The 13 references with contexts in paper D. Dultsev V., L. Suchkova I., Д. Дульцев В., Л. Сучкова И. (2018) “ОПИСАНИЕ И ИДЕНТИФИКАЦИЯ ТЕМПОРАЛЬНЫХ ЗАКОНОМЕРНОСТЕЙ ДЛЯ НЕЧЕТКОГО ВРЕМЕННОГО РЯДА С ПРИМЕНЕНИЕМ ГИБРИДНЫХ ОЛСПАТТЕРНОВ // DESCRIPTION AND IDENTIFICATION OF TEMPORAL REGULARITIES FOR FUZZY TIME SERIES WITH APPLICATION OF HYBRID OLS-PATTERNS” / spz:neicon:vestnik:y:2018:i:2:p:104-113

4
Заде Л.А. Понятие лингвистической переменной и его применение к принятию приближенных решений[Текст] / Л.А. Заде – М.: Мир, 1976. – 165 с.
Total in-text references: 1
  1. In-text reference with the coordinate start=7592
    Prefix
    Формирование описания темпоральных явлений в лингвистической форме осуществляется с помощью лингвистических переменных, каждой из которых соответствует некоторое количество лингвистических термов (словесных значений), соответствующих различным интервалам числовых значений ВР и задаваемых с помощью функции принадлежности
    Exact
    [4]
    Suffix
    . Преимуществом нечетко представленных временных рядов (НВР) по сравнению с их традиционным описанием является возможность учёта неопределенности или неполноты информации о происходящем событии в условиях недостаточности объема статистической базы, необходимой для применения традиционных вероятностных методов [5- 6].

5
Афанасьева Т.В. Нечеткое моделирование временных рядов и анализ нечетких тенденций [Текст] / Т. В. Афанасьева, Н. Г. Ярушкина. – Ульяновск: УлГТУ, 2009. – 299 с.
Total in-text references: 2
  1. In-text reference with the coordinate start=8459
    Prefix
    Теории нечетких ВР были посвящены многие исследования, среди которых можно отметить следующие работы как зарубежных авторов Q. Song и B. Chisom [7], H.Таnаkа [8], J. Kacprzyk [9], W. Pedrycz, M.H. Smith [10], так и отечественных ученых Н.Г. Ярушкиной, Афанасьевой Т.В., Новака В.
    Exact
    [5, 11]
    Suffix
    , И.З. Батыршина [12], С.М. Ковалева [13 - 17] и др. Одной из первых нечетких моделей являются предложенные Q. Song и B. Chisom нечеткие модели детерминированных и авторегрессионных временных рядов первого порядка, которые были применены для прогнозирования количества регистрирующихся студентов университета штата Алабама (США) [7].

  2. In-text reference with the coordinate start=8835
    Prefix
    Chisom нечеткие модели детерминированных и авторегрессионных временных рядов первого порядка, которые были применены для прогнозирования количества регистрирующихся студентов университета штата Алабама (США) [7]. В работах школы Н.Г. Ярушкиной
    Exact
    [5, 11]
    Suffix
    раскрыты основные подходы к интеллектуальному анализу временных рядов (Time Series Data Mining), в числе которых присутствуют нечеткие модели и технологии анализа именно НВР, однако алгоритмы принятия решений при анализе предыстории генеза наблюдаемых величин подробно не рассмотрены.

7
Song, Q. Forecasting enrollments with fuzzy time series – Part I [Text] / Q. Song, B. Chissom // Fuzzy Sets Systems, 1993. – Vol. 54. – P. 1–9.
Total in-text references: 2
  1. In-text reference with the coordinate start=8323
    Prefix
    с их традиционным описанием является возможность учёта неопределенности или неполноты информации о происходящем событии в условиях недостаточности объема статистической базы, необходимой для применения традиционных вероятностных методов [5- 6]. Теории нечетких ВР были посвящены многие исследования, среди которых можно отметить следующие работы как зарубежных авторов Q. Song и B. Chisom
    Exact
    [7]
    Suffix
    , H.Таnаkа [8], J. Kacprzyk [9], W. Pedrycz, M.H. Smith [10], так и отечественных ученых Н.Г. Ярушкиной, Афанасьевой Т.В., Новака В. [5, 11], И.З. Батыршина [12], С.М. Ковалева [13 - 17] и др. Одной из первых нечетких моделей являются предложенные Q.

  2. In-text reference with the coordinate start=8800
    Prefix
    Chisom нечеткие модели детерминированных и авторегрессионных временных рядов первого порядка, которые были применены для прогнозирования количества регистрирующихся студентов университета штата Алабама (США)
    Exact
    [7]
    Suffix
    . В работах школы Н.Г. Ярушкиной [5, 11] раскрыты основные подходы к интеллектуальному анализу временных рядов (Time Series Data Mining), в числе которых присутствуют нечеткие модели и технологии анализа именно НВР, однако алгоритмы принятия решений при анализе предыстории генеза наблюдаемых величин подробно не рассмотрены.

8
Tanaka, H. Linear Regression Analysis with Fuzzy Model [Text] / H. Tanaka, S. Uejima, K. Asai // IEEE Transactions on Systems, Man and Cybernetics. – 1982. – Vol. 12. – P.903-907.
Total in-text references: 1
  1. In-text reference with the coordinate start=8338
    Prefix
    описанием является возможность учёта неопределенности или неполноты информации о происходящем событии в условиях недостаточности объема статистической базы, необходимой для применения традиционных вероятностных методов [5- 6]. Теории нечетких ВР были посвящены многие исследования, среди которых можно отметить следующие работы как зарубежных авторов Q. Song и B. Chisom [7], H.Таnаkа
    Exact
    [8]
    Suffix
    , J. Kacprzyk [9], W. Pedrycz, M.H. Smith [10], так и отечественных ученых Н.Г. Ярушкиной, Афанасьевой Т.В., Новака В. [5, 11], И.З. Батыршина [12], С.М. Ковалева [13 - 17] и др. Одной из первых нечетких моделей являются предложенные Q.

9
Kacprzyk J. Linguistic Summarization of Time Series by Using the Choquet Integral [Text] / J. Kacprzyk, A. Wilbik, S. Zadrozny // Proceedings of 12th Fuzzy Systems Association World Congress (IFSA’2007, Cancun, Mexico, June 18-21, 2007) Theoretical Advances and Applications of Fuzzy Logic. – N-Y.: Springer Verlag, 2007.
Total in-text references: 1
  1. In-text reference with the coordinate start=8354
    Prefix
    возможность учёта неопределенности или неполноты информации о происходящем событии в условиях недостаточности объема статистической базы, необходимой для применения традиционных вероятностных методов [5- 6]. Теории нечетких ВР были посвящены многие исследования, среди которых можно отметить следующие работы как зарубежных авторов Q. Song и B. Chisom [7], H.Таnаkа [8], J. Kacprzyk
    Exact
    [9]
    Suffix
    , W. Pedrycz, M.H. Smith [10], так и отечественных ученых Н.Г. Ярушкиной, Афанасьевой Т.В., Новака В. [5, 11], И.З. Батыршина [12], С.М. Ковалева [13 - 17] и др. Одной из первых нечетких моделей являются предложенные Q.

10
Pedrycz W. Granular Сorrelation Analysis in Data Mining [Text] / W. Pedrycz, M.H. Smith // Proceedings of IEEE International Fuzzy Systems Conference, Korea. – 1999. – Vol.III. – IH-1240.
Total in-text references: 1
  1. In-text reference with the coordinate start=8381
    Prefix
    Теории нечетких ВР были посвящены многие исследования, среди которых можно отметить следующие работы как зарубежных авторов Q. Song и B. Chisom [7], H.Таnаkа [8], J. Kacprzyk [9], W. Pedrycz, M.H. Smith
    Exact
    [10]
    Suffix
    , так и отечественных ученых Н.Г. Ярушкиной, Афанасьевой Т.В., Новака В. [5, 11], И.З. Батыршина [12], С.М. Ковалева [13 - 17] и др. Одной из первых нечетких моделей являются предложенные Q. Song и B.

11
Новак, В. Интегральный метод принятия решений и анализа нечетких временных рядов / Новак В., Перфильева И.В., Ярушкина Н.Г., Афанасьева Т.В. // Программные продукты и системы. – 2008. – No 4(84). – С. 65-68.
Total in-text references: 2
  1. In-text reference with the coordinate start=8459
    Prefix
    Теории нечетких ВР были посвящены многие исследования, среди которых можно отметить следующие работы как зарубежных авторов Q. Song и B. Chisom [7], H.Таnаkа [8], J. Kacprzyk [9], W. Pedrycz, M.H. Smith [10], так и отечественных ученых Н.Г. Ярушкиной, Афанасьевой Т.В., Новака В.
    Exact
    [5, 11]
    Suffix
    , И.З. Батыршина [12], С.М. Ковалева [13 - 17] и др. Одной из первых нечетких моделей являются предложенные Q. Song и B. Chisom нечеткие модели детерминированных и авторегрессионных временных рядов первого порядка, которые были применены для прогнозирования количества регистрирующихся студентов университета штата Алабама (США) [7].

  2. In-text reference with the coordinate start=8835
    Prefix
    Chisom нечеткие модели детерминированных и авторегрессионных временных рядов первого порядка, которые были применены для прогнозирования количества регистрирующихся студентов университета штата Алабама (США) [7]. В работах школы Н.Г. Ярушкиной
    Exact
    [5, 11]
    Suffix
    раскрыты основные подходы к интеллектуальному анализу временных рядов (Time Series Data Mining), в числе которых присутствуют нечеткие модели и технологии анализа именно НВР, однако алгоритмы принятия решений при анализе предыстории генеза наблюдаемых величин подробно не рассмотрены.

12
Batyrshin, I. Perception based time series data mining in intelligent decision making systems / Batyrshin I., Sheremetov L. – IPEK YOLU. CollectionofarticlesofAzerbaijanUniversity. – 2009. - No 2. - pp.68-72.
Total in-text references: 2
  1. In-text reference with the coordinate start=8483
    Prefix
    Теории нечетких ВР были посвящены многие исследования, среди которых можно отметить следующие работы как зарубежных авторов Q. Song и B. Chisom [7], H.Таnаkа [8], J. Kacprzyk [9], W. Pedrycz, M.H. Smith [10], так и отечественных ученых Н.Г. Ярушкиной, Афанасьевой Т.В., Новака В. [5, 11], И.З. Батыршина
    Exact
    [12]
    Suffix
    , С.М. Ковалева [13 - 17] и др. Одной из первых нечетких моделей являются предложенные Q. Song и B. Chisom нечеткие модели детерминированных и авторегрессионных временных рядов первого порядка, которые были применены для прогнозирования количества регистрирующихся студентов университета штата Алабама (США) [7].

  2. In-text reference with the coordinate start=9158
    Prefix
    Ярушкиной [5, 11] раскрыты основные подходы к интеллектуальному анализу временных рядов (Time Series Data Mining), в числе которых присутствуют нечеткие модели и технологии анализа именно НВР, однако алгоритмы принятия решений при анализе предыстории генеза наблюдаемых величин подробно не рассмотрены. И.З. Батыршиным в работе
    Exact
    [12]
    Suffix
    рассмотрены перцептивные паттерны, основанные на восприятии понятий человеком. В них допустимы операции с числовой и лингвистической информацией, с трендами изменения значений ряда и его производных.

13
Ковалев С.М. Гибридные нечетко-темпоральные модели временных рядов в задачах анализа и идентификации слабо формализованных процессов [Текст] / С.М. Ковалев // Интегрированные модели и мягкие вычисления в искусственном интеллекте. Труды IV-й Международной научно-практической конференции (Коломна, 28-30 мая 2007 г.): в 4 т. – М.: Физматлит, 2007. – Т.1. – С. 26-41.
Total in-text references: 1
  1. In-text reference with the coordinate start=10218
    Prefix
    Ковалева предлагается новый подход для идентификации и прогнозирования процессов, протекающих на объекте технологического мониторинга. Указанный подход объединяет нечетко-темпоральный и лингвистический аспекты описания зависимостей в группе временных рядов
    Exact
    [13]
    Suffix
    . В работе [14] рассмотрена задача обнаружения особых типов темпоральных паттернов во временных рядах, а именно предлагается метод анализа данных наблюдений, основанный на обучении без учителя марковской модели исследуемой системы.

14
Ковалев С.М. Обнаружение особых типов паттернов во временных рядах на основе гибридной стохастической модели [Текст] / С.М. Ковалев, А. В. Суханов // Известия ЮФУ. Технические науки. – 2014. – No4 (153). – С. 142-149.
Total in-text references: 1
  1. In-text reference with the coordinate start=10233
    Prefix
    Ковалева предлагается новый подход для идентификации и прогнозирования процессов, протекающих на объекте технологического мониторинга. Указанный подход объединяет нечетко-темпоральный и лингвистический аспекты описания зависимостей в группе временных рядов [13]. В работе
    Exact
    [14]
    Suffix
    рассмотрена задача обнаружения особых типов темпоральных паттернов во временных рядах, а именно предлагается метод анализа данных наблюдений, основанный на обучении без учителя марковской модели исследуемой системы.

18
Сучкова Л.И. Подход к прогнозированию нештатных ситуаций в системах мониторинга с использованием паттернов поведения группы временных рядов [Текст] / Л.И. Сучкова // Ползуновский вестник. – 2013. – No2. – С. 88-92.
Total in-text references: 1
  1. In-text reference with the coordinate start=10935
    Prefix
    Однако для применения данной методологии необходимо накопление значительного объема данных с целью вычисления вероятностей аномалий. Одним из способов хранения темпоральных шаблонов для группы четких и нечетких ВР является матричный паттерн
    Exact
    [18]
    Suffix
    , включающий матрицу-шаблон, матрицу-прогноз и матрицудескриптор шаблона. Однако наличие в матрице-шаблоне незначащих элементов повышает временные издержки на операцию сравнения реальных данных с шаблоном.

19
Бучацкая В. В. Обработка аномальных значений уровней временного ряда как этап комплексной оценки информации в подсистеме прогнозирования для ситуационного центра [Текст] / В. В. Бучацкая// Вестник Адыгейского государственного университета. Серия 4: Естественно-математические и технические науки, 2013. – No3 (122). – C. 105-110.
Total in-text references: 1
  1. In-text reference with the coordinate start=18466
    Prefix
    Examples of single-linked linear lists patterns Рассмотрим применение ОЛС-паттерна для идентификации событий в системе принятия решений информационно-измерительного комплекса, одной из целей которого является онлайновая идентификация нештатных ситуаций на контролируемых объектах
    Exact
    [19-20]
    Suffix
    . В состав базы знаний системы принятия решений включаются описания ОЛС-паттернов, характерных для последовательностей событий НВР, каждому паттерну сопоставляется состояние контролируемого объекта.

20
Вульфин А. М. Нейросетевая модель анализа технологических временных рядов в рамках методологии Data Mining [Текст] / А. М. Вульфин, А. И. Фрид // Информационно-управляющие системы, 2011. – No5. – С. 31-38.
Total in-text references: 1
  1. In-text reference with the coordinate start=18466
    Prefix
    Examples of single-linked linear lists patterns Рассмотрим применение ОЛС-паттерна для идентификации событий в системе принятия решений информационно-измерительного комплекса, одной из целей которого является онлайновая идентификация нештатных ситуаций на контролируемых объектах
    Exact
    [19-20]
    Suffix
    . В состав базы знаний системы принятия решений включаются описания ОЛС-паттернов, характерных для последовательностей событий НВР, каждому паттерну сопоставляется состояние контролируемого объекта.