Internet Портал МЭИ(ТУ)
Сентябрь 2018
Пн Вт Ср Чт Пт Сб Вс
1 2
3 4 5 6 7 8 9
10 11 12 13 14 15 16
17 18 19 20 21 22 23
24 25 26 27 28 29 30

  Идентификация и диагностика систем


— Семестр: 6


 УЧЕБНАЯ ПРОГРАММА ДИСЦИПЛИНЫ

                   «ИДЕНТИФИКАЦИЯ  И  ДИАГНОСТИКА  СИСТЕМ»
Индекс дисциплины                    Часы (всего)
по Госстандарту:        ДС.00            по Госстандарту:    _____

Основные разделы дисциплины по Госстандарту:

                         СОДЕРЖАНИЕ ПРОГРАММЫ
Учебный план 2002 года

Лекции (30 часа)                                6 семестр
Лабораторные работы (15часов)
        6 семестр
Практические занятия (29 часов)
        6 семестр
Расчетное задание (10часов)
                                                                    
Объем самостоятельной работы по учебному плану (     часов)

I.    Содержание лекций

6 семестр

Определение понятия  “идентификация”. Многомерные и одномерные системы. Динамические и статические процессы. Основные математические модели, используемые для идентификации одномерных и многомерных систем.
 
Многомерное нормальное распределение. Корреляционный анализ. Парный, частный и множе-ственный коэффициенты корреляции.

Регрессионный анализ, основные предположения. Выбор функции регрессии. Виды функции потерь. Метод наименьших квадратов (МНК). Определение коэффициентов парной и  множественной регрессии. Уравнение регрессии в стандартизированной форме. Проверка значимости уравнения регрессии, проверка значимости коэффициентов регрессии. Свойства оценок (несмещенность, состоятельность, эффективность). Свойства оценок МНК.  Построение доверительных интервалов для коэффициентов регрессии. Построение доверительных интервалов для прогноза. Проверка адекватности регрессионной модели. Коэффициент детерминации. Общая, объясненная и остаточная дисперсии.
Пассивный и активный эксперименты. Постановка задачи планирования эксперимента.

Компонентный анализ, основные предположения. Вычисление главных компонент и их геометрическая интерпретация. Использование метода главных компонент (МГК) для снижения размерности и визуализации многомерных данных. Метрическое многомерное шкалирование (ММШ). Сравнительный анализ точности МКГ и ММШ в задачах визуализации многомерных данных.

Постановка задачи классификации и кластеризации многомерной данных. Классификация с учителем и классификация без учителя (кластеризация). Понятие обучающих и экзаменацион-ных выборок.
Агломеративный и дивизимный иерархический кластерный анализ. Виды метрик расстояния. Правила объединения кластеров.
Дискриминантный анализ, основные предположения. Расчет коэффициентов дискриминантных классифицирующих функций.
Неиерархические методы классификации:  метод центроидов, наивный байесовский метод, ме-тод потенциальных функций, метод ближайшего соседа, метод к–ближайших соседей.
Критерии качества классификации и кластеризации. Сравнительный анализ методов классификации.

Примеры использования многомерных статистических методов для решения практических за-дач.  Обзор существующих специализированных программных средств.

III.    Названия лабораторных работ
6 семестр
1.    Построение и анализ регрессионных зависимостей.
2.    Изучение методов визуализации и кластеризации многомерных данных.
3.    Использование дискриминантного анализа для проведения классификации многомерных данных.

III.    Темы расчетных заданий.
6 семестр
Использование средств корреляционного, регрессионного, компонентного анализа для выявле-ния и исследования  зависимостей в многомерных данных.

VI.    Использование информационных технологий при изучении дисциплины

VI.1. Лекции
(инф.технологии не используются)

VI.3. Лабораторные работы
6 семестр
Объем обучения с применением информационных технологий 15 часов.
В лабораторных работах используется программа STATISTICA 6.0.




VI.4. Расчетные задания
6 семестр
Объем обучения с применением информационных технологий – 75% от общего ко-личества часов.

VII.    Контроль и оценка качества изучения дисциплины

VII.1. Лекции и практические занятия
6 семестр
Промежуточный контроль не планируется

VII.2. Лабораторные работы
6 семестр
Предусмотрено 3 защиты лабораторных работ.

VII.3. Лабораторные работы
6 семестр
Защита расчетного задания с оценкой.


VII.4. Методика определения итоговой зачетной оценки практических знаний студента
в семестре

Семестровая оценка выводится как среднеарифметическая оценка по защитам лабо-раторных работ и расчетного задания.


VIII.    Итоговый контроль теоретических и практических знаний студента в сессию

6 семестр – экзамен.

В приложение к диплому выносится экзаменационная оценка за 6 семестр.

IX.    Литература

IX.1. Учебники


IX.2. Учебные пособия

1.    Айвазян С.А., Мхитарян В.С. Теория вероятностей и прикладная статистика. Том 1. М.: ЮНИТИ, 2001, – 656 с.
2.    Дубров А.М., Мхитарян В.С., Трошин Л.И. Многомерные статистические методы. М.: Фи-нансы и статистика. 2000, – 350 с.
3.    Вуколов Э.А. Основы статистического анализа. Практикум по статистическим методам и исследованию операций с использованием пакетов STATISTICA и EXEL. М.: Форум, 2004, 464 с.
4.    Статистические методы в инженерных исследованиях. Под. ред. Круга Г.К. М.: Высшая школа. 1983, – 216 с.

IX.4. Описания лабораторных работ

Используется электронная версия описания лабораторных работ, включающая общее методическое описание и индивидуальные (бригадные) задания.

IX.5. Технические и профессиональные справочники, обеспечивающие практическую дея-тельность по дисциплине

1. Вероятность и математическая статистика: Энциклопедия. Под ред. Ю.В. Прохорова. М.: Изд-во «Большая российская энциклопедия.1999.
2. Большев Л.Н., Смирнов Н.В. Таблицы математической статистики. М.: Наука. 1965.



Программу составил: Толчеев В.О., доцент, доцент______________________


«Утверждаю»

Зав.кафедрой  УиИ  Беседин В.М., профессор, профессор______________________


Лекторы курса:
Толчеев В. О. (доцент, доктор технических наук)

Лаборанты курса:
Дербенев Н. В. (старший преподаватель)
Бородкин А. А. (старший преподаватель, кандидат технических наук)
Кузнецов В. В. (старший преподаватель)
Толчеев В. О. (доцент, доктор технических наук)

Ведущие семинаров курса:
Дербенев Н. В. (старший преподаватель)
Бородкин А. А. (старший преподаватель, кандидат технических наук)

 

Вход для преподавателей



Мы находимся:
МЭИ, корпус М, 3-й этаж.
Телефон: (+7 495) 362-74-07
Кафедра управления и информатики МЭИ
Сайт создан и поддерживается лабораторией интеллектуальных информационных систем (ЛИИС) УиИ