Розробка методу підвищення оперативності оцінки стану об’єкту моніторингу в інформаційних системах спеціального призначення

Автор(и)

  • Олег Ярославович Сова Військовий інститут телекомунікацій та інформатизації імені Героїв Крут, Україна https://orcid.org/0000-0002-7200-8955
  • Григорій Данилович Радзівілов Військовий інститут телекомунікацій та інформатизації імені Героїв Крут, Україна https://orcid.org/0000-0002-6047-1897
  • Андрій Володимирович Шишацький Центральний науково-дослідний інститут озброєння та військової техніки Збройних Сил України, Україна https://orcid.org/0000-0001-6731-6390
  • Павло Степанович Швець Національний університет «Одеська політехніка», Україна https://orcid.org/0000-0002-4213-0730
  • Валентина Андріївна Ткаченко Національний транспортний університет, Україна https://orcid.org/0000-0001-5147-0772
  • Сергій Степанович Невгад Національний університет оборони України імені Івана Черняховського, Україна https://orcid.org/0000-0002-1557-9831
  • Олександр Володимирович Жук Військовий інститут телекомунікацій та інформатизації імені Героїв Крут, Україна https://orcid.org/0000-0002-3546-1507
  • Сергій Іванович Кравченко Національний авіаційний університет, Україна https://orcid.org/0000-0002-8163-8027
  • Богдан Валентинович Молодецький Науково-дослідний інститут Міністерства оборони України, Україна https://orcid.org/0000-0002-2704-7963
  • Геннадій Геннадійович Мягких Військовий інститут телекомунікацій та інформатизації імені Героїв Крут, Україна https://orcid.org/0000-0003-4491-5395

DOI:

https://doi.org/10.15587/1729-4061.2022.254122

Ключові слова:

інформаційні системи спеціального призначення, оперативність обробки інформації, обчислювальні потужності

Анотація

Особливості сучасних воєнних конфліктів вимагають суттєво підвищують вимоги з оперативності оцінки стану об’єкту. Саме тому, необхідно проводити розробку алгоритмів (методів та методик) які здатні за обмежений час та з високим ступенем достовірності провести оцінку стану об’єкту моніторингу від різнотипних джерел розвідувальних відомостей. Точний та об’єктивний аналіз об’єкту вимагає багатопараметричної оцінки зі значними обчислювальними витратами. Саме тому в дослідженні вирішені наступні завдання, а саме: проведено формалізацію оцінки обєктів моніторингу, розроблено метод підвищення оперативності оцінювання стану обєктів моніторингу та проведено оцінку ефективності. Сутність запропонованого методу полягає в ієрархічній гібридизації бінарних класифікаторів та подальшому їх навчанні.

Метод має наступну послідовність дій: визначення ступеня невизначеності, побудова дерева класифікаторів, визначення належності до певного класу, визначення параметрів об’єкту, попередня обробка даних про об’єкт аналізу та ієрархічний обхід дерева.

Новизна методу полягає в врахуванні типу невизначеності та зашумленості даних та врахуванні наявних обчислювальних ресурсів системи аналізу стану об’єкту. Новизна методу також полягає у використанні комбінованих процедур навчання (ліниве навчання та процедура навчання на для штучних нейронних мереж, що еволюціонують) та вибірковим задіянням ресурсів системи за рахунок підключення тільки необхідних типів детекторів.

Метод дозволяє побудувати класифікатор верхнього рівня за допомогою різних низькорівневих схем їх комбінування та агрегуючих композицій. Використання методу дозволяє досягти підвищення оперативності обробки даних на рівні 12–20 % за рахунок використання додаткових удосконалених процедур

Біографії авторів

Олег Ярославович Сова, Військовий інститут телекомунікацій та інформатизації імені Героїв Крут

Доктор технічних наук, старший науковий співробітник, начальник кафедри

Кафедра автоматизованих систем управління

Григорій Данилович Радзівілов, Військовий інститут телекомунікацій та інформатизації імені Героїв Крут

Кандидат технічних наук, доцент, заступник начальника інституту з наукової роботи

Андрій Володимирович Шишацький, Центральний науково-дослідний інститут озброєння та військової техніки Збройних Сил України

Кандидат технічних наук, старший дослідник, старший науковий співробітник

Науково-дослідний відділ розвитку засобів радіоелектронної боротьби

Павло Степанович Швець, Національний університет «Одеська політехніка»

Кандидат технічних наук, доцент

Кафедра електропостачання та енергетичного менеджменту

Валентина Андріївна Ткаченко, Національний транспортний університет

Кандидат технічних наук, доцент

Кафедра транспортного права та логістики

Сергій Степанович Невгад, Національний університет оборони України імені Івана Черняховського

Кандидат військових наук

Науковий центр мовного тестування

Навчально-науковий центр іноземних мов

Олександр Володимирович Жук, Військовий інститут телекомунікацій та інформатизації імені Героїв Крут

Доктор технічних наук, доцент, начальник кафедри

Кафедра захисту інформації в телекомунікаційних системах та мережах

Сергій Іванович Кравченко, Національний авіаційний університет

Кандидат технічних наук, доцент

Кафедра інженерії програмного забезпечення

Богдан Валентинович Молодецький, Науково-дослідний інститут Міністерства оборони України

Кандидат технічних наук, начальник відділу

Науково-дослідний відділ

Геннадій Геннадійович Мягких, Військовий інститут телекомунікацій та інформатизації імені Героїв Крут

Викладач

Кафедра автоматизованих систем управління

Посилання

  1. Shyshatskyi, A. V., Bashkyrov, O. M., Kostyna, O. M. (2015). Rozvytok intehrovanykh system zviazku ta peredachi danykh dlia potreb Zbroinykh Syl. Ozbroiennia ta viyskova tekhnika, 1 (5), 35–40.
  2. 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
  3. Sova, O., Shyshatskyi, A., Salnikova, O., Zhuk, O., Trotsko, O., Hrokholskyi, Y. (2021). Development of a method for assessment and forecasting of the radio electronic environment. EUREKA: Physics and Engineering, 4, 30–40. doi: https://doi.org/10.21303/2461-4262.2021.001940
  4. 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
  5. Zuiev, P., Zhyvotovskyi, R., Zvieriev, O., Hatsenko, S., Kuprii, V., Nakonechnyi, O. et. al. (2020). Development of complex methodology of processing heterogeneous data in intelligent decision support systems. Eastern-European Journal of Enterprise Technologies, 4 (9 (106)), 14–23. doi: https://doi.org/10.15587/1729-4061.2020.208554
  6. Shyshatskyi, A. (2020). Complex Methods of Processing Different Data in Intellectual Systems for Decision Support System. International Journal of Advanced Trends in Computer Science and Engineering, 9 (4), 5583–5590. doi: https://doi.org/10.30534/ijatcse/2020/206942020
  7. Yeromina, N., Kurban, V., Mykus, S., Peredrii, O., Voloshchenko, O. et. al. (2021). The Creation of the Database for Mobile Robots Navigation under the Conditions of Flexible Change of Flight Assignment. International Journal of Emerging Technology and Advanced Engineering, 11 (5), 37–44. doi: https://doi.org/10.46338/ijetae0521_05
  8. Rotshteyn, A. P. (1999). Intellektual'nye tekhnologii identifikatsii: nechetkie mnozhestva, geneticheskie algoritmy, neyronnye seti. Vinnitsa: “UNIVERSUM”, 320.
  9. Alpeeva, E. A., Volkova, I. I. (2019). The use of fuzzy cognitive maps in the development of an experimental model of automation of production accounting of material flows. Russian Journal of Industrial Economics, 12 (1), 97–106. doi: https://doi.org/10.17073/2072-1633-2019-1-97-106
  10. Zagranovskaya, A. V., Eissner, Y. N. (2017). Simulation scenarios of the economic situation based on fuzzy cognitive maps. Modern Economics: Problems and Solutions, 10, 33–47. doi: https://doi.org/10.17308/meps.2017.10/1754
  11. Simankov, V. S., Putyato, M. M. (2013). Issledovanie metodov kognitivnogo analiza. Sistemnyy analiz, upravlenie i obrabotka informatsii, 13, 31‒35.
  12. Ko, Y.-C., Fujita, H. (2019). An evidential analytics for buried information in big data samples: Case study of semiconductor manufacturing. Information Sciences, 486, 190–203. doi: https://doi.org/10.1016/j.ins.2019.01.079
  13. Ramaji, I. J., Memari, A. M. (2018). Interpretation of structural analytical models from the coordination view in building information models. Automation in Construction, 90, 117–133. doi: https://doi.org/10.1016/j.autcon.2018.02.025
  14. Pérez-González, C. J., Colebrook, M., Roda-García, J. L., Rosa-Remedios, C. B. (2019). Developing a data analytics platform to support decision making in emergency and security management. Expert Systems with Applications, 120, 167–184. doi: https://doi.org/10.1016/j.eswa.2018.11.023
  15. Chen, H. (2018). Evaluation of Personalized Service Level for Library Information Management Based on Fuzzy Analytic Hierarchy Process. Procedia Computer Science, 131, 952–958. doi: https://doi.org/10.1016/j.procs.2018.04.233
  16. Chan, H. K., Sun, X., Chung, S.-H. (2019). When should fuzzy analytic hierarchy process be used instead of analytic hierarchy process? Decision Support Systems, 125, 113114. doi: https://doi.org/10.1016/j.dss.2019.113114
  17. Osman, A. M. S. (2019). A novel big data analytics framework for smart cities. Future Generation Computer Systems, 91, 620–633. doi: https://doi.org/10.1016/j.future.2018.06.046
  18. Gödri, I., Kardos, C., Pfeiffer, A., Váncza, J. (2019). Data analytics-based decision support workflow for high-mix low-volume production systems. CIRP Annals, 68 (1), 471–474. doi: https://doi.org/10.1016/j.cirp.2019.04.001
  19. Harding, J. L. (2013). Data quality in the integration and analysis of data from multiple sources: some research challenges. The International Archives of the Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences, XL-2/W1, 59–63. doi: https://doi.org/10.5194/isprsarchives-xl-2-w1-59-2013
  20. Kosko, B. (1986). Fuzzy cognitive maps. International Journal of Man-Machine Studies, 24 (1), 65–75. doi: https://doi.org/10.1016/s0020-7373(86)80040-2
  21. Gorelova, G. V. (2013). Kognitivniy podkhod k imitatsionnomu modelirovaniyu slozhnykh sistem. Izvestiya YUFU. Tekhnicheskie nauki, 3, 239–250.
  22. 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
  23. Mahdi, Q. A., Shyshatskyi, A., Prokopenko, Y., Ivakhnenko, T., Kupriyenko, D., Golian, V. et. al. (2021). Development of estimation and forecasting method in intelligent decision support systems. Eastern-European Journal of Enterprise Technologies, 3 (9 (111)), 51–62. doi: https://doi.org/10.15587/1729-4061.2021.232718
  24. Emel'yanov, V. V., Kureychik, V. V., Kureychik, V. M., Emel'yanov, V. V. (2003). Teoriya i praktika evolyutsionnogo modelirovaniya. Moscow: Fizmatlit, 432.
  25. Gorokhovatsky, V., Stiahlyk, N., Tsarevska, V. (2021). Combination method of accelerated metric data search in image classification problems. Advanced Information Systems, 5 (3), 5–12. doi: https://doi.org/10.20998/2522-9052.2021.3.01
  26. Levashenko, V., Liashenko, O., Kuchuk, H. (2020). Building Decision Support Systems based on Fuzzy Data. Advanced Information Systems, 4 (4), 48–56. doi: https://doi.org/10.20998/2522-9052.2020.4.07
  27. Meleshko, Y., Drieiev, O., Drieieva, H. (2020). Method of identification bot profiles based on neural networks in recommendation systems. Advanced Information Systems, 4 (2), 24–28. doi: https://doi.org/10.20998/2522-9052.2020.2.05
  28. Kuchuk, N., Merlak, V., Skorodelov, V. (2020). A method of reducing access time to poorly structured data. Advanced Information Systems, 4 (1), 97–102. doi: https://doi.org/10.20998/2522-9052.2020.1.14
  29. Shyshatskyi, A., Tiurnikov, M., Suhak, S., Bondar, O., Melnyk, A., Bokhno, T., Lyashenko, A. (2020). Method of assessment of the efficiency of the communication of operational troop grouping system. Advanced Information Systems, 4 (1), 107–112. doi: https://doi.org/10.20998/2522-9052.2020.1.16
  30. Raskin, L., Sira, O. (2016). Method of solving fuzzy problems of mathematical programming. Eastern-European Journal of Enterprise Technologies, 5 (4 (83)), 23–28. doi: https://doi.org/10.15587/1729-4061.2016.81292
  31. Lytvyn, V., Vysotska, V., Pukach, P., Brodyak, O., Ugryn, D. (2017). Development of a method for determining the keywords in the slavic language texts based on the technology of web mining. Eastern-European Journal of Enterprise Technologies, 2 (2 (86)), 14–23. doi: https://doi.org/10.15587/1729-4061.2017.98750
  32. Stepanenko, A., Oliinyk, A., Deineha, L., Zaiko, T. (2018). Development of the method for decomposition of superpositions of unknown pulsed signals using the second­order adaptive spectral analysis. Eastern-European Journal of Enterprise Technologies, 2 (9 (92)), 48–54. doi: https://doi.org/10.15587/1729-4061.2018.126578
  33. Gorbenko, I., Ponomar, V. (2017). Examining a possibility to use and the benefits of post-quantum algorithms dependent on the conditions of their application. Eastern-European Journal of Enterprise Technologies, 2 (9 (86)), 21–32. doi: https://doi.org/10.15587/1729-4061.2017.96321
  34. Lovska, A. (2015). Peculiarities of computer modeling of strength of body bearing construction of gondola car during transportation by ferry-bridge. Metallurgical and Mining Industry, 1, 49–54. Available at: https://www.metaljournal.com.ua/assets/Journal/english-edition/MMI_2015_1/10%20Lovska.pdf
  35. Lovska, A., Fomin, O. (2020). A new fastener to ensure the reliability of a passenger car body on a train ferry. Acta Polytechnica, 60 (6). doi: https://doi.org/10.14311/ap.2020.60.0478

##submission.downloads##

Опубліковано

2022-04-28

Як цитувати

Сова, О. Я., Радзівілов, Г. Д., Шишацький, А. В., Швець, П. С., Ткаченко, В. А., Невгад, С. С., Жук, О. В., Кравченко, С. І., Молодецький, Б. В., & Мягких, Г. Г. (2022). Розробка методу підвищення оперативності оцінки стану об’єкту моніторингу в інформаційних системах спеціального призначення. Eastern-European Journal of Enterprise Technologies, 2(3 (116), 6–14. https://doi.org/10.15587/1729-4061.2022.254122

Номер

Том 2 № 3 (116) (2022): Процеси управління

Розділ

Процеси управління

Ліцензія

Авторське право (c) 2022 Oleg Sova, Hryhorii Radzivilov, Andrii Shyshatskyi, Pavel Shvets, Valentyna Tkachenko, Serhii Nevhad, Oleksandr Zhuk, Serhii Kravchenko, Bohdan Molodetskyi, Hennadii Miahkykh

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.