Аннотация:
Потоки событий в современных информационных системах не являются регулярными, поэтому методы анализа, основанные на классических теоремах, справедливых при определенных условиях регулярности, могут приводить к некорректным выводам, включая недооценку рисков экстремальных событий. При практическом моделировании и анализе нестационарных информационных потоков ключевой задачей становится выбор статистических методов оценивания неизвестных параметров моделей. В исследованиях, проводимых в рамках научной школы профессора В. Ю. Королева, традиционно для этих целей принято использовать так называемый метод скользящего разделения смесей (СРС-метод), основанный на специальном разбиении исходной выборки на подвыборки (окна) и дальнейшем анализе поведения данных на каждом окне, в рамках смешанных вероятностных моделей. Описанные методы анализа стохастических данных на основе смешанных вероятностных моделей позволяют повысить эффективность исследования сложных информационных систем. Развитие и использование предложенных методов может оказаться весьма полезным в соответствующих областях прикладной математики и компьютерных наук.
Ключевые слова:
информационные системы; смешанные вероятностные модели; метод скользящего разделения смесей; статистический анализ данных; экстремальные наблюдения; зашумленные данные; пороговое значение; метод Peak Over Threshold; теорема Пикандса–Балкемы–Де Хаана; теорема Реньи; онлайн-комплекс; матричные вычисления.
Работа выполнена при частичной поддержке РФФИ (проект 15-37-20851 мол а вед) и Программы Президиума РАН № I.33П
(проект 063-2016-0015).
Поступила в редакцию: 15.01.2017
Реферативные базы данных:
Тип публикации:
Статья
Образец цитирования:
А. К. Горшенин, “О некоторых математических и программных методах построения структурных моделей информационных потоков”, Информ. и её примен., 11:1 (2017), 58–68
\RBibitem{Gor17}
\by А.~К.~Горшенин
\paper О некоторых математических и программных методах построения структурных моделей информационных потоков
\jour Информ. и её примен.
\yr 2017
\vol 11
\issue 1
\pages 58--68
\mathnet{http://mi.mathnet.ru/ia459}
\crossref{https://doi.org/10.14357/19922264170105}
\elib{https://elibrary.ru/item.asp?id=29159455}
Образцы ссылок на эту страницу:
https://www.mathnet.ru/rus/ia459
https://www.mathnet.ru/rus/ia/v11/i1/p58
Эта публикация цитируется в следующих 9 статьяx:
Ю. Е. Малашенко, И. А. Назарова, “Сравнительный анализ показателей функционирования сети при повреждении узлов”, Информ. и её примен., 18:3 (2024), 52–60
А. К. Горшенин, С. А. Горбунов, Д. Ю. Волканов, “О кластеризации объектов сетевой вычислительной инфраструктуры на основе анализа статистических аномалий в трафике”, Информ. и её примен., 17:3 (2023), 76–87
А. К. Горшенин, В. Ю. Кузьмин, “Метод повышения точности нейросетевых прогнозов с использованием смешанных вероятностных моделей и его реализация в виде цифрового сервиса”, Информ. и её примен., 15:3 (2021), 63–74
M. Vasilieva, A. Gorshenin, V. Korolev, “Statistical analysis of probability characteristics of precipitation in different geographical regions”, Advances in Artificial Systems For Medicine and Education II, Advances in Intelligent Systems and Computing, 902, eds. Z. Hu, S. Petoukhov, M. He, Springer, 2020, 629–639
V. Korolev, A. Gorshenin, K. Belyaev, “Statistical tests for extreme precipitation volumes”, Mathematics, 7:7 (2019), 648
А. К. Горшенин, В. Ю. Королев, “Определение экстремальности объемов осадков на основе метода превышения порогового значения”, Информ. и её примен., 12:4 (2018), 16–24
A. Gorshenin, “Toward modern educational IT-ecosystems: from learning management systems to digital platforms”, 2018 10Th International Congress on Ultra Modern Telecommunications and Control Systems and Workshops (ICUMT 2018): Emerging Technologies For Connected Society, IEEE, 2018
А. К. Горшенин, “Анализ вероятностно-статистических характеристик осадков на основе паттернов”, Информ. и её примен., 11:4 (2017), 38–46
Korolev V.Yu., Gorshenin A.K., “The Probability Distribution of Extreme Precipitation”, Dokl. Earth Sci., 477:2 (2017), 1461–1466
Цитирование в формате AMSBIB
Обратная связь: