Розробка методу оцінки складних організаційно-технічних систем з використанням нейро-нечітких експертних систем

Автор(и)

  • Андрій Володимирович Шишацький Харківський національний автомобільно-дорожній університет, Україна https://orcid.org/0000-0001-6731-6390
  • Ганна Анатоліївна Плєхова Харківський національний автомобільно-дорожній університет, Україна https://orcid.org/0000-0002-6912-6520
  • Ігор Володимирович Шостак Національний аерокосмічний університет «Харківський авіаційний інститут», Україна https://orcid.org/0000-0002-3051-0488
  • Олена Ігорівна Феоктистова Національний аерокосмічний університет «Харківський авіаційний інститут», Україна https://orcid.org/0000-0001-8490-3108
  • Андрій Олександрович Веретнов Центральний науково-дослідний інститут озброєння та військової техніки Збройних Сил України, Україна https://orcid.org/0000-0003-0160-7325
  • Сергій Вікторович Пронін Харківський національний автомобільно-дорожній університет, Україна https://orcid.org/0000-0002-7475-621X
  • Олена Павлівна Шапошнікова Харківський національний автомобільно-дорожній університет, Україна https://orcid.org/0000-0002-0405-8205
  • Григорій Сергійович Степанов Національний університет оборони України, Україна https://orcid.org/0000-0002-9190-2821
  • Наталія Василівна Гнатюк Воєнна академія імені Євгенія Березняка, Україна https://orcid.org/0009-0005-2807-4065
  • Вадим Дмитрович Кайдалов Харківський національний університет радіоелектроніки, Україна https://orcid.org/0009-0007-0027-9207

DOI:

https://doi.org/10.15587/1729-4061.2025.344556

Ключові слова:

надійність технічних систем, складні технічні системи, оперативність, комплексна оцінка, обчислювальні ресурси

Анотація

Об’єктом дослідження є складні організаційно-технічні системи. Проблема, яка вирішується в дослідженні, є підвищення оперативності оцінки процесу функціонування складних організаційно-технічних систем (ОТС) при збереженні заданого рівня достовірності. Проведено розробку методу оцінки складних організаційно-технічних систем з використанням нейро-нечітких експертних систем. Оригінальність дослідження полягає:

– у повному охопленні критичних подій, що відбуваються при функціонуванні ОТС. Зазначене досягається за рахунок використання теорії Демпстера-Шафера, чим досягається повнота оцінки усього спектру критичних подій в ОТС;

– у комплексному описі процесу функціонування ОТС. Зазначене дозволяє підвищити точність моделювання ОТС для прийняття послідуючих управлінських рішень;

– у можливості провести первинне налаштування баз знань ОТС за допомогою удосконаленого генетичного алгоритму. Зазначене дозволяє зменшити обчислювальну складність при подальшому формуванні бази знань ОТС за рахунок скорочення метрики формування правил в базі знань ОТС;

– у можливості моделювати характер розвитку нетипових подій в ОТС за рахунок використання часових рядів, чим досягається можливість вироблення превентивних заходів по мінімізації впливу зазначених подій на процес функціонування ОТС;

– в поступовому скороченні метрики формування бази знань про стани ОТС, за рахунок навчання агентів удосконаленого генетичного алгоритму. Зазначене дозволяє зменшити кількість обчислювальних ресурсів підсистеми оцінки стану функціонування ОТС;

Запропонований метод забезпечує підвищення оперативності в середньому на 23%, при забезпеченні високої збіжності отриманих результатів на рівні 93.17%, що підтверджується результатами чисельного експерименту

Біографії авторів

Андрій Володимирович Шишацький, Харківський національний автомобільно-дорожній університет

Доктор технічних наук, старший дослідник, професор

Кафедра комп’ютерних наук і інформаційних систем

Ганна Анатоліївна Плєхова, Харківський національний автомобільно-дорожній університет

Кандидат технічних наук, доцент, завідуюча кафедри

Кафедра комп’ютерних наук і інформаційних систем

Ігор Володимирович Шостак, Національний аерокосмічний університет «Харківський авіаційний інститут»

Доктор технічних наук, професор

Кафедра інженерії програмного забезпечення

Олена Ігорівна Феоктистова, Національний аерокосмічний університет «Харківський авіаційний інститут»

Кандидат технічних наук, доцент

Кафедра інженерії програмного забезпечення

Андрій Олександрович Веретнов, Центральний науково-дослідний інститут озброєння та військової техніки Збройних Сил України

Кандидат технічних наук, провідний науковий співробітник

Науково-дослідний відділ

Сергій Вікторович Пронін, Харківський національний автомобільно-дорожній університет

Кандидат технічних наук, доцент

Кафедра комп’ютерних наук і інформаційних систем

Олена Павлівна Шапошнікова, Харківський національний автомобільно-дорожній університет

Кандидат технічних наук, доцент

Кафедра комп’ютерних наук і інформаційних систем

Григорій Сергійович Степанов, Національний університет оборони України

Кандидат військових наук, доцент, заступник начальника кафедри

Кафедра повітряних сил

Наталія Василівна Гнатюк, Воєнна академія імені Євгенія Березняка

Старший науковий співробітник

Перший науково-методичний центр

Вадим Дмитрович Кайдалов, Харківський національний університет радіоелектроніки

Аспірант

Кафедра програмної інженерії

Посилання

  1. Sova, O., Radzivilov, H., Shyshatskyi, A., Shvets, P., Tkachenko, V., Nevhad, S. et al. (2022). Development of a method to improve the reliability of assessing the condition of the monitoring object in special-purpose information systems. Eastern-European Journal of Enterprise Technologies, 2 (3 (116)), 6–14. https://doi.org/10.15587/1729-4061.2022.254122
  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. 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. 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. 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. https://doi.org/10.15587/1729-4061.2020.208554
  6. Wang, J., Neil, M., Fenton, N. (2020). A Bayesian network approach for cybersecurity risk assessment implementing and extending the FAIR model. Computers & Security, 89, 101659. https://doi.org/10.1016/j.cose.2019.101659
  7. Matheu-García, S. N., Hernández-Ramos, J. L., Skarmeta, A. F., Baldini, G. (2019). Risk-based automated assessment and testing for the cybersecurity certification and labelling of IoT devices. Computer Standards & Interfaces, 62, 64–83. https://doi.org/10.1016/j.csi.2018.08.003
  8. Henriques de Gusmão, A. P., Mendonça Silva, M., Poleto, T., Camara e Silva, L., Cabral Seixas Costa, A. P. (2018). Cybersecurity risk analysis model using fault tree analysis and fuzzy decision theory. International Journal of Information Management, 43, 248–260. https://doi.org/10.1016/j.ijinfomgt.2018.08.008
  9. 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. https://doi.org/10.1016/j.aci.2014.07.001
  10. Mohammad, A. (2020). Development of the concept of electronic government construction in the conditions of synergetic threats. Technology Audit and Production Reserves, 3 (2 (53)), 42–46. https://doi.org/10.15587/2706-5448.2020.207066
  11. Bodin, L. D., Gordon, L. A., Loeb, M. P., Wang, A. (2018). Cybersecurity insurance and risk-sharing. Journal of Accounting and Public Policy, 37 (6), 527–544. https://doi.org/10.1016/j.jaccpubpol.2018.10.004
  12. Cormier, A., Ng, C. (2020). Integrating cybersecurity in hazard and risk analyses. Journal of Loss Prevention in the Process Industries, 64, 104044. https://doi.org/10.1016/j.jlp.2020.104044
  13. Hoffmann, R., Napiórkowski, J., Protasowicki, T., Stanik, J. (2020). Risk based approach in scope of cybersecurity threats and requirements. Procedia Manufacturing, 44, 655–662. https://doi.org/10.1016/j.promfg.2020.02.243
  14. Perrine, K. A., Levin, M. W., Yahia, C. N., Duell, M., Boyles, S. D. (2019). Implications of traffic signal cybersecurity on potential deliberate traffic disruptions. Transportation Research Part A: Policy and Practice, 120, 58–70. https://doi.org/10.1016/j.tra.2018.12.009
  15. Promyslov, V. G., Semenkov, K. V., Shumov, A. S. (2019). A Clustering Method of Asset Cybersecurity Classification. IFAC-PapersOnLine, 52 (13), 928–933. https://doi.org/10.1016/j.ifacol.2019.11.313
  16. Zarreh, A., Saygin, C., Wan, H., Lee, Y., Bracho, A. (2018). A game theory based cybersecurity assessment model for advanced manufacturing systems. Procedia Manufacturing, 26, 1255–1264. https://doi.org/10.1016/j.promfg.2018.07.162
  17. Kosko, B. (1986). Fuzzy cognitive maps. International Journal of Man-Machine Studies, 24 (1), 65–75. https://doi.org/10.1016/s0020-7373(86)80040-2
  18. Koval, M., Sova, O., Shyshatskyi, A., Artabaiev, Y., Garashchuk, N., Yivzhenko, Y. et al. (2022). Improving the method for increasing the efficiency of decision-making based on bio-inspired algorithms. Eastern-European Journal of Enterprise Technologies, 6 (4 (120)), 6–13. https://doi.org/10.15587/1729-4061.2022.268621
  19. Shyshatskyi, A. (Ed.) (2024). Information and control systems: modelling and optimizations. Kharkiv: TECHNOLOGY CENTER PC. https://doi.org/10.15587/978-617-8360-04-7
  20. Voznytsia, A., Sharonova, N., Babenko, V., Ostapchuk, V., Neronov, S., Feoktystov, S. et al. (2025). Development of methods for intelligent assessment of parameters in decision support systems. Eastern-European Journal of Enterprise Technologies, 4 (4 (136)), 73–82. https://doi.org/10.15587/1729-4061.2025.337528
Розробка методу оцінки складних організаційно-технічних систем з використанням нейро-нечітких експертних систем

##submission.downloads##

Опубліковано

2025-12-17

Як цитувати

Шишацький, А. В., Плєхова, Г. А., Шостак, І. В., Феоктистова, О. І., Веретнов, А. О., Пронін, С. В., Шапошнікова, О. П., Степанов, Г. С., Гнатюк, Н. В., & Кайдалов, В. Д. (2025). Розробка методу оцінки складних організаційно-технічних систем з використанням нейро-нечітких експертних систем. Eastern-European Journal of Enterprise Technologies, 6(4 (138), 6–14. https://doi.org/10.15587/1729-4061.2025.344556

Номер

Том 6 № 4 (138) (2025): Математика та кібернетика - прикладні аспекти

Розділ

Математика та кібернетика - прикладні аспекти

Ліцензія

Авторське право (c) 2025 Andrii Shyshatskyi, Ganna Plekhova, Igor Shostak, Olena Feoktystova, Andrii Veretnov, Sergii Pronin, Olena Shaposhnikova, Hryhorii Stepanov, Nataliia Hnatiuk, Vadym Kaidalov

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.