Розроблено методи алгоритмічного та структурного синтезу ситуаційних, позиційних, рангових, порядкових і медіанних класифікаторів, що дозволяє за умов апріорної статистичної невизначеності розв'язувати задачі розпізнавання станів об'єктів керування з точністю до гіпотез. Запропоновано методи <$Eepsilon>-оптимізації класифікувальних структур з обчилювачами рангів спостережень баз навчальної та з навчальною вибірковістю, що дозволяє стабілізувати ймовірність помилки розпізнавання станів об'єктів керування у разі порушення апріорних статистичних припущень. Наведено методи оцінювання робастності, стійкості, розрізнювальної здатності та непараметричності адаптивних інваріантних класифікаторів, що дозволяє розробити рекомендації щодо вибору оптимальної структури спостерігача станів об'єкта керування. Запропоновано методи синтезу регуляторів на базі адаптивних інваріантних класифікаторів, що дозволяє розв'язувати задачі робастного керування нелінійними та лінійними об'єктами за умов статистичної невизначеності збурень і завад. Розвинуто методи модифікації спостерігачів типу фільтр Калмана з адаптивними інваріантними класифікаторами, що дозволяє одержати оцінки станів лінійних динамічних систем, робастних щодо порушення апріорної гіпотези про заваду вимірювання. Одержані результати дозволяють розв'язати науково-технічну проблему синтезу адаптивних інваріантних класифікаторів станів об'єктів керування за умов апріорної невизначеності статистичної природи.

  Скачати повний текст