Розробка комплексної моделі обробки різнотипних даних

Автор(и)

  • Олександр Васильович Гаман Військовий інститут телекомунікацій та інформатизації імені Героїв Крут, Україна https://orcid.org/0000-0003-4676-3321
  • Ігор Петрович Кіріс Науково-дослідний інститут воєнної розвідки, Україна https://orcid.org/0009-0008-3036-8603

DOI:

https://doi.org/10.15587/2706-5448.2023.293274

Ключові слова:

системи підтримки прийняття рішень, оперативність рішень, динаміка моделювання, різнотипні дані

Анотація

Об’єктом дослідження є інтелектуальні системи підтримки прийняття рішень. Наукове завдання, яка вирішується в дослідженні, є розробка комплексної моделі обробки різнотипних даних в інтелектуальних системах підтримки прийняття рішень (СППР). Актуальність дослідження полягає в тому, що в інтелектуальних СППР циркулюють різні за походженням та одиницями виміру дані, отримані від різних технічних засобів добування інформації.

Сутність комплексного підходу в моделюванні полягає в тому, що запропоновано дві часткові моделі: модель обробки різнотипних даних в інтелектуальних системах підтримки прийняття рішень та модель обробки однорідних даних в інтелектуальних системах підтримки прийняття рішень.

Аналіз моделі інтелектуальної СППР з обробки різнотипних даних дозволяє зробити такий висновок. При вирішенні завдання з обробки різнотипних даних запропонована модель інтелектуальної СППР, на відміну від традиційних, навіть за неправильно розпочатому експертами процесі вирішенні часткових завдань з допомогою самоорганізації, вираженої у координації часткових завдань особи, що приймає рішення, прагне до ідеального вирішення завдання з обробки різнотипних даних, що підвищує ефективність знаходження прийнятного результату з обробки різнотипних даних.

В основі моделі обробки однорідних даних покладена ідея про те, що те саме обробка однорідних даних в інтелектуальних СППР може вирішуватися паралельно різними функціональними елементами. Відносини інтеграції елементів виникають як внутрішні невербальні образи в пам’яті користувача, який може порівнювати динаміку моделювання завдання з обробки різнотипних даних в інтелектуальних СППР з різних точок зору, що дозволяє побачити те, чого не дає моделювання з використанням однієї моделі.

Напрямком подальших досліджень слід вважати удосконалення методів обробки інформації в інтелектуальних системах підтримки прийняття рішень.

Біографії авторів

Олександр Васильович Гаман, Військовий інститут телекомунікацій та інформатизації імені Героїв Крут

Ад’юнкт

Науково-організаційний відділ

Ігор Петрович Кіріс, Науково-дослідний інститут воєнної розвідки

Старший науковий співробітник

Посилання

  1. 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.
  2. 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.
  3. 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
  4. 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
  5. 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
  6. 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
  7. Shyshatskyi, A., Zvieriev, O., Salnikova, O., Demchenko, Ye., Trotsko, O., Neroznak, Ye. (2020). Complex Methods of Processing Different Data in Intellectual Systems for Decision Support System. International Journal of Advanced Trends in Computer Science and Engineering, 9 (4), 5583–5590. doi: https://doi.org/10.30534/ijatcse/2020/206942020
  8. 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
  9. Rotshtein, A. P. (1999). Intellektualnye tekhnologii identifikatcii: nechetkie mnozhestva, geneticheskie algoritmy, neironnye seti. Vinnitca: UNIVERSUM, 320.
  10. 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
  11. 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
  12. 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
  13. 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
  14. 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
  15. 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
  16. 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
  17. 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
  18. Gorelova, G. V. (2013). Kognitivnyi podkhod k imitatcionnomu modelirovaniiu slozhnykh sistem. Izvestiia IuFU. Tekhnicheskie nauki, 3, 239–250.
  19. 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
Development of a complex model for processing various data

##submission.downloads##

Опубліковано

2023-12-18

Як цитувати

Гаман, О. В., & Кіріс, І. П. (2023). Розробка комплексної моделі обробки різнотипних даних. Technology Audit and Production Reserves, 6(2(74), 50–55. https://doi.org/10.15587/2706-5448.2023.293274

Номер

Том 6 № 2(74) (2023): Інформаційно-керуючі системи

Розділ

Системи та процеси керування

Ліцензія

Авторське право (c) 2023 Oleksandr Gaman, Ihor Kiris

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.