СПИСОК ОПУБЛІКОВАНИХ ПРАЦЬ ЗА ТЕМОЮ ДИСЕРТАЦІЇ
1. Дейнеко Н.Ф., Сироджа И.Б., Звягинцева Т.Д., Филипковская Л.А. Критерии оценки нахождения правила принятия решений в диагностике хронических заболеваний печени на основе СА-метода распознавания образов // Вестн. Харьк. ун-та. - Харьков, 1989. – Вып.336. Радиофизика и электроника. – С.74–76.
2. Филипковская Л.А. Структурно–аналитическая модель распознавания образов в управлении производственными процессами // Вестн. нац. техн. ун-та “Харьковский политехнический институт”. – Харьков: НТУ “ХПИ”. - 2001. - №6. - С.279 – 283.
3. Филипковская Л.А. Исследование структурно–аналитической модели распознавания образов при разработке технологических процессов // Проблемы машиностроения. – Харьков, 2000. – Т. 3, №3-4. - С.106 – 111.
4. Филипковская Л.А. Исследование структурно–аналитической модели распознавания образов в задачах управления и диагностики // Проблемы бионики.–Харьков, 2000. - Вып.53. - С.51-53.
5. Зорик В.Я., Филипковская Л.А., Третьяк В.В. Информационная технология классификационной обработки данных в проектировании техпроцессов листовой штамповки взрывом // Удосконалення процесів та обладнання обробки тиском у металургії і машинобудуванні: Зб. наук. пр. – Краматорськ, 2001. - С.286–289.
6. Филипковская Л.А., Шостак И.В. Интеллектуальная интегрированная система автоматизированной обработки производственных ситуаций структурно–аналитическим методом распознавания образов // Автоматизированные системы управления и приборы автоматики. – Харьков, 2001. - Вып.115. - С.65 – 69.
7. Філіпковська Л.О. Комп’ютерна технологія класифікаційної обробки даних для розпізнавання виробничих ситуацій // Тез. доп. Міжнар. наук.-техн. конф. Інтегровані комп’ютерні технології в машинобудуванні, ІКТМ’2001. – Харків “ХАІ”, 2001. – С.121.
АНОТАЦІЯ
Філіпковська Л.О. Структурно-аналітичні моделі, алгоритми і програмні засоби для розпізнавання виробничих ситуацій за різнотипними ознаками. - Рукопис.
Дисертація на здобуття наукового ступеня кандидата технічних наук за спеціальністю 05.13.06 - Автоматизовані системи управління і прогресивні інформаційні технології. - Національний аерокосмічний університет ім. М.Є. Жуковського “Харківський авіаційний інститут”, Харків, 2002.
Дисертацію присвячено підвищенню ефективності управління виробничими процесами за допомогою розробки оптимальних моделей та інструментальних засобів класифікаційної обробки даних на основі структурно-аналітичного методу розпізнавання образів. Виконано й обґрунтовано оптимізацію структурно-аналітичних моделей для аналізу різнотипних даних і синтезу правил класифікації на основі критерію мінімізації емпіричного ризику. Розроблено структуру інструментального засобу автоматизації формування таких моделей у вигляді інтерактивного програмного комплексу. Вирішено задачі класифікаційної обробки конструкторської і технологічної інформації про листові деталі в управлінні процесом штампування вибухом. Синтезовано структурно-аналітичні моделі медичної діагностики для підвищення ефективності управління лікувальним процесом.
Ключові слова: структурно-аналітична модель, розпізнавання образів, правила класифікації, виробнича ситуація.
АННОТАЦИЯ
Филипковская Л.А. Структурно-аналитические модели, алгоритмы и программные средства для распознавания производственных ситуаций по разнотипным признакам. – Рукопись.
Диссертация на соискание ученой степени кандидата технических наук по специальности 05.13.06 – Автоматизированные системы управления и прогрессивные информационные технологии. - Национальный аэрокосмический университет им. Н.Е. Жуковского “Харьковский авиационный институт”, Харьков, 2002.
Диссертация посвящена повышению эффективности управления производственными процессами посредством разработки оптимальных моделей и инструментальных средств классификационной обработки данных на основе структурно-аналитического метода распознавания образов.
В первом разделе показана необходимость применения методов распознавания образов для управления сложными многоэтапными производственными процессами на примере подготовки листовой штамповки взрывом, которая требует классификационной обработки данных для принятия решений на каждом этапе. Выделен класс процессов, для управления которыми необходима классификация (распознавание) рассматриваемых в них производственных ситуаций. Определены их особенности: распознавание выполняется в условиях априорной неопределенности, разнотипности шкал измерения признаков, многоклассовости состояний. Поставлены задачи создания таких моделей классификационной обработки данных, которые будут инвариантными к допустимым преобразованиям шкал измерения признаков, математически несложными и технологичными в программировании. Определена структурно-аналитическая (СА) модель распознавания образов, отвечающая этим требованиям. Для применения распознавания образов в управлении производственными процессами ставится задача оптимизации СА модели. Оптимизация заключается в разработке методики анализа данных с целью получения оптимального правила классификации. Для решения практических задач необходимо создать инструментальные средства формирования оптимальных СА моделей классификации производственных ситуаций.
Во втором разделе на основе сформулированной концепции структурного образа выполнена оптимизация СА модели по критерию минимизации эмпирического риска с учетом аналитической и структурной информации о закономерностях разнотипных данных. Усовершенствовано решение задачи синтеза оптимальной СА модели как экстремальной задачи поиска минимума целевой функции, представленной условным математическим ожиданием и заданной на грамматическом правиле классификации. Формализованы и исследованы критерии синтеза оптимальных правил классификации в виде бинарных деревьев решений. Разработаны и исследованы алгоритмы поиска информативных наборов признаков обучающей выборки с допустимой ошибкой классификации для получения оптимального решающего правила.
В третьем разделе разработаны, исследованы методы и реализованы алгоритмы информационной технологии автоматизированного анализа разнотипных данных и синтеза оптимальных правил классификации производственных ситуаций. Предусмотрены четыре режима работы: оценка структурной полноты признаков данных, выдача результатов разделения классов на две группы по каждому признаку, определение базового и информативного наборов признаков, построение правила классификации. Алгоритмы анализа данных исследованы с целью обоснования простоты технической реализации и интерпретации правила классификации. Определена перспектива использования алгоритмов анализа данных и синтеза правил классификации при моделировании специализируемого распознающего устройства.
В четвертом разделе представлена разработка интерактивного программного комплекса КОД-Т для автоматизации анализа разнотипных данных и построения правил классификации производственных ситуаций на базе предложенных СА моделей и алгоритмов. Комплекс КОД-Т используется как ядро подсистемы поддержки принятия решений. Предложены методики применения комплекса для классификационной обработки конструкторской и технологической информации о листовых деталях в управлении процессом штамповки взрывом. Синтезированы структурно-аналитические модели диагностирования заболеваний печени и выявления их информативных признаков для повышения эффективности лечебного процесса.
В приложениях приведены исходные тексты основных программных модулей комплекса КОД-Т, описание функций системы меню, входной и выходной информации, а также акты внедрения результатов диссертации.
Результаты разработанных оптимальных СА моделей и инструментальных средств классификационной обработки разнотипных данных обеспечивают совершенствование управления производственными процессами за счет сокращения трудозатрат и повышения качества работ.
Ключевые слова: структурно-аналитическая модель, распознавание образов, правила классификации, производственная ситуация.
ABSTRACT
Philipkovskaya L.A. Structural - analytical models, algorithms and software for recognition of industrial situations to varied tags. - Manuscript.
Thesis for a candidate of technical science degree by speciality 05.13.06 – Computer aided systems and progressive information technologies. - National Aerospace University by name N.Y. Zhukovskiy “Kharkov aviation institute”, Kharkov, 2002.
The dissertation is devoted to rise of a management efficiency by productions by means of optimum models and tools of classification data processing on the basis of a structural - analytical method of pattern recognition. The optimization of structural - analytical models for the analysis of experimental data and the synthesis of classification rules on the basis of criterion of empirical risk minimization is fulfilled and grounded. The frame of the automation tool of creation of such models in the form of on-line program complex the DPC-Т is designed. The tasks of classification processing of the designer and technological information about leaf details in process control of an explosive forming are resolved. The structural - analytical models of medical diagnostic for rise of control efficiency of the medical process are synthesized.
Keywords: structural - analytical model, pattern recognition, classification rule, industrial situation.
Формат 60×84 1/16. Бум. офс. №2. Офс. друк.
Облік.-вид. арк. 1,0. Т. 100 прим. Замовлення 57.
____________________________________________________________
Національний аерокосмічний університет ім. М.Є. Жуковського
“Харківський авіаційний інститут”
61070, Харків-70, вул. Чкалова, 17
| 
