The 18 references with contexts in paper P. Shchapov F., R. Miguschenko P., П. Щапов Ф., Р. Мигущенко П. (2015) “СИНТЕЗ ИНФОРМАЦИОННОЙ МОДЕЛИ ПРОЦЕДУРЫ АЛЬТЕРНАТИВНОЙ ФУНКЦИОНАЛЬНОЙ ДИАГНОСТИКИ // SYNTHESIS OF INFORMATION MODEL FOR ALTERNATIVE FUNCTIONAL DIAGNOSTICS PROCEDURE” / spz:neicon:pimi:y:2014:i:2:p:94-100

1
Орнатский, П.П. Теоретические основы информационно-измерительной техники / П.П. Орнатский. – К. : Вища школа, 1983. – 455 с.
Total in-text references: 3
  1. In-text reference with the coordinate start=2228
    Prefix
    Известные до настоящего времени работы в области теории информации, прикладных информационных технологий, информационной теории измерений ограничиваются описанием известных математических решений для определения количества информации на основе классической теории К. Шеннона и С. Голдмана
    Exact
    [1, 2]
    Suffix
    . Хорошо разработана математическая теория передачи информации по каналам связи, применяемая для решения задач сжатия информации и оптимального кодирования [3–5]. Следует отменить и практические решения в задачах снижения неопределенности результатов измерений, полученных на базе теоретических основ информационных процессов и теории измерений [6–8].

  2. In-text reference with the coordinate start=5360
    Prefix
    4) выполняется в соответствии с правилом:      избратьрешение,если. избратьрешение,если; 1 00 (5) Область 0 допустимых значений и критическая область  являются интервалами:      [,0]. 0(0,]; (6) Используя условия (3)–(6), найдем выражение для количества ожидаемой диагностической информации I как разницу между исходной H и остаточной H энтропией
    Exact
    [1, 2]
    Suffix
    для реализаций случайных величин )(Xg, которая рассчитывается в соответствии с выражением (1): IHH. Для нахождения исходной энтропии H будем учитывать, что она полностью определяется законом распределения )(f случайной величины  при полной априорной неопределенности функционального состояния (0S или 1S) объекта диагностики.

  3. In-text reference with the coordinate start=8293
    Prefix
    Последний случай вырожденный и не содержит проблемы повышения достоверности диагностики. Информационная модель процедуры диагностики Для нормальных законов распределения плотности )(f и совместной плотности f(,) получим следующие общие выражения для энтропий H, H
    Exact
    [1, 2]
    Suffix
    и количества информации: ; 2 log ()log()log() 2 2                 g e Hffdxg         )( () (,) (,)log2dd f fg Hf              222 2 log g e ;              2 2 2log21 1 I, (13) где g – погрешность определения значения решающей функции (2);  – значение решающей функции )(Xg после принятия

2
Панин, В.В. Основы теории информации : учеб. пособие : в 2 ч. Ч. 2. Введение в теорию кодирования / В.В. Панин. – М. : МИФИ, ФГУП ИСС, 2004.
Total in-text references: 3
  1. In-text reference with the coordinate start=2228
    Prefix
    Известные до настоящего времени работы в области теории информации, прикладных информационных технологий, информационной теории измерений ограничиваются описанием известных математических решений для определения количества информации на основе классической теории К. Шеннона и С. Голдмана
    Exact
    [1, 2]
    Suffix
    . Хорошо разработана математическая теория передачи информации по каналам связи, применяемая для решения задач сжатия информации и оптимального кодирования [3–5]. Следует отменить и практические решения в задачах снижения неопределенности результатов измерений, полученных на базе теоретических основ информационных процессов и теории измерений [6–8].

  2. In-text reference with the coordinate start=5360
    Prefix
    4) выполняется в соответствии с правилом:      избратьрешение,если. избратьрешение,если; 1 00 (5) Область 0 допустимых значений и критическая область  являются интервалами:      [,0]. 0(0,]; (6) Используя условия (3)–(6), найдем выражение для количества ожидаемой диагностической информации I как разницу между исходной H и остаточной H энтропией
    Exact
    [1, 2]
    Suffix
    для реализаций случайных величин )(Xg, которая рассчитывается в соответствии с выражением (1): IHH. Для нахождения исходной энтропии H будем учитывать, что она полностью определяется законом распределения )(f случайной величины  при полной априорной неопределенности функционального состояния (0S или 1S) объекта диагностики.

  3. In-text reference with the coordinate start=8293
    Prefix
    Последний случай вырожденный и не содержит проблемы повышения достоверности диагностики. Информационная модель процедуры диагностики Для нормальных законов распределения плотности )(f и совместной плотности f(,) получим следующие общие выражения для энтропий H, H
    Exact
    [1, 2]
    Suffix
    и количества информации: ; 2 log ()log()log() 2 2                 g e Hffdxg         )( () (,) (,)log2dd f fg Hf              222 2 log g e ;              2 2 2log21 1 I, (13) где g – погрешность определения значения решающей функции (2);  – значение решающей функции )(Xg после принятия

3
Кудряшов, Б.Д. Теория информации. Учебник для вузов / Б.Д. Кудряшов. – СПб. : Питер, 2009. – 178 с.
Total in-text references: 1
  1. In-text reference with the coordinate start=2402
    Prefix
    Шеннона и С. Голдмана [1, 2]. Хорошо разработана математическая теория передачи информации по каналам связи, применяемая для решения задач сжатия информации и оптимального кодирования
    Exact
    [3–5]
    Suffix
    . Следует отменить и практические решения в задачах снижения неопределенности результатов измерений, полученных на базе теоретических основ информационных процессов и теории измерений [6–8].

4
Pan, J. Edge Detection Combining Wavelet Transform and Canny Operator Based on Fusion Rules / J. Pan // International Conference on Wavelet Analysis and Pattern Recognition, Baoding. – 2009. – C. 324–328.
Total in-text references: 1
  1. In-text reference with the coordinate start=2402
    Prefix
    Шеннона и С. Голдмана [1, 2]. Хорошо разработана математическая теория передачи информации по каналам связи, применяемая для решения задач сжатия информации и оптимального кодирования
    Exact
    [3–5]
    Suffix
    . Следует отменить и практические решения в задачах снижения неопределенности результатов измерений, полученных на базе теоретических основ информационных процессов и теории измерений [6–8].

5
Jun, Li. A Wavelet Approach to Edge Detection: a thesis to The Department of Mathematics and Statistics in partial fulfillment of the requirements for the degree of Master of Science in the subject of Mathematics / Li Jun. – Huntsville, Texas, 2003. – 80 c.
Total in-text references: 1
  1. In-text reference with the coordinate start=2402
    Prefix
    Шеннона и С. Голдмана [1, 2]. Хорошо разработана математическая теория передачи информации по каналам связи, применяемая для решения задач сжатия информации и оптимального кодирования
    Exact
    [3–5]
    Suffix
    . Следует отменить и практические решения в задачах снижения неопределенности результатов измерений, полученных на базе теоретических основ информационных процессов и теории измерений [6–8].

6
Кисіль, І.С. Метрологія, точність і надійність засобів вимірювань : навч. посібник / І.С. Кисіль – Івано-Франковськ : Факел, 2000. – 400 с.
Total in-text references: 1
  1. In-text reference with the coordinate start=2603
    Prefix
    Хорошо разработана математическая теория передачи информации по каналам связи, применяемая для решения задач сжатия информации и оптимального кодирования [3–5]. Следует отменить и практические решения в задачах снижения неопределенности результатов измерений, полученных на базе теоретических основ информационных процессов и теории измерений
    Exact
    [6–8]
    Suffix
    . Целью данной работы было создание информационных моделей процедур комплексного преобразования многомерных измерительных сигналов в альтернативные диагностические решения, учитывающие нормативные риски возможных вероятностей ошибок.

7
Душин, В.К. Теоретические основы информационных процессов и систем: учебник для студентов вузов / В.К. Душин. – 4-е изд. – М. : Дашков и К, 2010.
Total in-text references: 1
  1. In-text reference with the coordinate start=2603
    Prefix
    Хорошо разработана математическая теория передачи информации по каналам связи, применяемая для решения задач сжатия информации и оптимального кодирования [3–5]. Следует отменить и практические решения в задачах снижения неопределенности результатов измерений, полученных на базе теоретических основ информационных процессов и теории измерений
    Exact
    [6–8]
    Suffix
    . Целью данной работы было создание информационных моделей процедур комплексного преобразования многомерных измерительных сигналов в альтернативные диагностические решения, учитывающие нормативные риски возможных вероятностей ошибок.

8
Nedel'Ko, S.V. Finding the relationship between a search algorithm and a class of functions on discrete space by exhaustive search / S.V. Nedel'Ko, V.M. Nedel'Ko // Information Theories & Applications. – 2007. – Vol. 14. – P. 339–343.
Total in-text references: 1
  1. In-text reference with the coordinate start=2603
    Prefix
    Хорошо разработана математическая теория передачи информации по каналам связи, применяемая для решения задач сжатия информации и оптимального кодирования [3–5]. Следует отменить и практические решения в задачах снижения неопределенности результатов измерений, полученных на базе теоретических основ информационных процессов и теории измерений
    Exact
    [6–8]
    Suffix
    . Целью данной работы было создание информационных моделей процедур комплексного преобразования многомерных измерительных сигналов в альтернативные диагностические решения, учитывающие нормативные риски возможных вероятностей ошибок.

9
Вентцель, Е.С. Теория вероятностей и её инженерные приложения : учеб. пособие для вузов / Е.С. Вентцель, Л.А. Овчаров. – М. : Высш. шк., 2000. – 480 с.
Total in-text references: 2
  1. In-text reference with the coordinate start=4097
    Prefix
    сумма:              n i ii i i gxmiimmxm 1 (0)(1) 2 (0)(1) 2 (), (1) где (0) mi, (1) mi – оценки условных средних для i-ой составляющей ix вектора X, ni,1; 2 i – оценка дисперсии ix. Риски диагностики первого и второго рода (α и β) – одинаковы и являются функцией интеграла вероятности с аргументом 2 z: 12Ф, (2) где 2/Ф – интеграл вероятности
    Exact
    [9]
    Suffix
    ;             n ii miim 1 (0)(1)2 . Аргумент  интеграла вероятности – это геометрическое, нормированное по дисперсии, расстояние в пространстве информативных признаков nxx...,,1 между векторами условных средних )0( и )1(, которые характеризуют состояния 0S и 1S (расстояния между диагностическими состояниями).

  2. In-text reference with the coordinate start=5836
    Prefix
    Для нахождения исходной энтропии H будем учитывать, что она полностью определяется законом распределения )(f случайной величины  при полной априорной неопределенности функционального состояния (0S или 1S) объекта диагностики. В этом случае статистика  будет комплексной случайной величиной, вероятностная модель которой представляет композицию
    Exact
    [9]
    Suffix
    непрерывной Y и дискретной Z случайных величин: YZ, (7) где: Y~),0(NORM2; (8)          ,cвероятностью; ,cвероятностью; 1 0 1 0 q q Z S S q011q. (9) Для определения вида плотности распределения )(f исследуем первые четыре кумулянта [10, 11] случайной величины  как алгебраическую сумму кумулянтов iY, iZ (i – порядок кумулянта, 4,1i) величин Y и Z:

10
Малахов, А.Н. Кумулянтный анализ случайных негауссовых процессов и их преобразований / А.Н. Малахов. – М. : Сов. радио, 1978. – 376 с.
Total in-text references: 2
  1. In-text reference with the coordinate start=6146
    Prefix
    случае статистика  будет комплексной случайной величиной, вероятностная модель которой представляет композицию [9] непрерывной Y и дискретной Z случайных величин: YZ, (7) где: Y~),0(NORM2; (8)          ,cвероятностью; ,cвероятностью; 1 0 1 0 q q Z S S q011q. (9) Для определения вида плотности распределения )(f исследуем первые четыре кумулянта
    Exact
    [10, 11]
    Suffix
    случайной величины  как алгебраическую сумму кумулянтов iY, iZ (i – порядок кумулянта, 4,1i) величин Y и Z: iiYiZ. Из условия в (8) нормальности величины Y следует, что 0431YYY, а 22Y.

  2. In-text reference with the coordinate start=6677
    Prefix
    С учетом модели (9) можно найти кумулянты случайной величины Z, которые определяются выражениями:             0,06253. 0,125(); 0,25; 0,5; 2 2 4 1 8 4 3 011 6 3 2 1 4 2 01 2 1 ZZZ ZZ ZZ Z qq qq (10) Найдем кумулянтные коэффициенты 1 и 2, которые характеризуют соответственно асимметрию и эксцесс распределения )(f
    Exact
    [10]
    Suffix
    :                  . ; 2 2 4 2 32 2 3 1 Учитывая условие (8), а также то, что все кумулянты (кроме Y2) случайной величины Y равны нулю, а кумулянты величины Z определяются выражениями (10), получим:   232 01 244 2 0101 6 1 0,250,25 0,1251 qq qqqq   , (11)   22 01 244 2 01 4 01 8 2 0,250,25 0,0625216 qq qqqq   . (12)

11
Справочник по теории вероятностей и математической статистике / под ред. В.С. Королюка. – К. : Наукова думка, 1978. – 584 с.
Total in-text references: 2
  1. In-text reference with the coordinate start=6146
    Prefix
    случае статистика  будет комплексной случайной величиной, вероятностная модель которой представляет композицию [9] непрерывной Y и дискретной Z случайных величин: YZ, (7) где: Y~),0(NORM2; (8)          ,cвероятностью; ,cвероятностью; 1 0 1 0 q q Z S S q011q. (9) Для определения вида плотности распределения )(f исследуем первые четыре кумулянта
    Exact
    [10, 11]
    Suffix
    случайной величины  как алгебраическую сумму кумулянтов iY, iZ (i – порядок кумулянта, 4,1i) величин Y и Z: iiYiZ. Из условия в (8) нормальности величины Y следует, что 0431YYY, а 22Y.

  2. In-text reference with the coordinate start=7815
    Prefix
    При q010,5q имеем:        . ; 21 2 1 214 0 Для варианта а) при 02, плотность )(f является нормальной, поскольку и 1, и 2 превращаются в ноль (021). Для варианта б) при 2, плотность )(f превращается в плотность равномерного (прямоугольного) распределения, поскольку k1=0, а k2= - 2
    Exact
    [11]
    Suffix
    . Таким образом, все возможные виды плотности )(f варьируются от нормального закона (модель диагностики – вероятностная) к равномерному закону (модель диагностики – детерминированная).

12
Левин, Б.Р. Теоретические основы статистической радиотехники : в 3 кн. Кн. вторая. / Б.Р. Левин. – М. : Сов. радио, 1975. – 392 с.
Total in-text references: 1
  1. In-text reference with the coordinate start=7099
    Prefix
    все кумулянты (кроме Y2) случайной величины Y равны нулю, а кумулянты величины Z определяются выражениями (10), получим:   232 01 244 2 0101 6 1 0,250,25 0,1251 qq qqqq   , (11)   22 01 244 2 01 4 01 8 2 0,250,25 0,0625216 qq qqqq   . (12) Проанализируем выражения (11) и (12) для случая 5,010qq (критерий максимального правдоподобия
    Exact
    [12]
    Suffix
    ), что позволит оценить асимптотические приближения к граничным видам плотности )(f для вариантов: а) 0 2  (высокая неопределенность в диагностируемых состояниях 0S и 1S); б) 2 (неопределенность в выборе вида диагностируемых состояний отсутствует).

13
Метрологічне забезпечення вимірювань і контролю : навч. посіб. / Є.Т. Володарський [і др.]. – Вінниця : Велес, 2001. – 219 с.
Total in-text references: 1
  1. In-text reference with the coordinate start=9101
    Prefix
    С учетом модели преобразования (7) и выражений (8), (9) получим: 01 224 qq. (14) Для вывода выражения по расчету дисперсии 2 учтем, что решение 0 или 1 выражения (4) могут содержать ошибки, которые количественно характеризуются рисками диагностики первого (α) и второго (β) рода
    Exact
    [13]
    Suffix
    . Условные средние значения случайной величины  определяются выражениями:         (1)(12). (1)(12); 1110 0000 SSS SSS С учетом последних выражений дисперсия решающей функции после принятия решения 0 или 1 (после диагностики) будет вычисляться по выражению: )1()21( 2 00 2 SS 0 2 S10)21(qS 

14
Efron, B. Improvements on cross-validation / B. Efron, R. Tibshirani // J. Amer. Stat. Assotiation. 1997. Vol. 92, no 438. – Pp. 548–560.
Total in-text references: 1
  1. In-text reference with the coordinate start=10963
    Prefix
    от L и 2: 0,50,5114122 21 Д L Pmax. (19) Из выражений (18) и (19) следует, что достоверность увеличивается, если растут как 2, так и количество диагностической информации IL(бит). В асимптотике достоверность ДР стремится к единице, если L, 2, N, что полностью соответствует выводам общей теории параметрического контроля и технической диагностики
    Exact
    [14]
    Suffix
    . Из представленного материала следует, что: 1. Максимальное количество диагностической информации обеспечивается, если уменьшаются риски  и  диагностики первого и второго рода, что отвечает условию повышения достоверности. 2.

15
Щапов, П.Ф. Синтез двумерных диагностических параметров при ковариационном анализе трехмерных вейвлет-преобразований вибросигналов / П. Ф. Щапов, Р. П. Мигущенко // Інформаційні технології та комп’ютерна інженерія. – 2013. – No 3. – С.69–75.
Total in-text references: 1
  1. In-text reference with the coordinate start=11818
    Prefix
    При равенстве друг другу рисков диагностики () выражение (15) упрощается и принимает вид:           (1) log1 2 1210 2 qq I, откуда следует, что любые отклонения от условия 5,021qq уменьшают количество диагностической информации (диагностика усложнена). Практическая реализация выдвинутых теоретических аспектов использована в
    Exact
    [15–18]
    Suffix
    для диагностики состояния сложных промышленных объектов по вейвлет-изображениям вибрационных сигналов их узлов. Заключение Впервые разработаны информационные модели диагностических решений, которые учитывают риски диагностики, априорные сведения о вероятностных состояниях объекта, а также погрешности измерительных значений его информативных параметров, что позволило о

16
Мигущенко, Р.П. Оптимизация пространства диагностических параметров при вейвлетпреобразованиях вибросигналов / Р.П. Мигущенко // Вестник БГТУ им. Шухова. – Белгород. – 2014. – No 3. – С. 153–157.
Total in-text references: 1
  1. In-text reference with the coordinate start=11818
    Prefix
    При равенстве друг другу рисков диагностики () выражение (15) упрощается и принимает вид:           (1) log1 2 1210 2 qq I, откуда следует, что любые отклонения от условия 5,021qq уменьшают количество диагностической информации (диагностика усложнена). Практическая реализация выдвинутых теоретических аспектов использована в
    Exact
    [15–18]
    Suffix
    для диагностики состояния сложных промышленных объектов по вейвлет-изображениям вибрационных сигналов их узлов. Заключение Впервые разработаны информационные модели диагностических решений, которые учитывают риски диагностики, априорные сведения о вероятностных состояниях объекта, а также погрешности измерительных значений его информативных параметров, что позволило о

17
Мигущенко, Р.П. Структурно-алгоритмічна оптимізація систем вібродіагностики за критерієм мінімуму імовірності помилки / Р.П. Мигущенко // Метрологія і прилади. – 2014. – No 1. – С. 168–171.
Total in-text references: 1
  1. In-text reference with the coordinate start=11818
    Prefix
    При равенстве друг другу рисков диагностики () выражение (15) упрощается и принимает вид:           (1) log1 2 1210 2 qq I, откуда следует, что любые отклонения от условия 5,021qq уменьшают количество диагностической информации (диагностика усложнена). Практическая реализация выдвинутых теоретических аспектов использована в
    Exact
    [15–18]
    Suffix
    для диагностики состояния сложных промышленных объектов по вейвлет-изображениям вибрационных сигналов их узлов. Заключение Впервые разработаны информационные модели диагностических решений, которые учитывают риски диагностики, априорные сведения о вероятностных состояниях объекта, а также погрешности измерительных значений его информативных параметров, что позволило о

18
Мигущенко, Р.П. Контроль состояния динамических объектов с помощью однопараметровых тестовых статистик / Р.П. Мигущенко, О.Ю. Кропачек // Вестник Казахской академии транспорта и коммуникаций им. Тынышпаева.
Total in-text references: 1
  1. In-text reference with the coordinate start=11818
    Prefix
    При равенстве друг другу рисков диагностики () выражение (15) упрощается и принимает вид:           (1) log1 2 1210 2 qq I, откуда следует, что любые отклонения от условия 5,021qq уменьшают количество диагностической информации (диагностика усложнена). Практическая реализация выдвинутых теоретических аспектов использована в
    Exact
    [15–18]
    Suffix
    для диагностики состояния сложных промышленных объектов по вейвлет-изображениям вибрационных сигналов их узлов. Заключение Впервые разработаны информационные модели диагностических решений, которые учитывают риски диагностики, априорные сведения о вероятностных состояниях объекта, а также погрешности измерительных значений его информативных параметров, что позволило о