Построение составного нейросетевого классификатора для выбора, эффективного метода оценивания параметров моделей в классе методов смещенного и робастного оценивания

Abstract

Рассмотрена методика автоматического выбора методов смещенного и робастного оценивания параметров моделей квазистационарных процессов на основе введения составного нейросетевого классификатора. На первом этапе его функционирования осуществляется переход от внутренней структуры исходной информации к классам МНК, робастных и смещенных методов оценивания, на втором - выбор подкласса внутри класса смещенных методов, на третьем - выбор эффективного метода внутри подкласса, полученного на предыдущем этапе.