Числовые характеристики случайных процессов с нечеткими состояниями

Обложка

Цитировать

Полный текст

Аннотация

В работе изучены непрерывные случайные процессы с нечеткими состояниями. Установлены свойства их числовых характеристик – ожиданий и корреляционных функций, – соответствующие свойствам характеристик числовых случайных процессов. Введено и исследовано каноническое представление нечетко-случайных процессов. Рассмотрены треугольные нечетко-случайные процессы.

Об авторах

Владимир Львович Хацкевич

Военно-воздушная академия им. проф. Н. Е. Жуковского и Ю. А. Гагарина

Автор, ответственный за переписку.
Email: vlkhats@mail.ru

Доктор технических наук, профессор. Профессор

Россия, Воронеж

Ольга Алексеевна Махинова

Военно-воздушная академия им. проф. Н. Е. Жуковского и Ю. А. Гагарина

Email: olga.maxinova@list.ru

Кандидат физико-математических наук, доцент. Доцент

Россия, Воронеж

Список литературы

  1. Аверкин А.Н. Нечеткие множества в моделях управления и искусственного интеллекта. М.: Наука. 1986. 312 с.
  2. Buckley J.J. Eslami E., Feuring T. Fuzzy mathematics in economic and engineering. Heidelberg, New-York: Physica-Verl. 2002. 282 p.
  3. Пегат А. Нечеткое моделирование и управление. М.: БИНОМ. Лаборатория знаний. 2015. 798 с.
  4. Liang Cao, Deyin Yao, Hongyi Li, Wei Meng, Renquial Lu. Fuzzy-based dynamic event triggering formation control for nonstrict-feedback nonlinear MASs // Fuzzy sets and systems. V. 452. Cjan. 2023. P. 1-22.
  5. Броневич А.Г., Лепский А.Е. Нечеткие модели анализа данных и принятия решений. М.: Изд. дом Высшей школы экономики. 2022. 264 с.
  6. Kwakernaak H. Fuzzy random variables // I. Definitions and theorems. Information sciences, 1978. P. 1-29.
  7. Nahmias S. Fuzzy variables in a random environment. Advanced in Fuzzy Sets Theory // Amsterdam: NHPC. 1979. P. 165-180.
  8. Puri M. L., Ralesku D.A. Fuzzy random variables. Journal of Mathematical Analysis and Applications. 114. 1986. P. 409-422.
  9. Feng Y., Hu. L., Shu H. The variance and covariance of fuzzy random variables. Fuzzy Systems. 2001. 120. P. 487-497.
  10. Шведов А.С. Оценивание средних и ковариаций нечетко-случайных величин // Прикладная эконометрика. 2016. С. 121-138.
  11. Viertl R. Statistical methods for fuzy data. Chichester. Wiley. 2011. 268 p.
  12. .S. de la Rosa de Saa, M. Lubiano, B. Sinova, P. Filzmoser, M. A. Gil. Locationfree robust scale estimates for fuzzy data. IEEE Transactions on Fuzzy Systems. 2020. P. (99):1-1.
  13. Вентцель Е.С., Овчаров Л.А. Теория случайных процессов и их инженерные приложения. М.: Кнорус, 2016. 439 с.
  14. Гмурман В.Е. Теория вероятностей и математическая статистика. Учебное пособие для вузов. М.: Высшая школа. 2003. 479 с.
  15. Деменков Н.П., Микрин Е.А., Мочалов И.А. Марковские и полумарковские процессы с нечеткими состояниями. Часть 1. Марковские процессы // Информационные технологии. 2020. Т. 26, №6. С. 323-334.
  16. Деменков Н.П., Микрин Е.А., Мочалов И.А. Марковские и полумарковские процессы с нечеткими состояниями. Часть 2. Марковские процессы // Информационные технологии. 2020. Т. 26. №7. С. 387-393.
  17. Yushun Tan, Ye Yuan, Xiangpeng Xie, Ben Niu. Dynamic event-triggered security control for networked T-S fuzzy system with non-uniform sampling // Fuzzy sets and systems. V. 452, Cjan. 2023. P. 91-109.
  18. Yongchao Liu, Qidan Zhu, Xing Fan. Event-triggered adaptive fuzzy control for stochastic nonlinear time-delay systems // Fuzzy sets and systems. V. 452, Cjan. 2023. P. 42-60.
  19. Weiwei Ma, Xin-Chun Jia, Fuwen Yang, Xiaobo Chi. Fuzzy dynamics output feedback control for nonlinear networked multirate sampled-data systems: An integral inequality method // Fuzzy sets and systems. V. 452. Cjan. 2023. P. 110-130.
  20. Hao Shen, Jiacheng Wu, Feng Li, Xiangyong Chen, Jing Wang. Fuzzy multi-objective fault-tolerant control for nonlinear Markov jump singularly perturbed system with persistent dwell-time switched transition probabilities // Fuzzy sets and systems. V. 452. Cjan. 2023. P. 131-148.
  21. Khatskevich Vladimir. On Modification of the Law of Large Numbers and Linear Regression of Fuzzy Random Variables // International Conference on Stochastic Methods ICSM-5 2020/ Recent Developments in Stochastic Methods and Applications. P. 76-91.
  22. Dubois D., Prade H. The mean value of fuzzy number // Fuzzy sets and systems. V. 24, Cdec. 1987. P. 279-300.
  23. Язенин А.В. Основные понятия теории возможностей. М.: Физматлит. 2016. 144 с.

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML
Скачать

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».