автореферат диссертации по информатике, вычислительной технике и управлению, 05.13.11, диссертация на тему:Математическое и программное обеспечение безопасного функционирования средств перевозки при эксплуатации во Вьетнаме

На правах рукописи

Нгуен Чунг Тин

МАТЕМАТИЧЕСКОЕ И ПРОГРАММНОЕ ОБЕСПЕЧЕНИЕ БЕЗОПАСНОГО ФУНКЦИОНИРОВАНИЯ СРЕДСТВ ПЕРЕВОЗКИ ПРИ ЭКСПЛУАТАЦИИ ВО ВЬЕТНАМЕ

Специальность: 05.13.11— Математическое и программное обеспечение вычислительных машин, комплексов и компьютерных сетей.

АВТОРЕФЕРАТ диссертации на соискание ученой степени кандидата технических наук

1 МАР 2013

005050483

Москва —2013г.

005050483

Работа выполнена на кафедре «Математическое обеспечение и стандартизация информационных технологий» (МОСИС) в федеральном государственном бюджетном образовательном учреждении высшего профессионального образования «Московский государственный технический университет радиотехники, электроники и автоматики» (МГТУ МИРЭА).

Научный руководитель: д.т.н., профессор, профессор кафедры МОСИС МГТУ МИРЭА Ткаченко Владимир Максимович

Официальные оппоненты:

Баринов Владимир Борисович,

д.т.н., начальник отдела федерального государственного унитарного предприятия «Научно-исследовательский институт «Восход»

Вдовиченко Евгений Александрович,

к.в.н., с.н.с., вед. научный сотрудник Всероссийского научно-исследовательского института по проблемам гражданской обороны и чрезвычайных ситуаций МЧС России (ФГБУ НИИ ГОЧС(ФЦ))

Ведущая организация: федеральное государственное бюджетное учреждение науки Вычислительный центр им. A.A. Дородницына Российской академии наук (ВЦ РАН), г. Москва.

Защита состоится «29» марта 2013 г. в 14-00 на заседании диссертационного совета Д 212.131.05 при МГТУ МИРЭА по адресу:

Москва, 119454, пр-т Вернадского, д. 78, Д412

С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке МГТУ МИРЭА.

Автореферат разослан «28» февраля 2013 г.

Отзывы на автореферат в двух экземплярах, заверенные печатью, просим направлять по адресу 119454, г. Москва, пр-т Вернадского,78, диссертационный совет Д 212.131.05

Ученый секретарь

диссертационного совета к.т.н, доцент

Е.Г. Андрианова

ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ

Актуальность работы

В настоящее время, расширение спектра угроз в жизни человека с усиливающейся с каждым годом интенсивностью аварий и катастроф при эксплуатации средств перевозки.

Для средств перевозки (СП), эксплуатируемых в условиях Вьетнама, необходимо исследовать не только их безопасное функционирование при движении, а обобщенное безопасное функционирование с учетом всех компонентов, включая среду движения (дороги, трассы), производство подсистем СП и уровень качества комплектующих, управление безопасным функционированием на всех этапах их жизненного цикла. При этом должно учитываться организационно-структурное и кадровое обеспечение проекта на всех уровнях управления, а также потребности народного хозяйства в масштабах инфраструктуры по отраслям и регионам.

Безопасным называют явление и/или состояние, процесс функционирования СП, процесс какого-либо носителя опасности, которое не содержит угрозы, возможного вреда для его окружения. С другой стороны, свойство безопасного функционирования приписывают СП, надежно защищенному от опасных для него воздействий. Следовательно, понятие безопасного функционирования имеет две стороны: внешнюю, определяющую воздействие СП на среду и среды на само СП, и внутреннюю, характеризующую свойства сопротивляемости СП по отношению к действиям среды и его надежности работы.

Внутреннее безопасное функционирование — это характеристика целостности СП или показателя его гомеостаза, т. е. оно описывает процесс нормального функционирования в условиях внешних воздействий и внутренних изменений его параметров за принятые недопустимые. Это дает возможность при попытке описать весь диапазон возможных состояний СП для чего требуется зафиксировать его границы: от безопасного процесса функционирования работоспособного СП до неработоспособного.

Среду в общем случае следует интерпретировать как систему, если в ее действиях просматривается целенаправленность воздействия на СП. Природе, действующей на систему, не следует приписывать злонамеренность в действиях. Ее действие рассматривается как случайность. Следует среду оценивать как противника целенаправленного действия, или среда выступает как природное явление.

Расширенны множества факторов, оказывающих влияние на процесс работы СП при исследовании их безопасного функционирования[106]:

• необходимо учитывать фактор времени, так как все процессы развиваются во времени;

• факторы неопределенности, к которым можно отнести:

стохастическую неопределенность, ибо процессы развиваются не детерминировано, а присутствует элемент случайности;

- наличие ненаблюдаемых параметров и состояний, ошибки в наблюдении состояний;

- отсутствие достаточно полных и точных исходных данных, сложность их получения в силу невозможности многократного проведения эксперимента.

• человеческий фактор;

• фактор внешней среды (природы и целенаправленного негативного внешнего воздействия — угрозы).

При исследовании проблем обеспечения безопасного функционирования СП необходимо решить системные задачи по

• выработке единого подхода, единой терминологии для взаимного понимания;

• определению количественных критериев (показателей), по которым можно в различных ситуациях судить об опасного (или безопасного) функционирования;

• созданию моделей внешней среды, учет человеческого фактора;

• частные задачи: классификация состояний, статистическая оценка количественных показателей (в силу особенностей статистического эксперимента — нельзя массово создавать ситуации катастроф).

В связи с вышеизложенными вопросами определена актуальность данной диссертационной работы.

Цель диссертационного исследования состоит в разработке методов и алгоритмов программного обеспечения безопасного функционирования средств перевозки при эксплуатации в условиях Вьетнама с учетом рисков от неприемлемых ситуаций и наличия целенаправленной внешней угрозы.

Научная новизна работы.

1. Сформулирована вероятностная оценка показателей безопасного функционирования при движении плотного потока СП в условиях мегаполиса (г. Ханой, Вьетнам).

2. Разработана и исследована оптимальная модель обеспечения безопасного функционирования средств перевозки с резервом при наличии целенаправленной внешней угрозы.

3. Исследована алгоритмическая модель клеточного автомата и разработана общая методика построения систем синтаксической

классификации состояний (объектов) на базе клеточных автоматов.

4. Разработана структурная система обеспечения безопасности функционирования средств перевозки.

Практическая значимость заключается в повышении эффективности безопасного функционирования средств перевозки в динамике в условиях мегаполиса (г. Ханой, Вьетнам), и обеспечении безопасного функционирования средств перевозки с резервом при наличии целенаправленной внешней угрозы.

Области исследования Методы и алгоритмы проектирования и анализа программ и программных систем, их эквивалентных преобразований, верификации и тестирования.

Предмет исследования - разработка математического и программного обеспечения безопасного функционирования средств перевозки для выполнения предназначенных задач.

Личный вклад автора состоит в формулировке вероятностной оценки показателей безопасного функционирования при движении плотного потока СП в условиях мегаполиса (г. Ханой, Вьетнам), разработке обобщенной модели классификатора состояния безопасного функционирования средств перевозки, а также исследовании алгоритмов и методик для создания комплекса программ безопасного функционирования средств перевозки при эксплуатации в условиях Вьетнама.

Основные положения, выносимые на защиту:

1. Вероятностная оценка показателей безопасного функционирования при движении плотного потока СП в условиях мегаполиса (г. Ханой, Вьетнам).

2. Обобщенная модель классификатора состояний безопасного функционирования средств перевозки.

3. Методики и результаты исследования классификаторов состояний безопасного функционирования средств перевозки.

4. Оптимальная модель обеспечения безопасного функционирования средств перевозки с резервом при наличии целенаправленной внешней угрозы.

5. Программно-управляемые структуры классификаторов состояний безопасного функционировакния средств перевозки, эксплуатирующих в условиях Вьетнама.

Методы исследования. Результаты диссертационной работы были получены на основе использования: математических основ программирования; вычислительных машин, систем и сетей; языков и систем программирования; технологии разработки программного обеспечения; методов хранения и доступа к данным, организации баз данных и знаний; теории системного

анализа, теории вероятностей и математической статистики, методов оптимизации, теории множеств, теории безопасности технических систем.

Апробация работы

Результаты проведенных в диссертационной работе исследований опубликованы в 3 статьях , из них в журналах из перечня ВАК - 3 статьи.

Структура и объем работы

Работа состоит из введения, 4 глав, заключения, списка литературы (108 наименований). Объем основного текста составляет 130 страниц, 6 таблиц, 42 рисунка, 1 приложения.

СОДЕРЖАНИЕ РАБОТЫ

Во введении обоснована актуальность задачи обеспечения безопасносного функционирования средств перевозки, эксплуатируемых в условиях Вьетнама, сформулированы цель, задачи диссертационной работы, научная новизна, практическая ценность полученных результатов, проводятся основные положения, представленные к защите.

В главе 1 На основании общего представления оценки безопасного функционирования потока средств перевозки с учетом особых климатических условий Вьетнама проведены и сформулированы методические подходы математического обеспечения безопасного функционирования средств перевозки: проведен анализ факторов, определяющих появление опасностей при функционировании средств перевозки в условиях Вьетнама; определена вероятностная оценка показателей безопасного функционирования при движении плотного потока средств перевозки в условиях мегаполиса (г. Ханой, Вьетнам); сформулированы принципы и механизмы обеспечения безопасного функционирования средств перевозки, эксплуатируемых в условиях Вьетнама.

На рис 1.1 показаны основные факторы, вляющие на безопасность функционирования средств перевозки в Вьетнаме

Первая группа , Вторая группа

Рис 1.1 Основные факторы, вляющие на безопасность функционирования средств перевозки в Вьетнаме

Гипотетически распределение классов СП по категориям опасности для случаев, когда число категорий опасности равно числу классов указанных систем может быть представлено таблицей 1.1

Таблица 1.1

Распределение классов СП по категориям опасности в процентах от общего числа СП каждого класса

Классы СП Категория опасности

Тайфун Наводение Температура Атомная станция Участники других СП

Автомобиль 10 10 5 2 73

Самолет 90 - 10 - -

Корабль 93 - 5 2 -

Поезд 20 40 7 2 30

Условия безопасного функционирования рассматриваемого средства перевозки запишутся в виде

Р{Т2-Т,}>а, (1.1)

где время Т) и Т2 - случайные величины, а - вероятность с которой гарантируется безопасное функционирование при движении плотного потока СП.

Величины Т1 и Т2 определяются конструктивно-эксплуатационными техническими характеристиками рассматриваемого средства перевозки, качеством подготовки операторов (управляющих движением) и условиями эксплуатации. Конструктивные характеристики определяются конструктивной отработанностью, технологией изготовления, степенью изношенности рассматриваемого средства перевозки, квалификацией обслуживающего персонала ремонтных структур и сервисного обслуживания и т.п.

Вероятность безопасного функционирования операторов, управляющих движением СП в течении времени I определяется в виде:

_ „ , ,-х, 1-Кж=Ч-_ / к \\ к ( 5 Л

....... I * №

к=\ о о о ч ч ч м )

где = _ вероятность отказа; Fi(t)={% < t} - функция

распределения ;

W(t) - вероятность того, что появившейся в некоторый момент времени отказ критичного средства перевозки в потоке движения не приведет через время t к аварии.

t

W(t) = P{T2 >t} + \P{Tl<u}dP{T1 <a} =

(1-3)

= G(t) + \F(u)dG(u)

о

При простейшем потоке отказов :

P{t) = e-»+ ........... J f\w[t-±x]dx, (i.4)

K=1 00 0 V s=l У

Принципы и механизмы обеспечения безопасного функционирования потока средств перевозки обоснованы на основе схемы взаимодействия механизмов защиты СП (рис. 1.2)

Информация о цели системы

Среда

Воздействие на среду

|Г !Г

Датчики состоя и и я среды

Устройства уравления

. 1:111111.К II

ПИ 1Г

Защищенная система

Информации и

Внутренний защитный механизм

Рис. 1.2 Схема взаимодействия механизмов защиты потока СП.

В главе 2 исследованы математические модели и методики классификации состояний безопасного функционирования средств перевозки.

Схема абстрактной системы классификации представлена на (Рис.2.1) и состоит из двух блоков: блока выделения информативных признаков и блока классификатора.

Обучение

Определение нового информативного признака

Исходные данн| 1е

Алгоритм выделения информативных признаков

Блок предобработки и выделения информативных признаков

Обучение

Выбор состава информативных признаков. Формирование эталонов. Формирование критериев

Ядро классификатора

Классификатор

Рис.2.1 Формальные и неформальные компоненты модели классификации

Обобщенная модель классификатора состояния безопасного функционирования средств перевозки:

X - вектор информативных признаков. Тестовая последовательность состоит из совокупности векторов X и соответственных им значений функции Z', X —у Z' «Построение классификатора» означает выбор некоторой функции Z=F(X, Y) и ее подстройка вектором Y к численным значениям Z'.

Тогда, математически метод классификации (функция F(X,p)) может быть представлен в виде:

2 =

1. !>,>/> о ¿*,<р

(2.1)

где: XI,х2,х3 габаритные размеры багажа, ар- установленный порог. В случае нечеткого принятия решения (при условии линейной аппроксимации функции нечеткого порога)

2 =

1, S(X)>p2

S(X)-p,

ч Pl<S(X)<Pl

Pl ~Р\ О, S(X) <рх

(2.2)

где =

(2.3)

Выбрав для простоты линейную функцию аппроксимации нечеткого задания параметров, в общем случае получим:

S(X) = ^wl<p(xi,ai,bncl,dl)

(2.4)

а, > х„ х, > d,

О,

с, < х, < d,

d,-c,

1, ¿>. < дг, < с,

a,<Xl<bl

(2.5)

Часто применяется условие, чтобы все либо ключевые (заданные подмножеством Л'') информативные признаки были в заданном допуске параметров.

X = тт .яЛ'^'Ч)

(р'(х1,а1УЬ^,с1,с11) =

г1-= 12

1,

/еЛГ'

/елг

(2.6)

(2.7)

(2.8)

Таким образом, в выражениях (2.3, 2.4 - 2.8) описана обобщенная математическая модель элементарного классификатора. Математическая запись может быть интерпретирована графически, в виде структурной модели элементарного классификатора (Рис.2.2). Все настройки модели А, В, С, О , К', рь Р2 в соответствии с принятым обозначениям являются подмножеством вектора

Теоретическое значение модели состоит в том, что путем сочетания настроек параметров W, А, В, С, Э , Ы', рь р2 модель демонстрирует плавную трансформацию качественных различий, позволяя формировать типовые функции, адекватные (отвечающие по сути) прикладным задачам классификации.

Рис.2.2.Структурное представление обобщенной модели элементарного классификатора состояний СП

Прикладное практическое значение состоит в том, что подставив значении аргументов X, Ж, А, В, С, Б , И' ,р1 , р2 можем вычислить значения функции У) . Таким образом, модель позволяет создавать (генерировать) тестовые численные базы данных. С использованием таких «идеальных» (в смысле на зашумленности и достаточности) баз открывается возможность осуществлять корректный сравнительный анализ классификаторов и алгоритмов обучения выбирать необходимые методы классификации и разрабатывать и верифицировать алгоритмы обучения.

Рассмотрены «Идеальные» тестовые базы данных для классификаторов средств перевозки.

На основе тестовых баз данных обоснована обобщенная схема инструментальной системы ( Рис.2.3) для исследования эффективности классификаторов.

Базы тестовых данных

Достоверность

(ТОЧНОСТЬ)

классификации

=*>

Рис.2.3. Обобщенная схема инструментальной системы.

Система позволяет экспериментально оценивать параметры эффективности классификаторов, реализуемых различными методами, с различными алгоритмами обучения на различных обучающих последовательностях. По результатам экспериментов открывается возможность делать научно-обоснованные выводы и рекомендации по разработке, модернизации и оптимизации систем классификации.

В главе 3 приводятся исследования и разработки оптимальных моделей и методик математического обеспечения безопасного функционирования средств перевозки, эксплуатируемых в условиях Вьетнама. Представлен обобщенный подход построения моделей стратегии обеспечения безопасного функционирования средств перевозки; проведен анализ оптимизации системы безопасного функционирования средств перевозки в динамике; проведено обобщение задачи монотонного возрастания функции опасности и удельного ущерба от неприемлемой ситуации для средств перевозки и разработана оптимальная модель и методика математического обеспечения безопасного

функционирования средств перевозки с резервом при наличии целенаправленной внешней угрозы.

Обобщенный подход построения моделей стратегии обеспечения безопасного функционирования средств перевозки.

Стратегии имеют вид х: Ш2 —> А/0 и используется при допущении, что оперирующая сторона к моменту проведения мероприятий по обеспечению безопасности будет располагать информацией о значениях неконтролируемых факторов.

Цель мероприятий, проводимых по обеспечению безопасности транспортной системы, формализовано означает достижение экстремума критерия эффективности Ф(х,у,г) где (х.у.г) Е МохЫх

Если оперирующая сторона не располагает информацией о значениях неконтролируемых факторов, а имеются только сведения об области N значений неопределенных факторов у и области 2 значений случайных факторов г, тогда для оценки эффективности стратегии х £ М0 используются критерии Ф(х,у) или М Ф(х, у, г) основанные на принципе

гарантированного результата, а оптимальной гарантирующей стратегии для первого из этих критериев соответствует оптимальный гарантируемый

результат (М0) = вир ¡пГ Ф(х,у). Если оперирующая сторона информирована

N N

о стратегии у Е N при этом стремится максимизировать функцию эффективности на своем множетсве действий, тогда оценка эффективности стратегии - функции х (у) выступает Ф(х(у),у).

В случае, когда оперирующая сторона решит ввести на М0 смешенные стратегии - вероятностные меры на множестве чистых стратегий <р(х), то оценка эффективности стратегии <р(х) будет определяться в соответствии с выражением (при 0)

Когда в мероприятиях обеспечения безопасности транспортной системы имеют случайные факторы и с распределением со(х) причем оперирующая сторона принимает решение осреднения критерия по ним, то оценка эффективности стратегии <р(х) определяется в виде

Соответствующие стратегии оперирующей стороны, имеющие максимальные оценки эффективности, являются оптимальными. При гф0 стратегия

££ I ф(х'У)Мх)

ха называется абсолютно оптимальной, если выполнено условие xaeArgmax0(x(y),y) Vy6JV

х еЛ/„ > '

где Мп - множество стратегий - функций. Под в- оптимальной стратегией в М0 понимается <= Л/0, для которой

inf Ф (хо , у) > sup inf Ф (*, >>) - £

У*» 4 ' У*"

—е

а под е- абсолютно оптимальной стратегией в М0 понимается ха, для которой

ф(хСа,у)>5ирф(х(у),у)-£ VyeN

Далее рассмотрено математическое обеспечение процесса оптимизации безопасного функционирования средств перевозки в динамике. При этом случайная величина 0=0(w Jh стандартный винеровский процесс w = (ws, t > 0), такие что

Р{0=1}=ж; Р{&=0}=1-я; 0<ж<1; Wo=0;

Mw,=0; M(w,~ wf=t-s; t>s>0.

Происходящий процесс имеет вид

= r&dt + adWt, а>0,гфП.

С момента t = 0 параметр 0 = 0 или 0 = 1 и своего значения за время его наблюдения не меняет. По контролю & необходимо принять решение, какое значение имеет параметр 0. Введем стратегию принятия решений в виде S = (т, d), где г - момент прекращения контроля, a d- конкретное решение о состоянии аварийного параметра 0. Для данного случая наблюдаемый аварийный процесс 0 со значением [0, со/ и стандартный винеровский процесс w = (wh t >0) представлены в виде

р{© = 0} = л,Р = {© > /|© > 0} = ехр(-Яг),/ > 0

где X - неизвестная константа,

0 < Я <оо, 0 < ж <1, w0 =0, М„, = О, Mfw,- wj2 = t — s, t>s>0.

Считаем, что наблюдению подлежит случайный процесс

Тогда структура наблюдаемого процесса имеет вид

Г <т„к о

\г(1-в) + а1¥„1>0

1 =

На основе модели стратегии разработана оптимальная модель обеспечения безопасного функционирования средств перевозки с резервом при наличии целенаправленной внешней угрозы.

Рассмотрим оптимальную стратегию обеспечения безопасности транспортного комплекса, состоящего из основного элемента и п (п>0) резервных [21], элемент может отказать с вероятностью 1-а, элемент за ед. времени может отказать с вероятностью 1-0

. Зададимся численным значением к0:

Искомую оптимальную стратегию обеспечения безопасности резервного элемента и всего транспортного комплекса (в случае пфО, 1^0)

1. ЕСЛИ к0 > Та,п+1, то

к0 =м{&>0:тах{/?*,а}=а:}

(3.2)

(3.1)

где Та.п —время замены элемента (непланового аварийного предупредительного ремонта) а = /Зт"м-а

а=о,9б ! т 1

0,9 1 (1=0,9 1а=о,8 1

^^-!-4

0,7 т-г— 1 а- 0,5 +--- Н

0,5 / 1 Р=0,9б 1 1 1 4---- 1 | I 1 1

О 2 4 п

Рис. 3.1. Графики вероятностей безопасности

В главе 4 изложены исследования по программно-управляемым структурам классификаторов состояний безопасного функционировакния средств перевозки, эксплуатирующих в условиях Вьетнама. Представлена алгоритмическая модель клеточного автомата классификатора состояний для классификации опасностей при функционировании СП; проведена формализация работы клеточного автомата классификации состояний и разработана общая методика построения систем синтаксической классификации на базе клеточных автоматов; а также исследован алгоритм формирования графового описания изображения для классификаторов состояний (объектов).

Принцип классификации состоит в том, что текущее изображение попиксельно сравнивается с эталоном и подсчитывается (суммируется) число совпавших значении элементов матрицы состоянии СП. Эта сумма (Б;) является функцией корреляции между классифицируемым матрицей элементов состоянии СП и эталоном.

1=1

где РЦ - /-ый пиксель у-го эталонного изображения;

Р'~ /-ый пиксель текущего (классифицируемого) изображения; Е - размер матриц; М-число матриц эталонов.

Дополнительно введем бинарную режекторную матрицу, которая указывает пиксели. Тогда, выражение 4.1 примет вид:

с4-2)

Рр- /-ый пиксельу'-ой режекторной матрицы.

Рис.4.1 Общая блок -схема устройства классификации состояний.

Рис.4.2 Структурная схема процессорного элемента классификации

Далее рассмотрена алгоритмическая модель клеточного автомата классификатора состояний.

Число локальных связей клетки т = 4 и рассмотрим две возможные модели вычислений. Модель№1 выполняет сложение результатов всех локальных операций и завершает тем самым работу в один шаг(рис.4.3а).

а)

Ь)

Рис.4.3 Модели вычислений

Данная модель вычислений позволяет кроме вычисления площади и периметра изображения (состояния) получить также значение его числа Эйлера, которое определяется как разность между количеством состояний и количеством отверстий.

Модель №2 вместо сложения результатов локальных операций образует из них новое изображение (состояние), которое снова подвергается обработке в последующем .цикле вычислений(рис.4.3б).

По алгоритмической модели клеточного автомата классификатора состояний приведена формализация работы КА классификации.

Операции клеточной логики (ОКЛ) описываются в виде таблицы функции переходов [81] (рис.4.4), где а\—текущее состояние клетки, а0-а7— текущие состояния соседней клетки а!; а1+1—новое состояние клетки. Функцию перехода КА можно также описать логическим уравнением.

ао а1 а2 аз 34 аэ аб а7 а1 т+1

0 0 0 0 0 0 0 0 0 -

0 0 0 0 0 0 0 0 1 -

1 1 1 1 1 1 1 1 1 -

Ф

аЗ а2 а1

а4 аО

а5 аб а7

Рис.4.4 Табличное описание операции клеточной логики (ОКЛ).

Каждую клетку можно рассматривать как элементарный процессор (ЭП), то ее внутренние состояние в текущий дискретный момент времени I обозначим как где верхний индекс указывает номер слоя КА(т=1...п), а нижние

индекы координаты отдельного ЭП, выбранного внутри ш-ого слоя клеточного автомата. Образ, находящийся на ш-ом слое, в этом случае может быть описан следующей матрицей От(1):

а" (О

(4.3)

(О

где Ь—длина стороны первого слоя.

Обозначим множество состояний клетки У={0,1}, а количество входов клетки б. Переход клетки ш-ого слоя от состояния я™ (0 к g^,(,t +1) будет однозначно определяться пороговой функцией Фт(р):

Ф = 1о еСШТР\> (4-4)

[О, если (к < р)

где к = (^7'(0 + ¿С,) (О + ¿С'о, О + ♦.,(')),

р—управляемый порог(р=1....з).

Состояние всего КА в текущий момент времени I определяется в виде п мерного вектора (состоит из матриц):

С-(0 =(0'(/)....0'(0--0"(/)). (4.5)

Образ, находящийся на п-ом верхнем слое, может быть описан следую матрицей Оп(1):

С"(0 =

вы С)

8"ш( О

(О

(4.6)

В результате выполнения всеми ячейками одной и той же операции над индивидуальными данными состояния отдельных элементов КА будут изменены согласно общей задаче, решаемой макромоделью.

Далее разработана общая методика построения систем синтаксической классификации на базе клеточных автоматов.

1-кол-во циклов КА п-кол-во слоев КА

V- средний объем описания

экземпляра класса Т- время синтаксической обработки образа

Первичный

признак -►

Подготовительная стадия

Вторичный

признак -►

Сегментизация (1=1) Фильтрация (1=1)

Выделение признаков изображения

Выделение контура <*=!> п=2 Выделение скелета <1=в/2) п=2 Аппроксимация (1=3/4) п=($/4)+1

1) Количество 1) Участки 1) Аппроксимирующие

контуров линий скелета линии

2) Отрезки контура 2) Концы отрезков 2) Концы отрезков

3) Графовое представление 3) Графовое представление 3) Графовое представление

V ' ЗУ У/2

Классификация и распознавание изображений

Синтаксическое сравнение_

у

Отрезки

Участков Аппроксимирующих

линий скелета линий и отрезков

1) Синтаксического разбора графа образа

2) Сравнения цепочки описания образа с эталоном

3) Комбинация 1) и 2)

Рис.4.5 Методика построения систем структурной классификации состояний (образов) базе клеточных структур

В предлагаемой методики правила переходов клеток могут быть записаны

виде

аГ=±а? = рпп, (4.7)

м

где, п—количество единичных соседей в 8-ми окрестности ¡-ой клетки.

Классификация

на основе -►

В результате исследования получен алгоритм формирования графового описания изображения (рис. 4.6,4.7).

Далее рассмотрен алгоритм классификации состояний (объектов).

Введем следующие условные обозначения:

1) ВЕ=(К1. ...Кг) - база эталонов классов К, где г - размерность базы.

2) К2 - описание классифицируемого в текущий момент состояния

Каждый эталон класса К состоит из двух полей: поля структуры класса (граф описания состояния) и поля названия (имени) класса. К2 поля названия класса не имеет. Фактически — это граф описания классифицируемого состояния. Содержимое К2 сравнивается с полями структуры класса всех эталонов из ВЕ. Эталон типа фрагмента — это подцепочка, состоящая из однородных участков.

Отличительной особенностью предлагаемого алгоритма является то, что стадии обучения и классификации не разделяются, так как получаемый по исходному изображению граф либо относится к одному из существующих классов (состояний), либо заносится в базу в качестве нового эталона класса. Такой подход позволяет сделать процедуру обучения полностью автоматической. Классификация состояния (объекта) осуществляется путем поиска соответствующего эталона в базе.

На рис 4.9 показан способ использования алгоритма классификатора системы обеспечения безопасности функционирования средств перевозки.

Приборы управления транспорта

Данные о работоспособности приборок

Центр у правлен и я транспорта

м

л

Природные данный':

( п.* I см:| прнти ня Iрешении II оценки I безопасности средств перечники

Система

наблюдения II юбражепни

потоков средств потока СИ

перевозки 1

1

Система

класенфп <аини

состоянии поток

СП

Классификационные - состояния

Данные о внешних состоянии среды

Механизм защиты СП

Рис.4. Инфраструктура комплекса программ безопасного функционирования средств перевозки.

На основе исследованной алгоритмической модели и аннализа факторы, вляющие на безопасности функционирования средств перевозки во Вьетнаме, предлагать инфраструктуру комплекса программ безопасного

функционирования средств перевозки (рис. 4).

В заключении кратко сформулированы результаты выполненной работы.

1. Проведен анализ факторов, определяющих появление опасностей при функционировании средств перевозки в условиях Вьетнама.

2. Определена вероятностная оценка показателей безопасного функционирования при движении плотного потока СП в условиях мегаполиса (г. Ханой, Вьетнам).

3. Сформулированы принципы и механизмы обеспечения безопасного функционирования средств перевозки, эксплуатируемых в условиях Вьетнама.

4. Представлена обобщенная модель классификатора состояния безопасного функционирования средств перевозки.

5. Методики и результаты исследования классификаторов состояний безопасного функционирования средств перевозки.

6. Разработано математическое обеспечение процесса оптимизации безопасного функционирования средств перевозки в динамике.

7. Разработана оптимальная модель обеспечения безопасного функционирования средств перевозки с резервом при наличии целенаправленной внешней угрозы.

8. Представлена алгоритмическая модель клеточного автомата классификатора состояний;

9. Проведена формализация работы клеточного автомата классификации состояний и разработана общая методика построения систем синтаксической классификации на базе клеточных автоматов;

10. Исследован алгоритм формирования графового описания изображения для классификаторов состояний (объектов).

Список работ, опубликованных по теме диссертации, опубликованных в журналах ВАК.

1.Нгуен Чунг Тин, Ткаченко В. М. «К вопросу вычисления функции опасности элементов технических систем». Труды ИСА РАН, 2010. Т. 53(4). с 297-307.

2.Нгуен Чунг Тин, Фам Суан Чыонг. «Классификация задач параметрической коррекции системы управления по безопасности». Журнал «Нейрокомпьютеры» №10,2012г., издат. Радиотехника.с 70-72.

3.Доан Нго Ань Туан, Нгуен Чунг Тин. «Метод анализа безопасности человек-машина-среда на базе нейрочетких множеств». Журнал «Нейрокомпьютеры» №10,2012г., издат. Радиотехника.с 73-76.

Подписано в печать: 28.02.2013 Объем: 1,0 п.л. Тираж: 100 экз. Заказ № 106 Отпечатано в типографии «Реглет» 119526, г. Москва, пр-т Вернадского, д. 39 (495)363-78-90; www.reglet.ru