УСТРОЙСТВО ДЛЯ МОДЕЛИРОВАНИЯ ПРОЦЕДУРЫ РАСПОЗНАВАНИЯ СЛОЖНОГО ДИНАМИЧЕСКОГО ОБЪЕКТА

Полезная модель относится к автоматике и вычислительной технике и может быть в принципе использована для статистической оценки показателя частоты воздействия дестабилизирующих факторов при моделировании процедуры распознавания сложного динамического объекта [4: с.235-243].
В математической кибернетике известны способы и реализующие их устройства [5: с.25-31], позволяющие осуществить весьма различные по своей природе физические реализации неформальных моделей интеллектуальной обработки данных [3, 7].
Наиболее исследованной является задача идентификации с применением вероятностных систем распознавания [2: с.99-104], что позволяет обеспечить реализацию в процессе идентификации, в том числе и при моделировании распознавания, возможностей метода статистических испытаний.
Известны принципы функционирования и некоторые свойства многоканального устройства матричной структуры с обратной связью [1].
Данная матрица с обратной связью представляет собой устройство типа матрицы Штайнбуха, в которой между горизонтальными и вертикальными линейками образована обратная связь через блок нормирования.
Значительный практический интерес в рассматриваемом контексте представляет собой использование в качестве функционального средства многоканального устройства матричной структуры с обратной связью при моделировании процесса идентификации сложного динамического объекта, - посредством применения возможностей логических систем распознавания в интересах сбора статистических данных для последующей оценки показателя частоты воздействия дестабилизирующих факторов [2: с.197-200].
Наличие итеративного процесса позволяет использовать указанную матрицу с обратной связью в качестве генератора многомерных последовательностей [1]. Получение последовательности с заданными характеристиками может быть обеспечено путем подбора состава элементов матрицы и совокупности стартовых сигналов. Такая ассоциация позволит обеспечить не только произвольную гибкую перестройку связей в модели, но и организовать моделирование процедуры распознавания сложного динамического объекта в рамках структуры без увеличения числа и сложности связей.
В тоже время, в числе основных недостатков искомого средства, применимого в принципе при создании инвариантных к помехам линейных преобразователей, особо следует выделить ограничение функциональных возможностей и недостаточную точность оценки временных параметров исследуемого процесса внешними средствами, которые не позволяют производить моделирование с требуемым качеством в случае возникновения явлений, близких, по сути, к статистически необратимым преобразованиям.
Наиболее близким по назначению и технической сущности является устройство для контроля и линеаризации передаточных характеристик многоканальных преобразователей, обеспечивающее диагностирование контролируемых многоканальных преобразователей и повышение точности устройства [6]. Устройство содержит блок выявления неисправности преобразователей, блок вычисления характеристик преобразователей, инвертор и коммутатор, подключенные к преобразователям.
Целью полезной модели является оценка значения показателя частоты воздействия дестабилизирующего фактора в ходе выполнения цикла операций преимущественно путем сопряжения многоканального устройства матричной структуры с обратной связью и устройства для контроля и линеаризации передаточных характеристик многоканальных преобразователей.
Поставленная цель достигается тем, что при моделировании процедуры распознавания сложного динамического объекта в устройство дополнительно введены коммутатор, блок сопряжения многоканального устройства матричной структуры с обратной связью и устройства для контроля и линеаризации передаточных характеристик многоканальных преобразователей, счетчик числа переключений блока выявления неисправностей, соответствующие функциональные связи.
В научно-технической литературе не обнаружено технических решений с указанными существенными признаками, что позволяет сделать вывод о его новизне. Не были обнаружены и устройства, в которых поставленная цель достигалась бы введенной совокупностью признаков, что позволяет сделать вывод о наличии в предложении существенных отличий.
Полезная модель поясняется описанием примера ее выполнения со ссылками на сопровождающие чертеж, на котором:
фиг.1 изображает структурную схему устройства моделирования процедуры распознавания сложного динамического объекта;
фиг.2 поясняет на функциональной схеме введение счетчика числа переключений блока выявления неисправностей устройства для контроля и линеаризации передаточных характеристик многоканальных преобразователей;
фиг.3 - многоканальное устройство матричной структуры с обратной связью.
n
n
Устройство моделирования процедуры распознавания сложного динамического объекта содержит: генератор многомерных последовательностей 1, выполненный в виде многоканального устройства матричной структуры с обратной связью, имеющий управляющий вход 1, 2 информационных входов и 2 информационных выходов, информационные выходы которого соответствуют входам блока сопряжения 2;
n
блок сопряжения 2, имеющий 2 входов и выход, входы которого соответствуют информационным выходам генератора многомерных последовательностей 1, выход которого подключен к входу 2 коммутатора 3;
коммутатор 3, имеющий управляющий вход 1, 2 информационных входа 2 и 3, а также выход, информационный вход 2 подключен к выходу блока сопряжения 2, выход которого подключен к входу блока контроля и линеаризации передаточных характеристик многоканальных преобразователей 4;
блок контроля и линеаризации передаточных характеристик многоканальных преобразователей 4, выполненный в виде устройства Титова В.Б. для контроля и линеаризации передаточных характеристик многоканальных преобразователей, имеющий вход и 2 выхода, вход подключен к выходу коммутатора 3, выход 1 подключен к функциональному входу 2 счетчика числа переключений 5;
счетчик числа переключений 5, имеющий управляющий вход 1, функциональный вход 2 и выход, функциональный вход 2 подключен к выходу 1 блока контроля и линеаризации передаточных характеристик многоканальных преобразователей 4.
Устройство моделирования процедуры распознавания сложного динамического объекта работает следующим образом (3 основных режима работы):
предполагается два варианта функционирования устройства в целом - без подключения и с подключением генератора многомерных последовательностей 1 через коммутатор 3;
предполагается, что в начальном состоянии первого варианта (I и II режим) генератор многомерных последовательностей 1 и блок сопряжения 2 отключены, счетчик числа переключений 5 обнулен и через коммутатор 3 на вход блока контроля и линеаризации передаточных характеристик многоканальных преобразователей 4 поступает внешний сигнал;
предполагается, что в начальном состоянии второго варианта (преимущественно III режим) внешний сигнал отключен, счетчик числа переключений 5 обнулен, при моделировании процедуры распознавания используется генератор многомерных последовательностей 1;
I режим соответствует основному (штатному) режиму работы устройства Титова В.Б. для контроля и линеаризации передаточных характеристик многоканальных преобразователей;
II режим является ключевым по функциональному предназначению предлагаемого устройства моделирования процедуры распознавания сложного динамического объекта, соответствует нештатному режиму работы устройства для контроля и линеаризации передаточных характеристик многоканальных преобразователей; однако искомыми выходными данными являются показания счетчика числа переключений 5, которые используются при моделировании процедуры распознавания, реализующей фрагмент системы интеллектуальной обработки данных (статистическая оценка показателя частоты воздействия дестабилизирующих факторов), - при оценке ожидаемого воздействия путем подсчета числа переключений субблока выявления неисправностей блока контроля и линеаризации передаточных характеристик многоканальных преобразователей 4;
III режим является в принципе сходным I режиму, однако посредством воздействия на управляющий вход 1 коммутатора 3 на вход блока контроля и линеаризации передаточных характеристик многоканальных преобразователей 4 через коммутатор 3 и блок сопряжения 2 поступают сигналы с генератора многомерных последовательностей 1; искомыми выходными данными являются показания блока контроля и линеаризации передаточных характеристик многоканальных преобразователей 4.
Принципы работы заявленной полезной модели, реализующей фрагмент системы интеллектуальной обработки данных, заключаются в моделировании процедуры распознавания и сводятся к реализации принципа неокончательного принятия решения при оценке ожидаемого воздействия путем подсчета числа переключений субблока выявления неисправностей.
В качестве практически возможного к реализации использован подход, представляющий собой метод статистической оценки показателя частоты воздействия дестабилизирующих факторов [4: с.235-243].
Указанный пример был приведен в числе возможных предпосылок и вариантов статистической оценки показателя частоты воздействия дестабилизирующих факторов посредством предложенного устройства моделирования процедуры распознавания сложного динамического объекта. И представляется очевидным, что в предпочтительных вариантах выполнения могут быть сделаны изменения и модификации, не выходящие из объема настоящей полезной модели устройства, с использованием большего числа уже описанных в формуле однотипных функциональных элементов и сопряжения многоканальных преобразователей, а также ряда иных статистических методов.
Прикладные исследования были выполнены при частичной поддержке Федерального агентства по науке и инновациям совместно с Советом по грантам Президента Российской Федерации по итогам конкурса 2006 года на соискание грантов Президента России для поддержки молодых российских ученых - кандидатов наук и их научных руководителей, область знаний - "Военные и специальные технологии" (МК-9358.2006.10).
Список использованных источников
1. Акопян Р.А., Агамалова М.А. Обучаемая матрица. Авт. свидетельство №262494. "Открытия, изобретения, промышленные образцы, товарные знаки", 1969, №6.
2. Горелик А.Л., Скрипкин В.А. Некоторые вопросы построения систем распознавания / "Применение метода Монте-Карло для оценки эффективности вероятностных систем распознавания". С.99-104; "Применение метода Монте-Карло для оценки эффективности логических систем распознавания". С.197-200. - М.: Сов. радио, 1974. - 224 с.
3. Кузнецова В.Л., Раков М.А. Самоорганизация в технических системах. - Киев: Наук. думка, 1987. - 200 с.
4. Лепешкин О.М., Рожнов А.В. Метод статистической оценки показателя частоты воздействия дестабилизирующих факторов. "ЭМС и имитационное моделирование инфокоммуникационных систем" / под ред. О.Н.Маслова. Сб. статей - М.: Радио и связь, 2002. С.235-243.
5. Радченко А.Н. Моделирование основных механизмов мозга / "О построении неформальных моделей нейрона". С.25-31. - Л.: Наука, 1968. - 212 с.
6. Титов В.Б., Русинов К.А. Устройство Титова В.Б. для контроля и линеаризации передаточных характеристик многоканальных преобразователей. Авт.свидетельство СССР №1675854, кл. G 05 В 23/02.
7. Червяков Н.И., Рожнов А.В. Модель обработки информации нейроноподобным образованием на основе аппарата системы остаточных классов: Сб. докладов VI Всероссийской конференции с международным участием "Нейрокомпьютеры их применение". - М.: ИПУ, 2000.