Розробка методики оцінки та прогнозування в інтелектуальних системах підтримки прийняття рішень

The method of estimation and forecasting in intelligent decision support systems is developed. The essence of the proposed method is the ability to analyze the current state of the object under analysis and the possibility of short-term forecasting of the object state. The possibility of objective and complete analysis is achieved through the use of improved fuzzy temporal models of the object state, an improved procedure for forecasting the object state and an improved procedure for training evolving artificial neural networks. The concepts of a fuzzy cognitive model, in contrast to the known fuzzy cognitive models, are connected by subsets of fuzzy influence degrees, arranged in chronological order, taking into account the time lags of the corresponding components of the multidimensional time series. This method is based on fuzzy temporal models and evolving artificial neural networks. The peculiarity of this method is the ability to take into account the type of a priori uncertainty about the state of the analyzed object (full awareness of the object state, partial awareness of the object state and complete uncertainty about the object state). The ability to clarify information about the state of the monitored object is achieved through the use of an advanced training procedure. It consists in training the synaptic weights of the artificial neural network, the type and parameters of the membership function, as well as the architecture of individual elements and the architecture of the artificial neural network as a whole. The object state forecasting procedure allows conducting multidimensional analysis, consideration and indirect influence of all components of a multidimensional time series with different time shifts relative to each other under uncertainty.Проведена разработка методики оценки и прогнозирования в интеллектуальных системах поддержки принятия решений. Сущность предложенной методики состоит в возможности обеспечения анализа текущего состояния объекта, который анализируется и возможности краткосрочного прогнозирования состояния объекта. Обеспечение возможности объективного и полного анализа достигается за счет использования усовершенствованных нечетких темпоральных моделей состояния объекта, усовершенствованной процедуры прогнозирования состояния объекта и усовершенствованной процедуры обучения искусственных нейронных сетей, которые эволюционируют. Концепты нечеткой когнитивной модели в отличие от известных нечетких когнитивных моделей, связанные подмножествами нечетких степеней влияния, упорядоченных в хронологической последовательности с учетом временных лагов соответствующих компонентов многомерного временного ряда. В основу указанной методики положены нечеткие темпоральные модели и искусственные нейронные сети, которые эволюционируют. Особенностью указанной методики есть возможность учета типа априорной неопределенности про состояние объекта анализа (полной информированности про состояние объекта, частичной информированности про состояние объекта и полной неопределенности про состояние объекта). Возможность уточнения информации про состояние объекта мониторинга достигается за счет использования усовершенствованной процедуры обучения. Сущность её заключается в том, что происходит обучение синаптических весов искусственной нейронной сети, типа и параметров функции принадлежности, а также архитектуры отдельных элементов и архитектуры искусственной нейронной сети в целом. Процедура прогнозирования про состояние объекта позволяет проводить многомерный анализ, учет и опосредствованное влияние всех компонентов многомерного временного ряда с разными временными сдвигами один относительно одного в условиях неопределенностиПроведено розробку методики оцінки та прогнозування в інтелектуальних системах підтримки прийняття рішень. Сутність запропонованої методики полягає в можливості забезпечення аналізу поточного стану об’єкту, що аналізується та можливості короткострокового прогнозування стану об’єкту. Забезпечення можливості об’єктивного та повного аналізу досягається за рахунок використання удосконалених нечітких темпоральних моделей стану об’єкту, удосконаленої процедури прогнозування стану об’єкту та удосконаленої процедури навчання штучних нейронних мереж, що еволюціонують. Концепти нечіткої когнітивної моделі на відміну від відомих нечітких когнітивних моделей пов’язані підмножинами нечітких ступенів впливу, упорядкованих в хронологічній послідовності з урахуванням часових лагів відповідних компонентів багатовимірного часового ряду. В основу зазначеної методики покладені нечіткі темпоральні моделі та штучні нейронні мережі, що еволюціонують. Особливістю зазначеної методики є можливість врахування типу апріорної невизначеності про стан об’єкту аналізу (повної інформованості про стан об’єкту, часткової інформованості про стан об’єкту та повної невизначеності про стан об’єкту). Можливість уточнення інформації про стан об’єкту моніторингу досягається за рахунок використання удосконаленої процедури навчання. Сутність її полягає в тому, що відбувається навчання синаптичних ваг штучної нейронної мережі, типу та параметрів функції належності, а також архітектури окремих елементів і архітектури штучної нейронної мережі в цілому. Процедура прогнозування про стан об’єкту дозволяє проводити багатовимірний аналіз, врахування і опосередкований вплив всіх компонентів багатовимірного часового ряду з їх різними часовими зсувами один відносно одного в умовах невизначеност

Analysis of the Experience of the United (Interdepartmental) Training in the Leading Countries of the World

The use of military units and subdivisions of the Armed Forces of Ukraine together with military formations of other departments in the anti-terrorist operation and in the operation of the joint forces in the east of the state pointed out a number of shortcomings in the preparation of components of the security and defense sector. Training should ensure the acquisition of abilities both independently to carry out tasks as intended and jointly as part of joint forces and tactical groups. The need to introduce new approaches to the training of security and defense forces requires improving the organization of joint (interdepartmental) training. Based on the analysis of the organization of joint (interdepartmental) training, to determine the principal directions of increasing the efficiency of training of units of the security and defense sector of the state. The article highlights the results of the analysis of the organization of joint (interdepartmental) training in the leading countries of the world and aims to disclose the necessary directions for the development of training for the security and defense sector. It will allow you to highlight the main directions, and in the future will allow you to form the necessary recommendations in order to improve the functioning of the combined (interdepartmental) training system

Розробка методу представлення апроксимаційної моделі об'єкта як множини лінійних диференційних моделей

This paper has demonstrated the need to use models not only at the stage of theoretical research and design operations but also when studying existing objects. The techniques to build them on the basis of identification methods have been analyzed. The identification methods have been shown when determining the parameters of processes and objects. The difficulty of defining the models' structures has been emphasized.A method has been proposed to determine the structure of an arbitrary object's model as the approximating set of linear differential models. The data on the object's response to external impact have been used as source data. Demonstrating the method's feasibility employed a set of standard links and a standard external influence in the form of a stepped function as a model. This approach helps assess the adequacy of the obtained approximation results based on the precise solutions available. In a general case, there are no specific requirements for the form of an external influence and an object's reaction.The data that reflect the object's response should allow their approximation using a polynomial. That makes it possible to represent them following a Laplace transform in the form of a truncated power series in the image domain. The transfer function is written in a general form as a rational fraction. It underlies a Padé approximant of the truncated power series.The comparison of the available accurate calculation results and those derived on the basis of the built model has shown good agreement. In the cases under consideration, the computation error did not exceed the 5 % value permissible for engineering calculations. This is also the case when using the approximation of original data over a limited period.The response of the resulting model to the external influence that simulates a real pulse was investigated. The comparison with precise results showed a discrepancy not exceeding the value permissible for engineering calculations (<5 %)Показана необходимость использования моделей не только на стадии теоретических исследований и проектных работ, но и при исследовании уже существующих объектов. Проанализированы способы их построения на основе методов идентификации. Отмечено использование методов идентификации для определения параметров процессов и объектов. Подчеркнута сложность определения структуры моделей.Предложен метод определения структуры модели произвольного объекта как аппроксимирующая совокупность линейных дифференциальных моделей. В качестве исходных использованы данные реакции объекта на внешнее воздействие. Для демонстрации работоспособности метода в качестве модели использована совокупность стандартных звеньев и стандартное внешнее воздействие в виде ступенчатой функции. Такой подход позволяет оценить адекватность получаемых аппроксимационных результатов на основе имеющихся точных решений. В общем случае специальных требований к форме внешнего воздействия и реакции объекта не предъявляется.Данные, отражающие реакцию объекта, должны давать возможность аппроксимировать их с помощью полинома. Это позволяет представить их после преобразования Лапласа в форме усеченного степенного ряда в пространстве изображений. Передаточная функция записывается в общем виде как рациональная дробь. Она является основой для аппроксимации Паде усеченного степенного ряда.Сравнение имеющихся точных результатов расчетов и полученных на основе построенной модели показало хорошее совпадение. В рассмотренных случаях погрешность вычислений не выходила за допустимую для инженерных расчетов величину 5 %. Это обеспечивается и в случае использования аппроксимации исходных данных для ограниченного промежутка времени.Была исследована реакция полученной модели на внешнее воздействие, имитирующее реальный импульс. Сравнение с точными результатами показало расхождение, не превышающее допустимой величины для инженерных расчетов (<5 %)Показано необхідність використання моделей не тільки на стадії теоретичних досліджень і проектних робіт, але і при дослідженні вже існуючих об'єктів. Проаналізовано способи їх побудови на основі методів ідентифікації. Відзначено використання методів ідентифікації для визначення параметрів процесів і об'єктів. Підкреслено складність визначення структури моделей.Запропоновано метод визначення структури моделі довільного об'єкта як апроксимуючої сукупності лінійних диференціальних моделей. В якості вихідних даних використані реакції об'єкта на зовнішній вплив. Для демонстрації працездатності методу в якості моделі використана сукупність стандартних ланок і стандартний зовнішній вплив у вигляді ступінчастої функції. Такий підхід дозволяє оцінити адекватність одержаних апроксимаційних результатів на основі наявних точних рішень. У загальному випадку спеціальних вимог до форми зовнішнього впливу і реакції об'єкта не висувається.Дані, що відображають реакцію об'єкта, повинні давати можливість апроксимувати їх за допомогою полінома. Це дозволяє представити їх після перетворення Лапласа у в формі усіченого степеневого ряду в просторі зображень. Передавальна функція записується в загальному вигляді як раціональний дріб. Вона є основою для апроксимації Паде усіченого степеневого ряду.Порівняння наявних точних результатів розрахунків і отриманих на основі побудованої моделі показало гарний збіг. У розглянутих випадках похибка обчислень не виходила за допустиму для інженерних розрахунків величину 5 %. Це забезпечується і в разі використання апроксимації вихідних даних для обмеженого проміжку часу.Була досліджена реакція отриманої моделі на зовнішній вплив, що імітує реальний імпульс. Порівняння з точними результатами показало розбіжність, що не перевищує допустимої величини для інженерних розрахунків (<5 %

Construction of A Method for Representing an Approximation Model of an Object as A Set of Linear Differential Models

This paper has demonstrated the need to use models not only at the stage of theoretical research and design operations but also when studying existing objects. The techniques to build them on the basis of identification methods have been analyzed. The identification methods have been shown when determining the parameters of processes and objects. The difficulty of defining the models' structures has been emphasized.A method has been proposed to determine the structure of an arbitrary object's model as the approximating set of linear differential models. The data on the object's response to external impact have been used as source data. Demonstrating the method's feasibility employed a set of standard links and a standard external influence in the form of a stepped function as a model. This approach helps assess the adequacy of the obtained approximation results based on the precise solutions available. In a general case, there are no specific requirements for the form of an external influence and an object's reaction.The data that reflect the object's response should allow their approximation using a polynomial. That makes it possible to represent them following a Laplace transform in the form of a truncated power series in the image domain. The transfer function is written in a general form as a rational fraction. It underlies a Padé approximant of the truncated power series.The comparison of the available accurate calculation results and those derived on the basis of the built model has shown good agreement. In the cases under consideration, the computation error did not exceed the 5 % value permissible for engineering calculations. This is also the case when using the approximation of original data over a limited period.The response of the resulting model to the external influence that simulates a real pulse was investigated. The comparison with precise results showed a discrepancy not exceeding the value permissible for engineering calculations (<5 %

Development of Estimation and Forecasting Method in Intelligent Decision Support Systems

The method of estimation and forecasting in intelligent decision support systems is developed. The essence of the proposed method is the ability to analyze the current state of the object under analysis and the possibility of short-term forecasting of the object state. The possibility of objective and complete analysis is achieved through the use of improved fuzzy temporal models of the object state, an improved procedure for forecasting the object state and an improved procedure for training evolving artificial neural networks. The concepts of a fuzzy cognitive model, in contrast to the known fuzzy cognitive models, are connected by subsets of fuzzy influence degrees, arranged in chronological order, taking into account the time lags of the corresponding components of the multidimensional time series. This method is based on fuzzy temporal models and evolving artificial neural networks. The peculiarity of this method is the ability to take into account the type of a priori uncertainty about the state of the analyzed object (full awareness of the object state, partial awareness of the object state and complete uncertainty about the object state). The ability to clarify information about the state of the monitored object is achieved through the use of an advanced training procedure. It consists in training the synaptic weights of the artificial neural network, the type and parameters of the membership function, as well as the architecture of individual elements and the architecture of the artificial neural network as a whole. The object state forecasting procedure allows conducting multidimensional analysis, consideration and indirect influence of all components of a multidimensional time series with different time shifts relative to each other under uncertainty