Информационное описание и диагностика состояния иерархически организованных систем

• Автор: Сидоренко, Елена Анатольевна
• Шифр специальности: 05.13.01
• Научная степень: Кандидатская
• Год защиты: 2001
• Место защиты: Воронеж
• Количество страниц: 203 с.

ГЛАВА 1. Общая классификация систем различной природы и сложности. Методы описания систем различной сложности. Методы анализа состояния систем в пространстве признаков. Методы автоматизированной диагностики состояния систем. ГЛАВА 2. Набор признаков как сообщение для управления иерархической системой. ГЛАВА 3. РАЗРАБОТКА МЕТОДОВ АВТОМАТИЗИРОВАННОЙ ДИАГНОСТИКИ СОСТОЯНИЯ ИЕРАРХИЧЕСКИ ОР1 АНИЗОВАННЫХ СИСТЕМ В УСЛОВИЯХ НЕДОСТАТОЧНОЙ МОЩНОСТИ ОБУЧАЮЩЕЙ ВЫБОРКИ. ГЛАВА 4. Обоснование и выбор объекта исследования. Формирование системы наиболее информативных признаков и экспериментальные результаты распознавания состояния иерархической системы с использованием интегральных пороговых методов. ГЛАВА 5. Анализ существующих экспериментальных результатов диагностики биомедицинских систем7
мация, получаемая из внешней среды. В этом случае строгая физическая или математическая модель системы становится бессмысленной, так как новая информация может в корне изменить состояние системы. То есть для надежною описания таких систем требуется большое число параметров состояния или математических моделей, корреляционные связи которых с получаемой информацией практически неизвестны.


Особенно актуально это для биомедицинских систем, где признаки различных заболеваний бывают очень близкими, а классификация по степени тяжести заболевания еще более трудная задача, так как легкая степень заболевания по признакам может существенно перекрываться с нормой и средней формой, а имеющиеся базы данных по легким и средним формам нерепрезентативны, так как составляют весьма малый процент от общего числа пациентов, у которых диагностировано данное заболевание , , . Подобная картина наблюдается у биотехнологических систем, так как статистика существенных отклонений от нормы, грозящих авариями, весьма скудна , 2. Ясно, что методы описания, а соответственно и диагностики сложных иерархически организованных информационных систем развиты относительно слабо, особенно для случаев статистической недостаточности имеющихся баз данных, так как встречают определенные теоретические и экспер и ме стал ьн ые груд пости. В настоящее время разработано множество методов распознавания состояния сложных систем 1, , 3. Каждый из них имеет свои достоинства и недостатки и оптимален для решения определенного круга задач. Поэтому необходимо провести анализ и классификацию существующих методов распознавания сложных систем и выявить те, что пригодны для решения тех или иных задач диагностики состояния системы. Существует два принципиальных подхода к диагностике состояния сложных систем. Параметрический подход основан на строгом и полном задании статистической модели системы , 9, 9. Достоинством этого подхода является возможность синтеза оптимальных алгоритмов обработки и полной теоретической оценки их эффективности. Принципиальным недостатком указанного подхода являются трудности, возникающие при задании статистической модели сложной системы. Многообразие сообщений, соответствующих различным подсистемам сложной системы настолько велико, что задать достаточно общую статистическую модель практически невозможно.