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

The method of training artificial neural networks for intelligent decision support systems is developed. A distinctive feature of the proposed method is that it provides training not only of the synaptic weights of the artificial neural network, but also the type and parameters of the membership function. If it is impossible to provide the specified quality of functioning of artificial neural networks due to the learning of the parameters of the artificial neural network, the architecture of artificial neural networks is trained. The choice of architecture, type and parameters of the membership function is based on the computing resources of the tool and taking into account the type and amount of information supplied to the input of the artificial neural network. Due to the use of the proposed methodology, there is no accumulation of errors of training artificial neural networks as a result of processing information that is fed to the input of artificial neural networks. Also, a distinctive feature of the developed method is that the preliminary calculation data are not required for data calculation. The development of the proposed methodology is due to the need to train artificial neural networks for intelligent decision support systems in order to process more information with the uniqueness of decisions made. According to the results of the study, it is found that the mentioned training method provides on average 10–18 % higher efficiency of training artificial neural networks and does not accumulate errors during training. This method will allow training artificial neural networks through the learning of parameters and architecture, identifying effective measures to improve the efficiency of artificial neural networks. This methodology will allow reducing the use of computing resources of decision support systems and developing measures aimed at improving the efficiency of training artificial neural networks; increasing the efficiency of information processing in artificial neural networksРазработана методика обучения искусственных нейронных сетей для интеллектуальных систем поддержки принятия решений. Отличительная особенность предлагаемой методики заключается в том, что она 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. За счет использования предложенной методики не происходит накопления ошибки обучения искусственных нейронных сетей в результате обработки информации, поступающей на вход искусственных нейронных сетей. Также отличительной особенностью разработанной методики является то, что для вычисления данных не нужны предварительные расчетные данные. Разработка предложенной методики 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 указанная методика обучения обеспечивает в среднем на 10–18 % более высокую эффективность обучения искусственных нейронных сетей и не накапливает ошибок в ходе обучения. Данная методика позволит проводить обучение искуственных нейронных сетей за счёт обучения параметров и архитектуры, определить еффективные мероприятия для повышения еффективности функционирования искуственных нейронных сетей. Использование данной методики позволит уменьшить использование вычислительных ресурсов систем поддержки принятия решений и определить мероприятия для повышения еффективности обучения искуственных нейронных сетей; повысить оперативность обработки информации в искуственных нейронных сетяхРозроблено методику навчання штучних нейронних мереж для інтелектуальних систем підтримки прийняття рішень. Відмінна особливість запропонованої методики полягає в тому, що вона 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. За рахунок використання запропонованої методики не відбувається накопичення помилки навчання штучних нейронних мереж в результаті обробки інформації, що надходить на вхід штучних нейронних мереж. Також відмінною особливістю розробленої методики є те, що для обчислення даних не потрібні попередні розрахункові дані. Розробка запропонованої методики 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 зазначена методика навчання забезпечує в середньому на 10–18 % більшу високу ефективність навчання штучних нейронних мереж та не накопичує помилок в ході навчання. Зазначена методика дозволить проводити навчання штучних нейронних мереж за рахунок навчання параметрів та архітектури, визначити ефективні заходи для підвищення ефективності функціонування штучних нейронних мереж. Використання зазначеної методики дозволить зменшити використання обчислювальних ресурсів систем підтримки прийняття рішень та виробити заходи, що спрямовані на підвищення ефективності навчання штучних нейронних мереж; підвищити оперативність обробки інформації в штучних нейронних мережа

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

The method of training artificial neural networks for intelligent decision support systems is developed. A distinctive feature of the proposed method is that it provides training not only of the synaptic weights of the artificial neural network, but also the type and parameters of the membership function. If it is impossible to provide the specified quality of functioning of artificial neural networks due to the learning of the parameters of the artificial neural network, the architecture of artificial neural networks is trained. The choice of architecture, type and parameters of the membership function is based on the computing resources of the tool and taking into account the type and amount of information supplied to the input of the artificial neural network. Due to the use of the proposed methodology, there is no accumulation of errors of training artificial neural networks as a result of processing information that is fed to the input of artificial neural networks. Also, a distinctive feature of the developed method is that the preliminary calculation data are not required for data calculation. The development of the proposed methodology is due to the need to train artificial neural networks for intelligent decision support systems in order to process more information with the uniqueness of decisions made. According to the results of the study, it is found that the mentioned training method provides on average 10–18 % higher efficiency of training artificial neural networks and does not accumulate errors during training. This method will allow training artificial neural networks through the learning of parameters and architecture, identifying effective measures to improve the efficiency of artificial neural networks. This methodology will allow reducing the use of computing resources of decision support systems and developing measures aimed at improving the efficiency of training artificial neural networks; increasing the efficiency of information processing in artificial neural networksРазработана методика обучения искусственных нейронных сетей для интеллектуальных систем поддержки принятия решений. Отличительная особенность предлагаемой методики заключается в том, что она 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. За счет использования предложенной методики не происходит накопления ошибки обучения искусственных нейронных сетей в результате обработки информации, поступающей на вход искусственных нейронных сетей. Также отличительной особенностью разработанной методики является то, что для вычисления данных не нужны предварительные расчетные данные. Разработка предложенной методики 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 указанная методика обучения обеспечивает в среднем на 10–18 % более высокую эффективность обучения искусственных нейронных сетей и не накапливает ошибок в ходе обучения. Данная методика позволит проводить обучение искуственных нейронных сетей за счёт обучения параметров и архитектуры, определить еффективные мероприятия для повышения еффективности функционирования искуственных нейронных сетей. Использование данной методики позволит уменьшить использование вычислительных ресурсов систем поддержки принятия решений и определить мероприятия для повышения еффективности обучения искуственных нейронных сетей; повысить оперативность обработки информации в искуственных нейронных сетяхРозроблено методику навчання штучних нейронних мереж для інтелектуальних систем підтримки прийняття рішень. Відмінна особливість запропонованої методики полягає в тому, що вона 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. За рахунок використання запропонованої методики не відбувається накопичення помилки навчання штучних нейронних мереж в результаті обробки інформації, що надходить на вхід штучних нейронних мереж. Також відмінною особливістю розробленої методики є те, що для обчислення даних не потрібні попередні розрахункові дані. Розробка запропонованої методики 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 зазначена методика навчання забезпечує в середньому на 10–18 % більшу високу ефективність навчання штучних нейронних мереж та не накопичує помилок в ході навчання. Зазначена методика дозволить проводити навчання штучних нейронних мереж за рахунок навчання параметрів та архітектури, визначити ефективні заходи для підвищення ефективності функціонування штучних нейронних мереж. Використання зазначеної методики дозволить зменшити використання обчислювальних ресурсів систем підтримки прийняття рішень та виробити заходи, що спрямовані на підвищення ефективності навчання штучних нейронних мереж; підвищити оперативність обробки інформації в штучних нейронних мережа

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 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

A Novel Method for Increasing the Overheat Ability of Radio Communication Devices with Frequency Hopping Spread Spectrum

Due to an increase in the number of radio devices with different types of signals and to increase the speed of information transmission, it is necessary to take into account the increase in the probability of erroneous reception of signals as a result of specific disturbances. The investigated methods (techniques) for increasing the noise immunity of radio communication with the FHSS do not take into account the influence of transmitters and fail to predict the load of the radio frequency spectrum. The purpose of this work is the development of the algorithm for the practical implementation of the method of increasing the noise immunity of the radio communication equipment with pseudo randomization of the operating frequency to increase the noise immunity of the radio communication equipment. The essence of the proposed algorithm is the rational distribution of working frequencies between the radio communication devices with pseudo randomization of the operating frequency taking into account the mutual influence of transceivers on each other. According to the results of the research, the application of the methodology based on the proposed algorithm allows to increase the noise immunity of radio communication with pseudorandom interrupt of the operating frequency by an average of up to 30%, depending on the channel state, while an increase in the computational complexity at the level of 10% is noted due to the increase in the number of computational procedures in the method. Thus radio communication systems with the FHSS while working on the basis of the proposed methodology shows an advantage over the known methods.</span

A Novel Method for Increasing the Overheat Ability of Radio Communication Devices with Frequency Hopping Spread Spectrum

Due to an increase in the number of radio devices with different types of signals and to increase the speed of information transmission, it is necessary to take into account the increase in the probability of erroneous reception of signals as a result of specific disturbances. The investigated methods (techniques) for increasing the noise immunity of radio communication with the FHSS do not take into account the influence of transmitters and fail to predict the load of the radio frequency spectrum. The purpose of this work is the development of the algorithm for the practical implementation of the method of increasing the noise immunity of the radio communication equipment with pseudo randomization of the operating frequency to increase the noise immunity of the radio communication equipment. The essence of the proposed algorithm is the rational distribution of working frequencies between the radio communication devices with pseudo randomization of the operating frequency taking into account the mutual influence of transceivers on each other. According to the results of the research, the application of the methodology based on the proposed algorithm allows to increase the noise immunity of radio communication with pseudorandom interrupt of the operating frequency by an average of up to 30%, depending on the channel state, while an increase in the computational complexity at the level of 10% is noted due to the increase in the number of computational procedures in the method. Thus radio communication systems with the FHSS while working on the basis of the proposed methodology shows an advantage over the known methods

Development of a Methodology for Training Artificial Neural Networks for Intelligent Decision Support Systems

The method of training artificial neural networks for intelligent decision support systems is developed. A distinctive feature of the proposed method is that it provides training not only of the synaptic weights of the artificial neural network, but also the type and parameters of the membership function. If it is impossible to provide the specified quality of functioning of artificial neural networks due to the learning of the parameters of the artificial neural network, the architecture of artificial neural networks is trained. The choice of architecture, type and parameters of the membership function is based on the computing resources of the tool and taking into account the type and amount of information supplied to the input of the artificial neural network. Due to the use of the proposed methodology, there is no accumulation of errors of training artificial neural networks as a result of processing information that is fed to the input of artificial neural networks. Also, a distinctive feature of the developed method is that the preliminary calculation data are not required for data calculation. The development of the proposed methodology is due to the need to train artificial neural networks for intelligent decision support systems in order to process more information with the uniqueness of decisions made. According to the results of the study, it is found that the mentioned training method provides on average 10–18 % higher efficiency of training artificial neural networks and does not accumulate errors during training. This method will allow training artificial neural networks through the learning of parameters and architecture, identifying effective measures to improve the efficiency of artificial neural networks. This methodology will allow reducing the use of computing resources of decision support systems and developing measures aimed at improving the efficiency of training artificial neural networks; increasing the efficiency of information processing in artificial neural network