Розробка комплексної методики обробки різнотипних даних в інтелектуальних системах підтримки прийняття рішень

The complex methodology for processing heterogeneous data in intelligent decision support systems is developed. This method is made to increase the efficiency of processing heterogeneous data in intelligent decision support systems. The complex methodology consists of the following interrelated procedures: heterogeneous data storing model; heterogeneous data synchronization algorithm; heterogeneous data separation algorithm; heterogeneous data indexing algorithm. The model of storing heterogeneous intelligence data, which is the basis of the methodology, differs in the presence of templates of intelligence objects and parameter templates of intelligence objects. Templates allow storing both unstructured heterogeneous intelligence data and structured intelligence data according to a defined pattern, which reduces the time to access the data. In the heterogeneous intelligence data storage model, a heterogeneous intelligence data synchronization algorithm, heterogeneous intelligence data separation algorithm and heterogeneous intelligence data indexing algorithm are developed. The development of the proposed technique is due to the need to increase the efficiency of processing various information types in intelligent decision support systems with acceptable computational complexity. The proposed method allows increasing the efficiency of intelligent decision support systems through integrated processing of data circulating in them. The proposed method allows increasing the efficiency of information processing in decision support systems from 16 to 20 % depending on the amount of information about the monitoring objectРазработана комплексная методика обработки разнотипных данных в интеллектуальных системах поддержки принятия решений. Указанная методика предназначена для повышения оперативности обработки разнотипных данных в интеллектуальных системах поддержки принятия решений. Комплексная методика состоит из следующих взаимосвязанных процедур: модель хранения разнородных данных; алгоритм синхронизации разнородных данных; алгоритм разделения разнородных данных; алгоритм индексирования разнородных данных. Модель хранения разнородных разведывательных данных, которая является основой методики, отличается наличием шаблонов объектов разведки и шаблонов параметров объектов разведки. Шаблоны позволяют раздельно хранить как неструктурированные разнородные разведывательные данные, так и структурированные разведывательные данные в соответствии с определенной схемой, что позволяет снизить временные затраты на доступ к данным. В модели хранения разнородных разведывательных данных разработаны алгоритм синхронизации разнородных разведывательных данных, алгоритм разделения разнородных разведывательных данных и алгоритм индексирования разнородных разведывательных данных. Эффективная структура хранения разнородных данных озер данных позволяет удобно и быстро осуществлять доступ к хранилищу для пакетной обработки данных. Разработка предложенной методики обусловлена необходимостью повышения оперативности обработки разнотипной информации в интеллектуальных системах поддержки принятия решений с приемлемой вычислительной сложностью. Предложенная методика позволяет повысить эффективность функционирования интеллектуальных систем поддержки принятия решений за счет комплексной обработки данных, которые в них циркулируют. Предложенная методика позволяет повысить оперативность обработки информации в системах поддержки принятия решений от 16 до 20% в зависимости от количества информации об объекте мониторингаінтелектуальних системах підтримки прийняття рішень. Зазначена методика призначена для підвищення оперативності обробки різнотипних даних в інтелектуальних системах підтримки прийняття рішень. Комплексна методика складається з наступних взаємопов’язаних процедур: модель зберігання різнорідних даних; алгоритм синхронізації різнорідних даних; алгоритм розділення різнорідних даних; алгоритм індексування різнорідних даних. Модель зберігання різнорідних розвідувальних даних, яка є основою методики, відрізняється наявністю шаблонів об’єктів розвідки і шаблонів параметрів об’єктів розвідки. Шаблони дозволяють розподіллено зберігати як неструктуровані різнорідні розвідувальні дані, так і структуровані розвідувальні дані відповідно до визначеної схеми, що дозволяє знизити часові витрати на доступ до даних. В моделі зберігання різнорідних розвідувальних даних розроблені алгоритм синхронізації різнорідних розвідувальних даних, алгоритм розділення різнорідних розвідувальних даних та алгоритм індексування різнорідних розвідувальних даних Ефективна структура зберігання різнорідних даних озер даних дозволяє зручно і швидко здійснювати доступ до сховища для пакетної обробки даних. Розробка запропонованої методики обумовлена необхідністю підвищення оперативності обробки різнотипної інформації в інтелектуальних системах підтримки прийняття рішень з прийнятною обчислювальною складністю. Запропонована методика дозволяє підвищити ефективність функціонування інтелектуальних систем підтримки прийняття рішень за рахунок комплексної обробки даних, що в них циркулюють. Запропонована методика дозволяє підвищити оперативність обробки інформації в системах підтримки прийняття рішень від 16 до 20 % в залежності від кількості інформації про об’єкт моніторинг

Development of an Improved Method for Finding A Solution for Neuro-fuzzy Expert Systems

Nowadays, artificial intelligence has entered into all spheres of human activity. However, there are some problems in the analysis of objects, for example, there is a priori uncertainty about the state of objects and the analysis takes place in a difficult situation against the background of intentional (natural) interference and uncertainty. The best solution in this situation is to integrate with the data analysis of information systems and artificial neural networks. This paper develops an improved method for finding solutions for neuro-fuzzy expert systems. The proposed method allows increasing the efficiency and reliability of making decisions about the state of the object. Increased efficiency is achieved through the use of evolving neuro-fuzzy artificial neural networks, as well as an improved procedure for their training. Training of evolving neuro-fuzzy artificial neural networks is due to learning their architecture, synaptic weights, type and parameters of the membership function, as well as the application of the procedure of reducing the dimensionality of the feature space. The analysis of objects also takes into account the degree of uncertainty about their condition. In the proposed method, when searching for a solution, the same conditions are calculated once, which speeds up the rule revision cycle and instead of the same conditions of the rules, references to them are used. This reduces the computational complexity of decision-making and does not accumulate errors in the training of artificial neural networks as a result of processing the information coming to the input of artificial neural networks. The use of the proposed method was tested on the example of assessing the state of the radio-electronic environment. This example showed an increase in the efficiency of assessment at the level of 20–25 % by the efficiency of information processin

Development of an Improved Method for Finding A Solution for Neuro-fuzzy Expert Systems

Nowadays, artificial intelligence has entered into all spheres of human activity. However, there are some problems in the analysis of objects, for example, there is a priori uncertainty about the state of objects and the analysis takes place in a difficult situation against the background of intentional (natural) interference and uncertainty. The best solution in this situation is to integrate with the data analysis of information systems and artificial neural networks. This paper develops an improved method for finding solutions for neuro-fuzzy expert systems. The proposed method allows increasing the efficiency and reliability of making decisions about the state of the object. Increased efficiency is achieved through the use of evolving neuro-fuzzy artificial neural networks, as well as an improved procedure for their training. Training of evolving neuro-fuzzy artificial neural networks is due to learning their architecture, synaptic weights, type and parameters of the membership function, as well as the application of the procedure of reducing the dimensionality of the feature space. The analysis of objects also takes into account the degree of uncertainty about their condition. In the proposed method, when searching for a solution, the same conditions are calculated once, which speeds up the rule revision cycle and instead of the same conditions of the rules, references to them are used. This reduces the computational complexity of decision-making and does not accumulate errors in the training of artificial neural networks as a result of processing the information coming to the input of artificial neural networks. The use of the proposed method was tested on the example of assessing the state of the radio-electronic environment. This example showed an increase in the efficiency of assessment at the level of 20–25 % by the efficiency of information processin

Analysis of Methods for Increasing the Efficiency of Dynamic Routing Protocols in Telecommunication Networks with the Possibility of Self-organization

The object of research is the military radio communication system. Effective operation of routing protocols is possible only if there is reliable information about the network topology for network nodes, given that the mobility of individual nodes is insignificant in special purpose wireless networks. Because nodes in the network demonstrate the mobility property of the node groups. This paper solves the problem of the analysis (decomposition) of methods of protocols efficiency increase of dynamic routing in telecommunication networks with a possibility to self-organization. In the course of the research, the authors used the main provisions of the queuing theory, the theory of automation, the theory of complex technical systems and general scientific methods of cognition, namely analysis and synthesis. This research analyzes various methods to increase the efficiency of dynamic routing protocols. Energy efficiency methods focus on three main components in energy management: battery management, transmission energy management and system energy management methods. Reliable multicast has become indispensable for the successful deployment of special purpose wireless networks, such as in tactical military operations and emergency operations. The results of the research will be useful in: – development of new routing algorithms; – substantiation of recommendations for improving the efficiency of the route selection process in networks with the possibility of self-organization; – analysis of the electronic situation during hostilities (operations); – while creating promising technologies to increase the efficiency of mobile radio networks. Areas of further research will focus on the development of a methodology for the operational management of interference protection of intelligent military radio communication systems