Метод автоматического построения алгоритмов распознавания участков фазовых траекторий
Аннотация
Рассматривается задача автоматического построения алгоритмов распознавания нештатного поведения динамических систем. Информация о поведении системы доступна в виде фазовой траектории в пространстве показаний датчиков. Особенностью рассматриваемой задачи распознавания является тот факт, что траектории могут быть существенно искажены по амплитуде и растянуты или сжаты по времени в различных условиях работы системы. В работе предложен метод автоматического построения алгоритмов распознавания нештатного поведения динамических систем по заданной обучающей выборке. Метод позволяет строить алгоритмы распознавания, которые имеют более высокую устойчивость к искажениям фазовых траекторий по сравнению с другими известными методами построения алгоритмов распознавания.
Ключевые слова
задача обучения по прецедентам,
алгоритм распознавания,
обучающая выборка,
алгебраический подход к задаче построения алгоритмов выделения трендов
MSC2020: 004.02+004.67
Список литературы
1. Рудаков К. В., Чехович Ю. В. О проблеме синтеза обучающих алгоритмов выделения трендов (алгебраический подход) // Прикладная математика и информатика. М.: Изд-во факультета ВМиК МГУ, 2001. N 8. С. 97-114.
2. Коваленко Д. С., Костенко В. А., Васин Е. А. Исследование применимости алгеб¬раического подхода к анализу временных рядов // Методы и средства обработки информации. М.: Изд-во факультета ВМиК МГУ, 2005. С. 553-559.
3. Воронцов К. В. Комбинаторный подход к оценке качества обучаемых ал¬горитмов // Математические вопросы кибернетики. 2004. №13. С.5-36. http://www.ccas.ru/frc/papers/voron04mpc.pdf
4. Коваленко Д. С., Костенко В. А. Метод построения алгоритмов распознавания, основанных на идеях аксиоматического подхода // Сборник научных трудов XI Всероссийской научно-технической конференции «Нейроинформатика-2009». М.: Изд-во МИФИ, 2009.
5. KeoghE.J., MichaelJ. Pazzani Derivative Dynamic Time Warping. // First SIAM International Conference on Data Mining (SDM'2001), Chicago, USA. 2001. http://www.ics.uci.edu/ pazzani/Pub1ications/sdm01.pdf.
6. Коваленко Д. С. Методы нечеткого сравнения и голосования для построения рас¬познавателей нештатного поведения динамических систем // Труды V Московской международной конференции по исследованию операций «ORM-2007». М.: МАКС Пресс, 2007. С.123-125.
7. Данилов Д. Л., Жиглявский А. А. Главные компоненты временных рядов: метод "Гусеница"// СПб.: Санкт-Петербургский университет, 1997.
Рецензия
Для цитирования:
Коваленко Д.С. Метод автоматического построения алгоритмов распознавания участков фазовых траекторий. Моделирование и анализ информационных систем. 2009;16(4):6-21.
For citation:
Kovalenko D. Method of automated construction of pattern recognition algorithms on phase paths. Modeling and Analysis of Information Systems. 2009;16(4):6-21. (In Russ.)
Просмотров:
459
Послать статью по эл. почте 