к. т. н., доцент, кафедра информационных и управляющих систем,
пр-т Революции, 19, г. Воронеж, 394066
PhD, associate professor, department of information and control systems,
Revolution Av., 19 Voronezh, 394066
д. м. н., профессор, акушерство и гинекология ИДПО,
пер. Здоровья, 2, г. Воронеж, 394024
Doc. Sci.doctor, professor, obstetrics and gynecology IAPE,
Zdoroviya lane, 2, Voronezh, 394024
д. ф.-м. н., профессор, кафедра физики, теплотехники и теплоэнергетики,
пр-т Революции, 19, г.Воронеж, 394066
Doc. Sci., professor, department of physics, heating engineering and heat-power engineering,
Revolution Av., 19 Voronezh, 394066
д. ф.-м. н., заведующий кафедрой, кафедра физики, теплотехники и теплоэнергетики,
пр-т Революции, 19, г. Воронеж, 394066
Doc. Sci., head of department, department of physics, heat engineering and heat power engineering,
Revolution Av., 19 Voronezh, 394066
Вследствие трудности построения строгих математических моделей технологических, биомедицинских и экономических объектов получили своё развитие методы прогнозирования состояния на основе статистического анализа. Сложность анализируемого объекта эквивалентна его информационной ёмкости. Максимальная ёмкость достигается, если все состояния объекта равновероятны. Относительная неопределённость информации, получаемой решающей системой, затрудняет принятие решения о состоянии объекта. Для надёжного предсказания состояния объекта измеряется несколько его признаков, диапазон измерения разбивается на градации, а в пределах каждой градации производится усреднение сигнала. Далее решают две задачи: обнаружения (выявление отклонения функционирования объекта от нормального режима), и распознавания (оценка степени отклонения от нормы). Число градаций признака тесно связано с мощностью обучающей выборки (не менее 40). При описании системы с 8–30 признаками и мощностью обучающей выборки от 40 до 120, методика, включающая в себя формализацию признаков на первом этапе, отбор с помощью корреляционного анализа наиболее информативных признаков на втором этапе и классификацию состояния объекта методом кластерного анализа позволили правильно диагностировать состояние системы в аварийном режиме с точностью от 89 до 98 %. Предложенный информационный подход позволяет осуществлять классификацию и прогнозирование технических, экономических и биомедицинских систем любой сложности, что открывает возможности предсказания поведения таких систем и управления при появлении помех.
Because of the difficulty of constructing rigorous mathematical models of technological, biomedical and economic facilities have been developed methods of forecasting based on statistical analysis. The complexity of the analyzed object is equivalent to its information capacity. The maximum capacity is achieved if all of the object’s state is equally likely. The relative uncertainty of information obtained crucial system complicates decision-making on the state of the object. To reliably predict the state of the object is measured several characteristics, the measurement range is broken into grades, but within each gradation is made by averaging of the signal. Next solve two problems: the detection problem (detection of deviation of operation from normal mode) and a recognition task (assessment of the degree of deviation from the norm). The number of gradations of the trait is closely linked to the capacity of the training sample (at least 40). In the description of the system from 8 to 30 signs and power training samples from 40 to 120, the method includes the formalization of the signs in the first stage, the selection using a correlation analysis of the most informative features in the second stage and a classification of the state of the object by the method of cluster analysis allowed to correctly diagnose the system status in emergency mode with an accuracy of between 89 to 98%. The proposed information approach allows the classification and prediction of technical, economic and biomedical systems of any complexity, which opens up the possibility of predicting the behavior of such systems and control the appearance of interference.
The authors declare that there are no conflicts of interest present.