Устройство повышения достоверности многомерной информации

Полезная модель относится к вычислительной технике и может быть использована в специализированных комплексах обработки информации для исключения аномальных многомерных исходных данных. Целью настоящей полезной модели является расширение функциональных возможностей прототипа за счет реализации на аппаратном уровне процедуры исключения аномальных многомерных исходных данных. Под многомерностью полезной модели понимается совокупность из N измеряемых параметров. Поставленная цель достигается за счет того, что в «Устройство для исключения аномальных результатов контроля», блок управления, блок исключения, блок деления, два блока вычисления дисперсии, два блока вычисления коэффициента корреляции и блок вычисления математического ожидания, дополнительно введены связанные между собой: N-1 блоков управления, N-1 блоков исключения, N-1 блоков деления, N-2 блоков вычисления дисперсии, N-2 блоков вычисления коэффициента корреляции, N-1 блоков вычисления математического ожидания, N блоков ранжирования, N блоков вычисления определителя матрицы, N блоков матричного вычитания, по N блоков первичной, вторичной и третичной памяти, N блоков матричного вычитания, по N блоков матричного сложения первого и второго уровней Также, в устройство для исключения аномальных результатов контроля предполагается ввести ЭВМ в состав системы обработки исходной информации, что позволит существенно увеличить возможности аппаратуры по борьбе с аномальными исходными данными за счет способности отбраковки сомнительных многомерных исходных данных.

Полезная модель относится к вычислительной технике и может быть использована в специализированных комплексах обработки информации для исключения аномальных многомерных исходных данных.

Известно устройство для исключения аномальных результатов контроля (АС 54221, G06F 7/58, 2006 [1]), содержащее блок управления, блок исключения, блок деления, два блока вычисления дисперсии, два блока вычисления коэффициента корреляции и блок вычисления математического ожидания.

Недостатком данного устройства является невозможность исключения аномальных многомерных исходных данных.

Структурные схемы перечисленных систем одинаковы, обобщенная структурная схема устройства повышения достоверности многомерной информации представлена на Фиг.1.

Целью настоящей полезной модели является расширение функциональных возможностей прототипа за счет реализации на аппаратном уровне процедуры исключения аномальных многомерных исходных данных. Под многомерностью полезной модели понимается совокупность из N измеряемых параметров.

Поставленная цель достигается за счет того, что в «Устройство для исключения аномальных результатов контроля», блок управления, блок исключения, блок деления, два блока вычисления дисперсии, два блока вычисления коэффициента корреляции и блок вычисления математического ожидания, дополнительно введены связанные между собой: N-1 блоков управления, N-1 блоков исключения, N-1 блоков деления, N-2 блоков вычисления дисперсии, N-2 блоков вычисления коэффициента корреляции, N-1 блоков вычисления математического ожидания, N блоков ранжирования, N блоков вычисления определителя матрицы, N блоков матричного вычитания, по N блоков первичной, вторичной и третичной памяти, N блоков матричного вычитания, по N блоков матричного сложения первого и второго уровней, причем вход «П» устройства соединен с установочным входом блока управления, выход которого соединен с соответствующими входами всех блоков устройства, на информационные входы которых подаются N измеряемых параметров, информационные выходы блоков вычисления дисперсии соединены с первыми информационными входами блоков первичной памяти, информационные выходы блоков вычисления коэффициента корреляции матрицы соединены с информационными входами блоков матричного вычитания, первые информационные выходы блоков первичной памяти соединены с первыми информационными входами блоков матричного сложения первого уровня, информационные выходы блоков матричного вычитания соединены со вторыми информационными входами блоков матричного сложения, информационные выходы блоков матричного сложения соединены с информационными входами блоков вычисления определителя матрицы, информационные выходы блоков вычисления коэффициента корреляции матрицы соединены с первыми информационными входами блоков деления, информационные выходы блоков матричного сложения второго уровня соединены с информационными входами блоков третичной памяти, блоки вычисления определителя матрицы соединены с входами блоков деления, информационные выходы блоков деления соединены со входами блоков третичной памяти, информационные выходы блоков ранжирования соединены со вторыми входами блоков исключения, информационные выходы блоков вычисления математического ожидания соединены с первыми информационными входами блоков исключения, что позволяет реализовать алгоритм исключения аномальных многомерных исходных данных.

Функциональная схема устройства повышения достоверности многомерной информации представлена на фиг.1, где:

1 - блоки управления, 2 - блоки исключения, 3 - блоки вычисления математического ожидания, 4 - блоки ранжирования, 5 - блоки вычисления дисперсии, 6 - блоки вычисления корреляционной матрицы результатов измерений, 7 - блоки вычисления определителя матрицы, 8 - блоки деления, 9 - блоки первичной памяти, 10 - блоки матричного вычитания, 11 - блоки вторичной памяти, 12 - блоки матричного сложения первого уровня, 13 - блоки матричного сложения второго уровня, 14 - блоки третичной памяти.

Принцип работы устройства для исключения аномальных результатов контроля заключается в реализации алгоритмов, сущность получения которых заключается в следующем.

Введение ЭВМ в состав системы обработки исходной информации позволяет существенно увеличить возможности аппаратуры по борьбе с аномальными исходными данными за счет способности отбраковки сомнительных многомерных исходных данных.

Наиболее эффективным средством повышения мощности критерия отбраковки является разработка критерия, ориентированного на конкретную информационную ситуацию.

Традиционный подход заключается в этом случае в раздельной обработке данных наблюдений по каждой из осей координат, что вносит дополнительную погрешность, обусловленную отсутствием учета взаимной корреляции компонентов случайного вектора многомерных исходных данных. Следовательно, повышение достоверности принятия правильного решения об отбраковке аномального результата возможно за счет принятия специального критерия, учитывающего степень взаимной зависимости измерений многомерной случайной величины [2]. В качестве основы для разработки такого критерия может быть принята ковариационная матрица вида

где D_i - дисперсии i-го измерения; К_ху, - корреляционный момент, пропорциональный степени взаимной зависимости величин х и у.

Если в качестве меры отличия матрицы (1) от матрицы, в которой проведено исключение некоторого аномального результата f, взять величину

где detQ, - определители матриц Q и соответственно; M_ff(Q) - минор элемента q _ff матрицы Q.

Кроме того, определитель сокращенной матрицы является минором исходной, полученным исключением соответствующего диагонального элемента. Знание свойств обратной матрицы позволяет записать

Полученное выражение существенно сократит объем вычислительных процедур в ходе эксперимента, направленного на установление вида зависимости между приращением информативности I и v_f.

Таким образом, алгоритм процедуры исключения аномальных многомерных исходных данных включает следующие операции:

вычисление оценок дисперсии и корреляционного момента с учетом «подозрительного» результата;

вычисление оценок дисперсии и корреляционного момента без учета подозрительного результата;

расчет коэффициента аномальности v_i по зависимости (2);

ранжирование полученных мер и исключение крайних значений по определенному решающему правилу.

Применение данной процедуры позволяет получить необходимую информацию о «степени аномальности» подозрительных многомерных исходных данных, что может существенно сказаться на результате обработки информации в целом.

Работа устройства осуществляется по схеме, задаваемой тактовыми импульсами блока управления 1.

Начальная установка блоков устройства происходит при подаче импульса на вход «П», в результате действия которого запускается блок управления 1. Одновременно на информационные входы блоков вторичной памяти 11 устройства подается матрица значений многомерных случайных величин исходных данных, причем каждый i-й результат поступает в блоки устройства при включении соответствующего ключа A_i (в исходном положении все ключи включены). Кроме того на входы блоков матричного вычитания 10 подаются значения единичной матрицы размерности N×N.

Первый тактовый импульс 1-го выхода блока управления 1 инициирует работу блоков вычисления дисперсии 5 D₁, D₂,, D_N исходных данных каждого параметра, а также блоков вычисления корреляционной матрицы 6. Величины D₁ , D₂,, D_N с выходов блоков вычисления дисперсии 5 поступают на информационные входы блоков первичной памяти 9 соответственно, причем величина D₁ поступает в ячейку 11 (первая строка, первый столбец), величина D₂ - в ячейку 22 (вторая строка, второй столбец), величина D_N - в ячейку NN. Значения коэффициентов корреляционной матрицы поступают на входы блоков матричного вычитания 10.

Второй тактовый импульс с выхода 2 блока управления 1 инициирует работу блоков матричного вычитания 10 и блоков первичной памяти 9. В результате вычитания, значения полученной корреляционной матрицы с диагональными элементами, равными 0, вида

поступают на первые информационные входы блоков матричного сложения 12, 13, на вторые информационные входы которого поступают значения матрицы, записанной в блоке первичной памяти 9 вида

.

Третий тактовый импульс с выхода 3 блока управления 1 инициирует работу блоков матричного сложения первого уровня 12. В результате, вычисленная в блоках матричного сложения 12, 13 матрица

поступает на информационные входы блоков вычисления определителя матрицы 7.

Четвертый тактовый импульс с выхода 4 блока управления 1 инициирует работу блоков вычисления определителя матрицы 7 и обнуляет информационные входы блоков вычисления дисперсии 5, блоков вычисления корреляции матрицы 6. Полученный результат с выходов блока вычисления корреляции матрицы 6 подается на входы блоков деления 8.

Пятый тактовый импульс с выхода 5 блока управления 1 исключает следующий по счету результат измерений из процесса вычисления определителя путем отключения ключа A_i, а также обнуляет входы блоков деления 8 и подает оставшиеся значения на информационные входы блоков вычисления дисперсии 5, блоков вычисления корреляции матрицы 6. Кроме того, в блоке матричного сложения второго уровня 13 формируется результат i=i+1 и запоминается в соответствующих ячейках блоков третичной памяти 14, имеющих структуру матрицы вида 2×М, где М - количество многомерных исходных данных.

Шестой - девятый тактовые импульсы аналогичны первому - четвертому тактовым импульсам. Полученный в девятом тактовом импульсе определитель матрицы, поступает на входы блока деления 8.

Десятый тактовый импульс с выхода 10 блока управления 1 инициирует работу блоков деления 8. Полученный результат запоминается в соответствующих ячейках блоков третичной памяти 14.

Если i-й исключенный результат был не последним, то выполнение программы работы устройства осуществляется циклически с пятого тактового импульса.

В противном случае, соответствующий тактовый импульс с соответствующего выхода блока управления 1 инициирует работу блоков ранжирования 4. Ранжирование осуществляется по возрастающей, парами «номер исключенной пары - значение ». Полученные минимальное и максимальное значения поступают на информационные входы блоков исключения 2.

Следующий тактовый импульс с выхода блока управления 1 инициирует работу блоков вычисления математического ожидания 3. Полученный результат подается на первые информационные входы блоков исключения 2.

Следующий тактовый импульс с выхода блока управления 1 инициирует работу блоков исключения 2. В результате его работы, наиболее отдаленное от центра группирования значение исключается.

Если j-e исключенное значение было не последним, то выполнение программы работы устройства осуществляется циклически с одиннадцатого тактового импульса.

В противном случае на выход устройства подаются номера исключенных измерений из совокупности.

Список используемой литературы

1. Тукеев Д.Л., Филатов И.Н., Россошанский П.В., Сулима А.А. и др. Устройство для исключения аномальных результатов контроля. М.: Федеральная служба по интеллектуальной собственности, патентам и товарным знакам. Патент на полезную модель 54221, 2006.

2. Филюстин А.Е., Злотников К.А., Захаров С.В. Современные методы отбраковки аномальных результатов испытаний образцов вооружения. - М.: Стандартизация ВТ, 1993. 3. с.23-29.

Устройство повышения достоверности многомерной информации, включающее связанные между собой: блок управления, блок исключения, блок деления, два блока вычисления дисперсии, два блока вычисления коэффициента корреляции и блок вычисления математического ожидания, отличающееся тем, что в него дополнительно введены связанные между собой: N-1 блоков управления, N-1 блоков исключения, N-1 блоков деления, N-2 блоков вычисления дисперсии, N-2 блоков вычисления коэффициента корреляции, N-1 блоков вычисления математического ожидания, N блоков ранжирования, N блоков вычисления определителя матрицы, N блоков матричного вычитания, по N блоков первичной, вторичной и третичной памяти, N блоков матричного вычитания, по N блоков матричного сложения первого и второго уровней, причем вход «П» устройства соединен с установочным входом блока управления, выход которого соединен с соответствующими входами всех блоков устройства, на информационные входы которых подаются N измеряемых параметров, информационные выходы блоков вычисления дисперсии соединены с первыми информационными входами блоков первичной памяти, информационные выходы блоков вычисления коэффициента корреляции матрицы соединены с информационными входами блоков матричного вычитания, первые информационные выходы блоков первичной памяти соединены с первыми информационными входами блоков матричного сложения первого уровня, информационные выходы блоков матричного вычитания соединены со вторыми информационными входами блоков матричного сложения, информационные выходы блоков матричного сложения соединены с информационными входами блоков вычисления определителя матрицы, информационные выходы блоков вычисления коэффициента корреляции матрицы соединены с первыми информационными входами блоков деления, информационные выходы блоков матричного сложения второго уровня соединены с информационными входами блоков третичной памяти, блоки вычисления определителя матрицы соединены с входами блоков деления, информационные выходы блоков деления соединены со входами блоков третичной памяти, информационные выходы блоков ранжирования соединены со вторыми входами блоков исключения, информационные выходы блоков вычисления математического ожидания соединены с первыми информационными входами блоков исключения, что позволяет реализовать алгоритм исключения аномальных многомерных исходных данных.