Мягкие измерения и вычисления

ISSN 2618-9976


Мягкие измерения и вычисления
СОВРЕМЕННАЯ ТЕОРИЯ ИЗМЕРЕНИЙ

Непрерывное развитие методической, информационно-технологической и технической баз измерений обусловило тенденцию к включению задач обработки данных, традиционно считавшихся вычислительными, в круг измерительных, например, задачи структурной и параметрической идентификации, контроля состояния технических и природных систем, управления производственными процессами, классификации и обработки изображений, оценки качества продукции в настоящее время решаются с использованием средств измерительной техники (ИТ). Формированию этой тенденции способствовало, кроме перечисленных причин, и осознание современными пользователями необходимости обеспечения требуемого качества решений этих задач, то есть их метрологического обоснования. Это, в свою очередь, стимулировало работы по расширению метрологических требований и номенклатуры показателей качества обработки данных, а также появление новых видов метрологической аттестации и контроля, в частности, метрологии алгоритмов, моделей, объектов и условий измерений.

Как правило, на практике такие задачи сопровождаются сложными условиями проведения экспериментов, связанных с наличием значительной априорной неопределенности о свойствах объектов и влияющих факторах среды их функционирования, взаимосвязях между ними, неточностью и неполнотой экспериментальной информации, недоступностью для непосредственных наблюдений многих свойств объектов или влияющих факторов, что выделяет познавательную функцию методологии их решения как основополагающую. Поэтому постановка указанных задач как измерительных обусловливает усиление роли познавательной функции измерений и выдвигает требование получения результатов их решений в форме знаний (аналитических выражений для моделей, а также выводов и решений) на основании учета всего объема априорной и поступающей в процессе измерительного эксперимента информации, в том числе и нечисловой. Таким образом, процесс осмысливания полученных результатов измерений в виде чисел, а также аналитические выводы и принятие решений включаются в контур измерительных процессов. Однако, это допустимо только при наличии метрологического сопровождения на всех этапах получения решений. Только при этом условии процессы обработки информации могут быть отнесены к измерительным.

Определим такой тип измерительных задач как тип сложных измерительных задач, понимая под этим сложные объекты измерений, представляющих собой системы взаимосвязанных свойств, активно взаимодействующих с окружающей внешней средой, сложные многоэтапные и аналитические измерительные процессы, сложные условия измерений при информационной неопределенности и нестабильности как самих объектов, так и их окружения.

Выполнение этого требования способствовало привлечению аппарата теорий искусственного интеллекта, оптимальных решений, информатики к созданию новых информационно-измерительных технологий для обработки разнородных потоков экспериментальных данных средствами измерительной техники.

Активное формирование новых видов измерений, реализующих указанные выше процессы, началось в 70–80–х годах прошлого столетия. Одними из самых значительных в разработке тих направлений теории измерений стали работы отечественных и зарубежных ученых.

В это время начала формироваться современная теория измерений и ее ветви, такие как репрезентативная теория измерений, гносеология, теория интеллектуальных измерений, а также направления развития измерительной техники на базе этих достижений: гносеотехника и интеллектуальные информационно-измерительные системы (ИИИС).

Особую роль в формировании всех этих тенденций сыграло введение в структуру информационно-измерительной системы (ИИС) процессорных средств, предоставивших широкие технические возможности для вычислительного усложнения измерительных алгоритмов, реализации технологий обработки и получения знаний, принятия решений и выводов. Работы отечественных и зарубежных ученых создали теоретическую основу для появления нового поколения средств ИТ, реализующих алгоритмы нового типа. Процессорные ИИС обладали функциональными возможностями, позволяющими реализовать принципиально новый тип измерительного процесса на базе сложных информационных технологий, включающих на каждом этапе измерений комплекс измерительных алгоритмов, связанных с предыдущими этапами целенаправленно организованными информационными потоками и метрологическими преобразованиями. Это позволяло организовать единую измерительную цепь преобразований результатов первичных измерений в конечное решение и рассматривать эту цепь как цельный измерительный процесс, алгоритмическая основа которого охвачена схемой метрологической поверки с реализацией принципов единства измерений.

Эффективное решение таких задач средствами ИИС позволило получить ответы на следующие вопросы:

- при каких условиях задача получения и обработки экспериментальной информации может быть введена в класс измерительных;

- какими свойствами обладают сложные измерительные объекты и условия измерений;

- каковы признаки формирующие классы новых типов измерений;

- какие требования предъявляются к методам и средствам измерений;

- могут ли быть использованы традиционные методы и средства измерений для решения измерительных задач в условиях неопределенности;

- достаточен ли список используемых метрологических показателей для определения качества решения сложных измерительных задач, связанных с аналитической обработкой информации;

- в какой форме могут быть представлены результаты решения сложных измерительных задач.

Привлечение новых теоретических и практических разработок в среду измерительной техники усилило процессы трансформации основных понятий теории измерений и метрологии и введения новых, определяющих новые свойства современных измерительных задач.

Следуя ГОСТ 16.263-70, под измерением понимается процесс нахождения значения физической величины опытным путем с помощью специальных технических средств. Уже в семидесятых годах нашего столетия (то есть во время выхода указанного ГОСТа) начинается дискуссия относительно этого определения, связанная, прежде всего, с объектом и формой представления результатов измерений.

Так, в работах В. Розенберга, В. Г. Кнорринга определение понятия «измерение» подвергается критическому исследованию и отмечается «узость» определения и «жесткость» его исходных положений, так как оно не отражает «связи результата измерения с моделью объекта измерения, что не позволяет использовать или интерпретировать результат измерения», не учитывает влияние на измерительную систему внешней среды, факторы которой могут не быть связанными с объектом измерения, но оказывать влияние на средство измерения. Там же указывается, что «измерение должно рассматриваться как познавательный процесс, в результате которого можно получить описание объекта в количественных терминах, т.е. модель объекта или связанные с нею отдельные характеристические свойства объекта»; что «... результат измерения содержит нечто большее, чем указание значения физической величины или даже совокупности физических величин»; «... результат измерения нельзя получить иначе, как путем обработки результатов наблюдений, т.е. измерение неразрывно связано с вычислениями и противопоставлять эти две стороны единого процесса неправомерно». Важно отметить, что автор выделяет понятие «результат наблюдений», не ограничивая форму его представления числовым типом, и различает его с понятием «результат измерения», что позволяет рассматривать данные высказывания как мудрое предвидение будущих методических и информационных основ обобщенной теории измерений.

В качестве результатов измерений в работах предлагалось рассматривать, кроме значений физической величины, последовательность решений, совокупности выводов и решений, значения функционалов, модели функций, процессов, систем и их характеристик, что должно определяться целью измерений.

Само понятие измерения в работах В. Розенберга определяется как «... эксперимент, имеющий целью формирование истинных высказываний об исследуемом объекте на языке данного тезауруса». Далее, там же выдвигаются положения о том, что «... при надлежащей организации тезаурус позволяет представить структуру результата измерения как последовательность выводов, отличающий данный исследуемый объект от других объектов, что и может составлять сущность измерительной информации». Таким образом расширяется и понятие измерительной информации от информации о значениях измеряемых физических величин до указаний о классе моделей, решения о типе распределения случайной величины, вывода об эргодичности случайного процесса, т.е. информации, содержащей результаты измерений в расширенной, приведенной выше трактовке.

Эти положения создают терминологическую основу для включения задач классификации, распознавания образов, таксонометрии и идентификации, контроля и им подобных в класс измерительных. Однако, безусловно, их нельзя считать достаточными условиями, т.к. не определены метрологические аспекты такого включения. Этим вопросам посвящены более поздние работы, где они рассматриваются с метрологической точки зрения.

Так, в работе дается толкование понятия измерения, ориентированное на обязательность наличия поверочной схемы в измерительных алгоритмах, и под измерением понимается «... процесс нахождения количественных характеристик свойств физического объекта, представленного одной из его моделей, с использованием специальных технических средств посредством эксперимента, основу которого составляет сравнение с соответствующими характеристиками образцовой физической модели (меры) при удовлетворении требований обеспечения единства измерений».

Это определение, по сравнению с предыдущим, сужает круг возможных результатов измерений до моделей систем, исключая возможность получения в качестве результатов измерений выводов или лингвистических решений. Однако, оно в явном виде ставит вопрос о расширении понятия меры, которой в дополнение к устройству, воспроизводящему размер единицы физической величины (по ГОСТу 16263-70) теперь могут служить устройства воспроизведения значений ряда не одноименных физических величин, функций заданной формы, случайных процессов с заданными характеристиками, образцовые вещества, образцовые изделия, шкалы цветов и др. Такое трактование понятия меры в теории точности и измерений нашло развитие в работах по репрезентативной теории измерений и привело к формированию новых ветвей обобщенной теории измерений – нечисловым измерениям и измерениям свойств нефизических объектов.

Значительную роль в формировании современной измерительной терминологии и новых типов измерений сыграла деятельность Международной конфедерации по измерениям (Inernftional Measurement Conideration – IMECO). Организованная в 1958 году под эгидой ЮНЕСКО эта организация, имея своей главной целью объединение знаний и усилий по развитию теории и практики измерений, во многом способствовала расширению сферы приложения измерительных подходов. На Международных симпозиумах, проводимых IMECO раз в три года рассматривались и обсуждались вопросы неклассических измерений и измерительных технологий. Так, понятие интеллектуальных измерений (ИИ), было введено Д. Хофманом в 1985 году на X Всемирном конгрессе ИМЕКО в Праге. Развитию нового направления в измерениях было посвящено немало работ, хотя по поводу нового термина не прекращались дискуссии. Прошедший в 1986 году 4-й Международный симпозиум Технического комитета ИМЕКО в Йене, был целиком посвящен интеллектуальным измерениям и их приложениям и продемонстрировал признание этого термина научным сообществом, что нашло продолжение в работе Международного симпозиума Технического комитета Т 7 ИМЕКО в 1990 г. в Варне. На симпозиуме, проходившем в 2010 году в Великобритании (на базе Национальной физической лаборатории) несколько секций и десятки докладов были посвящены обсуждению новых измерительных подходов, новых типов измерений, частности, мягких измерений, термин и определение которых были введены в 1997 году С.В. Прокопчиной, а также и решению новых измерительных задач.

Эти трактовки основных понятий теории измерений и метрологии привели к формированию классов измерительных задач, требующих для своего решения специфических методов измерений.

Одним из главных моментов построения измерительных технологий является определение типа информационной ситуации, в которой производятся измерения. Существуют три типа информационных ситуаций измерений. Они определены и детально рассмотрены в. Это ситуации с полностью определенной информацией и условиями измерений (тип I); ситуации с не полностью определенной информацией и стабильными условиями измерений (тип II), но эту и ситуации со значительной неопределенностью и частичную неопределенность можно снять в итерационном режиме, адаптируя модель объекта измерений согласно поступающей информации (тип II) и ситуации со значительной неопределенностью, нестабильностью условий измерений, активным влиянием внешней среды (тип III).

Идентифицируя эту специфику методов, появились, кроме существующих прямых измерений, которые реализуются в первой информационной ситуации, понятия:

- комплексные измерения, основанные на расширенных понятиях измерений и тезаурусах, реализуемых в виде структур моделетек; (ситуация (тип II);

- статистические измерения, основанные на вероятностно-теоретическом подходе; ситуация (тип II);

- динамические адаптивные измерения, подчеркивающие временные характеристики свойств объектов измерения; ситуация (тип II);

- адаптивные измерения с коррекцией результата в процессе измерений по заданному алгоритму; ситуация (тип II);

- интервальные измерения; ситуации (тип II) и (тип III);

- процессорные измерения, выделяющие класс средств ИТ, необходимых для их реализации; ситуация (тип II);

- алгоритмические измерения, определяющие связь с вычислительными аспектами решения измерительных задач; ситуация (тип II).

- измерения, отражающие их прикладную направленность (промышленные измерения, биоизмерения, радиоизмерения, астрофизические, аэроаналитические, социальные измерения, экономические измерения и др.) ситуации (тип II) и в интеллектуальных измерениях ситуации (тип III).

В дальнейшем работах автора данной статьи были предложены концепции, разработаны теоретические основы, принципы и информационные технологии и средства следующих видов измерений, которые реализуются в ситуациях (тип III):

- байесовские интеллектуальные измерения на основе регуляризирующего байесовского подхода;

- нечеткие измерения в виде совокупности альтернативных решений с различной степенью их достоверности;

- мягкие измерения с гибкой логикой вывода измерительных решений;

- когнитивные измерения с включением субъекта-измерителя в измерительную технологию;

- полисистемные измерения с объектом измерения в виде совокупности сложных автономных систем, активно взаимодействующих между собой и внешней для этой совокупности средой;

- энтропийные измерения, в которых объектом измерения является получаемое количество информации;

- ретроспективные измерения на базе РБП и технологий БИИ;

- перспективные измерения на основе байесовских интеллектуальных технологий.

Для перечисленных выше все новых типов измерений можно привести соответствующие им уравнения измерения, поясняющие их методологию, сходства и различия.






Рис. Классификация современных видов измерений

В качестве признаков классификации приняты следующие:

1. По способу использования знаний в измерительном процессе:

- классические измерения, основанные на текущих экспериментальных числовых данных;

- интеллектуальные измерения, использующие различные типы знаний наряду с поступающей измерительной информацией в измерительном процессе.

2. По способу вывода измерительного решения:

- вероятностный подход (статистические измерения, байесовские интеллектуальные измерения);

- с гибкой логикой вывода (мягкие измерения).

3. По способу организации измерительного процесса:

- без включения субъекта-измерителя в измерительный процесс;

- с включением субъекта-измерителя в контур измерительного процесса (когнитивные измерения).

4. По возможности реализации алгоритмической обработки:

- без возможности реализации алгоритмической обработки (прямые измерения);

- с наличием возможности реализации алгоритмической обработки (косвенные измерения, алгоритмические измерения).

5. По сложности объекта измерения:

- простое свойство;

- сложная система (системные измерения, совокупные, совместные измерения);

- совокупность систем (полисистемные измерения).

6. По сложности условий измерения:

- стабильные условия измерения;

- условия нестабильности (динамические измерения);

- условия неопределенности и нестабильности (ретроспективные, перспективные интеллектуальные измерения).

7. По типу прикладной измерительной задачи:

Различные типы прикладных измерений (например, перечисленные выше).

Данная классификация, как и краткий исторический обзор развития современной теории измерений, безусловно не претендуют на полноту. Поэтому автор будет признателен коллегам за дискуссии и продолжение этой темы.


С. В. Прокопчина,
доктор технических наук, профессор,
Финансовый университет при Правительстве РФ


НАШИ ПАРТНЕРЫ

  • Российская академия народного хозяйства и государственной службы при Президенте Российской Федерации
  • Финансовый университет при Правительстве Российской Федерации
  • Российский экономический университет имени Г. В. Плеханова
  • МГТУ им. Н.Э.Баумана
  • Компания «Р.О.С.Т.У.»