RUS  ENG
Полная версия
ЖУРНАЛЫ // Информатика и её применения // Архив

Информ. и её примен., 2017, том 11, выпуск 1, страницы 58–68 (Mi ia459)

Эта публикация цитируется в 9 статьях

О некоторых математических и программных методах построения структурных моделей информационных потоков

А. К. Горшенин

Институт проблем информатики Федерального исследовательского центра «Информатика и управление» Российской академии наук

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.

Поступила в редакцию: 15.01.2017

DOI: 10.14357/19922264170105



Реферативные базы данных:


© МИАН, 2024