Быстродействие интеллектуальных систем

В статье отмечается, что принятие решения о состоянии исследуемого объекта возможно только при достижении мерой информативности существенных признаков поля некоторого установленного порога. Установлены аналитические соотношения, позволяющие оценивать среднее время до достижения установленного пор...

Full description

Saved in:

Bibliographic Details
Published in:	Искусственный интеллект
Date:	2013
Main Authors:	Анцыферов, С.С., Русанов, К.Е.
Format:	Article
Language:	Russian
Published:	Інститут проблем штучного інтелекту МОН України та НАН України 2013
Subjects:	Интеллектуальные системы планирования, управления, моделирования и принятия решений
Online Access:	https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/85185
Tags:	Add Tag No Tags, Be the first to tag this record!
Journal Title:	Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine
Cite this:	Быстродействие интеллектуальных систем / С.С. Анцыферов, К.Е. Русанов // Искусственный интеллект. — 2013. — № 4. — С. 259–265. — Бібліогр.: 8 назв. — рос.

Institution

Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine

_version_	1859606208561807360
author	Анцыферов, С.С. Русанов, К.Е.
author_facet	Анцыферов, С.С. Русанов, К.Е.
citation_txt	Быстродействие интеллектуальных систем / С.С. Анцыферов, К.Е. Русанов // Искусственный интеллект. — 2013. — № 4. — С. 259–265. — Бібліогр.: 8 назв. — рос.
collection	DSpace DC
container_title	Искусственный интеллект
description	В статье отмечается, что принятие решения о состоянии исследуемого объекта возможно только при достижении мерой информативности существенных признаков поля некоторого установленного порога. Установлены аналитические соотношения, позволяющие оценивать среднее время до достижения установленного порога, до принятия того или иного решения, а фактически быстродействие систем структурно-стохастической обработки информации в режиме последовательных малоинформативных наблюдений. У статті зазначається, що прийняття рішення про стан досліджуваного об’єкта можливе лише за умов досягнення мірою інформативності істотних ознак поля деякого встановленого порогу. Встановлені аналітичні співвідношення, які дозволяють оцінювати середній час до досягнення встановленого порогу, до прийняття того чи іншого рішення, а фактично – швидкодію систем структурно-стохастичної обробки інформації в режимі послідовних малоінформативних спостережень. In article it is noted that making decision on a condition of studied object possibly only at achievement by a measure of informational content of essential signs of a field of some established threshold. The analytical ratios, allowing to estimate average time before achievement of the established threshold, before adoption of this or that decision, and actually speed of systems of structural-stochastic information processing in a mode of consecutive low-informative supervision are established.
first_indexed	2025-11-28T04:56:37Z
format	Article
fulltext	ISSN 1561-5359 «Штучний інтелект» 2013 № 4 259 4А УДК 681.518.9; 621.384.3 С.С. Анцыферов, К.Е. Русанов Московский государственный технический университет МИРЭА, Россия Россия, 119454, г. Москва, пр. Вернадского, 78 Быстродействие интеллектуальных систем S.S. Antsyferov, K.E. Rusanov Moscow state technical university MIREA, Russia Russia, 119454, c. Moscow, Vernadsky ave., 78 Processing Speed of Intellectual Systems С.С. Анциферов, К.Є. Русанов Московський державний технічний університет МІРЕА, Росія Росія, 119454, м. Москва, пр. Вернадського, 78 Швидкодія інтелектуальних систем В статье отмечается, что принятие решения о состоянии исследуемого объекта возможно только при достижении мерой информативности существенных признаков поля некоторого установленного порога. Установлены аналитические соотношения, позволяющие оценивать среднее время до достижения установленного порога, до принятия того или иного решения, а фактически быстродействие систем структурно-стохастической обработки информации в режиме последовательных малоинформативных наблюдений. Ключевые слова: структурированное поле, уровень достоверности, последовательная обработка, информативность, существенный признак, порог, быстродействие, среднее время, апостериорная – априорная вероятность, правдоподобие. In article it is noted that making decision on a condition of studied object possibly only at achievement by a measure of informational content of essential signs of a field of some established threshold. The analytical ratios, allowing to estimate average time before achievement of the established threshold, before adoption of this or that decision, and actually speed of systems of structural-stochastic information processing in a mode of consecutive low-informative supervision are established. Key words: structured field, reliability level, serial processing, the informational content, essential sign, threshold, processing speed, average time, aposterior – aprior probability, credibility. У статті зазначається, що прийняття рішення про стан досліджуваного об’єкта можливе лише за умов досягнення мірою інформативності істотних ознак поля деякого встановленого порогу. Встановлені аналітичні співвідношення, які дозволяють оцінювати середній час до досягнення встановленого порогу, до прийняття того чи іншого рішення, а фактично – швидкодію систем структурно-стохастичної обробки інформації в режимі послідовних малоінформативних спостережень. Ключові слова: структуроване поле, рівень достовірності, послідовна обробка, інформативність, істотна ознака, поріг, швидкодія, середній час, апостеріорна – апріорна вірогідність, правдо- подібність. При анализе слабо структурированных полей, что чаще всего имеет место на практике, для обеспечения требуемого уровня достоверности приходится осуществлять последовательную обработку целого ряда реализаций, полученных в режиме дина- мических наблюдений. Характерной особенностью слабо структурированных полей является, как правило, малая информативность каждой отдельной реализации из-за нечеткой выраженности существенных признаков, «размытости» элементарных ком- понентов. В этих случаях принятие решения о состоянии объекта возможно только Анцыферов С.С., Русанов К.Е. «Искусственный интеллект» 2013 № 4 260 4А при достижении мерой информативности существенных признаков поля некоторого установленного порога. Так, согласно методу структурно-стохастической аппрокси- мации изотропных полей [1-7], для повышения достоверности распознавания погра- ничных состояний исследуемых объектов на них оказывается определенное тестовое воздействие, приводящее к вариативности структуры реализаций поля во времени. В процессе обработки реализаций происходит постепенное накопление информации и соответствующее повышение информативности признаков до уровня достаточного для принятия решения. В работе [8] с помощью сформированной шкалы информаци- онной сложности установлено пороговое значение меры информативности признаков, обеспечивающее высокий уровень достоверности формирования опорных и распо- знавания текущих образов поля. Для оптимизации параметров модели и для оценки быстродействия системы обработки в режиме динамических наблюдений важно уста- новление среднего числа тактов или среднего времени до достижения установленного порога, а фактически до принятия того или иного решения (время задержки принятия решения). Цель данной работы – установление аналитических соотношений, позволяющих оценивать быстродействие систем структурно-стохастической обработки информации в режиме последовательных малоинформативных наблюдений. Определение среднего времени до принятия решения В процессе обработки реализаций полей на каждом такте возможны следующие ситуации, характеризующиеся соответствующими вероятностями: – признак присутствует в реализации и выявлен в процессе обработки – )1(1P ; – признак присутствует в реализации, но в процессе обработки не выявлен – )1(1)0( 11 PP  ; – признак отсутствует в реализации, но в процессе обработки он выявлен – )1(0P ; – признак отсутствует и в процессе обработки не выявлен – )1(1)0( 00 PP  . Апостериорная вероятность наличия того или иного признака на каждом k -м такте обработки может быть найдена с помощью рекуррентного алгоритма, анало- гичного введенному в работе [4]:        ),()1(1),()1( ),()1()1(ˆ 01 1 yхрРyхрР yхрPP kk k k     , (1) где      01)1(ˆ111)1(ˆ)1( 11  РРРРР kkk   , (2) – априорная вероятность наличия признака;   yхр ,1 – двумерная плотность распределения значений интенсивности реализации при наличии  -го признака;   yхр ,0 – двумерная плотность распределения при отсутствии  -го признака;  – межтактовый интервал;  11Р – вероятность того, что признак, выявленный на 1k -м такте, будет выявлен на k -м;  01Р – вероятность выявления признака на k -м интервале, если на 1k -м он не выявлен. Быстродействие интеллектуальных систем «Штучний інтелект» 2013 № 4 261 4А Переходя к указанным выше возможным ситуациям и вводя в рассмотрение отношение правдоподобия )()( 11 0РРl 1 , преобразуем соотношение (1) к следу- ющему, более простому, виду:                                . , тотсутствуепризнакесли, 1111111 11111 етприсутствупризнакесли, 111 1 )1(ˆ 01 01 РРР РРР lР Р Р k k k k k (3) Используя обозначение (2) для вероятности наличия признака, экстраполиро- ванной на время  вперед, получим уравнение для среднего числа тактов до дости- жения порога порР при наличии признака:                              ;Рˆ, 1111111 1111111 111 111ˆ пор 01 01k 11 111                  Р РРР РРРNР lР lРNРРN k k k (4)   порРРРN  ˆ,0ˆ 1 . Аналогично можно определить среднее число тактов до достижения порога при отсутствии признака                              .ˆ, 1111111 1111111 111 111ˆ пор 01 01 00 000 PР РРР РРРNР lР lРNРРN k k k k                  (5) В общем случае, при произвольных значениях параметров, функциональные уравнения (4) и (5) аналитически не разрешимы. Поэтому для представляющего наи- больший интерес случая пограничных состояний будем полагать, что вероятность  01Р довольно мала. Положив ее равной нулю в (4) и (5), получим следующие решения этих уравнений:        11 1 1 ˆ 1 1 11 k k Р Рlnh Р HGРN   ; (6)        11 1 1 ˆ 0 0 00 k k k Р Рlnh Р HGРN   . (7) Коэффициенты 1h и 0h равны, соответственно:                       . 11 11111 , 11 11111 1 0 1 000 1 0 1 111                     Р РlnРllnРh Р РlnРllnРh (8) Анцыферов С.С., Русанов К.Е. «Искусственный интеллект» 2013 № 4 262 4А Произвольные константы при условии     001  порпор РNРN . будут иметь следующий вид: 0 1 111    H Р Р lnhG пор пор ; ;    порР HG 1 0 0 . Отсюда следует   АlnhРN 11 ˆ  , (9) где      порk kпор РР РР А    11 11 ; (10) )ˆ(0 РN . Из соотношений (9) и (10) следует, что среднее время до достижения порогового значения  РN1 равно бесконечности при   01 kР . Действительно, при   001 Р точка   01 kР является устойчивой в том смысле, что во всех обозначенных ситу- ациях апостериорная вероятность равна нулю, а в связи с этим и среднее время ока- зывается бесконечным. При    РNР ˆ001 1 и  РN ˆ 0 бесконечными уже не будут. Заметим, что пограничные состояния характеризуются не только малыми  01Р , но и мало отличающимися  11Р и  10Р . В этом случае        ; RРРlnР h 2 1111 2 11 2 1 1    (11)   lnArhРN 2 11 ˆ  ; (12)           111 1 1 1ˆ 0 0 РР РР P РN пор пор    , (13) где  1Р имеет смысл начального (априорного) значения вероятности выявления признака, т.е. в момент от которого начинается отсчет времени до принятия решения (достижения порога порР ); r – коэффициент, характеризующий структурно-прост- ранственную зависимость, коррелированность шума с элементарными компонентами (существенными признаками) поля. Этот коэффициент может принимать значения от нуля (белый шум) до единицы (изотропные, сильнокоррелированные поля). В реальных системах обработки значения апостериорных вероятностей Р̂ не могут оказаться ниже некоторого минимального уровня minP . Значение minР , сог- ласно (1) и (4), должно удовлетворять следующему уравнению:                                 1 11 11 0111 11 11 011 0 1 0 1 Р РРРР Р РРРР Р minmin minmin min   . (14) Быстродействие интеллектуальных систем «Штучний інтелект» 2013 № 4 263 4А Для малых  01Р              11 11 01 0 1 Р Р РРmin  . (15) С учетом r               1 11 1101 1 1 1 РlnР РР rPmin  . (17) Подставив (16) в (12), получим                            1 1011 ˆ 1 2 111 РlnРР RrР lnrHРNРN пор пор min  . (17) Учитывая, что количество ложных выявлений признака, приходящееся на один такт, составляет, как следует из (13)   пор пор Р Р Рn   1 10 , (18) получим                     1 1 1 2 11 Рlnn RrlnrhN . (19) При малых n соотношение (19) приобретает вид nlnrhN 2 11  . (20) Если в последнее соотношение подставить оптимальные значения  11Р и maxR , то выражение для 1N будет зависеть от r , n (рис. 1-3) и уровня интеллектуальности I системы nlnr I N 2 1 1  . (21) Рисунок 1 – Зависимость числа тактов обработки от n . 1 – r = 0,8; 2 – r = 0,5; 3 – r = 0,2 Анцыферов С.С., Русанов К.Е. «Искусственный интеллект» 2013 № 4 264 4А Рисунок 2 – Зависимость числа тактов обработки от r . 1 – n = 0,0001; 2 – n = 0,001; 3 – n = 0,01; 4 – n = 0,1 Рисунок 3 – Зависимость числа тактов обработки от n и r Выводы Установлены аналитические соотношения, позволяющие оценивать быстродей- ствие систем структурно-стохастической обработки информации в режиме последо- вательных малоинформативных наблюдений. Литература 1. Анцыферов С.С. Формирование спектра тепловых изображений и распознавание их образов / С.С. Анцыферов // Оптический журнал. – 1999. – Т. 66, № 2. –С. 44-48. 2. Antsyferov S.S. Forming the spectrum of thermal images of objects and recognizing their patterns / S.S. Antsyferov // J.Opt. Technol. – 1999. – T. 66 (12). – P. 1047-1049. 3. Анцыферов С.С. Адаптация информационно-распознающих биомедицинских систем / С.С. Анцы- феров, Н.Н. Евтихиев // Биомедицинская радиоэлектроника. – 2001. – Т. 3, № 10. – С. 52-57. 4. Анцыферов С.С. Метрология виртуальных систем / С.С. Анцыферов // Измерительная техника. – 2003. – № 5. – С. 17-21. 5. Анцыферов С.С. Адаптивные системы распознавания образов пространственно-временных полей / С.С. Анцыферов, Н.Н. Евтихиев // Искусственный интеллект. – 2004. – № 3. – С. 405-416. 6. Анцыферов С.С. Адаптивная обработка информации пространственно-временных изотропных полей / С.С. Анцыферов, Н.Н. Евтихиев // Оптический журнал. – 2006. – Т. 3, № 10. – С. 52-57. Быстродействие интеллектуальных систем «Штучний інтелект» 2013 № 4 265 4А 7. Анцыферов С.С. Метрология интеллектуальных систем / С.С. Анцыферов // Искусственный интел- лект. – 2008. – № 3. – С. 18-27. 8. Анцыферов С.С. Метрологические основы формирования информационного пространства образов в интеллектуальных системах обработки / С.С. Анцыферов // Искусственный интеллект. – 2012. – № 4. – С. 283-291. Literaturа 1. Antsyferov S.S. Opticheskiy zhurnal. 1999. T. 66. № 2. S. 44-48. 2. Antsyferov S.S. J.Opt. Technol. 1999. T. 66(12). P. 1047-1049. 3. Antsyferov S.S., Evtihiev N.N. Biomedicinskaya radioelektronika. 2001. T. 3. № 10. S. 52-57. 4. Antsyferov S.S. Izmeritelinaya tehnika. 2003. № 5. S. 17-21. 5. Antsyferov S.S. Iskusstvennyj intellect. 2004. № 3. S. 405-416. 6. Antsyferov S.S., Evtihiev N.N. Opticheskiy zhurnal. 2006. T. 3. № 10. S. 52-57. 7. Antsyferov S.S. Iskusstvennyj intellect. 2008. № 3. S. 18-27. 8. Antsyferov S.S. Iskusstvennyj intellect. 2012. № 4. S. 283-291. RESUME S.S. Antsyferov, K.E. Rusanov Processing Speed of Intellectual Systems In the analysis of poorly structured fields that most often takes place in practice, for providing demanded level of reliability, it is necessary to carry out serial processing of a number of the realization received in a mode of dynamic supervision. Characteristic of poorly structured fields is, as a rule, small informational content of each separate realization because of indistinct expressiveness of essential signs, "indistinctness" of elementary com- ponents. In these cases making decision on a condition of object possibly only at achievement by a measure of informational content of essential signs of a field of some established threshold. So, according to a method of structural-stochastic approximation of isotropic fields, for increase of reliability of recognition of borderlines of studied objects, the certain test influence resulting in variability of structure of realization of a field in time is made on them. In the course of processing of realization there is a gradual accumulation of information and the corresponding increase of informational content of signs to level sufficient for decision- making. Earlier, by means of the created scale of information complexity, threshold value of a measure of informational content of the signs, providing high level of reliability of formation basic and recognitions of the current images of a field is established. For optimization of parameters of model and for an assessment of speed of system of processing in a mode of dynamic supervision important establishment of average of steps or average time before achievement of the established threshold, and actually before adoption of this or that decision (time of a delay of decision-making). The analytical ratios, allowing to estimate processing speed of systems of structural- stochastic information in a mode of consecutive low-informative supervision are established. Статья поступила в редакцию 18.04.2013.
id	nasplib_isofts_kiev_ua-123456789-85185
institution	Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine
issn	1561-5359
language	Russian
last_indexed	2025-11-28T04:56:37Z
publishDate	2013
publisher	Інститут проблем штучного інтелекту МОН України та НАН України
record_format	dspace
spelling	Анцыферов, С.С. Русанов, К.Е. 2015-07-21T13:09:50Z 2015-07-21T13:09:50Z 2013 Быстродействие интеллектуальных систем / С.С. Анцыферов, К.Е. Русанов // Искусственный интеллект. — 2013. — № 4. — С. 259–265. — Бібліогр.: 8 назв. — рос. 1561-5359 https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/85185 681.518.9; 621.384.3 В статье отмечается, что принятие решения о состоянии исследуемого объекта возможно только при достижении мерой информативности существенных признаков поля некоторого установленного порога. Установлены аналитические соотношения, позволяющие оценивать среднее время до достижения установленного порога, до принятия того или иного решения, а фактически быстродействие систем структурно-стохастической обработки информации в режиме последовательных малоинформативных наблюдений. У статті зазначається, що прийняття рішення про стан досліджуваного об’єкта можливе лише за умов досягнення мірою інформативності істотних ознак поля деякого встановленого порогу. Встановлені аналітичні співвідношення, які дозволяють оцінювати середній час до досягнення встановленого порогу, до прийняття того чи іншого рішення, а фактично – швидкодію систем структурно-стохастичної обробки інформації в режимі послідовних малоінформативних спостережень. In article it is noted that making decision on a condition of studied object possibly only at achievement by a measure of informational content of essential signs of a field of some established threshold. The analytical ratios, allowing to estimate average time before achievement of the established threshold, before adoption of this or that decision, and actually speed of systems of structural-stochastic information processing in a mode of consecutive low-informative supervision are established. ru Інститут проблем штучного інтелекту МОН України та НАН України Искусственный интеллект Интеллектуальные системы планирования, управления, моделирования и принятия решений Быстродействие интеллектуальных систем Швидкодія інтелектуальних систем Processing speed of intellectual systems Article published earlier
spellingShingle	Быстродействие интеллектуальных систем Анцыферов, С.С. Русанов, К.Е. Интеллектуальные системы планирования, управления, моделирования и принятия решений
title	Быстродействие интеллектуальных систем
title_alt	Швидкодія інтелектуальних систем Processing speed of intellectual systems
title_full	Быстродействие интеллектуальных систем
title_fullStr	Быстродействие интеллектуальных систем
title_full_unstemmed	Быстродействие интеллектуальных систем
title_short	Быстродействие интеллектуальных систем
title_sort	быстродействие интеллектуальных систем
topic	Интеллектуальные системы планирования, управления, моделирования и принятия решений
topic_facet	Интеллектуальные системы планирования, управления, моделирования и принятия решений
url	https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/85185
work_keys_str_mv	AT ancyferovss bystrodeistvieintellektualʹnyhsistem AT rusanovke bystrodeistvieintellektualʹnyhsistem AT ancyferovss švidkodíâíntelektualʹnihsistem AT rusanovke švidkodíâíntelektualʹnihsistem AT ancyferovss processingspeedofintellectualsystems AT rusanovke processingspeedofintellectualsystems

Быстродействие интеллектуальных систем

Institution

Similar Items