Математическое моделирование адаптивных экспертных систем статистической обработки информации

Математическое моделирование адаптивных экспертных систем статистической обработки информации

Автор: Темнышов, Андрей Александрович

Шифр специальности: 05.13.18

Научная степень: Кандидатская

Год защиты: 2010

Место защиты: Воронеж

Количество страниц: 161 с.

Артикул: 4896583

Автор: Темнышов, Андрей Александрович

Стоимость: 250 руб.

Математическое моделирование адаптивных экспертных систем статистической обработки информации  Математическое моделирование адаптивных экспертных систем статистической обработки информации 

СОДЕРЖАНИЕ
ВВЕДЕНИЕ
Глава 1. СОВРЕМЕННОЕ СОСТОЯНИЕ И ПЕРСПЕКТИВЫ РАЗВИТИЯ АЛС СТАТИСТИЧЕСКИХ ЭКСПЕРТНЫХ СИСТЕМ
1.1. Адаптивные линейные сумматоры в классе Мсистем
1.2. Экспертные системы статистической обработки информации
1.3. Цель и основные задачи исследования
Выводы
Глава 2. ОСНОВЫ МАТЕМАТИЧЕСКОГО МОДЕЛИРОВАНИЯ АДАПТИВНЫХ ЛИНЕЙНЫХ СУММАТОРОВ
2.1. Класс нестационарных Мсистем
2.2. Адаптивный линейный сумматор с непрерывными сигналами
2.3. Адаптивный линейный сумматор с дискретными сигналами
2.4. Основные понятия статистических экспертных систем
2.5. Модель экспертных систем в классе АЛС
Выводы
Глава 3. МАТЕМАТИЧЕСКИЕ МОДЕЛИ И АЛГОРИТМЫ
ЭКСПЕРТНОГО ОЦЕНИВАНИЯ
3.1. Аналогия алгоритмов адаптивных ФАР и экспертных систем
3.2. Метод Ь проблемы моментов
3.3. Алгоритм адаптации при ограничениях
3.4. Ортогонализация векторов оценок экспертов
3.5. Математическая модель эксперта
Выводы
Глава 4. ОСНОВНЫЕ ЭТАПЫ ЭКСПЕРТНОГО ОЦЕНИВАНИЯ
4.1. Алгоритм АЛС и технология экспертизы
4.2. Статистическая обработка экспертных оценок
4.3. Адаптация экспертной системы
4.4. Информационная обратная связь АЛС экспертных систем 4 Выводы
ЗАКЛЮЧЕНИЕ
ЛИТЕРАТУРА


При этом под адаптацией понимается не только обучение и самообучение, но и процесс оптимальной перестройки исходной системы в соответствии с заданным критерием качества [, , , , , ]. Подобная ситуация наблюдается одновременно в различных областях теории и техники, среди которых автоматическое управление, теория систем передачи и обработки информации, радиотехника, теория распознавания образов, идентификация систем управления и др. В общем случае адаптивные системы можно рассматривать как нелинейные системы с изменяющимися во времени параметрами [9, , , , ] и, хотя их и труднее анализировать, адаптивные системы позволяют значительно увеличить возможности и расширить область функционирования системы, когда параметры не известны или меняются во времени [4, ,, , 7 и др. Большинство практически осуществленных (а не теоретически синтезированных, но не реализуемых) адаптивных систем построено на основе адаптивных линейных сумматоров (АЛС). Классическое понятие АЛС впервые было введено в фундаментальной работе Б. Уидроу, С. Рис. ВКФ антенн и др. Частным (однако, весьма представительным) подклассом адаптивных систем являются М-системы. М-системы являются моделями в классе нестационарных систем, весьма широко используемыми на практике [9,,,, и др. Понятие «М-система» может использоваться двояко — в широком и узком смысле (рис. В широком же смысле М-система - это математическая модель сложной технической системы обработки информации, автоматического управления, радиоавтоматики и т. М-процессорами) являются подсистемы из класса М-систем в узком смысле, и содержащая совокупность обеспечивающих функционирование упомянутых М-процессоров подсистем — адаптации, информационно-измерительной, оценки состояния и идентификации, управляющей, синхронизующей и т. Рис. В узком смысле - это системы произвольной структуры, состоящие лишь из следующих элементов: стационарных инерционных линейных подсистем, коммутирующих элементов (сумматоры входных воздействий с адаптируемыми весовыми коэффициентами м;*/(0)> модуляторов (идеальные перемножители обрабатываемых сигналов с управляющими воздействиями - модулирующими функциями). М-системы могут быть весьма значительными. М-система может рассматриваться как идеализированная математическая модель различных подсистем обработки информации: адаптивных фазированных приемных решеток [], модуляторов и демодуляторов дискретных сигналов [], каналов передачи информации с переменными параметрами [], многоканальных систем обработки информации с асимметрией квадратурных каналов [] и т. Коммутатором называется элемент системы, осуществляющий суммирование входных воздействий с определенными весами иг,г = 1,2,. Стационарные весовые коэффициенты къ, I = 1,2,. N, как правило, задаются в процессе синтеза системы и характеризуют удельный вес различных каналов обработки информации. Представленная модель относится к подклассу МР - структур [9] и на практике используется исключительно широко. С математической точки зрения Л/Р-структура является реализацией вырожденного оператора, отображающего гильбертово пространство Ь2 (-оо,оо) в его конечномерное подпространство [], однако путем увеличения N и выбором стационарных и нестационарных элементов размерность последнего может быть выбрана как угодно большой. Привлекательность вырожденных операторов для задач синтеза адаптивных систем объясняется тем, что функциональное ядро вырожденного оператора обладает свойством разделимости по параметрам времени, т. Рис. Очевидно, что упомянутый выше АЛС (рис. М-систем (рис. Такая модель обладает более богатыми динамическими свойствами, что позволит расширить возможности адаптации. Среди распространенных примеров классической модели АЛС отметим адаптивные антенные решетки (ААР) систем пространственно-временной обработки сигналов, которые часто называют адаптивными фазированными антенными решетками (ФАР). Вообще теория адаптивных антенных систем развивалась весьма интенсивно [4, , , , 8 и др. В последнее время интерес к применению адаптации при обработке сигналов в системах связи значительно возрос [, , , ].

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: 0.264, запросов: 244