Введение к работе
А к т у а л ь н о с і' ь т п м н. Исследование систем классификации объектов в условиях, характерных для их практической эксплуатации с учетом множества случайных факторов, является актуальным во многих областях знания и практического приложения.
В настоящее время методы, на которых базируются системы распознавания, в той или иной степени не учитывают в полной мере погрешности исходных данных. В традиционных статистических методах ъ процедуре распознавания радиолокационных образов по наблюдаемым признакам функции плотностей вероятностей (ф.п.в.) принимаются за "точные". В частности, в байесовской теории распознавания образов, не учитываются погрешности значений признаков, по которым определяются ф.п.в. распознаваемых классов.
Эвристические алгоритмы распознавания работают с выборками, значения вариант в которых считаются детерминированными.
В ряде случаев распознавания радиолокационных образов может возникнуть ситуация, при которой прямое применение байесовского правила невозможно. Например, при распознавании классов, параметры ф.п.в. которых отличаются незначительно. В этом случае возникает необходимость разработки других, например эвристических методов распознавания для плохоразрешенных ф.п.в. классов, с учетом погрешностей исходных данных.
В отличие от традиционных методов распознавания в диссертации исследуются методы, которые позволяют производить классификацию при условии, что значения ф.п.в. и значения признаков являются случайными величинами.
Проблема рассматривается на примере решения задачи распознавания образов, связанной с классификацией летательных аппаратов (л.а.) по ряду признаков; на примере определения характеристик движения объектов по радиолокационным измерениям и на примере оценивания параметров распределения температуры объекта, при распознавании образов по тепловому излучению.
Цель и задачи исследования. Целью диссертационной работы является разработка теоретических и практических методов принятия решений, которые позволили бы полностью учесть неопределенность априорных ф.п.в. и погрешностей
случайный характер исходных данных;
3) разработать инженерный метод получения оценок параметров
одномерного нормального закона распределения с учетом ошибок в
значениях функции и в значениях аргумента и применить его к
нахождению вероятности ошибки (в.о.);
-
создать программы на ПЭВМ, реализующие разработанные метода;
-
исследовать предлагаемые методы на реальных примерах распознавания л.а. по ряду признаков, определению характеристик движения объектов по радиолокационным измерениям и оцениванию параметров распределения температуры объекта в задаче распознавания образов по тепловому излучению.
объект исследования. В качестве объекта исследования выступают классы распознаваемых радиолокационных образов, описываемые стохастическими параметрическими моделями, в которых отсутствуют детерминированные исходные величины. В качестве конкретных примеров рассмотрена задача классификации л.а. по ряду признаков, задача определения характеристик движения объектов по радиолокационным измерениям и задача оценивания параметров распределения температуры объекта при распознавании образов по тепловому излучению.
вычислительной математике и программированию на ЭВМ. При решении прикладных задач предложенный метод применялся с привлечением работ советских и зарубежных ученых по классификации и определении характеристик радиолокационных объектов.
Н а у ч н а я новизна работы состоит в том, что е ней впервые:
-
Разработан метод распознавания радаолокациокных образов, представленных параметрическими моделями при стохастических априорных ф.п.в. и погрешностях измерения признаков в случае использования байесовского подхода.
-
Решена задача распознавания классов при плохоразрешенных ф.п.в. с учетом погрешностей исходных данных.
-
Разработан инженерный метод получения оценок параметров одномерного нормального закона распределения с учетом погрешностей е значениях функции и аргумента.
-
Показано влияние ранее не учитываемых погрешностей ф.п.в. и погрешностей измерения признаков, а также интервальных оценок ф.п.в. классов на результаты решения задач распознавания радиолокационных образов.
5) Разработаны программы на ПЭВМ для реализзщш методов
распознавания радиолокационных образов при учете погрешностей
априорных исходных данных.
Практическая значимость работы состоит в том, что ее результаты позволяют:
1) Повысить достоверность принятия решения при распознавании
радиолокационных образов в случае применения байесовского
классификатора.
-
Осуществлять распознавание радиолокационных образов, когда отличие значений соответствующих параметров ф.п.в. классов соизмеримы с погрешностями измерения признаков.
-
Оценивать параметры одномерного нормального закона распределения с учетом погрешностей в значениях функции и аргумента.
радиолокационных образов, позволяющий учитывать погрешности
4) Использовать разработанные метода при решении задач классификации л.а., определении характеристик движения объектов по радиолокационным измерениям и распознавании образов по
дзет возможность осуществлять распознавание образов, когда отличие значений соответствующих параметров ф.п.в. соизмеримы с погрешностями измерения признаков.
3) Инженерный метод оценивания параметров одномерного
нормального закона при стохастических исходных данных.
4) Программы на ПЭВМ для реализации метода распознавания
радиолокационных образов при учете погрешностей ф.п.в. и
погрешностей измерения признаков при определении ф.п.в. в случае
применения байесовской теории распознавания образов и
разработанного эвристического метода.
5) Результаты решения задач классификации летательных
аппаратов, определении характеристик движения объектов по
радиолокационным измерениям и оценивании параметров распределения
температуры объектов при распознавании образоЕ по тепловому
излучению.
Апробация работы. Материалы диссертации докладывались: на Международной научно-технической конференции "Актуальные проблемы фундаментальных наук", Москва, 1991; на Российской научно-технической конференции "Автоматизация исследования, проектирования и испытания сложных технических систем", Калуга, 1993; на Российской научно-технической конференции "Проблемы управления производством, создание прогрессивных технологий, конструкций и систем", Калуга, 1995.
П у б л і; к а ц и и. Основные результаты работы опубликованы
ь печати: патент РФ - один, тезисы докладов - шесть.
О 6 ъ е м раб о т и. Диссертационная работа состоит из введения, трех глав, заключения, списка литературы и приложения, ина изложена ни 144 страница:', машинописного текста, содержит 31 рисунок, 13 таблиц, 63 наименования используемой литературы и приложение на 19 страницах.
