Підвищення ефективності кластеризації за результатами моделювання в інформаційній технології оперативного пожежного моніторингу (original) (raw)
Related papers
In order to improve the efficiency of managerial decision-making of head of fire extinguishing the analysis of clustering methods of arrays of input data (AID) to develop methods for the formation of an AID, which help to improve the results of simulation objects and processes fire, was performed. The experimental confirmation of the hypothesis whether clustered observation array input the results of their modeling was received. We obtain a sequence of observations, characterized by common mechanisms of influence factors which allows the synthesis of accurate, adequate and structurally stable model. Key words: clustering, an array of input data, matrix, cluster. З метою підвищення ефективності прийняття управлінських рішень керівника гасіння пожежі прове- дено аналіз методів кластеризації масивів вхідних даних (МВД) з метою створення методів форму- вання МВД, що забезпечують підвищення якості результатів моделювання об’єктів та процесів по- жежогасіння. Отримано експериментальне підтвердження гіпотези про доцільність кластеризувати спостереження масиву вхідних даних за результатами їх моделювання. Отримані послідовності спо- стережень, що характеризуються спільними механізмами впливовості факторі та дозволяють син- тезувати точні, адекватні та структурно стійкі моделі. Ключові слова: кластеризація, масив вхідних даних, матриця, кластер.
In order to improve data processing efficiency in technology of multilayer fire safety monitoring multilayer models of fire fighting process characteristics are proposed for use as algorithms of information form transformation (AIFT). Method of multilayer synthesis based on hierarchic combining of models of one object into integrated AIFT allows to compensate low informational content of input data through formation of effective connections between indices. З метою підвищення ефективності прийняття рішень щодо профілізації підготовки пожежно- рятувальних підрозділів в якості алгоритмів перетворення вигляду інформації (АПВІ) запропоновано викорис- тати багатошарові моделі характеристик процесу пожежогасіння. Метод багатошарового синтезу шляхом ієрархічного поєднання моделей одного об’єкта в єдиний АПВІ дозволяє компенсувати низьку інформативність масивів вхідних даних (МВД) за рахунок формування ефективних зв’язків між показниками. Отримано експери- ментальне підтвердження гіпотези про зростання точності інформації при багатошаровому її перетворенні. Багатошарові моделі, що використовуються в якості алгоритмів перетворення даних в системах багаторівне- вого моніторингу, дозволяють встановити ієрархію впливовості параметрів моделі.
Комбінований метод нечіткої кластеризації даних в системах технічної діагностики
Системи обробки інформації, 2020
У статті наведено результати аналізу методів нечіткої кластеризації даних поточних спостережень в технічних системах. Запропоновано і протестовано комбінований підхід до нечіткої кластеризації даних з використанням комбінації алгоритму Густафсона-Кесселя, методу остовного лісу та фільтра Калмана, що може бути використаний в системах технічної діагностики (зокрема, діагностики стану основних параметрів технологічних процесів). Розглянуто можливість подальшого розширення функціональних можливостей наведеного комбінованого методу кластеризації з наданням йому адаптивних властивостей. Наведено результати тестування та визначено переваги запропонованого підходу.
Адаптивний підхід до нечіткої кластеризації на основі еволюційної оптимізації алгоритму сірих вовків
Збірник наукових праць Харківського університету повітряних сил, 2023
Розглянуто задачу адаптивної нечіткої кластеризації даних з використанням еволюційного алгоритму. Оскільки у загальному випадку цільова функція кластеризації є багатоекстремальною, з невідомою кількістю локальних оптимумів, запропоновано алгоритм пошуку глобального екстремуму, що по суті є гібридом ройового алгоритму сірих вовків, випадкового пошуку та еволюційного планування. Запропонований метод виключає можливість "застрягання" в локальних екстремумах за допомогою подвійної перевірки знаходження вовка-домінанта в екстремумі та порівнянні із заданою похибкою розрахунків, дозволяє скоротити кількість запусків процедури. Метод є достатньо простим у чисельній реалізації, дозволяє знаходити глобальні екстремуми складних функцій, що підтверджується результатами числового експерименту. Ключові слова: ймовірнісна кластеризація, оптимізаційна процедура, еволюційний алгоритм, алгоритм сірих вовків, багатоекстремальні функції, екстремуми. Вступ Постановка проблеми. Задача класифікації в режимі самонавчання (кластеризації) багатовимірних даних є важливою частиною традиційного інтелектуального аналізу. Одним із основних напрямків обчислювального інтелекту є так звані еволюційні алгоритми, які є математичними моделями еволюції біологічних організмів. Проблема кластеризації, пов'язана з векторними спостереженнями, часто виникає в багатьох задачах інтелектуального аналізу даних, таких як Data Mining, Dynamic Data Mining, Data Stream Mining, Big Data Mining, Web Mining [1; 2] і, в першу чергу, в нечіткій кластеризації даних, коли обробка векторних спостережень з різними рівнями ймовірності, достовірності тощо може належати до більш ніж одного класу. Аналіз останніх досліджень і публікацій. Найбільш ефективними є самоорганізовні карти Кохонена [3] та еволюційні алгоритми, які можуть покращити кластеризацію даних у випадку, коли дані обробляються послідовно в онлайн-режимі. З обчислювальної точки зору задача кластеризації зводиться до пошуку оптимумів багатоекстремальних функцій векторного аргументу за допомогою градієнтних процедур, які багаторазово запускаються з різних вихідних точок. Пришвидшити процес пошуку екстремумів можна використовуючи ідеї еволюційної оптимізації, що включає в себе алгоритми, інспіровані природою, ройові алгоритми, популяційні алгоритми, тощо [4−7]. Мета статті-розглянути задачу нечіткої кластеризації даних, які надходять на обробку як в пакетному, так і в онлайн режимах, та розробити метод пошуку глобального оптимуму багатоекстремальної цільової функції, що може знаходити глобальний екстремум складних функцій.
Алгоритм адаптивного масштабування інформаційної моделі відображення повітряної обстановки
Системи обробки інформації, 2019
Кіровоградська льотна академія національного авіаційного університету, Кропивницький 3 Державний науково-дослідний інститут випробувань і сертифікації озброєння та військової техніки, Чернігів АЛГОРИТМ АДАПТИВНОГО МАСШТАБУВАННЯ ІНФОРМАЦІЙНОЇ МОДЕЛІ ВІДОБРАЖЕННЯ ПОВІТРЯНОЇ ОБСТАНОВКИ У роботі наводяться результати наукових досліджень ефекту накладення інформації при застосуванні формулярного способу відображення повітряної обстановки в автоматизованих системах управління повітряним рухом. Розглядаються можливості врахування ефекту накладення формулярів супроводу повітряних об'єктів при формуванні інформаційної моделі обстановки на засобах відображення інформації індивідуального та колективного користування автоматизованих систем управління повітряним рухом. Обґрунтовано показник, що характеризує ступінь перетину кожного окремого формуляру з усіма іншими. За результатами експериментальних досліджень отримано залежності середнього часу сприйняття та ймовірності безпомилкового сприйняття інформаційної моделі повітряної обстановки оператором від коефіцієнту накладення формулярів. Ключові слова: управління повітряним рухом, інтерфейс інформаційного середовища, формуляр супроводу повітряного судна, підтримка прийняття рішення, діяльність авіадиспетчера, інформаційна модель.
2015
Концепція управління безперервністю бізнесу передбачає процеси виявлення та усунення переривань діяльності інформаційних систем та інших бізнес-процесів в межах різноманітних установ, підприємств та організацій. Одним з важливих напрямів реалізації цієї концепції є захист інформаційно-комунікаційних систем та мереж від негативних впливів, що спричинені інцидентами інформаційної безпеки. Згідно з міжнародними стандартами перериванням може бути будь-який інцидент. Залежно від його складності або критичності згідно з принципом доцільності визначається адекватний набір засобів та заходів реагування. Найбільш критичні інциденти прийнято називати кризовими ситуаціями, однак на сьогодні не існує їх загальноприйнятих ознак та критеріїв. Встановлено, що деякі інциденти за умов відсутності контролю можуть набувати ознак, характерних кризовим ситуаціям. Тобто можна стверджувати, що існують причино-наслідкові зв’язки між кризовою ситуацією та інцидентом інформаційної безпеки з високим ступенем ...