• A
  • A
  • A
  • АБB
  • АБB
  • АБB
  • А
  • А
  • А
  • А
  • А
Обычная версия сайта

Глава

РАЗРАБОТКА МАТЕМАТИЧЕСКОЙ МОДЕЛИ КЛАССИФИКАЦИИ ЭКСПЕРТНЫХ ЗНАНИЙ ПО АСТРОНОМИЧЕСКИМ НАБЛЮДЕНИЯМ

С. 351-352.

В процессе астрономических наблюдений собираются огромные объемы данных. БСА (Большая Сканирующая Антенна) ФИАН, используемая при исследовании импульсных явлений, ежедневно регистрирует 87.5 Гбайт данных (32 Тб в год). При классификации эксперты используют явные и неявные знания. К явным можно отнести знания, которыми обладает каждый эксперт по соответствующей специальности (в данном докладе рассматриваются эксперты, обладающие знаниями в области астрономии). Существуют также и неявные знания, которые используют эксперты в процессе классификации астрономических данных - знания, основанные на предыдущем опыте эксперта. Экспертами классифицированы 83096 индивидуальных наблюдений [1,2,3] (на отрезке исследования июль 2012 - октябрь 2013). Разрабатываемая математическая модель должна помочь разделить имеющуюся выборку на классы наблюдений, полученные с использованием явных знаний (классы общих наблюдений) и неявных знаний (классы индивидуальных экспертных наблюдений). В перспективе данная математическая модель будет использована для улучшения работы автоматизированных классификаторов, что позволит повысить качество мониторинга и потоковой идентификации динамических космических объектов.