ОЦІНКА ІНФОРМАТИВНОСТІ КОНТРОЛЬОВАНИХ ПАРАМЕТРІВ У ЗАВДАННІ ІДЕНТИФІКАЦІЇ СТАНУ СИСТЕМИ

Автор(и)

  • Лев Раскін Національний технічний університет «Харківський політехнічний інститут», Ukraine http://orcid.org/0000-0002-9015-4016
  • Лариса Сухомлин Кременчуцький національний університет імені Михайла Остроградського, Ukraine https://orcid.org/0000-0001-9511-5932
  • Дмитро Соколов Національний технічний університет «Харківський політехнічний інститут», Ukraine http://orcid.org/0000-0002-4558-9598
  • Лідія Дьомочка Національний технічний університет «Харківський політехнічний інститут», Ukraine http://orcid.org/0000-0002-1081-8354

DOI:

https://doi.org/10.20998/2079-0023.2022.02.04

Ключові слова:

ідентифікація станів системи, інформаційна міра Кульбака, оцінка інформативності нечіткого контрольованого параметра

Анотація

Ефективність розв’язання задачі ідентифікації стану системи суттєво залежить від кількості контрольованих параметрів і ступеня їхньої інформативності. Традиційна технологія оцінювання інформативності цих параметрів спирається на запропоновану Кульбаком міру відстані між ймовірнісними розподілами значень контрольованого параметра для різних станів системи. Виявлені недоліки міри Кульбака. По-перше, значення цієї міри не нормоване і не обмежене зверху. По-друге, ця міра асиметрична, тобто її чисельне значення залежить від способу входження її компонентів у розрахункове співвідношення. Запропонована в роботі технологія розрахунку критерію інформативності враховує невизначеність, що виникає внаслідок нечіткості опису меж областей можливих значень контрольованих параметрів для кожного з можливих станів системи. Важливе посилення відомих технологій оцінювання інформативності контрольованих параметрів полягає у врахуванні реально існуючої неточності оцінювання значень самих результатів вимірювання цих параметрів. Зазначені обставини визначають предмет і мету дослідження – розроблення метода розрахунку відстані між розподілами нечітких значень контрольованого параметра, вільного від недоліків міри Кульбака. Для розрахунку міри відстані між розподілами значень контрольованого параметра в умовах невизначеності вихідних даних, описаних у термінах нечіткої математики, запропоновано симетричний критерій, який легко обчислюється. Наведено приклади розрахунку критерію. Розглянуто можливості збільшення рівня інформативності критерію з використанням аналітичних описів функцій належності нечітких значень контрольованого параметра для різних станів системи.

Біографії авторів

Лев Раскін, Національний технічний університет «Харківський політехнічний інститут»

доктор технічних наук, професор, професор кафедри мультимедійний інформаційних технологій і систем, Національний технічний університет «ХПІ», Харків, Україна

Лариса Сухомлин, Кременчуцький національний університет імені Михайла Остроградського

кандидат технічних наук, доцент, доцент кафедри менеджменту, Кременчуцький національний університет імені Михайла Остроградського, Кременчук, Україна

Дмитро Соколов, Національний технічний університет «Харківський політехнічний інститут»

аспірант кафедри мультимедійний інформаційних технологій і систем, Національний технічний університет «ХПІ», Харків, Україна

Лідія Дьомочка, Національний технічний університет «Харківський політехнічний інститут»

доцент кафедри іноземних мов, Національний технічний університет «ХПІ», Харків, Україна

Посилання

Kullback S., Leibler R.A. On information and sufficiency. The Annals of Mathematical Statistics. 1951, vol. 22, pp.79–86.

Kullback S. Information theory and statistics. New York, Wiley, 1959. 182 p.

Leonov V. P. Sovremennye problemy informatiki [Current issues in computer science]. Tomsk, NTL Publ., 2011. 248 p.

Stratonovich R. P. Teoriya informacii [Current issues in computer science]. Moscow: Sov. radio Publ.,1975. 219 p.

Shennon K. Raboty po teorii informacii i kibernetike [Works on information theory and cybernetics]. Moscow, Izd-vo inostr. literaturi Publ., 1963. 832 p.

Anfilatov V. S., Yemelyanov A. A., Kukushkin A. A. Sistemnyj analiz v upravlenii [Systems analysis in management]. Moscow, Finansi i statistika Publ., 2005. 368 p.

Thomas M., Thomas J. Elements of information theory. New York, John Wiley & Sons, 2012. 784 p.

Quantum Logic and Probability. The Stafford Encyclopedia. 2021. 672 p.

Theorie of Probability. Berkeley Statistics. 2019. 286 p.

Chaloner, K., Verdinelli, I. Bayesian experimental disign. Statistical Science. 1995, vol. 10, pp. 273–304.

Gmurman V. E. Teoriya veroyatnostej i matematicheskaya statistika [Probability theory and mathematical statistics]. Moscow, Visshaya shkola Publ., 2003. 479 p.

Raskin L. G., Pustovojtov P. E. Reshenie mnogonomenklaturnoj zadachi upravleniya zapasami po veroyatnostnomu kriteriyu. [Solving a multi-nomenclature inventory management problem using a probabilistic criterion]. Vestnik Natsionalnogo tekhnicheskogo universiteta «KhPI». Temat. vip.: Sistemnii analiz, upravlenie i informatsionnie tekhnologii [Bulletin of the National Technical University "KhPI". Thematic issue: System analysis, management and information technology]. Kharkiv, NTU "HPI" Publ., 2002, no. 13, pp. 49–53.

##submission.downloads##

Опубліковано

2023-01-13

Як цитувати

Раскін, Л., Сухомлин, Л., Соколов, Д., & Дьомочка, Л. (2023). ОЦІНКА ІНФОРМАТИВНОСТІ КОНТРОЛЬОВАНИХ ПАРАМЕТРІВ У ЗАВДАННІ ІДЕНТИФІКАЦІЇ СТАНУ СИСТЕМИ. Вісник Національного технічного університету «ХПІ». Серія: Системний аналiз, управління та iнформацiйнi технологiї, (2 (8), 24–31. https://doi.org/10.20998/2079-0023.2022.02.04

Номер

Розділ

СИСТЕМНИЙ АНАЛІЗ І ТЕОРІЯ ПРИЙНЯТТЯ РІШЕНЬ