
- •Оглавление
- •Глава 1. Оценивание контролируемых параметров по экспериментальным данным 12
- •Глава 2. Критерий качества задачи оценивания параметра 31
- •Глава 3. Выбор алгоритма обработки экспериментальных данных в автоматизированных системах управления и анализ их свойств 63
- •Глава 4. Формирование модели измерения задачи оценивания по экспериментальным данным 109
- •Глава 5. Формирование модели измерения в задаче оценивания параметра по экспериментальным данным на начальном этапе разработки нового электрооборудования 150
- •Глава 6. Создание устройств формирования модели измерения 176
- •Введение
- •Глава 1. Оценивание контролируемых параметров по экспериментальным данным
- •1.1. Общий анализ этапов структурирования эмпирической информации
- •1.2. Концептуальная модель процесса оценивания контролируемых параметров
- •1.3. Совершенствование алгоритмов обработки экспериментальных данных
- •1.4. Современная концепция оценивания измеряемого параметра
- •1.5. Классификация результатов измерения по характеру оценивания погрешности
- •1.6. Концептуальная модель задачи алгоритмизации оценивания результатов измерения
- •1.7. Ретроспективный анализ этапов развития теории оценивания
- •Контрольные вопросы
- •Глава 2. Критерий качества задачи оценивания параметра
- •2.1. Определение качества задачи оценивания измеряемого параметра
- •2.2. Формирование критерия качества гомоморфной математической модели измерения
- •2.3. Информационная мера степени изоморфности модели
- •2.4. Расчет информационной меры изоморфности
- •2.5. Оценка информационного объема и риска модели измерения
- •2.6. Асимптотическое оценивание пропускной способности математической модели измерения
- •2.7. Асимптотический метод выделения признаков модели измерения
- •Типовые задачи и примеры их решения
- •Контрольные вопросы
- •Глава 3. Выбор алгоритма обработки экспериментальных данных в автоматизированных системах управления и анализ их свойств
- •3.1. Особенности формирования алгоритмов оценивания в автоматизированных системах управления
- •3.2. Общий анализ алгоритмов оценивания по критерию минимума риска
- •3.3. Общий алгоритм оценки измеряемого параметра
- •3.4. Оптимальный одношаговый алгоритм
- •3.5. Модификации алгоритма обработки экспериментальных данных
- •3.6. Моделирование алгоритма обработки экспериментальных данных
- •3.7. Исследование сходимости алгоритма
- •3.8. Определение весовых коэффициентов алгоритма
- •3.9. Определение начальных условий алгоритма Язвинского при оценке результатов измерения
- •Типовые задачи и примеры их решения
- •Контрольные вопросы
- •Глава 4. Формирование модели измерения задачи оценивания по экспериментальным данным
- •4.1. Анализ задачи формирования модели измерения
- •4.2. Принципы построения модели измерения параметра контролируемого объекта
- •4.3. Этапы решения задачи формирования модели измерения
- •4.4. Общая постановка задачи формирования модели измерения
- •4.5. Выбор критерия близости
- •4.6. Способы преобразования переменных модели измерения
- •4.7. Общий анализ формирования модели контролируемого объекта
- •4.8. Решение задачи формирования модели контролируемого объекта
- •4.9. Оптимизация алфавита классов и словаря признаков
- •4.10. Взаимосвязь размерности алфавита классов и качества и эффективности модели измерения
- •4.11. Взаимосвязь размерности вектора признаков и вероятности правильности формирования модели измерения
- •4.12. Формализация задачи оптимального взаимосвязанного выбора алфавита классов и словаря признаков
- •4.13. Формирование оптимального алфавита классов и словаря признаков в условиях ограничений
- •Контрольные вопросы
- •Глава 5. Формирование модели измерения в задаче оценивания параметра по экспериментальным данным на начальном этапе разработки нового электрооборудования
- •5.1. Исследование условий формирования модели измерения задачи оценивания измеряемого параметра
- •5.2. Геометрический способ формирования модели измерения
- •5.3. Лингвистический алгоритм формирования модели измерения на начальных этапах оценивания
- •5.4. Обоснование выбора критерия расхождения для формирования модели измерения по экспериментальным данным
- •5.5. Метод формирования модели измерения
- •5.7. Синтез метода и алгоритма формирования стратегии постановки начальных экспериментов
- •Типовые задачи и примеры их решения
- •6. Найденный квант исключается из множества г, т.Е.
- •Контрольные вопросы
- •Глава 6. Создание устройств формирования модели измерения
- •6.1. Состав устройства формирования модели измерения
- •6.2. Общий анализ устройств формирования моделей измерения
- •6.3. Общий анализ моделирования устройств формирования модели измерения
- •6.4. Структура устройства формирования модели измерения
- •6.5. Моделирование контролируемого объекта
- •6.6. Моделирование средств измерения параметров контролируемого объекта
- •6.7. Моделирование каналов измерения
- •Типовые задачи и примеры их решения
- •6.8. Модель алгоритма формирования модели измерения
- •6.9. Модуль оценки качества и эффективности устройства формирования
- •6.10. Модуль управления моделью устройства формирования
- •6.11. Использование принципов опытно-теоретического метода при моделировании устройства формирования
- •6.12. Моделирование в задачах создания и оптимизации устройства формирования
- •Заключение
- •Библиографический список
- •Системы реального времени Синтез алгоритмов оценивания технологического параметра
- •346428, Г. Новочеркасск, ул. Просвещения, 132
6.2. Общий анализ устройств формирования моделей измерения
Для классификации устройств формирования моделей измерения используются ряд принципов [38, 118].
В зависимости от однородности информации, т.е. структуры физической природы признаков МИ, устройства формирования делятся на простые и сложные. Простые устройства формирования МИ характеризуются единой физической природой признаков, а сложные – физической неоднородностью признаков.
По способу получения апостериорной информации сложные устройства формирования делятся на одноуровневые (рис. 6.3) и многоуровневые (рис. 6.4).
W
И1 И2 ........ Иn
x11 x12 ... x1k x21 x22 ... x2p xn1 xn2 xnr
A K
САУ РЕШЕНИЕ ПРИНАДЛЕЖНОСТИ
AO
Рис. 6.3. Одноуровневое устройство формирования: И1, И2,....., Иn – разнородные по физической природе измерители; АО – априорное описание классов контролируемых объектов; АК – алгоритм классификации; САУ – система автоматического управления (алгоритм) формированием.
Многоуровневые сложные устройства формирования отличаются от одноуровневых тем, что не все признаки от разнородных физических измерителей используются непосредственно для решения задачи формирования.
В многоуровневых устройства формирования на основе объединения признаков нескольких измерителей и соответствующей обработки могут быть получены вторичные признаки, которые могут как использоваться в АК, так и сами в свою очередь служить основой для объединения и получения 2-го, 3-го и др. уровней признаков, определяющих многоуровневость устройства формирования [39]. Причем устройства формирования, которые осуществляют объединение признаков, в свою очередь могут представлять собой также устройства распознавания (локальные устройства формирования). Многоуровневые сложные устройства формирования отличаются от одноуровневых тем, что не все признаки от разнородных физических измерителей используются непосредственно для решения задачи формирования.
W
И1 И2 ......... Иn
X11 X12 . ... X1k X21 X22.. ..X2p Xn1 Xn2 Xnr
A B C
D
АК
САУ
АО РЕШЕНИЕ ПРИНАДЛЕЖНОСТИ
Рис. 6.4. Многоуровневое устройство формирования
Схема (рис. 6.4) в этом случае подобна одноуровневой системе, а отличается лишь усложнением связей от признаков к АК. Таким образом, в одноуровневых устройств формирования информация о признаках (переменных) МИ (апостериорная информация) формируется непосредственно на основе обработки прямых измерений. В многоуровневых устройствах формирования информация о признаках формируется на основе косвенных измерений как результат функционирования вспомогательных устройств формирования.
Количество первоначальной априорной информации определяется достаточностью или недостаточностью априорной информации для формирования априорного алфавита классов, построения априорного словаря признаков и описания каждого класса на языке этих признаков в результате непосредственной обработки исходных данных. Соответственно этому устройства формирования делятся на системы без обучения и обучающиеся (ОУФ) (рис. 6.5) и самообучающиеся системы (СУФ) (рис. 6.6).
W
ТС ОО У
АРФ
АО
САУ
АК
Решение О принадлежности |
W
ТС ОС
À Ф К ПК
АО
САУ
АК
РЕШЕНИЕ О ПРИНАДЛЕЖНОСТИ |
Рис. 6.5. Схема обучающихся устройств формирования: У – учитель; ОО – обучающие объекты; АРФ – алгоритм построения разделяющих функций; ТС – под общим названием “Технические средства” объединены измерители признаков распознавания; АО – априорное описание классов распознаваемых объектов; АК – алгоритм классификации; САУ – система автоматического управления (алгоритм) распознавания; w – неизвестные, распознаваемые объекты |
Рис.6.6. Функциональная схема СУФ: ОС – объекты самообучения; ПК – правила классификации; АФК – алгоритм формирования классов
Пунктирные линии на рисунке соответствуют взаимосвязям в процессе обучения.
|
Многоуровневые сложные СР однозначно нельзя разделить на указанные классы, так как каждая из локальных СР, входящих в их состав, сама может представлять как систему без обучения, так и систему обучающуюся или самообучающуюся.
Исходная информация для обучающихся устройства формирования (ОУФ) представляется в виде набора объектов w1, w2,...., wl ,распределенных по m классам:
(w1,
w2,...,
wr)
W1;
(wr+1, wr+2,..., wq) W2;
. . . . . . . . . . . . . . . . .
(wg+1, wg+2,..., wl) Wm.
Цель обучения ОУФ заключается в определении разделяющих функций
Fi(X1, X2,....., Xn),
где i = 1, 2,...., m (номер класса).
Определение этой функции осуществляется путем многократного предъявления устройству формирования указанных объектов w1, w2,...., wl с указанием, какому классу они принадлежат. На стадии формирования ОУФ (рис.6.5) работают с “учителем”, осуществляющим указание о принадлежности предъявленного для обучения объекта, т.е. прежде, чем УФ будет применяться, необходимо пройти этап обучения.
В отличие от устройств формирования без обучения и устройствах формирования, обучающихся с учителем, для самообучающихся устройств формирования характерна недостаточность информации для формирования не только описаний классов, но даже алфавита классов. То есть определен только словарь признаков распознавания. Однако для организации процесса обучения задается все-таки некоторый набор правил, в соответствии с которым устройство формирования сам вырабатывает классификацию.
Для СУФ, как и для ОУФ, существует период обучения, характерно наличие периода самообучения, когда ей предъявляются объекты обучающей последовательности, но при этом не указывается принадлежность их к каким-либо классам, т.е. СУФ – это устройство автоматического кластерного анализа или таксономии (taxis – порядок, nomos – закон).
Таким образом, по "достаточности" или "недостаточности" количества информации устройства формирования разделяются на два больших класса: устройства формирования без обучения, характеризующиеся полной информацией, обучающиеся (ОУФ) с неполной (нет описания классов на языке признаков) и самообучающиеся устройства формирования (СУФ) с большей неполнотой (отсутствует даже алфавит классов).
По характеру информации о признаках формирования устройства формирования подразделяют на:
– детерминированные, в которых метод решения задачи формирования МИ использует геометрические меры близости, а в методе априорного описания классов используются координаты векторов-эталонов по каждому из классов или координаты всех объектов, принадлежащих классам (наборы эталонов по каждому классу);
– вероятностные, в которых метод решения задачи формирования основан на вероятностной мере близости (средний риск), а метод априорного описания классов использует вероятностные зависимости между признаками и классами;
– логические, в которых метод решения задачи формирования основан на дискретном анализе и исчислении высказываний, а метод априорного описания классов использует логические связи, выражаемые через систему булевых уравнений, где признаки – переменные, классы – неизвестные величины;
– структурные (лингвистические), в которых метод решения задачи формирования использует грамматический разбор предложения, описывающего объект на языке непроизводных структурных элементов с целью определения его правильности, а метод априорного описания классов – подмножества предложений, описывающих объекты каждого класса;
– комбинированные.
При построении ОУФ, СУФ и устройств формирования необходимо использовать принцип обратной связи для расширения объема информации, сводящийся к тому, что результаты решения задачи формирования МИ контролируемых объектов после апостериорного подтверждения правильности их классификации необходимо использовать для уточнения описания классов в простых устройствах формирования без обучения и для дополнительного обучения в ОУФ и СУФ.
Управление формированием МИ и оценка эффективности функционирования устройства формирования определяются его сложностью, которое определяется комплексом средств и математических операций соответствующего назначения:
1. Средства измерений параметров контролируемых объектов, явлений, процессов.
2. Методы и алгоритмы:
– обработки измерительной информации;
– получения признаков формирования МИ;
– принятия решения о принадлежности контролируемых объектов;
– оптимального управления формированием МИ;
– оценки эффективности формирования МИ.