Модель алгоритма формирования модели измерения

О модели алгоритма формирования МИ следует вести речь в следующих случаях:

1. При программной реализации соответствующего алгоритма не на рабочей ЭВМ, а на ЭВМ, предназначенной только для предварительной его отработки.

2. При отличиях языка программирования модели от языка программирования рабочего алгоритма.

3. При отработке в процессе моделирования принципов построения алгоритма и, в частности, алфавита классов и словаря признаков, а также решающего правила.

4. При различных сочетаниях ситуаций, представленных в пп. 1–3 настоящего перечня.

Если алгоритм системы формирования реализуется на “своей” ЭВМ в эксплуатационном представлении, то он уже в силу полной изоморфности и аналогичности не представляет собой модель, а является реальной составной частью системы или ее модели (если идет речь о модели системы).

Реализация алгоритма формирования на “своей” ЭВМ совместно с моделью объекта контроля и средств измерения параметров представляет собой комбинированную модель устройства формирования (реальный программно реализованный алгоритм устройства формирования и модели входных воздействий), предназначаемую для оценок:

– правильности функционирования алгоритма устройства формирования;

– качества и эффективности устройства формирования, имеющей выбранную структуру и реализацию.

Первая из рассмотренных ситуаций применения моделирования устройства формирования может иметь достаточно широкий спектр задач в процессе создания алгоритма и его отработки, если отсутствует экономически допустимая возможность его реализации на рабочей ЭВМ или ЭВМ подобного типа.

Точно также существуют условия для возникновения второй ситуации. Например, желание приспособить готовое программно реализованное устройство формирования для другой системы на ЭВМ, где в соответствии с имеющимися требованиями программирование ведется на другом языке или на автокоде, заставляет рассматривать существующую реализацию как модель.

Третья ситуация применения моделей устройства формирования представляется наиболее соответствующей конструированию устройства формирования. В том случае, когда целью моделирования алгоритма является выбор признаков измерения и алфавита классов, состав модели оказывается наиболее полным по сравнению с другими и поэтому представляющим наибольший интерес.

Главное что отличает такую модель – это наличие модуля описания классов на языке признаков. Подобный модуль может быть и принадлежностью рабочего алгоритма устройства формирования. Наиболее это очевидно для обучающихся устройств формирования.

Алгоритм функционирования модуля описания классов на языке признаков в максимальной степени интересен для вероятностных устройств формирования. Другие системы имеют более простую и очевидную реализацию.

На начальной стадии модельной отработки вероятностного устройства формирования имеем дело с m классами и N признаками измерения. В дальнейшем их число может быть изменено. Для этого и проводится моделирование.

При этом в составе модуля описания классов модели устройства формирования должен находиться субмодуль восстановления плотностей распределения вероятностей признаков в каждом из назначенных классов, реализующий рассмотренный алгоритм.

Число классов и число признаков в соответствии с имеющимися представлениями о создании устройства формирования в исходном состоянии должно быть максимально возможным. Число классов – так как всегда есть стремление к максимальной детализации решений. Число признаков – так как их максимуму соответствует максимум вероятности правильной классификации.

В соответствии с этим модель устройства формирования может быть использована для оценки результативности увеличения числа признаков, введения новых. Все последующие шаги оптимизации устройства формирования, обеспечивающей максимум вероятности правильной классификации, связываются с выбором такого числа признаков, которое удовлетворяло бы имеющимся ограничениям на создание средств измерений и обработки информации. Таким образом, здесь уже имеем дело с противоположной тенденцией – ограничением числа признаков (исключением менее эффективных), но при стремлении сохранить достигнутое качество и эффективность на полном их наборе.

Следовательно, в задачи оптимизации должны входить действия по компенсации потерь от уменьшения числа признаков, которые сопровождаются только уменьшением числа классов в исходном алфавите.

После отбора в состав вектора признаков тех, которые удовлетворяют предъявленным ограничениям, производится повторное описание классов. Когда же есть необходимость уменьшить число классов, то исключаемые из алфавита классы вынужденно объединяются с теми оставшимися в его составе, для которых такое объединение не принесет увеличения числа ошибочных решений в системе. Тогда при объединении, например, двух классов (p-го и q-го) и тот и другой исчезают из алфавита и появляется один новый (m+1)-й.

После исключения последней алгоритмической функцией в модуле описания классов должна быть функция их перенумерации в новом составе. Таким образом, последовательность алгоритмических действий модуля описания классов включает:

1. Расчет одномерных плотностей распределения вероятностей каждого из признаков по классам по репрезентативной выборке реализаций измеренных значений (при моделировании объектов и измерителей).

2. Исключение из описаний одномерных плотностей распределения при сокращении размерности вектора признаков.

3. Перекомпоновка плотностей описания классов и априорных вероятностей при сокращении числа классов.

4. Перенумерацию классов после объединения отдельных.

Учитывая тот факт, что при имеющихся ограничениях на создание средств измерений и (или) средств обработки приходится варьировать наборами признаков, рассмотренный модуль описания классов должен повторять функции 2-го пункта при каждом новом наборе.

Наличие рассмотренного модуля в составе модели устройства формирования предъявляет определенные требования к его окружению. Для каждого нового описания классов необходимо в качестве входной информации модуля иметь используемый в данной серии испытаний вектор отбора признаков. При решении задачи объединения классов в качестве входной информации модуля необходимо иметь решение в виде номеров классов, назначенных к объединению. В соответствии с этим модуль обеспечивает:

– повторное описание классов при каждом новом векторе отбора;

– описание объединенных классов после испытаний системы распознавания для одного состава алфавита (перекомпоновка векторов-признаков при их независимости).

Если первая из приведенных задач решается автоматически исключением признаков, то вторая не может быть решена без оценки эффективности устройства формирования в данной серии испытаний. То есть, решается после проведения испытаний с данным вариантом алфавита во всем диапазоне допустимых векторов отбора признаков измерения.