Введение к работе
Актуальность проблемы. Развитие рыночных отношений в последнее время привело к необходимости создания высокоэффективных и конкурентоспособных изделий. Наряду с этим ужесточаются требования к срокам проектирования технических объектов. В этих условиях становится насущной необходимостью создание и внедрение всевозможных средств автоматизированного синтеза информационно-измерительных систем. Сказанное всецело относится к распознающим ИИС или системам распознавания (СР), широко применяемым в последнее время в таких областях, как медицина, бизнес, управление производством, диагностика сложных технических изделий и т.д.
Однако построение эффективной, удовлетворяющей всем требованиям заказчика СР связано с большими затратами, и прежде всего временными, поскольку необходимо создание комплекса согласованных технических и информационных решений в течение всего жизненного цикла проектирования СР. Это особенно важно на ранней стадии проектирования системы, когда необходимо оперативно реагировать на рекомендации специалиста в предметной области (СТО). Требуется мощный инструмент для оптимизации системы по выбранным критериям. Должна предусматриваться возможность совершенствования СР в связи с появлением новых алгоритмов и аппаратных средств, используемых в СР, а также возможность расширения базы данных о признаках класса (БДПК) при появлении новых классов объектов.
Предмет исследований. Методы синтеза структур ИИС и модели ИИС. Структуры систем распознавания и информационные процессы в них. Алгоритмы распознавания и обработки сигналов. Принципы построения языков моделирования.
Цель работы. Целью диссертационной работы являются разработка: теоретических методов для автоматизированного синтеза систем распознавания изображений на основе структурно-алгебраических моделей, создание языка и пользовательского интерфейса моделирования для синтеза систем распознавания.
Для достижения поставленной цели необходимо решить следующие задачи:
-
Разработать комплексную методологию проектирования СР, ориентированную на структурно-алгебраические методы (САМ).
-
Разработать САМ выбора архитектуры системы распознавания
-
Разработать САМ синтеза структуры системы распознавания (СтСР) и ее оптимизации по заданным критериям.
-
Разработать САМ понижения размерности пространства признаков.
-
Разработать программно-алгоритмическое обеспечение структурно-алгебраических методов.
-
Разработать спецификации языка моделирования и построить пользовательский интерфейс моделирования (ПИМ).
Методы исследования, используемые в работе: теория решеток, теория графов, теория алгоритмов, теория нумераций, теоретические основы построения компиляторов, методы искусственного интеллекта по представлению знаний, комбинаторика, теория множеств, теория нечетких множеств.
Научная новизна. Научной новизной в диссертационной работе обладают следующие результаты:
метод выбора архитектуры системы распознавания на основе предварительно определенной решетки архитектур СР.
метод формирования признаков структурных объектов для их идентификации;
оценка сложности задачи выбора архитектуры системы распознавания;
оптимизация структуры системы распознавания по заданным критериям на основе базы данных о параметрах алгоритмов;
понижение размерности пространства признаков на основе структурного представления нечеткого множества классов;
метод определения спецификаций языка моделирования для пользовательского интерфейса моделирования.
Практическая ценность и реализация результатов. Полученные научные результаты использованы в виде конкретных методик, моделей, алгоритмов при создании систем распознавания различного назначения, а также могут использоваться при создании ИИС других классов. Структурно-алгебраический подход может использоваться при создании систем искусственного интеллекта, для оптимизации процессов или устройств по заданным критериям, при их испытаниях и отладке. Методы оценок алгоритмов могут использоваться при моделировании многопроцессорных систем на однопроцессорных машинах.
Результаты конкретного внедрения:
1. Разработана диагностическая система распознавания на основе определения уровня свободных радикалов в плазме крови. Внедрена на кафедре хирургических болезней N1 Самарского медицинского института и используется для обучения студентов и проведения научных исследований.
-
Реализована программная оболочка "CARDI" для построения системы распознавания диагностических признаков при поликанальном представлении исследуемых биофизических сигналов. Внедрена в Самарской корпорации международного сотрудничества в области медицины.
-
Создана система распознавания технических состояний сложных объектов аэрокосмической техники при воздействии помех по цепям питания. Внедрена в Центральном специализированном конструкторском бюро.
-
Результаты исследований использованы также при выполнении госбюджетной НИР "Теория структурного синтеза информационно-управляющих систем с гибкой структурой" (N госрегистрации 01940005492), при выполнении гранта ГКВО РФ по информатике "Теория и методы моделирования информационных систем и процессов с помощью сетей Петри" (N госрегистрации 01940005463).
Перечисленные внедрения подтверждены соответствующими актами.
Апробация работы. Основные результаты работы докладывались на всесоюзной конференции "Методы и средства цифровой обработки сигналов", г.Рига, 1989; областной научно-технической конференции, г.Куйбышев, 1990; VI республиканской конференции "Индивидуализация обучения в ведущих вузах России", Самара, 1991; международной конференции "Технология программирования 90-х", г.Киев, 1991.
Публикации. По теме диссертации опубликовано 8 печатных ра
бот. <
Структура и объем работы. Диссертация состоит из введения, четырех глав, заключения и трех приложений. Общий объем диссертации составляет 155 страниц. Работа содержит 6 таблиц, 29 рисунков, список литературы составляет 171 наименование.