Заключение

В пособии освещены основные, фундаментальные идеи, выявившиеся в настоящее время в теории построения измерительных интеллектуальных устройств, которые определяют формирование нового раздела общей теории измерения – операционализма [115], а именно, рассмотрены вопросы синтеза алгоритмов обработки результатов измерения. При решении общей задачи алгоритмизации обработки измерительной информации она структурирована на дерево подзадач посредством декомпозиции в рамках программно - целевого подхода. Синтез же алгоритмов обработки измерительной информации на основе решения локальных задач представлен путем их композиции, т.е. в виде сетевой процедуры.

Сформулированная методика алгоритмизации идентификационно - редукционной задачи позволяет осуществлять:

1. Контроль процесса декомпозиции общей задачи алгоритмизации процедуры оценивания на подзадачи меньшей размерности, выполняющие периферийные вычисления и определяемые общей задачей, решение которой формирует окончательную оценку наблюдаемого процесса.

2. Оптимальное управление наблюдениями в стохастическом эксперименте, с целью получения высококачественной апостериорной информации на этапе синтеза алгоритмов в узком смысле.

3. Комплексное оптимальное решение задачи алгоритмизации процедуры обработки результатов измерения с целью получения оценок случайного процесса, находящихся в требуемом диапазоне значений.

4. Построение оптимальных линейных, а при соответствующей доработке нелинейных алгоритмов обработки результатов измерения при гарантирующем и комбинированном подходах.

5. Разработку методов, позволяющих сократить до минимума время решения задач оценивания в случае несоответствия априорной и апостериорной информации, используемой при построении модели измерения в задачи оценивания.

6. Оценку эффективности работы алгоритмов оценивания при наличии недостоверной априорной статистической информации.

Проведенный анализ позволяет, максимально используя априорный опыт, а также апостериорные данные, полученные в эксперименте, осуществить классификацию алгоритмов обработки, по которой можно приближенно оценить структуру и параметры реального алгоритма. Практическая ценность подхода очевидна, поскольку использование синтезированных алгоритмов обработки экспериментальных данных в измерительном устройстве позволяет принимать решение в условиях неопределенности, в первую очередь, по уточнению самих оценок, что и обеспечивает интеллектуализацию измерительных устройств.

Библиографический список

ОСНОВНАЯ ЛИТЕРАТУРА

1. Загороднюк В.Т., Михайлов А. А., Темирев А. П. Использование функционала риска при параметрическом синтезе измерительных устройств. – Ростов н/Д.: Изд-во СКНЦ ВШ, 2001. – 136 с.

2. Ибрагимов И.А., Хасьминский Р.З. Асимптотическая теория оценивания. – М.: Наука, Гл. ред. физ. – мат. лит. – 1979. – 528 с.

3. Михайлов А.А. Основы теории построения алгоритмов оценивания параметров по результатам измерения. Ростов н/Д.: Изд– во РГУ, 2002.– 226 с.

4. Михайлов А.А. Формирование критерия качества гомоморфной модели измерения датчика // Новые технологии управления движением технических объектов: Материалы 4– й междунар. науч. – технич. конф. Т. 1.– Ростов н/Д: Изд– во СКНЦВШ. – 2001. – С. 122 – 126.

5. Михайлов А.А. Формирование модели измерения на начальных этапах при оценивании параметра по экспериментальным данным. “Математические методы в технике и технологиях” // Сб. трудов XVI междунар. науч. конф.– Ростов н/Д., 2003. – Т. 6. – С. 3 – 8.

6. Пытьев Ю.П. Методы анализа и интерпретации эксперимента. – М.: Изд-во Моск. гос. ун – та, 1990. – 288 с.

7. Хьюбер Дж. П. Робастность в статистике. – М.: Мир, 1984. – 304 с.

ДОПОЛНИТЕЛЬНАЯ ЛИТЕРАТУРА

8. Bahadur R.R. Examples of inconsistency of maximum likelihood estimates.// Sankhya: – 1958. – №20. – P. 207 – 210.

9. Bridgeman P. W. The Nature of Physical Theory. Princeton. – 1937. – 138 p.

10. Cramer H. Contribution to the theory of statistical estimation.// Skand. Akt. Tidskr. – 1946. – 29. – P. 85 – 94.

11. Edgeworth F.Y. On the probable errors of frequency constants. //J. Roy. Statist. Soc. 71. – P. 381 – 397, 499 – 512; 72, 81 – 90.

12. Edwards A. W. F. The history of likelihood.// Internat. Statist. Rev. – №42. – P. 4 – 15.

13. Fisher R.A. On the mathematical foundations of theoretical statistical. //Phios. Trans. Roy. Soc. London, Ser. A 222. – 1922. – P. 309 – 368.

14. Fisher R.A. Theory of statistical estimation. Proc. Camb. Phil. Soc. 22. – 1925. – P. 700 – 725.

15. Fisher R.А. On an absolute criterion on fitting frequency curves //Messenger of Math. – 1912. – №41.– P. 155 – 160.

16. Frechet M. Sut l’extension de certaines evaluations statistiques au cas de petits echantillons //Rev. Inst. Intern. Statist. – 1943. – №11. – P. 183 – 205.

17. Goguen J. A. and Varela F. J. Systems and distinctions: Duality and complementarity //Intern. J. General System. № 5. 1979. P. 31 – 43.

18. Jazwinski H. Adaptive filtering//Automatica, 1969. Vol. 5. №4. P.475– 485.

19. Kendall M. Daniel Bernoulli on maximum likelihood //Biometrica.–1961. – №48, 1. – P. 1 – 2.

20. Laplace P.S. Theorie Analitique des Probabilities. – Paris: – 1802.

21. Le Cam L. On some asymptotic properties of maximum likelihood estimates and related Bayes estimates // Univ. of Calif. Publ. in Statist. – 1953. – №1. – P. 277 – 330.

22. Rao C. R. Information and accuracy attainable in the estimation of statistical parameters //Bull. Calcutta Math. Soc. – 1945. – №37.– P. 81 – 89.

23. Von Mises. Wahrscheinlichkeitsrechnung. Springer. – Berlin: – 1931.

24. Wald A. Contributions to the theory of statistical estimation and testing hypothesis // Ann. Math. Statist.– 1939. – №10, 4. – P 299 – 326.

25. Wald A. Note on the consistence of the maximum likelihood estimate // Ann. Math. Statist. – 1949. – №20, 2. – P. 595 – 601.

26. Wald A. Statistical decision function. J. Wiley. – N.Y.: – 1950.

27. Александров Ю.И. Применять или не применять концепцию “Руководство по выражению неопределенности измерения”//Измерительная техника. – 2000. – №12. – С. 18 – 22.

28. Альберт А. Регрессия, псевдоинверсия и рекуррентное оценивание. – М.: Наука. – 1977. – 224 с.

29. Ананьев Б.И., Ширяев В.И. Определение наихудших сигналов в задачах гарантированного оценивания//Автоматика и телемеханика. – 1987. – №3. – С. 49 – 58.

30. Бабкин Н.В., Макшанов А.В., Мусаев А.А. Робастные методы статистического анализа навигационной информации. – Л., 1985. – 205 с.

31. Бажинов И.К., Почукаев В.Н. Оценка параметров траектории полета космического аппарата при неизвестной матрице вторых моментов ошибок навигационных измерений // Космические исследования. 1971. Т. IX. Вып. 2. С.173 – 178.

32. Бендат Д., Пирсол А. Измерение и анализ случайных процессов. – М.: – Мир. – 1974. – 464 с.

33. Берка К. Измерения: понятия, теории, проблемы/Пер. с чеш. – М.: Прогресс, 1987. – 320 с.

34. Бернштейн С.Н. Теория вероятностей.– М.: Гостехиздат, 1946. –272 с.

35. Бриллюэн Л. Научная неопределенность и информация/Пер. с англ. – М.: Мир, 1966. – 272 с.

36. Брусакова И.А. Достоверность расчетного оценивания и неопределенности основных характеристик погрешностей виртуальных измерительных цепей // Измерительная техника. – 2000. – №12. – С. 6 – 11.

37. Бунге М. Философия физики/Пер. с англ. – М.: Прогресс, 1975. – 348 с.

38. Бусленко Н.П. Теория больших систем. –М.: Наука, 1969.– 218 с.

39. Бутко Г.И., Порывкин Ю.П. и др. Оценка характеристик систем управления летательными аппаратами. –М.: Машиностроение, 1984. – 183 с.

40. Быкадоров В.Ф., Михайлов А.А., Березкин Е.Д. Определение стратегии диагностирования высоковольтных силовых коммуникаций передвижными электролабораториями // Материалы международной научно – практической конференции “Интеллектуальные электромеханические устройства, системы и комплексы” В 4 ч. Ч. 3. – Новочеркасск: Набла, 2000. – С.33 – 36.

41. Ван Трис Г. Теория обнаружения, оценок и модуляции. В 3-х томах. – М.: Сов. Радио, 1972. – Т.1. – 744 с.

42. Вапник В.Н. Восстановление зависимостей по эмпирическим данным. –М.: Наука, 1979. – 447 с.

43. Веселова Г. П., Грибанов Ю. И. Стохастическое квантование и статистический анализ случайных процессов. – М.: Энергоатомиздат, 1991. – 152 с.

44. Вильчевский Н.О., Шевляков Г.Л. Робастное оценивание с учетом ограничений на дисперсию // Математическая статистика и ее приложения. – 1983. – Вып. 9. – С. 28 – 33.

45. Винограй Э. Г. Основы общей теории систем. Новосибирск: Зап. – Сиб. отд. филос. об – ва России, 1993. – 239 с.

46. Витаутас Т. Об оценках математического ожидания и дисперсии при независимой выборке//Теория оптимальных решений. – Вильнюс: Изд – во Вильн. ун – та, 1977. – Вып. 3. – С. 31 – 33.

47. Воинов В.Г. Использование теории несмещенного оценивания в физическом эксперименте. – Препринт/Институт физики высоких энергий АН КазССР. – Алма – Ата. – 1976. – №27 – 76. – 8 с.

48. Воинов В.Г., Никулин М.С. Несмещенные оценки и их применение. – М.: Наука, 1989. – 440 с.

49. Гарантированное оценивание и задачи управления. – Свердловск: УНЦ АН СССР, 1986. – 214 с.

50. Гильбо Е.П., Челпанов И.Б., Шевляков Г.Л. Робастное приближение функций в условиях неопределенности //Автоматика и телемеханика. – 1979. – № 4. – С. 51 – 60.

51. ГОСТ 11.006 – 74. Правила проверки согласия опытного распределения с теоретическим. – М: Изд-во стандартов. 1974

52. Грешилов А.А., Мальцев А.В., Пархоменко В.П. Принятие решений с помощью обобщенных линейных разделяющих функций. – М.: Радио и связь, 2000. – 48 с.

53. Губанов Ю.А. Формирование алгоритмов управления корабельными электроэнергетическими системами (ЭЭС) и синтез систем управления на основе цифровой обработки информации о физических параметрах ЭЭС: метод прямого цифрового сканирования//Доклады 6– й Междунар. конф. «Цифровая обработка сигналов и ее применение»/Труды РНТОРЭС. Сер.: Цифровая обработка сигналов и ее применение. Вып. VI–2 – М., 2004. – С. 188– 191.

54. Губанов Ю.А., Михайлов А.А. Оценка экспериментальных данных о корабельном электрооборудовании/Системы управления и обработки информации. Науч.-техн. сб. Вып. 8. ФНПЦ НПО "Аврора" СПб.: 2004. – С. 65 –80.

55. Гудман С., Хидетниеми С. Введение в разработку и анализ алгоритмов. – М.: Мир, 1974. – 450 с.

56. Двайт Г. Б. Таблицы интегралов и другие математические формулы. – М.: Наука, 1977. – 224 с.

57. Ершов А.А. Стабильные методы оценки параметров//Автоматика и телемеханика. – 1978. – № 8. – С. 66 – 100.

58. Жданюк Б.Ф. Основы статистической обработки траекторных измерений. – М.: Сов. радио, 1978. – 440 с.

59. Загороднюк В.Т., Михайлов А.А. Оценка вероятности сбоя датчика в скоростемере с распределенным регистрирующим контуром // Изв. вузов. Северо-Кавказский регион. Технические науки. – 2001. – №4. – С. 3 – 4.

60. Кармин А. С., Хайкин Е. П. Творческая интуиция в науке. – М.: Знание. – 1971. – 48 с.

61. Колмогоров А.Н. Несмещенные оценки //Изв. АН СССР. Сер. мат. – 1950. – Т. 14. – С. 303 – 326.

62. Корн Г., Корн Т. Справочник по математики. Для научных работников и инженеров. Определения, теоремы, формулы. – М: Наука. Гл. ред. физико-технической литературы, 1973. – 832 с.

63. Котельников В.А. Теория потенциальной помехоустойчивости. М.; Л.: Госэнергоиздат, 1956. – 308 с.

64. Крамер Г. Математические методы в статистике. – М.: Мир, 1976. – 448 с.

65. Крымский С. Б. Научное знание и принципы его трансформации. Киев: Наук. Думка, 1974. – 208 с.

66. Кульбак С. Теория информации и статистика.–М.: Наука, 1967.– 408 с.

67. Курош А.Г. Курс высшей алгебры. – М.: Наука, 1975. – 432 с.

68. Левшина Е.С., Новицкий П.В. Электрические измерения физических величин (Измерительные преобразователи): Учеб. пособие для вузов. – Л.: Энергоатомиздат. 1983. – 320 с.

69. Лекторский В. А. Субъект, объект, познание. – М.: Наука, 1980. – 358 с.

70. Леман Э. Проверка статистических гипотез. – М.: Наука, 1964. – 348 с.

71. Леман Э. Теория точечного оценивания.– М.: Наука.– 1991, 448 с.

72. Линник Ю.В. Статистические задачи с мешающими параметрами. – М.: Наука, 1966. – 204 с.

73. Лумельский Я. П. Статистические оценки результатов контроля качества. – М.: Изд – во стандартов, 1979. – 154 с.

74. Макшанов А.В., Смирнов А.Н., Шашкин А.В. Робастные методы обработки сигналов в радиотехнических системах синхронизации: Учеб. пособие. –СПб.: Изд-во СПбГУ, 1991. – 176 с.

75. Математическая теория эксперимента/ Под ред. С. М. Ермакова. – М.: Наука. Гл. ред. физ. – мат. лит, 1983. – 392 с.

76. Михайлов А. А. Анализ d – риска оценки результатов измерений //Теория, методы и средства измерений, контроля и диагностики: Материалы междунар. науч. – практич. конф.: В 10 частях Ч. 8. / Юж. – Рос. гос. техн. ун – т. Новочеркасск: ЮРГТУ. – 2000.– C. 19 – 24.

77. Михайлов А. А. Синтез алгоритмов оценивания технологических параметров контроля судовых энергетических систем //Изв. вузов. Электромеханика.– 2004.– № 3.– С. 64 – 68.

78. Михайлов А.А. Алгоритм обработки результатов измерений параметров объектов промышленных предприятий в автоматизированной системе научных исследований //Изв. вузов. Электромеханика.–1998. –№2–3.–С.135.

79. Михайлов А.А. Выбор информационного признака при оценке временных интервалов для измерителя скорости с распределенным регистрирующим контуром // Изв. вузов. Электромеханика.– 1999. – № 4. – С. 77 – 83.

80. Михайлов А.А. Выбор модели измерения в задаче оценивания экспериментальных данных // Информационные технологии и управление: Юбилейный сб. науч. тр. факультета информационных технологий и управления /Юж. –Рос. гос. техн. ун–та. Новочеркасск: Изв. вузов. Электромеханика [Приложение к журналу]. – 2001. – С. 129–136.

81. Михайлов А.А. Декоррелирование переменных модели измерения технологических параметров энергетических объектов // Научная мысль Кавказа. Изд – во СКНЦВШ. Приложение. Спецвыпуск 2. 2002. – С. 64 – 70.

82. Михайлов А.А. Определение входных параметров идентифицирующей модели электромеханической системы // Интеллектуальные электромеханические устройства, системы и комплексы: Материалы междунар. науч. – практ. конф.: В 4 ч. Ч. 3. Новочеркасск: НАБЛА. – 2000.– С. 39–43.

83. Михайлов А.А. Определение риска при оценке параметров состояния технических объектов функционирующих в реальном масштабе времени //Новые технологии управления движением технических объектов: Материалы 2 – й междунар. науч. – техн. конф. Т. 1. / Юж. – Рос. гос. техн. ун – т. / Новочеркасск: ЮРГТУ. – 1999. – C. 141 – 146.

84. Михайлов А.А. Оценка качества формирования многопараметрической линейной модели измерения //Теория, методы и средства измерений, контроля и диагностики: Материалы II междунар. науч.–практ. конф. Новочеркасск, 21 сентября 2001: В 4 ч. Новочеркасск: ООО НПО «ТЕМП».–2001. Ч. 3.– С. 4 – 7.

85. Михайлов А.А. Синтез лингвистического алгоритма формирования стратегии постановки начальных экспериментов. “Математические методы в технике и технологиях” // Сб. трудов XVI междунар. науч. конф. Т. 6. – Ростов н/Д.: –2003. – С. 8 – 13.

86. Михайлов А.А. Синтез стратегии формирования модели измерения при оценивании параметра по экспериментальным данным. “Математические методы в технике и технологиях” // Сб. трудов XVI междунар. науч. конф. Т. 6. – Ростов н/Д., 2003. – С. 13 – 18.

87. Михайлов А.А. Управление предприятием. Антикризисная стратегия: Практ. пособие. – М.: Приор, 1999. – 139 с.

88. Михайлов А.А., Быкадоров В.Ф. Общая постановка задачи формирования модели измерения // Теория, методы и средства измерений, контроля и диагностики: Материалы II междунар. науч. – практ. конф. Новочеркасск, 21 сентября 2001.: В 4 ч. Новочеркасск: ООО НПО «ТЕМП», 2001. Ч. 4. – С. 6–10.

89. Михайлов А.А., Тютин А.В. Робастные алгоритмы обработки осциллограмм диагностирования зоны повреждения силовых кабельных линий//Теория, методы и средства измерений, контроля и диагностики: Материалы междунар. науч.–практич. конф.: В 10 частях/ Юж.-Рос. гос. технич. ун–т. – Новочеркасск: ЮРГТУ, 2000. Ч. 8.– С. 25 – 30.

90. Модели принятия решений на основе лингвистической переменной / А.Н. Борисов, А.В. Алексеев, О.А. Крумберг и др.–Рига: Зинатне, 1982.– 256 с.

91. Мудров В.И., Кушко В.Л. Методы обработки измерений. – М., 1976. – 192 с.

92. Невельсон М.Б., Хасьминский Р.З. Стохастическая аппроксимация и рекуррентное оценивание. – М.: – 1972. – 304 с.

93. Никитин Я. Ю. Асимптотическая эффективность непараметрических критериев. – М., Физматлит. – 1995. – 240 с.

94. Огарков М. А. Методы статистического оценивания параметров случайных процессов. – М.: Энергоатомиздат, 1990. – 208 с.

95. Оценивание вектора состояния динамической системы при наличии аномальных измерений./ А.А. Кириченко, Т.А. Коломейцева, В.П. Логинов и др. // Зарубежная радиоэлектроника. – 1981. – №12. – C. 3 – 23.

96. Пугачев В. С. Введение в теорию вероятностей. – М.: Наука, 1968. – 368 с.

97. Райбман Н.С., Чадеев В. М. Построение моделей процессов производства. – М.: Энергия, 1975. – 376 с.

98. Репин В.Г., Тартаковский Г.П. Статистический синтез при априорной неопределенности и адаптация информационных систем. – М.: Сов. радио, 1977. – 432 с.

99. Романенко А.Ф., Огарков М.А. К определению несмещенных оценок, минимизирующих нижнюю границу среднего квадрата ошибки //Научные чтения по авиации и космонавтике. – М.: Наука, 1981. – С. 274.

100. Руководство по выражению неопределенности измерения/ Пер. с англ.; Под ред. В.А. Слаева. – СПб.: ГП “ВНИИМ им. Д.И. Менделеева”, 1999.

101. Сейдж Э., Мелс Дж. Теория оценивания и ее применение в связи и управлении. – М.: Связь, 1976. – 240 с.

102. Симушкин С.В. Оптимальный объем выборки при d–гарантийном различении гипотез // Изв. вузов. Математика.– 1982.– № 5 (240). – C. 47 – 51.

103. Смирнов В.И. Курс высшей математики. Т. IV. ч. 1. Главная редакция физико-математической литературы и изд. – М.: Наука, 1974. – 336с.

104. Смит Дж. Л. Последовательная оценка дисперсии ошибок измерений в задаче определения траектории //Ракетная техника и космонавтика. – 1967. – Т.5. – №11. – С. 55 – 63.

105. Смоляк С.А., Титаренко Б.П. Устойчивые методы оценивания. – М., 1980. – 208 с.

106. Сосулин Ю.Г. Теория обнаружения и оценивания стохастических сигналов. – М.: Сов. радио, 1978. – 420 c.

107. Статистические методы в экспериментальной физике / В.Т. Идье, Д. Драйард, Ф.Е. Джеймс и др. – М.: Атомиздат, 1976. – 220 c.

108. Стогов Г.В., Макшанов А.В., Мусаев А.А. Статистическая обработка результатов измерений по неполной выборке //Зарубежная радиоэлектроника. –1979. – №10. – С. 3 – 21.

109. Тихонов В. И. Статистическая радиотехника. – М.: Сов. радио. – 1982, 624 с.

110. Тютин А. В., Михайлов А.А. Программа для обработки осциллограмм полученных при диагностировании зоны повреждения силовых кабельных линий (“ОРСК”)//Свидетельство об официальной регистрации программы для ЭВМ № 2002622019, от 20 июня 2002.

111. Фельдбаум А. А. Основы теории оптимальных автоматических систем. – М.: Наука, 1966. – 623 c.

112. Физический энциклопедический словарь / Под ред. А.М. Прохорова. – М.: Сов. энцик., 1983. – 928 с.

113. Фу К. Последовательные методы в распознавании образов и обучении машин. – М.: Наука, 1971. – 256 с.

114. Фукунага К. Введение в статистическую теорию распознавания образов. – М.: Наука, 1979. – 368 с.

115. Цветков Э. И. Алгоритмические основы измерения. СПб.: Энергоатомиздат, 1992. – 254 с.

116. Чебраков Ю. В. Методы системного анализа в экспериментальных исследованиях. СПб.: СПб. гос. техн. ун – т, 1997. – 304 с.

117. Ченцов Н.Н. Об оценке неизвестного среднего многомерного нормального распределения //Теор. вероятн. и ее примен. – 1967. №12, 4.– С. 619 – 633.

118. Шаракшанэ А.С., Железнов И.Г. и др. Сложные системы. – М.: Высш. шк., 1977. – 158 с.

119. Ширяев А.Н. Статистический последовательный анализ. – М.: Наука, 1976. – 208 с.

Учебное издание

Михайлов Анатолий Александрович