УДК 004.8
DOI: DOI: 10.36871/2618-9976.2021.01.001
Авторы
Прокопчина Светлана Васильевна
Доктор технических наук, профессор, Финансовый университет при Правительстве Российской Федерации, Москва, Россия
Аннотация
Современные измерительные задачи решаются в условиях неопределенности. Значительная информационная неопределенность обусловлена отсутствием полных и точных знаний о моделях объектов измерений, влияющих факторах, об условиях измерений, а также разнообразием экспериментальных данных. В статье кратко рассматривается история развития методов интеллектуализации измерительных процессов, которые ориентированы также на ситуацию неопределенности и классификацию измерений и измерительных систем. Сформулированы основные требования к интеллектуальным измерительным системам и технологиям, а также их отличительные свойства. В статье рассматриваются концептуальные аспекты интеллектуальных измерений как измерений, основанных на интеграции метрологически сертифицированных данных и знаний, и дается определение интеллектуальных измерений. Определены свойства интеллектуальных измерений. В статье рассматриваются основные свойства мягких измерений и их отличия от детерминированных классических измерений физических величин. Когнитивные, системные и глобальные измерения обозначены как новые типы измерений. В данной работе подробно рассматриваются методология и технологии байесовских интеллектуальных измерений, основанные на регуляризирующем байесовском подходе. В заключение сформулированы основные характеристики, которые должны быть присущи интеллектуальным измерительным системам, преимущества и перспективы использования интеллектуальных измерений как для решения прикладных задач, так и для развития и интеграции технологий искусственного интеллекта и теории измерений.
Ключевые слова
теория измерений
Байесовский подход
неопределенность
