LR-4

Методические указания по выполнению лабораторной работы № 4 по дисциплине

«Системы искусственного интеллекта» для бакалавров образовательных программ:

11.03.01 «Радиотехника», 11.03.02 «Инфокоммуникационные технологии и системы связи»

Цель лабораторной работы – оценка информативности параметров радиосигналов сигналов с использованием самоорганизующихся карт Кохонена для построения систем распознавания.

1. Задание

До начала выполнения лабораторной работы необходимо изучить основные теоретические положение, представленные в п. 2 данного практикума и рекомендованную литературу.

Подготовить ответы на контрольные вопросы, приведенные в п. 3.

Выполнение исследований в лаборатории

1.1 Запустить программу DVeiw

1.2 Выбрать в вкладке «Данные» «Открыть файл связи (*.UDL)»Lab4.udl

1.3 В окне «Входные данные для анализа» выбрать «Lab4.csv».

1.4 Нажать кнопку «Продолжить». Отобразится окне с данными. Данная база данных представляет собой результаты измерений различных статистических параметров радиосигналов с модуляцией BPSK и FSK.

1.5 Во вкладке «Анализ» основного окна выбрать «Карта Кохонена».

1.6 В отобразившемся окне нажать кнопку «Новая карта». В отобразившемся окне установить поле классов «Class» и выбрать все измеренные параметров радиосигналов. Число конкурирующих нейронов – 4. Нажать кнопку «Ок»

.

1.7Нажатием кнопки «Обучить карту» запустить режим обучения с параметрами:

использовать нормировку; структура конкурирующего слоя – одномерная; алгоритм обучения – PLSOM;

начальный радиус обучения – 4; минимальный радиус обучения - 1; число эпох – 1000.

1.8После проведения обучения нажатием кнопки «Распознать выборку» запустить процесс распознавания. Зафиксировать результаты, оценить качество распознавания (количество ошибок).

1.9 Закрыть окно. В соответствии с п.1.6 создать новую карту. При создании карты использовать не все параметры сигналов, а только один.

1.10 Провести обучение карты и распознавание выборки аналогично п.1.7-1.8. Зафиксировать результаты, оценить качество распознавания

(количество ошибок). Рассчитать для используемого параметра радиосигнала общую энтропию результатов кластеризации (см. п.2). Результаты занести в таблицу.

Наименование	gamma	sigma_ap	sigma_dp	…
параметра
Общая
энтропия
Количество
ошибок

1.11 Выполнить п.1.9-1.10 для каждого из параметров радиосигналов. По результатам исследования сделать вывод, какие параметры радиосигналов являются информативными для построения системы распознавания вида модуляции радиосигналов. Насколько сократилась выборка входных параметров после проведения оценки их информативности.

2. Теоретические сведения

Вусловиях нестационарности канала связи часто возникает ситуация неопределённости относительно набора информативных признаков (измеренных параметров) сигналов для идентификации излучающих объектов. Эта ситуация особенно ярко проявляется при приеме сигналов в условиях значительной многолучёвости, наличия Доплеровского сдвига частоты и т.д. В связи с этим возникает задача определения набора наиболее информативных (с точки зрения классификации и распознавания) признаков анализируемых сигналов.

Определение набора (так называемого словаря) признаков для построения системы классификации и распознавания радиосигналов, работающей в условиях нестационарности канала связи, является сложной и самостоятельной задачей. При ее решении необходимо учитывать следующие ограничения:

а) в словарь необходимо включать признаки, относительно которых может быть получена априорная информация, необходимая для описания классов на языке этих признаков;

б) некоторые из признаков нецелесообразно включать в словарь ввиду их малой информативности;

в) некоторые признаки, как правило, наиболее информативные, не могут быть определены ввиду отсутствия соответствующих измерительных устройств, а ресурсы, отведенные на создание системы распознавания ограничены.

Под информативностью, в данном случае, понимаются разделительные свойства признаков.

Внастоящее время существует большое количество методов выбора набора признаков при ограничениях на стоимость их реализации и методов сравнительной оценки признаков, возможность применения которых связана

сналичием априорного словаря признаков. Однако априорный словарь

признаков не всегда известен. Зачастую при построении систем распознавания имеется лишь некоторая совокупность реализаций сигналов, описывающих тот или иной объект распознавания. Связь между данной совокупностью реализаций сигналов и их источником подчас является неочевидной в силу нестационарности каналов связи. В подобных ситуациях возникает следующая задача: на основе имеющихся сигналов определить и упорядочить признаки, назначая больший вес признаку (группе признаков), несущему больше информации при различении объектов, то есть являющемуся более информативным даже в условиях нестационарности канала связи. Для решения данной задачи возможно применение математического аппарата самоорганизующихся сетей Кохонена.

Для оценки информативности признаков радиосигналов с использованием карты Кохонена целесообразно использовать критерий минимума энтропии. По каждому из имеющихся признаков необходимо провести кластеризацию с использованием карты Кохонена. Априорная привязка сигналов известна. Для каждого из полученных кластеров j рассчитывается энтропия

	K
	j
E j	p ji log2	p ji
	i 1

,

(1)

где

pi

ni N

,

K	j

– количество классов сигналов в j кластере,

n	ji

– количество

сигналов i-го класса в j-том кластере, N j – общее количество сигналов в j-

том кластере. В дальнейшем рассчитывается общая энтропия результатов кластеризации по каждому из признаков

M W E j

j 1

,

(2)

где M – количество кластеров. Как известно энтропия характеризует меру неоднозначности решения задачи, поэтому признак с наименьшей энтропией является наиболее информативным.

В общем виде задача оптимизации (сокращения) признакового поля выгладит следующим образом:

1. Проводится кластеризация с использованием КК по каждому из признаков сигнала с оценкой энтропии.

2. Признаки, у которых оценка энтропии выше некоторого порога, признаются наименее информативными и удаляются из начального ансамбля признаков сигналов.

4. Новый ансамбль признаков распознавания и полученная априорная привязка используется в дальнейшем для обучения многослойного персептрона.

Несомненным достоинством предложенной методики является её универсальность, обусловленная инвариантностью относительно исходного набора признаков сигналов и методов их измерения

3. Контрольные вопросы:

1.Дайте определение термину «энтропия». Как можно использовать энтропию для оценки информативности признаков распознавания.

2.Методика оптимизации (сокращения) признакового поля с использованием карты Кохонена.

3.Проблемы определения словаря признаков для построения системы классификации и распознавания радиосигналов.

Рекомендованная литература

1.Хайкин С. Нейронные сети: полный курс, 2-е изд.: пер. с англ. – М.: Издательский дом «Вильямс», 2006. – 1104.

2.Аджемов С.С., Виноградов А.Н., Лебедев А.Н., Терешонок М.В., Чиров Д.С. Методы интеллектуального анализа слабоструктурированных данных и управления комплексами мониторинга. – М.: Инсвязьиздат, 2009. – 178 страниц, 91 иллюстрация.