Материал: Интеллектуальные информационные системы. труды международной научно-практической конференции. И73

Обучающаявыборка X{xi | i {1,2...m}

Тестовая выборкаT{ti | i {1,2...l}

Рис. 3. Структура процесса многоуровневой классификации объектов с использованием кодов коррекции ошибок

Для оценки работы классификатора были выбраны такие метрики как: полнота, точность и F-мера. А также построена матрица неточностей (confusion matrix). Установлено что для небольшого количества классов (до 6), большинство объектов классификатор определяет верно на каждом уровне.

Литература

1. Цыбулько К.Д., Самаль А.Д., Пацей Н.В. Методы многоклассовой классификации на основе Error-Correcting Output Codes // Молодежь и научнотехнический прогресс: Сборник докладов XIII международной научнопрактической конференции студентов, аспирантов и молодых ученых. В 2 т. Т. 1. / Сост.: Е. Н. Иванцова, В. М. Уваров [и др.]. – Губкин ; Старый Оскол : ООО

«Ассистент плюс», 2020. – с. 198-201.

2. Пацей Н. В., Самаль А.Д., Годун А. В. Алгоритм многоуровневой классификации объектов изображений на основе Error Correcting Output Codes // Информационные технологии : материалы 84-й науч.-техн. конференции профессорско-преподавательского состава, научных сотрудников и аспирантов (с международным участием), Минск, 3-15 февраля 2020 года [Электронный ресурс] / отв. за издание И.В. Войтов; УО БГТУ. –Минск : БГТУ, 2020. –с. 76-78.

Белорусский государственный технологический университет

105

УДК 621.3:681.3

Г. В. Петрухнова, О. Б. Кремер

ОПТИМИЗАЦИЯ РАСПРЕДЕЛЕНИЯ ВЕРОЯТНОСТЕЙ ЛОГИЧЕСКИХ СИГНАЛОВ ДЛЯ ПСЕВДОСЛУЧАЙНОГО ТЕСТИРОВАНИЯ КОНЕЧНЫХ АВТОМАТОВ

Объектом рассмотрения являются вопросы построения тестов контроля конечных автоматов. Показана эффективность использования взвешенных псевдослучайных последовательностей.

Работу цифровых схем, программных модулей, искусственного интеллекта в играх и многих других объектов можно представить, используя модель «конечный автомат» (КА). Проверка работы реализации КА выполняется в контрольных точках. Контрольные точки могут находиться на входах, выходах КА, а также внутри реализующей его схемы.

Одним из способов сокращения длины псевдослучайного теста, проверяющего работу КА, является оптимизация распределения входных вероятностей логических сигналов. Пусть программные модели цифровых устройств являются объектами тестового контроля. Допустим, что КА имеет L первичных независимых входов и K контрольных точек. Будем подавать на входы КА с различной вероятностью (различным весом) логические нули и единицы. Полу-

дачу оптимизации распределения вероятностей входных сигналов при псевдо-

В программные модули, реализующие работу КА и выбранные для исследования энтропийного критерия, вносились ошибки, представляющие собой модели одиночных дефектов типа «короткое замыкание» и «обрыв», которые возникают в реальных цифровых модулях. Исходили из того, что «короткое замыкание» возможно между любыми контрольными точками, «обрыв» – в любой контрольной точке. Тесты контроля содержали кодовые наборы из области

106

допустимых значений. В процессе проведения экспериментальных исследований отслеживалась корректность переходов конечного автомата из одного состояния в другое, а также фиксировалась длина тестовых последовательностей, покрывающих все возможные ошибки.

Тесты, полученные в результате экспериментов, сравнивались с уже имеющимися оптимальными тестами. Анализ позволяет сделать следующие выводы. Полученные тесты по длине не превосходят оптимальные. Взвешенные псевдослучайные последовательности, по сравнению с равномерным распределением логической единицы, позволили получить тесты за меньшее число итераций.

Литература

1. Петрухнова Г.В. Анализ свойств симметрии бинарной матрицы в задачах тестирования цифровых устройств // Актуальные проблемы прикладной математики, информатики и механики: труды Междунар. науч. конф. Воронеж: Научно-исследовательские публикации, 2018. с.1595-1606.

2. Петрухнова Г. В. Энтропийный критерий на основе меры симметричности бинарной матрицы. – Рязань: Вестник РГРТУ, 2019. с. 66-72.

ФГБОУ ВО «Воронежский государственный технический университет»

УДК 621.396

А. М. Трошков, И. П. Кузьменко

ПОВЫШЕНИЕ ДОСТОВЕРНОСТИ ИНФОРМАЦИИ СПЕЦИАЛИСТОМ

Проблема повышения достоверности информации в системе управления стоит весьма остро. Информационные системы содержат значительное количество источников и получателей информации, связанной между собой каналами ее передачи и обработки. Надежность данных систем всегда определяется достоверностью сбора, обработки, передачи, хранения и представления информации.

Методы повышения достоверности информации как при передаче, так и при переработке основаны на введении информационного, алгоритмического или аппаратного резерва, таких как применение кодов с обнаружением и исправлением искажений, методов оптимального резервирования, методов функционального контроля, методов оценки достоверности входной информации.

Информация отражает ситуацию в момент времени t, а в последующие моменты времени реальная ситуация изменяется, а следовательно должна изменяется и отражающая информация, причем допустимое запаздывание информации рассматривается как ограничение:

107

tзап ≤tзап.допуст.

Всистемах управления на этапах сбора, отображения и выдачи информации имеют место ошибки, связанные с человеческим фактором.

До настоящего времени ошибки в системе, возникающие по вине человека, как элемента системы не подвергались тщательному изучению.

Однако в последнее время проблема надежности системы «человекмашина» рассматривается как составная часть проблемы надежности систем. К ошибкам человека, как звена системы следует относить ошибки: как источника информации, человека-специалиста, неправильные действия обслуживающего персонала и ошибки звена принимающего решения.

Установлено, что ошибки человека могут классифицироваться:

Ошибкиспециалиста

Рис. 1. Классификация ошибок специалиста

Исследования, проводимые на интенсивность ошибок показали, что они могут находиться в следующем пределе:

Рис. 2. Колебания интенсивности ошибок человека

Анализ особенностей функционирования специалиста, как многофункциональной социально-биологической системы показывают различия:

–психологической надежности, где учитывается временные неустойчивые отказы, после которых продолжается работа системы;

–физиологической надежности, где учитываются временные устойчивые отказы, после которых продолжается работа системы;

–физиологической надежности, где учитываются временные устойчивые отказы с временной потерей выполнения функций специалиста.

Из опыта работы с такими специалистами и их подготовки выделены факторы, влияющие на сложность и ответственность работы:

108

Группы факторов

Аппаратурные Режимные

Временные Эмоциональные

Рис. 3. Классификация групп факторов влияния

Интенсивность ошибок выбирается и составляет 2*10-2 – 4*10- 3. Исходя из выбранной интенсивности и применения метода Мейстера произведены расчеты вероятности отсутствия ошибки Ротсут.ош . Для проведения расчета Ротсут.ош учитывалась система управления, контроля и сигнализации в блоках управления: общее количество кнопок и тумблеров управления, количество рядов кнопок, расстояние между кнопками и тумблерами, время нажатия и алгоритм последовательности действия. Полученные результаты приведены в таблице.

Из таблицы видно, что значения Ротсут.ош ограничивают показатели и могут не соответствовать предъявляемым требованиям. Поэтому для уменьшения числа ошибок предлагаются следующие меры:

–повышение квалификации с целью достижения сокращения времени требуемого нормативными документами;

–повышение ответственности за выполнение требований нормативноправового обеспечения;

–увеличение избыточности информации входных документов;

–введение двойной набивки документов по сравнению с эталонными;

–применение критериев стимулирующих деятельность специалиста.

109