SCI Библиотека

В статье обосновывается необходимость осуществления управления процессом классификации информационных сигналов на основе простой и двухсвязной марковских моделей. Показана возможность объединения полученных ранее моделей и алгоритма классификации в систему принятия решений в целях классификации информационных сигналов (случайных процессов) по критерию максимизации апостериорной вероятности. Предлагается структурная схема системы принятия решений, приводится описание разработанных программных компонентов, последовательно реализующих как вспомогательные, так и базовые процедуры, позволяющие реализовать синтезированные ранее марковские модели и методы оценки их параметров, а также алгоритм классификации. Приводится описание возможности обучения алгоритма классификации как «с учителем», так и в режиме «самообучения», определены объемы выборок предоставляемых отсчетов исследуемых сигналов для формирования баз данных марковских моделей сигналов, марковских моделей классов сигналов. Представлены результаты статистического имитационного моделирования зависимости вероятности ошибки от объема обучающей выборки. Предложены структурные схемы некоторых программных компонентов системы принятия решений. Рассмотрены результаты реализации разработанных ранее моделей, методов и алгоритмов, в виде программных средств, показаны функциональные возможности применения данных средств в составе системы принятия решений. Приведены результаты расчетов, показывающие адекватность получаемых решений и функциональность разработанных программных средств. Делаются выводы о возможности применения системы принятия решений в различных предметных областях, в том числе при классификации состояний сердечно-сосудистой системы пациента по наблюдаемым ритмограммам.

Надежность летательных аппаратов обеспечивается наносимыми на них различными функциональными покрытиями. Показатели качества покрытий обусловлены возможностями системы управления технологическим комплексом их напыления. Система управления эффективна, если при большом числе входных параметров она принимает оптимальное технологическое решение для достижения заданных значений показателей качества покрытия. Предложено использование нечеткой логики в системе управления технологическим комплексом напыления лакокрасочных покрытий. С помощью пакета Fuzzy Logic Toolbox программы MATLAB проведен анализ базирующейся на нечеткой логике системы управления технологической операцией нанесения распыляемой композиции на покрываемую поверхность. Показано, что использование нечеткой логики как элемента искусственного интеллекта, эффективно в системе управления технологическим процессом напыления.