Энтропийные оценки решающих статистик алгоритма классификации случайных процессов
Работая с нашим сайтом, вы даете свое согласие на использование файлов cookie. Это необходимо для нормального функционирования сайта, показа целевой рекламы и анализа трафика. Статистика использования сайта отправляется в «Яндекс» и «Google»
Научный журнал Моделирование, оптимизация и информационные технологииThe scientific journal Modeling, Optimization and Information Technology
cетевое издание
issn 2310-6018

Энтропийные оценки решающих статистик алгоритма классификации случайных процессов

Калинин М.Ю.   idЧопоров О.Н.

УДК 621.396
DOI: 10.26102/2310-6018/2020.31.4.034

  • Аннотация
  • Список литературы
  • Об авторах

Рассматривается задача выявления состояния технической системы по поступающим от нее сигналам, каждому состоянию соответствует класс сигналов с определенными свойствами, актуальная в области распознавания образов, технической диагностики и других направлениях науки и техники. Для ее решения определяется принадлежность поступающего сигнала одному из выбранных классов. Для описания случайного сигнала и математического представления классов используется марковская модель случайного процесса, на основе которой разработан оптимальный алгоритм классификации сигнала с заданной достоверностью. Получены величины (решающие статистики), по которым принимается решение о принадлежности выборки отсчетов принимаемого сигнала соответствующему классу и которые позволяют оценивать «расстояние» между классами (их моделями). Их изучение позволяет оценивать возможности и эффективность алгоритмов классификации сигналов, а также свойства множества классов по их марковским моделям. С использованием теории информации исследуются свойства решающих статистик, определяются их вероятностные характеристики. С использованием понятий энтропии и информационной дивергенции (расстояния Кульбака-Лейблера) получены оценки среднего значения и дисперсии решающих статистик. Получены оценки продолжительности процедуры классификации. Приведен пример расчета. Результаты исследований могут быть использованы при определении состояния технических устройств (двигателей, турбин и др.) по поступающим сигналам от размещенных на них датчиков, при классификации радиосигналов в системах радиомониторинга и других научных и технических приложениях.

1. Кудряшов Б.Д. Теория информации. 2009;19-20.

2. Фукунага К. Введение в статистическую теорию распознавания образов. 1979;57- 67.

3. Дж. Вэн Райзин Классификация и кластер. 1980;7-18

4. Morris H. DeGroot. Optimal Statistical Decisions. Willey Classics Library Edition Published. 200; 230-255.

5. Казаков В.А. Введение в теорию марковских процессов и некоторые радиотехнические задачи. 1973;8-12.

6. Тихонов В.И., Миронов М.А. Марковские процессы. 1977;69-75.

7. Калинин М.Ю. Особенности разработки программы классификации информационных сигналов на основе марковской модели. Охрана, безопасность, связь. 2018;2(3):48-57.

8. Чисар И., Кёрнер Я. Теория информации. 1985;35-45.

9. Кульбак С. Теория информации и статистика. 1967;95-98.

10. Кендалл М. Теория распределений. 1966;477-481.

11. Кендалл М. Статистические выводы и связи. 1973;13-19.

Калинин Максим Юрьевич

Email: maks@oxrana.org

ООО «Импульс-сервис»

Москва, Российская Федерация

Чопоров Олег Николаевич
доктор технических наук профессор
Email: choporov_oleg@mail.ru

ORCID |

Воронежский государственный технический университет

Воронеж, Российская Федерация

Ключевые слова: сигнал, классификация, марковская модель, энтропия, информационная дивергенция

Для цитирования: Калинин М.Ю. Чопоров О.Н. Энтропийные оценки решающих статистик алгоритма классификации случайных процессов. Моделирование, оптимизация и информационные технологии. 2020;8(4). Доступно по: https://moitvivt.ru/ru/journal/pdf?id=881 DOI: 10.26102/2310-6018/2020.31.4.034

422

Полный текст статьи в PDF