Проверяемый текст
Зеленский Владимир Анатольевич. Развитие теории и разработка мультиплексированных волоконно-оптических информационно-измерительных систем мониторинга сложных технических объектов (Диссертация 2010)
[стр. 19]

отражающая последовательность выполнения задач принятия решения представлена на рис.
1.1.
Рис.
1.1.
Схема принятия решений в интеллектуальной мониторинговой системе Принятие решений в интеллектуальных мониторинговых системах направлено на выбор задачи определения оптимального алгоритма измерений, измерительных процедур на каждом этапе.
Оно включает принятие решений о принадлежности относительной
погрсшностирезультатов измерений к диапазону допустимых относительных погрешностей [123]; принятие решений о выполнении классификации интеллектуальных методов на основе определения потерь от неправильной классификации, принятия решений о потери точности и оперативности; принятия решения об оценке достоверности принимаемого решения.
Для снижения вероятности ошибочных измерений вычисляются меры доверия к результатам измерения, которые определяются с помощью метода Демпстера-Шафера.
Значение функции гипотезы доверия определяется на основании данных двух (или более) независимых источников измерения по формуле [131]:
F„(z)= X Fi(*)F2(y)n(*)F2O0, хглу=2 ХГ\у=0 19
[стр. 141]

способность к синтезу измерительных структур, оценке полученных результатов.
Модель задач принятия решений в интеллектуальных мониторинговых системах представляется в виде пятёрки, содержащей множество методов измерения, измерительных ситуаций, структур и состояний таких систем и критериев оценки результатов измерения: М = { N, Р, К, Z, S }, где N — {Nt, і =1,2,...т} — множество применяемых методов; Р = {Л, і =1, 2, множество измерительных ситуаций; К= {К,-, і = 1, 2, к}— множество критериев оценки результатов измерений; Z = {Zi, z =1,2,.z} — множество исходных состояний системы; S = {5/, I =1, 2, s} множество алгоритмов работы интеллектуальных мониторинговых систем.
Для повышения эффективности работы интеллектуальных мониторинговых систем целесообразно использовать критерий Демпстера Шафера, метод оптимизации параметров измерения, методы морфологического анализа [13, 131].
Используемая модель задач принятия решения в таких системах позволяет оценить показатели эффективности функционирования системы; она оперирует свойствами интеллектуальных методов, условиями и методами измерений, учитывая структуру интеллектуальных мониторинговых систем, выбор измерительных процедур, критерии оценки результатов измерения.
Структурная схема [66], отражающая последовательность выполнения задач принятия решения представлена на рис.
4.1.
Принятие решений в интеллектуальных мониторинговых системах направлено на выбор задачи определения оптимального алгоритма измерений, измерительных процедур на каждом этапе.
Оно включает принятие решений о принадлежности относительной
погрешности 141

[стр.,143]

результатов измерений к диапазону допустимых относительных погрешностей [123]; принятие решений о выполнении классификации интеллектуальных методов на основе определения потерь от неправильной классификации, принятия решений о потери точности и оперативности; принятия решения об оценке достоверности принимаемого решения.
Для снижения вероятности ошибочных измерений вычисляются меры доверия к результатам измерения, которые определяются с помощью метода Демпстера-Шафера.
Значение функции гипотезы доверия определяется на основании данных двух (или более) независимых источников измерения по формуле [131]:
ХПу=2 JCClJ=0 ’ где Fi(x), F2(y)~ меры доверия к результатам измерений, определенные на совокупности пространства гипотез.
Значения мер формируются на основе базы знаний интеллектуальной системы .
4.3.
Фреймовая модель представления знаний в интеллектуальных ВОИИС База знаний является частью предлагаемой интеллектуальной системы и содержит исчерпывающий объем априорной и апостериорной информации, необходимый для реализации контрольно-измерительной процедуры, расчета параметров объекта, метрологического анализа результатов измерения, поэтапного принятия решения от процесса идентификации исследуемого параметра до получения конечного результата.
В базе знаний формируется и хранится информация о классах объекта, параметрах измерительной ситуации, методах измерения и их параметрах, методах калибровки и тестирования интеллектуальных ВОИИС , методах метрологического анализа, математических зависимостях для определения 143

[Back]