Дмитрий Коваленко / Щербинин Виктор, 4 курс, opt-sem

На этом форуме публикуются и уточняются постановки задач студентам, а также отслеживается ход их выполнения

Модератор: staff

Дмитрий Коваленко / Щербинин Виктор, 4 курс, opt-sem

Сообщение Бычков Иван » 02 ноя 2009 01:43 pm

Тема работы.

Разработка и исследование полуавтоматического алгоритма построения распознавателей поведения динамических систем по обучающей выборке, заданной нечетко.

Расшифровка темы.

Ранее в лаборатории был разработан подход к построению алгоритмов распознавания режимов работы динамических систем. Идея подхода заключается в следующем:
1. На первом этапе при помощи системы аксиом (некоторого набора условий) производится разметка анализируемой фазовой траектории, полученной с датчиков системы, то есть каждой точке траектории ставится в соответствие та аксиома, которая выполняется в данной точке. Таким образом, происходит переход от анализируемой траектории к ее разметке. Размечаются также заданные траекторий, называемые эталонными, характерные для аномального поведения системы.
2. На втором этапе происходит поиск разметок траекторий, соответствующих аномальному поведению системы, в разметке анализируемой траектории.
Система аксиом выбирается отдельно для каждой конкретной наблюдаемой системы и строится на основании обучающей выборки. Существует два способа задания обучающей выборки:
1. Обучающая выборка, заданная четко. Данная выборка состоит из траекторий, для которых четко заданы отсчеты с какого и по какой в них входят участки, соответствующие аномальному поведению наблюдаемой системы.
2. Обучающая выборка, заданная нечетко. Данная выборка состоит из траекторий, для которых задана лишь точка наступления аварии и известно, что соответствующая траектория аномального поведения входит в данную траекторию обучающей выборки ранее. Т.е. точные отсчеты вхождения траектории аномального поведения не известны, а известна лишь точка наступления аварии, идущая спустя некоторое неизвестное время.

Для построения системы аксиом на основе обучающей выборки, заданной нечетко, был предложен алгоритм на основе опорных точек. Опорной точкой назовем отсчет траектории, который соответствует некоторому аномальному режиму работы. Характерными особенностями особой точки являются:
1. Опорная точка соответствует некоторому определенному режиму работы наблюдаемой системы и входит в наблюдаемую траекторию только при данном режиме работы.
2. Если опорная точка для некоторого режима работы существует, то она всегда или в "большинстве" случаев встречается в наблюдаемой траектории в данном режиме работы.
Каждому аномальному режиму работы может соответствовать некоторый набор опорных точек, выделив которые в наблюдаемой траектории возможно распознавать режимы работы динамической системы.
Работу предложенного автоматического алгоритма на основе опорных точек возможно существенно улучшить за счет интерактивной работы с пользователем.

В рамках курсовой работы планируется разработать и реализовать графическое средство для отображения результатов работы алгоритма построения системы аксиом по обучающей выборке, заданной нечетко. При этом необходимо автоматически выбирать для отображения те участки траекторий, на которых с помощью построенной системы аксиом не удается выделить траекторий аномального поведения. А так же выбирать и отображать те аксиомы системы, которые не участвуют в распознавании траекторий аномального поведения рассматриваемой системы или срабатывают независимо от типа поведения и, таким образом, не несут полезной информации для распознавателя на основе данной системы аксиом. Предложить и реализовать метод внесения изменений в исходные данные для алгоритма и метод локализации опорных точек для алгоритма построения системы аксиом. Провести численное исследование реализованного алгоритма и провести его сравнение с исходным алгоритмом на основе опорных точек. Все предложенные алгоритмы должны быть реализованы в рамках развиваемой в лаборатории библиотеки AxiomLib.

Цель работы.

Целью работы является создание, реализация и исследование эффективности полуавтоматического алгоритма построения распознавателей поведения динамических систем по обучающей выборке, заданной нечетко.

Ожидаемые результаты.

1. Разработано графическое средство для отображения результатов работы алгоритма построения системы аксиом на основе опорных точек.

2. Разработан и реализован алгоритм полуавтоматического построения системы аксиом по обучающей выборке, заданной нечетко.

3. Разработанные методы и алгоритмы интегрированы в новую версию библиотеки AxiomLib.

4. Проведено исследование эффективности предложенных методов и алгоритмов на модельных данных.
Бычков Иван
Аспирант
 
Сообщения: 179
Зарегистрирован: 23 сен 2008 01:19 pm

Вернуться в Студенческие задачи (2009-2010)

Кто сейчас на конференции

Сейчас этот форум просматривают: нет зарегистрированных пользователей и гости: 1

cron