Использование байесовского подхода к обработке данных и принятию решений в информационно-измерительных системах для повышения точности в условиях неопределенности и неполноты информации

Аннотация

Современные информационно-измерительные системы сталкиваются с возрастающей сложностью задач обработки данных в условиях значительной неопределенности входных параметров и неполноты измерительной информации. Байесовский подход представляет математически обоснованную парадигму для количественной оценки и управления неопределенностью через последовательное обновление вероятностных моделей на основе поступающих измерительных данных. Целью исследования является разработка комплексной методологии применения байесовских методов в информационно-измерительных системах для повышения точности оценки состояния контролируемых объектов и надежности принимаемых решений. Экспериментальная верификация проводилась на базе многоканальной измерительной системы мониторинга промышленного оборудования, включающей 156 измерительных каналов различной физической природы с непрерывным сбором данных в течение 8 месяцев 2024 года. Результаты показали повышение точности измерений на 18,3% при снижении среднеквадратичной ошибки прогнозирования на 24,7% по сравнению с традиционными детерминистическими методами. Байесовская калибровка сенсорных систем обеспечила сокращение времени адаптации к изменяющимся условиям эксплуатации с 45 до 12 секунд при одновременном снижении ложных срабатываний системы диагностики на 42%. Практическая значимость работы заключается в создании теоретической основы для проектирования адаптивных информационно-измерительных систем нового поколения, способных функционировать в условиях многофакторной неопределенности с количественной оценкой достоверности результатов измерений.