Построение систем распознавания образов

возможного нападения, а следовательно - предотвращение возможного ущерба.

Первое, с чего естественно начать эту работу - провести изучение и

анализ всей возможной информации об авиации стороны В и собрать необходимые

данные.

Как эта информация может быть получена:

-из открытой печати (часто многие характеристики самолетов не

скрываются);

-из разведданных;

-из экспериментальных наблюдений самолетов стороны В и измерений их

характеристик (например, с помощью РЛС);

-из экспериментальной обработки данных, полученных по макетам и

моделям соответствующих самолетов стороны В

(наземные стенды или электродинамические расчеты); и т.д.

Какие это характеристики? Это - численность экипажей, высоты полета,

крейсерские скорости, дальности полета, число двигателей и т.д.

Рассматриваемое изучение позволит обнаружить в том числе и способы,

которые применяет или предполагает применять сторона В для преодоления

противовоздушной обороны (ПВО) стороны А и которые будут ухудшать

возможности распознавания. Например, США по программе Стелс разработали

бомбардировщик-невидимку для радиолокационных средств - В1).

Таким образом мы должны получить все мыслимые и существующие

характеристики самолетов (признаки).

Второй шаг, логично следующий из проведенного изучения - на основе

знания тактико-технических характеристик средств противодействия стороне В,

имеющихся у стороны А, и знаний авиации стороны В можно выделить

ситуации применения ее, существенно отличающиеся по возможному ущербу и по

возможности его предотвращения.

Это фактически соответствует разделению самолетов стороны В на классы,

для каждого из которых стороне А известно, что нужно предпринять.

В результате может оказаться, что классов 3 (А1- бомбардировщики, А2

- штурмовики ,А3 - истребители), а средств противодействия - 2 (S1 - ЗУР,

S2 - истребители с их вооружением).

При этом наиболее эффективно их распределить следующим образом:

А1 - S1

А2 - S2

А3 - S1

то есть, классы А1 и А3 с точки зрения противодействия желательно

объединить в один класс.

Если же средств противодействия - 3 (S1- ЗУР для больших высот, S2 -

ЗУР маловысотные, S3 - истребители с их вооружением), то классы можно не

объединять, а использовать стратегию

А1 - S1

А2 - S2

А3 - S3

Третий шаг по созданию системы распознавания самолетов стороны В -

выбор измерителей.

Для обозначенных классов авиации из анализа имеющихся у стороны А

средств наблюдения за самолетами (РЛС, ОЛС и т.п.) и полного перечня

признаков соответствующих самолетов, полученных на первом нашем этапе

разработки (например, крейсерские скорости, высоты полета, длины

фюзеляжей, размахи крыльев, число двигателей и т.п.) выделить такие,

которые могут быть определены по данным имеющихся средств измерений.

Здесь возможны и разочарования: может не оказаться таких средств

измерений. Тогда принимается решение о их создании.

Итак, по каждому самолету мы имеем № характеристик - признаков. Но

это еще ничего не дает нам для решения задачи. Мы не знаем, как разделить

самолеты, пользуясь этими признаками по классам.

Для этого и нужен 4-й шаг - априорное описание классов. То есть,

необходимо на языке выбранных признаков описать каждый класс самолетов или

тактических способов их применения.

При этом в описании каждого класса должны содержаться сведения:

- о наличии или отсутствии признаков качественного характера (тип

двигателя, наличие постановщика помех, тип помех и т.п.);

- о диапазонах или законах распределения признаков, имеющих

количественное выражение.

Следует заметить, что все выбранные признаки должны получить

соответствующее содержание (свое) для каждого класса.

На этом подготовительный этап работы заканчивается .

Теперь, если с помощью выбранных средств наблюдений за воздушными

целями обнаружен неизвестный самолет и измерены (оценены) его признаки, то

сопоставление полученных апостериорных данных (по результатам

проведенных опытных измерений) с априорными (доопытным описанием классов)

позволяет произвести его распознавание (отнесение к соответствующему классу

А1,А2 самолетов стороны В).

Здесь априорные данные - доопытное признаковое описание классов;

апостериорные данные - послеопытный набор признаков классифицируемого

самолета.

Рассмотрим вторую возможную реализацию СР.

Б. Распознавание заболеваний сердца. Требуется построить такого рода

автоматическую систему.

1-й шаг создания такой системы - изучение всей информации о

заболеваниях сердца.

На первый взгляд эта задача кажется более легкой, чем распознавание

самолетов, так как все сведения носят открытый характер. Однако

обольщаться здесь не следует. В процессе пристального ее изучения может

обнаружиться, что некоторые стороны изучения явления человечеству пока еще

неизвестны.

В результате мы должны иметь здесь все возможные характеристики

заболеваний (признаки):

-зубцы кардиограмм;

-поведение пульса;

-поведение артериального давления и т.п.

2-й шаг - изучение всего арсенала средств лечения заболеваний и

разделения их по классам, для которых известно, что нужно конкретно

предпринимать для лечения (По самолетам мы также добивались разделения их

по классам).

В результате может оказаться, что:

-число средств лечения (S1, S2...) больше числа классов

заболеваний (А1, А2,....); тогда их просто комплексируют или принимают

решение о дополнительном распознавании противопоказаний;

-некоторые классы требуют одинаковых средств лечения (например,

хирургическое вмешательство); тогда классы объединяют.

3-й шаг - из анализа имеющегося арсенала средств медицинской

диагностики (кардиограф, фонокардиограф, УЗИ, рентген, анализ крови и

т.д., и т.п.) и признаков классов заболеваний выделяют те признаки, которые

реально определить имеющимися средствами ( Здесь возможны и решения о

создании новых специальных средств диагностики).

Заметим, что те же действия предпринимались и для измерения признаков

самолетов стороны В.

4-й шаг - на языке отобранных признаков описывается аналогично

самолетам каждый класс заболеваний сердца, то есть, составляется перечень

значений признаков каждого класса.

При этом для каждого класса должны быть выделены сведения:

-о наличии или отсутствии признаков качественного характера;

-о диапазонах или законах распределения признаков, имеющих

количественное выражение.

Здесь также следует заметить, что все выбранные признаки должны

получить соответствующее содержание (свое) для каждого класса.

Теперь, если с помощью выбранных средств диагностики состояний сердца

оценены признаки, характеризующие его деятельность, то сопоставление

полученных апостериорных данных (по результатам опытных измерений) с

априорными (доопытным описанием классов) позволяет произвести

распознавание конкретного класса заболеваний или отсутствие заболеваний

вообще.

Эти два примера показали, что подходы к построению систем

распознавания практически ничем не отличаются, несмотря на специфику самих

создаваемых систем.

В результате мы получили общие представления о последовательности

решения и составляющих задачи создания системы распознавания. В результате

отмечаем, что несмотря на различие предметных областей подходы к построению

СР - одинаковы. Система распознаваний заболеваний сердца строилась также,

как и система распознавания самолетов, но заменить ее она не позволяет.

Точно также СР самолетов не может применяться для решения задач

распознавания заболеваний сердца.

Системы распознавания объектов (явлений), создаваемые человеком

всегда узко специализированы в отличии от его собственных природных

возможностей.

Что же касается общего подхода к построению любой системы, то теперь,

если у нас имеется некоторая совокупность объектов или явлений, которые

необходимо распознавать (классифицировать), на основе обобщения действий

при создании СР в 2-х рассмотренных примерах мы знаем, что

последовательность решения соответствующих задач следующая:

-в соответствии с выбранным принципом совокупность объектов или

явлений подразделяется на ряд классов (говорят: назначается алфавит

классов);

-разрабатывается совокупность признаков (говорят: словарь);

-на языке словаря признаков описывается каждый класс;

-выбираются и (или) создаются средства определения признаков;

-на вычислительных средствах реализуется алгоритм сопоставления

апостериорных и априорных данных и принимается решение о результатах

распознавания.

В то же время, несмотря на выполненное определение последовательности

действий, проведенное рассмотрение не позволяет ответить на следующие

вопросы:

-как лучше производить разбиение объектов (самолеты, заболевания и

пр.) по классам;

-как накапливать и обрабатывать априорную информацию;

-из каких соображений выбирать признаки;

-как описывать классы на языке признаков;

-на основе каких методов сравнивать априорную и апостериорную

информацию;

-когда и как появляется вся система распознавания.

Все эти вопросы являются предметом рассмотрения в пределах

читаемого курса. Мы будем их детализировать все более глубоко по мере

освоения предмета.

На последний вопрос следует дать предварительный ответ до того, как

мы проведем упомянутое углубленное изучение. Система должна появляться с

самого начала изучения вопроса. Этот вариант ее должен представлять собой

модель-прообраз будущей системы распознавания. Сейчас мы должны понять

только одно - без такой модели создание СР чаще всего невозможно вообще.

Без нее мы не сможем выбрать ни набор классов, ни перечень признаков, ни

средства измерений их, ни решающие правила, обеспечивающие в комплексе, во

взаимосвязи требуемое качество решений о принадлежности. Это

обусловлено тем, что полная информация для создания СР на момент начала ее

создания всегда отсутствует и без экспериментальной отработки всего

процесса принятия решений не всегда ясно, какая информация может вообще

потребоваться. Поэтому модель должна позволить методом последовательных

приближений внутренней структуры системы к требуемой достигнуть желаемого

результата. В то же время вопросы моделирования СР не могут быть

рассмотрены на нынешнем уровне полученных знаний. Поэтому моделирование СР

- предмет дальнейшего изучения курса "Основ построения систем распознавания

образов"

Итак, главные выводы:

1. Задачи, решаемые в процессе создания систем распознавания,

инвариантны относительно предметной области, имеют много общего,

основываются на едином методологическом подходе.

2. Каждая система распознавания индивидуальна и предназначается

только для одного вполне конкретного вида объектов или явлений.

Если найдена сфера применения распознавания, то соответствующая

система должна разрабатываться заново с учетом новых специфических

свойств объектов (явлений), определяющих как систему измерений

характеристик, так и словарь признаков, алфавит классов и алгоритм принятия

решений.

3. СР должна создаваться методом последовательных приближений

внутренней структуры на ее математической модели по мере накопления

необходимой информации.

Теперь, после того как мы на качественном уровне рассмотрели

проблематику распознавания, можно провести дополнительную детализацию и

определить последовательность задач создания соответствующих систем.

Л Е К Ц И Я 2.2

Формулировка задач создания систем

распознавания и методы их решения

ЗАДАЧА № 1

Определение полного перечня признаков (параметров), характеризующих

объекты или явления, для которых данная система разрабатывается.

В решении этой задачи - главное найти все признаки, характеризующие

существо распознаваемых объектов (явлений). Любые ограничения, любая

неполнота, как мы в последующем убедимся, приводят к ошибкам или полной

невозможности правильной классификации объектов (явлений).

Можем себе представить такую неполноту в уже рассмотренной нами

задаче распознавания самолетов как использование одного признака -

потолок высоты полета самолетов. В результате - бомбардировщики не

удастся отличать от истребителей ( при создании бомбардировщиков стремятся

к обеспечению максимально возможной высоты полета, а при создании

истребителей добиваются, чтобы они могли уничтожать бомбардировщики).

Реально даже целая группа признаков может оказаться неэффективной.

Поэтому для решения 1-ой задачи создания СР необходимо найти все

возможные признаки, описывающие объекты распознавания, с тем, чтобы при

оценке эффективности решений системы не возвращаться к этой задаче,

обнаружив ограниченность выбранных признаков на последующих этапах

разработки.

Но чтобы назначать признаки распознавания, необходимо, во-

первых, понять, что не существует способов их автоматической генерации. На

сегодня это под силу только человеку. Поэтому говорят, что выбор

признаков - эвристическая операция. Во-вторых, выбор признаков можно

осуществлять, имея представление об их общих свойствах. С этих позиций

достаточно принять, что признаки могут подразделяться на:

-детерминированные;

-вероятностные;

-логические;

-структурные.

А. Детерминированные признаки - это такие характеристики объектов

или явлений, которые имеют конкретные и постоянные числовые значения.

Примерами детерминированных признаков могут быть, например, ТТХ

бомбардировщиков и истребителей США (таблицы № 1, 2).

Числовые значения признаков по каждому из самолетов можно

интерпретировать как координаты точек, представляющих каждый самолет в 11-

мерном пространстве признаков.

Необходимо иметь в виду, что в задачах распознавания с

детерминированными признаками ошибки измерения этих признаков не играют

никакой роли, если, например, точность измерений такого признака, как

размах крыльев самолета значительно выше (например, 1 мм), чем различие

этого признака у разных классов самолетов (например, 10 м).

Представить такую систему, где используются детерминированные признаки

не так трудно:

-распознавание принадлежности самолета, данные которого получены

разведкой или из открытой печати и не привязаны к классам (бомбардировщик-

А1, истребитель-А2 и т.п.);

-распознавание на конвейере деталей по отличию геометрических

характеристик, если ошибки измерений существенно меньше разметов этих

деталей.

Распознавание осуществляется путем сравнения полученных размеров с

имеющимися в базе данных характеристиками деталей.

Б. Вероятностные признаки - это характеристики объекта (явления),

носящие случайный характер.

С такими признаками в основном и имеют дело в природе и технике.

Отличаются эти признаки тем, что в силу случайности соответствующей

величины признак одного класса может принимать значения из области значений

других классов, каждый из которых подлежит распознаванию в системе.

Таблица № 1

|Характерист| Т и п ы |

|ики |с а м о л е т о в |

| |В-1А |В-52 |В-57А |FB-111 |

|Экипаж |4 |6 |2 |2 |

|(чел.) | | | | |

|Vmax (км\ч)|2330 |1020 |935 |2330 |

| | | | | |

|при H=15 км| | | | |

|Vmin (км\ч)|1200 |500 |500 |1350 |

| | | | | |

|при H=0.3 | | | | |

|км | | | | |

|Потолок (м)|15240 |15000 |13750 |20000 |

|Бомб.нагруз|22 |34 |14 |16 |

|ка (т) | | | | |

|Макс.взлетн|180 |221 |25 |45 |

|ая масса | | | | |

|(т) | | | | |

|Размах |42 |56 |19 |21 |

|крыльев (м)| | | | |

|Длина |44 |48 |20 |22 |

|самолета | | | | |

|(м) | | | | |

|Кол-во |4 |8 |2 |2 |

|двигателей | | | | |

|Тяга |13.6 |7.7 |3.3 |9.2 |

|двигателей | | | | |

|(т) | | | | |

Страницы: 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10