Введение к работе
Актуальность темы. Информацию об окружающем мире человек получает посредством своих органов чувств. Анализ литературы позволяет с уверенностью говорить о том, что из всех органов чувств наименее изученным является обоняние. Многие годы предпринимались только спорадические попытки создания искусственных органов обоняния, в отличие, например, от искусственного «усиления» органов зрения (очки, бинокль, микроскоп и т.д.) или слуха (слуховой аппарат). И только в последние годы, благодаря достижениям микроэлектроники и мультисенсорных систем, стало очевидным, что решение проблемы моделирования органов обоняния вполне возможно с использованием параллельной микропроцессорной обработки сигналов, поступающих от системы сенсоров, получившие название «электронный нос» (ЭН).
В связи с этим, представляет практический интерес разработка модели обонятельной системы, основанной на представлении системы в виде набора аппарат-нозависимых и аппаратнонезависимых примитивов, и разработки собственной системы управления. В диссертационном исследовании, сделана попытка создать электронный аналог системы обоняния типа «электронный нос», в котором в качестве обонятельных рецепторов использованы пьезосенсоры.
В качестве базовой, для создания системы, позволяющей проводить нераз-рушающий анализ веществ и материалов, была использована многоуровневая нейронная семиотическая модель, описывающая механизм работы обонятельной системы. Согласно этой модели, обонятельная система представляется в виде трех подсистем взаимодействия: 1-ая подсистема - сбор первичной информации; 2-ая подсистема - передача данных посредством программируемой логической интегральной схемой (ПЛИС) на ПК; 3-я подсистема - программный модуль сбора, обработки и последующего анализа сигналов пьезосенсоров.
Объект исследования - мультисенсорный газоанализатор.
Предмет исследования - модели, алгоритмы и комплекс программ функционирования газоанализатора.
Целью диссертационной работы является моделирование процессов функционирования и верификации мультисенсорного газоанализатора в условиях неполноты и противоречивости данных.
Для достижения поставленной цели осуществлена оценка современного состояния задачи, анализ научных публикаций по рассматриваемой теме и решены следующие задачи:
-
анализ условий и механизмов функционирования обонятельных систем;
-
исследование закономерностей функционирования мультисенсорного газоанализатора в условиях неполноты и противоречивости данных;
-
разработка математической модели обонятельной системы на основе ней-рокомпьютерной технологии;
-
разработка алгоритмов оптимизации параметров модели и верификация комплекса программ функционирования мультисенсорного газоанализатора в условиях неполноты и противоречивости данных;
-
создание системы интеллектуального контроля веществ с использованием мультисенсорного газоанализатора.
Методы проведения исследования. Для решения перечисленных задач в диссертационной работе были использованы методы оптимизации, методы распознавания образов (искусственные нейронные сети), методы статистики, теория вы-
бора и принятия решения. Общей методологической основой проведения исследований является системный подход.
Научная новизна работы. По результатам выполнения диссертационного исследования на защиту выносятся следующие основные результаты, характеризующиеся научной новизной:
-математическая модель системы обоняния, отличающаяся от существующих учетом основных закономерностей функционирования и использованием интеллектуальной обработки информации на основе нейрокомпьютерной технологии и обеспечивающая принятие решений в условиях неполноты и противоречивости данных;
-обоснование алгоритма оптимизации параметров нейронной модели обонятельной системы, позволяющих осуществлять настройку мультисенсорного газоанализатора;
-обоснование общего подхода и алгоритма оптимизации структуры нейронной сети, моделирующих обонятельную систему, позволяющих минимизировать время обработки информации мультисенсорным газоанализатором;
-разработка специального математического и программного обеспечения функционирования газоанализатора, обработки информации и принятия решения в реальном масштабе времени.
Практическая значимость работы связана с применением основных результатов диссертационного исследования в виде разработанных методов, алгоритмов, комплекса программ позволяющих принимать решения в условиях неполноты и противоречивости данных и в реальном масштабе времени.
Достоверность результатов подтверждается использованием стандартных математических методов и результатами вычислительных экспериментов.
Внедрение результатов работы. Разработанные программные средства и структурно-параметрическая модель внедрены в практическую деятельность ООО «Луч» (г. Воронеж), в учебный процесс института Государственной противопожарной службы МЧС России.
Апробация работы. Основные результаты диссертационной работы докладывались и обсуждались на: Всероссийской научно-практической конференции «Охрана, безопасность и связь» (Воронеж, 2005); III международной научно-технической конференции «Информационные технологии в науке, образовании и производстве» (Орел, 2008); Всероссийской научно-практической конференции «Актуальные вопросы эксплуатации систем охраны и защищенных телекоммуникационных систем» (Воронеж, 2009); III Всероссийской конференции с международным участием «Аналитика России» (Краснодар, 2009); Всероссийской научно-практической конференции «Охрана, безопасность и связь» (Воронеж, 2009).
По теме диссертации опубликовано 10 работ (4 статьи, 6 материалов докладов на научных конференциях) 4 статьи в периодических изданиях, рекомендованных ВАК России.
Объем и структура работы. Диссертационная работа состоит из введения, четырех глав, изложенных на 126 страницах машинописного текста, 42 рисунка, 9 таблиц, заключения, библиографического списка литературы, содержащего И 2 наименований и приложения.
