В работе представлены результаты исследований комбинаторно-метрического алгоритма распознавания многомерных групповых точечных объектов (ГТО) в пространстве признаков, имеющих иерархическую организацию. На примере многоуровневых описаний смоделированных и реальных объектов исследован характер изменения показателей достоверности в условиях, когда результаты распознавания, полученные на одном уровне иерархии, используются в качестве исходных данных на следующем. Рассмотрены предпосылки представления распознаваемых объектов или процессов в виде ГТО и источники иерархии. Так, результаты измерений n -мерного процесса в m временных сечениях или в одном сечении, но m независимыми наблюдателями представляются при распознавании n -мерным m -элементным ГТО. В случае распознавания протяженных в пространстве объектов — априорная неопределенность относительно ракурса представления, неполноты состава и координатных шумов элементов обуславливают комбинаторные процедуры количественной оценки меры близости многомерных ГТО, представляющих объект распознавания тому или иному классу. Устойчивость представленного комбинаторно-метрического алгоритма распознавания ГТО достигается возможностью смены стратегии принятия классификационного решения, использующей априорные показатели распознавания на низших уровнях иерархии. В численных экспериментах проводилась классификация геометрии ГТО, представляющего образец, по составу элементов образца или по комплексному априорному показателю достоверности. Для повышения вероятности правильного распознавания предложено использовать перебор результатов распознавания на нижних уровнях иерархии, характеризующихся более низкими априорными показателями достоверности распознавания по первичным признакам. Благодаря использованию процедур поиска комбинаций индексов в окрестности максимума апостериорной вероятности правильного распознавания на нижних уровнях доставляется экстремальное значение критерию качества функционирования системы распознавания на ее верхнем уровне иерархии. Приведены экспериментальные зависимости априорных и апостериорных показателей достоверности при различных условиях проведения измерений и состояний объектов распознавания.
Анализируется текущее состояние в области защиты от ложной информации в компьютерных сетях и формулируются актуальные проблемы, связанные с этой защитой. Предлагается подход к оценке мероприятий защиты от такой информации на основе использования марковской модели дезинформирования. Раскрывается архитектура перспективной системы анализа информации в компьютерных сетях по требованиям достоверности. В рамках этой архитектуры рассматриваются усовершенствованные методы анализа достоверности текстов. Предлагается комплексный подход к использованию известных и предложенных методов для оперативного выявления ложной информации в компьютерных сетях. Кроме того, метод может применяться в области борьбы с киберпреступностью и терроризмом для поиска сетевых ресурсов и коммуникационных площадок, которые могут быть использованы для организации противоправной деятельности.
Работа посвящена задаче повышения достоверности диагностирования сложных технических систем в условиях неопределенности. На основе апостериорного вывода в байесовских сетях доверия разработана методика диагностирования сложных систем, включающая в себя синтез оптимальной стратегии диагностирования с учетом динамики априорной информации и различных законов распределения непрерывных диагностических признаков.
1 - 3 из 3 результатов