Метасистемный подход в управлении: Монография. Миронов С.В - 28 стр.

UptoLike

Составители: 

28
тельным удалением лишь одного или нескольких дефектов от остальной
группы. Признаки, основанные на таких значениях, будут хорошо выделять
только эти несколько дефектов и будут "слепы" для остальных. Для исклю-
чения таких значений введем дополнительную процедуру.
В точках больших значений суммарной разности СПМ определим сред-
нее расстояние между классами L
m
:
ΣG
II
r
(ω
x
m
,ω
y
m
)
L
m
(ω
x
m
,ω
y
m
) = -------------------, m = 1,…,S , (2.7)
k
где ω
x
m
,ω
y
m
- частоты с большим суммарным значением двумерной спек-
тральной плотности мощности на суммарной поверхности,
S - количество больших значений, принятых во внимание.
Введем в рассмотрение относительную разность значений СПМ между
классами, которая будет уже безразмерной величиной:
G
II
r
(ω
x
m
,ω
y
m
)
L
m
r
(ω
x
m
,ω
y
m
) = -------------------, r = 1,…,k . (2.8)
L
m
(ω
x
m
,ω
y
m
)
Если теперь строить гистограмму этой разности для каждого значения
суммарной разности, принятого за перспективное для использования в ка-
честве признака, она будет иметь вид I или II, как изображено на рисунке 2.5.
Кривая 1 - гистограмма селективного фильтра
кривая 2 - гистограмма универсального фильтра.
0
1
Относительная разность
Количество
2
1
Рисунок 2.5 – Гистограмма суммарных разностей
Вид гистограммы II означает, что в данной сумме основной вклад имеют
разности, большие среднего расстояния между классами, а оставшиеся раз-
ности меньше среднего. То есть хорошо будут классифицироваться лишь
один или несколько дефектов. Таким образом, анализ гистограмм позволяет
выделить значения частот, на которых классификация дефектов будет осуще-
ствляться примерно с одинаковой точностью (можно назвать признаки, осно-
тельным удалением лишь одного или нескольких дефектов от остальной
группы. Признаки, основанные на таких значениях, будут хорошо выделять
только эти несколько дефектов и будут "слепы" для остальных. Для исклю-
чения таких значений введем дополнительную процедуру.
     В точках больших значений суммарной разности СПМ определим сред-
нее расстояние между классами Lm :
                                  ΣGIIr(ωxm,ωym)
                    Lm(ωxm,ωym) = -------------------, m = 1,…,S , (2.7)
                                           k
            m  m
     где ωx ,ωy - частоты с большим суммарным значением двумерной спек-
тральной плотности мощности на суммарной поверхности,
     S - количество больших значений, принятых во внимание.
     Введем в рассмотрение относительную разность значений СПМ между
классами, которая будет уже безразмерной величиной:

                                    GIIr(ωxm,ωym)
                    Lmr(ωxm,ωym) = -------------------, r = 1,…,k .   (2.8)
                                           m     m
                                    Lm(ωx ,ωy )
    Если теперь строить гистограмму этой разности для каждого значения
суммарной разности, принятого за перспективное для использования в ка-
честве признака, она будет иметь вид I или II, как изображено на рисунке 2.5.




          К о л и ч е с тв о
                                                                                      2

                                                                                                                        1




      0
                                                                          1
                                                                                                                О тн о с и те л ь н а я р а зн о с ть


                                К р и в а я 1 - ги с т о гр а м м а с е л е кт и в н о го ф и л ь т р а
                                кр и в а я 2 - ги с т о гр а м м а у н и в е р с а л ь н о го ф и л ь т р а .




                          Рисунок 2.5 – Гистограмма суммарных разностей

    Вид гистограммы II означает, что в данной сумме основной вклад имеют
разности, большие среднего расстояния между классами, а оставшиеся раз-
ности меньше среднего. То есть хорошо будут классифицироваться лишь
один или несколько дефектов. Таким образом, анализ гистограмм позволяет
выделить значения частот, на которых классификация дефектов будет осуще-
ствляться примерно с одинаковой точностью (можно назвать признаки, осно-
28