title: Randomized approaches to estimate parameters of incubation processes through a finite number of observations under uncertainty condition
metadata.name: dc.contributor.advisor
metadata.value: Фуртат Игорь Борисович
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.advisor
metadata.value: Furtat Igor Borisovic
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.contributor.author
metadata.value: Волкова Марина Владимировна
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.author
metadata.value: Volkova Marina Vladimirovna
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.contributor.editor
metadata.value: Граничин Олег Николаевич
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.editor
metadata.value: Granicin Oleg Nikolaevic
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.date.accessioned
metadata.value: 2021-08-07T09:10:43Z
metadata.lang: -
metadata.name: dc.date.available
metadata.value: 2021-08-07T09:10:43Z
metadata.lang: -
metadata.name: dc.date.issued
metadata.value: 2021
metadata.name: dc.identifier.other
metadata.value: 007316
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.identifier.uri
metadata.value: http://hdl.handle.net/11701/32174
metadata.lang: -
metadata.name: dc.description.abstract
metadata.value: Решения большого количества практически важных задач адаптивного управления, машинного обучения, определения неявных характеристик систем, материалов и т. п. опираются на те или иные методы восстановления неизвестной зависимости по наблюдаемым экспериментальным данным. При зашумленных данных наблюдений активно используются статистические методы минимизации функционалов типа среднего риска. Но их обоснованность в существенной степени опирается на использование большого многообразия наблюдений. На практике при конечной (и возможно малой) выборке наблюдений использование традиционных статистических методов достаточно сомнительно. В работе рассматривается обобщение на нелинейный случай  "модифицированного метода знако-возмущенных сумм''. При малом числе наблюдений с помехами рассматривается задача определения доверительного множества, содержащего вектор неизвестных параметров, с задаваемой априори доверительной вероятностью.  Теоретические результаты применяются к задаче об оценивании параметра инкубационного времени, характеризующего прочностные свойства материалов при динамическом нагружении, и иллюстрируются большим количеством экспериментальных примеров.
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.description.abstract
metadata.value: For many practical important problems of adaptive control, machine learning, determining of implicit parameters of systems or materials the solving processes are often based on the one or another search methods for the adequacy of unknown regression function with experimental observation data. Statistic methods of mean risk functional minimization are usually applied to treatment of data with the noise. Its application is stipulated by great amount of observations with sufficient diversity. However, in practice, it is very dubiously to use them for the cases of finite (probably small) number of observations. In this paper the problem to construct the confidence set with given probability for a vector of unknown parameters are studied. The modified sign-perturbed sums method (MSPS) is proposed.  Theoretical results are applied to the problem of fracture mechanics to determine the value of incubation time characterizing the dynamic strength of materials.
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.language.iso
metadata.value: ru
metadata.name: dc.subject
metadata.value: Функционал среднего риска
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: оценивание
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: доверительное множество
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: знако-возмущенные суммы
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: динамическое разрушение
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: инкубационное время.
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: Mean risk functional
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: estimation
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: confidence set
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: sign-perturbed sums
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: dynamic fracture
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: incubation time.
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.title
metadata.value: Randomized approaches to estimate parameters of incubation processes through a finite number of observations under uncertainty condition
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.title.alternative
metadata.value: Рандомизированные алгоритмы оценивания параметров инкубационных процессов в условиях неопределенностей и конечного числа наблюдений
metadata.lang: ru_RU
resources.filename: Volkova_VKR.pdf
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/32174/1/Volkova_VKR.pdf
resources.format: Adobe PDF
resources.description: Article
resources.size: 320,1 kB
resources.filename: reviewSV_Otzyv_rukovoditela_VolkovaVKR.pdf
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/32174/2/reviewSV_Otzyv_rukovoditela_VolkovaVKR.pdf
resources.format: Adobe PDF
resources.description: ReviewSV
resources.size: 203,2 kB