Ви є тут

Методы и модели контроля состояния сложных динамических объектов на основе измерительной информации с использованием алгоритмов интеллектуального анализа данных

Автор: 
Жукова Наталия Александровна
Тип роботи: 
кандидатская
Рік: 
2008
Кількість сторінок: 
176
Артикул:
33766
179 грн
Додати в кошик

Вміст

СОДЕРЖАНИЕ
Введение
Глава 1. Анализ современного состояния, тенденций и перспектив развития систем оперативного контроля состояния сложных динамических объектов
1.1. Основные понятия и определения
1.2. Анализ современных подходов к построению систем оперативного контроля состояния сложных динамических объектов на основе анализа ТМИ.
1.2.1. Основные требования к современным системам ОКССДО на основе ТМИ
1.2.2. Типовая структура систем ОКССДО на основе ТМИ.
1.2.3. Методы анализа ТМИ на этапе вторичной обработки.
1.2.4. Оценка современных систем ОКССДО на основе ТМИ
1.3. Интеллектуальные системы ОКССДО.
1.3.1. Понятие интеллектуальной системы ОКССДО.
1.3.2. Обобщенная структура интеллектуальной системы ОКССДО
1.4. Сравнительный анализ алгоритмов интеллектуального анализа, используемых для обработки данных
1.4.1. Алгоритмы сегментации.
1.4.2. Алгоритмы кластерного анализа.
1.4.3. Алгоритмы классификации.
1.4.4. Алгоритмы ассоциации
1.4.5. Алгоритмы секвенциального анализа.
1.5. Цель и задачи исследования
1.6. Выводы по главе 1.
Глава 2. Разработка обобщенного подхода, моделей и алгоритмов анализа ТМИ, используемых в иггеллсктуальиьх системах ОКССДО
2.1. Разработка обобщенного подхода к решению задачи ОКССДО на основе ТМИ
2.2. Разработка моделей сигналов.
2.2.1. Типы используемых моделей.
2.2.2 Структурная модель сигнала нулевого уровня.
2.2.3 Структурная модель сигнала первого уровня
2.2.4 Структурная модель сигнала второго уровня
2.2.5 Структурная модель сигнала третьего уровня.
2.3. Разработка методов выделения сегментов в ТМ сигналах.
2.3.1. Постановка задачи сегментации
2.3.2. Особенности ТМ сигналов
2.3.3. Обобщенная схема построения модели первого уровня
2.3.4. Метод сегментации ММС
2.3.5. Метол сегментации ВМС
2.3.6 Метод улучшения качества сегментации ВМС на основе алгоритмов совместной сегментации коррелированных сигналов.
2.4. Разработка алгоритмов кластерного анализа для формирования классов состояний ВМС.
2.4.1. Постановка задачи кластеризации
2.4.2.Алгоритм кластерного анализа для ТМ сигналов
2.4.3. Определение принадлежности к сформированным классам сегментов контролируемых сигналов.
2.5. Разработка алгоритмов секвенциального анализа для обработки ГМ сигналов
2.5.1. Постановка задачи секвенциального анализа
2.5.2. Алгоритм построения шаблонов ТМ сигналов.
2.5.3. Алгоритм выявления аномальных и преданомальиых ситуаций в новых данных на основе сфолрмированных шаблонов.
2.6. Выводы по главе 2
Глава 3. Разработка алгоритмов, ориентированных на использование в интеллектуальных системах ОКССДО
3.1. Разработка метода сокращения размерности набора анализируемых признаков
3.1.1. Постановка задачи сокращения размерности набора анализируемых признаков.
3.1.2. Разработ ка алгоритмов ассоциации для сокращения набора анализируемых признаков.
3.1.2.2. Схема применения алгоритмов ассоциации при обработке ТМИ.
3.1.2.3. Формирование компактных 1рупп объектов на основе алгоритмов кластерного анализа.
3.1.2.4. Модификация алгоритма Арпоп.
3.1.2.5. Модификация алтритма РгесНсбуеАргюп.
3.1.2.6. Особенности применения алгоритмов ассоциации при обработке ТМИ
3.2. Разработка метода визуализации телеметрических параметров с использованием решеток понятий
3.2.1. Постановка задачи визуализации.
3.2.2. Метод анализа формальных понятий.
3.2.3. Вычислительная модель решетки понятий
3.2.4. Метод упрощения вычислительной модели решетки понятий
3.2.5. Дополнение вычислительной модели решетки понятий.
3.2.6. Пример анализа параметров СДО на основе дополненной модели.
3.3. Выводы по главе 3
Глава 4. Проектирование и программная реализация систем ОКССДО
4.1. Обобщенная модель функционирования интеллектуальных систем ОКССДО
4.2. Варианты организации хранения и использования данных и знаний в системах ОКССДО
4.2.1. Принципы построения систем ОКССДО на основе баз данных.
4.2.2. Принципы построения систем ОКССДО на базе экспертных систем
4.2.3. Принципы построения систем ОКССДО с использованием онтологического
подхода.
4.4.2. Оценка вариантов организации хранения и использования данных и знаний в системах ОКССДО.
4.3. Архитектура системы ОКССДО на основе онтологическою подхода
4.4. Реализация проготинного варианта системы ОКССДО
4.4.1. Описание основных пользовательских интерфейсов прототипного вариан та системы.
4.4.2. Экспериментальные исследования на реальных сигналах
4.5. Выводы по главе 4
Заключение
Список литературы