Розробка методу візуалізації станів системи забезпечення національної безпеки
DOI:
https://doi.org/10.15587/2706-5448.2023.285986Ключові слова:
графічне та числове відображення, національна безпека, когнітивне моделювання, оперативність прийняття рішень, ієрархічні системиАнотація
Наукове завдання, яка вирішується в дослідженні є когнітивне відображення станів системи забезпечення національної безпеки зі складною ієрархічною структурою. Як правило, образи створюються індивідуально з урахуванням конкретної прикладної галузі та інтерпретуються експертом (групою експертів) на основі накопичених знань. Когнітивне відображення призначене для підтримки прийняття рішень експертом (групи експертів), що здійснює моніторинг та управління в режимі реального часу. Об’єкт дослідження – система забезпечення національної безпеки. Предмет дослідження – функціонування системи забезпечення національної безпеки. В дослідженні проведено розробку методу візуалізації станів системи забезпечення національної безпеки. Здійснено огляд методів образного графічного подання інформації про стан багатовимірних об'єктів та систем.
Новизна запропонованого методу полягає в:
‒ створенні візуального, багаторівневого та взаємопов’язаного опису системи забезпечення національної безпеки;
‒ підвищенні оперативності прийняття рішень при оцінюванні стану системи забезпечення національної безпеки;
‒ вирішенні проблеми попадання в глобальний та локальний екстремуми при оцінюванні стану системи забезпечення національної безпеки;
‒ поєднанні графічного та числового відображення контрольованих параметрів стану системи забезпечення національної безпеки;
‒ уникненні проблеми утворення петель при візуалізації стану системи забезпечення національної безпеки в режимі реального часу.
Зазначений метод доцільно реалізувати у спеціалізованому програмному забезпеченні, яке використовується для аналізу стану системи забезпечення національної безпеки та прийнятті управлінських рішень.
Посилання
- Shevchenko, A. I., Baranovskyi, S. V., Bilokobylskyi, O. V., Bodianskyi, Ye. V., Bomba, A. Ya. et al.; Shevchenko, A. I. (Ed.) (2023). Stratehiia rozvytku shtuchnoho intelektu v Ukraini. Kyiv: IPShI, 305.
- Shyshatskyi, A. V., Bashkyrov, O. M., Kostyna, O. M. (2015). Rozvytok intehrovanykh system zv’iazku ta peredachi danykh dlia potreb Zbroinykh Syl. Ozbroiennia ta viiskova tekhnika, 1 (5), 35–40.
- 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
- 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
- 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
- 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
- Rotshtein, A. P. (1999). Intellektualnye tekhnologii identifikatcii: nechetkie mnozhestva, geneticheskie algoritmy, neironnye seti. Vinnitca: UNIVERSUM, 320.
- 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
- 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
- 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
- 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
- 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
- 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
- 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
- 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
- Gorelova, G. V. (2013). Kognitivnyi podkhod k imitatcionnomu modelirovaniiu slozhnykh sistem. Izvestiia IuFU. Tekhnicheskie nauki, 3, 239–250.
- Orouskhani, M., Orouskhani, Y., Mansouri, M., Teshnehlab, M. (2013). A Novel Cat Swarm Optimization Algorithm for Unconstrained Optimization Problems. International Journal of Information Technology and Computer Science, 5 (11), 32–41. doi: https://doi.org/10.5815/ijitcs.2013.11.04
- Meyer, P., Roubens, M. (2006). On the use of the Choquet integral with fuzzy numbers in multiple criteria decision support. Fuzzy Sets and Systems, 157 (7), 927–938. doi: https://doi.org/10.1016/j.fss.2005.11.014
- Lau, N., Jamieson, G. A., Skraaning, G., Burns, C. M. (2008). Ecological Interface Design in the Nuclear Domain: An Empirical Evaluation of Ecological Displays for the Secondary Subsystems of a Boiling Water Reactor Plant Simulator. IEEE Transactions on Nuclear Science, 55 (6), 3597–3610. doi: https://doi.org/10.1109/tns.2008.2005725
##submission.downloads##
Опубліковано
Як цитувати
Номер
Розділ
Ліцензія
Авторське право (c) 2023 Nina Kuchuk, Andrii Shyshatskyi, Yurii Zhuravskyi, Tetiana Stasiuk, Oleksii Nalapko, Peter Sliusar, Nadiia Protas, Olena Shaposhnikova, Sergii Pronin, Oksana Havryliuk
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.