Розвинуто метод модельної діагностики з використанням моделей об'єктів контролю (ОК) як інтегро-степеневі ряди Вольтерра з застосуванням моментів, вейвлет-перетворень і розкладання Карунена - Лоева багатомірних вагових функцій для стискування діагностичних моделей ОК. Установлено взаємозв'язок методу максимальної правдоподібності й адаптивного методу для побудови квадратичного вирішувального правила. Запропоновано комбінований метод навчання, що полягає у використанні як початкових значень коефіцієнтів квадратичного вирішувального правила в адаптивному методі стохастичної апроксимації значень, одержаних за допомогою методу максимальної правдоподібності. Розроблено метод квазіповного перебору дослідження інформативності ознак, що дає змогу зменшити множину їх комплектів завдяки відбору тільки тих, для яких достовірність розпізнавання не виходить за межі їх заданого максимального значення. Частковими реалізаціями методу є методи повного та скороченого перебору ознак. Запропоновано критерії відбору комплектів діагностичних ознак у задачах багатоальтернативної класифікації, що дає змогу виділити найкращі рішення з повної множини.

  Скачати повний текст