Россия
В работе математические методы аппроксимации данных, история их появления, алгоритмы необходимые для выполнения математических расчётов, а также представлены программы на языке программирования c# для программной обработки данных. Выполняется сравнительный анализ каждого из методов, оцениваются их индивидуальные особенности, проводится сравнительный анализ.
аппроксимация данных, язык программирования c#, линейная аппроксимация, полиномиальная аппроксимация, аппроксимацию сплайнами, аппроксимация с использованием нейронных сетей, MathNet, ALGLIB, Accord.NET
1. Нейдорф, Р. А. Математическое описание трехмерных существенно нелинейных зависимостей по экспериментальным данным методом "Cut-Glue" аппроксимации / Р. А. Нейдорф, В. В. Полях // Прикаспийский журнал: управление и высокие технологии. – 2018. – № 3(43). – С. 10-19. – EDN YTVYFF.
2. Нейдорф, Р. А. Математическое описание трехмерных существенно нелинейных зависимостей по экспериментальным данным методом "Cut-Glue" аппроксимации / Р. А. Нейдорф, В. В. Полях // Прикаспийский журнал: управление и высокие технологии. – 2018. – № 3(43). – С. 10-19. – EDN YTVYFF.
3. Бирюков, А. Н. Модифицированный метод вложенных математических моделей, основанный на взаимосвязанном управлении информативностью данных и качеством их аппроксимации в байесовском ансамбле нейросетей / А. Н. Бирюков, О. И. Глущенко // Перспективы развития информационных технологий. – 2011. – № 3-2. – С. 182-187. – EDN RRYEWZ.
4. Антибас, И. Р. Сравнение численного метода и компьютерного моделирования линейной регрессии оптимального профиля среза транспортирующего устройства от величины подачи хлебной массы / И. Р. Антибас, А. Г. Дьяченко, Т. П. Савостина // Научная жизнь. – 2019. – Т. 14, № 9(97). – С. 1432-1440. – DOIhttps://doi.org/10.35679/1991-9476-2019-14-9-1432-1440. – EDN QUGNQJ.
5. Макаров, А. А. Теория минимальных сплайн-всплесков и ее приложения: специальность 05.13.18 "Математическое моделирование, численные методы и комплексы программ": диссертация на соискание ученой степени доктора физико-математических наук / Макаров Антон Александрович. – Санкт-Петербург, 2012. – 345 с. – EDN QFNGZT.
6. Яковлев, К. Н. Аппроксимация экспериментальных данных методом наименьших квадратов аннотация / К. Н. Яковлев // ПЕРСПЕКТИВЫ науки и ОБЩЕСТВА в УСЛОВИЯХ ИННОВАЦИОННОГО РАЗВИТИЯ : сборник статей Международной научно-практической конференции, Пермь, 12 марта 2022 года. – Уфа: Общество с ограниченной ответственностью "ОМЕГА САЙНС", 2022. – С. 35-43. – EDN JGOTYP.
7. Парамонов, А. А. Исследование структуры тропического циклона на основе анализа данных спутникового видеоряда с применением метода почти периодического анализа / А. А. Парамонов, А. В. Калач, А. С. Кравченко // Моделирование систем и процессов. – 2024. – Т. 17, № 4. – С. 67-76. – DOIhttps://doi.org/10.12737/2219-0767-2024-17-4-67-76. – EDN BOGSTY.
8. Сумин, В. И. Использование ситуационного моделирования в разработке систем принятия решений для сложных организационных систем / В. И. Сумин, А. С. Кравченко, А. В. Толкачев // Моделирование систем и процессов. – 2024. – Т. 17, № 3. – С. 71-79. – DOIhttps://doi.org/10.12737/2219-0767-2024-69-77. – EDN FBBHJO.
