В настоящее время одной из тенденций к развитию различных подходов к средствам обмена информации является постепенный их переход к более сложным объектам для информационных систем (ИС) с повышением роли программных модулей. Традиционные методы, модели, алгоритмы проектирования объектов для ИС базируются на широком внедрении и использовании средств по автоматизации контроля испытаний этих объектов, а также по организации основных научно-методических направлений по сокращению из возможных ошибок для программного кода. В работе представлены подход и информационная технология к первичному облику в возможной схеме для оценивания параметров и схемных решений программных модулей, предзначенных для ИС. Показана возможность к решению задач информационного управления в модулях и в других блоках ИС, с проведением оценок основным показателям качества программного обеспечения. Результат данной работы может стать стимулом для дальнейшего развития алгоритмических методов оптимизации в ИС, используемых при статистических испытаниях объектов и стохастической аппроксимации и случайном поиске их информационных сигналов.

Предлагается один из подходов с обоснованием возможного применения программных модулей (ПМ) применительно к обнаружению очагов пожара. Представляются некоторые результаты по действию алгоритма обработки и оценочных показателей очагов пожаров для работы оптико-электронных приборов (ОЭП) в составе многоцелевых беспилотных воздушных судов (БВС). Исследуются вопросы, связанные с коэффициентом и силой излучения с привязкой определения дальности в пространстве относительно очага пожара, определяющие спектральную энергетическую светимость для объекта, например, БВС. Показана схема построения информационной модели обнаружения очагов пожара ОЭП, включающую пространственно временные характеристики и географические координаты очага пожара. Результаты работы могут быть применены во многих сферах для деятельности человека – в сельском хозяйстве, промышленности, в науке, образовании, экологии и т.д.

Рассматриваются модели и алгоритмы распознавания образов с использованием сетевых информационных технологий в структурах информационно-измерительных и управляющих систем, в которых достаточно часто находят свое применение многоспектральные оптико-электронные системы. Анализируется эффективность реализации процессов наблюдения за объектами с оценкой точности измерений при заданных значениях вероятности по обнаружению или вероятности правильного обнаружения при определенной точности измерения координат контролируемого объекта. Приводятся и оцениваются детерминированные, вероятностные, логические и комбинированные признаки наблюдаемых объектов. Показана возможность уменьшения вероятности ошибки распознавания образов в условиях организованных и естественных помех. Ключевые слова: объект наблюдения, признак объекта, управляющий сигнал, информационный процесс, вероятность ошибки, функция риска, электромагнитные колебания.

В статье приводятся подход ускоренных испытаний к современным технологиям по созданию роботизированных комплексов (РТК) и других систем в сфере различных технологий – транспортных, муниципальных, специализированных и др., которые можно рассматривать как отдельные варианты и элементы для объектов сложных технических систем (СТС), формирующих цифровые информационные конструкции. Сформулированы основные направления и задачи для проводимых научно-практических исследований с учетом усовершенствования и цифровизации передовой технологии и прогнозирования характеристик основных элементов как РТК, так и СТС. Проанализированы метрологические характеристики объектов информационно-измерительной системы (ИИС), обеспечивающие многопараметрическую оптимизацию параметров РТК, включающую степень соответствия показателей быстродействия и частотных характеристик. Показан подход к дискретизации входного процесса в ИАС с заданной точностью и минимальным количеством отсчетов связи взаимной корреляции с другими процессами.

В статье рассматривается проблема создания алгоритмов для идентификации технического состояния электромеханических систем (ЭС) с использованием методов машинного обучения. Актуальность решения этой проблемы обусловлена необходимостью эффективного использования значительных объемов эмпирических данных, которые формируются при эксплуатации и исследованиях ЭС. Методы машинного обучения позволяют синтезировать алгоритмы, которые являются основой создания обучающихся систем ранней диагностики, способных адаптироваться при поступлении новой информации. Для повышения эффективности методов машинного обучения в работе предлагаются схемы обработки данных, модели и алгоритмы, позволяющие в автоматизированном режиме выделять диагностические признаки при построении классификационных моделей. Приводятся результаты расчетных исследований на примере диагностики технического состояния электромеханического привода (ЭМП) при отработке стационарного управляющего сигнала.