Розробка комплексного методу пошуку рішення для нейро-нечітких експертних систем

Автор(и)

  • Oleg Sova Військовий інститут телекомунікацій та інформатизації імені Героїв Крут вул. Московська, 45/1, м. Київ, Україна, 01011, Україна https://orcid.org/0000-0002-7200-8955
  • Andrii Shyshatskyi Центральний науково-дослідний інститут озброєння та військової техніки Збройних Сил України пр. Повітрофлоський, 28, м. Київ, Україна, 03168, Україна https://orcid.org/0000-0001-6731-6390
  • Dmytro Malitskyi Національний університет оборони України імені Івана Черняховського пр. Повітрофлотський, 28, м.Київ, Україна, 03049, Україна https://orcid.org/0000-0001-6822-4869
  • Oleksandr Zhuk Військовий інститут телекомунікацій та інформатизації імені Героїв Крут вул. Московська, 45/1, м. Київ, Україна, 01011, Україна https://orcid.org/0000-0002-3546-1507
  • Oleksandr Gaman Військовий інститут телекомунікацій та інформатизації імені Героїв Крут вул. Московська, 45/1, м. Київ, Україна, 01011, Україна https://orcid.org/0000-0003-4676-3321
  • Valerii Hordiichuk Інститут Військово-Морських Сил Національного університету "Одеська морська академія" вул. Градоначальницька, 20, Одеса, Україна, 65029, Україна https://orcid.org/0000-0003-3665-4201
  • Vitalii Fedoriienko Національний університет оборони України імені Івана Черняховського пр. Повітрофлотський, 28, м. Київ, Україна, 03049, Україна https://orcid.org/0000-0002-0921-3390
  • Andrii Kokoiko Національний університет оборони України імені Івана Черняховського пр. Повітрофлотський, 28, м. Київ, Україна, 03049, Україна https://orcid.org/0000-0001-6461-5993
  • Vitalii Shevchuk Національний університет оборони України імені Івана Черняховського пр. Повітрофлотський, 28, м. Київ, Україна, 03049, Україна https://orcid.org/0000-0002-8532-739X
  • Mykhailo Sova Військовий інститут телекомунікацій та інформатизації імені Героїв Крут вул. Московська, 45/1, м. Київ, Україна, 01011, Україна https://orcid.org/0000-0003-4487-9099

DOI:

https://doi.org/10.15587/1729-4061.2020.216662

Ключові слова:

штучний інтелект, оперативна обстановка, інтелектуальні системи, системи підтримки прийняття рішень

Анотація

Штучний інтелект став основою систем сучасних систем підтримки прийняття рішень. Саме тому в даній роботі розроблено комплексний метод пошуку рішень для нейро-нечітких експертних систем. В основі запропонованого комплексного методу покладено математичну модель аналізу оперативної обстановки. Модель дозволяє визначити параметри аналізу оперативної обстановки, їх вплив на якість оцінювання оперативної обстановки та визначити їх кількість з одиницями виміру. Підвищення оперативності обробки інформації (зменшення похибки) оцінювання досягається за рахунок використання нейро-нечітких штучних нейронних мереж, що еволюціонують. Навчання нейро-нечітких штучних нейронних мереж, що еволюціонують, відбувається навчанням не тільки синаптичних ваг штучної нейронної мережі, виду, параметрів функції належності, а також застосування процедури зменшення розмірності простору ознак. Оперативність обробки інформації також досягається за рахунок навчання архітектури штучних нейронних мереж; врахування типу невизначеності інформації, що підлягає оцінюванню; роботи як з чіткими так і нечіткими продукціями. При цьому досягається зменшення обчислюваної складності при прийнятті рішень; відсутності накопичення помилки навчання штучних нейронних мереж в результаті обробки інформації, що надходить на вхід штучних нейронних мереж. Аналіз оперативної обстановки в цілому відбувається за рахунок удосконаленої процедури кластеризації, що дозволяє працювати як з статичними так і динамічними даними. Проведено апробацію запропонованого комплексного методу на прикладі оцінки стану оперативної обстановки. Зазначений приклад показав підвищення оперативності оцінювання на рівні 20–25 % по оперативності обробки інформації

Біографії авторів

Oleg Sova, Військовий інститут телекомунікацій та інформатизації імені Героїв Крут вул. Московська, 45/1, м. Київ, Україна, 01011

Доктор технічних наук, старший науковий співробітник, начальник кафедри

Кафедра автоматизованих систем управління

Andrii Shyshatskyi, Центральний науково-дослідний інститут озброєння та військової техніки Збройних Сил України пр. Повітрофлоський, 28, м. Київ, Україна, 03168

Кандидат технічних наук, старший науковий співробітник

Науково-дослідний відділ розвитку засобів радіоелектронної боротьби

Dmytro Malitskyi, Національний університет оборони України імені Івана Черняховського пр. Повітрофлотський, 28, м.Київ, Україна, 03049

Ад'юнкт

Командно-штабний інститут застосування військ (сил)

Oleksandr Zhuk, Військовий інститут телекомунікацій та інформатизації імені Героїв Крут вул. Московська, 45/1, м. Київ, Україна, 01011

Кандидат технічних наук, доцент, начальник кафедри

Кафедра військової підготовки

Oleksandr Gaman, Військовий інститут телекомунікацій та інформатизації імені Героїв Крут вул. Московська, 45/1, м. Київ, Україна, 01011

Викладач

Кафедра автоматизованих систем управління

Valerii Hordiichuk, Інститут Військово-Морських Сил Національного університету "Одеська морська академія" вул. Градоначальницька, 20, Одеса, Україна, 65029

Кандидат технічних наук, начальник відділення

Науково-організаційне відділення

Vitalii Fedoriienko, Національний університет оборони України імені Івана Черняховського пр. Повітрофлотський, 28, м. Київ, Україна, 03049

Старший науковий співробітник

Науково-дослідний відділ проблем розвитку інформаційних технологій

Центр військово-стратегічних досліджень

Andrii Kokoiko, Національний університет оборони України імені Івана Черняховського пр. Повітрофлотський, 28, м. Київ, Україна, 03049

Ад'юнкт

Командно-штабний інститут застосування військ (сил)

Vitalii Shevchuk, Національний університет оборони України імені Івана Черняховського пр. Повітрофлотський, 28, м. Київ, Україна, 03049

Кандидат військових наук, начальник лабораторії

Науково-дослідна лабораторія проблем воєнної безпеки держави

Mykhailo Sova, Військовий інститут телекомунікацій та інформатизації імені Героїв Крут вул. Московська, 45/1, м. Київ, Україна, 01011

Начальник навчальної лабораторії кафедри

Кафедра автоматизованих систем управління

Посилання

  1. Bashkyrov, O. M., Kostyna, O. M., Shyshatskyi, A. V. (2015). Rozvytok intehrovanykh system zviazku ta peredachi danykh dlia potreb Zbroinykh Syl. Ozbroiennia ta viyskova tekhnika, 1, 35–39.
  2. Trotsenko, R. V., Bolotov, M. V. (2014). Data extraction process for heterogeneous sources. Privolzhskiy nauchniy vestnik, 12-1 (40), 52–54.
  3. Bodyanskiy, E., Strukov, V., Uzlov, D. (2017). Generalized metrics in the problem of analysis of multidimensional data with different scales. Zbirnyk naukovykh prats Kharkivskoho universytetu Povitrianykh Syl, 3 (52), 98–101.
  4. Semenov, V. V., Lebedev, I. S. (2019). Processing of signal information in problems of monitoring information security of unmanned autonomous objects. Scientific and Technical Journal of Information Technologies, Mechanics and Optics, 19 (3), 492–498. doi: https://doi.org/10.17586/2226-1494-2019-19-3-492-498
  5. Zhou, S., Yin, Z., Wu, Z., Chen, Y., Zhao, N., Yang, Z. (2019). A robust modulation classification method using convolutional neural networks. EURASIP Journal on Advances in Signal Processing, 2019 (1). doi: https://doi.org/10.1186/s13634-019-0616-6
  6. Zhang, D., Ding, W., Zhang, B., Xie, C., Li, H., Liu, C., Han, J. (2018). Automatic Modulation Classification Based on Deep Learning for Unmanned Aerial Vehicles. Sensors, 18 (3), 924. doi: https://doi.org/10.3390/s18030924
  7. Kalantaievska, S., Pievtsov, H., Kuvshynov, O., Shyshatskyi, A., Yarosh, S., Gatsenko, S. et. al. (2018). Method of integral estimation of channel state in the multiantenna radio communication systems. Eastern-European Journal of Enterprise Technologies, 5 (9 (95)), 60–76. doi: https://doi.org/10.15587/1729-4061.2018.144085
  8. Belousov, S. M. (2006). Matematicheskaya model' mnogopotochnoy sistemy massovogo obsluzhivaniya, upravlyaemoy planirovshchikom resursov. Vestnik Novosibirskogo gosudarstvennogo universiteta. Ser.: Informatsionnye tehnologii, 4 (1), 14–26.
  9. Kuchuk, N., Mohammed, A. S., Shyshatskyi, A., Nalapko, O. (2019). The method of improving the efficiency of routes selection in networks of connection with the possibility of self-organization. International Journal of Advanced Trends in Computer Science and Engineering, 8 (1), 1–6. Available at: http://www.warse.org/IJATCSE/static/pdf/file/ijatcse01812sl2019.pdf
  10. Gerami Seresht, N., Fayek, A. R. (2020). Neuro-fuzzy system dynamics technique for modeling construction systems. Applied Soft Computing, 93, 106400. doi: https://doi.org/10.1016/j.asoc.2020.106400
  11. Folorunso, O., Mustapha, O. A. (2015). A fuzzy expert system to Trust-Based Access Control in crowdsourcing environments. Applied Computing and Informatics, 11 (2), 116–129. doi: https://doi.org/10.1016/j.aci.2014.07.001
  12. Luy, M., Ates, V., Barisci, N., Polat, H., Cam, E. (2018). Short-Term Fuzzy Load Forecasting Model Using Genetic–Fuzzy and Ant Colony–Fuzzy Knowledge Base Optimization. Applied Sciences, 8 (6), 864. doi: https://doi.org/10.3390/app8060864
  13. Salmi, K., Magrez, H., Ziyyat, A. (2019). A Novel Expert Evaluation Methodology Based on Fuzzy Logic. International Journal of Emerging Technologies in Learning (iJET), 14 (11), 160. doi: https://doi.org/10.3991/ijet.v14i11.10280
  14. Allaoua, B., Laoufi, A., Gasbaoui, B., Abderrahmani, A. (2009). Neuro-Fuzzy DC Motor Speed Control Using Particle Swarm Optimization. Leonardo Electronic Journal of Practices and Technologies, 15, 1–18. Available at: http://lejpt.academicdirect.org/A15/001_018.pdf
  15. Rybak, V. A., Shokr, A. (2016). Analysis and comparison of existing decision support technology. System analysis and applied information science, 3, 12–18.
  16. Hassanzad, M., Orooji, A., Valinejadi, A., Velayati, A. (2017). A fuzzy rule-based expert system for diagnosing cystic fibrosis. Electronic Physician, 9 (12), 5974–5984. doi: https://doi.org/10.19082/5974
  17. Shang, W., Gong, T., Chen, C., Hou, J., Zeng, P. (2019). Information Security Risk Assessment Method for Ship Control System Based on Fuzzy Sets and Attack Trees. Security and Communication Networks, 2019, 1–11. doi: https://doi.org/10.1155/2019/3574675
  18. Safdari, R., Kadivar, M., Nazari, M., Mohammadi, M. (2017). Fuzzy Expert System to Diagnose Neonatal Peripherally Inserted Central Catheters Infection. Health Information Management, 13 (7), 446–452.
  19. Al-Qudah, Y., Hassan, M., Hassan, N. (2019). Fuzzy Parameterized Complex Multi-Fuzzy Soft Expert Set Theory and Its Application in Decision-Making. Symmetry, 11 (3), 358. doi: https://doi.org/10.3390/sym11030358
  20. Mikhailov, I. S., Zaw, M. (2015). Finding sloutions by the modified Rete algorithm for fuzzy expert systems. Software & Systems, 4, 142–147. doi: https://doi.org/10.15827/0236-235X.112.142-147
  21. Mazhara, O. O. (2014). Comparison of TREAT and RETE pattern matching algorithms. Adaptyvni systemy avtomatychnoho upravlinnia, 1 (24), 53–61.
  22. Mazhara, O. A. (2015). Realizatsiya Treat algoritma na osnove sopostavleniya s obraztsom v programmnoy obolochke CLIPS. Elektronnoe modelirovanie, 37 (5), 61–75.
  23. Koshlan, A., Salnikova, O., Chekhovska, M., Zhyvotovskyi, R., Prokopenko, Y., Hurskyi, T. et. al. (2019). Development of an algorithm for complex processing of geospatial data in the special-purpose geoinformation system in conditions of diversity and uncertainty of data. Eastern-European Journal of Enterprise Technologies, 5 (9 (101)), 35–45. doi: https://doi.org/10.15587/1729-4061.2019.180197
  24. Noh, B., Son, J., Park, H., Chang, S. (2017). In-Depth Analysis of Energy Efficiency Related Factors in Commercial Buildings Using Data Cube and Association Rule Mining. Sustainability, 9 (11), 2119. doi: https://doi.org/10.3390/su9112119
  25. Petras, V., Petrasova, A., Jeziorska, J., Mitasova, H. (2016). Processing UAV and lidar point clouds in grass GIS. ISPRS - International Archives of the Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences, XLI-B7, 945–952. doi: https://doi.org/10.5194/isprs-archives-xli-b7-945-2016
  26. Polovina, S., Radic, B., Ristic, R., Milcanovic, V. (2016). Spatial and temporal analysis of natural resources degradation in the Likodra River watershed. Glasnik Sumarskog Fakulteta, 114, 169–188. doi: https://doi.org/10.2298/gsf1614169p
  27. Tymchuk, S. (2017). Methods of Complex Data Processing from Technical Means of Monitoring. Path of Science, 3 (3), 4.1–4.9. doi: https://doi.org/10.22178/pos.20-4
  28. Semenov, V. V., Lebedev, I. S. (2019). Processing of signal information in problems of monitoring information security of unmanned autonomous objects. Scientific and Technical Journal of Information Technologies, Mechanics and Optics, 19 (3), 492–498. doi: https://doi.org/10.17586/2226-1494-2019-19-3-492-498
  29. Dudnyk, V., Sinenko, Y., Matsyk, M., Demchenko, Y., Zhyvotovskyi, R., Repilo, I. et. al. (2020). Development of a method for training artificial neural networks for intelligent decision support systems. Eastern-European Journal of Enterprise Technologies, 3 (2 (105)), 37–47. doi: https://doi.org/10.15587/1729-4061.2020.203301
  30. Pievtsov, H., Turinskyi, O., Zhyvotovskyi, R., Sova, O., Zvieriev, O., Lanetskii, B., Shyshatskyi, A. (2020). Development of an advanced method of finding solutions for neuro-fuzzy expert systems of analysis of the radioelectronic situation. EUREKA: Physics and Engineering, 4, 78–89. doi: https://doi.org/10.21303/2461-4262.2020.001353

##submission.downloads##

Опубліковано

2020-12-31

Як цитувати

Sova, O., Shyshatskyi, A., Malitskyi, D., Zhuk, O., Gaman, O., Hordiichuk, V., Fedoriienko, V., Kokoiko, A., Shevchuk, V., & Sova, M. (2020). Розробка комплексного методу пошуку рішення для нейро-нечітких експертних систем. Eastern-European Journal of Enterprise Technologies, 6(4 (108), 22–31. https://doi.org/10.15587/1729-4061.2020.216662

Номер

Том 6 № 4 (108) (2020): Математика та кібернетика - прикладні аспекти

Розділ

Математика та кібернетика - прикладні аспекти

Ліцензія

Авторське право (c) 2020 Oleg Sova, Andrii Shyshatskyi, Dmytro Malitskyi, Oleksandr Zhuk, Oleksandr Gaman, Valerii Hordiichuk, Vitalii Fedoriienko, Andrii Kokoiko, Vitalii Shevchuk, Mykhailo Sova

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.