Метод интерактивного управления распознаванием близких состояний сложных систем

• Автор: Новожилова, Надежда Валентиновна
• Шифр специальности: 05.13.01
• Научная степень: Кандидатская
• Год защиты: 1985
• Место защиты: Рига
• Количество страниц: 127 c. : ил

СОДЕРЖАНИЕ
ВВЕДЕНИЕ

I. ОСНОВНЫЕ ПОНЯТИЯ, ОПРЕДЕЛЕНИЯ И ПОСТАНОВКА ЗАДАЧИ .

1.1. Понятие сложного объекта и его диагностирование .

1.2. Постановка задачи.

1.3. Общие принципы построения топологической модели . .

1.4. Экспертные оценки элементов графмодели .

1.5. Методика обработки графмодели. . .

2. ОСНОВНЫЕ ЭТАПЫ ПЕРВОНАЧАЛЬНОЙ ОБРАБОТКИ ГРАФМОДЕЛИ

2.1. Основные этапы первоначальной обработки графмодели

2.2. Выбор допустимого значения критического расстояния

на графе.
2.3. Определение интервала варьирования критического расстояния.
2.4. Интерактивная процедура оценки двудольного графа
укрчаг
2.5. Перерасчет значений оценок параметров при кр аг
2.6. Интерактивная процедура вычисления оценок параметров при У4Г.
2.7. Соответствие алгоритмов и программ
ВЫВОДЫ.
3. ФОРМИРОВАНИЕ ЭФФЕКТИВНОГО МНОЖЕСТВА ДИАГНОСТИЧЕСКИХ ПАРАМЕТРОВ
3.1. Выбор диагностических параметров .
3.2. Интерактивная процедура покрытия таблицы расстояний ДИДЕ.
3.3. Интерактивная процедура покрытия таблицы расстояний ПОТАРА.
3.4. Метод 1ЕКТВ II и его возможности
3.5. Модификация метода . .
3.6. Соответствие алгоритмов и программ
4. РАСПОЗНАВАНИЕ И КЛАССИФИКАЦИЯ
4.1. Описание алгоритма распознавания
4.2. Декомпозиция исходных данных для реализации распознавания
4.3. Оценка достоверности результата работы системы распознавания КЛАРА
4.4. Система распознавания и классификации КЛАРА .
4.5. Соответствие алгоритмов и программ .
5. РЕАЛИЗАЦИЯ РАЗРАБОТАННОГО МЕТОДА НА ПРИМЕРАХ ТЕХНИЧЕСКОГО И МЕДИЦИНСКОГО ДИАГНОСТИРОВАНИЯ
5.1. Задача технического диагностирования
5.2. Особенности медицинского диагностирования .
Ь.З. Постановка реальной задачи
5.4. Результаты решения задачи медицинской диагностики . .
ВЫВОДЫ.
ЗАКЛЮЧЕНИЕ
ЛИТЕРАТУРА


Задачи такого типа плохо поддаются формализации и не могут быть решены без привлечения дополнительной информации от лица, принимающего решения (ЛПР), его знаний относительно характерных свойств работы алгоритмов, использования особенностей человеческого восприятия и мышления. Кроме того, в процессе управления распознаванием на отдельных этапах (определение требуемой подробности модели, выделение диагностических параметров и т. ЛПР - ЭВМ. Описание диссертационной работы представлено в виде введения, пяти глав, заключения и приложения. В введении определяется актуальность выдвинутой проблемы и определяются способы ее решения. Первая глава представляет обзор используемых методов и отбор конкретных подходов. Вводятся основные понятия и определения. Описывается базовая методика и последовательность формирования модели объекта. Во второй главе предлагаются интерактивные процедуры для определения критического расстояния, обосновывается важность этой величины. Вычисляются и перерасчитываются оценки вершин. Проверяются значения критического расстояния и коэффициентов значимости факторов по интегральному критерию. Третья глава посвящена выбору эффективного множества диагностических параметров и описанию соответствующих интерактивных процедур. В четвертой главе представляется тестовый алгоритм для осуществления распознавания и классификации, предлагается его усовершенствование. Пятая глава на примере технической диагностики показывает работу разработанной системы и предлагает решение реальной 4-х классовой задачи медицинской диагностики. В заключении предлагаются результаты проделанной работы. В приложении приведены справки о внедрении. Перечисленные свойства необходимо / / дополнить наличием многокритериальное™, а также следует выделить еще одну важную особенность - отсутствие аппаратуры для измерения всех необходимых параметров. Решение задачи технического диагностирования подобного сложного объекта может быть получено лишь при наличии адекватной математической модели объекта / - /. Причем, под математической моделью объекта следует понимать совокупность функциональных соотношений и логических условий, которые описывают функционирование идеализированного объекта, а также связывают выходные величины объекта с входными и внутренними параметрами, начальными условиями и внешними возмущениями, внутренними шумами и временем //. ГОСТ 4-/ / 3, /. Сложность объекта настолько высока, что даже опытный специалист не может заранее предсказать ход внутренних процессов объекта. Но, разрабатывая модели сложных объектов, исследователь получает возможность непосредственно наблюдать и оценивать аналогичные явления / /. Следовательно, создание полноценной модели, адекватной исследуемому объекту, является основой для эффективной системы технического диагностирования /ГОСТ 1-/ / 2 /. Однако следует отметить, что модель объекта должна удовлетворять достаточно противоречивым условиям, а именно, быть относительно простой и в то же время, наиболее полно отображать исследуемый сложный объект и его неисправности. Под неисправностью (неисправным состоянием) подразумевается такое состояние объекта, при котором он не соответствует хотя бы одному из требований нормативно-технической и (или) конструкторской документации /ГОСТ . Переход объекта из исправного состояния в неисправное происходит вследствие дефектов, т. ГОСТ 7-/ / /. Находясь в неисправном состоянии, объект может иметь один или группу дефектов. Сложные объекты, исследуемые в настоящей работе, были отнесены к классу непрерывных объектов, а эта особенность накладывает свои ограничения на выбор модели и методы математического моделирования / 6,7,, /. Последнее десятилетие аппарат математического моделирования развивается в нескольких направлениях. Но использование конкретных моделей часто бывает ограничено в связи со спецификой моделируемого объекта. Для обоснованного выбора математической модели исследуемого сложного объекта рассмотрим некоторые их разновидности, характерные для данного класса объектов. Анализ моделей проведем с точки зрения наиболее полного удовлетворения выделенным свойствам объекта.