https://libeldoc.bsuir.by/handle/123456789/44679| Title: | Фильтрация гистограммной оценки плотности вероятности на основе нечеткой принадлежности интервалу группирования |
| Other Titles: | Filtration of histogram evaluation of probability density based on fuzzy data accessibility to a grouping interval |
| Authors: | Овсянников, А. В. Козел, В. М. |
| Keywords: | доклады БГУИР;оценка плотности;гистограммные фильтры;density estimate;histogram filters |
| Issue Date: | 2021 |
| Publisher: | БГУИР |
| Citation: | Овсянников, А. В. Фильтрация гистограммной оценки плотности вероятности на основе нечеткой принадлежности интервалу группирования / Овсянников А. В., Козел В. М. // Доклады БГУИР. – 2021. – № 19(4). – С. 13–20. – DOI : http://dx.doi.org/10.35596/1729-7648-2021-19-4-13-20. |
| Abstract: | В работе предложена гистограммная оценка плотности вероятности на основе нечеткой принадлежности данных интервалу группирования. Приведена методика построения гистограммной оценки с применением гистограммного сглаживающего фильтра. Описана методика построения такого фильтра. Установлен основной параметр фильтра – коэффициент статистической взаимосвязи между количеством данных, попавших в интервал группирования при единичной функции включения и при подходе с использованием функции принадлежности. Применение итерационной процедуры для гистограммного фильтра позволяет обеспечить большую «сглаженность» гистограммы. Результаты моделирования показывают эффективность применения гистограммного фильтра для разных объемов данных. При этом становится некритичным выбор числа интервалов группирования для «правильного» распознавания плотности вероятности. Гистограммный фильтр является простым инструментом, который легко может быть встроен в любой алгоритм построения гистограммных оценок. |
| Alternative abstract: | The paper proposes a histogram estimate of the probability density based on fuzzy data belonging to a grouping interval. A methodology for constructing a histogram estimate using a histogram smoothing filter is presented. The technique of constructing such a filter is described. The main filter parameter is established – the coefficient of the statistical relationship between the amount of data falling into the grouping interval for a single inclusion function and when approaching to use the membership function. The use of an iterative procedure for a histogram filter allows for a greater “smoothness” of the histogram. The simulation results show the effectiveness of using a histogram filter for different data volumes. At the same time, the choice of the number of grouping intervals for the “correct” recognition of probability density becomes not critical. The histogram filter is a simple tool that can easily be built into any algorithm for constructing histogram estimates. |
| URI: | https://libeldoc.bsuir.by/handle/123456789/44679 |
| Appears in Collections: | № 19(4) |
| File | Description | Size | Format | |
|---|---|---|---|---|
| Ovsyannikov_Filtratsiya.pdf | 701.83 kB | Adobe PDF | View/Open |
Items in DSpace are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.