Сравнительный анализ методов распознавания образов

Ергалиев Д.С. - к.т.н., доцент кафедры космическая техника и технологии Евразийского Национального университета

им. Л.Н. Гумилева, г. Астана

Сравнительный анализ методов распознавания образов.

Важным резервом эффективной эксплуатации авиационной техники

(АТ) является снижение расходов на ее техническое обслуживание и ремонт.

На практике наиболее распространены следующие стратегии обслуживания по ресурсу (сроку службы), по уровню надежности, по техническому состоянию. Централизованное планово-предупредительные системы ориентированы преимущественно на стратегию обслуживания по ресурсу на базе сложившейся статистики, что не эффективно, так как затрачиваются средства на незапланированные простои и ненужное техническое обслуживание летательных аппаратов и их систем.

Чтобы поддерживать летную годность летательных аппаратов и их систем в нормативном состоянии и обеспечивать оптимальную производительность, необходим системный подход к техническому обслуживанию и ремонту (ТОиР), который базируется на наборе формальных инструментов упреждающего анализа, а также построенных на результатах этого анализа диагностической и коммуникационной аппаратуры и программных средств обработки данных измерительных процедур.

В рамках традиционного линейного подхода реализация полномасштабных исследований требует применения компьютерной техники. В то же время современные компьютеры с их способностью выполнять с высокой скоростью большие объемы вычислительных и логических операций дают возможность использовать для анализа данных и конструирования диагностических тестов более совершенные подходы, позволяющие полнее учитывать сложную структуру диагностической информации.

В этих условиях все большее число исследователей начинают разработки более совершенных моделей оценки состояния сложных технических объектов, используя теорию и методы распознавания образов.

Таким образом, развитие информационных технологий дает основание рассматривать использование методов теории распознавания образов в качестве ближайшей реальной перспективы совершенствования диагностики состояния систем и ЛА в целом, а также для разработки процедур принятия решений (диагностика и классификация).

Распознаванием образов называются задачи построения и применения формальных операций над числовыми или символьными отображениями объектов реального или идеального мира, результаты которых отражают отношения эквивалентности между этими объектами. Отношения

эквивалентности выражают принадлежность объектов каким-либо классам, рассматриваемым как самостоятельные семантические единицы.

При построении алгоритмов распознавания классы эквивалентности могут задаваться исследователем, который пользуется собственными содержательными представлениями или использует внешнюю

дополнительную информацию о сходстве и различии объектов в контексте решаемой задачи. Тогда говорят о «распознавании с учителем». В противном случае, без привлечения внешней обучающей информации задачи классификации называют автоматической классификацией или «распознаванием без учителя».

Термин «диагностика» в переводе с греческого означает «распознание». В то же время традиционная технология обработки результатов диагностического тестирования использует лишь очень ограниченную часть арсенала современных методов теории распознавания образов. Это связано с тем, что традиционная технология была изначально ориентирована на «ручное» употребление диагностических тестов, а большинство алгоритмов распознавания образов требует привлечения значительных вычислительных мощностей, которые могут быть обеспечены только

высокопроизводительной компьютерной техникой.

Различные авторы дают разную типологию методов распознавания образов. Одни авторы различают параметрические, непараметрические и

эвристические модели, другие - выделяют группы методов, исходя из исторически сложившихся школ и направлений в данной области. Например, в [2] используется следующая типология методов распознавания образов:

- методы, основанные на принципе разделения;

- статистические методы;

- методы, построенные на основе «потенциальных функций»;

- методы вычисления оценок (голосования);

- методы, основанные на исчислении высказываний, в частности на аппарате алгебры логики.

Подобная типология методов распознавания с той или иной степенью детализации встречается во многих работах по распознаванию. В то же время известные типологии не учитывают одну очень существенную характеристику, которая отражает специфику способа представления знаний предметной области с помощью какого-либо формального алгоритма распознавания образов.

В настоящее время выделяют два основных способа представления знаний [3]:

1) Интенсиональные представления - схемы связей между атрибутами (признаками).

2) Экстенсиональные представления - конкретные факты (объекты, примеры).

Интенсиональные представления фиксируют закономерности и связи, которыми объясняется структура данных. Применительно к диагностическим задачам такая фиксация заключается в определении операций над атрибутами (признаками) объектов, приводящих к требуемому

диагностическому результату. Интенсиональные представления реализуются посредством операций над значениями атрибутов и не предполагают произведения операций над конкретными информационными фактами (объектами).

В свою очередь, экстенсиональные представления связаны с описанием и фиксацией конкретных объектов из предметной области и реализуются в операциях, элементами которых служат объекты как целостные системы.

Описанные выше два фундаментальных способа представления знаний позволяют предложить следующую классификацию методов распознавания образов:

1) Интенсиональные методы распознавания образов - методы, основанные на операциях с признаками.

2) Экстенсиональные методы распознавания образов - методы, основанные на операциях с объектами.

Группа интенсиональных методов распознавания образов обширна, и ее деление на подклассы носит в определенной мере условный характер. Рассматрим следующую классификацию этих методов:

1) Методы, основанные на оценках плотностей распределения значений признаков.

2) Методы, основанные на предположениях о классе решающих функций.

3) Логические методы.

4) Лингвистические (структурные) методы.

В приводимой выше классификации основное внимание уделено формальным методам распознавания образов и поэтому опущено рассмотрение эвристического подхода к распознаванию.

По поводу этого подхода ограничимся несколькими замечаниями.

Эвристический подход основывается на трудно формализуемых знаниях и интуиции исследователя, который определяет, какую информацию и каким образом нужно использовать для достижения требуемого эффекта распознавания.

В целом эвристический подход к построению алгоритмов распознавания, как правило, отличается нестандартностью, что затрудняет

перенесение накопленного опыта в проектировании распознающих систем на другие задачи.

Использованная литература:

1 Беляев, Ю. К. Статистические методы обработки результатов испытаний на надежность [Текст] / Ю. К. Беляев. - М.: Знание, 1982.

2 Гренандер, У. Лекции по теории образов [Текст]. В 3 т. Т.1. Синтез образов / У. Гренандер. - М.: Мир, 1979. - 382 с.

3 Гренандер, У. Лекции по теории образов [Текст]. В 3 т. Т.2. Анализ образов / У. Гренандер. - М.: Мир, 1981. - 448 с.