Идентификационные шкалы : Теория, технологии, системы

• Автор: Кликушин, Юрий Николаевич
• Шифр специальности: 05.11.05
• Научная степень: Докторская
• Год защиты: 2000
• Место защиты: Омск
• Количество страниц: 340 с. : ил.

ОГЛАВЛЕНИЕ
Введение
Глава 1. Состояние проблемы измеримости в метрологии и современная теория шкал
Глава 2. Современное состояние теории и технологий идентификационных шкал
2Л. Классификация разновидностей идентификационных шкал
2.2. Традиционные методы и технологии шкалирования
2.3. Нетрадиционные методы и технологии шкалирования
2.3.1. Вейвлет-анализ сигналов
2.3.2. Нечеткие модели в задачах управления, измерения и диагностики
2.3.3. Фрактальные модели в задачах управления, измерения и диагностики
2.3.4. Пример фрактального анализа сложных сигналов
Результаты исследований и выводы по главе
Глава 3. Разработка теории и технологий нечеткого шкалирования формы характеристик случайных сигналов
3.1. Теоретические основы лингвистического описания понятия формы
3.2. Нечеткое обобщение понятия "центрраспределения"
3.3. Исследование принадлежностных связей семейства нечетких оценок
3.3.1. Технология принадлежностных спектров
3.3.2. Разновидности принадлежностной идентификационной шкалы
3.3.3. Представление распределений вероятности на плоскости принадлежностных параметров
3.3.4. Синтез формы распределений методом принадлежностных спектров
3.4. Технологии шкалирования, основанные на анализе ранжированных функций
3.4.1. Особенности TT-метода шкалирования формы распределений вероятности
3.4.2. Технология шкалирования, основанная на анализе крутизны ранжированной функции
3.4.3. Технология шкалирования распределений вероятности, основанная на
подборе аналитических моделей
Результаты исследований и выводы по главе
Глава 4. Разработка теории и технологий фрактального шкалирования формы характеристик случайных сигналов
4.1. Нечеткое обобщение понятия “фрактальнаяразмерность ”
4.2. Обобщение метода Херста на класс стационарных случайных сигналов
4.3. Исследование модели эффективной размерности сигналов
4.3.1. Тестирование модели эффективной размерности стационарными сигналами
4.3.2. Тестирование модели эффективной размерности фрактальными сигналами
4.4. Теория модели виртуальных объемов
4.5. Тестирование модели виртуальных объемов стационарными сигналами
4.6. Тестирование модели виртуальных объемов фрактальными сигналами.Л
4.7. Идентификационная шкала на основе (R/R) - метода
4.7.1. Тестирование (КЕ1)-метода стационарными сигналами
4.7.2. Исследование классификационных свойств (Ш1)-метода в области нестационарное™
4.7.3. Выявление и оценка скрытых периодичностей с помощью (RR)-
метода
Результаты исследований и выводы по главе

Глава 5. Исследование свойств распознающих систем с принадлежностными и фрактальными шкалами
5.1. Вводные замечания
5.2. Обобщенная структура системы автоматической классификации и режимы ее работы
5.3. Технологии повышения разрешающей способности систем автоматической классификации
5.4. Методика поиска закономерностей в структурах исследуемых данных
5.5. Анализ особенностей переходного процесса распознавания при измерении
формы сигналов
Результаты исследований и выводы по главе
Заключение. Основные результаты работы
Литература
Приложения
Приложение 1. Краткое описание программных средств вейвлет-анализа
Приложение 2. Обзор публикаций по применению теории и технологии нечетких множеств в задачах управления, вычислительной, информационно-измерительной техники и
автоматики
Приложение 3. Перечень основных ресурсов и программных средств по приложениям ТНМ
и их характеристики
Приложение 4. Библиография по теории фракталов и ее приложениям
Приложение 5. Сортированные списки 51 имен НО распределений
Приложение 6. Представление случайных сигналов принадлежностными спектрами
Приложение 7. Параметры степенной модели (1Ш)-метода для аддитивной смеси сигнал-

Приложение 8. Результаты исследования логистической модели (Ы1)-метода
Приложение 9. Перечень разработанного программного обеспечения

вСтатиграФ

£ои ПиСЫМф П[ОС, О £-*1'1Л№а Пиг-л-1
в й ..а о ез и и т ч 0 ч в
Временная Фднкция] Оценка СКФ К

Онэттерофамма
СЖШ11Ш6 ‘

шштттВтт
п% *
- * ** * * 4, в* ♦
>М:Я§|.,:
«авг*’1** — :
. * г * , ‘ *- С V-
. * *
101ГЖ170'

Рис.2.6. Временной график (а), скаттерограмма и ее корреляционная функция (б) для сигнала с НОРМ распределением

Статиграф
Файл Просмотр Правка Статистика Помощь
в у _ -д II) ш и ш т % 0 ©ч в
[:ре,,ч„ ф,4,„ циа 0цввк4 ГКФ | Снаттерогр» Оиен, =1 Ф |
„аыы