Радіоелектроніка, інформатика, управління - 2016, №1 (36)
Permanent URI for this collectionhttps://eir.zp.edu.ua/handle/123456789/28671
Browse
Recent Submissions
Item Видобування продукційних правил на основі негативного відбору(Національний університет "Запорізька політехніка", 2016) Олійник, Андрій Олександрович; Oliinyk, A.UK: Вирішено завдання розробки математичного забезпечення для автоматизації видобування набору знань у вигляді продукційних правил з навчальних вибірок даних. Об’єктом дослідження є процес побудови моделей неруйнівного контролю якості. Предмет дослідження становлять методи видобування продукційних правил на основі негативного відбору для синтезу моделей контролю якості. Мета роботи: створення методу синтезу продукційних правил на основі негативного відбору, що полягає в обробці даних навчальної вибірки, яка характеризується істотною відмінністю кількості екземплярів, що відносяться до різних класів. Запропоновано метод синтезу продукційних правил на основі негативного відбору для випадку нерівномірного розподілу екземплярів класів вибірки, який при генерації набору детекторів використовує відому інформацію про екземпляри всіх класів вибірки, враховує інформацію про індивідуальну значущість ознак, як форму детектора використовує гіперкуб максимально можливого об’єму. Розроблений метод дозволяє виключати малозначущі і надлишкові ознаки з вибірки, скоротивши тим самим простір пошуку і час виконання методу, а також формувати набір детекторів з високими апроксимаційними й узагальнюючими здібностями. Запропонований метод за рахунок підвищення узагальнюючих властивостей синтезованих моделей шляхом скорочення числа детекторів і умов антецедентів також підвищує інтерпретабельність моделі, скорочує її розмірність (структурну і параметричну складність), обсяг використовуваної пам’яті і підвищує швидкодію моделі при послідовній реалізації обчислень. Проведено експерименти з дослідження властивостей запропонованого методу. Результати експериментів дозволяють рекомендувати запропонований метод для використання на практиці. EN: The problem of mathematical support development is solved to automate the extraction knowledge as production rules from the training data samples. The object of study is the process of constructing models of non-destructive quality control. The subject of study are methods of production rules extraction based on negative selection for synthesis of quality control models. The purpose of the work is to develop a method of production rules synthesis on the basis of a set of detectors is in the handling of data of training sample, characterized by a substantial number of instances of distinction belonging to different classes. A method for the synthesis of production rules on the basis of negative selection in the case of uneven distribution of instances of the sample classes is proposed. The developed method allows to exclude irrelevant and redundant features from the sample, thereby reducing the search space and time of execution of the method, as well as generate a set of detectors with high approximation and generalization capability. The proposed method improves the generalizing properties of synthesized model and its interpretability. The software implementing proposed method is developed. The experiments to study the properties of the proposed method are conducted. The experimental results allow to recommend the proposed method for use in practice.Item Нечеткое разбиение объектов на основе критериев плотности(Національний університет "Запорізька політехніка", 2016) Кучеренко, Е. И.; Глушенкова, И. С.; Глушенков, С. А.; Кучеренко, Є. І.; Глушенкова, І. С.; Глушенков, С. А.; Kucherenko, Ye. I.; Glushenkova, I. S.; Glushenkov, S. A.RU: Решена задача разбиения по критериям плотности в нечетком пространстве состояний при пересечении признаков. Объектом исследования являлись процессы разбиения заданной выборки объектов на подмножества. Предмет исследования составляют методы и алгоритмы нечеткого разбиения объектов на основе критериев плотности в сложных системах. Цель работы: развитие метода горной кластеризации Ягера-Филева на основе нечетких представлений для повышения эффективности решений. Предложен нечеткий метод разбиения, основанный на вычислении плотности распределения интегральных признаков объектов в нечетком пространстве состояний, который, в отличие от существующих, дополнительно функционирует в нечетком пространстве состояний и признаков. Описаны и обоснованы этапы метода нечеткого разбиения признаков с использованием нечеткого расстояния Хемминга. Была создана программа моделирования плотности распределения признаков на основе разработанного метода. Выполнен эксперимент по определению принадлежности объекта при пересечении областей нечеткого распределения признаков и предоставление результатов в виде логического вывода и графического материала. Результаты эксперимента позволяют рекомендовать предложенный метод для использования на практике. Перспективой дальнейших исследований является исследование и алгоритмизация метода, его адаптация в пространстве признаков предметных областей. UK: Розв’язано задачу розбиття за критеріями щільності в нечіткому просторі станів при перетині ознак. Об’єктом дослідження були процеси розбиття заданої вибірки об’єктів на підмножини. Предмет дослідження становлять методи й алгоритми нечіткого розбиття об’єктів на основі критеріїв щільності в складних системах. Мета роботи: розвиток методу гірської кластеризації Ягера-Філев на основі нечітких уявлень для підвищення ефективності рішень. Запропоновано нечіткий метод розбиття, заснований на обчисленні щільності розподілу інтегральних ознак об’єктів в нечіткому просторі станів, який, на відміну від існуючих, додатково функціонує в нечіткому просторі станів і ознак. Описано й обгрунтовано етапи методу нечіткого розбиття ознак із застосуванням нечіткої відстані Хеммінга. Було створено програму моделювання щільності розподілу ознак на основі розробленого методу. Виконано експеримент щодо визначення належності об’єкта при перетині областей нечіткого розподілу ознак та надання результатів у вигляді логічного виведення і графічного матеріалу. Результати експерименту дозволяють рекомендувати запропонований метод для використання на практиці. Перспективою подальших досліджень є дослідження та алгоритмізація методу, його адаптація в просторі ознак предметних областей. EN: The problem of the partition of the criteria in the fuzzy space density of states at the intersection of features. The object of research is the process of partitioning a given sample of objects into subsets. Subject of research methods and algorithms make fuzzy partition of objects based on the criteria density in complex systems. Objective: to develop a method of clustering mining Jager-Fileva based on fuzzy concepts to improve the effectiveness of the decisions. It was proposed fuzzy partitioning method based on the calculation of the density distribution of the integral attributes of the objects in a fuzzy space of conditions. The method, in contrast to existing, additionally operates in a fuzzy state space and features. Describe and justify the steps of the method of fuzzy partitioning features using fuzzy Hamming distance. It was created simulation program distribution density of features on the basis of this method. An experiments conducted to determine the affiliation of the object at the intersection of fuzzy areas of distribution and the provision of evidence of results in the form of inference and graphic material. The experimental results allow us to recommend the proposed method to be used in practice. Prospects for further research is to study and algorithmization method, its adaptation to the feature space domains.Item Методика аналізу екстремальних даних та її використання при оцінюванні параметрів узагальнених лінійних моделей(Національний університет "Запорізька політехніка", 2016) Трухан, С. В.; Бідюк, П. І.; Trukhan, S.; Bidyuk, P.UK: Запропонована методика аналізу екстремальних значень з метою її застосування при оцінюванні невідомих параметрів узагальнених лінійних моделей. В якості математичного апарату використано теорію екстремальних значень, яка є одним із розділів математичної статистики та пов’язана з дослідженням відхилень екстремальних значень від медіани у ймовірнісних розподілах. Також розглянуто методи наближення експериментальних даних до класу узагальнених екстремальних розподілів, методи оцінювання невідомих параметрів та вибору оптимального порогу для екстремальних значень. На основі фактичних статистичних даних із галузі страхування та запропонованого підходу побудовано моделі обробки екстремальних значень для подальшого застосування при оцінюванні прогнозних моделей. Прийнятним для подальшого використання виявилась модель з наближенням даних за допомогою узагальненого розподілу Парето. Це підтверджується незначною похибкою та максимальним наближенням емпіричної кривої до теоретичної функції щільності розподілу. Порівняння результатів оцінювання невідомих параметрів моделі за допомогою методу максимальної правдоподібності та байєсівського підходу показало, що байєсівські методи оцінювання є ефективним підґрунтям для розв’язання задачі вибору кращої моделі на основі множини отриманих альтернатив та значень апріорних параметрів. Можливість використання результатів застосування моделей екстремальних значень при побудові прогнозних узагальнених лінійних моделей є підставою для подальшого дослідження. EN: The article deals with methodology of extreme values treatment for building and estimating unknown parameters of generalized linear models. As a mathematical tool for carrying out the research the extreme value theory was used that creates one of the directions in mathematical statistics, and is related to investigating the extreme deviations from the median values in probability distributions. Also, the methods of approximation statistical data to generalized extreme value distribution, the methods of estimating unknown parameters and selecting an optimal threshold for extreme value models are discussed. The models of treatment extreme values are constructed which are based on actual statistical data and approach is proposed for their future application for estimating predictive models. The model with generalized Pareto distribution turned out to be acceptable for further use, because it has minimum value of observation error and the best approximation of observed curve to theoretical density function. The comparison of evaluation unknown models’ parameters using method of maximum likelihood and Bayesian approach leads to next conclusion. The Bayesian methods are efficient way to solve the problem of selection the best model, based on the received alternatives set and prior parameters values. In future studies it will be reasonable to consider the application of extreme value analysis to predicted generalized linear models.Item Широкосмугові розсіювачі в задачах нелінійної радіолокації(Національний університет "Запорізька політехніка", 2016) Зінченко, М. В.; Зіньковський, Ю. Ф.; Zinchenko, M. V.; Zinkovskiy, Yu. F.UK: Вирішено завдання впровадження єдиного імітатора нелінійного розсіювача для визначення показників призначення нелінійних радіолокаторів. Показано, що для об’єктивного порівняння нелінійних радіолокаторів за показниками призначення у реальних умовах необхідно враховувати вплив на розсіюваний нелінійним об’єктом сигнал випромінювань вузькосмугових сторонніх джерел та відгуків структур «метал-окисел-метал». Штатні імітатори розсіювачів, що входять до комплекту нелінійних радіолокаторів, не можна використовувати у якості еталонних, оскільки вони є резонансними. Запропоновано використовувати імітатор нелінійного розсіювача на базі двозаходової плоскої спіральної антени з узгодженим нелінійним навантаженням, оскільки за рахунок широкосмуговості та еліптичної поляризації матимемо ефективне поглинання енергії зондуючого сигналу з подальшим перевипромінюванням вагомих за рівнем нелінійних продуктів у порівнянні з випромінюваннями вузькосмугових сторонніх джерел та спектральних складових відгуків структур «метал-окисел-метал». Проведені у «польових» умовах експериментальні дослідження підтвердили вказані переваги запропонованого імітатора над штатними калібрувальними розсіювачами. Вимірювання для нелінійних радіолокаторів максимальної відстані виявлення вибірки імітаторів на базі двозаходової плоскої спіральної антени з узгодженим нелінійним навантаженням показали високу відтворюваність параметрів розсіювачів, що дозволяє використовувати їх у якості еталонів. EN: The problem of a single nonlinear scatterer simulator introduction for the detection of appointment parameters of nonlinear radars is solved. It is shown that for an objective comparison of nonlinear radars by appointment parameters in the real world it is necessary to take into account the narrowband off-site sources and response of structures «metal-oxide-metal» radiation effect on the dissipated by nonlinear object signal. The regular simulators of scatterers included in the assembly of nonlinear radar, can not be used as reference because they are resonant. It is proposed to use a simulator of a nonlinear scatterer based on flat double-spiral antenna with non-linear matched load, as by broadband and elliptical polarization be effective absorption of the energy of the probing signal with subsequent re-emission weighty in terms of non-linear products as compared with the radiation of a narrowband off-site sources and spectral components of the response of structures «metal-oxide-metal». Carried out in the «field» conditions, experimental studies have confirmed these benefits over the regular imitator of the proposed calibration scatterers. The measurement for nonlinear radar maximum distance detection of simulators sampling based on flat double-spiral antenna with matched nonlinear load shown a high reproducibility of parameters of scatterers, so one can use them as references.Item Minimum-duration filtering(Національний університет "Запорізька політехніка", 2016) Borulko, V. F.; Vovk, S. M.; Борулько, В. Ф.; Вовк, С. М.EN: Myriad filtering and meridian filtering are known as robust methods of signal processing. The theory of these methods is based on the generalized Cauchy distribution and maximum-likelihood criterion. Based on the “Principle of Minimum Duration”, we present an alternative approach to justify and generalize the myriad and meridian filtering methods. The proposed approach shows that the myriad and meridian filtering methods are special cases of the minimum-duration filtering methods derived from a concept of “signal quasi-duration”. Mathematically, this concept is implemented through the concept of a functional (i.e., a function of a function) by using the proposed set of cost functions. On this foundation, a “superfamily” of quasi-duration functional is built, and a general class of minimum-duration filtering methods which depends on the three free-adjustable parameters is introduced. The numerical simulations are performed to compare the proposed and conventional methods for the problem of filtering a constant signal which is distorted by a mixture of Cauchy, Laplacian and Gaussian noise. UK: Методи міріадної й меридіанної фільтрації відомі як робастні методи обробки сигналів. Теорія цих методів заснована на узагальненому розподілі Коші та критерії максимальної правдоподібності. Ми надаємо альтернативний підхід, заснований на принципі мінімуму тривалості, до обгрунтування та узагальнення методів міріадної й меридіанної фільтрації. Запропонований підхід показує, что міріадна й меридіанна фільтрації є частинними випадками методів фільтрації, які виводяться з концепції «квазітривалість сигналу». Математично ця концепція реалізується через поняття функционалу за допомогою запропонованої множини вартісних функцій. На цьому фундаменті побудовано «суперсімейство» функціоналу квазітривалість та уведено загальний клас методів фільтрації, який залежить від трьох параметрів, що вільно налаштовуються. Приводяться результати числового моделювання для порівняння ефективності запропонованих та стандартніх методів для задачі фільтрації постійного сигналу, який є спотвореним сумішшю шумів Коші, Лапласа та Гаусса.