Study of Informative Value of Features in Rail Condition Monitoring

Введение. Многомерность пространства состояний рельсовых линий, близость границ классов из-за воздействия внешних возмущений существенно усложняют задачу распознавания и классификации данных состояний, вследствие чего ее возможно решить только с использованием множества информативных признаков. Вместе с тем расширение априорного алфавита признаков приводит к существенному увеличению экономических потерь для создания сложной системы распознавания, появлению ошибок измерения множества признаков, увеличению времени обработки информации, что отрицательно отражается на распознавании в реальном времени. В работе рассмотрена задача уменьшения размерности пространства признаков распознающей системы состояний рельсовых линий и формирования рабочего множества признаков с определением наиболее информативных сочетаний. Материалы и методы. Оценка информативности признаков осуществлялась методом корреляционных коэффициентов, а также с помощью обученного классификатора с решающей функцией, аргументами которой являлись входные и выходные электрические параметры четырехполюсника рельсовой линии. В качестве решающей функции был использован полином Колмогорова-Габора второй степени сложности, обученный решением несовместной системы уравнений. Математические и технические расчеты проводились в программе Mathcad. Результаты исследования. Наиболее информативными первичными признаками для надежной классификации состояний рельсовых линий являются входные и выходные параметры четырехполюсника рельсовой линии. При использовании данных признаков все классы надежно распознаются, а функции качества распознавания превышают 1,2. Обсуждение и заключения. Результаты, полученные в ходе исследования, подтверждают возможности подходов при формировании рабочего множества признаков и могут быть использованы при разработке обучаемых классификаторов состояний. Сочетание двух методов позволяет синтезировать сложные, многоуровневые системы распознавания, что является основным вкладом данной работы в развитие принципов распознавания образов.