УДК 681.518.3
ИДЕНТИФИКАЦИЯ СОСТОЯНИЯ СЕЛЬСКОХОЗЯЙСТВЕННЫХ ОБЪЕКТОВ ИЗМЕРИТЕЛЬНЫМИ ЭКСПЕРТНЫМИ СИСТЕМАМИ
Добролюбов И.П., Савченко О.Ф., Альт В.В.
РАСХН, Сиб. отд-ние. — СибФТИ. — Новосибирск. 2003.-209 с.
В книге обобщены многолетние результаты исследований по применению информационных технологий при идентификации состояния сельскохозяйственных объектов измерительными экспертными системами (ИЭС) и управляющими измерительными экспертными системами (УИЭС). Рассмотрены методологические принципы формализации задач идентификации, вопросы использования для этих целей методов статистической идентификации и таксономии, которые целесообразно использовать в ИЭС и УИЭС, в особенности при идентификации состояния технических объектов экспертизы (ОЭ). Дано обоснование методов предварительной обработки измерительных информационных потоков, поступающих с ОЭ: сокращения размерности признакового пространства; дискретизации информативных сигналов и др.
Приведённые в работе методы обеспечивают требуемую в производстве и при проведении научных исследований точность и достоверность и составляют важнейшую часть базы знаний ИЭС и УИЭС.
Книга рассчитана на научных работников, специалистов сельского хозяйства, аспирантов и студентов инженерных отделений и учреждений.
Рецензенты:
доктор технических наук, профессор Г.М. Крохта;
доктор технических наук А.Е. Немцев.
Рекомендована к печати ученым советом ГНУ СибФТИ и объединённым научным советом по инженерным направлениям СО РАСХН.
СОДЕРЖАНИЕ
ПРЕДИСЛОВИЕ |
3 |
Основные сокращения и обозначения |
5 |
ВВЕДЕНИЕ |
6 |
В.1. Применение информационных технологий в сельском хозяйстве |
7 |
В.2. Основные принципы построения и функционирования измерительных экспертных систем |
13 |
Глава 1 Постановка задачи идентификации с помощью измерительных экспертных систем |
23 |
1.1. Методологические принципы идентификации и анализа данных |
23 |
1.2. Последовательность подготовки исходных данных |
26 |
1.3. Формулировка задачи поиска зависимостей между параметрами состояния ОЭ и признаками идентификации |
28 |
Глава 2 Методика идентификации статистическими методами |
35 |
2.1. Идентификация по одному признаку |
35 |
2.2. Оценивание неслучайных параметров |
37 |
2.3. Идентификация при двух состояниях ОЭ |
43 |
2.4. Выбор критерия качества принятия решений |
45 |
2.5. Идентификация состояния ОЭ по параметрам распределения одного признака |
51 |
2.6. Идентификация по нескольким параметрам |
64 |
2.7. Идентификация при многомерном пространстве признаков и объектов |
67 |
2.8. Практическое применение алгоритмов идентификации |
79 |
2.9. Идентификация нескольких состояний при обучении (с учителем) |
84 |
2.10. Геометрический подход при идентификации |
86 |
Глава 3 Идентификация с применением дискриминантного, регрессионного и других методов анализа |
88 |
3.1. Применение стохастической аппроксимации |
88 |
3.2. Характеристики качества идентификации |
93 |
3.3. Метод потенциальных функций |
96 |
3.4. Метод «Кора» — метод поиска характерных закономерностей |
97 |
3.5. Метод «коллективы решающих правил |
98 |
3.6. Дискриминантный анализ (идентификация при наличии обучающих выборок |
98 |
Глава 4 Идентификация без обучения (таксономия) |
112 |
4.1. Постановка задачи, термины и определения |
112 |
4.2. Расстояние между отдельными объектами и меры близости объектов друг к другу |
115 |
4.3. Расстояние между классами и меры близости классов |
117 |
4.4. Оценка качества разбиения на классы |
118 |
4.5. Таксономия при применении вероятностных методов оценки неизвестных параметров |
122 |
4.6. Таксономия, основанная на описании классов «ядрами» |
123 |
4.7.Алгоритмы, использующие понятие центра тяжести |
126 |
4.8. Алгоритмы метода размытых множеств |
131 |
4.9. Иерархическая классификация |
135 |
4.10. Представление и интерпретация результатов таксономии |
139 |
Глава 5 Снижение размерности признакового пространства |
144 |
5.1. Постановка задачи |
144 |
5.2. Метод главных компонент |
145 |
5.3. Методы факторного анализа |
158 |
5.4. Метод корреляционного анализа |
167 |
5.5. Метод регрессионного анализа |
169 |
Глава 6 Методы предварительной обработки физических процессов в измерительных экспертных и управляющих системах |
175 |
6.1. Дискретизация (квантование) по уровню |
175 |
6.2. Дискретизация по времени |
175 |
6.3. Оценка качества дискретизации |
178 |
6.4. Критерии оценки точности восстановления функции |
181 |
6.5. Способы восстановления исходных функций |
183 |
ЗАКЛЮЧЕНИЕ |
187 |
ЛИТЕРАТУРА |
189 |
ПРИЛОЖЕНИЕ. 1. Применение процедуры линейной регрессии |
197 |
ПРИЛОЖЕНИЕ. 2. Словарь некоторых терминов |
202 |