Розробка алгоритму комплексної обробки геопросторових даних в геоінформаційних системах спеціального призначення в умовах різнотипності та невизначеності даних

The algorithm of complex processing of geospatial data in special-purpose geoinformation systems in the conditions of diversity and uncertainty of data is developed. The novelty of the algorithm is to ensure the functioning of the geoinformation system in conditions of scarcity of computing resources, taking into account the uncertainty about the status of the monitoring object (exploration object). This algorithm takes into account the coefficient of relative significance of occurring events in the processing of geospatial data circulating in the special-purpose geoinformation system. The proposed algorithm uses the developed complex indicator of occurring events, which characterizes the probability of performing the tasks by the geoinformation system, the completeness of their solution for the management cycle and taking into account the significance of emerging events. Complementary approaches to resource management of special-purpose geoinformation systems are proposed. The development of the proposed algorithm is due to the need to increase the speed of processing various types of information in geoinformation systems with acceptable computational complexity. The proposed algorithm allows to increase the efficiency of geoinformation systems due to complex processing of geospatial data circulating in it. This algorithm should be used in the development of software for special-purpose geoinformation systems to improve their efficiency by increasing the speed of information processing in special-purpose geoinformation systems. The proposed algorithm improves the processing speed of information in special-purpose geoinformation systems from 16 to 20 % depending on the amount of information about the monitoring objectРазработан алгоритм комплексной обработки геопространственных данных в геоинформационных системах специального назначения в условиях разнотипности и неопределенности данных. Новизна алгоритма заключается в обеспечении функционирования геоинформационной системы в условиях дефицита вычислительных ресурсов с учетом неопределенности о состояния объекта мониторинга (объекта разведки). Указанный алгоритм учитывает при обработке геопространственных данных, циркулирующих в геоинформационной системе специального назначения коэффициент относительной значимости событий, которые возникают. Предложенный алгоритм использует разработанный комплексный показатель возникающих событий, характеризующий вероятность выполнения геоинформационной системой поставленных перед ней задач, полноту их решения за цикл управления и учете значимости возникающих событий. Предложено взаимодополняющие друг друга подходы к управлению ресурсами геоинформационных систем специального назначения. Разработка предложенного алгоритма обусловлена необходимостью повышения оперативности обработки разнотипной информации в геоинформационных системах с приемлемой вычислительной сложности. Предложенный алгоритм позволяет повысить эффективность функционирования геоинформационных систем за счет комплексной обработки геопространственных данных, которые в ней циркулируют. Данный алгоритм целесообразно использовать при разработке программного обеспечения для геоинформационных систем специального назначения для повышения их эффективности за счет повышения оперативности обработки информации в геоинформационных системах специального назначения. Предложенный алгоритм позволяет повысить оперативность обработки информации в геоинформационных системах специального назначения от 16 до 20 % в зависимости от количества информации об объекте мониторингаРозроблено алгоритм комплексної обробки геопросторових даних в геоінформаційних системах спеціального призначення в умовах різнотипності та невизначеності даних. Новизна алгоритму полягає в забезпеченні функціонування геоінформаційної системи в умовах дефіциту обчислювальних ресурсів з врахуванням невизначеності про стану об’єкту моніторингу (об’єкту розвідки). Зазначений алгоритм враховує при обробці геопросторових даних, що циркулюють в геоінформаційній системі спеціального призначення коефіцієнт відносної значущості подій, що виникають. Запропонований алгоритм використовує розроблений комплексний показник виникаючих подій, який характеризує ймовірність виконання геоінформаційною системою поставлених перед нею завдань, повноту їх вирішення за цикл управління і врахуванні значимості виникаючих подій. Запропоновано взаємодоповнюючі один одного підходи до управління ресурсами геоінформаційних систем спеціального призначення. Розробка запропонованого алгоритму обумовлена необхідністю підвищення оперативності обробки різнотипної інформації в геоінформаційних системах з прийнятною обчислювальною складністю. Запропонований алгоритм дозволяє підвищити ефективність функціонування геоінформаційних систем за рахунок комплексної обробки геопросторових даних, що в ній циркулюють. Зазначений алгоритм доцільно використовувати при розробці програмного забезпечення для геоінформаційних системах спеціального призначення для підвищення їх ефективності за рахунок підвищення оперативності обробки інформації в геоінформаційних системах спеціального призначення. Запропонований алгоритм дозволяє підвищити оперативність обробки інформації в геоінформаційних системах спеціального призначення від 16 до 20 % в залежності від кількості інформації про об’єкт моніторинг

Розробка алгоритму навчання штучних нейронних мереж для інтелектуальних систем підтримки прийняття рішень

The algorithm to train artificial neural networks for intelligent decision support systems has been constructed. A distinctive feature of the proposed algorithm is that it conducts training not only for synaptic weights of an artificial neural network, but also for the type and parameters of membership function. In case of inability to ensure the assigned quality of functioning of artificial neural networks due to training of parameters of artificial neural network, the architecture of artificial neural networks is trained. The choice of the architecture, type and parameters of membership function occurs taking into consideration the computation resources of the facility and taking into consideration the type and the amount of information entering the input of an artificial neural network. In addition, when using the proposed algorithm, there is no accumulation of an error of artificial neural networks training as a result of processing the information entering the input of artificial neural networks.Development of the proposed algorithm was predetermined by the need to train artificial neural networks for intelligent decision support systems in order to process more information given the unambiguity of decisions being made. The research results revealed that the specified training algorithm provides on average 16–23 % higher the efficiency of training artificial neural networks training that is on average by 16–23 % higher and does not accumulate errors in the course of training. The specified algorithm will make it possible to conduct training of artificial neural networks; to determine effective measures to enhance the efficiency of functioning of artificial neural networks. The developed algorithm will also enable the improvement of the efficiency of functioning of artificial neural networks due to training the parameters and the architecture of artificial neural networks. The proposed algorithm reduces the use of computational resources of decision support systems. The application of the developed algorithm makes it possible to work out the measures aimed at improving the effectiveness of training artificial neural networks and to increase the efficiency of information processingРазработан алгоритм обучения искусственных нейронных сетей для интеллектуальных систем поддержки принятия решений. Отличительная особенность предлагаемого алгоритма заключается в том, что он проводит обучение не только синаптических весов искусственной нейронной сети, но и вида и параметров функции принадлежности. В случае невозможности обеспечить заданное качество функционирования искусственных нейронных сетей за счет обучения параметров искусственной нейронной сети происходит обучение архитектуры искусственных нейронных сетей. Выбор архитектуры, вида и параметров функции принадлежности происходит с учетом вычислительных ресурсов средства и с учетом типа и количества информации, поступающей на вход искусственной нейронной сети. Также при использовании предложенного алгоритма не происходит накопления ошибки обучения искусственных нейронных сетей в результате обработки информации, поступающей на вход искусственных нейронных сетей. Разработка предложенного алгоритма обусловлена необходимостью проведения обучения искусственных нейронных сетей для интеллектуальных систем поддержки принятия решений, с целью обработки большего количества информации, при однозначности решений, которые принимаются. По результатам исследования установлено, что указанный алгоритм обучения обеспечивает в среднем на 16–23 % больше высокую эффективность обучения искусственных нейронных сетей и не накапливает ошибок в ходе обучения. Указанный алгоритм позволит проводить обучение искусственных нейронных сетей; определить эффективные меры для повышения эффективности функционирования искусственных нейронных сетей. Также разработанный алгоритм позволит повысить эффективность функционирования искусственных нейронных сетей за счет обучения параметров и архитектуры искусственных нейронных сетей. Предложенный алгоритм уменьшает использование вычислительных ресурсов систем поддержки и принятия решений. Использование разработанного алгоритма позволит выработать меры, направленные на повышение эффективности обучения искусственных нейронных сетей, и повысить оперативность обработки информацииРозроблено алгоритм навчання штучних нейронних мереж для інтелектуальних систем підтримки прийняття рішень. Відмінна особливість запропонованого алгоритму полягає в тому, що він проводить навчання не тільки синаптичних ваг штучної нейронної мережі, але й виду та параметрів функції належності. В разі неможливості забезпечити задану якість функціонування штучних нейронних мереж за рахунок навчання параметрів штучної нейронної мережі відбувається навчання архітектури штучних нейронних мереж. Вибір архітектури, виду та параметрів функції належності відбувається з врахуванням обчислювальних ресурсів засобу та з врахуванням типу та кількості інформації, що надходить на вхід штучної нейронної мережі. Також при використанні запропонованого алгоритму не відбувається накопичення помилки навчання штучних нейронних мереж в результаті обробки інформації, що надходить на вхід штучних нейронних мереж. Розробка запропонованого алгоритму обумовлена необхідністю проведення навчання штучних нейронних мереж для інтелектуальних систем підтримки прийняття рішень, з метою обробки більшої кількості інформації, при однозначності рішень, що приймаються. За результатами дослідження встановлено, що зазначений алгоритм навчання забезпечує в середньому на 16–23 % більшу високу ефективність навчання штучних нейронних мереж та не накопичує помилок в ході навчання. Зазначений алгоритм дозволить проводити навчання штучних нейронних мереж; визначити ефективні заходи для підвищення ефективності функціонування штучних нейронних мереж. Також розроблений алгоритм дозволить підвищити ефективність функціонування штучних нейронних мереж за рахунок навчання параметрів та архітектури штучних нейронних мереж. Запропонований алгоритм зменшує використання обчислювальних ресурсів систем підтримки та прийняття рішень. Використання розробленого алгоритму дозволить виробити заходи, що спрямовані на підвищення ефективності навчання штучних нейронних мереж, та підвищити оперативність обробки інформаці

Розробка алгоритму комплексної обробки геопросторових даних в геоінформаційних системах спеціального призначення в умовах різнотипності та невизначеності даних

The algorithm of complex processing of geospatial data in special-purpose geoinformation systems in the conditions of diversity and uncertainty of data is developed. The novelty of the algorithm is to ensure the functioning of the geoinformation system in conditions of scarcity of computing resources, taking into account the uncertainty about the status of the monitoring object (exploration object). This algorithm takes into account the coefficient of relative significance of occurring events in the processing of geospatial data circulating in the special-purpose geoinformation system. The proposed algorithm uses the developed complex indicator of occurring events, which characterizes the probability of performing the tasks by the geoinformation system, the completeness of their solution for the management cycle and taking into account the significance of emerging events. Complementary approaches to resource management of special-purpose geoinformation systems are proposed. The development of the proposed algorithm is due to the need to increase the speed of processing various types of information in geoinformation systems with acceptable computational complexity. The proposed algorithm allows to increase the efficiency of geoinformation systems due to complex processing of geospatial data circulating in it. This algorithm should be used in the development of software for special-purpose geoinformation systems to improve their efficiency by increasing the speed of information processing in special-purpose geoinformation systems. The proposed algorithm improves the processing speed of information in special-purpose geoinformation systems from 16 to 20 % depending on the amount of information about the monitoring objectРазработан алгоритм комплексной обработки геопространственных данных в геоинформационных системах специального назначения в условиях разнотипности и неопределенности данных. Новизна алгоритма заключается в обеспечении функционирования геоинформационной системы в условиях дефицита вычислительных ресурсов с учетом неопределенности о состояния объекта мониторинга (объекта разведки). Указанный алгоритм учитывает при обработке геопространственных данных, циркулирующих в геоинформационной системе специального назначения коэффициент относительной значимости событий, которые возникают. Предложенный алгоритм использует разработанный комплексный показатель возникающих событий, характеризующий вероятность выполнения геоинформационной системой поставленных перед ней задач, полноту их решения за цикл управления и учете значимости возникающих событий. Предложено взаимодополняющие друг друга подходы к управлению ресурсами геоинформационных систем специального назначения. Разработка предложенного алгоритма обусловлена необходимостью повышения оперативности обработки разнотипной информации в геоинформационных системах с приемлемой вычислительной сложности. Предложенный алгоритм позволяет повысить эффективность функционирования геоинформационных систем за счет комплексной обработки геопространственных данных, которые в ней циркулируют. Данный алгоритм целесообразно использовать при разработке программного обеспечения для геоинформационных систем специального назначения для повышения их эффективности за счет повышения оперативности обработки информации в геоинформационных системах специального назначения. Предложенный алгоритм позволяет повысить оперативность обработки информации в геоинформационных системах специального назначения от 16 до 20 % в зависимости от количества информации об объекте мониторингаРозроблено алгоритм комплексної обробки геопросторових даних в геоінформаційних системах спеціального призначення в умовах різнотипності та невизначеності даних. Новизна алгоритму полягає в забезпеченні функціонування геоінформаційної системи в умовах дефіциту обчислювальних ресурсів з врахуванням невизначеності про стану об’єкту моніторингу (об’єкту розвідки). Зазначений алгоритм враховує при обробці геопросторових даних, що циркулюють в геоінформаційній системі спеціального призначення коефіцієнт відносної значущості подій, що виникають. Запропонований алгоритм використовує розроблений комплексний показник виникаючих подій, який характеризує ймовірність виконання геоінформаційною системою поставлених перед нею завдань, повноту їх вирішення за цикл управління і врахуванні значимості виникаючих подій. Запропоновано взаємодоповнюючі один одного підходи до управління ресурсами геоінформаційних систем спеціального призначення. Розробка запропонованого алгоритму обумовлена необхідністю підвищення оперативності обробки різнотипної інформації в геоінформаційних системах з прийнятною обчислювальною складністю. Запропонований алгоритм дозволяє підвищити ефективність функціонування геоінформаційних систем за рахунок комплексної обробки геопросторових даних, що в ній циркулюють. Зазначений алгоритм доцільно використовувати при розробці програмного забезпечення для геоінформаційних системах спеціального призначення для підвищення їх ефективності за рахунок підвищення оперативності обробки інформації в геоінформаційних системах спеціального призначення. Запропонований алгоритм дозволяє підвищити оперативність обробки інформації в геоінформаційних системах спеціального призначення від 16 до 20 % в залежності від кількості інформації про об’єкт моніторинг

Векторно-просторовий підхід до оцінювання ефективності застосування засобів радіоелектронної протидії

The intensive development of information and control technologies, as well as their integration intoa single information space, leads to an increase in the role of such technologies in the processes of control of troops (forces) and weapons, including high-precision. At the same time, the electronic material basis of information infrastructure, created with in the framework of the concept of a network-centric war, is potentially vulnerable to the devices of electronic warfare. However, the analysis of the experience of using electronic devices has shown that in practice thereare cases where the level of effectiveness of the use of these devicesis lower than necessary. Accordingly, the improvement of the effectiveness of electronic warfare devices is an important area of scientific research. The primary component of inc reasing the effectiveness of electronic warfare devices is the substantiationand development of indicators that provide an objective assessment of the effectiveness of the use of these tools, taking into account all the important factors and conditions (including inaccuracies or uncertainties about the parameters of suppressed objects). Accordingly, the article develops an approach to the selection of indicators for assessing the effectiveness of the use of electronic warfare devices. The basis of the proposed approach is that the potential ability of the devices of electronic warfare to perform the tasks set forth is sufficiently fully described by the corresponding vector space, each point of which is determined by the corresponding vector, which includes a certain number of indicators describing the properties of these devices. In the course of the research, the main provisions of the theory of electronic warfare, the method of analysis of hierarchies, as well as general scientific methods of analysis and synthesis were used. The proposed approach to the evaluation of the effectiveness of the use of electronic warfare devices allows us to use a combination of system-resource approach to calculateindicators on the basis of the multilevel description of the composition of the devices of electronic warfare, when the multidimensional structure of its integral index (level of functioning) is gradually filled with parametric content, which is the advantage of this methodological approach. Also, the developed approach to evaluation allows us to develop, on a quantitative basis, recommendations on the choice of rational indicators of the composition of electronic warfare in accordance with the tasks set, to determine the level of functioning of the devices of electronic warfare by converting their partial and aggregate indicators.Інтенсивний розвиток інформаційних та управляючих технологій, а також їх інтеграція в єдиний інформаційний простір приводить до підвищення ролі таких технологій у процесах управління військами (силами) та зброєю, у тому числі високоточною. Разом із тим, радіоелектронна матеріальна основа інформаційної інфраструктури, що створюється в рамках концепції мережецентричної війни, є потенційно уразливою для засобів радіоелектронної протидії. Проте, аналізу досвіду використання засобів радіоелектронної протидії показав, що на практиці мають місце випадки, коли досягнутий рівень ефективності застосування цих засобів є нижчим за необхідний. Відповідно, удосконалення ефективності засобів радіоелектронної протидії є актуальним напрямком наукових досліджень. Первинною складовою збільшення ефективності засобів радіоелектронної протидії є обґрунтування та розроблення показників, які забезпечують об’єктивне оцінювання ефективності застосування цих засобів з урахуванням усіх вагомих чинників та умов (у тому числі неточності або невизначеності щодо параметрів об’єктів подавлення). Відповідно, у статті розроблено підхід щодо вибору показників оцінювання ефективності застосування засобів радіоелектронної протидії. В основу запропонованого підходу покладено те, що потенційна здатність засобів радіоелектронної протидії виконувати поставлені завдання достатньо повно описується відповідним векторним простором, кожна точка якого визначається відповідним вектором, що включає певну кількість показників, які описують властивості цих засобів. У ході проведеного дослідження було використано основні положення теорії радіоелектронної протидії, метод аналізу ієрархій, а також загальнонаукові методи аналізу та синтезу. Запропонований підхід до оцінювання ефективності застосування засобів радіоелектронної протидії дозволяє використовувати комбінацію системно-ресурсного підходу до розрахунків показників за принципом багаторівневого опису складу засобів радіоелектронної протидії, коли багатомірна структура її інтегрального показника (рівня функціонування) поступово наповнюється параметричним наповненням, що є перевагою даного методичного підходу. Також розроблений підхід до оцінювання дозволяє розробляти на кількісній основі рекомендації з вибору раціональних показників складу засобів радіоелектронної протидії відповідно до поставлених завдань, визначати рівень функціонування засобів радіоелектронної протидії шляхом згортки їх часткових та узагальнених показників

Development of force distribution methodology and means of communication for the grouping of troops (forces) in operations

The most characteristic features of the construction of communication systems of groups of troops (forces) during the conduct of hostilities (operations) are a high degree of a priori uncertainty regarding the operational situation and a small amount of initial data for communication planning. In such conditions, it is important to correctly choose the apparatus for evaluating the made management decisions, which will allow the officials of the bodies (points) of the control system of the communication system of the groups of troops (forces) to be confident in the decisions being made. That’s why the issue of increasing the efficiency of the distribution of forces and devices of communication of groups of troops (forces) in the course of operations is an important issue. The object of the research is the communication system of the group of troops (forces). The subject of the study is the effectiveness of the communication system of the group of troops (forces) in accordance with the purpose of the operation. In the research, the method for the distribution of forces and devices of communication of groupings of troops (forces) in operations was developed. The novelty of the proposed method consists in taking into account the type of uncertainty regarding the operational situation in the operational space. As well as taking into account the number of members of the group (users of communication services) of troops (forces) in operations. Also, the novelty of the developed method consists in taking into account the duration of the operation (fighting) and the calculation of the labor costs necessary to meet the needs of the communication services of groups of troops (forces) while planning measures for the distribution and use of forces and radio communication devices. The specified method is proposed to be implemented: – in planning documents during planning of the deployment and operation of forces and radio communication devices; – in the software, during operational management of the communication system of troop groups

Розробка методики розподілу сил та засобів зв’язку угруповання військ (сил) в операціях

The most characteristic features of the construction of communication systems of groups of troops (forces) during the conduct of hostilities (operations) are a high degree of a priori uncertainty regarding the operational situation and a small amount of initial data for communication planning. In such conditions, it is important to correctly choose the apparatus for evaluating the made management decisions, which will allow the officials of the bodies (points) of the control system of the communication system of the groups of troops (forces) to be confident in the decisions being made. That’s why the issue of increasing the efficiency of the distribution of forces and devices of communication of groups of troops (forces) in the course of operations is an important issue. The object of the research is the communication system of the group of troops (forces). The subject of the study is the effectiveness of the communication system of the group of troops (forces) in accordance with the purpose of the operation. In the research, the method for the distribution of forces and devices of communication of groupings of troops (forces) in operations was developed. The novelty of the proposed method consists in taking into account the type of uncertainty regarding the operational situation in the operational space. As well as taking into account the number of members of the group (users of communication services) of troops (forces) in operations. Also, the novelty of the developed method consists in taking into account the duration of the operation (fighting) and the calculation of the labor costs necessary to meet the needs of the communication services of groups of troops (forces) while planning measures for the distribution and use of forces and radio communication devices. The specified method is proposed to be implemented: – in planning documents during planning of the deployment and operation of forces and radio communication devices; – in the software, during operational management of the communication system of troop groups.Найбільш характерними особливостями побудови систем зв’язку угруповань військ (сил) в ході ведення бойових дій (операцій) є високий ступінь апріорної невизначеності стосовно оперативної обстановки та малий обсяг вихідних даних для планування зв’язку. У таких умовах важливий правильний вибір апарату оцінки прийнятих управлінських рішень, який дозволить посадовим особам органів (пунктів) управління системою зв’язку угруповань військ (сил) бути впевненим у рішеннях, що приймаються. Саме тому питання підвищення ефективності розподілу сил та засобів зв’язку угруповань військ (сил) в ході ведення операцій є важливим питанням. Об’єктом дослідження є система зв’язку угруповання військ (сил). Предметом дослідження є ефективність функціонування системи зв’язку угруповання військ (сил) відповідно до мети операції. В дослідженні проведено розробку методики розподілу сил та засобів зв’язку угруповування військ (сил) в операціях. Новизна запропонованої методики полягає у врахуванні типу невизначеності щодо оперативної обстановки в операційному просторі. А також врахування чисельності складу угруповання (споживачів послуг зв’язку) угруповань військ (сил) в операціях. Також новизна розробленої методики полягає в врахуванні при плануванні заходів з розподілу та застосування сил та засобів зв’язку тривалості ведення операції (ведення бойових дій) та розрахунку трудовитрат, необхідних для забезпечення потреб в послугах зв’язку угруповань військ (сил). Зазначену методику пропонується реалізувати: – у планувальних документах під час здійснення планування розгортання та експлуатації сил та засобів зв’язку; – у програмному забезпеченні, під час здійснення оперативного управління системою зв’язку угруповань військ

Development of method for the identification of hybrid challenges and threats in the national security management system

As a result of Russian aggression against Ukraine, some fundamental theses regarding the nature of hybrid military operations will require clarification and even revision. First of all, this refers to the widespread perception of the asymmetric nature of hybrid threats as those used by a weaker opponent against a party with significantly greater military, technological and human potential. This, in turn, requires the use of modern and proven mathematical apparatus, which is capable of processing a large array of various types of data in a short period of time with a given reliability of making management decisions. The object of research is the system of strategic management of national security. The subject of the research is the method of detection and identification of hybrid challenges and threats in the national security management system. In the research, the method of detection and identification of hybrid challenges and threats in the national security management system was developed. The novelty of the research: – a destructive effect on the system of national security management by adding an appropriate correction factor; – the use of an improved procedure of deep learning of the database of the system of detection and identification of hybrid challenges and threats to the national security of the state; – a mechanism for resolving conflicting cases of classification is used due to additional training, adaptation of detectors to the type and intensity of the hybrid challenge and threat to the national security of the state; – the procedure for automatically calculating the detector activation threshold and the universality of the structure of their representation due to the hierarchy and flexibility for the available hardware resources of the detection and identification system. It is advisable to implement the specified method in algorithmic and software while studying the state of the national security system

Development of an Algorithm to Train Artificial Neural Networks for Intelligent Decision Support Systems

The algorithm to train artificial neural networks for intelligent decision support systems has been constructed. A distinctive feature of the proposed algorithm is that it conducts training not only for synaptic weights of an artificial neural network, but also for the type and parameters of membership function. In case of inability to ensure the assigned quality of functioning of artificial neural networks due to training of parameters of artificial neural network, the architecture of artificial neural networks is trained. The choice of the architecture, type and parameters of membership function occurs taking into consideration the computation resources of the facility and taking into consideration the type and the amount of information entering the input of an artificial neural network. In addition, when using the proposed algorithm, there is no accumulation of an error of artificial neural networks training as a result of processing the information entering the input of artificial neural networks.Development of the proposed algorithm was predetermined by the need to train artificial neural networks for intelligent decision support systems in order to process more information given the unambiguity of decisions being made. The research results revealed that the specified training algorithm provides on average 16–23 % higher the efficiency of training artificial neural networks training that is on average by 16–23 % higher and does not accumulate errors in the course of training. The specified algorithm will make it possible to conduct training of artificial neural networks; to determine effective measures to enhance the efficiency of functioning of artificial neural networks. The developed algorithm will also enable the improvement of the efficiency of functioning of artificial neural networks due to training the parameters and the architecture of artificial neural networks. The proposed algorithm reduces the use of computational resources of decision support systems. The application of the developed algorithm makes it possible to work out the measures aimed at improving the effectiveness of training artificial neural networks and to increase 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

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