№ 3 УПРАВЛЕНИЕ, ВЫЧИСЛИТЕЛЬНАЯ ТЕХНИКА И ИНФОРМАТИКА УДК 004.3 АЛГОРИТМЫ НЕЧЕТКОЙ КЛАСТЕРИЗАЦИИ В ЗАДАЧАХ ДИАГНОСТИКИ ТЕХНИЧЕСКИХ СИСТЕМ 2012 г. А.А. Алексеев, Ю.Б. Попова, М.Ю. Шестопалов Санкт-Петербургский государственный электротехнический университет «ЛЭТИ» Saint Peterburg Electrotechnical University «LETI» Рассматривается задача диагностики технических систем как классификационная, для решения которой используется кластерный анализ, направленный на формирование набора кластеров в диагностическом пространстве признаков, каждый из которых соответствует определенному состоянию диагностируемого объекта. <...> Приведены результаты анализа некоторых алгоритмов нечеткой кластеризации и оценки их адекватности с помощью имитационного моделирования с использованием инструментальных средств на базе пакета MatLab. <...> Ключевые слова: диагностика технических систем; кластер; нечеткая кластеризация; статистическое моделирование; функция принадлежности. <...> Analysis of algorithms for fuzzy clustering and evaluation of their adequacy made by means of simulation using MatLab package are given. <...> Задачу диагностики технических систем в общем случае можно сформулировать как необходимость определения текущего состояния объекта диагностики посредством отнесения его на основе выбранного критерия к тому или иному классу возможных состояний из заранее определенной общей совокупности состояний в некотором признаковом пространстве. <...> В такой постановке диагностическая задача является классификационной, для решения которой используются методы теории распознавания образов [1]. <...> На первом уровне осуществляется распознавание полезных сигналов в их смеси с помехами в целях обнаружения, выделения и формирования диагностических признаков. <...> Эта задача решается с помощью алгоритмов, реализуемых в блоках измерения первичной информации и предварительной обработки, вычисления первичных диагностических признаков и текущих параметров диагностической модели. <...> Блок вычисления диагностических <...>