DOI 10.17586/0021-3454-2021-64-10-799-805
УДК 623.4.016
МЕТОД ВЫБОРА ЦЕЛЕВОГО ОБЪЕКТА ПО ОГРАНИЧЕННОМУ ЧИСЛУ ИЗМЕРЕНИЙ ФИЗИЧЕСКИ НЕОДНОРОДНЫХ ПРИЗНАКОВ
ВКА им. А. Ф. Можайского, кафедра бортовых информационных и измерительных комплексов; профессор
Ключкин А. К.
1-й Государственный испытательный космодром МО РФ; 1 научно-испытательный отдел ; инженер
Ядренкин А. А.
ВКА им. А.Ф. Можайского, кафедра бортовых информационных и измерительных комплексов; доцент
Читать статью полностью
Аннотация. Рассматривается задача выбора целевого объекта из множества попадающих в поле зрения наблюдателя по ограниченному числу измерений неоднород-ных селективных признаков. Для решения задачи с требуемой вероятностью при различном числе измерений отдельных признаков вводится комбиниро-ванный безразмерный признак. Предлагаемый подход не требует накопления больших объемов измерительной информации и может быть использован для принятия решений при физической неоднородности измеряемых величин.
Ключевые слова: наблюдаемые объекты, неоднородные селективные признаки, ограниченное число измерений, комбинированный признак, принятие решения
Список литературы:
Список литературы:
- Айзерман М. А., Алескеров Ф. Т. Выбор вариантов: основы теории. М.: Наука, 1990. 240 с.
- Арсеньев В. Н., Сергеев В. А., Блажко А. К., Шосталь В. Ю. Модель автономной системы классификации космических объектов // Изв. вузов. Приборостроение. 2004. Т. 47. № 12. С. 3—7.
- Багров А. В., Кириченко Д. В. Использование оптических средств СККП для обнаружения опасных космических объектов естественного происхождения // Вопросы радиоэлектроники. 2007. Т. 2, № 2. С. 20—25.
- Арсеньев В. Н., Трофимов И. А. Решение задачи выбора в условиях физической неоднородности и ограниченности наблюдаемых признаков // Информационно-управляющие системы. 2015. № 4(77). С. 114—118.
- Амелькин С. А., Захаров А. В., Хачумов В. М. Обобщенное расстояние Евклида—Махаланобиса и его свойства // Информационные технологии и вычислительные системы. 2006. № 4. С. 40—44.
- Айвазян С. А., Бухштабер В. М., Енюков И. С., Мешалкин Л. Д. Прикладная статистика: классификация и снижение размерности. М.: Финансы и статистика, 1989. 607 с.
- Дмитриев А. К., Юсупов Р. М. Идентификация и техническая диагностика: учеб. для вузов. Л.: МО СССР, 1987. 521 с.
- Фомин Я. А. Распознавание образов: теория и применения. М.: ФАЗИС. 2012. 429 с.
- Greene W. H. Econometric analysis. NY: Pearson Education, Inc., 2003. 1026 p.
- Мерков А. Б. Распознавание образов. Построение и обучение вероятностных моделей. М.: Ленанд, 2014. 240 с.
- Арсеньев В. Н., Фадеев А. С. Методика проверки соответствия характеристик системы управления заданным требованиям по ограниченному числу испытаний // Изв. вузов. Приборостроение. 2013. T. 56, № 10. C. 43—48.
- Арсеньев В. Н., Петухов А. Б., Ядренкин А. А. Методика уточнения априорных вероятностей состояний сложной системы по опытным данным // Изв. вузов. Приборостроение. 2020. T. 63, № 3. C. 199—204.
- Буряк Ю. И., Скрынников А. А. Повышение степени обоснованности принимаемых решений в системе распознавания за счет использования априорной информации // Науч. вестн. Московского государственного технического университета гражданской авиации. 2015. № 220(10). С. 47—54.
- Александровская Л. Н., Круглов В. И., Кузнецов А. Г. и др. Теоретические основы испытаний и экспериментальная отработка сложных технических систем: учеб. пособие. М.: Логос, 2003. 736 с.
- Карманов В. Г. Математическое программирование. М.: Физматлит, 2004. 263 с.
- Пугачев B. C. Теория вероятностей и математическая статистика. М.: Физматлит, 2002. 496 с.
