Розробка методики ідентифікації стану різнорідних динамічних об’єктів

Автор(и)

  • Олексій Миколайович Романов Науково-дослідний інститут воєнної розвідки, Україна https://orcid.org/0000-0003-0611-3260
  • Андрій Володимирович Шишацький Київський національний університет імені Тараса Шевченка, Україна https://orcid.org/0000-0001-6731-6390
  • Олег Вікторович Шкнай Науково-дослідний інститут воєнної розвідки, Україна https://orcid.org/0000-0002-5572-4917
  • Володимир Жоржевич Ященок Харківський національний університет Повітряних Сил імені Івана Кожедуба, Україна https://orcid.org/0000-0002-7806-8078
  • Тетяна Олександрівна Стасюк Військовий інститут телекомунікацій та інформатизації імені Героїв Крут, Україна https://orcid.org/0009-0004-8434-1853
  • Олександр Олександрович Троцько Військовий інститут телекомунікацій та інформатизації імені Героїв Крут, Україна https://orcid.org/0000-0001-7535-5023
  • Надія Михайлівна Протас Полтавський державний аграрний університет, Україна https://orcid.org/0000-0003-0943-0587
  • Геннадій Геннадійович Мягких Військовий інститут телекомунікацій та інформатизації імені Героїв Крут, Україна https://orcid.org/0000-0003-4491-5395
  • Віра Петрівна Величко Військовий інститут телекомунікацій та інформатизації імені Героїв Крут, Україна https://orcid.org/0000-0001-9654-4560
  • Дмитро Дмитрович Балан Військовий інститут телекомунікацій та інформатизації імені Героїв Крут, Україна https://orcid.org/0000-0002-6714-8718

DOI:

https://doi.org/10.15587/2706-5448.2023.279437

Ключові слова:

різнорідні динамічні об’єкти, складні технічні системи, комплексний аналіз, обробка різнотипних даних

Анотація

Технології штучного інтелекту активно застосовуються для вирішення як загальних, так і вузькоспеціалізованих завдань. В процесі оцінювання (ідентифікації) стану складних та різнорідних об’єктів є високий ступінь апріорної невизначеності стосовно їх стану та малий обсяг вихідних даних, що їх описують. Тенденції збройних конфліктів останніх десятиріч, а також закономірності розвитку інформаційних систем переконливо свідчать про необхідність зміни підходів до збору інформації від різнотипних джерел та їх аналізу. Відбувається постійна трансформація форм представлення інформації та порядку зберігання та доступу до різнотипних даних. Невирішеною повністю також є проблема інтеграції різнорідних джерел збору інформації в єдиний інформаційний простір.

Саме тому питання підвищення оперативності оцінювання стану складних та різнорідних динамічних об’єктів є важливим та актуальним питанням. Об’єктом дослідження є різнорідні динамічні об’єкти. Предметом дослідження є ідентифікація стану різнорідних динамічних об’єктів. В дослідженні проведено розробку методики ідентифікації стану різнорідних динамічних об’єктів. Новизна запропонованої методики полягає у:

‒ врахуванні ступеню невизначеності про стан різнорідного динамічного об’єкту;

‒ врахуванні ступеню зашумленості даних в результаті викривлення даних, що характеризують стан різнорідного динамічного об’єкту;

‒ зменшенні обчислювальних витрат при оцінювання стану різнорідних динамічних об’єктів;

‒ можливості проведення розрахунків з вихідними даними, що є різні за природою та одиницями вимірювання.

Зазначену методику доцільно реалізувати у спеціалізованому програмному забезпеченні, яке використовується для аналізу стану складних технічних систем та прийнятті рішень.

Біографії авторів

Олексій Миколайович Романов, Науково-дослідний інститут воєнної розвідки

Кандидат технічних наук, старший дослідник, начальник інституту

Андрій Володимирович Шишацький, Київський національний університет імені Тараса Шевченка

Кандидат технічних наук, старший дослідник

Навчально-науковий інститут публічного управління та державної служби

Олег Вікторович Шкнай, Науково-дослідний інститут воєнної розвідки

Кандидат технічних наук, провідний науковий співробітник

Науково-дослідний відділ

Володимир Жоржевич Ященок, Харківський національний університет Повітряних Сил імені Івана Кожедуба

Кандидат технічних наук, доцент, начальник кафедри

Кафедра конструкції та міцності літальних апаратів та двигунів

Тетяна Олександрівна Стасюк, Військовий інститут телекомунікацій та інформатизації імені Героїв Крут

Викладач

Циклова комісія загальноосвітніх дисциплін

Військовий коледж сержантського складу

Олександр Олександрович Троцько, Військовий інститут телекомунікацій та інформатизації імені Героїв Крут

Кандидат технічних наук, доцент

Кафедра автоматизованих систем управління

Надія Михайлівна Протас, Полтавський державний аграрний університет

Кандидат сільськогосподарських наук, доцент

Кафедра інформаційних систем і технологій

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

Викладач

Кафедра автоматизованих систем управління

Віра Петрівна Величко, Військовий інститут телекомунікацій та інформатизації імені Героїв Крут

Викладач

Кафедра автоматизованих систем управління

Дмитро Дмитрович Балан, Військовий інститут телекомунікацій та інформатизації імені Героїв Крут

Викладач

Кафедра автоматизованих систем управління

Посилання

  1. Shishatckii, A. V., Bashkirov, O. M., Kostina, O. M. (2015). Rozvitok іntegrovanikh sistem zv’iazku ta peredachі danikh dlia potreb Zbroinikh Sil. Ozbroennia ta vіiskova tekhnіka, 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. 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
  4. Yeromina, N., Kurban, V., Mykus, S., Peredrii, O., Voloshchenko, O., Kosenko, V. 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
  5. Rotshtein, A. P. (1999). Intellektualnye tekhnologii identifikatcii: nechetkie mnozhestva, geneticheskie algoritmy, neironnye seti. Vinnitca: UNIVERSUM, 320.
  6. 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
  7. 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
  8. 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
  9. 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
  10. 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
  11. 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
  12. 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
  13. 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
  14. Gorelova, G. V. (2013). Kognitivnyi podkhod k imitatcionnomu modelirovaniiu slozhnykh sistem. Izvestiia IuFU. Tekhnicheskie nauki, 3, 239–250.
Розробка методики ідентифікації стану різнорідних динамічних об’єктів

##submission.downloads##

Опубліковано

2023-05-20

Як цитувати

Романов, О. М., Шишацький, А. В., Шкнай, О. В., Ященок, В. Ж., Стасюк, Т. О., Троцько, О. О., Протас, Н. М., Мягких, Г. Г., Величко, В. П., & Балан, Д. Д. (2023). Розробка методики ідентифікації стану різнорідних динамічних об’єктів. Technology Audit and Production Reserves, 3(2(71), 10–14. https://doi.org/10.15587/2706-5448.2023.279437

Номер

Розділ

Системи та процеси керування