Розробка методичного підходу з обробки різнотипних даних в системах спеціального призначення
DOI:
https://doi.org/10.15587/2706-5448.2021.243950Ключові слова:
різнотипні дані, системи підтримки прийняття рішень, обробка даних, системи передачі данихАнотація
Об'єктом дослідження є інтелектуальні системи підтримки прийняття рішень. Обробка різнотипних розвідувальних даних від різноманітних джерел інформації вимагає значних обчислювальних операцій при жорстких обмеженнях на час проведення розрахунків. Зазначене обумовлює пошук нових наукових підходів з обробки різнотипної геопросторової інформації для підвищення оперативності функціонування систем спеціального призначення. У даній роботі вирішено завдання з розробки методичного підходу з обробки різнотипних даних в системах підтримки прийняття рішень.
В ході проведеного дослідження авторами роботи були використані основні положення теорії масового обслуговування, теорії автоматизації, теорії складних технічних систем, а також загальнонаукові методи пізнання, а саме аналізу та синтезу. Запропонований методичний підхід був розроблений з урахуванням практичного досвіду авторів зазначеної роботи в ході військових конфліктів останнього десятиріччя.
Результати дослідження стануть у нагоді при:
– розробці нових алгоритмів обробки різнотипних даних;
– обґрунтуванні рекомендацій щодо підвищення ефективності процесу обробки різнотипних даних;
– аналізі оперативної обстановки в ході ведення бойових дій (операцій);
– при створенні перспективних технологій підвищення ефективності обробки різнотипних даних;
– оцінці адекватності, достовірності, чутливості науково-методичного апарату обробки різнотипних даних;
– розробці нових та удосконаленні існуючих імітаційних моделей обробки різнотипних даних.
Напрямки подальших досліджень будуть спрямовані на розробку методології обробки різнотипних даних в інтелектуальних системах підтримки прийняття рішень.
Посилання
- Makridenko, L. A., Volkov, S. N., Khodnenko, V. P. (2010). Kontseptualnye voprosy sozdaniya i primeneniya malykh kosmicheskikh apparatov. Voprosy elektromekhaniki, 114, 15–26.
- Shyshatskyi, A. V., Bashkyrov, O. M., Kostyna, O. M. (2015). Rozvytok intehrovanykh system zviazku ta peredachi danykh dlia potreb Zbroinykh Syl. Naukovo-tekhnichnyi zhurnal “Ozbroiennia ta viiskova tekhnika”, 1 (5), 35–40.
- Trotsenko, R. V., Bolotov, M. V. (2014). Data extraction process for heterogeneous sources. Privolzhskii nauchnyi vestnik, 12-1 (40), 52–54.
- Bodianskyi, E. V., Strukov, V. M., Uzlov, D. Yu. (2017). Generalized metrics in the problem of analysis of multidimensional data with different scales. Zbirnyk naukovykh prats Kharkivskoho natsionalnoho universytetu Povitrianykh Syl, 3 (52), 98–101.
- Petras, V., Petrasova, A., Jeziorska, J., Mitasova, H. (2016). Processing UAV and lidar point clouds in grass GIS. The International Archives of the Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences, XLI-B7, 945–952. doi: http://doi.org/10.5194/isprs-archives-xli-b7-945-2016
- 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: http://doi.org/10.2298/gsf1614169p
- Poryadin, I., Smirnova, E. (2017). Binary Classification Method of Social Network Users. Science and Education of the Bauman MSTU, 17 (2), 121–137. doi: http://doi.org/10.7463/0217.0000915
- Tymchuk, S. (2017). Methods of Complex Data Processing from Technical Means of Monitoring. Path of Science, 3 (3), 4.1–4.9. doi: http://doi.org/10.22178/pos.20-4
- 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: http://doi.org/10.17586/2226-1494-2019-19-3-492-498
- 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: http://doi.org/10.1186/s13634-019-0616-6
##submission.downloads##
Опубліковано
Як цитувати
Номер
Розділ
Ліцензія
Авторське право (c) 2021 Vitalii Fedoriienko, Oleksandr Koshlan, Serhii Kravchenko, Andrii Shyshatskyi, Nataliia Vasiukova, Oleksandr Trotsko, Oksana Havryliuk, Oleksandr Sovik, Oleksandr Alieinik, Yurii Svyryda
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.
