Диссертация на тему "Разработка моделей различения спектральных данных для идентификации качества пищевых сред", скачать бесплатно автореферат по специальности 05.13.18 - Математическое моделирование, численные методы и комплексы программ

ОГЛАВЛЕНИЕ
ВВЕДЕНИЕ

ГЛАВА I. Модели оптимального различения

спектральных данных пищевых сред

1.1. Современные методы получения спектральных данных,

характеризующих свойства пищевых сред

1.2. Проблемы различения спектральных данных

пищевых сред.Г

1.3. Модели оптимального различения

спектральных данных

1.4. .Постановка задач диссертационного исследования.

ГЛАВА II. Методология двухкритериальной оптимизации
различения спектральных данных.
2.1. редварительная фильтрация и синтез мер сходства спектральных данных путем максимизации критерия
отношения правдоподобий
2.2. Предварительная фильтрация, не изменяющая
статистические характеристики спектральных данных
2.3. Критерии селективности различения спектральных данных
2.4. Основные результаты главы II
ГЛАВА III. Численные методы различения спектральных данных
при различных моделях их наблюдения и предварительной
фильтрации.
3.1. Численные методы различения спектральных данных,
наблюдаемых на фоне случайных некоррелированных помех известной интенсивности
3.2. Численные методы различения спектральных данных,
наблюдаемых на фоне случайных некоррелированных помех неизвестной интенсивности.
3.3. Численные методы различения спектральных данных
с неизвестной амплитудой, наблюдаемых на фоне случайных некоррелированных помех неизвестной интенсивности
3.4. Основные результаты главы III
ГЛАВА IV. Практическое применение моделей различения
нечетких спектральных данных пищевых сред
4.1. Экспериментальное исследование моделей различения
спектральных данных пищевых сред.
4.2. Способ спектральноструктурного анализа для оценки
качества пищевых сред по их цвстоструктурной палитре.
4.3. Способ спектральнозонального анализа жидких сред
4.4. Основные результаты главы IV.
ЗАКЛЮЧЕНИЕ. Основные результаты диссертационного исследования. СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ.
ПРИЛОЖЕНИЯ
ВВЕДЕНИЕ

При успешном решении проблемы диапазоны применения и различающие способности многих известных инструментальных спектральных методов и средств получения априорной информации о свойствах пищевых сред могут быть существенно расширены за счет апостериорной компьютерной обработки информации. Так, на использовании спектральных данных основана идея компьютерной квалиметрии, заключающейся в разработке специальных или же использовании уже известных инструментальных средств методов, датчиков и приборов оперативного контроля разнообразных физикохимических, оптических, реологических и биологических характеристик пищевых сред совместно с автоматизированными компьютерными экспертными системами для связывания получаемых инструментальных характеристик с соответствующими органолептическими признаками и другими потребительскими характеристиками, оцениваемыми опытными экспертами . В дальнейшем, с накоплением данных и знаний, такие экспертные системы должны самостоятельно давать оперативные оценки органолептических и потребительских свойств исследуемых пищевых сред, как отклик на входные запросы в виде соответствующих инструментальных характеристик данных сред. Научная база и начальное состояние проблемы. Известно несколько подходов к решению задач сравнения спектральных данных. Все они основаны на синтезе специальных мер сходства или различия данных. Наиболее распространенные в настоящее время подходы фильтрационный Винеровский, теории статистических решений Байесовский, эвристический основаны на синтезе мер сходства путем оптимизации одного функционального критерия за один шаг г . В результате синтезируются различные оптимальные меры сходства, основанные на корреляционных статистиках спектральных данных. Однако было замечено, что, в условиях даже незначительных помех при отношении амплитуд шумсигнал в , происходит потеря селективности различения возхможны ошибки в различении похожих данных . Наиболее эффективный подход теории статистических решений оказался чрезвычайно сложным в вычислительном отношении для практического использования, т. Нестационарные спектральные данные различной физической природы с временными, пространственными, разноразмерными носителями или компонентами встречаются в радиотехнике, в оптике и спектроскопии, в технической диагностике и информатике. Данные, получаемые от различных приборов, измеряющих, многочисленные характеристики пищевых сред также имеют нестационарный характер каждая компонента данных имеет свое математическое ожидание и дисперсию. Даже если спектральные данные имеют один физический носитель, например, как при оптической спектроскопии, то различные диапазоны спектров измеряются с разной точностью. В силу различной спектральной чувствительности применяемых кремниевых фотодетекторов, спектральные данные имеют различные погрешности в ультрафиолетовом УФ, видимом В и ближнем инфракрасном ИК диапазонах длин волн. В работах Краснова А. Е. впервые были разработаны методы сравнительного анализа нечетких однородных спектральных данных на основе оптимальных корреляционных мер сходства, применяемых не непосредственно к самим сравниваемым данным, а к данным, подвергнутым нелинейным преобразованиям нелинейной фильтрации. Это позволило повысить селективность сравнения данных, наблюдаемых в условиях значительных помех и даже искажений. Однако в работах основное внимание было уделено новым методам описания и сравнительного анализа лишь только электромагнитных полей. Настоящее диссертационное исследование полностью основано на идеях работ , однако основное внимание уделено развитию этих идей применительно к сравнительному анализу однородных и неоднородных спектральных данных, характерных для пищевых сред. Цель и задачи исследования. Целью настоящей диссертационной работы является разработка оптимальных по достоверности и различающей способности моделей сравнительного анализа спектральных данных пищевых сред, наблюдаемых в реальных условиях помех, когда спектральные данные носят нечеткий или размытый характер, а также являются нестационарными но дисперсии.

Название работы	Автор	Дата защиты
Математические модели и алгоритмы решения задачи разделения движения для эмпирических данных с трендом	Гадзаов, Алексей Федорович	2009
Алгоритмы локации мобильного устройства в беспроводной сети базовых станций стандарта 802.15.4а (nanoLOC)	Галов Александр Сергеевич	2016
Моделирование адсорбции в наноструктурах в рамках случайной модели изинга	Таскин, Андрей Николаевич	2007

Электронная библиотека диссертаций

Разработка моделей различения спектральных данных для идентификации качества пищевых сред