ZAD1302 (Лабораторные работы)
Описание файла
Файл "ZAD1302" внутри архива находится в папке "Лабораторные работы". Документ из архива "Лабораторные работы", который расположен в категории "". Всё это находится в предмете "военная кафедра" из 8 семестр, которые можно найти в файловом архиве МГУ им. Ломоносова. Не смотря на прямую связь этого архива с МГУ им. Ломоносова, его также можно найти и в других разделах. .
Онлайн просмотр документа "ZAD1302"
Текст из документа "ZAD1302"
ЗАДАЧА 1302
РАСПОЗНАВАНИЕ ОБЪЕКТА С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ БАЙЕСОВА РЕШАЮЩЕГО ПРАВИЛА (МИНИМИЗАЦИИ ФУНКЦИИ РИСКА МЕТОДОМ СТОХАСТИЧЕСКОЙ АППРОКСИМАЦИИ ПРИ ВЫЧИСЛЕНИИ ЕЕ ЗНАЧЕНИЯ МЕТОДОМ СТАТИСТИЧЕСКИХ ИСПЫТАНИЙ).
Постановка задачи
С помощью специальной радиотехнической аппаратуры производится классификация целей по скорости. При этом измеряется скорость наблюдаемой цели с последующим выяснением, какого класса цель совершает нападение на объект:
1 класс - самолет,
2 класс - баллистическая ракета.
Значения скорости самолета и ракеты постоянны и соответственно равны m1 и m2 (m1 < m2). Измерение скорости цели аппаратурой производится с погрешностями, распределенными по нормальному закону с характеристиками mv=0 и Dv=.
Априорные вероятности появления самолета и ракеты соответственно равны P1 и P2 (P1 + P2=1). Стоимость ошибки принятия самолета за ракету составляет C21, а стоимость ошибки принятия ракеты за самолет - C12.
ТРЕБУЕТСЯ:
1) Применением метода статистических испытаний определить значение функции риска R(V) и
-
Применением метода стохастической аппроксимации минимизировать эту функцию.
Последовательность вычислений.
1)Производится n испытаний, в результате которых:
а) моделируется с вероятностью P1 случайная величина V1i, (P1), нормально распределенная с плотностью f1(m1,), или с вероятностью Р2 случайная величина V2i ,
нормально распределенная с плотностью f2 (m2, ) (i=1,...,n).
б) вычисляется величина Ci=C21X1i V C12X2i,
1, если V1iVj | |
X1i= | |
0, если V1i< Vj | |
1, если V2iVj | |
X2i= | |
0, если V2i> Vj |
Vj - значение скорости, полученное на предыдущем шаге. После n испытаний вычисляется функция риска
R(V)=1/nni=1Ci
2. Для определения минимума функции R(V) используется итерационная процедура стохастической аппроксимации, предложенная Кифером и Вольфовицем.
Производится k итераций:
Vj+1=Vj-aj/2bj[R(Vj+bj)- R(Vj-bj)],
где
a0=b0=(m2-m1)/30;
aj=a0/j; bj=b0 /j1/4; V1=m1+m2/2; j=1,2,...,k.
Функция риска R(Vjbj) определяются, как описано в пункте 1.
3. В результате выдается на печать таблица из k строк:
Номер итерации | Значение V | Функция риска |
j | Vj+1 | R(Vj+1) |
n=20; P1=0,4; P2=0,6; K=10; =190; (300)
C21=20; C12=22; m1=100; m2=300.
Датчики случайных чисел, распределенных равномерно и нормально.