Исследование тестовых методов диагностики и разработка на их основе алгоритмов обработки океанологической информации для задач рыбопромыслового прогнозирования

Исследование тестовых методов диагностики и разработка на их основе алгоритмов обработки океанологической информации для задач рыбопромыслового прогнозирования

Автор: Шер, Арнольд Петрович

Шифр специальности: 05.13.01

Научная степень: Кандидатская

Год защиты: 1984

Место защиты: Владивосток

Количество страниц: 286 c. ил

Артикул: 4031789

Автор: Шер, Арнольд Петрович

Стоимость: 250 руб.

Исследование тестовых методов диагностики и разработка на их основе алгоритмов обработки океанологической информации для задач рыбопромыслового прогнозирования  Исследование тестовых методов диагностики и разработка на их основе алгоритмов обработки океанологической информации для задач рыбопромыслового прогнозирования 

ОГЛАВЛЕНИЕ
ВВЕДЕНИЕ.
ГЛАВА I. НЕКОТОРЫЕ ЗАДАЧИ АНАЛИЗА ЛОГИЧЕСКИХ МОДЕЛЕЙ
ОБЪЕКТОВ ДИАГНОСТИРОВАНИЯ, ОПИСАННЫХ КАЧЕСТВЕННЫМИ И КОЛИЧЕСТВЕННЫМИ ПРИЗНАКАМИ.
1.1. Структура задач технической диагностики.
1.2. Минимизация диагностической информации
1.3. Задачи обработки океанологической информации
на основе нечетких тестов.
ГЛАВА 2. РАЗРАБОТКА МЕТОДОВ ПОСТРОЕНИЯ НЕЧЕТКИХ ТЕСТОВ
2.1. Построение множества всех нечетких тупиковых тестов
2.2. Построение нечетких тестов с ограничениями на длину
и степень различимости объектов по признакам
2.3. Построение теста, близкого к минимальному,
с использованием операции на метках разбиения таблицы объектов
2.4. йгаоды.
ГЛАВА 3. ИССЛЕДОВАНИЕ СПОСОБОВ ПОЛУЧЕНИЯ ДИАГНОСТИЧЕСКОЙ
ИНФОРМАЦИИ В ЗАДАЧАХ ПРОМЫСЛОВОЙ ОКЕАНОГРАФИИ.
3.1. Алгоритмические метода описания объектов промысловой океанографии
3.2. Метод построения нечетких логических моделей непрерывных объектов на основе судовых сообщений
3.3. Предикаты сравнения температурных полей океана
3.4. Вывода
ГЛАВА 4. РАЗРАБОТКА АЛГОРИТМОВ И ПРОГРАММ ПОСТРОЕНИЯ
И АНАЛИЗА ЛОГИЧЕСКИХ МОДЕЛЕЙ ДИАГНОСТИКИ В ЗАДАЧАХ ИССЛЕДОВАНИЯ ОКЕАНА.ИЗ
4.1. Программы построения нечетких тестов
4.2. Программы представления диагностической информация по данным судовых измерений и факсимильных карт различной периодичности
4.3. Программы анализа гидрологических ситуаций
4.4. Ейводы
ГЛАВА 5. ПРИМЕНЕНИЕ АЛГОРИТМОВ И ПРОГРАММ ПОСТРОЕНИЯ И
АНАЛИЗА ЛОГИЧЕСКИХ МОДЕЛЕЙ ДИАГНОСТИКИ В ЗАДАЧАХ
ПРОГНОЗИРОВАНИЯ ПРОМЫСЛА В ОКЕАНЕ
5.1. Система приема и обработки на ЭВМ оперативных гидрологических данных промысловых судов
5.2. Поиск зависимости промысла сайры от температуры поверхности океана по данным судовых измерений .
5.3. Определение информативных районов океана в задачах прогноза промысла по гидрологическим картам
5.4. Выводы
ЗАКЛЮЧЕНИЕ.
ЛИТЕРАТУРА


Среди методов случайного поиска информативной системы признаков большую известность получил алгоритм СПА [ ]. Для непараметрических методов "ближайших соседей", потенциальных функций [ 3 ] , "парзеновского окна" характерным является наличие ограничений на вариабельность распределения, хотя вид функции распределения не задан. Основным недостатком непараметрических методов является [бб] требование большого объема обучающей выборки, который растет экспоненциально с увеличением числа признаков. В случаях, когда вид функции распределения вероятностей неизвестен, для выбора признаков применяют метод разложения по системе ортогональных функций []. При этом используют различные системы функций: Карунена-Лоэва, тригонометрическую, Уолша, Хаара и др. В [2-9,1-3,б] разработаны оптимальные алгоритмы выбора информативной системы признаков в классе разложений по системам функций. Однако указанные методы ограничены только количественными признаками, они не допускают наличия неизвестных значений. Тогда как экспериментальные данные часто, а в задачах промысловой океанографии, как правило, содержат и разношкальные признаки и пропуски их значений. Когда система признаков задана, основной задачей выбора подсистемы признаков является оценка их информативности. В рамках логических методов известен ряд подходов к решению этой задачи. В классе алгоритмов вычисления оценок [,5б] информативность определяется мерой важности признаков, содержательно определяемой изменением числа голосов, образующихся при голосовании по полной таблице и таблице, из которой исключен I -й признак. Рекуррентные процедуры выбора информативной подсистемы признаков описаны в [] , алгоритм "таксономического поиска"признаков разработан в []. Тестовый метод выбора информативной подсистемы признаков является одним из наиболее широко используемых логических методов в задачах диагностирования объектов в различных областях техники и естествознания [7,,,-,-,-,,,,,,,, ,8] . При возникновении тестового подхода основное внимание уделялось применению тестов в задачах поиска неисправностей в технических устройствах, реализующих функции алгебры логики [,]. После года тестовые методы стали применяться в задачах диагностирования объектов естествознания: геологии [,-,] , медицины [ ,, } . Сравнительное изучение тестового подхода с другими направлениями проводилось в работах[,,] я обоснование его в сравнении с другими методами - в работах [,,8] . Прежде чем продолжить обсуждение метода, введем необходимые определения. I- непересе-кагацихся классов. Признаки объектов принимают значения на двухэлементном множестве { 0,1^ . Тестом таблицы Тд/ди называется подмножество признаков, на которых все объекты разных классов различаются. Тест, удаление из которого хотя бы одного признака превращает его в нетест, называется тупиковым. О, если (<Ц = 0*^1/ (Си,*-)/(СЦ = -). Т'А,М1 . А(г*т): : 3]е г •• /* (йг;, СцИ. Множество 1 является тупиковым тестом, если никакое его подмножество не является тестом. Мощность множества ^ называется длиной теста. Тест наименьшей длины называется минимальным. В литературе (см. По существу это означает, что, если число классов равно числу объектов в таблице, то выделяемое подмножество признаков называют тестом, а если число классов меньше числа объектов, то подмножество различающих признаков называют тестором. Кроме того, в литературе [ ,,] тест заданной таблицы определяется в терминах строк и столбцов. Поскольку в таблице объект-признак имеется взаимно-однозначное соответствие мевду признаками и столбцами, с одной стороны, и мевду объектами и строками - с другой, то определения теста в терминах строк и столбцов и объектов и признаков эквивалентны. Б терминах функций алгебры логики тест определяется следующим образом [ ] . Т . Для того чтобы рассмотреть алгоритм построения множества всех тупиковых тестов, введем понятие таблицы покрытий [вЗ]. Ц объектов разных классов, | Кё1т> ? С, т € {I, 2,,, I ) . О в противном случае. Построенная таким образом таблица называется таблицей покрытий. Из единичных элементов ?

Рекомендуемые диссертации данного раздела

28.06.2016

+ 100 бесплатных диссертаций

Дорогие друзья, в раздел "Бесплатные диссертации" добавлено 100 новых диссертаций. Желаем новых научных ...

15.02.2015

Добавлено 41611 диссертаций РГБ

В каталог сайта http://new-disser.ru добавлено новые диссертации РГБ 2013-2014 года. Желаем новых научных ...


Все новости

Время генерации: 0.292, запросов: 244