Аналіз методів подання знань при розпізнаванні надзвичайних ситуацій техногенного характеру
DOI №______
Анотація
Проведено аналіз особливостей завдання розпізнавання надзвичайних ситуацій техногенного характеру, яке може бути вирішене тільки на основі спільної обробки оперативних даних і розрахунково-планової інформації про обстановку, що склалася і знань у даній області. Розглянуті методи оцінки приналежності інформаційних ознак до конкретних ситуацій у процесі їх розпізнавання. Наведені моделі обробки кількісних і якісних ознак та класифікації ситуацій за отриманою інформацією. Обґрунтовано використання технології експертних систем і систем підтримки прийняття рішень у сполученні із традиційними методами рішення часткових завдань для автоматизації рішення завдання розпізнавання надзвичайних ситуацій техногенного характеру.
Ключові слова: розпізнавання, система алфавітів класів, нечіткі множини, функція залежності, формальна система.
Список використаної літератури
1. Zadeh L.A. Fuzzy sets as a basis for a theory of possibility // Fuzzy Sets and Systems. – 1978. – Vol.1, №1.
2. Захаров В.Н. Нечеткие модели интеллектуальных промышленных регуляторов и систем управления / В.Н. Захаров, С.В. Ульянов // Методология проектирования. Техническая кибернетика. – 1993. – № 5 – С. 197-220.
3. Mamdani E.H. Rull-based Fuzzy Approach to the Control of Dynamic Processes // IEEE Trans. on Comput. – 1981. – № 12. – P.432-440.
4. Scharf H. A self-organizing algorithm for the control of a robot arm / H. Scharf, N. Mandic, E.H. Mamdani // Int. J. Robotics and Automation. – 1986. – Vol.1, №1. – P. 33-41.
5. Takagi T. Fuzzy Identification of Systems and Its Applications to Modeling and Control / T. Takagi, M. Sugeno // IEEE Trans. on Systems, Man, and Cybernetics. – 1985. – Vol. 15, № 1. – P. 116-132.
6. Дранишников Л.В. Анализ и оценка риска возникновения техногенных аварий с целью управления их безопасностью на основе информационных технологий / Л.В. Дранишников, В.В. Загородний// Науковий журнал «Нові технології» Кременчугський університет економіки інформаційних технологій та управління. – 2008. №4 (22). – С. 119-129.
7. Завгородний В.В. Применение семантических технологий в системах поддержки принятия решений / В.В. Завгородний, С.С. Щербак // Вісник Кременчуцького національного університету імені Михайла Остроградського. – Кременчук: КрНУ, 2012. – № 3(74). – С. 66–69.
8. Алексеев А.В. Инструментальная экспертная система для задач проектирования и диагностики сложных технических систем / А.В. Алексеев, В.А. Попов, С.А. Фомин // Методы и системы принятия решений: Вопросы создания экспертных систем. – Рига: Риж. политехн. ин-т. – 1988. – С.4-10.
9. Sokolov A. Algebraic approach on fuzzy control. // Proc. 14th Triennial world Congress IFAC. – Beijing (China). – 1999. – P.219-224.
10. Рутковская Д. Нейронные сети, генетические алгоритмы и нечеткие системы / Д. Рутковская, М. Пилиньский, Л. Рутковский ; пер. с польск. И.Д. Рудинского. – М.: Горячая линия – Телеком, 2004. – 452 с.
11. Завгородний В. В. Метод подання знань про оцінку ризику виникнення техногенних аварій / В.В. Завгородний, Г.А. Завгородня // Вісник Кременчуцького національного університету імені Михайла Остроградського. – Кременчук: КрНУ, 2018. – Випуск 4 (111). – С. 31–37.
12. Герасимов Б.М. Человеко-машинные системы принятия решений с элементами искусственного интеллекта / Б.М. Герасимов, В.А. Тарасов, И.В. Токарев. – К.: Наукова думка, 1993. – 184 с.
