Научная статья на тему 'Применение вероятностных показателей для оценки эффективности устройств классификации'

Применение вероятностных показателей для оценки эффективности устройств классификации Текст научной статьи по специальности «Электротехника, электронная техника, информационные технологии»

CC BY
212
80
i Надоели баннеры? Вы всегда можете отключить рекламу.
Ключевые слова
CLASSIFICATION DEVICE / CRITERION / INDICATOR / УСТРОЙСТВО КЛАССИФИКАЦИИ / КРИТЕРИЙ / ПОКАЗАТЕЛЬ

Аннотация научной статьи по электротехнике, электронной технике, информационным технологиям, автор научной работы — Лазарев Иван Владимирович

Рассмотрено устройство классификации с позиции объекта информационной системы. Показана возможность применения вероятностных показателей для оценки эффективности устройств классификации.

i Надоели баннеры? Вы всегда можете отключить рекламу.

Похожие темы научных работ по электротехнике, электронной технике, информационным технологиям , автор научной работы — Лазарев Иван Владимирович

iНе можете найти то, что вам нужно? Попробуйте сервис подбора литературы.
i Надоели баннеры? Вы всегда можете отключить рекламу.

APPLICATION OF PROBABILISTIC INDICATORS FOR THE ASSESSMENT OF EFFICIENCY OF DEVICES OF CLASSIFICATION

The classification device from a position of object of information system is considered. Possibility of application of probabilistic indicators for an assessment of efficiency of devices of classification is shown.

Текст научной работы на тему «Применение вероятностных показателей для оценки эффективности устройств классификации»

И.В. Лазарев,

кандидат технических наук, доцент

ПРИМЕНЕНИЕ ВЕРОЯТНОСТНЫХ ПОКАЗАТЕЛЕЙ ДЛЯ ОЦЕНКИ ЭФФЕКТИВНОСТИ УСТРОЙСТВ КЛАССИФИКАЦИИ

APPLICATION OF PROBABILISTIC INDICATORS FOR THE ASSESSMENT OF EFFICIENCY OF DEVICES

OF CLASSIFICATION

Рассмотрено устройство классификации с позиции объекта информационной системы. Показана возможность применения вероятностных показателей для оценки эффективности устройств классификации.

The classification device from a position of object of information system is considered. Possibility of application of probabilistic indicators for an assessment of efficiency of devices of classification is shown.

Введение. В настоящее время в различных системах в интересах принятия управленческих решений решаются задачи распознавания (классификации) объектов (ситуаций) с помощью устройств обработки информации, в частности устройств классификации. При этом в устройствах классификации решаются последовательно две задачи: сначала оцениваются информативные признаки и далее на их основе, в соответствии с выбранным правилом, автоматически выносится решение об отнесении объекта к определенному классу или типу (ситуации).

При анализе устройства классификации как объекта автоматизированной информационной системы, следует учитывать, что в ней протекают разнородные процессы, обусловленные поэтапным поступлением и обработкой исходных данных, которые в своём составе могут содержать как энергетические, так и неэнергетические параметры. При этом на этапе оценки информативных признаков в качестве энергетического параметра может выступать амплитуда, а на этапе принятия решения — временные характеристики.

Следует отметить, что на практике для получения набора данных, подлежащих измерению, служат различные датчики. При этом наиболее удобными датчиками, наряду с видео и инфракрасными, являются радиолокационные. Причем, если в радиолока-

ционном датчике используются широкополосные сигналы, то они переходят на более высокий уровень — радиовидение, который позволяет выделять на объектах характерные «блестящие точки», характеризующие их размеры и форму. В данном случае при получении информации оперируют с портретами объектов, содержащими ряд информативных признаков, оценивание которых позволяет производить классификацию объектов за отводимое время в соответствии с тем или иным решающим правилом.

Для оценки информативных признаков, содержащихся в портретах, в устройствах классификации используют различные методы, как оптимальные, так и квазиоптимальные. Причем применение последних основано на использовании так называемых пороговых алгоритмов при оценивании информативных признаков. Вместе с тем, следует отметить, что применение квазиоптимальных методов целесообразно в условиях ограниченных ресурсных затрат, которые присущи практически всем автоматическим информационным системам, построенным на основе средств вычислительной техники при максимально допустимых финансовых затратах (сдоп).

Анализ публикаций свидетельствует о том, что выбор показателей эффективности определяется, в основном, набором требований, предъявляемых к радиотехническим средствам [1—3]. При оценке эффективности устройств классификации важное значение имеет определение цели их функционального предназначения. Исходя из целевого предназначения, могут быть применены одна или несколько характеристик (показателей), используя которые можно производить сопоставительный анализ различных вариантов построения устройств классификации и находить оптимальные варианты. Поэтому возникает проблема выбора функции — модели и задания показателей эффективности устройств классификации.

Цель работы — применение вероятностных показателей для оценки эффективности устройств классификации.

Методика. Применительно к рассматриваемой задаче в условиях формального описания эффективность устройства классификации как объекта автоматизированной информационной системы может быть представлена в виде векторного показателя

я = | г2\\, (1)

где 2Х — показатель эффективности, характеризующий задание порогового уровня измерения при оценивании информативных признаков; Z2 — показатель эффективности, характеризующий своевременность вынесения решения о классе (типе) объекта устройством классификации.

В радиотехнических средствах оценивание информативных признаков, как правило, осуществляется на фоне мешающих воздействий, в частности, флюктуационных шумов. Поэтому в пороговых алгоритмах предусматривается формирование порогового уровня (^по ) и, следовательно, в качестве показателя 2Х может, например, выступать вероятность выполнения неравенства, что огибающая информационного процесса (Ц) превышает некоторый пороговый уровень

г1=р(и>ипор). (2)

При этом на практике величина 17 может быть как детерминированной, так и случайной. Подходы к оценке вероятности (2) в случае детерминированного и случай-

ного порога рассмотрены в работах [4,5]. Вместе с тем величина и влияет на количественные характеристики оценок эффективности, которые в условиях многоальтернативной классификации объектов могут быть представлены элементами матрицы вероятностей правильных и ошибочных решений

P

P P P11 P12

PP 21 22

PP Pk1 k 2

P

1k

P

2k

P

kk

(3)

Здесь диагональные элементы ( р, г = у ) — вероятности правильного распознавания, а

недиагональные (р, г Ф у) — вероятности ошибок распознавания, k — количество

классов, подлежащих распознаванию.

Показатель ^ основывается на том факте, что вынесение решения в устройстве классификации должно осуществляться в течение времени Т (время, затрачиваемое информационной системой на классификацию), не превышающего нормативное время t0, характеризующее выполнение задачи по своему предназначению и, например, отвечающему реальному масштабу времени.

С формальной точки зрения это соответствует выполнению условия

T < tn

(4)

Следует заметить, что в соответствии с функциями, возложенными на устройства классификации, величина T включает две компоненты: ^ — время, затрачиваемое системой на получение оценок информативных признаков, и ^ — время, отводимое системой на принятие решения о классе (типе) объекта. Причем в общем случае ^ и ^ — это случайные величины и, следовательно, время T, равное комбинации Т = ^ + ^, — случайная величина. Следовательно, выполнение условия (4) является случайным событием. Исходя из этого, в качестве показателя ^ может выступать вероятность, характеризующая своевременность обработки информации устройством классификации:

Z2 = P(T < t0).

(5)

Учитывая сходство представления показателя Z2 в виде выражения (5) и функции распределения вероятности F = P(x < y), можно ввести характеристику вероятности выполнения PB и записать ее в следующем виде:

to

z2 = Pb = jр(Т)dt ,

0

(6)

где р(Т) — функция плотности распределения вероятности случайной величины Т.

Учитывая, что величина T представляет собой композицию двух случайных величин, функцию плотности распределения в соответствии с [6] можно представить в виде свертки соответствующих плотностей вероятностей:

ад

P(T) = Jp,(t)p2(T —1)dt, (7)

— ад

где pj (t), p2 (t) — плотности распределения случайных величин tj и t2 соответственно.

Используя законы распределения случайных величин ^ и t2, можно с помощью известных методов получить аналитические выражения для оценки показателя (6).

Следует заметить, что выбор показателя Zx определяет величину вероятности правильной классификации P (диагональные элементы в выражении (3)). Поэтому

комплексный показатель эффективности функционирования устройства классификации может быть представлен в виде

Z = |рпр,Pb|| • (8)

Вместе с тем на практике при оценке эффективности в условиях многоальтернативной классификации объектов оперируют величиной вероятности ошибки классификации P . В этом случае комплексный показатель, учитывающий достоверность и своевременность обработки информации устройством классификации, в аналитическом виде запишется как

Z = (1 — Рош Р • (9)

Здесь величина вероятности ошибки классификации определяется в виде 1 k

Рош = 1 — J Е Р. • k i=1

В этом случае лучшее устройство классификации определяется из соотношения

вида

со"п = arg max Z (an) (10)

при ограничениях вида C(an) <Сдоп, ат gQ,Q = \p1,a2,...,an}.

Индекс n в выражении (10) определяет множество возможных вариантов устройств классификации, соответствующих максимально допустимым финансовым затратам.

Заключение. Таким образом, предложенный подход на основе оценки разнородных процессов с применением вероятностных показателей, позволяет провести анализ устройств классификации с позиции элемента автоматизированной информационной системы и оценить их эффективность при использовании по прямому предназначению.

ЛИТЕРАТУРА

1. Дубов Ю.А., Травкин С.И. Многокритериальные модели формирования и выбора вариантов систем. — М.: Наука, 1986. — 294 с.

2. Орлов Ф.Ф. Технико-экономическая эффективность сложных радиоэлектронных систем. — М.: Сов. радио, 1980. — 280 с.

3. Булгаков О.М., Лазарев И.В. Метод синтеза структур микропроцессорных устройств классификации воздушных объектов по критерию «эффективность — интегрированные затраты» в условиях параметрической априорной неопределенности // Вестник Воронежского института МВД России. — 2010. — № 2. — С. 109—114.

4. Леньшин А.В., Лазарев И.В. Определение интервала существования сигнала сложной формы в квазиоптимальных измерителях при проявлении дестабилизирующих факторов // Радиотехника. — 2011.— № 8. — С. 58 — 61.

5. Лазарев И.В. К вопросу о влиянии дестабилизирующих факторов на точность фиксации интервала существования сигнала в квазиоптимальных измерителях // Вестник Воронежского института МВД России. — 2011. — № 2. — С. 25—31.

6. Тихонов В.И. Статистическая радиотехника. — М.: Сов. радио. — 1966. — 678 с.

REFERENCES

1. Dubov Yu.A. Mnogokriterialnyie modeli formirovaniya i vyibora variantov sistem / Yu.A. Dubov, S.I. Travkin — M.: Nauka, 1986. — 294 s.

2. Orlov F.F. Tehniko-ekonomicheskaya effektivnost slozhnyih radioelektronnyih sistem / F.F. Orlov. — M. : Sov. radio, 1980. — 280 s.

3. Bulgakov O.M., Lazarev I.V. Metod sinteza struktur mikroprotsessornyih ustroystv klassifikatsii vozdushnyih ob'ektov po kriteriyu «effektivnost — integrirovannyie zatratyi» v usloviyah parametricheskoy apriornoy neopredelennosti // Vestnik Voronezhskogo instituta MVD Rossii. — 2010. — # 2. — S. 109—114.

4. Lenshin A.V., Lazarev I.V. Opredelenie intervala suschestvovaniya signala slozhnoy formyi v kvazioptimalnyih izmeritelyah pri proyavlenii destabiliziruyuschih faktorov // Radiotehnika. — 2011. — # 8. — S. 58 — 61.

5. Lazarev I.V. K voprosu o vliyanii destabiliziruyuschih faktorov na tochnost fiksatsii intervala suschestvovaniya signala v kvazioptimalnyih izmeritelyah // Vestnik Voronezhskogo instituta MVD Rossii. — 2011. — # 2. — S. 25—31.

6. Tihonov V.I. Statisticheskaya radiotehnika. — M.: Sov. radio. — 1966. — 678 s.

СВЕДЕНИЯ ОБ АВТОРЕ

Лазарев Иван Владимирович. Доцент кафедры радиотехники и электроники. Кандидат технических наук, доцент.

Воронежский институт МВД России.

E-mail: vorhmscl @ comch.ru

Россия, 394065, г. Воронеж, проспект Патриотов, 53. Тел.(473) 200-52-50.

Lazarev Ivan Vladimirovich. Associate Professor of the chair of Radio Engineering and Electronics. Candidate of Technical Sciences, associate Professor.

E-mail: vorhmscl @ comch.ru

Work address: Russia, 394065, Voronezh, Prospect Patriotov, 53. Tel. (473) 200-52-50.

Ключевые слова: устройство классификации; критерий; показатель.

Key words: classification device; criterion; indicator.

УДК 396.621

i Надоели баннеры? Вы всегда можете отключить рекламу.