentsirovaniya zashumlennyih dannyih s vyibrosami // RadIoelektronIka, Informatika, upravlInnya. – 2017. – N. 3 –
S. 44-52.
Vovk S. M. General approach to building the methods of filtering based on the minimum duration principle / S.M. Vovk // Radioelectronics and Communications Systems. – 2016. – V. 59. – N. 7. – P. 281-292.
