«Адаптивное управление сложными системами на основе теории распознавания образов»

В. С. Симанков, Е. В. Луценко

Глава 1: Концепция решения основной проблемы

В связи с тем, что в случае когда объект управления является сложной системой, управление по параметрам является неприемлемым и необходимо применять управление по состояниям, авторы предлагают для идентификации состояния объекта управления применять более развитые и адекватные реальной ситуации методы интеллектуальных и статистических измерений:

• во-первых, классификация или распознавание образов (обучение на основе обучающей выборки, адаптивность алгоритмов распознавания, адаптивность наборов классов и исследуемых параметров, выделение наиболее существенных параметров и снижение размерности описания при сохранении заданной избыточности и т.д.);
• во-вторых, статистические измерения, когда результатом измерения некоторого параметра является не отдельное число, а вероятностное распределение. В этом случае изменение статистической переменной означает не столько изменение ее отдельных значений, сколько изменение характеристик вероятностного распределения этих значений.

Необходимо отметить, что в классических статистических методах распознавания образов на практике часто бывает трудно провести четкую грань между этими двумя подходами.

Таким образом, концепция решения основной проблемы состоит в том, что предлагается применить адаптивную модель распознавания образов (РО) в подсистеме идентификации состояния объекта управления и адаптивную модель принятия решений (ПР) — в подсистеме выработки управляющих воздействий.