This article is devoted to multi-parametric classification of automatonMarkov models (AMMs) on the base of output sequences with the use of discriminant analysis. The AMMs under consideration are specified by means of stochastic matrices belonging to subclasses defined a priori. A set of claasification features is introduced to distinguish AMMs specified by matrices from different subclasses. The features are related to the frequency characteristics of sequences generated by AMMs. A method is suggested for determining the minimal length of the sequence need to calculate the features with a required accuracy
Download file
Counter downloads: 130
- Title MULTI-PARAMETRIC CLASSIFICATION OF AUTOMATON MARKOV MODELS BASED ON THE SEQUENCES THEY GENERATE.
- Headline MULTI-PARAMETRIC CLASSIFICATION OF AUTOMATON MARKOV MODELS BASED ON THE SEQUENCES THEY GENERATE.
- Publesher
Tomsk State University - Issue Prikladnaya Diskretnaya Matematika - Applied Discrete Mathematics 4(10)
- Date:
- DOI
Keywords
linear discriminant functions, discriminant analysis, automaton Markov model, ergodic stochastic matrix, identification, информативность, Markov chain, линейные дискриминантные функции, дискриминантный анализ, статистическая обработка данных, автоматная марковская модель, автономный верятностный автомат, идентификация, эргодические стохастические матрицы, цепи МарковаAuthors
References
Вентцель Е. С. Теория вероятностей. IV изд., стер. М.: Наука, 1969. 576 с.
Нурутдинова А. Р., Шалагин С. В. Методика идентификации автоматных марковских моделей на основе порождаемых ими последовательностей // Вестник КГТУ им. А.Н. Туполева. 2010. №1. С. 94-99.
Сабитова А. Р., Шалагин С. В. Многопараметрическая классификация марковских последовательностей // XV Туполевские чтения: Междунар. молодежная науч. конф. Казань: Изд-во КГТУ им. А. Н. Туполева, 2007. C. 78-79.
Ланкастер Л. Теория матриц. М.: Наука, 1982. 272 с.
Сабитова А. Р., Шалагин С. В. Дискриминантный анализ вероятностных моделей марковского типа // Наука. Технологии. Инновации: Материалы Всерос. конф. молодых ученых. Новосибирск: Изд-во НГТУ, 2007. С. 90-92.
Хинчин А. Я. Понятие энтропии в теории вероятностей // Успехи матем. наук. 1953. №3(55). С. 3-20.
Ли И., Джадж Д., Зельнер А. M. Оценивание параметров марковской модели по агрегированным временным рядам. М.: Статистика, 1977. 221 с.
Захаров В. М, Нурмеев Н. Н., Салимов Ф. И. и др. К задаче дискриминантного анализа автоматных марковских моделей // Вестник КГТУ им. А. Н. Туполева. 2001. Т. 1. №3. С.37-39.
Захаров В. М, Нурмеев Н. Н., Салимов Ф. И., Шалагин С. В. Классификация стохастических эргодических матриц методами кластерного и дискриминантного анализа // Исследования по информатике. Казань: Отечество, 2000. С. 91-106.
Боровиков В. П. Statistica: искусство анализа данных на компьютере. 2-е изд. СПб.: Питер, 2003. 700 с.
Friedman W.F., Callimahos D. Military crypto analyze. Part I. V. Z. Aegean Park Press, Laguna Hills CA, 1985. 356 p.
Поспелов Д. А. Вероятностные автоматы. М.: Энергия, 1970. 88 с.
Алферов А. П., Зубов А. Ю., Кузьмин А. С., Черемушкин А. В. Основы криптографии. М.: Гелиос АРВ, 2002. 480 с.
Бухараев Р. Г. Основы теории вероятностных автоматов. М.: Наука, 1985. 287 с.
Кемени Дж.,Снелл Дж. Конечные цепи Маркова. М.: Наука, 1970. 272 с.
Романовский В. И. Дискретные цепи Маркова. М.; Л.: Гостехиздат, 1949. 436 с.
Раскин Л. Г. Анализ стохастических систем и элементы теории оптимального управления. М.: Сов. радио, 1976. 344 с.
MULTI-PARAMETRIC CLASSIFICATION OF AUTOMATON MARKOV MODELS BASED ON THE SEQUENCES THEY GENERATE. | Prikladnaya Diskretnaya Matematika - Applied Discrete Mathematics. 2010. № 4(10).
Download full-text version
Download fileCounter downloads: 180