ПРИНЦИПЫ МОДЕЛИРОВАНИЯ НЕЧЕТКОЙ ИНФОРМАЦИИ ДЛЯ РЕШЕНИЯ ЗАДАЧ ПАРАМЕТРИЧЕСКОЙ ИДЕНТИФИКАЦИИ В НЕФТЕГАЗОДОБЫЧЕ

Рассматриваются особенности нефтепромысловой информации и возможные подходы к классификации источников несовершенства, существующих в нефтегазодобыче. Описываются принципы моделирования промысловых данных с помощью нечетких чисел, приводящие к формулировке широкого круга задач параметрической идентификации в виде задач многокритериальной оптимизации. Приводится формальное описание нечеткого принципа максимального правдоподобия, использующего усредняющий оператор агрегирования, для задачи f-регрессии. Перечисляются условия получения оценок параметров моделей, близких к истинным значениям. На численном примере демонстрируется правильность теоретически обоснованных выводов и свойств f-оценок.

Авторы

Изюмов Б.Д.

Тэги

параметрическая идентификация; регрессионный анализ; нечеткие множества; нечеткие числа; нечеткая логика; теория возможностей; f-регрессия; нечеткое распределение правдоподобия; усредняющий оператор агрегирования; нечеткий принцип максимального правдоподобия.

Тематические рубрики

Искусство. Декоративно-прикладное искусство. Фотография. Музыка. Игры. Спорт

Предметные рубрики

В этом же номере:

КОМПЛЕКСНЫЙ КОНТРОЛЬ КАЧЕСТВА ПОДГОТОВКИ ПРОМЫСЛОВОЙ НЕФТИ НА ЭТАПАХ ОБЕЗВОЖИВАНИЯ И ОБЕССОЛИВАНИЯ, ИНФОРМАЦИОННЫЕ СВЕДЕНИЯ О СТАТЬЯХ, ...

Резюме по документу**

Рассматриваются особенности нефтепромысловой информации и возможные подходы к классификации источников несовершенства, существующих в нефтегазодобыче. <...> Описываются принципы моделирования промысловых данных с помощью нечетких чисел, приводящие к формулировке широкого круга задач параметрической идентификации в виде задач многокритериальной оптимизации. <...> Приводится формальное описание нечеткого принципа максимального правдоподобия, использующего усредняющий оператор агрегирования, для задачи f-регрессии. <...> Перечисляются условия получения оценок параметров моделей, близких к истинным значениям. <...> На численном примере демонстрируется правильность теоретически обоснованных выводов и свойств f-оценок. <...> Рассматриваются особенности нефтепромысловой информации и возможные подходы к классификации источников несовершенства, существующих в нефтегазодобыче. <...> Описываются принципы моделирования промысловых данных с помощью нечетких чисел, приводящие к формулировке широкого круга задач параметрической идентификации в виде задач многокритериальной оптимизации. <...> Приводится формальное описание нечеткого принципа максимального правдоподобия, использующего усредняющий оператор агрегирования, для задачи f-регрессии. <...> Перечисляются условия получения оценок параметров моделей, близких к истинным значениям. <...> На численном примере демонстрируется правильность теоретически обоснованных выводов и свойств f-оценок. <...>

** - вычисляется автоматически, возможны погрешности

Похожие документы:

Похожие документы из РУАЭСТ
|
Похожие документы из Руконт

ПРИНЦИПЫ МОДЕЛИРОВАНИЯ НЕЧЕТКОЙ ИНФОРМАЦИИ ДЛЯ РЕШЕНИЯ ЗАДАЧ ПАРАМЕТРИЧЕСКОЙ ИДЕНТИФИКАЦИИ В НЕФТЕГАЗОДОБЫЧЕ

Помощь:

Участники: