Моделі, методи та інтелектуальна інформаційна технологія аналізу неоднорідних послідовностей - Бабій, А. С. (My University, 2017)
У дисертаційній роботі запропоновано нове вирішення актуальної науково-практичної задачі розробки моделей, методів та інтелектуальної інформаційної технології аналізу неоднорідних послідовностей данних для оцінювання поточного стану предметних областей в інформаційно-аналітичних системах. На основі модифікованої тренд-сезонної моделі неоднорідних послідовностей, в якій трендова складова подається у вигляді інтерпольованих усереднених значень із врахуванням функції належності нечітких розбиттів, запропонований метод фільтрації компонент неоднорідних часових послідовностей, що дозволяє застосовувати дану модель для коротких вибірок без втрати крайових значень. Розроблений метод визначення значущих чинників нечіткої регресійної моделі неоднородних послідовностей данних, який дозволяє запобігти перенавчанню нечіткої лінійної регресії. На основі запропонованих моделей і методів була розроблена інтелектуальна інформаційна технологія аналізу неоднорідніх послідовностей та програмне забезпечення.
Keywords: нечіткий регресійний аналіз; тренд-сезонна модель; аналіз даних; тренд; неоднорідні послідовності; часові ряди; fuzzy regression analysis; trend-season model; data analysis; trend; heterogeneous sequences; model of social phenomtna; time series