Инд. авторы:	Бериков В.Б., Пестунов И.А., Герасимов М.К.
Заглавие:	Анализ совокупности разнотипных временных рядов с использованием логических решающих функций
Библ. ссылка:	Бериков В.Б., Пестунов И.А., Герасимов М.К. Анализ совокупности разнотипных временных рядов с использованием логических решающих функций // Вычислительные технологии. - 2012. - Т.17. - № 5. - С.12-22. - ISSN 1560-7534. - EISSN 2313-691X.
Внешние системы:	РИНЦ: 18062710;
Реферат:	eng: Algorithms for analysis of a collection of multidimensional heterogeneous time series are developed. The algorithms are based on logical decision functions (decision trees). The algorithm for the construction of a collective decision using a set of different trees is suggested. Efficiency of the method is investigated on the applied problem of the analysis of influence of the environmental factors on the tick-borne encephalitis morbidity. rus: Разработаны алгоритмы анализа совокупности многомерных разнотипных временных рядов, основанные на логических решающих функциях (деревьях решений). Предложен алгоритм построения коллективного решения по набору различных деревьев. Проведено исследование эффективности метода на прикладной задаче анализа влияния природных факторов на заболеваемость клещевым энцефалитом.
Ключевые слова:	логические решающие функции; коллективное решение; клещевой энцефалит; multidimensional heterogeneous time series; logical decision functions; collective decision; tick-borne encephalitis; многомерные разнотипные временные ряды;
Издано:	2012
Физ. характеристика:	с.12-22
Цитирование:	1. Johnston J., Dinardo J. Econometric Methods. 4th Ed. McGraw-Hill, 1997. 2. Frees E.W. Longitudinal and Panel Data. Cambridge Univ. Press, 2004. 3. Лбов Г.С., Старцева Н.Г. Логические решающие функции и вопросы статистической устойчивости решений. Новосибирск: Ин-т математики СО РАН, 1999. 212 с. 4. Лбов Г.С., Бериков В.Б. Устойчивость решающих функций в задачах распознавания образов и анализа разнотипной информации. Новосибирск: Ин-т математики СО РАН, 2005. 218 с. 5. Журавлёв Ю.И., Рязанов В.В., Сенько О.В. Распознавание. Математические методы. Программная система. Практические применения. М.: Фазис, 2006. 6. Freund Y., Schapire R. A decision-theoretic generalization of on-line learning and an application to boosting // J. of Computer and System Sci. 1997. Vol. 55, No. 1. P. 119-139. 7. Бериков В.Б., Лбов Г.С., Полякова Г.Л. и др. Анализ факторов, влияющих на заболеваемость клещевым энцефалитом, с использованием логико-вероятностных и корреляционно-регрессионных моделей // Эпидемиология и вакцинопрофилактика. 2011. № 6(61). С. 25-34.