<<
>>

Подсистема оценки

Одновременно с адаптацией индивидуальной модели объекта происходит обучение нейронных сетей подсистемы оценок: классификатора динамических моделей и нейросети выявления нарушений.

Нейросетевые алгоритмы основываются на оптимальном Байесовском обнаружителе [83] для минимизации суммы условных вероятностей ошибок, накопленной информационной базе данных предыдущих объектов данного типа, образе (модели) объекта контроля (тех.паспорт здания или сооружения, пределы угловых колебаний, история болезни пациента) и статистической информации о нарушениях и отклонениях

норм параметров объектов контроля данного класса.

Рисунок 17- Модель обработки информации. Подсистема оценки

Основой определения образа модели объекта гониометрического контроля является ряд параметров:

- расстояния между точками отсчета (плечи кинематических звеньев);

- допустимые углы наклона и их ограничения;

- особенности объекта контроля (технический паспорт модели здания, история болезни пациента).

58 дополнительных параметров и факторов) объект совершает в текущий момент времени t.Тем самым прогнозируется характер двигательной активности в момент времени t+Δ,где Δзависит от точности оценки движения и скорости движения объекта. В случае контроля многоэтажных зданий и сооружений, под движением понимается отклонение осей здания от вертикали. В случае контроля сложных объектов и систем (человек, мехатронная установка) под движением следует понимать определенное шаблонное двигательное действие, характерное конкретному звену или цепи последовательно соединенных звеньев (сгибание руки, ротация кисти и т.д. ).

Далее на основании имеющихся данных, включая базу данных нарушений

, производится постановка возможного диагноза (нарушения

где Ff- функция выявления нарушений.

59

2.2

<< | >>
Источник: ГРЕЧЕНЕВА АНАСТАСИЯ ВЛАДИМИРОВНА. ФАЗОМЕТРИЧЕСКИЙ МЕТОД ГОНИОМЕТРИЧЕСКОГО КОНТРОЛЯ НА БАЗЕ АКСЕЛЕРОМЕТРИЧЕСКИХ ПРЕОБРАЗОВАТЕЛЕЙ. Диссертация на соискание ученой степени кандидата технических наук. Белгород - 2019. 2019

Еще по теме Подсистема оценки: