Предикатная модель процессных знаний при обнаружении и распознавании протяженных объектов типа облака, тучи, «ангел-эхо» в обзорных РЛС

Солонская, С. В.; Жирнов, В. В.

Публікація:
Предикатная модель процессных знаний при обнаружении и распознавании протяженных объектов типа облака, тучи, «ангел-эхо» в обзорных РЛС

dc.contributor.author	Солонская, С. В.
dc.contributor.author	Жирнов, В. В.
dc.date.accessioned	2021-04-10T15:21:47Z
dc.date.available	2021-04-10T15:21:47Z
dc.date.issued	2020
dc.description.abstract	Разработана предикатная модель процессных знаний межпериодной обработки радиолокационных сигналов при обнаружении и распознавании протяженных объектов и метод принятия решений, основанный на прецедентах. Приведены основные особенности и структурные элементы модели процессных знаний. Показано, что преимущества данной модели связаны с возможностями конфигурирования и иерархического представления процесса по изучению возможных структур одиночных или групп импульсных сигналов в пределах одной зоны обзора РЛС на основе интеллектуального анализа сигналов с использованием алгебры конечных предикатов. Показано, как этот подход может использоваться для автоматизации процесса обнаружения и распознавания протяженных объектов типа облака, тучи, атмосферные неоднородности типа «ангел-эхо». Разработан метод обработки процессных знаний как инструмент для создания универсальных алгоритмов межпериодной обработки сигнальной информации для обеспечения эффективного обнаружения и распознавания разных протяженных объектов, в том числе атмосферных неоднородностей типа «ангел-эхо», за счет накопления как сигнальной (энергетической), так и логической информации в анализируемой ячейке и в ее окрестности. В разработанную технологию входят процедуры формализации и анализа символьной модели наблюдаемых объектов для принятия решений, основанных на прецедентах. В зависимости от типов связей, используемых в модели, различают классифицирующие и функциональные сети, где используются некоторые элементы логических и сетевых моделей. Из логических моделей заимствована идея правил вывода или решающего правила, а из сетевых моделей – описание знаний в виде семантической нейронной сети. В этой комбинированной модели явно выделена процедурная информация. Вместо логического вывода появляется вывод или решающее правило на знаниях. В результате решения системы предикатных уравнений процессных знаний находим место, геометрические размеры и вид символьной модели протяженного объекта.	uk_UA
dc.identifier.citation	Жирнов В. В. Предикатная модель процессных знаний при обнаружении и распознавании протяженных объектов типа облака, тучи, «ангел-эхо» в обзорных РЛС / С. В. Солонская, В. В. Жирнов // Радіотехніка : Всеукр. міжвід. наук.-техн. зб. – Харьків, 2020. – Вип. 202. – С. 164–172.	uk_UA
dc.identifier.uri	https://openarchive.nure.ua/handle/document/15489
dc.language.iso	ru	uk_UA
dc.publisher	ХНУРЕ	uk_UA
dc.subject	модель процессных знаний	uk_UA
dc.subject	принятия решений	uk_UA
dc.subject	протяженный объект	uk_UA
dc.subject	интеллектуальная система	uk_UA
dc.subject	символьная модель	uk_UA
dc.title	Предикатная модель процессных знаний при обнаружении и распознавании протяженных объектов типа облака, тучи, «ангел-эхо» в обзорных РЛС	uk_UA
dc.type	Article	uk_UA
dspace.entity.type	Publication