ПОВЫШЕНИЕ ТОЧНОСТИ МОДЕЛЕЙ АППРОКСИМАЦИИ

Петрянин Дмитрий Львович, аспирант, Пензенский государственный университет (440026, Россия, г. Пенза, ул. Красная, 40), ra4cbh@mail.ru
Юрков Николай Кондратьевич, доктор технических наук, профессор, заведующий кафедрой конструирования и производства радиоаппаратуры, Пензенский государственный университет (440026, Россия, г. Пенза, ул. Красная, 40), yurkov_NK@mail.ru

004.021, 519.651, 519.654

Актуальность и цели. В настоящее время задача аппроксимации является актуальной темой решения в различных технических исследованиях. Целью является нахождение моделей аппроксимации с максимально возможной точностью и низкой погрешностью. Доказана необходимость разработки эффективных методов анализа экспериментальных кривых и построения моделей аппроксимации.
Материалы и методы. Дана модель повышения точности аппроксимации. Описана методика снижения погрешности аппроксимации за счет многопроходных расчетов и нахождения слу- чайной ошибки аппроксимации, которая позволяет проводить оценку результатов исследования технических систем и получать результаты, более при- ближенные к исходным данным. Разработан алгоритм повышения точности модели аппроксимации, на основе которого разработано программное обеспечение, позволяющее загрузить экспериментальные данные и произвести расчеты для нахождения моделей аппроксимации. Приведена методика, позволяющая уточнить модели аппроксимации, а также выявить лучшую с точки зрения погрешности ап-проксимации.
Результаты. Показано, что разработанная математическая модель повышения точности и методика снижения погрешности аппроксимации позволили повысить точность выходной модели экспериментальных данных до 10 %.
Выводы. Применение моделей аппроксимации позволяет оценивать полученные результаты исследования технических систем и получать результаты, более приближенные к исходным данным.

аппроксимация, данные, модель, расчет, метод.

 Скачать статью в формате PDF

1. Петрянин, Д. Л. Анализ систем защиты информации в базах данных / Д. Л. Петрянин, Н. В. Горячев, Н. К. Юрков // Труды международного симпозиума Надежность и качество. – 2013. – Т. 1. – С. 115–122.
2. Саушев, А. В. Методы назначения допусков на параметры технических систем путем линейной аппроксимации граничных точек / А. В. Саушев // Труды международного симпозиума Надежность и качество. – 2015. – Т. 1. – С. 144–147.
3. Петрянин, Д. Л. Структура системы поддержки принятия решений при архивировании данных / Д. Л. Петрянин, Н. К. Юрков // Труды международного симпозиума Надежность и качество. – 2014. – Т. 1. – С. 331–333.
4. Методика анализа данных // Электронные статьи для чтения. – URL: https://basegroup.ru/community/articles/base (дата обращения: 20.01.2016).
5. Выбор метода аппроксимации / Д. Л. Петрянин, Н. В. Горячев, Н. К. Юрков. – Зарегистрировано в реестре фонда алгоритмов и программ Сибирского отделения Российской академии наук. Регистрационный номер – PR15012. – URL: http://fap.sbras.ru/node/4152