СИСТЕМНО-ІНФОРМАЦІЙНІ МОДЕЛІ ДЛЯ ІНТЕЛЕКТУАЛЬНОЇ ОБРОБКИ ІНФОРМАЦІЇ

Автор(и)

DOI:

https://doi.org/10.30837/ITSSI.2022.21.026

Ключові слова:

системно-інформаційні моделі, системна інформація, інформаційна міра, поріг чутливості, інтелектуальне опрацювання інформації

Анотація

Предметом дослідження є системно-інформаційні моделі процесів та систем та їх використання для інтелектуальної обробки інформації у виробничих завданнях. Використання інтелектуальної обробки інформації у системах управління виробництвом є нині одним із ключових напрямів розвитку інформатики. Мета роботи – розробка системно-інформаційних моделей процесів та систем для інтелектуальної обробки інформації, що дозволяють аналізувати та вирішувати виробничі завдання, що виходять за межі попереднього досвіду в умовах невизначеності. У статті вирішуються такі завдання: провести аналіз підходів до визначення характеристик інформації процесів та систем; розробити основи моделювання системно-інформаційних процесів та систем для інтелектуальної обробки інформації; розробити системно-інформаційні моделі та способи їх застосування для інтелектуальної обробки інформації у завданнях виробництва. Використовуються такі методи: системно-інформаційний підхід до процесів та систем; системно-інформаційне моделювання процесів та систем. Отримано такі результати: проведено аналіз підходів до визначення характеристик інформації процесів та систем; розроблено основи моделювання системно-інформаційних процесів та систем для інтелектуальної обробки інформації; запроваджено поняття системної інформації та інформаційної  міри; розроблено системно-інформаційні моделі та способи їх застосування для інтелектуальної обробки інформації у завданнях виробництва. Висновки. Розробка методів для вирішення різного класу практичних завдань з використанням інтелектуальної обробки інформації є одним із ключових напрямів досліджень в інформатиці. Розроблені системно-інформаційні моделі процесів та систем для інтелектуальної обробки інформації дозволяють аналізувати та вирішувати завдання, що виходять за межі попереднього досвіду. Тим самим підвищують ефективність вирішення завдань аналізу, синтезу та прогнозування виробничих систем та технологій, а також завдань управління виробництвом. Системно-інформаційний підхід до процесів і систем оперує новими поняттями – системної інформації та інформаційної міри, це дозволило розробити системно-інформаційні моделі для інтелектуальної обробки інформації, а також способи їх застосування на етапах життєвого циклу виробу, що дозволило вирішувати завдання виробництва. Системно-інформаційні моделі процесів та систем описують взаємодію джерела та приймача на інформаційному рівні на основі порога чутливості. Канал зв'язку між джерелом та приймачем інформації працює, як правило, в умовах невизначеності, що може призводити до втрати інформації при передачі внаслідок можливої зміни характеристик системи. Для опису їхньої взаємодії можуть бути використані ті чи інші моделі інтелектуальної обробки інформації, зокрема нейромережевые моделі або моделі нечіткого виведення. Їх використання дозволить підвищити ефективність прогнозування стану приймача з урахуванням стану передавача та умов функціонування каналу зв'язку. Подана стаття показала актуальність розробки системно-інформаційних моделей для інтелектуальної обробки інформації на рівнях рецепції, інтерпретації та комунікації даних, що дозволяє розширити клас виробничих завдань, що вирішуються.

Біографії авторів

Mykola Korablyov, Харківський національний університет радіоелектроніки

доктор технічних наук, професор

Sergey Lutskyy, Харківський національний університет радіоелектроніки

кандидат технічних наук, старший викладач

Посилання

Cattell, R. B. (1971), Abilities: Their structure, growth, and action, New York, Houghton Mifflin, 312 р.

Kazakhstan (2005), National Encyclopedia, Almaty, Vol. 2, No. 2, 420 р.

Lutsky, S. (2008), Theoretical foundations of the system-information approach to technological processes and systems (monograph), 238 p.

Lutskyy, S. V. (2021), "System-information approach to uncertainty of process and system parameters", Innovative technologies and scientific solutions for industries, No.3 (17), Р. 91–106. DOI: https://doi/org/10.30837/ ITSSI.2021.17.091

Chi Leung, Patrick Hui (2011), Application of Artificial Neural Networks and Hybrid Methods in the Solution of Inverse Problems, 586 р.

Komartsova, L. G., Maksimov, A.V, (2012), Neurocomputers, 157 р.

Larichev, O. I. (2008), Theory and methods of decision making, 290 р.

Merkert, Mueller, Hubl, (2015), A Survey of the Application of Machine Learning in Decision Support Systems, University of Hoffenheim, 186 р.

Sanzhez i Marre, Gibert (2012), Evolution of Decision Support Systems, University of Catalunya, 136 р.

Ruzhentsev, I. V., Lutsky, S. V. (2017), "Discrete probabilistic information laws factor of efficiency", Ukrainian Metrological Journal, No. 1, P. 67–71.

Egorov, A. A. (2001), "Application for discovery", International Association for Scientific Discovery, No. A-242, Р. 36–52.

Planck, M. (1899), Proceedings of the Royal Prussian Academy of Sciences in Berlin, 5, P. 440–480.

Tomilin, K. A., (2002), "Planck values – 100 years of quantum theory. History. Physics. Philosophy", Proceedings of the international conference, Moscow, NIA-Nature, P.105–113.

Nogin, V. D. (2020), The set and the Pareto principle. St. Petersburg: Publishing and Printing Association of Higher Educational Institutions, 100 р.

Stuart, J. Russell, Peter Norvig (2020), Artificial Intelligence: A Modern Approach. Pearson, 4th edition, 1136 р.

##submission.downloads##

Опубліковано

2022-09-30

Як цитувати

Korablyov, M., & Lutskyy, S. (2022). СИСТЕМНО-ІНФОРМАЦІЙНІ МОДЕЛІ ДЛЯ ІНТЕЛЕКТУАЛЬНОЇ ОБРОБКИ ІНФОРМАЦІЇ. СУЧАСНИЙ СТАН НАУКОВИХ ДОСЛІДЖЕНЬ ТА ТЕХНОЛОГІЙ В ПРОМИСЛОВОСТІ, (3 (21), 26–38. https://doi.org/10.30837/ITSSI.2022.21.026