Моделирование
в задачах создания
и оптимизации
систем
распознавания..................................................................…………………
Совсем
уже утрированный
случай из
техники: дверной
замок распознает
свой ключ и
разрешает
открыть помещение
Основные определения
Системы распознавания
СР
должна создаваться
методом последовательных
приближений
внутренней
структуры на
ее математической
модели по мере
накопления
необходимой
информации
Взаимосвязь
размерности
вектора признаков
и эффективности
СР
История вопроса
Основные определения
Моделирование
сложных систем и опытно-теоретический
метод их испытаний
Навигация
История вопроса
Построение систем распознавания образов
126460
знаков
2
таблицы
0
изображений
5.1.1. История вопроса
История моделирования начинается фактически с истории математики, а также с появления графического и пластического искусств, известных нам по памятникам ранних цивилизаций. Так элементы математического моделирования существовали уже в период зарождения математики. Одним из первых примеров четко сформулированной математической модели является теорема Пифагора (VI век до нашей эры).
Рассмотрим компьютерную реализацию теоремы Пифагора в ее наиболее простой интерпретации
Известно, что эта проверенная жизнью зависимость может использоваться в расчетах как строительных конструкций, так и в машиностроении, так и в определении кратчайшего пути по карте и на местности и т.п.
Если теперь на входе компьютерной программы задавать переменные X и Y как катеты треугольника, например, реальной строительной конструкции, имея желание получить интересующий разработчика размер гипотенузы этой конструкции то в результате расчета будем иметь значения Z, найденные фактически в результате моделирования указанной природной зависимости.
Теорема Пифагора возглавляет длинный список классических примеров математических моделей, среди которых
-законы движения Ньютона (XVII в);
-полиномы Эйлера (XVIII в);
-волновые уравнения Максвелла (XIX в);
-теория относительности Эйнштейна (XX в).
Характеризуя существо математического моделирования, следует определить математическую модель как абстрактное математическое представление отображаемого объекта, явления, процесса .
Графические и пластические искусства в отличие от математики возглавили ряд методов, получивших название аналогового моделирования.
Аналоговые модели следует определить как отображение предметов, процессов, явлений посредством аналогичного представления.
Классическими примерами аналоговых моделей могут служить глобус, рельефные карты, модели солнечной системы в виде тел на проволочных орбитах, модели молекулярных соединений в виде атомных структур, а также аэродинамические трубы, аналоговые модели систем автоматического регулирования, представляемые элементарными звеньями (интегрирующее, инерционное и т.д.) и т.п.
С появлением вычислительных машин стало очевидно, что математические и аналоговые модели могут быть запрограммированы, например, для их исследований. Это явилось знаменательным в истории развития моделирования. С этого момента моделирование получило мощное средство, оказавшее существенное влияние на его совершенствование, развитие, усложнение и охват различных сторон деятельности человека.
Значимость происшедшего скачка достаточно убедительно характеризует такой пример первых проб компьютерной реализации моделей. В начале 50-х годов в университете Дж. Гопкинса в США был построен имитатор воздушного боя, состоявший из механических элементов. Каждый вариант боя проигрывался на нем вручную несколькими участниками и длился 3 часа.
Оказалось, что результаты при этом обусловливались рядом случайных факторов, а не искусством игроков.
Несколько позже рассмотренная аналоговая модель была формализована в математическую и запрограммирована на ЭВМ ЮНИВАК 1103А. В итоге время реализации одного варианта моделирования уменьшилось почти в 10000 раз. Эффект, достигнутый при переходе к ЭВМ, был феноменальным.
Использование ЭВМ сделало возможным создание таких моделей, которые не могли быть реализованы на базе аналоговой техники или с помощью ручного счета. При этом стала очевидной и возможность решения огромного числа вариантов поставленной задачи.
После второй мировой войны моделирование с использованием вычислительной техники применялось главным образом для решения военных задач:
-в военных играх;
-в исследованиях боевых операций;
-в испытаниях и исследованиях сложных систем вооружения.
В то же время постепенно моделирование находило все большее применение во всех невоенных областях человеческой деятельности:
-в физических и технических науках;
-в коммерческой деятельности;
-в медицине;
-в юриспруденции;
-в библиотечном деле;
-в социальных науках.
Было показано практически, что моделирование с помощью вычислительной техники применимо к любому предмету и явлению, которые могут быть описаны количественно и представлены в виде математических соотношений.
Комплексы разнообразной аппаратуры, связанные в единую целесообразно функционирующую систему посредством управляющей ЭВМ или действий обслуживающего персонала, можно встретить сегодня как на металлургических и химических предприятиях, так и в медицинских учреждениях или в исследовательских лабораториях.
Усложнение аппаратуры влечет за собой усложнение ее проектирования и производства. Нужно отметить, что организация деятельности многочисленных участников процесса разработки, упорядочение использования технологического и испытательного оборудования и т.д. превратились в ХХ веке в тяжелые системотехнические проблемы.
В настоящее время непрерывно растет число вновь создаваемых сложных систем. Это вызывается как потребностями, возникающими вследствие значительных трудностей осуществления процесса управления разросшейся экономикой, увеличением масштабов предприятий крупного производства, а также достижениями в области автоматизации и вычислительной техники.
Наиболее характерные особенности сложных систем - это наличие большого количества разнородных элементов, объединенных в систему для достижения единой цели, сложные взаимно переплетающиеся связи, развитая система математического обеспечения, предназначенная для обработки огромных информационных потоков .
Сложные системы характеризуются множеством состояний. Каждое из них определяется конкретным набором входных параметров. Изменение входного состояния или значений параметров, характеризующих поведение отдельных элементов системы, приводит к изменению выходных параметров системы и ее состояний.
Множество параметров, характеризующих каждый из элементов и систему в целом, а также наличие сложных функциональных зависимостей между ними, затрудняет формализацию с целью описания поведения таких систем. На практике редко удается получить полное математическое описание поведение сложной системы в общем виде.
Уникальность и дороговизна сложных систем практически исключает традиционные эмпирические методы их проектирования путем “доводки” аппаратуры на серии опытных образцов. В ряде случаев сложную систему вообще не успевают испытать в течение всего периода эксплуатации. При этом проверка в аварийных ситуациях, как правило, оказывается вообще невозможна (АЭС в аварийных ситуациях).
Если в качестве выхода из создавшегося положения использовать расчеты систем с привлечением ЭВМ, то здесь, во-первых, приходится сталкиваться не только с неоднозначностью состояний систем, но и с их сложностью и нелинейностью. До уровня инженерных расчетов доводится обычно только анализ линейных стационарных или нелинейных безынерционных систем. Приходится идти на их упрощения. Обычно использование аналитических методов расчета выходных показателей системы позволяет понять ее закономерности разработчику. Однако для сложных систем возможности аналитических методов крайне ограничены сложностью математического описания узлов и блоков, а также достоверностью априорного определения факторов, которые наиболее существенно влияют на динамику исследуемой системы.
Во-вторых, частные данные (то есть, для отдельных состояний), получаемые в процессе длинных математических выкладок и вычислений, не имеют, к тому же, наглядной физической интерпретации. Это затрудняет:
-выявление первопричин окончательного поведения системы -может потребоваться проведение повторных аналитических выводов и расчетов; только полный объем вычислений по системе в целом характеризует ее исследуемый вариант);
-убеждение заказчика, не являющегося специалистом в области математических методов анализа, в эффективности предлагаемой системы.
Таким образом, при исследовании сложных систем как часто невозможен натурный эксперимент, так и крайне ограничены возможности аналитических и численных расчетов.
Выходом из создавшегося положения явилась организация натурных экспериментов составных частей создаваемой системы в тесной связи с экспериментами на ЭВМ с запрограммированной структурой исследуемой системы, называемой моделью.
Сочетание неполного натурного эксперимента с экспериментом на указанной модели получило название опытно-теоретического метода испытаний сложных систем.
В основе этого метода - создание на ЭВМ модели системы, позволяющей не только получить выходные показатели, но и исследовать взаимные связи процессов, элементов и поведение сложной системы в различных условиях эксплуатации при изменяемых значениях параметров и переменных.
Похожие работы
... именно по этой причине современное распознавание образов само питается идеями этих дисциплин. Не претендуя на полноту (а на нее в небольшом эссе претендовать невозможно) опишем историю распознавания образов, ключевые идеи [5, c. 107]. 2. Определения Прежде, чем приступить к основным методам распознавания образов, приведем несколько необходимых определений. Распознавание образов (объектов, ...
... звеньях основной акцент делается на получение и передачу информации в вышестоящие органы. В вышестоящих органах возрастает число задач, связанных с планированием, управлением и обработкой информации. В каждом звене имеется своя автоматизированная система, которая в свою очередь может иметь несколько уровней. Так специальная система состоит из объектов центрального звена, объектов среднего уровня ...
... свойства), которые сами являются результатами или компонентами промежуточных стадий этого процесса. 3. Афизикальные принципы формопорождения в процессах психического отражения Проведенный анализ методологических оснований естественнонаучного исследования непосредственно-чувственного отражения, а также способов его моделирования в технических системах привел нас к выводу о том, что в психологии, ...
... , но только для обычных последовательных вычислительных машин. А какие же ещё машины смогут решить все вышеперечисленные проблемы? – спросите Вы. Совершенно верно, это нейросети. 2. Возможность использования нейросетей для построения системы распознавания речи Классификация - это одна из «любимых» для нейросетей задач. Причем нейросеть может выполнять классификацию даже при обучении без ...
0 комментариев