Підхід до побудови математичної моделі визначення об’єктів моніторингу із застосуванням інформативності їхніх моніторингових ознак

• Published in: Кибернетика и системный анализ
• Date: 2020
• Main Authors: Ільяшов, О.А., Комаров В.С.
• Format: Article
• Language: Ukrainian
• Published: Інститут кібернетики ім. В.М. Глушкова НАН України 2020
• Subjects: Системний аналіз
• Online Access: https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/190457
• Journal Title: Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine
• Cite this: Підхід до побудови математичної моделі визначення об’єктів моніторингу із застосуванням інформативності їхніх моніторингових ознак / О.А. Ільяшов, В.С. Комаров // Кибернетика и системный анализ. — 2020. — Т. 56, № 5. — С. 95–99. — Бібліогр.: 8 назв. — укр.

Запропоновано підхід до побудови математичної моделі визначення об'єктів моніторингу з використанням інформативності їхніх моніторингових ознак. Досліджено можливість розрахунку інформативності окремої моніторингової ознаки та визначено напрями подальших досліджень щодо розрахунку ймовірності похибки розпізнавання джерел (об'єктів) моніторингу залежно від відносної інформативності сигнатури та апріорних імовірностей джерел (об'єктів) моніторингу. Предложен подход к построению математической модели определения объектов мониторинга на основе информативности их мониторинговых признаков. Проведено исследование возможности расчета информативности отдельного мониторингового признака и определены пути дальнейших исследований расчета вероятности погрешности распознавания источников (объектов) мониторинга в зависимости от относительной информативности сигнатуры и априорных вероятностей источников (объектов) мониторинга. An approach to constructing a mathematical model for determining monitoring objects on the basis of the information content of their monitoring features is proposed. The feasibility of calculating the information content of a particular monitoring feature and is analyzed and directions of further studies of calculating the probability of recognition error of monitoring sources (objects) depending on the relative information content of the signature and a priori probabilities of monitoring sources (objects) are determined.