Введение к работе
Актуальность темы. Постоянное увеличение сложности :редств вычислительной техники, а также их применение в :амых различных областях жизни выдвигают необходимость эазвития метрологической аттестации и контроля (моделей, объектов, алгоритмов и условий измерений). При контроле и Гспытаниях динамических объектов наибольший интерес пред-:тавляет точность оценок параметров в условиях нормального функционирования объекта. При оценивании параметров' динамических объектов предполагается, что известны струк-, гура системы и класс моделей,' к которому относится данный динамический объект. Значительная часть процессов модели» і объекта-оригинала описываются с помощью дискретных вр.е-' ленных рядов..
Множество практических и исследовательских задач, связанных с экологией и природопользованием, требуют точ-юго знания о состоянии и развитии объекта исследования. Эти знания может дать лишь математическая модель, которая і случае природного объекта будет вероятностно-статистической. Существующие в настоящее время методы' оценивания параметров сложных объектов (СО) и построения їх динамических моделей не позволяют учитывать разнород- , іую априорную и поступающую в ходе эксперимента информацию и не обладают требуемым метрологическим обоснованием. Іозтому необходима разработка новых устойчивых параметри-іеских методов оценки и построения динамических моделей іараметров СО, обладающих вышеуказанными свойствами, с зозможностыо их использования при едином систематизиро-занном подходе к накапливанию априорной информации при измерительном эксперименте, позволяющих встраивать их в информационное и программное обеспечение измерительных
экспертных систем (ИЭС) входящих в состав интеллектуал) ных измерительных систем (ИнИС).
Байесовский подход дает неустойчивые решения п] априорной неопределенности, в том числе и компонентов р< шагащих байесовских правил. Для повышения устойчивости pi шений была разработана, Д.Д.Недосекиным С.В.Прокопчиной, модификация байесовского подхода пол; чившая название регуляризирующегр байесовского подхо) (РБП).
: Таким образом, необходимость как исследования. разработка методов, анализа динамических объектов, так
' обеспечение встраиваемости результатов в единый систем; тизированный подход при решении задачи построения динамі ческих моделей параметров СО, и разработка- нового пар; метрического метода, основанного на РБП, сопровождаемо] метрологическим анализом параметров является одной из ос
і новных современных задач измерений, как в теоретическоь так и в практическом плане, чем и обусловливается актз
. альность темы данной работы.
Поставленная задача решалась в рамках гоабюджетнь и хоздоговорных работ, выполнявшихся в СПбГЭТУ ю В.И.Ульянова (Ленина) при непосредственном участии автс ра. Теоретические и практические результаты диссёртацио* ной работы йнедрялись в ходе выполнения хоздоговорных рг бот. Предполагается дальнейшее исследование и внедреш результатов диссертационной работы в народное хозяйство. Цель работы состоит в разработке и исследовании aj горитма оценивания параметров сложных динамических объе* тов, гарантирующего заданные метрологические характер> стики, и построении на основе этого алгоритма адекватнь динамических моделей, используемых при решении задач экс логического -мониторинга для повышения качест&а контроля
равления природными ресурсами.
Поставленная ,цель достигается решением следующих
просов: '
исследования и анализа объекта моделирования с лью выработки основных требований предъявляемых к дина- ' ческим моделям;
теоретического обоснования выбора базиса модели-вания и построения обобщенной структуры моделей;
разработки алгоритма оценивания динамических па-метров СО;
- проведения метрологического анализа разработанно-
алгоритма;
- разработки модифицированных критериев, на основе
П, для проверки статистических гипотез; *
-1 - .построения динамических моделей параметров СО;
- применения разработанных методик для оценки со-
ояния реальных динамических объектов (популяций живот-
х и рыб).
Методы исследований. При исследованиях использова-сь аппарат, принципы и основные положения теории изме-ний, метрологии,функционального анализа, теории веро-ностей, математической, статистики, теЬрии распознавания разов, планирования эксперимента, а также имитационное целирование на ЭВМ.
Научная новизна заключается в следующем:'
разработаны требования предъявляемые к алгоритмам енивания динамических параметров с учетом накапливания риорной информации для проведения измерительного экспе-мента;
разработан алгоритм оценивания динамических пара-гров сложных объектов, основанный на РБП, сопрово,*-т-йся комплексом метрологических характеристик;
обоснованы и разработаны алгоритмы использующи РБП в критериях (серий, тренда, разностей) проверки ста тистических гипотез;
произведен метрологический анализ этих алгоритмо и получены комплексы характеристик качества (КХ), харак теризующие точность, надежность и достоверность указанны алгоритмов;
- получены конкретные динамические модели размера
веса, численности и воспроизводства популяций лосей, ка
банов ш некоторых видов рыб. Практическая ценность:
предложена инженерная методика проведения этап оценивания динамических параметров СО, легко выстраиваема в единый систематизированный подход;
разработано алгоритмическое обеспечение для по строения динамических моделей, которое в свою очередь по зволяет: реализовать процесс настройки параметров модели оценить адекватность выбранной модели динамического объ екта объекту-оригиналу; реализовать процесс предваритель ного обучения с учетом конкретной априорной информации параметрах динамического объекта, на основании методоло гии РБП;
v ' - получены временные оценки и параметры моделей;
разработай'а инженерная методика построения дина мических моделей на базе на базе созданных алгоритмов;
разработана методика метрологического анализа ал горитмов;
-. повышен уровень использования информации, что свою очередь, вызвало повышение качества принимаемых реше ний ;
- на основе полученных математических моделей кон
кретных природных- объектов, было достигнуто повышение ка
5.
эства принимаемых природопользовательских решений.
Внедрение , результатов работы. Разработанный алго-1тм использовался при выполнении научно-".следовательских работ кафедры информационно-імерительной техники Санкт-Петербургского государствен->го электротехнического университета. Результаты диссер-іционной работы были использованы при разработке алго-ітмического, программного и методического обеспечения ЭС .ССИСТЕНТ-CTAT'f и ее модификации "АССИСТЕНТ-БИОЛОГ", ко-рые внедрены в производство лаборатории охотничьего хо-йства и заповедников департамента по охране и рацио-льному использованию охотничьих ресурсов МСХиП РФ, го-дарственного геологического предприятия дмуртгеология" и управления "Севзапрыбвод".
.. Апробация работы. Основные результаты диссертацион-й работы докладывались и обсуждались в период с 1992 по 96 г.г. на:
научно-исследовательских семинарах кафедры ИИТ 5ГЭТУ (С.-Петербург);
научно-технических конференциях профессорско-гподавательского состава СПбГЭТУ (С.-Петербург);
международной научно-технической конференции іентификация, измерение характеристик и имитация слу-іньїх сигналов" (Новосибирск, 1994) ;
- всесоюзных научно-технических семинарах и научно-іктических конференциях. Публикации по работе.
По материалам диссертационной работы опубликовано 7 :атных работ, из которых 2 депонированных рукописи и 5 тей, из которых 1 в международном издании.
Структура и объем работы.. Диссертационная работа тоит из введения, четырех глав, заключения, спи*"' ы-
тературы из 117 наименований и приложения. Основная часі работы изложена на 158 страницах машинописного текста Работа содержит 12 рисункос, 3 таблицы и 5 страниц прилс жения.