«Адаптивное управление сложными системами на основе теории распознавания образов»

В. С. Симанков, Е. В. Луценко

Краснодар: Техн. ун-т Кубан. гос. технол. ун-та, 1999. — 318 с.

Рассмотрены вопросы теории и практики синтеза перспективного класса автоматизированных систем управления: адаптивных АСУ сложными системами.

Предложен оригинальный подход к синтезу АСУ, основанный на методах распознавания образов и принятия решений. На базе теории информации разработаны интегральный метод распознавания образов и принятия решений, ориентированный на применение в АСУ, а также методология, методика и инфраструктура синтеза адаптивных АСУ сложными системами, освещены опыт и перспективы применения предложенной технологии. Данные математические модели и технологии подкреплены конкретными численными примерами расчета систем автоматического управления сложной технической системой. Описана инструментальная программная оболочка (когнитивная аналитическая система «Эйдос»), реализующая предложенные модели и технологии.

Работа рассчитана на специалистов, занимающихся разработкой интеллектуальных методов управления сложными системами. Она может быть полезной для инженеров и специалистов по АСУ, интересующихся новыми направлениями применения технологий автоматизированного управления, а также для студентов и аспирантов соответствующих специальностей.

Оглавление:

Введение

Глава 1. Основная проблема и концепция ее решения

1. Основные понятия и определения. объект и предмет исследования
2. Классификация систем автоматизированного управления
3. Содержательная постановка задачи синтеза адаптивных АСУ сложными системами
4. Неопределенность исходной информации как основная проблема при синтезе адаптивных АСУ сложными системами
5. Классификация систем и автоматизация управления сложными системами
6. Традиционные пути решения основной проблемы, их ограничения и недостатки
7. Концепция решения основной проблемы
8. Выводы

Глава 2. Параметрическая модель АСУ и алгоритм ее функционирования

1. Цели и типовая структура АСУ. Параметрическая модель адаптивной АСУ СС
2. Алгоритмы функционирования адаптивных АСУ СС
3. Выводы

Глава 3. Аналитический обзор методов распознавания образов и принятия решений

1. Общие принципы построения математических моделей и выбор класса модели сложного объекта управления
2. Требования к математической модели сложного объекта управления, критерии оценки степени адекватности
3. Аналитический обзор методов распознавания образов и принятия решений
4. Выводы

Глава 4. Математическое моделирование распознавания образов и принятия решений в АСУ на основе теории информации

1. Формальная постановка задачи
2. Теория информации и ее ключевые понятия
3. Информация как мера снятия неопределенности
4. Информация как мера соответствия объектов обобщенным образам классов
5. Количество информации в индивидуальных событиях и лемма Неймана-Пирсона
6. Численный пример адаптивной АСУ СС, основанной на мере Шеннона и лемме Неймана-Пирсона
7. Выводы

Глава 5. Математическая модель интегрального метода распознавания образов и принятия решений, основанного на многокритериальном подходе и теории информации

1. Формальная постановка основной задачи АСУ и ее декомпозиция
2. Решение задачи 1, «Разработка абстрактной модели объекта управления»
3. Решение задачи 2, «Адаптация и конкретизация абстрактной модели объекта управления»
4. Решение задачи 3, «Разработка алгоритмов решения основных задач АСУ»
5. Обобщение интегральной модели путем учета значений выходных параметров объекта управления
6. Связь меры «I_ij» Шеннона со статистикой «χ²»
7. Распознавание как объектный анализ (разложение в ряд по профилям образов)
8. Ценность признака для решения задач распознавания и принятия решений
9. Выводы

Глава 6. Методология и методика синтеза и эксплуатации адаптивных АСУ сложными системами

1. Методология синтеза ААСУ СС
2. Алгоритм синтеза ААСУ СС
3. Методика синтеза ААСУ СС. Пример синтеза адаптивной САУ фотоветроэлектроэнергетической установкой
4. Выводы

Глава 7. Инструментальная программная система, обеспечивающая поддержку математической модели, методологии, алгоритмов и методики синтеза ААСУ СС

1. Функции системы
2. Структура и основные технические характеристики системы «Эйдос»
3. Обеспечение эксплуатации системы
4. Выводы

Глава 8. Перспективы применения предложенной методологии и технологии для синтеза адаптивных АСУ сложными системами

1. Общие положения
2. Техника. Пример синтеза адаптивной САУ ФВЭУ и решения задач управления
3. Технология
4. Экономика
5. Психология
6. Обучение
7. Перспективы применения в других областях
8. Выводы

Заключение

Список использованной литературы

1. Публикации на русском языке
2. Публикации на английском языке