Нечеткие вероятностно-статистические методы

3.5.1. Для нечеткого метода стохастической аппроксимации получить условия его сходимости относительно нечетких математического ожидания и дисперсии поисковых смещений (получение нечеткого аналога условий Кифера и Вольфовитца).

3.5.2. Найти усредненные нечеткие решения задач по п.п. 3.3.1. - 3.3.5., 3.4.1. - 3.4.6. для различных типов законов распределений:

· равномерного;

· нормального;

· показательного.

3.5.3. Рассмотреть нечеткие марковские модели принятия решений, в которых укрупнение состояний переходной матрицы производится с помощью нечетких правил. Исследовать чувствительность моделей относительно функций принадлежностей.

3.5.4. Синтезировать и исследовать вероятностные характеристики нечетких алгоритмов поисковых САО с использованием следующих нечетких статистических тестов:

· Гаусса;

· Стьюдента;

· Байеса;

· Вальда.

3.5.5. Анализ качества готовой продукции с использованием нечеткого теста Фишера.

3.5.6. Сравнительный анализ эффективности четкого и нечеткого МНК аналитическими методами и методами имитационного моделирования при задании различными способами Т-норм (нечетких операций «И»).

3.5.7. Разработать и исследовать нечеткие алгоритмы фильтрации с использованием:

· нечеткого скользящего среднего;

· нечеткого фильтра Калмана;

· нечеткого экспоненциального сглаживания;

· нечеткого сплайна

при различных вариантах задания Т-нормы.

3.5.8. Разработать и исследовать нечеткий алгоритм Кочмажа(?) параметрической идентификации объектов управления для различных Т-норм.

Не нашли, что искали? Воспользуйтесь поиском: