Национальный институт
научного рецензирования

Предмет исследования – методика оценки шумовой компоненты во временных рядах с переменным шагом, а также удаления шума из данных (на основе требования гладкости функции, имеющей непрерывные производные до третьего порядка).

Методология исследования основана на функциональном подходе с применением методов анализа, алгоритмизации, численного моделирования.

Актуальность определяется широким распространением в различных областях современной науки, техники, экономики процессов, которые могут быть описаны в виде временных рядов, последовательностей данных, при обработке которых возникают задачи, связанные с анализом зашумлённых данных.

Научная новизна связана с разработкой и апробацией алгоритма выявления и устранения шума в данных в предположении о гладкости представляющей их функции.

Стиль изложения научный.

Структура рукописи включает следующие разделы: 1. Введение (временные ряды, выделение трендовой и колебательной составляющих, анализ и обработка зашумленных данных), 2. Оценка шумовой компоненты в исходных данных, 3. Выделение в данных функциональной и шумовой компонент, 4. Алгоритм удаления шума и выделения функциональной компоненты в данных, 5. Результаты численного моделирования, 6. Выводы (заключение), Библиография. Разделы 1. Введение, 6. Выводы можно не нумеровать.

Текст содержит два рисунка. Названия рисунков желательно указать под ними, например: Рисунок 1 – Обработка сильно зашумлённых данных.

Содержание в целом соответствует названию. Формулировку заголовка желательно конкретизировать с учётом того, что анализ строится на основе требования гладкости функции, представляющей исходные данные и имеющей непрерывные производные до третьего порядка.

Библиография включает 11 источников отечественных и зарубежных авторов – монографии, научные статьи, материалы научных мероприятий. Библиографические описания ряда источников (№№ 2, 5, 7–11) нуждаются в корректировке в соответствии с ГОСТ и требованиями редакции – следует указать место издания (для сборников), номера страниц начала и окончания статей и т.п.

Апелляция к оппонентам (Грешилов А.А., Стакун В.А., Стакун А.А., Канторович Г.Г., Андерсон Т., Афанасьев В.Н., Юзбашев М.М., Губанов В.А., Большаков А.А., Каримов Р.Н., Александров Ф., Голяндина Н., Дубовиков М. М., Старченко Н. В., Бокс Дж., Дженкинс Г., Zhaohua Wu, Norden E. Huang, Скляр А.Я.) имеет место. Вместе с тем практически все приведенные в библиографическом списке работы (10 ссылок) представлены в разделе «Введение», одна – в разделе «Оценка шумовой компоненты в исходных данных». Желательно обратиться к результатам, полученным иными авторами, и в остальных разделах рукописи (в частности, раздел 5).

Следует уточнить, какими программными средствами проводилось численное моделирование (раздел 5. Результаты численного моделирования).

Некоторые фрагменты нуждаются в редактировании, например: Предлагаемая методика и алгоритмы оценки и устранения шума в данных в предположении о гладкости, (УДАЛИТЬ ЗАПЯТУЮ) представляемой ими (ИЛИ ПРЕДСТАВЛЯЮЩЕЙ ИХ?) функции, (УДАЛИТЬ ЗАПЯТУЮ) позволяют обоснованно определить (ЧТО ОПРЕДЕЛИТЬ - ШУМА?) как абсолютного, так и относительного шума в данных вне зависимости от равномерности шага измерений в исходных данных уровень шума в данных (?), удалить из данных шумовую компоненту. Алгоритм решения задачи основан на минимизации отклонений рассчитываемых значений от гладкой функции при условии соответствия отклонений от исходных данных уровню шума. Предлагаемая методика и алгоритмы оценки и устранения шума в данных в предположении о гладкости, представляемой ими функции, позволяют обоснованно определить как абсолютный, так и относительный шум в данных вне зависимости от равномерности шага измерений в исходных данных и их зашумленности, удалить из данных шумовую компоненту (ПОВТОР ПРЕДЛОЖЕНИЯ, СМ. ВЫШЕ). Учитывая гладкость данных, получаемых в результате устранения шума, данные (ЗАПЯТАЯ) полученные удалением шума (ЗАПЯТАЯ) пригодны для выявления в них как аналитических, так и дифференциальных зависимостей. <…> При анализе данных временного ряда и прогнозировании на его основе возникает множество задач, связанных с выделением трендовой, (И?) колебательной и (УДАЛИТЬ?) составляющих [1,2.3,4]. ([1–4]).

Фразы, предшествующие формулам, следует завершать двоеточием.

В целом рукопись соответствует основным требованиям, предъявляемым к научным статьям. Материал представляет интерес для читательской аудитории и после доработки может быть опубликован в журнале «Кибернетика и программирование» (рубрика «Математическое моделирование и вычислительный эксперимент»).