
- •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
6.9. Модуль оценки качества и эффективности устройства формирования
Оценка качества и эффективности устройства формирования, как это следует из самих понятий “качество” и “эффективность”, представляется необходимым элементом модели устройства формирования в целом, позволяющим ответить на вопрос, каково качество или созданной системы, или системы после ее очередных доработок (изменений алфавита классов и словаря признаков распознавания), осуществляемых в процессе оптимизации.
В том случае, когда решение устройства формирования зависит от многих факторов, имеющих случайный характер, показателями, характеризующими оптимальность, являются вероятности правильных и ошибочных решений. Отсюда целесообразным для конструкции модели оценки качества и эффективности должен быть субмодуль оценки вероятностей решений устройства формирования.
К основным данным для формализации такого субмодуля относятся исходы модельных испытаний. Они представляют собой решения о принадлежности при известной принадлежности классифицируемого объекта в каждом испытании.
Поэтому работа алгоритма субмодуля в рассматриваемой части заключается в фиксации решений и истиной принадлежности объекта в некоторой матрице решений:
,
где
nij
k
– число
отнесений объекта j-го
класса (известного при организации
моделирования) к классу i.
Число таких матриц после испытаний устройства формирования для каждого вектора отбора k равно числу таких векторов, удовлетворяющих ограничениям средств на создание или использование систем измерений признаков измерения. Если же производится оценка конкретной структуры устройства формирования, то естественно используют всего одну матрицу для заданного конкретного набора признаков измерения.
В любом случае эти матрицы легко преобразуются в матрицы вероятностей соответствующих решений (точнее, частот, сходящихся к вероятности с заданной точностью при специально выбранном количестве модельных испытаний). Тогда для алфавита классов Ar имеем
.
Эта простота конечной оценки показателей функционирования устройства формирования как раз и является характерной особенностью метода статистических испытаний (метода Монте-Карло).
Отсюда может быть получена вероятность правильных системных решений в целом (то есть, отнесений ко всем классам алфавита):
.
На этом при оценке качества и эффективности устройства формирования с конкретной детерминированной структурой моделирование завершается и рассмотренным субмодулем ограничивается структура модуля оценки качества и эффективности.
Если же существует необходимость оптимизации, то возникает необходимость дополнения модели оценки качества и эффективности субмодулем выбора оптимального набора признаков распознавания. Его алгоритм очевиден:
.
То есть, g-й вектор отбора ( g) обеспечивает максимальную вероятность правильных системных решений в алфавите Ar.
Теперь матрица вероятностей соответствует любым системным решениям для найденного оптимального набора признаков распознавания. В результате появляется возможность определить в данном алфавите класс , объекты которого классифицируются в максимальной степени ошибочно.
Соответствующую вероятность находим как максимальную вероятность ошибки:
,
откуда номер упомянутого класса имеет вид
.
Если же задаться порогом вероятности P()зад, то появляется возможность при P(r) > P()зад принять решение о необходимости исключения из алфавита Ar класса с номером , эффективность отнесения к которому ниже требуемой (заданной).
Отсюда все операции, связанные с определение такого класса (номера его через вероятность ошибочного отнесения), могут быть объединены в отдельном субмодуле поиска класса, снижающего качество и эффективность распознавания.
Наконец, та же матрица
позволяет выделить такой класс, отнесение к которому объектов найденного низкоэффективного класса наиболее целесообразно для повышения эффективности системных решений. Номер такого класса соответствует максимальной вероятности отнесения к нему указанного низкоэффективного класса. То есть:
Эти операции можно поручить отдельному субмодулю, выходом которого должны быть номера классов и , которые следует объединить в алфавите Ar, чтобы повысить эффективность устройства формирования в целом. Он может быть назван субмодулем определения номеров объединяемых классов.
В рассматриваемом составе (рис. 6.7) модуль оценки качества и эффективности удовлетворяет потребностям как оценки качества устройства формирования, так и потребностям управления оптимизацией устройства формирования в условиях ограничений средств на создание измерителей. Сами функции управления моделью устройства формирования необходимо объединить в отдельном модуле.
№ распознанного
класса
Субмодуль
оценки № имитируемого
результата
распо- класса
знавания (от модели объекта)
Ar
i,
j
Субмодуль
расчета _
От модуля матрицы решений Vk
управления
(от модуля
управления)
||
nij/V k ||
Субмодуль
расчета
и
хранения матриц
На модуль вероятностей решений
управления
||Pij (Ar Vk ) ||
Субмодуль опреде-
ления
оптимально-
На модуль го набора призна-
управления ков в алфавите Ar
Ar
Субмодуль поиска
неэффективно
На модуль расп ознаваемого
управления класса
и
модуль
P(/Ar)
и
/
Ar
о
писания
классов Субмодуль решения Субмодуль опреде-
об
исключении -го
ления расширяемо-
класса го класса ()
Рис.6.7. Модуль оценки качества и эффективности