Kasvua digitaalisesta turvallisuudesta : Tiekartta 2019–2030

Digitaalisen turvallisuuden kasvun tiekartan tavoitteena on edistää digitaaliseen turvallisuuteen ja osaamiseen liittyvää yritysvetoista kehitystä, kasvua ja kansainvälistymistä yritysten, julkisen sektorin ja tutkimuslaitosten yhteistyönä. Raportissa esitetään digitaalisen turvallisuuden alan yhteinen tavoitetila ja tulevaisuuskuva vuodelle 2030, kuvataan alan osaaminen ja toimintaympäristö, määritetään teemakohtaiset visiot vuodelle 2030 ja keskeiset välitavoitteet vuosille 2021 ja 2025. Tiekartta voi toimia käytännön työkaluna suunniteltaessa uusia kyberturvallisuusosaamista vahvistavia politiikkatoimia ja niiden toteutusta sekä mahdollistettaessa toimijoiden kasvupolkuja esimerkiksi erilaisten ekosysteemien ja kiihdyttämöjen kautta. Raportin on tilannut ja sitä on ohjannut työ- ja elinkeinoministeriö. Ohjausryhmätyöhön ovat lisäksi osallistuneet liikenne- ja viestintäministeriö, opetus- ja kulttuuriministeriö, Huoltovarmuuskeskus ja Business Finland. Tiekartan valmistelutyön tarkoituksena on ollut tunnistaa tärkeimmät sidosryhmät ja muodostaa kansallinen viitekehys digitaalisen turvallisuuden tutkimus-, kehitys- ja innovaatiotoiminnan (TKI-toiminnan) investointien suuntaamiseksi. Lisäksi valmistelutyössä tunnistettiin toimenpiteitä, joilla voidaan vahvistaa Suomen asemaa kansainvälisesti tunnettuna digitaalisen turvallisuuden tutkimuksen, innovaatiotoiminnan, investointien ja uuden liiketoiminnan edelläkävijänä. Valmistelutyön löydökset ja toimenpidesuositukset tarjoavat pohjan kyberturvallisuusosaamisen ja siihen tukeutuvan liiketoiminnan kasvua edistävän ohjelmatoiminnan käynnistämiselle ja jatkotoimenpiteiden suunnittelulle ja toteutukselle

Timing of fuzzy membership functions from data

Abstract In this dissertation the generation and tuning of fuzzy membership function parameters are considered as a part of the fuzzy model development process. The automatic generation and tuning of fuzzy membership function parameters are needed for the fast adaptation and tuning of fuzzy models of various nonlinear dynamical systems. The developed methods are especially useful in automatic fuzzy membership function generation and tuning when dynamic of application area is fast enough to exclude manual tuning. The fuzzy model development process and development methods, modelling environment and nature of application area as well as algorithm development parameters are extensively discussed, because each of them sets their own restrictions on the design parts and parameters used in the modelling. The developed methods have been applied in different kinds of applications (in forecasting the demand of signal transmission products, power control and code tracking of cellular phone system, fuzzy reasoning in radio resource functions of cellular phone systems), where other approaches are either very difficult or too time consuming to implement. The professional areas of the thesis are fuzzy modelling and control in telecommunications