Застосування інтелектуальної обробки потоків даних в умовах річкової навігації

Автор(и)

  • Mikhail Alieinikov Державний університет інфраструктури та технологій вул. Кирилівська, 9, м. Київ, Україна, 04071, Україна https://orcid.org/0000-0001-8084-450X
  • Vladymyr Doronin Державний університет інфраструктури та технологій вул. Кирилівська, 9, м. Київ, Україна, 04071, Україна https://orcid.org/0000-0002-8387-2992
  • Vladyslav Panin Державний університет інфраструктури та технологій вул. Кирилівська, 9, м. Київ, Україна, 04071, Україна https://orcid.org/0000-0001-7572-3682
  • Illya Tykhonov Державний університет інфраструктури та технологій вул. Кирилівська, 9, м. Київ, Україна, 04071, Україна https://orcid.org/0000-0001-7628-3914

DOI:

https://doi.org/10.15587/1729-4061.2018.131599

Ключові слова:

безпека судноплавства, електронна навігація, критерії руху, штучний інтелект, нейронна мережа

Анотація

Розглянуто реалізацію контекстно-орієнтованого підходу під час інтелектуальної обробки потоків навігаційних даних при експлуатації водних транспортних засобів. Початкова вибірка обробки потоків даних в умовах діючого лоцманського методу навігації не відповідає закономірностям функціонування складного об'єкта при сучасному інструментальному методі навігації. Вирішення завдання полягає в подоланні труднощів шляхом визначення комплексних проблем процесів, що відрізняються від простої суми властивостей елементів з однотипними багаторівневими зв'язками.

Запропоновано спосіб обробки потоку навігаційних даних у безперервному режимі. У процесі дослідження розглянуто комбінування інформації з багатьох джерел із знаходженням більш точних і достовірних даних. Методом оцінки вирішення завдань застосований критеріальний метод, де кожна окремо взята альтернатива оцінюється конкретним числом (критерієм, цільовою функцією). Порівняння альтернатив зводиться до порівняння відповідних чисел. Враховані різні варіанти вибору альтернатив і критеріїв оптимальності: критерії Байєса, Вальда, Джейнса, Лапласа. Використаний метод характеризується умовами багатокритеріальності. Застосовані методи прийняття рішень в іграх із зовнішнім середовищем, нормалізації, використання нейронних мереж, основою яких є контекст. Побудована архітектура штучної нейронної мережі.

Дослідження проводились з метою отримання стабільної структури системи з певними класами вхідних сигналів на штучних нейронних мережах. Цікавим з теоретичної точки зору є отримання параметричної варіації параметрів у заданих межах критеріїв оптимальності. Проведені експерименти підтвердили ефективність використання запропонованих методів. Найбільш конструктивним серед напрямів інтелектуальної обробки потоку навігаційних даних є контекстно-орієнтований підхід. Реалізація підходу гарантує високу якість дотримання критеріїв точності в умовах річкової навігації суден.

Прикладним аспектом використання отриманого в процесі дослідження

результату є можливість відмовитися від лоцманського методу судноводіння, від установки берегових і плавучих засобів навігаційного обладнання. Важливим результатом є отримання диференційованого відображення масиву глибин на електронній карті. Одержані результати дають підстави стверджувати про можливість впровадження запропонованого контекстно-орієнтованого підходу в реальне судноплавство

Біографії авторів

Mikhail Alieinikov, Державний університет інфраструктури та технологій вул. Кирилівська, 9, м. Київ, Україна, 04071

Аспірант

Кафедра технічних систем і процесів управління в судноводінні

Vladymyr Doronin, Державний університет інфраструктури та технологій вул. Кирилівська, 9, м. Київ, Україна, 04071

Кандидат технічних наук, доцент

Кафедра технічних систем і процесів управління в судноводінні

Vladyslav Panin, Державний університет інфраструктури та технологій вул. Кирилівська, 9, м. Київ, Україна, 04071

Доктор технічних наук, професор, ректор

Illya Tykhonov, Державний університет інфраструктури та технологій вул. Кирилівська, 9, м. Київ, Україна, 04071

Кандидат технічних наук, доцент

Кафедра судноводіння та керування судном

Посилання

  1. Weintrit, A. (2010). Telematic Approach to e-Navigation Architecture. Transport Systems Telematics, 1–10. doi: 10.1007/978-3-642-16472-9_1
  2. Subbotin, S. et. al. (2012). Intellectual information technologies for the design of automated systems for diagnosing and recognizing images. Kharkiv, 318.
  3. Nosovskyi, A. M., Baranov, H. L., Vasko, S. M., Panin, V. V., Tykhonov, I. V. (2014). Structural modeling and symbolic transformations for controlling the motion of vehicles. Kyiv, 310.
  4. Doronin, V. (2015). System technology for the inception of operational tasks for the synthesis of the law of the exploitation of water transport. System of information boxes, 10, 186–191.
  5. Brčic, D., Kos, S., ŽuŁkin, S. (2015). Navigation with ECDIS: Choosing the Proper Secondary Positioning Source. TransNav, the International Journal on Marine Navigation and Safety of Sea Transportation, 9 (3), 317–326. doi: 10.12716/1001.09.03.03
  6. Kazimierski, W., Zaniewicz, G., Hyla, T. (2017). Implementation of Voyage Assistant Module in Mobile Navigation System for Inland Waters. TransNav, the International Journal on Marine Navigation and Safety of Sea Transportation, 11 (4), 683–689. doi: 10.12716/1001.11.04.15
  7. ŽuŁkin, S., Brčic, D., Valčic, S. (2017). ECDIS Possibilities for BWE Adoption. TransNav, the International Journal on Marine Navigation and Safety of Sea Transportation, 11 (3), 477–482. doi: 10.12716/1001.11.03.13
  8. Aydogdu, Y. V., Yalcin, E., Yurtorren, C., Aksoy, S. (2014). A Discussion on e-Navigation and Implementation in Turkey. TransNav, the International Journal on Marine Navigation and Safety of Sea Transportation, 8 (1), 81–87. doi: 10.12716/1001.08.01.9
  9. Ackalic, T., Maslaric, M. (2012). Navigation conditions and the risk management in inland waterway transport on the middle Danube. Transport Problems, 7 (4), 13–24.
  10. Bergmann, M. (2013). Integrated Data as backbone of e-Navigation. TransNav, the International Journal on Marine Navigation and Safety of Sea Transportation, 7 (3), 371–374. doi: 10.12716/1001.07.03.07
  11. Koshevyy, V., Shyshkin, O. (2015). ECDIS Modernization for Enhancing Addressed VHF Communication. TransNav, the International Journal on Marine Navigation and Safety of Sea Transportation, 9 (3), 327–331. doi: 10.12716/1001.09.03.04
  12. Barabash, O. V. (2012). Functional stability – the property of complex technical systems. Collection of scientific works of NAOU, 40, 225–229.
  13. Bertalanfi, L. (1969). General theory of systems: a critical review. Moscow: Publishing house Progress.
  14. Watson, H., Bulding, J. (2010). Executive Information Systems and other Decision Support Applications. New York: John Wiley & Sons Inc, 290–301.
  15. Yakhyayeva, G. (2012). Fuzzy sets and neural networks. Moscow: Publishing house Intuit, 316.
  16. Dli, M. (2013). Fuzzy sets and neural networks. Moscow. Publishing house Fizmatlit, 225.
  17. Doronin, V. (2017). Application of evaluation criteria of functional sustainability instrumental method of navigation on Ukraine’s Inland waterways. The XIII International Scientific Conference. Zheleznii Port, Ukraine, 178–181.
  18. Ning, W., Dan, W., Tieshan, L. (2012). Novel Vessel Maneuvering Model via GEBF Based Fuzzy Neural Networks. Proceedings of the 31st Chinese Control Conference, Hefei, China, 708–726.
  19. Ebada, A. (2007). Intelligent techniques-based approach for ship maneuvering simulations and analysis (Artificial Neural Networks Application). Institute of Ship Technology and Transport Systems. Germany, 156–172.
  20. Valcic, M., Antonic, R., Tomas, V. (2011). Based Model for Ship Speed Prediction. Brodo Gradnja, 62 (4), 373–382.
  21. Buckley, J. J., Hayashi, Y. (1994). Fuzzy neural networks: A survey. Fuzzy Sets and Systems, 66 (1), 1–13. doi: 10.1016/0165-0114(94)90297-6
  22. Raymond, M., Schell, G. (2013). Management Information Systems. Pren­tice Hall, Upper Sadle River. New Jersey, 56–66.
  23. Buckley, J. J., Hayashi, Y. (1994). Fuzzy neural networks: A survey. Fuzzy Sets and Systems, 66 (1), 1–13. doi: 10.1016/0165-0114(94)90297-6
  24. Raymond, M., Schell, G. (2013). Management Information Systems. Prentice Hall, Upper Sadle River. New Jersey, 56–66.
  25. Melin, P., Castillo, O., Ramírez, E. G., Kacprzyk, J., Pedrycz, W. (Eds.) (2007). Analysis and Design of Intelligent Systems using Soft Computing Techniques. Advances in Soft Computing. Springer. doi: 10.1007/978-3-540-72432-2
  26. Hopple, G. (2008). The state of the decision support systems. QED Information Sciences, 246.
  27. Doronin, V. (2018). Applicdtion of the system analysis of implementation of the instrumental method of navigation on Inland waterways of Ukraine. Radio Electronics, Computer Science, Control, 2 (3), 47–62.

##submission.downloads##

Опубліковано

2018-05-18

Як цитувати

Alieinikov, M., Doronin, V., Panin, V., & Tykhonov, I. (2018). Застосування інтелектуальної обробки потоків даних в умовах річкової навігації. Eastern-European Journal of Enterprise Technologies, 3(9 (93), 6–18. https://doi.org/10.15587/1729-4061.2018.131599

Номер

Том 3 № 9 (93) (2018): Інформаційно-керуючі системи

Розділ

Інформаційно-керуючі системи

Ліцензія

Авторське право (c) 2018 Mikhail Alieinikov, Vladymyr Doronin, Vladyslav Panin, Illya Tykhonov

Creative Commons License

Ця робота ліцензується відповідно до Creative Commons Attribution 4.0 International License.

Закріплення та умови передачі авторських прав (ідентифікація авторства) здійснюється у Ліцензійному договорі. Зокрема, автори залишають за собою право на авторство свого рукопису та передають журналу право першої публікації цієї роботи на умовах ліцензії Creative Commons CC BY. При цьому вони мають право укладати самостійно додаткові угоди, що стосуються неексклюзивного поширення роботи у тому вигляді, в якому вона була опублікована цим журналом, але за умови збереження посилання на першу публікацію статті в цьому журналі.

Ліцензійний договір – це документ, в якому автор гарантує, що володіє усіма авторськими правами на твір (рукопис, статтю, тощо).
Автори, підписуючи Ліцензійний договір з ПП «ТЕХНОЛОГІЧНИЙ ЦЕНТР», мають усі права на подальше використання свого твору за умови посилання на наше видання, в якому твір опублікований. Відповідно до умов Ліцензійного договору, Видавець ПП «ТЕХНОЛОГІЧНИЙ ЦЕНТР» не забирає ваші авторські права та отримує від авторів дозвіл на використання та розповсюдження публікації через світові наукові ресурси (власні електронні ресурси, наукометричні бази даних, репозитарії, бібліотеки тощо).
За відсутності підписаного Ліцензійного договору або за відсутністю вказаних в цьому договорі ідентифікаторів, що дають змогу ідентифікувати особу автора, редакція не має права працювати з рукописом.
Важливо пам’ятати, що існує і інший тип угоди між авторами та видавцями – коли авторські права передаються від авторів до видавця. В такому разі автори втрачають права власності на свій твір та не можуть його використовувати в будь-який спосіб.