Моделювання процедури демаскування лисиць у заходах щодо елімінації погроз біобезпеки, пов'язаних зі сказом

The study presents results of mathematical modeling of protective coloration of foxes in order to discover on the ground the animals, which are potential reservoirs of rabies. For simulation, discrete dynamical model, dynamics of which is determined by relationships between components, was used. This type of models was previously used for formalized description of the structure of relationships of components and dynamics of various biological systems.The authors constructed the idealized trajectory of the system of plant community in habitat of foxes and idealized pseudo trajectory of the system, reflecting distribution of various combinations of colorometric parameters of protective coloration of these animals. The trajectories of these systems were constructed using rechronization technique. This technique implies that various sections of the image of a system change their colorometric parameters within one cycle, but are in different phases of this cycle.As a result of comparison of obtained idealized trajectories, feature space that allow us to distinguish between the image of protective coloration of foxes and the image of plant communities, was determined. This is a two-dimensional feature space, coordinates of which are systemic colorometric parameters of the RGB model of the image.Unmasking of the brood of young foxes against grassy background with the use of the proposed technique made it possible to determine location of the animals in the image, sharpness and contrast range of which were deliberately artificially degraded.Improvement of methods of animal unmasking on terrain by digital photos allows us to enhance effectiveness of measures on elimination of biosafety hazards, caused by rabies of wild animalsПредставлены результаты математического моделирования защитной окраски лисиц с целью выявления животных на местности. Для моделирования использована дискретная динамическая модель. Структурно-параметрическая идентификация модели осуществлялась на основе цифровых снимков животных и растительных сообществ в местах их проживания. Определены системные колорометрические параметры, использование которых позволило повысить контрастность силуэтов животных на фоне фитоценоза. Это повышение контрастности способствует демаскировке животных на местности, что необходимо при проведении мероприятий по элиминации угроз биобезопасности, связанных с бешенствомПредставлені результати математичного моделювання захисного забарвлення лисиць з метою виявлення тварин на місцевості. Для моделювання використана дискретна динамічна модель. Структурно-параметрична ідентифікація моделі здійснювалася на основі цифрових знімків тварин і рослинних спільнот у місцях їх мешкання. Визначені системні колорометричні параметри, використання яких дозволило підвищити контрастність силуетів тварин на фоні фітоценозу. Це підвищення контрастності сприяє демаскуванню тварин на місцевості, що є необхідним при проведенні заходів щодо усунення загроз біобезпеки, пов'язаних зі сказо

Розробка просторово-динамічної моделі структури скупчень токсичних ціанобактерій для цілей біобезпеки

We have devised a spatial­dynamic model that describes the structure of clusters of toxic cyanobacteria over large water areas. The application of the constructed model has been demonstrated in order to identify the structure of a cluster in digital photographs. The character of bioproductive processes that define the risk of accumulation of toxic microorganisms is determined by a series of parameters that can be measured remotely using aerospace methods (taking photographs). The proposed model, based on a digital image, makes it possible to restore the spatial­dynamic pattern of clusters by determining the state of bioproductive processes in different parts of the cluster. Information about such states is of great importance in order to optimize measures for eliminating the threat of toxicity.Development of a given spatially­dynamic model is related to the need to identify the structure of clusters of toxic cyanobacteria in water areas in order to eliminate the threats to biosecurity. Such clusters are extremely complex objects and are not reproduced by either theoretical or full­scale models.The constructed spatial­dynamic model makes it possible to discover a dynamic pattern of bioproductive processes in different parts of the accumulation of microorganisms. The applied significance of the results obtained is associated with increasing the effectiveness of measures for elimination of the threat of toxicity; in other words, given the model that we constructed, it becomes possible to detect the most effective plots in terms of eliminating the threat.The result of employing the model to the digital images of toxic cyanobacteria agrees well with the hydrobiological realization of this type of objectsРазработана пространственно-динамическая модель, описывающая структуру скоплений токсических цианобактерий на больших водных площадях. Продемонстрировано применение построенной модели для выявления структуры скопления на цифровых снимках. Характер биопродукционных процессов, определяющих опасность скопления токсичных микроорганизмов, определяется рядом параметров, которые могут быть измерены дистанционно аэрокосмическими методами (фотографированием). Предложенная модель на основании цифрового снимка позволяет восстановить пространственно-динамическую картину скоплений путем определения состояния биопродукционных процессов различных частей скопления. Информация о таких состояниях имеет большое значение для оптимизации мероприятий по элиминации угроз токсичности.Разработка данной пространственно-динамическая модели связана с необходимость выявления структуры скоплений токсических цианобактерий на водных площадях для целей устранения угроз биобезопасности. Такие скопления являются чрезвычайно сложными объектами и не воспроизводятся ни теоретическими, ни натурными моделями.Построенная пространственно-динамическая модель позволяет выявить динамическую картину биопродукционных процессов в разных частях скопления микроорганизмов. Прикладная важность полученных результатов связана с повышением эффективности мероприятий по элиминации угроз токсичности, т. е. благодаря построенной модели можно выявлять наиболее эффективные, с точки зрения устранения угрозы, участки.Результаты применения модели к цифровым снимкам скоплений токсических цианобактерий соответствуют гидробиологическим представлениям об объектах данного родаРозроблено просторово-динамічну модель, що описує структуру скупчень токсичних ціанобактерій на великих водних площах. Продемонстровано застосування побудованої моделі до виявлення структури скупчення на цифрових знімках. Характер біопродукційних процесів, що визначають небезпеку скупчення токсичних мікроорганізмів, визначається рядом параметрів, які можуть бути виміряні дистанційно аерокосмічними методами (фотографуванням). Запропонована модель на підставі цифрового знімка дозволяє відновити просторово-динамічну картину скупчень шляхом визначення стану біопродукційних процесів різних частин скупчення. Інформація про такі стани має велике значення для оптимізації заходів по елімінації загроз токсичності.Розробка даної просторово-динамічна моделі пов'язана з необхідністю виявлення структури скупчень токсичних ціанобактерій на водних площах для цілей усунення загроз біобезпеки. Такі скупчення є надзвичайно складними об'єктами і не відтворюються ні теоретичними, ні натурними моделями.Побудована просторово-динамічна модель дозволяє виявити динамічну картину біопродукційних процесів в різних частинах скупчення мікроорганізмів. Прикладна важливість отриманих результатів пов'язана з підвищенням ефективності заходів по елімінації загроз токсичності, тобто завдяки побудованої моделі можна виявляти найбільш ефективні, з точки зору усунення загрози, ділянки.Результат застосування моделі до цифрових знімків токсичних ціанобактерій відповідають гідробіологичним уявлення про об'єкти даного род

Розробка підходу в управлінні безпекою керування рухом судна шляхом ідентифікації станів навігатора

The object of this study is the processes of automated management of maritime safety by analyzing the manifestations of the human factor of sea navigators. The task solved is justified by the need for formal and logical analysis and intelligent identification of mental motivational states (MMS) of marine navigators whose actions can cause dangerous situations during the control of the ship’s movement. High accident rates due to the fault of the navigators, in the absence of automated means of monitoring their condition, cause a contradiction between the existing means of safety control in controlling the movement of the vessel and the modern requirements of navigation, which needs to be resolved. A safety management approach was devised that takes into account the specificity of navigational tasks and the p-adic classification of dangerous MMS for navigators. This has made it possible to create three security modes that are activated depending on the detected state of the navigator’s MMS. Features of the results are the combination of analysis by means of p-adic systems and intelligent methods of data processing. As a result, sufficient identification accuracy was obtained for more than 75 % of MMS through neural network training. Experimental data collected during the navigation watch, as well as on the Navi Trainer 5000 navigation simulator (Wärtsilä Corporation, Finland), became the basis for simulation by means of neural networks. In turn, the training of neural networks made it possible to obtain sufficient identification accuracy by performing up to 3000 iterations. Overall, the learning rate of the neural network was 0.98, which indicates a high level of identification. From a practical point of view, the results could be used for the automated management of shipping safety, as well as for evaluating the level of adaptation of the navigator to dynamically changing conditions. The proposed approach provides opportunities for the application of modern intelligent technologies in the field of maritime transport safety, namely artificial neural network tools that determine notification modes or activation of automatic ship traffic control modules. The specified contradiction requires the design of specialized systems for automated safety management of ship traffic control based on the identified states of navigatorsОб’єктом дослідження є процеси автоматизованого управління безпекою мореплавства шляхом аналізу проявів людського фактору морських навігаторів. Проблема, що вирішувалася у даному дослідженні, обґрунтовується необхідністю формально-логічного аналізу та інтелектуальної ідентифікації ментальних мотиваційних станів (ММС) морських навігаторів, дії яких можуть спричинити небезпечні ситуації під час керування рухом судна. Високі показники аварійності з вини навігаторів, в умовах відсутності автоматизованих засобів спостереження за їх станом, викликають протиріччя між існуючими засобами контролю безпеки при керуванні рухом судна та сучасними вимогами судноводіння, що потребує вирішення. Було розроблено підхід управління безпекою керування рухом судна що враховує специфіку навігаційних завдань та p-адичну класифікацію небезпечних ММС навігаторів. Це дозволило створити три режими безпеки, які активуються залежно від виявленого стану ММС навігатора. Особливостями отриманих результатів є поєднання аналізу засобами p-адичних систем та інтелектуальних методів обробки даних. В результаті, було отримано достатню точність ідентифікації для понад 75 % ММС через тренування нейронних мереж. Експериментальні дані, зібрані в ході несення навігаційної вахти, а також на симуляторах Navi Trainer 5000 navigation simulator (Wärtsilä Corporation, Фінляндія), стали основою для моделювання засобами нейронних мереж. У свою чергу, тренування нейронних мереж дозволило отримати достатню точність ідентифікації здійснивши до 3000 ітерацій. Загалом, показник рівня навчання нейронної мережі склав 0,98, що свідчить про високий рівень ідентифікації. З практичної точки зору, отримані результати можуть бути використані для автоматизованого управління безпекою судноплавства, а також для оцінки рівня адаптації навігатора до динамічно змінюваних умов. Запропонований підхід надає можливості у застосуванні сучасних інтелектуальних технологій у сфері безпеки морського транспорту, а саме засобів штучних нейронних мереж що визначають режими сповіщень або активацію автоматичних модулів керування рухом судна. Означене протиріччя вимагає розробки спеціалізованих систем автоматизованого управління безпекою керування рухом судна на основі ідентифікованих станів навігаторі