Теорія оцінювання систем в умовах невизначеності

Освітня програма: Системний аналіз

Структурний підрозділ: Факультет комп'ютерних наук та кібернетики

Назва дисципліни
Теорія оцінювання систем в умовах невизначеності
Код дисципліни
Тип модуля
Вибіркова дисципліна для ОП
Цикл вищої освіти
Перший
Рік навчання
2022/2023
Семестр / Триместр
7 Семестр
Кількість кредитів ЕСТS
3
Результати навчання
Знати основні підходи розв’язання задач по оцінюванню характеристик систем при наявності невизначеностей. Вміти обчислювати оцінки параметрів систем при наявності невизначеностей в залежності від об’єму апріорної інформації. Демонструвати навички взаємодії з іншими людьми, уміння працювати в командах. Вміти організувати власну діяльність та одержувати результат у рамках обмеженого часу. Виявляти здатність до самонавчання та продовження професійного розвитку.
Форма навчання
Дистанційне навчання
Попередні умови та додаткові вимоги
Знати: теорію ймовірностей, імовірнісні процеси і математичну статистику, аналіз даних. Вміти: застосовувати знання з теорії ймовірностей та математичної статистики, аналізу даних. Володіти елементарними навичками: розв’язувати задачі з теорії ймовірностей та математичної статистики, аналізу даних.
Зміст навчальної дисципліни
Дисципліна «Теорія оцінювання систем в умовах невизначеності» є складовою частиною циклу професійної підготовки фахівців освітньо-кваліфікаційного рівня „бакалавр”; вона включає такі розділи: Зважений метод найменших квадратів та його аналіз. Марковська оцінка та її можливості. Оцінка з мінімальною середньоквадратичною похибкою. Метод максимальної правдоподібності. Мінімаксний підхід в теорії оцінювання. Оцінки Байєса та максимуму апостеpiоpної ймовipностi. Оцінювання нестацiонаpних паpаметpiв системи. Особлива увага приділяється набуттю досвіду по практичному використанню оцінок в залежності від об’єму апріорної інформації. Дисципліна є дисципліною вільного вибору студента.
Рекомендована та необхідна література
1. Алберт А. Регрессия, псевдоинверсия и рекуррентное оценивание / А. Алберт. — М.:Наука, 1977. 2. Браммер К. Фильтр Калмана-Бьюси / К. Браммер, Г. Зиффлинг. — М.: Наука, 1982. 3. Гроп Д. Методы идентификации систем / Д. Гроп. — М.: Мир, 1979. 4. Кириченко Н.Ф. Минимаксные фильтры в задачах оценивания состояний, идентификации параметров и распознавании образов / Н. Ф. Кириченко, А. С. Слабоспицкий // Кибернетика и вычислительная техника, 1985, вып. 65. 5. Ljung L. System Identification: Theory for the User / L. Ljung. – Englewood Cliffs, NJ:Prentice-Hall, 1987. 6. Карабутов Н. Н. Структуры в задачах идентификации. Построение и анализ- УРСС. –2016. – 312 с. 7. С. В. Соколов, С. М. Ковалев, П. М. Кучеренко, Ю.А. Смирнов. Методы идентификации нечетких и стохастических систем. Физматлит. – 2018. – 432 с.
Заплановані освітні заходи та методи викладання
Лекція, самостійна робота
Методи та критерії оцінювання
Контрольна робота, іспит.
Мова викладання
Українська

Викладачі

Ця дисципліна викладаеться наступними викладачами

Кафедри

Наступні кафедри задіяні у викладанні наведеної дисципліни