| Summary: | В монографии рассматривается оптимальное планирование эксперимента в контексте решения задач структурной и параметрической идентификации моделей многофаторных систем. Задача структурной идентификации регрессионных моделей с использованием тестовых выборок рассматривается совместно с задачами оптимального планирования эксперимента. Анализируется связь критериев оптимальности планов эксперимента и критериев качества моделей. Задача разбиения выборки на обучающую и проверочную части представлена с позиций теории оптимального планирования эксперимента. Развиваемый подход структурной оптимизации распространяется на объекты с качественными действующими факторами и с факторами смешанной природы. Исследуется вопрос идентифицируемости моделей дисперсионного анализа. Предлагается подход к решению задачи построения деревьев регрессии с номинальными, лингвистическими и разнотипными переменными. Описывается композиционный подход к построению моделей, адекватность которых подтверждается на проверочной выборке. Предлагается широкий класс ортогональных и композиционно-ортогональных планов эксперимента для полиномиальных моделей второго и третьего порядка. Описывается эффективный подход к решению задачи построения оптимальных планов эксперимента для моделей дисперсионного, ковариационного анализа и общих моделей с переключениями. Для задач параметрической идентификации моделей динамических систем рассматриваются алгоритмические и вычислительные аспекты планирования моментов наблюдений, входных сигналов, модели наблюдения, начальных условий и смешанных схем. Обсуждаются вопросы апробации теории оптимального планирования эксперимента при моделировании объектов стохастической динамической природы. Представлены способы вычисления информационной матрицы Фишера, свойства задачи синтеза оптимального плана входного сигнала. |
|---|
