Метод перевірки коректності процесу розпізнавання повітряного об’єкту

DOI:10.31673/2412-4338.2020.022512

  • Тимочко О. І. (Tymochko O. I.) Харківський національний університет Повітряних Сил імені Івана Кожедуба, м. Харків
  • Тімочко О. О. (Timochko O. O.) Фірма «Кредитех», м. Гамбург, Німеччина
  • Дубовик Г. В. (Dubovyk G. V.) Національний університет оборони України імені Івана Черняховського, м. Київ
  • Берднік П. Г. (Berdnik P. G.) Харківський національний університет імені В. Н. Каразіна, м. Харків

Анотація

В основу розробленої процедури контролю коректності процесу розпізнавання повітряних об'єктів покладено метод еталонів, роль яких виконують введені обмеження коректності. При контролі перевіряються синтаксична й семантична коректність процесу розпізнавання. Метод відрізняється від відомих використанням поняття середнього ризику при перевірці окремих видів семантичної некоректності описів класів алфавітів. Сутність розробленого методу перевірки розрізнення описів класів алфавіту полягає в розрахунку значень середнього ризику при розпізнаванні кожної пари класів алфавіту і перевірки виконання введеного обмеження. Використання методу дозволяє на етапі налагодження формалізованих знань виявляти некоректності, що пов'язані з нерозрізненістю класів алфавіту та використовувати чисельне значення середнього ризику для виявлення інших видів семантичних неточностей. Сутністю розробленого методу перевірки структурної надлишковості описів класів алфавіту є розрахунок значень середнього ризику при розпізнаванні класу з використанням різних "фрагментів" його опису. Введене обмеження дозволяє виявляти нерозрізнені "фрагменти" описів класів. Видалення надлишкових описів дозволяє знизити час пошуку рішень про класи об’єктів. В основу розробленого методу виявлення ознакової надлишковості описів класів також покладена процедура розрахунку значення середнього ризику, прийнятого в якості характеристики апріорної інформативності ознак. Метод дозволяє на етапі наповнення бази знань автоматизувати виявлення та усунення неінформативних ознак в описах класів, що знижує трудовитрати на перевірку надлишковості; на етапі безпосереднього вирішення задачі розпізнавання - знизити обчислювальні витрати шляхом ранжирування використовуваних ознак по їх апріорній інформативності та відповідної організації процесу пошуку рішення про класи розпізнається ПО.

Ключові слова: обробка даних, ознаки повітряних об’єктів, розпізнавання, неповнота даних, прийняття рішень.

Список використаної літератури
1. Системы вторичной радиолокации для управления воздушным движением и государственного опознавания. Справочник / А.С. Маляренко. – Харьков: ХУВС, 2007. – 78 с. 3.
2. Specification for Surveillance Data Exchange ASTERIX Part 12 Category 21 ADS-B Target Reports, EUROCONTROL, 2015.
3. George F. L. Artificial Intelligence: Structures and Strategies for Complex Problem-Solving.
4 ed. / F. L. George. – Williams, 2005. — 864 p. 4. Яхъяева Г.Э. Нечеткие множества и нейронные сети / Г.Э. Яхъяева. – М.: Интернет-университет информационных технологий, Бином. Лаборатория знаний, 2011. – 320 с.
5. Флоров И.Б. Информационные технологии в радиотехнических системах / И.Б. Флоров. – М.: МГТУ им. Н.Э. Баумана, 2011. – 846 с.
6. Системно-концептуальні положення й організаційно-методичні основи обґрунтування, вибору і реалізації обрису перспективної системи озброєння протиповітряної оборони держави та її збройних сил / О.В. Турінський, Б.О. Демідов, Д.А. Гриб, О.О. Хмелевська // Системи озброєння і військова техніка. – 2019. – № 2(58). – С. 55-69. https://doi.org/10.30748/soivt.2019.58.08.
7. Черняк В.С. Многопозиционная радиолокация / В.С. Черняк. – М.: Радио и связь, 1992. – 416 с.
8. Верба В.С. Многопозиционные радиолокационные системы наведения. Возможности и ограничения / В.С. Верба, В.И. Меркулов. – М.: Радиотехника, 2013. – С. 94-99.
9. Горелик А. Л. Методы распознавания / А. Л. Горелик, В. А. Скрипкин. – М.: Высш. Шк, 2004. – 261 с.
10. Гафаров Е.Р. Графический метод решения задач комбинаторной оптимизации / Е.Р Гафаров // Автоматика и Телемеханика. – 2016. –№ 12. –С. 26–36.
11. Журавлев Ю. И. Об алгебраическом подходе к решению задач распознавания или классификации / Ю. И. Журавлев // Проблемы кибернетики. – 2005. – Вып. 33. – С. 5–68.
12. Dempster A. The Dempster-Shafer calculus for statisticians, IJAR, Vol. 48, 2008, pp. 365-377.
13. Dezert J. On the behavior of Dempster’s rule of combination, School on Belief Functions Theory and Applications / J. Dezert, A. Tchamova // Autrans, France, 4-8 April 2011 (http://hal. Archives-ouvertes. Fr/hal-00577983/).
14. Dezert J. On the mathematical theory of evidence and Dempster’s rule of combination / J. Dezert, A. Tchamova, F. Dambreville // May 2011 (http://hal. Archives-ouvertes. Fr/hal-00591633/fr/).
15. Метод визначення напрямків удару засобів повітряного нападу на оперативному напрямку / М.А. Павленко, В.К. Медведєв, П.Г. Берднік, Р.В. Сафронов // Наука і техніка Повітряних Сил Збройних Сил України. – 2016. – № 3(24). – С. 24-27.
16. Використання кліткового автомату у методі вибору варіанту маршруту польоту ударних літаків щодо ураження наземних цілей / Є.С. Воробйов, М.А. Павленко, Є.Ю. Хлєбніков, М.Г. Гладишев // Системи озброєння і військова техніка. – 2018. – № 1(53). – С. 84-90. https://doi.org/10.30748/soivt.2018.53.12.
17. Павленко М. А. Разработка процедуры многоэтапной формализации знаний для экспертных систем реального времени / М.А. Павленко // Системи обробки інформації. – 2004. – № 9(37). – С. 124-133.

Номер
Розділ
Статті