Реєстраційний номер
0219U101055,
0116U003898
, Науково-дослідна робота
Назва роботи
Формування зображення поточного стану складної системи на основі геометричного і спектрального аналізу її інтегральних характеристик
Назва етапу роботи
Керівник роботи
Віктор Тимофійович Лисиця,
Дата реєстрації
06-05-2019
Організація виконавець
Харківський національний університет імені В.Н. Каразіна
Опис етапу
Об’єкт дослідження – складні системи, які в процесі функціонування і розвитку потребують зображення поточного стану для ідентифікації особливостей розвитку системи.
Предмет дослідження – методи моделювання складних систем; моделі, методи, методики інформативних ознак на основі інформаційного, геометричного, спектрального аналізу інтегральних характеристик функціонування і розвитку складних систем; моделі, що визначають поведінку систем на основі їх внутрішньої структури.
Мета роботи – дослідження і побудова математичних моделей, розробка ефективних методів зображення поточного стану складної системи.
Метод дослідження – моделювання динаміки, структури, поведінки складних систем, оцінка адекватності моделей.
Розроблені стохастичні динамічні моделі хвильових процесів, зокрема, побудована динамічна модель морської поверхні, яка враховує розподіли висот, нахилів хвиль, точок мерехтіння. Знайдено розподіли дзеркальних точок, розподіли викидів для кругових випадкових кривих, розподіли перевантажень рухомих об’єктів.
Побудовано матричні метрики для розбиття на кластери макроекономічних систем країн субсахарської Африки. Для аналізу економічного стану даного регіону використано алгоритми з різними метриками.
Опис продукції
Проведено дослідження морської поверхні як складної системи. Удосконалені принципи моделювання морської поверхні в залежності від впливу зовнішніх випадкових явищ. Розроблено динамічну модель морської поверхні, на якій демонструється вплив на стан морської поверхні таких чинників, як швидкість і напрям вітру. Знайдено розподіл швидкостей стаціонарних точок рухомої випадкової поверхні.
Отримані формули для стохастичного розподілу викидів кривини випадкової кривої, які впливають на перевантаження об ‘єктів, що рухаються вздовж цієї кривої.
Розроблені методи кластеризації, що базуються на різних алгоритмах обчислювання відстані між матричними об’єктами та запропоновані методи, які застосовуються до макроекономічних та біологічних систем. Застосовані алгоритми кластеризації мають перевагу у тому, що вони не ігнорують «вертикальні» зв’язки між даними.
Автори роботи
Кабалянц Петро Степанович
Лисиця Віктор Тимофійович
Додано/оновлено в НРАТ
2020-04-02
