Оценки пределов вероятности неправильной классификации на примере прогнозирования опасных отказов
https://doi.org/10.21683/1729-2646-2024-24-3-18-23
Аннотация
Постановка задачи. Многие системы искусственного интеллекта по существу являются системами классификации событий. Они широко используются в предиктивной аналитике. Их роль непрерывно растет при прогнозировании опасных событий на транспорте. Эффективность применения методов искусственного интеллекта в значительной мере зависит от результатов неправильной классификации. Поэтому актуальна задача вычисления или оценки в статистическом смысле вероятности неправильной классификации и определения ее граничных значений. Цель. Оценить границы для комбинированной вероятности неправильной классификации из-за двух различных категорий ошибок: собственно ошибок неправильной классификации и статистических ошибок, возникающих вследствие неправильной классификации. Результаты. Выполнена статистическая оценка порогового значения, которое используется для классификации. Установлены граничные условия для комбинированной вероятности неправильной классификации. Представлено обобщение на N-мерные пространства и на произвольные распределения и формы пороговых поверхностей. Теоретические результаты проиллюстрированы примером практического применения.
Об авторах
Х. Шебе
TUV Rheinland InterTraffic
Германия
Германия
Шебе Хендрик – доктор естественных наук, главный специалист по надежности, готовности, ремонтопригодности и безопасности
Кёльн
И. Б. Шубинский
АО «Научно-исследовательский и проектно-конструкторский институт информатизации, автоматизации и связи на железнодорожном транспорте» (АО «НИИАС»)
Россия
Россия
Шубинский Игорь Борисович – профессор, доктор технических наук, заместитель руководителя НТК
Москва
Е. Н. Розенберг
АО «Научно-исследовательский и проектно-конструкторский институт информатизации, автоматизации и связи на железнодорожном транспорте» (АО «НИИАС»)
Россия
Россия
Розенберг Ефим Наумович – профессор, доктор технических наук, первый заместитель Генерального директора
Москва
Список литературы
1. Лидбеттер М., Линдгрен Г., Ротцен Х. Экстремумы случайных последовательностей и процессов. М.: Мир, 1989. 392 c.
2. Braband J., Schäbe H. On safety assessment of artificial intelligence // Dependability. 2020. No. 4. Pp. 25-34.
3. Braband J., Schäbe H., The application of artificial intelligence in railway technology for safety-relevant applications – opportunities and problems // Signalling and Datacommunication. 2022. Vol. (114)5. Pp. 14-21.
4. Feller W.A. Introduction to Probability Theory and Its Application. J. Wiley & Sons, 1970.
5. Vapnik V.N. The Nature of Statistical Learning Theory / 2nd Edition. Springer, 1999. XX, 314 p.
6. Akaike H. A new look at the statistical model identification // IEEE Transactions on Automatic Control. 1974. Vol. 19(6). Pp. 716-723.
7. Вапник В.Н., Червоненкис А.Я. О равномерной сходимости частот появления событий к их вероятностям // Докл. АН СССР. 1968. Т. 181. № 4. С. 781-783.
8. Shubinsky I.B., Rozenberg E.N., Schäbe H. Innovative Methods of Ensuring the Functional Safety of Train Control Systems // Reliability Theory & Applications. 2023. No 4(76). Vol. 18. Pp. 909-920.
Рецензия
Для цитирования:
Шебе Х., Шубинский И.Б., Розенберг Е.Н. Оценки пределов вероятности неправильной классификации на примере прогнозирования опасных отказов. Надежность. 2024;24(3):18-23. https://doi.org/10.21683/1729-2646-2024-24-3-18-23
For citation:
Schäbe H., Shubinski I.B., Rozenberg E.N. Evaluating the limits of misclassification probability. Case study of hazardous failure prediction. Dependability. 2024;24(3):18-23. (In Russ.) https://doi.org/10.21683/1729-2646-2024-24-3-18-23
Просмотров:
222
ISSN 1729-2646 (Print)
ISSN 2500-3909 (Online)
ISSN 2500-3909 (Online)
Послать статью по эл. почте 