- •1. Общие положения
- •1.1. Цель и задачи кп
- •1.2. Содержание и объём кп
- •1.3. Этапы выполнения кп
- •2. Теоретические основы методов, применяемых в кп
- •2.1. Предварительная обработка статистических данных
- •2.2. Вейвлет анализ временного ряда
- •2.3. Сингулярный спектральный анализ временного ряда
- •2.4. Методы ssa-прогнозирования
- •2.4.1. Рекуррентное ssa-прогнозирование
- •2.4.2. Векторное ssa-прогнозирование
- •2.4.3. Формирование доверительных интервалов
- •2.5. Основы аналитического подхода к оценке риска спектральными методами
- •2.5.1. Относительные меры риска
- •Спектральная плотность Fu(ω) распределения дисперсии ущерба
- •Энергетические спектры ущерба Fu(ω) и гармонического сигнала Fг
- •2.5.2. Расчет прогностической меры риска
- •Ряд прогноза y[n]
- •3. Этапы выполнения основной части кп
- •4. Пример анализа временного ряда предложенными методами
- •4.1. Статистика количества почтовых писем, классифицированных как спам
- •4.1.1. Предварительная обработка статистических данных
- •4.1.2. Вейвлет анализ временного ряда
- •4.1.3. Сингулярный спектральный анализ временного ряда
- •4.1.4. Расчет прогностической меры риска
- •Исходный ряд и ряд прогноза
- •Ряд прогноза
- •4.2. Статистика случаев мошенничества с кредитными картами
- •4.2.1. Предварительная обработка статистических данных
- •4.2.2. Вейвлет анализ временного ряда
- •4.2.3. Сингулярный спектральный анализ временного ряда
- •4.2.4. Расчет прогностической меры риска
- •Восстановленный ряд и ряд прогноза
- •Прогноз ущерба от мошеннических операций с распределенными платежными системами на 2012 год
- •Распределения вероятностей нанесения ущербов
- •5. Требования к оформлению и объему кп
- •5.1. Общие требования
- •5.2. Правила оформления текстовых документов
- •5.3. Правила нумерации страниц
- •5.4. Правила оформления иллюстраций
- •5.5. Оформление таблиц
- •5.6. Приложение
- •5.7. Типичные ошибки при выполнении кп
- •5.8. Дополнительные рекомендации по выполнению кп
- •6. Порядок оценки работы
- •Библиографический список Основная литература
- •Дополнительная литература
- •Оглавление
- •394026 Воронеж, Московский просп., 14
Библиографический список Основная литература
1. Астафьева Н.М. "Вейвлет-анализ: основы теории и примеры применения" УФН 166,1996. С. 1145–1170.
2. Бекбосынова М.С., Хаютин В.М. Лукошкова Е.В., Голицын С.П. Спектральные характеристики колебаний ЧСС у больных с суправентрикулярными и желудочковыми нарушениями ритма сердца на фоне приема хинидина // Кардиология, 1997. – 219 с.
3. Бокс Дж., Дженкинс Г. Анализ временных рядов, прогноз и управление: Пер. с англ. // Под ред. В.Ф. Писаренко. – М.: Мир, 1974, кн. 2. – 197 с.
4 . Большаков Л. А., Каримов Р.Н. Методы обработки многомерных данных и временных рядов: Учебное пособие для вузов. -М.: Горячая линия-Телеком, 2007. -522 с.
5.ГОСТ 8.417-2002. Государственная система обеспечения единства измерений. Единицы величин.
6. ГОСТ 2.105-95. Единая система конструкторской документации. Общие требования к текстовым документам.
7. ГОСТ 2.301-68. Единая система конструкторской документации. Форматы.
8. ГОСТ 7.12-93. Библиографическая запись. Сокращение слов на русском языке. Общие требования и правила.
9. ГОСТ 7.1-84. Библиографическое описание документа. Общие требования и правила составления.
10. ГОСТ 9327-60. Бумага и изделия из бумаги. Потребительские форматы.
11. Голяндина Н.Э. Метод «Гусеница»-SSA: анализ временных рядов: Учеб. пособие. — СПб., 2004. — 76 с.
12. Голяндина Н.Э. Метод «Гусеница»-SSA: прогноз временных рядов: Учеб. пособие. — СПб., 2004. — 52 с.
13. Данилов Д., Жиглявский А.А. (ред.). Главные компоненты временных рядов: метод "Гусеница". Сб статей. СПб.: Изд-во СПб ГУ, 1997. – 150 с.
14. Куликов С.С. К вопросу о применении сингулярного спектрального анализа для оценки и прогнозирования рисков / С.С. Куликов, Ю.Г. Пастернак // Информация и безопасность: регион. науч.-техн. журнал, Воронеж, 2011. Вып. 4. – с. 607-610.
15. Куликов С.С. Разработка риск – модели на основе спектрального анализа: выделение случайной компоненты / С.С. Куликов, А.В. Петровский, Н.Н. Толстых // Информация и безопасность: науч.-техн. журнал, Воронеж, 2012. Вып. 1. – с. 129-130.
16. Куликов С.С. Разработка риск – модели на основе спектрального анализа: сигнал риска и его характеристики / С.С. Куликов, А.В. Петровский, В.И. Белоножкин // Информация и безопасность: науч.-техн. журнал, Воронеж, 2012. Вып. 1. – с. 117-120.
17. Науменко Ю.С., Остапенко О.А. Особенности применения сингулярного спек-трального и вейвлет анализа для оценки рисков и защищенности систем // Инфор-мация и безопасность: регион. науч.-техн. журнал, Воронеж, 2012. Вып. 2– С. 179-188.
18. Остапенко А.Г. Исследование компьютерной преступности на основе статистического риск-анализа / А.Г. Остапенко, Е.А. Линец, Д.А. Пархоменко // Информация и безопасность: Регион. науч.-техн. журнал. Воронеж: ВГТУ, 2010. Вып. 2. - с.185-194.
19. Рейтер А.А. Анализ потока технических инцидентов в системе газорас-пределения / Р.Н. Каримов, В.В. Мочалов, А.А. Рейтер // Нефтегазо-вое дело: электронный журнал. / Уфимский гос. нефтяной техн. ун-т. http://www.ogbus.ru, http://www.ogbus.com/eng, № гос. регистрации 0420600005.
20. Рунион, Р. Справочник по непараметрической статистике. Современный подход : пер. с англ. / Р. Рунион. – М. Финансы и статистика, 1982. – 198 с.
21. Садовникова Н. Анализ временных рядов и прогнозирование. - М., 2001. - 67 с.
22. Соболев А.В. Методы анализа вариабельности сердечного ритма на длительных промежутках времени. - М., 2009 - 172 с.
23. Соболев А.В. Новый подход к оценке индивидуальной суточной вариабельности ритма сердца у пациента. // Кардиология. 2003. № 8. С. 16-21.
24. СТП ВГТУ 62-2007. Стандарт предприятия. Курсовое проектирование. Организация, порядок проведения, оформление расчётно-пояснительной записки и графической части.
25. Стубарев Д.В. Использование методов имитационного моделирования для анализа алгоритмов предварительной обработки данных траекторных измерений / Д.В. Стубарев , А. С. Толстиков // Научный вестник НГТУ.- 2010. № 2.(39), – С. 127-136.
26. Толстиков А. С. Анализ алгоритмов предварительной обработки данных траекторных измерений методами имитационного моделирования / А. С. Толстиков, Д.В. Стубарев // Сборник материалов VII Международного научного конгресса "Гео-Сибирь-2011". Т.5. Специализированное приборостроение, метрология, теплофизика, микротехника, нанотехнологии. Ч.2. -Новосибирск: СГГА, 2011. -С. 181-184.
27. Farge M Ann. Rev. Fluid Mech. 24-395c. (1992)
28. Kay S.M, Marple-JR S.L. Spectrum Analysis-A Modern Perspective//Proc. IEEE, 1981, v.69, N 11, С. 1380-1419.
29. Walden A.T. Wavelet Estimation Using the Multitaper Method, Geophysical Prospecting, 39, 1991. – С. 625-42.