Оцінки параметрів авторегресійних моделей - Knihnitska, Tetiana (Чернівецький національний університет імені Юрія Федьковича, 2023)
Кваліфікаційна наукова праця на правах рукопису. Дисертація на здобуття наукового ступеня доктора філософії за спеціальністю 113 – Прикладна математика. Дисертацiйна робота присвячена знаходженню вiдстаней мiж вимiрюваннями, представленими неструктурованими типами даних (часовими рядами, графами), та визначенню оптимальної кiлькостi кластерiв. Описаний алгоритм знаходження міри подібності між часовими рядами ґрунтується на моделях часових рядів. Визначення оптимальної кiлькостi кластерiв здійснено за допомогою групування власних значень стохастичної матрицi графа. Одна із отриманих груп і є визначальною для отримання оптимальної кількості кластерів.
Keywords: марковське перемикання; параметри регресії; часовi ряди; машинне навчання; нейроннi мережi; збурене випадкове блукання; стохастичнi диференцiальнi рівняння; слабка збіжність; стохастична модель оптимізації; ройовий алгоритм; подiбнiсть кластерів