Інфопакет

Теорія оцінювання систем в умовах невизначеності

Вибіркова дисципліна для ОП

Перший

2022/2023

7 Семестр

3

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.

Дистанційне навчання

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.

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.

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.

Лекція, самостійна робота

Контрольна робота, іспит.

Українська