Аннотация:
Представлен метод формирования синтетических данных для обучения систем в условиях двоичных марковских источников данных, основанный на полученных в результате кратномасштабного анализа оценках элементов матриц переходных вероятностей двоичных цепей Маркова, отличающийся от известных учетом диапазонов значений элементов матриц в наблюдаемых объектах. Предложен алгоритм формирования синтетических данных, реализующий вычисление элементов матриц переходных вероятностей в пределах оценок, полученных на реальных данных. Результаты вычислительного эксперимента, организованного для проверки качества машинного обучения с использованием разработанных способа и алгоритма, подтвердили возможность повышения качества систем искусственного инетеллекта.
