Вестник МГТУ. 2018, №4.

Вивиорра С. И. и др. Классификация навигационных и промысловых ситуаций... ситуации (ЛКС), во-вторых, показать влияние этой структуры на точность однозначной классификации с последующим однозначным выбором опасных ситуаций. Кроме того, особенности классификации ситуаций с помощью формуляра, заданного в троичном исчислении, позволяют сделать обобщение и составить математическое описание функции выбора, необходимой ЛКС для принятия решений по обеспечению безопасности мореплавания в условиях неполной информированности (т. е. при минимальном объеме поступающей на мостик судна информации). Пусть лицо, классифицирующее ситуации, принимает множество Е = е 1 , ..., е п навигационных или промысловых сообщений (данных), поступающих к нему из системы кругового обзора и от навигационных и промысловых технических средств. На основе этих сообщений ЛКС синтезирует множество навигационных ситуаций S = {s i , ..., s r }, состояние которых подтверждается последовательностью элементарных визуальных наблюдений, выполняемых в процессе слежения за окружающей обстановкой, а также с помощью технических средств. Затем ЛКС анализирует наблюдаемые ситуации, оценивает параметры их состояния и создает формуляр этих параметров, представленный как множество вида W = {w i , ..., w m }. Заданную последовательность операций синтеза и анализа, выполняемых ЛКС на основе получаемой информации, с формальной точки зрения можно представить как последовательность фазовых переходов вида E S W. (1) Однако при слабой разрешающей способности структуры предпочтений и соответственно классифицирующей функции ЛКС определение параметров состояний ситуаций Wи выбор опасной ситуации будет осуществляться в троичной форме представления данных (опасные - неопасные - неопределенные). Если зафиксировать разрешающую способность структуры предпочтений и классифицирующую функцию ЛКС в последовательности (1), то можно сформулировать ряд задач, которые являются основой при разработке принципов классификации и выбора опасных навигационных и промысловых ситуаций. Необходимо рассмотреть, во-первых, задачу по составлению математической модели классифицирующей функции, учитывающую свойства структуры предпочтения ЛКС, во-вторых, задачу определения минимальной по информационному объему матрицы W 0 как части исходной матрицы параметров W, которой должен оперировать ЛКС при классификации и выборе опасной ситуации. Следует отметить, что информационный объем выделенной части матрицы W 0 будем считать равным числу вошедших в ее состав элементов исходной матрицы W. Кроме того, изложенная ниже методика классификации состояний наблюдаемых ситуаций является справедливой только в случае троичного исчисления функций классификации и выбора. В исходном множестве W = {w i , ..., w m } параметров состояний промысловых и навигационных ситуаций для любой s t е S может быть определена матрица Mt. В этой матрице на пересечении любых строк и столбцов находятся элементы, определяющие результаты выбора ЛКС параметров состояния w m для ситуации s t по данным из сообщения e n . Пусть далее конкретные параметры состояний ситуации s i е S являются только физическими величинами а , Если ЛКС оперирует классифицирующей функцией с последующим выбором опасных ситуаций, то физические величины а , будут принимать значения, определенные в рамках алфавита {0, 1, х}, где х = {0, 1} - неопределенное значение параметра состояния ситуации, не позволяющее классифицировать эту ситуацию однозначно. Очевидно, что данный алфавит, во-первых, определяет свойства структуры предпочтений ЛКС, а во-вторых, показывает влияние этой структуры на точность однозначной классификации с последующим однозначным выбором опасных ситуаций. Более того, варьирование области неопределенных значений параметра состояния ситуации {0, 1} оказывает влияние как на классифицирующую функцию, так и на функцию выбора опасных ситуаций. Объединим понятия "классифицирующая функция" и "функция выбора" в одно понятие "функция выбора" и далее будем использовать эти термины как синонимы. Если ЛКС в ситуации s k е S принял сообщения из множества Е и оценил значения параметров a nrm , то результаты оценок можно представить, например, в виде матрицы M , строки которой будут соответствовать навигационным сообщениям из множества Е, а столбцы - ситуациям из множества S. На пересечении i-й строки иj -го столбца в этой матрице будут располагаться значения параметров ситуации а , Очевидно, что матрица М ” к может быть получена из исходной матрицы М к посредством замены значений <х> на 0 или 1. Определим, в каких случаях анализ матрицы параметров ситуаций M и матрицы M , представленной как 0 1 0 1 x 0 1 x x x x x , (2) 0 1 x x x 1 0 0 1 позволит ЛПР принять решение об отсутствии в навигационном или промысловом пространстве некоторой опасной навигационной ситуации s е S. Матрица (2) образована элементами из двух строк M и M k и задана для двух значений, определяющих состояние ситуации, а , и а , 542