Зовнішній критерій стабільності внутрішньомножинних відстаней в задачах діагностування станів технічних об’єктів

Abstract

Метою дослідження є адаптація критеріїв бікластеризації, які володіють властивостями зовнішнього доповнення для задач класифікації станів складних технічних об’єктів в сфері комп’ютерної інженерії. В роботі застосовані принципи індуктивного моделювання складних систем, зокрема, принципу зовнішнього доповнення, а також методологія теорії розпізнавання образів, методи індуктивного кластерного аналізу, математична статистика. Конструювання критерію стабільності внутрішньомножинних відстаней базується на схемах відомих критеріїв самоорганізації моделей, зокрема критерію несуперечностей моделей, які мають широке застосування в багатокрокових алгоритмах розпізнавання образів з інтелектуальним вибором оптимальних результатів. В роботі запропоновано застосування критерію стабільності внутрішньо множинних відстаней в задачах діагностування станів технічних об’єктів, зокрема, у сфері комп’ютерної інженерії. Оскільки для застосування такого критерію необхідна наявність цільової ознаки, адаптовано один із варіантів розбиття вихідної експериментальної бази даних на дві підмножини: підмножину цільових ознак і підмножину вхідних параметрів. Поняття внутрішньомножинних відстаней поширено на застосування в критеріях алгоритмів самоорганізації моделей оптимальної складності. Інтелектуальні алгоритми самоорганізації моделей оптимальної складності можуть бути застосовані для підвищення надійності експлуатації комп’ютерних систем.

The purpose of the research is adaptation of biclasticization criteria, which have the properties of external complement to the problems of classification of states of complex technical objects in the field of computer engineering. The principles of inductive modelling of complex systems, in particular, the principle of external complementarity, as well as the methodology of the theory of pattern recognition, methods of inductive cluster analysis, mathematical statistics are applied. The construction of the criterion of stability of intra-multiple distances is based on the schemes of known criteria of self-organization of models, in particular the criterion of model inconsistencies, which are widely used in multi-step image recognition algorithms with intelligent choice of optimal results. The paper proposes the application of the criterion of stability of intra-multiple distances in the problems of diagnosing the state of technical objects, in particular, in the field of computer engineering. Since the application of such a criterion requires the presence of a target feature, one of the options for splitting the original experimental database into two subsets has been adapted: a subset of target features and a subset of input parameters. The concept of intra-multiple distances is extended to the application of algorithms of optimal complexity in the criteria of self-organization algorithms. Intelligent algorithms for self-organization of models of optimal complexity can be used to increase the reliability of computer systems