Гибридный метод интеллектуальной диагностики процессов разрушительного характера
В работе представлен метод автоматической диагностики для идентификации ситуации в системе под-держки принятия решений в условиях чрезвычайных ситуаций на основе беспилотных летательных аппаратов, дистанционного зондирования и технологий обработки изображений. Метод позволяет идентифицировать пробле...
Збережено в:
| Видавець: | Інститут проблем штучного інтелекту МОН України та НАН України |
|---|---|
| Дата: | 2018 |
| Автори: | , |
| Формат: | Стаття |
| Мова: | Russian |
| Опубліковано: |
Інститут проблем штучного інтелекту МОН України та НАН України
2018
|
| Назва видання: | Штучний інтелект |
| Теми: | |
| Онлайн доступ: | http://dspace.nbuv.gov.ua/handle/123456789/162442 |
| Теги: |
Додати тег
Немає тегів, Будьте першим, хто поставить тег для цього запису!
|
| Цитувати: | Гибридный метод интеллектуальной диагностики процессов разрушительного характера / В.Г. Шерстюк, М.В. Жарикова // Штучний інтелект. — 2018. — № 3 (81). — С. 44-50. — Бібліогр.: 16 назв. — рос. |
Репозиторії
Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine| id |
irk-123456789-162442 |
|---|---|
| record_format |
dspace |
| spelling |
irk-123456789-1624422020-01-09T01:26:15Z Гибридный метод интеллектуальной диагностики процессов разрушительного характера Шерстюк, В.Г. Жарикова, М.В. Інтелектуальні технології прийняття рішень В работе представлен метод автоматической диагностики для идентификации ситуации в системе под-держки принятия решений в условиях чрезвычайных ситуаций на основе беспилотных летательных аппаратов, дистанционного зондирования и технологий обработки изображений. Метод позволяет идентифицировать проблему с использованием диагностических критериев, получаемых в ходе мониторинга, и классифицировать ситуацию для соответствующего реагирования на нее. Метод является гибридным, так как он позволяет нахо-дить решение с использованием прецедентного подхода, но осуществлять дискриминацию с помощью подхода, основанного на правилах. Комбинация диагностического метода с методами дистанционного зондирования и размытой модели распространения чрезвычайных ситуаций позволяет обеспечить требуемую надежность и эффективность прогнозирования и реагирования на чрезвычайные ситуации. The method of automatic diagnosis for identification of the situation in decision support system used in disaster management based on unmanned aerial vehicles, remote sensing, and image processing is proposed in the paper. The method allows identifying the problem using the criteria obtained through monitoring, and classifying the situation for further respond. The method is hybrid as it enables to find a solution using case-based approach but perform discrimination using rule-based approach. The combination of the diagnostic method with the methods of remote sensing and approximate model of disaster behavior provides required credibility and efficiency of disaster prediction and response. 2018 Article Гибридный метод интеллектуальной диагностики процессов разрушительного характера / В.Г. Шерстюк, М.В. Жарикова // Штучний інтелект. — 2018. — № 3 (81). — С. 44-50. — Бібліогр.: 16 назв. — рос. 1561-5359 http://dspace.nbuv.gov.ua/handle/123456789/162442 004.93 ru Штучний інтелект Інститут проблем штучного інтелекту МОН України та НАН України |
| institution |
Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine |
| collection |
DSpace DC |
| language |
Russian |
| topic |
Інтелектуальні технології прийняття рішень Інтелектуальні технології прийняття рішень |
| spellingShingle |
Інтелектуальні технології прийняття рішень Інтелектуальні технології прийняття рішень Шерстюк, В.Г. Жарикова, М.В. Гибридный метод интеллектуальной диагностики процессов разрушительного характера Штучний інтелект |
| description |
В работе представлен метод автоматической диагностики для идентификации ситуации в системе под-держки принятия решений в условиях чрезвычайных ситуаций на основе беспилотных летательных аппаратов, дистанционного зондирования и технологий обработки изображений. Метод позволяет идентифицировать проблему с использованием диагностических критериев, получаемых в ходе мониторинга, и классифицировать ситуацию для соответствующего реагирования на нее. Метод является гибридным, так как он позволяет нахо-дить решение с использованием прецедентного подхода, но осуществлять дискриминацию с помощью подхода, основанного на правилах. Комбинация диагностического метода с методами дистанционного зондирования и размытой модели распространения чрезвычайных ситуаций позволяет обеспечить требуемую надежность и эффективность прогнозирования и реагирования на чрезвычайные ситуации. |
| format |
Article |
| author |
Шерстюк, В.Г. Жарикова, М.В. |
| author_facet |
Шерстюк, В.Г. Жарикова, М.В. |
| author_sort |
Шерстюк, В.Г. |
| title |
Гибридный метод интеллектуальной диагностики процессов разрушительного характера |
| title_short |
Гибридный метод интеллектуальной диагностики процессов разрушительного характера |
| title_full |
Гибридный метод интеллектуальной диагностики процессов разрушительного характера |
| title_fullStr |
Гибридный метод интеллектуальной диагностики процессов разрушительного характера |
| title_full_unstemmed |
Гибридный метод интеллектуальной диагностики процессов разрушительного характера |
| title_sort |
гибридный метод интеллектуальной диагностики процессов разрушительного характера |
| publisher |
Інститут проблем штучного інтелекту МОН України та НАН України |
| publishDate |
2018 |
| topic_facet |
Інтелектуальні технології прийняття рішень |
| url |
http://dspace.nbuv.gov.ua/handle/123456789/162442 |
| citation_txt |
Гибридный метод интеллектуальной диагностики процессов разрушительного характера / В.Г. Шерстюк, М.В. Жарикова // Штучний інтелект. — 2018. — № 3 (81). — С. 44-50. — Бібліогр.: 16 назв. — рос. |
| series |
Штучний інтелект |
| work_keys_str_mv |
AT šerstûkvg gibridnyjmetodintellektualʹnojdiagnostikiprocessovrazrušitelʹnogoharaktera AT žarikovamv gibridnyjmetodintellektualʹnojdiagnostikiprocessovrazrušitelʹnogoharaktera |
| first_indexed |
2023-10-18T22:09:05Z |
| last_indexed |
2023-10-18T22:09:05Z |
| _version_ |
1796154763339890688 |