RAE.RU
Энциклопедия
ИЗВЕСТНЫЕ УЧЕНЫЕ
FAMOUS SCIENTISTS
Биографические данные и фото 17197 выдающихся ученых и специалистов
Логин   Пароль  
Регистрация Забыли пароль?
 

Афанасьева Татьяна Васильевна

Научная тема: « МЕТОДОЛОГИЯ, МОДЕЛИ И КОМПЛЕКСЫ ПРОГРАММ АНАЛИЗА ВРЕМЕННЫХ РЯДОВ НА ОСНОВЕ НЕЧЕТКИХ ТЕНДЕНЦИЙ »

Научная биография   « Афанасьева Татьяна Васильевна »

Членство в Российской Академии Естествознания

Специальность: 05.13.18

Год: 2012

Отрасль науки: Технические науки

Основные научные положения, сформулированные автором на основании проведенных исследований:

  1. Предложен структурно-лингвистический подход, основанный на гранулярном представлении объектов нечеткого моделирования, обеспечивающий повышение эффективности анализа ВР, обладающих высокой степенью неопределенности, за счет снижения погрешности прогнозирования и повышения информативности.
  2. Впервые предложены основы теории нового объекта моделирования ВР - нечетких тенденций, включающие формальную модель, классификацию, базовые операции в классе нечетких тенденций.
  3. Предложены формальная модель и алгоритм построения нечеткой ACL-шкалы (Absolute Comparative Linguistic), обеспечивающие оценивание значений ВР и компонент нечетких элементарных тенденций, отличающиеся структурой и набором допустимых операций и возможностью учета допустимого уровня погрешности в данных.
  4. Предложен метод FT-преобразования (Fuzzy Tendency) ВР, отличающийся решением задач идентификации нечетких элементарных тенденций и преобразования ВР в различные классы нечетких ВР.
  5. Разработаны теоретические положения и новая математическая модель ВР в виде нечеткого динамического процесса, отличающаяся включением нечетких приращений для моделирования нечетких элементарных тенденций, обеспечивающая повышение эффективности прогнозирования ВР, обладающих высокой степенью неопределенности, по сравнению с базовыми нечеткими моделями.
  6. Предложены методика и новые критерии эффективности моделей ВР, позволяющие решать задачу выбора подходящего класса модели, отличающиеся оценкой соответствия поведения наблюдаемого ВР его модельному представлению.
  7. Разработан и исследован новый метод моделирования и прогнозирования ВР (метод НЭТ), отличающийся использованием модели нечеткого процесса с нечеткими приращениями, позволяющий строить оптимальные модели ВР, обеспечивающий повышение точности краткосрочного прогноза значений и нечетких элементарных тенденций для коротких нестационарных ВР (от 7 до 60 наблюдений) базовых моделей класса ARIMA по сравнению с базовыми методами нечеткого и нейросетевого подхода.
  8. Разработан и исследован новый интегральный метод прогнозирования ВР, отличающийся от известных интеграцией метода F-преобразования для идентификации нечетких локальных тенденций ВР и метода НЭТ, обеспечивающий повышение точности краткосрочного прогнозирования нестационарных ВР базовых моделей класса ARIMA средней длины (от 60 до 500 наблюдений) по сравнению с методом НЭТ.
  9. Разработан комплекс алгоритмов решения задач анализа ВР в терминах нечетких тенденций, включающий алгоритмы построения модели ACL-шкалы, FT-преобразования, лингвистического резюмирования, классификации нечетких динамических процессов, оценивания эффективности моделей, а также модификацию вычислительного алгоритма нечеткого логического вывода для устранения проблем неполноты и избыточности нечеткой модели.
  10. Разработаны новые наукоемкие комплексы программ анализа ВР: комплекс программ интеллектуального анализа ВР FuzzyTend, комплекс программ в форме действующего Internet-сервиса экспресс-анализа состояния предприятий по ВР экономическим показателей, комплекс программ в форме системы автоматизации научных исследований, программный комплекс анализа нечетких и гетерогенных ВР.

Список опубликованных работ

Монография:

Афанасьева Т.В. Нечеткое моделирование временных рядов и анализ нечетких тенденций / Т. В. Афанасьева, Н. Г. Ярушкина. - Ульяновск : УлГТУ, 2009. - 299 с.

Учебные пособия:

1. Ярушкина Н.Г. Интеллектуальный анализ данных : учебное пособие / Н. Г. Ярушкина, Т. В. Афанасьева, И.Г. Перфильева. - Ульяновск : УлГТУ, 2010. -324 с.

2. Ярушкина Н.Г. Интеллектуальный анализ данных : учебное пособие / Н. Г. Ярушкина, Т. В. Афанасьева, И.Г. Перфильева. - М. : ИД «ФОРУМ» : ИНФРА-М, 2012. - 160 с. - (Высшее образование).

Статьи из перечня, рекомендованных ВАК

1. Ярушкина, Н. Г. Моделирование трафика терминал-сервера на основе анализа нечетких тенденций временных рядов / Н. Г. Ярушкина, Т. Р. Юнусов,

Т. В. Афанасьева // Программные продукты и системы. – 2007. – № 4. – С. 15– 19.

2. Ярушкина, Н. Г. Нечеткие временные ряды как инструмент для оценки и измерения динамики процессов / Н. Г. Ярушкина, Т. В. Афанасьева, Т. Р.Юнусов // Датчики и системы. – 2007. – № 12. – С. 46-51.

3. Афанасьев А.Н. Использование нейросетевого подхода при автоматизированном проектировании средств вычислительной техники / А. Н. Афанасьев, Н. Н. Войт, Т. В. Афанасьева.// Автоматизация и современные технологии.: М. - №1, 2008, с. 21-24.

4. Валеев С.Г. Программный комплекс моделирования и анализа образовательной деятельности / С. Г. Валеев, Т. В. Афанасьева, А.В. Мадышев // Вопросы современной науки и практики. Университет им. В.И.Вернадского. – Тамбов: ТГТУ. - 2008. - № 2(12). – с. 144-148.

5. Афанасьева, Т. В. Структурно-лингвистический подход в анализе нечетких временных рядов / Т. В. Афанасьева // Программные продукты и системы. – 2008. – № 4(84). – С. 61-65.

6. Новак, В. Интегральный метод принятия решений и анализа нечетких временных рядов / В. Новак, И. Перфильева, Н. Ярушкина, Т. Афанасьева. // Программные продукты и системы. – 2008. – № 4(84). – С. 65-68.

7. Афанасьева, Т. В. Модель ACL-шкалы для генерации лингвистических оценок в принятии решений / Т. В. Афанасьева // Вопросы современной науки и практики. Университет им. В.И.Вернадского. Т.2. Серия «Технические науки». – Тамбов: ТГТУ. - 2008. – № 4(14). – С. 91-97.

8. Афанасьева Т.В. Концептуальная модель гибридной системы анализа нечетких временных рядов / Т. В. Афанасьева, С. Г. Валеев, Н. Г. Ярушкина // Вопросы современной науки и практики. Университет им. В.И.Вернадского. Т.2. Серия «Технические науки» – Тамбов, ТГТУ, 2008. – № 4(14). – С. 85-91.

9. Ярушкина Н.Г. Оценка результативности метода анализа нечетких тенденций временных рядов на примере моделирования трафика / Н. Г. Ярушкина, Т. В. Афанасьева, Т. Р.Юнусов // Известия Самарского научного центра Российской академии наук. Специальный выпуск. «Четверть века изысканий и экспериментов по созданию уникальных технологий и материалов для авиастроения УНТЦ-ФГУП-ВИАМ». - Самара: Самарский научный центр РАН. - Том 2. – 2008 - с.186-190.

10. Ярушкина Н.Г. Моделирование нечеткого и гранулированного временного ряда на основе элементарных тенденций / Н.Г. Ярушкина, Т.В. Афанасьева, В.В. Шишкина // Известия Самарского научного центра Российской академии наук. Специальный выпуск. «Технологии управления организацией. Качество продукции и услуг». - Самара: Самарский научный центр РАН. - Выпуск 10. – 2008. - с.223-227.

11. Афанасьева, Т.В. Моделирование временных рядов в терминах нечетких тенденций / Т. В. Афанасьева, С. Г. Валеев, А. О. Козлов // Материалы Десятого Всероссийского Симпозиума по прикладной и промышленной математике «Обзор прикладной и промышленной математики», т.16, 2009 – С.1019-1020.

12. Ярушкина, Н. Г. Интеграция нечетких моделей для анализа временных рядов / Н.Г.Ярушкина, И.Г.Перфильева, Т.В.Афанасьева // Известия

Самарского научного центра российской академии наук. – Самара: Самарский научный центр РАН. - Том. 12 - №4(2) - 2010. – С. 506-509.

13. Ярушкина, Н. Г. Интегральный метод нечеткого моделирования и анализа нечетких тенденций / Н.Г.Ярушкина, Т.В.Афанасьева, И.Г.Перфильева // Автоматизация процессов управления. – Ульяновск: - № 2(20). – 2010. – С. 59-64.

14. Афанасьева, Т.В. Решение задач интеллектуального анализа ВР в рамках структурно-лингвистического подхода / Т.В.Афанасьева // Автоматизация процессов управления. – Ульяновск: - № 2(20). – 2010. – С. 54- 59.

15. Ярушкина Н.Г. Метод нечеткого моделирования и анализа тенденций временных рядов / Н.Г.Ярушкина, Т.В.Афанасьева // Интеллектуальные системы управления. Коллективная монография / под ред. Академика РАН С.Н. Васильева. - М.: Машиностроение, 2010 г.- С. 301-305.

16. Афанасьева Т.В. Нечеткий динамический процесс с нечеткими тенденциями в анализе временных рядов / Т.В.Афанасьева, Н.Г.Ярушкина // Вестник РГУПС. – Ростов на Дону: «РГУПС». - №3. - 2011. – с. 6-15.

17. Ярушкина Н.Г. Диагностика узлов вертолета на основе модели гранулированного временного ряда / Н.Г. Ярушкина, В.В. Шишкина, Т.В.Афанасьева // Автоматизация процессов управления. – Ульяновск: - № 4(26). – 2011. – С. 50- 54.

18. Афанасьева Т.В. Математическое моделирование коротких временных рядов на основе нечетких тенденций / Т.В. Афанасьева, Н.Г. Ярушкина // Обозрение промышленной и прикладной математики. – Москва: «ОП и ПМ», 2011. - № 4 – С. – 1003-1011.

19. Афанасьева Т.В. Анализ эффективности модели нечеткой тенденции в прогнозировании временных рядов / Т.В. Афанасьева, Н.Г. Ярушкина // Автоматизация процессов управления. – Ульяновск: - № 4(26). – 2011. – С. 43-49.

Основные результаты диссертационной работы изложены в следующих работах:

20. Афанасьева, Т.В. FT-преобразование нечетких временных рядов / Т. В. Афанасьева // Нечеткие системы и мягкие вычисления (НСМВ-2008):сборник научных трудов второй всероссийской научной конференции с международным участием (г. Ульяновск, 27-29 октября, 2008 г.). В 2 т. Т.1. – Ульяновск : УлГТУ, 2008. – С. 122.

21. Афанасьева, Т. В. Модель элементарной тенденции нечеткого временного ряда / Т. В. Афанасьева // Труды Седьмой Международной конференции «Математическое моделирование физических, экономических, технических, социальных систем и процессов», 2-5 февраля 2009 года, г. Ульяновск / под ред. д. т. н., проф. Ю. В. Полянскова, д. ф.-м. н., проф. В. Л. Леонтьева. – Ульяновск : УлГУ, 2009. – С.35–37.

22. N.G. Yarushkina, T.R.Unusov, T.V.Afanasieva Fuzzy Tendency-based Time Series Model for Forecasting Server Traffic// Proceeding of 13th IFSA World Congress and the 6th Conference of EUSFLAT, July, 2009, Lisbon, Portugal

23. Perfilieva, I. Relaxed Discrete F-Transform and its Application to the Time Series Analysis / I Perfilieva, N Yarushkina, T Afanaseva // Da Ruanetal (Eds.):

Computational Intelligence. Foundations and Applications (Proc.of the 9th Int. FLINS Conf.), pp. 249 --255, World Scientific, Emei, Chengdu,China, 2-4 August, 2010.

24. Perfilieva, I. Time Series Analysis by Discrete F-Transform / I. Perfilieva, N. Yarushkina, T. Afanasieva //WCCI-2010 2010 IEEE World Congress on Computational Intelligence, Barcelona, Spain, 18-23 июля, 2010.

25. SOFT COMPUTING TOOLS FOR TIME SERIES ANALYSIS AND FORECAST/I. Perfilieva, N. Yarushkina, T. Afanasieva, A. Igonin, A. Romanov, V. Shishkina РROCEEDINGS of the 9th Int. Conf. on Application of Fuzzy Systems and Soft Computing (ICAFS 2010) Eds. R. A. Aliev, K. W. Bonfig, M. Jamshidi, W. Pedrycz, I.B. Turksen, Prague, August 26-27, 2010, VERLAG b- Quadrat Verlag, pp. 50--60 ISBN: 3-933609-28.

26. Yarushkina, N. Fuzzy Tend Program / N. Yarushkina, T. Afanasieva / Proc.Seoul International Inventory Fair, Seoul, Korea, 2010 (SIIF 2010). – p.266.

27. Афанасьева, Т. В. Программная реализация интегрального метода нечеткого моделирования и анализа нечетких тенденций временных рядов / Т.

B. Афанасьева, А. Г. Чекмарев, Д. Е. Савельев // Сборник трудов всероссийской конференции «Проведение научных исследований в области обработки, хранения, передачи и защиты информации». Т.2. – Ульяновск : УлГТУ, 2009. –

C. 542-549.

28. Ярушкина Н.Г. Обзор методологических подходов интеллектуального анализа данных для прогнозирования временных рядов / Н.Г. Ярушкина, Т.В. Афанасьева // Труды Конгресса по интеллектуальным системам и информационным технологиям «AIS-IT’10». Научное издание в 4-х томах. – М.. : Физматлит, 2010. – Т. 1. – С. 319-327.

29. Афанасьева Т.В. Internet-сервис экспресс-анализа экономического состояния предприятия/ Афанасьева Т.В. и др. / Двенадцатая национальная конференция по искусственному интеллекту с международным участием КИИ-2010(20 сентября-24 сентября, 2010г., Тверь, Россия):Труды конференции. – Т.4. – С.54-62.

30. Афанасьева Т.В. Исследование метода анализа нечетких элементарных тенденций для прогнозирования временных рядов / Т. В. Афанасьева, Н.Г. Ярушкина // Информатика, моделирование, автоматизация проектирования: сборник научных трудов под ред. Н.Н.Войта. – Ульяновск : УлГТУ, 2010. – С. 68-75.

31. Афанасьева Т.В. и др. Time Series Processing and Forecasting using Soft Computing Tools. - Lecture Notes in Computer Science, Vol. 6743, Proceedings of 13-th International Conf. RSFDGrC-2011. Springer-Verlag, 2011, XIII.-p. 155-163.

32. Афанасьева Т.В. и др. Granular TS and fuzzy Tend Forecast// Proc. of World Congress of International Fuzzy Systems Association 2011 and Asia Fuzzy Systems Society International Conference 2011, Р. 1231-1235.

33. Афанасьева Т.В. Анализ эффективности моделирования трафика нечеткими моделями/ Т.В. Афанасьева, Н.Г. Ярушкина// Материалы первой Российской конференции с международным участием «Системный анализ и семиотическое моделирование. SASM’2011». – Казань, Изд-во «ФЭН». – 2011. – с. 195-198.

34. Афанасьева Т.В. и др. Программа нечеткого моделирования и анализа нечетких тенденций (Fuzzy Tend). Свидетельство о государственной регистрации программ для ЭВМ № 2010613774, 2010 г.

35. Афанасьева Т.В. и др. Интернет-сервис экспресс-анализа деятельности организации на основе анализа временных рядов. Свидетельство о государственной регистрации программ для ЭВМ № 2011614304, 2011 г.

Комментарии:

Если вы считаете, что какое-то сообщение нарушает Правила, оскорбляет Вас как личность, несёт заведомо ложную информацию, и должно быть удалено, сообщите нам по адресу sergey@rae.ru

Ваше имя
Текст комментария
Введите число с изображения

Антиспам защита

При добавлении комментария Вы соглашаетесь с пользовательским соглашением